Scénarios et modèles climatiques

Les scénarios et les modèles climatiques sont les éléments de base des projections climatiques.

Scénarios d’émission

L’activité humaine cause les changements climatiques. Toutefois, nous ne savons pas exactement comment les humains agiront dans l’avenir ni comment les émissions de gaz à effet de serre évolueront. Les scénarios d’émission nous permettent de comprendre ce à quoi l’avenir pourrait ressembler. Ils fournissent divers avenirs potentiels fondés sur une gamme d’émissions futures.

Un ensemble de scénarios nommés profils représentatifs d’évolution de concentration (ou RCP, de l’anglais « Representative Concentration Pathways ») sont couramment utilisés pour étudier les changements climatiques futurs. Les RCP sont conçus pour fournir des scénarios futurs réalistes des différentes émissions d’origine humaine. Ces scénarios prennent en considération les émissions futures de gaz à effet de serre, la déforestation, la croissance démographique et de nombreux autres facteurs.

En se fondant sur les pratiques exemplaires dans la communauté scientifique internationale, le gouvernement du Canada présente généralement trois RCP (figure 1) :

• RCP 8.5 : scénario à fortes émissions mondiales. Ce scénario entraîne le réchauffement le plus prononcé.
• RCP 4.5 : scénario à émissions mondiales modérées. Ce scénario comprend des mesures pour limiter (atténuer) les changements climatiques.
• RCP 2.6 : scénario à faibles émissions mondiales. Ce scénario requiert de solides mesures d’atténuation et mène au réchauffement le moins prononcé.

D’autres scénarios sont également possibles, mais la recherche et la communication sont facilitées lorsque le nombre de RCP pris en compte est réduit. Le profil qui se réalise vraiment dépendra des choix de la société.

Figure 1 : Variation de la température moyenne mondiale, par rapport à la période de référence de 1986 à 2005

Cette figure montre les variations de la température moyenne mondiale, par rapport à la période de référence s'étendant de 1986 à 2005, simulées par 29 modèles climatiques globaux de la phase 5 du Projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP5).

Modèles et projections climatiques

De nombreux éléments influent sur le climat, notamment les températures océaniques, les nuages, les précipitations et la croissance de la végétation. Chacun de ces processus peut être simulé dans un modèle climatique. Les modèles climatiques sont si complexes qu’exécuter une simulation peut prendre plusieurs semaines, et ce, même avec des superordinateurs. Afin de réduire le plus possible le temps de calcul, les modèles climatiques divisent la Terre en de grandes mailles de grille. Pour les modèles climatiques globaux (MCG) qui s’étendent sur tout le globe, les mailles de grille font souvent plus de 100 kilomètres (km).

Des données provenant de mailles de grille de taille inférieure à 100 km peuvent être requises pour les études d’incidences, de vulnérabilité ou d’adaptation. Par exemple, les précipitations extrêmes se produisent souvent à des échelles beaucoup plus petites que 100 km. De plus, les éléments du paysage local peuvent avoir une incidence sur les températures locales. La mise à l’échelle dynamique ou statistique est l’une des façons d’obtenir des données de plus haute résolution (mailles de grille plus petites).

Les modèles mis à l’échelle de façon dynamique sont aussi appelés modèles climatiques régionaux (MCR). Les MCR simulent le climat d’une plus petite région en se fondant sur les renseignements fournis par les MCG. Les mailles de grille des MCR ont généralement une taille variant entre 10 et 50 km. Les MCR ont recours aux lois de la physique pour simuler le climat local.

Les modèles mis à l’échelle de façon statistique mettent à profit les relations statistiques entre les variables climatiques locales (comme les précipitations) et les variables à grande échelle (comme la pression atmosphérique). Les relations sont ensuite appliquées aux projections des MCG afin de simuler le climat local.

Les modèles climatiques permettent de prévoir les conditions climatiques futures en se fondant sur les hypothèses des profils représentatifs d’évolution de concentration (RCP). En d’autres mots, cela signifie qu’une projection climatique montre comment certains éléments de climat, comme la température moyenne d’une région, pourraient varier selon un RCP. Bien que les modèles climatiques soient fondés sur les lois de la physique, différentes méthodes peuvent être utilisées dans divers modèles climatiques pour simuler ces lois lors d’une simulation du climat. Donc, les projections des différents modèles climatiques peuvent varier même si elles sont réalisées selon le même RCP.

Gérer l’incertitude des projections climatiques

La façon dont le climat changera dans l’avenir est incertaine, parce que :

• nous ne pouvons prédire la quantité exacte de gaz à effet de serre qui sera produite par l’activité humaine dans l’avenir;
• nous ne pouvons modéliser parfaitement le système climatique terrestre.

Le recours à différents scénarios ou RCP aide à résoudre le premier problème. Divers modèles climatiques, chacun construit différemment, sont employés afin de régler le deuxième. Il n’y a pas de modèle climatique qui soit meilleur que les autres et, en outre, certains modèles sont plus efficaces que d’autres pour capturer différents aspects du climat. Interpréter tous les résultats de modélisation peut être intimidant, mais, heureusement, il existe une façon simple de le faire.

Les résultats de nombreux modèles climatiques sont regroupés afin de créer un « ensemble multimodèle », puis les percentiles (issus des statistiques) sont utilisés pour résumer la plage des résultats de cet ensemble. Un percentile correspond à la valeur maximale d’un pourcentage de tous les résultats. Les 25e et 75e percentiles sont souvent employés pour résumer la plage des résultats, tout comme la médiane (50e percentile). Par exemple, le 25e percentile pour la hausse de température signifie que 25 % des résultats obtenus des modèles individuels indiquent un réchauffement identique ou moindre.

Découvrez comment les concepts relatifs aux données climatiques sont intégrés aux prises de décisions.

Liens connexes

• Ouranos – Guide sur les scénarios climatiques (2016)
• Données et scénarios climatiques pour le Canada : Synthèse des observations et des résultats récents de modélisation (2016)
• Données et scénarios climatiques canadiens
• Portraits climatiques
• Ontario Climate Data Portal (en anglais seulement)
• Atlas climatique du Canada