Critères relatifs aux MCG

Diverses considérations motivent le choix d’un modèle en vue d’élaborer un scénario.

Smith et Hulme (1998) ont mis de l’avant un certain nombre de critères dont il faut tenir compte lorsqu’on choisit un MCG, à savoir le milésime, la résolution, la validité et la représentativité des résultats.

1. Millésime : on peut soutenir que seules les expériences de MCG les plus récentes doivent être utilisées, étant donné les progrès observés depuis 20 ans dans la science et la modélisation des changements climatiques. Il s’agit toutefois d’un critère arbitraire, puisqu’il est parfois utile de tenir compte de l’évolution de différents modèles climatiques sur une certaine période.
2. Résolution : la résolution spatiale des MCG s’est généralement accrue au fil des ans. Les MCG les plus récents utilisent une résolution d’environ 300 km, contre 800 km pour les modèles plus anciens. Bien qu’une résolution supérieure offre un plus haut degré de détail spatial, les MCG récents ne sont pas nécessairement supérieurs aux versions présentant une résolution inférieure, particulièrement dans le cas de reliefs complexes (p. ex., les régions montagneuses).
3. Validité : la capacité d’un MCG à simuler le climat actuel de la région en question est un critère de sélection encore plus important que le millésime ou la résolution. On suppose que plus un MCG est capable de simuler le climat actuel d’une région donnée, plus il pourra donner une représentation fidèle de ce climat régional dans l’avenir, encore que ce ne soit pas absolument certain. Il y a toutefois un point important à signaler. Un MCG peut ne pas simuler fidèlement les principales caractéristiques de la circulation générale, mais néanmoins arriver à simuler le climat d’une certaine région de façon acceptable. Dans ce cas, l’utilisateur des informations du MCG en question ne peut se servir avec confiance des renseignements sur le climat régional futur. Idéalement, le choix du MCG doit être fondé sur une évaluation de la capacité du modèle à simuler les conditions climatiques actuelles aussi bien à l’échelle régionale que mondiale. La plupart des centres de modélisation effectuent des analyses de la capacité de leur MCG à simuler le climat global actuel, et les résultats de ces analyses sont publiés dans la documentation. Les chercheurs sur le domaine des répercussions pourraient avoir à déterminer eux-mêmes la capacité des MCG à simuler le climat de la région étudiée.
4. Représentativité des résultats : afin de remplir l’une des conditions de l’élaboration de scénarios, à savoir la capacité du scénario à refléter de manière raisonnable l’échelle potentielle des changements climatiques régionaux futurs, il faut à tout prix tenir compte de la représentativité des résultats de chaque MCG. Par exemple, si trois MCG doivent être sélectionnés pour l’élaboration d’un scénario, il faut en choisir un qui donne une ampleur de changements assez représentative de la population des expériences de MCG, y compris des expériences de MCG qui fournissent des résultats aux limites inférieure et supérieure de l’intervalle de résultats. Ceci peut s’avérer particulièrement pertinent lorsqu’on examine les changements de précipitations, alors que les caractéristiques des changements de cette variable montrent les plus grandes différences d’un modèle à l’autre.

Le Groupe de travail du GIEC sur les scénarios pour l’évaluation des répercussions climatiques (TGCIA) aujourd’hui connu sous le nom de Groupe de travail sur le soutien des données et les scénarios pour l’analyse des répercussions et du climat) a également défini un ensemble de critères pour le choix des expériences de MCG dont les résultats pourraient être déposés au Centre de diffusion de données (CDD) du GIEC et ainsi servir de base aux évaluations des répercussions climatiques entreprises à partir de 1998. Parmi ces critères, il faut mentionner les suivants :

1. un scénario de forçage de type IS92a;
2. des intégrations à forçage historique (expériences dites de « démarrage à chaud »);
3. des intégrations avec ou sans le forçage des aérosols et jusqu’en 2100 pour les gaz à effet de serre seulement;
4. des intégrations dont les résultats sont disponibles aujourd’hui et dont les données font partie du domaine public;
5. les modèles associés aux projets AMIP (Atmospheric Model Intercomparison Project) et CMIP (Couple Model Intercomparison Project).

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Références

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