Investigating the modelling uncertainties associated with the generation of flood projections

Résumé

Les crues extrêmes continuent d'être l'une des catastrophes naturelles les plus menaçantes dans le monde en raison de leurs grands impacts sociaux, environnementaux et économiques. Des changements dans l'ampleur et la fréquence des crues ont été documentés au cours des dernières années, et il est prévu que les changements climatiques continuent d'affecter leur occurrence. Par conséquent, comprendre les impacts de changements climatiques à travers des simulations hydroclimatiques est devenu essentiel pour préparer des stratégies d'adaptation pour l'avenir. Présentement, la confiance dans les projections des crues est encore faible en raison des incertitudes liées à leur simulation, et de la complexité des caractéristiques locales influençant ces événements. L'objectif principal de cette thèse de doctorat est donc d'améliorer notre compréhension des incertitudes associées à la génération de projections des crues ainsi que d’évaluer des stratégies pour réduire ces incertitudes afin d'augmenter notre confiance sur les crues simulées. Pour répondre à l'objectif principal, ce projet visait à (1) quantifier les contributions à l'incertitude des différents éléments impliqués dans la chaîne de modélisation utilisée pour produire des projections de crues, et (2) évaluer les effets de différentes stratégies pour réduire les incertitudes associées aux modèles climatiques et hydrologiques dans des régions aux conditions hydroclimatiques diversifiées. Un total de 96 bassins situés au Québec (bassins dominés par les processus liés à la neige) et au Mexique (bassins dominés par les processus liés à la pluie), couvrant une grande variété de régimes climatiques et hydrologiques, ont été inclus dans l'étude. La première étape a consisté à décomposer les contributions à l'incertitude de quatre sources impliquées dans la génération des projections de crues: (1) les modèles climatiques, (2) les méthodes de post-traitement, (3) les modèles hydrologiques, et (4) les distributions de probabilité utilisées dans les analyses fréquentielles. Une méthode de décomposition de la variance a permis de quantifier et de classer l'influence de chaque source d'incertitude sur les crues dans les deux régions étudiées et ce, par saison. Les résultats ont montré que les contributions à l'incertitude de chaque source varient selon les régions et les saisons. Les régions et les saisons dominées par la pluie ont montré que les modèles climatiques étaient la principale source d'incertitude, tandis que celles dominées par la fonte des neiges ont montré que les modèles hydrologiques étaient leur principale source d'incertitude. Ces résultats montrent les dangers d’utiliser des modèles climatiques et hydrologiques uniques, et soulignent l'importance des analyses d'incertitudes régionales. La deuxième étape de ce projet de recherche s'est concentrée sur l'évaluation de stratégies visant à réduire l’enveloppe d'incertitude associé aux modèles hydrologiques sur les projections de crues. Cette étape comporte deux volets: (1) l’analyse de la fiabilité de la calibration et la validation des modèles hydrologiques sous un climat changeant et (2) l’évaluation des effets des stratégies de pondération des simulations hydrologiques sur les projections de crues. Pour répondre à la première partie, différentes stratégies de calibration ont été testées et évaluées à l’aide de cinq modèles hydrologiques conceptuels globaux dans des conditions climatiques contrastées dont les longueurs ont varié de 2 jusqu’à 21 ans. Les résultats ont révélé que les conditions climatiques des données utilisées pour la calibration ont un impact plus important sur les performances des modèles hydrologiques que la longueur des séries temporelles climatiques. Les changements sur les précipitations ont généralement montré des impacts plus importants que les changements sur la température sur tous les bassins. Ces résultats suggèrent que des périodes de calibration et validation courtes qui sont plus représentatives des changements possibles des conditions climatiques pourraient être plus adéquates pour les études des impacts du changement climatique. Suite à l’obtention de ces résultats, les effets de différentes stratégies de pondération basées sur la robustesse des modèles hydrologiques (en conditions climatiques contrastées) ont été évalués sur les projections de crues des différents bassins. La pondération des simulation issues des mêmes cinq modèles hydrologiques globaux conceptuels, en fonction de leur robustesse, a montré certaines améliorations par rapport à l'approche traditionnelle de pondération égale, en particulier dans des conditions plus chaudes et plus sèches. De plus, les résultats montrent que la différence entre ces approches est plus prononcée sur les projections de crues, car différentes ampleurs de crues et signaux de changement climatique ont été produits. Des analyses supplémentaires effectuées à l'aide d'un modèle hydrologique semi-distribué et de base plus physique sur quatre bassins sélectionnés ont suggéré que ce type de modèle pouvait avoir une valeur ajoutée lors de la simulation d'étiages, et de hauts débits sur de petits bassins (dont la superficie est de l’ordre de 500 km2). Ces résultats soulignent à nouveau l'importance de travailler avec des ensembles de modèles hydrologiques et présentent les impacts potentiels de la pondération des modèles hydrologiques sur les études d’impacts des changements climatiques. La dernière étape de cette étude a porté sur l'évaluation des impacts de la pondération des simulations climatiques sur les projections des crues. Les différentes stratégies de pondération testées ont montré que la pondération des simulations climatiques peut améliorer la représentation des hydrogrammes annuels moyens par rapport à l'approche traditionnelle basée sur la « démocratie » des modèles. Cette amélioration a été principalement observée avec l’approche de pondération proposée dans cette thèse qui évalue la performance des débits saisonniers simulés par rapport aux observations. Les résultats ont également révélé que la pondération des simulations climatiques en fonction de leurs performances pouvait: (1) modifier l'ampleur de crues projetées, (2) modifier les signaux de changement climatique et (3) réduire les enveloppes d’'incertitude des projections de crues résultantes. Ces effets étaient particulièrement clairs sur les bassins dominés par la pluie, où l'incertitude de la modélisation climatique joue un rôle principal. Ces résultats soulignent la nécessité de reconsidérer l'approche traditionnelle de la démocratie des modèles climatiques, en particulier lors de l'étude de processus avec des niveaux d'incertitude climatique plus élevés. Enfin, les implications des résultats obtenus ont été discutées. Cette section met les principaux résultats en perspective et identifie différentes voies à suivre pour continuer à améliorer la compréhension des impacts du changement climatique sur l'hydrologie et accroître notre confiance dans les projections de crues qui guident les stratégies d'adaptation pour l'avenir.

Date	12 août 2022
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Annie Poulin (Directeur(-trice)), Rabindranarth Romero-López (Codirecteur(-trice)) & Richard Turcotte (Codirecteur(-trice))