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Modélisation globale et projections: conclusions robustes et incertitudes. Hugues Goosse Centre de recherches sur la terre et le climat Georges Lemaître Earth and Life Institute Université catholique de Louvain. Sources d’incertitude dans les projections climatiques. Le scenario/forçage. - PowerPoint PPT Presentation
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Modélisation globale et projections: conclusions robustes et incertitudes
Hugues GoosseCentre de recherches sur la terre et le climat Georges Lemaître
Earth and Life Institute
Université catholique de Louvain
Sources d’incertitude dans les projections climatiques
2
1. Le scenario/forçage.
2. La variabilité naturelle du système.
3. Le comportement différent des différents modèles.
Ces incertitudes sont souvent quantifiées à partir d’un ensemble de simulations réalisées avec plusieurs modèles forcés par une large gamme de scenarios.
Une compréhension des processus physiques impliqués est aussi nécessaire.
3
Projections de la température pour le 21ème siècle
Incertitude relative sur la température de surface (moyennée sur 10 ans) associée à différentes sources: l’incertitude sur le scénario (vert), l’incertitude des modèles (bleu), l’incertitude relative à la variabilité interne du climat (orange). Source: Kirtman et al. (2014), Hawkins and Sutton (2009)
Sources d’incertitude dans les projections climatiques
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Moyenne des changements de température entre 2081-2100 et 1986-2005 simulés par plusieurs modèles (°C) pour les scénarios RCP2.6 et RCP8.5. Les zones hachurées sont celles où les différences sont plus petites qu’une déviation standard de la variation interne. Les zones pointillées sont celles où les différences sont plus grandes que deux déviations standards de la variation interne. Source, Collins et al. (2013).
Projections de la température pour le 21ème siècle
Sources d’incertitude dans les projections climatiques
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Projections des précipitations pour le 21ème siècle
Incertitude relative sur les précipitations (moyennée sur 10 ans) associée à différentes sources: l’incertitude sur le scénario (vert), l’incertitude des modèles (bleu), l’incertitude relative à la variabilité interne du climat (orange). Source: Kirtman et al. (2014), Hawkins and Sutton (2009)
Sources d’incertitude dans les projections climatiques
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Moyenne des changements de précipitation entre 2081-2100 et 1986-2005 simulés par plusieurs modèles (mm jour-1) pour les scénarios RCP2.6 et RCP8.5. Les zones hachurées sont celles où les différences sont plus petites qu’une déviation standard de la variation interne. Les zones pointillées sont celles où les différences sont plus grandes que deux déviations standards de la variation interne. Source, Collins et al. (2013).
Projections des précipitations pour le 21ème siècle
Sources d’incertitude dans les projections climatiques
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Changements moyens de la quantité de précipitation tombée lors des 5 jours consécutifs pour lesquels l’accumulation est la plus forte projetés pour 2081–2100 par rapport à 1981–2000 dans le scenario RCP8.5. Source, Collins et al.
(2013).
Projections : évènements extrêmes
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Changements moyens du nombre de jours consécutifs pour lesquels les précipitations sont inférieures à 1 mm projetés pour 2081–2100 par rapport à
1981–2000 dans le scenario RCP8.5. Source, Collins et al. (2013).
Projections : évènements extrêmes
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Réductions des incertitudes
La dispersion des résultats des modèles peut être réduite en sélectionnant les meilleurs modèles. L’efficacité de cette technique n’a pu être démontrée jusqu’ici que dans un petit nombre de cas.Exemple: projections de glace de mer.
Source, Collins et al. (2013)
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Réductions des incertitudes
Etendue de glace en septembre (modèles CMIP5)
Projections de glace de mer.
Source, Massonnet et al. (2012)
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Réductions des incertitudes
Sélection des meilleurs modèles.
CMIP5 ensemble
5 selected models
near ice-free
Source, Massonnet et al. (2012)
Etendue de glace en septembre (modèles CMIP5)
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Réductions des incertitudes
Les prédictions sont initialisées à partir d’un état proche des observations pour contraindre l’évolution du système mais la prévisibilité apportée est généralement assez faible.