Documentation du logiciel SimClimat

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Documentation du logiciel SimClimat Camille Risi Novembre 2019 Une version web de cette documentation est sur http://www.lmd.jussieu.fr/~crlmd/simclimat/documentation_ 2019 Le logiciel SimClimat est un logiciel pĂ©dagogique de simulation du climat ([Risi, 2015]). Par une interface ludique et conviviale, il permet de rĂ©aliser des simulations climatiques Ă  diïŹ€Ă©rentes Ă©chelles de temps. Les rĂ©sultats concernant la tempĂ©rature globale de surface, le niveau de la mer, l’extension des calottes et la composition de l’atmosphĂšre s’aïŹƒchent sous forme de courbes et de dessins. L’utilisateur peut tester l’inïŹ‚uence de divers paramĂštres inïŹ‚uençant le climat, tels que les paramĂštres astronomiques ou la composition de l’atmosphĂšre, et peut brancher ou dĂ©brancher certaines rĂ©troactions climatiques. SimClimat est composĂ© d’une interface graphique couplĂ©e Ă  un modĂšle physique du climat. Cette documentation dĂ©crit d’abord l’interface graphique (section 1) puis le modĂšle physique (section 2). Cette documentation prĂ©sente aussi la mise en Ɠuvre de la dĂ©marche expĂ©rimentale avec SimClimat (section 3). Le contenu physique et les rĂ©sultats que SimClimat produit sont comparĂ©s Ă  ceux des “vrais” modĂšles de climat utilisĂ©s pour les rapports du GIEC Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat) (section 4). EnïŹn, les points du nouveau programme de lycĂ©e (entrant en vigueur en 2019-2020) que SimClimat permet d’aborder sont listĂ©s (section 5). Table des matiĂšres 1 L’interface graphique 2 1.1 Plateformes supportĂ©es ............................................ 2 1.2 Les paramĂštres d’entrĂ©e ........................................... 3 1.2.1 État initial .............................................. 3 1.2.2 ÉchĂ©ance ............................................... 3 1.2.3 Couleur et nom ............................................ 4 1.2.4 ParamĂštres d’entrĂ©e ......................................... 4 1.3 Les sorties ................................................... 5 1.3.1 Les courbes .............................................. 5 1.3.2 Les dessins .............................................. 7 1.3.3 Export en format .csv ........................................ 7 1.4 Petit guide d’utilisation ........................................... 7 2 Le modĂšle physique de SimClimat 7 2.1 Les contraintes sur le modĂšle ........................................ 7 2.2 L’intĂ©gration temporelle ........................................... 8 2.3 Le modĂšle global d’équilibre radiatif .................................... 8 2.3.1 La puissance solaire absorbĂ© par la Terre ............................. 8 2.3.2 La puissance du rayonnement infra-rouge Ă©mis par la Terre ................... 9 2.3.3 TempĂ©rature d’équilibre ....................................... 9 2.4 Couplage du modĂšle d’équilibre radiatif avec les autres composantes .................. 9 2.4.1 L’eïŹ€et de serre ............................................ 9 2.4.2 L’albĂ©do ................................................ 10 2.4.3 Le niveau de la mer ......................................... 10 1

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Documentation du logiciel SimClimat

Camille Risi

Novembre 2019

Une version web de cette documentation est sur http://www.lmd.jussieu.fr/~crlmd/simclimat/documentation_2019

Le logiciel SimClimat est un logiciel pĂ©dagogique de simulation du climat ([Risi, 2015]). Par une interface ludiqueet conviviale, il permet de rĂ©aliser des simulations climatiques Ă  diffĂ©rentes Ă©chelles de temps. Les rĂ©sultats concernantla tempĂ©rature globale de surface, le niveau de la mer, l’extension des calottes et la composition de l’atmosphĂšres’affichent sous forme de courbes et de dessins. L’utilisateur peut tester l’influence de divers paramĂštres influençantle climat, tels que les paramĂštres astronomiques ou la composition de l’atmosphĂšre, et peut brancher ou dĂ©branchercertaines rĂ©troactions climatiques.

SimClimat est composĂ© d’une interface graphique couplĂ©e Ă  un modĂšle physique du climat. Cette documentationdĂ©crit d’abord l’interface graphique (section 1) puis le modĂšle physique (section 2). Cette documentation prĂ©senteaussi la mise en Ɠuvre de la dĂ©marche expĂ©rimentale avec SimClimat (section 3). Le contenu physique et lesrĂ©sultats que SimClimat produit sont comparĂ©s Ă  ceux des “vrais” modĂšles de climat utilisĂ©s pour les rapports duGIEC Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat) (section 4). Enfin, les points du nouveauprogramme de lycĂ©e (entrant en vigueur en 2019-2020) que SimClimat permet d’aborder sont listĂ©s (section 5).

Table des matiĂšres

1 L’interface graphique 21.1 Plateformes supportĂ©es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.2 Les paramĂštres d’entrĂ©e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.2.1 État initial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.2.2 ÉchĂ©ance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.2.3 Couleur et nom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41.2.4 ParamĂštres d’entrĂ©e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

1.3 Les sorties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.3.1 Les courbes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.3.2 Les dessins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.3.3 Export en format .csv . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

1.4 Petit guide d’utilisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2 Le modĂšle physique de SimClimat 72.1 Les contraintes sur le modĂšle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72.2 L’intĂ©gration temporelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.3 Le modĂšle global d’équilibre radiatif . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.3.1 La puissance solaire absorbĂ© par la Terre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.3.2 La puissance du rayonnement infra-rouge Ă©mis par la Terre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.3.3 TempĂ©rature d’équilibre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

2.4 Couplage du modĂšle d’équilibre radiatif avec les autres composantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.4.1 L’effet de serre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.4.2 L’albĂ©do . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102.4.3 Le niveau de la mer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

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3 Mise en Ɠuvre de la dĂ©marche expĂ©rimentale avec SimClimat 103.1 Pourquoi avoir besoin de modĂ©lisation numĂ©rique ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103.2 Exemples de mise en Ɠuvre de la dĂ©marche expĂ©rimentale avec SimClimat . . . . . . . . . . . . . . . 12

3.2.1 Mise en Ă©vidence du rĂŽle de l’homme dans le rĂ©chauffement observĂ© depuis 150 ans . . . . . . 123.2.2 RĂ©troactions en jeu dans le changement climatique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123.2.3 MĂ©canismes des variations glaciaires-interglaciaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

4 Comparaison aux modĂšles de climat utilisĂ©s dans les rapports du GIEC 164.1 Sur quoi se basent les projections climatiques dans les rapports du GIEC ? . . . . . . . . . . . . . . . 164.2 Comment fonctionne un modĂšle de climat ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164.3 Comparaison du contenu physique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184.4 Comparaison des projections climatiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184.5 Simulation des rĂ©troactions impliquĂ©s dans le rĂ©chauffement climatique . . . . . . . . . . . . . . . . . 184.6 RĂŽle de l’Homme dans le rĂ©chauffement climatique en cours . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

5 Points du programme abordés 225.1 Enseignement scientifique en classe de PremiÚre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225.2 Enseignement scientifique en classe de Terminale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

5.2.1 RĂ©troactions climatiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225.2.2 ModĂšles climatiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235.2.3 RĂŽle de l’homme dans le rĂ©chauffement climatique en cours . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235.2.4 Projections climatiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

5.3 SpĂ©cialitĂ© de SVT en classe de Terminale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245.3.1 RĂŽle de l’homme dans le rĂ©chauffement climatique en cours . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245.3.2 VariabilitĂ© glaciaire-interglaciaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245.3.3 Variations climatiques aux Ă©chelles de temps gĂ©ologiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

5.4 Compétences travaillées pour tous les programmes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

6 Annexe : dĂ©tail des Ă©quations du modĂšle physique 256.1 Évolution de la tempĂ©rature globale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256.2 L’effet de serre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

6.2.1 Les deux composantes de l’effet de serre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256.2.2 L’effet de serre liĂ© au CO2 en fonction de la concentration en CO2 . . . . . . . . . . . . . . . 266.2.3 L’effet de serre liĂ© Ă  la vapeur d’eau en fonction de la concentration en vapeur d’eau . . . . . 266.2.4 La concentration en vapeur d’eau en fonction de la tempĂ©rature . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

6.3 Le cycle du carbone . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276.3.1 Stockage biologique et altĂ©ration des continents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276.3.2 SolubilitĂ© du CO2 dans l’ocĂ©an . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276.3.3 Absorption d’une partie des Ă©missions de CO2 par l’ocĂ©an et la vĂ©gĂ©tation . . . . . . . . . . . 28

6.4 AlbĂ©do et calottes de glace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 286.4.1 L’albĂ©do en fonction de l’extension des calottes de glace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 286.4.2 L’extension des calottes de glace en fonction de la tempĂ©rature et de l’insolation en Ă©tĂ© Ă  65°N 286.4.3 Insolation en Ă©tĂ© Ă  65°N . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

6.5 Niveau des mers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

1 L’interface graphique

1.1 Plateformes supportées

SimClimat fonctionne sur des ordinateurs personnels sous Windows et sur des tablettes et smartphones sousAndroid ou Mac-OS. L’interface s’adapte automatiquement Ă  l’écran.

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Figure 1 – Copie d’écran de la page d’accueil sous Windows.

1.2 Les paramĂštres d’entrĂ©e

Une simulation est définie par :

1. Un état initial : valeurs initiales de la température, de la concentration en CO2, du niveau de la mer et duniveau des calottes ;

2. Une échéance : durée de la simulation ;

3. Un nom de simulation et sa couleur ;

4. Des paramÚtres déterminant le comportement du modÚle lors de la simulation.

1.2.1 État initial

Dans l’interface, l’état initial se choisit dans la page suivant la page d’accueil (figures 1,2). Les Ă©tats initiauxpossibles sont les suivants :

1. “Le monde d’aujourd’hui” : La tempĂ©rature est de 15.3°C, la concentration en CO2 de 405 ppm, les Ă©missionsde CO2 de 8 GtC/an, l’anomalie du niveau de la mer de 0 m.

2. “Le monde prĂ©-industriel” : Les variables climatiques sont celles de l’époque prĂ©-industrielle : la tempĂ©ratureest de 14.4°C, la concentration en CO2 de 280 ppm, le niveau de la mer de -0.2 m, les Ă©missions de CO2 sontnulles.

3. “L’état final de la prĂ©cĂ©dente simulation” : Ceci permet de continuer la prĂ©cĂ©dente simulation.

4. “autre : Ă©tat prĂ©-enregistrĂ©â€ : Si un Ă©tat final d’une simulation a dĂ©jĂ  Ă©tĂ© enregistrĂ©, il est possible de dĂ©mar-rer une simulation avec comme conditions initiales cet Ă©tat final enregistrĂ©. Ceci permet de continuer unesimulation antĂ©rieure.

1.2.2 ÉchĂ©ance

Dans l’interface, l’échĂ©ance se choisit dans la mĂȘme page que l’état initial (figures 1,2). Elle peut ĂȘtre compriseentre 100ans et 10 millions d’annĂ©es. L’échĂ©ance dĂ©pend des processus que l’on cherche Ă  Ă©tudier. Par exemple,pour Ă©tudier le rĂ©chauffement climatique actuel, des Ă©chelles de temps de l’ordre de 100 Ă  500 ans sont conseillĂ©es.Pour Ă©tudier les variations glaciaires-interglaciaires du climat dans lesquelles les calottes de glace sont en jeu, desĂ©chelles de plusieurs dizaines Ă  centaines de milliers d’annĂ©es sont conseillĂ©es. Pour Ă©tudier l’altĂ©ration continentale,des Ă©chelles de plusieurs millions d’annĂ©es sont conseillĂ©es.

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Figure 2 – Copie d’écran de la page de choix de l’état initial et de l’échĂ©ance sous Windows.

Figure 3 – Copie d’écran de la page de choix du nom et de la couleur sous Windows.

1.2.3 Couleur et nom

Dans l’interface, la couleur et le nom se choisissent lors de la deuxiĂšme page (figure 3). Ils sont de plus modifiablesune fois la simulation lancĂ©e grĂące Ă  l’icĂŽne ”courbe” (figure 5).

1.2.4 ParamĂštres d’entrĂ©e

On peut faire varier 3 types de paramĂštres :

1. paramĂštres astronomiques (exemple d’application en section 3.2.3) :– Distance Terre-Soleil– Puissance solaire– Excentricité– Obliquité– PrĂ©cession

2. concentration ou Ă©mission de CO2 : On a le choix entre 2 types de simulations :

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Figure 4 – Copie d’écran de la page du choix des paramĂštres liĂ©s au cycle du carbone, sous Windows.

– Fixer la concentration de CO2 : La concentration est alors constante tout au long de la simulation, quelquesoit les flux de CO2, et est choisie par l’utilisateur (exemple d’application en section 3.2.1).

– Fixer les Ă©missions : La concentration est alors calculĂ©e interactivement par le modĂšle, selon les sources oupuits choisis par l’utilisateur. Les sources ou puits que l’utilisateur peut rĂ©gler sont les suivantes :– Émissions anthropiques– Volcanisme et activitĂ© des dorsales– AltĂ©ration continentale– Stockage biologique

3. rĂ©troactions climatiques : Quatre types de rĂ©troactions climatiques sont prises en compte et peuvent ĂȘtrerĂ©glĂ©es ou dĂ©branchĂ©es par l’utilisateur (exemple d’application en section 3.2.2) :– AlbĂ©do– OcĂ©an– VĂ©gĂ©tation– Vapeur d’eau

Pour chaque paramĂštre, on peut afficher un petit texte explicatif et/ou un schĂ©ma (exemple : figure 4).Une fois la simulation lancĂ©e, on peut afficher les valeurs des diffĂ©rents paramĂštres avec l’icĂŽne Ɠil ou les modifier

avec l’icĂŽne clĂ© (figure 6).

1.3 Les sorties

Les rĂ©sultats sont affichĂ©s directement dans l’interface sous forme de courbes et de dessins ou peuvent ĂȘtreexportĂ©s sous diffĂ©rents formats (figure 5).

1.3.1 Les courbes

Les différentes variables affichables par les courbes sont :

1. La température moyenne globale et annuelle à la surface de la Terre, en °C

2. La concentration en CO2, en ppm

3. Les Ă©missions de CO2, en Gt de Carbone par an (GtC/an)

4. Le niveau de la mer, en m par rapport à l’actuel

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Figure 5 – Copie d’écran de la page d’affichage des rĂ©sultats, sous Windows.

Figure 6 – Copie d’écran de la page d’affichage des rĂ©sultats, quand on active l’icĂŽne â€Ă©dition des simulations”,sous Windows.

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5. La latitude des calottes, en ° de latitude

6. L’albĂ©do planĂ©taire global, sans unitĂ©.

Les courbes ont en abscisse le temps, en année aprÚs Jésus-Christ et en ordonnée la variable affichée.

1.3.2 Les dessins

Deux types de dessins s’affichent :– une Terre, sur laquelle on peut voir le niveau des calottes ; attention, ce niveau est trùs approximatif.– une üle Tropicale, sur laquelle on peut voir le niveau de la mer.

1.3.3 Export en format .csv

Il est possible de tĂ©lĂ©charger les rĂ©sultats d’une simulation sous format numĂ©rique .csv, qui peut ĂȘtre lu par destableurs de type Excell. Il suffit pour cela d’appuyer sur l’icĂŽne « tĂ©lĂ©charger » en haut Ă  droite (figure 5).

1.4 Petit guide d’utilisation

– Lancer une premiĂšre simulation : Cliquer sur ”Nouvelle simulation”, puis se laisser guider pour choisir lesparamĂštres d’entrĂ©e (section 1.2). Lancer la simulation avec la petite flĂšche orange.

– Superposer une autre simulation : Dans la page d’affichage des rĂ©sultats, appuyer sur l’icĂŽne ”+”. Choisir alorsles nouveaux paramĂštres d’entrĂ©e.

– Modifier le nom et/ou la couleur d’une simulation : Dans la page d’affichage des rĂ©sultats, appuyer sur l’icĂŽne”courbes”. La liste des simulations apparait Ă  gauche de l’écran. Cliquer sur l’icĂŽne ”crayon” pour Ă©diter lenom ou sĂ©lectionner une nouvelle couleur.

– Afficher les paramĂštres d’entrĂ©e d’une simulation : Dans la page d’affichage des rĂ©sultats, appuyer sur l’icĂŽne”courbes”. La liste des simulations apparait. Cliquer sur l’icĂŽne ”Ɠil” pour afficher les paramĂštres.

– Modifier les paramĂštres d’entrĂ©e d’une simulation : Dans la page d’affichage des rĂ©sultats, appuyer sur l’icĂŽne”courbes”. La liste des simulations apparait. Cliquer sur l’icĂŽne ”clĂ© Ă  molette” pour revenir dans les pages dechoix des paramĂštres. Une fois tous les paramĂštres choisis, il faut relancer la simulation avec la petite flĂšcheorange.

– Supprimer une simulation : Dans la page d’affichage des rĂ©sultats, appuyer sur l’icĂŽne ”courbes”. La liste dessimulations apparait. Cliquer sur l’icĂŽne ”poubelle” pour supprimer la simulation correspondante.

– Prolonger une simulation qu’on vient de rĂ©aliser : Cliquer sur l’icĂŽne ”+”. Choisir comme Ă©tat initial « Ă©tatinitial de la simulation prĂ©cĂ©dente ».

– Sauvegarder une simulation pour la prolonger ultĂ©rieurement : Dans la page d’affichage des rĂ©sultats, appuyersur l’icĂŽne ”disquette”.

– Prolonger une simulation sauvegardĂ©e : Choisir comme Ă©tat initial « Ă©tat initial d’une simulation sauvegardĂ©e».– Afficher la documentation : cliquer sur l’icĂŽne « maison », en haut Ă  gauche de toutes les pages de l’interface.

2 Le modĂšle physique de SimClimat

Le modĂšle physique est basĂ© sur un modĂšle d’équilibre radiatif simple Ă  l’échelle globale (0 dimension) (section2.3). A ce modĂšle d’équilibre radiatif est branchĂ©e une reprĂ©sentation extrĂȘmement simple des autres composantesdu systĂšme climatique : ocĂ©an, cycle du carbone, calottes de glaces (section 2.4). Le modĂšle utilise des relationsphysiques, ainsi que des relations empiriques dont les paramĂštres sont ajustĂ©s pour satisfaire des contraintes obser-vationnelles ou thĂ©oriques (section 2.1). Le modĂšle est actuellement codĂ© en TypeScript.

2.1 Les contraintes sur le modĂšle

Le modĂšle physique de SimClimat est basĂ© sur des Ă©quations physiques. Il se distingue des animations pĂ©da-gogiques dans la mesure oĂč aucun rĂ©sultat n’est prĂ©-enregistrĂ©. Tous les calculs se font lors du lancement de lasimulation, selon les paramĂštres choisis par l’utilisateur. Une infinitĂ© de simulations est possible.

En revanche, le modĂšle physique de SimClimat se distingue des “vrais” modĂšles de climat (dĂ©taillĂ©s en section 4)dans la mesure ou de nombreux paramĂštres dans les Ă©quations ont Ă©tĂ© ajustĂ©s pour que les simulations se comportentd’une façon rĂ©aliste. Cet ajustement des paramĂštres est nĂ©cessaire lorsque les Ă©quations sont trĂšs simplifiĂ©es. Les

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Époque PrĂ©-industriel Actuel Dernier maximumglaciaire (-21 ka)

Température 14.5°C 15.5°C 10°CCO2 280 ppm ppm 180 ppm

Niveau des mers -0.2 m 0 m -130 mLatitude des calottes - 60° 45°

Albédo planétaire - 0.33 -

Table 1 – Tableau rĂ©sumant les contraintes sur les Ă©tats actuel, prĂ©-industriel et glaciaire.

équations sont trÚs simplifiées pour limiter le temps de calcul, afin de pouvoir obtenir des résultats de simulationen quelques secondes.

Les paramĂštres ont Ă©tĂ© ajustĂ©s de maniĂšre Ă  satisfaire les contraintes observationnelles suivantes :– tempĂ©rature, concentration en CO2, latitude des calottes, niveau des mers et albĂ©do pour les pĂ©riodes prĂ©in-

dustrielle, actuelle et dernier maximum glaciaire (tableau 1) ;– Des variations extrĂȘmes des paramĂštres orbitaux induisent des variations de tempĂ©rature de l’ordre des vari-

ations glaciaires-interglaciaires (10°C) ;– Actuellement, la vapeur d’eau contribue pour 60% de l’effet de serre naturel ([Kiehl and Trenberth, 1997]).

On suppose que le CO2 contribue aux 40% restants, nĂ©gligeant l’effet des autres gaz Ă  effet de serre commele CH4 ou l’ozone troposphĂ©rique. Alternativement, le CO2 dans SimClimat reprĂ©sente tous les gaz Ă  effet deserre autre que la vapeur d’eau, et on peut raisonner en â€Ă©quivalent-CO2”.

– Le rĂ©chauffement liĂ© Ă  un doublement de CO2 est de 2.2°C si on considĂšre l’effet de la vapeur d’eau mais deseulement 1.2°C si on nĂ©glige cette rĂ©troaction ([Dufresne and Bony, 2008]).

2.2 L’intĂ©gration temporelle

Le modĂšle SimClimat calcule les diffĂ©rentes variables (tempĂ©rature, concentration en CO2...) en fonction dutemps t pendant toute la durĂ©e de la simulation D en partant de l’état initial. Les diffĂ©rents instants t oĂč les calculssont rĂ©alisĂ©s sont sĂ©parĂ©s par un pas de temps dt. Pour limiter le temps de calcul, le pas de temps dĂ©pend de ladurĂ©e de la simulation :

– si D ≀ 100 ans, dt=0.25 ans. Notons cependant que les cycles saisonniers ne sont pas rĂ©solus, tout est calculĂ©en moyenne annuelle.

– si D > 100 ans, dt = (D0.7) · 1000.3/300. Par exemple, dt ≃ 210 ans pour D = 1 million d’annĂ©e, et dt ≃ 5283ans pour D = 100 millions d’annĂ©es.

2.3 Le modĂšle global d’équilibre radiatif

A l’équilibre radiatif, la puissance solaire absorbĂ© par la Terre, Fin, est Ă©gale Ă  la puissance du rayonnementinfra-rouge Ă©mis par la Terre, Fout (figure 7) :

Fin = Fout

On définit ici les puissances Fin et Fout par unité de surface de la Terre, en W/m2.

2.3.1 La puissance solaire absorbé par la Terre

Fin dĂ©pend de l’albĂ©do planĂ©taire :

Fin = (1−A) · Fin

0

avec :A l’albĂ©do de la Terre, qui dĂ©pend notamment de la latitude des calottes. Son calcul dans le modĂšle est dĂ©taillĂ©

dans la section 2.4.F

in

0 la puissance solaire arrivant au sommet de l’atmosphĂšre, en moyenne globale et annuelle. Comme Ă  chaqueinstant, le soleil n’éclaire que le quart de la surface totale de la Terre, F in

0 = S0

4 , oĂč S0 = 1370W/m2 est la constantesolaire.

8

Page 9: Documentation du logiciel SimClimat

rayonnement

rayonnementincident

rayonnement

infra-rouge

rĂ©ïżœĂ© hi

gaz Ă  eïżœet

(1 − α) · S0 = (1 − G) · σ · T 4

(1 − G) · σ · T 4

α · S0

σ · T 4

serre

atmosphĂšre

Terre

S0

Figure 7 – ModĂšle global d’équilibre radiatif.

2.3.2 La puissance du rayonnement infra-rouge Ă©mis par la Terre

Fout dĂ©pend de la tempĂ©rature selon la loi de Stefan-Boltzmann, modulĂ©e par l’effet de serre :

Fout = (1−G) · σ · T4

avecG l’effet de serre : il reprĂ©sente la fraction de rayonnement infrarouge Ă©mis par la Terre qui est retenue par effet

de serre et ne parvient pas Ă  s’échapper vers l’espace.σ la constante de Stefan-Boltzmann.Cette relation est illustrĂ©e pour diffĂ©rentes concentration en CO2 sur la figure 8.

2.3.3 TempĂ©rature d’équilibre

On calcule Teq(t) Ă  chaque pas de temps t, en supposant l’équilibre radiatif :

Teq(t) =

(

(1−A(t)) · Fin

0

(1−G(t)) · σ

)1/4

Graphiquement, Teq correspond au point d’intersection T des courbes Fin(T ) et Fout(T ) (figure 8).La tempĂ©rature T (t) simulĂ©e par SimClimat est basĂ©e sur le tempĂ©rature d’équilibre Teq, mais avec un peu de

retard pour reprĂ©senter l’effet de l’inertie thermique des ocĂ©ans (section 6.1).

2.4 Couplage du modĂšle d’équilibre radiatif avec les autres composantes

Pour calculer Teq, on a besoin de l’albĂ©do A et de l’effet de serre G. C’est Ă  partir de ces variables que le modĂšleradiatif est couplĂ© Ă  la composition de l’atmosphĂšre, au cycle du carbone et aux calottes de glace. L’ensemble descouplage est reprĂ©sentĂ© en figure 9.

2.4.1 L’effet de serre

L’effet de serre G est dĂ©composĂ© en deux composantes : l’effet de serre liĂ© au CO2 (GserreCO2

) et celui liĂ© Ă  la vapeurd’eau (Gserre

H2O) (section 6.2.1).

– L’effet de serre liĂ© Ă  la vapeur d’eau est calculĂ© en fonction de la concentration en vapeur d’eau RH2O (section6.2.3), elle mĂȘme calculĂ©e en fonction de la tempĂ©rature (section 6.2.4).

9

Page 10: Documentation du logiciel SimClimat

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

100 150 200 250 300 350

Temperature (K)

Fin

,

Fout

Fout, CO2 = 62500ppm

Fout, CO2 = 12500ppm

Fout, CO2 = 2500ppm

Fout, CO2 = 100ppm

Fin

Fout, CO2 = 500ppm

Figure 8 – Énergie solaire absorbĂ©e par la Terre (Fin) et Ă©nergie infrarouge Ă©mise par la Terre (Fout), en fonctionde la tempĂ©rature. Les points d’équilibre radiatif correspondent aux points d’intersection entre Fin(T ) et Fout(T ).

– L’effet de serre liĂ© au CO2 est calculĂ© en fonction de la concentration en CO2 (section 6.2.2). Cette concen-tration est calculĂ© Ă  partir des sources et puits de CO2 (Ă©missions anthropiques, volcanisme, altĂ©ration descontinents, stockage biologique, stockage par l’ocĂ©an) (section 6.3). La solubilitĂ© du CO2 dans l’ocĂ©an estfonction de la tempĂ©rature (6.3.2).

2.4.2 L’albĂ©do

L’albĂ©do A est calculĂ© en fonction de l’extension des calottes de glaces φg (section 6.4.1). Cette extension descalottes est calculĂ©e en fonction de la tempĂ©rature et de l’insolation en Ă©tĂ© Ă  65°N I (section 6.4.2). Cette insolationest dĂ©terminĂ©e par les paramĂštres astronomiques et orbitaux (section 6.4.3).

2.4.3 Le niveau de la mer

Le niveau des mers dĂ©pend Ă  la fois de la tempĂ©rature, par le biais de la dilatation thermique, et de l’extensiondes calottes de glaces, qui contrĂŽle l’eau liquide disponible (section 6.5).

3 Mise en Ɠuvre de la dĂ©marche expĂ©rimentale avec SimClimat

3.1 Pourquoi avoir besoin de modélisation numérique ?

L’étude du changement climatique est un domaine scientifique un peu particulier, oĂč la dĂ©marche expĂ©rimentaleclassique n’est pas toujours applicable. Par exemple, on observe que depuis 150 ans, la tempĂ©rature globale de laTerre s’est rĂ©chauffĂ©e d’environ 1°C. En parallĂšle, la concentration atmosphĂ©rique en CO2, gaz Ă  effet de serre Ă©mispar les activitĂ©s humaines, a augmentĂ©. Est-ce l’augmentation de la concentration en CO2 qui a causĂ© l’augmentationde la tempĂ©rature ? Ou est-ce une pure coĂŻncidence ? Pour rĂ©pondre Ă  cette question selon la dĂ©marche expĂ©rimentaleclassique, il faudrait dupliquer notre planĂšte, lui faire remonter le temps 150 ans plus tĂŽt, et la laisser Ă©voluer jusqu’ànos jours sans Ă©mettre de CO2, tout en accĂ©lĂ©rant le temps pour obtenir les rĂ©sultats aujourd’hui. Impossible ! Saufde maniĂšre virtuelle, par le biais de la modĂ©lisation numĂ©rique. Le but de la modĂ©lisation est justement de pouvoircrĂ©er autant de planĂštes Terre virtuelles que l’on veut, les soumettre aux concentration en CO2 que l’on veut,remonter le temps, ou l’accĂ©lĂ©rer... On peut parler de dĂ©marche expĂ©rimentale avec des “expĂ©riences virtuelles”.

10

Page 11: Documentation du logiciel SimClimat

I

insolationĂ  65N

F in0

constantesolaire

Teq

tempĂ©ratured’équilibre

φeqg

latitude des calottesĂ  l’équilibre

Geffet de serre

effet du CO2

GserreCO2effet de la vapeur d’eau

GserreH2O

RH2O

vapeur d’eau atmosphĂ©rique

flux océaniques

de CO2

Sources et puits

de CO2

NNiveau de la mer

φg

latitude des calottesA

Albédo

T

température

Volcanisme

VégétationAltération des continents

CO2

concentration enCO2 atmosphérique

Puissance solaire

ParamĂštres orbitauxDistante Terre-soleil

Figure 9 – SchĂ©ma illustrant comment les diffĂ©rentes variables sont calculĂ©es dans le modĂšle. En rouge : les forçages“externes” aux systĂšme climatique modĂ©lisĂ©. En bleu : les variables d’état du modĂšle.

11

Page 12: Documentation du logiciel SimClimat

3.2 Exemples de mise en Ɠuvre de la dĂ©marche expĂ©rimentale avec SimClimat

3.2.1 Mise en Ă©vidence du rĂŽle de l’homme dans le rĂ©chauffement observĂ© depuis 150 ans

La démarche expérimentale commence de maniÚre classique avec un constat, une question et une hypothÚse.

– Constat : On observe qu’il y a un rĂ©chauffement climatique, d’environ 1°C depuis 150 ans.– Question : Comment expliquer ce rĂ©chauffement ?– HypothĂšse : Le rĂ©chauffement climatique est principalement causĂ© par l’augmentation de la concentration en

gaz à effet de serre émis par les activités humaines, en particulier le CO2 dont la concentration a augmentéde 280 ppm à 405 ppm depuis 150 ans.

Dans le cas de la démarche expérimentale avec modélisation numérique, quelques étapes supplémentaires sontnécessaires avant de réaliser les expériences.

– Choix du modĂšle : Le modĂšle doit ĂȘtre basĂ© sur des Ă©quations physiques gĂ©nĂ©rales et non sur le constat ou surl’hypothĂšse. Sinon, le raisonnement se mord la queue ! Ainsi, nulle part dans les Ă©quations de SimClimat, iln’est Ă©crit qu’une augmentation de la concentration en CO2 de 125 ppm induit une augmentation de 1°C dela tempĂ©rature globale. Les Ă©quations “disent” juste que le CO2 agit sur l’effet de serre, et que l’effet de serreagit sur le bilan radiatif de la planĂšte et donc sur la tempĂ©rature globale, avec plein de rĂ©troactions possiblesqui peuvent modifier les rĂ©sultats (figure 9).

– ExpĂ©rience tĂ©moin : Il s’agit de vĂ©rifier le rĂ©alisme du modĂšle par rapport Ă  des observations. Ici, on rĂ©aliseune simulation partant de l’époque prĂ©industrielle, de durĂ©e 250 ans, avec des Ă©missions anthropiques de2.5 GtC/an qui permettent de faire passer la concentration en CO2 Ă  la concentration actuelle.

– Validation du modĂšle : On vĂ©rifie qu’à la fin de la simulation, la tempĂ©rature a augmentĂ© de 1°C, ce qui estcohĂ©rent avec les observations (figure 10, rouge). Notons qu’avec SimClimat, on ne peut pas facilement faireĂ©voluer les Ă©missions anthropiques de CO2 avec le temps selon un scĂ©nario rĂ©aliste. Dans ces simulations, seulsle dĂ©but et la fin de la simulation sont analysĂ©s.

Puis la dĂ©marche expĂ©rimentale se poursuit de maniĂšre classique avec expĂ©rience, rĂ©sultat et conclusion.– ExpĂ©rience : On rĂ©alise une simulation identique Ă  celle de contrĂŽle, Ă  part que la concentration en CO2 reste

constante.– RĂ©sultat : On constate que si la concentration en CO2 reste constante, la tempĂ©rature globale n’augmente pas

(figure 10, bleu).– Conclusion : On conclut que le rĂ©chauffement climatique observĂ© est bien causĂ© par l’augmentation de la

concentration en CO2.

3.2.2 RĂ©troactions en jeu dans le changement climatique

On a vu dans la section prĂ©cĂ©dente que le rĂ©chauffement climatique Ă©tait causĂ© principalement par l’augmentationde la concentration en CO2. Le CO2 agit-il de maniĂšre directe sur l’effet de serre ? Ou existe-t-il des rĂ©troactionsamplificatrices ? Nous montrons ici comment mettre en Ɠuvre la dĂ©marche expĂ©rimentale avec SimClimat pourquantifier le rĂŽle de la rĂ©troaction de la vapeur d’eau.

– Constat : Le gaz qui contribue le plus Ă  l’effet de serre naturel est la vapeur d’eau.– Question : Est-ce que la vapeur d’eau joue un rĂŽle dans le rĂ©chauffement climatique ?– HypothĂšse : Quand la tempĂ©rature augmente, l’humiditĂ© contenue dans l’atmosphĂšre augmente Ă©galement

(d’aprĂšs la relation de Clausius-Clapeyron). L’amplification de l’effet de serre liĂ© Ă  la vapeur d’eau accroĂźt Ă son tour la tempĂ©rature.

– Choix du modĂšle : SimClimat, dont la reprĂ©sentation de la vapeur d’eau est basĂ©e sur des Ă©quations physiques.– ExpĂ©rience tĂ©moin : On rĂ©alise une simulation de 250 ans partant du monde prĂ©-industriel Ă  aujourd’hui,

avec des Ă©missions anthropiques de 2.5 GtC/an qui permettent de faire passer la concentration en CO2 Ă  laconcentration actuelle (figure 10, rouge).

– Validation du modĂšle : On vĂ©rifie qu’à la fin de la simulation, la tempĂ©rature a augmentĂ© de 1°C, ce qui estcohĂ©rent avec les observations.

– ExpĂ©rience : On rĂ©alise une simulation identique Ă  celle de contrĂŽle, Ă  part qu’on “dĂ©branche” la rĂ©troactionde la vapeur d’eau, en maintenant la concentration en vapeur d’eau constante.

– RĂ©sultat : Si la concentration en H2O reste constante, la tempĂ©rature globale augmente moins : de 0.6°C aulieu de 1°C (figure 10, vert).

– Conclusion : On conclut que la vapeur d’eau est impliquĂ©e dans une rĂ©troaction positive qui contribue pour40% au rĂ©chauffement climatique.

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Page 13: Documentation du logiciel SimClimat

Figure 10 – Copie d’écran des rĂ©sultats d’une simulation prĂ©-industrielle avec concentration en CO2 constante(bleu) et avec des Ă©missions anthropiques qui permettent de faire passer la concentration en CO2 Ă  la concentrationactuelle (rouge). La simulation verte est identique Ă  la rouge, sauf que la rĂ©tro-action de la vapeur d’eau a Ă©té« dĂ©branchĂ©e » en maintenant constante la concentration en vapeur d’eau. Notons que pour la concentration enCO2, la courbe verte se trouve cachĂ©e par la courbe rouge.

13

Page 14: Documentation du logiciel SimClimat

Figure 11 – Variations de tempĂ©rature et de concentration en CO2 enregistrĂ©es dans les glaces Ă  Vostok enAntarctique.

De la mĂȘme façon, le rĂŽle d’autres rĂ©troactions peut ĂȘtre mis en Ă©vidence par SimClimat. Par exemple, en dĂ©bran-chant la rĂ©troaction de l’albĂ©do de surface, on voit que cette rĂ©troaction est positive aussi mais reste assez faible auxĂ©chelles de temps courtes. Enfin, en dĂ©branchant le rĂŽle de l’ocĂ©an ou de la vĂ©gĂ©tation dans le cycle du carbone, onvoit que l’augmentation de la tempĂ©rature est plus forte. La concentration en CO2 augmente aussi plus vite. Celamontre que l’ocĂ©an et la vĂ©gĂ©tation Ă©pongent en partie (environ pour moitiĂ©) les Ă©missions humaines de CO2.

3.2.3 MĂ©canismes des variations glaciaires-interglaciaires

Les variations glaciaires-interglaciaires se manifestent par de fortes variations de tempĂ©rature, d’étendue descalottes glaciaires et de niveau de la mer qu’on retrouve dans diverses archives palĂ©oclimatiques([Masson-Delmotte and Chapellaz, 2002, Masson-Delmotte et al., 2015], figure 11). Ainsi, il y a 21 000 ans, le Terrevivait le dernier maximum glaciaire. La tempĂ©rature globale Ă©tait 5°C plus basse, une calotte polaire recouvraienttoute l’Europe du Nord, et le niveau de la mer Ă©tait 130 m plus bas. Depuis 10 000 ans, nous sommes en pĂ©riodeinterglaciaire. Il y a une pĂ©riode interglaciaire tous les 100 000 ans (figure 11).

Nous proposons ici trois Ă©tapes de mise en Ɠuvre de la dĂ©marche scientifique pour comprendre les variationsglaciaires-interglaciaires.

Étape 1 : mise en Ă©vidence du rĂŽle des paramĂštres orbitaux– Constat : Les Ă©chelles de temps des variations de tempĂ©rature au cours des variations glaciaires-interglaciaires

sont du mĂȘme ordre de grandeur que celles des paramĂštres orbitaux : obliquitĂ© (environ 40 000 ans), prĂ©cession(environ 20 000 ans), excentricitĂ© (environ 400 000 ans).

– Question : Est-ce que les variations des paramĂštres orbitaux peuvent conduire Ă  des variations de tempĂ©raturecohĂ©rente avec celles observĂ©es lors des cycles glaciaire-interglaciaires (i.e. 5°C) ?

– HypothĂšse : Oui. Prenons par exemple l’obliquitĂ©.– Choix du modĂšle : SimClimat, oĂč l’effet des paramĂštres orbitaux est dĂ©crit par des Ă©quations physiques.– ExpĂ©rience tĂ©moin : On rĂ©alise une simulation de 100 000 ans partant du monde prĂ©-industriel, tous les

paramĂštres Ă©tant laissĂ©s Ă  leur valeurs par dĂ©faut. Une simulation suffisamment longue est nĂ©cessaire pourque les calottes de glace aient le temps de s’équilibrer (figure 12, rouge).

14

Page 15: Documentation du logiciel SimClimat

Figure 12 – Copie d’écran des rĂ©sultats d’une simulation prĂ©-industrielle de contrĂŽle de 100 000 ans (rouge), avecune obliquitĂ© minimale (bleu), avec obliquitĂ© minimale et albĂ©do constant (vert) et avec obliquitĂ© minimale etsolubilitĂ© du CO2 dans l’ocĂ©an ne dĂ©pendant pas de la tempĂ©rature (jaune). Notons que dans les panels oĂč lescourbes verte et jaune sont invisibles, elles sont en fait cachĂ©es par la courbe rouge.

– Validation du modĂšle : La tempĂ©rature reste bien constante Ă  une valeur cohĂ©rente avec la tempĂ©rature globaleobservĂ©e.

– ExpĂ©rience : On rĂ©alise une simulation identique Ă  celle de contrĂŽle, mais en mettant l’obliquitĂ© Ă  sa valeurminimale (figure 12, bleu).

– RĂ©sultat : La tempĂ©rature diminue de plusieurs °C. On observe aussi une forte augmentation de l’extension descalottes, et une diminution du niveau de la mer du mĂȘme ordre de grandeur que lors d’une pĂ©riode glaciaire.

– Conclusion : On conclut que les variations d’obliquitĂ© peuvent induire des variations de tempĂ©rature cohĂ©renteavec celles observĂ©es lors des cycles glaciaire-interglaciaires.

La mĂȘme approche peut s’appliquer aux autres paramĂštres orbitaux.

Étape 2 : Mise en Ă©vidence du rĂŽle de l’insolation dans les rĂ©gions polaires en Ă©té– Constat : Quand on modifie les paramĂštres orbitaux, on ne modifie pas l’énergie solaire reçue en moyenne

sur la Terre sur une annĂ©e. Les paramĂštres orbitaux ne font que modifier la distribution de l’énergie reçue enfonction de la latitude et de la saison.

– Question : Comment alors expliquer que les paramĂštres orbitaux peuvent modifier la tempĂ©rature globale ?– HypothĂšse : En agissant sur l’énergie reçue dans les rĂ©gions polaires en Ă©tĂ©, les paramĂštres orbitaux agissent

sur la fonte des calottes polaires. Or l’étendue des calottes polaires influence l’albĂ©do de la planĂšte et donc satempĂ©rature.

– Choix du modĂšle : SimClimat.– ExpĂ©rience tĂ©moin : L’expĂ©rience prĂ©cĂ©dente de 100 000 ans avec l’obliquitĂ© minimale (figure 12, bleu).– Validation du modĂšle : La tempĂ©rature diminue bien comme si on entrait dans une nouvelle Ăšre glaciaire.– ExpĂ©rience : On rĂ©alise une simulation identique Ă  celle de contrĂŽle, mais en “dĂ©branchant” la rĂ©troaction de

l’albĂ©do, c’est-Ă -dire en fixant l’albĂ©do constant (figure 12, vert).– RĂ©sultat : La tempĂ©rature reste constante.– Conclusion : On conclut que c’est bien la modification de l’albĂ©do qui induit la modification de la tempĂ©rature

quand l’obliquitĂ© diminue. Quand l’obliquitĂ© diminue, les rayons du soleil arrivent de maniĂšre plus inclinĂ©e dansles rĂ©gions polaires de l’HĂ©misphĂšre Nord en Ă©tĂ©. Ça dĂ©favorise la fonte de la calotte polaire de l’HĂ©misphĂšreNord, et donc favorise son extension. Ça augmente l’albĂ©do de la planĂšte et donc diminue la tempĂ©rature.

Le mĂȘme mĂ©canisme s’applique aux autres paramĂštres orbitaux.– L’obliquitĂ© est le paramĂštre le plus facile Ă  comprendre (ci-dessus).– La prĂ©cession agit sur la saison pour laquelle la Terre est la plus proche du soleil. Actuellement, la Terre est

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Page 16: Documentation du logiciel SimClimat

la plus proche du soleil en hiver de l’HĂ©misphĂšre Nord. Si au contraire la Terre est plus proche du soleil en Ă©tĂ©de l’HĂ©misphĂšre Nord, la calotte de l’HĂ©misphĂšre Nord reçoit plus d’énergie en Ă©tĂ© ce qui favorise sa fonte.

– L’excentricitĂ© est le paramĂštre le plus complexe car son effet dĂ©pend de la prĂ©cession. Pour la prĂ©cessionactuelle oĂč la Terre est la plus loin du soleil en Ă©tĂ© de l’HĂ©misphĂšre Nord, si l’orbite devient plus excentrique,la Terre sera encore plus loin du soleil en Ă©tĂ©. La calotte de l’HĂ©misphĂšre Nord recevra alors moins d’énergieen Ă©tĂ© ce qui favorise son extension.

Notons que ce qui est important ici est l’énergie reçue par la calotte de l’HĂ©misphĂšre Nord et non celle de l’HĂ©misphĂšreSud. En effet, la calotte de l’HĂ©misphĂšre Nord a toute la libertĂ© pour s’étendre sur l’Europe, la SibĂ©rie et l’AmĂ©riquedu Nord. Au contraire, la calotte de l’HĂ©misphĂšre Sud est limitĂ©e au continent Antarctique et ne peut pas s’étendresur l’ocĂ©an Austral.

Étape 3 : pourquoi la concentration en CO2 diminue-t-elle en pĂ©riode glaciaire ?Les bulles d’air emprisonnĂ©es dans les glaces indiquent que les variations de la concentration en CO2 varient de

concert avec la tempĂ©rature lors des variations glaciaires-interglaciaires (figure 11). Comment expliquer cela ?– Constat : Quand la tempĂ©rature diminue, la concentration en CO2 diminue. Au dernier maximum glaciaire,

la concentration en CO2 Ă©tait 100 ppm plus faible pour une tempĂ©rature globale 5°C plus faible.– Question : Comment expliquer cette diminution de la concentration en CO2 ?– HypothĂšse : Quand les ocĂ©ans sont plus froids, le CO2 s’y solubilise plus facilement.– Choix du modĂšle : SimClimat.– ExpĂ©rience tĂ©moin : L’expĂ©rience prĂ©cĂ©dente de 100 000 ans avec l’obliquitĂ© minimale (figure 12, bleu).– Validation du modĂšle : La concentration en CO2 simulĂ©e par SimClimat diminue de concert avec la tempĂ©ra-

ture, jusqu’à des valeurs du mĂȘme ordre de grandeur que celles observĂ©es au dernier maximum glaciaire.– ExpĂ©rience : On rĂ©alise une simulation identique Ă  celle de contrĂŽle, mais en maintenant la solubilitĂ© du CO2

constante quelque soit la tempĂ©rature (figure 12, jaune).– RĂ©sultat : On constate que la concentration en CO2 reste constante. De plus, la diminution de la tempĂ©rature

se trouve rĂ©duite.– Conclusion : Plus les ocĂ©ans sont froids, plus la solubilitĂ© du CO2 est forte. Une partie du CO2 atmosphĂ©rique

passe donc sous forme dissoute dans l’ocĂ©an. Donc la concentration atmosphĂ©rique en CO2 diminue. Commele CO2 est un gaz Ă  effet de serre, la diminution de la concentration atmosphĂ©rique en CO2 amplifie lerefroidissement : c’est une rĂ©troaction positive.

4 Comparaison aux modÚles de climat utilisés dans les rapports du

GIEC

4.1 Sur quoi se basent les projections climatiques dans les rapports du GIEC?

Les projections climatiques (ex : figure 13) prĂ©sentĂ©es dans les rapports du GIEC (Groupe d’experts intergou-vernemental sur l’évolution du climat) se basent sur des simulations avec diffĂ©rents modĂšles de climat. Il existe dansle monde une quarantaine de modĂšles de climat, dont deux français (modĂšle de l’Institut Pierre-Simon Laplace enrĂ©gion parisienne et modĂšle du Centre National de Recherche MĂ©tĂ©orologique Ă  Toulouse, [Dufresne et al., 2006]). IlsrĂ©alisent tous les mĂȘmes simulations dans le cadre du programme CMIP (Coupled Model Intercomparison Project).Tous les rĂ©sultats sont accessibles librement et gratuitement. Ce sont ces rĂ©sultats qui alimentent les rapport duGIEC. Par exemple, le 5e rapport du GIEC ([IPCC, 2013]) a Ă©tĂ© alimentĂ© par CMIP5 ([Taylor et al., 2012]).

4.2 Comment fonctionne un modĂšle de climat ?

Les modĂšles de climat simulent les diffĂ©rentes composantes du systĂšme climatique : l’atmosphĂšre, l’ocĂ©an, lessurfaces continentales, les glaces (figure 14, cadre rouge). La composante atmosphĂ©rique des modĂšles de climatrĂ©sout numĂ©riquement les Ă©quations de la mĂ©canique des fluides sur un maillage 3D de l’atmosphĂšre terrestre (cadrevert). Les mailles mesurent environ 100 km. Les processus dont la taille est infĂ©rieure Ă  la maille, tels que les nuages,la pluie ou le rayonnement, sont reprĂ©sentĂ©s par ce qu’on appelle des paramĂ©trisations physiques. Par exemple, oncalcule combien de vapeur d’eau condense Ă  partir de la vapeur d’eau prĂ©sente dans la maille, quelle proportion decette eau condensĂ©e prĂ©cipite pour former de la pluie, quelle proportion de cette pluie s’évapore en tombant, le touten moyenne sur la maille.

16

Page 17: Documentation du logiciel SimClimat

5e rapport GIEC

temps (année)

Ano

mal

ie g

loba

le d

e la

tem

péra

ture

de

surf

ace

(°C

)scénario pessimistescénario optimistehistorique

disp

ersi

onen

tre

mod

Ăšles

Figure 13 – Évolution de la tempĂ©rature de 1950 Ă  2100 simulĂ©e par les modĂšles participant Ă  CMIP5. Jusqu’audĂ©but des annĂ©es 2000, les simulation sont forcĂ©e par des concentrations observĂ©es en gaz Ă  effet de serre et enaĂ©rosols. Au delĂ , les simulations sont forcĂ©es selon 2 types de scĂ©narios : optimiste (bleu) ou pessimiste (rouge).Les enveloppes colorĂ©es reprĂ©sentent l’ensemble des modĂšles, tandis que les traits plein reprĂ©sentent les moyennesentre tous les modĂšles.

ModĂšle de continent

ModĂšle d’ocĂ©an

physiquesdes processusstatitistique

représentation

100 Ă  300 kmModĂšle de banquise

coeur dynamique

ModÚle 3D atmosphériqueModÚle de climat

écologievégétale

chimieatmosphérique

biogéochimieécologie et

marine

calottes

cycle ducarbone

ModĂšle de systĂšme terre

(pas de temps: secondes Ă  minutes)

Figure 14 – SchĂ©ma illustrant les diffĂ©rentes composantes d’un modĂšle de climat.

17

Page 18: Documentation du logiciel SimClimat

ModĂšles ModĂšle de climat participant Ă CMIP

SimClimat

Dimensions atmosphériques 3D 0DDynamiques atmosphériques et

océaniquesoui non

Pas de temps quelques secondes/minutes quelques annéesRayonnement, bilan radiatif de

surfaceoui trÚs simplifié

Effet des nuages oui nonCycle du carbone non oui

Calottes non ouiEstimation des incertitudes dispersion entre modĂšles non

Temps de calcul pour 100 ans plusieurs jours moins d’1 seconde

Table 2 – Tableau identifiant les principales diffĂ©rences entre les modĂšles de climat participant Ă  CMIP et le modĂšlephysique de SimClimat.

4.3 Comparaison du contenu physique

SimClimat a un contenu physique beaucoup plus simple que les modĂšles de climat participant Ă  CMIP (tableau2), ce qui lui permet d’ĂȘtre beaucoup plus rapide. Il reprĂ©sente l’atmosphĂšre de maniĂšre beaucoup plus grossiĂšre(0D au lieu de 3D), mais couple plus de composantes, notamment les calottes de glace et le cycle du carbone. Encela, il est plutĂŽt analogue Ă  un “modĂšle de systĂšme Terre” (figure 14, cadre violet). Cela lui permet de reprĂ©senterdes Ă©volutions du climat Ă  des Ă©chelles de temps gĂ©ologiques.

4.4 Comparaison des projections climatiques

SimClimat a Ă©tĂ© ajustĂ© afin de reprĂ©senter de maniĂšre rĂ©aliste le climat prĂ©sent et le dernier maximum glaciaire,et de donner des projections climatiques semblables Ă  celles des modĂšles de climat participant Ă  CMIP (section2.1). C’est ainsi que pour des Ă©missions de CO2 permettant de simuler des Ă©volutions de concentration en CO2

semblables Ă  celles du GIEC, les projections en terme de tempĂ©rature et d’augmentation du niveau des mers sontsimilaires (figure 15).

4.5 Simulation des rétroactions impliqués dans le réchauffement climatique

L’augmentation de la tempĂ©rature globale en rĂ©ponse Ă  un doublement de la concentration atmosphĂ©rique enCO2 peut ĂȘtre dĂ©composĂ©e en l’effet de plusieurs processus :

1. effet de serre directement lié au CO2

2. rĂ©troaction liĂ©e Ă  la vapeur d’eau : plus l’atmosphĂšre est chaude, plus elle contient de la vapeur d’eau (un gazĂ  effet de serre), donc plus la tempĂ©rature augmente.

3. rĂ©troaction liĂ©e Ă  l’albĂ©do des glaces : plus la Terre se rĂ©chauffe, plus les glaces fondent, donc plus l’albĂ©do dela Terre diminue, donc plus la Terre absorbe du rayonnement solaire et donc se rĂ©chauffe.

4. rétroactions liées aux nuages : celles-ci sont variées et ne sont pas représentées par SimClimat.

SimClimat peut ĂȘtre utilisĂ© pour quantifier ces rĂ©troactions (section 3.2.2). Dans les modĂšles participant CMIP, plusde tiers du rĂ©chauffement simulĂ© est causĂ© par l’effet direct du CO2. Un petit tiers est causĂ© par la rĂ©troaction de lavapeur d’eau. La rĂ©troaction des glaces n’explique qu’entre 5 et 10% du rĂ©chauffement (figure 16a). Ces proportionssont bien reproduites par SimClimat (figure 16c).. Toutefois, SimClimat ne reprĂ©sente pas la rĂ©troaction nuageuse,qui compte pour prĂšs du quart du rĂ©chauffement, mais est frappĂ©e d’une forte incertitude (figure 16b).

4.6 RĂŽle de l’Homme dans le rĂ©chauffement climatique en cours

La section 3.2.1 montre comment mettre en Ă©vidence avec SimClimat le rĂŽle de l’Homme dans le rĂ©chauffementclimatique en cours. Les modĂšles de climat participant Ă  CMIP peuvent ĂȘtre utilisĂ©s dans le mĂȘme objectif (figure17).

18

Page 19: Documentation du logiciel SimClimat

par

rapp

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198

6−20

05ni

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de

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m)

année

scénario optimistescénario pessimiste

scénario optimistescénario pessimiste

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CO

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°C)

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CO

2 (p

pm)

Figure 15 – Comparaison des projections produites par SimClimat et par les modĂšles participant Ă  CMIP. Lacolonne de gauche prĂ©sente les rĂ©sultats montrĂ© dans le 5e rapport du GIEC ([IPCC, 2013]). La colonne de droitemontre des captures d’écran de SimClimat. Les courbes montrent les Ă©volution de la concentration en CO2 selon desscĂ©narios optimiste et pessimiste (en haut), de la tempĂ©rature globale de la Terre (au milieu) et du niveau des mers(en bas). Pour SimClimat, les scĂ©narios optimistes et pessimistes ont Ă©tĂ© lancĂ©s avec des Ă©missions anthropiques deCO2 de 1 GtC/an et 22 GtC/an respectivement.

19

Page 20: Documentation du logiciel SimClimat

Ă©car

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mod

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(°C

)

forcageseffet de serre directvapeur d’eau

nuagesalbédo

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n 2x

CO

2 (°

C)

Moyennemulti−modùles

(a)

(c)

albĂ©dovapeur d’eau

effet de serredirect

Figure 16 – Comparaison des rĂ©troactions climatiques lors d’un doublement de CO2 produites par SimClimatet par les modĂšles de climat participant Ă  CMIP. (a) RĂ©chauffement climatique et ses contributions simulĂ©s parla moyenne des modĂšles de climat. (b) Écart type des diffĂ©rentes contributions au rĂ©chauffement simulĂ©es par lesdiffĂ©rents modĂšles de climat. (c) Évolution de la tempĂ©rature simulĂ©e par SimClimat, avec et sans les diffĂ©rentesrĂ©troactions. La courbe rouge est une simulation prĂ©-industrielle, la courbe vert foncĂ© est une simulation avec CO2

doublĂ© (560 ppm), la courbe vert clair est une simulation avec Co2 doublĂ© et albĂ©do constant, et la courbe bleueest une simulation avec CO2 doublĂ© et concentration en vapeur d’eau constante. Les panels (a) et (b) sont issus de[Dufresne and Bony, 2008].

20

Page 21: Documentation du logiciel SimClimat

temps (années)

tem

péra

ture

(°C

)te

mpé

ratu

re (

°C)

par rapport Ă  1961−1990anomalies de tempĂ©rature globale

phénomÚnes naturels seulement

phĂ©nomĂšnes naturels + effet de l’homme

(a)

(b)

Figure 17 – (a) Évolution de la tempĂ©rature globale depuis 1900 pour les observations (noir), pour les modĂšlesparticipant Ă  CMIP (jaune) et pour la moyenne entre tous les modĂšles de CMIP (rouge), lorsque la concentration engaz Ă  effet de serre augmente de la mĂȘme maniĂšre que dans les observations. (b) Évolution de la tempĂ©rature globaledepuis 1900 pour les observations (noir), pour les modĂšles participant Ă  CMIP (bleu clair) et pour la moyenne entretous les modĂšles de CMIP (bleu foncĂ©), lorsque la concentration en gaz Ă  effet de serre reste constante. Figure issuedu 5e rapport du GIEC ([IPCC, 2013]).

21

Page 22: Documentation du logiciel SimClimat

Dans l’expĂ©rience tĂ©moin, les modĂšles de climat sont soumis Ă  l’augmentation des concentrations atmosphĂ©riquesen gaz Ă  effet de serre (CO2, mais aussi CH4) observĂ©es depuis 150 ans, ainsi qu’à la variation observĂ©e de laconcentration en aĂ©rosols Ă©mis par les volcans. Les simulations reproduisent bien le rĂ©chauffement observĂ© ainsi quela variabilitĂ© inter-annuelle liĂ©e aux Ă©ruptions volcaniques (figure 17a).

Dans une deuxiĂšme expĂ©rience, les modĂšles de climat sont soumis uniquement Ă  la variation observĂ©e de laconcentration en aĂ©rosols, les concentrations atmosphĂ©riques en gaz Ă  effet de serre restant constantes. Les modĂšlessimulent alors une tempĂ©rature constante (figure 17b). Cela prouve donc que le rĂ©chauffement observĂ© depuis 150 ansest bien causĂ© par l’augmentation en gaz Ă  effet de serre.

5 Points du programme abordés

On parle ici des programmes français de lycée qui entrent en vigueur en classe de PremiÚre en 2019 et en classede Terminale en 2020.

5.1 Enseignement scientifique en classe de PremiĂšre

SimClimat permet d’illustrer le bilan radiatif de la Terre et la façon dont ce bilan dĂ©termine la tempĂ©ratured’équilibre de la planĂšte (section 2.3). Il permet donc d’aborder les “savoirs” et “savoir-faire” suivants :

savoirs savoir-faire

Le sol Ă©met un rayonnement Ă©lectromagnĂ©tique dans ledomaine infra-rouge (longueur d’onde voisine de 10

”m) et dont la puissance par unité de surfaceaugmente avec la température.

Une partie de cette puissance est absorbĂ©e parl’atmosphĂšre, qui elle-mĂȘme Ă©met un rayonnement

infrarouge vers le sol et vers l’espace (effet de serre).La puissance reçue par le sol en un lieu donnĂ© est Ă©galeĂ  la somme de la puissance reçue du Soleil et de celle

reçue de l’atmosphĂšre. Ces deux derniĂšres sont dumĂȘme ordre de grandeur.

Un Ă©quilibre, qualifiĂ© de dynamique, est atteint lorsquele sol reçoit au total une puissance moyenne Ă©gale Ă celle qu’il Ă©met. La tempĂ©rature moyenne du sol est

alors constante.

Représenter sur un schéma les différents rayonnementsreçus et émis par le sol.

Expliquer qualitativement l’influence des diffĂ©rentsfacteurs (albĂ©do, effet de serre) sur la tempĂ©rature

terrestre moyenne.

5.2 Enseignement scientifique en classe de Terminale

5.2.1 RĂ©troactions climatiques

SimClimat permet de brancher ou dĂ©brancher certaines rĂ©troactions climatiques, dont celles de la vapeur d’eauet de l’albĂ©do des glaces, pour les mettre en Ă©vidence et en quantifier leur effet (section 3.2.2). Il permet doncd’aborder le “savoirs” et “savoir-faire” suivants :

savoirs savoir-faire

L’évolution de la tempĂ©rature terrestre moyennerĂ©sulte de plusieurs effets amplificateurs (rĂ©troaction

positive), dont :- l’augmentation de la concentration en vapeur d’eau

(gaz Ă  effet de serre) dans l’atmosphĂšre ;- la dĂ©croissance de la surface couverte par les glaces

et diminution de l’albĂ©do terrestre ;

Identifier les relations de causalitĂ© (actions etrĂ©troactions) qui sous-tendent la dynamique d’un

systĂšme.

Mais comme il ne contient pas de reprĂ©sentation du CH4, il ne permet pas d’aborder le point de “savoirs”suivant :

savoirs (non traitable avec SimClimat) savoir-faire

- le dĂ©gel partiel du permafrost provoquant unelibĂ©ration de GES dans l’atmosphĂšre.

22

Page 23: Documentation du logiciel SimClimat

5.2.2 ModĂšles climatiques

SimClimat est un exemple de modĂšle physique de climat, mĂȘme s’il est trĂšs simplifiĂ© par rapport Ă  ceux util-isĂ©s pour le GIEC (section 4). Il est basĂ© sur des Ă©quations physiques (section 2) et peut ĂȘtre comparĂ© Ă  notreconnaissances des palĂ©oclimats (section 2.1). Il permet donc d’illustrer le “savoirs” et “savoir-faire” suivants :

savoirs savoir-faire

Les modĂšles climatiques s’appuient sur :- la mise en Ă©quations des mĂ©canismes essentiels qui

agissent sur le systÚme Terre ;- des méthodes numériques de résolution.

Les rĂ©sultats des modĂšles sont Ă©valuĂ©s par comparaisonaux observations in situ et spatiales ainsi qu’à la

connaissance des paléoclimats.Ces modÚles, nombreux et indépendants, réalisent des

projections climatiques. AprÚs avoir anticipé lesévolutions des derniÚres décennies, ils estiment lesvariations climatiques globales et locales à venir sur

des décennies ou des siÚcles.

Mettre en Ă©vidence le rĂŽle des diffĂ©rents paramĂštres del’évolution climatique, en exploitant un logiciel de

simulation de celle-ci, ou par la lecture de graphiques.

5.2.3 RĂŽle de l’homme dans le rĂ©chauffement climatique en cours

SimClimat permet de mettre en Ă©vidence le rĂŽle des activitĂ©s humaines dans le rĂ©chauffement en cours (section3.2.1). Il permet donc d’aborder les “savoirs” suivant :

savoirs savoir-faire

L’analyse scientifique combinant observations,Ă©lĂ©ments thĂ©oriques et modĂ©lisations numĂ©riques

permet aujourd’hui de conclure que l’augmentation detempĂ©rature moyenne depuis le dĂ©but de l’ùre

industrielle est liĂ©e Ă  l’activitĂ© humaine : CO2 produitpar la combustion d’hydrocarbures, la dĂ©forestation, la

production de ciment ;

Toutefois, dans ce point, SimClimat ne permet pas de sĂ©parer les diffĂ©rentes sources d’émissionsanthropiques (combustion, dĂ©forestation, production de ciment). De plus, il ne contient pas de reprĂ©sen-tation du CH4 et donc ne permet d’aborder que l’effet du CO2 : il ne permet pas d’aborder le point de“savoirs” suivant :

savoirs (non traitable avec SimClimat) savoir-faire

... liĂ©e Ă  l’activitĂ© humaine ... : CH4 produit par lesfuites de gaz naturel, la fermentation dans les

décharges, certaines activités agricoles.

5.2.4 Projections climatiques

SimClimat permet de faire des projections climatiques en terme de tempĂ©rature et de niveau des mers d’ici lafin du siĂšcle, qui sont semblables Ă  celles des modĂšles de climat prĂ©sentĂ©es dans le rapport du GIEC (section 15). Ilpermet donc d’aborder les “savoirs” suivants :

savoirs savoir-faire

Les modĂšles s’accordent Ă  prĂ©voir, avec une forteprobabilitĂ© d’occurrence, dans des fourchettesdĂ©pendant de la quantitĂ© Ă©mise de GES :

- une augmentation de 1,5 à 5°C de la températuremoyenne entre 2017 et la fin du XXIe siÚcle ;

- une élévation du niveau moyen des océans entre ledébut du XXIe siÚcle et 2100 pouvant atteindre le

mĂštre ;

Mais compte tenu de la simplicitĂ© du modĂšle physique, il ne permet pas d’aborder :

23

Page 24: Documentation du logiciel SimClimat

savoirs (non traitable avec SimClimat) savoir-faire

- des modifications des rĂ©gimes de pluie et desĂ©vĂ©nements climatiques extrĂȘmes ;

- une acidification des océans ;- un impact majeur sur les écosystÚmes terrestres et

marins.

Comme SimClimat permet de mettre en Ɠuvre la dĂ©marche expĂ©rimentale en comparant expĂ©riences tĂ©moins etexpĂ©riences de sensibilitĂ©, et permet de brancher ou dĂ©brancher certains phĂ©nomĂšnes, il permet de traiter le “savoirfaire” suivant :

savoirs savoir-faire

Exploiter les rĂ©sultats d’un modĂšle climatique pourexpliquer des corrĂ©lations par des liens de cause Ă  effet.

5.3 Spécialité de SVT en classe de Terminale

5.3.1 RĂŽle de l’homme dans le rĂ©chauffement climatique en cours

SimClimat permet de mettre en Ă©vidence le rĂŽle des activitĂ©s humaines dans le rĂ©chauffement en cours (section3.2.1). Il permet donc d’aborder les “savoirs” et “savoir-faire” suivants :

savoirs savoir-faire

D’environ 1°C en 150 ans, le rĂ©chauffement climatiqueobservĂ© au dĂ©but du XXIe siĂšcle est corrĂ©lĂ© Ă  la

perturbation du cycle biogĂ©ochimique du carbone parl’émission de gaz Ă  effet de serre liĂ©e aux activitĂ©s

humaines.

Mobiliser les connaissances acquises sur lesconsĂ©quences des activitĂ©s humaines sur l’effet de serre

et sur le cycle du carbone.

5.3.2 Variabilité glaciaire-interglaciaire

SimClimat permet d’expliquer comment les variations des paramĂštres orbitaux induisent des variations de latempĂ©rature globale, et permet de mettre en Ă©vidence les rĂŽles cruciaux des rĂ©troactions de l’albĂ©do des glaceset de la solubilitĂ© de l’ocĂ©an (section 3.2.3). Les variations de tempĂ©rature et d’extension des calottes obtenuespar SimClimat sont comparables Ă  celles reconstituĂ©es pour les variations glaciaires-interglaciaires (section 2.1).SimClimat permet donc de traiter les “savoirs” et “savoir-faire” suivants :

savoirs savoir-faire

Les rapports isotopiques montrent des variationscycliques coïncidant avec des variations périodiques desparamÚtres orbitaux de la Terre. Celles-ci ont modifiéla puissance solaire reçue et ont été accompagnées de

boucles de rĂ©troactions positives et nĂ©gatives (albĂ©do liĂ©Ă  l’asymĂ©trie des masses continentales dans les deux

hĂ©misphĂšres, solubilitĂ© ocĂ©anique du CO2) ; elles sont Ă l’origine des entrĂ©es et des sorties de glaciation.

Mettre les variations temporelles des paramÚtresorbitaux, définis par Milankovitch, en relation avec lesvariations cycliques des températures au Quaternaire.

5.3.3 Variations climatiques aux échelles de temps géologiques

SimClimat permet de faire varier plusieurs sources et puits de CO2 (section 2.4.1) qui ont jouĂ© un rĂŽle clĂ© dansles variations climatiques passĂ©es aux Ă©chelles de temps gĂ©ologiques, et d’étudier l’effet de ces variations sur lesconcentrations en CO2, la tempĂ©rature globale et le niveau des mers. On peut en particulier faire varier :

1. le volcanisme et l’activitĂ© des dorsales, qui peut expliquer les tempĂ©ratures plus Ă©levĂ©es pendant le CrĂ©tacĂ© ;

2. l’altĂ©ration continentale, qui peut expliquer les tempĂ©ratures plus basses depuis 30 millions d’annĂ©es et auCarbonifĂšre-Permien ;

3. le stockage biologique, qui peut expliquer les températures plus basses au CarbonifÚre-Permien.

Ces 3 points font justement partie des “savoirs” et “savoir-faire” suivants :

24

Page 25: Documentation du logiciel SimClimat

savoirs savoir-faire

- Globalement, Ă  l’échelle du CĂ©nozoĂŻque, et depuis 30millions d’annĂ©es, les indices gĂ©ochimiques des

sédiments marins montrent une tendance générale à labaisse de température moyenne du globe.

- Celle-ci apparaĂźt associĂ©e Ă  une baisse de laconcentration atmosphĂ©rique de CO2 en relation avecl’altĂ©ration des matĂ©riaux continentaux, notamment Ă 

la suite des orogénÚses du Tertiaire. (...)- Au Mésozoïque, pendant le Crétacé, les variationsclimatiques se manifestent par une tendance à une

hausse de tempĂ©rature. Du fait de l’augmentation del’activitĂ© des dorsales, la gĂ©odynamique terrestreinterne semble principalement responsable de ces

variations.- Au Paléozoïque, des indices paléontologiques et

gĂ©ologiques, corrĂ©lĂ©s Ă  l’échelle planĂ©taire et tenantcompte des palĂ©olatitudes, rĂ©vĂšlent une importante

glaciation au CarbonifĂšre-Permien. Par lamodification du cycle gĂ©ochimique du carbone qu’ellesont entraĂźnĂ©e, l’altĂ©ration de la chaĂźne hercynienne et

la fossilisation importante de matiÚre organique(grands gisements carbonés) sont tenues pour

responsables de cette glaciation.

- Utiliser les connaissances acquises sur lagéodynamique interne et la tectonique des plaques pourcomprendre leur rÎle sur le climat et mettre en relationla nature des roches formées avec les paléoclimats du

Crétacé.- Exploiter les équations chimiques associées aux

transformations d’origines gĂ©ologiques pour modĂ©liserles modifications de la concentration en CO2

atmosphérique.- Mobiliser les acquis antérieurs sur le cycle du

carbone biosphérique et les enrichir des connaissancessur les réservoirs géologiques (carbonates, matiÚre

organique fossile) et leurs interactions.

Toutefois, comme la circulation ocĂ©anique n’est pas reprĂ©sentĂ©e, il ne permet pas d’aborder le point de “savoirs”suivant :

savoirs (non traitable avec SimClimat) savoir-faire

De plus, la variation de la position des continents amodifié la circulation océanique.

5.4 Compétences travaillées pour tous les programmes

SimClimat permet de travailler les compĂ©tences suivantes :– Communiquer et utiliser le numĂ©rique : Utiliser des outils numĂ©riques ; Utiliser des logiciels d’acquisition, de

simulation et de traitement des donnĂ©es ;– Pratiquer des dĂ©marches scientifiques : comprendre qu’un effet peut avoir plusieurs causes ;– Adopter un comportement Ă©thique et responsable : Identifier l’incidence (bĂ©nĂ©fices et nuisances) des activitĂ©s

humaines sur l’environnement Ă  diffĂ©rentes Ă©chelles.

6 Annexe : détail des équations du modÚle physique

6.1 Évolution de la tempĂ©rature globale

La tempĂ©rature globale T (t) est calculĂ©e en supposant que l’on tend vers la tempĂ©rature d’équilibre radiatif Ă l’échelle globale au temps t , Teq(t), avec une constante de temps τT=100 ans :

T (t) = T (t− dt) + (Teq(t)− T (t− dt))(1 − e−dt/τT

)

La température Teq(t) est calculé en section 2.3.3.

6.2 L’effet de serre

6.2.1 Les deux composantes de l’effet de serre

L’effet de serre G est dĂ©finit ici comme la fraction de rayonnement infrarouge Ă©mis par la Terre qui est retenuepar effet de serre et ne parvient pas Ă  s’échapper vers l’espace. 1−G reprĂ©sente la proportion d’énergie infra-rougeĂ©mise par la Terre qui s’échappe vers l’espace.

25

Page 26: Documentation du logiciel SimClimat

On note G0 l’effet de serre de rĂ©fĂ©rence, choisi Ă  l’époque prĂ©-industrielle.On suppose que les variations de l’effet de serre G sont liĂ©es aux variations de la concentration de l’atmosphĂšre

en vapeur d’eau et en CO2. On nĂ©glige l’effet des variations de concentration des autres gaz Ă  effet de serre tels queCH4 et N2O, ou on les considĂšre implicitement en â€Ă©quivalent CO2”.

On pose alorsG = G0 +Gserre

H2O +GserreCO2

avec GserreH2O

l’anomalie d’effet de serre par rapport Ă  la rĂ©fĂ©rence liĂ©e Ă  l’anomalie de concentration en vapeurd’eau et Gserre

Co2celle liĂ©e Ă  l’anomalie de concentration en CO2.

6.2.2 L’effet de serre liĂ© au CO2 en fonction de la concentration en CO2

GserreCo2

est calculé en fonction de la concentration en CO2 : CO2(t). Dans la gamme de concentration de CO2

“usuelles” (entre 100 et 10 000 ppm), on suppose une relation logarithmique entre GserreCo2

et CO2(t) ([Myhre et al., 1998,Pierrehumbert et al., 2006]) :

GserreCo2 = 1.8 · 10−2 · ln(

CO2(t)

COref2

)

Autour de cette gamme, une approximation linĂ©aire prolonge la relation logarithmique.L’effet de la concentration en CO2 sur l’énergie infra-rouge Ă©mise par la Terre s’échappant vers l’espace (Fout)

est illustré sur la figure 8.

6.2.3 L’effet de serre liĂ© Ă  la vapeur d’eau en fonction de la concentration en vapeur d’eau

GserreH2O

est calculĂ© en fonction de la quantitĂ© de vapeur d’eau intĂ©grĂ©e dans l’atmosphĂšre, H2O(t), selon :

GserreH2O = −Q ·G0 · (1− (RH2O(t))

p) · L

avec RH2O(t) le rapport entre la quantitĂ© de vapeur d’eau au temps t et la quantitĂ© de rĂ©fĂ©rence :

RH2O(t) =H2O(t)

H2Oref

et L un limitateur d’effet de serre quand RH2O devient trĂšs fort, Ă©vitant un emballement trop fort quand la

tempĂ©rature devient trĂšs forte : L = 0.3 · e−√

RH2O(t)−1 + 0.7.Pour satisfaire les contraintes observationnelles (section 2.1), on prend Q = 0.6 et p = 0.23.

6.2.4 La concentration en vapeur d’eau en fonction de la tempĂ©rature

Afin de simuler la rĂ©troaction positive de la vapeur d’eau sur le climat, le rapport RH2O(t) est exprimĂ©e enfonction de la tempĂ©rature T (t) en supposant que l’humiditĂ© relative est constante. Alors RH2O(t) est Ă©gal aurapport des pressions partielles Ă  saturation psat.

RH2O(t) =psat(T )

psat(Tref )

La pression de vapeur saturante est calculée par la formule de Rankine :

psat(T ) = exp(13.7− 5120./T )

La tempĂ©rature est en K et Tref = 14.4◩C.

26

Page 27: Documentation du logiciel SimClimat

6.3 Le cycle du carbone

CO2(t) est calculé en fonction de la concentration au pas de temps précédent par un bilan de masse :

CO2(t) = CO2(t− dt) + F (t) ·COact

2

MactCO2

· dt

avec CO2(t) la concentration en CO2 en ppm et F (t) le flux de CO2 vers l’atmosphùre en GtC/an. Notons quel’on exprime les flux de CO2 en Gt de Carbone par an. Pour convertir ces flux en Gt de CO2 par an, il suffit de

multiplier nos flux par 44/12. Le facteur COact2

MactCO2

permet la conversion entre une masse de CO2 en Gt (109t) et une

concentration en ppm : MactCO2

est la masse de CO2 dans l’atmosphùre actuelle (750 Gt) et COact2 la concentration

actuelle en CO2 (405 ppm).Le flux de CO2, F (t), est la somme de plusieurs contributions :– Ă©missions anthropiques ;– Ă©missions volcaniques et liĂ©es Ă  l’activitĂ© des dorsales, Fvolc. Par dĂ©faut, Fvolc=0.0083 GtC/an ;– stockage biologique, c’est Ă  dire le stockage de matiĂšre organique sous forme fossile (pĂ©trole, charbon) ;– altĂ©ration des continents ;– Ă©changes avec l’ocĂ©an ;– absorption d’une partie des Ă©missions par l’ocĂ©an et la vĂ©gĂ©tation.

Les émissions anthropiques et volcaniques sont supposées constantes tout au long de la simulation.

6.3.1 Stockage biologique et altération des continents

Les flux de consommation de CO2 par stockage biologique et altération des continents sont supposés propor-tionnels à la concentration en CO2(t), par analogie avec des réactions chimiques dans lesquelles le CO2 est leréactif :

Fconso(t) = −s · CO2(t)

avec s le taux de consommation de CO2 en GtC/ppm/an.L’utilisateur choisit le taux de consommation de CO2 par le stockage biologique sbio et par l’altĂ©ration conti-

nentale salt. Lorsque la Terre est englacĂ©e complĂštement (boule de neige), ces taux de consommation sont annulĂ©squelque soit le choix de l’utilisateur : en effet, l’englacement ne permet pas la consommation de CO2 par cesprocessus, ce qui permet la sortie de la boule de neige.

Par dĂ©faut, salt est tel que l’altĂ©ration continentale Ă©quilibre le volcanisme Ă  grande Ă©chelle de temps : srefalt =Fvolc

COref2

. Quant à sbio, il est nul par défaut, car le stockage biologique actuel est négligeable. Au carbonifÚre, on fixe

sbio=-0.0014 GtC/ppm/an, d’aprĂšs les flux de CO2 reconstituĂ©s Ă  cette Ă©poque ([Berner, 2003]).

6.3.2 SolubilitĂ© du CO2 dans l’ocĂ©an

Dans la nature, la solubilitĂ© du CO2 dans l’ocĂ©an dĂ©pend de la tempĂ©rature. En consĂ©quence, une augmentationde la tempĂ©rature induit un dĂ©gazage de CO2 vers l’atmosphĂšre tandis qu’une diminution de la tempĂ©rature induitun pompage de CO2 de l’atmosphĂšre vers l’ocĂ©an. Ce phĂ©nomĂšne agit aux Ă©chelles de quelques milliers d’annĂ©es,et Ă  probablement participĂ© aux variations de CO2 observĂ©es lors des oscillations glaciaires-interglaciaires (section3.2.3).

Dans le modÚle, ceci est représenté par un flux Foce, en GtC/an, de la forme :

Foce =1

τoce·COact

2

MactCO2

· (COeq2 (T )− CO2(t))

avec COeq2 (T ) la concentration en CO2 en Ă©quilibre avec l’ocĂ©an Ă  la tempĂ©rature T et τoce la constante de

temps de rappel de la concentration de CO2 vers cet Ă©quilibre.COeq

2 (T ) est paramĂ©trisĂ©e en fonction de la tempĂ©rature de façon Ă  ce que (1) un refroidissement de 10°C (du typed’un refroidissement interglaciaire-glaciaire) induise une diminution de la concentration en CO2 jusqu’à 180 ppm,(2) le modĂšle simule une augmentation de 1°C pour une augmentation de 90ppm entre la pĂ©riode prĂ©industrielle etl’actuel. Cette fonction est empirique plus que physique.

27

Page 28: Documentation du logiciel SimClimat

6.3.3 Absorption d’une partie des Ă©missions de CO2 par l’ocĂ©an et la vĂ©gĂ©tation

Le but est de reprĂ©senter de maniĂšre simple le fait que l’ocĂ©an superficiel et la vĂ©gĂ©tation absorbent une partie desĂ©missions de CO2 : on estime par exemple qu’actuellement, 35% des Ă©missions anthropiques actuelles sont absorbĂ©espar la vĂ©gĂ©tation et 20% par les ocĂ©ans (). Ceci joue surtout aux petites Ă©chelles de temps. Dans le modĂšle, onmultiplie les flux de CO2 par 1 − puitbio − puitoce, avec puitbio=35% et puitoce=20% ([Friedlingstein et al., 2007,IPCC, 2013]).

6.4 Albédo et calottes de glace

6.4.1 L’albĂ©do en fonction de l’extension des calottes de glace

Dans la nature, l’albĂ©do planĂ©taire dĂ©pend principalement de l’étendue englacĂ©e, mais aussi des nuages et descaractĂ©ristiques des surfaces.

Dans le modĂšle, seul l’étendue des calottes est prise en compte. L’albĂ©do est calculĂ© en fonction de la latitudedes calottes de glaces φg(t) par une fonction linĂ©aire par morceau. L’albĂ©do est bornĂ© entre l’albĂ©do de la glace(prise Ă  0.9) et l’albĂ©do de la Terre sans glace, pris Ă  0.25. Cette formulation de l’albĂ©do en fonction de la latitudedes calottes, qui elle-mĂȘme dĂ©pend de la tempĂ©rature (section 6.4.2), explique l’allure de la courbe de Fin (l’énergiesolaire absorbĂ©e par la Terre) en fonction de la tempĂ©rature sur la figure 8.

6.4.2 L’extension des calottes de glace en fonction de la tempĂ©rature et de l’insolation en Ă©tĂ© Ă 65°N

La latitude des calottes de glace est en ° de latitude. Elle est calculĂ© en fonction de la tempĂ©rature globale d’unepart, et de l’insolation en Ă©tĂ© Ă  65°N (notĂ©e I) d’autre part (afin de prendre en compte les variations des paramĂštresorbitaux).

On calcule le niveau des calottes Ă  l’équilibre φeqg :

φeqg = a · T + b+ c · (I − Iactuel)

I est calculĂ©e en fonction de la constante solaire, de l’excentricitĂ©, de l’obliquitĂ© et de la prĂ©cession (section6.4.3).

Les paramÚtres ajustables a, b et c sont réglés pour satisfaire les contraintes résumées en section 2.1 : a=0.73,b=49.53 et c=0.2.

Les calottes de glace rĂ©agissent au forçages climatiques avec une certaine constante de temps τg=3000 ans. PourreprĂ©senter cet effet, la latitude des calottes φg(t) est calculĂ©e connaissant φg(t − dt) en supposant que φg(t) tendvers φeq

g avec la constante de temps de τg :

φg(t) = φg(t− dt) +(

φeqg − T (t− dt)

)

(

1− e−dt/τg

)

6.4.3 Insolation en été à 65°N

L’insolation en Ă©tĂ© Ă  65°N, I, est calculĂ©e en fonction de la constante solaire S0, de l’excentricitĂ© x, de l’obliquitĂ©o et de la prĂ©cession p selon la formule suivante :

I =S0

4· cos

(

(65− o) · π180

)

∗

(

1− xactuel

2 ∗ sin(

−pactuel·π180

)

1− x2 ∗ sin

(

−p·π180

)

)2

avec xactuel et pactuel l’excentricitĂ© et la prĂ©cession actuelles. Les angles o et p sont donnĂ©s en °.

6.5 Niveau des mers

Deux processus dans le modĂšle font varier le niveau de la mer :– La dilatation thermique : cela dĂ©pend de la tempĂ©rature de l’ocĂ©an Toce.– La fonte des calottes, qui dĂ©pend de la latitude des calottes φg.

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On note N(t) l’anomalie du niveau de la mer N par rapport au niveau actuel : N(t) = Hmer(t)−Hmer,actuel, avecHmer la hauteur de la mer.

La hauteur moyenne de la mer Hmer est calculée par :

Hmer = α(Toce) ·Mmer

Smer

avec α(Toce) le volume massique de l’eau Ă  la tempĂ©rature Toce , Toce la tempĂ©rature moyenne de l’ocĂ©an, quiest supposĂ© ĂȘtre une moyenne des tempĂ©ratures au cours des 100 annĂ©es prĂ©cĂ©dentes, Mmer la masse totale d’eaude mer sur Terre et Smer la surface des bassins ocĂ©aniques.

– On calcule α(Toce) par une relation linĂ©aire en fonction de Toce connaissant le coefficient de dilatation thermiquec = 2.6 · 10−4/◩C :

α (Toce) = α (Toce,actuel) (1 + c · (Toce − Toce,actuel)

– On calcule Mmer

Smerpar un bilan de masse : soit Mtot la masse totale de l’eau dans le systĂšme {calottes+ocĂ©an},

et f(φg) la fraction de cette eau se trouvant sous forme de calottes. On a alors :

Mmer = Mtot · (1− f(φg))

En supposant constante la surface des bassins océaniques, on obtient donc :

Mmer

Smer= Htot · (1− f(φg))

avec Htot la hauteur moyenne de mer si tout Ă©tait fondu. On prend Htot =3.8km ([Herring and Clarke, 1971]).D’oĂč

Hmer = (1 + c · (Toce − Toce,actuel)) ·Htot · (1− f(φg))

On paramĂ©trise f(φg) par un polynĂŽme du 3e degrĂ©s pour respecter les contraintes rĂ©sumĂ©es en section 2.1.

Remerciements

L’application Ă  Ă©tĂ© dĂ©veloppĂ©e par le Cabinet d’Études Informatiques Alain Deseine - https ://www.cabinfo.eu/Ce travail a bĂ©nĂ©ficiĂ© d’une aide de l’Etat gĂ©rĂ©e par l’Agence Nationale de la Recherche au titre du programme

Investissements d’Avenir portant la rĂ©fĂ©rence n° ANR-11-IDEX-0004 - 17-EURE-0006.Je remercie Jean-Louis Dufresne pour des discussions sur le contenu physique du logiciel, Michael Jentzer,

Mathieu Rajchenbach et Robin Bosdeveix pour des discussions pĂ©dagogiques autour du logiciel, Mathilde Tricoirepour une relecture de cette documentation, Nicolas Gama pour le codage des premiĂšres versions de l’interfaceen 2006-2007, Hakim Mamor pour le codage de la version MĂ©tĂ©o-France de l’interface en 2011, MĂ©tĂ©o-France (etGermaine Rochas) pour l’hĂ©bergement du logiciel de 2011 Ă  2019.

Références

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