Influence d’une perte de glace de mer estivale en Arctique sur le climat de l’hémisphère nord : réponses physiques et choix méthodologiques

Details

Supervisors

Massonnet, François

Faculty

Faculté des sciences

Degree label

Master [120] en sciences géographiques, orientation climatologie, à finalité approfondie

Abstract

Le réchauffement climatique en cours a de nombreuses conséquences sur toutes les composantes du climat. Parmi celles-ci, l’étendue de glace de mer en Arctique diminue à un rythme effréné depuis le début des observations satellitaires et pourrait devenir nulle en été avant 2050. Les enjeux de la disparition de la banquise sont nombreux et concernent notamment la météo des moyennes latitudes, avec une augmentation probable des vagues de froid en hiver et des vagues de chaleur, des sécheresses et des inondations en été. Cependant, la dynamique du climat est très complexe et présente une grande variabilité interne, ce qui complique la compréhension des connexions entre l’Arctique et les moyennes latitudes. Étant donné la période d’observation limitée pour identifier des liens causaux robustes, les modèles jouent un rôle clé dans cette compréhension. Cependant, des divergences subsistent entre les résultats des modèles ainsi qu’avec les observations. Les deux objectifs de ce mémoire sont, d’une part, d’isoler l’effet à court terme de la fonte de la banquise arctique sur le climat de l’hémisphère nord via le modèle de complexité intermédiaire PlaSim couplé au modèle océanique LSG, et d’autre part, de déterminer l’influence des méthodologies sur les réponses simulées du climat. Pour ce faire, plusieurs méthodologies populaires dans la littérature scientifique ont été utilisées. D’un côté, une analyse composite d’une simulation de contrôle a été réalisée entre les années à faible et celles à forte étendue de glace de mer en septembre. D’un autre côté, quatre simulations de 500 membres ont été réalisées, dans lesquelles la glace a été forcée à disparaitre en été suite à une augmentation drastique de son albédo imposée dans le modèle. La seule différence entre ces quatre simulations consiste en les conditions initiales du climat auxquelles la perturbation a été appliquée. En septembre, les résultats montrent qu’une perte de glace de mer mène à un réchauffement global de l’hémisphère nord, et particulièrement marqué en Arctique. Il est combiné à une augmentation des précipitations en Arctique et en Amérique du Nord tandis que la réponse des précipitations est de signe variable en Eurasie. En hiver, l’Arctique se réchauffe encore davantage tandis qu’un refroidissement est observé en Eurasie dans certaines expériences uniquement. Ce refroidissement est dû au renforcement de l’anticyclone sibérien, qui amène de l’air froid de l’Arctique vers cette région. Les précipitations hivernales augmentent en Arctique, au sud de l’Europe et autour de la baie d’Hudson tandis qu’elles diminuent au nord-ouest de l’Europe. Enfin, l’analyse montre l’importance d’avoir une taille d’ensemble suffisamment grande dans les simulations climatiques pour pouvoir isoler les réponses forcées de la variabilité interne du climat. Elle montre aussi l’importance d’utiliser des conditions initiales variables entre les différents membres de l’ensemble auxquels sont appliqués une perturbation, et ce afin d’empêcher l’état moyen du système climatique de biaiser les réponses des modèles. Ongoing global warming is having numerous consequences for all aspects of the climate. Among them, the extent of sea ice in the Arctic has been declining at a rapid rate since satellite observations began, and could become zero in summer before 2050. There are many issues at stake in the disappearance of the sea ice, including the weather at mid-latitudes, with a likely increase in cold spells in winter and heat waves, droughts and floods in summer. However, the dynamics of the climate are highly complex and show a great deal of internal variability, which makes it difficult to understand the connections between the Arctic and the mid-latitudes. Given the limited observation period for identifying robust causal links, models play a key role in this understanding. However, discrepancies remain between model results and observations. The two goals of this Master's thesis are, firstly, to isolate the short-term effect of the melting of Arctic sea ice on the climate of the Northern Hemisphere using the PlaSim intermediate complexity model coupled to the LSG ocean model and, secondly, to determine the influence of the methodologies on the simulated climate responses. To this end, several methodologies popular in the scientific literature were used. On the one hand, a composite analysis of a control simulation was carried out between years with low and high sea ice extent in September. On the other hand, four 500-member simulations were carried out, in which the ice was forced to disappear in summer following a drastic increase in its albedo imposed in the model. The only difference between these four simulations is the initial climate conditions to which the perturbation was applied. In September, the results show that a loss of sea ice is leading to a global warming of the Northern Hemisphere, particularly marked in the Arctic. This is combined with an increase in precipitation in the Arctic and North America, while the precipitation response is variable in Eurasia. In winter, the Arctic warms even more, while a cooling is observed in Eurasia in certain experiments only. This cooling is due to the strengthening of the Siberian anticyclone, which brings cold air from the Arctic to this region. Winter precipitation increases in the Arctic, southern Europe and around Hudson Bay, while it decreases in north-western Europe. Finally, the analysis shows the importance of having a sufficiently large ensemble size in climate simulations to be able to isolate forced responses from internal climate variability. It also shows the importance of using initial conditions that vary between the different members of the ensemble to which a perturbation is applied, in order to prevent the mean state of the climate system from biasing the model responses.