D’où vient la prévisibilité ?
L’effet papillon popularisé par E. Lorenz dans les années 1960, illustré par le fameux modèle à trois variables (Lorenz, 1963) consiste en la divergence rapide (quelques dizaines de jours) de deux trajectoires initialement très proches (un battement d’aile de papillon). Cet effet montre que l’état initial de l’atmosphère n’est pas lié univoquement à l’état au cours de la saison suivante, car la connaissance de l’état initial est toujours entachée d’erreur (imprécision de la mesure, densité du réseau). L’effet papillon existe clairement dans les équations et donc les modèles, mais ne peut être mis en évidence à partir des observations (il faudrait des milliers d’années pour trouver deux situations très proches pour tous les paramètres en tout point du globe).
Un modèle de prévision numérique utilise deux ingrédients susceptibles de changer d’une année à l’autre :
• les conditions aux limites,
• les conditions initiales.
Les forçages
Si le modèle n’est pas couplé à un modèle d’océan, la température de surface de la mer et l’étendue de banquise sont les conditions aux limites clés pour la variabilité interannuelle. Comme forçage d’un ordre inférieur, on trouve les aérosols volcaniques (éruption du Pinatubo), et à un ordre encore inférieur les concentrations en gaz à effet de serre autres que la vapeur d’eau (dioxyde de carbone, méthane, oxyde nitreux, ozone …) et l’activité énergétique du soleil («constante» solaire). Ces deux derniers paramètres jouent un rôle majeur dans l’évolution du climat sur plusieurs décennies, mais ne varient pas significativement d’une année à l’autre.
Les conditions initiales
Pour ce qui est des conditions initiales, on trouve l’état atmosphérique, l’humidité des sols et la couverture de neige continentale. L’état atmosphérique joue un rôle aux latitudes tempérées, en dépit de l’effet papillon : en effet les expériences de prévision dans lesquelles on choisit délibérément un état initial arbitraire conduisent à une dégradation des scores. Des expériences académiques ou utilisant des années extrêmes ont montré que l’humidité du sol ou la couverture de neige initiale contribuaient positivement à la prévisibilité.
Le paramètre majeur : température de surface de la mer dans les régions tropicales
Il n’en demeure pas moins que dans les modèles numériques actuels, le paramètre majeur pour forcer une année à se comporter différemment d’une autre est la température de surface de la mer dans les régions tropicales. La modulation du réchauffement des basses couches qu’elle produisent, se propage à toute la colonne par la convection, et conduit à l’excitation d’ondes dites de Rossby qui se propagent vers les latitudes tempérées. A partir de là, la circulation moyenne peut se faire préférentiellement du Nord-Ouest ou du Sud-Ouest sur une région donnée. Ceci conduit à des anomalies saisonnières de température ou de précipitations pour la région en question. Il s’agit bien entendu d’une différence de comportement au niveau de la distribution statistique; deux prévisions individuelles peuvent se comporter très différemment du simple fait de l’effet papillon.
Source : CNRS.
VNlover;18315 wrote:mais n’est ce pas le but justement, la peur est mobilisatrice:oops: