Climat

Le réchauffement de la dernière génération de modèles climatiques probablement causé par les nuages

Les scientifiques tentent de déterminer pourquoi les derniers modèles climatiques suggèrent une plus grande sensibilité climatique prévu. Une étude fait la synthèse de la recherche, confirmant le rôle des nuages.

Pour la nouvelle génération de modèles du projet CMIP6, la plage de sensibilité climatique à l’équilibre (ECS, la valeur du réchauffement climatique à l’équilibre pour un doublement du CO2) va de +1,8° C à +5,6°C. C’est l’éventail le plus large parmi les différentes générations de modèles qui se sont succédées depuis les années 1990. La réponse climatique transitoire (TCR, la température de surface au moment  du doublement du CO 2 au rythme de 1% par an) pour les modèles CMIP6 est de +2°C (de +1,3°C à +3,0°C). Ce qui est légèrement au-dessus des modèles CMIP3 et CMIP5.

Une nouvelle étude, publiée dans Science Advances, sous la direction de Gerald Meehl (NCAR), donne un aperçu de 39 modèles mis à jour qui font partie d’un effort climatique international majeur. Ces modèles entrent dans le cadre de la sixième phase du projet de comparaison de modèles couplés (CMIP6) qui doit alimenter le prochain rapport du GIEC.

L’article passe en revue les derniers développements des valeurs ECS et TCR. Il en ressort que les rétroactions des nuages et les interactions nuages-aérosols sont les contributeurs les plus probables aux valeurs élevées et à la gamme accrue d’ECS dans CMIP6.

La génération actuelle de modèles CMIP6 a une plus grande gamme d’ECS, avec des valeurs plus élevées à l’extrémité supérieure de la gamme que les générations précédentes de modèles. Dans le nouvel article, les auteurs ont ainsi cherché à comparer systématiquement les modèles CMIP6 avec les générations précédentes pour déterminer les raisons probables de l’élargissement de la plage de sensibilité.

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Valeurs historiques d’ECS et de TCR. Source : Meehl et al 2020 / Science Advances.

De nombreux groupes de recherche ont déjà publié des articles analysant les raisons possibles de la sensibilité climatique des derniers modèles. Le rôle des nuages est l’élément qui revient le plus souvent, d’après la synthèse publiée par Gerald Meehl.

Les chercheurs évaluent la sensibilité des modèles climatiques à l’aide de deux mesures principalement. La première est appelée sensibilité climatique à l’équilibre (ECS). Elle mesure l’augmentation de la température après doublement du CO2 atmosphérique par rapport aux niveaux préindustriels jusqu’au moment où le climat se stabilise.

Au fil des décennies, la gamme des valeurs ECS est restée dans une fourchette de 1,5 à 4,5 degrés Celsius, alors même que les modèles devenaient plus complexes. Les modèles inclus de la phase précédente CMIP5 avaient des valeurs ECS allant de 2,1 à 4,7°C avec une moyenne de +3,2°C.

CMIP5 model Model ECS TCR
number
1 ACCESS1-0 3.8 1.9
2 ACCESS1-3 3.5 1.6
3 BNU-ESM 3.9 2.5
4 CCSM4 2.9 1.7
5 CNRM-CM5 3.3 2.0
6 CNRM-CM5-2 1.8
7 CSIRO-Mk3-6-0 4.1 1.7
8 CanESM2 3.7 2.3
9 FGOALS-g2 3.4 1.4
10 FGOALS-s2 4.2 2.4
11 GFDL-CM3 4.0 1.9
12 GFDL-ESM2G 2.4 1.1
13 GFDL-ESM2M 2.4 1.4
14 GISS-E2-H 2.3 1.7
15 GISS-E2-R 2.1 1.5
16 HadGEM2-ES 4.6 2.5
17 IPSL-CM5A-LR 4.1 2.0
18 IPSL-CM5A-MR 2.0
19 IPSL-CM5B-LR 2.6 1.5
20 MIROC-ESM 4.7 2.2
21 MIROC5 2.7 1.4
22 MPI-ESM-LR 3.6 2.0
23 MPI-ESM-MR 3.5 2.0
24 MPI-ESM-P 3.5 2.0
25 MRI-CGCM3 2.6 1.6
26 NorESM1-M 2.8 1.4
27 bcc-csm1-1 2.8 1.7
28 bcc-csm1-1-m 2.9 2.1
29 inmcm4 2.1 1.3
Multimodel mean 3.2 1.8

Les modèles CMIP6, cependant, ont une plage de 1,8 à 5,6 C, élargissant la fourchette de CMIP5 à la fois aux extrémités basse et haute.  La moyenne des modèles grimpe à +3,7°C.

CMIP6 model Model ECS TCR
number
30 ACCESS-CM2 4.7 2.1
31 ACCESS-ESM1-5 3.9 2.0
32 AWI-CM-1-1-MR 3.2 2.0
33 BCC-CSM2-MR 3.0 1.7
34 BCC-ESM1 3.3 1.8
35 CAMS-CSM1-0 2.3 1.7
36 CESM2 5.2 2.0
37 CESM2-WACCM 4.8 2.0
38 CNRM-CM6-1 4.8 2.1
39 CNRM-CM6-1-HR 4.3 2.5
40 CNRM-ESM2-1 4.8 1.9
41 CanESM5 5.6 2.7
42 E3SM-1-0 5.3 3.0
43 EC-Earth3 4.3
44 EC-Earth3-Veg 4.3 2.6
45 FGOALS-f3-L 3.0 2.1
46 GFDL-CM4 3.9 2.1
47 GFDL-ESM4 2.6 1.6
48 GISS-E2-1-G 2.7 1.8
49 GISS-E2-1-H 3.1 1.9
50 GISS-E2-2-G 2.4 1.7
51 HadGEM3-GC31-LL 5.6 2.6
52 HadGEM3-GC31-MM 5.4 2.6
53 IITM-ESM 1.7
54 INM-CM4-8 1.8 1.3
55 INM-CM5-0 1.9
56 IPSL-CM6A-LR 4.6 2.3
57 KACE-1-0-G 4.5 1.4
58 MCM-UA-1-0 3.7 1.9
59 MIROC-ES2L 2.7 1.6
60 MIROC6 2.6 1.6
61 MPI-ESM1-2-HR 3.0 1.7
62 MPI-ESM1-2-LR 3.0 1.8
63 MRI-ESM2-0 3.2 1.6
64 NESM3 4.7 2.7
65 NorCPM1 1.6
66 NorESM2-LM 2.5 1.5
67 SAM0-UNICON 3.7 2.3
68 UKESM1-0-LL 5.3 2.8
Multimodel mean 3.7 2.0

Des deux tableaux ci-dessus, on peut voir notamment le modèle CanESM5 dont l’ECS grimpe à +5,6°C contre +3,7°C dans la précédente version CMIP5. D’après l’étude, la moitié de la hausse – près de 2°C ! – est liée à l’effet de rétroaction des nuages.

Autre exemple, HadGEM3-GC3.1-LL qui passe à une ECS de +5,5°C en lien avec les interactions nuages-aérosols et de la microphysique des nuages.

CESM2 voit son ECS augmenter de 1°C par rapport à CESM1 en raison des rétroactions des nuages et des interactions aérosols-nuages.

E3SM_1 n’a pas d’équivalent dans CMIP5 mais la valeur d’ECS élevée (+5°C) est liée à une rétroaction des courtes longueurs d’onde, autrement dit l’effet albédo des nuages.

Les différents types de nuages n’ont pas le même effet sur le climat. Les plus bas ont une influence largement refroidissante car ils réfléchissent la lumière du soleil vers l’espace. Les nuages élevés et minces composés de cristaux de glace sont plus ou moins transparents à la lumière du soleil, mais absorbent le rayonnement infrarouge sortant, réémettant une petite fraction et réchauffant ainsi la planète.

En augmentant l’albédo de la planète, les nuages exercent un effet radiatif global sur les ondes courtes d’environ -50 W m-2 au sommet de l’atmosphère. D’un autre côté, en contribuant à l’effet de serre, les nuages exercent un effet moyen sur les ondes longues d’environ + 30 Wm-2, d’après une étude de Boucher et al. en 2013. Dans l’ensemble, les nuages provoquent un forçage net de -20 W m-2 par rapport à une Terre sans nuage.

Les aérosols, qui peuvent être émis naturellement par les volcans et d’autres sources ainsi que par l’activité humaine, réfléchissent également la lumière du soleil et ont un effet de refroidissement. Mais ils interagissent également avec les nuages, modifiant leur formation et leur luminosité et, par conséquent, leur capacité à chauffer ou à refroidir la surface.

La difficulté, c’est que les processus de formation des  nuages se déroulent à des échelles très fines, ce qui a rendu difficile la simulation précise de modèles à l’échelle mondiale dans le passé. Et à voir les ordres de grandeur des ondes courtes et longues, ont peut comprendre que leur rôle est déterminant.

Dans les modèles CMIP6, plusieurs groupes de chercheurs ont ajouté des représentations plus complexes.

Les nouvelles capacités de certains modèles sont donc censées produire de meilleures simulations. De nombreux groupes de modélisation ont déterminé que l’ajout de cette nouvelle complexité dans la dernière version de leurs modèles a un impact sur l’ECS. D’après Gerald Meehl, cela n’est pas surprenant. Lorsque l’on met plus de détails dans les modèles, il y a plus de de liberté et plus de résultats différents possibles.

Les modèles complexes, avec de nombreux composants, interagissent de manière parfois imprévue. On peut donc obtenir des comportements que l’on ne verrait pas dans des modèles simplifiés.

L’ECS permet de comparer les modèles actuels aux premiers modèles climatiques. Mais les chercheurs ont trouvé d’autres mesures pour étudier la sensibilité du climat et utilisent aussi, depuis 1996, la réponse climatique transitoire (TCR). Pour la mesurer, les modélisateurs augmentent le dioxyde de carbone de 1% par an jusqu’au moment où le dioxyde de carbone est doublé (et non au moment où le climat s’est stabilisé, comme pour l’ECS). Cette  mesure peut donner une vision plus réaliste de la réponse en température, au moins à l’horizon à court terme des prochaines décennies.

Dans leur étude, Meehl et ses collègues ont également comparé l’évolution de la TCR au fil du temps depuis sa première utilisation dans les années 1990. Les modèles CMIP5 avaient une gamme TCR de 1,1 à 2,5°C, tandis que la gamme des modèles CMIP6 la TCR se situe entre 1,3 et 3,0°C. La TCR moyenne des modèles est passée de 1,8 à 2,0°C entre CMIP5 et CMIP6. Cette augmentation moyenne est plus faible que pour l’ECS.

La fourchette large de l’ECS dans les modèles CMIP6 soulève de nombreuses questions et les données paléoclimatiques ne permettent pas de trancher la question de la sensibilité climatique réelle.

Etant donné que les valeurs ECS plus élevées dans certains modèles semblent liées aux rétroactions des nuages et aux interactions nuages-aérosols, Gerald Meehl et ses coauteurs estiment que cette question de recherche majeure doit être poursuivie.

En février 2020, une étude parue dans Geophysical Research Letters, sous la direction de Mark Zelinka, avait montré le rôle de l’amincissement des nuages bas, amplifié dans la dernière génération de modèles.

Les rétroactions des nuages bas tropicaux et les rétroactions autres que nuageuses sont positives dans presque tous les modèles CMIP5 et CMIP6. En outre, les observations spatiales effectuées au cours des 15 dernières années montrent que, à des échelles de temps allant de la saison à l’année, la réflexion des ondes courtes par les nuages bas au-dessus des océans tropicaux diminue fortement lorsque la surface sous-jacente se réchauffe.

Il semble que les modèles climatiques qui sont cohérents avec la covariance observée de la réflexion des nuages bas avec la température ont généralement une sensibilité climatique plus élevée. La covariance constante de la réflexion des nuages bas tropicaux avec la température de surface dans le climat actuel et dans des simulations climatiques semble indiquer que la température est un facteur clé du contrôle de la couverture nuageuse. Dans les modèles CMIP6, la rétroaction des nuages bas dans les régions extratropicales a évolué.

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Rétroaction moyenne SW des nuages bas par zone. Source : Zelinka et al (2020)/Geophysical Research Letters.

L’augmentation de la rétroaction des nuages provient de la composante rayonnement à courte longueur d’onde (Shortwave, SW dans le graphique ci-dessus). La rétroaction des nuages ​​bas SW est plus importante en moyenne dans CMIP6, particulièrement en dehors des Tropiques. La rétroaction des nuages bas SW est liée à deux phénomènes : une plus faible couverture nuageuse et à une moindre augmentation du contenu en eau liquide des nuages. Les nuages liquides ont tendance à refléter plus de lumière solaire vers l’espace que les nuages de glace.

Un élément clé concerne les nuages en phase mixte, ceux qui contiennent à la fois de l’eau liquide et de l’eau glacée. A mesure que la température mondiale augmente, l’eau glacée dans les nuages produit plus d’eau liquide. La plupart des modèles auraient surestimé la quantité de glace qui existe actuellement dans les nuages à phase mixte. Cela signifie qu’il pourrait y avoir moins de glace à convertir en liquide à l’avenir, ce qui aurait pour effet d’amplifier le réchauffement climatique.

Comme Gerald Meehl, Mark Zelinka estime qu’il est encore trop tôt pour conclure définitivement que la sensibilité au climat est plus élevée que prévu. Il faut maintenant tester ces nouveaux modèles climatiques par rapport aux observations et comprendre la physique de l’effet amplificateur des nuages.

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1 réponse »

  1. Outre la dispersion des modèles, les valeurs de TCR les plus faibles montrent qu’on a encore du mal à modéliser la physique du climat, principalement à cause de la limitation de la puissance de calcul à mon avis. Une TCR de +1,3°C, obtenue avec le INM-CM4-8 (CMIP6), me paraît hautement improbable compte tenu de l’évolution actuelle du climat. On est déjà à +1°C avec +50% de CO2. Mais il est vrai que le taux de CO2 n’a pas augmenté de 1% depuis la fin du XIXème siècle, on est sur une évolution plus lente (en gros +0,7% sur les dernières années, et bien moins auparavant). Ce qui laisse plus de temps au climat pour se réchauffer, pour une valeur donnée de CO2.

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