Modes de représentation des incertitudes :

Un état des lieux

Julien LémondCNRM / GAME, Météo-France, CNRS

Direction de la Climatologie

Réunion Comité Utilisateurs, le 19 avril 2011

DRIAS

1°) Les sources d’incertitudes

2°) Modes de représentation

Plan de la présentation

Typologie des sources d’incertitudes

Les incertitudes issues des projections climatiques sont liées :(c.f. Hulme and Carter, 1999; Jones, 2000; Stainforth et al, 2007; Pagé et al, 2008; Hawkins

and Sutton, 2009)

– Aux scénarios d’émission de GES futurs

– A la modélisation climatique (paramètres d’entrée des modèles, conception des modèles, non prise en compte de certains processus, méthodes de régionalisation)

– A la variabilité naturelle du système climatique (variabilité interne imprévisible au-delà d’une décennie, volcanisme, variabilité solaire)

Exemple pour la Grande Bretagne (d’après Hawkins and Sutton, 2009)

Internal Variability

Model Uncertainty

Scenario Uncertainty

Part relative des sources d’incertitude en fonction du temps

En conséquence...

– Les incertitudes sont inhérentes à l’exercice de modélisation

– Certaines incertitudes sont irréductibles

– «future projections of climate for a given emissions scenario will always result in a range of possible future scenarios being simulated» (Hulme and Carter, 1999)

L’approche probabiliste, lorsqu’elle est possible, permet de prendre en compte les incertitudes liées aux projections climatiques et soulève les questions suivantes :

– Quelles méthodes utiliser pour calculer, quantifier ces incertitudes? Est ce possible de les réduire?

– Comment représenter ces incertitudes pour les communiquer vers d’autres communautés? Comment rendre leurs prise en compte utilisable dans un processus de décision?

En conséquence...

1°) Les sources d’incertitudes

2°) Modes de représentation

Plan de la présentation

Le climat: une approche statistique

Source: IPCC, 2001

Le climat peut-être considéré, pour un paramètre donné, comme une distribution de situations atmosphériques

Le changement climatique correspond à une modification de cette distribution

La dispersion entre les différentes simulations

Des paramètres statistiques de la distribution– Valeurs min /max– Moyenne / Ecart-type– Quantiles

L’ensemble de la distribution– Densité de probabilité (PDF)

Pour :- Des paramètres décrivant le climat moyen (température, précipitation, vitesse du vent)- Des indices spécifiques (décrivant par exemple l'amplitude du cycle diurne, des épisodes de sècheresse ou de canicule...)

Que représente-t-on? Sous quelle forme ?

Pagé et al, 2008

La dispersion entre les différentes simulations

ΔT

ΔP

2046/2065-1961/1990

DIR.Ouest Météo-France

La dispersion entre les différentes simulations

Rapport ONERC, 2010

Un modèle / Plusieurs scénarios Plusieurs modèles / Plusieurs scénarios

PRUDENCE: Signal in Precipitation 2071-2100 minus 1961-1990, A2

Des paramètres statistiques de la distribution

Par exemple: Moyenne et écart-type

Netherlands Environmental Assessment Agency

Boxplot des anomalies de température comparé à la climatologie 1961-1990.

Pagé et al, 2008

Des paramètres statistiques de la distribution

Par exemple: Les Quantiles

Evolution de la médiane (courbe blanche) et des intervalle de confiance 50, 60, 70 et 90 %

pour la température de surface et les précipitations durant la saison JJA pour l’Espagne orientale (Harris et al., 2010)

Par exemple: Les Quantiles

Harris et al, 2010

Des paramètres statistiques de la distribution

UKCIP09

Densité de Probabilité (PDF)

L’ensemble de la distribution

Fonctions de densité de probabilité de changement de température et deprécipitations à Paris 2021-2050 / 1961-1990 (Déqué, 2009)

UKCIP09

Conclusion

Les sources d’incertitudes sont inhérentes à l’exercice de modélisation et doivent être prises en compte

Il existe de nombreux types de représentation de l’incertitude

Néanmoins peu représentent l’ensemble des sources d’incertitudes

Peu de centre opérationnel représente l’incertitude. Cette représentation est au cœur des questions de recherche (e.g. Projets Ensembles, Scampei, InterClim). Il s’agit d’une question ouverte

Les résultats des méthodes les plus abouties sont-ils utilisables par les utilisateurs finaux ?