ReSUMe [Traduit par la redaction] La definition d'un climat de reference pour les precipitations est un element important dans l'elaboration de scenarios de changements climatiques sur lesquels s'appuieront les strategies d'adaptation a de tels changements. Cette reference est egalement importante pour de nombreuses applications en hydrologie et en gestion des eaux. Cependant, la reference est difficile a etablir dans des regions ou la couverture des stations meteorologiques est lacunaire, comme dans le nord du Canada ou dans les regions montagneuses. Les reanalyses semblent etre une option interessante pour y parvenir. Elles doivent toutefois etre validees et corrigees des biais avant de pouvoir etre utilisees. Dans cet article, deux methodes d'assimilation de donnees, l'interpolation optimale (IO) et l'interpolation optimale d'ensemble (IOE), ont servi a combiner quatre jeux de donnees de reanalyses avec observations afin d'ameliorer la representation de divers indices de precipitations au Canada. Au total, 986 stations meteorologiques ayant des releves de precipitations couvrant au moins 20 des 30 annees de la periode de reference (1980-2009) ont ete utilisees. Les valeurs annuelles de dix indices de precipitations ont ete estimees pour chaque jeu de donnees disponibles puis combinees (reanalyses plus observations) par IO et IOE. Enfin, une strategie de validation croisee a ete appliquee pour evaluer la performance de chacun des jeux de donnees en question. Selon les resultats, la combinaison de reanalyses et d'observations par IO ou IOE ameliore les estimations d'indices de precipitations des sites ou les precipitations ne sont pas enregistrees. Le jeu de donnees de l'IOE a surpasse l'IO appliquee a chaque reanalyse separement. Une evaluation du jeu de donnees d'observation interpolees aux points de grille de Ressources naturelles Canada montre qu'il doit etre utilise avec circonspection en ce qui a trait aux indices de precipitations extremes, car les valeurs annuelles de precipitations maximales en un jour peuvent etre sous-estimees et le nombre de jours de pluie par annee surestime. Defining a reference climate for precipitation is an important requirement in the development of climate change scenarios to support climate adaptation strategies. It is also important for many hydrological and water resource applications. This, however, remains a challenge in regions that are poorly covered by meteorological stations, such as northern Canada or mountainous regions. Reanalyses may represent an interesting option to define a reference climate in such regions. However, these need to be validated and corrected for bias before they can be used. In this paper, two data assimilation methods, Optimal Interpolation (OI) and Ensemble Optimal interpolation (EnOI), were used to combine four reanalysis datasets with observations in order to improve the representation of various precipitation indices across Canada. A total of 986 meteorological stations with minimally 20-year precipitation records over the 30-year reference period (1980-2009) were used. Annual values of ten Climate Precipitations Indices (CPIs) were estimated for each available dataset and were then combined (reanalysis plus observations) using OI and EnOI. A cross-validation strategy was finally applied to assess the relative performance of these datasets. Results suggest that combining reanalysis and observations through OI or EnOI improves CPI estimates at sites where no recorded precipitation is available. The EnOI dataset outperformed OI applied to each reanalysis independently. An evaluation of the gridded interpolated observational dataset from Natural Resources Canada showed it should be used with considerable caution for extreme CPIs because it can underestimate annual maximum 1-day precipitation, as well as overestimate the annual number of wet days.
Bello, AP; Mailhot, A
Improving the Representation of Historical Climate Precipitation Indices Using Optimal Interpolation Methods
Atmosphere-Ocean