Intercomparaisons de modèles statistiques de régionalisation et impacts hydrologiques – StaRMIP

Ce projet fonctionne selon deux phases successives pour les climats CTRL et futurs.
Phase 1 (en cours) consiste à implémenter les modèles statistiques de downscaling (SDM), développer les indicateurs de qualité et à simuler les champs à HR de PR et T en contexte de climat CTRL. Ces champs seront évalués (incertitudes, indicateurs, comparaison à des RCMs) par comparaisons à des données griddées à HR du projet “European Climate Data & Assessment” (ECA&D). Les champs simulés seront ensuite les entrées de deux modèles hydrologiques (GR4J and HydroStrahler) pour comparer débits simulés et observés sur la période CTRL pour trois bassins Méditerranéens. Les modèles hydrologiques seront tout d’abord calibrés/validés. Un nouveau SDM sera développé to combler les principaux manques des approches de l’état-de-l’art.
Phase 2 est basé sur le phase 1 pour sélectionner les GCMs et SDMs les plus performants en climat CTRL. Des champs à HR de PR et de T pour le futur seront ensuite générés, évalués et mis en entrées des modèles hydrologiques pour analyser les impacts hydrologiques de changements climatiques futures.
La gestion de projet et coordination (GPC) inclut un comité scientifique international pour superviser le bon avancement du travail en cohérence avec les projets internationaux reliés. GPC assure aussi la promotion des résultats du projet (articles, conférences) et gère le site web StaRMIP pour fournir les simulations statistiques, les algorithmes de SDM et les indicateurs développés. GPC est aussi en charge du workshop international sur la régionalisation (dernière année du projet).

Le projet avance dans le timing prévu. 4 SDMs ont déjà été implémentés ou appliqués pour les précipitations sur la région Euro-CORDEX :
Un modèle par analogues ; un modèle stochastique modélisant les occurrences selon une régression logistique et les intensités selon une distribution Gamma dont les paramètres dépendent linéairement des prédicteurs atmosphériques ; un modèle additif généralisé (GAM) ; le modèle Cumulative Distribution Function – transform (CDF-t).
Chaque modèle a été appliqué pour le moment sur les réanalyses ERA-I pour deux périodes distinctes (été : 15 avril – 14 octobre, hiver : 15 octobre – 14 avril) selon un processus de validation croisée. Les premières simulations de ces modèles ont été évaluées par la mise en place de différents critères statistiques. Pour les occurrences : probabilité d’occurrence ou de non occurrence, persistance moyenne, probabilité de périodes sèches ou humides d’au moins n jours consécutifs, etc. Pour les intensités : Intensité moyenne, pourcentage de variance expliquée, ratio de variances, etc.
Les premiers résultats permettent déjà de distinguer certaines propriétés propres à chacun des modèles. Pour illustration, le pourcentage de variance expliquée des précipitations hivernales pour la période 1989-2008 est donné en figure 1 pour trois des modèles (Analogues, GAM et le modèle stochastique (SWG)). Cet exemple indique entre autres une variabilité inadaptée dans les simulations par GAM qui surestime la variance sur tout le pourtour Méditerranéen et la sous-estime de manière prononcée sur toute la moitié nord de l’Europe. D’autres modèles vont venir enrichir ces premiers résultats dans les mois à venir.

Par ailleurs, une réflexion s’est engagée sur le modèle spatio-temporel que l’on souhaite développer dans le contexte de StaRMIP. Une approche stochastique spatiale non-stationnaire est privilégiée.

Les perspectives actuelles sont simples au regard du planning établi pour les 42 mois à venir :
- Poursuite de l’implémentation des SDMs et de leur évaluation à l’aide des indicateurs : en premier lieu sur les réanalyses ERA-I, puis en les appliquant sur les simulations CTRL provenant de GCMs impliqués dans l’exercice du GIEC.
- Analyses de sensibilité des modèles hydrologiques à partir de ces données en entrées.
- Développement d’un modèle stochastique spatiale non-stationnaire.
- Passage à la phase 2 pour les simulations climatiques et les modèles hydrologiques.

Ces résultats feront l’objet d’une présentation lors de la conférence CORDEX (4-7 novembre 2013, Bruxelles, Belgique).
Un article est également en cours de rédaction pour détailler l'ensemble des premiers résultats à l'aide des indicateurs déjà mis en place.

L’objectif principal de ce projet est d’étudier les incertitudes des approches statistiques de régionalisation (downscaling) de précipitation (PR) et de température (T) à haute résolution (HR) ainsi que leurs impacts hydrologiques dans le bassin Méditerranéen,. En effet, cette région possède des spécificités géographiques et environnementales (par ex., montagnes, océan et mer, densité de population) rendant nécessaire mais particulièrement complexe la régionalisation des précipitations et leur modélisation à fine échelle. De plus, cette région a été identifiée comme un lieu clé (« hot spot ») par l’IPCC (2007) pour les changements climatiques futurs. En effet, alors que les signes des tendances semblent définis, de fortes incertitudes persistent sur les intensités, les structures (« patterns ») et les distributions de ces changements. Dans ce contexte, ce projet a pour objectif d’intercomparer l’ensemble des principales approches statistiques de régionalisation des précipitations et températures – encore trop souvent considérées comme des « boites noires » – dans leurs utilisations et différences conceptuelles. Des ensembles de champs de PR et T régionalisés statistiquement à HR seront donc générés et les champs simulés seront intégrés dans des modèles hydrologiques pour évaluer leurs qualités temporelles et spatiales via des analyses hydrologiques de sensibilité. A partir de ces évaluations, un nouveau modèle statistique de régionalisation sera développé pour combler les manques les plus importants des modèles de l’état-de-l’art. Les projections à HR pour le future, mises en entrées de modèles hydrologiques, serviront également à définir des scénarios futurs de disponibilité en eau sous diverses contraintes climatiques.

Ce projet va donc fournir :
(i) Des ensembles de simulations statistiques de PR et T à HR pour des climats de « contrôle » (CTRL, 1989-2010) et futurs (2021-2050 et 2051-2080) selon différents modèles et scénarios climatiques sur la région Méditerranéenne ;
(ii) Des guides pour leurs utilisations pertinentes et leurs interprétations ;
(iii) Des indicateurs permettant de quantifier la qualité (par ex., spatiale, temporelle, représentation des extrêmes) des simulations à HR ;
(iv) Un modèle statistique de downscaling aussi générique que possible, améliorant les modèles de l’état de l’art ;
(v) Des scénarios hydrologiques rétrospectifs et prospectifs de disponibilité en eau sur plusieurs bassins versants Méditerranéens ; et
(vi) Des évaluations d’incertitudes des simulations climatiques et hydrologiques grâce à des modèles statistiques dédiés.
Pour tous ces objectifs, les études proposées seront étendues à une partie des simulations dynamiques de régionalisation disponibles à partir du projet Med-CORDEX. Les résultats des différentes études fourniront des « guides » théoriques et pratiques pour l’application des approches statistiques de régionalisation, dont les forces et faiblesses relatives, ainsi qu’améliorations potentielles sont encore mal connues alors qu’elles sont de plus en plus employées.

De plus, les algorithmes statistiques de régionalisation, les simulations statistiques à haute résolution, ainsi que les méthodes et indicateurs d’évaluation, seront fournis gratuitement à la communauté scientifique et un site web sera créé pour valoriser et promouvoir les différents résultats et livrables.