Une nouvelle méthode pourrait permettre
d’améliorer les prévisions atmosphériques sur des mois, voire des
décennies, et permettrait d’expliquer l'actuelle "pause" dans le
réchauffement climatique.
L’atmosphère est tellement instable qu’ "un seul battement d’ailes
d'un papillon au Brésil peut déclencher une tempête au Texas". Il
s'agit du célèbre "effet papillon" dont une des conséquences est de
réduire considérablement la fiabilité des prévisions météorologiques
au-delà d'une dizaine de jours.
Dans le même domaine météorologique, on observe aussi d'importantes
fluctuations de température, les hausses du thermomètre ayant
toujours tendance à être suivies d'une baisse, et inversement. Et ce
schéma se poursuit inlassablement au fil des mois, des années, et
même des décennies. "Cette tendance naturelle vers le retour à un
état fondamental constitue une expression de la mémoire de
l’atmosphère tellement forte que nous ressentons encore les effets
de fluctuations survenues il y a un siècle", affirme Shaun
Lovejoy, professeur de physique à l’Université McGill, qui poursuit
: "Alors que le réchauffement atmosphérique d’origine humaine se
traduit par une tendance vers une augmentation globale des
températures, les fluctuations naturelles entourant cette tendance
suivent le même schéma de mémoire à long terme".
Dans un article publié récemment dans Geophysical Research
Letters, le professeur Lovejoy explique comment tirer parti de
cette mémoire d'éléphant de l'atmosphère terrestre pour améliorer
significativement les prévisions à long terme actuellement calculées
à l'aide des modèles informatiques numériques habituels.
L'effet papillon incorporé dans la méthode de prévision
Pour pouvoir tirer parti de ce fameux "effet papillon", le
professeur Lovejoy donne la priorité à l'aspect aléatoire de la
météorologie et applique les données historiques de façon à ce que
les prévisions reflètent un climat réaliste, repoussant ainsi les
limites de l'approche standard dans lesquelles les représentations
imparfaites du temps poussaient le modèle informatique à demeurer
fidèle à son modèle climatique plutôt qu'au véritable climat. Cette
nouvelle méthode constitue également une amélioration
comparativement à d’autres techniques statistiques de prévision qui
n’exploitent que la mémoire à court terme de l’atmosphère, affirme
le professeur Lovejoy.
Utilisant une version simplifiée de sa méthode, le chercheur
démontre que les données atmosphériques historiques peuvent très
bien expliquer la prétendue pause dans le réchauffement climatique
observée depuis 1998. Le même modèle permet aussi de prévoir que si
les émissions de gaz à effet de serre se poursuivent selon le même
taux qu'après l'an 2000, il existe 97,5 % de probabilités pour que
la pause dans le réchauffement climatique se termine d'ici 2020.
Jean Etienne
Source :
Using scaling for macroweather forecasting including the pause,
Geophysical Research Letters, 42. DOI : 10.1002/2015GL065665.
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