Une nouvelle étude dirigée par le Dr Wei et le Dr Qiao du First Institute of Oceanography, Le ministère des Richesses naturelles fournit une évaluation de la performance des modèles CMIP6 récemment publiés pour simuler le ralentissement du réchauffement climatique observé au début des années 2000. Cette étude révèle que la clé pour simuler et prédire le changement tempéré à court terme est de séparer et de simuler correctement les deux signaux distincts, c'est à dire., la tendance au réchauffement à long terme induit par l'homme et les variabilités naturelles, surtout ceux à l'interannuel, échelles interdécennales et multidécennales. Ce travail a été publié dans SCIENCE CHINE Sciences de la Terre le 15 avril, 2021.

Après le réchauffement sans précédent du dernier quart du 20e siècle, la croissance de la température de surface mondiale a ralenti de manière inattendue entre 1998 et 2013 malgré la forte augmentation des émissions de gaz à effet de serre ; ce phénomène est appelé le hiatus du réchauffement climatique, ou au ralenti, être plus précis. Le ralentissement du réchauffement climatique remet en cause la compréhension scientifique existante des mécanismes de changement de température mondiale, et a donc été l'une des questions les plus préoccupantes dans la recherche récente sur le climat et le débat public.

Cependant, les modèles climatiques sophistiqués et avancés du CMIP5 n'ont pas pu simuler ce ralentissement du réchauffement. Au cours de 1998-2013, les modèles présentent pour la plupart une poussée de réchauffement rapide qui s'écarte considérablement de la série chronologique de température plate observée. Les modèles surestiment considérablement le taux de réchauffement observé sur la période récente. IPCC AR5 a déclaré:"Presque toutes les simulations historiques CMIP5 ne reproduisent pas le récent hiatus de réchauffement observé." Par conséquent, la capacité de simulation et de prévision des modèles climatiques sophistiqués a été remise en question.

Désormais, les données du modèle CMIP6 sont progressivement publiées depuis 2020. Les modèles nouvellement développés incluent une meilleure compréhension des mécanismes de changement de température globale, en particulier des processus physiques plus raisonnables des variabilités naturelles. Des simulations réussies du ralentissement du réchauffement climatique sont attendues dans les modèles de nouvelle génération. Au fur et à mesure que les données de 28 nouveaux modèles deviennent disponibles, il est nécessaire d'examiner la capacité des modèles CMIP6 à faire face au récent ralentissement du réchauffement.

En comparant six ensembles de données mondiales de température de surface largement utilisés, une équipe de recherche du First Institute of Oceanography, Le ministère des Richesses naturelles a évalué la performance des 28 modèles CMIP6 nouvellement publiés en simulant le récent ralentissement du réchauffement, et constate que la plupart des modèles CMIP6 ne parviennent toujours pas à reproduire le ralentissement du réchauffement, bien qu'ils présentent des améliorations encourageantes par rapport aux modèles CMIP5.

Plus loin, ils ont exploré les raisons possibles de la difficulté des modèles CMIP6 à simuler le récent ralentissement du réchauffement. Ils révèlent qu'il est associé aux lacunes des modèles à simuler les signaux distincts de changement de température de la tendance au réchauffement à long terme induite par l'homme et/ou les trois variabilités naturelles cruciales au niveau interannuel, interdécennale, et des échelles multidécennales.

Cette étude révèle que la clé pour simuler et prédire le changement tempéré à court terme est de séparer et de simuler correctement les deux signaux distincts, c'est à dire., la tendance au réchauffement à long terme induit par l'homme et les variabilités naturelles, surtout ceux à l'interannuel, échelles interdécennales et multidécennales. Cela suggère que les variabilités d'échelle clé nécessitent plus d'attention dans les modèles, considérant leurs rôles vitaux dans la modulation du changement de taux de réchauffement à des échelles décennales à multidécennales. Ce résultat peut fournir des informations importantes pour la simulation et la prévision des changements climatiques à court terme.