Flood analysis and flood projections under climate change in New Brunswick

Abstract

Floods events are a key component in river engineering including the design and risk assessment of various projects. In this study, a flood frequency analysis was carried out to determine flood characteristics in New Brunswick under present and future climate. For current flood characteristics, an analysis was carried out using 56 hydrometric stations across the province using the Generalized Extreme Value (GEV) distribution and the three-parameter lognormal distribution function. A regional flood frequency analysis was also carried out using regression equations. Results showed that current regional flood equations were very consistent among distribution functions. Results were also consistent with previous studies. To study floods under climate change, seven catchments were selected within the province and these catchments were further analyzed using artificial neural network (ANN) models for two climate scenarios. As such, future climate data were extracted from the third-generation Coupled Climate Model (CGCM3.1) under the greenhouse gas emission scenarios B1 and A2. The climate variables (temperature and precipitation) were downscaled using the delta change approach, and future river discharges were predicted. A frequency analysis was then carried out on these seven stations using the GEV distribution function. Results showed that for the period 2010–2100, average temperatures are projected to increase between 2.9°C (B1) and 5.2°C (A2) in New Brunswick. As for precipitation, the mean annual precipitation showed an increase of 9 to 12% compared to current conditions. Results also showed an increase in flood flows. The increase in low-return floods (e.g. 2-year) was generally higher than the increase of higher return floods (e.g. 100-year). Depending on the scenario and the future time period, the increase in low-return floods was about 30%, and about 15% for higher return floods. A Regional Climate Index (RCI) was used to links floods to their frequency under future climate scenarios.

Dans la présente étude, une analyse fréquentielle des crues a été réalisée en vue de déterminer les caractéristiques d'événements de crues au Nouveau-Brunswick. Dans le cadre de projets en ingénierie fluviale, l’étude des débits de crues constitue un élément clé, autant du point de vue de la conception que de celui de l'évaluation du risque. Dans cette étude, des analyses ont été réalisées pour 56 stations hydrométriques situées dans la province. En plus des 56 stations analysées, une analyse régionale a été entreprise. De plus, cette étude a analysé l’influence du changement climatique sur les débits de crue au Nouveau-Brunswick, en se basant sur un modèle canadien du climat et les réseaux de neurones artificiels (RNA). Les données, provenant d’une simulation de la troisième génération du modèle couplé climatique global (MCCG3.1), ont été utilisées avec les RNA multicouches pour estimer les crues dans le contexte actuel et dans le contexte climatique sous les effets des scénarios B1 et A2. La régionalisation des données (températures et précipitations) a été accomplie en utilisant la méthode des deltas. La loi GEV (Generalized Extreme Value) a été utilisée pour estimer la fréquence de ces crues. Pour la période 2010–2100, des augmentations de température de 2.9 °C (B1) à 5.2 °C (A2) sont prévues pour les sites étudiés au Nouveau-Brunswick. Quant aux précipitations, les moyennes annuelles ont montré une augmentation de 9 % à 12 % par rapport aux conditions actuelles. L'augmentation des débits de crues pour des périodes de récurrence faible (p. ex. 2 ans) était généralement plus élevée que l’augmentation des débits de crue pour des périodes de récurrence élevée (p. ex. 100 ans). En fonction du scénario et de la période, l’analyse fréquentielle des débits de crue montre une augmentation de 30 % pour les périodes de récurrence faible et 15 % pour les périodes de récurrence élevée. De plus, un indice régional de climat (RCI) a été développé pour faciliter le processus de conception. Cet indice permet de relier les crues à leurs fréquences selon les scénarios B1 et A2.

Acknowledgements

This study was funded by the New Brunswick Environmental Trust Fund. The authors remain thankful to M. Darryl Pupek and his team at the Department of Environment New Brunswick, for their helpful comments.