Face à la certitude d'un changement climatique couplée à l'incertitude qui subsiste dans les prévisions de son évolution, des scientifiques et des ingénieurs de tout le pays s'associent pour créer un nouveau type de modèle climatique conçu pour fournir des prévisions plus précises et exploitables.

Tirant parti des avancées récentes en informatique et en sciences des données, l'effort global capitalise sur de vastes quantités de données qui sont maintenant disponibles et sur des capacités de calcul de plus en plus puissantes à la fois pour le traitement des données et pour la simulation du système terrestre.

Le nouveau modèle sera construit par un consortium de chercheurs dirigé par Caltech, en partenariat avec le MIT; l'École supérieure navale (NPS); et JPL, que Caltech gère pour la NASA. Le groupement, baptisée Climate Modeling Alliance (CliMA), prévoit de fusionner les observations de la Terre et les simulations à haute résolution dans un modèle qui représente des caractéristiques importantes à petite échelle, comme les nuages ​​et les turbulences, plus fiable que les modèles climatiques existants. L'objectif est un modèle climatique qui projette les changements futurs de variables critiques telles que la couverture nuageuse, pluie, et l'étendue de la glace de mer avec plus de précision - avec des incertitudes au moins deux fois plus faibles que les modèles existants.

« Les projections avec les modèles climatiques actuels, par exemple, de la façon dont des caractéristiques telles que les précipitations extrêmes vont changer - ont encore de grandes incertitudes, et les incertitudes sont mal quantifiées, " dit Tapio Schneider, Le professeur Theodore Y. Wu de Caltech en sciences et ingénierie de l'environnement, chercheur senior au JPL, et chercheur principal de CliMA. « Pour que les villes planifient leur infrastructure de gestion des eaux pluviales pour résister aux inondations des 100 prochaines années, C'est un problème sérieux; des réponses concrètes sur la gamme probable de résultats climatiques sont essentielles pour la planification. »

Le consortium fonctionnera dans un rythme rapide, ambiance start-up, et espère que le nouveau modèle sera opérationnel au cours des cinq prochaines années - un calendrier agressif pour la construction d'un modèle climatique essentiellement à partir de zéro.

"Un nouveau départ nous donne l'opportunité de concevoir le modèle dès le départ pour qu'il fonctionne efficacement sur du matériel informatique moderne et en évolution rapide, et pour que les modèles atmosphérique et océanique soient de proches cousins ​​les uns des autres, partageant les mêmes algorithmes numériques, " dit Frank Giraldo, professeur de mathématiques appliquées au NPS.

La modélisation climatique actuelle consiste à diviser le globe en une grille puis à calculer ce qui se passe dans chaque secteur de la grille, ainsi que la façon dont les secteurs interagissent les uns avec les autres. La précision d'un modèle donné dépend en partie de la résolution à laquelle le modèle peut voir la Terre, c'est-à-dire la taille des secteurs de la grille. Les limitations de la puissance de traitement informatique disponible signifient que ces secteurs ne peuvent généralement pas être inférieurs à des dizaines de kilomètres de côté. Mais pour la modélisation du climat, le diable est dans les détails, des détails qui passent inaperçus dans une grille trop large.

Par exemple, les nuages ​​bas ont un impact significatif sur le climat en réfléchissant la lumière du soleil, mais les panaches turbulents qui les soutiennent sont si petits qu'ils tombent à travers les fissures des modèles existants. De la même manière, les changements dans la banquise arctique ont été liés à des effets de grande envergure sur tout, du climat polaire à la sécheresse en Californie, mais il est difficile de prédire comment cette glace changera à l'avenir car elle est sensible à la densité de la couverture nuageuse au-dessus de la glace et à la température des courants océaniques en dessous, les deux ne peuvent pas être résolus par les modèles actuels.

Pour capturer l'impact à grande échelle de ces fonctionnalités à petite échelle, l'équipe développera des simulations à haute résolution qui modélisent les caractéristiques en détail dans des régions sélectionnées du globe. Ces simulations seront imbriquées dans le modèle climatique plus large. L'effet sera un modèle capable de "zoomer" sur des régions sélectionnées, fournissant des informations climatiques locales détaillées sur ces zones et informant la modélisation des processus à petite échelle partout ailleurs.

"L'océan absorbe une grande partie de la chaleur et du carbone accumulés dans le système climatique. Cependant, combien cela prend dépend des tourbillons turbulents dans l'océan supérieur, qui sont trop petits pour être résolus dans les modèles climatiques, " dit Raffaele Ferrari, Cecil et Ida Green Professeur d'océanographie au MIT. "Fusionner des simulations haute résolution imbriquées avec de nouvelles mesures disponibles à partir de, par exemple, une flotte de milliers de flotteurs autonomes pourrait permettre un bond en avant dans la précision des prévisions océaniques."

Alors que les modèles existants sont souvent testés en comparant les prédictions aux observations, le nouveau modèle ira encore plus loin dans la vérification sur le terrain en utilisant des outils d'assimilation de données et d'apprentissage automatique pour "apprendre" au modèle à s'améliorer en temps réel, exploitant à la fois les observations de la Terre et les simulations haute résolution imbriquées.

« Le succès des prévisions météorologiques informatiques démontre la puissance de l'utilisation des données pour améliorer la précision des modèles informatiques ; nous visons à apporter les mêmes succès à la prévision climatique, " dit André Stuart, Professeur Bren de Caltech en informatique et sciences mathématiques.

Chacune des institutions partenaires apporte une force et une expertise de recherche différentes au projet. Chez Caltech, Schneider et Stuart se concentreront sur la création d'algorithmes d'assimilation de données et d'apprentissage automatique, ainsi que des modèles pour les nuages, turbulence, et d'autres caractéristiques atmosphériques. Au MIT, Ferrari et John Marshall, également professeur d'océanographie Cecil et Ida Green, dirigera une équipe qui modélisera l'océan, y compris sa circulation à grande échelle et son mélange turbulent. Chez NPS, Giraldo dirigera le développement du noyau de calcul du nouveau modèle d'atmosphère en collaboration avec Jeremy Kozdon et Lucas Wilcox. Au JPL, un groupe de scientifiques collaborera avec l'équipe du campus de Caltech pour développer des modèles de processus pour l'atmosphère, biosphère, et cryosphère.