Développement d'une méthode de post-traitement adaptée aux valeurs extrêmes pour les précipitations simulées par un modèle climatique

Les événements de précipitations intenses sont susceptibles d'augmenter en intensité et en fréquence au Canada. Au Québec, cette augmentation aura des impacts considérables sur l'ensemble des secteurs d'activité, tels l'agriculture, l'énergie et l'aménagement du territoire. La quantification de cette augmentation ainsi que l'étude de ces impacts se font généralement à l'aide des précipitations simulées par les modèles climatiques. Les précipitations simulées comportent toutefois des biais par rapport aux observations qu'il est nécessaire de corriger avant de les utiliser. Les méthodes de post-traitement actuellement utilisées pour corriger ces biais modifient la distribution des précipitations simulées en fonction d'une distribution de référence. Les distributions sont généralement estimées de façon non-paramétrique et la précision de l'estimation diminue dans les queues de la distribution. Pour bien modéliser les extrêmes, des méthodes paramétriques sont requises. En général, celles-ci divisent artificiellement les précipitations en deux parties, soit les grandes intensités et le reste, ce qui impose d'utiliser des modèles statistiques différents pour corriger les biais de chaque gamme. Ainsi, l'objectif de ce projet de recherche consiste à développer une méthode de post-traitement paramétrique adaptée pour les valeurs extrêmes et le cœur de la distribution. Pour atteindre cet objectif, les familles de distributions paramétriques développées par Na-veau et al. (2016), familles de lois modélisant à la fois le cœur et les queues de la distribution en accord avec la théorie des valeurs extrêmes, ont été adaptées au contexte du post-traitement. Ces familles de modèles ont été ajustées sur les précipitations journalières observées à Mont-réal et sur les précipitations journalières simulées de l'ensemble ClimEx entre 1980 et 2009. Il a été déterminé qu'une de ces familles était adéquate pour modéliser les observations et les simulations. Une extension non stationnaire a été développée pour ce modèle afin de prendre en compte la non-stationnarité des précipitations simulées sur la période 1955-2099. Puis, la mise en correspondance de ces modèles paramétriques a permis le développement d'une méthode d'ajustement de biais adéquate autant pour le cœur de la distribution que pour les queues. La méthode a été validée sur les observations par le calcul d'indices adaptés pour le cœur et les extrêmes. Les résultats montrent une amélioration par rapport aux simulations brutes. En somme, la réalisation de ce projet a permis d'ajouter une composante non stationnaire à un modèle de Naveau et al. (2016) et son adaptation au contexte du post-traitement des précipitations simulées. La méthode développée pourra servir à post-traiter les précipitations simulées strictement positives.