Construction of a Statistical Framework Using Copula Modeling to Assess Sea Level Rise in New-Caledonia, Pacific Ocean

Les mers ont considérablement influencé les activités socio-économiques dans le monde entier. Bien que le niveau de la mer ait varié naturellement au cours de l'histoire, on a observé, au cours des dernières décennies, une élévation significative due aux changements climatiques provoqués par l'homme. Cette élévation du niveau de la mer pourrait causer une série de dommages dans les régions côtières, allant de l'érosion et de la salinisation des sols à la contamination des eaux souterraines et aux inondations. En particulier en Nouvelle-Calédonie, un petit archipel de moins de 300 000 habitants situé à l'est de l'Australie, l'élévation du niveau de la mer peut éroder et faire reculer les rivages, menaçant ainsi les moyens de subsistance des populations locales. Par conséquent, une évaluation correcte de l'élévation du niveau de la mer est nécessaire pour proposer des stratégies d'adaptation efficaces afin de protéger les biens et l'environnement côtiers. Diverses méthodes ont été développées dans la littérature pour simuler cette variable. Néanmoins, malgré l'influence de la température sur l'élévation du niveau de la mer, leur dépendance n'a pas été entièrement prise en compte dans les modèles disponibles. Dans cette étude, nous avons proposé une méthode utilisant des copules pour simuler l'évolution du niveau de la mer en fonction de la température. Comme étape clé pour la réalisation de ce projet, deux logiciels avec Interface Graphique Utilisateur en MATLAB ont été développés pour les analyses statistiques des données. Le logiciel pour les analyses à une variable comprend une série de codes permettant de quantifier l'autocorrélation, la variabilité intra et interannuelle, les tendances via des méthodes paramétriques et non paramétriques, les points de rupture dans les séries et de réaliser des analyses de fréquence en utilisant une large gamme de distributions.

Abstract

Seas have significantly influenced socio-economic activities across the globe. Although sea levels have been changed naturally throughout the history, over the past few decades a significant sea level rise has been observed due to human-induced changes in climate. Such increases in sea level could cause series of damages in coastal regions ranging from soil erosion and salinization to groundwater contamination and flooding. Particularly in New Caledonia, a small archipelago of less than 300,000 inhabitants located in eastern Australia, sea level rise can retreat and nibble shorelines and threaten livelihood of local people. Therefore, a proper assessment of sea level rise is required to propose effective adaptation strategies to protect coastal assets and environment. Various methods have been developed in the literature to simulate this variable. Nevertheless, despite the influence of temperature on sea level rise, their dependence have not been fully taken into account in the available models. In this study, we proposed a framework using copulas for simulating the evolution of sea level as a function of temperature. As a key step to fulfill this project, two software packages with Graphical User Interface in MATLAB were developed for statistical analyses of data. The software for univariate analyses includes a series of codes for quantifying autocorrelation, intra and inter-annual variability, trends via parametric and non-parametric methods, break points in series and performing frequency analysis using a wide range of distributions. In the context of a bivariate analysis, the application of statistical copulas allows obtaining several information related to modeling dependencies and understanding compound impact of incidents and risks of failure.