Tirer parti de l鈥檈ffet papillon
L鈥檃tmosph猫re est tellement instable qu鈥櫬爑n seul battement d鈥檃iles d'un papillon au Br茅sil peut d茅clencher une temp锚te au Texas聽禄. Le c茅l猫bre 芦聽effet papillon聽禄 signifie 茅galement que la fiabilit茅 des pr茅visions m茅t茅orologiques diminue consid茅rablement au-del脿 de dix聽jours.
On observe ensuite d鈥檌mportantes fluctuations de la temp茅rature, les hausses ayant tendance 脿 锚tre suivies de baisses, et vice-versa. Le m锚me sch茅ma s鈥檃pplique au fil des mois, des ann茅es et des d茅cennies. 芦聽Cette tendance naturelle vers le retour 脿 un 茅tat fondamental constitue une expression de la m茅moire de l鈥檃tmosph猫re tellement forte que nous ressentons encore les effets de fluctuations survenues il y a un si猫cle聽禄, affirme Shaun聽Lovejoy, professeur de physique 脿 l鈥橴niversit茅 污污草莓视频. 芦聽Alors que le r茅chauffement atmosph茅rique d鈥檕rigine humaine se traduit par une tendance vers une augmentation globale des temp茅ratures, les fluctuations naturelles entourant cette tendance suivent le m锚me sch茅ma de m茅moire 脿 long terme.聽禄
- Analyse de la pause dans le r茅chauffement climatique
- Entre la m茅t茅o et le climat, il y a la macrom茅t茅o
Dans un article publi茅 r茅cemment en ligne dans la revue scientifique Geophysical Research Letters, le professeur Lovejoy explique comment tirer parti directement de la m茅moire d鈥櫭﹍茅phant de l鈥檃tmosph猫re pour 茅tablir des pr茅visions m茅t茅orologiques relativement plus exactes que celles obtenues 脿 l鈥檃ide des mod猫les informatiques num茅riques habituels. Selon lui, cette nouvelle m茅thode pourrait permettre d鈥檃ccro卯tre consid茅rablement la fiabilit茅 des pr茅visions saisonni猫res et d鈥櫭﹖ablir de meilleures projections climatiques 脿 long terme.
Am茅lioration de l鈥檃pproche standard
Afin de tirer parti de l鈥檈ffet papillon, l鈥檃pproche du professeur Lovejoy consid猫re le temps de fa莽on al茅atoire et utilise des donn茅es historiques afin de forcer la pr茅vision 脿 refl茅ter un climat r茅aliste. Cette m茅thode permet de repousser les limites de l鈥檃pproche standard, o霉 les repr茅sentations imparfaites du temps poussent le mod猫le informatique 脿 demeurer fid猫le 脿 son mod猫le climatique plut么t qu鈥檃u v茅ritable climat. Cette nouvelle m茅thode constitue 茅galement une am茅lioration comparativement 脿 d鈥檃utres techniques statistiques de pr茅vision qui n鈥檈xploitent que la m茅moire 脿 court terme de l鈥檃tmosph猫re, affirme le professeur Lovejoy.
Dans son article, le professeur Lovejoy a recours 脿 une version simplifi茅e de cette nouvelle m茅thode pour d茅montrer que les donn茅es atmosph茅riques historiques peuvent tr猫s bien expliquer la pr茅tendue pause dans le r茅chauffement climatique observ茅e depuis 1998. Il conclut 茅galement que cette m茅thode se r茅v猫le plus exacte que les mod猫les informatiques standards utilis茅s au cours de cette p茅riode, notamment par le Groupe d鈥檈xperts intergouvernemental sur l鈥櫭﹙olution du climat.
Le mod猫le du professeur Lovejoy permet 茅galement de pr茅voir que si les 茅missions de gaz 脿 effet de serre continuent au m锚me taux qu鈥檃pr猫s 2000, il y a 97,5聽pour cent de chances que la 芦聽pause聽禄 dans le r茅chauffement climatique soit termin茅e d鈥檌ci 2020.
Lovejoy,聽S.聽(2015), 芦聽Using scaling for macroweather forecasting including the pause聽禄, Geophys. Res. Lett.,聽42. DOI聽:聽10.1002/2015GL065665
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