Pourquoi nous avons encore besoin d’un CERN pour lutter contre le changement climatique – Physics World

<a href="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/04/why-we-still-need-a-cern-for-climate-change-physics-world-1.jpg" data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/04/why-we-still-need-a-cern-for-climate-change-physics-world-1.jpg" data-caption="Tendance inquiétante Des modèles climatiques fiables sont nécessaires pour que les sociétés puissent s’adapter à l’impact du changement climatique. (Autorisation : Shutterstock/Migel)">

L'année dernière, c'était une canicule. Les températures des terres et des mers ont augmenté de 0.2 °C chaque mois au cours du second semestre 2023, et ces anomalies chaudes se sont poursuivies jusqu'en 2024. Nous savons que la planète se réchauffe, mais ce pic de chaleur soudain n'avait pas été prévu. Comme l’a écrit Gavin Schmidt, climatologue de la NASA in Nature récemment : « Il est humiliant et un peu inquiétant d'admettre qu'aucune année n'a plus perturbé les capacités de prévision des climatologues que 2023. »

Comme l’explique Schmidt, une période de chaleur record a été jugée « improbable » bien que 2023 soit une année El Niño, où les eaux relativement fraîches de l’océan Pacifique équatorial central et oriental sont remplacées par des eaux plus chaudes. Le problème est que les interactions complexes entre la convection atmosphérique profonde et les modes équatoriaux de variabilité océanique, qui sont à l’origine d’El Niño, sont mal résolues dans les modèles climatiques conventionnels.

Notre incapacité à simuler correctement El Niño avec les modèles climatiques actuels (J. Climat 10.1175/JCLI-D-21-0648.1) est symptomatique d’un problème bien plus grave. En 2011, j’ai soutenu que les modèles climatiques contemporains n’étaient pas assez performants pour simuler la nature changeante des phénomènes météorologiques extrêmes tels que les sécheresses, les vagues de chaleur et les inondations (voir «Un CERN pour le changement climatique» Mars 2011 p13). Avec des points de grille espacés généralement d’environ 100 km, ces modèles offrent une vision floue et déformée du climat futur. Pour des variables comme les précipitations, les erreurs systématiques associés à une résolution spatiale aussi faible sont plus grande que les signaux de changement climatique que les modèles tentent de prédire.

Des modèles climatiques fiables sont indispensables pour que les sociétés puissent s’adapter au changement climatique, évaluer l’urgence d’atteindre la carboneutralité ou mettre en œuvre des solutions de géo-ingénierie si la situation tourne vraiment mal. Mais comment peut-on s'adapter si l'on ne sait pas si les sécheresses, les vagues de chaleur, les tempêtes ou les inondations représentent la plus grande menace ? Comment évaluer l’urgence d’atteindre le zéro net si les modèles ne peuvent pas simuler les points de « basculement » ? Comment est-il possible de s’entendre sur des solutions potentielles de géo-ingénierie s’il n’est pas possible d’évaluer de manière fiable si la pulvérisation d’aérosols dans la stratosphère affaiblira les moussons ou réduira l’apport d’humidité aux forêts tropicales humides ? Les modélisateurs climatiques doivent prendre la question de l’inadéquation des modèles beaucoup plus au sérieux s’ils souhaitent fournir à la société des informations fiables et exploitables sur le changement climatique.

J’en ai conclu en 2011 qu’il fallait développer des modèles climatiques globaux avec une résolution spatiale de l’ordre de 1 km (avec une résolution temporelle compatible) et que la seule manière d’y parvenir était de mutualiser les ressources humaines et informatiques pour créer un ou plusieurs instituts fédérés au niveau international. En d’autres termes, nous avons besoin d’un « CERN pour le changement climatique » – un effort inspiré par l’installation de physique des particules près de Genève, devenue un emblème de collaboration et de progrès internationaux.

C’était il y a 13 ans et depuis, la nature a parlé avec vengeance. Nous avons connu des vagues de chaleur, des tempêtes et des inondations sans précédent, à tel point que le Forum économique mondial a classé les « conditions météorologiques extrêmes » comme l’événement mondial le plus probable déclencher une crise économique dans les années à venir. Comme le dit l’éminent climatologue Michael Mann noté en 2021 à la suite d’une inondation dévastatrice en Europe du Nord : « Le signal du changement climatique émerge du bruit plus rapidement que ne le prédisaient les modèles. » Ce point de vue était soutenu par un note d'information de la Royal Society pour la réunion COP26 sur le changement climatique qui s'est tenue à Glasgow en 2021, qui a déclaré que l'incapacité de simuler les processus physiques dans les moindres détails explique « les incertitudes les plus importantes du climat futur, en particulier aux niveaux régional et local ».

Pourtant, les améliorations de la modélisation n’ont pas suivi le rythme de l’évolution de ces extrêmes du monde réel. Alors que de nombreux centres nationaux de modélisation climatique ont enfin commencé à travailler sur des modèles à haute résolution, il faudra attendre la seconde moitié du siècle pour atteindre une résolution à l’échelle kilométrique, compte tenu des tendances actuelles. Il sera trop tard pour lutter efficacement contre le changement climatique (voir figure ci-dessous) et l’urgence est plus que jamais nécessaire.

Un EVE climatique

La mutualisation des ressources humaines et informatiques à l’échelle internationale est une solution qui paraît évidente. Dans une revue de la science britannique en 2023, le lauréat du prix Nobel Paul Nurse commenté qu'« il existe des domaines de recherche d'importance stratégique mondiale dans lesquels de nouveaux instituts financés par des multinationales ou des infrastructures de recherche internationales pourraient être envisagés, un exemple évident étant un institut du changement climatique construit sur le modèle de l'EMBL [Laboratoire européen de biologie moléculaire] ». Il a ajouté que « de tels instituts sont des outils puissants pour la collaboration multinationale et apportent de grands avantages non seulement au niveau international mais aussi au pays hôte ».

Alors pourquoi cela n’est-il pas arrivé ? Certains disent que nous n’avons pas besoin de plus de science et que nous devons plutôt dépenser de l’argent pour aider ceux qui souffrent déjà du changement climatique. C’est vrai, mais les modèles informatiques ont massivement aidé les sociétés vulnérables au fil des années. Avant les années 1980, des cyclones tropicaux mal prévus pouvaient tuer des centaines de milliers de personnes dans les sociétés vulnérables. Désormais, grâce à l’amélioration de la résolution du modèle, d’excellentes prévisions pour une semaine à l’avance (et la possibilité de communiquer les prévisions) peuvent être faites et il est rare que plus de quelques dizaines de personnes soient tuées par des conditions météorologiques extrêmes.

<a data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/04/why-we-still-need-a-cern-for-climate-change-physics-world.png" data-caption="Trop peu, trop tard Based on current trends, global climate models that are used in Intergovernmental Panel on Climate Change climate assessment reports will only have a resolution of a few kilometres by 2055. (Redrawn from original by Andreas Prein, National Center for Atmospheric Research) ” title=”Click to open image in popup” href=”https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/04/why-we-still-need-a-cern-for-climate-change-physics-world.png”>

Les modèles climatiques à haute résolution aideront à cibler des milliards de dollars d’investissement pour permettre aux sociétés vulnérables de devenir résilientes face aux futurs types de conditions météorologiques extrêmes spécifiques à chaque région. Sans ces informations, les gouvernements pourraient gaspiller d’énormes sommes d’argent dans une mauvaise adaptation. En effet, les scientifiques des pays du Sud ont déjà se plaindre qu'ils ne disposent pas d'informations exploitables provenant des modèles contemporains pour prendre des décisions éclairées.

D’autres disent que différents modèles sont nécessaires pour que, lorsqu’ils sont tous d’accord, nous puissions avoir confiance dans leurs prédictions. Cependant, la génération actuelle de modèles climatiques n’est pas du tout diversifiée. Ils supposent tous que des processus climatiques sous-réseaux d’importance cruciale, tels que la convection profonde, l’écoulement sur l’orographie et le mélange océanique par des tourbillons à mésoéchelle, peuvent être paramétrés par des formules simples. Cette hypothèse est fausse et est à l’origine d’erreurs systématiques courantes dans les modèles contemporains. Il est préférable de représenter l'incertitude du modèle avec plus méthodologies scientifiquement fondées.

Un changement pourrait cependant se profiler à l’horizon. L'année dernière, un sommet sur la modélisation climatique s'est tenu à Berlin pour lancer le projet international. Moteurs de visualisation de la Terre (VEILLE). Il vise non seulement à créer des modèles à haute résolution, mais également à favoriser la collaboration entre les scientifiques du Nord et du Sud pour travailler ensemble afin d'obtenir des informations climatiques précises, fiables et exploitables.

Comme l'EMBL, il est prévu qu'EVE comprenne une série de nœuds hautement interconnectés, chacun doté d'une capacité de calcul exascale dédiée, au service de l'ensemble de la société mondiale. Le financement de chaque nœud – environ 300 millions de dollars par an – est modeste comparé aux milliards de dollars de pertes et de dommages que le changement climatique entraînera.

Espérons que dans 13 ans, EVE ou quelque chose de similaire produira les prévisions climatiques fiables dont les sociétés du monde entier ont désespérément besoin. Si ce n’est pas le cas, je crains qu’il ne soit trop tard.

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