Predicting future urban drought under climate change
Prédire les sécheresses urbaines dans le contexte du changement climatique
Résumé
Data-lacking in many cities across the world hinders accurately predicting future urban drought (UD) under climate change. Therefore, this thesis put forward a new framework to predict future UD. By coupling imageries from satellite and drones we presented two sets of new methods for surface water available estimation; by coupling GRACE satellite and GLDAS dataset we put forward a new method for groundwater available prediction. All the methods were verified by using ground observations and GRACE monitored data in three big cities of the Yellow River Basin, China. With these methods we reconstructed data series of surface and ground water available for the three cities in the period of 1948-2001 when all water available data are absent. With these reconstructed water available data, we predicted UD of the three big cities in 2030 and 2050 based on CMIP5 climate scenarios and artificial neutral network. Results show that UD in 2030 will be worse than in 2050.
De nombreuses villes du monde manquent de données et ne peuvent donc pas prévoir avec précision les sécheresses urbaines futures (UD) dans le contexte des changements climatiques. Par conséquent, cette thèse a mis en avant un nouveau cadre pour prédire l’UD future. En couplant des images de satellites et de drones, nous avons présenté deux ensembles de nouvelles méthodes pour l’estimation des eaux de surface disponibles ; en couplant les données issues du satellite GRACE de la NASA et l’ensemble de données GLDAS, nous avons proposé une nouvelle méthode de prévision des eaux souterraines disponibles. Toutes les méthodes ont été vérifiées en utilisant des observations au sol et des données fournies par GRACE dans trois grandes villes du bassin du fleuve Jaune, en Chine. Avec ces méthodes, nous avons reconstitué des séries de données sur les eaux de surface et souterraines disponibles pour les trois villes au cours de la période 1948-2001, lorsque les données disponibles sur l’eau sont manquantes. Avec ces données reconstituées sur la disponibilité de l’eau et les projections de consommation d’eau, nous avons prédit l’UD de trois grandes villes en Chine en 2030 et 2050 en exploitant un réseau neuronal artificiel sur la base de scénarios climatiques CMIP5. Les résultats montrent que l'UD sera plus sévère en 2030 qu'en 2050.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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