FR3154813A1

FR3154813A1 - Krieger Weather Model

Info

Publication number: FR3154813A1
Application number: FR2311699A
Authority: FR
Inventors: Fabien Krieger
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2023-10-27
Filing date: 2023-10-27
Publication date: 2025-05-02

Abstract

Modèle Météorologique Krieger Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 1 Krieger Weather Model Figure to be published with the abstract: Fig. 1

Description

Krieger Weather Model

L’invention concerne un modèleThe invention relates to a model issu d’une découverteresulting from a discovery basébase ee sur les observations des cultures et des Etres Vivants qui gravitenton the observations of cultures and Living Beings which gravitate . Cette invention. This invention permetallow d’expliquer la météorologie passée etto explain past meteorology and d’anticiper les tendances météorologiques futo anticipate weather trends tureture ss . Ce modèl. This model ee permetallow égalementalso d’envisager une nouvelle approche du réchauffement climatiqueto consider a new approach to global warming ..

Les Êtres Vivants ont des relations particulières avec le monde végétal. Ils ont des cycles de développement en adéquation avec la croissance des végétaux et sont pour la très grande majorité d’entre eux sensibles aux évolutions des conditions météorologiques. Observer le comportement des Êtres Vivants évoluant autour des cultures apporte une nouvelle piste innovante pour comprendre la météorologie, anticiper les prévisions météorologiques et envisager une nouvelle approche du réchauffement climatique.Living beings have a special relationship with the plant world. They have development cycles that match plant growth, and the vast majority of them are sensitive to changes in weather conditions. Observing the behavior of living beings evolving around crops provides an innovative new avenue for understanding meteorology, anticipating weather forecasts, and considering a new approach to global warming.

Les cultures, c’est à dire les végétaux exploités par les Hommes pour subvenir à leurs besoins, sont les végétaux les mieux connus et décrits. Les mêmes végétaux sont semés ou plantés chaque année. Ils font l’objet de nombreuses observations et expérimentations. Les Êtres Vivants venant y prélever leur source d’énergie et de nutriment sont également observés et globalement connus. La biologie de ces préleveurs est par contre plus ou moins bien décrite. Les grandes lignes de leur cycle se retrouvent facilement dans les lectures bibliographiques. Néanmoins, les paramètres climatiques (température, humidité, pluviométrie) entrant dans la sortie de ces préleveurs et dans leur dynamique de développement sont pour la grande majorité d’entre eux encore inconnus. Les préleveurs des cultures réagissent à des conditions d’humidité et de température qui s’inscrivent dans des intervalles difficiles à étudier avec précision par l’Homme. Ils réagissent différemment d’une année sur l’autre et l’Homme n’est aujourd’hui pas capable d’expliquer l’ensemble des paramètres qui régissent le développement des préleveurs. D’où la nécessité d’observations régulières chaque année.Crops, that is, plants used by humans to meet their needs, are the best known and described plants. The same plants are sown or planted every year. They are the subject of numerous observations and experiments. The Living Beings that come to draw their source of energy and nutrients from them are also observed and generally known. The biology of these samplers, however, is more or less well described. The broad outlines of their cycle are easily found in bibliographic readings. However, the climatic parameters (temperature, humidity, rainfall) involved in the output of these samplers and in their development dynamics are, for the vast majority of them, still unknown. Crop samplers react to humidity and temperature conditions that fall within intervals that are difficult for humans to study precisely. They react differently from one year to the next, and humans are currently unable to explain all the parameters that govern the development of samplers. Hence the need for regular observations each year.

Chaque culture possède son propre complexe de ravageurs, champignons ou pathogènes. Ces préleveurs des cultures sont soumis à des cycles. Chaque année, ils sont globalement présents et observables. Selon les conditions météorologiques d’une année, certains préleveurs vont davantage s’exprimer, c’est à dire être présent en grand nombre, être très actif et ainsi provoquer des pertes de rendement voire de qualité mesurable sur les cultures.Each crop has its own complex of pests, fungi, or pathogens. These crop extractors are subject to cycles. Each year, they are generally present and observable. Depending on the weather conditions of a given year, certain extractors will be more active, i.e., present in large numbers, be very active, and thus cause measurable yield or even quality losses in crops.

La décoThe decor uverte a consistéopen consisted à découvrir ceto discover this cycle de retour de préleveurs des culreturn cycle of samplers from the culs turestures dansIn le secteur du Saint Quentinois dans l’Aisne,the Saint Quentinois sector in Aisne, France. CeFrance. This ttehead découverte est extrapolable à la France.discovery can be extrapolated to France.

Chaque année, dans la culture du Colza, un suivi par piégeage avec relevé chaque semaine est réalisé afin de suivre les sorties des insectes. Ainsi, sur une période de 12 ans, un insecte prénommé charançon de la tige du colza de l’ordre des coléoptères a été suivi. En février 2008, cet insecte est sorti inhabituellement tôt. Son pic est survenu aux alentours du mercredi 13 février 2008 suite à des températures élevées les 11, 12 et 13 février 2008. Ensuite pendant 10 ans, son pic se situait dans la première dizaine de mars. Puis en février 2019, un épisode de températures exceptionnellement élevées est survenu rappelant février 2008. Ainsi suite à des températures élevées du 21 au 28 février 2019, un pic de sortie de cet insecte a eu lieu autour des 23 et 24 février 2019. Le printemps 2019 se rapproche ainsi du printemps de l’année 2008.Every year, in rapeseed cultivation, monitoring by trapping with weekly readings is carried out to track insect emergence. Thus, over a period of 12 years, an insect called the rapeseed stem weevil from the order Coleoptera was monitored. In February 2008, this insect emerged unusually early. Its peak occurred around Wednesday, February 13, 2008, following high temperatures on February 11, 12, and 13, 2008. Then, for 10 years, its peak occurred in the first ten days of March. Then in February 2019, an episode of exceptionally high temperatures occurred, reminiscent of February 2008. Thus, following high temperatures from February 21 to 28, 2019, a peak in the emergence of this insect occurred around February 23 and 24, 2019. Spring 2019 is thus similar to the spring of 2008.

L’hiver et le printemps 2020 se rapprochent de l’hiver et du printemps de l’année 2010. En effet, suite à un printemps sec et peu pluvieux, pour chacune de ces deux années, des présences importantes de pucerons sur feuillage puis sur épis ont pu être observées en blé tendre d’hiver.The winter and spring of 2020 are similar to the winter and spring of 2010. Indeed, following a dry and relatively rainy spring, in each of these two years, significant numbers of aphids on the foliage and then on the ears were observed in winter soft wheat.

L’hiver et le printemps 2021 se rapprochent de l’hiver et du printemps de l’année 2012. En février 2012, une pression importante de larves de grosses altises, un coléoptère qui passe l’hiver dans les pieds de colza, avait accentué des dégâts de gel sur colza. Ainsi des pieds de colza même bien développés avaient gelés du fait de la présence de ces larves. En 2021, suite à des gelées en février, des dégâts de gel similaires sur des colzas ont pu être observés. Par ailleurs, sur blé tendre d’hiver, au cours des printemps 2012 et 2021, une présence exceptionnelle des champignons du genreMicrodochium sppa pu être observée sur feuillage.The winter and spring of 2021 are similar to the winter and spring of 2012. In February 2012, significant pressure from large flea beetle larvae, a beetle that overwinters in rapeseed plants, had exacerbated frost damage on rapeseed. Thus, even well-developed rapeseed plants had frozen due to the presence of these larvae. In 2021, following frosts in February, similar frost damage on rapeseed plants was observed. Furthermore, on winter soft wheat, during the springs of 2012 and 2021, an exceptional presence of fungi of the genus Microdochium spp was observed on the foliage.

L’hiver et le printemps 2022 se rapprochent de l’hiver et du printemps de l’année 2014. Une présence importante et très précoce sur blé d’hiver d’un champignon dénommé rouille jaune a pu être observée en 2022 et 2014.The winter and spring of 2022 are approaching the winter and spring of 2014. A significant and very early presence on winter wheat of a fungus called yellow rust was observed in 2022 and 2014.

L’automne 2022 se rapproche de l’automne 2015.En effet, en automne 2022 sur blé d’hiver un vol important de pucerons d’automne transmetteurs d’un virus dénommé Jaunisse Nanisante de l’Orge a pu être observé. La dernière année avec un vol aussi important a été observée au cours de l’automne 2015.Autumn 2022 is getting closer to autumn 2015. Indeed, in autumn 2022, a significant flight of autumn aphids transmitting a virus called Barley Yellow Dwarf was observed on winter wheat. The last year with such a significant flight was observed in autumn 2015.

L’hiver et le printemps 2023 se rapprochent de l’hiver et du printemps de l’année 2016. Une présence importante sur blé d’hiver d’un champignon dénommé septoriose a en effet été observé de façon très importante en 2023 et 2016. Par ailleurs, sur escourgeon, une présence importante d’un champignon peu fréquent et dénommé ramulariose a en effet été observée au cours des printemps 2023 et 2016.The winter and spring of 2023 are approaching the winter and spring of 2016. A significant presence of a fungus called septoria on winter wheat was observed in 2023 and 2016. Furthermore, on winter barley, a significant presence of a rare fungus called ramularia was observed during the springs of 2023 and 2016.

Le modèle est baséThe model is based sur don d esis observations répétéesrepeated observations chaque annéeevery year de comportements deof behaviors of certainssome préleveurs indicateurs de 2002 à maintenant en corrélation avec les données météorologiques.indicator samplers from 2002 to now correlated with weather data.

La météorologie prend souvent comme clé de présentation les températures. Les températures sont liées à de gigantesques masses d’air et les différences de températures entre deux endroits voisins sont globalement peu élevées. Ainsi à un point donné de la Terre, les températures évoluent au cours des saisons en restant pourtant chaque année dans un même intervalle du fait du climat associé au secteur. Le climat du Nord de la France ne va pas du jour au lendemain devenir le climat du Sud de la France. Ce critère n’a pas été retenu comme suffisamment pertinent dans le modèle pour décrypter la météorologie.Meteorology often uses temperatures as a key to its presentation. Temperatures are linked to gigantic air masses, and temperature differences between two neighboring locations are generally small. Thus, at a given point on Earth, temperatures vary throughout the seasons, yet remain within the same range each year due to the climate associated with the area. The climate of northern France will not overnight become the climate of southern France. This criterion was not considered sufficiently relevant in the model to decipher meteorology.

Par contre, les pluies qui tombent à un endroit donné sont beaucoup plus locales. Chaque année, des mini secteurs au sein d’un secteur plus vaste peuvent être décrits selon les cumuls de pluies tombées avec des incidences variables observables sur le comportement des cultures, des ravageurs, des champignons et des pathogènes.On the other hand, the rainfall that falls in a given location is much more local. Each year, mini-sectors within a larger sector can be described according to the cumulative rainfall, with variable observable impacts on the behavior of crops, pests, fungi, and pathogens.

Issu des observations annuelles sur plusieurs années des préleveurs indicateurs des cultures, lBased on annual observations over several years by crop indicator samplers, the e modèlethe model est construit suris built on la découverte quthe discovery that e la pluviométrie d’uneand the rainfall of a année donnéegiven year poulouse vait être décrirewould be described parby les pluviométries derainfall of deuxtwo deof mi-annéesmid-years en gardant la structure mois par moiskeeping the structure month by month : une première période: a first period pluviométriquerainfall de 6 mois d’une année6 months of a year nn allant deranging from janvier à juin suiJanuary to June vi d’une deuxièmesaw a second pépe riodeperiod pluviométriquerainfall de 6 mois6 months old de l’of the annéeyear n+1n+1 allantgoing de juillet à décembrefrom July to December ..

Les relevées pluviométriques vont servir de base de travail pour la création du modèle météorologique Krieger.The rainfall data will serve as a basis for creating the Krieger weather model.

Les durées d’ensoleillement, les températures minimales et maximales, le nombre de jour de pluie supérieur à 1mm, le nombre de jour de pluie inférieur ou égal à 1mm sont également relevés pour envisager l’approche sur le réchauffement climatique.The duration of sunshine, minimum and maximum temperatures, the number of rainy days greater than 1mm, the number of rainy days less than or equal to 1mm are also recorded to consider the approach to global warming.

Les données météorologiques comprenant la pluviométrie, le nombre de jour de pluie supérieur à 1mm, le nombre de jour de pluie inférieur ou égal à 1mm, la durée d’ensoleillement, les températures minimales et maximales sont mis en forme dans un tableur année par année et jour par jour, par ville ou par village ou par station météorologique disponible sur Internet ou issu de tout autre source d’informations. Les bases de données démarrent avec les données météorologiques enregistrées les plus anciennes et finissent avec les données météorologiques disponibles les plus récentes.Weather data including rainfall, number of days with rain greater than 1mm, number of days with rain less than or equal to 1mm, sunshine duration, minimum and maximum temperatures are formatted in a spreadsheet year by year and day by day, by city or village or by weather station available on the Internet or from any other information source. The databases start with the oldest recorded weather data and end with the most recent available weather data.

Les exemples présentés dans les tableaux sont issThe examples presented in the tables are taken from usus de laof the station météorologique de Météo FranceMétéo France weather station de Saint Quentin (from Saint Quentin ( RoupyRoupy , département 02), department 02) en 2022in 2022 ..

A l’aide du tableur, Mois par mois, pour une année donnée, les données sont compilées par paramètre pluviométrie, nombre de jour de pluie supérieur à 1mm et nombre de jour de pluie inférieur ou égal à 1mm, ensoleillement, températures maximales et minimales.Using the spreadsheet, Month by month, for a given year, the data is compiled by rainfall parameter, number of rainy days greater than 1mm and number of rainy days less than or equal to 1mm, sunshine, maximum and minimum temperatures.

A l’aide du tableur, mois par mois, pour chacun des paramètres pluviométrie, ensoleillement, températures minimales et maximales, nombre de jour de pluie supérieur à 1mm, nombre de jour de pluie inférieur ou égal à 1mm, pour l’année comparé (ici dans l’exemple 2022), il convient de remettre en forme sur un format identique selon les deux périodes de 6 mois lui correspondant allant de janvier à juin d’une année n (ici dans l’exemple 2014) et la deuxième période allant de juillet à décembre de l’année n+1 (ici dans l’exemple 2015)Using the spreadsheet, month by month, for each of the parameters rainfall, sunshine, minimum and maximum temperatures, number of rainy days greater than 1mm, number of rainy days less than or equal to 1mm, for the year compared (here in the example 2022), it is necessary to reformat on an identical format according to the two 6-month periods corresponding to it going from January to June of year n (here in the example 2014) and the second period going from July to December of year n+1 (here in the example 2015)

A l’aide du tableur, mois par mois, pour chacun des paramètres pluviométrie, ensoleillement, températures minimales et maximales, nombre de jour de pluie supérieur à 1mm, nombre de jour de pluie inférieur ou égal à 1mm, les deux tableaux peuvent être mis en forme dans un seul tableau.Using the spreadsheet, month by month, for each of the parameters rainfall, sunshine, minimum and maximum temperatures, number of rainy days greater than 1mm, number of rainy days less than or equal to 1mm, the two tables can be formatted into a single table.

Pour le paramètre pluviométrie, la normale pluviométrique sur 20 ans de 2003 à 2022 et son écart type sur 20 ans de 2003 à 2022 sont calculés par mois. Par mois, la normale pluviométrique sur 20 ans est additionnée à l’écart type pour donner la valeur haute. La normale pluviométrique sur 20 ans est également soustraite de l’écart type pour donner la valeur basse. Exemple pour la station Météo France de Roupy, 02For the rainfall parameter, the 20-year rainfall normal from 2003 to 2022 and its 20-year standard deviation from 2003 to 2022 are calculated per month. Per month, the 20-year rainfall normal is added to the standard deviation to give the high value. The 20-year rainfall normal is also subtracted from the standard deviation to give the low value. Example for the Météo France station in Roupy, 02

Pour le paramètre cumul pluviométrique, chacun des mois des deux semestres assemblés est comparé à la valeur haute et basse des normales sur 20 pour son mois correspondant. Si la valeur de cumul pluviométrique du mois se retrouve en dessous de la valeur basse, cela signifie que c’est un mois exceptionnellement peu pluvieux. Si la valeur de cumul pluviométrique du mois se retrouve au dessus de la valeur haute, cela signifie que c’est un mois exceptionnellement pluvieux. Du coup, la valeur de cumul de pluviométrie de ce mois hors norme est mise en valeur (avec un changement de couleur, en rouge dans l’exemple).For the cumulative rainfall parameter, each month of the two combined semesters is compared to the high and low values of the 20-day normals for its corresponding month. If the cumulative rainfall value for the month is below the low value, this means that it is an exceptionally rainy month. If the cumulative rainfall value for the month is above the high value, this means that it is an exceptionally rainy month. As a result, the cumulative rainfall value for this abnormal month is highlighted (with a change in color, in red in the example).

Ces valeurs hors normes entrent dans un système de correction pour les années reconstituées.These abnormal values are included in a correction system for the reconstituted years.

En gardant une marge d’erreur de 1mm du fait des arrondis, chaque valeur sera corrigée en inversant le cumul pluviométrique du mois avec celui du mois suivantune fois sur deu xsauf dans deux cas : si la valeur du mois immédiatement suivante est une valeur hors norme inverse, cela annule l’inversion tout en comptant dans les inversions (effet dit de compensation) ; si la valeur immédiatement suivante est une valeur hors norme de même catégorie une nouvelle inversion avec la valeur suivante s’effectue et ainsi de suite tout en comptant pour une seule inversion (effet dit boule de neige).Keeping a margin of error of 1mm due to rounding, each value will be corrected by inverting the cumulative rainfall of the month with that of the following month once in two x except in two cases: if the value of the immediately following month is an inverse non-standard value, this cancels the inversion while counting in the inversions (so-called compensation effect); if the immediately following value is an non-standard value of the same category a new inversion with the following value is carried out and so on while counting as a single inversion (so-called snowball effect).

Ce système de correction se suit d’une année sur l’autre et se réalise pour toutes les années.This correction system is followed from one year to the next and is carried out for all years.

La première correction de l’année 2016 expliquée par le 1^ersemestre 2002 et le 2^èmesemestre 2003 (année prise comme référence) démarre par une non inversion entre février et mars 2002. Ce système de correction est ensuite à remonter dans le passé pour les années précédant 2016 et à poursuivre dans le futur pour les années suivant 2016.Les corrections sont mises en forme dans la ligne dénommée « précipitations corrigées (mm) ». Exemple de l’année reconstituée 2014/2015.The first correction of the year 2016 explained by the ^first half of 2002 and the ^second half of 2003 (year taken as reference) starts with a non-inversion between February and March 2002. This correction system is then to go back in time for the years preceding 2016 and to continue in the future for the years following 2016. The corrections are formatted in the line called "corrected precipitation (mm)". Example of the reconstructed year 2014/2015.

Consécutivement à la réalisation de ce tableau et afin que ce soit plus visuel, le tableau définitif pour chaque année et chaque lieu est présentable sous forme de graphique.Following the creation of this table and to make it more visual, the final table for each year and each location can be presented in graphic form.

Claims

Meteorological model characterized in the creation of a meteorological tool for the French territory that a year "n" between 2003 and 2030 is explained by two past half-years located between 1976 and 2030 as presented in [Tables2] of paragraph [0017] allowing on the one hand the explanation of the rainy or dry meteorological trends by month of this year "n" between 2003 and 2030 and allowing on the other hand the anticipation one year in advance of the rainy or dry meteorological trends by month of this year "n" until 2030.

Meteorological model in accordance with claim number 1 characterized in the creation of decision support tools making it possible to anticipate one year in advance on winter soft wheat a significant development of one or more phytophagous fungi (yellow rust, brown rust, septoria, microdochium spp), making it possible to anticipate one year in advance on winter barley a significant development of one or more phytophagous fungi (dwarf rust, helminthosporium, ramularia, rynchosporium), making it possible to anticipate one year in advance on rapeseed a significant development of one or more phytophagous fungi (cylindrosporiosis, alternaria, sclerotinia), making it possible to anticipate one year in advance on sugar beet a significant development of one or more phytophagous fungi (cercosporium, ramularia, rust, powdery mildew) and finally making it possible to anticipate one year in advance on potatoes significant development of one or more phytophagous fungi (mildew, alternaria).

Meteorological model in accordance with claim number 1 characterized in the creation of meteorological tools making it possible to precisely calculate the climate change of a territory for the parameters rainfall, number of rainy days greater than 1 mm, number of rainy days less than or equal to 1 mm, duration of sunshine, minimum temperatures and maximum temperatures due to the comparison made possible by the tool as presented in [Tables 2] of paragraph [0017] between a year “n” located between 2003 and 2030 and its two past half years located between 1976 and 2030.