L'étude des impacts du changement climatique demande souvent de mettre en place de longues chaînes de modélisation. Du modèle qui servira à estimer les concentrations futures en gaz à effet de serre jusqu'au modèle d'impact. Tout au long de cette chaîne de modélisation, les sources d'incertitudes s'accumulent et compliquent l'exploitation des résultats pour l'élaboration de stratégies d'adaptation. Il est proposé ici d'évaluer les impacts du changement climatique sur le cycle hydrologique en France ainsi que les incertitudes qui y sont associées. La contribution de chacune des sources d'incertitudes n'est pas abordée, principalement celle associée aux scénarios d'émission de gaz à effet de serre, aux modèles climatiques et à la variabilité interne. Nous proposons dans ce travail une approche pour évaluer la transférabilité dans un climat futur de la méthode statistique de régionalisation des simulations climatiques. La vérification de l'hypothèse de transférabilité effectuée est l'une des principales sources d'incertitudes des méthodes statistiques de régionalisation. L'évaluation proposée ici s'appuie sur l'utilisation de modèles régionaux, dans un cadre dit de modèle parfait, et permet de montrer que l'utilisation de certain prédicteurs s'avèrent utile à assurer la transférabilité de la méthode de régionalisation dans un climat futur. Cette approche proposée pour une méthode de désagrégation statistique est également applicable à des méthodes de correction des biais des modèles régionaux. Les récentes réanalyses atmosphériques sur l'ensemble du XXème siècle, régionalisées avec la méthode développée dans ce travail, et associées aux observations de température et précipitations permettent de caractériser le cycle hydrologique en France. Elles permettent notamment de montrer que la variabilité multi-décennale des débits observés pendant le XXème siècle est généralisée à l'ensemble du pays et est liée à la variabilité des conditions atmosphériques. Cette variabilité multi-décennale des débits est généralement plus faible dans les simulations hydrologiques réalisées avec les simulations historiques des modèles climatiques. Les projections climatiques ont été régionalisées avec la méthode développée dans ce travail. La température sur l'ensemble du pays, en moyenne sur les modèles climatiques, augmente jusqu'à 3,5°C en hiver et 6,5°C en été d'ici la fin du siècle. Les précipitations vont diminuer sur l'ensemble du pays en été, de presque moitié sur le sud du pays pour le scénario le plus sévère. En hiver, elles augmentent sur la moitié nord du pays et diminuent légèrement sur la partie sud. Dès les prochaines décennies, la diminution des précipitations est importante en été, l'évolution est moins marquée pour les autres saisons. Enfin, les résultats des projections hydrologiques réalisées avec un modèle hydrologique et un ensemble de modèles climatiques sont présentés pour les prochaines décennies et également pour la fin du XXIème siècle. Sur la Seine, les résultats sont différents en hiver de ceux présentés dans de précédentes études. Ici, les précipitations et les débits augmentent en hiver et diminuent en été sur ce bassin versant. Ailleurs en France, les résultats convergent avec les études précédentes, à savoir une augmentation de l'évapotranspiration, une diminution généralisée des débits et un assèchement des sols. L'incertitude due aux modèles climatiques et à la variabilité interne sur les changements relatifs de débits augmente systématiquement pendant le XXIème siècle, jusqu'à atteindre plus de 20% en hiver pour le scénario le plus sévère. Dans les prochaines décennies, l'incertitude due uniquement à la variabilité interne sur les changements de débits est aussi forte que l'incertitude due aux modèles climatiques et à la variabilité interne. Dès les prochaines décennies, les changements de débits annuels sont plus forts sur la Loire, la Garonne et le Rhône que les changements maximaux observés pendant le XXème siècle. / The assessment of the impact of climate change often requires to set up long chains of modeling, from the model to estimate the future concentration of greenhouse gases to the impact model. Throughout the modeling chain, sources of uncertainty accumulate making the exploitation of results for the development of adaptation strategies difficult. It is proposed here to assess impacts of climate change on the hydrological cycle over France and associated uncertainties. The contribution of each sources of uncertainty is not addressed, mainly that associated with greenhouse gases emission scenario, climate models and internal variability. In the context of impacts of climate change on the hydrological cycle over France, it is possible to ask what is the contribution of each sources of uncertainty to the total uncertainty associated with mean changes. Is it possible to reduce, and if so how, the contribution of one source or another ? We propose in this work an approach to assess the transferability in the future climate of a statistical method to downscale climate simulations. The transferability assumption is one the main sources of uncertainty in statistical downscaling method. The assessment suggested here relies on the use of regional climate models, in a perfect model framework, and shows that some predictors are useful to ensure the transferability of the downscaling method in the future climate. This framework, proposed for a statistical downscaling method, is also applicable to bias correction methods in regional climate models. Recent atmospheric reanalyses of the 20th century are downscaled with the method developed in this work, associated with observations of temperature and precipitation. The hydrological cycle over France is characterized with these reconstructions. We show that the multi-decadal variability of observed streamflows during the 20th century is generalized to the whole country and is partly due to atmospheric variability. This multi-decadal variability of streamflows is generally weaker in hydrological simulations done with historical simulations from climate models. The climate projections have been downscaled with the method developed in this work. The temperature on the country, on average over climate models, could increased by 3,5°C in winter and 6,5°C in summer in the course of this century. Precipitations will decrease all over the country in summer, nearly by half on southern part of France for the most severe scenario. In winter, precipitations will increase in the northern part of the country and will decrease slightly in the southern part. In the next few decades, the decrease in precipitation is important in summer, and changes are less pronounced for other seasons. Results of hydrological projections done with one hydrological model and an ensemble of climate models are presented for the coming decades and for the end of the century. On the Seine river, results slightly differ in winter from those presented in previous studies. Here, precipitations and streamflow increase in winter and decrease in summer on that river basin. Elsewhere in France, results are consistent with previous studies, namely an increase in evapotranspiration, a decrease in streamflow and much drier soil. The uncertainty due to both climate models and internal variability on relative changes in streamflows always increase during the 21st century, to over 20% in winter for the most severe scenario. In the coming decades, the uncertainty due to internal variability only on streamflow changes is as strong as the uncertainty due to both climate models and internal variability. In the coming decades, annual streamflow changes of the Loire, Garonne and Rhône rivers are stronger than the maximum changes observed during the 20th century.

Les effets du changement climatique sur les îles du Pacifique constituent un enjeu majeur pour les populations insulaires. En particulier, les précipitations constituent un des paramètres sensibles car elles conditionnent la ressource en eau. Le but de cette thèse est mettre d'apporter les premiers éléments de réponse relatifs à l'évolution des précipitations au cours du 21ème siècle sur Tahiti. Dans un premier temps, les précipitations à Tahiti ont été caractérisées à partir des mesures issues du réseau d'observation de Météo France. La saison des pluies, de novembre à avril, constitue la saison d'intérêt, car c'est à cette période de l'année que les cumuls de pluie sont les plus élevés. En effet, la zone de convergence du Pacifique sud (SPCZ), siège de la convection profonde, est la principale source de précipitations à Tahiti en été austral (Décembre-Janvier-Février). A l'échelle interannuelle et interdécennale, les phénomènes El Niño Southern Oscillation (ENSO) et Interdecadal Pacific Oscillation (IPO) induisent des migrations nord/sud et est/ouest de cette zone de convergence qui l'éloignent ou l'approchent de Tahiti. L'IPO, implique un déplacement de la SPCZ vers le nord-est en phase positive, ce qui induit des cumuls plus élevés observés à Tahiti. Elle est déplacée vers le sud-ouest en phase négative de l'IPO, d'où une diminution des pluies à Tahiti. L'étude montre qu'en IPO positif, l'occurrence d'événements El Niño intenses est favorisée. Pour ces cas de figure, la SPCZ migre brutalement vers le nord-est et adopte une orientation zonale au-dessous de l'équateur. Cette configuration l'éloigne de Tahiti et perturbe le flux d'alizés de sud-est, il en résulte alors des pluies orographiques très abondantes sur les côtes sud-est de l'île. Suite à cet état des lieux des précipitations observées, une méthodologie originale, en l'absence de toute autre expérience internationale sur la région, a été mise en œuvre pour obtenir un modèle capable de distinguer l'île et capturer au mieux les effets orographiques. Deux descentes d'échelle successives ont été nécessaires pour passer du modèle couplé global CNRM-CM, à 150 km de résolution, au modèle à aire limitée ALADIN-Climat, de résolution 12 km, centré sur Tahiti. Les sorties du modèle régional obtenues ont été confrontées aux observations sur la partie historique. Un lien a été établi entre les précipitations observées et modélisées sur la période passée. Ce lien est construit entre stations d'observations et points de grille du modèle exhibant un comportement similaire relatif aux phases de l'ENSO. Il a été supposé encore pertinent au 21ième siècle pour déduire les précipitations futures les plus réalistes à Tahiti, à partir des précipitations simulées par le modèle à 12 km, suivant deux scénarios du GIEC (RCP4.5 et RCP8.5). La structure spatiale du réchauffement climatique de type El niño conforte la pertinence du lien établi. Les résultats obtenus concernent les côtes sud de Tahiti. Les précipitations vont augmenter progressivement tout au long du 21ème siècle, en réponse au réchauffement global. A Papara, il est tombé en moyenne sur la période 1961-2011 pendant l'été austral 695 mm de pluie. Il tombera en moyenne sur la période 2070-2100, 825 mm selon le scénario RCP4.5, 814 mm selon le scénario RCP8.5, soit une augmentation d'un peu moins de 20 %. Ajoutés à cet accroissement à long terme, les événements El Niño induiront un excédent de précipitations. Mais cet effet sera réduit en fin de période dans le RCP8.5. A l'inverse, les événements La Niña s'accompagneront toujours d'un déficit de précipitations mais sans arriver à contrecarrer l’accroissement à long terme. / The effects of climate change on Pacific islands is a major concern for the local populations. The rainfall parameter, specifically, appears as one of the sensitive parameters, as it determines water resources. The goal of this thesis is to bring a first insight into the 21st century evolution of precipitation in Tahiti.The first step was to characterize rainfall in Tahiti using data records from the observation network of Meteo France. The “rainfall season”, lasting from November to April, is the season of interest, as rainfall amounts are the highest at this time of the year. Indeed, the South Pacific Convergence Zone (SPCZ), host of deep convection, remains the principal source of rainfall in Tahiti in austral summer (December-January-February). On interannual and interdecadal timescales, the El niño Southern Oscillation (ENSO) and the Interdecadal Pacific Oscillation (IPO) imply north/south and east/west migrations of the SPCZ, drawing it away, or closer to Tahiti. The positive phase of the IPO involves a north-eastward displacement of the SPCZ, which causes higher rainfall amounts in Tahiti. The SPCZ is displaced towards the south- west during negative IPO phase, leading to a decrease of rainfall in Tahiti. The study reveals that the IPO positive phase favor the occurrence of intense El niño events. In those cases, the SPCZ is critically displaced to the north-east and lies zonally just south of the equator. Accordingly, the SPCZ is drawn away from Tahiti and alters the south-east flow of trade winds. As a result, substantial orographic precipitation affect the south-east coasts of Tahiti.Following the assessment of observed precipitation for the period 1961-2011, an original method has been set up to obtain a model able to resolve the island and capture the orographic effects at best. Two successive downscaling steps have been necessary to get the limited area model ALADIN-Climat over Tahiti (at the resolution of 12 km), starting from the global coupled model CNRM-CM with a resolution of 150 km. The regional model outputs have been compared to the observed records over the historical period. A linkage between observed and modeled precipitation has been defined. This linkage has been built between meteorological stations and model grid cells exhibiting similar behaviour regarding the phases of ENSO. It has been assumed that this linkage is still relevant in the 21st century. In this way, future precipitation in Tahiti, as realistic as possible, are deduced from modeled precipitation (at 12 km of resolution), following two IPCC scenarios (RCP4.5 and RCP8.5). The El niño-like spatial structure of global warming further confirms the relevance of the linkage built previously. The results obtained concern the southern coasts of Tahiti. Rainfall would gradually increase along the 21st century, as a consequence of global warming. In Papara, the austral summer mean rainfall height is 695 mm over the period 1961-2011. The mean value, for the period 2070-2100, would be 825 mm for the scenario RCP4.5 and 814 mm for the scenario RCP8.5, let say an increase of a little less than 20%. Superimposed to this long-range raise, El niño events would induce an excess of rainfall. This effect would be reduced at the end of the 21st century in RCP8.5. Conversely, La niña events would always involve a decline of rainfall, but would not succeed in counteracting the long-range increase.

The diploma thesis describes Climate Change and impacts of Climate Change on the development of the water management analyis of reservoir strorage capacity. The development of climate chang influence on reserviors storage capacity is presented until 2100. It also gives a detailed online downscaling description.

No description available.

La température des surfaces continentales (LST) est une variable météorologiquetrès importante car elle permet l’accès aux bilans d’énergie et d’eau ducontinuum Biosphère-Atmosphère. Sa haute variabilité spatio-temporelle nécessite desmesures à haute résolution spatiale (HRS) et temporelle (HRT) pour suivre au mieuxles états hydriques du sol et des végétations.La télédétection infrarouge thermique (IRT) permet d’estimer la LST à différentesrésolutions spatio-temporelles. Toutefois, les mesures les plus fréquentes sont souventà basse résolution spatiale (BRS). Il faut donc développer des méthodes pour estimerla LST à HRS à partir des mesures IRT à BRS/HRT. Cette solution est connue sous lenom de désagrégation et fait l’objet de cette thèse.Ainsi, une nouvelle approche de désagrégation basée sur l’assimilation de données(AD) est proposée. Il s’agit de contraindre la dynamique des LSTs HRS/HRT simuléespar un modèle en minimisant l’écart entre les LST agrégées et les données IRT àBRS/HRT, sous l’hypothèse d’homogénéité de la LST par type d’occupation des sols àl’échelle du pixel BRS. La méthode d’AD choisie est un lisseur particulaire qui a étéimplémenté dans le modèle de surface SETHYS (Suivi de l’Etat Hydrique du Sol).L’approche a été évaluée dans une première étape sur des données synthétiques etvalidée ensuite sur des données réelles de télédétection sur une petite région au Sud-Est de la France. Des séries de températures Météosat à 5 km de résolution spatialeont été désagrégées à 90m et validées sur une journée à l’aide de données ASTER.Les résultats encourageants nous ont conduit à élargir la région d’étude et la périoded’assimilation à sept mois. La désagrégation des produits Météosat a été validée quantitativementà 1km à l’aide de données MODIS et qualitativement à 30m à l’aide dedonnées Landsat7. Les résultats montrent de bonnes performances avec des erreursinférieures à 2.5K sur les températures désagrégées à 1km. / Land surface temperature (LST) is one of the most important meteorologicalvariables giving access to water and energy budgets governing the Biosphere-Atmosphere continuum. To better monitor vegetation and energy states, we need hightemporal and spatial resolution measures of LST because its high variability in spaceand time.Despite the growing availability of Thermal Infra-Red (TIR) remote sensing LSTproducts, at different spatial and temporal resolutions, both high spatial resolution(HSR) and high temporal resolution (HTR) TIR data is still not possible because ofsatellite resolutions trade-off : the most frequent LST products being low spatial resolution(LSR) ones.It is therefore necessary to develop methods to estimate HSR/HTR LST from availableTIR LSR/HTR ones. This solution is known as "downscaling" and the presentthesis proposes a new approach for downscaling LST based on Data Assimilation (DA)methods. The basic idea is to constrain HSR/HTR LST dynamics, simulated by a dynamicalmodel, through the minimization of their respective aggregated LSTs discrepancytoward LSR observations, assuming that LST is homogeneous at the land cover typescale inside the LSR pixel.Our method uses a particle smoother DA method implemented in a land surfacemodel : SETHYS model (Suivie de l’Etat Hydrique de Sol). The proposed approach hasbeen firstly evaluated in a synthetic framework then validated using actual TIR LSTover a small area in South-East of France. Meteosat LST time series were downscaledfrom 5km to 90m and validated with ASTER HSR LST over one day. The encouragingresults conducted us to expand the study area and consider a larger assimilation periodof seven months. The downscaled Meteosat LSTs were quantitatively validated at1km of spatial resolution (SR) with MODIS data and qualitatively at 30m of SR withLandsat7 data. The results demonstrated good performances with downscaling errorsless than 2.5K at MODIS scale (1km of SR).

L'adaptation des villes au changement climatique constitue un enjeu majeur des politiques d’aménagement. Promouvoir l'intégration des infrastructures vertes et bleues dans l'environnement urbain entant que stratégies d'adaptation implique ainsi de comprendre leurs impacts sur les bilans en eau et en énergie. Un modèle hydro microclimatique,TEB-Hydro, a préalablement été développé en tenant compte du couplage détaillé des deux bilans. Cependant, des études récentes ont mis en cause la représentation des processus hydrologiques en sous-sol urbain. Ainsi, ce travail de thèse consiste à améliorer la composante hydrologique du modèle (drainage de l’eau du sol par les réseaux, écoulements souterrains vertical et latéral). Après calage,une évaluation hydrologique est réalisée sur deux bassins versants urbains de Nantes. Dans les deux cas, le calage fait ressortir la même configuration de simulation, malgré des morphologies différentes, ce qui est encourageant pour des applications du modèle en projection climatique. L’évaluation hydrologique met en avant les paramètres clés du modèle et démontre une amélioration du processus de l’infiltration de l’eau du sol dans le réseau d’assainissement. L’évaluation hydro-énergétique du modèle démontre une représentation satisfaisante des flux de chaleur sensible et latente. Le fonctionnement du modèle vis-à-vis de l’évapotranspiration est discuté via le prisme de la végétation et de la morphologie urbaine. Une première application de TEB-Hydro en contexte de changement climatique permet d’évaluer une méthode statistique existante de désagrégation et soulève la problématique de la représentation de la dynamique pluviométrique dans ce contexte. / Adapting growing cities to climate change is a major challenge in planning policy. Promoting the integration of green and blue infrastructures in the urban environment as adaptation strategies implies understanding their impacts on both the urban hydrological and energy balance. A hydro-microclimate model,TEB-Hydro, was developed previously, taking into account detailed coupling between the two balances. However, first model evaluation studies on different urban catchments have questioned the representation of the hydrological processes in the urban subsoil. This PhD work consists of performing new developments on the models hydrological component (soil-water drainage by sewer networks, vertical and lateral subsoil flows). After calibration a hydrological evaluation is performed on two urban catchments in Nantes. In both cases, the calibration brings out the same simulation configuration, despite different catchment related properties. This is encouraging for applying the model on climate projection. The hydrological evaluation highlights the model key parameters as well as shows improvements concerning sewer soilwater infiltration processes. In addition, a hydro-energetic evaluation shows a satisfactory representation of sensible and latent heat fluxes. The model operation vis-à vis evapotranspiration processes is discussed through vegetation and urban morphology. A first application of TEB-Hydro in climate change context enables evaluating an existing statistical disaggregation method as well as raises the problematic in representing rainfall dynamics for climate projection purposes.

One important aspect related to the management of water resources under future climate variation is the occurrence of extreme precipitation events. In order to prepare for extreme events, namely floods and droughts, it is important to understand how future climate variability will influence the occurrence of such events. Recent advancements in regional climate modeling efforts provide additional resources for investigating the occurrence of extreme events at scales that are appropriate for regional hydrologic modeling. This study utilizes data from three Regional Climate Models (RCMs), each driven by the same General Circulation Model (GCM) as well as a reanalysis dataset, all of which was made available by the North American Regional Climate Change Assessment Program (NARCCAP). A comparison between observed historical precipitation events and NARCCAP modeled historical conditions over Oregon's Willamette River basin was performed. This comparison is required in order to investigate the reliability of regional climate modeling efforts. Datasets representing future climate signal scenarios, also provided by NARCCAP, were then compared to historical data to provide an estimate of the variability in extreme event occurrence and severity within the basin. Analysis determining magnitudes of two, five, ten and twenty-five year return level estimates, as well as parameters corresponding to a representative Generalized Extreme Value (GEV) distribution, were determined. The results demonstrate the importance of the applied initial/boundary driving conditions, the need for multi-model ensemble analysis due to RCM variability, and the need for further downscaling and bias correction methods to RCM datasets when investigating watershed scale phenomena.

Cette thèse porte sur l'impact du changement climatique du à des gaz à effet de serre sur l'état et l'évolution du pergélisol dans le nord canadien. Le pergélisol se retrouve sur la moitie du territoire canadien et un changement de son état actuel se répercutera dans toutes les sphères d'activité, sur la biosphère et sur l'environnement en général. Malgré l'importance évidente du sujet, il n'y a pas une idée précise comment le pergélisol réagira au changement climatique et jusqu'où la couche pergélisolée sera perturbée. Cette thèse explore ce sujet en utilisant une approche méthodologique s’inspirant de celui du modèle canadien d'évolution de pergélisol (TTOP) et avec une approche théorique basée sur la théorie des systèmes neuronaux complexes. L’objectif général de cette thèse est d’améliorer le modèle canadien d’évolution du pergélisol (TTOP - Temperature on the Top Of Permafrost) créé par Smith et Riseborough en 1996, tant dans sa structure de calcul, que dans sa résolution spatiale et de déterminer l'évolution du pergélisol dans la zone d'étude pour la période 2010-2100. Cette zone est située dans le Bassin Mackenzie (T.N-O) sur un transect nord-sud de 1440 x 720 km. Le premier objectif de recherche est de produire les cartes des valeurs annuelles de température à la partie supérieure du pergélisol de 2010 à 2100 en utilisant un modèle amélioré d'évolution du pergélisol (TTOP-A). Par la suite, ces valeurs sont comparées à celles obtenues par Smith et Riseborough (1996). Les valeurs de température de l'air pour cette période sont fournies par les scénarios d'évolution climatique MCCG3 SRES A1B, MCCG3 SRES A2 et MCCG3 SRES B1. Dans un deuxième temps, cette thèse a pour objectif la production des cartes d'épaisseur de pergélisol jusqu'en 2100 à une résolution spatiale de 25 km. Plus précisément, on détermine l'évolution des valeurs d'épaisseur de pergélisol pour les trois scénarios climatiques mentionnés antérieurement. De plus, l'étude propose: i) une nouvelle méthode de désagrégation des données climatiques en utilisant un Modèle Stochastique Déterminé, ii) l'intégration de la carte de type de sol, iii) l'intégration des valeurs d'humidité dans le sol, iv) l'intégration des valeurs d'épaisseur de la couche nivale et v) l'intégration des données de télédétection (SSM/I). De façon générale, les résultats obtenus par le modèle TTOP-A révèlent que les valeurs moyennes de température à la surface du pergélisol suivent de près les valeurs de température de l’air et qu'elles sont semblables aux celles trouvées par Smith et Riseborough (1996) et Heginbottom et coll. (1995). De plus, les différences des valeurs de température à la surface de pergélisol entre 2010 et 2100 s'inscrivent dans l'écart des valeurs publié par le Groupe d'Experts Intergouvernemental sur l'Évolution du Climat (GIEC, 2007). Concernant le deuxième objectif de cette thèse, la dynamique spatiotemporelle du pergélisol jusqu'en 2100 démontre que, dans la zone d'étude, la superficie perturbée par le réchauffement climatique sera de 37 %, 60 % et 29 % selon les scénarios MCCG3 SRES A1B, MCCG3 SRES A2 et MCCG3 SRES B1 respectivement. Selon les scénarios mentionnés antérieurement, la couche pergélisolée à l'intérieur de cette zone disparaîtra dans une proportion de 20 %, 32 % et 18 % respectivement. Ces résultats nous laissent croire que les prévisions faites par Smith et Riseborough ont été surévaluées dans le contexte de deux des trois scénarios climatiques actuels par rapport à celui de 1996. Finalement, cette étude démontre que la méthode de désagrégation des données en utilisant les réseaux neuronaux dans un Modèle Stochastique Déterminé donne de bons résultats et elle représente une option fiable qui se prête à des généralisations à grande échelle. / This thesis explores the potential impacts of a climate change due to the greenhouse gases on the state and the evolution of the permafrost in the Canadian North. The permafrost represents the half of the Canadian national territory and a change of its current state will echo in all spheres of activity, on the biosphere and on the environment generally. In spite of the evident importance of the subject, there is no precise idea as to how the permafrost will react to the climate change and to what extent the frozen layer will be disrupted. This thesis investigates this problem by using a methodological approach inspired by the Canadian model on the evolution of permafrost (TTOP) coupled with a theoretical approach based on the theory of the complex neuronal systems. The general objective of this thesis is to improve the Canadian model of evolution of permafrost (TTOP-Temperature one the Top Of Permafrost) created by Smith and Riseborough in 1996, its structure of computation, spatial resolution and to determine the state of the permafrost in the study area between 2010 and 2100. The study zone is situated in the Mackenzie Basin (N-W.T) on a north-south transect of 1440 by 720 km. The first objective of the research is to derive maps of the annual values of temperature on the top of the permafrost from 2010 to 2100 by using an improved dynamic model of the evolution of permafrost (TTOP-A). Thereafter, these values are compared with those obtained by Smith and Riseborough (1996). The values of the evolution of air temperature for this period are supplied by the climatic scénarios CGCM3 SRES A1B, CGCM3 SRES A2 and CGCM3 SRES B1. Secondly, this thesis has as an objective the production of the maps of the thickness of permafrost for 2100 with a spatial resolution of 25 km. More exactly, we determine the evolution of the values of thickness of permafrost for the three climatic scénarios mentioned above. Furthermore, the study proposes: i) a new method for downscaling of climate data by using a Determined Stochastic Model, ii) the integration of soil type, iii) the integration of the soil humidity, iv) the integration of the values of thickness of the snow layer and v) the integration of remote sensing data (SSM/I). As a rule, the results obtained by the TTOP-A model reveal that the mean values of temperature at the surface of the permafrost follow closely the values of air temperature and that they are similar to those found by Smith and Riseborough (1996) and Heginbottom and coll. (1995). Also, the differences of the values of temperature on the surface of permafrost between 2010 and 2100 are similar to the values published by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Concerning the second objective of this thesis, the spatio-temporal dynamics of the permafrost until 2100 demonstrates that, in the study zone, the surface perturbed by global warming will be 37 %, 60 % and 29 % according to the scénarios CGCM3 SRES A1B, CGCM3 SRES A2 and CGCM3 SRES B1 respectively. The permafrost layer inside this zone will disappear by 20 %, 32 % and 18 % according to the scénarios mentioned before. These results lead us to believe that the estimations made by Smith and Riseborough were overvalued in the context of two of three current climates scénarios compared to that of the 1996. Finally, this study demonstrates that the method of downscaling of climate data using the neuronal network within a Determined Stochastic Model gives good results and it represents a reliable option which lends itself to large-scale generalizations. / Les fichiers video (d'animation) sont dans un format Windows Media (.wmv)

Two post processing methods for quantifying the shadow effect of the offshore wind farm Princes Amalia (PA) onto Egmond aan Zee (OWEZ) wind farm are analyzed and benchmarked. The first method is the author’s proposed shadow effect determination method (SEDM), which quantifies an offshore wind farm’s shadow effect based on mesoscale WRF (Weather Research Forecast) idealized modeling and the observed frequency of the analyzed site’s wind conditions. The Fitch turbine parametrization scheme and Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino (MYNN) surface layer and planetary boundary layer (PBL) schemes were used to simulate the wind farm’s interactions, based on site conditions. The proposed physical downscaling method (SEDM) uses filtered simulated atmospheric stability and wind speed conditions, in order to calculate the percent wind speed deficit downstream of PA, with regard, first, to observed wind speed frequency and, secondly, to wind speed and corresponding atmospheric stability regimes. Then a statistical downscaling method, based on the established Analog Ensemble (AnEn) technique, developed by Luca Delle Monache et al. (2011) was employed to verify the results from the first method. This method runs a post processing algorithm using the weighted average of the observations that were verified when the 15 best analogs were valid. Observed wind speed data at 10 m and 50 m height was used as Numerical Weather Prediction (NWP) input data and fit to observed time series data. From this, wind speeds at 116 m were extrapolated, in order to estimate the reconstructed atmospheric stability. The two methods were benchmarked and shadow effects were quantified in the range of 7.53% - 22.92% for the SEDM and within an 80% confidence interval of 0.23% -1.83% for the statistical downscaling method. Given the physical method’s exceedance of this confidence interval, WRF idealized modeling proves itself as a consistent means of quantifying an offshore wind farm’s wake, as demonstrated by comparable studies, however inaccurate when benchmarked to statistical modelling methods that use observed wind speed data to recreate atmospheric conditions. / Wake Research Group

Floods and droughts are frequent in Central America and cause large social, economic and environmental impacts. A crucial step in disaster risk reduction is to have a good understanding of the causing mechanisms of extreme events and their spatio-temporal characteristics. For this, a key aspect is access to a dense network of long and good-quality hydro-meteorological data. Unfortunately, such ideal data are sparse or non-existent in Central America. In addition, the existing methods for hydro-climatic studies need to be revised and/or improved to find the most suitable for the region’s climate, geography and hydro-climatic data situation. This work has the ultimate goal to support the reduction of risks associated with hydro-climatic-induced disasters in Central America. This was sought by developing ways to reduce data-related uncertainties and by improving the available methods to study and understand hydro-climatic variability processes. In terms of data-uncertainty reduction, this thesis includes the development of a high resolution air temperature dataset and a methodology to reduce uncertainties in a hydrological model at ungauged basins. The dataset was able to capture the spatial patterns with a detail not available with existing datasets. The methodology significantly reduced uncertainties in an assumed-to-be ungauged catchment. In terms of methodological improvements, this thesis includes an assessment of the most suitable combination of (available) meteorological datasets and drought indices to characterise droughts in Central America. In addition, a methodology was developed to analyse drought propagation in a tropical catchment, in an automated, objective way. Results from the assessment and the drought propagation analysis contributed with improving the understanding of drought patterns and generating processes in the region. Finally, a methodology was proposed for assessing changes in both hydrological extremes in a consistent way. This contrasts with most commonly used frameworks that study each extreme individually. The method provides important characteristics (frequency, duration and magnitude), information that can be useful for decisions within risk reduction and water management. The results presented in this thesis are a contribution, in terms of hydro-climatic data and assessment methods, for supporting risk reduction of disasters related with hydro-climatic extremes in Central America. / Översvämningar och torka inträffar ofta i Mellanamerika och orsakar stora skador på samhälle, ekonomi och miljö. En kritisk del av riskreduceringen är förståelsen av mekanismerna bakom extremhändelserna, och deras rumsliga och tidskarakteristik. En nyckelfaktor är tillgång till långa tidsserier av rumsligt täckande hydrometeorologiska data av bra kvalitet. I Mellanamerika är sådana ideala data tyvärr sällsynta eller saknas helt. Dessutom behöver befintliga metoder för hydro-klimatisk analys revideras och/eller förbättras för att identifiera de mest lämpade metoderna för regionens klimat, geografi och situationen vad gäller hydrologiska och meteorologiska data. Det övergripande syftet med denna avhandling har varit att stödja arbetet med riskreducering i Mellanamerika vid hydrologiska extremhändelser som sätts igång av extrema väderhändelser. För att bidra till detta utvecklades metoder för att minska datarelaterade osäkerheter och för att förbättra tillgängliga metoder för att studera och förstå de processer som ligger bakom variabiliteten i hydrologi och klimat. Dataosäkerheten minskades genom utveckling av ett nytt dataset för lufttemperatur med hög rumslig upplösning och en metodik för att begränsa osäkerheten i modellberäknad vattenföring i ett område där det saknas observationer. Det nya datasetet kunde fånga rumsliga mönster på en detaljnivå som hittills inte varit möjlig. Metodiken möjliggjorde en klar minskning i osäkerheten hos vattenföringen i ett avrinningsområde som behandlades som om det saknade data. Avhandlingen innehåller också en metodik för att fastlägga den mest lämpade kombinationen av tillgängliga klimatdataset och torkindex för att karakterisera torka i Mellanamerika. Därutöver utvecklades en metod för att studera torkans fortplantning i ett tropiskt avrinningsområde på ett objektivt och automatiserat sätt. Slutligen föreslås en metod för att hantera förändringar av både översvämning och torka på ett konsistent sätt  som förenklar användningen av resultaten  för en beslutsfattare. Dessa metoder bedömdes användbara för att förbättra karakteriseringen och förståelsen av extrema hydrologiska händelser i Mellanamerika. Resultaten i denna avhandling ger bidrag till förståelsen av hydrologiska och klimatextremer genom förbättrade data och analysmetoder som i förlängningen kommer att stödja riskreduceringsarbetet i Mellanamerika. / Las sequías e inundaciones son frecuentes en Centroamérica y causan grandes problemas sociales, económicos y ambientales. Un aspecto crucial en la reducción del riesgo consiste en entender los mecanismos que causan dichos eventos, y sus características espacio-temporales. Para lograr esto es necesario tener acceso a una red de datos hidro-meterológicos densa, con series largas, y de buena calidad. Desafortunadamente, este no es el caso en Centroamérica. Además, los métodos para hacer estudios hidro-climáticos requieren ser evaluados y/o mejorados para asegurar su aplicabilidad en la región (su clima, su geografía y los datos disponibles). Este trabajo tiene como meta apoyar la reducción del riesgo de desastres asociados a eventos hidro-meteorológicos extremos en Centroamérica. Esto se consigue a partir de la reducción de incertidumbres asociadas a los datos, y de la mejora de métodos para el estudio de la variabilidad hidro-climática. Para reducir la incertidumbre de los datos, este trabajo incluye el desarrollo de una base de datos de temperatura de alta resolución y el desarrollo de una metodología para reducir las incertidumbres en datos simulados de caudal. Con la nueva base de datos se logra reconocer patrones espaciales a un nivel de detalle no antes captado por otras bases de datos. Por otro lado, la metodología redujo significativamente las incertidumbres de los datos simulados de caudal. En cuanto a métodos, esta tesis incluye una evaluación para encontrar la mejor combinación de índices de sequía y base de datos para la caracterización de sequías en la región. Además, se desarrolló una metodología para analizar la propagación de la sequía en una cuenca tropical, de una manera objetiva y automatizada. Los resultados de estos dos pasos ayudaron a mejorar la comprensión de los patrones y los mecanismos de generación de las sequías. Finalmente, se incluyó un método para evaluar los cambios en los patrones de sequías e inundaciones de una manera consistente, y no de manera individual como usualmente se ha hecho. Así fue posible obtener la frecuencia, duración y magnitud en ambos extremos hidrológicos. Esta información podría constituir una herramienta  útil para el manejo del riesgo y del recurso hídrico.