Descente d’échelle statistique pour la génération de scénarios météorologiques futurs multivariés

Laboratoire de rattachement : LTHE

Encadrant : Anne-Catherine Favre et Jérémy Chardon

Téléphone : 04 76 82 52 85

Mots clés : Scénarios météorologiques, descente d’échelle statistique, changement climatique, hydrologie

Contexte et objectifs de la mission de stage :

Analyser l’impact hydrologique du changement climatique nécessite de développer, à l’échelle des hydrosystèmes, des scénarios météorologiques (e.g. précipitations, températures) correspondant aux différents scénarios climatiques possibles pour l’horizon futur considéré. Les résolutions temporelles et spatiales des scénarios météorologiques produits pas les modèles climatiques sont trop grossières pour ce type d’analyse. On génère alors les scénarios requis avec des modèles de descente d’échelle statistique (MDES) qui se basent sur les relations d’échelle observées entre les variables de surface à l’étude et les variables atmosphériques de grande échelle, supposées mieux simulées par les modèles climatiques.

Une difficulté réside dans la génération de scénarios régionaux cohérents pour les différentes variables météorologiques de surface à générer (cohérence entre scénarios de précipitation, température, vent, ensoleillement). Plusieurs MDES sont testés et développés depuis quelques années au sein du LTHE pour la génération de scénarios de précipitation. Certains des développements en cours visent une génération multivariée. Dans ce contexte, il s’agira dans le cadre de ce stage de proposer et de comparer différentes stratégies de génération de façon à identifier celles qui offrent les meilleures performances « météorologiques » en temps présent pour les différentes variables météorologiques considérées.

Un cadre d’évaluation probabiliste et orienté impact sera appliqué pour cette comparaison. L’influence de la région cible sur les résultats sera étudiée en explorant de façon systématique la performance des méthodes sur l’ensemble du territoire Français. Deux MDES seront testés : un modèle analogique reprenant les principes du MDES Analog (Obled et al. 2004) et un modèle de type fonction de transfert reprenant les principes du MDES d2gen (Mezghani et Hingray, 2009).

Ce stage sera co-encadré par Benoit Hingray (LTHE/CNRS) et Isabella Zin (LTHE/ENSE3)

Prérequis : bonne connaissance et goût pour l’utilisation / développement d’outils de programmation (scripts Matlab / Fortran) et d’outils d’analyse statistique (scripts R). Des notions d’hydrométéorologie sont un atout.