Bien qu’il soit toujours aussi difficile de savoir quatre jours à l'avance s'il pleuvra le prochain week-end, il n’est pas rare désormais d’apprendre dans les médias les plus sérieux ce que sera le climat français en 2100. On nous explique doctement que les sécheresses sont à craindre en tel lieu et telle saison. Mais quelles sont au juste les performances des modèles actuels sur le cycle hydrologique, à l’échelle globale et régionale ? Pour projeter en 2100, il vaut mieux simuler correctement sur 1900-2000. Or, c’est très loin d’être le cas.
Le cycle hydrologique désigne les échanges de l’eau, sous ses états liquide, solide et gazeux, entre ses différents réservoirs sur Terre (océans, atmosphères et sols). C’est évidemment un processus central du climat terrestre. L’eau sous forme gazeuse est de très loin le principal gaz à effet de serre, et le seul qui ait une importance réelle pour le climat futur (l’ampleur du réchauffement dépendra essentiellement de la rétroaction de la vapeur d’eau et de sa condensation nuageuse, pas du CO2 lui-même). Les variations locales et globales d’évaporation et de condensation sont ainsi déterminantes pour le bilan radiatif. Et l’eau amenée sur les terres par les précipitations est une ressource précieuse pour les hommes, les sols, la faune et la flore, donc une variable clé du changement climatique en cours, des prévisions 2100, de l’éventuelle pression sur les milieux et les populations.
Prévoir le climat et prévoir les conséquences d’un changement climatique suppose donc une bonne prévision du cycle hydrologique. Où en sont les modèles, notamment ceux du dernier rapport du GIEC/IPCC (AR4) ?
Les chercheurs de Météo-France/CNRM, du CERFACS, de l’IPSL et du LGGE se sont associés dans le cadre du projet ESCRIME (Etude des Simulations Climatiques Réalisées par l’IPSL et MEtéo-France) et ont récemment produit un Livre blanc sur l’état des simulations climatiques.
Le chapitre 5 a pour thème : Réponse du cycle hydrologique aux forçages anthropiques : Que nous disent les dernières simulations du GIEC ?. Les auteurs constatent des « divergences importantes entre les modèles », comme en témoigne ce graphique sur les précipitations et l’évaporation au-dessus des continents, hors Antarctique, telles que projetées par les modèles (anomalies en mm/j relatives à la moyenne 1971-2000 pour 1900-2100).
Malgré la médiocrité de l’image (extraite d’un pdf de basse résolution), on constate sans difficulté que les modèles reproduisent mal les observations (en trait noir gras, la climatologie CRU TS2 pour les précipitations, la réanalyse ERA40 pour l’évaporation), puis qu’ils divergent ensuite (jusqu’au signe) pour les projections 2100, enfin qu'ils montrent une large dispersion. Il n’y a donc aucune « robustesse » dans les conclusions actuelles des modèles de circulation globale (GCM). Et moins encore bien sûr des les modèles de circulation régionale (RCM), puisque ces derniers sont couplés aux premiers pour effectuer leurs simulations.
Ce constat est partagé par de nombreuses intercomparaisons modèles/observations parues ces dernières années (on peut consulter à cette page ces différents projets en cours, dont la lecture montre comment les modèles AR4 du GIEC se comportent réellement, hors langue de bois des Résumés aux décideurs). Voici une synthèse de quelques-unes de leurs conclusions récentes.
Analyses globales : de sérieux progrès sont encore attendus
- Dai (2006) compare les caractéristiques des précipitations dans 18 modèles couplés de l’AR4 GIEC. Il constate que les modèles ne reproduisent pas de manière réaliste le comportement de la zone de convergence intertropicale, la plus importante pour les échanges énergétiques et hydrologiques de la planète. Les modèles produisent trop de précipitations convectives, pas assez de précipitation stratiformes, en raison de couplage irréaliste entre les températures de surface de la mer et la convection. De plus, les modèles dévient de la réalité pour les précipitations importantes (>20mm/j), légères (<10 mm/j). Conclusion du chercheur : « Ces résultats montrent que des améliorations considérables dans la simulation des précipitations sont encore nécessaires pour la plus récente génération des modèles climatiques couplés ».
- Autre intercomparaison, cette fois sur 20 modèles de l’AR4 et sur les précipitations continentales, menée par Phillips et Gleckler (2006). Ils constatent eux aussi que si les moyennes s’accordent mieux aux statistiques d’observation, « beaucoup de modèles montrent encore des biais systématiques, déviant de manière importante de la variabilité spatiale ou de l’amplitude saisonnière observée ».
- Troisième intercomparaison globale, pour 18 modèles de l’AR4 GIEC, en vis-à-vis de données grille à grille provenant des stations météorologiques (Sun et al. 2006). Ses auteurs remarquent que « bien que les modèles examinés soient capables d’estimer correctement le niveau total des précipitations, la plupart d’entre eux sont incapables de reproduire les répartitions spatiales de fréquence et d’intensité ».
Tristes tropiques pour les simulations des modèles
- Kharin et al. (2007) proposent une analyse des changements de température et de précipitations extrêmes des modèles du GIEC. La faiblesse principale est la zone tropicale : « Les divergences très larges des modèles dans les Tropiques suggèrent que certains processus physiques associés avec les précipitations extrêmes ne sont pas bien représentés ». Et ils ajoutent : « Cela réduit la confiance que l’on peut placer dans les changements projetés de précipitations extrêmes ». Constat identique chez Douville et al. (2006), dans leur analyse de 8 modèles GIEC. Ils observent que « les principales incertitudes proviennent des Tropiques, où même le signe des précipitations zonales moyennes reste incertain ». Les téléconnexion entre l’ENSO (Oscillation australe El Nino) et le rythme des précipitations sont encore mal simulées. Et, conclusion assez désagréable puisque nous sommes censés confier notre avenir aux modèles : « Les incertitudes dans les changements de précipitations, comme les précipitations elles-mêmes, sont encore très inégalement distribuées sur le globe, les pays les plus vulnérables étant parfois ceux où les changements attendus sont les plus incertains ».
- Même son de cloche chez Wang et Lau (2006) ayant analysé spécifiquement les performances de 16 modèles couplés du GIEC dans la simulation du cycle hydrologique atmosphérique des Tropiques. « Bien que la plupart des modèles soient capables de simuler correctement le signe des tendances en précipitations et nébulosité, ils sous-estiment de manière significative l’amplitude des observations. Ces sous-estimations provoquent sans doute des erreurs importantes dans les simulations de la balance énergétique et du cycle de l’eau des modèles ». Ils en concluent que les choses ne pourront s’améliorer qu’au prix d’une « meilleure compréhension des processus physiques associés aux nuages et à leur interaction avec le rayonnement ».
- Sans surprise, ces médiocres résultats se retrouvent lorsque l’on examine la manière dont les modèles simulent le comportement des cellules de Hadley, de Walker et des moussons. Tanaka et al. (2005) ont fait tourner les modèles du GIEC pour les comparer aux observations. Ils notent que « la dispersion des modèles est encore considérable » et que « de larges biais sont observés dans les simulations du GIEC sur le XXe siècle », rendant prématurée toute projection quantifiée sur le XXIe siècle. Mitas et Clement (2006) sont tout aussi dubitatifs dans leur analyse spécifique des cellules de Hadley, dont on connaît le rôle fondamental dans la redistribution de l’eau et de l’énergie. Ils ont observé les simulations des modèles et les observations pour la période 1979-2000. « Les analyses de bilan énergétique révèlent que les modèles et les réanalyses ont un équilibre fondamentalement différent entre le réchauffement diabatique, la circulation et la structure thermodynamique (…). Les incertitudes dans les observations de la température troposphérique comme les erreurs et biais potentiels des modèles soulèvent des questions sur le vrai comportement à long terme de la structure thermodynamique de la troposphère des Tropiques et des cellules de Hadley ».
Ukraine, Russie, Europe centrale, Chine, Mongolie, Amérique latine, États-Unis, Sahel… : des performances médiocres
- Haibin et al (2007) se sont pour leur part intéressés à l’humidité des sols dans la seconde partie du XXe siècle, telle qu’elle est reproduite par les modèles de l’AR4 du GIEC et telle qu’elle est observée dans 140 stations diversement réparties de l’Hémisphère Nord. Les modèles simulent de manière réaliste les cycles saisonniers en Ukraine, Russie et États-Unis, mais médiocrement en Mongolie et en Chine. Deux régions simulées de manière correcte ont été analysées plus en détail, l’Ukraine et la Russie, notamment sur les évolutions des sécheresses estivales 1958-99. Bilan : « Les observations de ces régions ont montré une augmentation (de l’humidité de sols) pour la période 1958-99 supérieure à la plupart des tendances des simulations. Seules 2 simulations sur 25 ont obtenu des tendances comparables aux observations. Ces deux résultats sont dûs à la variabilité interne des modèles plutôt qu’à des forçages externes ».
- Les modèles seraient-ils plus efficaces sur d’autres zones ? Ce n’est pas le cas en Amérique du Nord, dont Joseph et Nigam (2006) ont analysé la variabilité en lien avec l’ENSO. Six modèles de l’AR4 GIEC sont ici testés en comparaison des observations 1950-99. Conclusion : « L’analyse révèle que les modèles climatiques s’améliorent, mais sont toujours incapables de simuler bien des caractéristiques de la variabilité ENSO, ainsi que ses téléconexions en circulation et hydroclimat avec l’Amérique du Nord. Prévoir le changement / la variabilité régionale du climat reste un lourd fardeau pour les modèles ». Une autre comparaison menée par Ruiz-Barradas et Nigam (2007) sur trois régions des États-Unis et du Mexique aboutit à un constat critique : « La climatologie des précipitations n’est pas aisément simulée. Bien que les modèles reproduisent très correctement les précipitations hivernales au Nord-Ouest des États-Unis, ils échouent au Sud-Est pour la même saison. Les précipitations estivales au centre des États-Unis et au Mexique sont aussi un grand défi pour les modèles, particulièrement leur calendrier ».
- Rusticucci et al. (2006) se sont penchés sur les températures et précipitations extrêmes en Amérique latine, vues par huit modèles. Là encore, la conclusion n’est pas très élogieuse pour le cycle hydrologique. « Les périodes de sécheresse sont plus difficilement simulées, dans la mesure où la région a un gradient de précipitations prononcé qui n’est pas vraiment représenté. La sécheresse maximale sur les Andes centrales d’Argentine n’est reproduite par aucun modèle. Par ailleurs, la saison sèche prolongée sur l’Amazonie est exagérée pour le modèle GFDL alors qu’elle est inexistante pour le modèle CCSM3. L’index mesurant la quantité totale de précipitations extrêmes (R5d) montre que dans tous les modèles la quantité de pluie est sous-estimée ».
- La sécheresse du Sahel a sans doute été l’événement « extrême » le plus marqué de la seconde partie du XXe siècle. Les modèles ont-ils été capalbles de le simuler ? Lau et al. (2006) ont répondu à la question en observant les simulations de 19 modèles couplés de l’AR4 des années 1970 aux années 1990. Résultat : « nous avons trouvé que huit modèles seulement produisent un signal raisonnable de sécheresse au Sahel, et que sept GCMs produisent des chutes de pluies excessives durant la période de sécheresse observée. Même le modèle ayant la meilleure performance en prévision de la sécheresse sahélienne n’a pu prédire qu’une augmentation d’épisodes sévères de sécheresse, mais pas le début ni la durée de l’événement ».
- Et l’Europe ? Van Ulden et al. (2006) ont analysé 23 modèles couplés et leur capacité à simuler l’évolution de l’Europe centrale. Sur les pressions au niveau de la mer (qui co-déterminent la circulation zonale), « beaucoup de modèles montrent de sérieuses déficiences dans leurs simulations, particulièrement aux latitudes moyennes. 5 modèles ont de bonnes performances à toutes les latitudes. Trois des résultats raisonnables ». Les cinq meilleurs (sur 23) sont ensuite analysés de plus près. « Les changements de précipitations sont causés en premier lieu par des changements de circulation. Comme les modèles montrent des changements de circulation extrêmement différents, surtout pendant la seconde partie de l’été, les changements de précipitation varient également ». Conclusion : « Ces résultats impliquent que plus aspects importants du changement climatique en Europe centrale sont encore hautement incertains ».
Conclusion
Il apparaît que les « grands progrès » des modèles, la « grande robustesse » de leurs simulations convergentes, la « grande confiance » dans les projections du XXIe siècle sont des assertions non valables pour le cycle de l’eau, qui est pourtant un processus biogéochimique dominant du climat terrestre. Les intercomparaisons les plus récentes montrent que :
- à l’échelle globale, les modèles ne parviennent pas à reproduire correctement la fréquence, l’intensité et la saisonnalité des précipitations ;
- à l’échelle régionale, les simulations des modèles divergent manifestement des observations sur un grand nombre de sites où leurs performances ont été observées ;
- la principale faiblesse réside dans les Tropiques et la zone de convergence intertropicale, qui est au cœur des cycles énergétiques et hydrologiques du globe.
Tout cela est généralement gommé ou atténué dans les Résumés pour décideurs et Résumés techniques du GIEC. Et plus encore par les médias, présentant au bon peuple les modèles climatiques comme les oracles des temps modernes, capables de prévoir où et quand tombera une goutte de pluie d’ici un siècle. La réalité est bien moins flatteuse. Et notre avenir climatique bien plus incertain.
Références
Dai, A. (2006), Precipitation characteristics in eighteen coupled climate models, J. Climate, 19, 4605–4630.
Douville, H. et al. (2006), On the tropical origin of uncertainties in the global land precipitation response to global warming, Climate Dyn., 26, 367-385, doi:10.1007/s00382-005-0088-2.
Phillips, T.J., P.J. Gleckler (2006), Evaluation of continental precipitation in 20th century climate simulations: The utility of multimodel statistics, Water Resourc. Res., 42, 10.1029/2005WR004313
Haibin Li, etal. (2007), Evaluation of IPCC AR4 soil moisture simulations for the second half of the Twentieth Century, J. Geophys. Res., sous presse.
Joseph, R., S. Nigam (2006), ENSO evolution and teleconnections in IPCC’s 20th Century climate simulations: Realistic representation?, J. Climate, sous presse.
Kharin, V.V. et al. (2007) Changes in temperature and precipitation extremes in the IPCC ensemble of global coupled model simulations, J. Climate, sous presse.
Lau K.-M. et al. (2006) A Multi-model study of the 20th Century simulations of Sahel drought from the 1970s to 1990s, J. Geophys. Res., 111, D0711, doi:10.1029/2005JD006281.
Mitas, C. M. et A. Clement (2006), Recent behavior of the Hadley cell and tropical thermodynamics in climate models and reanalyses, Geophys. Res. Lett., 33, L01810, 10.1029/2005GL024406.
Ruiz-Barradas, A., S. Nigam, (2007), IPCC’s 20th Century climate simulations: Varied representations of North American hydroclimate variability, J. Climate, sous presse.
Rusticucci, M. et al. (2006), Comparisons between observed and modeled precipitation and temperature extremes in South America during the XXth Century (IPCC AR4 models), 8th ICSHMO Proceedings of 8 ICSHMO, Foz do Iguaçu, Brazil, April 24-28, 2006, INPE, 379-389
Sun, Y. et al. (2006), How often does it rain?, J. Climate, 19, 916-934.
Tanaka, H.L. ( 2005), Intercomparison of the intensities and trends of Hadley, Walker, and monsoon circulations in the global warming predictions, SOLA, 1, 77-80, doi:10.2151/sola.2005-021.
Terray L., Braconnot P. (ed.) (2007), Livre blanc ESCRIME. Etude des scénarios climatiques, Paris.
van Ulden, A.P. van Oldenbrogh, G.J.(2006), Large-scale atmospheric circulation biases and changes in global climate model simulations and their importance for climate change in Central Europe, Atm. Chem. Phys., 6, 863-881, sref:1680-7324/acp/2006-6-863
Wang H., K.-M. Lau (2006), Atmospheric hydrological cycle in the Tropics in Twentieth Century coupled climate simulations, Int. J. Climatology, 26, 655-678.
Le cycle hydrologique désigne les échanges de l’eau, sous ses états liquide, solide et gazeux, entre ses différents réservoirs sur Terre (océans, atmosphères et sols). C’est évidemment un processus central du climat terrestre. L’eau sous forme gazeuse est de très loin le principal gaz à effet de serre, et le seul qui ait une importance réelle pour le climat futur (l’ampleur du réchauffement dépendra essentiellement de la rétroaction de la vapeur d’eau et de sa condensation nuageuse, pas du CO2 lui-même). Les variations locales et globales d’évaporation et de condensation sont ainsi déterminantes pour le bilan radiatif. Et l’eau amenée sur les terres par les précipitations est une ressource précieuse pour les hommes, les sols, la faune et la flore, donc une variable clé du changement climatique en cours, des prévisions 2100, de l’éventuelle pression sur les milieux et les populations.
Prévoir le climat et prévoir les conséquences d’un changement climatique suppose donc une bonne prévision du cycle hydrologique. Où en sont les modèles, notamment ceux du dernier rapport du GIEC/IPCC (AR4) ?
Les chercheurs de Météo-France/CNRM, du CERFACS, de l’IPSL et du LGGE se sont associés dans le cadre du projet ESCRIME (Etude des Simulations Climatiques Réalisées par l’IPSL et MEtéo-France) et ont récemment produit un Livre blanc sur l’état des simulations climatiques.
Le chapitre 5 a pour thème : Réponse du cycle hydrologique aux forçages anthropiques : Que nous disent les dernières simulations du GIEC ?. Les auteurs constatent des « divergences importantes entre les modèles », comme en témoigne ce graphique sur les précipitations et l’évaporation au-dessus des continents, hors Antarctique, telles que projetées par les modèles (anomalies en mm/j relatives à la moyenne 1971-2000 pour 1900-2100).
Malgré la médiocrité de l’image (extraite d’un pdf de basse résolution), on constate sans difficulté que les modèles reproduisent mal les observations (en trait noir gras, la climatologie CRU TS2 pour les précipitations, la réanalyse ERA40 pour l’évaporation), puis qu’ils divergent ensuite (jusqu’au signe) pour les projections 2100, enfin qu'ils montrent une large dispersion. Il n’y a donc aucune « robustesse » dans les conclusions actuelles des modèles de circulation globale (GCM). Et moins encore bien sûr des les modèles de circulation régionale (RCM), puisque ces derniers sont couplés aux premiers pour effectuer leurs simulations.
Ce constat est partagé par de nombreuses intercomparaisons modèles/observations parues ces dernières années (on peut consulter à cette page ces différents projets en cours, dont la lecture montre comment les modèles AR4 du GIEC se comportent réellement, hors langue de bois des Résumés aux décideurs). Voici une synthèse de quelques-unes de leurs conclusions récentes.
Analyses globales : de sérieux progrès sont encore attendus
- Dai (2006) compare les caractéristiques des précipitations dans 18 modèles couplés de l’AR4 GIEC. Il constate que les modèles ne reproduisent pas de manière réaliste le comportement de la zone de convergence intertropicale, la plus importante pour les échanges énergétiques et hydrologiques de la planète. Les modèles produisent trop de précipitations convectives, pas assez de précipitation stratiformes, en raison de couplage irréaliste entre les températures de surface de la mer et la convection. De plus, les modèles dévient de la réalité pour les précipitations importantes (>20mm/j), légères (<10 mm/j). Conclusion du chercheur : « Ces résultats montrent que des améliorations considérables dans la simulation des précipitations sont encore nécessaires pour la plus récente génération des modèles climatiques couplés ».
- Autre intercomparaison, cette fois sur 20 modèles de l’AR4 et sur les précipitations continentales, menée par Phillips et Gleckler (2006). Ils constatent eux aussi que si les moyennes s’accordent mieux aux statistiques d’observation, « beaucoup de modèles montrent encore des biais systématiques, déviant de manière importante de la variabilité spatiale ou de l’amplitude saisonnière observée ».
- Troisième intercomparaison globale, pour 18 modèles de l’AR4 GIEC, en vis-à-vis de données grille à grille provenant des stations météorologiques (Sun et al. 2006). Ses auteurs remarquent que « bien que les modèles examinés soient capables d’estimer correctement le niveau total des précipitations, la plupart d’entre eux sont incapables de reproduire les répartitions spatiales de fréquence et d’intensité ».
Tristes tropiques pour les simulations des modèles
- Kharin et al. (2007) proposent une analyse des changements de température et de précipitations extrêmes des modèles du GIEC. La faiblesse principale est la zone tropicale : « Les divergences très larges des modèles dans les Tropiques suggèrent que certains processus physiques associés avec les précipitations extrêmes ne sont pas bien représentés ». Et ils ajoutent : « Cela réduit la confiance que l’on peut placer dans les changements projetés de précipitations extrêmes ». Constat identique chez Douville et al. (2006), dans leur analyse de 8 modèles GIEC. Ils observent que « les principales incertitudes proviennent des Tropiques, où même le signe des précipitations zonales moyennes reste incertain ». Les téléconnexion entre l’ENSO (Oscillation australe El Nino) et le rythme des précipitations sont encore mal simulées. Et, conclusion assez désagréable puisque nous sommes censés confier notre avenir aux modèles : « Les incertitudes dans les changements de précipitations, comme les précipitations elles-mêmes, sont encore très inégalement distribuées sur le globe, les pays les plus vulnérables étant parfois ceux où les changements attendus sont les plus incertains ».
- Même son de cloche chez Wang et Lau (2006) ayant analysé spécifiquement les performances de 16 modèles couplés du GIEC dans la simulation du cycle hydrologique atmosphérique des Tropiques. « Bien que la plupart des modèles soient capables de simuler correctement le signe des tendances en précipitations et nébulosité, ils sous-estiment de manière significative l’amplitude des observations. Ces sous-estimations provoquent sans doute des erreurs importantes dans les simulations de la balance énergétique et du cycle de l’eau des modèles ». Ils en concluent que les choses ne pourront s’améliorer qu’au prix d’une « meilleure compréhension des processus physiques associés aux nuages et à leur interaction avec le rayonnement ».
- Sans surprise, ces médiocres résultats se retrouvent lorsque l’on examine la manière dont les modèles simulent le comportement des cellules de Hadley, de Walker et des moussons. Tanaka et al. (2005) ont fait tourner les modèles du GIEC pour les comparer aux observations. Ils notent que « la dispersion des modèles est encore considérable » et que « de larges biais sont observés dans les simulations du GIEC sur le XXe siècle », rendant prématurée toute projection quantifiée sur le XXIe siècle. Mitas et Clement (2006) sont tout aussi dubitatifs dans leur analyse spécifique des cellules de Hadley, dont on connaît le rôle fondamental dans la redistribution de l’eau et de l’énergie. Ils ont observé les simulations des modèles et les observations pour la période 1979-2000. « Les analyses de bilan énergétique révèlent que les modèles et les réanalyses ont un équilibre fondamentalement différent entre le réchauffement diabatique, la circulation et la structure thermodynamique (…). Les incertitudes dans les observations de la température troposphérique comme les erreurs et biais potentiels des modèles soulèvent des questions sur le vrai comportement à long terme de la structure thermodynamique de la troposphère des Tropiques et des cellules de Hadley ».
Ukraine, Russie, Europe centrale, Chine, Mongolie, Amérique latine, États-Unis, Sahel… : des performances médiocres
- Haibin et al (2007) se sont pour leur part intéressés à l’humidité des sols dans la seconde partie du XXe siècle, telle qu’elle est reproduite par les modèles de l’AR4 du GIEC et telle qu’elle est observée dans 140 stations diversement réparties de l’Hémisphère Nord. Les modèles simulent de manière réaliste les cycles saisonniers en Ukraine, Russie et États-Unis, mais médiocrement en Mongolie et en Chine. Deux régions simulées de manière correcte ont été analysées plus en détail, l’Ukraine et la Russie, notamment sur les évolutions des sécheresses estivales 1958-99. Bilan : « Les observations de ces régions ont montré une augmentation (de l’humidité de sols) pour la période 1958-99 supérieure à la plupart des tendances des simulations. Seules 2 simulations sur 25 ont obtenu des tendances comparables aux observations. Ces deux résultats sont dûs à la variabilité interne des modèles plutôt qu’à des forçages externes ».
- Les modèles seraient-ils plus efficaces sur d’autres zones ? Ce n’est pas le cas en Amérique du Nord, dont Joseph et Nigam (2006) ont analysé la variabilité en lien avec l’ENSO. Six modèles de l’AR4 GIEC sont ici testés en comparaison des observations 1950-99. Conclusion : « L’analyse révèle que les modèles climatiques s’améliorent, mais sont toujours incapables de simuler bien des caractéristiques de la variabilité ENSO, ainsi que ses téléconexions en circulation et hydroclimat avec l’Amérique du Nord. Prévoir le changement / la variabilité régionale du climat reste un lourd fardeau pour les modèles ». Une autre comparaison menée par Ruiz-Barradas et Nigam (2007) sur trois régions des États-Unis et du Mexique aboutit à un constat critique : « La climatologie des précipitations n’est pas aisément simulée. Bien que les modèles reproduisent très correctement les précipitations hivernales au Nord-Ouest des États-Unis, ils échouent au Sud-Est pour la même saison. Les précipitations estivales au centre des États-Unis et au Mexique sont aussi un grand défi pour les modèles, particulièrement leur calendrier ».
- Rusticucci et al. (2006) se sont penchés sur les températures et précipitations extrêmes en Amérique latine, vues par huit modèles. Là encore, la conclusion n’est pas très élogieuse pour le cycle hydrologique. « Les périodes de sécheresse sont plus difficilement simulées, dans la mesure où la région a un gradient de précipitations prononcé qui n’est pas vraiment représenté. La sécheresse maximale sur les Andes centrales d’Argentine n’est reproduite par aucun modèle. Par ailleurs, la saison sèche prolongée sur l’Amazonie est exagérée pour le modèle GFDL alors qu’elle est inexistante pour le modèle CCSM3. L’index mesurant la quantité totale de précipitations extrêmes (R5d) montre que dans tous les modèles la quantité de pluie est sous-estimée ».
- La sécheresse du Sahel a sans doute été l’événement « extrême » le plus marqué de la seconde partie du XXe siècle. Les modèles ont-ils été capalbles de le simuler ? Lau et al. (2006) ont répondu à la question en observant les simulations de 19 modèles couplés de l’AR4 des années 1970 aux années 1990. Résultat : « nous avons trouvé que huit modèles seulement produisent un signal raisonnable de sécheresse au Sahel, et que sept GCMs produisent des chutes de pluies excessives durant la période de sécheresse observée. Même le modèle ayant la meilleure performance en prévision de la sécheresse sahélienne n’a pu prédire qu’une augmentation d’épisodes sévères de sécheresse, mais pas le début ni la durée de l’événement ».
- Et l’Europe ? Van Ulden et al. (2006) ont analysé 23 modèles couplés et leur capacité à simuler l’évolution de l’Europe centrale. Sur les pressions au niveau de la mer (qui co-déterminent la circulation zonale), « beaucoup de modèles montrent de sérieuses déficiences dans leurs simulations, particulièrement aux latitudes moyennes. 5 modèles ont de bonnes performances à toutes les latitudes. Trois des résultats raisonnables ». Les cinq meilleurs (sur 23) sont ensuite analysés de plus près. « Les changements de précipitations sont causés en premier lieu par des changements de circulation. Comme les modèles montrent des changements de circulation extrêmement différents, surtout pendant la seconde partie de l’été, les changements de précipitation varient également ». Conclusion : « Ces résultats impliquent que plus aspects importants du changement climatique en Europe centrale sont encore hautement incertains ».
Conclusion
Il apparaît que les « grands progrès » des modèles, la « grande robustesse » de leurs simulations convergentes, la « grande confiance » dans les projections du XXIe siècle sont des assertions non valables pour le cycle de l’eau, qui est pourtant un processus biogéochimique dominant du climat terrestre. Les intercomparaisons les plus récentes montrent que :
- à l’échelle globale, les modèles ne parviennent pas à reproduire correctement la fréquence, l’intensité et la saisonnalité des précipitations ;
- à l’échelle régionale, les simulations des modèles divergent manifestement des observations sur un grand nombre de sites où leurs performances ont été observées ;
- la principale faiblesse réside dans les Tropiques et la zone de convergence intertropicale, qui est au cœur des cycles énergétiques et hydrologiques du globe.
Tout cela est généralement gommé ou atténué dans les Résumés pour décideurs et Résumés techniques du GIEC. Et plus encore par les médias, présentant au bon peuple les modèles climatiques comme les oracles des temps modernes, capables de prévoir où et quand tombera une goutte de pluie d’ici un siècle. La réalité est bien moins flatteuse. Et notre avenir climatique bien plus incertain.
Références
Dai, A. (2006), Precipitation characteristics in eighteen coupled climate models, J. Climate, 19, 4605–4630.
Douville, H. et al. (2006), On the tropical origin of uncertainties in the global land precipitation response to global warming, Climate Dyn., 26, 367-385, doi:10.1007/s00382-005-0088-2.
Phillips, T.J., P.J. Gleckler (2006), Evaluation of continental precipitation in 20th century climate simulations: The utility of multimodel statistics, Water Resourc. Res., 42, 10.1029/2005WR004313
Haibin Li, etal. (2007), Evaluation of IPCC AR4 soil moisture simulations for the second half of the Twentieth Century, J. Geophys. Res., sous presse.
Joseph, R., S. Nigam (2006), ENSO evolution and teleconnections in IPCC’s 20th Century climate simulations: Realistic representation?, J. Climate, sous presse.
Kharin, V.V. et al. (2007) Changes in temperature and precipitation extremes in the IPCC ensemble of global coupled model simulations, J. Climate, sous presse.
Lau K.-M. et al. (2006) A Multi-model study of the 20th Century simulations of Sahel drought from the 1970s to 1990s, J. Geophys. Res., 111, D0711, doi:10.1029/2005JD006281.
Mitas, C. M. et A. Clement (2006), Recent behavior of the Hadley cell and tropical thermodynamics in climate models and reanalyses, Geophys. Res. Lett., 33, L01810, 10.1029/2005GL024406.
Ruiz-Barradas, A., S. Nigam, (2007), IPCC’s 20th Century climate simulations: Varied representations of North American hydroclimate variability, J. Climate, sous presse.
Rusticucci, M. et al. (2006), Comparisons between observed and modeled precipitation and temperature extremes in South America during the XXth Century (IPCC AR4 models), 8th ICSHMO Proceedings of 8 ICSHMO, Foz do Iguaçu, Brazil, April 24-28, 2006, INPE, 379-389
Sun, Y. et al. (2006), How often does it rain?, J. Climate, 19, 916-934.
Tanaka, H.L. ( 2005), Intercomparison of the intensities and trends of Hadley, Walker, and monsoon circulations in the global warming predictions, SOLA, 1, 77-80, doi:10.2151/sola.2005-021.
Terray L., Braconnot P. (ed.) (2007), Livre blanc ESCRIME. Etude des scénarios climatiques, Paris.
van Ulden, A.P. van Oldenbrogh, G.J.(2006), Large-scale atmospheric circulation biases and changes in global climate model simulations and their importance for climate change in Central Europe, Atm. Chem. Phys., 6, 863-881, sref:1680-7324/acp/2006-6-863
Wang H., K.-M. Lau (2006), Atmospheric hydrological cycle in the Tropics in Twentieth Century coupled climate simulations, Int. J. Climatology, 26, 655-678.
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