L’amélioration des prédictions des modèles de système Terre pour le climat des XXIe siècle et suivants passe par une meilleure compréhension du fonctionnement des modèles dans des contextes de températures et CO2 élevés sur lesquels ils ne sont pas calibrés. Or la dernière période au cours de laquelle les proxies estiment une concentration de CO2 similaire à celle attendue pour la fin du siècle selon les scénarios « business-as-usual » est l’Eocène Inférieur (~ 55 – 50 Ma). Sous l’égide de PMIP4, un projet d’intercomparaison de modèles, DeepMIP (https://www.deepmip.org/), a ainsi été lancé avec cette période comme objectif dans le but d’évaluer la capacité des modèles à reproduire les reconstructions issues des proxies et de comprendre les raisons des différences inter-modèles.

Nous avons participé à cet exercice avec le modèle IPSL-CM5A2 (Sepulchre et al. 2020), une version basse résolution du modèle IPSL analogue à la version utilisée pour l’exercice CMIP5 mais qui a bénéficié de nombreux développements techniques (vitesse de calcul, adaptation des grilles du modèle, …) permettant son utilisation sur des périodes très anciennes. À partir des mêmes conditions initiales (paléogéographie, distribution de végétation, constante solaire, paramètres orbitaux, …), les différents modèles participants ont réalisé des simulations à différents taux de CO2 en plus d’une simulation préindustrielle de référence.

La figure 1 montre les résultats obtenus pour deux métriques couramment utilisées en paléoclimatologie, la moyenne annuelle globale de température de surface (GMST) par rapport à la concentration en CO2 (panel a) et le gradient méridional de température de surface de l’océan (SST) entre les tropiques et les hautes latitudes par rapport à la moyenne annuelle globale de SST (panel b). Les simulations DeepMIP montrent que la plupart des modèles (gros symboles colorés) arrive à simuler une GMST cohérente avec les estimations issues des proxies (rectangles gris) pour des CO2 compris entre 3 et 6 fois la concentration préindustrielle, ce qui n’était le cas auparavant que pour des CO2 bien plus élevés ou avec une paramétrisation spécifique des nuages (symboles gris, simulations réalisées avec des versions plus anciennes des modèles). Le spread inter-modèle est également assez réduit, en particulier à 3x puisque tous les modèles donnent une GMST quasi-identique à l’exception de MIROC (et INMCM et NorESM qui n’ont pas réalisés de simulation à cette concentration en CO2).