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    Déraciner les erreurs des modèles climatiques pour mieux prévoir les ouragans

    En améliorant les modèles climatiques, un projet contribuera à améliorer les prévisions d'ouragans intenses comme l'ouragan Florence. Crédit :NASA

    A la veille de chaque saison cyclonique, les climatologues du monde entier proposent leurs pronostics étudiés :Verrons-nous une forte activité ? Faible activité ? Comment la température de l'océan affectera-t-elle le développement des tempêtes? Quelles sont les chances qu'une puissante tempête touche terre ?

    Les scientifiques utilisent des modèles climatiques pour simuler le comportement des cyclones tropicaux avec un degré de précision toujours croissant, mais les erreurs de modélisation de base continuent de limiter la fiabilité de leurs prévisions.

    Maintenant, chercheurs de l'Université de Columbia, Université d'État de Floride, et l'Université de Washington travaillent avec la National Oceanic and Atmospheric Administration pour éliminer ces erreurs lancinantes. Avec le soutien d'un 500 $, 000 bourses de la NOAA Research, La modélisation, Une analyse, Programme Prédictions et Projections, l'équipe développera des outils de diagnostic pour identifier les biais cachés qui compromettent les modèles climatiques de grande puissance.

    « Simuler les ouragans les plus intenses semble être plus difficile pour certains modèles que pour d'autres, et nous essayons de comprendre la cause de cela, " a expliqué Suzana Camargo, climatologue de l'Observatoire de la Terre Lamont-Doherty.

    Même les stratégies de modélisation des cyclones tropicaux les plus sophistiquées et optimisées peuvent être vulnérables aux erreurs au niveau du processus. Un biais courant parmi les modèles à faible résolution est leur tendance à sous-estimer la quantité de cyclones tropicaux qui se produisent dans le monde. Même de nombreux modèles à haute résolution ont du mal à simuler des tempêtes intenses qui se transforment en ouragans de catégorie quatre ou cinq.

    "Passer à des modèles à plus haute résolution améliore certains de ces biais mais ne résout pas tout, " a déclaré Allison Wing, professeur assistant à la Florida State University. "Sans une simulation précise des cyclones tropicaux d'aujourd'hui, il existe une incertitude quant au fait de se fier aux modèles climatiques pour les projections futures de l'activité des cyclones tropicaux. »

    Ce qui est particulièrement excitant dans ce projet, Camargo dit, est « si nous réussissons et améliorons les modèles, nous serions en mesure d'avoir des projections de cyclones tropicaux plus fiables."

    L'équipe a déjà commencé à développer des diagnostics pour identifier les erreurs dans la façon dont les modèles climatiques simulent l'humidité, nuages ​​et la circulation de l'air chaud. Cette dernière subvention aidera les chercheurs à faire passer ces outils au niveau supérieur.

    En utilisant les observations satellitaires à long terme existantes et les analyses détaillées des cyclones tropicaux, l'équipe comparera le comportement observé des cyclones tropicaux aux simulations de modèles pour révéler les écarts.

    Les chercheurs utiliseront également leurs outils pour examiner les biais dans le plus récent projet d'intercomparaison de modèles couplés, une grande agrégation des principaux modèles climatiques du monde entier. Bien que l'équipe ait travaillé avec des simulations de modèles individuels dans le passé, ils n'ont jamais utilisé leurs techniques dans une collection de modèles.

    Finalement, le groupe vise à développer un cadre de diagnostic pour remédier aux erreurs complexes qui minent la fiabilité des modèles climatiques, un défi que Camargo se félicite.

    "Je suis très heureux de travailler dans cette équipe avec de jeunes scientifiques très prometteurs, " dit-elle. " Comme nous pouvons le voir par les impacts attendus de l'ouragan Florence, l'amélioration des projections de l'activité des cyclones tropicaux au cours des prochaines décennies serait très importante."

    Cette histoire est republiée avec l'aimable autorisation de Earth Institute, Université de Columbia http://blogs.ei.columbia.edu.




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