Bopp, Moussa
(2019).
« Quantification de la valeur ajoutée par le premier grand ensemble de simulations de changement climatique à haute résolution sur le Québec » Mémoire.
Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en sciences de l'atmosphère.
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Résumé
Les modèles régionaux du climat (MRC) ont été développés pour mieux représenter le climat à l'échelle régionale par rapport aux modèles climatiques globaux (MCG), l'amélioration de la résolution des MRC devant en principe permettre une meilleure représentation des processus atmosphériques. Dans ce projet, la valeur ajoutée du grand ensemble de 50 simulations à haute résolution (12 km) du Modèle Régional Canadien du Climat (MRCC5) piloté par le modèle global canadien (CanESM2), est évaluée à différentes échelles spatiales. L'objectif de ce projet est de quantifier deux aspects de la valeur ajoutée : d'abord, en fonction du nombre de membres de l'ensemble; deuxièmement, la valeur ajoutée reliée à la haute résolution du MRCC5 par rapport CanESM2 et aux données d'observation. La méthodologie consiste d'abord à étendre la définition de la valeur ajoutée au cas d'un grand ensemble, en termes de sa capacité à échantillonner la variabilité interne du système climatique à l'échelle régionale. La deuxième partie de la méthodologie comprend trois grandes étapes visant à valider les petites échelles ajoutées par le MRCC5 par rapport au CanESM2 et aux données d'observation. Pour ce faire, une interpolation est effectuée pour comparer les trois ensembles de données sur une grille commune. Une décomposition spatiale est ensuite appliquée pour évaluer la valeur ajoutée des différents groupes d'échelles spatiales. Enfin, une analyse spectrale est utilisée pour quantifier la valeur ajoutée en fonction de l'échelle spatiale. Les résultats montrent que la valeur ajoutée est plus visible dans les précipitations puisque cette variable contient une proportion plus élevée d'échelles fines, et donc une pente spectrale moins raide par rapport à la température. Nous avons également noté que la valeur ajoutée est plus importante près des Grands Lacs, des côtes et des montagnes; ces régions étant beaucoup mieux représentées dans le MRCC5 à haute résolution que dans le CanESM2. De plus, la comparaison de ces deux modèles avec les observations a montré que les simulations du MRCC5 sont généralement plus proches des observations que celles du CanESM2.
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : valeur ajoutée, modèle régional, large ensemble, modèle global
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