Des hydro-électriciens face à la variabilité climatique

Résumé En Fr

When making investment or management decisions in the hydroelectricity business, one must often consider the future state of water resources as a random variable. A frequent hypothesis is that of the stationarity of the process : the distribution function of past observations is representative of the distribution function of future observations. Observations of hydrologic regime changes during the twentieth century over various locations lead us to believe that we should consider such phenomena if we are to correctly assess hydrological risk, and that we should reconsider the stationarity hypothesis. Adding to the difficulty of integrating climate variability information into our models are the small samples that we must use to properly evaluate that variability. That problem created a lot of questioning in Québec during the last decade. When we study the annual inflow time series of a number of Québec''s watersheds, particularly in the northeastern part of the Québec-Labrador peninsula, we can identify alternating sequences of high and low inflows. Is the past key to the future ? Should we neglect possible shifts in the series when modelling and forecasting inflows ? Is the long term series average the best predictor for long term expected inflows ? Can we use explanatory variables to explain those changes and help with inflow forecast ? Hydro-Québec has developed and uses many models taking into account those questions. Some models use hidden Markov chains to evaluate regime changes probabilities. Others are depending on climate indices to issue forecasts. Finally, some models combine those approaches. To continue progressing, we now must add larger scale historical information to the models. Using dendrochronology data seems to be the most promising way to improve our models.

: Dans l’élaboration de ses décisions de gestion ou d’investissement, l’hydro-électricien est amené à considérer l’état futur des ressources en eau comme une variable aléatoire. Pour ce faire, on a souvent adopté une approche académique consistant à supposer que la fonction de répartition des observations passées – aux fluctuations d’échantillonnage près – régissait parfaitement les réalisations futures (l’hypothèse de stationnarité). En cas de variabilité climatique, cette démarche entraîne une sous-estimation des probabilités de s’écarter des valeurs communes. Les changements de régime hydrologique observés çà et là sur la planète au XXème siècle montrent qu’il est nécessaire d’envisager de tels phénomènes pour mieux décliner le principe de précaution. Mais l’échantillon local récent étant toujours insuffisant pour apprécier exhaustivement ce type de variabilité, la difficulté est d’intégrer cette variabilité dans nos modèles tout en maîtrisant la subjectivité de l’opération. Ce problème a suscité beaucoup de questionnements et de débats au Québec depuis plus d’une dizaine d’années. En effet, si on examine les chroniques d’apports annuels de certains bassins versants québécois, en particulier pour les bassins versants du nord-est de la péninsule Québec-Labrador, on peut observer en alternance des séquences d''années consécutives de faible et de forte hydraulicité. Le passé est-il garant de l’avenir ? Doit-on négliger la possible présence de ruptures lors de la modélisation et de la prévision des apports en eau ? La moyenne de tout l’historique demeure-t-elle la meilleure prévision de l''apport des années à venir ? Existe-t-il des variables exogènes qui pourraient expliquer ces changements de régimes et qui pourraient être exploitées pour prévoir les apports à venir ? Hydro-Québec a développé et utilise plusieurs modèles proposant des réponses à ces questions. Certains envisagent les probabilités de changement de régime selon une chaîne de Markov cachée. D’autres s’appuient sur des indicateurs climatiques, voire des prévisions météorologiques saisonnières. D’autres, enfin, combinent ces deux approches. L’ajout d’une information historique plus large est aujourd’hui nécessaire pour aller plus loin. La piste la plus prometteuse dans ce sens est l’exploitation des données fournies par la dendrochronologie.