Impact du changement climatique dans les modèles numériques à l'échelle régionale

Climate change impacts on regional scale models

• Auteur / Autrice : Sabrine Derouiche
• Direction : Cécile Mallet, Zoubeïda Kebaili-Bargaoui
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Hydrologie
• Date : Soutenance le 22/12/2022
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay en cotutelle avec Université de Tunis El Manar
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de l'environnement d'Île-de-France (Paris ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Atmosphères, observations spatiales (Guyancourt, Yvelines ; 2009-....)
• Partenaire(s) de recherche : référent : Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines (1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Géosciences, climat, environnement et planètes (2020-....)
• Jury : Président / Présidente : Khlifa Maalel
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : N'deye Peya Niang-Gaye, Habib Abida, Yadh Zahar
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : N'deye Peya Niang-Gaye, Habib Abida

Mots clés

Mots clés contrôlés

Analyse multivariée

Changements climatiques

Classification

Précipitations (météorologie) -- Variabilité

Mots clés libres

Analyse des précipitations

Classification

Variabilité climatique

Modèles de réanalyse

Echelle d' évènement pluvieux

Analyse multivariée

Rainfall analysis

Clustering

Climate variability

Reanalysis

Rainfall events scale

Multivariate analysis

Résumé

La région méditerranéenne est considérée une des zones les plus vulnérables au changement climatique.Plusieurs études élaborées sur l'évolution temporelle de différents paramètres météorologiques ont trouvé une variabilité climatiques significative à la fin du XXe siècle.En plus, d'après les modèles de projection climatique, il est attendu que les changements climatiques s'intensifient sur toute la région vers la fin du XXIe siècle.Par conséquence,leurs impacts deviennent de plus en plus dangereux et couteux. La pluie est considérée comme la signature la plus sensible du climat pour l'Homme.Ainsi,son analyse et la caractérisation des régime pluviométriques dans la région permet d'appréhender son évolution future. Cette recherche s'appuie surtout sur une base de données journalières des observations sur 70 stations pluviométriques sur une période de 50 ans (1960-2009) et sur une échelle régionale concernant le nord de la Tunisie. D'autre part, les pluies journalières calculées par des modèles de réanalyse ERA-Interim sont également considérées. Ces données ont l'avantage d'être complètes dans le temps et dans l'espace. Elles peuvent jouer un rôle important dans la compréhension de la variabilité climatique d'où il est primordial d'évaluer leur qualité par rapport aux observations. Le traitement des données pluviométriques est également inédit puisqu'il s'agit d'analyser la variabilité spatiale et temporelle à l'échelle de structures pluvieuses organisées en événements pluvieux. Bien que les précipitations, en Tunisie, ont été analysées par plusieurs hydrologues et géographes à différentes échelles allant de quelques minutes à des années, le découpage en épisodes pluvieux et épisodes secs proposé dans ce travail est original.Cette approche vise à prendre en considération le caractère intermittent de la pluie, qui est une des propriétés fondamentales des précipitations.L'agrégation des jours de pluie a conduit à envisager six descripteurs des événements pluvieux pour chaque station sur une période de 50 ans.L'espace multidimensionnel ainsi créé est analysé en première partie par une méthode factorielle classique (l'analyse en composantes principales ACP). Puis par la méthode de classification non-linéaire SOM (Self-Organizing Map) associée à une classification hiérarchique ascendante (CHA). Les deux approches ont permis de comprendre les structures des données et d'en définir une typologie. L'ACP a conduit à résumer les descripteurs de pluie adoptés en trois composantes principales : La première représente un indicateur de quantité de pluie, la seconde l'intermittence des pluies et la troisième est un indicateur de structure. L'interprétation spatiale a divisé la zone d'étude en trois régions d'orientation NE-SO, avec une opposition entre la façade Nord-Ouest et son arrière-pays et la façade Sud-Est et son arrière-pays avec une zone intermédiaire située entre ces deux régions. Par ailleurs, la thèse investigue les corrélations entre les composantes principales et des indices climatiques dérivant les modes de variabilité climatiques. Des corrélations significatives ont été mises en évidence pour les indices Oscillation nord Atlantique et Oscillation Arctique. Aussi, des liens entre les anomalies de pression à la surface de la mer et les composantes principales ont été montré par des une analyse composite. Les méthodes combinées (SOM et CHA) sont appliquées aux descripteurs de pluie associés au réseau de mesure et met en évidence 4 classes ayant des typologies différentes pour les structures d'épisodes pluvieux. Leur variabilité spatiale et temporelle a ensuite été analysée. Ces classes sont utilisées comme une référence pour l'analyse des données estimées par le modèle de réanalyse. La comparaison avec les observations a montré que les distributions statistiques n'ont pas la même asymétrie.Par contre, le modèle montre une bonne cohérence des structures temporelle des classes de pluie avec les observations à une échelle régionale.

The Mediterranean region is considered one of the most vulnerable areas to climate change because of its socio-cultural wealth and its biodiversity. Several studies about the evolution of different parameters found a significant climate variability at the end of the 20th century. Moreover,according to climate projection models, an intensification of this climate change is expected, over the region, to the end of the 21th century.Consequently, their impacts become more dangerous and expensive. Rain is considered to be the most sensitive signature of climate for humans. Thus, its analysis and the characterization of rainfall regimes over the region allow to apprehend its future evolution. This study is mainly based on daily rainfall observations collected from 70 rain gauge stations over 50-year period (1960-2009) on a regional scale covering all of northern Tunisia. On the other hand, daily precipitations produced by ERA-Interim reanalysis model, equally at regional scale, are also considered in this study. These estimated data have the advantage of being complete over the time and the space. They can have an important role in understanding the climate variability, hence it is essential to assess their quality in relation to observations. The rainfall data processing is novel. Indeed, the analysis of spatial and temporal variability analysis was carried out on the rain event scale. Although rainfall in Tunisia has been analysed by several hydrologists and geographers at different scales ranging from a few minutes to years, the division into rainy episodes and dry episodes proposed in this analysis is original. This approach aims to take into account the intermittent nature of the rain which is one of the fundamental properties of the precipitations. The aggregation of rainy days led to consider six descriptors of rainy events for each measurement point over a period of 50 years. The multidimensional space, thus, created was analysed in the first part by a classic factorial method PCA (Principal Component Analysis), then by the non-linear classification method SOM (Self-Organizing Map) combined with Hierarchical agglomerative clustering (HAC). The two approaches allowed to understand the rainfall data structures and to define a typology. The principal component analysis summarized the six rainfall descriptors adopted into three main components: the first one is an indicator of the rainfall quantity, the second one represents the intermittent character of rain over the season and the third one is a structure indicator. The spatial interpretation divided the study area into three regions of NE-SW orientation, with an opposition between the North-West facade and its hinterland and the South-East facade and its hinterland with an intermediate zone located between these two regions. Moreover, the thesis investigated the correlations between the principal components of PCAs and climate patterns indices. Significant correlations were found for the North Atlantic Oscillation and Arctic Oscillation indices. In addition, relationships between sea surface pressure anomalies and principal components were shown by a composite analysis. The combined methods (SOM and HAC) were applied to rainfall descriptors produced by the rain gauge stations network and highlighted 4 classes with different typologies of wet spells structure. Their spatial and temporal variability was, then, analysed. These classes were used as a reference for the analysis of the reanalysis data.The univariate and multivariate analysis of the model data and the comparison with the observations showed that the number of rainy days and the duration of the events are significantly overestimated in the reanalyses. Moreover, the statistical distributions didn't have the same asymmetry. On the other hand, the model showed a good coherence of the temporal structures of the rainfall classes with the observations on a regional scale.