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Prévisions météorologiques extrêmes : Un algorithme rapproche les simulations climatiques existantes de la réalité future

Prévisions météorologiques extrêmes : Un algorithme rapproche les simulations climatiques existantes de la réalité future par Jennifer Chu, Massachusetts Institute of Technology

Pour évaluer les risques de phénomènes météorologiques extrêmes auxquels est exposée une communauté, les autorités s’appuient tout d’abord sur des modèles climatiques internationaux qui peuvent être exécutés des décennies, voire des siècles à l’avance, mais seulement avec une résolution approximative. Ces modèles peuvent être utilisés pour évaluer, par exemple, les conditions météorologiques futures pour le nord-est des États-Unis, mais pas spécifiquement pour Boston.

Pour estimer le risque de conditions météorologiques extrêmes, telles que les inondations, les autorités peuvent combiner les prévisions à grande échelle d’un modèle approximatif avec un modèle à résolution plus fine conçu pour estimer la fréquence à laquelle Boston est susceptible de subir des inondations dommageables au fur et à mesure que le climat se réchauffe. Mais cette analyse des risques n’est pas plus précise que les prévisions du premier modèle climatique, plus approximatif.

« Si l’on se trompe pour les phénomènes à grande échelle, on passe à côté de ce que seront les événements extrêmes à plus petite échelle, par exemple dans les villes », explique Themistoklis Sapsis, professeur titulaire de la chaire William I. Koch et directeur du Centre d’ingénierie océanique au sein du département d’ingénierie mécanique du MIT.

Sapsis et ses collègues ont maintenant mis au point une méthode pour « corriger » les prévisions des modèles climatiques approximatifs. En combinant l’apprentissage automatique et la théorie des systèmes dynamiques, l’approche de l’équipe « pousse » les simulations d’un modèle climatique vers des modèles plus réalistes à grande échelle.

Associée à des modèles à plus petite échelle pour prévoir des phénomènes météorologiques spécifiques tels que des cyclones tropicaux ou des inondations, l’approche de l’équipe a produit des prévisions plus précises quant à la fréquence à laquelle des endroits spécifiques connaîtront ces phénomènes au cours des prochaines décennies, par rapport aux prévisions faites sans le système de correction.

Cette animation montre l’évolution des tempêtes dans l’hémisphère nord, grâce à un modèle de tempête à haute résolution, combiné au modèle climatique mondial corrigé de l’équipe du MIT. La simulation améliore la modélisation des valeurs extrêmes du vent, de la température et de l’humidité, qui sont généralement entachées d’erreurs importantes dans les modèles à grande échelle. Crédit : avec l’aimable autorisation de Ruby Leung et Shixuan Zhang, PNNL

Selon Sapsis, le nouveau schéma de correction est de forme générale et peut être appliqué à n’importe quel modèle météorologique mondial. Une fois corrigés, les modèles peuvent aider à déterminer où et à quelle fréquence les phénomènes météorologiques extrêmes se produiront à mesure que les températures mondiales augmenteront au cours des prochaines années.

« Le changement climatique aura un impact sur tous les aspects de la vie humaine et sur tous les types de vie sur la planète, de la biodiversité à la sécurité alimentaire en passant par l’économie », explique M. Sapsis. « Si nous avons la possibilité de savoir avec précision comment les conditions météorologiques extrêmes vont évoluer, en particulier dans des endroits spécifiques, cela peut faire une grande différence en termes de préparation et de mise en œuvre de l’ingénierie appropriée pour trouver des solutions. Cette méthode peut nous ouvrir la voie ».

Les résultats de l’équipe sont publiés aujourd’hui dans le Journal of Advances in Modeling Earth Systems.

Les modèles climatiques à grande échelle actuels simulent les caractéristiques météorologiques, telles que la température moyenne, l’humidité et les précipitations dans le monde, grille par grille. L’exécution des simulations de ces modèles nécessite une énorme puissance de calcul. Afin de simuler l’interaction et l’évolution des caractéristiques météorologiques sur des périodes de plusieurs dizaines d’années, les modèles établissent une moyenne des caractéristiques tous les 100 kilomètres environ.

« Il s’agit d’un calcul très lourd qui nécessite des superordinateurs », note M. Sapsis. « Mais ces modèles ne résolvent toujours pas des processus très importants tels que les nuages ou les tempêtes, qui se produisent à des échelles plus petites, d’un kilomètre ou moins.

Pour améliorer la résolution de ces modèles climatiques grossiers, les scientifiques sont généralement allés sous le capot pour essayer de corriger les équations dynamiques sous-jacentes d’un modèle, qui décrivent comment les phénomènes dans l’atmosphère et les océans devraient interagir physiquement.

« Les gens ont essayé de disséquer les codes des modèles climatiques développés au cours des 20 à 30 dernières années, ce qui est un cauchemar car vous pouvez perdre beaucoup de stabilité dans votre simulation », explique M. Sapsis. « Ce que nous faisons est une approche complètement différente, en ce sens que nous n’essayons pas de corriger les équations, mais plutôt de corriger les résultats du modèle.

La nouvelle approche de l’équipe prend la sortie d’un modèle, ou simulation, et y superpose un algorithme qui pousse la simulation vers une représentation plus proche des conditions du monde réel.

L’algorithme est basé sur un schéma d’apprentissage automatique qui prend des données, telles que les informations passées sur la température et l’humidité dans le monde, et établit des associations au sein des données qui représentent les dynamiques fondamentales entre les caractéristiques météorologiques. L’algorithme utilise ensuite ces associations pour corriger les prévisions d’un modèle.

« Ce que nous faisons, c’est essayer de corriger la dynamique, c’est-à-dire la manière dont une caractéristique météorologique extrême, telle que la vitesse des vents pendant l’ouragan Sandy, apparaîtra dans le modèle grossier par rapport à la réalité », explique M. Sapsis.

« La méthode apprend la dynamique, et la dynamique est universelle. Une dynamique correcte conduit finalement à des statistiques correctes, par exemple, la fréquence des événements extrêmes rares.

Correction du climat
Pour tester sa nouvelle approche, l’équipe a utilisé le système d’apprentissage automatique pour corriger les simulations produites par le modèle Energy Exascale Earth System Model (E3SM), un modèle climatique géré par le ministère américain de l’énergie qui simule les schémas climatiques dans le monde entier avec une résolution de 110 kilomètres.

Les chercheurs ont utilisé huit années de données antérieures concernant la température, l’humidité et la vitesse du vent pour exercer leur nouvel algorithme, qui a établi des associations dynamiques entre les caractéristiques météorologiques mesurées et le modèle E3SM. Ils ont ensuite fait avancer le modèle climatique d’environ 36 ans et ont appliqué l’algorithme ainsi formé aux simulations du modèle.

Ils ont constaté que la version corrigée produisait des modèles climatiques qui correspondaient plus étroitement aux observations du monde réel des 36 dernières années, non exploitées pour la formation.

« Il ne s’agit pas de différences énormes en termes absolus », précise M. Sapsis. « Un événement extrême dans la simulation non corrigée pourrait être de 105 degrés Fahrenheit contre 115 degrés avec nos corrections. Mais pour les humains qui vivent cette situation, il s’agit d’une grande différence ».

Lorsque l’équipe a ensuite associé le modèle approximatif corrigé à un modèle spécifique de cyclones tropicaux à résolution plus fine, elle a constaté que l’approche reproduisait avec précision la fréquence des tempêtes extrêmes dans des endroits spécifiques du monde.

« Nous disposons à présent d’un modèle approximatif qui permet d’obtenir la bonne fréquence d’événements pour le climat actuel. Il s’est beaucoup amélioré », explique M. Sapsis. « Une fois la dynamique corrigée, il s’agit d’une correction pertinente, même si la température moyenne mondiale est différente, et elle peut être utilisée pour comprendre comment les incendies de forêt, les inondations et les vagues de chaleur se manifesteront dans un climat futur. Nos travaux en cours se concentrent sur l’analyse des scénarios climatiques futurs.

« Les résultats sont d’autant plus impressionnants que la méthode donne des résultats prometteurs avec E3SM, un modèle climatique de pointe », déclare Pedram Hassanzadeh, professeur agrégé qui dirige le groupe Climate Extremes Theory and Data à l’université de Chicago et qui n’a pas participé à l’étude. « Il serait intéressant de voir quelles projections de changement climatique ce modèle permet d’obtenir une fois que les futurs scénarios d’émissions de gaz à effet de serre sont incorporés. »

Adaptation Terra Projects

Source : https://phys.org/

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