modélisation globale et projections: conclusions robustes et incertitudes

of 12/12
Modélisation globale et projections: conclusions robustes et incertitudes Hugues Goosse Centre de recherches sur la terre et le climat Georges Lemaître Earth and Life Institute Université catholique de Louvain

Post on 03-Jan-2016

30 views

Category:

Documents

0 download

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Modélisation globale et projections: conclusions robustes et incertitudes. Hugues Goosse Centre de recherches sur la terre et le climat Georges Lemaître Earth and Life Institute Université catholique de Louvain. Sources d’incertitude dans les projections climatiques. Le scenario/forçage. - PowerPoint PPT Presentation

TRANSCRIPT

  • Modlisation globale et projections: conclusions robustes et incertitudes Hugues GoosseCentre de recherches sur la terre et le climat Georges LematreEarth and Life InstituteUniversit catholique de Louvain

  • Sources dincertitude dans les projections climatiques*Le scenario/forage.La variabilit naturelle du systme.Le comportement diffrent des diffrents modles.

    Ces incertitudes sont souvent quantifies partir dun ensemble de simulations ralises avec plusieurs modles forcs par une large gamme de scenarios.Une comprhension des processus physiques impliqus est aussi ncessaire.

  • *Projections de la temprature pour le 21me sicle Incertitude relative sur la temprature de surface (moyenne sur 10 ans) associe diffrentes sources: lincertitude sur le scnario (vert), lincertitude des modles (bleu), lincertitude relative la variabilit interne du climat (orange). Source: Kirtman et al. (2014), Hawkins and Sutton (2009)

    Sources dincertitude dans les projections climatiques

  • *Moyenne des changements de temprature entre 2081-2100 et 1986-2005 simuls par plusieurs modles (C) pour les scnarios RCP2.6 et RCP8.5. Les zones hachures sont celles o les diffrences sont plus petites quune dviation standard de la variation interne. Les zones pointilles sont celles o les diffrences sont plus grandes que deux dviations standards de la variation interne. Source, Collins et al. (2013).Projections de la temprature pour le 21me sicle Sources dincertitude dans les projections climatiques

  • *Projections des prcipitations pour le 21me sicle Incertitude relative sur les prcipitations (moyenne sur 10 ans) associe diffrentes sources: lincertitude sur le scnario (vert), lincertitude des modles (bleu), lincertitude relative la variabilit interne du climat (orange). Source: Kirtman et al. (2014), Hawkins and Sutton (2009)

    Sources dincertitude dans les projections climatiques

  • *Moyenne des changements de prcipitation entre 2081-2100 et 1986-2005 simuls par plusieurs modles (mm jour-1) pour les scnarios RCP2.6 et RCP8.5. Les zones hachures sont celles o les diffrences sont plus petites quune dviation standard de la variation interne. Les zones pointilles sont celles o les diffrences sont plus grandes que deux dviations standards de la variation interne. Source, Collins et al. (2013).Projections des prcipitations pour le 21me sicle Sources dincertitude dans les projections climatiques

  • *Changements moyens de la quantit de prcipitation tombe lors des 5 jours conscutifs pour lesquels laccumulation est la plus forte projets pour 20812100 par rapport 19812000 dans le scenario RCP8.5. Source, Collins et al. (2013).

    Projections : vnements extrmes

  • *Changements moyens du nombre de jours conscutifs pour lesquels les prcipitations sont infrieures 1 mm projets pour 20812100 par rapport 19812000 dans le scenario RCP8.5. Source, Collins et al. (2013).

    Projections : vnements extrmes

  • *Rductions des incertitudesLa dispersion des rsultats des modles peut tre rduite en slectionnant les meilleurs modles. Lefficacit de cette technique na pu tre dmontre jusquici que dans un petit nombre de cas. Exemple: projections de glace de mer.

    Source, Collins et al. (2013)

  • *Rductions des incertitudesEtendue de glace en septembre (modles CMIP5)Projections de glace de mer.

    Source, Massonnet et al. (2012)

  • *Rductions des incertitudesSlection des meilleurs modles.

    CMIP5 ensemble5 selected modelsnear ice-freeSource, Massonnet et al. (2012)

    Etendue de glace en septembre (modles CMIP5)

  • *Rductions des incertitudesLes prdictions sont initialises partir dun tat proche des observations pour contraindre lvolution du systme mais la prvisibilit apporte est gnralement assez faible.