Les effets sociaux, économiques et environnementaux associés aux événements de précipitations extrêmes sont significatifs, ce qui motive le développement de recherches sur des sujets tels que l'adaptation, la mitigation, la vulnérabilité et le changement climatique. Les implications ont été si importantes que le Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) et l'Organisation météorologique mondiale (OMM) ont publié des rapports compilant à la fois les avancées scientifiques et les pertes liées aux phénomènes hydrométéorologiques. Par conséquent, de nombreuses études abordent non seulement les mécanismes associés aux extrêmes, mais aussi ceux liés aux changements des régimes hydroclimatiques mondiaux. Ces études utilisent des outils numériques tels que les Modèles Climatiques Globaux et Régionaux (respectivement GCM et RCM), qui permettent d'analyser les simulations historiques pour faire des projections sur le comportement atmosphérique et informer la prise de décision. L'un des mécanismes associés aux changements dans les régimes mondiaux de précipitations est l'oscillation des anomalies de la température de surface de la mer (TSM). Une anomalie désigne la différence entre la moyenne climatologique de la température de surface de la mer et la valeur observée à un moment donné. De nombreuses études ont montré que cette anomalie oscille sur différentes échelles temporelles et exerce diverses influences sur les régimes de précipitations mondiaux, y compris les sécheresses, la cyclogenèse des ouragans, les changements dans la largeur de la ceinture tropicale et les événements de précipitations extrêmes, entre autres. Pour cette raison, ces anomalies sont classées comme des indices de téléconnexion (IT). Comprendre les régimes de précipitations à travers les modèles climatiques régionaux (MCR) et leur lien avec les IT est essentiel pour améliorer les prévisions de tels phénomènes. Le Groupe d'experts sur la détection des changements climatiques et des indices (ETCCDI) a développé un ensemble d'Indices d'Extrêmes Climatiques (IEC) pour caractériser les extrêmes en termes d'intensité des précipitations et de durée des conditions humides et sèches. En outre, l'Indice Standardisé des Précipitations (SPI), approuvé par l'OMM et adopté par plusieurs pays, a été largement utilisé pour quantifier les conditions d'humidité, permettant d'évaluer à la fois l'humidité extrême et la sécheresse sur la base de seuils numériques standardisés. Au Mexique, des recherches ont démontré que les indices de téléconnexion (IT), tels que l'oscillation El Niño-Oscillation Australe (ENSO) et l'oscillation décennale du Pacifique (ODP), sont associés aux sécheresses, aux précipitations extrêmes et à des contrastes accrus d'humidité entre les régions nord et sud. Ces relations sont capturées par divers indices de précipitations, y compris les Indices d'Extrêmes Climatiques (IEC) et l'Indice Standardisé des Précipitations (SPI).
Cette étude vise à évaluer la capacité des simulations des MCR, forcées avec les données d'ERA-Interim, à reproduire les modèles spatiaux de la corrélation temporelle entre les IT (ENSO et ODP) et l'Indice Standardisé des Précipitations (SPI) ainsi que les Indices d'Extrêmes Climatiques (IEC) au Mexique, en utilisant quatre simulations de MCR pour la période de 1980 à 2012. Pour atteindre cet objectif, (1) une évaluation climatologique a été réalisée pour les précipitations issues des simulations et les données de forçage, ainsi que pour la TSM d'ERA-Interim, au cours de la période mentionnée, et (2) le modèle spatial de la corrélation temporelle entre les IT et le SPI et les IEC calculés à partir d'ERA-Interim et des simulations a été comparé aux observations.
La première partie de cette thèse examine la capacité d'ERA-Interim et des simulations des MCR à reproduire le modèle spatial de la corrélation temporelle entre les IT et le SPI. Cela a été réalisé en (1) évaluant la représentation spatiale et temporelle de la TSM en utilisant ERAInterim et le cycle annuel climatologique des précipitations mensuelles cumulées issues des simulations ; (2) en vérifiant si ERA-Interim représente correctement les IT, et si à la fois les simulations des MCR et ERA-Interim reproduisent correctement les modèles du SPI24 et SPI60 ; et (3) en étudiant la représentation du modèle spatial de la corrélation temporelle entre les IT et le SPI24 et SPI60. Les résultats indiquent qu'ERA-Interim reproduit efficacement les caractéristiques de la TSM et des IT. Malgré certaines surestimations présentes dans les simulations et ERA-Interim, les caractéristiques des précipitations sont correctement reproduites. Cependant, le calcul du SPI24 et du SPI60 est sous-estimé à la fois temporellement et spatialement. Enfin, le modèle spatial de la corrélation entre ENSO et l'ODP avec le SPI24 et le SPI60 montre un contraste entre le nord et le sud du Mexique. Toutefois, ce modèle présente une sous-estimation de la variabilité spatiale.
La deuxième partie de cette thèse a évalué la capacité des MCR à reproduire le modèle de corrélation entre l'ENSO et les CEI. Les CEI utilisés dans cette étude sont le Comptage des Jours Secs (CDD), le Comptage des Jours Humides (CWD), les précipitations maximales en un jour (Rx1) et les précipitations maximales sur cinq jours consécutifs (Rx5). Pour atteindre cet objectif, (1) une évaluation des caractéristiques temporelles des précipitations mensuelles cumulées a été réalisée pour l'ensemble de la période d'étude, ainsi que la représentation temporelle et les phases de l'ENSO avec la TSM d'ERA-Interim ; (2) l'étude a évalué la capacité des simulations des MCR à représenter les caractéristiques spatiales des CEI utilisés ; et (3) elle a analysé si les simulations des MCR et ERA-Interim reproduisent le modèle spatial de la corrélation temporelle entre l'ENSO et les quatre CEI. Les résultats de cette section montrent que l'ENSO et ses phases sont bien reproduits par ERA-Interim. La représentation spatiale des CEI, par ERA-Interim et les simulations, montre des surestimations en termes de variabilité spatiale et de magnitude. Cependant, les principales caractéristiques spatiales observées sont bien représentées. Les simulations du Modèle Climatique Régional Canadien version 5 (CRCM5) représentent mieux le modèle spatial de la corrélation temporelle pour certains indices (CWD et Rx5). Toutefois, la simulation RCA4 montre une meilleure représentation pour la corrélation avec l'indice CDD. Enfin, dans la représentation saisonnière de la corrélation, les simulations de CRCM5 sont plus performantes en été pour les indices CDD et CWD.
Dans la dernière partie de cette thèse, la capacité à représenter les caractéristiques du modèle de corrélation spatiale entre la PDO et les CEI mentionnés précédemment a été évaluée. Ainsi, (1) le jeu de données ERA-Interim a été évalué pour représenter le modèle temporel de la PDO pendant la période considérée dans cette thèse ; (2) la représentation des caractéristiques climatologiques des précipitations mensuelles et la représentation saisonnière des CEI avec les données ERA-Interim et les simulations ont été étudiées ; et (3) le modèle de corrélation spatiale entre la PDO et les CEI a été analysé. Les résultats de cette partie de la thèse montrent qu'ERA-Interim est capable de reproduire les principales caractéristiques et phases du modèle temporel de la PDO. Pour tous les ensembles de données, une surestimation a été observée dans la représentation des précipitations mensuelles, principalement attribuée aux saisons de printemps et d'été. Les simulations du CRCM5 montrent un meilleur ajustement pour la représentation des CEI saisonniers dans les indices CWD, Rx1, et Rx5, tandis que RCA4 donne de meilleurs résultats pour le CDD. Toutefois, chaque simulation fournit des informations importantes pour chaque saison, chaque indice et chaque région du Mexique. Pour l'ensemble de la période (1980-2012), le modèle de corrélation spatiale ne montre pas de schéma défini. Cependant, dans l'analyse saisonnière, le modèle de corrélation montre qu'au printemps, ERAInterim et les simulations MCR capturent le principal gradient spatial décrit par les observations. En hiver, ERA-Interim présente une surestimation ; cependant, ERA-Interim et les simulations MCR parviennent à identifier les caractéristiques spatiales de la corrélation.
Dans l'ensemble, il a été observé que les données ERA-Interim et les simulations RCM capturent le principal modèle climatologique de la corrélation temporelle. Cependant, il convient de noter que ces ensembles de données pourraient fournir de meilleures informations en fonction de la saison et de la région considérée au Mexique, ainsi que du cadre temporel spécifique et de l'indice de téléconnexion (TI) étudié. Par conséquent, en raison de ces incertitudes, l'évaluation doit se poursuivre avec différents RCM et différents GCM.
| Date | 19 déc. 2024 |
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| langue originale | Anglais américain |
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| Établissement diplômant | - École de technologie supérieure
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| Superviseur | Annie Poulin (Directeur(-trice)) & Rabindranarth Romero-López (Codirecteur(-trice)) |
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