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Bâtiments et Infrastructures Publiques de Base Résistants aux Changements Climatiques: Résumé en langage clair


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Table des matières

  1. Sommaire
  2. Contexte
  3. Objectif du présent document
  4. Contenu du rapport principal
  5. Méthodologies du rapport principal
    1. Niveaux de confiance des variables de conception climatique
    2. Mise à l’échelle régionale du modèle CanESM2-CanRCM4
    3. Approche de grand ensemble du modèle CanESM2-CanRCM4
    4. Développement des facteurs de changement basés sur le niveau du réchauffement
    5. Traduire les facteurs de changement climatique en échéanciers et scénarios du RCP
  6. Foire aux questions
  7. Exemples
    1. Combien de degrés-jours de chauffage la ville de Toronto, en Ontario, connaîtra-t-elle avec un réchauffement climatique de 3,0 °C?
    2. Comment l’ampleur moyenne des événements pluvieux quotidiens d’une année sur 50 changera-t-elle à Kamloops, en Colombie-Britannique, d’ici les années 2070, selon le RCP 6.0?
    3. Comment l’ampleur moyenne de l’accumulation de glace dans les Prairies sur une période de 1 à 20 ans changera-t-elle d’ici les années 2060, en vertu du RCP 8.5?
  8. Glossaire
  9. Liste des variables du rapport BIPBRCC
  10. Notes de bas de page

1. Sommaire

Le présent document fournit un résumé général du rapport « Bâtiments et infrastructures publiques de base résistants aux changements climatiques : Évaluation des effets des changements climatiques sur les données de conception climatique au Canada » (BIPBRCC). Reference 1 Le rapport BIPBRCC lui-même fournit des estimations des conditions futures de température, de précipitation, d’humidité, de vent, de neige et de glace au Canada qui sont pertinentes pour le Code national du bâtiment du Canada (CNBC) et le Code canadien sur le calcul des ponts routiers (CCCPR). Il décrit également les méthodes de modélisation et d’analyse du climat utilisées pour élaborer ces renseignements.

Tous les renseignements climatiques contenus dans le rapport BIPBRCC se sont vus attribuer un niveau de confiance (il y a trois niveaux) afin d’en assurer une utilisation appropriée. Les changements des conditions climatiques canadiennes sont présentés en termes de niveaux de réchauffement planétaire, mais peuvent également être liés à des scénarios d’émissions spécifiques et à des échéanciers futurs si nécessaire. L’interprétation et l’application de cette information – tant dans le contexte de la conception technique que dans celui d’une utilisation plus large – doivent refléter ces considérations et être intégrées dans un processus de gestion des risques liés au changement climatique afin d’en tirer le meilleur parti.

La sélection des valeurs de conception des paramètres climatiques doit toujours être effectuée conformément aux codes et normes appropriés. Il est important de noter qu’il relève de la responsabilité des utilisateurs de ces données climatiques de déterminer si elles conviennent à leur usage particulier.

2. Contexte

Le changement climatique représente une menace pour les bâtiments et les infrastructures publiques de base du Canada, car il intensifiera une série d’effets météorologiques et climatiques qui pourraient être associés à une diminution du rendement des bâtiments et des infrastructures, voire à des dommages ou à des défaillances. Toutefois, les mesures météorologiques et climatiques (« variables de conception climatique ») figurant dans les codes de conception et les commentaires actuels – fondements de la conception des bâtiments et des infrastructures publiques – ne sont basées que sur les observations climatiques passées et ne tiennent pas compte du changement climatique futur.

Conscients de cette lacune, le Conseil national de recherches du Canada (CNRC) et Environnement et Changement climatique Canada (ECCC) ont lancé un programme visant à mettre à jour les variables de conception climatique dans le Code national du bâtiment du Canada (CNBC) et le Code canadien sur le calcul des ponts routiers (CCCPR). Ces variables de conception climatique actualisées devraient être largement utilisées lors des prochaines révisions de 2024-2025 du CNBC et du CCCPR. Le rapport « Bâtiments et infrastructures publiques de base résistants aux changements climatiques : Évaluation des effets des changements climatiques sur les données de conception climatique au Canada » et les tableaux de données connexes (le « rapport BIPBRCC ») correspondent à la façon dont ces méthodes et les variables de conception climatique mises à jour ont été présentées. Le rapport BIPBRCC s’adresse principalement aux comités d’élaboration du CNBC et du CCCPR et aux groupes de travail associés qui sont responsables des efforts de mise à jour des codes. Cependant, un intérêt plus large pour le contenu de ce rapport est attendu de la part d’autres ingénieurs, ainsi que d’autres secteurs et groupes d’intérêt.

3. Objectif du présent document

Figure 1
Figure 1: Schéma général décrivant comment les grands ensembles CanESM2 et CanRCM4 et l’ensemble CMIP5 peuvent être utilisés pour déterminer les changements régionaux des facteurs de changement des variables de conception climatique du CNBC et du CCCPR, soit pour différents niveaux de réchauffement planétaire, soit pour différentes périodes.

L’objectif de ce document consiste à fournir une retranscription en langage relativement simple du rapport BIPBRCC. Les méthodes scientifiques et techniques utilisées pour mettre au point les renseignements sur le changement climatique dans le rapport BIPBRCC (Figure 1) sont nouvelles. Par conséquent, il peut être difficile pour les lecteurs qui ne sont pas des experts du climat de comprendre les méthodes du rapport BIPBRCC et/ou d’interpréter les renseignements et les données du rapport. Ce document vise à réduire ces obstacles et à combler le fossé entre le rapport technique complet et le bref survol du rapport BIPBRCC.

Ce document ne remplace pas le rapport BIPBRCC comme base de décision. Il est plutôt destiné à appuyer les décideurs afin qu’ils puissent naviguer et interpréter avec plus de confiance le rapport BIPBRCC en tant que tel. Pour appuyer cet objectif, des liens vers le texte principal du rapport BIPBRCC sont inclus lorsqu’il a été jugé pertinent de s’y rapporter. Lorsque des termes techniques sont utilisés, ils sont mis en italique pour indiquer qu’une brève définition est fournie dans le glossaire du présent document.

4. Contenu du rapport principal

Le rapport BIPBRCC décrit les facteurs de changement futurs estimés pour un certain nombre de variables de conception climatique utilisées dans le CNBC et le CCCPR (section 9; annexe 1.2 du rapport BIPBRCC).

Les variables de conception climatique sont regroupées en quatre grandes catégories : la température (chapitre 3 du rapport BIPBRCC); les précipitations et l’humidité (chapitre 4 du rapport BIPBRCC); le vent (chapitre 5 du rapport BIPBRCC); et la neige et la glace (chapitre 6 du rapport BIPBRCC). Pour chaque variable, les rapports BIPBRCC fournissent les éléments suivants:

5. Méthodologies du rapport principal

Pour comprendre comment appliquer les renseignements clés du rapport BIPBRCC, et en particulier les facteurs de changement pour les variables de conception climatique du CNBC et du CCCPR, il faut avoir une compréhension raisonnable des méthodes utilisées pour obtenir ces renseignements (Figure 1). Les sous-sections suivantes décrivent ces méthodes, en mettant l’accent sur les étapes qui sont relativement uniques au rapport BIPBRCC.

5.1 Niveaux de confiance des variables de conception climatique

Des niveaux de confiance ont été mis au point et assignés à chaque facteur de changement de variable de conception climatique du rapport BIPBRCC pour assurer une utilisation appropriée.

Toutes les projections à l’échelle régionale des facteurs de changement des variables de conception climatique se voient attribuer un niveau de confiance (section 1.2 du rapport BIPBRCC), destiné à faciliter l’utilisation pour la prise de décision (tableau 1). Le niveau de confiance de chaque variable reflète la compréhension experte des auteurs du rapport BIPBRCC en ce qui concerne les éléments suivants :

Ces facteurs sont décrits pour chaque variable dans le rapport BIPBRCC. Il est important de noter que les niveaux de confiance ne reflètent pas les points suivants :

Trois niveaux de confiance sont définis comme suit :


Tableau 1: Données assignées à des niveaux de confiance; niveau 1 (vert), niveau 2 (orange), et niveau 3 (rouge).

Température Précipitations Glace et neige Vent
Températures moyennes maximales quotidiennes de l’air Précipitations totales annuelles Épaisseur de la glace (1/20) Pressions horaires du vent (1/10)
Températures moyennes minimales quotidiennes de l’air Pluie annuelle Étendue du pergélisol Pressions horaires du vent (1/25)
Température moyenne annuelle de l’air Pluie de 15 minutes (1/10) Charge due à la pluie (1/50) Pressions horaires du vent (1/50)
Températures de conception, 1er centile de janvier Pluie durant une journée (1/50) Charge due à la neige (1/50) Pressions horaires du vent (1/100)
Températures de conception, 2,5e centile de janvier Humidité relative Pression du vent de pluie battante (1/5)
Températures de conception, 2,5e centile de juillet, thermomètre sec
Températures de conception, 2,5e centile de juillet, thermomètre humide
Degrés-jours sous 18 °C

5.2 Mise à l’échelle régionale du modèle CanESM2-CanRCM4

Le modèle CanRCM4 a été utilisé pour effectuer une mise à l’échelle régionale afin d’évaluer les facteurs de changement climatique à l’échelle régionale et locale.

La mise à l’échelle désigne le processus consistant à transposer les résultats des simulations de modèles climatiques mondiaux à haute résolution sur des régions d’intérêt (p. ex. le Canada). La réduction à l’échelle régionale (également appelée « réduction dynamique », section 2.1.5 du rapport BIPBRCC) correspond à une méthode de mise à l’échelle qui utilise des modèles climatiques régionaux à haute résolution (c.-à-d. des modèles climatiques qui ne couvrent pas la totalité du globe). Le rapport BIPBRCC utilise un cadre de mise à l’échelle régionale (section 2.4 du rapport BIPBRCC) qui applique le modèle régional canadien du climat, version 4 (CanRCM4) pour mettre à l’échelle régionale les résultats du modèle climatique obtenu à l’aide du modèle canadien du système terrestre, version 2 (CanESM2) pour l’Amérique du Nord, à une résolution d’environ 50 km et à des intervalles de temps relativement fréquents (jusqu’à des incréments de 20 minutes pour certaines variables de conception). Les données du modèle CanRCM4 qui en résultent constituent une version « restreinte » des résultats à grande échelle produits par les simulations du modèle CanESM2. Cela permet d’obtenir une meilleure précision régionale grâce à une résolution accrue de la topographie, des schémas et processus de circulation atmosphérique et des conditions de la surface terrestre (par exemple).

5.3 Approche de grand ensemble du modèle CanESM2-CanRCM4

Figure 2
Figure 2: Changement de la température moyenne annuelle au Canada (°C), indiquant l’influence de la variabilité interne (I), du choix du modèle climatique (M) et du scénario de forçage (F) sur les projections climatiques futures.

Un vaste ensemble de simulations des modèles CanESM2 à l’échelle mondiale et CanRCM4 à l’échelle régionale a été utilisé pour déterminer les facteurs de changement des variables de conception climatiques régionales et locales.

De grands nombres de simulations coordonnées de modèles climatiques (« ensembles ») correspondent à des outils importants pour comprendre le changement climatique (section 2.2 du rapport BIPBRCC). Par exemple (voir la Figure 2):

Les ensembles bien connus du projet d’intercomparaison des modèles couplés (Coupled Model Intercomparison Project ou CMIP) sont conçus pour explorer chacune de ces deux influences sur l’ensemble des projections climatiques futures.

Cependant, les ensembles du CMIP ne prennent pas complètement en compte un troisième facteur important : la variabilité naturelle, également connue sous le nom de « bruit » climatique ou météorologique (section 2.1.4 du rapport BIPBRCC). La variabilité naturelle s’étend des conditions météorologiques à court terme à des schémas naturels comme El Niño ou l’oscillation nord-atlantique. La prise en compte correcte de la variabilité naturelle dans les projections climatiques futures est importante pour comprendre le changement climatique régional. Par exemple, si la variabilité naturelle simulée par les modèles climatiques peut aider à comprendre les changements des conditions climatiques régionales à long terme (par exemple, les températures moyennes futures ou la probabilité de futurs événements de précipitations extrêmes), la même variabilité naturelle simulée ne doit pas être utilisée pour prévoir un « événement » de variabilité naturelle spécifique (par exemple, la température moyenne ou le jour le plus pluvieux d’une année future particulière). Cela signifie que même s’il existait un modèle climatique « parfait » et que la trajectoire des émissions futures était également parfaitement connue, les projections du changement climatique futur resteraient incertaines en raison de la variabilité naturelle.

Pour mieux comprendre le rôle de la variabilité naturelle, un nouveau cadre permettant de réaliser un grand nombre de simulations de modèles climatiques, appelé Single Model Initial-condition Large Ensemble (SMILE), a été mis au point. Avec l’ensemble SMILE, le même modèle climatique et le même scénario d’émissions sont utilisés pour chaque simulation (ou « membre de l’ensemble »). Cependant, au début de chaque simulation avec l’ensemble SMILE, des modifications des conditions climatiques (par exemple, des changements extrêmement faibles des distributions initiales des nuages) sont introduites pour modifier très légèrement les conditions climatiques initiales de chaque membre de l’ensemble. En raison de la nature chaotique de la variabilité naturelle de la météo et du climat à court terme, ces différences se transforment rapidement en un large éventail de conditions dans l’ensemble du système climatique (Figure 3). De manière quelque peu contre-intuitive, l’introduction de ce « bruit naturel » contrôlé dans un ensemble SMILE est très utile. En effet, l’ensemble SMILE peut alors être utilisé (Figure 3) pour:

Figure 3
Figure 3: Précipitations annuelles totales selon l’ensemble SMILE du modèle CanRCM4 LE (pr; unités de mètres) pour un emplacement ponctuel au Canada. Les résultats des grands ensembles permettent aux décideurs de comprendre l’effet de la variabilité naturelle sur l’évolution des extrêmes et la gamme des conditions passées et futures. Cela permet également de se faire une idée plus précise du signal du changement climatique

Compte tenu des avantages de la méthode SMILE, elle a été adoptée pour le rapport BIPBRCC (section 2.2 du rapport BIPBRCC). Cinquante simulations du modèle canadien du système terrestre, version 2 (CanESM2) ont été produites pour le scénario de fortes émissions (RCP 8.5), selon les principes de l’ensemble SMILE. Afin de fournir une première mise au point, une petite différence dans les conditions nuageuses initiales a été introduite le jour simulé correspondant au 1er janvier 1950. L’ensemble SMILE résultant est appelé CanESM2 Large Ensemble (LE). Ensuite, une mise à l’échelle régionale a été appliquée à chaque membre de l’ensemble LE, ce qui a donné lieu à un ensemble de 50 simulations à plus haute résolution (appelé CanRCM4 LE; section 2.4 du rapport BIPBRCC). L’ensemble de données CanRCM4 LE correspond aux données principales pour le développement des facteurs de changement des variables climatiques de conception du CNBC et du CCCPR présentés dans le rapport BIPBRCC.

5.4 Développement des facteurs de changement basés sur le niveau du réchauffement

Les facteurs de changement des variables de conception climatique du CNBC et du CCCPR sont rapportés sur la base de différents niveaux de réchauffement climatique.

Un aspect unique du rapport BIPBRCC est associé à l’élaboration de facteurs de changement pour les variables de conception climatique régionales et locales du CNBC et du CCCPR correspondant à différents niveaux de réchauffement moyen annuel mondial (section 2.3 du rapport BIPBRCC). Cette méthodologie tire parti des simulations CanESM2 et CanRCM4 décrites ci-dessus et diffère de la plupart des rapports sur le changement climatique, où le changement est décrit par rapport à des échéances futures spécifiques et à des scénarios d’émissions du RCP. Ici, les changements propres au Canada sont liés à différents niveaux (0,5 °C à 3,5 °C par incréments de 0,5 °C) de réchauffement planétaire moyen annuel (« ΔT »), par rapport à un niveau de référence 1986-2016. La méthode utilisée pour mettre au point ces renseignements emprunte les étapes suivantes (également illustrées graphiquement dans la Figure 4):

  1. Les données de l’ensemble CanESM2 LE sont évaluées pour trouver la première période moyenne de 31 ans pendant laquelle le réchauffement moyen mondial simulé par l’ensemble CanESM LE atteint et reste au-dessus de chacun des niveaux de changement de température mondiale décrits ci-dessus. Ces périodes de 31 ans sont « déterminées » par l’année centrale de chaque période.
  2. Les données de l’ensemble CanRCM4 LE mises à l’échelle correspondant à la période de 31 ans déterminée à l’étape 1) sont extraites de l’ensemble de données CanRCM4 LE complet.
  3. Ce « sous-ensemble » des données complètes de l’ensemble CanRCM4 LE est utilisé pour déterminer les facteurs de changement des variables de conception climatiques régionales et locales (par rapport aux conditions de référence 1986-2016 de l’ensemble CanRCM4 LE). Ces facteurs de changement sont présentés dans le rapport BIPBRCC. Ils représentent les facteurs de changement régionaux ou locaux de l’ensemble CanRCM4 LE qui sont compatibles avec différents niveaux de réchauffement moyen mondial.

5.5 Traduire les facteurs de changement climatique en échéanciers et scénarios du RCP

Il est possible de déterminer les conditions futures spécifiques au RCP et à l’échéancier à partir du rapport BIPBRCC basé sur le niveau de réchauffement moyen mondial.

Les lecteurs du rapport BIPBRCC peuvent avoir besoin d’information sur le changement climatique en termes de délais futurs spécifiques (p. ex., pour une utilisation dans une conception qui inclut des échéanciers de conception spécifiés, ou des effets sociaux liés à des tendances à long terme). Les lecteurs peuvent également avoir besoin d’information pour différents scénarios du RCP (p. ex., pour fournir une gamme de probabilités d’impact futur pour les évaluations des risques). Enfin, il peut être préférable de mettre en relation les résultats du modèle CanRCM4 avec la gamme des changements globaux produits par la suite complète des modèles CMIP5.

Une « méthode de transposition » pour convertir les changements basés sur la température globale en changements spécifiques au scénario, au modèle et à la période est décrite dans le rapport BIPBRCC (section 2.5.1 du rapport BIPBRCC; tableau 2.1; annexe 1.1 du rapport BIPBRCC). Cette transposition s’effectue selon les étapes suivantes (démontrées dans les exemples disponibles dans la section 7; la numérotation des étapes correspond à celle présentée dans la Figure 4):

Figure 4
Figure 4: Schéma général montrant les étapes 1 à 3 du texte (en violet) pour calculer le changement régional canadien référencé à un changement de température global donné (dans ce cas, 2,5 °C). Le schéma montre également les étapes 4 à 6 du texte (en rouge) pour estimer les changements selon l’échéancier/le scénario d’émission/le CMIP5 (dans ce cas, pour la moyenne de l’ensemble du CMIP5, pour le RCP 8.5, année 2069).

  1. Les échéanciers futurs et les scénarios du RCP pour la prise de décision sont déterminés par les décideurs. Le choix des échéanciers et des scénarios du RCP nécessite des discussions basées sur les risques qui devraient avoir lieu avant l’analyse des données du rapport BIPBRCC.
  2. La colonne du tableau 2.1 dont l’en-tête correspond au scénario du RCP choisi à l’étape 1) est repérée.
  3. La ligne contenant l’année la plus proche de la période choisie à l’étape 1) est repérée à partir de la colonne déterminée à l’étape 2. La valeur de l’en-tête de cette ligne identifie le niveau de changement de température pour l’échéancier et le scénario du RCP déterminés.

Le calendrier des changements de température pour chaque scénario du RCP fourni dans le tableau 2.1 est déterminé en utilisant la tendance de température RCP 8.5 de l’ensemble du modèle CMIP5. Cependant, certains modèles de cet ensemble se réchauffent plus rapidement que la moyenne, de sorte que les facteurs de température globale et de changement régional canadien sont atteints plus tôt que ce qui est décrit dans le tableau 2.1. L’annexe 1.1 permet d’évaluer cette limite supérieure, en fournissant un tableau similaire au tableau 2.1, mais pour le quartile supérieur des résultats de l’ensemble du modèle CMIP5, qui se concentrent sur les modèles à réchauffement plus rapide. Si la limite supérieure de changement pour des modèles climatiques plus sensibles est nécessaire (p. ex., pour l’évaluation des risques), l’annexe 1.1 doit être utilisée à la place du tableau 2.1.

Le tableau 2.1 et l’annexe 1.1 indiquent les années auxquelles les niveaux spécifiques de réchauffement planétaire par incréments de 0,5 °C sont atteints (pour des intervalles de 31 ans centrés sur l’année donnée). Dans le cadre d’un scénario du RCP donné, un temps substantiel peut s’écouler avant que le prochain incrément de réchauffement de 0,5 °C soit atteint. Si des renseignements sur le facteur de changement de la variable de conception climatique sont nécessaires pour une période intermédiaire (référencée par une année centrale), la méthode décrite ci-dessus peut être utilisée pour évaluer les conditions pour 1) les années précédentes et 2) les années « limitrophes » les plus proches de l’année de référence en question. Ensuite, on peut faire la moyenne de ces deux ensembles de données en utilisant une approche pondérée dans le temps pour estimer les facteurs de changement de la variable de conception climatique intermédiaire appropriée.

6. Foire aux questions

  1. Quels renseignements sur le changement climatique sont fournis dans le rapport BIPBRCC?

    Le rapport BIPBRCC fournit des renseignements relatifs aux changements futurs des variables de conception climatique (« facteurs de changement des variables de conception climatique ») reflétant la température (chapitre 3 du rapport BIPBRCC); les précipitations et l’humidité (chapitre 4 du rapport BIPBRCC); les pressions du vent (chapitre 5 du rapport BIPBRCC); et la neige et la glace (chapitre 6 du rapport BIPBRCC). Toutes les variables de conception climatique sont énumérées dans l’annexe 1.2 du rapport BIPBRCC et dans le tableau 1 du présent document.

  2. Comment les variables de conception climatique spécifiques ont-elles été choisies pour être incluses dans le rapport BIPBRCC?

    Les variables de conception climatique incluses dans le rapport BIPBRCC ont été choisies en fonction de leur utilisation dans le Code national du bâtiment du Canada et le Code canadien sur le calcul des ponts routiers.

  3. Pour quelles régions et localités canadiennes le rapport BIPBRCC fournit-il des renseignements sur le changement climatique?

    Le rapport BIPBRCC fournit les facteurs de changement moyens des variables de conception climatique pour l’ensemble du Canada, 6 grandes régions canadiennes et 675 emplacements canadiens spécifiques énumérés dans le tableau C-2 du CNBC. Les facteurs de changement spécifiques à la région sont fournis dans des tableaux tout au long du texte du rapport BIPBRCC et les facteurs de changement spécifiques aux localités sont fournis dans l’annexe 1.2 du rapport BIPBRCC.

  4. Comment interpréter les facteurs de changement régionaux/locaux en termes de niveaux de changement de la température mondiale, comme décrit dans le rapport BIPBRCC?

    Un facteur de changement de variable de conception climatique régionale/locale « ΔX » peut être interprété en termes de niveau d’augmentation de la température moyenne annuelle mondiale « ΔT » comme suit : « Si le globe devait se réchauffer de ΔT, la variable de conception climatique régionale/locale changerait de ΔX ». Cette interprétation est décrite dans la section 2.3 du rapport BIPBRCC et résumée dans la section 5.4 du présent document.

  5. Pourquoi les facteurs de changement régionaux/locaux sont-ils décrits en termes de niveaux de changement de température globale dans le rapport BIPBRCC?

    La description des facteurs de changement des variables climatiques spécifiques aux régions et aux sites par rapport aux niveaux de changement de la température mondiale constitue une approche efficace qui déconnecte les facteurs de changement rapportés des scénarios spécifiques de forçage des émissions, des échéanciers ou de la sensibilité des modèles. Les facteurs de changement peuvent être convertis si nécessaire, en utilisant la méthode décrite dans la section 2.5.1 du rapport BIPBRCC et résumée dans la section 5.5 du présent document.

  6. J’ai besoin de la valeur absolue d’une variable climatique particulière, pour un scénario du RCP et une période future. Puis-je déterminer cette valeur à partir du rapport BIPBRCC?

    Oui. La valeur absolue du changement pour une variable de conception climatique particulière et pour un scénario du RCP particulier et une période future peut être déterminée en utilisant la méthode décrite dans la section 2.5.1 du rapport BIPBRCC et résumée dans la section 5.5 du présent document. En outre, il est possible de déterminer les estimations médianes et supérieures du changement pour un scénario du RCP particulier. Une valeur future absolue de la même variable peut être déterminée en ajoutant/multipliant le facteur de changement déterminé par cette approche, sur une valeur régionale/locale équivalente qui est cohérente avec la période de référence 1986-2016.

  7. Comment interpréter les niveaux de confiance des variables décrites dans le rapport BIPBRCC?

    Les niveaux de confiance utilisés dans le rapport BIPBRCC sont destinés à guider l’utilisation appropriée des renseignements qualitatifs et quantitatifs du rapport BIPBRCC dans la prise de décision. Trois niveaux de confiance des variables (niveau 1 : élevé ou très élevé, niveau 2 : moyen et niveau 3 : faible ou très faible) sont décrits dans la section 1.2 du rapport BIPBRCC et la section 5.1 du présent document.

  8. Pourquoi tant de simulations des modèles CanESM et CanRCM4 ont-elles été effectuées?

    Le « grand ensemble » de 50 exécutions du modèle climatique mondial CanESM, chacune étant mise à l’échelle par une simulation CanRCM4 jumelée, permet de mieux évaluer les changements dans l’intensité et la probabilité des événements climatiques extrêmes, et d’avoir une vision plus claire de l’incertitude des conditions futures due à la variabilité naturelle. La mise à l’échelle régionale du modèle CanRCM4 est décrite dans la section 2.4 du rapport BIPBRCC, et résumée dans la section 5.2 du présent document. L’approche du grand ensemble est décrite dans la section 2.2 du rapport BIPBRCC et résumée dans la section 5.3 du présent document.

  9. Quels sont les avantages du jumelage des simulations des modèles CanESM et CanRCM4?

    La coordination des simulations des modèles CanESM et CanRCM4 permet de décrire les mesures régionales canadiennes du changement saisies par les simulations du modèle CanRCM4 en termes de niveaux de changement de température globale décrits par les simulations CanESM. Les avantages de cette approche sont résumés dans section 2.5.1 du rapport BIPBRCC et résumés dans la section 5.5 du présent document.

  10. Quelle est la différence entre les renseignements fournis par le rapport BIPBRCC et ceux fournis par le Pacific Climate Impacts Consortium, le site donneesclimatiques.ca et l'Atlas climatique du Canada?

    L’information et les données fournies par le rapport BIPBRCC sont basées sur un grand ensemble de simulations du modèle climatique global CanESM2 (un seul modèle), dynamiquement mis à l’échelle à l’aide des simulations du modèle CanRCM4. Ces renseignements sont fournis dans le contexte des incréments de changement de la température mondiale pour plusieurs grandes régions et un certain nombre de lieux ponctuels. Les renseignements fournis par le Pacific Climate Impacts Consortium, le site donneesclimatiques.ca et l’Atlas climatique du Canada sont basés sur les résultats mis à l’échelle statistiquement de plusieurs modèles climatiques mondiaux pour plusieurs scénarios du RCP, en utilisant les observations historiques à haute résolution disponibles pour la température et les précipitations.

7. Exemples

Les exemples suivants purement hypothétiques sont fournis comme « exemples de travail » démontrant comment appliquer les renseignements contenus dans le rapport BIPBRCC. Ils sont destinés à démontrer:

Les lecteurs qui comptent appliquer les renseignements du rapport BIPBRCC pour leur prise de décision sont encouragés à se familiariser d’abord avec les meilleures pratiques d’interprétation des données du rapport BIPBRCC en reproduisant ces calculs et interprétations.

7.1 Combien de degrés-jours de chauffage la ville de Toronto, en Ontario, connaîtra-t-elle avec un réchauffement climatique de 3,0 °C?

Cette étude de cas montre comment déterminer et appliquer la valeur d’une variable de conception climatique de niveau 1 pour un niveau donné de changement de température mondiale.

Un nouveau bâtiment est prévu au centre-ville de Toronto. La conception du système de chauffage de ce bâtiment nécessite une évaluation du changement estimé des degrés-jours de chauffage (plus précisément, l’accumulation de degrés-jours inférieurs à 18 °C) correspondant à une augmentation de +3 °C de la température mondiale. Pour obtenir cette valeur, l’équipe de conception du bâtiment doit :

  1. télécharger la feuille de calcul Excel « Appendix1.2 +3.0C NBCC.xls » en utilisant le lien fourni dans l’annexe 1.2 du rapport BIPBRCC pour obtenir les résultats canadiens correspondant à un réchauffement planétaire de +3 °C;
  2. déterminer le nom court approprié pour l’indice des degrés-jours de chauffage [HDD_+3.0C];
  3. déterminer le lieu le plus proche de l’emplacement du nouveau bâtiment [supposer que c’est Toronto (hôtel de ville), 43.6°N,-79.38°W];
  4. enregistrer la valeur de la colonne « HDD_+3.0C » correspondant au changement des degrés-jours de chauffage sur la rangée Toronto (hôtel de ville) [-1059 days];
  5. 5. ajouter cette valeur de variation des degrés-jours de chauffage aux valeurs actuelles pour estimer la valeur absolue des degrés-jours de chauffage subis par le bâtiment prévu en cas de réchauffement de 3 °C [3831-1058=2772 degrés-jours de chauffage; valeur actuelle obtenue de l’Atlas climatique du Canada].

Après un examen minutieux des incertitudes potentielles, y compris la confiance moindre dans les données du rapport BIPBRCC aux emplacements ponctuels, ce chiffre final de niveau 1 pourrait être utilisé comme base pour la conception technique préliminaire.

Figure 5
Figure 5: Organigramme décrivant les étapes générales de l’estimation de la variation des degrés-jours de chauffage correspondant à une augmentation de +3 °C de la température mondiale.

7.2 Comment l’ampleur moyenne des événements pluvieux quotidiens d’une année sur 50 changera-t-elle à Kamloops, en Colombie-Britannique, d’ici les années 2070, selon le RCP 6.0?

Cette étude de cas montre comment déterminer et appliquer la valeur d’une variable de niveau 2 pour un RCP particulier et une période future.

Les mises à niveau des infrastructures d’égouts pluviaux à Kamloops sont hypothétiquement prévues pour durer 50 ans, c.-à-d. jusqu’au début des années 2070, en supposant que les mises à niveau soient effectuées en 2021. La conception de la mise à niveau nécessite une estimation de l’ampleur des événements pluvieux quotidiens d’une année sur 50 (c.-à-d. des événements pluvieux quotidiens ayant environ 2 % de chance de se produire par an) pour les années 2070. Compte tenu des considérations de risque et de budget, le scénario climatique RCP 6.0 est choisi comme le scénario approprié pour la conception. Pour obtenir une estimation de l’ampleur de l’événement pluvial quotidien d’une année sur 50 dans les années 2070 pour le scénario RCP 6.0, les planificateurs municipaux devraient :

  1. utiliser la section 2.5.1 du rapport BIPBRCC; tableau 2.1 pour déterminer la température que le RCP 6.0 atteindra d’ici 2070, pour la moyenne multimodèle CMIP5 [+1.5 °C];
  2. 2. télécharger la feuille de calcul Excel « Appendix1.2 +3.0C NBCC.xls » en utilisant le lien fourni dans l’annexe 1.2 du rapport BIPBRCC pour obtenir les résultats canadiens correspondant à un réchauffement planétaire de 1,5 °C;
  3. déterminer le symbole court approprié pour l’indice de précipitations quotidiennes d’une année sur 50 [Rn1Day_+1.5C];
  4. déterminer l’emplacement de Kamloops [Kamloops, latitude 50.67°N, -120.32°W];
  5. enregistrer la valeur de la colonne « Rn1Day_+1.5C » correspondant à la ligne de Kamloops [14.7%];
  6. augmenter l’estimation actuelle des précipitations quotidiennes d’une année sur 50 de 14,7 % pour obtenir une valeur estimée pour les années 2070 [43 mm x 1,147 % ~= 49 mm, valeur actuelle obtenue de donneesclimatiques.ca];
  7. compte tenu de la durée de la période climatologique, on utilise 49 mm comme estimation des événements pluvieux quotidiens typiques d’une année sur 50, pour une période de 30 ans centrée sur l’année 2070;
  8. répéter le processus d’estimation des précipitations futures pour d’autres RCP entourant le RCP 6.0 (p. ex., RCP 4.5 et RCP 8.5), pour d’autres périodes entourant les années 2070 (p. ex., les années 2050, 2090), et pour les lieux environnants (p. ex., Merritt; Vernon; Cache Creek);

Figure 6
Figure 6: Organigramme décrivant les étapes générales de l’estimation du changement de l’ampleur moyenne des événements pluvieux quotidiens d’une année sur 50 d’ici les années 2070, en vertu du RCP 6.0.

  1. compte tenu de la nature de niveau 2 de Rn1Day et du faible rapport signal/bruit dû à la variabilité naturelle élevée (rapport NS élevé, texte en rouge dans le fichier Appendix1.2 +3.0C NBCC.xls), la valeur centrale du RCP 6.0 et les valeurs des RCP, périodes et lieux environnants doivent être évaluées collectivement pour comprendre la gamme des impacts du changement climatique sur les égouts pluviaux de Kamloops. Cela devrait être réalisé dans le cadre d’une analyse coûts/avantages de haut niveau, d’autres études à l’échelle locale étant nécessaires pour explorer des mesures d’adaptation spécifiques.

7.3 Comment l’ampleur moyenne de l’accumulation de glace dans les Prairies sur une période de 1 à 20 ans changera-t-elle d’ici les années 2060, en vertu du RCP 8.5?

Cette étude de cas montre comment déterminer et appliquer la valeur d’une variable de niveau 3 pour un RCP particulier et une période située entre les périodes rapportées.

Les planificateurs du transport interprovincial dans les Prairies sont préoccupés par le risque d’accumulation accrue de glace (pluie verglaçante) sur les superstructures des ponts des Prairies qui ont une longue durée de vie. Pour évaluer les scénarios les plus pessimistes, on a choisi, pour une évaluation des risques, la limite supérieure des changements simulés par le modèle climatique en ce qui concerne les magnitudes d’accumulation de glace d’une année sur 20 (c.-à-d. les événements de forte pluie verglaçante ayant une probabilité d’occurrence d’environ 5 % chaque année) pour le scénario RCP 8.5 et une période centrée sur l’année 2060. Les planificateurs territoriaux devraient :

  1. utiliser les changements relatifs moyens régionaux des Prairies par rapport à l’ampleur de l’accumulation de glace d’une année sur 20 au lieu des changements propres à chaque site des Prairies, en raison de la vaste répartition géographique des ponts routiers des Prairies et de l’incertitude substantielle quant à l’ampleur locale et régionale du changement d’accumulation de glace (variable de niveau 3). Les changements moyens dans les Prairies sont présentés au tableau 6.2 du chapitre 6 du rapport BIPBRCC, pour des niveaux de réchauffement climatique mondial de +1 °C, +2 °C et +3 °C;
  2. utiliser l'annexe 1.1 du rapport BIPBRCC pour le quartile supérieur des résultats de l’ensemble CMIP5 afin d’estimer la température pour une période centrée approximativement sur l’année 2060, pour les résultats du RCP 8.5 [~+2.5 °C];
  3. Pour ce niveau de réchauffement, le changement relatif de l’accumulation de glace dans les Prairies pour le RCP 8.5 pour la période des années 2060 doit être estimé comme la moyenne des valeurs de changement régional des Prairies +2 °C et +3 °C [(27,6 % + 38,1 %)/2~=33 %];
  4. répéter le processus d’estimation des changements futurs de l’accumulation de glace moyenne dans les Prairies pour les RCP inférieurs (p. ex., RCP 4.5, RCP 6.0) pour d’autres périodes entourant les années 2050 (p. ex. 2040, 2080) et pour les régions environnantes (p. ex. Colombie-Britannique, Ontario, Nord);
  5. 5. La répartition finale des changements élaborée autour de l’estimation centrale du RCP 8.5 et de la période des années 2060 devrait être utilisée de manière qualitative et relative pour mettre en évidence un risque futur potentiellement croissant d’accumulation de glace sur les superstructures des ponts routiers des Prairies. Si des plans d’intervention conséquents sont prévus, d’autres études à l’échelle locale devraient être mandatées pour explorer les plans d’adaptation spécifiques aux ponts en fonction des conditions microclimatiques et des modèles actuels d’accumulation de glace (par exemple).

Figure 7

Figure 7: Organigramme décrivant les étapes générales de l’estimation du changement de l’ampleur moyenne de l’accumulation de glace d’une année sur 20 d’ici les années 2060, selon le RCP 8.5.


8. Glossary

Valeurs absolues
Mesure absolue d’une variable de conception climatique particulière, telle que 25 °C, 4 mm de pluie, ou une vitesse de vent de 50 km/h. Les valeurs absolues ne doivent pas être confondues avec les facteurs de changement ou, plus généralement, les valeurs de différence ou d’anomalie. values.
Facteur de changement
Mesure du changement d’une variable de conception climatique particulière, représentée soit en différence absolue (p. ex., changement de 1 °C de la température) ou relative (p. ex., augmentation de 10 % des précipitations), selon la nature de la variable en question.
Variable de conception climatique
Mesure ou indice du temps ou du climat utilisé dans le CNBC ou le CCCPR. La liste complète des variables de conception climatique prises en compte par le rapport BIPBRCC est fournie dans la figure 1 de ce document et dans l’annexe 1 du rapport BIPBRCC.
Confiance
Dans le contexte du rapport BIPBRCC, un niveau de confiance peut être placé dans les évaluations de facteurs quantitatifs pour des variables de conception climatique particulières dans le rapport BIPBRCC.
Mise à l’échelle
Processus d’obtention d’estimations locales à haute résolution des variables climatiques de conception en combinant des renseignements locaux et/ou à haute résolution, et des variables climatiques de conception à grande échelle provenant de modèles climatiques mondiaux.
Scénario d’émissions
Représentation plausible des conditions démographiques et socioéconomiques futures, qui se traduit par des projections des futures émissions de gaz à effet de serre.
Ensembles
Grands groupes coordonnés de simulations de modèles climatiques, conçus pour explorer et quantifier l’impact de différents scénarios d’émissions, de différents modèles climatiques et de la variabilité naturelle sur les conditions climatiques futures projetées.
Variabilité naturelle
Variation des conditions climatiques causée par le bruit naturel du système climatique, sans lien avec les influences climatiques humaines.
Résolution
Niveau de granularité du modèle climatique et des données d’observation en grille. La haute résolution implique un espacement plus étroit entre les points de la grille de données, que ce soit dans l’espace ou dans le temps.
Single Model Initial Condition Large Ensemble (SMILE)
Cadre d’ensemble émergent qui s’apparente aux approches de la prévision météorologique et qui est particulièrement utile pour quantifier le rôle de la variabilité naturelle dans les projections du changement climatique futur.
Incertitude
Mesure du degré de certitude entourant les projections climatiques futures, qui tend à être inversement liée à la confiance dans ces mêmes projections.

9. List of CRBCPI Variables

Variable Nom long Unités Confiance Description générale Code Type de mesure Correction des biais statistiques, ajustement et mise à l’échelle
maxTmean Températures moyennes maximales quotidiennes de l’air °C Niveau 1 Variation des températures quotidiennes estivales les plus élevées enregistrées en un an CCCPR Température Non
minTmean Températures moyennes minimales quotidiennes de l’air °C Niveau 1 Variation des températures quotidiennes hivernales les plus froides enregistrées en un an CCCPR Température Non
AnnTmean Température moyenne annuelle de l’air °C Niveau 1 Changement de la température moyenne annuelle de l’air CNBC Température Non
TJan10 Températures de conception, 1er centile de janvier °C Niveau 1 Changement dans la quantité de températures horaires extrêmement froides en hiver CNBC Température Non
TJan25 Températures de conception, 2,5e centile de janvier °C Niveau 1 Changement de la quantité de températures hivernales froides horaires CNBC Température Non
TJuly Températures de conception, 2,5e centile de juillet, thermomètre sec °C Niveau 1 Modification de la quantité de températures estivales chaudes CNBC Température Non
TwJuly Températures de conception, 2,5e centile de juillet, thermomètre humide °C Niveau 1 Changement dans la quantité de températures estivales chaudes, en tenant compte également de l’humidité CNBC Température Non
HDD Degrés-jours sous 18 °C °C-jours Niveau 1 Modification de l’indice indiquant les besoins en chauffage des bâtiments (« degrés-jours de chauffage ») CNBC Température Oui
AnnP Précipitations totales annuelles % Niveau 2 Changement relatif des précipitations annuelles totales (pluie plus neige) CNBC Précipitations et humidité Oui
AnnR Pluie annuelle % Niveau 2 Variation relative des précipitations annuelles totales (pas les chutes de neige) CNBC Précipitations et humidité Oui
Rn15m Pluie de 15 minutes (1/10) % Niveau 2 Changement relatif des événements de forte pluie de courte durée CNBC Précipitations et humidité Ajustement de la distribution; mise à l’échelle de la température à partir de la température moyenne annuelle non corrigée
Rn1Day Pluie durant une journée (1/50) % Niveau 2 Changement relatif des événements pluvieux extrêmement forts d’une durée d’un jour CNBC Précipitations et humidité Ajustement de la distribution; mise à l’échelle de la température à partir de la température moyenne annuelle non corrigée
iceThick Épaisseur de la glace (1/20) % Niveau 3 Variation relative des épisodes de fortes pluies verglaçantes CCCPR Neige et glace Ajustement de la distribution
Q10 Pressions horaires du vent (1/10) % Niveau 3 Variation relative des épisodes de vents horaires forts CCCPR/CNBC Vent Ajustement de la distribution aux vitesses de vent de 20 minutes non corrigées des biais
Q25 Pressions horaires du vent (1/25) % Niveau 3 Variation relative des épisodes de vents horaires très forts CCCPR/CNBC Vent Ajustement de la distribution aux vitesses de vent de 20 minutes non corrigées des biais
Q50 Pressions horaires du vent (1/50) % Niveau 3 Variation relative des épisodes de vents horaires extrêmement forts CCCPR Vent Ajustement de la distribution aux vitesses de vent de 20 minutes non corrigées des biais
Variable Nom long Unités Confiance Description générale Code Type de mesure Correction des biais statistiques, ajustement et mise à l’échelle
Q100 Pressions horaires du vent (1/100) % Niveau 3 Variation relative des épisodes de vents horaires historiquement forts CCCPR Vent Ajustement de la distribution aux vitesses de vent de 20 minutes non corrigées des biais
DRQ Pression du vent de pluie battante (1/5) % Niveau 3 Variation relative des événements horaires forts de pluie et de vent CNBC Vent Ajustement de la distribution aux vitesses horaires du vent non corrigées des biais en présence de précipitations >1,8 mm/h
RH Humidité relative % Niveau 3 Variation relative de l’humidité atmosphérique CNBC Précipitations et humidité Non
SLr Charge due à la pluie (1/50) % Niveau 3 Changement relatif des événements de pluie extrêmement forte sur la neige – une mesure des événements de pluie sur la neige CNBC Neige et glace Ajustement de la distribution au maximum annuel non corrigé des biais pour la pluie en présence de neige
SLs Charge due à la neige (1/50) % Niveau 3 Changement relatif dans les accumulations de neige extrêmement lourdes, y compris les effets des événements de pluie sur neige CNBC Neige et glace Ajustement de la distribution au maximum annuel non corrigé des biais
s.o. Étendue du pergélisol % Niveau 3 Changement de l’étendue du pergélisol proche de la surface dans le nord du Canada CNBC/CCCPR Neige et glace Non
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