Le changement climatique: Comment estimer et réduire les incertitudes sur les projections?

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1 Le changement climatique: Comment estimer et réduire les incertitudes sur les projections? Camille Risi Chercheuse CNRS au Laboratoire de Météorologie Dynamique (Paris) 29 aout 2012

2 Le changement climatique en cours Température ( C) Température ( C) par rapport à /20

3 Le changement climatique en cours Température ( C) Température ( C) par rapport à effet de serre Concentration en CO2 (ppm) 2/20

4 Les enjeux, le rôle de la recherche Impacts du changement climatique? augmentation du niveau de la mer changements de precipitations: sécheresses, innondations changement de zones de répartition des maladies 3/20

5 Les enjeux, le rôle de la recherche Impacts du changement climatique? augmentation du niveau de la mer changements de precipitations: sécheresses, innondations changement de zones de répartition des maladies que peut faire la recherche scientifique? quantifier la responsabilité de l homme prévoir pour éclairer les décisions politiques prévoir la réponse du climat aux décisions politiques informer sur les incertitudes 3/20

6 Les enjeux, le rôle de la recherche Impacts du changement climatique? augmentation du niveau de la mer changements de precipitations: sécheresses, innondations changement de zones de répartition des maladies que peut faire la recherche scientifique? quantifier la responsabilité de l homme prévoir pour éclairer les décisions politiques prévoir la réponse du climat aux décisions politiques informer sur les incertitudes Le GIEC: Groupe International pour l Etude du Climat, sous l égide de l ONU rapports en 1990, 1995, 2001, 2007, en préparation accords internationaux: ex: Kyoto /20

7 Les mécanismes du changement climatique Ð Ò Ö Ø ½¼¼% ¾ % % % ¼% ¾ % H 2 O CO 2 O 3 CH 4 Ò Ù ½% ½¼ % Ø ÖÖ % ½½ % ½¼¼% ÙÜ ØÙÖ ÙÐ ÒØ Ö ÝÓÒÒ Ñ ÒØ Ö ÝÓÒÒ Ñ ÒØ ÓÐ Ö Ò Ö ¹ÖÓÙ 4/20

8 Les mécanismes du changement climatique ½¼¼% ¾ % Ð Ò Ö Ø ¾ % % % ¼% H 2 O CO 2 O 3 CH 4 Ò Ù ½% ½¼ % Ø ÖÖ Ê ØÖÓ¹ Ø ÓÒ Ð Ú Ô ÙÖ ³ Ù T ր Ø ÖÖ ր H 2 O ր % ½½ % ½¼¼% ÙÜ ØÙÖ ÙÐ ÒØ Ö ÝÓÒÒ Ñ ÒØ Ö ÝÓÒÒ Ñ ÒØ ÓÐ Ö Ò Ö ¹ÖÓÙ 4/20

9 Les mécanismes du changement climatique ½¼¼% ¾ % Ð Ò Ö Ø ¾ % % % ¼% H 2 O CO 2 O 3 CH 4 Ò Ù ½% ½¼ % Ø ÖÖ Ê ØÖÓ¹ Ø ÓÒ Ð Ú Ô ÙÖ ³ Ù T ր T ր Ø ÖÖ ր Ð Ó ց H 2 O ր Ê ØÖÓ¹ Ø ÓÒ Ð³ Ð Ó ÙÖ Ò» Ð ց % ÙÜ ½½ % ½¼¼% ØÙÖ ÙÐ ÒØ Ö ÝÓÒÒ Ñ ÒØ Ö ÝÓÒÒ Ñ ÒØ ÓÐ Ö Ò Ö ¹ÖÓÙ 4/20

10 Les mécanismes du changement climatique ½¼¼% ¾ % ¾ % % % ¼% H 2 O CO 2 O 3 CH 4 Ò Ù % ÙÜ ½½ % ½¼¼% ØÙÖ ÙÐ ÒØ Ö ÝÓÒÒ Ñ ÒØ Ö ÝÓÒÒ Ñ ÒØ ÓÐ Ö Ð Ò Ö Ø ½% ½¼ % Ò Ö ¹ÖÓÙ Ø ÖÖ Ê ØÖÓ¹ Ø ÓÒ Ð Ú Ô ÙÖ ³ Ù T ր T ր Ø ÖÖ ր Ð Ó ց H 2 O ր Ê ØÖÓ¹ Ø ÓÒ Ð³ Ð Ó ÙÖ Ê ØÖÓ¹ Ø ÓÒ ÒÙ Ù T ր ¹ Ð Ó ց Ø ÖÖ ց Ò» Ð ց ÒÙ ց ÒÙ ÙØ ց 4/20

11 Les mécanismes du changement climatique ½¼¼% ¾ % ¾ % % % ¼% H 2 O CO 2 O 3 CH 4 Ò Ù % ÙÜ ½½ % ½¼¼% ØÙÖ ÙÐ ÒØ Ö ÝÓÒÒ Ñ ÒØ Ö ÝÓÒÒ Ñ ÒØ ÓÐ Ö Ð Ò Ö Ø ½% ½¼ % Ò Ö ¹ÖÓÙ Ø ÖÖ Ê ØÖÓ¹ Ø ÓÒ Ð Ú Ô ÙÖ ³ Ù T ր T ր Ø ÖÖ ր Ð Ó ց H 2 O ր Ê ØÖÓ¹ Ø ÓÒ Ð³ Ð Ó ÙÖ Ê ØÖÓ¹ Ø ÓÒ ÒÙ Ù T ր ¹ Ð Ó ց Ø ÖÖ ց Ò» Ð ց ÒÙ ց ÒÙ ÙØ ց = besoin de modèles complets et détaillés 4/20

12 La modélisation climatique Ecomomistes, biologistes: de combien le CO2 va t il augmenter? Modèle de banquise Modèle de climat 100 à 300 km Modèle d océan Modèle de continent Modèle 3D atmosphérique représentation statitistique des processus physiques projections climatiques 5/20

13 Représentation statistiques des processus sous-maille: ex des nuages Fraction nuageuse: P (q) f = q s P(q) dq 0 P(q) dq Quantité de liquide dans le nuage: σ q q q s q in cloud ql = q s (q q s ) P(q) dq q s P(q) dq 6/20

14 Représentation statistiques des processus sous-maille: ex des nuages Fraction nuageuse: P (q) f = q s P(q) dq 0 P(q) dq Quantité de liquide dans le nuage: σ q q q s q in cloud ql = q s (q q s ) P(q) dq q s P(q) dq = sensibilité des modèles à des paramètres d ajustement: ex: σ q 6/20

15 Quantifier le rôle de l homme température ( C) température ( C) température globale par rapport à phénomènes naturels + effet de l homme phénomènes naturels seulement 7/20

16 Projections climatiques GIEC: s appuie sur simulations d une trentaine de modèle de climat dans le monde, archivés et publiés par CMIP moyenne multi modèle réchauffement global en surface ( C) changement de précipitation d ici 2100 (%) 8/20

17 Projections climatiques GIEC: s appuie sur simulations d une trentaine de modèle de climat dans le monde, archivés et publiés par CMIP moyenne multi modèle réchauffement global en surface ( C) changement de précipitation d ici 2100 (%) dispersion = incertitude sources de dispersions: forçages, structurelle, paramétrique 8/20

18 Sources de dispersion par rétroactions rchauffement quand 2x CO2 ( C) écart type entre les modèles ( C) aérosols océan effet de serre direct vapeur d eau neige et banquise nuages 9/20

19 Quelle projection est la plus réaliste? performance des projections climatiques non évaluable 10/20

20 Quelle projection est la plus réaliste? performance des projections climatiques non évaluable Si accord entre les différents modèles, confiance Mais: modèles pourraient tous être faux! Si désaccord: projection + crédible si modèle + réaliste? 10/20

21 Quelle projection est la plus réaliste? performance des projections climatiques non évaluable Si accord entre les différents modèles, confiance Mais: modèles pourraient tous être faux! Si désaccord: projection + crédible si modèle + réaliste? = évaluer les modèles = définitions de metrics = classement des modèles selon leur performance = Ne prendre que le meilleur? Eliminer les plus nuls? Moyenne pondérée par les scores de performance? 10/20

22 Quelle projection est la plus réaliste? performance des projections climatiques non évaluable Si accord entre les différents modèles, confiance Mais: modèles pourraient tous être faux! Si désaccord: projection + crédible si modèle + réaliste? = évaluer les modèles = définitions de metrics = classement des modèles selon leur performance = Ne prendre que le meilleur? Eliminer les plus nuls? Moyenne pondérée par les scores de performance? 10/20

23 Du bon usage des metrics meilleur performance relative moins bon 11/20

24 Du bon usage des metrics meilleur performance relative moins bon le meilleur modèle= moyenne de tous les modèles 11/20

25 Du bon usage des metrics meilleur performance relative moins bon le meilleur modèle= moyenne de tous les modèles risque de bon scores par compensation d erreurs convergence vers mêmes cibles sous-estimation incertitudes meilleurs modèles: pas plus d accord sur projections 11/20

26 Quels sont les facteurs de confiance en une projection? robustesse entre les différents modèles compréhension des mécanismes robustesse entre modèles de différentes complexité confiance dans les modèles pour la simulation de ces mécanismes 12/20

27 Quels sont les facteurs de confiance en une projection? robustesse entre les différents modèles compréhension des mécanismes robustesse entre modèles de différentes complexité confiance dans les modèles pour la simulation de ces mécanismes = contraintes observationnelles= metrics ciblées, process-oriented, à la pertinence prouvée pour le changement climatique 12/20

28 Quels sont les facteurs de confiance en une projection? robustesse entre les différents modèles compréhension des mécanismes robustesse entre modèles de différentes complexité confiance dans les modèles pour la simulation de ces mécanismes = contraintes observationnelles= metrics ciblées, process-oriented, à la pertinence prouvée pour le changement climatique Statistique -> estimer des incertitudes Physique -> renforcer la confiance 12/20

29 Contraintes observationnelles pertinentes ex de la rétroaction de l albédo de la neige: Changement de couverture de neige (%) par unité de changement de température ( C) Ø ÑÔ Ö ØÙÖ ր ÔÐÙ ³ Ò Ö Ò ÓÒ ÓÐ Ö Ð Ó ց en changement climatique observations en été par rapport à l hiver 13/20

30 Contraintes observationnelles pertinentes ex de la rétroaction de l albédo de la neige: Changement de couverture de neige (%) par unité de changement de température ( C) Ø ÑÔ Ö ØÙÖ ր ÔÐÙ ³ Ò Ö Ò ÓÒ ÓÐ Ö Ð Ó ց en changement climatique observations en été par rapport à l hiver mais: l un des rares exemples actuellement, pas la principale source d incertitude 13/20

31 Observations des processus nuageux Cloudsat Satellite météo visible Constellation de satellite 14/20

32 Comparaison modèle-données Ö Ð Ø sensibilité des instruments erreurs de mesures erreurs d interprétation Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÑÓ Ð Ö Ð Ø ÑÙÐ 15/20

33 Comparaison modèle-données Ö Ð Ø ÑÓ Ð Ö Ð Ø ÑÙÐ sensibilité des instruments erreurs de mesures erreurs d interprétation simulateurs d observables Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÑÙÐ 15/20

34 Comparaison modèle-données Ö Ð Ø ÑÓ Ð Ö Ð Ø ÑÙÐ sensibilité des instruments erreurs de mesures erreurs d interprétation simulateurs d observables Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÑÙÐ ÐØ ØÙ i q = A ( r p ) + p Ó Ö Ð Ø ÖÒ Ð ÒÓÒ ÒÚ Ö Ð µ ÔÖ ÓÖ A ki 15/20

35 Comparaison modèle-données Ö Ð Ø ÑÓ Ð Ö Ð Ø ÑÙÐ sensibilité des instruments erreurs de mesures erreurs d interprétation simulateurs d observables Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÑÙÐ ÁË È Ö Ø ÓÒ ÒÙ ÐØ ØÙ i q = A ( r p ) + p Ó Ö Ð Ø ÖÒ Ð ÒÓÒ ÒÚ Ö Ð µ ÔÖ ÓÖ A ki 15/20

36 Comparaison modèle-données Ö Ð Ø ÑÓ Ð Ö Ð Ø ÑÙÐ sensibilité des instruments erreurs de mesures erreurs d interprétation simulateurs d observables Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÑÙÐ ÁË È Ö Ø ÓÒ ÒÙ ÐØ ØÙ i q = A ( r p ) + p Ó Ö Ð Ø ÖÒ Ð ÒÓÒ ÒÚ Ö Ð µ ÔÖ ÓÖ A ki 15/20

37 Changements climatiques passés actuel dernier maximum glaciaire Cycles glaciaires interglaciaires mesurés en Antarctique CO2 (ppm) température 16/20

38 Cause des variations passées 17/20

39 Cause des variations passées excentricité Ó Ð ÕÙ Ø ÔÖ ÓÒ 17/20

40 Cause des variations passées Ò ÓÐ Ø ÓÒ ÙÖ ÐÐÓØØ ր excentricité ÓÒØ Ð Ð Ó ց T ր Ó Ð ÕÙ Ø ÔÖ ÓÒ 17/20

41 Cause des variations passées Ò ÓÐ Ø ÓÒ ÙÖ ÐÐÓØØ ր excentricité ÓÒØ Ð Ð Ó ց T ր Ó Ð ÕÙ Ø CO 2 ր Þ Ó Ò ÔÖ ÓÒ 17/20

42 Cause des variations passées Ò ÓÐ Ø ÓÒ ÙÖ ÐÐÓØØ ր excentricité ÓÒØ Ð Ð Ó ց T ր Ó Ð ÕÙ Ø CO 2 ր Þ Ó Ò ÔÖ ÓÒ = pas analogue direct du changement climatique 17/20

43 Le dernier maximum glaciaire (21ka) Ò Ñ ÒØ Ø ÑÔ Ö ØÙÖ ÙÖ µ Ó ÖÚ Ø ÓÒ Utilisation pour contraindre la sensibilité climatique? 18/20

44 Le dernier maximum glaciaire (21ka) Ò Ø ÔÖÓ Ð Ø Ò Ñ ÒØ Ø ÑÔ Ö ØÙÖ ÙÖ µ Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ò Ñ ÒØ Ø ÑÔ Ö ØÙÖ µ Utilisation pour contraindre la sensibilité climatique? Méthode: simulations LGM et 2xCO2 avec un modèle aux paramètres perturbés 18/20

45 Le dernier maximum glaciaire (21ka) Ò Ø ÔÖÓ Ð Ø Ò Ñ ÒØ Ø ÑÔ Ö ØÙÖ ÙÖ µ Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ò Ñ ÒØ Ø ÑÔ Ö ØÙÖ µ Utilisation pour contraindre la sensibilité climatique? Méthode: simulations LGM et 2xCO2 avec un modèle aux paramètres perturbés Limites: incertitude structurelle? pertinence de cette époque? 18/20

46 Le moyen Holocène (6ka) Changement de précipitations observé le "Sahara vert" /an Utilisation pour contraindre les changement de précipitations? 19/20

47 Le moyen Holocène (6ka) Changement de précipitations observé le "Sahara vert" chauffage chauffage chauffage amplifié par la condensation nuageuse /an recyclage par la végétation Utilisation pour contraindre les changement de précipitations? 19/20

48 Le moyen Holocène (6ka) Changement de précipitations observé le "Sahara vert" chauffage chauffage chauffage amplifié par la condensation nuageuse /an recyclage par la végétation Utilisation pour contraindre les changement de précipitations? Les modèles sous-estiment tous les changements au moyen Holocène = problèmes dans rétroactions nuageuses, liées à végétation? Conséquences sur les projections? 19/20

49 Conclusion: certitudes et incertitudes Certitudes: ex: la terre se réchauffe, ceci est lié à l homme, la terre continuera probablement à se réchauffer 20/20

50 Conclusion: certitudes et incertitudes Certitudes: ex: la terre se réchauffe, ceci est lié à l homme, la terre continuera probablement à se réchauffer Encore de grosses incertitudes: ex: de combien la terre se réchauffera? Comment changeront les précipitations? les extrêmes? 20/20

51 Conclusion: certitudes et incertitudes Certitudes: ex: la terre se réchauffe, ceci est lié à l homme, la terre continuera probablement à se réchauffer Encore de grosses incertitudes: ex: de combien la terre se réchauffera? Comment changeront les précipitations? les extrêmes? Source majeure d incertitude: représentation des nuages dans les modèles de climat 20/20

52 Conclusion: certitudes et incertitudes Certitudes: ex: la terre se réchauffe, ceci est lié à l homme, la terre continuera probablement à se réchauffer Encore de grosses incertitudes: ex: de combien la terre se réchauffera? Comment changeront les précipitations? les extrêmes? Source majeure d incertitude: représentation des nuages dans les modèles de climat Pour avancer: mieux comprendre mécanismes du changement climatique, en déduire des contraintes observationnelles 20/20

53 Conclusion: certitudes et incertitudes Certitudes: ex: la terre se réchauffe, ceci est lié à l homme, la terre continuera probablement à se réchauffer Encore de grosses incertitudes: ex: de combien la terre se réchauffera? Comment changeront les précipitations? les extrêmes? Source majeure d incertitude: représentation des nuages dans les modèles de climat Pour avancer: mieux comprendre mécanismes du changement climatique, en déduire des contraintes observationnelles Attention à ne pas mettre la charrue avant les boeufs lors des études d impact: risque de garbage in- garbage out 20/20

54 Conclusion: certitudes et incertitudes Certitudes: ex: la terre se réchauffe, ceci est lié à l homme, la terre continuera probablement à se réchauffer Encore de grosses incertitudes: ex: de combien la terre se réchauffera? Comment changeront les précipitations? les extrêmes? Source majeure d incertitude: représentation des nuages dans les modèles de climat Pour avancer: mieux comprendre mécanismes du changement climatique, en déduire des contraintes observationnelles Attention à ne pas mettre la charrue avant les boeufs lors des études d impact: risque de garbage in- garbage out Les mathématiques sont utilisées en permanence 20/20

55 Atelier sur le changement climatique: le bilan radiatif Ö ÝÓÒÒ Ñ ÒØ Ö A S0 4 Ö ÝÓÒÒ Ñ ÒØ Ò Ö ¹ÖÓÙ R out = (1 G) σ T 4 Ö ÝÓÒÒ Ñ ÒØ Ò ÒØ S 0 4 R in = (1 A) S0 4 σ T 4 Ì ÖÖ ØÑÓ Ô Ö 21/20

56 Equilibres et histérésis Rin Rout ¼¼ ¼ ¼¼ ¼ ¼¼ ¾ ¼ ¾¼¼ ½ ¼ ½¼¼ ¼ R in R out CO 2 = 100ppm R out CO 2 = 500ppm R out CO 2 = 12500ppm R out CO 2 = 62500ppm R out CO 2 = 30% Ì ÖÖ ÓÙÐ Ò Ô ÐÓØØ ¼ ½¼¼ ½ ¼ ¾¼¼ ¾ ¼ ¼¼ ¼ Ì ÑÔ Ö ØÙÖ Ãµ 22/20

57 Terre boule de neige Snow ball evidence Sediments in Namibia 1m cap dolostone ice rafted debris 23/20

58 Lien entre T et les rétro-actions A l équilibre, R f = (R in R out ) 1) Si pas de rétroactions D après le bilan radiatif, si T est légèrement perturbé, si G et A restent constants, alors: On a donc: (R in R out ) = 4 (1 G) σ T 3 T 0 T 0 = λ 0 R f avec λ 0 = 1 4 (1 G) σ T 3 24/20

59 Lien entre T et les rétro-actions 2) Si rétroactions: G et A dépendent de variables α i, i [1 : n], qui dépendent de T : Alors: On a donc: (R in R out ) = ( 1 λ 0 + n i=1 ) dr dα i T dα i dt avec f = λ 0 T = T 0 1 f n i=1 d (R in R out ) dα i dα i dt 25/20

60 Estimation d une PDF de T Analyse théorique Analyse multi modèle h T ( T ) = h f (f ( T )) df d T 26/20

61 Contrainte observationelle du T On cherche h T ( T ) en 2xCO 2 connaissant h θ ( θ) au LGM. Analyse multi-modèle ou tests de sensibilité -> g( T θ) h T ( T ) = ˆ θ=+ θ= f θ (θ) g( T θ) T θ fθ(θ) T F ( θ T ) f T ( T ) θ 27/20