“paleoclimatique_t2” — 2013/10/24 — 11:38 — page 149 — #172
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4. La modélisation en paléoclimatologie
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A – Si l’on s’intéresse uniquement à un état d’équilibre du système, on peut
tenter d’équilibrer un système (par exemple, les calottes) en fixant l’autre
(l’atmosphère, prise comme conditions aux limites fixe), puis en effectuant
l’opération inverse (on calcule l’atmosphère, en fixant les calottes), puis en
réitérant le processus jusqu’à obtenir une convergence des résultats. On parle
alors de couplage asynchrone. En effet, les deux composantes physiques sont
couplées, mais d’une façon qui ne respecte pas (ou très mal) l’écoulement du
temps réel. Ceci permet d’accélérer considérablement la mise à l’équilibre du
système couplé, puisque la composante rapide (l’atmosphère, celle qui coûte le
plus cher en temps de calcul, car elle possède intrinsèquement des variations à
petites échelles de temps) est toujours calculée en supposant un équilibre avec
la composante lente, donc sur une durée relativement courte (par exemple,
quelques dizaines d’années pour l’atmosphère).
B – Si le couplage asynchrone peut être une bonne stratégie pour calculer
des équilibres climatiques, ce n’est par contre pas une façon très rigoureuse
de calculer une évolution cohérente du système. Cela peut rester une approximation valable si les constantes de temps des systèmes physiques sont bien
différentes (comme, par exemple, l’atmosphère et les calottes), auquel cas cela
revient à considérer que la composante lente pilote entièrement l’évolution du
système, la composante rapide ne faisant que s’ajuster à la composante lente.
Si l’on ajoute des composantes physiques avec des temps « intermédiaires »
(comme, par exemple, l’océan, plus lent que l’atmosphère, mais plus rapide
que les calottes), une telle stratégie risque d’échouer. Il est parfois donc souhaitable de simplifier la physique des composantes rapides (en particulier,
l’atmosphère) pour tenter de ne calculer que des variations à long terme, qui
pourront être utilisées directement par les composantes plus lentes. C’est ainsi
que l’on a été amené à définir des modèles dits de « complexité intermédiaire ».
4.3.3 Comparaison aux données paléoclimatiques
En général, l’objectif est d’expliquer des variations climatiques déjà observées dans des enregistrements paléoclimatiques via une modélisation la plus
physique possible. Il est donc d’emblée important de pouvoir évaluer les résultats de ces modèles en les comparant aux données disponibles. Là surgit
immédiatement une seconde difficulté majeure des simulations en paléoclimatologie : les indicateurs (proxies) paléoclimatiques ne sont jamais univoques
en terme de grandeurs physiques, telles qu’elles peuvent être simulées dans
les modèles. Ces indicateurs dépendent certes de certains paramètres climatiques, mais ceux-ci sont-ils bien ceux qui sont simulés ? Il est donc dangereux de se contenter d’utiliser les mêmes modèles physiques que ceux qui
ont été développés pour être comparés aux observations actuelles, là où l’on
peut demander aux océanographes, glaciologues, météorologues de mesurer
les paramètres importants. Idéalement, on aimerait que les simulations paléoclimatiques puissent elles aussi se comparer quantitativement aux indicateurs
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4. La modélisation en paléoclimatologie
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A – Si l’on s’intéresse uniquement à un état d’équilibre du système, on peut
tenter d’équilibrer un système (par exemple, les calottes) en fixant l’autre
(l’atmosphère, prise comme conditions aux limites fixe), puis en effectuant
l’opération inverse (on calcule l’atmosphère, en fixant les calottes), puis en
réitérant le processus jusqu’à obtenir une convergence des résultats. On parle
alors de couplage asynchrone. En effet, les deux composantes physiques sont
couplées, mais d’une façon qui ne respecte pas (ou très mal) l’écoulement du
temps réel. Ceci permet d’accélérer considérablement la mise à l’équilibre du
système couplé, puisque la composante rapide (l’atmosphère, celle qui coûte le
plus cher en temps de calcul, car elle possède intrinsèquement des variations à
petites échelles de temps) est toujours calculée en supposant un équilibre avec
la composante lente, donc sur une durée relativement courte (par exemple,
quelques dizaines d’années pour l’atmosphère).
B – Si le couplage asynchrone peut être une bonne stratégie pour calculer
des équilibres climatiques, ce n’est par contre pas une façon très rigoureuse
de calculer une évolution cohérente du système. Cela peut rester une approximation valable si les constantes de temps des systèmes physiques sont bien
différentes (comme, par exemple, l’atmosphère et les calottes), auquel cas cela
revient à considérer que la composante lente pilote entièrement l’évolution du
système, la composante rapide ne faisant que s’ajuster à la composante lente.
Si l’on ajoute des composantes physiques avec des temps « intermédiaires »
(comme, par exemple, l’océan, plus lent que l’atmosphère, mais plus rapide
que les calottes), une telle stratégie risque d’échouer. Il est parfois donc souhaitable de simplifier la physique des composantes rapides (en particulier,
l’atmosphère) pour tenter de ne calculer que des variations à long terme, qui
pourront être utilisées directement par les composantes plus lentes. C’est ainsi
que l’on a été amené à définir des modèles dits de « complexité intermédiaire ».
4.3.3 Comparaison aux données paléoclimatiques
En général, l’objectif est d’expliquer des variations climatiques déjà observées dans des enregistrements paléoclimatiques via une modélisation la plus
physique possible. Il est donc d’emblée important de pouvoir évaluer les résultats de ces modèles en les comparant aux données disponibles. Là surgit
immédiatement une seconde difficulté majeure des simulations en paléoclimatologie : les indicateurs (proxies) paléoclimatiques ne sont jamais univoques
en terme de grandeurs physiques, telles qu’elles peuvent être simulées dans
les modèles. Ces indicateurs dépendent certes de certains paramètres climatiques, mais ceux-ci sont-ils bien ceux qui sont simulés ? Il est donc dangereux de se contenter d’utiliser les mêmes modèles physiques que ceux qui
ont été développés pour être comparés aux observations actuelles, là où l’on
peut demander aux océanographes, glaciologues, météorologues de mesurer
les paramètres importants. Idéalement, on aimerait que les simulations paléoclimatiques puissent elles aussi se comparer quantitativement aux indicateurs