Improvements of statistical downscaling methods and evaluation of their contributions to the uncertainty of hydrologic impacts in a changing climate

Résumé

Les plus importants impacts dus aux changements climatiques seront vraisemblablement liées aux ressources en eau. Les producteurs d’hydroélectricité réalisent maintenant qu’ils doivent tenir compte de ces changements. Pour évaluer adéquatement les impacts futurs, il existe un besoin pour des projections climatiques réalistes qui encadrent l’incertitude liée aux changements climatiques. Compte tenu des biais liés aux simulations des modèles climatiques, et ce particulièrement pour les précipitations, il est nécessaire de traiter les sorties de ces modèles pour les besoins d’études d’impacts en hydrologie ou en gestion des ressources hydriques. Les deux approches couramment utilisées à cet effet (approches de mise à l’échelle dynamique et statistique) ont chacune leurs avantages et inconvénients, et il est difficile de les départager. Ce travail vise à coupler les sorties de modèles climatiques globaux et régionaux avec une approche statistique de mise à l’échelle basée sur un générateur stochastique de climat, et de quantifier les impacts hydrologiques des changements climatiques sur deux bassins versants québécois (Manicouagan 5 et Ceizur). La performance d’un générateur stochastique de climat fut d’abord améliorée et une approche hybride combinant le générateur de climat et la méthode de mise à l’échelle ‘des deltas’ a été développée. L’incertitude liée au choix d’une méthode de mise à l’échelle a été quantifiée dans le cas d’études hydrologiques. Une approche de correction spectrale et un schéma intégré pour la génération des températures a résulté en un générateur de climat capable de reproduire la variabilité interannuelle des précipitations et températures, de même que l’autocorrélation et les corrélations croisées des températures maximales et minimales. Le générateur de climat ainsi amélioré a été utilisé comme outil de mise à l’échelle sur deux bassins versants, et a été comparé à la méthode des deltas pour la quantification des impacts de changements climatiques. Les deux méthodes suggèrent des augmentations de débits annuels et saisonniers pour la période 2025-2084. L’approche du générateur stochastique suggère toutefois des augmentations de débits plus grandes au printemps et plus faibles l’été. Un grand nombre de prédicteurs atmosphériques a été utilisé pour valider l’habileté des approches de régressions linéaires, couramment utilisées. La mise à l’échelle de l’occurrence des précipitations a résulté en un faible taux de succès. Le pourcentage de variance expliqué pour la mise à l’échelle des quantités de précipitation est très bas, et ce pour l’ensemble des stations testées et modèles climatiques utilisés. Bien que globalement médiocre, la performance de ces approches augmente avec l’augmentation de la résolution des modèles climatiques utilisées (300km, 45km, 15km). Une étape additionnelle de classification en types de climat n’a pas amélioré la performance de manière significative. Toutes les méthodes de mise à l’échelle utilisées/développées dans le cadre de cette étude prévoient une augmentation des débits hivernaux et une diminution des débits d’été pour la période 2071-2099. L’augmentation des débits hivernaux est particulièrement grande pour les méthodes basées sur les régressions linéaires, qui prédisent aussi les plus grandes augmentations de température pour l’automne et l’été. La pointe de crue printanière est devancée pour toutes les méthodes testées mais les résultats varient en fonction de la méthode. Les modèles climatiques contribuent à l’incertitude globale du changement climatique de façon majeure peu importe le critère utilisé. Toutefois, d’autres sources d’incertitude telles que les approches de mise à l’échelle et la variabilité naturelle (telle que représenté par les simulations d’ensemble des modèles climatiques) peuvent contribuer à l’incertitude globale de manière similaire (et même plus) dépendant du critère choisi. Par exemple, le choix d’une méthode de mise à l’échelle est la principale source d’incertitude pour la pointe de la crue printanière et les débits d’étiage, alors que la variabilité naturelle domine l’incertitude pour les dates d’occurrence de la crue printanière et de la fin de la crue. L’incertitude liée au scénario d’émission et au modèle hydrologique est aussi importante, mais moins que les sources mentionnées ci-haut. L’incertitude liée au choix de paramètres du modèle hydrologique était la moins importante pour tous les critères choisis. De façon globale, la combinaison de méthodes dynamique et statistique de mise à l’échelle présente des avantages dans la quantification des impacts hydrologiques du changement climatique, notamment dans la détermination de l’incertitude future.

Date	28 juil. 2011
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	François Brissette (Directeur(-trice))