Using decadal forecasts of modes of variability to refine the first few years of climate projections
Cet article introduit une méthode pour intégrer de manière fluide les prévisions décennales aux projections climatiques à long terme en les pondérant sur la base de l'évolution à court terme après suppression des signaux forcés, améliorant ainsi la précision des prédictions de la température mondiale et du climat régional spécifique pour les premières années tout en fournissant des orientations sur les délais appropriés pour les décideurs.
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Les planificateurs climatiques sont confrontés à un choix difficile lorsqu'ils regardent vers l'avenir. Pour les décisions prises dans plusieurs décennies, ils s'appuient sur des projections à long terme qui simulent la façon dont la planète réagira à l'activité humaine, telle que la combustion des combustibles fossiles. Ces simulations sont essentielles pour construire des infrastructures résilientes, mais elles traitent le futur comme une gamme de possibilités sans tenir compte de l'état actuel du système climatique. Pour les décisions prises dans un avenir proche, comme la planification des inondations de l'hiver prochain, les prévisionnistes utilisent des modèles initialisés qui partent de l'état actuel de l'océan et de l'atmosphère. Ces prévisions à court terme sont souvent plus précises car elles capturent les rythmes naturels du climat, mais elles perdent leur pouvoir prédictif après quelques années. Le défi a été de jeter un pont entre ces deux mondes : créer une image unique et cohérente qui utilise la précision des prévisions à court terme pour affiner les projections à long terme, sans laisser les données à court terme fausser la vision globale.
Une équipe de chercheurs du Met Office au Royaume-Uni a développé une nouvelle méthode pour résoudre ce problème. Ils ont créé un « produit fusionné » qui combine les projections climatiques à long terme avec les prévisions décennales à court terme. Au lieu de simplement choisir la meilleure prévision à court terme et d'écarter les autres, leur approche pondère les projections à long terme en fonction de la capacité de leurs variations naturelles à correspondre aux modèles observés dans les prévisions à court terme. Cela permet aux données à long terme de bénéficier de l'état actuel du système climatique, mais seulement tant que cet état reste prévisible. Le résultat est une transition fluide de l'avenir proche, où l'humeur actuelle du climat importe, vers l'avenir lointain, où la tendance à long terme prend le relais.
Les chercheurs ont testé leur méthode sur quatre indicateurs climatiques spécifiques : la température de l'Atlantique Nord subpolaire en été, la température moyenne mondiale annuelle, l'El Niño-Southern Oscillation (ENSO) dans le Pacifique, et l'Oscillation de l'Atlantique Nord en hiver. Pour les températures de l'Atlantique Nord en été, le produit fusionné a montré un avantage clair. Au cours de la première année suivant le début d'une prévision, la nouvelle méthode a capturé les changements de température observés presque aussi bien que les prévisions à court terme elles-mêmes. Cette compétence s'est progressivement estompée au fil du temps, mais la méthode est restée utile jusqu'à cinq ans, une amélioration significative par rapport aux projections à long terme non ajustées. Les chercheurs ont constaté que pour les températures mondiales, le bénéfice de cette fusion était plus visible dès la toute première année, aidant à corriger l'ampleur de la tendance au réchauffement et à capturer les périodes de refroidissement à court terme que les modèles à long terme avaient manquées.
Pour le phénomène El Niño, qui dirige les modèles météorologiques à travers le monde, la méthode a bien fonctionné pendant les trois premières années. Les prévisions à court terme sont très performantes pour prédire les événements El Niño car elles partent de la température réelle de l'océan Pacifique. Le produit fusionné a réussi à utiliser cette compétence précoce pour affiner les projections à long terme, maintenant l'exactitude des prédictions pendant quelques années avant que la variabilité naturelle du système climatique ne rende les prévisions trop incertaines pour être utiles. Cependant, la méthode a rencontré des difficultés avec l'Oscillation de l'Atlantique Nord en hiver, un modèle de pression atmosphérique qui affecte la météo européenne. Dans ce cas, les modèles climatiques sous-jacents ont eu du mal à simuler avec précision la variabilité naturelle du système. Comme les modèles peinaient déjà à maîtriser les bases, le processus de fusion n'a pas pu corriger entièrement les erreurs, et le produit final est resté moins fiable que les chercheurs l'espéraient.
Une caractéristique clé de cette nouvelle approche est qu'elle ne force pas les projections à long terme à suivre les prévisions à court terme indéfiniment. Les chercheurs ont conçu le système de sorte que l'influence de l'état climatique actuel s'estompe naturellement à mesure que le délai de prévision augmente. Cela empêche les projections à long terme d'être excessivement contraintes par un instantané unique du présent, ce qui pourrait conduire à des conclusions trop sûres d'elles-mêmes et potentiellement erronées sur l'avenir lointain. Au lieu de cela, la méthode agit comme un filtre qui est plus fort au début et qui se relâche progressivement, permettant aux tendances à long terme de réapparaître comme le moteur principal de la prédiction. Cela garantit que le produit fusionné reste utile pour les décideurs qui doivent planifier à la fois pour les prochaines années et pour les prochaines décennies.
L'étude a également souligné l'importance de savoir quel outil privilégier. Pour des variables comme la température mondiale et El Niño, le produit fusionné offre un guide fiable pour les deux à trois premières années, après quoi les planificateurs devraient s'appuyer davantage sur les projections à long terme. Pour les températures de l'Atlantique Nord en été, la fenêtre de valeur ajoutée s'étend jusqu'à environ cinq ans. Cependant, pour l'Oscillation de l'Atlantique Nord en hiver, les chercheurs mettent en garde : les modèles actuels ne sont pas encore assez performants pour supporter ce type de fusion, et l'utilisation de la méthode dans ce cas pourrait être trompeuse. Ces travaux suggèrent que si la technologie pour mélanger ces différents types d'informations climatiques est prête, son succès dépend fortement de la qualité des modèles sous-jacents. À mesure que les modèles climatiques s'améliorent, cette méthode pourrait devenir un outil standard pour fournir une vision claire et continue de notre climat changeant, de l'hiver prochain au siècle prochain.
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