Statistical modeling of extreme rainfall processes in the context of climate change

The occurrence of extreme storms is a critical consideration in the design and management of a large number of water-resource projects. In current engineering practice, the estimation of extreme rainfalls is accomplished based on statistical frequency analysis of maximum precipitation data. The objective of this frequency analysis is hence to estimate the maximum amount of precipitation falling at a given point for a specified duration and return period. Results of precipitation frequency analysis are often summarized by "intensity-duration-frequency" (IDF) relationships for a given site. However, traditional methods in the development of IDF relations have two major limitations. Firstly, these existing methods were not able to account for the extreme rainfall characteristics over different time scales. Secondly, these traditional methods cannot take into account the potential impacts of climate variability and climate change. Therefore, the main objective of the present study is to propose an improved method for extreme rainfall estimation that could overcome these limitations. The proposed method was based on the scale-invariance GEV distribution and the statistical downscaling procedure to construct the IDF relations in the context of climate change. The Non-Central Moment method was used for the estimation of the three parameters of the GEV. Results of a numerical application using Annual Maximum Precipitation (AMP) data from a network of 14 rain-gauge stations in South Korea has indicated the feasibility and accuracy of the suggested method. In particular, the observed AMP series displayed a simple scaling behaviour. In addition, the linkages between global climate variables given by two Global Climate Models (GCMs) (one from Environment Canada and one from the UK Hadley Centre) and the local extreme rainfall characteristics have been successfully established for predicting the resulting changes of the IDF relations under different climate change scenarios A2, A1B, and B2. It was found that the IDF relations for future periods (2020's, 2050's, and 2080's) showed increasing or decreasing trends depending on the GCM used and the climate scenario considered.La fréquence des tempêtes extrêmes est un facteur critique dans la conception et gestion d'un grand nombre de projets de ressources en eau. Dans la pratique courante, l'estimation des pluies extrêmes est réalisée en se basant sur l'analyse de fréquence statistique des données de précipitations maximales. L'objectif de cette analyse de la fréquence est donc d'estimer le montant maximal de précipitations qui tombent à un moment donné pendant une durée déterminée, ainsi que la période de retour. Les résultats de l'analyse de la fréquence des précipitations sont souvent résumés par les relations Intensité-Durée-Fréquence (IDF) pour un site donné. Toutefois, les méthodes traditionnelles dans le développement des relations IDF ont deux limites majeures. Tout d'abord, ces méthodes n'ont pas été en mesure de tenir compte des caratéristiques des précipitations extrêmes sur des différentes échelles de temps. Deuxièmement, ces méthodes traditionnelles ne tiennent pas compte des impacts potentiels de la variabilité climatique et du changement climatique. Par conséquent, l'objectif principal de cette présente étude est de proposer une méthode d'estimation des précipitations extrêmes améliorée qui pourrait surmonter ces limitations. La méthode proposée a été basée sur l'échelle d'invariance de distribution GEV et la procédure de réduction d'échelle statistique pour construire des relations IDF dans le contexte du changement climatique. La méthode des moments non-centraux a été utilisée pour l'estimation des trois paramètres de la GEV. Les résultats obtenus par une application numérique des données de Précipitations Maximales Annuelles (PMA) à partir d'un réseau de 14 stations pluviométriques en Corée de Sud ont démontré la faisabilité et la précision de la méthode proposée. La série de PMA observée a particulièrement affiché une propriété d'échelle simple. En outre, les liens entre les variables climatiques globaux donnés par les deux Modèles Climatiques Globaux (MCGs) (un en provenance d'Environnement Canada et l'autre du Centre Hadley du Royaume-Uni) et les caractéristiques des précipitations locaux extrêmes ont été établis avec succès pour prédire les changements qui résultent des relations IDF selon des différents scénarios climatiques - A2, A1B, et B2. Il a été constaté que des relations IDF pour les périodes futures (les années 2020, 2050, et 2080) ont démontré des tendances qui augmentent ou diminuent dépendemment des MCG utilisés et du scénario climatique à l'étude