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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012Les évaluations sont en revanche beaucoup plus contrastées lorsqu’on évalue les modèlessur une période distincte de la période d’apprentissage (figure 2 pour le cycle annuel moyendes précipitations mensuelles). Certains modèles (DSCLIM et surtout D2GEN) accusent eneffet une baisse de performance sensible. Toutefois, la détermination de la transférabilitétemporelle est rendue complexe par la possible hétérogénéité des données de forçage et devalidation entre périodes. Par exemple, l’utilisation de l’humidité comme prédicteur danscertaines versions de D2GEN est très pénalisante dans cette évaluation, les données utiliséespour l’estimation de cette variable ayant fortement évolué entre le début et la fin de la périodecouverte par les réanalyses. Ces hétérogénéités de données rendent difficile l’identificationdes MDES les plus pertinents pour une étude d’impact du changement climatique.Figure 2 : Cycle saisonnier des précipitations de bassin mensuelles observées et reconstruites (quantiles 5, 50 et95 d’un ensemble de 100 scénarios pour 3 MDES différents forcés par les réanalyses NCEP). Apprentissage surpériode 1981-2005. Evaluation sur période 1959-1981.Cependant, les résultats contrastés de l’évaluation de la transférabilité des modèles suggèretout de même que leurs comportements dans un contexte climatique modifié puissent êtrealtérés par des défauts de stationnarité des liens d’échelle représentés.2.2. Incertitudes associées dans les projectionsLe choix de la méthode de descente d’échelle s’avère en effet être un facteur trèssignificatif des changements simulés dans nos projections futures (figure 3 pour lesprécipitations et figure 4 pour les débits). L’inclusion de prédicteurs thermodynamiques parexemple (température ou humidité) conduit à simuler des précipitations plus élevées dans lefutur que si ces prédicteurs sont exclus. Une telle sensibilité est évidemment problématique etplaide pour une meilleure compréhension des processus responsables de la variabilité desvariables météorologiques d’intérêt. Par ailleurs, une incertitude non négligeable dans leschangements simulés est également portée par le caractère stochastique des algorithmes dedescente d’échelle. Elle justifie la génération multiple de scénarios météorologiques ethydrologiques, même si cette source d’incertitude est moins forte que celle associée aumodèle de descente d’échelle lui-même ou aux variables explicatives choisies.Figure 3 : Changements de précipitations de bassin simulés entre les périodes 2080-2099 et 1980-1999 par lesdifférents MDES forcés par le GCM DMIEH5C-1 (a : SON, b : DJF, c : MAM, d : JJA).430