Répartition de l'incertitude dans la prévision probabiliste de la crue printanière et implications pour la gestion de la ressource.

点击翻译按钮获取中文摘要

La littérature spécifique au Canada demeure encore relativement limitée en ce qui a trait à la modélisation de la neige. La prévision de la crue printanière en contexte de climat changeant est caractérisée par une très grande incertitude, tant sur le volume de crue que sur les paramètres temporels, mais l'ampleur de cette incertitude et les avenues possibles pour la maîtriser restent à explorer. L'objectif ultime du programme de recherche proposé est donc de quantifier séparément les diverses sources d'incertitudes liées à la prévision de la crue printanière. Plus spécifiquement, la recherche s'oriente suivant trois sous-objectifs: (a) Évaluer l'incertitude associée à la variabilité naturelle du climat pour la prévision de la crue printanière. (b) Quantifier l'incertitude attribuable à la méthode d'observation des paramètres de la couverture nivale et (c) Déterminer la part d'incertitude attribuable au module de neige, au moyen de prévisions hydrologiques d'ensemble multimodule de neige. Les bassins versants expérimentaux retenus sont ceux des rivières Gatineau et Du Nord au Québec, ainsi que celui de la rivière Nechako en Colombie-Britanique. Des modèles hydrologiques physique (HYDROTEL) et conceptuel (CEQEAU), produiront des prévisions de crue printanière multimodule de neige. Pour ce faire, chaque modèle hydrologique sera successivement couplé à une variété de modules de neige. Ceci constitue une première originalité du programme de recherche proposé. Les observations de la couverture nivale fournies aux modèles proviendront d'instruments divers (précipitomètres, relevés manuels, images satellitaires, coussins à neige) afin de couvrir l'incertitude liée aux observations. L'aspect le plus novateur du programme proposé repose sur son approche probabiliste, qui permettra de quantifier et de comparer l'importance des sources d'incertitude. Ces recherches permettront d'améliorer la fiabilité des prévisions hydrologiques et entraîneront une gestion des ressources hydriques plus efficace, tant pour la production d'énergie que pour la prévention des inondations et la protection du public. Les risques encourus par les municipalités, les producteurs d'hydroélectricité et pour les industries dépendantes de cette production s'en trouveront diminués.