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Scénarios d’ensemble multimodèles

Les projections peuvent varier d’un modèle climatique à l’autre en raison des différences dans la façon de représenter les processus du système terrestre. Ainsi, aucun modèle climatique n’est meilleur que les autres. À la place, l’utilisation des résultats d’un ensemble de modèles (p. ex., en utilisant la moyenne) constitue une pratique exemplaire puisqu’un ensemble tient compte de l’incertitude dans les projections des modèles et offre des projections climatiques plus fiables.Reference 1Reference 2Reference 3Reference 4

L’Atlas interactif du CTI du GIEC présente des résultats d’ensemble multimodèles créés avec la dernière génération de modèles climatiques mondiaux, divisés entre 58 régions. Le découpage régional qui figure dans cet Atlas n’est pas optimal pour les études d’impact et la planification des mesures d’adaptation au Canada. Pour cette raison, des résultats d’ensembles multimodèles propres au Canada sont disponibles ici.

Pratiques exemplaires :

Étant donné la grande variabilité naturelle du climat et les incertitudes en ce qui concerne les voies d’émissions et les réponses climatiques aux gaz à effet de serre, les changements prévus par un seul modèle climatique ne devraient pas être utilisés de façon isolée. Une bonne pratique consiste plutôt à prendre en compte la gamme de projections tirées de plusieurs modèles climatiques (ensembles) et scénarios d’émissions.

Bien que les probabilités ne soient pas associées à des scénarios particuliers de changements climatiques, l’utilisation d’une plage de scénarios donne aux utilisateurs une idée de la plage de résultats potentiels selon diverses voies d’émissions possibles.

Ensemble multimodèle de la CMIP6 sur le site Web des DSCC

Le sixième rapport d’évaluation (RE6) du GIEC présente des résultats pour un ensemble multimodèles utilisant des modèles de la CMIP6. Dans le découpage régional, le Canada est divisé entre deux grandes parties, le nord-ouest de l’Amérique du Nord (NWN) et le nord-est de l’Amérique du Nord (NEN). Le nord-ouest de l’Amérique du Nord comprend l’Alaska tandis que le nord-est de l’Amérique du Nord omet une bonne partie de la côte est du Canada. Ces deux régions ne vont pas assez loin au sud pour comprendre l’ensemble du sud du Canada, surtout dans le nord-est de l’Amérique du Nord.

Le site DSCC comprend les résultats d’ensembles multimodèles propres au Canada composés de modèles du CMIP6. Les données sont disponibles pour les simulations historiques et pour six voies socioéconomiques communes (SSP) : SSP1-1.9, SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP4-6.0, and SSP5-8.5. Le nombre de modèles dans chaque ensemble diffère selon la disponibilité du modèle pour chaque SSP et variable.

Pour en savoir plus sur les modèles utilisés dans l’ensemble de la CMIP6, veuillez consulter les notes techniques.

Ensemble multimodèle de la CMIP5 sur le site Web des DSCC

Une des nouveautés du cinquième Rapport d’évaluation du GIEC (RE5) est l’Atlas des projections climatiques mondiales et régionales (annexe 1 - GIEC, 2013), qui fournit une synthèse des résultats de l’ensemble multimodèle de la phase 5 du projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP5).

Mais le découpage régional qui figure dans cet Atlas n’est pas optimal pour les études d’impact et la planification des mesures d’adaptation au Canada : l’ouest du Canada est rattaché à l’ouest des États-Unis et à l’Alaska, et l’est du Canada est rattaché au Groenland et à l’Islande (mais séparé de l’ouest du Canada).

Par conséquent, le DSCC comprend des résultats d’ensemble multimodèle propres au Canada générés à partir de données de sorties de 29 modèles CMIP5 dont les résultats étaient disponibles pour les simulations historiques et trois profils représentatifs d’évolution de concentration, soit les profils RCP 2.6, RCP 4.5 et RCP 8.5. Les résultats du profil RCP 6.0 sont également disponibles, mais ils proviennent d’un plus petit nombre de modèles, c’est pourquoi ce scénario n’est pas inclus dans lesrésultats multimodèles présentés sur le site Web du DSCC.

Pour en savoir plus sur les 29 modèles utilisés dans l’ensemble de la CMIP5, veuillez consulter les notes techniques concernant la CMIP5.

En quoi consistent les modèles climatiques?

Les modèles du climat de la Terre, souvent appelés modèles climatiques mondiaux (MCM) ou modèles du système terrestre (MST), sont des outils fondamentaux pour la communauté mondiale des climatologues. Les modèles climatiques sont des configurations complexes de codes informatiques construits par des scientifiques qui se spécialisent dans un large éventail de domaines, dont les mathématiques, la physique, la chimie, la biochimie, l’hydrologie et bien d’autres encore. Ces modèles sont composés d’ensembles de codes qui représentent différentes parties du système climatique (atmosphère, océan, surface terrestre, glace, écosystèmes, etc.) et sont couplés ensemble pour simuler le climat de la Terre. Des modèles climatiques ont été élaborés et améliorés pendant des décennies, et les modèles d’aujourd’hui nécessitent certains des superordinateurs les plus rapides au monde.

Les modèles climatiques sont des modèles autonomes du système climatique et, par conséquent, les seuls renseignements dont ils ont besoin sont ceux sur les changements relatifs aux gaz à effet de serre et aux autres facteurs climatiques. Ces renseignements sont contenus dans des scénarios représentant une gamme d’hypothèses différentes au sujet des changements relatifs aux facteurs climatiques. Le principal objectif d’un modèle climatique est de prévoir les réactions futures du système climatique aux intrants d’un scénario précis. À cette fin, les modèles sont élaborés et mis à l’essai à l’aide de données d’observation et de connaissances physiques pour représenter les caractéristiques essentielles du système climatique et sa réponse aux changements dans la quantité de gaz à effet de serre, aux changements dans l’utilisation des terres et à d’autres influences qui entraînent un changement du climat. La performance d’un modèle est évaluée en mesurant à quel point les simulations de modèle peuvent être proches des observations historiques du climat de la Terre sous l’influence du forçage climatique passé. La capacité d’un modèle climatique de recréer le passé dans une mesure raisonnable donne confiance en sa capacité de prévoir les changements climatiques futurs.

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