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OpenEdition Books

Le climat à découvert

 | 
Catherine Jeandel
, 
Rémy Mosseri

Huitième partie. Questions et enjeux

3. Besoins en modélisation numérique

Jean-Louis Dufresne et David Salas y Mélia

Texte intégral

1Les modèles climatiques actuels permettent de reproduire de nombreuses caractéristiques générales du climat présent et de bien simuler le réchauffement observé depuis quelques décennies. Ils permettent également d’estimer, à un facteur deux près, l’amplitude du réchauffement global futur en réponse à un accroissement donné de la concentration des gaz à effet de serre*. Si l’incertitude sur l’amplitude de ce réchauffement paraît élevée, ce sont surtout les changements climatiques associés à ce réchauffement qui sont simulés de façon très différente selon les modèles, même pour des variables aussi essentielles que la pluie : sur de grandes régions continentales, certains modèles simulent un accroissement des précipitations, d’autres une diminution, sans que les critères actuels ne permettent de déterminer quel résultat est le plus plausible. Ainsi l’évolution de notre capacité à prévoir les changements climatiques dans les prochaines décennies, à anticiper leurs effets, à comprendre et à interpréter les changements climatiques en cours ou passés, dépendra en premier lieu de notre capacité à améliorer de façon très significative les modèles climatiques existants.

2Ceci nécessite de mettre en place des projets de recherche dédiés portant sur l’amélioration de la représentation des phénomènes physiques ou biogéochimiques et de leurs couplages ainsi que sur l’amélioration des performances numériques de ces modèles. Vu la complexité des phénomènes à modéliser et leur grand nombre, toute modélisation reposera forcément sur une simplification importante des phénomènes réels. Ainsi, les développements de modèles devront être étroitement associés à des études expérimentales, des analyses d’observations, des études théoriques ou des études avec des modèles de complexité différente.

Les phénomènes physiques et leurs couplages

3La représentation des phénomènes physiques est la colonne vertébrale des modèles de climat. Par exemple, les précipitations sont une caractéristique essentielle du climat global et régional et elles sont déterminantes pour les ressources en eau, pour l’évolution de la végétation ou pour d’autres composantes de notre environnement. Les événements météorologiques extrêmes (cyclone, tempête, canicule, sécheresse…) ont une grande importance pour les études de risque ou le dimensionnement d’équipements. Les éléments du système climatique* récemment introduits dans les modèles (cycle du carbone, chimie de l’atmosphère, aérosols…) dépendent souvent, au premier ordre, de grandeurs climatiques. Malgré cela, celles-ci sont souvent mal simulées par les modèles actuels. Le besoin d’améliorer très significativement la représentation des phénomènes physiques fondamentaux pour toutes les composantes du système (atmosphère, océan, surface continentale, calotte…) est donc très fort, et nécessitera d’entreprendre d’importants travaux de recherche, souvent de longue haleine, pour pouvoir être satisfait. Pour l’atmosphère, il s’agit notamment d’étudier la convection, la couche limite, la formation des nuages et de la pluie, les interactions avec la surface (cf. II-8 et II-9). Pour l’océan, les tourbillons de petite échelle, la turbulence* de couche limite et la convection sont des processus à mieux étudier (cf. I-7). À la surface des continents, les phénomènes concernent plutôt l’hydrologie, la végétation et la cryosphère*.

Les phénomènes biogéochimiques et leurs couplages

4L’évolution de la composition chimique de l’atmosphère ou de l’océan dépendra avant tout des émissions anthropiques, mais également des réactions chimiques ou biologiques, et de façon plus générale de la réponse de l’environnement à ces changements. La modélisation des puits naturels de carbone, qui absorbent aujourd’hui la moitié environ des émissions anthropiques, et de leur dépendance au climat nécessite d’être améliorée (phénologie des plantes, interaction entre cycle de l’azote et cycle du carbone, physiologie du plancton…). La modélisation du cycle du méthane est en plein essor, et ses liens avec le climat sont importants (pergélisols…). Les aérosols contribuent fortement aux perturbations anthropiques, mais les phénomènes qui les régissent sont encore mal compris et décrits, de même que leurs interactions avec certaines variables climatiques comme les nuages ou les précipitations (cf. II-7). Au-delà des aspects climatiques, ces variations de la composition peuvent avoir un effet sur notre environnement, comme l’acidification des océans due à l’augmentation de CO2 ou leur fertilisation par des poussières ferreuses d’origine continentale.

L’utilisation de modèle climatique à très haute résolution permet à la fois de considérer la Terre dans sa globalité et de reproduire des phénomènes extrêmes de « petite » échelle. Ici on peut voir un exemple de cyclone, au nord-ouest de l’Australie, simulé avec une version à très haute résolution du modèle couplé de l’IPSL* (30 km de résolution horizontale environ). Les vents sont représentés à gauche (m/s), tandis qu’à droite sont tracées la température de surface de l’océan (en couleur, °C) et la pression de surface (contour, hPa). Source : S. Masson, Y. Meurdesoif

Les nouveaux algorithmes et les ordinateurs de nouvelle génération

5La simulation explicite de tous les processus physiques et biogéochimiques, avec des échelles d’espace et de temps adaptées, nécessite des ressources en calcul considérables. La limitation par la puissance de calcul est une caractéristique essentielle de la simulation climatique qui a toujours évolué avec la performance des ordinateurs. Dans les prochaines années, de nouvelles architectures informatiques (parallélisme massif, utilisation de processeurs spécialisés tel que les processeurs graphiques…) permettront d’augmenter encore cette puissance de calcul. Pour suivre cette progression, il faudra développer de nouveaux algorithmes et de nouvelles méthodes numériques afin de résoudre les équations de la mécanique des fluides aussi bien pour l’atmosphère que pour l’océan. Cette évolution des moyens de calcul permettra d’accroître (1) la complexité des modèles, (2) la résolution* des modèles et (3) la durée des simulations ou de leur nombre. Bien sûr, cette montée en puissance du traitement informatique sera accompagnée d’une augmentation du nombre de données, ce qui nécessitera de développer de nouveaux outils pour l’écriture, la lecture, le stockage et l’analyse de ces données.

Compétences requises

6La modélisation numérique du climat fait appel à des compétences variées, aussi bien scientifiques que techniques : physiques, chimiques, biologiques, mathématiques, numériques, informatiques, etc. Ceci nécessite des équipes pluridisciplinaires, mais aussi des compétences variées pour les personnes impliquées. De plus, la modélisation est une activité qui permet de synthétiser, de mettre en cohérence des travaux de recherches divers, ce qui favorise des collaborations et des liens avec d’autres approches, notamment théoriques ou expérimentales.

Table des illustrations

Légende L’utilisation de modèle climatique à très haute résolution permet à la fois de considérer la Terre dans sa globalité et de reproduire des phénomènes extrêmes de « petite » échelle. Ici on peut voir un exemple de cyclone, au nord-ouest de l’Australie, simulé avec une version à très haute résolution du modèle couplé de l’IPSL* (30 km de résolution horizontale environ). Les vents sont représentés à gauche (m/s), tandis qu’à droite sont tracées la température de surface de l’océan (en couleur, °C) et la pression de surface (contour, hPa). Source : S. Masson, Y. Meurdesoif
URL http://books.openedition.org/editionscnrs/docannexe/image/11502/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 215k

Auteurs

Physicien du climat, Directeur de Recherche au CNRS, LMD, Paris.
jean-louis.dufresne@lmd.jussieu.fr

Météorologue climatologue, Ingénieur en Chef des Eaux, des Ponts et des Forêts, CNRM-GAME, Toulouse.
david.salas@meteo.fr

© CNRS Éditions, 2011

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