Nouvelle approche de génération multi-site des données climatiques

Khalili, Malika (2007). Nouvelle approche de génération multi-site des données climatiques. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Les générateurs de climat sont des outils statistiques permettant de générer de longues séries temporelles de variables climatiques et de simuler le climat futur en tenant compte des scénarios de changements climatiques. La dépendance spatiale est une propriété primordiale des données climatiques négligée par les générateurs de climat uni-site.

La présente thèse a permis de développer une approche de génération multi-site des données climatiques basée sur le concept d'autocorrélation spatiale. L'approche a permis de reproduire simultanément dans les séries générées de données climatiques, les autocorrélations spatiales observées sur l'ensemble des stations météorologiques et les corrélations observées entre les couples de stations.

L'approche est appliquée avec succès au bassin versant de la rivière Péribonca situé dans la province du Québec, Canada Une étude hydrologique a permis de confirmer la performance du générateur multi-site développé et sa capacité à évaluer avec plus de précision et de fiabilité les impacts des changements climatiques.

Titre traduit

New multi-site generation approach of climate data

Résumé traduit

Weather generators can be used for various water resources applications in hydrology, agriculture, environment and climate change studies. They are being increasingly used to address these issues. These statistical tools allow the generation of long time series of climate data with the same statistical properties as the observed ones. Weather generator parameters can be modified, using climate change projections from global circulation models (GCM), to provide future climate time series. Due to the low spatial resolution of GCMs, weather generators can also be used as statistical downscaling tools to create local scale climate scenarios.

Most of the existing weather generators operate at a single site independently of the others and thus ignore the spatial dependence exhibited by the observed data. The few multi-site weather generators are complex and involve large number of parameters, which makes the uni-site weather generators preferred over multi-site generators because of their easier implementation and use. However, the spatial dependence between the weather stations should be preserved in studies where it has a crucial effect, such as hydrology.

The present doctoral work developed an efficient regionalisation approach, easy to implement, based on the spatial autocorrelation concept. The latter describes the dependence among values of a variable taking into account their spatial location. This thesis uses spatial autocorrelation to reproduce, in the synthetic climate time series, both the spatial autocorrelations observed over the set of weather stations and the correlations between each pair of stations.

The multi-site generation approach is successfully applied to the Peribonca River Basin in the Canadian province of Quebec. It is firstly implemented for the multi-site generation of daily occurrence and amount precipitation data and then extended to the multi-site generation of daily maximum temperature, minimum temperature, and solar radiation data. A comparative hydrological modelling study is carried out using the developed multi-site weather generator and the basic uni-site weather generator. The distributed hydrological model, Hydrotel, is selected to assess the effect of climate data spatial dependence on the effectiveness of the hydrological modelling. Results demonstrate the efficiency of the multi-site weather generator in the simulation of average streamflows as well as the frequencies and magnitudes of summer, autumn and spring floods.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Thèse par articles présentée à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention du doctorat en génie." Bibliogr. : f. [154]-163.
Mots-clés libres:	Autocorrelation, Climatique, Distribue, Donnee, Generation, Hydrologique, Modele, Multi-Site, Precipitation, Processus, Regionalisation, Spatial, Stochastique, Temperature, Uni-Site
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Leconte, Robert
Codirecteur:	Codirecteur Brissette, François
Programme:	Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt:	11 avr. 2011 14:41
Dernière modification:	30 nov. 2016 22:06
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/580

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