Les modèles climatiques ne peuvent pas reproduire le ralentissement du réchauffement climatique du début des années 2000 – les scientifiques expliquent pourquoi

Global Warming Climate Change Artists Concept

Concept d'artistes de changement climatique de réchauffement global

Une étude récente dirigée par le Dr Wei et le Dr Qiao du First Institute of Oceanography du ministère des Ressources naturelles fournit une évaluation des performances des modèles CMIP6 récemment publiés pour simuler le ralentissement du réchauffement climatique observé au début des années 2000. Cette étude révèle que la clé pour simuler et prédire le changement tempéré à court terme est de séparer et de simuler correctement les deux signaux distincts, c’est-à-dire la tendance au réchauffement à long terme induit par l’homme et les variabilités naturelles, en particulier celles interannuelles, interdécennales et multidécennales. Balance. Ce travail a été publié en ligne dans Science Chine Sciences de la Terre.

Après le réchauffement sans précédent au cours du dernier quart du 20e siècle, la croissance de la température de surface mondiale s’est ralentie de manière inattendue entre 1998 et 2013 malgré la forte augmentation des émissions de gaz à effet de serre ; ce phénomène est appelé hiatus ou ralentissement du réchauffement climatique pour être plus précis. Le ralentissement du réchauffement climatique remet en cause la compréhension scientifique existante des mécanismes de changement de température mondiale, a donc été l’un des problèmes les plus préoccupants dans la recherche climatique récente et même publique.

Changement de taux de réchauffement

Figure 1. Taux de réchauffement pendant la période de réchauffement rapide (1975/01-1997/12) (a) et la période de hiatus de réchauffement (1998/01-2013/12) (b) et le changement de taux de réchauffement pendant la période de hiatus par rapport à la période de réchauffement rapide (c). Tous les taux de réchauffement sont dérivés des 28 séries temporelles de températures mondiales simulées (barres) et six observées (lignes verticales). Crédit : ©Science China Press

Cependant, les modèles climatiques sophistiqués et avancés du CMIP5 n’ont pas pu simuler ce ralentissement du réchauffement. Au cours de 1998-2013, les modèles présentent principalement une vague de réchauffement rapide qui s’écarte considérablement de la série chronologique de température plate observée. Les modèles surestiment considérablement le taux de réchauffement observé sur la période récente. IPCC AR5 a déclaré : « Presque toutes les simulations historiques du CMIP5 ne reproduisent pas le récent hiatus de réchauffement observé ». Par conséquent, la capacité de simulation et de prévision des modèles climatiques sophistiqués a été remise en question.

Désormais, les données du modèle CMIP6 sont progressivement publiées depuis 2020. Les modèles nouvellement développés incluent une meilleure compréhension des mécanismes de changement de température globale, en particulier des processus physiques plus raisonnables des variabilités naturelles. Des simulations réussies du ralentissement du réchauffement climatique sont attendues dans les modèles de nouvelle génération. Au fur et à mesure que les données de 28 nouveaux modèles deviennent disponibles, il est nécessaire d’examiner en temps opportun la capacité des modèles CMIP6 à présenter le récent ralentissement du réchauffement.

Taux de réchauffement des variabilités interannuelles, interdécennales et multidécennales

Figure 2. Taux de réchauffement des variabilités interannuelles, interdécennales et multidécennales (IAV, IDV, MDV) et tendance séculaire (ST) pendant la période de réchauffement rapide (1975/01-1997/12, symboles de gauche) et la période de hiatus de réchauffement ( 1998/01-2013/12, symboles de droite) dérivées des 28 séries temporelles de températures mondiales simulées (pentagrammes orange et vert) et six observées (barres rouges et bleues). Crédit : ©Science China Press

Par rapport à six ensembles de données mondiales de température de surface largement utilisés, l’équipe de recherche du First Institute of Oceanography du ministère des Ressources naturelles évalue les performances des 28 modèles CMIP6 nouvellement publiés pour simuler le récent ralentissement du réchauffement et constate que la plupart des modèles CMIP6 ne parviennent toujours pas à se reproduire. le ralentissement du réchauffement, bien qu’ils présentent des améliorations encourageantes par rapport aux modèles CMIP5 (Figure 1).

De plus, ils ont exploré les raisons possibles de la difficulté des modèles CMIP6 à simuler le récent ralentissement du réchauffement. Ils révèlent qu’il est associé aux lacunes des modèles dans la simulation des signaux de changement de température distincts de la tendance au réchauffement à long terme induite par l’homme et/ou des trois variabilités naturelles cruciales aux échelles interannuelle, interdécennale et multidécennale (Figure 2).

Cette étude révèle que la clé pour simuler et prédire le changement tempéré à court terme est de séparer et de simuler correctement les deux signaux distincts, c’est-à-dire la tendance au réchauffement à long terme induit par l’homme et les variabilités naturelles, en particulier celles aux échelles interannuelle, interdécennale et multidécennale. . Cela suggère que les variabilités à l’échelle clé nécessitent plus d’attention dans les modèles, compte tenu de leurs rôles vitaux dans la modulation du changement de taux de réchauffement aux échelles décennales à multidécennales. Ce résultat peut fournir des informations importantes pour la simulation et la prévision des changements climatiques à court terme.

Référence : « Les modèles climatiques CMIP6 pourraient-ils reproduire le ralentissement du réchauffement climatique du début des années 2000 ? » par Meng Wei, Qi Shu, Zhenya Song, Yajuan Song, Xiaodan Yang, Yongqing Guo, Xinfang Li et Fangli Qiao, 15 avril 2021, Science Chine Sciences de la Terre.
DOI : 10.1007 / s11430-020-9740-3

Cette recherche a été financée par la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (nos 41806043 et 41821004).

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