Interpréter les données climatiques

Interpréter les données climatiques

Les données des modèles climatiques sont complexes. Dans le passé, répondre à des questions comme « À quel genre de changement peut-on s’attendre dans ma ville au cours des prochaines décennies au niveau des températures estivales? » nécessitait de nombreux efforts et de grandes habilités techniques. En effet, les données climatiques devaient être trouvées, sélectionnées et téléchargées; les périodes de temps et les scénarios d’émissions devaient être choisis; et les données devaient être comptabilisées, analysées, cartographiées, mises sous forme de graphiques et interprétées. L’Atlas climatique fait maintenant tout le travail pour vous : nul besoin dorénavant d’explorer, d’apprendre et de répondre.

Ceci ne signifie cependant pas qu’il est facile d’interpréter les données, surtout si vous devez développer des politiques d’adaptation ou faire une planification détaillée. Cette section du guide explique comment comprendre les données présentées dans l’atlas afin de travailler en confiance avec elles pour ainsi répondre à vos questions et vous permettre de mieux comprendre le climat futur et ses potentielles conséquences.

Données historiques et modélisées

La plupart des valeurs présentées dans l’Atlas climatique proviennent des modèles climatiques. Plus précisément, les valeurs de la période 1976-2005 (passé récent) utilisées comme référence un peu partout dans l’atlas proviennent des simulations de modèles climatiques pour ladite période. Sur les cartes et dans les pages de la section Trouver des données locales, l’atlas place côte-à-côte des moyennes et des variations avec des données historiques observées dans le but d’en faciliter la comparaison. Dans la plupart des cas, vous remarquerez que les valeurs historiques se trouvent dans la fourchette des données simulées, surtout pour ce qui est de la température..

Pour la période 2006-2095, l’atlas utilise les données des modèles climatiques et deux scénarios d’émissions pour exposer les projections de changements climatiques. Pour de plus amples informations sur les modèles climatiques et leur modélisation, consultez l’article « Projections en matière de changements climatiques » de l’atlas.

Valeurs moyennes

Plusieurs des chiffres présentés dans l’Atlas climatique sont des moyennes. La barre latérale des cartes et les différents rapports affichent clairement la valeur moyenne pour 12 modèles climatiques sur l’une des trois périodes de 30 ans suivantes : 1976-2005, 2021-2050 ou 2051-2080. Les valeurs moyennes sont un excellent indicateur de la direction et de l’ampleur générale du changement.

L’utilisation de périodes de 30 ans est basée sur une convention scientifique statistique selon laquelle un minimum de 30 points de données serait requis pour déterminer une moyenne. Ainsi, calculer une moyenne de données sur une période de 30 ans est la méthode privilégiée pour représenter l’état moyen d’un climat. Cela aide à s’assurer que ce qui est décrit est en fait un aspect du système climatique et non l’expérience plus variable des conditions météorologiques.

Les moyennes annuelles peuvent beaucoup varier d’année en année, alors qu’une moyenne sur 30 ans élimine une grande partie de cette variation et met davantage en lumière les conditions communes que les différences d’une année à l’autre sur toute la période de temps. Lorsque les moyennes sur 30 ans diffèrent, on comprend que cette différence est probablement importante puisqu’elle représente une trajectoire de changement étalée sur plusieurs années et qu’il est peu probable qu’elle soit causée par une variabilité à court terme (saisonnière, annuelle ou même décennale).

Faire une moyenne avec un ensemble de 12 modèles climatiques constitue une stratégie importante qui signifie que nous ne nous basons pas seulement sur les résultats provenant d’un ou deux modèles climatiques. Ceux-ci utilisent une multitude d’approches et font différentes suppositions sur la meilleure façon de représenter l’incroyable complexité du système climatique global. Ainsi, ils mettent de l’avant différentes projections sur les conditions climatiques futures et différentes simulations de climats antérieurs. Le fait d’utiliser la moyenne d’un ensemble de 12 modèles, comme par exemple la moyenne sur une période de 30 ans, met l’emphase sur le fait que tous les modèles s’entendent sur la direction et l’importance du changement.

Vous trouverez ci-dessous l’exemple d’une projection de changement du nombre de jours très froids selon le scénario d’émissions à haute teneur en carbone RCP8.5, menant à des changements climatiques plus sévères, pour la région limitrophe d’Iqaluit au Nunavut. Ces chiffres témoignent d’un changement dramatique où la région perd 90 % de son nombre moyen de jours très froids en hiver.

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Variation et distribution

Les valeurs moyennes présentées dans l’Atlas climatique permettent d’obtenir un résumé très important des données climatiques en plus d’un résumé plus partiel. Les moyennes sont de simples mesures de la « tendance centrale » ou le point médian moyen des valeurs mais n’expliquent pas à quel point ces dernières varient entre elles. Ainsi, un autre aspect important des données que les modèles climatiques présentent dans l’atlas est la variation entre les 12 modèles sur chacune des périodes de 30 ans.

Cet aspect des données climatiques est présent dans l’atlas sous la forme d’un niveau d’accord des modèles, ou le degré de variation des projections des 12 modèles, et de variabilité annuelle, soit le degré de variation des 30 années individuellement sur une période de temps.

Accords des modèles

Les 12 modèles climatiques utilisés pour générer les données présentées dans l’atlas varient au niveau de leurs simulations du climat passé et des projections du climat futur. La fourchette de valeurs produite par les modèles est présentée à deux endroits dans l’atlas.

Valeurs basses et hautes des modèles

Les valeurs les plus basses et les plus élevées dans l’ensemble de 12 modèles peuvent être consultées dans la barre latérale de la carte en utilisant l’option « Plus de détails » qui se trouve sous la valeur moyenne, juste au-dessus du graphique.

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Cette illustration montre la fourchette du modèle pour certaines des mêmes données décrites ci-dessus (jours très froids pour la région limitrophe à Iqaluit au Nunavut selon le scénario d’émissions à « haute teneur de carbone » RCP 8.5), comparant le passé récent (1976-2005) avec le proche avenir (2051-2080).

Les extrémités « haute » et « faible » de la fourchette montrent la fourchette complète des résultats du modèle pour cette période de temps et ce scénario de teneur en carbone. Dans ce cas, on indique que le nombre le plus élevé de jours froids projetés est très près de la partie inférieure des valeurs historiques simulées, confirmant le fait qu’un changement global drastique est prévu dans tous les modèles. Les données confirment également qu’il y a un écart considérable entre les valeurs modélisées inférieures et supérieures pour chaque période de temps.

Diagramme de dispersion

Il est utile de connaître les valeurs supérieures et inférieures de la fourchette bien que cela n’indique pas totalement le niveau d’accord entre les modèles. Afin de mieux visualiser la variabilité des modèles, l’atlas possède des diagrammes de dispersion des résultats fondamentaux des modèles (précipitations et températures annuelles).

La visualisation se trouve sur la page Trouver des données locales pour tous les lieux figurant dans l’atlas. Ce graphique affiche le changement projeté (ou delta, « Δ ») au niveau de la température moyenne annuelle et des précipitations moyennes annuelles pour les périodes 2021-2050 et 2051-2080 relativement aux valeurs simulées pour la période 1976-2005.

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Le diagramme de dispersion témoigne d’un haut niveau d’accord entre les modèles. Tous indiquent que, selon les projections, le climat devrait se réchauffer et la pluie gagner en importance.

Variabilité annuelle

Les valeurs moyennes des ensembles sur 30 ans constituent des résumés très utiles, malgré qu’elles combinent en un seul chiffre 30 valeurs annuelles différentes. Les différences entre les années sont elles aussi importantes et la distribution de ces valeurs annuelles autour de la moyenne peut sembler visuellement très différente en fonction des scénarios climatiques et des périodes de temps en cause.

Au moins deux graphiques de l’atlas démontrent la variation annuelle qu’il est utile de déconsidérer, en plus de la moyenne globale sur 30 ans.

Graphiques linéaires

Ces graphiques illustrent l’écart complet des valeurs modélisées, une année à la fois, et présente également les données historiques observées, ce qui facilite la comparaison. Une plus petite version de ce graphique se trouve dans la barre latérale de la carte et une version plus grande est téléchargeable sur la page Trouver des données locales.

L’image suivante est un échantillon des graphiques annuels disponibles sur la page Trouver des données locales. Elle s’intéresse au nombre de jours très froids dans la région d’Iqaluit. Pour la période 1950-2005, la ligne noire représente les données historiques basées sur des observations météorologiques. Derrière cette ligne se trouve une ligne grise et une zone ombragée. Cette deuxième ligne représente la moyenne des données simulées pour ce lieu et cette période de temps, basée sur les 12 modèles. La zone ombragée indique pour sa part la portée des simulations. Pour la période 2006-2095, la ligne rouge trace la moyenne des 12 modèles pour le scénario d’émissions choisi alors que la zone ombragée indique les variations parmi les modèles.

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Nous pouvons ainsi observer graphiquement à quel point les modèles ont bien réussi à simuler les conditions passées, la trajectoire, l’ampleur et la variation des changements projetés pour les décennies à venir. L’alternance entre le scénario de faible teneur de carbone et celui de haute teneur de carbone permet de démontrer à quel point le climat devrait être différent selon l’un ou l’autre de ces scénarios.

Graphiques de fréquences

Une façon très efficace d’examiner et de comparer les conditions attendues pour différentes périodes de temps est l’utilisation de courbes de distribution des fréquences. Ce graphique, disponible sur la Page de données locales, présente la distribution des valeurs annuelles des ensembles pour chacune des périodes de 30 ans.

Ces courbes de fréquences anticipent le nombre de fois où ces valeurs se produiront durant chacune des périodes de 30 ans. Notre climat changeant peut jouer un rôle central dans l’augmentation des probabilités de conditions météorologiques extrêmes, auparavant plutôt rares.

Elles révèlent les types ainsi que la fréquence de ces possibles conditions extrêmes. Certaines des années très chaudes, par exemple, pourraient contenir plusieurs fois plus de journées chaudes que la moyenne à long terme. La variation des valeurs modélisées sur une période de 30 ans montre à quel point notre système climatique est variable. Dans plusieurs cas, plus on regarde loin dans l’avenir, plus ces variations deviennent de plus en plus grandes. C’est là le signe d’une variabilité climatique accrue.

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Pour la région d’Iqaluit, le graphique ci-dessus montre que les années où le nombre de jours très froids était faible étaient relativement rares dans le passé récent, mais la projection selon le scénario de haute teneur de carbone indique que ce phénomène deviendra beaucoup plus commun dans les décennies à venir. Ce qui, historiquement, était un nombre de jours très froids est en voie de devenir une saison exceptionnellement froide, même pour la période 2021-2050, et deviendra extrêmement rare par la suite. L’alternance entre le scénario de faible teneur de carbone et celui de haute teneur de carbone permet de démontrer à quel point les changements seront différents en fonction du scénario choisi.

Incertitude

Comme en témoigne la discussion précédente sur les variations et la variabilité, interpréter et comprendre les données climatiques implique inévitablement de travailler avec l’incertitude. Les climatologues identifient trois principales sources d’incertitude associée à la modélisation des climats futurs.

La variabilité du climat naturel

The climate system has many components, some more important than others, and which operate over different time scales. This Le système climatique est formé de plusieurs composantes, certaines plus importantes que d’autres, qui ne fonctionnent pas toutes sur les mêmes échelles temporelles. Ceci engendre des variations dans les systèmes météorologiques d’une année à l’autre et d’une décennie à l’autre.

Incertitude du modèle climatique

Bien que les techniques ne cessent de s’améliorer et que les ordinateurs gagnent en puissance, les modèles climatiques seront toujours des simulations partielles du monde réel. De plus, chaque modèle climatique produit des résultats légèrement différents dépendamment du mode de représentation des différents aspects du système climatique que les modélisateurs choisissent.

Incertitude quant aux émissions futures

Le climat futur de la Terre dépend grandement des émissions de gaz à effet de serre produites par le monde entier. Des changements possibles dans l’intensité des émissions dépendent des changements démographiques mondiaux et des décisions politiques, lesquels sont très difficiles à prédire et à modéliser.

Le diagramme ci-dessous montre que l’incertitude liée aux émissions est beaucoup plus importante que l’incertitude des modèles (appelée ici « incertitude quant à la réponse du climat ») et de la variabilité naturelle. En fait, la bande étroite représentant « l’incertitude MCM historique » démontre que les modèles font un très bon travail de simulation du climat passé, ce qui implique que nous devrions porter une attention particulière à ce que ces modèles disent du climat futur.

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Si vous désirez en savoir davantage, il existe une discussion plus approfondie sur l’incertitude dans l’Atlas climatique à l’adresse suivante : climateatlas.ca/uncertainty.

Travailler avec l’incertitude

Comprendre ces différents types d’incertitude est important pour bien interpréter les données climatiques. Les profils représentatifs d’évolution de concentration (RCP en anglais) ont été développés pour traiter du problème des émissions futures incertaines en définissant une variété de scénarios qui pourraient possiblement mener à des concentrations de gaz à effet de serre supérieures ou inférieures dans l’atmosphère. Ceci signifie que l’on doit décider quelle trajectoire d’émissions nous souhaitons inclure dans l’étude climatique.

L’Atlas offre deux scénarios : RCP8.5 (« haute teneur de carbone ») et RCP4.5 (« faible teneur de carbone »), lesquels entraîneront respectivement plus ou moins de réchauffement. D’autres scénarios climatiques du GIEC existent, notamment le RCP6.0 et le RCP2.6, mais ont été exclus de l’atlas afin de simplifier l’interface et de demeurer cohérents avec les études d’impact nationales et internationales qui se concentrent sur le RCP8.5 et RCP4.5.

L’Atlas climatique inclut des données historiques pour illustrer à quel point les modèles climatiques simulent bien la variabilité naturelle des climats antérieurs. Dans la plupart des cas, ces valeurs historiques concordent avec les données simulées, particulièrement pour ce qui a trait à la température (les précipitations ont pour leur part tendance à être plus variables). L’atlas utilise en outre des valeurs moyennes d’ensemble pour éviter de dépendre d’un modèle en particulier et de minimiser le défi que représente l’incertitude des modèles.

Dit simplement, l’incertitude signifie que nous ne possédons pas l’entièreté de l’information sur une situation ou un système. Comme nous n’avons presque jamais absolument toute l’information sur quelque sujet que ce soit, nous devons constamment prendre des décisions face à l’incertitude; il en va de même pour notre climat changeant.

Il importe de mentionner que l’incertitude ne nous empêche pas de tirer des conclusions certaines sur les modèles futurs. Les modèles climatiques produisent des résultats globaux extrêmement uniformes qui racontent essentiellement tous la même histoire : des changements climatiques extrêmes sont susceptibles de se produire si nous ne réduisons pas les émissions de gaz à effet de serre bientôt.

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