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Étude fréquentielle de données via la transformée en ondelette : application aux cycles climatiques
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Version PDF originaleRésumé
La compréhension du climat nécessite une étude approfondie des séries temporelles des paramètres du temps qui ont été mesurés dans le passé. Le climatologue recourt aux techniques du traitement du signal et il utilise souvent l’analyse harmonique et la transformée de Fourier. Cet article est consacré à la description d’un nouvel outil, élaboré par les mathématiciens, qui complète la panoplie d’instruments destinés à l’analyse du signal. Le spectre d’échelle, qui synthétise une partie de l’information fournie par la transformée en ondelette, possède la propriété de déceler des cycles dont la période évolue, dans le temps, de part et d’autre d’une période moyenne. Appliqué aux séries temporelles de températures de surface de l’air mesurées dans une centaine de stations météorologiques, aux données proposées par les réanalyses et aux principaux indices climatiques qui caractérisent les flux troposphériques, le spectre d’échelle a révélé des cycles dont les périodes sont proches de 30 et de 42 mois. L’analyse des données relatives à l’activité solaire conclut également à la présence de cycles dont les fréquences correspondent à celles relevées dans les séries de données de températures et dans celles des indices du climat.
Abstract
Understanding the climate requires a complex study of time series connected to weather parameters. The climatologist frequently applies signal processing tools and often uses the harmonic analysis and the Fourier transform. This article is dedicated to the description of a new tool, elaborated by mathematicians, which completes the outfit of intruments intended for signal analysis. The scale spectrum, which synthetizes a part of the information supplied by the wavelet transform, possesses the property to reveal pseudo-cycles which evolves around an average period. When applied to air surface temperature time series obtained from more than one hundred weather stations, to reanalysis data and to climatic indices which characterize the tropospheric flows, the wavelet transforms and the scale spectra reveal cycles with periods close to 30 months and 42 months. The Solar parameters analysis also leads to the existence of pseudo-cycles with frequencies corresponding to those found in the temperature time series and climatic indices.
Pour citer cet article
A propos de : Georges MABILLE
Chef de travaux
Faculté d’Architecture, d’Ingénierie architecturale et d’Urbanisme (LOCI)
Université Catholique de Louvain
7, chaussée de Tournai
B-7520 Tournai
georges.mabille@uclouvain.be
Faculté d’Architecture
Université de Liège
41, bvd de la Constitution
B-4000 Liège
A propos de : Xavier FETTWEIS
Postdoctoral Researcher (FNRS)
Xavier.Fettweis@ulg.ac.be
A propos de : Michel ERPICUM
Professeur
michel.erpicum@ulg.ac.be
Laboratoire de Climatologie et de Topoclimatologie
Département de Géographie
Université de Liège
allée du 6 Août, 2
B-4000 Liège
A propos de : Samuel NICOLAY
Chargé de Cours
S.Nicolay@ulg.ac.be
Département de Mathématique
Université de Liège
Bâtiment B37 - Sart Tilman
B- 4000 Liège