Modélisation du changement climatique

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Transcription:

Modélisation du changement climatique Laurent Li (li@lmd.jussieu.fr) Laboratoire de Météorologie Dynamique (LMD) Institut Pierre-Simon Laplace (IPSL) CNRS/UPMC, Paris, France Séminaire GICC 29 juin 2009 à Paris

Plan de l exposé Effet de serre, une motivation essentielle pour la modélisation du climat Modélisation globale et la projection future du climat à l échelle globale Modélisation régionale, une approche incontournable pour les impacts du changement climatiques (exemples: Méditerranée)

Evolution observée (reconstruite) des gaz à effet de serre Courtesy IPCC

Changement observé de la température (Tendance estimée de 1979 à 2005) Courtesy IPCC

Modélisation du climat global: historique, status actuel et évolution future

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Modèle du système Terre a l IPSL Physique Continents Atmosphère Océan ORCHIDEE Surface continentale Sol et végétation LMDz ORCALIM ORCALIM Circulation Circulation Océanique atmosphérique Glace de mer STOMATE Biogéochimie continentale PISCES Biogéochimie et Biologie marine Carbone Carbone C0 2 Carbone Chimie CH4, COV Aérosols INCA Chimie Gaz & Aérosols Aérosols DMS Nutritifs

Projection du climat global vers le future, un exercice sans précédent de la communauté internationale du climat: IPCC-AR4

Projection du climat au futur, température moyenne anuelle (IPCC AR4) Courtesy IPCC

Scénario A1B, moyenne annuelle (2080/2100 1980/2000) Courtesy IPCC

Précipitations extrêmes et réchauffement global, modèles IPCC Kharin et al. 2007 (J Cl) Précipitation moyenne (variation relative par rapport à 1981/2000) Niveau de retour à 20 ans (variation relative par rapport à 1981/2000) Temps d attente pour qu un événement, dont le niveau de retour actuel (1981/2000) est de 20 ans, ait lieu dans le futur

Modélisation du climat en Méditerranée, contributions à plusieurs projets de recherche européens et nationaux

Two French zoomed climate models LMDZ-Mediterranean (IPSL, Paris) Arpege-Mediterranean (Météo-France, Toulouse)

Global buffer zone buffer zone Regional Modèle global couplé O-A: LMDZ-global / ORCA2 Les deux atmosphères sont couplées par buffer zones Modèle régional couplé O-A: LMDZ-régional / MED8 Les deux océans sont aussi couplés par buffer zones Schéma du quardruple couplage réalisé à l IPSL

Régional T2m Précipitation Global Changements de la température à 2 mètres ( C) et de la précipitation (mm/jour) pour la période 2021/2030, en comparaison avec la référence 1951/1980. La simulation régionale est consistente avec la globale, mais donne beaucoup plus de détails au niveau de la distribution spatiale

Valeurs ajoutées du modèle LMDZrégional: extrêmes Distribution spectrale de précipitation au sud-est de Chine, comparaison entre observation, LMDZ/CTRL, LMDZ/CTRL2, et quelques modèles globaux. Les valeurs ajoutées de modèle à haute résolution peuvent être clairement identifiées.

Remarques générales sur le réchauffement du climat La perturbation anthropique de l'effet de serre est un phénomène sans précédent dans l'histoire de la terre. Sa conséquence est déjà visible maintenant et aura une ampleur très importante dans les dizaines d'années à venir, comparable aux cycles glaciaires de l'ère quaternaire (la nature de ces deux phénomènes est totalement différente!). Au niveau de la modélisation, il est difficile de trouver une stratégie directe de validation des modèles, car la variabilité observée du climat à l'échelle saisonnière, inter-annuelle, ou paléoclimatique est un substitut imparfait, elle permet de valider les modèles au niveau des processus, mais pas de l'évolution du système complet. On peut observer une tendance de la recherche vers la haute résolution, vers un système plus complet et plus interactif, vers une régionalisation, et vers une coopération renforcée avec les communautés impactées. Il est prévisible que les recherches en cours, où des facteurs de plus en plus nombreux et complexes sont pris en compte, ne conduiront pas forcément à diminuer les incertitudes, mais au contraire à ouvrir des possibilités nouvelles d'évolution du climat. En conséquence, il faut apprendre à définir des scénarios variés, et à estimer leur risque d'occurrence.