Variabilité des extrêmes hydrologiques dans un climat changeant : réconcilier théorie et données paléohydrologiques

par Caroline Legrand

Projet de thèse en Océan, Atmosphère, Hydrologie

Sous la direction de Benoit Hingray.

Thèses en préparation à l'Université Grenoble Alpes , dans le cadre de École doctorale Sciences de la Terre de l'Environnement et des Planètes , en partenariat avec Institut des Géosciences de l'Environnement (laboratoire) depuis le 01-10-2019 .


  • Résumé

    Les sociétés sont de plus en plus menacées par les crues, qui font partie des catastrophes naturelles les plus destructrices. Bien que le changement climatique puisse exacerber le risque d'inondation, les incertitudes sur de tels changements demeurent fortes. De plus, les données sur les crues passées semblent contredire l'augmentation théorique/attendue de la fréquence et de l'ampleur des événements avec la température. Le projet de thèse vise à évaluer la capacité des modèles de circulation globales à simuler une hydroclimatologie régionale réaliste et à mieux comprendre les facteurs climatiques de la variabilité des inondations à des échelles de temps multi-décennales à centenaires. Ceci est envisagé à travers une comparaison modèles-données à l'échelle du dernier millénaire, une période suffisamment longue pour étudier les changements notables dans la fréquence des événements extrêmes en réponse à la fois aux forçages climatiques externes et à la variabilité interne. La zone d'étude retenue est les Alpes, où l'exposition des biens et des personnes aux risques hydrologiques augmente constamment avec la croissance démographique et l'attractivité touristique. C'est également une région où la fréquence des extrêmes hydrologiques du dernier millénaire a été particulièrement bien documentée grâce au travail d'équipes françaises, suisses et allemandes réunies dans le cadre du groupe de travail international PAGES Floods. Enfin, ce travail bénéficiera également des archives des exercices de simulation paléoclimatique PMIP3/PMIP4. Le projet est divisé en deux parties. La première partie vise à combiner et à évaluer un ensemble de données reconstituées de crues passées et la deuxième partie à générer des simulations de chroniques de crues grâce à une chaîne de modèles et à effectuer une comparaison de modèle-données à partir des jeux de données reconstituées et simulées.

  • Titre traduit

    Variability of flood hazard in a changing climate: Reconciling theory and paleo-data


  • Résumé

    Societies are increasingly threatened by floods, which are among the most destructive natural disasters. While climate change may exacerbate the risk of flooding, uncertainties about such changes are still strong. In addition, past flood data appear to contradict the theoretical/expected increase in the frequency and magnitude of events with temperature. The FloodVar-CC project aims to assess the ability of global circulation models to simulate realistic regional hydroclimatology and to better understand climate drivers of the flood variability at multi-decadal to centennial time scales. This is envisioned through a data-model comparison at the scale of the last millennium, a period long enough to study the noticeable changes in the frequency of extreme events in response to both external climate forcing and internal variability. The selected study area is the Alps, where the exposure of goods and people to hydrological risks is constantly increasing with population growth and tourist attractiveness. It is also a region where the frequency of the hydrological extremes of the last millennium has been particularly well documented thanks to the hard work of French, Swiss and German teams gathered within the framework of the international working group PAGES Floods. Finally, this work will also benefit from the archives of paleoclimate PMIP3/PMIP4 simulation exercises. The project is divided in two parts. Basically, WP1 aims to combine and evaluate a set of reconstructed paleoflood data and WP2 to generate flood simulations through a model chain and to perform a data-model comparison from the paleoflood dataset and the produced paleoflood simulations.