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Ce travail de recherche a pour objectif d’évaluer le risque d’inondation printanier à Rigaud (Québec, Canada), en faisant une analyse de cas de l’inondation historique du printemps 2017. Dans la première partie de ce mémoire, une analyse des conditions météorologiques printanières dans le bassin versant de la rivière des Outaouais (BVRO) est d’abord réalisée à partir des données météorologiques sous forme de grille (DAYMET) à 1 km de résolution (1980 à 2017), mais également à partir des données météorologiques de stations d’Environnement et Changement climatique Canada (1963 à 2017). La sévérité des aléas d’inondation à Rigaud (1963 à 2019) est ensuite évaluée en termes d’ampleur de l’aléa hydrologique et des dommages potentiels associés. Dans la seconde partie de ce mémoire,l’exposition au risque d’inondation à Rigaud ainsi que les conditions socio-environnementales contribuant à exacerber le risque d’inondation à l’exutoire du bassin sont caractérisées. Une analyse multicritère qui tient compte de la pente, de la capacité de drainage des sols et de l’utilisation du sol en plus des caractéristiques de l’aléa météorologique dans le BVRO permet d’estimer la contribution des sous-bassins versants (SBV) à l’inondation printanière de 2017 à Rigaud. Au printemps 2017, le dégel brusque du début avril ainsi que le caractère exceptionnellement intense et régulier des événements de précipitation liquide aux mois d’avril et mai, généralisés sur l’ensemble du BVRO, ont contribué en partie à la sévérité de l’inondation. Ces facteurs météorologiques ont eu des conséquences importantes sur l’occurrence et l’intensité de l’inondation durant ces mois, d’autant plus que les conditions les plus extrêmes se sont produites dans les SBV les plus près de l’exutoire et les plus vulnérables, compte tenu de leurs fortes pentes et des modifications importantes au territoire engendrées par les activités humaines entre 1990 et 2010. L’indice de sévérité révèle que les inondations de 2017 et de 2019 se distinguent des autres inondations majeures en raison de l’intensité des débits journaliers enregistrés à l’exutoire du BVRO sur une durée de plus de 40 jours, alors que les dernières inondations historiques de 1974 et 1976 ont plutôt enregistré des niveaux d’eau records à l’exutoire du bassin. À Rigaud, l’exposition au risque d’inondation s’est également accrue entre 1970 et 2017, en raison du développement de l’aménagement périurbain (infrastructure et construction résidentielle) au cours de ces années, résultant en un potentiel de dommages beaucoup plus important lors des événements récents de 2017 et 2019. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : inondation, risque d’inondation, aléa, facteurs de risque, conditions socioenvironnementales, conditions hydrométéorologiques, exposition, bassin versant de la rivière des Outaouais, Rigaud
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This study examined the impact of model biases on climate change signals for daily precipitation and for minimum and maximum temperatures. Through the use of multiple climate scenarios from 12 regional climate model simulations, the ensemble mean, and three synthetic simulations generated by a weighting procedure, we investigated intermodel seasonal climate change signals between current and future periods, for both median and extreme precipitation/temperature values. A significant dependence of seasonal climate change signals on the model biases over southern Québec in Canada was detected for temperatures, but not for precipitation. This suggests that the regional temperature change signal is affected by local processes. Seasonally, model bias affects future mean and extreme values in winter and summer. In addition, potentially large increases in future extremes of temperature and precipitation values were projected. For three synthetic scenarios, systematically less bias and a narrow range of mean change for all variables were projected compared to those of climate model simulations. In addition, synthetic scenarios were found to better capture the spatial variability of extreme cold temperatures than the ensemble mean scenario. These results indicate that the synthetic scenarios have greater potential to reduce the uncertainty of future climate projections and capture the spatial variability of extreme climate events.
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Floods have potentially devastating consequences on populations, industries and environmental systems. They often result from a combination of effects from meteorological, physiographic and anthropogenic natures. The analysis of flood hazards under a multivariate perspective is primordial to evaluate several of the combined factors. This study analyzes spring flood-causing mechanisms in terms of the occurrence, frequency, duration and intensity of precipitation as well as temperature events and their combinations previous to and during floods using frequency analysis as well as a proposed multivariate copula approach along with hydrometeorological indices. This research was initiated over the Richelieu River watershed (Quebec, Canada), with a particular emphasis on the 2011 spring flood, constituting one of the most damaging events over the last century for this region. Although some work has already been conducted to determine certain causes of this record flood, the use of multivariate statistical analysis of hydrologic and meteorological events has not yet been explored. This study proposes a multivariate flood risk model based on fully nested Archimedean Frank and Clayton copulas in a hydrometeorological context. Several combinations of the 2011 Richelieu River flood-causing meteorological factors are determined by estimating joint and conditional return periods with the application of the proposed model in a trivariate case. The effects of the frequency of daily frost/thaw episodes in winter, the cumulative total precipitation fallen between the months of November and March and the 90th percentile of rainfall in spring on peak flow and flood duration are quantified, as these combined factors represent relevant drivers of this 2011 Richelieu River record flood. Multiple plausible and physically founded flood-causing scenarios are also analyzed to quantify various risks of inundation.