Mieux comprendre le rôle de la glace de mer dans les systèmes climatiques polaires et mondiaux
Les modèles du système terrestre (ESM) sont des simulations complexes utilisées pour représenter les interactions entre l’atmosphère, l’océan, la terre, la glace et la biosphère. Ils sont principalement conçus pour nous aider à mieux comprendre les changements environnementaux à long terme, ainsi que l’impact de l’activité humaine sur notre climat. «Les ESM sont des outils essentiels pour la science du climat, mais ils sont confrontés à plusieurs défis», note le coordinateur du projet CRiceS(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), Risto Makkonen, de l’Institut météorologique finlandais(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre). «Il s’agit notamment de la complexité et de l’interconnexion des systèmes terrestres, des exigences élevées en matière de calcul, des données d’observation limitées et des obstacles techniques liés à l’intégration des différents composants du modèle.»
Relier les données polaires simulées et observées
Le projet CRiceS, financé par l’UE, renforce la précision et l’utilité des ESM en améliorant leur capacité à reproduire l’état et les tendances de la glace de mer, de la neige sur la glace de mer et des systèmes aérosols-nuages dans les régions polaires. «C’est important car l’impact des changements polaires sur le climat mondial pourrait compromettre nos projections climatiques futures et notre capacité à nous adapter au changement climatique dans les prochaines décennies», explique Risto Makkonen. Pour ce faire, un consortium d’experts de renommée mondiale provenant d’Europe, du Canada, d’Inde et d’Afrique du Sud a été constitué. Outre une forte composante de modélisation, l’équipe comprenait des experts expérimentés dans les observations polaires, les campagnes de mesure et les expéditions. «Le CRiceS a réuni les communautés de l’observation et de la modélisation», ajoute Risto Makkonen. «Nous voulions renforcer le dialogue sur les contraintes d’observation des processus modélisés et trouver des moyens de relier les données simulées et observées.»
Prise en compte des processus polaires complexes
D’importantes améliorations ont été apportées au modèle. Il s’agit notamment de prendre en compte les processus entourant la glace de mer, tels que la neige sur la glace de mer, les bassins de fonte et la turbulence de la couche limite atmosphérique. Le domaine physique de la glace de mer a également été plus étroitement lié aux cycles biogéochimiques tels que les effets des schémas de transfert radiatif pour les proliférations d’algues, la turbulence dans la disponibilité des nutriments et la croissance des algues dans la glace. Les systèmes aérosols-nuages polaires et leur couplage avec les systèmes océaniques et glaciaires ont été développés, et de nouvelles sources d’aérosols, telles que la poudrerie, ont été introduites dans les modèles. «Ces modèles CRiceS améliorés ont ensuite été validés à l’aide d’un grand nombre d’observations multidisciplinaires dans les régions polaires», explique Risto Makkonen. «Les équipes effectuent actuellement les dernières simulations. Nous souhaitons ainsi montrer la complexité des processus polaires tels que la glace de mer et la nécessité d’inclure ces processus dans les projections climatiques futures.»
Des interactions plus précises entre les systèmes climatiques polaires
Le projet CRiceS a fait progresser la recherche sur le climat polaire dans de nombreuses directions. Une meilleure compréhension des processus liés à la glace de mer, des outils améliorés, des produits de données synthétisés et d’autres résultats de recherche(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) seront désormais utilisés au profit de futurs projets de recherche. «Les communautés de modélisation auront la possibilité d’introduire des interactions et des mécanismes de rétroaction plus précis dans le système climatique polaire», fait remarquer Risto Makkonen. «Cela permettra à terme d’améliorer les projections du climat polaire et son impact sur le système climatique mondial. Nous avons réussi à rassembler les communautés de modélisation et d’observation de plusieurs domaines de recherche, et nous pensons que cette fondation soutiendra de futures collaborations et réseaux en Europe et au-delà.» Les composants développés par le CRiceS vont maintenant alimenter les simulations du modèle CMIP7(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), dans le cadre d’un effort international visant à améliorer les ESM, essentiel aux travaux du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) (GIEC). L’équipe du projet a également identifié l’intelligence artificielle (IA) comme susceptible de jouer un rôle clé dans les futurs modèles climatiques. «Les futurs modèles climatiques comporteront des éléments intégrant l’IA», ajoute Risto Makkonen. «L’IA pourrait également s’avérer utile pour rassembler les observations polaires et les données des modèles, et peut-être donner des recommandations sur la capacité d’observation ou les améliorations à apporter aux modèles.»
