Soutenance mémoire
Utilisation des générateurs de climat
Au début de leur histoire, les générateurs de climat, aussi appelés générateurs stochastiques de climat, étaient surtout utilisés pour la génération de longues séries de données synthétiques de précipitations servant à améliorer la justesse des évaluations de risque dans le domaine de l’hydrologie et de l’agriculture. Généralement, ce sont les données observées qui servent de données d’entrée dans les modèles mathématiques en hydrologie et en agriculture. Malheureusement, pour certains sites, ces séries de données observées ne sont pas toujours suffisamment longues ou tout simplement disponibles pour permettre une bonne estimation de la probabilité d’occurrence des événements extrêmes. De plus, d’un point de vue statistique, les données observées ne représentent qu’une seule réalisation du climat. C’est donc pour remédier à ces problèmes que les générateurs de climat ont vu le jour. En se servant d’un générateur de climat, il devient possible de créer de plus longues séries de données possédant les mêmes caractéristiques statistiques que les données observées. Ces nouvelles séries permettent de reproduire une plus grande variété de situations possibles. Et, dans le cas de sites ne possédant aucun historique de données climatiques, les générateurs peuvent pallier au problème en utilisant les paramètres d’un autre site situé à proximité et en transférant à l’endroit désiré ces paramètres par l’application d’une technique d’interpolation. Ainsi, en se servant des paramètres interpolés, il est possible de créer une série de données synthétiques servant de données d’entrée dans les modèles hydrologiques ou agraires.
Description des générateurs de climat
Un générateur stochastique de climat est un modèle numérique qui produit une série chronologique de variables climatiques avec des propriétés statistiques semblables à celles des séries observées. Il existe deux grandes catégories de générateurs de climat. On peut les regrouper selon leur structure dans la catégorie de type Richardson (Richardson, 1981) ou ceux utilisant une approche basée sur les séries. Dans la première catégorie, on retrouve des générateurs de climats tels que WGEN (Richardson et Wright, 1984), WXGEN (Williams, 1995), USCLIMATE (Johnson et al., 1996), CLIGEN (Zhang et Garbrecht, 2003) et CLIMGEN (Stockle et al., 1999). Le principal générateur de la seconde catégorie est Lars-WG (Racsko et al., 1991b). Bien sûr, certains générateurs de climat sont mitoyens, utilisant les deux approches selon la variable climatique analysée. La majorité des générateurs de climat sont uni-site, c’est-à-dire qu’ils génèrent des données synthétiques pour un seul site à la fois. Mais certains générateurs utilisant la méthode de Richardson (1981) ont été modifiés pour permettre l’analyse simultanée de plusieurs sites. Cette approche multisite est décrite par Wilks (1998) et reprise par Qian et al. (2002) et Khalili et al. (2004). Les générateurs décrits dans ce mémoire font partie de la gamme des générateurs utilisant une approche uni-site. Il existe aussi un outil appelé SDSM «Statistical DownScaling Model» (Wilby et al., 2002) qui se décrit comme étant un modèle hybride intégrant les caractéristiques d’un générateur stochastique de climat et une méthode basée sur la régression linéaire dans le but de produire des variables climatiques dans un climat futur affecté par les changements climatiques.
Description des générateurs de type Lars-WG
Lars-WG est utilisé comme modèle de base pour représenter sa catégorie de générateur de climat. Lars-WG est un générateur stochastique de climat utilisant une approche basée sur les séries pour la génération des variables climatiques. Il a été développé en Grande-Bretagne au «Long Ashton Research Station» pour reproduire diverses catégories de climats à travers l’Europe. Lars-WG est fondé sur le générateur de climat décrit en détail par Racsko et al. (1991b) et Semenov et Barrow (1997). Les variables climatiques analysées et produites par Lars-WG sont les précipitations, les températures maximales et minimales, et les radiations solaires. Les générateurs de type Lars-WG utilisent une distribution semi-empirique pour la génération des séries de jours secs et pluvieux, des quantités de précipitations pour les jours pluvieux et des radiations solaires. Il utilise des données observées pour un site spécifique comme données d’entrée pour définir les paramètres de distribution des différentes variables climatiques ainsi que les corrélations entre ces variables. Par la suite, le générateur procède à la production de données climatiques synthétiques, basées sur la sélection de valeurs appartenant à la bonne distribution, en utilisant un générateur de nombre aléatoire. La génération des variables climatiques par Lars-WG est maintenant décrite en détail.
Description des générateurs de type Richardson
Les générateurs de climat de type Richardson sont des modèles stochastiques de simulation de données synthétiques journalières de précipitations, de températures et de radiations solaires basé sur la méthode proposée par Richardson (1981). Comme dans le processus utilisé par Lars-WG, ces générateurs de climat conditionnent les variables climatiques de températures et de radiations solaires sur les occurrences d’un jour sec ou pluvieux. La méthode de génération des occurrences est, par contre, très différente. Les générateurs de type Richardson utilisent une chaîne de Markov à deux états pour produire les occurrences de précipitations.
Comme il a été mentionné plus tôt, plusieurs générateurs de climat sont basés sur la méthode développée par Richardson. Le premier générateur de cette catégorie à avoir vu le jour est WGEN. D’autres générateurs sont apparus avec les années utilisant WGEN comme modèle de base. Ces nouveaux générateurs ont été créés pour ajouter certaines variables climatiques à l’analyse ou simplement pour modifier la procédure de génération des variables climatiques déjà incluses dans WGEN.
Génération des radiations solaires
Tout comme les températures, les radiations solaires sont affectées par l’état sec ou pluvieux du jour. Par conséquent, il est nécessaire d’utiliser des fonctions de distribution distinctes dépendamment de l’état du jour. De la même façon que les occurrences et les quantités de précipitations, les radiations solaires sont générées à l’aide d’une fonction de distribution semi-empirique. Les intervalles de l’histogramme utilisés sont de dimensions égales. Une auto-corrélation est aussi calculée en supposant qu’elle est constante tout au long de l’année. Les radiations solaires sont générées indépendamment des températures. Lorsque des données observées de radiations solaires ne sont pas disponibles pour un site ou pour une certaine période, Lars-WG peut utiliser les données d’heures d’ensoleillement pour les convertir en données de radiations solaires par l’emploi d’une relation de régression entre ces deux variables.
Donc, en résumé, les générateurs de type Lars-WG sont des générateurs stochastiques de climat qui utilisent des fonctions de distribution semi-empirique pour générer des séries de données synthétiques journalières de précipitations et de radiations solaires et une fonction de distribution normale pour les températures minimales et maximales. Les occurrences sont déterminées selon des séries de jours pluvieux et secs en alternance.
Pour les jours faisant partie d’une série de jours pluvieux, la quantité de précipitations est simulée, encore une fois par une distribution semi-empirique. Pour ce qui est des radiations solaires, deux distributions semi-empiriques sont utilisées, une pour les jours secs et une deuxième pour les jours pluvieux. Dans le cas des températures, les valeurs résiduelles, obtenues avec une distribution normale, sont également simulées séparément selon l’état sec ou pluvieux de la journée.
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Table des matières
INTRODUCTION
CHAPITRE 1 REVUE DE LA LITTÉRATURE
1.1 Utilisation des générateurs de climat
1.2 Description des générateurs de climat
1.2.1 Description des générateurs de type Lars-WG
1.2.2 Description des générateurs de type Richardson
CHAPITRE2 COMPARAISON DES RÉSULTATS OBTENUS AVEC LARS-WG ET WGEN
2.1 Choix de la station climatologique
2.2 Critères de comparaison
2.3 Comparaison des résultats
2.3.1 Résultats de la comparaison des distributions de précipitations
2.3.2 Résultats de la comparaison des quantités de précipitations
2.3.3 Résultats de la comparaison des séries de jours secs et pluvieux
2.3.4 Résultats de la comparaison des températures
CHAPITRE 3 PRÉSENTATION DE LA VERSION MODIFIÉE DE WGEN: WEAGETS
3.1 Problèmes rencontrés avec WGEN et améliorations apportées
3 .1.1 Les radiations solaires
3 .1.2 Les précipitations extrêmes et la distribution des percentiles
3.1.3 Les séries de jours secs et pluvieux
3.1.4 Les températures minimales
CHAPITRE 4 VALIDATION DIRECTE DE WEAGETS
4.1 Description des stations climatologiques utilisées pour la validation
4.2 Résultats de la validation directe
4.2.1 Résultats des indices de ST ARDEX
4.2.2 Résultats des tests statistiques
CHAPITRE 5 VALIDATION INDIRECTE DE WEAGETS
5.1 Présentation du basin versant
5.2 Description du modèle hydrologique
5.3 Description des données d’entrée du modèle
5.4 Choix des critères d’analyse
5.5 Résultats de la validation indirecte
5.5.1 Les durées d’étiage
5.5.2 Les quantités de ruissellement direct
5.5.3 Les débits de pointe
5.5.4 L’analyse de fréquence
5.5.5 Résultats des tests statistiques
CHAPITRE 6 ANALYSE ET DISCUSSION DES RÉSULTATS
6.1 Types de générateurs
6.2 Caractère saisonnier des données générées
6.2.1 Distribution et quantité de précipitations
6.2.2 Séries de jours secs et pluvieux
6.2.3 Effets sur la modélisation hydrologique
6.3 Caractère régional
6.4 Études futures
CONCLUSION
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