“paleoclimatique_t2” — 2013/10/24 — 11:38 — page 141 — #164
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4. La modélisation en paléoclimatologie
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parmi des modèles de plus en plus complexes, celui qui explique le mieux les
données.
La simulation paléoclimatique ne se borne cependant pas à évaluer les modèles utilisés pour les prévisions climatiques sur le prochain siècle. Ceci serait
extrêmement réducteur, surtout pour ce qui concerne les échelles de temps
abordables par de tels modèles. Le point de départ des développements en
modélisation paléoclimatique est ainsi indéniablement les hypothèses émises
lors de l’interprétation des données. Un modèle paléoclimatique cherchera à
formaliser ces hypothèses en se basant sur les principes physiques du système
climatique, et à tester si ces principes peuvent en effet expliquer l’évolution
climatique observée. On comprend alors que, suivant les données que l’on
cherche à comprendre, les modèles peuvent être extrêmement variés. En effet,
même si les composantes du système climatique sont toutes interdépendantes,
ce qui d’ailleurs définit ce système, il n’est pas forcément nécessaire de les représenter toutes en détail pour reproduire un phénomène observé. Il est en
fait beaucoup plus intéressant d’isoler les processus ou les composantes clefs
responsables d’un phénomène. C’est l’une des approches de la modélisation
paléoclimatique, visant à construire le modèle « minimal » pour expliquer un
phénomène. Nous sommes alors très loin des modèles utilisés pour la prévision
du climat du siècle à venir, mais ces approches sont aussi nécessaires à notre
meilleure compréhension du système climatique et de son évolution.
La modélisation peut aussi mettre en évidence l’importance de tel ou tel
forçage ou processus. En effet, en comparant des expériences incluant un certain processus ou forçage à des expériences ne les incluant pas, on peut étudier
leur impact et quels mécanismes expliquent cet impact. Ces expériences, nommées « expériences de sensibilité » ne sont pas nécessairement réalistes mais
complètent souvent des simulations le plus réaliste possible de paléoclimats,
pour mieux les comprendre. Un exemple, développé en section 4.4.4, est la
compréhension de l’impact de la présence de calottes glaciaires en comparaison à celui d’une concentration atmosphérique en CO 2 plus basse dans le
climat du Dernier Maximum glaciaire (DMG). Les simulations nécessaires à
cette compréhension, dans lesquelles on impose les calottes glaciaires du DMG
en conservant la concentration actuelle en CO 2 , ou bien la concentration en
CO 2 du DMG mais les calottes glaciaires actuelles, ne correspondent pas à des
situations avérées, mais permettent de mieux comprendre le climat glaciaire
simulé en imposant à la fois calottes glaciaires et concentration en CO 2 du
DMG.
Ce chapitre présente tout d’abord des notions de base en modélisation,
des définitions essentielles à la compréhension des modèles et des expériences
numériques utilisés en climatologie et paléoclimatologie. Nous nous intéressons
ensuite aux trois grandes familles de modèles paléoclimatiques : les modèles de
circulation générale, les plus complexes, les modèles climatiques de complexité
intermédiaire, et enfin les modèles conceptuels. Pour chacune de ces familles,
nous donnons des exemples d’utilisation de ces modèles en paléoclimatologie.
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parmi des modèles de plus en plus complexes, celui qui explique le mieux les
données.
La simulation paléoclimatique ne se borne cependant pas à évaluer les modèles utilisés pour les prévisions climatiques sur le prochain siècle. Ceci serait
extrêmement réducteur, surtout pour ce qui concerne les échelles de temps
abordables par de tels modèles. Le point de départ des développements en
modélisation paléoclimatique est ainsi indéniablement les hypothèses émises
lors de l’interprétation des données. Un modèle paléoclimatique cherchera à
formaliser ces hypothèses en se basant sur les principes physiques du système
climatique, et à tester si ces principes peuvent en effet expliquer l’évolution
climatique observée. On comprend alors que, suivant les données que l’on
cherche à comprendre, les modèles peuvent être extrêmement variés. En effet,
même si les composantes du système climatique sont toutes interdépendantes,
ce qui d’ailleurs définit ce système, il n’est pas forcément nécessaire de les représenter toutes en détail pour reproduire un phénomène observé. Il est en
fait beaucoup plus intéressant d’isoler les processus ou les composantes clefs
responsables d’un phénomène. C’est l’une des approches de la modélisation
paléoclimatique, visant à construire le modèle « minimal » pour expliquer un
phénomène. Nous sommes alors très loin des modèles utilisés pour la prévision
du climat du siècle à venir, mais ces approches sont aussi nécessaires à notre
meilleure compréhension du système climatique et de son évolution.
La modélisation peut aussi mettre en évidence l’importance de tel ou tel
forçage ou processus. En effet, en comparant des expériences incluant un certain processus ou forçage à des expériences ne les incluant pas, on peut étudier
leur impact et quels mécanismes expliquent cet impact. Ces expériences, nommées « expériences de sensibilité » ne sont pas nécessairement réalistes mais
complètent souvent des simulations le plus réaliste possible de paléoclimats,
pour mieux les comprendre. Un exemple, développé en section 4.4.4, est la
compréhension de l’impact de la présence de calottes glaciaires en comparaison à celui d’une concentration atmosphérique en CO 2 plus basse dans le
climat du Dernier Maximum glaciaire (DMG). Les simulations nécessaires à
cette compréhension, dans lesquelles on impose les calottes glaciaires du DMG
en conservant la concentration actuelle en CO 2 , ou bien la concentration en
CO 2 du DMG mais les calottes glaciaires actuelles, ne correspondent pas à des
situations avérées, mais permettent de mieux comprendre le climat glaciaire
simulé en imposant à la fois calottes glaciaires et concentration en CO 2 du
DMG.
Ce chapitre présente tout d’abord des notions de base en modélisation,
des définitions essentielles à la compréhension des modèles et des expériences
numériques utilisés en climatologie et paléoclimatologie. Nous nous intéressons
ensuite aux trois grandes familles de modèles paléoclimatiques : les modèles de
circulation générale, les plus complexes, les modèles climatiques de complexité
intermédiaire, et enfin les modèles conceptuels. Pour chacune de ces familles,
nous donnons des exemples d’utilisation de ces modèles en paléoclimatologie.