Les modèles climatiques mis à jour sont obscurcis par des biais scientifiques, selon des chercheurs

L'océan Austral nuageux montre un bilan de rayonnement amélioré dans les derniers modèles climatiques du GIEC, mais il existe encore des biais importants dans les propriétés physiques des nuages simulés par rapport au SO. Ces biais sont largement annulés lorsqu'ils influencent conjointement l'effet radiatif des nuages. L'image du nuage est capturée par le satellite FY-3D. Crédit :Centre national de météorologie par satellite de l'Administration météorologique de Chine

Les nuages peuvent refroidir ou réchauffer la surface de la planète, un effet radiatif qui contribue de manière significative au bilan énergétique mondial et peut être altéré par la pollution d'origine humaine. L'océan le plus austral du monde, bien nommé l'océan Austral et loin de la pollution humaine mais soumis à d'abondants gaz et aérosols marins, est couvert à environ 80% par les nuages. Comment cette masse d'eau et sa relation avec les nuages contribuent-elles au changement climatique mondial ?

Les chercheurs travaillent toujours pour le comprendre, et ils sont maintenant un peu plus près, grâce à une collaboration internationale identifiant les erreurs de compensation dans les protocoles de modèles climatiques largement utilisés connus sous le nom de CMIP6. Les chercheurs ont publié leurs découvertes le 20 septembre dans Advances in Atmospheric Sciences .

"Les biais liés aux nuages et aux rayonnements au-dessus de l'océan Austral ont été un problème de longue date dans les dernières générations de modèles climatiques mondiaux", a déclaré l'auteur correspondant Yuan Wang, maintenant professeur agrégé au Département des sciences de la Terre, de l'atmosphère et des planètes à l'Université Purdue. . "Après la sortie des derniers modèles CMIP6, nous étions impatients de voir comment ils fonctionnaient et si les anciens problèmes étaient toujours là."

CMIP6, un projet du Programme mondial de recherche sur le climat, permet l'évaluation systématique des modèles climatiques pour éclairer comment ils se comparent les uns aux autres et aux données du monde réel. Dans cette étude, Wang et les chercheurs ont analysé cinq des modèles CMIP6 qui visent à servir de références standard.

Wang a déclaré que les chercheurs étaient également motivés par d'autres études dans le domaine qui indiquent que la couverture nuageuse de l'océan Austral est un facteur contribuant à la haute sensibilité de certains modèles CMIP6, lorsque les simulations prédisent une température de surface qui augmente trop rapidement pour le taux de rayonnement accru. . En d'autres termes, s'ils sont mal simulés, les nuages de l'océan Austral peuvent jeter une ombre de doute sur la projection du changement climatique futur.

"Cet article met l'accent sur la compensation des erreurs dans les propriétés physiques des nuages malgré l'amélioration globale de la simulation du rayonnement au-dessus de l'océan Austral", a déclaré Wang. "Grâce aux observations spatiales par satellite, nous sommes en mesure de quantifier ces erreurs dans les propriétés microphysiques des nuages simulés, notamment la fraction des nuages, la teneur en eau des nuages, la taille des gouttelettes de nuages, etc., et de révéler en outre comment chacun contribue au biais total de l'effet radiatif des nuages. "

L'effet radiatif des nuages - la manière dont les nuages interfèrent avec le rayonnement pour réchauffer ou refroidir la surface - est largement déterminé par les propriétés physiques du nuage. "Les effets radiatifs des nuages dans CMIP6 sont comparables aux observations par satellite, mais nous avons constaté qu'il existe d'importants biais de compensation dans le trajet de l'eau liquide de la fraction nuageuse et le rayon effectif des gouttelettes", a déclaré Wang. "L'implication majeure est que même si les derniers modèles CMIP améliorent la simulation de leurs états moyens, tels que les flux de rayonnement au sommet de l'atmosphère, les processus détaillés des nuages sont encore très incertains."

Selon Wang, cet écart explique également en partie pourquoi les évaluations de la sensibilité climatique du modèle ne fonctionnent pas aussi bien, puisque ces évaluations reposent sur la physique détaillée du modèle, plutôt que sur la performance de l'état moyen, pour évaluer l'effet global sur le climat.

"Nos travaux futurs viseront à identifier les paramétrisations individuelles responsables de ces biais", a déclaré Wang. "J'espère que nous pourrons travailler en étroite collaboration avec les développeurs de modèles pour les résoudre. Après tout, le but ultime de toute étude d'évaluation de modèle est d'aider à améliorer ces modèles."

Parmi les autres contributeurs figurent Lijun Zhao et Yuk L. Yung, Division de la géologie et des sciences planétaires, California Institute of Technology; Chuanfeng Zhao, Département des sciences atmosphériques et océaniques, École de physique, Université de Pékin ; et Xiquan Dong, Département d'hydrologie et des sciences atmosphériques, Université de l'Arizona. + Explorer plus loin