Voici la liste de toutes les variables disponibles sur DonneesClimatiques.ca. Utilisez le filtre pour limiter votre recherche à un type spécifique de variable.
Les événements de précipitations extrêmes peuvent générer de grandes quantités de pluie sur de courtes périodes. Ces pluies et les inondations qui en découlent peuvent submerger les égouts pluviaux, inonder les sous-sols, emporter les ponts et les routes et causer des glissements de terrain. Pour réduire le risque de ces répercussions, les ingénieurs, les hydrologues, les planificateurs et les autres décideurs comptent sur des données précises sur les événements pluvieux extrêmes. Les courbes IDF constituent une source importante de ces données.
Trois principaux éléments sont indiqués dans les courbes IDF :
Durée : La période de temps d’intérêt. Les courbes IDF comprennent généralement des durées de précipitations extrêmes allant de 5 minutes à 24 heures.
Intensité : L’intensité moyenne des pluies sur la période spécifique d’intérêt, en unités telles que mm/h.
Fréquence : Pour prévoir des événements extrêmes d’une durée et d’une intensité données, il est important de savoir à quelle fréquence ces événements se produisent.
Cette fréquence est souvent décrite comme une période de retour, qui est définie comme la fréquence moyenne à laquelle l’événement devrait se produire. La fréquence peut également être envisagée en termes de probabilité. Par exemple, un événement dont la période de retour est de 1 an sur 20 se produira en moyenne une fois tous les 20 ans, et a donc 1 chance sur 20, ou 5 % de probabilité, de se produire chaque année.
Pour utiliser les courbes IDF, les utilisateurs peuvent choisir la durée des précipitations (axe horizontal) et la période de retour visée (différentes lignes) pour leur application, afin de déterminer la bonne intensité des précipitations (axe vertical).
Pour permettre aux utilisateurs de comprendre les cas où les données sont les plus fiables, certaines courbes IDF comportent des renseignements supplémentaires appelés « intervalles de confiance », qui décrivent l’incertitude des valeurs IDF pouvant résulter du hasard statistique. En d’autres termes, les utilisateurs peuvent être sûrs que les valeurs d’intensité des précipitations pour une durée et une période de retour données sont susceptibles de se situer dans l’intervalle de confiance qui délimite la ligne centrale de la courbe IDF.
Prenons l’exemple d’une valeur centrale d’une intensité de pluie de 10 mm/h qui est délimitée par un intervalle de confiance de 95 % entre 5 mm/h et 15 mm/h. Cela signifie que dans 95 % des cas (19 fois sur 20), la valeur « réelle » de l’intensité des précipitations pour cette durée/période de retour se situera entre 5 et 15 mm et, à l’inverse, qu’il n’y a que 5 % de probabilité que la valeur se situe en dehors de cette fourchette en raison de tempêtes ou de conditions météorologiques particulièrement anormales.
Il importe de souligner que cette mesure n’est que statistique et ne tient pas compte des facteurs susceptibles d’affecter les valeurs IDF, tels que les erreurs décennales des instruments, les changements d’emplacement des stations, la variabilité du climat ou les changements climatiques à long terme. D’autres mesures sont prises pour aborder chacune de ces sources potentielles d’incertitude, comme l’ajustement et l’homogénéisation des stations, l’utilisation de longues périodes pour dériver les courbes IDF, et le calcul de projections des courbes IDF.
Les courbes IDF d’ECCC représentent les intervalles de confiance d’une façon très spécifique. Les lignes pleines/les points en X indiquent que l’intervalle de confiance de 95% pour la courbe/le point en question est étroit – moins de 25% de la valeur centrale de l’intensité des précipitations (en d’autres termes, l’incertitude de la valeur est relativement faible).
Inversement, les lignes pointillées/les x encerclées indiquent les courbes/points pour lesquels l’intervalle de confiance à 95 % est large – plus de 25 % de la valeur réelle de l’intensité des précipitations. Dans cette situation (qui se produit plus souvent pour des durées plus courtes et des périodes de retour plus longues), la valeur centrale de l’intensité des précipitations doit être traitée avec relativement plus de prudence.
Les courbes IDF sont produites à partir de données pluviométriques recueillies par le Service météorologique du Canada (ECCC). D’abord, les données de précipitations de pluies sont obtenues à partir d’une station météorologique qui fait partie du réseau national exploité par ECCC et hébergées dans les Archives climatiques nationales.
Pour enregistrer les données relatives aux précipitations, une station météorologique doit être munie d’un pluviomètre à auget basculant qui peut enregistrer les quantités de pluie sur des périodes aussi courtes que 5 minutes. Ces données sont ensuite soigneusement examinées pour garantir, par exemple, qu’elles ne sont pas perturbées par une défaillance des équipements, et que les données sont cohérentes avec les enregistrements d’épisodes pluvieux extrêmes enregistrés par d’autres stations, radars et satellites.
Après le premier contrôle de la qualité, l’étape suivante consiste à trouver les quantités maximales de pluie pour chaque durée et pour chaque année. Ces valeurs sont appelées « série des maximums annuels » (SMA) de précipitations. Les courbes IDF fournies par ECCC ne sont produites que pour les stations qui, une fois les examens et le contrôle de la qualité des données effectués, ont une SMA de précipitations qui comporte des valeurs maximales annuelles pour 10 années ou plus (pour en apprendre davantage sur ce processus, cliquez ici).
Afin de calculer les valeurs extrêmes pour des périodes de retour précises, la SMA est ajustée à la distribution de valeur extrême de Gumbel en utilisant la méthode des moments. Il s’agit simplement d’une méthode statistique permettant d’estimer les valeurs des périodes de retour extrêmes à partir de données d’observation limitées.
Les estimations de la période de retour correspondent aux probabilités d’événements pluvieux à un emplacement unique : la station météorologique où les mesures de pluie ont été effectuées. Elles ne tiennent pas compte des quantités ou de l’intensité des pluies dans des régions plus vastes.
Puisque les courbes IDF sont fondées sur l’analyse de données historiques sur l’intensité de la pluie, elles n’intègrent pas explicitement les tendances futures projetées en raison d’un climat en évolution. De même, en raison des changements climatiques, les courbes IDF fondées sur des données historiques très anciennes peuvent ne pas être valables pour la période actuelle. Enfin, le terme « période de retour » ne signifie pas que ces événements extrêmes se reproduisent selon un cycle régulier et constant.
Par exemple, l’expression « épisode pluvieux survenant une fois tous les 25 ans » ne signifie pas qu’une pluie de cette ampleur se produit régulièrement tous les 25 ans. Cette expression signifie plutôt qu’un épisode pluvieux de cette ampleur présente une chance sur 25 (4 %) de se produire au cours d’une année donnée. En effet, il est possible qu’un événement qui devrait survenir une fois tous les 25 ans survienne pendant plusieurs années consécutives ou qu’il ne survienne pas du tout pendant 30 ans.
Maintenant que vous avez terminé la lecture de « Courbes IDF 101 », vous souhaiterez peut‑être consulter les « Pratiques exemplaires d’utilisation des courbes IDF ».
Pour en savoir plus sur les répercussions des changements climatiques au Canada, consultez le Rapport sur le climat changeant du Canada.
Si vous avez des questions sur l’utilisation de l’information et des données climatiques, veuillez communiquer avec le Centre d’aide des services climatiques.
L’avenir est incertain, et nous ne savons pas exactement à quoi il ressemblera. Les causes principales de ces incertitudes sont: le développement socio-économique et l’évolution des émissions de gaz à effet de serre dans le futur, la variabilité naturelle du climat telle que simulée par les modèles climatiques (appelée variabilité interne) et les modèles eux-mêmes.
Les scénarios d’émissions nous permettent d’envisager différentes questions pour nous aider à planifier l’avenir: « et qu’est-ce qui se passerait si…? »
Les changements climatiques résultent des perturbations causées par l’activité humaine mais nous ne savons pas exactement comment les êtres humains se comporteront et comment les émissions de gaz à effet de serre évolueront dans le futur.
Les scénarios d’émissions nous aident à comprendre un éventail de futurs potentiels, en fonction entre autres des différentes quantités d’émissions de gaz à effet de serre.
Les scénarios d’émissions actuellement utilisés sont appelés profils représentatifs d’évolution de concentration, ou RCP (Representative Concentration Pathways en anglais).
Ils apparaissent sous forme bandes colorées dans le graphique.
Ces profils futurs nous présentent les différentes possibilités résultants de combinaisons des différentes évolutions des facteurs suivants:
Croissance de la population
Activité économique
Intensité énergétique
Développement socioéconomique
Changements d’utilisation des terres
Politique climatique
Les différentes combinaisons de ces hypothèses conduisent à différents niveaux d’émissions de gaz à effet de serre. Ces scénarios d’émissions sont ensuite utilisés dans les modèles climatiques pour simuler la réponse du climat.
Regardons de plus près ces trois scénarios RCP sur DonnéesClimatiques.ca
RCP 8.5 : le scénario d’émissions élevées
RCP 4.5 : le scénario d’émissions modérées
RCP 2.6 : le scénario d’émissions faibles
Les trois RCP indiquent l’augmentation du forçage radiatif en 2100 par rapport à 1850 résultant, entre autres, des émissions de gaz à effet de serre et d’aérosols dans l’atmosphère en fonction des différentes combinaisons d’hypothèses qui composent les scénarios.
RCP 2.6, le scénario d’émissions faibles, nous présente un futur où nous limitons les changements climatiques d’origine humaine. Le maximum des émissions de carbone est atteint rapidement, suivi d’une réduction qui mène vers une valeur presque nulle bien avant la fin du siècle.
Il signifierait une augmentation de la température moyenne mondiale de 1°C d’ici la fin du siècle, tandis que cette augmentation de la température moyenne atteindrait 1.8°C sur le territoire canadien.* Ce scénario est généralement compatible avec l’objectif de température mondial défini dans l’Accord de Paris.
*comparé à une période de référence initiale de 1986-2005.
RCP 4.5, un scénario d’émissions modérées, nous présente un futur où nous incluons des mesures pour limiter les changements climatiques d’origine humaine.
Ce scénario exige que les émissions mondiales de carbone soient stabilisées d’ici la fin du siècle.
Au Canada, suivre le RCP 4.5 signifierait une augmentation de la température moyenne de 3,2°C d’ici la fin du siècle. *
* comparé à une période de référence initiale de 1986-2005.
RCP 8.5, le scénario d’émissions élevées, nous présente un futur où peu de restrictions aux émissions ont été mises en place. Les émissions continuent d’augmenter rapidement au cours de ce siècle, et se stabilisent seulement après 2250.
Au Canada, suivre le RCP 8.5 signifierait une augmentation de la température moyenne de 6,3°C d’ici la fin du siècle.*
* comparé à une période de référence initiale de 1986-2005.
Les renseignements climatiques du passé ne sont pas suffisants pour nous permettre de prendre des décisions pour notre futur.
Comme vous pouvez le voir dans la plupart des graphiques sur DonneesClimatiques.ca, l’avenir ne ressemblera pas au passé (représenté par grise).
Il n’existe pas d’approche universelle pour choisir le profil à adopter- ça dépend d’un grand nombre de facteurs spécifiques au type de projet, à l’horizon temporel, etc.
Si on compare les RCP au cours des 30 prochaines années, on observe peu de différence entre les différents RCP.
Toutefois, si on compare les résultats sur une période plus longue, la voie que nous emprunterons devient beaucoup moins certaine; et elle dépendra des décisions que le Canada et d’autres pays prendront pour réduire les émissions et adopter des technologies propres.
Puisque nous ne savons pas précisément ce qui se passera dans l’avenir, il est important de prendre en considération l’éventail des climats futurs possibles en utilisant plus d’un scénario d’émissions dans notre planification pour faire face aux répercussions des changements climatiques.
Pour en savoir plus sur les répercussions des changements climatiques au Canada, consultez le Rapport sur le climat changeant du Canada.
Si vous avez des questions sur l’utilisation de l’information et des données climatiques, veuillez communiquer avec le Centre d’aide des services climatiques.
L’avenir est incertain, et nous ne savons pas exactement à quoi il ressemblera. Comme nous l’avons expliqué dans notre article sur l’incertitude des modèles, les causes principales de ces incertitudes sont: le développement socio-économique et l’évolution des émissions de gaz à effet de serre dans le futur, la variabilité naturelle du climat telle que simulée par les modèles climatiques (appelée variabilité interne) et les modèles eux-mêmes.
Les modèles climatiques sont des représentations mathématiques du système climatique réel. Même si tous les modèles climatiques suivent les mêmes principes physiques du système climatique, chaque modèle utilise des méthodes légèrement différentes, ce qui entraîne des différences entre les modèles et les données simulées qu’ils produisent.
Chaque modèle possède des forces et des faiblesses différentes. Ces différences peuvent découler des formulations utilisées, notamment dans les paramétrages (représentation des processus sous-maille, les nuages par exemple), ou encore de l’échelle spatiale, qui modifie la façon dont ils représentent la topographie entre autre.
Le graphique a été produit à partir d’un ensemble de 24 modèles climatiques développés par des groupes de recherche à travers le monde, puis exécuté pour trois scénarios différents représentés par les zones ombragées (bleu: RCP 2.6; vert: RCP 4.5; rouge: RCP 8.5).
Pour mieux comprendre, reconstruisons le graphique à partir du début, en nous concentrant d’abord sur le scénario d’émissions élevées, également appelé RCP 8.5.
Chaque scénario est composé de plusieurs modèles. Voici la température provenant d’une simulation d’un modèle climatique qui prévoit un réchauffement d’environ 10°C d’ici 2100 selon un scénario d’émissions élevées.
Cette seconde simulation d’un autre modèle climatique prévoit un réchauffement d’environ 4.5°C d’ici 2100 toujours selon un scénario d’émissions élevées.
Les deux exemples des diapositives précédentes présentent le haut et la base de la plage de résultats des modèles. Tous les résultats de l’ensemble des simulations des différents modèles se situent quelque part entre les deux.
Malheureusement, aucun modèle n’est meilleur que les autres. Chaque modèle est une représentation mathématique unique et sophistiquée du système climatique. Voilà pourquoi nous utilisons un ensemble de modèles sur le site DonneesClimatiques.ca.
L’utilisation des centiles nous permet de voir où se situe la majorité des résultats des modèles et d’ignorer les valeurs aberrantes. Les résultats des modèles sont également appelés des sorties ou des simulations, car ils simulent le climat.
Pour bien comprendre, examinons de plus près une année en particulier.
Nous pouvons déterminer la valeur du 10e centile pour une année particulière. Autrement dit, 10% des simulations de modèles sont inférieures ou égales à cette valeur.
Nous pouvons aussi déterminer la valeur du 90e centile pour la même année. Autrement dit, 90% des simulations de modèles sont inférieures ou égales à cette valeur.
La plupart des simulations de modèles se situent entre le 10e et le 90e centile. Puis, nous pouvons calculer le 50e centile, ou la médiane, où la moitié des résultats des modèles se situent en dessous de cette valeur, l’autre moitié au-dessus.
Ces centiles peuvent ensuite être déterminés pour chaque année.
Maintenant, faisons un zoom arrière. Nous pouvons voir tous les modèles (lignes noires), la plage des modèles qui sont entre les 10e et 90e centiles (la gamme en rouge clair), et la médiane de l’ensemble (ligne rouge).
Pour faciliter la visualisation, supprimons les modèles individuels.
Pour simplifier, nous pouvons cacher tous les modèles individuels et simplement afficher la plage de simulations des 10e et 90e centiles ainsi que la médiane de l’ensemble.
La même méthode est appliquée aux deux autres scénarios d’émissions sur le site DonneesClimatiques.ca, (vert pour RCP 4.5 et bleu pour RCP 2.6), comme vous le verrez en explorant les données et les indices disponibles sur DonneesClimatiques.ca.
Au moment de tenir compte des projections climatiques dans la prise de décision, il est important d’utiliser un ensemble de simulations produites par différents modèles climatiques afin d’être prêt à répondre à l’éventail des différents climats futurs possibles.
Pour en savoir plus, regardez nos vidéos sur l’intégration de l’information climatique dans la prise de décision.
Pour en savoir plus sur les répercussions des changements climatiques au Canada, consultez le Rapport sur le climat changeant du Canada.
Si vous avez des questions sur l’utilisation de l’information et des données climatiques, veuillez communiquer avec le Centre d’aide des services climatiques.
Quand il faut prendre des décisions en considérant les changements climatiques ou pour déterminer les changements du climat à un endroit donné, il est conseillé d’utiliser un minimum de 30 ans des données.
Le climat varie de façon naturelle sur des échelles de temps très variées – d’une saison, d’une année et d’une décennie à l’autre. Plusieurs de ces variations sont dues aux interactions et rétroactions des différentes composantes du système climatique – atmosphère, océans, terres et glaces – ayant une nature chaotique et non-déterministe.
Certains phénomènes se produisent cependant de manière plus ou moins cyclique, un des plus connu étant El Niño et son pendant La Niña qui apparaissent tous les 3 à 7 ans.
Il existe également d’autres facteurs naturels qui peuvent avoir un effet sur notre climat – par exemple, les éruptions volcaniques peuvent éjecter de grandes quantités de particules dans l’atmosphère, qui peuvent rapidement se répandre sur toute la surface du globe et influencer le climat.
Outre ces facteurs de forçage naturels, l’homme a influé, et continuera d’influer, sur le climat.
Les émissions de gaz à effet de serre d’origine humaine modifient également le climat de la Terre en changeant la concentration de gaz à effet de serre dans l’atmosphère et en augmentant cet effet (ou le réchauffement climatique). Certains de ces gaz ont une longue durée de vie et influeront sur le climat pendant de nombreuses années.
Alors, comment savoir si la température moyenne sur une année donnée est supérieure ou inférieure à la normale?
Comment savoir si une tendance se dégage de nos relevés climatiques ou quel est le climat moyen?
Pour avoir une bonne idée du climat moyen, nous devons utiliser suffisamment de données pour inclure l’influence du plus grand nombre possible de ces différents facteurs de forçage et pas seulement de certains d’entre eux. Par exemple, nous devons nous assurer que quelques cycles du phénomène El Niño et La Niña sont incluent, car ils influencent différemment le climat.
Les normales climatiques ont deux rôles essentiels:
servir de conditions de référence par exemple pour déterminer si la température moyenne d’un hiver particulier a été supérieure à la normale, ou encore calculer la hausse des températures des années 2050 (2041-2070);
fournir une indication sur les conditions moyennes observées dans le passé en un endroit donné, par exemple la température en juillet à Kelowna, où j’ai l’intention de passer mes vacances.
L’Organisation météorologique mondiale considère que la période minimale à prendre en compte pour le calcul du climat moyen, appelé normale climatique, est de trente ans. Les normales climatiques sont mises à jour à la fin de chaque décennie.
Nous pouvons utiliser les normales climatiques pour aider à déterminer si des tendances se dégagent d’un relevé climatique.
Examinons l’évolution de la température moyenne annuelle au Canada de 1948 à 2018, par rapport à la normale entre 1961 et 1990. Les écarts de chaque année par rapport à la moyenne de la période de référence sont appelés anomalies.
Si nous examinons les anomalies par tranches de 10 à 15 ans et calculons la tendance sur cette période, nous pouvons constater que la tendance change – elle est parfois à la hausse, parfois à la baisse et parfois pratiquement constante. Cependant, si nous regardons la tendance sur toute la durée du relevé, la température moyenne annuelle au Canada a augmenté de près de 2 °C.
La tendance sur les périodes plus courtes donne une indication sur la variabilité naturelle du climat, tandis que la tendance à plus long terme résulte des changements climatiques. Étant donné la variabilité naturelle du climat, il est possible de constater des tendances à court terme opposées à la tendance générale liée aux changements climatiques.
Variation de la température moyenne annuelle du Canada par rapport à la normale climatique de la période comprise entre 1961 et 1990.
Ligne bleue avec repères – anomalies annuelles par rapport à la moyenne calculée sur la période comprise entre 1961 et 1990
Ligne rouge en pointillés – tendance climatique sur la période indiquée
Les scientifiques utilisent des modèles du système climatique pour simuler la façon dont le climat a évolué et évoluera sous l’effet des différents forçages. Ces simulations représentent également la variabilité naturelle du climat, de sorte que l’examen des données sur moins de 30 ans peut mettre en évidence une tendance différente ou opposée à l’évolution du climat à long terme.
Pour démontrer cela, examinons les données de l’un des 24 modèles climatiques disponible sur DonneesClimatiques.ca pour le nombre de jours où la température maximale est supérieure à 30 °C.
Si nous regardons la totalité du graphique, la tendance est positive entre 1950 et 2095.
De même, si nous examinons une période de trente ans (comprise entre 2041 et 2070), la tendance est positive.
Pour démontrer cela, examinons les données de l’un des 24 modèles climatiques disponible sur DonneesClimatiques.ca pour le nombre de jours où la température maximale est supérieure à 30 °C.
Si nous regardons la totalité du graphique, la tendance est positive entre 1950 et 2095.
De même, si nous examinons une période de trente ans (comprise entre 2041 et 2070), la tendance est positive.
Mais qu’en est-il sur une période plus courte? Nous constatons une tendance à la baisse sur certaines périodes de 10 ans comme celle mise en évidence en bleu sur le graphique.
Cette période de 10 ans n’est pas représentative des changements climatiques à plus long terme.
Les décisions (p. ex. les évaluations des risques ou les mesures d’adaptation) basées sur la tendance à plus court terme peuvent conduire à des mesures insuffisantes et inadaptées aux tendances climatiques à plus long terme.
Le site ClimateData.ca vous permet de le faire pour l’ensemble des variables et indices climatiques disponibles sur la page de la carte. Le site utilise la période comprise entre 1971 et 2000 comme période de référence pour évaluer les changements du climat futur.
