Scénarios à échelle statistiquement réduite des changements projetés dans les précipitations

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Des ensembles multimodèles à échelle statistiquement réduite des changements projetés dans les précipitations totales ont été générés à une résolution spatiale de 10 km pour la période 1951-2100, à partir des résultats de 24 modèles climatiques mondiaux (MCM) de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). L’échelle des précipitations totales (mm/jour) quotidiennes issues des MCM a été statistiquement réduite par la méthode des analogues avec correction de biais et cartographie des quantiles, version 2 (BCCAQv2). Un ensemble de données historiques interpolées sur les précipitations totales pour le Canada (ANUSPLIN) a servi de cible pour la réduction d’échelle.

Les changements dans les précipitations totales sont projetés par rapport à la période de référence 1986-2005 et exprimés en pourcentage (%). Des moyennes annuelles et saisonnières des changements projetés dans les précipitations totales par rapport à 1986-2005 sont incluses. Plus précisément, les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles à échelle statistiquement réduite de changements projetés dans les précipitations sont accessibles pour la période historique 1901-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5 couvrant la période 2006-2100.

Des moyennes sur 20 ans des changements projetés dans les précipitations totales (°C) ont aussi été calculées pour quatre périodes (2021-2040, 2041-2060, 2061-2080 et 2081-2100), par rapport à la période de référence 1986-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5. Elles sont accessibles en une variété de formats. La médiane des changements projetés sur l’ensemble des modèles climatiques du CMIP5 est incluse.

Remarque : Les projections peuvent varier d’un modèle climatique à l’autre en raison des différences dans la façon de représenter les processus du système terrestre. Toutefois, il a été démontré la littérature scientifique récente que l’utilisation d’une méthode faisant intervenir des ensembles multimodèles permettrait vraisemblablement d’obtenir de meilleurs résultats en matière de projection des changements climatiques.

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