Evaluation et amélioration des simulations climatiques de la banquise

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Delphine Lafontaine
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1 Evaluation et amélioration des simulations climatiques de la banquise François Massonnet Thèse de doctorat présentée en vue de l obtention du grade de docteur en sciences

2 millions de km² Durée de la thèse Etendue de banquise arctique en septembre Record (minimum)

3 millions de km² Durée de la thèse Etendue de banquise arctique en septembre Record (minimum) millions de km² Record (maximum) Etendue de banquise antarctique en septembre

5 A. Observations et modèles de la banquise B. Trois exemples d utilisation constructive

6 A. Observations et modèles de la banquise B. Trois exemples d utilisation constructive

7 [Photo: Jan Lieser]

8 La banquise est une mince et vaste couche de glace se formant dans l océan [Photo: Jan Lieser]

9 [Photo: Jan Lieser] La banquise est une mince et vaste couche de glace se formant dans l océan Concentration [0 100 %] Epaisseur [ m] Vitesse de dérive [0 20 km/jour]

10 [ En Arctique, la banquise présente des signaux forts Changements observés ( ) de concentration de banquise en septembre % par décennie

11 [5 ème rapport du GIEC] En Arctique, la banquise présente des signaux forts Epaisseur de banquise arctique observée Sous-marins Avions/Hélicoptères m Satellites

12 [Rampal et al., 2009] En Arctique, la banquise présente des signaux forts 10 Vitesse journalière moyenne de la banquise 9 8 été km/jour hiver

13 [ En Arctique, la priorité est d anticiper les changements futurs et leurs impacts Echelle saisonnière Ouverture du pack, réponse atmosphérique Russie Echelle décennale Adaptation, écosystèmes, planification Groenland Echelle du siècle Réponse climatique Alaska Canada

14 [

15 35 ans d observations: trop peu pour comprendre l augmentation de l étendue de banquise antarctique Etendue moyenne annuelle de banquise antarctique 35 ans

16 35 ans d observations: trop peu pour comprendre l augmentation de l étendue de banquise antarctique Etendue moyenne annuelle de banquise antarctique 35 ans Signal forcé (flux d eau douce, vents)?

17 35 ans d observations: trop peu pour comprendre l augmentation de l étendue de banquise antarctique Etendue moyenne annuelle de banquise antarctique Variabilité basse fréquence (couplage océan-glace)? 35 ans Signal forcé (flux d eau douce, vents)?

18 35 ans d observations: trop peu pour comprendre l augmentation de l étendue de banquise antarctique Etendue moyenne annuelle de banquise antarctique Variabilité basse fréquence (couplage océan-glace)? 35 ans Bruit statistique? Signal forcé (flux d eau douce, vents)?

19 [données: Comiso et Nishio, 2008] En Antarctique, la priorité est de comprendre l origine de signaux fort régionalisés Changements observés ( ) de concentration de banquise 10 % par décennie

20 Conclusion 1 Les observations de banquise soulèvent beaucoup de questions, mais sont insuffisantes pour y répondre Observations Proches de la réalité Peu/pas de valeur prédictive Couverture incomplète Incertitudes

21 A. Observations et modèles de la banquise B. Trois exemples d utilisation constructive

22 g t = vg (fg) + ψ h Un modèle est constitué d'équations physiques

23 g t = vg (fg) + ψ h Un modèle est constitué d'équations physiques... discrétisées dans l espace et le temps

24 g t = vg (fg) + ψ h Un modèle est constitué d'équations physiques... discrétisées dans l espace et le temps résolues numériquement sur un domaine virtuel

25 g t = vg (fg) + ψ h Un modèle est constitué d'équations physiques m Epaisseur simulée de banquise... discrétisées dans l espace et le temps résolues numériquement sur un domaine virtuel partout

26 g t = vg (fg) + ψ h Un modèle est constitué d'équations physiques m Epaisseur simulée de banquise... discrétisées dans l espace et le temps résolues numériquement sur un domaine virtuel partout tout le temps.

27 Etendue de banquise arctique en septembre un modèle Scénario «business as usual» (RCP8.5)

28 Arctique: réponse cohérente des modèles au forçage, timing incertain Etendue de banquise arctique en septembre 37 modèles Scénario «business as usual» (RCP8.5)

29 Tendance ( ) d étendue de banquise antarctique en septembre

30 Antarctique: présence de biais systématiques dans les modèles Tendance ( ) d étendue de banquise antarctique en septembre Modèles

31 Conclusion 2 Les modèles de banquise sont pratiques mais souffrent d incertitudes et de biais Modèles Approximations de la réalité Valeur prédictive Couverture complète Incertitudes, biais systématiques

32 Observations et modèles présentent des caractéristiques complémentaires Observations Proches de la réalité Modèles Approximations de la réalité Peu/pas de valeur prédictive Couverture incomplète Incertitudes Valeur prédictive Couverture complète Incertitudes, biais systématiques

33 A. Observations et modèles de la banquise présentent des caractéristiques complémentaires B. Trois exemples d utilisation constructive

34 Trois exemples d utilisation constructive des observations et des modèles 1. Contraindre des projections climatiques 2. Estimer l état d un système 3. Calibrer les paramètres d un modèle

35 Trois exemples d utilisation constructive des observations et des modèles 1. Contraindre des projections climatiques 2. Estimer l état d un système 3. Calibrer les paramètres d un modèle

36 Etendue de banquise arctique en septembre Scénario «business as usual» (RCP8.5) 37 modèles

37 Scénario «business as usual» (RCP8.5) 37 modèles

38 Observations disponibles 37 modèles

39 L état passé peut servir de contrainte pour les projections de banquise arctique en été Première année de disparition de la banquise arctique en septembre Modèles Obs. Etendue moyenne ( ) de banquise en septembre

40 L état passé peut servir de contrainte pour les projections de banquise arctique en été Etendue de banquise arctique en septembre Scénario «business as usual» (RCP8.5) 37 modèles

41 L état passé peut servir de contrainte pour les projections de banquise arctique en été 5 modèles sélectionnés

42 Trois exemples d utilisation constructive des observations et des modèles 1. Contraindre des projections climatiques 2. Estimer l état d un système 3. Calibrer les paramètres d un modèle

43 [

44 [ 7 septembre 2000 Observation (satellite)

45 [ 7 septembre 2000 Modèle ( 25) Observation (satellite)

46 [ L assimilation de données permet d estimer des variables non-observées 7 septembre 2000 Modèle ( 25) Analyse Observation (satellite)

47 Reconstruction des changements d épaisseur de banquise antarctique Tendances d épaisseur de la banquise (reconstruction, ) p<0.05 cm/décennie

48 Trois exemples d utilisation constructive des observations et des modèles 1. Contraindre des projections climatiques 2. Estimer l état d un système 3. Calibrer les paramètres d un modèle

49 h 0 Commande

50 clc; clear all; close all g=9.81; h0=0.34; dt=0.1; tf=30; h=zeros(length(0:dt:tf),1) % accélération de la gravité % hauteur initiale du niveau d eau % pas de temps % durée de la simulation % h(t), à trouver... alpha=1.34 % Coefficient de % bidouillage... for t=1:dt:tf [a,b,c]=compute_gain(h(t-1))...

51 clc; clear all; close all g=9.81; h0=0.34; dt=0.1; tf=30; h=zeros(length(0:dt:tf),1) % accélération de la gravité % hauteur initiale du niveau d eau % pas de temps % durée de la simulation % h(t), à trouver... alpha=1.34 % Coefficient de % bidouillage... for t=1:dt:tf [a,b,c]=compute_gain(h(t-1))...

52 F air/glace + F ocean/glace + F glace/glace 0 C a C w P* Vitesse de dérive (modèle) km/jour

53 F air/glace + F ocean/glace + F glace/glace 0 C a C w P* Vitesse de dérive (observations) Vitesse de dérive (modèle) km/jour

54 L assimilation de données permet de calibrer les paramètres d un modèle Vitesse de dérive (observations) Vitesse de dérive (modèle, paramètres calibrés) km/jour

55 Trois exemples d utilisation constructive des observations et des modèles 1. Contraindre des projections climatiques 2. Estimer l état d un système 3. Calibrer les paramètres d un modèle

56 Une «bonne» prévision est - cohérente par rapport à l a priori du prévisionniste - de qualité par rapport aux observations - utile pour les bénéficiaires

57 Une «bonne» prévision est simulation climatique de la banquise - cohérente par rapport à l a priori du prévisionniste modélisateur - de qualité par rapport aux observations - utile pour les bénéficiaires

59 Merci pour votre attention!

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