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Sandrine Bony, Jean-Louis Dufresne, Jean-Yves Grandpeix, Frédéric Hourdin Laboratoire de Météorologie Dynamique Institut Pierre Simon Laplace De quelle.

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1 Sandrine Bony, Jean-Louis Dufresne, Jean-Yves Grandpeix, Frédéric Hourdin Laboratoire de Météorologie Dynamique Institut Pierre Simon Laplace De quelle confiance parle-t-on ? Confiance dans nos modèles en général ? Dans notre façon de travailler ? Confiance dans les prévisions d'une élévation moyenne des températures sous l'effet de l'augmentation de la concentration des gaz à effet de serre. Confiance dans les prévisions d'une élévation moyenne des températures sous l'effet de l'augmentation de la concentration des gaz à effet de serre. Confiance dans les projections des changements climatiques associés. Confiance dans les projections des changements climatiques associés. Difficultés de deux ordres : 1. Etre au clair sur les bases de notre propre confiance / doutes 2. Communiquer sur un sujet complexe et mal maîtrisé D'où notre intérêt pour un travail d'explicitation de notre démarche pour nous et pour l'extérieur. Plan : Le statut particulier de la modélisation numérique dans le cadre de l'étude du changement climatique : Ou pourquoi quand le sage montre la casserole en ébullition, le physicien du climat suit chaque bulle. Le statut particulier de la modélisation numérique dans le cadre de l'étude du changement climatique : Ou pourquoi quand le sage montre la casserole en ébullition, le physicien du climat suit chaque bulle. Accroître la confiance par l'amélioration de la représentation des bulles : le travail sur l'amélioration du modèle et des paramétrisations physiques Accroître la confiance par l'amélioration de la représentation des bulles : le travail sur l'amélioration du modèle et des paramétrisations physiques Accroître la confiance en partant du système casserole : identification des mécanismes climatiques clef, hiérarchie de modèles, approche multi-modèles. Accroître la confiance en partant du système casserole : identification des mécanismes climatiques clef, hiérarchie de modèles, approche multi-modèles. Confiance et modélisation du climat

2 Maillage océanique Maillage atmosphérique

3 Modélisation du climat / prévision du temps Modèles : identiques. Durée : plusieurs décennies ou siècles / 15 jours (prévision saisonnière entre les deux) Etat initial : quelconque (existence d'un attracteur étrange : le climat) / analyse produite à partir d'un processus d'assimilation (variationnelle) des données dans les modèles Prévision : statistique (ex : la variabilité inter-annuelle de la pluie d'hivernage) /déterministe (le temps qu'il fait demain).

4 Le réchauffement climatique et l'ébullition d'une casserole d'eau : Les bulles ont un caractère chaotique, difficile à prévoir, … Les bulles ont un caractère chaotique, difficile à prévoir, … Les lois de la physique (conservation de l'énergie, de l'eau liquide + vapeur) permettent de calculer l'évaporation sans connaître exactement la position de chaque bulle à chaque instant. Les lois de la physique (conservation de l'énergie, de l'eau liquide + vapeur) permettent de calculer l'évaporation sans connaître exactement la position de chaque bulle à chaque instant. Analogie à double tranchant pour le climat : Même si les modèles de climat prédisent imparfaitement le système météorologique (et ne sont pas capables de prédire le temps qu'il fera dans 15 jours) il peuvent prédire le réchauffement, qui relève en grande partie de grands équilibres énergétiques. Même si les modèles de climat prédisent imparfaitement le système météorologique (et ne sont pas capables de prédire le temps qu'il fera dans 15 jours) il peuvent prédire le réchauffement, qui relève en grande partie de grands équilibres énergétiques. Mais le modèle « du climat » n'existe pas : système trop complexe, écoulement chaotique, variabilité à toutes les échelles de temps et d'espace Mais le modèle « du climat » n'existe pas : système trop complexe, écoulement chaotique, variabilité à toutes les échelles de temps et d'espace Le physicien du climat est l'imbécile qui construit un modèle qui représente explicitement chaque bulle pour prédire la vitesse d'évaporation dans la casserole. Le physicien du climat est l'imbécile qui construit un modèle qui représente explicitement chaque bulle pour prédire la vitesse d'évaporation dans la casserole. Dans les polémiques : incompréhension des « vrais physiciens » sur ce point précis ? Méthode : Développer un modèle explicite des bulles dans la casserole aussi physique et réaliste que possible (modèles dits « de climat » = modéles météorologiques enrichis). Développer un modèle explicite des bulles dans la casserole aussi physique et réaliste que possible (modèles dits « de climat » = modéles météorologiques enrichis). Valider ce modèle par comparaison à une expérience unique d'ébullition (le climat observé) Valider ce modèle par comparaison à une expérience unique d'ébullition (le climat observé) Réaliser des simulations numérique avec le modèle explicite et regarder le comportement de façon statistique. Réaliser des simulations numérique avec le modèle explicite et regarder le comportement de façon statistique. En déduire la vitesse d'évaporation dans la casserole (réchauffement global, changement climatique). En déduire la vitesse d'évaporation dans la casserole (réchauffement global, changement climatique). Confronter le modèle explicite avec des théories plus ou moins partielles et simplifiées du climat. Confronter le modèle explicite avec des théories plus ou moins partielles et simplifiées du climat.

5 Quelle confiance dans les projections de réchauffement global? GIEC 2007 Svante Arrhenius ( ) Activités humaines: 2xCO 2 dans quelques milliers d'années Doublement de CO 2 => T 4 à 5°C (°C ) Éléments de confiances: Le CO 2 augmente Accroissement de CO 2 augmente l'effet de serre et donc la température de surface L'accroissement des GES est la principale perturbation Amplitude du « réchauffement » pus grande que la variabilité interne Structure spatiale du réchauffement

6 inter-model differences (standard deviation) Moyenne multi-modèles Identification des principaux mécanismes contrôlant l'amplitude du réchauffement et de sa dispersion Effet direct de l'augmentation du CO2 Effet d'inertie thermique de l'océan Rétroaction de la vapeur d'eau Rétroaction de la cryosphère Rétroaction des nuages Réchauffement global pour un doublement de CO2

7 Moyenne multi-modèles Identification des principaux mécanismes contrôlant l'amplitude du réchauffement et de sa dispersion Réchauffement global pour un doublement de CO 2 Moyenne multi-modèles (Dufresne & Bony 2008) Rétroaction des nuages inter-model differences (standard deviation) Moyenne multi-modèles

8 Fragilités et confiance Fragilités On a besoin de modèles (très) complexes pour simuler le climat (Une question de légitimité du scientifique qui n'en maîtrise pas tous les aspects ?) Le système est chaotique On observe, de façon très incomplète, une « réalisation » particulière On n'a pas de « théorie du climat » ni de modèle associé Pour les projections, on n'a que très peu de résultats robustes sur les variables climatiques d'intérêt Origines de la confiance dans les projections du changement climatique : Confiance dans les bases physiques et le degré de réalisme du modèle complet (exposé de Jean-Louis Dufresne) Compréhension des mécanismes climatiques impliqués, hiérarchie de modèles, vérification de ces mécanismes dans le modèle complet (exposé de Sandrine Bony)

9 GIEC - On commence à penser de façon robuste : Réchauffement global en cours (effet direct du CO2 sur l'absorption du rayonnement thermique par l'atmosphère). Réchauffement global en cours (effet direct du CO2 sur l'absorption du rayonnement thermique par l'atmosphère). Amplitude attendue : 2 à 5 °C pour un doublement du CO2 dont la moitié due à la rétroaction vapeur d'eau. Amplitude attendue : 2 à 5 °C pour un doublement du CO2 dont la moitié due à la rétroaction vapeur d'eau. Dispersion des projections : facteur 2 dont 50 % provient des nuages Dispersion des projections : facteur 2 dont 50 % provient des nuages Réchauffement plus fort sur les continents (non limité par l'évaporation) Réchauffement plus fort sur les continents (non limité par l'évaporation) Plus fort au hautes latitudes (entre autres, effet d'albédo de la cryosphère) Plus fort au hautes latitudes (entre autres, effet d'albédo de la cryosphère) Résultats des deux modèles français (IPSL et MeteoFrance) impliqués dans les travaux du GIEC (scenario SRESA2)

10 10 Ti Te k. (Te-Ti) = S Analogie avec une maison : chauffage soleil isolation atmosphère 10 a S σ.T s 4 k σ.T s 4 Effet de serre : + 30°C : 2/3 H 2 O (vapeur) et 1/3 CO °C : 2/3 H 2 O (vapeur) et 1/3 CO 2 CO 2, CH 4 => T s CO 2, CH 4 => T s Rétroactions : Albédo neige/glace : amplification Albédo neige/glace : amplification Vapeur d'eau : amplification Vapeur d'eau : amplification Nuages : ? Nuages : ? Système complexe : Simulations numériques sur base de scenario d'évolution du CO 2 Simulations numériques sur base de scenario d'évolution du CO 2 Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Evolution du Climat (GIEC) Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Evolution du Climat (GIEC) S T s ? T s ? Température moyenne T s à la surface de la terre

11 chaud froid moyen Evolution de la température (°c) moyenne en été en France de 1860 à * Observations Simulation de contrôle Avec augmentation des gaz à effet de serre 2007 Température (°C) Année (Scenario SRESA2 du GIEC, modèle de l'IPSL)

12 chaud froid moyen Evolution de la température (°c) moyenne en été en France de 1860 à * Observations Simulation de contrôle Avec augmentation des gaz à effet de serre 2007 Température (°C) Année (Scenario SRESA2 du GIEC, modèle de l'IPSL) ?

13 chaud froid moyen Evolution de la température (°c) moyenne en été en France de 1860 à * Observations Simulation de contrôle Avec augmentation des gaz à effet de serre 2007 Température (°C) Année (Scenario SRESA2 du GIEC, modèle de l'IPSL) ? CORRECTION D'UN BIAIS MOYEN SUR LES TEMPERATURES

14 chaud froid moyen Evolution de la température (°c) moyenne en été en France de 1860 à * Observations Simulation de contrôle Avec augmentation des gaz à effet de serre 2007 Température (°C) Année (Scenario SRESA2 du GIEC, modèle de l'IPSL)

15 Importance de la représentation des processus turbulents, nuageux et précipitant dans les modèles de climat.

16 200 km 20 km Dans une maille du modèle... Turbulence Nuages ?

17 200 km 20 km Dans une maille du modèle... « Mélange turbulent » par des petits mouvements aléatoires. Analogue à la diffusion moléculaire. l : longueur de mélange de Prandtl avec

18 Exemples de mesures avion (région parisienne, conditions estivales, cumulus) Vitesse verticale (m/s) Humidité (g/kg) Turbulence isotrope de petite échelle -> mélange turbulent Turbulence atmosphérique : méso-échelle, organisée et anistrope L'air chaud (léger) et humide monte de la surface sous l'effet des forces d'Archimède. En montant cet air ce refroidit (détente adiabatique) et ne peut plus contenir autant de vapeur d'eau. En cas de saturation : apparition de cumulus en haut du panache chaud.

19 (Atkinson & al., 1996) Importance des structures organisées visualisées ici par les rues de nuages Exemple classique de rues de nuages créées au sommets de rouleaux convectifs : arrivé d'air polaire froid sur des masses océaniques plus chaudes entrée d'air marin doux sur un continent plus chaud

20 Modélisation du climat et changement climatique (Pole modélisation de l'IPSL) Evolution de la composition de l'atmosphère, source d'incertitude sur le changement climatique Evolution de la température globale au XXe sciècle Simulation avec variation des gaz à effet de serre. Simulation avec prise en compte de l'effet direct et indirect des aérosols soufrés. Observation Modèle couplé de l'IPSL, simulations GIECC Important aussi pour rétroaction vapeur d'eau, nuages, etc... (Simulations réalisées par Sébastien Denvil et le pole modélisation de l'IPSL)


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