Données et scénarios climatiques : Synthèse des observations et des résultats récents de modélisation, chapitre 3


3. Climat futur

À l’avenir, le climat connaîtra autant de variations naturelles que par le passé. Toutefois, les changements survenus dans la moyenne climatique, sous l’effet des activités anthropiques, se poursuivront à un rythme qui sera déterminé principalement par les émissions actuelles et futures de gaz à effet de serre et d’aérosols. Étant donné qu’il est difficile de prévoir les émissions futures, il est nécessaire d’utiliser des scénarios plausibles, des émissions les plus faibles jusqu’aux plus élevées, si l’on veut faire des projections des changements climatiques à venir. Les modèles climatiques mondiaux du système terrestre, qui produisent des simulations informatiques exhaustives du climat de la planète et des processus du cycle du carbone (voir Flato, 2011), sont des outils scientifiques qui permettent de produire des projections climatiques en simulant la réaction aux gaz à effet de serre et aux aérosols, au changement d’affectation des terres ainsi qu’à d’autres forçages d’origine externe. À cause des incertitudes qui caractérisent la représentation détaillée de nombreux processus climatiques complexes, les modèles climatiques mondiaux du système terrestre représentent différemment ces processus et contiennent chacun des biais de diverses natures. Par conséquent, il est préférable de se servir d’un ensemble multimodèle de projections dans un grand nombre de cas. La moyenne d’un ensemble multimodèle produit généralement moins d’erreurs historiques que n’importe quel modèle pris individuellement (Flato et al., 2013) et la dispersion entre les modèles permet de quantifier jusqu’à un certain point l’incertitude. Le Programme mondial de recherches sur le climatNote1 (PMRC) coordonne les projections climatiques multimodèles par l’intermédiaire de son Groupe de travail sur la modélisation couplée et du Projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIPNote2). Les résultats présentés dans les sections qui suivent sont tirés de ceux du CMIP5, lesquels figuraient également dans la contribution du Groupe de travail I au cinquième Rapport d’évaluation du GIEC (GIEC, 2013 : voir les chapitres 9, 11 et 12 et l’annexe I).

Les prévisions du CMIP5 utilisent les profils représentatifs d’évolution de concentration (ou RCP, de l’anglais « Representative Concentration Pathways »), lesquels définissent des scénarios futurs plausibles du forçage anthropique, qui vont d’un scénario à faibles émissions caractérisé par une atténuation active (RCP 2.6) à un scénario à fortes émissions (RCP 8.5) en passant par deux scénarios intermédiaires (RCP 4.5 et RCP 6)Note3. La figure 4 illustre un certain nombre des hypothèses à l’origine de ces scénarios. Ces scénarios font appel à diverses combinaisons de prévisions de la croissance démographique, de l’activité économique, de l’intensité énergétique et du développement socioéconomique. Ces combinaisons mènent à leur tour à des calculs de la consommation d’énergie et des émissions connexes et, enfin, des concentrations de gaz à effet de serre dans l’atmosphère et des forçages climatiques. Ces scénarios RCP alimentent ensuite les modèles climatiques du système terrestre, lesquels simulent la réaction du système climatique et les conditions climatiques qui en découlent.

Figure 4

Figure 4 : Hypothèses socioéconomiques (première rangée), sur l’intensité énergétique (deuxième rangée), sur les émissions de gaz à effet de serre (troisième rangée), et enfin sur la concentration des gaz à effet de serre (dernière rangée) à l’origine des profils représentatifs d’évolution de concentration (RCP) utilisés dans les projections climatiques. Source : van Vuuren et al., 2011 (reproduction autorisée).

Description de la figure 4

Cette figure comprend 10 panneaux, chacun d’eux illustrant un graphique des prévisions pour la période allant de 2000 à 2100, et montrant comment les prévisions sont déterminées à partir des données socioéconomiques et allant jusqu’aux concentrations de gaz à effet de serre. Chaque graphique comprend quatre lignes en trait continu représentant les quatre scénarios différents de forçage, appelés profils représentatifs d’évolution de concentration (RCP). Ces derniers sont utilisés dans le cinquième rapport d’évaluation du GIEC (RCP2.6, RCP4.5, RCP6 et RCP8.5). La ligne supérieure des deux panneaux représente les variables socioéconomiques. Le panneau supérieur gauche illustre la population (en millions), qui commence à 6 000 en l’an 2000. Le scénario RCP8.5 montre la plus grande augmentation d’ici l’an 2100, passant de 6 000 à 12 000, et le RCP4.5 montre la plus petite augmentation, passant de 6 000 à approximativement 8 500. Le panneau supérieur droit représente le PIB (2 000 $), qui commence à 35 en l’an 2000 pour tous les scénarios et augmente à 300 pour le RCP2.6 (qui se trouve au haut de l’échelle pour les quatre scénarios) et à approximativement 150 pour le RCP6 (qui se trouve au bas de l’échelle). La deuxième ligne comprend deux panneaux et montre les prévisions liées aux intensités énergétiques, qui sont dérivées des prévisions indiquées dans la ligne du haut. Le panneau de gauche de la deuxième ligne représente la consommation d’énergie principale (EJ), qui commence à 400 en l’an 2000 et augmente à 1 750 en l’an 2100 pour le RCP8.5 (représentant le haut de l’échelle du changement), et à approximativement 750 pour le RCP6 (représentant le bas de l’échelle du changement). Le graphique de droite, sur la deuxième ligne, représente la consommation de pétrole (EJ), qui commence à 150 en l’an 2000, atteint un sommet à 350 vers l’an 2070, puis rechute à 150 vers l’an 2100 pour le RCP8.5, tandis que les tendances du RCP2.6 sont à la baisse pendant toute la période, pour finir à approximativement 50 vers l’an 2100. La troisième ligne comprend trois panneaux et montre les prévisions liées aux émissions de gaz à effet de serre, qui sont dérivées des prévisions indiquées dans la deuxième ligne. Le premier panneau montre les émissions de CO2 (GtC), qui commencent à 7,5 pour tous les scénarios en l’an 2000. Le haut de l’échelle affiche une augmentation à approximativement 27,5 vers l’an 2100 pour le RCP8.5 alors que le bas de l’échelle affiche une chute à 0 vers l’an 2080 pour le RCP2.6. Le deuxième panneau montre les concentrations de CH4 (TgCH4), qui commencent à approximativement 310 pour tous les scénarios en l’an 2000 et augmente à approximativement 900 vers l’an 2100 pour le RCP8.5, le haut de l’échelle, et à approximativement 130 pour le RCP2.6, le bas de l’échelle. Le troisième panneau montre les émissions de N2O (TgN), qui commencent à approximativement 7,5 en l’an 2000 pour tous les scénarios et augmentent à 15 pour le RCP8.5 vers l’an 2100 et diminuent à 5 pour le RCP2.6. La quatrième ligne comprend trois panneaux et présente les prévisions liées aux concentrations de gaz à effet de serre, qui sont dérivées des prévisions de la ligne précédente. Le premier panneau présente la concentration en CO2 (ppm), qui commence à approximativement 370 en l’an 2000 pour tous les scénarios et augmente à approximativement 950 vers l’an 2100 pour le RCP8.5 (dans le haut de l’échelle) ou se stabilise à approximativement 400 pour le RCP2.6 vers l’an 2100 (dans le bas de l’échelle). Le deuxième panneau présente la concentration en CH4 (ppb), qui commence à approximativement 1750 en l’an 2000 pour tous les scénarios, augmente à approximativement 4 000 vers l’an 2100 pour le RCP8.5 et diminue à 1 250 vers l’an 2100 pour le RCP2.6. Le troisième panneau montre la concentration en N2O (ppb), qui commence à approximativement 320 en l’an 2000 pour tous les scénarios et augmente à 450 pour le RCP8.5 vers l’an 2100 et se stabilise à 325 pour le RCP2.6 vers 2100.

Une des nouveautés du cinquième Rapport d’évaluation du GIEC (RE5) est l’Atlas des projections climatiques mondiales et régionales (annexe 1, GIEC, 2013), qui fournit une synthèse des résultats de l’ensemble multimodèle CMIP5. Cependant, le découpage régional qui figure dans cet Atlas n’est pas optimal pour les études d’impact et la planification des mesures d’adaptation au Canada : l’ouest du Canada est rattaché à l’ouest des États-Unis et à l’Alaska, et l’est du Canada est rattaché au Groenland et à l’Islande (mais séparé de l’ouest du Canada). Nous avons donc généré, à partir de l’ensemble multimodèle, des résultats propres au Canada, à l’aide des données de sorties de 29 modèles CMIP5 dont les résultats étaient disponibles pour les simulations historiques et pour les profils RCP 2.6, RCP 4.5 et RCP 8.5 (les résultats du profil RCP 6.0 sont également disponibles, mais ils proviennent d’un plus petit nombre de modèles, c’est pourquoi ce scénario n’est pas illustré ici). Le tableau 2 contient plus de précisions sur les modèles ayant servi dans le présent document.

Les résultats du modèle climatique d’ensemble incluent les données de sortie d’une vaste gamme de variables climatiques, telles que les températures, les précipitations, l’épaisseur de neige, le pH et la salinité des océans, l’humidité des sols, le rayonnement solaire descendant, et bien d’autres. Le lien ci-après contient une liste complète des résultats du modèle canadien (CanESM2). Le présent document met l’accent sur l’évolution des températures et des précipitations au Canada.

Tableau 2 : Renseignements sur les modèles CMIP5 dont les résultats ont servi à produire le scénario climatique des figures 5 à 10.
Nom du modèle Lieu d’origine Institution
BCC-CSM1-1 Chine Beijing Climate Centre, China Meteorological Administration
BCC-CSM1-1-m Chine Beijing Climate Centre, China Meteorological Administration
BNU-ESM Chine Beijing Normal University
CanESM2 Canada Centre canadien de la modélisation et de l’analyse climatique, Division de la recherche climatique, Environnement Canada
CCSM4 États-Unis National Center for Atmospheric Research
CESM1-CAM5 États-Unis National Center for Atmospheric Research
CESM1-WACCM États-Unis National Center for Atmospheric Research
CNRM-CM5 France Centre National de Recherches Météorologiques et Centre Européen de Recherche et de Formation Avancée en Calcul Scientifique
CSIRO-Mk3.6.0 Australie Queensland Climate Change Centre of Excellence et Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation
EC-Earth Europe Consortium d’institutions européennes
FGOALS-g2 Chine State Key Laboratory of Numerical Modelling for Atmospherics Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics
FIO-ESM Chine First Institute of Oceanography, State Oceanographic Administration
GFDL-CM3 États-Unis Geophysical Fluid Dynamics Laboratory du NOAA
GFDL-ESM2G États-Unis Geophysical Fluid Dynamics Laboratory du NOAA
GFDL-ESM2M États-Unis Geophysical Fluid Dynamics Laboratory du NOAA
GISS-E2-H États-Unis NASA Goddard Institute for Space Studies
GISS-E2-R États-Unis NASA Goddard Institute for Space Studies
HadGEM2-AO Royaume-Uni Met Office Hadley Centre, Royaume-Uni
HadGEM2-ES Royaume-Uni Met Office Hadley Centre, Royaume-Uni
IPSL-CM5A-LR France Institut Pierre-Simon Laplace
IPSL-CM5A-MR France Institut Pierre-Simon Laplace
MIROC-ESM Japon Université de Tokyo, National Institute for Environmental Studies et l’agence japonaise pour la science et la technologie Mer-Terre
MIROC-ESM-CHEM Japon Université de Tokyo, National Institute for Environmental Studies et l’agence japonaise pour la science et la technologie Mer-Terre
MIROC5 Japon Université de Tokyo, National Institute for Environmental Studies et l’agence japonaise pour la science et la technologie Mer-Terre
MPI-ESM-LR Allemagne Max Planck Institute for Meteorology
MPI-ESM-MR Allemagne Max Planck Institute for Meteorology
MRI-CGCM3 Japon Meteorological Research Institute
NorESM1-M Norvège Norwegian Climate Centre
NorESM1-ME Norvège Norwegian Climate Centre
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