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A few questions about climate models
A paradox:
- The patterns of global climate change predicted 30 years
ago and confirmed since then
- Continuous progress in weather forecast, oceanic forecast
- A lasting difficulty to quantify potential effects of climate
change, and their regional properties.
Pourquoi la modélisation climatique
est-elle possible?
•
Henri Atlan : «Il y a un problème de crédibilité des modèles de changements
climatiques et des prédictions qui en sont déduites. Ces modèles concernent en
effet un domaine - le climat - où le nombre de données disponibles est petit
par rapport au nombre de variables qui sont prises en compte dans leur
construction, sans parler des variables encore inconnues. Cela implique qu'il
existe un grand nombre de bons modèles, capables de rendre compte des
observations disponibles, alors même qu'ils reposent sur des hypothèses
explicatives différentes et conduisent aussi à des prédictions différentes, voire
opposées. Il s'agit là d'une situation dite "des modèles par les observations",
cas particulier de "sous-détermination des théories par les faits", bien connue
des chercheurs engagés dans la construction de modèles de systèmes
complexes naturels, où le nombre de données ne peut pas être multiplié à l'envi
par des expérimentations répétées et reproductibles. Conséquence : les
modèles sur les changements climatiques ne peuvent être que des
hypothèses, mises en formes informatiques très sophistiquées mais pleines
d'incertitudes quant à leur relation à la réalité ; et il en va de même des
prédictions qui en sont déduites.»
Temperature changes:
CNRM
A2
B1
IPSL
Precipitation changes
A2
CNRM
IPSL
Two major constraints: (1) Energy conservation
Earth radiative budget (W m-2)
(2) Angular momentum conservation
Two basic equilibriums:
Geostrophic along the horizontal:
Hydrostatic along the vertical
Different types of blocking issues, all
linked with scale problems and/or
multiple nature of the climate system
- Feedback mechanisms (WV, Lapse Rate, Clouds, Snow,
Soil Moisture, …) : parameterizations + validation using
process studies (and campaign, satellite data)
- Natural variablity at synoptic scale: monsoon, MJO,
ENSO, QBO,
- Extreme events
- Abrupt unpredrictable events
- Link with « science of the impacts »
Strategy
Current Skill
User Needs
Spatial Scales
10000 km
1000 km
100
km
10 km
1 km
Minute
Day
Week
Season
1 yr
Time Scales
10 yrs
100 yrs
Gastineau, Le Treut, Li,
Uncertainty is largely associated with some
key feedbacks
…. and a few more (soil mositure, state of vegetation, …)
IPSL (2L22)
ERBE
Precipitation modeles, XXI-XXº change DJF [-1.5;0.3;1.5] mm/day
Unities : [-15;3;15]% of pp(20c3m)
IPSL Earth System Model (CM4)
IPSLCM4
Continents
Atmosphere
Orchidée
Physics
LMDZT
LMDZ
Atmospheric
Circulatioèn
Continental surface
sols et végétation
STOMATE
Carbon
CO2
INCA
CH4, COV,
Chemistry
Aérosols
Chemistry
Gases
&
Aérosols
ORCALIM
Circulation Océanique
Glace de mer
PISCES
Biogéochimie et
biologie marine
é
Biochemistry
Carbon
Cycle
Oceans
Aérosols
Carbon
DMS
Nutriments
Sels marins
Climate projections on regional and local scales
Global
Performance of current AOGCMs (like those from
CMIP3) deteriorate when looking at finer temporal
and spatial scales which are needed for many
impact assessment studies.
Continental
Regional
Local
Giorgi 2007
IPCC, WG2
Projects may :
- Address model /data process studies at different scales
- Propose an integrated view of a given region (include social aspects)