COMPARAISON DES MODÈLES DE FONTE DE NEIGE EN CLIMATS ACTUEL ET FUTUR AU QUÉBEC

Dimension: px

Commencer à balayer dès la page:

Download "COMPARAISON DES MODÈLES DE FONTE DE NEIGE EN CLIMATS ACTUEL ET FUTUR AU QUÉBEC"

Céline Pagé
il y a 6 ans
Total affichages :

Poulin 1, Michel Baraer 1 et François Brissette 1 1 Département du génie de la

1 COMPARAISON DES MODÈLES DE FONTE DE NEIGE EN CLIMATS ACTUEL ET FUTUR AU QUÉBEC Incertitudes et implications pour les études d impact hydrologiques Magali Troin 1 Annie Poulin 1, Michel Baraer 1 et François Brissette 1 1 Département du génie de la construction, École de Technologie Supérieure, Université du Québec, Montréal RHQ & 10 Juin ETS

Contexte général Selon le dernier rapport du GIEC (2014), une augmentation de la température de surface de 3⁰C est attendue pour la fin du 21 ème siècle avec des répercussions immédiates sur la

2 Contexte général Selon le dernier rapport du GIEC (2014), une augmentation de la température de surface de 3⁰C est attendue pour la fin du 21 ème siècle avec des répercussions immédiates sur la dynamique du manteau neigeux (modification du débit de fonte de neige) Impacts directs sur les ressources en eau GIEC, 2014 Zones sensibles à ces changements climatiques (CC): les régions nordiques où le cycle de l'eau est dominé par l hydrologie de la neige ce qui affectera la saisonnalité de l'écoulement fluvial: le Québec entre autre

3 Contexte général L évaluation des impacts des CC sur l hydrologie des bassins nordiques nécessite : une quantification des 4 processus impliqués dans l évolution du manteau neigeux: accumulation de neige, réchauffement, maturation et fonte du manteau neigeux Les modèles hydrologiques (MH) incluent un module de neige (MN) mais : Les processus physiques sont traités de façon hétérogènes par les MHs Les MHs diffèrent dans leur façon à simuler les processus de fonte Une connaissance des processus de fonte de neige est primordiale: La prévision des risques d inondation par les débits de fonte de neige en contexte de CC repose sur une quantification précise de la quantité d'eau contenue dans le manteau neigeux (Équivalent en eau de la neige; EEN)

4 Les modèles de fonte de neige Trois approches de complexité différente pour estimer l EEN dans les MHs Degré-jour (DD) Mixte (DD/EB) Bilan énergétique (EB)

Les modèles de fonte de neige Trois approches de complexité différente pour estimer l EEN dans les MHs Degré-jour (DD) Mixte (DD/EB) Bilan énergétique (EB) Simulent les échanges

5 Les modèles de fonte de neige Trois approches de complexité différente pour estimer l EEN dans les MHs Degré-jour (DD) Mixte (DD/EB) Bilan énergétique (EB) Simulent les échanges d énergie et de masse entre les couches internes et la stratigraphie du manteau neigeux Couteux en données Applications limitées à la glaciologie Ex. Modèle CROCUS (Météo-France)

6 Les modèles de fonte de neige Trois approches de complexité différente pour estimer l EEN dans les MHs Degré-jour (DD) Mixte (DD/EB) Bilan énergétique (EB) EEN t = NEIGE FONTE FONTE i = min (cf. max T T fonte, 0, FONTE i 1 ) Ex. Modèle de fonte de MOHYSE (Fortin and Turcotte, 2007) Emploient la température comme proxy des processus de transfert de chaleur affectant la fonte de la neige Parcimonie en données Nombreuses applications en hydrologie

7 Les modèles de fonte de neige Trois approches de complexité différente pour estimer l EEN dans les MHs Degré-jour (DD) Mixte (DD/EB) Bilan énergétique (EB) U t = U n U p U c U sn U an U n = MVeCgTN U sn = TF sn MV ec f FONTE = UMVe C f t U p = MVe C f + CeT P U an = TF an T SF 1 a MV ec f EEN t ER t = min ( EEN 10 ; ER t 1 + FONTE) = P + N FONTE + ER t Combinent la précision des modèles EB et la simplicité des modèles DD Parcimonie modérée en données Applications croissantes en hydrologie Ex. Modèle de fonte d HYDROTEL (Turcotte et al., 2007)

8 Problématique Hormis l évaluation des avantages de l'utilisation des modèles EB/DD vs les modèles DD pour obtenir des simulations plus robustes à l échelle du bassin, il est essentiel d'évaluer comment les changements projetés sur la dynamique du manteau neigeux diffèrent entre les approches de MN. Etape essentielle vers la compréhension, la quantification et la réduction de l incertitude dans les projections hydrologiques Objectifs de l étude: 1. Comparer une gamme de MNs dans leur capacité à simuler la dynamique du manteau neigeux en climats présent et futur. Comment les MNs affectent l évaluation des impacts du CC sur l EEN? 2. Evaluer différents MNs dans les 2 approches préférentiellement utilisées en hydrologie (modèles DD et EB/DD) en climats présent et futur. Quel est l impact du choix de l approche de MN sur les projections futures de l EEN?

Méthode: chaîne de modèles neige-climat Domaine régional québec du MRCC Zone d étude: 3 bassins au Québec (La chaudière, Mistassini et Yamaska) Monde virtuel basé sur le MRCC Avantage d un ensemble

9 Méthode: chaîne de modèles neige-climat Domaine régional québec du MRCC Zone d étude: 3 bassins au Québec (La chaudière, Mistassini et Yamaska) Monde virtuel basé sur le MRCC Avantage d un ensemble de simulations climatiques: Incertitude de la variabilité naturelle du climat explorée! Ensemble de MNs: 5 DD: MOHYSE, HBV, CEMANEIGE, HMETS, HSAMI 3 DD/EB: HYDROTEL, ETI, SEB Avantages du monde virtuel du MRCC: Données climatiques (P, T, Rad, albédo) et hydrologiques (EEN) sans lacunes temporelles et spatiales! Ensemble de simulations climatiques/hydrologiques à haute résolution du MRCC (15km) Présent ( ) Calibration/Validation EEN simulés Ensemble de 8 MNs Futur ( ) Validation EEN projetés

10 Résultats: évaluation en climat présent Calibration ( ): 15 ans en monde virtuel Performances satisfaisantes (NS>0.9) Modèles DD Modèles DD/EB

11 Résultats: évaluation en climat présent Validation ( ): 15 ans en monde virtuel Performances satisfaisantes (NS>0.8) Modèles DD Modèles DD/EB

12 Résultats: évaluation en climat présent Période de référence ( ): 30 ans en monde virtuel Même comportement pour les modèles DD et DD/EB Sous-estimation de la période d accumulation de neige Sur-estimation de la période de fonte de neige 2 MNs se distinguent: CEMANEIGE (DD) et ETI (EB/DD)

13 Résultats: évaluation en climat futur Période future ( ): 20 ans en monde virtuel Résultats similaires au climat présent: Même comportement pour les modèles DD et DD/EB Sous-estimation de la période d accumulation de neige Sur-estimation de la période de fonte de neige 2 MNs se distinguent: CEMANEIGE (DD) et ETI (EB/DD)

14 Résultats: impacts du CC sur EEN Période future vs période présente Changements importants attendus Diminution significative du couvert de neige (>30%) Pic de fonte diminué et décalé (de 1 mois env.)

Incertitudes sur les projections de EEN Dépendance des projections futures de EEN aux biais de la chaîne de modèles hydro-climat Réduire les incertitudes individuelles: une nécessité!

15 Incertitudes sur les projections de EEN Dépendance des projections futures de EEN aux biais de la chaîne de modèles hydro-climat Réduire les incertitudes individuelles: une nécessité! Sources d incertitudes analysées: MNs vs variabilité naturelle du climat 4 indicateurs de neige - ASWE (mm): somme annuelle de EEN - MSWE (mm): maximum annuel de EEN - DSP (j): durée du couvert de neige - DMSWE (j): début de la fonte de neige 2 critères statistiques pour les indicateurs (I) - Signal du CC observé* et simulé: - Erreur relative présente et future*: CC OBS (%) = Iofut Io ref * Possible car monde virtuel Io ref CC SIM (%) = Isfut Is ref Is ref E ref (%) = Isref Io ref Io ref E fut (%) = Isfut Io fut Io fut

futur Plus grande incertitude liée au choix du MN vs le type

16 Incertitude: les MNs Signal du CC Signal du CC comparable entre les 2 approches de MN Erreur en climats présent et futur Plus grande incertitude liée au choix du MN vs le type d approche (DD et DD/EB) Erreur comparable en climats futur et présent

17 Incertitude: variabilité naturelle du climat Signal du CC Variabilité du signal du CC entre les membres du MRCC Erreur en climats présent et futur Erreur plus importante en climat futur vs climat présent

18 Conclusions Evaluation en climat présent ( ): o Performances des MNs très satisfaisantes (NS>0.8) o Performances comparables pour les 2 types de MN (DD vs DD/EB) o Tendance à sous-estimer la période d accumulation de neige et à surestimer la période de fonte de neige Evaluation en climat futur ( ): o Performances encore comparables entre les 2 types de MN (DD vs DD/EB) o Même tendance qu en climat présent: sous-estimation de la période d accumulation et sur-estimation de la période de fonte de neige

19 Conclusions Projections de l EEN en climat futur ( ): o Changements considérables attendus : - Pics de fonte de neige devancés (de 1 mois env.) - Diminution du couvert de neige (jusqu à 30%) o Impacts significatifs sur les débits de fonte de neige et sur la redistribution saisonnière des écoulements de surface à prévoir! Analyse des incertitudes de la chaîne de modèles MRCC-MN: o La variabilité naturelle du climat est la principale source d incertitude dans les projections futures de l EEN o Plus grande incertitude associée au choix du MN par rapport au type d approche (DD vs DD/EB) dans la quantification des impacts du CC sur l hydrologie de la neige

20 Perspectives Les MNs contribueraient faiblement à l incertitude associée à la modélisation hydrologique (i.e. structure des MHs) dans les projections hydrologiques du CC => Des vérifications sont nécessaires en considérant les MNs comme des composants intégrés des MHs La comparaison des incertitudes liées aux composants les plus sensibles des MHs aux changements des conditions climatiques (MNs et méthodes de calcul de l ETP) serait utile pour augmenter notre confiance dans la structure des MHs en contexte de CC, et ainsi réduire l'incertitude dans les projections hydrologiques => Des travaux futurs menés avec la conception expérimentale actuelle du monde virtuel seront consacrés à cet aspect

21 Merci pour votre attention Questions?!

Documents pareils

Le projet DRIAS : premières études et documents

Le projet DRIAS : premières études et documents Julien Lémond CNRM / GAME, Météo-France, CNRS Direction de la Climatologie Réunion Comité Utilisateurs, le 29 juin 2010 Plan de la présentation 1 ) Les services