1. Introduction générale
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Texte intégral
1Le système climatique*, constitué de l’atmosphère, l’océan, les continents, la biosphère* et la cryosphère* (cf. I-3), obéit aux grandes lois de conservations de la physique (masse, quantité de mouvement, énergie). Ces lois, qui s’expriment par des équations aux dérivées partielles, nécessitent la spécification de conditions initiales et de conditions aux limites (cf. II-1, V-4) et sont le fondement même de la prévisibilité potentielle ou intrinsèque du climat. C’est sur cette base universelle que les modèles, outils de prévision, sont construits. Par nature, la prévisibilité ne peut être que partielle ; les pertes de prévisibilité sont associées soit à l’incapacité d’observer le système parfaitement (état initial de la prévision), soit à l’incapacité de décrire les lois d’évolution de manière parfaite (présence par exemple de processus stochastiques*, etc.), soit à l’incapacité d’anticiper de manière parfaite l’évolution des conditions aux limites ou forçages externes* futurs (e.g. éruptions volcaniques, niveau et nature des émissions anthropiques à venir). En matière de prévision climatique, il s’agit évidemment d’une combinaison de ces trois facteurs auxquels viennent s’ajouter les limites associées aux outils de prévision basés sur la modélisation numérique (cf. V-3). Le rôle respectif de ces quatre facteurs limitant varie en fonction de l’échéance temporelle de la prévision et de sa précision spatiale (e.g. continent européen versus département français). Il en détermine sa nature-même (déterministe ou probabiliste) et son incertitude.
2La prévisibilité climatique est une question centrale et constitutive des sciences du climat. Son extension naturelle et concrète, la prévision climatique, est un enjeu sociétal tout autant que scientifique. L’été prochain sera-t-il caniculaire ? Le climat va-t-il changer au cours des décennies/siècles à venir ? Peut-on le prévoir ? Si oui, pourquoi, comment et avec quel niveau d’incertitude ? Pour le bénéfice du citoyen, de la sphère politique et médiatique, des associations qui assurent un relais d’information sur les questions de changement climatique, pour le bénéfice des autres communautés scientifiques, il est important de bien expliquer cette notion de prévision qui fait, entre autres, l’originalité des sciences du climat dans le domaine de la géophysique. En prévision, on distingue trois types différents : les projections climatiques (tendances à long terme), les prévisions climatiques (de l’échelle mensuelle à décennale) et les prévisions météorologiques (de l’échelle horaire à l’échelle hebdomadaire au plus). Les amalgames entre projections et prévisions d’une part et entre climat et météorologie, d’autre part, sont courants alors que la prévisibilité est fondée sur des concepts précis, des méthodologies et des stratégies propres aux échelles de temps et d’espace caractéristiques de l’échéance de prévision à laquelle on s’intéresse : sources de prévisibilité, mécanismes physiques mis en jeu, niveaux et origines des incertitudes, limites intrinsèques liées par exemple à l’existence du chaos*, etc.
3Grâce aux approches de modélisation et aux techniques statistiques de détection*/attribution* (cf. VI-8), les climats du passé et leur variabilité à diverses échelles, en particulier sur le dernier millénaire, sont devenus des bancs d’essai essentiels pour la connaissance du futur. Les prévisions saisonnière et décennale permettent également aux chercheurs de valider les modèles et procédures et donc de quantifier la capacité des outils à reproduire la chronologie des événements observés à ces échelles respectives. Les scientifiques peuvent donc aujourd’hui effectuer à la fois des simulations dites « historiques » couvrant le dernier siècle et des projections climatiques pour le siècle en cours, en utilisant un outil commun qui est tous les jours confronté à la réalité du présent en mode prédictif et dont les limites et les niveaux de confiance sont connus et clairement estimés par la statistique et la physique.
Auteur
Physicien climatologue, Chargé de Recherche au CNRS, CERFACS, Toulouse.
christophe.cassou@cerfacs.fr
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