Le climat du futur

3.1 Introduction : peut-on connaître un avenir qui n'existe pas encore ?

Les deux chapitres précédents portaient sur le passé et le présent : ce qui s'est produit, ce que l'on mesure. Celui-ci porte sur ce qui n'a pas encore eu lieu. La question est donc d'une nature différente, et il faut la poser franchement : de quel droit un scientifique parle-t-il de l'année $2100$ ?

La réponse tient en trois mots, qui structurent ce chapitre.

• Modéliser. On écrit les lois de la physique — les mêmes qui gouvernent une casserole d'eau ou un rayon lumineux — pour chaque petit volume de l'atmosphère et de l'océan, puis on les résout numériquement. Un modèle climatique n'est pas une extrapolation de courbe : c'est une reconstruction du système à partir de ses lois.
• Évaluer. Un modèle qui n'a pas été confronté aux faits ne vaut rien. On lui fait rejouer le XX^e siècle, on compare à ce qui a été mesuré, on lui fait rejouer la dernière période glaciaire, on compare aux archives. S'il échoue, on le corrige. C'est cette étape, invisible du public, qui fait toute la valeur du résultat.
• Projeter. Alors seulement on lui demande l'avenir — et jamais sous la forme d'une prédiction unique, mais sous la forme de scénarios : si l'humanité émet telle quantité de gaz à effet de serre, alors voici ce qu'il advient. Le « si » n'est pas une coquetterie : il marque la frontière exacte entre ce que la science détermine et ce que les sociétés décident.

Ce chapitre est donc, autant qu'un chapitre de climatologie, un chapitre d'épistémologie — cette partie de la philosophie qui s'interroge sur la manière dont les sciences produisent leurs savoirs. Qu'est-ce qu'un modèle ? Que vaut une simulation ? Comment dire honnêtement ce qu'on ne sait pas ? Le programme de terminale invite explicitement à relier l'enseignement scientifique au programme de philosophie sur ces questions ; c'est ici qu'il faut le faire.

3.2 Qu'est-ce qu'un modèle climatique ?

Les deux piliers d'un modèle climatique. À gauche, le découpage de

l'atmosphère et de l'océan en mailles : c'est dans chacune d'elles, et à chaque pas de temps, que les équations sont écrites. À droite, les deux opérations qu'un modèle enchaîne — poser les lois, puis les résoudre pas à pas. Rien

d'autre n'entre dans un modèle : ni tendance extrapolée, ni intention.

3.2.1 Premier pilier : mettre en équation

Un modèle climatique ne contient aucune loi qui lui soit propre. Il contient les lois de la physique, de la chimie et de la biologie que l'on peut vérifier en laboratoire :

• la conservation de la masse : ce qui entre dans une maille en sort, ou s'y accumule ;
• la conservation de l'énergie : le premier principe de la thermodynamique, appliqué à chaque volume d'air et d'eau ;
• les équations du mouvement des fluides, qui décrivent comment l'air et l'eau se déplacent sous l'effet des forces de pression, de la gravité et de la rotation de la Terre ;
• le transfert du rayonnement : comment le rayonnement solaire et le rayonnement infrarouge terrestre traversent, sont absorbés et sont réémis par chaque couche, en fonction de sa composition ;
• les changements d'état de l'eau : évaporation, condensation, formation des nuages, précipitations, fonte des glaces ;
• les échanges avec les autres enveloppes : l'océan, la végétation, les sols, la cryosphère.

Aucune de ces lois n'a été inventée pour le climat. C'est un point capital, souvent ignoré : un modèle climatique n'est pas un ajustement de courbe à des données passées. Il est bâti à partir de principes physiques indépendants, et c'est pour cela qu'on peut lui demander de décrire un climat qu'il n'a jamais vu.

3.2.2 Second pilier : résoudre numériquement

Les équations ainsi écrites forment un système que personne ne sait résoudre exactement. On procède donc autrement : on avance dans le temps par petits pas. Connaissant l'état de chaque maille à l'instant $t$ — sa température, sa pression, son humidité, sa vitesse — on calcule ce que les équations imposent pour l'instant $t+\Delta t$, avec $\Delta t$ de l'ordre de la demi-heure. Puis on recommence.

Simuler un siècle demande donc environ $1,7$ million de pas de temps, sur plusieurs millions de mailles. Chaque pas exige des milliers d'opérations arithmétiques par maille. Le calcul total se compte en milliers de milliards de milliards d'opérations, et il mobilise des supercalculateurs pendant des semaines. C'est pourquoi les projections climatiques sont recalculées à l'occasion de chaque grand exercice international, et non en continu.

3.2.3 Ce qu'un modèle n'est pas

Trois confusions méritent d'être levées.

Un modèle n'est pas une extrapolation.

Prolonger une courbe à la règle, c'est supposer que ce qui a été continuera. Un modèle ne suppose rien de tel : il recalcule le système à partir de ses lois. C'est pour cela qu'il peut prévoir un comportement nouveau — par exemple un ralentissement de courant océanique — que la courbe passée ne laissait pas deviner.

Un modèle n'est pas une boîte noire.

Le code des grands modèles climatiques est publié, documenté et réutilisé par d'autres équipes. Les résultats des exercices internationaux sont déposés dans des bases publiques, accessibles à quiconque veut les analyser. Cette transparence n'est pas une faveur : c'est une condition de la démarche scientifique.

Un modèle n'a pas d'opinion.

On lit parfois que « les modèles sont faits pour donner le résultat qu'on veut ». Les modèles reproduisent en réalité beaucoup de choses qu'on ne leur a pas demandées : la mousson indienne, El Niño, les cyclones tropicaux, la structure des courants océaniques. Un programme conçu pour produire un résultat voulu n'aurait aucune raison de reproduire tout cela par surcroît.

3.3 Évaluer un modèle : la confrontation aux faits

Le cycle de validation d'un modèle climatique. Trois juges

indépendants : les mesures faites au sol et en mer, celles faites depuis l'espace, et les climats du passé reconstitués. Ce n'est qu'après avoir passé

ces trois épreuves qu'un modèle est autorisé à parler de l'avenir.

3.3.1 Trois juges indépendants

Les observations de terrain.

Stations météorologiques, ballons-sondes, navires, bouées, flotteurs profilants Argo qui plongent jusqu'à deux mille mètres et remontent tous les dix jours. On demande au modèle de reproduire non seulement la température moyenne, mais la structure verticale de l'atmosphère, le cycle des saisons, la répartition des pluies, la circulation des vents.

Les observations spatiales.

Depuis les années $1970$, les satellites mesurent le rayonnement sortant au sommet de l'atmosphère, l'étendue des glaces, la teneur en vapeur d'eau, la hauteur de la surface des océans. Leur atout est la couverture : ils voient les océans et les déserts, là où il n'y a personne pour mesurer.

Les paléoclimats.

C'est le juge le plus exigeant, et le plus intéressant. On demande au modèle de reconstituer un climat radicalement différent du nôtre : le dernier maximum glaciaire, il y a environ vingt et un mille ans, où la température globale était inférieure d'environ $5°\mathrm{C}$ et où d'immenses calottes couvraient l'Amérique du Nord et l'Europe ; ou la période chaude du Pliocène moyen, il y a trois millions d'années, où la teneur en dioxyde de carbone était proche de la valeur actuelle. Si un modèle calé sur le climat d'aujourd'hui reproduit aussi ces climats-là, c'est qu'il n'a pas seulement été ajusté : il a capturé quelque chose de la physique.

3.3.2 Vérifier après coup : le meilleur test qui soit

La formule du programme — « après avoir anticipé les évolutions des dernières décennies » — désigne l'épreuve la plus décisive qu'une science prédictive puisse subir : une prédiction ancienne, confrontée à ce qui s'est réellement produit depuis. Personne ne peut y tricher, puisque la prédiction est publiée et datée.

3.3.3 Pourquoi plusieurs modèles plutôt qu'un seul ?

Le programme insiste : les modèles sont « nombreux et indépendants ». Une question naturelle se pose alors : pourquoi les scientifiques ne s'accordent-ils pas sur un modèle unique, le meilleur ?

Trois raisons, et elles sont instructives.

• Il n'existe pas de « meilleur » modèle absolu. Tel modèle représente mieux la mousson, tel autre les glaces de mer, tel autre les nuages bas. Choisir un modèle unique reviendrait à choisir quelle erreur on accepte de faire partout.
• La dispersion des modèles est une information. Quand des modèles construits séparément, par des équipes différentes, avec des choix techniques différents, s'accordent sur un résultat, ce résultat est robuste ; quand ils divergent, cela signale un point mal compris. Un modèle unique cacherait cette information au lieu de la produire.
• L'indépendance est une garantie contre l'erreur commune. Un bogue, une approximation abusive, un biais de conception passeraient inaperçus dans un modèle unique. Ils sautent aux yeux quand un modèle est seul à donner un résultat.