Documentation technique des ensembles multimodèles de données océaniques de la CMIP6

La présente page fournit la documentation technique sur les ensembles de données océaniques maillées découlant de modèles climatiques mondiaux (MCM) liés à la phase 6 du Projet de comparaison de modèles couplés (CMIP6) qui sont accessibles sur le site Web Données et scénarios climatiques canadiens (DSCC). La documentation comprend une description des ensembles multimodèles de données océaniques de la CMIP6 et de la méthode de traitement ainsi qu’une liste des modèles compris dans les ensembles.

Sur cette page

• Aperçu
• Données et traitement
• Téléchargement des données et critères d’intégration des modèles
• Programmes et langages
• Sélection du niveau océanique et interpolation
• Étapes de prétraitement supplémentaires pour certains modèles
• Remaillage
• Valeurs manquantes
• Correction de données
• Masques de données pour ACCESS-ESM1-5
• Anomalies et périodes
• Calculs d’ensemble
• Licence des ensembles de données
• Références

Aperçu

Les projections climatiques varient entre les MCM en raison de différences dans la représentation et l’approximation des systèmes et des processus terrestres, ainsi que de la variabilité naturelle et de l’incertitude concernant les facteurs du climat futur. Par conséquent, il est pratique courante d’utiliser un ensemble multimodèles, ou une moyenne de nombreux MCM, plutôt qu’un seul MCM de façon isolée. À cette fin, le site Données et scénarios climatiques canadiens (DSCC) comporte des ensembles multimodèles mondiaux sur les océans pour une série de variables océaniques, de scénarios, de périodes futures et de centiles. Un seul membre de réalisation de chaque modèle a été intégré aux ensembles multimodèles, ce qui donne à chaque modèle un poids égal.

Le site DSCC comprend des ensembles de données océaniques maillées, fondés sur les projections des MCM de la CMIP6 et présentés sur une grille commune ayant une résolution de 1 x 1 degré. Il donne accès aux ensembles multimodèles et à des simulations de modèles individuels. Il contient les extrants mutimodèles pour des simulations historiques, six profils socioéconomiques partagés (SSP), quatre périodes futures et jusqu’à huit centiles de la distribution d’ensemble de la CMIP6. Les ensembles de données sont disponibles sous forme de valeurs réelles et d’anomalies. Ces dernières (qui représentent les changements prévus) sont exprimées par rapport à une période de référence historique allant de 1995 à 2014. Consultez le tableau 1 pour obtenir des renseignements détaillés supplémentaires sur les ensembles de données et les variables océaniques.

Données et traitement

Téléchargement des données et critères d’intégration des modèles

Les ensembles de données océaniques mensuels des MCM de la CMIP6 ont été téléchargés à partir de la base de données en ligne de l’Earth System Grid Federation (ESGF) en format NetCDF. On a choisi d’intégrer les MCM à l’ensemble de données sur la surface océanique de la CMIP6 en fonction de plusieurs critères liés aux modèles :

1. Disponibilité pour au moins l’une des cinq variables océaniques : dissic, ph, sos, tos, et talk.
2. Disponibilité pour au moins l’un des six SSP (SSP1-1.9, SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP4-6.0, SSP5-8.5) et l’expérience historique (les modèles qui ne comprenaient que l’expérience historique [aucun SSP] ou qui ne la comprenaient pas ont été exclus).
3. Disponibilité pour une échelle mensuelle.
4. Disponibilité pour la variante r1i1p1f1.
5. Ensembles de données des SSP s’étendant au moins jusque dans les années 2090.

La date butoir pour le téléchargement des simulations de modèle offertes par l’ESGF était le 22 juin 2023. Si plusieurs versions d’un ensemble étaient disponibles, la plus récente a été choisie.

Programmes et langages

On a utilisé Climate Data Operators (CDO), version 2.0.3, avec Python, version 3.10.4, pour produire les ensembles de données océaniques de la CMIP6. NetCDF Operators (NCO), version 5.0.5, a servi à formater les métadonnées et à établir les limites de coordonnées des ensembles.

Tous les scripts ont été exécutés sur un système UNIX, dans un environnement d’interprétateur de commandes Bourne (BASH). Le nombre de modèles dans chaque ensemble peut différer selon la disponibilité des données de modèle pour chaque SSP et variable. Consultez le tableau 2 pour en savoir plus.

Sélection du niveau océanique et interpolation

Toutes les variables océaniques actuellement disponibles sont associées à des données sur la couche supérieure de l’océan. Les variables liées à la surface de la mer (température et salinité) se rapportent déjà à des données isolées à cette couche océanique, tandis que l’on dispose encore de valeurs associées à de nombreux niveaux de profondeur, allant de la surface jusqu’au fond marin, pour la concentration du carbone inorganique dissous, le pH et l’alcalinité totale. Pour ces variables, on a isolé le niveau de profondeur le plus élevé, soit celui le plus près de la surface, pour représenter les valeurs à la surface de la mer. La salinité et la température à la surface de la mer ont déjà été traitées de cette manière et ont été isolées pour la couche supérieure de l’océan avant leur distribution, étant donné que la salinité et la température à la surface sont fréquemment utilisées au sein de la communauté des sciences du climat.

On a sélectionné la couche supérieure des données à l’aide de la fonction « sellevidx » de CDO. La profondeur de la couche supérieure de l’océan, ou de la surface de la mer, variait entre les modèles et les organisations de modélisation.

On a ensuite combiné les ensembles de données individuels et extrait les années d’intérêt (au moyen des fonctions « mergetime » et « selyear » de CDO). On a remaillé les données sur une grille standard de 1 x 1 degré (180 degrés de latitude sur 360 degrés de longitude) à l’aide d’une méthode de nouveau report employant le plus proche voisin (« remapnn »). Après cette étape, on a appliqué aux données un masque terre/mer, qui a été téléchargé sur le GitHub de l’Atlas interactif du groupe de travail I du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) et converti de sorte à masquer la terre au lieu de la mer et à passer d’une grille s’étendant de -180 à 180 degrés de longitude à une grille s’étendant de 0 à 360 degrés de longitude. L’Atlas interactif du GIEC est un outil permettant de visualiser les projections de la CMIP5, de la CMIP6 et de CORDEX pour de multiples variables, scénarios futurs, périodes et niveaux de réchauffement.

Étapes de prétraitement supplémentaires pour certains modèles

Remaillage

Étant donné la complexité des grilles natives des modèles océaniques de la CMIP6, certains MCM ont nécessité des étapes de prétraitement supplémentaires. Lors du prétraitement des modèles de l’Institut Pierre-Simon Laplace (IPSL) (IPSL-CM5A2-INCA ou IPSL-CM6A-LR), on a sélectionné la variable (à l’aide de la fonction « selvar » de CDO) avant d’appliquer la fonction de sélection du niveau afin de prévenir des erreurs d’identification de variable. En outre, plusieurs modèles contenaient des lignes en double qui donnaient lieu, après le remaillage, à une ligne verticale de valeurs manquantes traversant l’océan Indien entre l’Asie et l’Antarctique. Pour remédier à ce problème, on a supprimé les données excédentaires des modèles ayant une ligne en double (IPSL-CM6A-LR, CMCC-CM2-SR5, CMCC-ESM2) avant de procéder au remaillage en utilisant la fonction « selindexbox » et en saisissant les deuxièmes et avant-dernières latitudes et longitudes.

Valeurs manquantes

Les projections de certains modèles ne se rendaient pas à l’an 2100 (CAMS-CSM1-0, E3SM-1-0 et IITM-ESM). On a ajouté des années supplémentaires de valeurs manquantes aux ensembles de données de ces modèles pour que la longueur de la période couverte par tous les ensembles soit identique. Par conséquent, les années 2099 et 2100 (selon le modèle et le SSP) des trois modèles mentionnés ci-dessus ont été remplies avec des valeurs manquantes. On a utilisé les fonctions « settunits », « settaxis », « setvrange » et « selyear » de CDO sur les ensembles remaillés masqués pour créer une extension, que l’on a ensuite fusionnée à l’ensemble initial à l’aide de la fonction « mergetime » de CDO.

Correction de données

Certains modèles de salinité à la surface de la mer contenaient des valeurs inférieures à zéro. Or, la salinité est mesurée en parties par millier et ne peut donc être inférieure à zéro. Pour remédier à ce problème, on a appliqué une méthode de correction à tous les ensembles de données en utilisant la fonction « setrtoc » de CDO pour remplacer toutes les valeurs négatives par zéro.

Masques de données pour ACCESS-ESM1-5

Des vérifications de la qualité avant traitement des ensembles de données océaniques ont révélé que les simulations de la concentration de carbone inorganique dissous et de l’alcalinité totale produites par le modèle ACCESS-ESM1-5 comportaient des valeurs considérablement plus élevées que celles des autres modèles participants. Cependant, ces valeurs étaient restreintes à des mailles dans la mer Rouge. Cette répartition de valeurs plus élevées que prévu a été observée lors de toutes les expériences et pour toutes les dates dans les données du modèle ACCESS-ESM1-5 pour les deux variables. L’organisation de modélisation du modèle, la Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO), a relevé ce problème et indiqué qu’il était dû à un mauvais mélange dans la mer Rouge^Reference1. Elle a également précisé qu’il était circonscrit à cet endroit et n’avait aucun effet sur les valeurs dans les autres océans du monde. Des correctifs ont été appliqués, mais quelques valeurs océaniques irréalistes sont encore présentes dans la mer Rouge.

Comme la CSIRO a indiqué que les valeurs dans la mer Rouge pouvaient être irréalistes, on a masqué la région de la mer Rouge pour les deux variables du modèle ACCESS-ESM1-5 aux fins des calculs d’ensemble multimodèles si la plage de valeurs de ce modèle différait de celle des autres modèles. On a masqué les données maillées dans la région allant de 30 à 45 degrés est et de 13 à 30 degrés nord à l’aide des fonctions « setclonlatbox » et « setctomiss ». Il faut noter que cela n’a été fait que pour l’intégration dans des ensembles multimodèles. L’objectif était de réduire les biais introduits dans l’ensemble multimodèles par des valeurs artificiellement élevées. Les simulations individuelles du modèle ACCESS-ESM1-5 pour les deux variables qui peuvent être téléchargées n’ont pas été modifiées.

Anomalies et périodes

Les ensembles de données sont aussi offerts sous forme d’anomalies par rapport à une période de référence historique allant de 1995 à 2014. On calcule les anomalies (n) en soustrayant la moyenne sur la période de référence historique (µ) des valeurs originales au moment d’intérêt (x), selon l’expression suivante :

$n_i=x_i-{\mu }_{\mathrm{1995-2014}}$

On a créé les ensembles de données historiques de référence à l’aide des commandes « timmean », « selseas » (pour les références saisonnières) et « selyear » de CDO. On a ensuite produit les ensembles de données annuels des anomalies au moyen de « sub » et de « yearmean », et les ensembles de données saisonniers des anomalies, au moyen de « sub », « seasmean » et « selseas ».

À partir des ensembles de données des anomalies, on a calculé les ensembles de données des périodes comme des moyennes sur une période future particulière en utilisant « selyear » pour sélectionner les années d’intérêt et « timmean » pour calculer la moyenne sur la période. Consultez le tableau 1 pour connaître les périodes futures choisies.

Calculs d’ensemble

Les statistiques d’ensemble, plus particulièrement les valeurs minimales, maximales et moyennes ainsi que les 5^e, 25^e, 50^e (médiane), 75^e et 95^e centiles, sont fournies en tant que mesures statistiques pour montrer une partie de la plage d’incertitude dans les projections de modèle. Les ensembles ont été calculés à l’aide des fonctions de statistiques d’ensemble « ensmin », « ensmax », « ensmean » et « enspctl » de CDO. Consultez le tableau 1 pour en savoir plus.

Licence des ensembles de données

Licence du gouvernement ouvert – Canada (https://ouvert.canada.ca/fr/licence-du-gouvernement-ouvert-canada)

Les ensembles de données de modèles individuels et tous les produits dérivés connexes, y compris les ensembles multimodèles, sont assujettis aux conditions d’utilisation de l’organisation source.