Session 3 - Modélisation hydrologique
Session 3 – Modélisation hydrologique
Thématique : Eau
Des hivers chauds et peu neigeux plus fréquents à l’avenir? Regard sur l’impact hydrologique de l’hiver 2020-21 dans la forêt boréale
Daniel Nadeau, Université Laval, Professeur titulaire
Benjamin Bouchard
Florent Dominé
François Anctil
Tobias Jonas
Étienne Tremblay
Résumé : Dans la forêt boréale de l'est du Canada, les températures hivernales devraient augmenter considérablement d'ici 2100. Cette région devrait également recevoir moins de précipitations solides, ce qui entraînera une réduction de l'épaisseur et de la durée du couvert de neige. Dans cette étude, nous évaluons l'influence d'un hiver peu neigeux et chaud (2020-21) sur la dynamique de la fonte de neige, le gel du sol, les propriétés du manteau neigeux et le débit printanier dans un bassin versant boréal en nous basant sur des observations originales sur le terrain et des simulations numériques du modèle de neige SNOWPACK. En contrastant l’hiver chaud et peu neigeux de 2020-21 avec l’hiver 2022-23, beaucoup plus près de la normale climatique, nous avons constaté que la fonte était plus précoce mais plus lente en 2020-21 et que les couches supérieures du sol étaient légèrement plus froides. Nos résultats montrent que l'accumulation de neige et la dynamique de la fonte sont d’abord fonction des conditions météorologiques de l’hiver, alors que le gel du sol est pour sa part surtout dépendant de la structure de la forêt environnante. Dans l'ensemble, les observations et les simulations suggèrent que la crue exceptionnellement faible observée à l’issue de l’hiver 2020-21 était principalement due à une faible accumulation de neige, à une fonte lente et à de faibles précipitations en avril et en mai, plutôt qu'à une percolation accrue à travers le manteau neigeux et la présence de sols gelés.
Multimodel implementation of the Raven HBV-EC model for streamflow simulation and uncertainty quantification
François Anctil, ing. Ph.D, Directeur et professeur – Département de génie civil et de génie des eaux
Biljana Music, Ouranos, Spécialiste Recherche et soutien à l'innovation
Présenté en anglais
Résumé : Despite advancements in hydrological modeling, quantifying inherent uncertainties in simulation and forecasting remains essential. These uncertainties arise from sources such as initial conditions, input data, parameter estimation, and model structure. While the hydrological community has increasingly focused on uncertainty assessment, most studies concentrate on input data and parameter uncertainty within specific models, leaving model structure uncertainty unexplored. This study introduces an ensemble-based approach to assess hydrological distributed model uncertainty, emphasizing model structure and input data uncertainties concurrently. The study leverages the Raven hydrological modeling framework to create an ensemble of hydrological model structures. This structural ensemble fed noise-perturbed forcing inputs to represent input data uncertainty. The forward greedy method aids in selecting a pool of models from the ensemble, enhancing reliability and reducing the model count. This method is employed to refine the model pool by ensuring that each criterion meets the predefined performance standards. The approach is demonstrated over the southwest portion of the Saint-Laurent watershed in Canada, evaluating model ensembles against observed streamflow. This study advances the understanding of hydrological model uncertainty assessment and emphasizes the significance of a comprehensive, multimodel approach that accounts for structural, input data, and calibration uncertainties for robust streamflow simulations and forecasts. The findings highlight how employing multimodel ensembles is crucial for minimizing different sources of uncertainty, as opposed to relying on a solitary model.
Assessing the added value of convection-permitting climate model simulations in simulating floods over southern Quebec watersheds
Behmard Sabzipour, Université du Québec à Montréal, Postdoctoral fellow
Philippe Lucas-Picher - Professeur au Département des sciences de la Terre et de l’atmosphère - Université du Québec à Montréal
Richard Turcotte, ing, Ph.D. - Conseiller scientifique principal - Direction principale de la prévision hydrique et de la cartographie - Environnement, Lutte contre les changements climatiques, Faune et Parcs
Présenté en anglais
Résumé : Floods cause loss of life and financial losses every year. With global warming, more extreme precipitation events produced by convective storms in the summer are expected, which threaten to submerge small basins within a few hours.
This study evaluates the added value of recently available climate model simulations at the hourly scale from the Canadian Regional Climate Model version 6 at a 2.5 km horizontal resolution (CRCM6-2.5), in two main areas. First, it assesses the ability of CRCM6-2.5 in capturing extreme hourly precipitation compared to CRCM6-12 in a comparison with different observed precipitation datasets (Canadian Surface Reanalysis (CaSR), Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG) and weather stations from Environment and Climate Change Canada, ECCC). Second, it compares the ability of different hydrological models to simulate floods over southern Quebec forced either by CRCM6-2.5 or CRCM6-12.
The results indicate how each CRCM6 simulation is able to simulate extreme precipitation on hourly scale compared to weather stations. The results show a better simulations of extreme precipitation by CRCM6-2.5 compared to CRCM6-12 using gridded observations and weather stations.
A lumped hydrological model, GR5Dt, is forced with different hourly precipitation datasets (the four precipitation datasets mentioned above and the temperature from ERA5-Land). GR5Dt is calibrated using observed hourly streamflow using both the Kling-Gupta Efficiency and Nash-Sutcliffe Efficiency metrics over 12 basins in southern Quebec (sizes: 100-1500 km²) over the period 2001-2018 . The hydrological model performs better for larger basins. Also, flood characteristics are similar between datasets for larger basins.
A description of the Canadian Surface Reanalysis - Land (CaSR-Land) and Rivers (CaSR-Rivers)
Gonzalo Leonardini, Centre canadien de prévision météorologique et environnementale, Service météorologique du Canada, Environnement et changement climatique Canada
Dorothy Durnford, Centre canadien de prévision météorologique et environnementale, Service météorologique du Canada, Environnement et changement climatique Canada
Vincent Fortin, Recherche sur les prévisions numériques environnementales, Division de la recherche météorologique, Environnement et changement climatique Canada
Étienne Gaborit, Recherche sur les prévisions numériques environnementales, Division de la recherche météorologique, Environnement et changement climatique Canada
Vincent Vionnet, Recherche sur les prévisions numériques environnementales, Division de la recherche météorologique, Environnement et changement climatique Canada
Nathalie Gauthier, Centre canadien de prévision météorologique et environnementale, Service météorologique du Canada, Environnement et changement climatique Canada
Vincent Poitras, Centre canadien de prévision météorologique et environnementale, Service météorologique du Canada, Environnement et changement climatique Canada
Reine Parent, Centre canadien de prévision météorologique et environnementale, Service météorologique du Canada, Environnement et changement climatique Canada
Présenté en anglais
Résumé : This study presents a comprehensive 38-year hindcast (open-loop) of the land-surface (CaSR-Land) and reanalysis of river discharge (CaSR-Rivers) across Canada. These datasets are available at an hourly timestep for the period 1980-2017 and rely on the latest version of Environment and Climate Change Canada’s (ECCC’s) GEM-Hydro model. CaSR-Land v2.1 is driven by CaSR v2.1 and covers the majority of North America at a 10-km grid resolution. CaSR-Land v2.1 demonstrates significant improvements over CaSR v2.1 in terms of 1.5-m air and dew point temperatures, 10-m wind speed, snow depth and snow water equivalent, largely due to the implementation of the more advanced Soil, Vegetation and Snow (SVS) land-surface model that is included in GEM-Hydro. A comparison over the entire period against other reanalyzes of the land surface confirms the quality of CaSR-Land v2.1. Additionally, we introduce CaSR-Rivers v2.1, which covers ~55% of Canada’s surface across 10 watersheds and at a 1-km resolution. Historical streamflow observations from HYDAT and USGS were assimilated. The evaluation of CaSR-Rivers v2.1 shows consistent results throughout the evaluation period where observations are available. Additionally, we examine the model's performance in ungauged regions through open-loop simulations. These datasets can be used to evaluate trends and anomalies of the land-surface and rivers, train AI models, perform risk assessments, and more.
Intégration du modèle HBV-EC dans l’Atlas hydroclimatique du Québec méridional
Louise Arnal, Ouranos, Hydrologue
Richard Arsenault, professeur à l'ÉTS,
Louis-Philippe Caron, responsable scénarios et services climatiques à Ouranos
Edouard Mailhot, direction principale de l'expertise hydrique du MELCCFP
Jean-Luc Martel, professeur à l'ÉTS), Jasmine Pelletier-Dumont (direction principale de l'expertise hydrique du MELCCFP
Gabriel Rondeau-Genesse, spécialiste scénarios et services climatiques à Ouranos
Richard Turcotte, direction principale de l'expertise hydrique du MELCCFP
Résumé : L'Atlas hydroclimatique du Québec méridional représente le régime hydrologique récent et les projections futures pour le sud du Québec en se basant sur le modèle hydrologique Hydrotel. Toutefois, plusieurs études ont identifié que dans les régions froides dominées par la neige, tel qu'au Québec, le modèle hydrologique est responsable d'une part importante de l'incertitude du signal de changements climatiques de l'hydrologie future. L'utilisation de plusieurs modèles hydrologiques est donc essentielle afin d'intégrer l'incertitude provenant de cet élément de la chaîne et ainsi d'obtenir des projections hydroclimatiques plus robustes. Ainsi, la prochaine version de l'Atlas intégrera davantage de modèles hydrologiques, notamment HBV-EC grâce à la plateforme Raven.
Ce travail collaboratif se développe en plusieurs phases. Pour intégrer Raven, les cartes géospatiales utilisées par Hydrotel ont été adaptées afin de correspondre aux Unités de Réponse Hydrologique (URH) de Raven, qui représentent des zones homogènes en termes de types de sol et d'utilisation des terres. Cette transformation permet de simuler les débits dans tous les tronçons de rivière du territoire de l'Atlas de manière cohérente avec Hydrotel. L'émulateur HBV-EC dans Raven a également été ajusté pour répondre aux besoins de l'Atlas, notamment en ce qui concerne la représentation des lacs, avant de procéder au calage. Les codes générés dans le cadre de ce projet sont partagés sur GitHub, conformément aux principes FAIR (facile à trouver, accessibles, interopérables et reproductibles).
Sensibilité de l'étape de correction des biais dans la génération de scénarios hydrologiques
Etienne Guilpart, UQAT, Associé de recherche
Amaury Tilmant, professeur
Marc-André Bourgault, professeur
Vahis Espanmanesh, PhD
Résumé : Les régimes hydro-climatiques subiront probablement des changements significatifs dans de nombreuses régions du monde au cours du 21e siècle, ce qui affectera le cycle de l'eau. Les études sur la vulnérabilité, les impacts et l'adaptation utilisent souvent des chaînes de modélisation pour évaluer les effets attendus du changement climatique. Cependant, la robustesse de ces chaînes est rarement étudiée. Pour combler cette lacune, nous proposons un cadre d'évaluation de la sensibilité de la production de scénarios hydrologiques à l'étape de correction des biais. Ce cadre a été appliqué au bassin du fleuve Sénégal, incluant trois méthodes de correction des biais (« Linear scale », « Empirical quantile mapping », et le « Nested Bias correction ») et trois procédures (correction climatique, correction hydrologique et correction climatique-et-hydrologique). Nos résultats montrent que le choix de la méthode de correction et de la procédure a un impact significatif sur les trajectoires hydro-climatiques futures. En particulier, la combinaison des procédures de correction climatique-et-hydrologique peut être optimale lorsque les biais climatiques et les erreurs des modèles hydrologiques sont importants. De plus, l'utilisation de plusieurs méthodes de correction des biais peut renforcer l'ensemble des conditions hydro-climatiques futures. Ces résultats soulignent l'importance d'une conception rigoureuse des chaînes de modélisation et d’en analyser la sensibilité.
