Données et scénarios climatiques : Synthèse des observations et des résultats récents de modélisation, chapitre 3.4.2


3.4.2 Résultats statistiquement réduits à l’échelle des modèles CMIP5

La réduction d’échelle statistique utilise les relations empiriques entre les grandes et petites échelles et permet d’estimer diverses quantités pertinentes relativement au climat. Une hypothèse sous-jacente importante consiste à penser que les relations empiriques ne sont pas modifiées par un changement climatique. Bien que cette hypothèse puisse être limitative, cela est quelque peu compensé par le fait que ces approches réduisent l’effet des biais systématiques pouvant être observés dans les modèles mondiaux et régionaux du climat. La réduction des biais systématiques est essentielle aux fins de projection de certains indicateurs de cas extrêmes qui sont basés sur le franchissement des seuils (p. ex. degrés-jours de chauffage ou de climatisation). Environnement Canada a travaillé avec le Pacific Climate Impacts Consortium (PCIC) en vue d’établir des scénarios climatiques statistiquement réduits à l’échelle et fondés sur des projections climatiques régionales (NARCCAP et CORDEXFootnote4) et des projections climatiques mondiales des modèles CMIP5. Les projections pour le Canada sont disponibles par l’intermédiaire du portail de données du PCIC. La figure 14 présente l’utilité potentielle des réductions à l’échelle statistiques aux fins de projection des événements extrêmes. Les changements projetés en degrés-jours de chauffage et en degrés-jours de climatisation au Canada sont présentés pour trois périodes à venir (voir la légende de la figure pour plus de détails).

Figure 14

Figure 14 : Illustration de l’utilité potentielle des projections des événements extrêmes statistiques réduites à l’échelle. Les changements projetés concernant les degrés-jours de climatisation (panneaux à gauche) et de chauffage (panneaux à droite) sont présentés pour les périodes de 2016 à 2035 (en haut), de 2046 à 2065 (centre) et de 2081 à 2100 (en bas). Les changements sont projetés par rapport à la moyenne de 1986 à 2005 estimée à partir de l’ensemble multimodèle présenté dans le tableau 7 et réduite à l’échelle à l’aide de la méthode BCCAQ.

Description de la Figure 14

Cette figure est constituée de six cartes. Les trois cartes de gauche présentent les degrés-jours de chauffage (DJC) et les trois cartes de droite les degrés-jours de réfrigération (DJR); chaque ligne présente les différentes périodes (2016-2035, 2046-2065 et 2081-2100). La carte des DJC pour la période 2016-2035 commence avec le sud ayant de -250 à -500 DJC et le nord ayant de -500 à -1000 DJC. D’ici 2086 à 2100, le sud se situe quelque part entre -500 et -1250 DJC, et le nord entre -1250 et -1500 DJC. La carte des DJR pour la période 2016-2035 commence avec le Sud des Prairies et le Sud de l’Ontario ayant environ de 50 à 100 DJR. D’ici 2086 à 2100, le Sud des Prairies et le Sud de l’Ontario connaissent une augmentation pour atteindre entre 200 et 300 DJR, et la zone montrant au moins certains DJR couvre la majeure partie des provinces.

Tableau 7 : Renseignements sur les modèles CMIP5 dont les résultats ont été utilisés pour produire la figure 14.

RCP2.6
Nom du modèle Lieu d’origine Établissement
ACCESS1.0 Australie Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation et Bureau of Meteorology
CanESM2 Canada Centre canadien de la modélisation et de l’analyse climatique, Division de la recherche climatique, Environnement Canada
CCSM4 États-Unis National Center for Atmospheric Research
CNRM-CM5 France Centre National de Recherches Météorologiques et Centre Européen de Recherche et de Formation Avancée en Calcul Scientifique
CSIRO-Mk3.6.0 Australie Queensland Climate Change Centre of Excellence et Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation
GFDL-ESM2G États-Unis Geophysical Fluid Dynamics Laboratory du NOAA
HadGEM2-CC Royaume-Uni Met Office Hadley Centre du Royaume-Uni (réalisations supplémentaires apportées par l’Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Brésil)
HadGEM2-ES Royaume-Uni Met Office Hadley Centre du Royaume-Uni (réalisations supplémentaires apportées par l’Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Brésil)
INM-CM4 Russie Institute for Numerical Mathematics
MIROC5 Japon Université de Tokyo, National Institute for Environmental Studies et l’agence japonaise pour la science et la technologie Mer-Terre
MPI-ESM-LR Allemagne Max Planck Institute for Meteorology
MRI-CGCM3 Japon Meteorological Research Institute
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