Le projet PMIP (Paleoclimate Modelling Intercomparison Project) a été initié il y a presque 30 ans, à la suite du projet AMIP (Atmospheric Modelling Intercomparison Project). Il coordonne des simulations de climats-clefs du passé de manière à en comprendre les différences par rapport au climat actuel et à évaluer les modèles utilisés pour la prévision des climats futurs ). La quatrième phase de PMIP, coordonne les simulations paléoclimatiques de la sixième phase de CMIP (Coupled Model Intercomparison Project), qui rassemble un ensemble de simulations du climat actuel, de climats passés et de scénarios pour le futur pour comprendre les changements climatiques, évaluer les modèles de climat et s’interroger sur le futur du climat. Les premiers résultats ont été publiés fin 2020 et début 2021, pour les climats de l’Holocène Moyen (il y a 6 000 ans) et du dernier interglaciaire (il y a 127 000 ans). Ces deux périodes sont caractérisées par un cycle saisonnier du flux solaire au sommet de l’atmosphère dans l’hémisphère nord, favorisant une plus grande amplitude du cycle saisonnier des températures boréales et des moussons renforcées en hémisphère nord.
Les simulations du climat de l’Holocène Moyen (Brierley et al., 2020) peuvent être comparées aux résultats des phases précédentes de PMIP. Même si les modèles se sont améliorés dans leur représentation du climat pré-industriel, des différences entre modèles et reconstructions, notamment en termes de moussons, subsistent. En particulier, la plupart des modèles ne représentent toujours pas de façon satisfaisante l’augmentation de la mousson africaine caractérisant cette période de Sahara humide, montrant l’utilité de cette évaluation de l’aptitude des modèles à simuler un changement de climat, et pas seulement le climat actuel ou pré-industriel.
Les simulations du climat du dernier interglaciaire sont elles une innovation de la quatrième phase de PMIP (Otto-Bliesner et al., 2021). Suivant les différences de rayonnement solaire incident au sommet de l’atmosphère, l’amplification du cycle saisonnier thermique et des moussons de l’hémisphère nord y sont plus importants que pour l’Holocène Moyen. La comparaison entre résultats des modèles et simulations est globalement satisfaisante, même si certaines caractéristiques locales, comme un refroidissement en Mer du Labrador ou le long du Groenland, ne sont pas reproduits par les modèles. Le climat de cette période est caractérisé par une fonte estivale importante de la banquise Arctique, avec, pour certains modèles, une fonte quasi-totale de cette banquise en été. La diversité des réponses des modèles parait liée aux paramétrisations des nuages et de l’albédo de la banquise. Kageyama et al. (2021) ont relié les résultats de ce climat à ceux obtenus avec les mêmes modèles de climat dans des simulations futures idéalisées où la concentration atmosphérique en CO2 augmente de 1% par an à partir d’une concentration pré-industrielle . Les étendues de banquise estivale obtenues par les différents modèles au moment du doublement de la concentration en CO2 (années 50 à 70 des simulations) sont linéairement liés à celles obtenues pour le dernier interglaciaire, montrant ici aussi le potentiel de l’évaluation grâce aux simulations climatiques passées et aux reconstructions. Pour la banquise, celles-ci ne sont pas encore suffisantes pour déterminer les modèles les plus réalistes, mais nos résultats montrent à quel point ces données seraient utiles.
Références :
Projet PMIP : https://www.pmip.lsce.fr
Kageyama, M., Sime, L. C., Sicard, M., Guarino, M.-V., de Vernal, A., Stein, R., Schroeder, D., Malmierca-Vallet, I., Abe-Ouchi, A., Bitz, C., Braconnot, P., Brady, E. C., Cao, J., Chamberlain, M. A., Feltham, D., Guo, C., LeGrande, A. N., Lohmann, G., Meissner, K. J., Menviel, L., Morozova, P., Nisancioglu, K. H., Otto-Bliesner, B. L., O’ishi, R., Ramos Buarque, S., Salas y Melia, D., Sherriff-Tadano, S., Stroeve, J., Shi, X., Sun, B., Tomas, R. A., Volodin, E., Yeung, N. K. H., Zhang, Q., Zhang, Z., Zheng, W., and Ziehn, T.: A multi-model CMIP6-PMIP4 study of Arctic sea ice at 127 ka: sea ice data compilation and model differences, Clim. Past, 17, 37–62, https://doi.org/10.5194/cp-17-37-2021, 2021.
Otto-Bliesner, B. L., Brady, E. C., Zhao, A., Brierley, C. M., Axford, Y., Capron, E., Govin, A., Hoffman, J. S., Isaacs, E., Kageyama, M., Scussolini, P., Tzedakis, P. C., Williams, C. J. R., Wolff, E., Abe-Ouchi, A., Braconnot, P., Ramos Buarque, S., Cao, J., de Vernal, A., Guarino, M. V., Guo, C., LeGrande, A. N., Lohmann, G., Meissner, K. J., Menviel, L., Morozova, P. A., Nisancioglu, K. H., O’ishi, R., Salas y Mélia, D., Shi, X., Sicard, M., Sime, L., Stepanek, C., Tomas, R., Volodin, E., Yeung, N. K. H., Zhang, Q., Zhang, Z., and Zheng, W.: Large-scale features of Last Interglacial climate: results from evaluating the lig127k simulations for the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6)–Paleoclimate Modeling Intercomparison Project (PMIP4), Clim. Past, 17, 63–94, https://doi.org/10.5194/cp-17-63-2021, 2021.
Brierley, C. M., Zhao, A., Harrison, S. P., Braconnot, P., Williams, C. J. R., Thornalley, D. J. R., Shi, X., Peterschmitt, J.-Y., Ohgaito, R., Kaufman, D. S., Kageyama, M., Hargreaves, J. C., Erb, M. P., Emile-Geay, J., D’Agostino, R., Chandan, D., Carré, M., Bartlein, P. J., Zheng, W., Zhang, Z., Zhang, Q., Yang, H., Volodin, E. M., Tomas, R. A., Routson, C., Peltier, W. R., Otto-Bliesner, B., Morozova, P. A., McKay, N. P., Lohmann, G., Legrande, A. N., Guo, C., Cao, J., Brady, E., Annan, J. D., and Abe-Ouchi, A.: Large-scale features and evaluation of the PMIP4-CMIP6 midHolocene simulations, Clim. Past, 16, 1847–1872, https://doi.org/10.5194/cp-16-1847-2020, 2020.
Contacts: Masa Kageyama, Pascale Braconnot