Évaluation de méthodes de mise à l’échelle statistique: reconstruction des extrêmes et de la variabilité du régime de mousson au Sahel Étudiant: Dimitri Parishkura Directeur de recherche : Philippe Gachon UQAM, Maîtrise en Sciences de l’atmosphère
Contexte: Pluviométrie (moyenne, variabilité et extrêmes) au Sahel subit de forts changements sur les échelles temporelles intra-saisonières et interannuelles. Problématique: Modèles de circulation générale (MCGs) ne sont pas capables de reconstruire le signal de précipitations en termes de fréquence, intensité, et les statistiques des divers ordres. => Nécessite de méthodes alternatives telle que la mise à l’échelle But visé: Reconstruire le signal pluviométrique telle que observé à une station météorologique du Sahel pour le passé récent afin d’évaluer la perspective d’application de méthodes de «downscaling» statistiques au futur. Méthodologie: Tester deux méthodes de mise à l’échelle (« downscaling ») statistique à reproduire le régime des précipitations SDSM(Wilby et al., 2002) Statistical DownScaling Model ASD (Massoud et al., 2006) Automated Downscaling Model
Évaluation: Ncep vs MCG (CGCM2 et HadCM3) Comparaisons et Performances du Downscling Statistique (piloté par variables atmosphériques NCEP vs MCG) QQ-plot: Comparaison des distributions, Avr-Oct NCEP et HadCM3 sous estiment tous les intensités, CGCM2 surestime 30+mm/jours Meilleurs performance avec prédicteurs Ncep par rapport aux prédicteurs MCGs DS avec prédicteurs MCGs surestiment les intensités 20mm/jour et + Nette valeur ajoutée avec DS par rapport à données brutes de MCGs HadCM3CGCM2
Box-plots, RMSE et MAE: Fréquence HadCM3CGCM2 Performance différente avec prédicteurs des deux modèles globaux (ASD meilleur que SDSM) Séquence interannuelle mieux reproduite avec prédicteurs NCEP que ceux des MCGs