Investigating the modelling uncertainties associated with the generation of flood projections

Castaneda-Gonzalez, Mariana (2022). Investigating the modelling uncertainties associated with the generation of flood projections. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Extreme flood events continue to be one of the most threatening natural disasters around the world due to their pronounced social, environmental and economic impacts. Changes in the magnitude and frequency of floods have been documented during the last years, and it is expected that a changing climate will continue to affect their occurrence. Therefore, understanding the impacts of climate change through hydroclimatic simulations has become essential to prepare adaptation strategies for the future. However, the confidence in flood projections is still low due to the considerable uncertainties associated with their simulations, and the complexity of local features influencing these events. The main objective of this doctoral thesis is thus to improve our understanding of the modelling uncertainties associated with the generation of flood projections as well as evaluating strategies to reduce these uncertainties to increase our confidence in flood simulations. To address the main objective, this project aimed at (1) quantifying the uncertainty contributions of different elements involved in the modelling chain used to produce flood projections and, (2) evaluating the effects of different strategies to reduce the uncertainties associated with climate and hydrological models in regions with diverse hydroclimatic conditions. A total of 96 basins located in Quebec (basins dominated by snow-related processes) and Mexico (basins dominated by rain-related processes), covering a wide range of climatic and hydrological regimes were included in the study.

The first stage consisted in decomposing the uncertainty contributions of four main uncertainty sources involved in the generation of flood projections: (1) climate models, (2) post-processing methods, (3) hydrological models, and (4) probability distributions used in flood frequency analyses. A variance decomposition method allowed quantifying and ranking the influence of each uncertainty source on floods over the two regions studied and by seasons. The results showed that the uncertainty contributions of each source vary over the different regions and seasons. Regions and seasons dominated by rain showed climate models as the main uncertainty source, while those dominated by snowmelt showed hydrological models as the main uncertainty contributor. These findings not only show the dangers of relying on single climate and hydrological models, but also underline the importance of regional uncertainty analyses.

The second stage of this research project focused in evaluating strategies to reduce the uncertainties arising from hydrological models on flood projections. This stage includes two steps: (1) the analysis of the reliability of hydrological model’s calibration under a changing climate and (2) the evaluation of the effects of weighting hydrological simulations on flood projections. To address the first part, different calibration strategies were tested and evaluated using five conceptual lumped hydrological models under contrasting climate conditions with datasets lengths varying from 2 up to 21 years. The results revealed that the climatic conditions of the calibration data have larger impacts on hydrological model’s performance than the lengths of the climate time series. Moreover, changes on precipitation generally showed greater impacts than changes in temperature across all the different basins. These results suggest that shorter calibration and validation periods that are more representative of possible changes in climatic conditions could be more appropriate for climate change impact studies. Following these findings, the effects of different weighting strategies based on the robustness of hydrological models (in contrasting climatic conditions) were assessed on flood projections of the different studied basins. Weighting the five hydrological models based on their robustness showed some improvements over the traditional equal-weighting approach, particularly over warmer and drier conditions. Moreover, the results showed that the difference between these approaches was more pronounced over flood projections, as contrasting flood magnitudes and climate change signals were observed between both approaches. Additional analyses performed over four selected basins using a semi-distributed and more physically-based hydrological model suggested that this type of models might have an added value when simulating low-flows, and high flows on small basins (of about 500 km2). These results highlight once again the importance of working with ensembles of hydrological models and presents the potential impacts of weighting hydrological models on climate change impact studies.

The final stage of this study focused on evaluating the impacts of weighting climate simulations on flood projections. The different weighting strategies tested showed that weighting climate simulations can improve the mean hydrograph representation compared to the traditional model “democracy” approach. This improvement was mainly observed with a weighting approach proposed in this thesis that evaluates the skill of the seasonal simulated streamflow against observations. The results also revealed that weighting climate simulations based on their performance can: (1) impact the floods magnitudes, (2) impact the climate change signals, and (3) reduce the uncertainty spreads of the resulting flood projection. These effects were particularly clear over rain-dominated basins, where climate modelling uncertainty plays a main role. These finding emphasize the need to reconsider the traditional climate model democracy approach, especially when studying processes with higher levels of climatic uncertainty.

Finally, the implications of the obtained results were discussed. This section puts the main findings into perspective and identifies different ways forward to keep improving the understanding of climate change impacts in hydrology and increasing our confidence on flood projections that are essential to guide adaptation strategies for the future.

Titre traduit

Étude des incertitudes de modélisation associées à la génération des projections de crues

Résumé traduit

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.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Manuscript-based thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillement for the degree of doctor of philosophy". Comprend des références bibliographiques (pages 211-242).
Mots-clés libres:	incertitude, modélisation climatique, modélisation hydrologique, pondérations des modèles, crues
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Poulin, Annie
Codirecteur:	Codirecteur Romero-Lopez, Rabindranarth Turcotte, Richard
Programme:	Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt:	12 oct. 2022 14:49
Dernière modification:	12 oct. 2022 14:49
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3077

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