La modélisation climatique est une entreprise scientifique complexe qui contient intrinsèquement diverses sources d'incertitude. Cette carte conceptuelle décompose les principaux composants de l'incertitude dans la modélisation climatique, aidant ainsi les chercheurs et les étudiants à saisir l'ensemble des défis liés aux prévisions climatiques.
Au cœur de la modélisation climatique se trouvent quatre types fondamentaux d'incertitude qui influencent notre capacité à prédire les scénarios climatiques futurs. Chaque type présente des défis uniques et nécessite des approches spécifiques pour leur gestion et leur atténuation.
L'incertitude des paramètres du modèle découle de trois aspects critiques : les plages de valeurs des paramètres, les limitations de calibration et les méthodes d'analyse de sensibilité. Ces éléments affectent notre capacité à quantifier et à ajuster les différentes entrées qui alimentent les modèles climatiques. Le défi réside dans la détermination des plages appropriées et la compréhension de l'impact des variations des paramètres sur les résultats du modèle.
Cette branche aborde les défis liés aux conditions de départ dans les modèles climatiques. Elle englobe les problèmes de qualité des données, les lacunes dans les réseaux d'observation et les limitations de la longueur des enregistrements historiques. Ces facteurs influencent de manière significative l'initialisation du modèle et les prévisions qui en découlent.
L'incertitude structurelle concerne la manière dont nous représentons les processus climatiques mathématiquement. Elle inclut les représentations des processus, les effets de la résolution de la grille et les paramétrisations physiques. Ces éléments déterminent la précision avec laquelle nous pouvons simuler des systèmes climatiques complexes et leurs interactions.
La dernière branche explore les incertitudes dans les projections futures, y compris les voies d'émission, les hypothèses socio-économiques et les variables de mise en œuvre des politiques. Ce type d'incertitude est unique car il implique le comportement humain et les décisions politiques qui sont intrinsèquement difficiles à prédire.
Comprendre ces incertitudes est crucial pour :
En reconnaissant et en abordant ces diverses sources d'incertitude, les scientifiques peuvent travailler à améliorer les modèles climatiques et fournir des projections climatiques plus fiables pour l'avenir.
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