Estimation et interpolation des courbes d'intensité-durée-fréquence des précipitations en Colombie-Britannique

Les évènements de précipitations extrêmes représentent un enjeu d’une importance croissante, dans un contexte de changement climatique. Les risques de crues et d’inondations augmentent d’année en année, à mesure que le climat se dérègle. Le Canada, de part sa grande superficie et ses importantes réserves en eau douce dont dépendent notamment la production hydro-électrique, se voit donc de plus en plus exposé à ces aléas hydriques. L’étendue du pays, sa faible densité de population et sa disparité d’infrastructures par ailleurs font qu’il est plus difficile d’estimer ces précipitations dans des zones moins peuplées, dépourvues de relevés. Les courbes d’intensité-durée-fréquence (IDF) sont un outil permettant aux ingénieurs de dimensionner les infrastructures civiles. Actuellement, ce sont les courbes d’Environnement Changement Climatique Canada (ECCC) qui sont utilisées par les ingénieurs, mais elles ne sont pour l’instant que calculées en leur stations de relevés météorologiques et présentes plusieurs hypothèses simplificatrices. L’objectif de ce projet est donc d’une part de proposer un modèle d’estimation spatiale de ces courbes IDF, et d’autre part de se focaliser sur la Colombie-Britannique. Pour rendre compte des particularités de cette région, plusieurs variables environnementales sont incorporées simultanément dans l’estimation spatiale des précipitations extrêmes, avec notamment comme fer de lance d’une part une réanalyse des précipitations journalières, et d’autre part l’élévation par rapport au niveau de la mer, pour traduire les disparités de relief à travers la côte ouest canadienne. Ensuite, pour rendre compte de la dépendance spatiale des extrêmes, un modèle bayésien hiérarchique combiné à un champ markovien gaussien intrinsèque (iGMRF) d’ordre 1 a été mis en œuvre. Le calcul numérique à partir des données fournies d’une part par ECCC, et par une réanalyse simulée de Canadian Surface Prediction Archive (CaSPAr), appelée Système Régional de Reprédiction Déterministe (Region Deterministic Reforecasting System, RDRS), a été effectué à l’aide des méthodes Monte-Carlo par Chaînes de Markov (Monte-Carlo Markov Chains, MCMC), et ce sur différentes associations de variables environnementales. Par validation croisée des résultats, on en déduit que l’altitude et la réanalyse RDRS permettent d’interpoler les courbes IDF sur tout le territoire, sont des variables significatives pour les précipitations extrêmes, et permettent ainsi de rendre compte plus efficacement des différences entre les zones côtières et les zones montagneuses de la Colombie-Britannique. Un dashboard interactif a également été mis en place, pour présenter à la fois les données et les résultats de manière intuitive.