A general regional frequency analysis framework for quantifying local-scale climate effects: A case study of ENSO effects on Southeast Queensland rainfall

Analyse régionale des pluies extrêmes en Australie, Queensland : effet de l'oscillation australe ENSO

Sun, X. ; Thyer, M. ; Renard, B. ; Lang, M.

Type de document
Article de revue scientifique à comité de lecture
Langue
Anglais
Affiliation de l'auteur
IRSTEA LYON UR HHLY FRA ; UNIVERSITY OF ADELAIDE AUS ; IRSTEA LYON UR HHLY FRA ; IRSTEA LYON UR HHLY FRA
Année
2014
Résumé / Abstract
Cet article s’intéresse à la quantification de l’effet de l’oscillation climatique australe ENSO sur la distribution des pluies extrêmes en Australie, Queensland. Un cadre probabiliste régional est utilisé, avec une paramétrisation de la distribution des pluies à l’aide de l’indice ENSO. La dépendance spatiale entre sites est modélisée par une copule, et une inférence bayésienne permet d’accéder directement aux incertitudes d’estimation des différents paramètres du modèle. Deux cas d’étude sont présentés, le premier sur le cumul des pluies sur les 3 mois de l’été, le second sur la valeur maximale journalière des pluies d’été. Un modèle asymétrique permet de montrer que la phase El Niño n’a que peu d’influence, alors la phase La Niña est propice à une augmentation des pluies, de l’ordre de +20 à + 50% pour la pluie centennale journalière en comparaison avec un calcul probabiliste en mode stationnaire. Le cadre régional d’analyse probabiliste a l’avantage d’exploiter une information plus conséquente qu’avec une analyse locale, avec un meilleur pouvoir de détection du lien de causalité entre pluie extrême et oscillation climatique.
There is increasing evidence that the distribution of hydrometeorological variables such as average or extreme rainfall/runoff is modulated by modes of climate variability in many regions of the world. This paper presents a general spatio-temporal regional frequency analysis framework that allows quantifying the effect of climate variability on the distribution of at-site hydrometeorological variables. Climate effects are described through the parameters of a pre-specified distribution, by using regression models linking parameter values with time-varying covariates, such as climate indices. For the regional model copulas are used to incorporate spatial dependency. A Bayesian framework is used for inference and prediction, which enables quantification of parameter and predictive uncertainties. A regional approach enables better identification of climate effects which can be subject to high uncertainty using only at-site (local) analysis. Lastly, model comparison tools enable considering competing statistical hypotheses on the nature of climate effects and selecting the most relevant one. This modelling framework is applied to two case studies assessing the effect of El Niño Southern Oscillation (ENSO) on summer rainfall in Southeast Queensland. The first case study focuses on summer rainfall totals while the second analysis focuses on extremes using summer daily rainfall maxima. The Southern Oscillation Index (SOI), a measure of ENSO, is considered as a time-varying covariate. In order to account for different effects during La Niña and El Niño episodes, an asymmetric piecewise-linear regression is used to analyse the rainfall data using both local and regional models. During La Niña episodes, SOI has a significant effect on both summer rainfall totals and maxima. Conversely, during El Niño episodes, the SOI has little effect on rainfall. It is found that, during a strong La Niña, the most likely 1 in 100 year summer maximum daily rainfall for different sites estimated with the local asymmetric model can be 5% to 33% higher than the estimates from a local symmetric linear model and 20% to 50% higher than the estimates from a stationary model, albeit with significant uncertainty. Results from regional and local models are also compared: the former shows a great advantage in terms of uncertainty reduction and allows a better quantification of the ENSO effect on summer rainfall totals and maxima.
Source
Journal of Hydrology, vol. 512, p. 53 - 68

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