Résumé 190 :
Simulation conditionnelle de processus max-stables pour le downscaling des extrêmes
Bechler, Aurélien ; Bel, Liliane ; Vrac, Mathieu
INRA/LSCE
Depuis peu, les modèles régionaux de climat permettent de fournir des scénarios futurs de précipitation à une échelle de plus en plus précise. Néanmoins, cette résolution n'est pas encore suffisante pour décrire précisément ce qu'il se passe à une échelle ponctuelle. Des méthodes de descente d'échelle, ou downscaling (Maraun et al., 2010), ont été développées et permettent de faire le lien entre les deux niveaux de résolution. Un problème apparaît lorsque l'on s'intéresse au comportement extrême de ces phénomènes qui est mal décrit par ces modèles. Pour le résoudre, nous proposons une méthodologie en deux étapes. La première consiste à constuire une fonction de transfert entre la variable grande échelle et la variable petite échelle en certains points de la carte. Puis, une fois cette correction de biais effectuée, l'algorithme de simulation conditionnelle de processus max-stables proposée par Dombry et al. (2013) et adapté pour le processus t extremal (Bechler et al., 2014) permet d'obtenir les distributions des précipitations extrêmes en tout point de la carte. Cette méthode a été appliquée pour simuler des données de précipitations extrêmes à partir de scénarios grande échelle dans le sud de la France, région dans laquelle leurs conséquences (entre autres les inondations) peuvent être désastreuses.