L’expérience CORDEX : créer des capacités d’évaluation des modèles et des outils d’aide à la décision

par Kim Whitehall¹,³, Chris Mattmann¹,²,⁴, Duane Waliser¹,², Jinwon Kim², Cameron Goodale¹, Andrew Hart¹, Paul Ramirez¹, Paul Zimdars¹, Dan Crichton¹, Gregory Jenkins³, Colin Jones⁵, Ghassam Asrar⁶, Bruce Hewitson⁷

Les rapports d’évaluation officiels, nationaux, internationaux, sur le climat constituent une base importante de données scientifiques qui nous permettent d’appréhender et d’évaluer les incidences de la variabilité du climat et des changements climatiques dans des secteurs économiques tels que l’agriculture et l’alimentation, les ressources en eau, l’énergie et les transports. Un des volets essentiels de ces rapports porte sur les projections du climat futur calculées à partir de modèles qui ne se limitent pas à prédire l’évolution des paramètres physiques du climat, mais donnent indirectement des informations sur les impacts de ces changements sur la société. Ils représentent donc une mine d’informations scientifiques de premier plan sur lesquels nous fonder pour examiner les politiques sur le climat, les questions d’adaptation, la planification de mesures d’atténuation et les stratégies de gestion des risques.

Ces projections climatiques quantitatives s’appuient généralement sur des ensembles de modèles climatiques dynamiques couplés, multivariables, régionaux et mondiaux. Il est donc extrêmement important d’examiner avec le plus grand soin les simulations des climats passés et présents fournies par ces modèles si l’on veut pouvoir accorder une certaine crédibilité aux projections du climat futur. Alors que des expériences et des évaluations multimodèles systématiques ont été réalisées lors de nombreux travaux d’évaluation à l’échelle mondiale au cours des deux dernières décennies, notamment par le Groupe d’experts intergouvernemental sur le climat (GIEC), la mise au point et l’implantation d’une infrastructure destinée aux modèles régionaux ont été quelque peu ralenties en l’absence de coordination internationale. Le Programme mondial de recherche sur le climat (PMRC) a élaboré un cadre d’action, baptisé CORDEX (COordinated Regional Downscaling Experiment; Giorgi et al. 2009, Jones et al. 2011) visant à renforcer la coordination des initiatives de réduction d’échelle des prévisions climatologiques au niveau régional. L’une des principales exigences de l’expérience CORDEX est l’amélioration de l’accès aux observations climatiques de qualité à long terme en vue d’évaluer les projections climatiques régionales. La figure 1 (page 30) décrit schématiquement le rôle des modèles et des observations, et les liens entre les modèles régionaux et mondiaux, afin de permettre une prise de décision éclairée en matière de lutte contre les effets du changement climatique.

Afin de répondre à l’objectif fixé par CORDEX et aux besoins régionaux prioritaires, le Jet Propulsion Laboratory du California Institute of Technology (JPL), associé à l’université de Californie, Los Angeles (UCLA), pour former le Joint Institute for Regional Earth System Science and Engineering (JIFRESSE), a mis au point un système d’évaluation des modèles climatiques régionaux (RCMES). Il s’agit de l’une des multiples activités d’évaluation régionale encouragées par le Programme mondial de recherche sur le climat (PMRC) qui cible dix régions de dimension continentale, notamment l’Afrique, l’Asie du Sud, l’Amérique centrale, l’Arctique, l’Australie. Parallèlement, le PMRC, en partenariat avec d’autres programmes et organisations apparentés, met actuellement en place un réseau d’experts régionaux chargés de réaliser ces évaluations et d’aider les décideurs impliqués dans divers secteurs économiques clés à interpréter les évaluations climatiques étayées scientifiquement qui leur ont été fournies.

L’objectif de cet article est de présenter le RCMES à tous les spécialistes de la modélisation du climat et de l’aide à la décision, car il ne faut pas perdre de vue que le Cadre mondial pour les services climatologiques (CMSC) constitue un moyen privilégié de recourir plus fréquemment au RCMES.


Répondre aux besoins en matière de modélisation climatique

Grâce aux succès enregistrés en matière de télédétection et de modélisation climatique, les nombreux centres de modélisation et d’observations climatologiques et météorologiques à travers le monde ont produit des quantités considérables de données. Ces ensembles de données sont présentés sous divers formats, à des résolutions et des échelles différentes. À titre d’exemple, le volume total des données de la troisième phase du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP3), qui ont alimenté le quatrième rapport d’évaluation du GIEC intitulé Changements climatiques 2007 (AR4), représentait quelques dizaines de térabytes, alors que la cinquième phase (CMIP5) atteindra probablement quelques pétabytes, c’est-à-dire des ordres de grandeur beaucoup plus élevés et plus complexes. De même, le volume des données satellitaires a été multiplié environ par 100 de 1997 à 2005, conséquence de la réussite des lancements effectués par Système international d’observation de la Terre (EOS). Ainsi, l’archivage, la diffusion et le traitement de ces grands ensembles de données, sans détériorer l’intégrité des données et les capacités de flux, constituent l’un des principaux défis auxquels sont confrontés les climatologues et autres utilisateurs.

Figure 1 – Schéma illustrant les données d’observations (en rouge) et les données des modèles régionaux et mondiaux (en noir), lesquelles jouent un rôle essentiel pour quantifier les impacts du changement climatique et élaborer des projections climatiques. Procédure généralement exécutée de gauche à droite, dans l’objectif d’alimenter une procédure de prise de décision pleinement informée à l’extrême droite. L’encadré bleu illustre le thème du présent article.

Historiquement, la communauté climatologique mondiale a toujours librement échangé des ensembles de données et les méthodes de traitement et d’analyse de ces données via de nombreux portails tels que les centres d’archivage de la NASA (Distributed Active Archive Centers - DAAC) pour les données satellitaires ou le Guide des données climatologiques de l’University Corporation for Atmospheric Research (UCAR) comportant de nombreux ensembles de données d’observation in situ et de modélisation.

Les climatologues ont relevé certains des défis susmentionnés en développant des cadres systématiques d’expérimentation et de comparaison de modèles. Le Projet d’intercomparaison des modèles atmosphériques (AMIP; Gates et al. 1999) mis en place dès le début des années 90, et dans son prolongement le Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP; Covey et al. 2003) en sont des exemples emblématiques. Les rapports d’évaluation du GIEC, sous les auspices du PMRC, se sont appuyés sur ce dernier projet pour les études de modélisation. En fait, le succès des premières phases du CMIP ont fait apparaître la nécessité de mettre en place une solution informatique de grande capacité et mieux adaptée aux besoins en matière d’archivage et de diffusion, et ce dès la troisième phase du projet. À ces fins, le réseau de base de données distribuée, baptisé Earth System Grid Federation (ESGF; Williams et al. 2009), essentiellement subventionné par le ministère américain de l’Énergie, a été adopté et amélioré. Après avoir répondu aux besoins en térabytes de la phase 3 du CMIP, puis aux besoins en pétabytes de la phase 5, qui offre une meilleure diffusion et une plus grande capacité traitement, on peut considérer que le projet est un véritable succès.

Au-delà de la nécessité de mettre en place des cadres systématiques d’expérimentation des modèles et de renforcer les capacités informatiques en vue de réaliser des intercomparaisons et des évaluations de modèles climatiques à l’échelle planétaire, il convient de définir une norme relative aux métriques d’évaluation. Une fois la norme définie et acceptée par les experts, ces métriques sont indispensables pour pouvoir évaluer et suivre de près le développement de modèles, ainsi que pour obtenir des mesures globales non biaisées de la qualité d’exécution des modèles. Alors que les prévisionnistes météo ont adopté et utilisent depuis un certain temps des métriques normalisées, les spécialistes de la modélisation climatique ne s’y intéressent que depuis très peu de temps. C’est le cas par exemple du groupe de travail sur l’oscillation de Madden-Julian (ex. Waliser et al., 2009), et le Groupe des mesures climatologiques parrainé par le Groupe de travail des modèles couplés (WGCM) et le Groupe de travail de l’expérimentation numérique (WGNE), dont l’objectif est de définir des métriques multivariables et multitraitements pour les modèles climatiques (par exemple Gleckler et al. 2008). Ces métriques sont essentiellement destinées à être utilisées dans les différentes phases du CMIP.


Se recentrer sur les besoins climatiques régionaux

L’ensemble des ressources, des capacités et des structures mises à la disposition des spécialistes de la modélisation à l’échelle de la planète leur ont permis de se rapprocher des objectifs fixés, à savoir améliorer la fidélité des modèles climatiques et les projections issues de ces modèles. C’est ainsi que les utilisateurs pourront bénéficier de meilleures évaluations des effets du changement climatique, des vulnérabilités et des risques climatiques auxquels sont exposés les grands secteurs de l’économie mondiale. Toutefois, en réponse à une demande pressante des pays parties à la Convention-cadre des Nations Unies sur les changements climatiques (CCNUCC) souhaitant obtenir des informations climatologiques régionales, de l’échelle saisonnière à l’échelle décennale, à destination des décideurs, des initiatives importantes sont actuellement prises par des programmes internationaux decoordination
de la recherche, notamment le PMRC.

En témoigne tout particulièrement l’intégration des prévisions/projections climatiques régionales saisonnières et décennales dans le concept expérimental CMIP5 et l’expérience CORDEX. CORDEX offre un cadre commun d’action pour la réalisation d’expériences de réduction d’échelle systématique au niveau régional à partir des projections climatiques à l’échelle décennale ou centennale fournies par le CMIP5. Ce cadre coordonné constitue un immense défi car il exige la mise en oeuvre d’un processus en plusieurs étapes pour réaliser des projections climatiques fiables et présenter les informations obtenues sous une forme compréhensible aux utilisateurs finaux et aux décideurs.

En dépit des progrès réalisés pour améliorer le développement et l’archivage des données issues des modèles et l’accès à ces dernières, les besoins en ressources informatiques demeurent immenses pour pouvoir analyser et évaluer ces données, ce qui en général implique également l’attribution de ressources importantes aux observations et à leurs bases de données. La résolution spatiale exigée étant infiniment plus élevée, l’archivage et la diffusion des produits des modèles régionaux exigent des moyens tout aussi importants que les modèles mondiaux, en dépit des économies obtenues en raison d’une zone de couverture plus restreinte. Le projet américain Earth System Grid Federation a considéré qu’il s’agissait là d’un des défis majeurs à relever dans le cadre de ses activités futures. Malgré les nouvelles capacités actuellement mises en oeuvre pour résoudre le problème à l’échelon régional, d’importantes lacunes demeurent dans la production de données modélisées relatives à l’évolution du climat et aux projections climatiques destinées aux utilisateurs finaux:

• Présenter les produits issus des observations et des modèles sous une forme ou format suffisamment proche et accessible pour pouvoir disposer d’un moyen réaliste de concevoir des capacités robustes d’évaluation des modèles, permettant ainsi d’obtenir des projections/évaluations du climat futur fiables et en conséquence une amélioration très probable des modèles;
   
• Comme pour les modèles mondiaux, nous avons besoin d’un ensemble robuste de métriques normalisées d’évaluation des modèles;
   
• Reconnaissant que le problème régional est étroitement lié aux questions relevant de l’aide à la décision et aux problèmes qui se posent au niveau local, ces capacités doivent être accessibles localement et ne pas être réservées aux seuls instituts, universités et laboratoires de tout premier plan. Ceci est une importante source de préoccupation car nombre de pays ou collectivités qui ne disposent pas des capacités institutionnelles nécessaires pour produire et gérer des ensembles importants de données, sont parmi les plus vulnérables à la variabilité et à l’évolution du climat (GIEC, 2007).

Un système d’évaluation des modèles climatiques régionaux (RCMES – voir Remerciements) a été mis au point grâce aux connaissances et aux compétences acquises dans les domaines de la climatologie, la modélisation régionale, la télédétection, et des technologies de l’information, notamment l’archivage, le traitement, la diffusion et la visualisation de vastes ensembles de données. L’objectif primordial du RCMES est de fournir un système d’informations climatologiques scientifiquement fondées qui s’appuie sur les techniques et les outils les plus récents, susceptible d’être exploité par diverses collectivités régionales à partir de postes de travail à un prix abordable. Ce système leur permettra de comparer les produits des modèles climatiques par rapport à des ensembles de données d’observation de bonne qualité, à l’aide d’outils informatiques existants ou mis au point par les utilisateurs, via des interfaces conviviales. Il permettra également de simplifier significativement le travail des utilisateurs régionaux dans le cadre de leurs recherches sur le climat et la mise en oeuvre des applications climatologiques, dans la mesure où ceux-ci n’auront plus besoin de recourir à un matériel informatique onéreux et à des experts en informatique pour gérer un tel système. Le système offrira les fonctions suivantes:

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¹ Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology

² UCLA Joint Institute for Regional Earth System Science Engineering

³ Université Howard

⁴ Université de Californie du Sud

⁵ Institut suédois d’hydrologie et de météorologie

⁶ Programme mondial de recherche sur le climat, OMM

⁷ Université du Cap