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La Dynamique non-lin éaire du climat : Variabilité interne et forçage. Michael Ghil Ecole Normale Supérieure, Paris, et University of California, Los Angeles. Pour plus d’infos, veuillez consulter ces sites : http://www.environnement.ens.fr/ http://e2c2.ipsl.jussieu.fr/

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La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age
La Dynamique non-linéaire du climat :Variabilité interne et forçage

Michael Ghil

Ecole Normale Supérieure, Paris, et

University of California, Los Angeles

Pour plus d’infos, veuillez consulter ces sites :

http://www.environnement.ens.fr/

http://e2c2.ipsl.jussieu.fr/

http://www.atmos.ucla.edu/tcd/


Motivation et plan
Motivation et plan

  • Le système climatique est fortement non linéaire et très complexe.

  • Sa « compréhension prédictive » doit s’appuyer sur la modélisation physique du système (et chimique, biologique, géologique, etc.), mais aussi sur l’analyse mathématique des modèles ainsi obtenus.

  • L’approche de la « modélisation hiérarchique » permet de donner leur poids respectifs à la compréhension et au réalisme des modèles.

  • Cette approche facilite l’évaluation des prognostics (prévisions ?) basé(e)s sur ces modèles.

  • Aller - retour entre modèles conceptuels et détaillés et entre modèles et données.


Le r chauffement global et ses retomb es socio conomiques
Le réchauffement global et ses retombées socio-économiques

Les températures montent:

  • Et les impacts ?

  • Comment faciliter l’adaptation aux et la

    réduction des effets ?

Source : IPCC/Giec (2001), TAR, WGI, SPM


Les ges montent
Les GES montent

Nous y sommes pour quelque chose, n’est-ce pas ?

Mais combien au

juste ?

IPCC/Giec (2001)


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

La vie n’est pas si simple que ça : tout doit être simplifié autant que possible, mais pas plus !

(A. Einstein)

Que faire?

(V.I. Lenine, D.K. Campbell)

Ghil, M., 2002: Natural climate variability,

in Encyclopedia of Global Environmental

Change, T. Munn (Ed.), Vol. 1, Wiley


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Spectre composite de la variabilité du climat

Traitement standard des bandes de fréquence :

1. Hautes fréquences – bruit blanc (ou ‘‘coloré’’)

2. Basses fréquences –évolution lente de paramètres

D’après Ghil (2001, EGEC), tiré de Mitchell* (1976)

* ‘‘No known source of deterministic internal variability’’

** 27 ans – Brier (1968, Rev Geophys.)


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

F. Bretherton's "horrendogram" of Earth System Science

Earth System Science Overview, NASA Advisory Council, 1986


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Modèles du climat (atmosphériques & couplés) : Une classification

  • Temps

    • stationnaire, (quasi-)équilibre

    • transitoire, variabilité du climat

  • Espace

    • 0-D (dimension 0)

    • 1-D

      • vertical

      • latitudinal

    • 2-D

      • horizontal

      • plan méridien

    • 3-D, MCGs (Modèle de Circulation Générale, GCM)

      • horizontal

      • plan méridien

    • Modèles simples et intermédiaires 2-D & 3-D

  • Couplage

    • Partiel

      • unidirectionnel

      • asynchrone, hybride

    • Complet

      Hiérarchie : du plus simple au plus élaboré,

      comparaison itérative avec les données

Ri

Ro

Modèle Radiatif-Convectif (RCM)

Modèle de Bilan Energétique (EBM)


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Bilan radiatif classification

Rin

Rout

L’équilibre à long terme entre le rayonnement incident (solaire, ultra-violet et visible) et le rayonnement émis vers l’espace (terrestre, infra-rouge) domine le climat.

Refs. [1] Scribe égyptien (3000 av. J.C.) :

‘’Le Soleil chauffe la Terre‘’, Pierre de Rosette, ll. 13-17.

[2] Hérodote (484 - cca. 425 av. J.C.)


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Bilan radiatif - Moyenne annuelle classification

Solar Constant

4

22

3

L’équilibre à long terme entre le rayonnement entrant (solaire, ultra-violet et visible) et le rayonnement sortant (terrestre, infra-rouge) domine le climat.

S.C. = 1370 Wm-2± 2 Wm-2

Constante solaire de (1370  2) Wm–2; tous les flux radiatifs comportent des incertitudes du même ordre de grandeur que les effets des GES.


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Mod classificationèle EBM 0-D

Ri= Q0 [1 – (T)],Ro = m(T)T4 ;

 - l’albédo (réflectivité), m - l’effet de serre


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Diagramme de bifurcation classification

EBM 1-D :

Stable

Instable

Stable

Sensibilité du climat  0,01 (1 K pour 1 % de Q0)


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Sensibilité du climat à une variation de l’insolation classificationdans un MCG (GCM)

‘‘As stated in the Introduction, it is not, however, reasonable to conclude that the present results are more reliable than the results from the one-dimensional studies mentioned above simply because our model treats the effect of transport explicitly rather than by parameterization.’’ *

‘‘Nevertheless, it seems to be significant that both the one-dimensional and three-dimensional models yield qualitatively similar results in many respects.’’ *

Area-mean temperatures for various model levels, as well as the mass-weighted mean temperature of the model atmosphere. Vertical scale has been adjusted for each case separately; units are in K.

* D’après Wetherald et Manabe (1975),J. Atmos. Sci., 32, 2044-2059.


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Réponse du système climatique classification

en quasi-équilibre

Oscillations :

Amplitude = 0,1°C en T pour 0,1% en Q0

Phase = 1-10 milliers d’années de retard par rapport au forçage


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

, % espèces classification

18O,% espèces

(~ T, V)

(~ T, V)

Carottes glaciaires

profondeur

Carottes marines

Carottes continentales (lacustres, etc…)

Cours M1. Dynamique du climat(ENS)

Les glaciations du Quaternaire

Une pierre d’achoppement pour notre approche

2. Avancéesthéoriques

– météorologie dynamique, dynamique du climat

– océanographie physique & (biogéo)chimique

– glaciologie

– géodynamique

– théorie des systèmes dynamiques,

mécanique céleste

1. Données

– géochimiques,

micropaléontologiques

– séries temporelles, sections


Le dilemme du cycle de 100 ka autres myst res
Le dilemme du cycle de 100 ka classification& autres mystères

1) Les données géologiques

2) Le forçage

  • orbital

  • bruit("météo")

A expliquer :

  • Le picdominant autour de100 ka

  • Le bruit de fondcontinu

    – la majorité de la variance

  • Des pics de haute fréquence

    – dus aux réchauffements soudains et à des pics prononcés

    (Younger Dryas, événements d’Heinrich)


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Le CO classification2 atmosphérique et les températures

Qui force qui et quand ?

Le CO2 et la Ts

augmentent

en phase, mais

les températures

baissent bien

avant le CO2 :

couplage non linéaire ?


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Mécanisme de base des oscillations classification

stable instable stable

dT/dt - m

Rétroaction glace-albédo

Equilibres multiples;

Budyko (1968), Sellers (1969)

Rétroaction température-précipitation

Variabilité interne : oscillations libres

Källen, Crafoord & Ghil (1979)


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Oscillations libres dans un modèle couplé EBM-ISM classification

(ISM = Ice-Sheet Model, Modèle de calotte glaciaire)

Oscillations auto-entretenues à forçage constant *

Température

globale

Masse globale

de glace

dT/dt – 

dm/dt  p

α – albédo, m - masse de la calotte,

p – précipitation (nette), T - température (globale)

p – précipitation

dT/dt – m

dm/dt  T

rétroaction glace-albédo

rétroaction précipitation-température

N.B. : Le déphasage entre T et ℓ (m) est essentiel à l’oscillation ;

la période est de 6 à 7000 ans sur une large gamme des paramètres.

* Tiré de Ghil et Le Treut (1981, J. Geophys. Res.)

et Källén, Crafoord & Ghil (1979, J. Atmos. Sci.)


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Rétroaction charge - accumulation classification

A,a : Zone

d’accumulation

A’, a’ : Zone

d’ablation

Zone

passive

taux a a’

aire A A’

Isotherme 0°C

Pente s = σ x 10-3

Lithosphère

(élastique)

MSL

(Mean

Sea

Level)

Manteau supérieur (visqueux)

Manteau inférieur

Eq.

Pôle

dm/dt p

dp/dt  – m

Equilibres multiples(*) —

Weertman (1976), Källén et al. (1979),

Birchfield et al. (1981), Oerlemans (1982), Pollard (1983)

Oscillations autoentretenues —

Birchfield & Grumbine (1985), Peltier & Hyde (1984).

(*)dV/dt = aA - a’A’

 = a/a’

Couplage avec un modèle de climat oscillatoire — Ghil & Le Treut (1981), Le Treut & Ghil (1983),

Le Treut et al. (1988).


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Bruit de fond rouge continu classification

=> Irrégularité

Forçage orbital complet

III

V

I

IV

II

1) Période moyenne dominante

 100 ka

2) Terminaisons rapides :

Younger Dryas (‘‘pics’’)

3) Irrégularité

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

Simulation modèle

Terminaisons rapides

Basses

fréquences

Hautes

fréquences

109

10.4

14.7

41

échelle logarithmique

échelle linéaire

‘‘Carotte glaciaire’’

‘‘Carotte marine’’

Différence de tonsbasses fréquences

Somme de tonshautes fréquences

Combinaisons de tons

Tiré de Le Treut et al. (1988), J. Geophys. Res., 93D, 9365-9383.


Quelques conclusions et ou questions
Quelques conclusions et/ou questions classification

Que savons-nous ?

  • Il fait plus chaud, et il fera plus chaud encore.

  • Nous y sommes pour quelque chose.

  • Donc, il faut agir au mieux de nos connaissances !

Que savons-nous moins bien ?

  • Comment, au juste, fonctionne le système climatique ?

  • Comment interagissent la variabilité naturelle du climat et

    le forçage anthropique ?

Que faire ?

  • Mieux comprendre le système et ses forçages.

  • Mieux comprendre les effets sur l’économie et la société, et

    vice-versa.

  • Séparer le discours politique et médiatique de la recherche.


Un peu de bibliographie
Un peu de bibliographie classification

Ghil, M., R. Benzi, and G. Parisi (Eds.), 1985: Turbulence and Predictability in Geophysical Fluid Dynamics and Climate Dynamics, North-Holland,, 449 pp.

Ghil, M., and S. Childress, 1987: Topics in Geophysical Fluid Dynamics: Atmospheric Dynamics, Dynamo Theory and Climate Dynamics, Springer-Verlag, 485 pp.

Ghil, M., 1994: Cryothermodynamics: The chaotic dynamics of paleoclimate, Physica D, 77, 130–159.

Ghil, M., 2001: Hilbert problems for the geosciences in the 21st century, Nonlin. Proc. Geophys.,8, 211–222.

Saltzman, B., 2001: Dynamical Paleoclimatology: Generalized Theory of Global Climate Change, 350 pp. (Academic Press).

Ghil, M., and A. W. Robertson, 2002: "Waves" vs. "particles" in the atmosphere's phase space: A pathway to long-range forecasting? Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 99 (Suppl. 1), 2493–2500.

Dijkstra, H. A., and M. Ghil, 2005: Low-frequency variability of the large-scale ocean circulation: A dynamical systems approach, Rev. Geophys.,43, RG3002, doi:10.1029/2002RG000122.

Dijkstra, H.A., 2005: Nonlinear Physical Oceanography : A Dynamical Systems Approach to the Large-Scale Ocean Circulation and El Niño, 2nd edn., Springer, 532 pp.

Ghil, M., and E. Simonnet, 2007: Nonlinear Climate Theory, Cambridge Univ. Press, Cambridge, UK/London/New York, in preparation (approx. 450 pp.).


Un peu plus de bibliographie
Un peu plus de bibliographie classification

Benzi, R., G. Parisi, A. Sutera and A. Vulpiani, 1982: Stochastic resonance in climatic change. Tellus, 34, 10–16.

Nicolis, C., 1982: Stochastic aspects of climatic transitions – response to a periodic forcing. Tellus, 34, 1–9.

Le Treut, H., J. Portes, J. Jouzel, and M. Ghil, 1988: Isotopic modeling of climatic oscillations: implications for a comparative study of marine and ice-core records, J. Geophys. Res., 93, 9365–9383.

Pestiaux, P., I. van der Mersch, A. Berger and J. C. Duplessy, 1988: Paleo-climatic variability at frequencies ranging from 1 cycle per 104 years to 1 cycle per 103 years: Evidence for nonlinear behavior of the climate system. Climatic Change, 12, 9–37.

Yiou, P., M. Ghil, J. Jouzel, D. Paillard and R. Vautard, 1994: Nonlinear variability of the climatic system, from singular and power spectra of late Quaternary records, Climate Dyn., 9, 371–389.

Paillard, D., 1998: The timing of Pleistocene glaciations from a simple multiple-state climate model, Nature,391 (6665), 378–381.

Gildor, H., and E. Tziperman, A sea-ice climate-switch mechanism for the 100 kyr glacial cycles, J. Geophys. Res., 106, 9117–9133, 2001.

Sayag, R., E. Tziperman, and M. Ghil, 2004: Rapid switch-like sea ice growth and land ice–sea ice hysteresis, Paleoceanogr., 19, doi:10.1029/2003PA000946, PA1021.


Diapos de r serve

Diapos de r classificationéserve


The hockey stick beyond
The “hockey stick” & beyond classification

La “crosse de hockey”

du 3e rapport du Giec

est une version

typiquement simplifiée

de connaissances bien

plus détaillées et fiables.

National Research Council, 2006:

Surface Temperature Reconstructions

For the Last 2000 Years.

National Academies Press,

Washington, DC, 144 pp.

http://www.nap.edu/openbook.php?

record_id=11676&page=2


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

(- 30) classification

(- 30)

(30 + 22 = 52)

(67)

(45)

(+98)

Valeurs en rouge: cf. figure précédente.

Bilan énergétique de l’atmosphère terrestre

(- 113)

D’après Kuo-Nan Liou, 1980: An Introduction to Atmospheric Radiation (fig. 8.19)

(33)

(3)

(+45)

(+26)

(+21)

(+22)

(+47)

(+53)

(4)

(+24)

(24)


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

LA CIRCULATION ATMOSPHERIQUE MOYENNE – classification

Version allégée

Rayonnement

solaire

Rayonnement

IR

fenêtre

poêle

Equateur

Pôle

Circulation de Hadley (directe )

Schéma idéalisée de la circulation générale de l’atmosphère, en coupe. *

La circulation

moyenne observée

comporte

les cellules de

Hadley, Ferrel

et polaire, et bien

d’autres structures.

Schéma de la circulation générale de l’atmosphère, en perspective. *

* D’après Ghil et Childress (1987), Chap. 4


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Équations du modèle Ghil - Le Treut classification

Rayonnement IR

Rayonnement solaire absorbé Q(1-α)

 – fraction de la surface de la

Terre occupée par les continents

dT/dt ~ – 

dm/dt ~ p

Oscillation due au couplage entre

la rétroaction glace-albédoet la

rétroaction précipitation-température

 = a/a’ – ratio accumulation/ablation


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Courtoisie de classification P. Yiou


Le glacier des bossons au pied du mont blanc
Le Glacier des Bossons, classificationau pied du Mont Blanc

Les glaciers de vallée

tempérés ont une dynamique compliquée, due au bilan

hydrologique + à l’écoulement.

Les calottes polaires

d’autant plus !


Co 2 et t s sur 400 ka
CO classification2 et Ts sur 400 ka

Les mêmes décalages se manifestent sur ces 4 cycles glaciaires …


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

En opposition de phase classification

En phase

Etendue de la glace de mer Arctique

Etendue de la glace dans l’Océan Arctique à la fin du mois d’août (en haut) et déviation des températures estivales par rapport à la moyenne 1940-1960 (en bas). La courbe en gras représente la moyenne sur 5 ans. *

* Tiré de Barry (1983).


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Confrontations des combinaisons de ton avec les donn classificationées.

Tiré de Yiou et al. (1994)


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Prévision et prévisibilité classification

1) Le plus facile à prévoir :

phénomènes constants,

e. g., le rayon de la Terre R – besoin d’un seul nombre.

2) Un peu plus compliqué :

phénomènes périodiques

e. g., le lever du soleil, marées –

besoin de trois nombres :

période, amplitude et phase.

3) Plus dur encore :

phénomènes multi-périodiques

e. g., mécanique céleste –

besoin d’un nombre important (mais fini)

de nombres.

4) Le plus dur :

phénomènes apériodiques

e. g., convection thermique, météo - besoin

d’une infinité de nombres.


La dynamique non lin aire du climat variabilit interne et for age

Observations peu fréquentes et localisées classification

Erreurs

expérimentales

Interprétation incorrecte

des observations

Compréhension

théorique biaisée

Modèles trop simplifiés

Amélioration de

détails insignifiants

Controverse

Modèles numériques

Directives hiérarchiques

Erreurs de

programmation

Physique

irréaliste

Confusion

Outils de diagnostique

primaires

Entêtement dans l’erreur

Accord fortuit

entre théorie et observation

Publication


Relations soleil climat
Relations Soleil - Climat classification

  • C’est pas nouveau:

    v. 1000 papiers (en

    1978 !) et Marcus et al. (1998, GRL).

  • Corrélation n’est pas raison.

  • Ça demande une

    étude sérieuse de la physique solaire.