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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012manteau neigeux, de l’eau dans le sol ou des débits en rivière. Par ailleurs, cette communautéa aussi proposé un grand nombre de méthodes statistiques pour adapter les sorties desmodèles météorologiques ou climatiques aux exigences des modèles d’impact, en particuliercelles relatives aux résolutions spatiales et temporelles requises pour la simulation ducomportement des bassins.L’estimation de l’impact hydrologique possible du changement climatique est d’un intérêtmajeur pour permettre une anticipation des adaptations souhaitables, que ce soit pour desquestions de gestion de la ressource et de l’environnement, des populations et secteursd’activité qui en dépendent, ou pour des questions de gestion des risques. Cette problématiquepropose un défi majeur puisqu’elle nécessite de réunir les connaissances et les outils demodélisation des différentes communautés. Ceux-ci sont des représentations simplifiées dessystèmes étudiés, entachées d’erreurs parfois difficiles à évaluer. De nombreux travaux visantà simuler des projections hydrologiques futures sont publiés depuis plus de deux décennies.Ces projections sont classiquement obtenues par simulation à l’aide d’un modèlehydrologique alimenté par des scénarios météorologiques futurs, construits sur la base devariables atmosphériques obtenues en sortie des GCM. Pour fournir aux modèleshydrologiques des forçages plus réalistes (en climat présent, et on l’espère en climat futur)que ceux disponibles directement en sortie des GCM, la construction des scénariosmétéorologiques locaux nécessite une étape dite de descente d’échelle.Les méthodes de descente d’échelle dynamique consistent à forcer un modèle climatique àbases physiques et à aire limitée (ou RCM pour Modèle Climatique Régional) par lessimulations d’un GCM aux frontières du domaine concerné. L’utilisation de ces simulationscomme forçage direct d’un modèle hydrologique n’est toutefois pas aisée. Elle nécessite aupréalable l’application d’une méthode statistique de débiaisage. Les modèles de descented’échelle statistiques (MDES) sont issus de l’idée que les GCM sont à même de fournir uncertain nombre de Variables Atmosphériques de Grande Echelle (VAGE) et qu’il peut êtrepossible de construire un modèle statistique pour représenter les liens entre ces VAGE et lesvariables météorologiques à l’échelle d’intérêt. Ces MDES sont calibrés et évalués à partir deVAGE issues de réanalyses atmosphériques à l’échelle régionale. Ils peuvent ensuite êtreappliqués directement sur les sorties des GCM, ou bien sur celles des RCM.La pertinence de l’ensemble de la méthodologie d’estimation des impacts est liée à lasatisfaction de deux contraintes majeures :1. la transférabilité de l’ensemble des modèles utilisés : GCM, RCM, MDES (y comprisméthodes de débiaisage), modèles hydrologiques ;2. la cohérence physique (spatiale, temporelle, multivariée) des forçages utilisés à chaqueétape, et issus de l’étape en amont.Si des simulations de scénarios hydrologiques futurs ont été fréquemment effectuées sur denombreuses régions et par un grand nombre de groupes de recherche, l’évaluation de lapertinence de ces simulations et en particulier des deux points ci-dessus est rarement traitée.C’est l’objet de nos travaux, et cela peut être abordé de deux façons :– la mise en place d’une méthodologie d’évaluation des modèles sur une période decontrôle, traitant en priorité ces deux questions ;– la comparaison des scénarios futurs simulés par différents modèles.La cohérence entre projections futures obtenues par différents modèles ne serait pas unepreuve de leur pertinence. En revanche, leurs différences peuvent illustrer les lacunes decertains modèles, et permettre de quantifier en partie l’incertitude associée aux projections.428