Selon une étude conjointe du Institute of Atmospheric Physics (IAP) de l’Académie chinoise des sciences (CAS) et le Met Office, le service météorologique national du Royaume-Uni.
Cette étude a été publiée dans Communication Nature le 3 novembre.
Le monde continue d’être surpris par des précipitations extrêmes record, notamment les inondations en Europe et en Chine de 2021 et la plus récente inondation au Pakistan de 2022, qui ont causé des ravages dans la société et l’économie.
À quel point cela sera-t-il pire à l’avenir alors que le réchauffement climatique s’intensifie ? Les pays ont besoin de projections climatiques fiables pour se préparer. Cependant, les modèles climatiques de pointe actuels, bien que tous s’accordent sur une intensification future, montrent encore de grandes incertitudes quant à l’ampleur des changements dans les précipitations extrêmes – ce que l’on appelle «l’incertitude de projection». Cela pose un grand défi pour l’action climatique et la planification de l’adaptation.
Pour résoudre ce problème, deux défis majeurs restent à résoudre, notamment l’identification des sources d’incertitude de projection et la recherche de méthodes efficaces pour limiter cette incertitude.
Une illustration montrant le processus et l’effet de la contrainte émergente. 1 crédit
À l’aide de simulations d’ensembles multimodèles, cette étude constate que le désaccord entre les projections de précipitations extrêmes de différents modèles est significativement lié aux représentations des modèles de la variabilité actuelle des précipitations (c’est-à-dire la plage dans laquelle les événements de précipitations varient dans le temps). Une relation émergente peut ainsi être établie – en particulier, les modèles climatiques qui simulent une plus faible variabilité actuelle des précipitations ont tendance à projeter des augmentations plus importantes des occurrences de précipitations extrêmes sous un accroissement donné du réchauffement climatique. Cette relation émergente est significative dans de nombreuses régions du monde, en particulier dans les latitudes moyennes à élevées.
« Nous avons justifié statistiquement et théoriquement cette relation émergente en utilisant des distributions idéalisées pour les précipitations. Cet argument statistique fournit non seulement des informations sur la compréhension de l’incertitude de la projection, mais renforce également la crédibilité de la contrainte », a déclaré Wenxia Zhang, professeur agrégé à l’IAP et auteur principal de l’étude.
« En utilisant cette contrainte émergente, combinée à la variabilité observée des précipitations, nous pouvons fournir un moyen efficace de limiter les projections de précipitations extrêmes », a déclaré Kalli Furtado, scientifique expert au Met Office et deuxième auteur de l’étude. « Cela réduit non seulement l’incertitude des projections de 20 à 40 % au niveau régional, mais corrige également la meilleure estimation des changements futurs. Par exemple, la contrainte suggère que les augmentations futures des précipitations extrêmes pourraient être plus importantes que prévu précédemment en Asie du Nord, mais peuvent être moins que prévu précédemment en Europe. »
« Des enquêtes antérieures ont développé des méthodes pour contraindre les projections dans le contexte des précipitations extrêmes moyennes mondiales ou tropicales. Cependant, les activités d’adaptation au climat ont besoin d’informations régionales fiables de projection. Un mérite important de cette contrainte émergente est qu’elle tient à l’échelle régionale, et peut donc être appliqué à différentes régions pour rendre les projections de précipitations extrêmes régionales plus fiables », a déclaré Tianjun Zhou, auteur correspondant de l’étude, scientifique principal à l’IAP et professeur à l’Université de l’Académie chinoise des sciences. « Cela devrait fournir une science climatique exploitable qui bénéficiera grandement à la planification de l’adaptation régionale, allant de la planification agricole et de la sécurité alimentaire aux systèmes de contrôle des inondations et à la sécurité publique, parmi de nombreux autres secteurs. »
Plus d’information:
Contraindre les projections de précipitations extrêmes en utilisant la variabilité des précipitations passées, Communication Nature (2022). DOI : 10.1038/s41467-022-34006-0