Water is crucial for domestic, agricultural, industrial, environmental, and hydropower uses. Once precipitation occurs, it eventually partitions into streamflow, evapotranspiration (ET), and groundwater recharge. Distribution of precipitation into these partitions is called a hydrologic budget. The hydrologic budget of any geographic area or watershed under different climate change conditions help water managers to make appropriate water management plans. Computer based hydrologic modeling software has been used extensively to solve many water resources problems including hydrologic budgets. Hydrologic modeling requires high quality weather parameter data. This study projected surface and groundwater flows from the portion of RBC watershed that lies above Red Butte Reservoir (RBR) to Salt Lake Valley (SLV) for water years (WYs) 2051-2060 in two climatic Representative Concentration Pathways (RCPs) scenarios, RCP 4.5 and RCP 8.5. RCP 8.5 corresponds to the pathways with higher greenhouse gas emission than RCP 4.5. To project flows, we first used Hydrologic Engineering Center-Hydrologic Modeling System (HEC-HMS) 4.3 model to calibrate and validate the observed streamflow for WYs 2016 and 2017 respectively. However, within RBC study area weather stations, all three weather parameters (Precipitation (P), Temperature (T), and Net Radiation (NR)) required for HEC-HMS model were missing on the same day for some periods of WYs 2016-2017. This necessitated to fill the missing parameters prior to the model calibration and validation. We hypothesized that systematically using ANN and SMs would enable making accurate estimates, even when multiple parameter values are missing on the same day. The hypothesis-estimated the missing weather parameters (P, T, and NR) values are useful for hydrologic modeling in a watershed. We ran the HEC-HMS validated model for WY 2051-2060 once for each RCP scenario, and quantified the flows to SLV. The model results showed that average stream and groundwater flows of WYs 2016 and 2017 were 14.1% and 55.7% of total study area precipitation, respectively. In the future 2051- 2060, compared with average annual surface and groundwater flows of WYs 2016-2017, percent changes in flows, respectively, were i) decreases of 29.6% and 24.2% for RCP 4.5 and ii) decreases of 26% and 23.9 % for RCP 8.5.

Climate change is one of the most challenging and defining issues that has resulted in substantial societal, economic, and environmental impacts across the world. To assess the potential climate change impact, climate projections are generated with General Circulation Models (GCMs). However, the climate change signals remain uncertain and GCMs have difficulty in representing regional climate features. Therefore, comprehensive knowledge of climate change signals and reliable high-resolution climate projections are highly desired. This dissertation aims to address such challenges by developing climate projections with multi-model ensembles for climate impact assessment. This includes: i) developing multi-model ensembles to analyze global changes in all water components within the hydrological cycle and quantify the uncertainties with GCM projections; ii) development of bias correction models for generating high-resolution daily maximum and minimum temperature projections with individual GCMs and multi-model ensemble means over Canada; iii) proposing bias correction models with individual GCMs and multi-model ensemble means for high-resolution daily precipitation projections for Canada. The proposed models are capable of developing high-resolution climate projections at a regional scale and exploring the climate change signals. The reliable climate projections generated could provide valuable information for formulating appropriate climate change mitigation and adaptation strategies across the world. / Thesis / Doctor of Philosophy (PhD)

Kyoto University (京都大学) / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第18931号 / 工博第3973号 / 新制||工||1612 / 31882 / 京都大学大学院工学研究科社会基盤工学専攻 / (主査)教授 間瀬 肇, 教授 平石 哲也, 准教授 森 信人 / 学位規則第4条第1項該当

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第18931号 / 工博第3973号 / 新制||工||1612(附属図書館) / 31882 / 京都大学大学院工学研究科社会基盤工学専攻 / (主査)教授 間瀬 肇, 教授 平石 哲也, 准教授 森 信人 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy (Engineering) / Kyoto University / DFAM

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abstract: Climate change has been one of the major issues of global economic and social concerns in the past decade. To quantitatively predict global climate change, the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) of the United Nations have organized a multi-national effort to use global atmosphere-ocean models to project anthropogenically induced climate changes in the 21st century. The computer simulations performed with those models and archived by the Coupled Model Intercomparison Project - Phase 5 (CMIP5) form the most comprehensive quantitative basis for the prediction of global environmental changes on decadal-to-centennial time scales. While the CMIP5 archives have been widely used for policy making, the inherent biases in the models have not been systematically examined. The main objective of this study is to validate the CMIP5 simulations of the 20th century climate with observations to quantify the biases and uncertainties in state-of-the-art climate models. Specifically, this work focuses on three major features in the atmosphere: the jet streams over the North Pacific and Atlantic Oceans and the low level jet (LLJ) stream over central North America which affects the weather in the United States, and the near-surface wind field over North America which is relevant to energy applications. The errors in the model simulations of those features are systematically quantified and the uncertainties in future predictions are assessed for stakeholders to use in climate applications. Additional atmospheric model simulations are performed to determine the sources of the errors in climate models. The results reject a popular idea that the errors in the sea surface temperature due to an inaccurate ocean circulation contributes to the errors in major atmospheric jet streams. / Dissertation/Thesis / M.S. Mechanical Engineering 2014

Uncertainty about the sensitivity of the climate system to changes in the Earth’s radiative balance constitutes a primary source of uncertainty for climate projections. Given the continuous increase in atmospheric greenhouse gas concentrations, constraining the uncertainty range in such type of sensitivity is of vital importance. A common measure for expressing this key characteristic for climate models is the climate sensitivity, defined as the simulated change in global-mean equilibrium temperature resulting from a doubling of atmospheric CO2 concentration. The broad range of climate sensitivity estimates (1.5-4.5°C as given in the last Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, 2001), inferred from comprehensive climate models, illustrates that the strength of simulated feedback mechanisms varies strongly among different models. The central goal of this thesis is to constrain uncertainty in climate sensitivity. For this objective we first generate a large ensemble of model simulations, covering different feedback strengths, and then request their consistency with present-day observational data and proxy-data from the Last Glacial Maximum (LGM). Our analyses are based on an ensemble of fully-coupled simulations, that were realized with a climate model of intermediate complexity (CLIMBER-2). These model versions cover a broad range of different climate sensitivities, ranging from 1.3 to 5.5°C, and have been generated by simultaneously perturbing a set of 11 model parameters. The analysis of the simulated model feedbacks reveals that the spread in climate sensitivity results from different realizations of the feedback strengths in water vapour, clouds, lapse rate and albedo. The calculated spread in the sum of all feedbacks spans almost the entire plausible range inferred from a sampling of more complex models. We show that the requirement for consistency between simulated pre-industrial climate and a set of seven global-mean data constraints represents a comparatively weak test for model sensitivity (the data constrain climate sensitivity to 1.3-4.9°C). Analyses of the simulated latitudinal profile and of the seasonal cycle suggest that additional present-day data constraints, based on these characteristics, do not further constrain uncertainty in climate sensitivity. The novel approach presented in this thesis consists in systematically combining a large set of LGM simulations with data information from reconstructed regional glacial cooling. Irrespective of uncertainties in model parameters and feedback strengths, the set of our model versions reveals a close link between the simulated warming due to a doubling of CO2, and the cooling obtained for the LGM. Based on this close relationship between past and future temperature evolution, we define a method (based on linear regression) that allows us to estimate robust 5-95% quantiles for climate sensitivity. We thus constrain the range of climate sensitivity to 1.3-3.5°C using proxy-data from the LGM at low and high latitudes. Uncertainties in glacial radiative forcing enlarge this estimate to 1.2-4.3°C, whereas the assumption of large structural uncertainties may increase the upper limit by an additional degree. Using proxy-based data constraints for tropical and Antarctic cooling we show that very different absolute temperature changes in high and low latitudes all yield very similar estimates of climate sensitivity. On the whole, this thesis highlights that LGM proxy-data information can offer an effective means of constraining the uncertainty range in climate sensitivity and thus underlines the potential of paleo-climatic data to reduce uncertainty in future climate projections. / Eine der entscheidenden Hauptquellen für Unsicherheiten von Klimaprojektionen ist, wie sensitiv das Klimasystem auf Änderungen der Strahlungsbilanz der Erde reagiert. Angesichts des kontinuierlichen Anstiegs der atmosphärischen Treibhausgaskonzentrationen ist die Einschränkung des Unsicherheitsbereichs dieser Sensitivität von entscheidender Bedeutung. Ein häufig verwendetes Maß zur Beschreibung dieser charakteristischen Kenngröße von Klimamodellen ist die sogenannte Klimasensitivität, definiert als die Gleichgewichtsänderung der simulierten globalen Mitteltemperatur, welche sich aus einer Verdoppelung des atmosphärischen CO2-Gehalts ergibt. Die breite Spanne der geschätzten Klimasensitivität (1.5-4.5°C), welche ein Vergleich verschiedener komplexer Klimamodelle nahe legt (IPCC, 2001), verdeutlicht, wie groß die Unsicherheit in der Klimasensitivität ist. Diese Unsicherheit resultiert in erster Linie aus Unterschieden in der Simulation der entscheidenden Rückkopplungs-mechanismen in den verschiedenen Modellen. Das zentrale Ziel dieser Dissertation ist die Einschränkung des breiten Unsicherheitsbereichs der Klimasensitivität. Zunächst wird hierzu ein großes Ensemble an Modellsimulationen erzeugt, in welchem gezielt spezifische Modellparameter variiert, und somit unterschiedliche Rückkopplungsstärken der einzelnen Modellversionen realisiert werden. Diese Simulationen werden dann auf ihre Konsistenz mit sowohl heutigen Beobachtungsdaten, als auch Proxy-Daten des Letzten Glazialen Maximums (LGM) überprüft. Unsere Analysen basieren dabei auf einem Ensemble voll gekoppelter Modellläufe, welche mit einem Klimamodell intermediärer Komplexität (CLIMBER-2) realisiert wurden. Die betrachteten Modellversionen decken eine breite Spanne verschiedener Klimasensitivitäten (1.3-5.5°C) ab und wurden durch gleichzeitiges Variieren von 11 Modellparametern erzeugt. Die Analyse der simulierten Rückkopplungs-mechanismen offenbart, dass unterschiedliche Werte der Klimasensitivität in unserem Modellensemble durch verschiedene Realisierungen der Rückkopplungsstärken von Wasserdampf, Wolken, Temperatur-Vertikalprofil und Albedo zu erklären sind. Die berechneten Gesamt-Rückkopplungsstärken unser Modellversionen decken hierbei fast den gesamten möglichen Bereich von komplexeren Modellen ab. Wir zeigen, dass sich die Forderung nach Konsistenz zwischen simuliertem vorindustriellem Klima und Messdaten, die auf einer Wahl von sieben global gemittelten Datensätzen basieren, als vergleichsweise schwacher Test der Modellsensitivität erweist: Die Daten schränken den plausiblen Bereich der Klimasensitivität lediglich auf 1.3-4.9°C ein. Zieht man neben den genannten global gemittelten Messdaten außerdem klimatische Informationen aus Jahreszeit und geografischer Breite hinzu, lässt sich die Unsicherheit in der Klimasensitivität nicht weiter einschränken. Der neue Ansatz dieser Dissertation besteht darin, in systematischer Weise einen großen Satz an LGM-Simulationen mit Dateninformationen über die rekonstruierte glaziale Abkühlung bestimmter Regionen zu kombinieren. Unabhängig von den Unsicherheiten in Modellparametern und Rückkopplungsstärken offenbaren unsere Modellversionen eine ausgeprägte Beziehung zwischen der simulierten Erwärmung aufgrund der CO2-Verdoppelung und der Abkühlung im LGM. Basierend auf dieser engen Beziehung zwischen vergangener und zukünftiger Temperaturentwicklung definieren wir eine Methode (basierend auf linearer Regression), welche es uns erlaubt, robuste 5-95%-Quantile der Klimasensitivität abzuschätzen. Indem wir Proxy-Daten des LGM von niederen und hohen Breiten heranziehen, können wir die Unsicherheitsspanne der Klimasensitivität auf 1.3-3.5°C beschränken. Unsicherheiten im glazialen Strahlungsantrieb vergrößern diese Abschätzung auf 1.2-4.3°C, wobei die Annahme von großen strukturellen Unsicherheiten die obere Grenze um ein weiteres Grad erhöhen kann. Indem wir Proxy-Daten über tropische und antarktische Abkühlung betrachten, können wir zeigen, dass sehr unterschiedliche absolute Temperatur-Änderungen in hohen und niederen Breiten zu sehr ähnlichen Abschätzungen der Klimasensitivität führen. Vor dem Hintergrund unserer Ergebnisse zeigt diese Dissertation, dass LGM-Proxy-Daten ein effektives Mittel zur Einschränkung des Unsicherheitsbereichs der Klimasensitivität sein können und betont somit das Potenzial von Paläoklimadaten, den großen Unsicherheitsbereich von Klimaprojektionen zu reduzieren.

Suite à la signature du Protocole de Montréal en 1987, la concentration atmosphérique des substances destructrices d’ozone (ODS) est en baisse. La couche d’ozone montre des signes de récupération (Morgenstern et al. 2008a). Toutefois, l’émission des gaz à effet de serre (GHG) est en augmentation et devrait affecter au cours du 21ème siècle la distribution et les niveaux d’ozone dans l’atmosphère terrestre. En particulier, la modélisation du climat futur montre des signes d’accélération de la circulation de Brewer-Dobson transportant l’ozone de l’équateur vers les pôles. L’ozone est un constituant chimique important de l’atmosphère. Bien que nocif dans la troposphère, il est essentiel à la vie sur Terre grâce à sa capacité d’absorption d’une grande partie du rayonnement ultraviolet (UV) provenant du Soleil. Des modifications dans sa variabilité temporelle ou géographique impliqueraient des changements d’intensité du rayonnement UV à la surface de la Terre (Hegglin et al. (2009), Bais et al. (2011)). Le rayonnement UV à la surface affecte toute la biosphère. Les interactions entre rayonnement UV et écosystèmes terrestres et aquatiques sont nombreuses. Ces interactions ont des effets sur les cycles biogéochimiques et engendrent des rétroactions positives et négatives sur le climat (Erickson III et al., 2015a). La capture du CO2 atmosphérique par photosynthèse des plantes terrestres en est un exemple (Zepp et al., 2007a). Dans l’océan la pompe biologique du CO2 par la photosynthèse du phytoplancton est aussi directement affecté par la variabilité du rayonnement UV (Hader et al., 2007a). Pour l’homme le rayonnement UV est nécessaire car il participe à la photosynthèse de la vitamine D (Holick et al., 1980), mais une surexposition à des niveaux d’intensité élevés du rayonnement UV est la cause principale du développement de cancer de la peau (Matsumura and Ananthaswamy, 2004). L’objectif de ce travail de thèse est d’analyser l’évolution possible du rayonnement UV au cours du 21ème siècle, en particulier aux tropiques sud, dans le cadre des modifications climatiques attendues. Une première partie de ce travail consiste à modéliser le rayonnement UV en ciel clair dans les tropiques grâce au modèle TUV (Madronich et al., 1998) et à comparer les résultats aux mesures sols réalisées à la Réunion. Cette première partie permet l’utilisation future du modèle aux tropiques avec un bon niveau de confiance. La sensibilité du modèle de transfert radiatif en fonction de différents paramètres d’entrée est analysée (section efficace d’absorption de l’ozone,spectre extraterrestriel du soleil, ...). Les sorties du modèle sont ensuite validées à partir de mesures UV spectral au sol obtenues grâce à un spectromètre BENTHAM DM300n. Un filtrage ciel-clair des données au sol est opéré à partir de mesures de flux et de l’algorithme de Long and Ackerman (2000). Les projections climatiques des indices UV (Mc Kinlay and Diffey, 1987) sont réalisées par la suite. Pour cela, on utilise les sorties de plusieurs modèles de Chimie-Climat participant à l’exercice d’inter-comparaison CCMI (Chemistry Climate Model Initiative), couplées aux modèle TUV, validé en première partie dans les tropiques. L’exercice CCMI consiste à projeter le climat et la chimie Terrestre jusqu’en 2100 selon différents scénarios. Ces sorties décrivant la chimie et physique de l’atmosphère servent d’entrée au modèle de transfert radiatif, on obtient alors le rayonnement UV jusqu’en 2100 pour différents scénarios. Une première analyse comparative de l’UV obtenue pour quatre scénarios d’émissions (RCP2.6/4./6.0/8.5, Meinshausen et al., 2011) est effectuée. La fin du travail consiste à étudier l’impact des ODS, GHG et aérosols sur l’évolution du rayonnement UV au cours du 21ème siècle, avec un focus particulier sur les tropiques de l’hémisphère sud. / Following the 1987 Montreal Protocol, atmospheric concentrations of ozone-depleting substances are decreasing. The ozone layer shows signs of recovery. Nonetheless, greenhouse gases emissions (GHG) are rising et should affect the ozone distribution in the atmosphere. Ozone is an important due to his ability to absorb ultraviolet (UV) radiation. The goal of this work is to analyse the possible evolution of UV radiation through the 21st century, particularly in the tropics, for possible climate modification. The first part of this work is to UV in clear-sky in the tropics with the TUV (Madronich et al., 1998) model and to compare against ground-based observations made on Reunion Island. This validation allows the utilisation of TUV in the tropics with a good confidence level. The sensitivity of the model is analysed for multiple parameters. Modelling output is validated against spectral ground-based measurement. Climate Projection of UVI (Mc Kinlay and Diffey, 1987) are then realized with the use of output from model participating in the CCMI ( Model Initiative) exercise and the TUV model. CCMI output describes the chemistry and physics of the atmosphere through the 21st century for four climate scenarios (RCP2.6/4.5/6.0/8.5), they are used as input for the TUV model in order to obtain UV radiation. ODS, GHG and aerosols impact on UVI evolution is analysed.