Cependant, les modélisateurs climatiques sont depuis longtemps confrontés à un problème majeur. Étant donné que les modèles du système terrestre intègrent de nombreux processus complexes, ils ne peuvent pas exécuter immédiatement une simulation; ils doivent d’abord s’assurer qu’il a atteint un équilibre stable représentatif des conditions réelles d’avant la révolution industrielle. Sans cette période de stabilisation initiale, appelée phase de « démarrage », le modèle peut « dériver », simulant des changements qui peuvent être attribués à tort à des facteurs d'origine humaine.

Malheureusement, ce processus est extrêmement lent car il nécessite d'exécuter le modèle pendant plusieurs milliers d'années, ce qui, pour les simulations du GIEC, peut prendre jusqu'à deux ans sur certains des superordinateurs les plus puissants du monde.

Cependant, une étude publiée dans Science Advances par un scientifique de l'Université d'Oxford décrit un nouvel algorithme informatique qui peut être appliqué aux modèles du système terrestre pour réduire considérablement le temps de rotation.

Lors des tests sur les modèles utilisés dans les simulations du GIEC, l'algorithme a été en moyenne 10 fois plus rapide à faire tourner le modèle que les approches actuellement utilisées, réduisant ainsi le temps nécessaire pour atteindre l'équilibre de plusieurs mois à moins d'une semaine.

L'auteur de l'étude, Samar Khatiwala, professeur des sciences de la Terre au département des sciences de la Terre de l'Université d'Oxford, qui a conçu l'algorithme, a déclaré :« Minimiser la dérive du modèle à un coût bien moindre en temps et en énergie est évidemment essentiel pour les simulations du changement climatique, mais peut-être que le La plus grande valeur de cette recherche pourrait en fin de compte être pour les décideurs politiques qui ont besoin de savoir dans quelle mesure les projections climatiques sont fiables. "

Actuellement, le long temps de mise en route de nombreux modèles du GIEC empêche les chercheurs en climatologie d'exécuter leur modèle à une résolution plus élevée et de définir l'incertitude en effectuant des simulations répétées.

En réduisant considérablement le temps de rotation, le nouvel algorithme permettra aux chercheurs d'étudier comment des changements subtils dans les paramètres du modèle peuvent modifier le résultat, ce qui est essentiel pour définir l'incertitude des futurs scénarios d'émissions.

Le nouvel algorithme du professeur Khatiwala utilise une approche mathématique connue sous le nom d'accélération de séquence, qui trouve ses racines dans le célèbre mathématicien Euler.

Dans les années 1960, cette idée a été appliquée par D. G. Anderson pour accélérer la résolution de l'équation de Schrödinger, qui prédit le comportement de la matière au niveau microscopique. Ce problème est si important que plus de la moitié de la puissance de calcul mondiale est actuellement consacrée à sa résolution, et « l'accélération d'Anderson », comme on l'appelle maintenant, est l'un des algorithmes les plus couramment utilisés pour résoudre ce problème.

Le professeur Khatiwala s'est rendu compte que l'accélération Anderson pourrait également être en mesure de réduire le temps de démarrage du modèle puisque les deux problèmes sont de nature itérative :un résultat est généré puis réinjecté dans le modèle plusieurs fois. En conservant les résultats précédents et en les combinant en une seule entrée à l'aide du schéma d'Anderson, la solution finale est obtenue beaucoup plus rapidement.

Non seulement cela rend le processus de démarrage beaucoup plus rapide et moins coûteux en calcul, mais le concept peut également être appliqué à la grande variété de modèles différents utilisés pour étudier et éclairer les politiques sur des questions allant de l'acidification des océans à la perte de biodiversité.

Alors que des groupes de recherche du monde entier commencent à faire évoluer leurs modèles pour le prochain rapport du GIEC, attendu en 2029, le professeur Khatiwala travaille avec un certain nombre d'entre eux, dont le Met Office britannique, pour tester son approche et ses logiciels dans leurs modèles.

Le professeur Helene Hewitt OBE, coprésidente du groupe du projet de comparaison de modèles couplés (CMIP), qui éclairera le prochain rapport du GIEC, a déclaré :« Les décideurs politiques s'appuient sur les projections climatiques pour éclairer les négociations alors que le monde tente de respecter l'Accord de Paris. est une étape vers la réduction du temps nécessaire pour produire ces projections climatiques critiques. "

Le professeur Colin Jones, directeur de la modélisation du système terrestre britannique parrainée par le NERC/Met Office, a déclaré :« Les spin-up ont toujours été d'un coût prohibitif en termes de coût et de temps de calcul. Les nouvelles approches développées par le professeur Khatiwala ont la promesse de sortir de ce blocage et faire un bond en avant dans l'efficacité de la création de modèles aussi complexes et, par conséquent, augmenter considérablement notre capacité à fournir des estimations fiables et opportunes du changement climatique mondial. »