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 climat^Note1 (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 (CMIP^Note2). 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 : 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).

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.