1. Déficiences de la physique des modèles océaniques :Les erreurs dans la représentation des processus océaniques tels que le mélange turbulent, la convection et la dynamique des vagues peuvent conduire à des biais dans la température et la salinité des océans souterrains. Par exemple, une représentation inadéquate du mélange vertical dans les modèles peut entraîner une eau excessivement chaude et salée dans le sous-sol.
2. Résolution insuffisante :Les modèles climatiques ont souvent des résolutions océaniques grossières, notamment dans le sens vertical. Cela peut conduire à une représentation insuffisante des processus à petite échelle tels que les tourbillons à mésoéchelle et les fronts souterrains, qui jouent un rôle crucial dans le mélange et la distribution de la chaleur et du sel dans l’océan.
3. Techniques d'assimilation de données :La plupart des modèles climatiques de pointe utilisent des techniques d'assimilation de données pour incorporer les données observées dans les simulations du modèle. Le choix des méthodes d'assimilation des données et la précision des ensembles de données observées peuvent influencer les caractéristiques souterraines de l'océan simulé.
4. Propagation des erreurs à partir de la surface :Les biais dans les flux de chaleur, d'eau douce et de quantité de mouvement en surface peuvent se propager dans l'océan souterrain par le biais de la circulation océanique et des processus de mélange. Les erreurs dans les modèles atmosphériques qui pilotent les modèles océaniques (telles que des configurations incorrectes des vents de surface) peuvent introduire des biais dans la couche supérieure de l'océan, qui peuvent ensuite influencer les propriétés du sous-sol.
5. Paramétrage du modèle :Les modèles climatiques utilisent divers paramétrages pour représenter des processus à l'échelle inférieure à la grille tels que la convection non résolue et le mélange turbulent. Ces paramétrages sont souvent simplifiés et ajustés sur la base d'observations limitées. Les incertitudes dans les schémas de paramétrage peuvent introduire des biais dans l'océan souterrain.
6. Temps de rotation insuffisant :Les modèles climatiques nécessitent une période de démarrage pour s'ajuster à un état cohérent avant de produire des simulations climatiques fiables. Un temps de rotation insuffisant peut entraîner des déséquilibres transitoires entre les flux de surface et la circulation océanique, conduisant à des biais souterrains.
7. Incertitudes dans les observations :Les ensembles de données d'observation utilisés pour la validation et la comparaison des modèles contiennent également des incertitudes. Des problèmes tels qu’une couverture de données clairsemée, des erreurs de mesure et des biais inter-plateformes peuvent avoir un impact sur la précision de l’évaluation et l’identification des biais souterrains dans les modèles.
8. Dérive du modèle :Les modèles climatiques sont sujets à une dérive à long terme, où l'état climatique simulé s'écarte progressivement des observations. Cette dérive peut être causée par divers facteurs tels que des déséquilibres entre le forçage radiatif et l'absorption de chaleur par les océans, une représentation insuffisante des rétroactions et d'autres erreurs structurelles dans les modèles.
Relever ces défis implique des recherches continues et des améliorations dans les techniques de modélisation des océans, les méthodes d'assimilation des données, la résolution des modèles et les schémas de paramétrage. Des capacités d’observation améliorées et des ensembles de données plus complets sont également essentiels pour valider les simulations de modèles et identifier les sources de biais thermohalines souterraines dans les modèles climatiques.
