1.3 Le climat du futur
« Les modèles prévoient une hausse de 2 à 4 °C d’ici 2100. » Vous avez sûrement déjà entendu une phrase de ce genre. Mais alors, une question toute simple : comment peut-on prétendre prévoir le climat dans 80 ans… alors qu’on est incapable de prévoir la météo au-delà de 15 jours ? 🤔
Ce paradoxe n’en est pas vraiment un, et c’est tout l’objet de ce chapitre. On va voir comment les scientifiques construisent des modèles climatiques, comment ils vérifient qu’on peut leur faire confiance, ce qu’ils nous apprennent sur la responsabilité humaine dans le réchauffement en cours, et quels futurs ils envisagent pour la planète.
La modélisation du climat
- Mettre en évidence le rôle des différents paramètres de l’évolution climatique, en exploitant un logiciel de simulation de celle-ci, ou par la lecture de graphiques.
Météo et climat
La météo, c’est l’état de l’atmosphère à un endroit précis et à un instant donné (température, pluie, vent…). Le climat, c’est la tendance statistique de ces conditions sur une longue durée (au moins 30 ans), à l’échelle d’une région ou du globe.
La météo, c’est savoir si vous allez porter un pull demain. Le climat, c’est savoir si votre armoire contiendra plutôt des pulls ou des maillots de bain. 🩱
La météo est chaotique : une toute petite différence dans les conditions de départ peut complètement changer la situation quelques jours plus tard (le fameux « effet papillon »). C’est pour ça qu’on ne sait pas prévoir précisément le temps qu’il fera dans 3 semaines.
Le climat, lui, ne cherche pas à prédire un jour précis, mais des grandes tendances qui dépendent de quantités physiques bien identifiées : l’énergie reçue du Soleil, la composition de l’atmosphère, les courants océaniques… Prédire une tendance statistique sur 30 ou 80 ans est un problème totalement différent de prédire un événement précis dans 15 jours.
Qu’est-ce qu’un modèle climatique ?
Un modèle climatique est un programme informatique qui simule le fonctionnement du système climatique (atmosphère, océans, glaces, surfaces continentales…) à partir des lois de la physique. Concrètement, sa construction repose sur deux ingrédients principaux.
1. La mise en équations des lois physiques connues
Les modèles n’inventent rien : ils utilisent des lois physiques déjà bien établies et vérifiées (rayonnement solaire, effet de serre, mécanique des fluides pour les mouvements de l’air et de l’eau, thermodynamique…). Ce sont les mêmes lois qui permettent, par exemple, de faire les prévisions météo à court terme.
2. Le découpage de la Terre en mailles
Impossible de calculer ce qu’il se passe en chaque point de l’atmosphère et des océans : il y en a une infinité ! Les scientifiques découpent donc la Terre en une grille de mailles 3D (un peu comme un immense Rubik’s Cube englobant toute la planète, l’atmosphère au-dessus et les océans en-dessous). Dans chaque maille, les valeurs (température, pression, vitesse du vent…) sont considérées comme uniformes, et le modèle calcule leurs échanges avec les mailles voisines, minute par minute, sur des dizaines ou des centaines d’années simulées. 😮
Plus les mailles sont petites, plus le modèle est précis… mais plus il demande de puissance de calcul. C’est pour ça que ces simulations tournent sur des supercalculateurs, parfois pendant plusieurs semaines pour une seule simulation !
Les tout premiers modèles climatiques, dans les années 1970, utilisaient des mailles de plusieurs centaines de kilomètres de côté : la France entière tenait dans une poignée de mailles ! Avec l’augmentation de la puissance des ordinateurs, les mailles actuelles descendent à quelques dizaines de kilomètres, ce qui permet de représenter des phénomènes bien plus fins (reliefs, tempêtes, courants marins locaux…).
Comment sait-on qu’on peut faire confiance à un modèle ?
Avant d’utiliser un modèle pour se projeter vers le futur, il faut vérifier qu’il « fonctionne » ! C’est ce qu’on appelle l’évaluation (ou validation) d’un modèle : elle consiste à confronter ses résultats à des données qu’on connaît déjà.
- On fait « rejouer » au modèle le climat passé (XXe siècle, par exemple), et on compare ce qu’il calcule aux mesures de température réellement enregistrées à cette époque.
- On confronte également le modèle aux données de paléoclimats (climats très anciens, reconstitués à partir de carottes de glace, de sédiments, de cernes d’arbres…), sur des échelles de temps beaucoup plus longues.
Un modèle jugé fiable est un modèle qui parvient à reproduire correctement ces observations passées. Si un modèle ne fonctionne pas, on le rejette ou on l’améliore.
Aujourd’hui, il existe une centaine de modèles climatiques différents, développés indépendamment par des équipes de recherche du monde entier (France, États-Unis, Royaume-Uni, Japon…).
Le fait que ces modèles, bien qu’indépendants, convergent tous vers les mêmes grandes tendances est un argument fort en faveur de leur fiabilité.
C’est d’ailleurs une caractéristique essentielle de la démarche scientifique : un résultat devient robuste lorsqu’il est retrouvé par plusieurs équipes, avec des méthodes différentes, de façon indépendante.
Lors des simulations, les modèles climatiques calculent un ajustement entre l'énergie reçue et perdue par la Terre. Si une erreur est commise (lors des mesures ou par les modèles), elle se traduit directement par un écart entre température calculée par le modèle et température mesurée sur le terrain.
Ces erreurs, fréquentes au XXe siècle, rendaient nécessaire l'application de nombreuses corrections aux modèles climatiques. Les modèles actuels sont beaucoup plus performants et ne nécessitent plus (ou très peu) l'application de corrections. Ils sont donc d'excellents outils de modélisation et de prévision du climat.
Météo et climat
Pour chacune des affirmations suivantes, indiquer si elle relève de la météo ou du climat, et justifier en une phrase.
1. « Il fera 24 °C et grand soleil à Lyon samedi prochain. »
2. « Les hivers seront en moyenne 3 °C plus chauds en France en 2100 qu’aujourd’hui. »
3. « Le niveau des océans montera d’au moins 30 cm d’ici la fin du siècle. »
4. « Il va pleuvoir mardi après-midi sur Bordeaux. »
Correction
1. Météo : c’est une prévision précise, à un endroit et une date donnés.
2. Climat : c’est une tendance statistique, sur une longue durée.
3. Climat : c’est une évolution de long terme, pas un événement daté.
4. Météo : prévision précise, court terme, un lieu donné.
Activité : à vous de jouer avec SimClimat
SimClimat est un logiciel gratuit développé par des chercheurs du Laboratoire de Météorologie Dynamique (CNRS). C’est un modèle climatique très simplifié, mais qui permet de comprendre facilement le rôle de plusieurs paramètres sur la température moyenne du globe.
Ce qu’on va observer
1. Faire varier l’activité du Soleil (paramètre solaire), toutes choses égales par ailleurs. Que se passe-t-il sur la température moyenne du globe ?
2. Revenir aux réglages initiaux, puis faire varier la concentration de CO2 atmosphérique. Que se passe-t-il ?
3. Comparer l’ampleur de l’effet observé en 1. et en 2. Lequel des deux paramètres semble avoir le plus d’influence sur les dernières décennies ?
4. Essayer de reproduire, avec les seuls paramètres naturels (Soleil, volcans…), l’évolution de température mesurée depuis 1850. Est-ce que ça fonctionne ? Que faut-il ajouter pour que la courbe du modèle colle à la courbe mesurée ?
On appelle ça de l’attribution : chercher quelle est la part de chaque cause (naturelle ou humaine) dans un phénomène observé. On y reviendra en détail dans la prochaine partie du chapitre.
Synthèse
Un modèle climatique est une représentation numérique permettant de simuler l'évolution du climat d'une zone géographique. Il prend en compte les interactions entre les différents réservoirs du système climatique, ainsi que les activités humaines. Il existe environ une centaine de modèles.
Leur construction nécessite plusieurs étapes, leurs résultats sont ensuite évalués et corrigés par comparaison aux observations ainsi qu'à la connaissance des paléoclimats.
Chaque modèle prend en compte des données choisies par les scientifiques afin d'être le plus proche possible de la réalité dans une zone géographique donnée et de réaliser des projections climatiques sur des décennies ou des siècles.