Valeur ajoutée dans le modèle régional canadien du climat : comparaison de la précipitation aux échelles du modèle global canadien du climat

La modélisation du climat à haute résolution est nécessaire pour une meilleure compréhension des impacts des changements climatiques. Les modèles régionaux du climat (MRC) constituent une des principales sources de ce type de données puisque les modèles de circulation générale (MCG) ne fonctionnent toujours pas à une résolution suffisante pour répondre à ces besoins.\ud Une fois que les MRC sont devenus des outils capables de générer des simulations physiquement réalistes, un effort important a été fait pour évaluer leur capacité de mise à l'échelle, en se concentrant principalement sur des variables moyennées temporellement. Cet effort ne s'est pas traduit par des améliorations sans équivoque par rapport aux simulations produites par les MCG.\ud L'objectif principal de cette étude est d'examiner l'existence de la valeur ajoutée dans les simulations du modèle régional Canadien du climat (MRCC) par rapport à celles du modèle de circulation général canadien (MCGC) utilisé comme pilote. Dans cette première étape, il a été nécessaire d'analyser les échelles temporelles et spatiales communes aux deux modèles, le MRCC et le MCGC. Une comparaison est effectuée en ramenant les données à haute résolution des stations météorologiques et du MRCC à la résolution du MCGC. L'évaluation se base sur la comparaison des histogrammes d'intensités de précipitation et des 95e centiles des distributions afin de caractériser les événements extrêmes. On estime le degré de chevauchement entre les distributions simulées et observées en utilisant la mesure S définie par Perkins et al. (2007). Cette dernière reflète principalement le comportement des intensités faibles et modérées. Les résultats montrent que les statistiques quotidiennes des précipitations simulées par le MGCC et le MRCC sont généralement très similaires. En comparant les résultats des deux modèles, il n'existe aucune preuve de l'existence de la valeur ajoutée. En outre, pendant l'été, les données simulées par le modèle MCGC sont plus proches des observations que celles générées par le MRCC. Cette amélioration provient d'une meilleure simulation de la fréquence des jours secs. Pour les événements quotidiens les plus intenses, le MCGC produit aussi des résultats plus proches des valeurs observées que le MRCC. Ce dernier montre une sous-estimation constante de la fréquence d'occurrence des événements intenses. C'est aussi le cas dans les régions caractérisées par d'importants forçages de surface, où la différence entre les topographies des deux modèles pourrait avoir un impact. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : MRCC, Mise à l'échelle, Précipitation, Valeur ajoutée, Histogrammes

A framework to study the potential benefits of using high-resolution regional climate model simulations

La modélisation du climat à haute résolution est nécessaire aux études d'impact du climat et, de nos jours, les modèles de circulation générale (MCG) n'ont pas encore une résolution suffisante pour satisfaire ces besoins. Les modèles régionaux du climat (MRC) ont été développés dans le but de fournir des détails sur le climat à fine échelle sur des régions spécifiques de la Terre. Les MRC ont démontré leur capacité à produire de la variabilité spatiale à petite échelle qui manque dans les simulations de MCG ; pour cette raison, les MRC sont de plus en plus utilisés dans les études sur le climat actuel et futur. Malgré ce succès, les avantages découlant de la production d'une variabilité climatique de fine échelle - autres que l'effet visuel saisissant des animations réalistes - ont rarement été clairement identifiés. Les tentatives pour quantifier ces avantages, généralement désignés comme étant la valeur ajoutée (VA) des MRC, ont été relativement rares et ont prouvé que la question de la VA est très complexe. Compte tenu de cette complexité, ce projet se concentre sur un aspect particulier de cette question : l'étude des conditions préalables que doivent satisfaire certaines statistiques climatiques pour permettre aux MRC d'ajouter de la valeur aux données utilisées comme pilote. Ces conditions sont basées sur l'idée que la VA des MRC ne peut survenir que si les statistiques climatiques d'intérêt contiennent de l'information à fine échelle qui n'est pas négligeable. Des données observées et simulées par des MRC peuvent ensuite être utilisées pour quantifier l'influence relative des fines échelles dans les statistiques climatiques, comme un proxy, pour estimer la valeur ajoutée potentielle (VAP) des MRC. Deux méthodes différentes ont été utilisées pour étudier la VAP sur l'Amérique du Nord, respectivement pour la température de surface et la précipitation. Les deux méthodes comprennent 3 étapes : l'utilisation d'une technique de décomposition pour séparer les variables atmosphériques en plusieurs échelles temporelles et spatiales, le calcul de statistiques climatiques et la définition d'une quantité pour estimer la VAP. Pour la température, nous constatons que la VAP se dégage presque exclusivement dans des régions caractérisées par des forçages de surface importants, soit la présence de topographie de fine échelle ou de contrastes terre-mer. Par ailleurs, certains des processus qui produisent la variabilité de petite échelle semblent être liés à des mécanismes relativement simples tels que la réponse linéaire aux différentes propriétés physiques de la surface et la variation générale de la température avec l'altitude dans l'atmosphère. Le potentiel des MRC à ajouter de la valeur dans les projections futures de la température moyenne est brièvement étudié. L'analyse montre que la variabilité de fine échelle du signal du changement climatique est généralement très faible par rapport à celle de grande échelle, ce qui suggère que peu de VA est attendue pour cette statistique climatique. Pour les précipitations, les résultats montrent que la VAP est fortement liée à des instabilités hydrodynamiques de fine échelle. La VAP est beaucoup plus élevée sur de courtes échelles temporelles (par exemple, pour des données sur 3 heures) et pour la saison chaude en raison de la proportion plus élevée de précipitations produites par de petits systèmes météorologiques et systèmes convectifs. Dans les régions à topographie complexe, le forçage orographique induit une composante supplémentaire de VAP, peu importe la saison ou l'échelle temporelle considérée. Les résultats montrent aussi que les MRC ont tendance à reproduire relativement bien la VAP par rapport aux observations bien qu'ils montrent une légère surestimation de la VAP en saison chaude et dans des régions montagneuses. Les résultats démontrent l'utilité du cadre utilisé pour étudier la VAP dans le climat actuel et dans des projections futures. Il est souligné que l'étude approfondie de la VA des MRC devrait aider à comprendre comment utiliser le mieux les divers produits climatiques disponibles en appui aux études en impact et adaptation face au climat changeant. \ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : modèles régionaux du climat, valeur ajouté potentielle, Amérique du Nord, température, précipitation

Potential for added value in precipitation simulated by high-resolution nested Regional Climate Models and observations

Regional Climate Models (RCMs) constitute the most often used method to perform affordable high-resolution regional climate simulations. The key issue in the evaluation of nested regional models is to determine whether RCM simulations improve the representation of climatic statistics compared to the driving data, that is, whether RCMs add value. In this study we examine a necessary condition that some climate statistics derived from the precipitation field must satisfy in order that the RCM technique can generate some added value: we focus on whether the climate statistics of interest contain some fine spatial-scale variability that would be absent on a coarser grid. The presence and magnitude of fine-scale precipitation variance required to adequately describe a given climate statistics will then be used to quantify the potential added value (PAV) of RCMs. Our results show that the PAV of RCMs is much higher for short temporal scales (e.g., 3-hourly data) than for long temporal scales (16-day average data) due to the filtering resulting from the time-averaging process. PAV is higher in warm season compared to cold season due to the higher proportion of precipitation falling from small-scale weather systems in the warm season. In regions of complex topography, the orographic forcing induces an extra component of PAV, no matter the season or the temporal scale considered. The PAV is also estimated using high-resolution datasets based on observations allowing the evaluation of the sensitivity of changing resolution in the real climate system. The results show that RCMs tend to reproduce relatively well the PAV compared to observations although showing an overestimation of the PAV in warm season and mountainous regions

Potential for small scale added value of RCM’s downscaled climate change signal

In recent decades, the need of future climate information at local scales have pushed the climate modelling community to perform increasingly higher resolution simulations and to develop alternative approaches to obtain fine-scale climatic information. In this article, various nested regional climate model (RCM) simulations have been used to try to identify regions across North America where high-resolution downscaling generates fine-scale details in the climate projection derived using the “delta method”. Two necessary conditions were identified for an RCM to produce added value (AV) over lower resolution atmosphere-ocean general circulation models in the fine-scale component of the climate change (CC) signal. First, the RCM-derived CC signal must contain some non-negligible fine-scale information—independently of the RCM ability to produce AV in the present climate. Second, the uncertainty related with the estimation of this fine-scale information should be relatively small compared with the information itself in order to suggest that RCMs are able to simulate robust fine-scale features in the CC signal. Clearly, considering necessary (but not sufficient) conditions means that we are studying the “potential” of RCMs to add value instead of the AV, which preempts and avoids any discussion of the actual skill and hence the need for hindcast comparisons. The analysis concentrates on the CC signal obtained from the seasonal-averaged temperature and precipitation fields and shows that the fine-scale variability of the CC signal is generally small compared to its large-scale component, suggesting that little AV can be expected for the time-averaged fields. For the temperature variable, the largest potential for fine-scale added value appears in coastal regions mainly related with differential warming in land and oceanic surfaces. Fine-scale features can account for nearly 60 % of the total CC signal in some coastal regions although for most regions the fine scale contributions to the total CC signal are of around ∼5 %. For the precipitation variable, fine scales contribute to a change of generally less than 15 % of the seasonal-averaged precipitation in present climate with a continental North American average of ∼5 % in both summer and winter seasons. In the case of precipitation, uncertainty due to sampling issues may further dilute the information present in the downscaled fine scales. These results suggest that users of RCM simulations for climate change studies in a delta method framework have little high-resolution information to gain from RCMs at least if they limit themselves to the study of first-order statistical moments. Other possible benefits arising from the use of RCMs—such as in the large scale of the downscaled fields– were not explored in this research

Quantifying the overall added value of dynamical downscaling and the contribution from different spatial scales

This study evaluates the added value in the representation of surface climate variables from\ud an ensemble of regional climate model (RCM) simulations by comparing the relative skill of the RCM\ud simulations and their driving data over a wide range of RCM experimental setups and climate statistics.\ud The methodology is specifically designed to compare results across different variables and metrics, and it\ud incorporates a rigorous approach to separate the added value occurring at different spatial scales. Results\ud show that the RCMs’ added value strongly depends on the type of driving data, the climate variable, and the\ud region of interest but depends rather weakly on the choice of the statistical measure, the season, and the\ud RCM physical configuration. Decomposing climate statistics according to different spatial scales shows that\ud improvements are coming from the small scales when considering the representation of spatial patterns,\ud but from the large-scale contribution in the case of absolute values. Our results also show that a large part\ud of the added value can be attained using some simple postprocessing methods

Natural hazards in Australia : storms, wind and hail

Current and potential future storm-related wind and hail hazard in Australia is reviewed. Confidence in the current incidence of wind hazard depends upon the type of storm producing the hazard. Current hail hazard is poorly quantified in most regions of Australia. Future projections of wind hazard indicate decreases in wind hazard in northern Australia, increases along the east coast and decreases in the south, although such projections are considerably uncertain and are more uncertain for small-scale storms than for larger storms. A number of research gaps are identified and recommendations made

Prophylaxis of venous thrombosis in patients with spontaneous intracerebral bleeding

Spontaneous intracerebral haemorrhage (SIH) represents a severe clinical event that is associated with high rates of mortality and morbidity. Only a minority of SIH patients receive surgical treatment, whereas the majority are treated conservatively. Venous thromboembolism (VTE) is one of the most common complications in SIH patients and a potential cause of death. Because of the lack of adequate evidences from the literature, the risk to benefit ratio of pharmacologic prophylaxis of VTE, represented on the one hand by hematoma enlargement and/or rebleeding and on the other hand by an expected reduction of the risk of VTE, remains controversial. Mechanical prophylaxis is a potentially safer alternative, but the efficacy of this approach is uncertain. In the absence of specific clinical guidelines containing clear-cut recommendations, physicians have insufficient tools to assist their therapeutic decisions

CXCL1-CXCR1/2 signaling is induced in human temporal lobe epilepsy and contributes to seizures in a murine model of acquired epilepsy

Abstract CXCL1, a functional murine orthologue of the human chemokine CXCL8 (IL-8), and its CXCR1 and CXCR2 receptors were investigated in a murine model of acquired epilepsy developing following status epilepticus (SE) induced by intra-amygdala kainate. CXCL8 and its receptors were also studied in human temporal lobe epilepsy (TLE). The functional involvement of the chemokine in seizure generation and neuronal cell loss was assessed in mice using reparixin (formerly referred to as repertaxin), a non-competitive allosteric inhibitor of CXCR1/2 receptors. We found a significant increase in hippocampal CXCL1 level within 24 h of SE onset that lasted for at least 1 week. No changes were measured in blood. In analogy with human TLE, immunohistochemistry in epileptic mice showed that CXCL1 and its two receptors were increased in hippocampal neuronal cells. Additional expression of these molecules was found in glia in human TLE. Mice were treated with reparixin or vehicle during SE and for additional 6 days thereafter, using subcutaneous osmotic minipumps. Drug-treated mice showed a faster SE decay, a reduced incidence of acute symptomatic seizures during 48 h post-SE, and a delayed time to spontaneous seizures onset compared to vehicle controls. Upon reparixin discontinuation, mice developed spontaneous seizures similar to vehicle mice, as shown by EEG monitoring at 14 days and 2.5 months post-SE. In the same epileptic mice, reparixin reduced neuronal cell loss in the hippocampus vs vehicle-injected mice, as assessed by Nissl staining at completion of EEG monitoring. Reparixin administration for 2 weeks in mice with established chronic seizures, reduced by 2-fold on average seizure number vs pre-treatment baseline, and this effect was reversible upon drug discontinuation. No significant changes in seizure number were measured in vehicle-injected epileptic mice that were EEG monitored in parallel. Data show that CXCL1-IL-8 signaling is activated in experimental and human epilepsy and contributes to acute and chronic seizures in mice, therefore representing a potential new target to attain anti-ictogenic effects

Global hotspots for the occurrence of compound events

Compound events (CEs) are weather and climate events that result from multiple hazards or drivers with the potential to cause severe socio-economic impacts. Compared with isolated hazards, the multiple hazards/drivers associated with CEs can lead to higher economic losses and death tolls. Here, we provide the first analysis of multiple multivariate CEs potentially causing high-impact floods, droughts, and fires. Using observations and reanalysis data during 1980–2014, we analyse 27 hazard pairs and provide the first spatial estimates of their occurrences on the global scale. We identify hotspots of multivariate CEs including many socio-economically important regions such as North America, Russia and western Europe. We analyse the relative importance of different multivariate CEs in six continental regions to highlight CEs posing the highest risk. Our results provide initial guidance to assess the regional risk of CE events and an observationally-based dataset to aid evaluation of climate models for simulating multivariate CEs.The research was funded by the Australian Research Council Centre of Excellence for Climate Extremes (CE170100023) and was supported in part by the New South Wales Department of Planning, Industry and Environment. H.X.D. is currently funded by School for Environment and Sustainability, University of Michigan (U064474). J.Z. acknowledges funding from the Swiss National Science Foundation (Ambizione grant 179876). N.N.R. and J.Z. acknowledge the European COST Action DAMOCLES (CA17109)