Les modèles climatiques sont des
représentations numériques des
différentes parties du système climatique
terrestre. Il y a deux manières d’aborder le
sujet. D’une certaine façon, les scientifiques
essayent de réduire le comportement complexe du climat
à un ensemble d’équations
mathématiques, avec l’espoir qu’ils
pourront alors commencer à comprendre les processus qui
s’y déroulent. Ceci est
particulièrement vrai pour les modèles assez
simples. Dans le cas des Modèles de Circulation
Générale (MCGs), tel que celui
utilisé dans l’expérience
climateprediction.net, il s’agit plus d’essayer de
tout représenter, même si les choses deviennent
alors si complexes qu’on ne peut pas toujours comprendre ce
qu’il se passe. Les équations sont
modifiées dans des limites raisonnables afin que le
modèle reproduise aussi bien que possible les climats
passés et présents (comparé aux
observations archivées). Le modèle peut alors
être utilisé pour essayer de prédire le
comportement futur du climat.
Les MCGs essaient de simuler au mieux le système climatique:
le rayonnement entrant et sortant, le mouvement des masses
d’air, comment les nuages se forment et la pluie tombe, la
fonte ou l’épaississement des couches de glace,
etc. Ils sont fréquemment couplés à
une représentation de l’océan (comme
dans le modèle que nous utilisons). Ils peuvent
éventuellement prendre en compte
l’évolution de la végétation
à la surface de la Terre. Finalement, ils essaient de
calculer comment toutes les différentes parties du
système climatique interagissent, et comment fonctionnent
les processus de rétroaction.
C’est pourquoi les "meilleures" estimations du climat futur
viennent généralement des modèles de
circulation générale, plutôt que des
modèles simplifiés.
Le Modèle Unifié
La partie atmosphérique du modèle
qu’utilise climateprediction.net est le Modèle
Unifié du Bureau Météorologique de
Grande-Bretagne; c’est le même modèle
qui est utilisé pour faire tous les bulletins
météorologiques que l’on voit
à la télévision britannique. Il y a
bien sûr des différences dans la
manière d’utiliser le modèle pour faire
un bulletin météo commercial et la
manière dont nous l’utilisons. La
différence la plus évidente est la
résolution. La Figure 1 montre la différence de
résolution sur une carte des îles Britanniques. La
résolution que nous employons serait évidemment
inadaptée pour prévoir s’il va pleuvoir
sur Manchester (par exemple).
Figure
1. Ce schéma
montre la différence du
nombre de cellules couvrant les îles Britanniques dans la
version du modèle utilisée par
climateprediction.net (à gauche) et dans la version
régionale (à droite). Cette image montre
qu’un modèle régional fourni une
meilleure simulation des précipitations Britanniques que le
modèle plus grossier de climateprediction.[Schéma
fourni par le Hadley Center].
Résolution horizontale - Grilles
Les MCGs fonctionnent en
calculant ce que fait le climat (en
termes de vent, de température,
d’humidité, etc) en un nombre discret de points
à la surface de la Terre et dans
l’atmosphère/l’océan. Ces
points sont les nœuds d’un maillage couvrant la
surface de la Terre, la divisant en un grand nombre de petites
boîtes (voir la Figure 2). Plus il y a de boîtes,
plus la résolution du modèle est fine et plus les
caractéristiques à petite échelle du
climat peuvent être représentées. De ce
point de vue, le meilleur modèle climatique serait celui qui
a la résolution la plus fine. Malheureusement, cela
présente un inconvénient; plus il y a de points,
plus il faut faire de calculs, et donc plus le modèle
utilisera de temps machine pour faire une simulation. En
général, il faut faire un compromis entre la
résolution et le temps de calcul. Pour un bulletin
météorologique, qui
s’intéresse à ce qu’il va se
passer dans les 5 prochains jours environ, la résolution
peut être beaucoup plus fine que pour une
prévision du climat pour les prochaines centaines
d’années ! Les
paléoclimatologues, qui s’intéressent
à ce que faisait le climat il y a plusieurs milliers
d’années, doivent employer des modèles
ayant une résolution encore plus
grossière.
C’est pourquoi, dans le modèle de
climateprediction.net, il n’y a que 4 cellules couvrant les
îles Britanniques. Il est évident que cela ne
permettra pas de faire une représentation correcte du climat
pour, par exemple, le Lac District, qui est une région
montagneuse qui couvre une surface beaucoup plus petite
qu’une cellule. Mais cela sera cependant suffisant pour
obtenir une vue précise du climat à
large échelle des îles Britanniques. La
résolution est de 2.5° de latitude par 3.75°
de longitude.
Figure
2. Une image typique du
modèle, montrant la
température de la surface de la terre dans chaque cellule du
modèle.
Résolution verticales - Niveaux
De la même
manière que pour la grille
horizontale, le profil vertical de l’atmosphère
est divisé en un certain nombre de niveaux. Le
modèle utilisé par climateprediction.net comprend
19 niveaux verticaux pour l’atmosphère (et 20 pour
l’océan), et la Figure 3 montre leurs
distributions en hauteur. Contrairement à la grille
horizontale, le maillage de la grille verticale varie dans
l’espace. Il varie même pour la pression, ce qui
est logique, car les niveaux correspondant à 950 hPA
(près de la surface) et à 900 hPA (un peu plus
haut) renferment une même masse d’air que les
niveaux correspondant à 100 hPA et 50 hPA, alors que la
distance physique les séparant est beaucoup plus petite.
Ceci est du au fait que la densité de l’air
diminue de manière exponentielle avec la distance depuis la
surface de la Terre: La différence de pression entre le
sommet de l’Everest (environ 9 Km d’altitude) et
l’altitude de 8 Km est bien plus petite que la
différence de pression entre le niveau de la mer et
l’altitude d’1 Km.
Les niveaux ne sont, en fait, pas espacés
régulièrement en terme de pression.
C’est ainsi qu’ils peuvent être
concentrés dans les zones, par exemple près de la
surface, où nous sommes plus intéressé
de savoir ce qu’il se passe qu’à
d’autres niveaux. Les niveaux du modèle prennent
en compte les caractéristiques de la surface; ainsi un
niveau ne disparaît pas soudainement lorsqu’il
intersecte une montagne. Le niveau le plus élevé
est situé à 30 Km d’altitude; au milieu
de la stratosphère.
Figure
3. Le modèle
à 19 niveaux dans la version
du Modèle Unifié, le modèle
utilisé par climateprediction.net. Les niveaux ne sont pas
espacés régulièrement en altitude
(échelle de droite) ou en pression (échelle de
gauche)
Le résultat du maillage horizontal et vertical de
l’atmosphère fait qu’elle est
effectivement divisée en boîtes
tridimensionnelles. La figure 4 montre comment.
Figure
4. La grille verticale et
horizontale au dessus de la
Grande-Bretagne.
Timesteps
Comme les divisions de
l'atmosphère en cubes, le
temps aussi nécessite une découpe en intervalles
définis. Dans le modèle de climateprediction.net,
la base de l'unité de temps est la demi-heure. Le
modèle commence avec un ensemble de conditions initiales
pour l'atmosphère et l'océan puis calcule leurs
évolutions après une demi-heure, 1 heure etc.
Choisir l'unité de temps n'est pas facile. Si vous voulez
simuler un modèle sur 50 ans le plus vite possible, vous
avez la possibilité d'utiliser une grande unité
de temps. Malheureusement, ceci n'est pas possible parce que, si
l'unité de temps dépasse un niveau critique, le
modèle devient instable et s'arrête. En termes
simples, vous pouvez imaginer que cela arrive quand l'unité
de temps est si grande, que l'air (ou, plus précisement,
l'énergie) parcourt une distance supérieure
à la taille définie du quadrillage, pendant
l'unité de temps définie, et il devient
impossible de déterminer quelle est l'évolution
des valeurs numériques. Cependant, certaines choses dans
l'atmosphère changent plus rapidement que d'autres, et donc
nécessitent d'être calculées plus
fréquemment. Ainsi, par exemple, les
éléments dynamiques (essentiellement les
mouvements d'air) nécessitent d'être
calculés toutes les demi-heures, mais les radiations (le
rapport de l'énergie entrante et sortante) peuvent
être calculées moins souvent. C'est pourquoi, si
vous regardez le modèle fonctionner, il semble
compléter certaines étapes plus rapidement que
d'autres.
Paramétrisations
Le problème de la
division de l'atmosphère
en de nombreux petits cubes est qu'il y a beaucoup de processus qui
sont plus petits que l'échelle d'un cube. Ainsi, par
exemple, des nuages isolés peuvent être bien plus
petits qu'une zone du quadrillage. Ils jouent cependant un
rôle important dans le système climatique, en
particulier d'une manière collective, et donc d'une
façon où d'une autre, les processus qui les
engendrent et les conséquences de leur présence
doivent être représentés. Ainsi, par
exemple, en se basant sur les connaissances de la
température et de l'humidité dans un cube, nous
devons estimer la quantité de nuages et de pluie qui est
dans ce cube. Nous devons aussi connaitre la quantité de
poussières (par exemple: les aérosols) qui est
dans ce cube, car les gouttes de pluie ont besoin de très
petites particules solides dans l'air pour se former. Ce processus est
appelé la paramétrisation. Il y a beaucoup de
schémas de paramétrisation dans le
modèle, tel que le schéma qui calcule la
quantité de nuages. Quelques uns de ces schémas
sont assez bien validés par des observations et sont
considérés comme assez fiables, mais d'autres
sont beaucoup moins bien compris et ne sont pas encore très
sûrs.
Les modèles de l’océan et leurs
interactions avec l’atmosphère.
L’océan, tout comme
l’atmosphère, est un fluide du système
climatique et doit être représenté dans
les modèles climatiques. De la chaleur et de l’eau
sont échangées entre l’océan
et l’atmosphère, et ces processus doivent
être représentés aussi
fidèlement que possible. De plus, la vitesse du vent affecte
la manière dont se mélange les eaux de surface de
l’océan et donc la vitesse de réaction
aux changements de température atmosphérique.
Les "systèmes climatiques" de l’océan
ou les turbulences ont tendance à être bien plus
petits que les systèmes climatiques
atmosphériques, ainsi les composants de
l’océan des modèles climatiques ont
tendance à avoir une résolution plus fine que les
composants atmosphériques. Les océans prennent
beaucoup plus de temps que l’atmosphère pour
réagir aux changements d’équilibre
entre le rayonnement entrant et le rayonnement sortant. Cela signifie
que les modèles océaniques ont besoin
de tourner pendant plusieurs dizaines
d’années s’ils sont inclus dans les
prédictions climatiques. Cela signifie qu’ils
exigent beaucoup plus de puissance de calcul que les modèles
atmosphériques. Cette difficulté est parfois
contournée en utilisant un modèle
simplifié appelé "océan dalle", qui
représente seulement les 50 premiers mètres de
l’océan, sans les courants marins profonds qui
peuvent transporter très très lentement une
énorme quantité de chaleur. Les effets des
courants doivent par conséquent être
paramétrés.
Un modèle d’océan 'dalle' et un
modèle d’océan
‘complet’ seront utilisés dans
l’expérience climateprediction.net.
Chaos, Ensembles et Probabilités
Pourquoi le climat est-il si imprévisible ? Il
n’est pas soumis au hasard ; cela signifierait
qu’il n’est pas possible de savoir ce
qu’il va faire, mais il est chaotique. Le climat
obéit aux lois de la physique: chaque effet a une cause. Le
problème est qu’il y a tant de causes possibles,
qu’il n’est pas possible de toutes les
connaître. L’exemple fréquemment
cité (qui est dû à Ed Lorenz dans les
années 60) est que le battement des ailes d’un
papillon dans la forêt Amazonienne pourrait, grâce
à une longue chaîne de conséquences peu
probables mais possibles, causer une tempête au Texas.
Dans un autre exemple, imaginez que vous laissiez tomber un petit
bâton dans un ruisseau peu profond depuis un pont, en
étant face au courant. La manière dont vous aller
lâcher le bâton, la manière dont il va
tourner dans l’air, etc vont affecter l'endroit et sa
façon d'atteindre l’eau. Sous le pont, il y a des
rochers et de la végétation qui forment des
courants dans le flot du ruisseau. Une petite pichenette en
lançant le bâton peut faire la
différence pour décider s’il va passer
d’un coté ou de l’autre du premier
rocher qu’il rencontrera et cela pourrait décider
s’il va se retrouver coincé dans la
végétation ou s’il restera dans les
eaux les plus rapides. Si vous courez de l’autre
coté du pont pour observer le bâton, il est
virtuellement impossible de prévoir où et quand
il apparaîtra, car vous ne savez pas ce qu’il lui
est arrivé sous le pont. Même si vous connaissez
exactement la forme du lit du ruisseau, le fait qu’il y ait
une incertitude sur la manière dont vous avez fait tomber le
bâton signifie qu’il peut être
passé sous le pont de pleins de façons possibles.
Cela signifie-t-il que faire une prévision exacte du temps
ou du climat est une cause désespérée
? La réponse est non ! Nous avons besoin de nous faire une
idée sur toutes les manières possibles que
l’atmosphère a d’évoluer, et
quelle est la probabilité de chacune de ces
manières. Nous faisons cela en faisant tourner des ensembles
de simulations MCG. Un ensemble est une collection de simulations
d’un même modèle MCG, qui
diffèrent très légèrement
par leurs conditions initiales (par exemple, il peut y avoir une
différence de 1% de la vitesse du vent sur Oxford), ou leurs
paramètrisations. Les tailles d’un ensemble
varient énormément. Le Centre Européen
de Prévision Climatique à Moyen Terme (ECMWF :
European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) utilise
actuellement un ensemble de 50 simulations pour faire la
prévision du temps. A Climateprediction.net, nous
espérons obtenir des ensembles composés de
millions de simulations faîtes par nos membres! Il sera alors
possible d’établir des statistiques sur le nombre
de membres produisant chaque résultat possible. Par exemple
(c’est un exemple fictif), la Figure 5 montre les
températures de Londres issues d’un ensemble
composé de 500 membres. Vous pouvez voir qu’il y a
une grande plage de températures possibles. Il y a des
valeurs limites : celles qui prévoient des
températures sous 10°C ou supérieures
à 21°C. La plupart des simulations ont cependant
prévue des températures situées entre
13 et 18°C, et il y a un pic clair à 15.5°C.
Figure
5. La température
de Londres prévue par
500 simulations MCG (imaginaires) pour une prévision
à 5 jours.
Notre meilleure estimation de ce que va vraiment faire la
température est celle que la plupart des simulations va
prévoir, c'est-à-dire celle ayant la plus grande
probabilité. Nous appelons ce type de graphique une fonction
de densité de probabilité (pdf : Probability
Density Functions)
Projections cartographiques, latitudes et longitudes
Latitude:
Une mesure de distance à partir de
l'équateur. L'équateur a une latitude de
0°, et les pôles nord et sud ont des latitudes
respectives de +90° et -90°. Les lignes de latitude
sont des lignes coupant tous les points d'une même latitude,
aussi ils courent tout autour du globe; dans la figure 6, ce sont les
lignes horizontales. Si vous marchez sur une ligne vers le nord entre
les latitudes 0° et 1° N, vous parcourez exactement la
même distance que si vous marchiez entre le 89° N et
le 90° N. Cependant, si vous marchez autour de la Terre le long
d'une même latitude, vous devrez marcher beaucoup plus sur
l'équateur que, par exemple, à 50°S.
Longitude:
Une mesure de l'endroit où vous vous
trouvez vers l'est ou vers l'ouest. Le méridien de
Greenwich, passant à l'est de Londres, est la longitude
0°, et la ligne de changement de date, passant dans le centre
du Pacifique, est la longitude 180°. Les lignes de longitude
sont les lignes joignant tous les points d'une même
longitude, aussi elles courent d'un pôle à
l'autre; dans la figure 6, ce sont les lignes verticales. Si vous
marchez sur l'équateur, la distance entre 80°E et
90°E est la même qu'entre 130°E et
140°E. Cependant, aux pôles, les lignes de longitude
sont plus proches qu'à l'équateur, ainsi la
distance entre 80°E et 90°E est plus petite que celle
sur l'équateur.
Figure
6: Une projection du monde
avec les latitudes et
longitudes marquées tous les 10°.
Une projection cartographique est la tentative de dessiner la surface
de la sphère Terrestre (qui est un objet à 3
dimensions) sur un support plat à 2 dimensions comme une
feuille de papier ou un écran d'ordinateur. Pour y parvenir,
il est nécessaire de faire des compromis. Il n'est pas
possible de tout représenter fidèlement. Par
exemple, l'angle entre 2 points de la carte pourrait être
déformé, ou la taille relative d'un pays
par-rapport à un autre pourrait être fausse. Dans
certaines projections, comme la projection cylindrique, le pays doit
être étirer aux pôles pour pouvoir
remplir une case rectangulaire. Cela signifie que les pays plus proches
des Pôles (comme le Royaume-Unie) apparaissent beaucoup plus
grand qu'ils ne sont réellement par-rapport aux pays
situés près de l'Equateur (comme les pays
d'Afrique).
Figure
7: Voici quelques exemples
de projections: La projection
cylindrique de Miller, la projection cylindrique
équidistante et la projection de Mercator sont toutes des
exemples de projections cylindriques, c'est à dire, la
projection de la surface de la Terre sur une feuille de papier qui
l'enveloppe comme un cylindre, l'équateur étant
en contact avec la feuille de papier. La projection cylindrique
équidistante est la plus simple: Toutes les latitudes et
longitudes gardent le même espacement où que l'on
soit et sont toujours parallèles/perpendiculaires les une
par rapport aux autres. Cela signifie que la forme des pays est
très distordue. Dans la projection cylindrique de Miller,
les lignes de latitude s'éloignent de plus en plus les unes
des autres au fur et à mesure qu'on se rapproche des
Pôles. C'est une méthode simple pour
réduire la distortion, mais qui ne résoud pas
complètement le problème; ni la surface des pays,
ni les angles de leurs côtes maritimes (par exemple) ne sont
corrects. Dans la projection de Mercator, les formes sont correctes, du
moins localement. La projection stéréographique
n'est pas une projection cylindrique, et la taille des pays est
très déformée lorsque l'on se
déplace vers le bord de la carte, cependant tous les angles
sont corrects. Les
graphiques climateprediction.net utilisent la plus simple, la
projection cylindrique équidistante.
Figure
8: Exemple de la projection
cylindrique
équidistante utilisée par les graphiques de
climateprediction.net
Exemples de Latitudes et Longitudes
Tropique du Cancer 23.5
°N
Tropique du Capricorne 23.5
°S
Cercle Arctique 66.5
°N
Cercle Antarctique 66.5
°S
Londres (UK) 0 °W,
51.5 °N
Denver, Colorado (US) 105
°W 39 °N
Milton Keynes (UK) 1
°W 52 °N
Alice Springs (Australie)
134 °E 23 °S
Hawaii (US) 155 °W
20 °N
Moscow (Russie) 38
°E 56 °N
Cape Town (Afrique du Sud)
18 °E 33 °S
Rio de Janeiro
(Brésil) 43 °W 23 °S
Pour plus de détails, informations techniques sur les
Modèles unifiés, visitez le
site Web UGAMP
Cet article a été publié le 06-02-2006 16:20. Vous pouvez suivre les commentaires suscités par cet article grâce au fil RSS 2.0. Vous pouvez laisser un commentaire.
Dernière mise à jour 24-05-2007 13:02
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