Descente d'échelle statistique du niveau de la mer pour les îles du Pacifique Sud-Ouest : une approche de régression linéaire multiple

L'élévation du niveau de la mer est une préoccupation croissante dans les îles du Pacifique. Au cours de l'ère altimétrique (depuis 1993), les taux d'élévation du niveau de la mer sur le Pacific tropical ouest ont été parmi les plus élevés du monde, atteignant jusqu'à 3-4 fois la moyenne globale. Alors que de plus en plus de communautés soumises aux risques associés à cette hausse du niveau de la mer se déplacent vers des terres plus élevées pour échapper à la montée des eaux, il est impératif de disposer de prédictions du niveau de la mer à l'échelle locale pour faciliter le processus d'adaptation et de planification. Ce processus n'est pas simple car le niveau de la mer varie d'une région à l'autre, notamment en fonction des redistributions de chaleur, sel et masses opérées aux échelles régionales par la circulation océanique, et des modes climatiques dominants (par exemple, ENSO, PDO/IPO). Même à l'échelle locale, d'importants changements du niveau de la mer relatif peuvent résulter de mouvements verticaux naturels ou anthropiques du sol terrestre. Motivée par ces préoccupations, cette thèse se concentre sur l'utilisation d'une technique de descente d'échelle statistique basée sur des régressions linéaires multiples (MLR) pour modéliser les variations interannuelles-à-interdécennales du niveau de la mer pour trois sites côtiers localisés sur des îles du Pacifique Sud-Ouest - Suva et Lautoka à Fidji, et Nouméa en Nouvelle-Calédonie. Le modèle MLR est basé sur la connaissance que les variations du niveau de la mer à ces échelles de temps dans le Pacifique tropical sont principalement de nature thermostérique (c.-à-d. provenant des changements de densité de l'eau de mer induits par des changements de température de l'océan) et que ces variations thermostériques sont principalement générées par les variations de forçage de vent et les ondes de Rossby se propageant vers l'ouest qui en résultent. Les expériences de MLR sont menées sur la période d'étude 1988-2014, l'accent étant mis sur la variabilité interannuelle à décennale et les tendances du niveau de la mer. Le niveau de la mer pour les trois sites côtiers insulaires est d'abord exprimé sous forme de somme des variations stériques et de masse. Dans un second temps, les modèles MLR développés se basent sur une approche plus orientée processus, en utilisant le rotationnel de tension de vent comme approximation de la composante thermostérique. Le niveau de la mer des îles est alors perçu comme une combinaison de composantes globale, régionales et locales, la seconde étant dominante. Le modèle MLR utilise le rotationnel de la tension de vent pour forcer un modèle linéaire des ondes de Rossby. Les anomalies du niveau de la mer issues du modèle de Rossby sont utilisées comme régresseur régional dominant, alors que la composante halostérique locale (provenant des changements de densité de l'eau de mer induits par des changements de salinité de l'océan), la tension de vent locale et la température de surface de la mer locale sont utilisés comme régresseurs mineurs. Une régression par étapes est utilisée pour isoler les régresseurs statistiquement significatifs avant de calibrer le modèle MLR. Le niveau de la mer prédit par la descente d'échelle statistique montre une forte concordance avec les observations, représentant en moyenne 80 % de la variance observée. Un test de stationnarité sur le modèle MLR montre qu'il peut être appliqué sur des périodes autres que celle utilisée pour la calibration, notamment pour les projections du niveau de la mer sur les décennies à venir. Dans l'ensemble, le niveau de la mer prédit par les modèles MLR donne un aperçu des principaux facteurs de la variabilité interannuelle-à-interdécennale du niveau de la mer sur les sites sélectionnés, montrant que si la dynamique locale et le signal global modulent le niveau de la mer dans une certaine mesure, la majeure partie de la variance est déterminée par des facteurs régionaux. Cela a des implications importantes pour les futures projections du niveau de la mer des îles - puisque les facteurs régionaux peuvent être simulés par des modèles climatiques, ils peuvent servir de lien entre les informations à l'échelle locale et les informations régionales à grande échelle fournies par les modèles climatiques à basse résolution. Les niveaux de la mer générés par la descente d'échelle statistique pourraient être utilisés comme source d'information pour élaborer des scénarios plus efficaces de planification de l'adaptation et de réduction des risques dans le Pacifique.Sea level rise is a growing concern in the islands of the western Pacific. Over the altimetry era (1993-present), sea level rise rates in the western tropical Pacific were amongst the highest recorded across the world ocean, reaching up to 3-4 times the global mean. As more and more affected communities relocate to higher grounds to escape the rising seas, there is a compelling need for information on local scales to ease the adaptation and planning process. This is not a straightforward process as sea level varies regionally, driven by wind and ocean circulation patterns, and the prevailing climate modes (e.g. ENSO, PDO/IPO). On local scales, substantial sea level changes can result from natural or anthropogenic induced vertical ground motion. Motivated by such concerns, this thesis focuses on developing a statistical downscaling technique, namely a multiple linear regression (MLR) model, to simulate island sea levels at selected sites in the southwest Pacific - Suva and Lautoka in Fiji, and Nouméa in New Caledonia. The model is based on the knowledge that sea level variations in the tropical Pacific are mainly thermosteric in nature (temperature-related changes in ocean water density) and that these thermosteric variations are dominated by wind-forced, westward propagating Rossby waves. The MLR experiments are conducted over the 1988-2014 study period, with a focus on interannual-to-decadal sea level variability and trend. Island sea levels are first expressed a sum of steric and mass changes. Then, a more dynamical approach using wind stress curl as a proxy for the thermosteric component is undertaken to construct the MLR model. In the latter case, island sea levels are perceived as a composite of global, regional and local components, where the second is dominant. The MLR model takes wind stress curl as the dominant regional regressor (via a Rossby wave model), and the local halosteric component (salinity-related changes in ocean water density), local wind stress, and local sea surface temperature as minor regressors. A stepwise regression function is used to isolate statistically significant regressors before calibrating the MLR model. The modeled sea level shows high agreement with observations, capturing 80% of the variance on average. Stationarity tests on the MLR model indicate that it can be applied skillfully to projections of future sea level. The statistical downscaling approach overall provides insights on key drivers of sea level variability at the selected sites, showing that while local dynamics and the global signal modulate sea level to a given extent, most of the variance is driven by regional factors. This has important implications for future island sea level projections - since regional drivers can be simulated by climate models, it can serve as a link between high resolution, local scale information and low resolution climate models. The information generated can be used to guide more efficient adaptation planning and risk minimization practices in the Pacific