Global gridded precipitation and temperature datasets uncertainty in climate change impact studies

Résumé

Les études d’impact du changement climatique nécessitent un ensemble de données climatologiques de référence fournissant une période de référence par rapport à laquelle évaluer les changements futurs et post-traiter les biais des modèles climatiques. Des ensembles de données climatiques à haute résolution, interpolées sur une grille à partir des stations météorologiques, sont disponibles pour la précipitation et la température dans la plupart des régions ayant des réseaux d’observations bien développés, comme l’Europe et les États-Unis. Cependant, dans de nombreuses régions du monde, la faible densité des réseaux d’observation rend les jeux de données basés sur ces observations très incertains. Des ensembles de données de satellites, de réanalyses et de produits fusionnés ont été utilisés pour surmonter cette lacune. Cependant, on ignore le degré d’incertitude que le choix d’un ensemble de données de référence peut apporter aux études d’impact. Pour répondre à cette question, cette étude compare les ensembles de données globales / quasi globales de précipitations et de température sur 3138 bassins versants nord-américains (haute densité de stations) et 1145 bassins versants africains (faible densité de stations) pour évaluer la contribution de l’incertitude de l’ensemble de données aux études de changement climatique. Ces ensembles de données couvrent tous une période commune de 30 ans, ils pourraient donc tous être utilisés comme ensembles de données de référence pour les études d’impact du changement climatique. Les ensembles de données sur les précipitations comprennent deux produits uniquement basés sur les observations des stations météorologiques (GPCC, CPC Unified), deux produits satellites (CHIRPS et PERSIANN-CDR) corrigés à l’aide d’observations au sol, quatre produits de réanalyse (JRA55, NCEP-CFSR, ERA-I et ERA5) et un produit fusionné de stations, de satellites et de réanalyses (MSWEP). Les jeux de données de température comprennent un produit station (CPC Unified) et deux produits de réanalyse (ERA-I et ERA5). Toutes les combinaisons des 9 jeux de précipitations et des 3 jeux de températures ont été comparées et utilisées comme données d’entrée à des modèles hydrologiques globaux pour évaluer leur performance. Ils ont également été utilisés pour évaluer les changements dans les débits futurs et pour évaluer l’incertitude liée aux jeux de données par rapport à celle provenant d’autres sources d’incertitude. L’étude d’impact du changement climatique a utilisé une chaîne classique de modélisation hydroclimatique utilisant 10 MCG CMIP5 sous RCP8.5 et deux modèles hydrologiques globaux (HMETS et GR4J) pour générer des débits futurs sur la période 2071-2100. Une décomposition de la variance a été effectuée pour comparer la contribution à l’incertitude des diverses sources d’incertitude. Sur l’Amérique du Nord, les résultats ont montré que les trois ensembles de données de température performent de manière similaire, bien que les performances du CPC soient systématiquement inférieures aux deux autres. Des différences significatives de performance ont cependant été observées entre les jeux de données de précipitations. MSWEP a obtenu les meilleurs résultats, suivi par les deux ensembles de données basés sur les stations, des réanalyses et des données satellite. ERA5 était la réanalyse la plus performante, tandis que CHIRPS était le meilleur produit satellite. Il a également été constaté que les performances relatives des ensembles de données dépendent de la région. Les résultats montrent que les jeux de données basés sur des stations devraient être préférés dans les régions où la densité du réseau météorologique est bonne, mais que CHIRPS et ERA5 seraient de bonnes alternatives dans les régions où les données de stations sont plus rares. Pour l’étude d’impact du changement climatique en Afrique, les résultats montrent que toutes les combinaisons de jeux de données de précipitations et température fournissent de bonnes simulations d’écoulement fluvial sur la période de référence. Toutefois, 4 jeux de données de précipitations ont surpassé les autres pour la plupart des bassins versants: ils sont dans l’ordre MSWEP, CHIRPS, PERSIANN et ERA5. Ces ensembles de données les plus performants diffèrent de ceux identifiés en Amérique du Nord, démontrant l’impact de la densité des stations météorologiques. Pour l’étude d’incertitude sur les changements climatiques, les deux jeux de données de température ont fourni un niveau d’incertitude négligeable. Cependant, l’ensemble des neuf jeux de données de précipitations a fourni une incertitude égale ou supérieure à celle liée aux MCG pour la plupart des métriques d’écoulement et sur la plupart des bassins versants. La sélection des 4 jeux de données de précipitation les plus performants sur l’Afrique (ensemble de crédibilité) a considérablement réduit l’incertitude attribuée aux précipitations pour la plupart des métriques, mais est toujours restée la principale source d’incertitude pour certaines autres. Le choix d’un ensemble de données de référence peut donc être critique pour les études d’impact du changement climatique, car de petites différences apparentes entre les jeux de données sur une période de référence commune peuvent se propager et générer de grandes incertitudes dans les débits futurs.

Date	15 déc. 2020
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	François Brissette (Directeur(-trice)) & Richard Arsenault (Codirecteur(-trice))