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Defining a reference climate for canada through the combination of observational and reanalysis datasets.

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Pérez Bello, Alexis (2018). Defining a reference climate for canada through the combination of observational and reanalysis datasets. Mémoire. Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Maîtrise en sciences de l'eau, 75 p.

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Résumé

Le présent travail propose une combinaison d’ensemble de différents jeux de données à l’aide de deux méthodes d’assimilation pour améliorer la qualité des champs de précipitation climatiques au Canada pour une période de 30 ans (1980-2009). Quatre ensembles de données de réanalyse ont été utilisés : CFSR, ERAI, JRA55 et MERRA. Les données d’observation proviennent de 2160 stations météorologiques à travers le pays avec un minimum de 10 années valides de précipitations quotidiennes. De plus, les données d’observation sur grille de Ressources Naturelles Canada (NRCan pour Natural Resources Canada) ont été utilisées à fin de comparaison. Les Indices de Précipitation Climatiques (IPC) ont été calculés pour chaque ensemble de données annuellement et ont été combinés (la Réanalyse + les Observations) par les méthodes d’Interpolation Optimale (OI pour Optimal Interpolation) et d’Interpolation Optimale d’Ensemble (EnOI pour Ensemble Optimal Interpolation) respectivement. Une vérification a été effectuée sur les stations qui ont été utilisées pour la combinaison, de même qu’une stratégie de validation croisée. Les résultats ont montré des améliorations au niveau des nouveaux ensembles de données de référence créés par les deux méthodes, en particulier pour l’approche d’ensemble. L’ensemble de données sur grille développé (par EnOI) a surpassé NRCan, lequel a été généré seulement à partir d’observations, ce qui montre que ce dernier devrait être utilisé avec précaution pour l’analyse d’événements de précipitation extrême. L’ensemble de données produit pourrait être utilisé pour les études d’impact de changement climatique et de stratégies d’adaptation de même que pour fournir une meilleure compréhension du climat actuel au Canada.

Abstract

The present work shows a combination of different datasets through two data assimilation methods in order to improve the quality of the climate precipitation fields in Canada for a period of 30 years (1980-2009). Four reanalysis datasets were used; CFSR, ERAI, JRA55 and MERRA. The observational dataset consists in 2160 meteorological stations across the country with a minimum of 10 valid years of precipitation records available. Besides, the Natural Resources Canada gridded dataset (NRCan) was also used. The Climate Precipitation Indices were calculated for each dataset annually and were combined (Reanalysis + Observations) by the Optimal Interpolation (OI) and Ensemble Optimal Interpolation (EnOI) methods respectively. The verification was carried out over the stations that were used in the combination, but also through a cross-validation strategy. Results show the improvements in the new reference datasets created by both methods highlighting the Ensemble approach as the best. The reference gridded dataset developed (by EnOI) outperformed NRCan which was created only by observations and showing that the latter should be used with caution for extreme precipitation events analysis. The dataset produced contributes to the development of climate change impact studies and adaptation strategies, as well as providing a better understanding of the current climate in Canada.

Type de document: Thèse Mémoire
Directeur de mémoire/thèse: Mailhot, Alain
Mots-clés libres: interpolation optimale d’ensemble; indices de précipitations climatiques; assimilation de données; ensemble optimal interpolation; climate precipitations indices; data assimilation
Centre: Centre Eau Terre Environnement
Date de dépôt: 19 oct. 2018 15:26
Dernière modification: 19 oct. 2018 15:26
URI: http://espace.inrs.ca/id/eprint/7623

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