1 / 38

Laurent Terray CERFACS/CNRS

L’adaptation et la régionalisation des projections climatiques: les différentes approches et leurs problèmes. Laurent Terray CERFACS/CNRS Séminaire «Changement Climatique et Biosphère: Expertise, Futurs et Politiques », Centre Alexandre Koyré, Paris 27 Mars 2012. Cheminement.

elias
Download Presentation

Laurent Terray CERFACS/CNRS

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. L’adaptation et la régionalisation des projections climatiques: les différentes approches et leurs problèmes Laurent Terray CERFACS/CNRS • Séminaire«Changement Climatique et Biosphère: Expertise, Futurs et Politiques », • Centre Alexandre Koyré, Paris 27 Mars 2012

  2. Cheminement • Quelques définition/questions autour de l’adaptation • Régionalisation et désagrégation • La question des incertitudes • Vers les services climatiques • Les points à retenir

  3. L’adaptation: une définition et quelques questions Adaptation: Action de s’adapter, v. tr. XIIIe siècle, emprunté du latin adaptare « S’ajuster à » : Ajustement des systèmes naturels ou humains en réponse à des changements (climatiques) ou à leurs effets, afin d’en atténuer les effets néfastes ou d’en exploiter des opportunités bénéfiques • A quoi veut-on s’adapter ? Une situation nouvelle • Pourquoi veut-on s’adapter ? Notions de vulnérabilité et de risque (et son acceptabilité). Nécessité d’une vision claire de la réponse si on veut mobiliser les acteurs. • Comment veut-on s’adapter ? Adaptation spontanée/planifiée Nécessité d’une politique d’anticipation

  4. Suitedu Grenelle, un plan national d’adaptation Le changement climatiqueest déjà en cours et ses effets commencent à se manifester :« une multitude de systèmes naturels sont touchés par les changements climatiques régionaux ». Le message des scientifiques ne laisse pas de place au doute quant au sens de ces évolutions même s’il existe encore des incertitudes sur son ampleur. Des changements profonds sont désormais inéluctables, quels que soient les efforts de réduction des émissions de gaz à effet de serre qui pourront être déployés, du fait de l’inertie du système climatique. Ces changements vont affecter de nombreux secteurs : agriculture, forêt, tourisme, pêche, aménagement du territoire, bâtiments et infrastructures, protection des populations, etc. En ce sens, la question du changement climatique a cessé d’être une question strictement scientifique concernant un avenir lointain pour devenir un enjeu actuel et prégnant de politique mondiale. Extrait du préambule du Plan National d’Adaptation de la France aux effets du changement climatique (2011)

  5. Les exigences de l’adaptation aux risques climatiques vis-à-vis de la communauté scientifique PNACC, 2011: « L’adaptation planifiée, quant à elle, résulte de décisions stratégiques délibérées, fondées sur une perception claire des conditions qui vont changer et sur les mesures qu’il convient de prendre pour parvenir à la situation souhaitée. » DEFRA, Natural EnvironmentAdapting to ClimateChange: « It is absolutely essential that all the policies that we formulate are based on sound evidence. We now understand more about the challenges facing the earth’s climate, ecosystem services and the supply of sustainable and healthy food. There has never been a time when there was a greater need for good quality evidenceto contribute to policy making and sound decisions. » NOAA, NCS Vision and Framework: « People are not indiscriminant seekers of information; rather, they seek sources they consider to be trustworthy, relevant, and easy to use. Just as Americans have come to rely upon authoritative and official forecasts from NWS, they also want authoritative and official information about climate on many scales, from local to global, monthly to decadal. Decision makers, in particular, seek an agency that can serve as an “honest broker” of accurate, reliable climate information. »

  6. Les tensions inhérentes à la question de l’adaptation aux risques climatiques • Contexte général: complexité croissante (science du climat Earth System Science), changement de paradigme méthodologique (rôle prépondérant de la modélisation) Métier du physicien du climat et nouveaux rôles: le prévisionniste et l’ingénieur • La notion de changement: détection (réalité du changement par rapport à un climat dit non perturbé) et attribution (causalité ) • La diversité des types de changement: nouveaux événements / occurrence plus fréquente d’événements (cyclones, tempêtes, canicules, sécheresse) Attribution d’événements singuliers • Les échelles spatiales: global / local , lien avec la vulnérabilité • Les échelles temporelles: la non stationnarité, futur proche (les trente prochaines années) et futur lointain (la fin du siècle) • La thématique des extrêmes: forte vulnérabilité et les difficultés associées à l’estimation de leur évolution, approche probabiliste • La cascade d’incertitude, son évaluation et sa hiérarchisation, comment la communiquer • Adaptation et atténuation: la géoingénierie ?

  7. Changements climatiques: Forte variabilité régionale Augmentation Diminution Evolution des précipitations(%) sur continent de 1900 à 2005 Source : GIEC, 2007

  8. Changements climatiques: nécessité d’aller au-delà de la moyenne Fréquence et intensité des précipitations Total 75 mm Total 75 mm A B Fréquence6.7% Intensité37.5 mm Fréquence67% Intensité3.75 mm Sècheresse, feux, inondations Sols humides, peu de ruissellement

  9. Modèle climatique Information sur le changement climatique Variables météorologiques de forçage <10km Précipitations (mm/jour) Variables météorologiques dans climat perturbé ~ 100-200km Précipitations (mm/jour) Changement d’échelle ? Désagrégation Impacts du changement climatique Modèle d’impact Régionalisation et Désagrégation: problématique Comment étudier les impacts du changement climatique ?

  10. Etablirune relation statistique entre variables locales et prédicteurs de grandeéchelle Résoudre explicitement la physique et la dynamique du système climatique régional Désagrégation statistique Désagrégationdynamique La désagrégation =>Aller de l’échelle spatiale du modèle climatique vers celle du modèle d’impact. Deux grandes familles de méthodes: Utilisées de façon indépendante ou combinée

  11. La désagrégation dynamique Modèles climatiques régionaux: =>Augmentation de la résolution d’un modèle atmosphérique => Meilleure représentation du relief, des traits de côtes etc. Contraints par les modèles climatiques pour les conditions aux limites. Relief SAFRAN 8-km résolution Modèle climatique Modèle régional 8 km 280 km 50 km

  12. Modèles régionaux: Des biais systématiques sont toujours présents (12 km) (8 km) Déqué et al., 2011 Projet SCAMPEI, http://www.cnrm.meteo.fr/scampei/

  13. Mais tous les biais ne sont pas systématiques ALADIN (°C) Déqué et al., 2011 Projet SCAMPEI, http://www.cnrm.meteo.fr/scampei/

  14. Correction des biais des modèles: Technique quantile-quantile Climat futur: hypothèse de stationnarité de la correction ALADIN (°C) Déqué et al., 2011 Projet SCAMPEI, http://www.cnrm.meteo.fr/scampei/

  15. La désagrégation statistique Idée de base: Cpe = F(CGE, Φs) avec: Cpe = le climat aux petites échelles (régionales/locales) CGE = le climat aux grandes échelles (globales/continentales) Φs = les caractéristiques de surface aux petites échelles (orographie, contraste terre-océan, usage des sols) • La désagrégation statistique consiste à établir une relation statistique G entre les variables locales et les prédicteurs de grande échelle. Cpe(t) = G[CGE(t)] + ε(t) Différentes approches statistiques pour définir G (par exemple les méthodes d’analogue) G ne change pas dans le climat perturbé Le changement climatique ne joue pas sur ε CGE est simulé de façon réaliste dans les modèles Hypothèses

  16. 8 km 280 km 50 km Modèle climatique Observations Modèle régional Type de circulation atmosphérique, flux de sud Flèches: Vent 850 hPa Lignes: Anomalies pression Désagrégation: illustration Anomalies relatives des précipitations associées (%)

  17. Méthodologies de désagrégation GES, Aerosols DésagrégationStatistique DésagrégationDynamique ModèleClimatique Global Conditions Océaniques Prédicteurs Prédicteurs ModèleRégional SDM: Calibration Validation OBS. Forçagesatmosphériques Bias correction Spatialisation OBS. Forçagesatmosphériques ModèleCouplé hydro-météorologique: ISBA-MODCOU

  18. Le modèle couplé hydro-météorologiqueISBA-MODCOU Scénarios climatiques avec modèle entrées AnalyseSAFRAN Forçage atmosphérique: Pluie, neige, humidité rayonnements incidents, température,vent… sorties E Schéma de surface Photosynthèse, Végétation interactive H ISBA G + Neige Données physiographiques pour le sol et la végétation Qr Qi Rétroaction de la nappe sur l’humidité des sols Débits journaliers Modèle hydrologique Modcou • Nappe Source: Habets et al., 2007

  19. L’indispensable étape d’évaluation avant la projection Winter Mean OBS NCEP (0.85) SAFRAN (0.97)

  20. Les impacts du changement global: l’hydrologie des bassins versant français Changements moyens simulés par le multi-modèle GIEC (14 modèles) des débits annuels des fleuves et rivières français Changement relatif multi-modèledes débits (%), 2046/2065 – 1971/2000 Nombre de modèles donnant une augmentation des débits (%), 2046/2065 – 1971/2000 Ecart-type inter-modèle des débits (%), 2046/2065 – 1971/2000 Thèse Julien Boé, 2007, CERFACS

  21. Les sources d’incertitude sur le changement climatique • Epistémique: connaissance imparfaite des phénomènes (sensibilité climatique et rôle des nuages, cycle du carbone) pas mesurable! • Stochastique: variabilité climatique intrinsèque et chaotique (rétroactions), problème des conditions initiales (circulation océanique) pas observable ! • Réflexive: la société fait partie à la fois du problème (émission des GES) et de la solution(atténuation et adaptation) pas estimable ! pas de base solide pour construire une distribution de probabilité des scénarios d’émission des gaz à effet de serre • Irréductibilité congénitale de l’incertitude! Le futur est incertain, quelle prévisibilité climatique à quelles échelles ?Le degré d’incertitude est lui-même incertain, il est possible (certain?) que l’incertitude ne soit pas totalement quantifiable: pas de quête de l’incertitude vraie, elle n’existe probablement pas… • Il faut vivre et agir avec … et fortes conséquences sur la communication de l’information climatique pour l’adaptation

  22. Futur Moyen terme 2040-2070 A1B A2 B1 A1B A1B A1B Déqué et al., 2011 Projet SCAMPEI, http://www.cnrm.meteo.fr/scampei/

  23. Futur long terme 2070-2100 A1B A2 B1 A1B A1B A1B Déqué et al., 2011 Projet SCAMPEI, http://www.cnrm.meteo.fr/scampei/

  24. INCERTITUDES !!! La question des incertitudes Scénario d’émissions (GES, aérosols) Emissions => Concentrations Désagrégation = juste une étape d’une étude des impacts du changement climatique. Même avec une méthode de désagrégation “parfaite”, si un seul modèle climatique ou impact utilisé: =>problème ... Modèle Climatique Désagrégation Modèled’impact

  25. L’approche probabiliste Température d’été Précipitation d’été http://www.ukcip.org.uk/ukcp09/

  26. Les services climatiques • NOAA: A climate service is a process of developing and deliveringclimate information in such a way as to meet a user’sneed. • Information climatique: simple ou complexe, observée et/ou simulée, toutes les échelles spatiales et temporelles, passée/présente/future • Nécessité d’une expertise associée à l’information et à son utilisation • Diversité des utilisateurs et des domaines concernés (global/régional/national/local), Importance du contexte national • Co-production de la connaissance à différents niveaux: • Sciences du climat/Autres sciences par ex. Hydrologie • Producteur/utilisateur (équilibre User Pull / Science Push) et donc nécessité d’une structure et d’intermédiaires favorisant les échanges. • Actuellement, dispersion des producteurs, de l’information et des méthodologies, pas de structure fixe ou d’intermédiaires pour les échanges, pas de gouvernance ni de coordination • Disparité pays développés/émergents/en voie de développement

  27. Les services climatiques WCC-2009: Global framework on climate services (GFCS)

  28. 5 3 2 1 6 7 4 Data & Method development Input Output Satisfaction USER rejection specification Collect, analyse and validation of the request USER Planning Planning information requests Agreement Data & methods catalog Data & methods expertise Climate expertise Raw climate data Processing &analysis methods Define proceeding instructions: dataset and methods Methods and tools specification Data quality & recommenda-tion report rejection Data processing Quality assessment Data Packaging Data Release Final product OK Presentation of final product ProjetEuropéen IS-ENES Service climatique: analyse de 17 Etudes de cas CLIMATE RESERACHERS Déandreis et al. 2011, IS-ENES D11.2

  29. Les points à retenir • Adaptation: une demande forte pour des informations climatiques (observations, modélisations) à toutes les échelles et dûment validées (et faisant autorité). • Incertitudes: présentes à tous les étages, approche probabiliste nécessaire, comment communiquer (Keep It Simple Scientists) • Tension sur les échelles spatiales : Global / Local, diversité des méthodes de désagrégation, hiérarchie différente des sources d’incertitude, • Tension sur les échelles temporelles : prévision décennale / projections climatiques • L’émergence des services climatiques : une forte demande mais une structuration encore bien timide, tension Weather Service / Climate Service , la question de l’évaluation, quelle gouvernance, quel financement, inventer des nouvelles structures de co-production des savoirs

  30. Thaïlande, Automne 2011

  31. Garonne 2050

More Related