Méthode post-traitement adaptée aux valeurs extrêmes pour les précipitations simulées par un modèle climatique
Speaker(s)
Description
Ce webinaire porte sur les résultats d'un stage Mitacs, intitulé Développement d'une méthode post-traitement adaptée pour les précipitations simulées par un modèle climatique.
**Presentation in French**
Les évènements de précipitations intenses sont susceptibles d’augmenter en intensité et en fréquence au Canada.
L’étude des impacts et la quantification de ces changements se font généralement à l’aide de précipitations simulées qui doivent être post-traitées avant leur utilisation. Les méthodes de post-traitement généralement utilisées modifient la distribution des précipitations simulées en fonction d’une distribution de référence, souvent estimées de façon non paramétrique. La précision de l’estimation diminue dans les queues de la distribution, des méthodes paramétriques sont donc requises pour bien modéliser les extrêmes.
Cependant, celles-ci divisent artificiellement les précipitations en deux parties, soit les grandes intensités et le reste, ce qui impose d’utiliser des modèles statistiques différents pour chaque gamme.
Ici, nous adaptons au contexte du post-traitement les familles de distributions paramétriques développées par Naveau et al. (2016), familles de lois modélisant à la fois le cœur et les queues de la distribution en accord avec la théorie des valeurs extrêmes. Ces familles de modèles ont été ajustées sur les précipitations journalières observées à Montréal et sur les précipitations journalières simulées de l’ensemble ClimEx entre 1980 et 2009. Il a été déterminé qu’une de ces familles était adéquate pour modéliser les observations et les simulations.
Une extension non stationnaire a été développée pour ce modèle afin de prendre en compte la non-stationnarité des précipitations futures simulées. La mise en correspondance de ces distributions a permis le développement d’une méthode de post-traitement paramétrique adéquate autant pour le cœur que pour les queues de la distribution.
Cette méthode a été validée sur les observations par le calcul d’indices adaptés pour le cœur et les extrêmes. Les résultats montrent une amélioration par rapport aux simulations brutes.
