Une équipe de scientifiques a trouvé un raccourci pour produire des prévisions climatiques saisonnières habiles avec une fraction de la puissance de calcul normalement nécessaire. La technique consiste à rechercher dans les modèles climatiques mondiaux existants pour savoir ce qui s'est passé lorsque l'océan, l'atmosphère et les conditions terrestres étaient semblables à ce qu'elles sont aujourd'hui. Ces "modèles-analogues" à aujourd'hui finissent par produire une prévision remarquablement bonne, l'équipe a découvert - et cette découverte pourrait aider les chercheurs à améliorer les nouveaux modèles climatiques et les prévisions d'événements saisonniers tels que El Niño.

"C'est un projet de mégadonnées. Nous avons découvert que nous pouvons extraire des informations très utiles des modèles climatiques existants pour imiter comment ils feraient une prévision avec les conditions initiales actuelles, " a déclaré Matt Newman, un scientifique du CIRES travaillant dans la division des sciences physiques de la NOAA et co-auteur de l'étude publiée aujourd'hui dans la revue AGU Lettres de recherche géophysique .

Les scientifiques font généralement des prévisions saisonnières en observant les conditions mondiales actuelles, brancher cette estimation dans un modèle climatique, puis faire avancer les équations du modèle dans le temps de plusieurs mois à l'aide de supercalculateurs. Ces calculs intensifs en calculs ne peuvent être effectués que dans quelques centres de prévision nationaux et de grandes institutions de recherche.

Cependant, les scientifiques utilisent des modèles informatiques similaires pour de longues simulations du climat préindustriel de la Terre. Ces simulations de modèles – et il y en a beaucoup – existent déjà et sont librement accessibles à toute personne effectuant des études sur le changement climatique. Newman et ses collègues ont décidé d'essayer de développer des prévisions saisonnières à partir de ces simulations de modèles climatiques existants, au lieu de faire de nouveaux calculs de modèle.

Hui Ding, l'auteur principal de l'article et également un scientifique du CIRES travaillant dans la division des sciences physiques de la NOAA, a écrit un programme informatique qui a cherché dans l'énorme base de données de simulations de modèles climatiques pour trouver les meilleures correspondances avec les conditions de surface océaniques observées actuellement dans une région d'intérêt donnée. Pour obtenir les prévisions saisonnières, les chercheurs ont suivi l'évolution de ces modèles-analogues dans la simulation au cours des prochains mois.

Ils ont découvert que la technique du modèle analogique était aussi efficace que les méthodes de prévision plus traditionnelles. Cela signifie que les simulations de modèles climatiques de longue date sont utiles comme moyen indépendant de produire des prévisions climatiques saisonnières, y compris les prévisions saisonnières liées à El Niño. "Au lieu de compter uniquement sur des systèmes de prévision sophistiqués pour prévoir El Niño, nous pouvons exploiter ces simulations et trouver des analogues suffisamment bons pour développer une prévision actuelle, " il a dit.

Les chercheurs peuvent également utiliser cette technique pour tester des modèles pendant la phase de développement. « Ils peuvent voir dans quelle mesure les prévisions de ces nouveaux modèles se comparent aux prévisions des modèles climatiques préexistants correspondant aux conditions actuelles. C'est un test rapide pour voir si les nouveaux modèles sont améliorés, " a déclaré Newman.

Cette histoire est republiée avec l'aimable autorisation de AGU Blogs (http://blogs.agu.org), une communauté de blogs sur les sciences de la Terre et de l'espace, hébergé par l'American Geophysical Union. Lisez l'histoire originale ici.