Pourquoi nous avons besoin de nouveaux modèles climatiques
Les modèles climatiques sont une histoire à succès, nombre de leurs prédictions se sont réalisées. Reto Knutti explique dans son article de blog pourquoi la recherche a néanmoins besoin de nouveaux modèles.
Lorsqu'en 1950, les météorologues Jule Charney, Ragnar Fj?rtoft et le mathématicien John von Neumann ont simulé pour la première fois le temps sur ordinateur avec d'autres chercheurs, il leur a fallu 24 heures de calcul pour établir une prévision pour 24 heures de temps. La prévision était médiocre, la réalité était déjà arrivée et donc la prévision n'était utilisable par personne. Aujourd'hui, les prévisions météorologiques sont étonnamment bonnes, souvent jusqu'à une semaine à l'avance et pour des événements extrêmes. Elles sont disponibles sur tous les téléphones et tout le monde sait comment les interpréter.
Une évolution étonnante des modèles climatiques
Les modèles climatiques, étroitement liés aux modèles météorologiques, ont eux aussi connu une évolution étonnante. Ils simulent aujourd'hui les courants dans l'atmosphère et l'océan, la glace de mer, la biosphère et les terres, le cycle du carbone et bien plus encore. Les modèles climatiques prennent en compte des milliers de rétroactions et de processus climatiques, comprennent un million de lignes de code de programmation, produisent des pétaoctets de données - et les modèles sont une histoire à succès. De nombreuses prédictions des modèles climatiques se sont réalisées.1,2. C'est sur la base de telles prédictions que la politique climatique internationale a décidé que nous voulions limiter le réchauffement d'origine humaine à bien moins de 2 degrés. Mais pourquoi faut-il encore plus de recherche et de nouveaux modèles à ce sujet ?
"Tous les modèles sont faux, mais certains sont utiles", disait déjà le statisticien George Box il y a des décennies. En effet, chaque modèle simplifie la réalité. Pour certaines questions, il est suffisamment précis, pour d'autres, les incertitudes sont encore élevées. En particulier, chaque modèle a une certaine résolution spatiale ou une certaine taille de grille. En dessous, aucune conclusion n'est possible. Pour les modèles climatiques, la taille de la grille est aujourd'hui typiquement de 10 à 50 km. Le fait que nous ayons des émissions de CO2 est clair, même avec cette résolution. Mais s'il s'agit de savoir à quelle fréquence des étés à la fois chauds et secs comme en 2018 se produiront, ou s'il y aura encore suffisamment de neige à Sedrun, dans les Grisons, en 2040, nous avons besoin d'une grille de quelques kilomètres. Parce que les montagnes et les vallées, mais aussi les processus locaux, comme par exemple l'ascension des masses d'air qui provoque des tours de nuages, deviennent décisifs.
"La plus belle des simulations est inutile si les utilisateurs ne la comprennent pas ou ne savent pas quoi en faire".Reto Knutti
Mais pour pouvoir réduire la taille de la grille, il faut une énorme puissance de calcul, dont seuls les ordinateurs équipés de processeurs graphiques (GPU) disposent de plus en plus souvent. Mais pour cela, il faut reprogrammer les "entrailles" du modèle, c'est-à-dire la manière dont les différents noyaux de calcul échangent et traitent les données. Avec de tels ordinateurs centraux performants, les processus à petite échelle comme les nuages d'orage ou les modèles urbains peuvent être représentés différemment et mieux. Mais la quantité de données produites est telle qu'il n'est plus possible de les stocker toutes.
Avant qu'un modèle à haute résolution ne fonctionne sur une nouvelle architecture informatique, il faut donc l'expertise de physiciens, de chimistes, de biologistes et d'autres spécialistes pour mieux décrire les processus à petite échelle. Enfin, il faut des informaticiens pour pouvoir utiliser efficacement les nouvelles technologies. Mais au final, la plus belle des simulations est inutile si les utilisateurs ne la comprennent pas ou ne savent pas quoi en faire.
Des avantages tangibles pour la société
Les modèles climatiques sont des instruments qui permettent aux chercheurs de tester des hypothèses, de comprendre des processus et d'interpréter des données de mesure. Mais pas seulement : les modèles climatiques sont utilisés pour faire des prévisions afin de minimiser les risques et la vulnérabilité de la société et des infrastructures et de trouver des mesures d'adaptation robustes. Le dialogue avec les utilisateurs et les bénéfices qu'ils en retirent sont essentiels : ce n'est que lorsque nous, modélisateurs climatiques, comprenons de quelles informations l'agriculteur ou l'ingénieur civil a besoin, pour quel lieu et quelle période, que nous pouvons améliorer les modèles pour l'adaptation - un exemple parfait où le développement technique et la recherche inter- et transdisciplinaire se complètent pour apporter des bénéfices tangibles à la société.
Conférence publique sur les modèles climatiques
Lors du symposium Latsis 2019 de l'ETH Zurich, des scientifiques discuteront de la prochaine génération de modèles climatiques, qui simulent la Terre entière avec des maillages d'un kilomètre, tout en repoussant les limites de l'informatique. Au Mercredi 21.8.autour de 18:00 h,Dans le cadre d'une conférence, Reto Knutti met en lumière les possibilités et les défis du changement climatique et la manière dont les nouveaux modèles nous aident à minimiser les risques. La conférence est publique et s'adresse également aux profanes intéressés. L'entrée est gratuite et la conférence se tiendra en anglais. Pour plus d'informations : https://latsis2019.ethz.ch/
Références
1 page externeComment les modèles climatiques ont-ils prévu le réchauffement climatique ? Zeke Hausfather, Carbonbrief, 5.10.2017
2 Fischer EM, Knutti R. Observed heavy precipitation increase confirms theory and early models. Nature Climate Change volume 6, pages 986-991 (2016). doi : page externe10.1038/nclimate3110