Homogénéisation des séries de précipitations: identification des techniques les plus prometteuses et nouveaux développements.

Beaulieu, Claudie (2009). Homogénéisation des séries de précipitations: identification des techniques les plus prometteuses et nouveaux développements. Thèse. Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Doctorat en sciences de l'eau, 336 p.

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Résumé

Le terme homogénéisation désigne la correction de séries de données climatiques contaminées par des ruptures artificielles dues à des modifications dans les réseaux d’observations (déplacement de station, changement d’instrument de mesure, changement dans l’environnement immédiat d’une station, changement d’observateur, etc.). Ces ruptures artificielles sont présentes dans la plupart des enregistrements climatiques et peuvent interférer avec les variations réelles du climat. La détection et la correction de ces ruptures est nécessaire pour construire des bases de données climatiques qui serviront ultérieurement à analyser le signal climatique et suivre son évolution dans le temps. Omettre de corriger ces ruptures artificielles implique de risquer que les projections futures basées sur les observations passées soient biaisées. Dans cette thèse, deux objectifs généraux sont visés : déterminer les techniques les plus prometteuses pour l’homogénéisation des précipitations totales dans la province de Québec et ses alentours et proposer de nouvelles méthodes plus flexibles et/ou plus performantes que celles qui existent. La flexibilité additionnelle recherchée inclut entre autres la détection simultanée de plusieurs sauts, la relaxation de l’hypothèse de normalité sous-jacente à la plupart des méthodes existantes et l’inclusion de l’information additionnelle provenant des métadonnées et du jugement de l’expert dans l’analyse possible avec l’approche bayésienne. Différentes techniques ont été comparées dans une étude de simulation de Monte Carlo afin d’identifier celles qui semblent prometteuses pour homogénéiser les séries de précipitations totales annuelles de la province de Québec, au Canada, et ses alentours, compte-tenu de leurs caractéristiques spatiales et temporelles. Cette comparaison a été effectuée sur des séries synthétiques homogènes et inhomogènes. Les séries synthétiques ont été générées à partir des caractéristiques statistiques des enregistrements d’un ensemble de stations situées dans la province de Québec et ses alentours. Parmi les techniques classiques, celles basées sur le test du rapport de vraisemblance ont donné les meilleurs résultats. Trois méthodes bayésiennes de détection de rupture ont été adaptées et appliquées au problème. La première est une technique de régression bayésienne qui a une formulation plus générale que les autres modèles de régression utilisés auparavant pour vérifier l’homogénéité d’une série. La deuxième est une autre approche régressive bayésienne qui permet de détecter un nombre inconnu de sauts et leurs positions simultanément. La troisième méthode bayésienne est un test d’homogénéité permettant de détecter un changement dans les paramètres d’une distribution appartenant à la famille exponentielle. Dans le cas où les observations sont normales, le test permet de vérifier la présence d’un changement de moyenne et de déterminer sa position. Le cas normal de ce test a été utilisé. Ces trois techniques ont été comparées aux précédentes sur les mêmes séries synthétiques. La méthode bayésienne qui permet de détecter un nombre inconnu de sauts et celle du test d’homogénéité bayésien se sont montrées très prometteuses pour détecter des inhomogénéités dans des séries de précipitations totales annuelles. Une technique plus générale qui permet de détecter des inhomogénéités dans des séries de précipitations totales a été proposée. Le cas gamma du test permettant de détecter un changement dans les paramètres d’une distribution appartenant à la famille exponentielle a été repris. L’avantage est que la distribution gamma est plus flexible que la normale. Elle permet de représenter différents niveaux d’asymétrie et en même temps, d’approximer la distribution normale. Un cas d’étude a été réalisé et montre que cette technique est appropriée pour détecter des inhomogénéités dans les précipitations à différents pas de temps. Enfin, cette technique de détection de changement a une formulation générale qui peut s’étendre à plusieurs variables climatiques ayant une distribution qui appartient à la famille exponentielle (loi normale, gamma, Poisson, …).

Type de document:	Thèse Thèse
Directeur de mémoire/thèse:	Ouarda, Taha B. M. J.
Co-directeurs de mémoire/thèse:	Seidou, Ousmane
Mots-clés libres:	homogénéisation; précipitations; méthodes bayésiennes; distributions asymétriques; climat; simulation de Monte Carlo; Québec
Centre:	Centre Eau Terre Environnement
Date de dépôt:	04 juin 2013 19:54
Dernière modification:	28 janv. 2021 15:08
URI:	https://espace.inrs.ca/id/eprint/1364

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