CMIP6 : rapide bilan et préparation pour la suite

Bilan CMIP6 : variabilité centennale et sensibilité climatique des modèles de climat français

Les modèles de climat français issus de la nouvelle génération CMIP6 (IPSL-CM6A-LR et CNRM-CM6-1) sont caractérisés par deux éléments marquants qui contrastent avec les générations précédentes: (i)  une forte variabilité interne (i.e. la variabilité intrinsèque non-forcée du système climatique) aux échelles de temps centennales et (ii)  une forte sensibilité climatique à l'équilibre (i.e. le réchauffement de surface à l’équilibre en réponse à un doublement de la concentration en CO₂). Des travaux ont été réalisés dans le but de mieux comprendre l’origine de ces changements, ainsi que les impacts associés.

La variabilité centennale de la température de surface moyenne globale des modèles de climat français est largement partagée par les modèles CMIP6 utilisant la plate-forme de modélisation océanique NEMO à 1° de résolution nominale. Cette variabilité n’était pas présente dans les précédentes générations de modèles de climat CMIP3 et CMIP5 et n’est pas présente dans la plupart des modèles de climat de l’ensemble CMIP6  [Parsons et al 2020]. Elle relève donc d’un comportement plutôt extrême de l’ensemble CMIP6. Elle est pilotée par la variabilité basse fréquence de la circulation méridienne de retournement Atlantique (AMOC). Une phase d’accélération de l’AMOC étant associée à un réchauffement dans l’Atlantique Nord, particulièrement marqué aux latitudes subpolaires, et inversement lors d’une phase de ralentissement de l’AMOC [Bonnet et al 2021, Boucher et al 2020, Voldoire et al 2019]. Les reconstructions paléoclimatiques des deux derniers millénaires questionnent le réalisme d’un tel comportement. Concernant la température moyenne globale, sa fourchette de variations à cette fréquence reste inférieure à 0.5°C dans les reconstructions, quant à l’AMOC, elle ne montre pas de variabilité centennale claire, bien que les incertitudes de mesures ne permettent pas d’exclure un tel comportement [PAGES2k Consortium, 2019 ; Caesar et al 2021]. Les mécanismes à l’origine de cette variabilité basse fréquence sont communs aux modèles de climat de l’IPSL et du CNRM et impliquent les échanges d’eau douce entre l’Arctique et l’Atlantique Nord, la stratification verticale de l’océan et l’AMOC [Jiang et al 2021, Waldman et al 2021]. L’Arctique est un réservoir d’eau douce qui se charge par l’excès de précipitation et d’apport des rivières sur l’évaporation. Périodiquement, sa circulation se referme et piège l’excès d’eau douce, réduisant les apports d’eau douce vers l’Atlantique Nord subpolaire. C’est dans cette dernière région qu’a lieu la plongée des eaux qui alimente l’AMOC. Or, l’apport réduit en eaux douces densifie les masses d’eau, intensifiant la plongée des eaux et par conséquent l’AMOC. Finalement, le transport d’eaux chaudes vers le Nord associé à l’AMOC réchauffe la surface de l’Atlantique Nord et du globe. Lorsque le flux d’eau douce depuis l’Arctique s’inverse, l’effet opposé advient et le cycle s’inverse, refroidissant la surface du globe.

Une partie des modèles de climat de la nouvelle génération CMIP6 sont caractérisés par une plus forte sensibilité climatique que leurs homologues de la génération précédente. C’est le cas des modèles français qui ont vu leur sensibilité climatique à l’équilibre augmenter de 4.1 à 4.6°C pour le modèle IPSL et de 3.3°C à 4.8°C pour le modèle CNRM (voir figure).

Dans le cas du modèle du CNRM, cette augmentation est induite par un changement dans la réponse radiative des nuages de la composante atmosphérique du modèle qui se traduit par un renforcement de la rétroaction des nuages à la fois dans le visible (nuages bas) et l’infrarouge (nuages d’altitude), avec une part plus importante pour les nuages de haute altitude [Saint Martin et al 2021]. Un changement dans la représentation de la convection dans CNRM-CM6 par rapport à CNRM-CM5 pourrait être à l’origine de ce renforcement. Pour le modèle de l’IPSL, les principaux facteurs à l’origine de cette plus forte sensibilité climatique sont un renforcement de la rétroaction liée aux ajustements rapides troposphériques (i.e. ajustements qui interviennent immédiatement en réponse à un forçage externe avant les rétroactions climatiques découlant du réchauffement) ainsi qu’un renforcement des rétroactions combinées du gradient thermique vertical de l’atmosphère et de la vapeur d’eau [Boucher et al 2020]. Le renforcement de ces rétroactions est légèrement compensé par un affaiblissement de la rétroaction des nuages. Ces changements par rapport à IPSL-CM5 semblent dus à un changement de la physique de la convection. L’origine de cette augmentation de la sensibilité climatique est donc différente selon les modèles. En regard de l’estimation de la sensibilité climatique à l’équilibre dans le 6^ème rapport du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC), réalisée en combinant différentes lignes d’évidence [Sherwood et al., 2020], les valeurs des modèles français sont supérieures à la gamme de valeur probable (66%) mais restent situées dans la gamme de valeur très probable (90%).

Ces deux comportements ont des implications importantes sur l’analyse des scénarios climatiques : ils signifient une plus forte incertitude associée à la variabilité interne sur les tendances climatiques multi-décennales à centennales et une réévaluation à la hausse de la sensibilité du système climatique au forçage anthropique par les gaz à effet de serre. Etant donné leur sensibilité à la composante océanique et à la physique atmosphérique des modèles de climat, il sera essentiel de surveiller ces caractéristiques dans les prochaines générations de modèles de climat français.

Rédacteurs : R. Bonnet (IPSL) et R. Waldman (Météo-France)

 

En savoir plus

• CMIP6 : Coupled Model Intercomparison Project Phase 6
• NEMO : Nucleus for European modelling of the ocean
• 6^ème rapport du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat

Références

• Bonnet, R., Swingedouw, D., Gastineau, G., Boucher, O., Deshayes, J., Hourdin, F., ... & Sima, A. (2021). Increased risk of near term global warming due to a recent AMOC weakening. Nature communications, 12(1), 1-9, https://doi.org/10.1038/s41467-021-26370-0
• Boucher, O., Servonnat, J., Albright, A. L., Aumont, O., Balkanski, Y., Bastrikov, V., ... & Vuichard, N. (2020). Presentation and evaluation of the IPSL‐CM6A‐LR climate model. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 12(7), https://doi.org/10.1029/2019MS002010
• Caesar, L., McCarthy, G. D., Thornalley, D. J. R., Cahill, N., & Rahmstorf, S. (2021). Current Atlantic meridional overturning circulation weakest in last millennium. Nature Geoscience, 14(3), 118-120, https://doi.org/10.1038/s41561-021-00699-z
• Jiang, W., Gastineau, G., & Codron, F. (2021). Multicentennial variability driven by salinity exchanges between the atlantic and the arctic ocean in a coupled climate model. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 13(3), https://doi.org/10.1029/2020MS002366
• PAGES 2K Consortium (2019). Consistent multidecadal variability in global temperature reconstructions and simulations over the Common Era. Nat. Geosci. 12, 643–649 (2019). https://doi.org/10.1038/s41561-019-0400-0
• Parsons, L. A., Brennan, M. K., Wills, R. C., & Proistosescu, C. (2020). Magnitudes and spatial patterns of interdecadal temperature variability in CMIP6. Geophysical Research Letters, https://doi.org/10.1029/2019GL086588
• Saint‐Martin, D., Geoffroy, O., Voldoire, A., Cattiaux, J., Brient, F., Chauvin, F., ... & Valcke, S. (2021). Tracking changes in climate sensitivity in CNRM climate models. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 13(6), e2020MS002190, https://doi.org/10.1029/2020MS002190
• Sherwood, S. C., Webb, M. J., Annan, J. D., Armour, K. C., Forster, P. M., Hargreaves, J. C., ... & Zelinka, M. D. (2020). An assessment of Earth's climate sensitivity using multiple lines of evidence. Reviews of Geophysics, 58(4), https://doi.org/10.1029/2019RG000678
• Voldoire, A., Saint‐Martin, D., Sénési, S., Decharme, B., Alias, A., Chevallier, M., ... & Waldman, R. (2019). Evaluation of CMIP6 deck experiments with CNRM‐CM6‐1. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 11(7), 2177-2213, https://doi.org/10.1029/2019MS001683
• Waldman, R., Hirschi, J., Voldoire, A., Cassou, C., & Msadek, R. (2021). Clarifying the relation between AMOC and thermal wind: application to the centennial variability in a coupled climate model. Journal of Physical Oceanography, 51(2), 343-364, https://doi.org/10.1175/JPO-D-19-0284.1

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