Confiance et modélisation du climat

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1 Confiance et modélisation du climat
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 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. 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.

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 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. 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. 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). 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. 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. Alors, en deux mots, pourquoi vouloir réprésenter le transport atmosphérique de polluants dans les modèles globaux. Il y a d'abord bien sur la problématique du climat et, en particulier, du changement climatique sous l'effet de l'augmentation des gaz à effet de serre. La connaissance de l'évolution de la composition de l'atmosphère constitue encore une part importante de l'incertitude sur l'amplitude du changement climatique. Pour illustration, je montre ici des résultats obtenus tout récemment avec le modèle couplé océan-atmosphère que nous avons développé ces dernières années à l'IPSL. La courbe noire montre l'évolution observée de la température moyenne à la surface du globe au cours du Xxe sciecle. La courbe rouge montre une simulation ou on ne prend en compte que l'augmentation des gaz à effet de serre et la courbe verte montre des résultats prenant en compte l'effet de de l'évolution des aérosols. Les processus de transport sont également très important pour la sensibilité climatique elle-meme, que ce soit au travers des rétroactions vapeur et nuages.

5 Quelle confiance dans les projections de réchauffement global?
Activités humaines: 2xCO2 dans quelques milliers d'années Doublement de CO2 => T 4 à 5°C GIEC 2007 Svante Arrhenius ( ) Éléments de confiances: Le CO2 augmente Accroissement de CO2 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 (°C)

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

7 inter-model differences (standard deviation)‏
Identification des principaux mécanismes contrôlant l'amplitude du réchauffement et de sa dispersion Rétroaction des nuages Réchauffement global pour un doublement de CO2 Moyenne multi-modèles Moyenne multi-modèles inter-model differences (standard deviation)‏ Moyenne multi-modèles (Dufresne & Bony 2008)‏

8 Fragilités et confiance
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 Résultats des deux modèles français (IPSL et MeteoFrance)‏
Alors, en deux mots, pourquoi vouloir réprésenter le transport atmosphérique de polluants dans les modèles globaux. Il y a d'abord bien sur la problématique du climat et, en particulier, du changement climatique sous l'effet de l'augmentation des gaz à effet de serre. La connaissance de l'évolution de la composition de l'atmosphère constitue encore une part importante de l'incertitude sur l'amplitude du changement climatique. Pour illustration, je montre ici des résultats obtenus tout récemment avec le modèle couplé océan-atmosphère que nous avons développé ces dernières années à l'IPSL. La courbe noire montre l'évolution observée de la température moyenne à la surface du globe au cours du Xxe sciecle. La courbe rouge montre une simulation ou on ne prend en compte que l'augmentation des gaz à effet de serre et la courbe verte montre des résultats prenant en compte l'effet de de l'évolution des aérosols. Les processus de transport sont également très important pour la sensibilité climatique elle-meme, que ce soit au travers des rétroactions vapeur et nuages. Résultats des deux modèles français (IPSL et MeteoFrance)‏ impliqués dans les travaux du GIEC (scenario SRESA2)‏ 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). 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 Réchauffement plus fort sur les continents (non limité par l'évaporation)‏ Plus fort au hautes latitudes (entre autres, effet d'albédo de la cryosphère)

10 Ts ? Température moyenne Ts à la surface de la terre → → Ti
k. (Te-Ti)‏ = S k σ.Ts4 Analogie avec une maison : chauffage <=> soleil isolation <=> atmosphère σ.Ts4 a S 1010 Ts ? S Effet de serre : + 30°C : 2/3 H2O (vapeur) et 1/3 CO2 CO2 , CH => Ts Rétroactions : Albédo neige/glace : amplification Vapeur d'eau : amplification Nuages : ? Système complexe : Simulations numériques sur base de scenario d'évolution du CO2 Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Evolution du Climat (GIEC)‏ → → 10

11 Evolution de la température (°c) moyenne en été
en France de 1860 à 2080 2003 1976 2008 * Observations Simulation de contrôle Avec augmentation des gaz à effet de serre 2007 Température (°C)‏ Année chaud froid moyen (Scenario SRESA2 du GIEC, modèle de l'IPSL)‏

12 Evolution de la température (°c) moyenne en été
en France de 1860 à 2080 2003 1976 2008 * Observations Simulation de contrôle Avec augmentation des gaz à effet de serre 2007 Température (°C)‏ Année ? chaud froid moyen (Scenario SRESA2 du GIEC, modèle de l'IPSL)‏

13 Evolution de la température (°c) moyenne en été
en France de 1860 à 2080 2003 1976 2008 * Observations Simulation de contrôle Avec augmentation des gaz à effet de serre 2007 Température (°C)‏ Année ? CORRECTION D'UN BIAIS MOYEN SUR LES TEMPERATURES chaud froid moyen (Scenario SRESA2 du GIEC, modèle de l'IPSL)‏

14 Evolution de la température (°c) moyenne en été
en France de 1860 à 2080 2003 1976 2008 * Observations Simulation de contrôle Avec augmentation des gaz à effet de serre 2007 Température (°C)‏ Année chaud froid moyen (Scenario SRESA2 du GIEC, modèle de l'IPSL)‏

15 Alors, en deux mots, pourquoi vouloir réprésenter le transport atmosphérique de polluants dans les modèles globaux. Il y a d'abord bien sur la problématique du climat et, en particulier, du changement climatique sous l'effet de l'augmentation des gaz à effet de serre. La connaissance de l'évolution de la composition de l'atmosphère constitue encore une part importante de l'incertitude sur l'amplitude du changement climatique. Pour illustration, je montre ici des résultats obtenus tout récemment avec le modèle couplé océan-atmosphère que nous avons développé ces dernières années à l'IPSL. La courbe noire montre l'évolution observée de la température moyenne à la surface du globe au cours du Xxe sciecle. La courbe rouge montre une simulation ou on ne prend en compte que l'augmentation des gaz à effet de serre et la courbe verte montre des résultats prenant en compte l'effet de de l'évolution des aérosols. Les processus de transport sont également très important pour la sensibilité climatique elle-meme, que ce soit au travers des rétroactions vapeur et nuages. Importance de la représentation des processus turbulents, nuageux et précipitant dans les modèles de climat.

16 ? Dans une maille du modèle ...‏ Nuages Turbulence 20 km 200 km
Alors, en deux mots, pourquoi vouloir réprésenter le transport atmosphérique de polluants dans les modèles globaux. Il y a d'abord bien sur la problématique du climat et, en particulier, du changement climatique sous l'effet de l'augmentation des gaz à effet de serre. La connaissance de l'évolution de la composition de l'atmosphère constitue encore une part importante de l'incertitude sur l'amplitude du changement climatique. Pour illustration, je montre ici des résultats obtenus tout récemment avec le modèle couplé océan-atmosphère que nous avons développé ces dernières années à l'IPSL. La courbe noire montre l'évolution observée de la température moyenne à la surface du globe au cours du Xxe sciecle. La courbe rouge montre une simulation ou on ne prend en compte que l'augmentation des gaz à effet de serre et la courbe verte montre des résultats prenant en compte l'effet de de l'évolution des aérosols. Les processus de transport sont également très important pour la sensibilité climatique elle-meme, que ce soit au travers des rétroactions vapeur et nuages. Nuages Turbulence

17 avec Dans une maille du modèle ...‏ « Mélange turbulent »
20 km 200 km Alors, en deux mots, pourquoi vouloir réprésenter le transport atmosphérique de polluants dans les modèles globaux. Il y a d'abord bien sur la problématique du climat et, en particulier, du changement climatique sous l'effet de l'augmentation des gaz à effet de serre. La connaissance de l'évolution de la composition de l'atmosphère constitue encore une part importante de l'incertitude sur l'amplitude du changement climatique. Pour illustration, je montre ici des résultats obtenus tout récemment avec le modèle couplé océan-atmosphère que nous avons développé ces dernières années à l'IPSL. La courbe noire montre l'évolution observée de la température moyenne à la surface du globe au cours du Xxe sciecle. La courbe rouge montre une simulation ou on ne prend en compte que l'augmentation des gaz à effet de serre et la courbe verte montre des résultats prenant en compte l'effet de de l'évolution des aérosols. Les processus de transport sont également très important pour la sensibilité climatique elle-meme, que ce soit au travers des rétroactions vapeur et nuages. « Mélange turbulent » par des petits mouvements aléatoires. Analogue à la diffusion moléculaire. avec l : longueur de mélange de Prandtl‏

18 Turbulence isotrope de petite échelle -> mélange turbulent‏
Turbulence atmosphérique : “méso-échelle”, organisée et anistrope Exemples de mesures avion (région parisienne, conditions estivales, cumulus)‏ Vitesse verticale (m/s)‏ Humidité (g/kg)‏ 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 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 (Atkinson & al., 1996)‏

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 Simulation avec variation des gaz à effet de serre. Evolution de la température globale au XXe sciècle Modèle couplé de l'IPSL, simulations GIECC Alors, en deux mots, pourquoi vouloir réprésenter le transport atmosphérique de polluants dans les modèles globaux. Il y a d'abord bien sur la problématique du climat et, en particulier, du changement climatique sous l'effet de l'augmentation des gaz à effet de serre. La connaissance de l'évolution de la composition de l'atmosphère constitue encore une part importante de l'incertitude sur l'amplitude du changement climatique. Pour illustration, je montre ici des résultats obtenus tout récemment avec le modèle couplé océan-atmosphère que nous avons développé ces dernières années à l'IPSL. La courbe noire montre l'évolution observée de la température moyenne à la surface du globe au cours du Xxe sciecle. La courbe rouge montre une simulation ou on ne prend en compte que l'augmentation des gaz à effet de serre et la courbe verte montre des résultats prenant en compte l'effet de de l'évolution des aérosols. Les processus de transport sont également très important pour la sensibilité climatique elle-meme, que ce soit au travers des rétroactions vapeur et nuages. Simulation avec prise en compte de l'effet direct et indirect des aérosols soufrés. Observation (Simulations réalisées par Sébastien Denvil et le pole modélisation de l'IPSL)‏ Important aussi pour rétroaction vapeur d'eau, nuages, etc ...