# Enjeux, méthodes, fondamentaux de prévisibilité et prévision décennale(1)

## Challenges, basic principles and methodologies for decadal predictability and forecasts

Christophe CASSOU* et Juliette MIGNOT**

### Résumé

Dans le cadre du 5e exercice international d'intercomparaison des modèles couplés, la communauté scientifique a conduit, pour la première fois de manière coordonnée, un ensemble de simulations dit de prévision décennale. Le but de cette initiative est tout d'abord de mieux comprendre les modulations climatiques qui s'expliquent en grande partie à l'échelle de temps de 5-20 ans par la variabilité interne de l'océan, et qui se superposent aux tendances à long terme, en particulier au réchauffement d'origine anthropique. Il s'agit ensuite d'estimer la prévisibilité de ces modulations en particulier aux échelles régionales. Les prévisions décennales diffèrent des projections climatiques traditionnelles par l'étape d'initialisation des modèles en utilisant les observations directes ou leurs estimations via les réanalyses. Leur vocation est de reproduire au mieux les fluctuations observées, contrairement aux projections climatiques et simulations historiques qui ne visent qu'à estimer la réponse du système climatique aux forçages dits externes tels l'activité solaire, le volcanisme et les perturbations anthropiques. Le but de cet article est, dans un premier temps, de présenter les fondamentaux de la prévision décennale, du concept aux méthodes en passant par les difficultés et les limites, puis de donner quelques premiers résultats de prévisibilité à partir de prévisions rétrospectives sur la période 1960-2010.

### Mots-clés

Prévision décennale, variabilité climatique interne, GIEC AR5.

### Abstract

Within the framework of the 5th coupled model inter-comparaison project, an ensemble of coordinated decadal forecast simulations have been carried out, for the first time, by the climate community. This new initiative first aims at better understanding the decadal modulations that are superimposed on the anthropogenic-forced warming tendency and that are mostly explained, at such a timescale, by the internal variability in the ocean. The goal of this initiative is then to provide a first assessment of the climate predictability at decadal timescale. Forecasts differ from climate projections by the mandatory step of initialization of the model components either to direct observations or their reconstruction via the reanalyzes. They aim at simulating at best the observed fluctuations whereas projections and historical simulations only estimate the climate response to so-called external forcings such as solar activity, volcanism and anthropogenic perturbations. The goal of this article is primarily to review the basics of the decadal forecasts (concepts, methodologies, difficulties and limits) and to present preliminary and simple results on predictive skill estimated from hindcasts over 1960-2010.

### Keywords

Decadal forecast, internal climate variability, climate processes, GIEC AR5.

<footnote>(1) En accord avec la revue La Météorologie, vous trouverez également l'essentiel de cet article dans le prochain numéro de cette publication : http://documents.irevues.inist.fr/handle/2042/14834</footnote>

<footnote>* CNRS-Cerfacs.</footnote>

<footnote>** IRD-IPSL.</footnote>
## Introduction

Prévision décennale : le sujet est à la mode. On lui consacre un chapitre entier dans le prochain rapport du GIEC(2) dont la publication est prévue en fin 2013 ; il en est une des principales nouveautés. On trouve l'expression dans tous les grands projets internationaux sous la houlette du WCRP(3) dans le cadre de son exercice d'intercomparaison de modèles climatiques (CMIP5(4)), ou encore dans les divers appels d'offre de la commission européenne. La prévision décennale se niche aussi dans les priorités et perspectives de recherche des organismes et agences nationales, tels l'Institut National des Sciences de l'Univers (INSU) sous la tutelle du CNRS(5), l'Agence Nationale de la Recherche (ANR), les programmes animés par le ministère de l'Écologie, du Développement durable et de l'Énergie comme le GICC(6), etc.

L'engouement récent pour « le décennal » s'explique par plusieurs facteurs. Le premier repose sur le constat que le réchauffement global des années 2000 est plus lent que celui des années 80 et 90, même si 8 années de la décennie 2000-2009 se classent parmi les années les plus chaudes jamais observées depuis l'ère instrumentale i.e. 1880, http://www.ncdc.noaa.gov/sotc/global). La question légitime est donc d'une part, de déterminer quels sont les mécanismes physiques à l'origine de cette modulation aux échelles de temps de l'ordre de la décennie, et d'autre part d'évaluer son degré de prévisibilité, afin de réduire les incertitudes [Hawkins and Sutton, 2009] sur les changements à venir dans un futur proche (2010-2035). Le second facteur découle des progrès du duo modélisation/observation qui autorisent désormais les climatologues à envisager la prévision climatique à ces échelles de temps longues. La prévision décennale est en effet à double contrainte car elle repose sur l'utilisation de modèles climatiques incluant les principales composantes du système (atmosphère, océan, cryosphère, surfaces continentales), leurs interactions et leurs variations, et sur leur démarrage à partir des conditions observées. Les avancées en la matière sont importantes avec, d'un côté, l'émergence de modèles de plus en plus complexes capables de reproduire, de manière satisfaisante, les grandes fluctuations climatiques du passé (e.g. Braconnot et al. 2012, Swingedouw et al., 2011), et de l'autre, l'émergence de nouveaux systèmes d'observations, en particulier les flotteurs ARGO (Freeland et al., 2010) qui assurent une couverture tri-dimensionnelle de l'océan (de la surface jusqu'à 2 000 m de fond en température, salinité et courant),

les produits satellites permettant de quantifier avec précision les échanges entre sous-systèmes climatiques (e.g. GRACE pour le bilan d'eau – Velicogna, 2009 –, le programme CERES pour les flux d'énergie à la surface ; Wielicki et al., 2006), etc. Le troisième facteur repose sur l'adéquation entre l'échelle de temps décennale et l'échelle de temps des décisions et actions à prendre par la sphère sociéto-économico-politique dans un contexte d'adaptation au changement climatique. « Le décennal » est palpable pour les décideurs et le citoyen, ce qui est bien moins le cas des projections climatiques pour la fin du XXIe siècle. Ces dernières furent au cœur du quatrième rapport du GIEC de 2007 et furent largement relayées auprès du public via les académies, medias, organisations diverses, etc.

Pour certains non-experts, le travail demandé aux climatologues reviendrait « simplement » à intégrer les modèles de prévision saisonnière sur 10 ou 20 ans au lieu du standard 3-6 mois fonctionnant actuellement en routine opérationnelle dans les grands centres météorologiques. Pour d'autres, il s'agit simplement de détailler sur 2010-2035 les scénarios et projections climatiques comme il est pratiqué couramment pour les études d'impact sur la seconde moitié du XXIe siècle, quand le forçage anthropique domine. Ces deux interprétations erronées reposent, entre autres, sur la confusion entre prévisions et projections climatiques, sur la méconnaissance des hypothèses et fondamentaux de la modélisation climatique en mode prévision (Déqué, 2003), sur la méconnaissance de la nature et fiabilité des observations nécessaires, etc. « En décennal », les protocoles expérimentaux et les hypothèses de travail classiques ne s'appliquent pas, ou trouvent souvent leurs limites, car les questions d'interaction entre les différentes sources de variabilité climatique (et donc de prévisibilité) et les différentes sources d'incertitude, sont centrales.

Le but de cet article est de présenter les bases de la prévision décennale, c'est-à-dire la nature physique et statistique du signal à prévoir à ces échelles de temps, les outils et méthodologies mis en œuvre pour cette prévision, les limites de ces outils, avant de conclure par les premiers résultats de prévisibilité.

## La composante décennale d'un signal climatique : nature physique et prévisibilité

Définissons tout d'abord le « système climatique ». Il s'agit du milieu dans lequel nous vivons, notre « environnement », l'enveloppe superficielle de

<footnote>(2) GIEC : Groupe Intergouvernemental d'experts sur l'Évolution du Climat.</footnote>

<footnote>(3) WCRP : World Climate Research Programme.</footnote>

<footnote>(4) CMIP5 : 5th Coupled Model Intercomparison Project.</footnote>

<footnote>(5) CNRS : Centre National de la Recherche Scientifique.</footnote>

<footnote>(6) GICC : Gestion des Impacts du Changement Climatique.</footnote>
<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Figure 1.
Histogramme : anomalie annuelle de température de surface océanique (données ERSSTv3) moyennée sur l'Atlantique entre 0° et 60°N calculée sur la période 1900-2010. Courbe magenta : évolution observée de la concentration du CO₂ dans l'atmosphère. Courbe noire : même que pour l'histogramme mais après soustraction de la contribution du CO₂ estimée par régression linéaire sur l'indice (trait plein) ou soustraction de la température océanique globale (trait pointillé), selon Trenberth et Shea (2006).

Annual sea surface temperature (SST) anomalies (ERSSTv3 dataset) averaged over the North Atlantic between the Equator and 60°N over the 1900-2010 period (blue/red bars). Concentration for atmospheric CO₂ (magenta curve). Residual SST after having removed the CO₂ contribution by linear regression (solid line) or after having removed the SST anomalies averaged over the planet, following Trenberth and Shea (2006).

la Terre regroupant des composantes très différentes telles que l'atmosphère, les océans, les surfaces continentales, etc. ainsi que toutes leurs interactions, physiques, chimiques et biologiques. L'évolution temporelle d'un signal (mesure locale ou intégrée) climatique peut se comprendre, en première approximation, comme le résultat de la superposition de deux sources de variabilité : l'une dite « variabilité forcée » induite par les changements des conditions aux limites du système climatique défini ci-dessus ou forçages externes, l'autre dite intrinsèque ou « variabilité interne » pilotée par les échanges d'énergie et d'eau entre les composantes climatiques de caractéristiques physiques très différentes (forte capacité thermique et circulations lentes pour les océans par opposition à l'atmosphère, rétention des écoulements d'eau dans la cryosphère – calotte, glaciers –, et les surfaces continentales, etc.). Les forçages externes se décomposent à leur tour en deux catégories : les forçages naturels incluant les modulations de l'activité solaire et le volcanisme, et les forçages d'origine anthropique correspondant aux émissions de gaz à effet de serre (GES), aux émissions d'aérosols et aux changements des conditions des sols (déforestation, agriculture, etc.) associés à l'activité humaine. Solaire, volcanisme et GES sont des forçages planétaires alors que les aérosols et les sols s'expriment à des échelles plus régionales(7). La prévision aux échelles de temps décennales consiste donc à prévoir, dans cette fenêtre temporelle, à la fois la réponse du système climatique à tous les forçages

externes mais aussi l'évolution des modes de variabilité interne qui se superposent à cette réponse.

Prenons l'exemple du bassin Atlantique Nord. La figure 1 montre l'évolution des températures de surface océanique (ci-après SST pour *Sea Surface Temperature*) moyennée entre 0° et 60°N et présentée ici sous forme d'anomalies, c'est-à-dire d'écarts à la valeur moyenne sur la période considérée ici : 1900-2010. L'évolution temporelle de cet indice brut peut se décomposer en deux termes : une tendance au réchauffement particulièrement marquée depuis le milieu des années 1990 et un signal quasi oscillant, de période ~80 ans, avec des années plus chaudes que la moyenne (~1925-1965 et depuis 1995) et des décennies plus froides (~1900-1925 et ~1965-1995). Le premier terme est attribué majoritairement à la réponse de l'Océan Atlantique au forçage par les GES d'origine anthropique (courbe magenta – Terray, 2012). Le deuxième est appelé Oscillation Atlantique Multidécennale (ci-après AMO – Kerr, 2000) considéré pour une grande part comme un mode interne de variabilité du bassin Atlantique. La manière classique de l'isoler (courbe noire) consiste à soustraire au signal total la contribution des GES par simple régression linéaire. Une autre manière, prenant en compte la nature régionale des modes de variabilité interne aux échelles décennales, est de soustraire au signal brut la SST moyennée sur l'ensemble de la planète [Trenberth et Shea, 2006]. Cette moyenne peut en effet s'interpréter alors comme la meilleure esti-

<footnote>(7) L'échelle régionale dans tout cet article correspond à l'échelle du continent ou du bassin océanique.</footnote>
mation de la réponse du système climatique aux for-
çages externes planétaires (solaire, volcan et GES)
tous confondus. Les deux techniques d'extraction de
l'AMO donnent des résultats très comparables
(courbe noire pointillée) confirmant le caractère domi-
nant des GES dans les tendances globales récentes,
en particulier depuis les années 70.

On réalise tout de suite ici, que pour prévoir par
exemple le fort réchauffement de la décennie 1990-
2000 sur l'Atlantique Nord (figure 1), il faut correcte-
ment estimer à la fois la tendance au réchauffement
global, mais aussi la bascule en phase chaude de
l'AMO autour de 1995, les deux signaux étant d'am-
plitude tout à fait comparable. Le succès de la prévi-
sion repose ainsi sur la prise en compte de ces deux
sources de prévisibilité. Associée à la tendance, la
première source dite de « deuxième espèce » selon
la formulation de Lorenz (1975) correspond à la prise
en compte de l'évolution des forçages externes du
système climatique. Associée à la bascule de l'AMO,
la seconde, dite de « première espèce », correspond
à la connaissance des précurseurs physiques intrin-
sèques au système climatique à l'origine du change-
ment de phase de l'AMO au milieu de la décennie
1990. Dans le jargon de la prévision, on parle de pré-
visibilité associée respectivement aux conditions aux
limites et aux conditions initiales qui reposent beau-
coup à l'échelle décennale sur la disponibilité et sur la
qualité des observations océaniques. En effet, l'em-
preinte de l'AMO ne se limite pas à l'océan de surface
mais correspond à une fluctuation de l'ensemble du
contenu thermique stocké dans le réservoir océa-
nique de l'Atlantique Nord mettant très probablement
en jeu des modifications de la circulation profonde de
type thermohaline [Knight et al., 2005].

L'exemple de l'AMO n'est pas anodin : l'enjeu lié
à sa prévision est grand car elle a une signature mar-
quée en termes d'impacts : son empreinte est claire-
ment détectable dans les fluctuations décennales de
l'activité cyclonique dans l'arc caribéen au cours des
60 dernières années (Goldenberg et al., 2001) et
dans les précipitations sahéliennes (Zhang et
Delworth, 1996). Les grandes sécheresses des
années 70-80 à l'origine de famines catastrophiques
correspondent ainsi aux phases « froides » de
l'Atlantique Nord alors que le retour à des moussons
en moyenne plus nourries sur la décennie 2000 se
cale sur la bascule de l'AMO en phase chaude au
milieu des années 1990. En Europe, celle-ci semble
être aussi associée à des précipitations estivales plus
marquées (déficitaires) sur la façade océanique du
continent (le bassin méditerranéen) et des tempéra-
tures plus chaudes [Sutton et Dong, 2012]. Dans le
Pacifique, il existe aussi un mode interne de variabi-
lité à fort impact aux échelles décennales : la PDO
pour Pacific Decadal Oscillation avec une signature
en SST essentiellement dans le bassin Nord et tropi-
cal [Mantua et al., 1997]. La PDO contrôle une grande

fraction de variance des précipitations et donc des
ressources en eau sur le continent nord-américain
[Liles, 2006], ou bien encore affecte fortement les
écosystèmes (e.g. conditions favorables à la prolifé-
ration de certains parasites par la modification
d'occurrence de vagues de froid, longues périodes de
sécheresse – Macias-Fauria, 2008 ; etc.). La prévi-
sion potentielle au sens climatique du terme (informa-
tion probabiliste) de ces deux modes est donc
légitime.

Outils et méthodes
pour la prévision décennale

L'outil du prévisionniste, quelles que soient les
échelles de temps en question, est le modèle de cir-
culation générale (ci-après GCMs) des enveloppes
fluides, véritable maquette de l'enveloppe superfi-
cielle de la Terre. Les GCMs simulent d'une part les
mouvements planétaires de l'atmosphère, de l'océan
et de la glace de mer selon les lois physiques de la
mécanique des fluides sur une sphère en rotation, et
d'autre part les échanges thermodynamiques et de
matière entre les sous-systèmes climatiques incluant
les surfaces continentales [Déqué, 2003]. Sont ainsi
considérées les diverses sources d'énergie (radia-
tion, dégagement de chaleur latente associée aux
changements de phase de l'eau, etc.) et les diverses
sources hydrologiques aux échelles planétaires
(calotte, ruissellement de l'eau *via* les fleuves, etc.).
Les GCMs, plus ou moins raffinés selon l'échelle de
temps considérée, sont confrontés de manière per-
manente aux observations dans le cadre des prévi-
sions opérationnelles météorologiques et climatiques
(échelle mensuelle à saisonnière). Ils sont évalués à
la fois sur leur capacité à reproduire un climat statis-
tique (modes de variabilité interne, etc.) mais aussi
sur leur performance prédictive. Dans ce dernier cas,
les observations sont injectées dans le modèle (on
parle d'assimilation) pour construire un état initial des
variables climatiques le plus proche possible de la
réalité (on parle d'initialisation) à partir duquel l'inté-
gration numérique, i.e. la prévision, peut commencer.

Distinction entre « prévision » et « projection »
climatique

Dans les exercices successifs CMIP(8) sur les-
quels s'appuient les rapports du GIEC, les GCMs ont
été uniquement utilisés pour estimer la réponse du
système climatique aux forçages externes (solaire,
volcans, GES, etc.). Pour ce faire, un grand nombre
de simulations est traditionnellement réalisé, une
simulation déterministe, i.e. unique, n'a en effet pas
de sens en science du climat de par la nature chao-
tique du système (sensibilité à d'infimes perturba-
tions). L'approche ensembliste permet de prendre en

<footnote>(8) Coupled Model Intercomparison Project.</footnote>
compte cette propriété chaotique du système climatique : il s'agit de perturber très légèrement les conditions initiales et de réaliser ainsi plusieurs simulations, ou membres, afin d'échantillonner au mieux le domaine des possibles et quantifier une partie des incertitudes. Les perturbations sur les conditions initiales des simulations se justifient tout à fait dans la mesure où celles-ci ne sont pas parfaitement connues (incertitudes liées aux erreurs de mesure, à l'échantillonnage à la fois dans le temps et dans l'espace des observations, etc.) et dans la mesure où la représentation des processus dans le modèle n'est pas parfaite (incertitudes sur les lois de l'écoulement et des échanges d'énergie et de matière, etc.).

Jusqu'à présent, les GCMs n'ont jamais été utilisés pour faire de la prévision climatique au-delà de l'échelle saisonnière. En d'autres termes, si les modèles reproduisent peu ou prou la fréquence et l'amplitude des variations de l'AMO ou de la PDO, aucune simulation n'a été conduite pour prévoir la chronologie des diverses phases du signal observé et en particulier sa modulation décennale. C'est pourquoi les termes « simulation historique » pour le xxᵉ siècle et « projection climatique » pour le xxᵉ sont inscrits dans les rapports et non « prévision climatique ». Détail pour certains, cette distinction est en fait centrale pour les messages et interprétations des conclusions fournies jusqu'alors par la communauté des climatologues. Ainsi, « reprocher au GIEC » de ne pas avoir « prévu » l'infléchissement de la tendance au réchauffement des années 2000 par rapport à la décennie 1990 (les hypothèses privilégiées pour cette inflexion étant, en partie, le changement de phase de la PDO au début de la décennie mais aussi la récurrence de « petites » éruptions volcaniques – Solomon et al., 2011), ou encore la fin récente des grandes périodes de sécheresse au Sahel (celle-ci ayant en partie pour origine le changement de phase de l'AMO), relève soit de malhonnêteté, soit d'une mécompréhension totale de la nature même des projections climatiques et des simulations historiques sur lesquelles s'appuient tous les rapports successifs du GIEC depuis sa création il y a maintenant 25 ans. « Prévoir » ce type d'inflexion n'était tout simplement pas dans le protocole de départ. Dans ce contexte, en quoi consiste la prévision décennale ? Quelles en sont les particularités ?

## Les diverses étapes de la prévision décennale

Les modes de variabilité interne, tels l'AMO et la PDO, sont présents dans les GCMs en tant que processus. Tout l'art de la prévision décennale consiste à prévoir leur chronologie afin de reproduire les modulations climatiques observées autour de la tendance due aux forçages externes. Un exercice de prévision se déroule ainsi en 3 étapes :

* L'initialisation du modèle : il s'agit de produire l'instantanisé climatique correspondant aux observations à partir duquel le modèle est intégré pour prévoir. Dans le cas de l'Atlantique Nord par exemple (figure 1), on comprend que pour prévoir correctement la décennie

1985-1995, il est important de partir en 1985 d'une anomalie négative d'AMO cohérente avec les observations. L'initialisation de la composante océanique est centrale car c'est elle qui contient la mémoire du système climatique à l'échelle de temps considérée, de par sa forte capacité thermique et les constantes de temps des circulations. L'océan est donc l'acteur essentiel en prévision décennale avec, dans une moindre mesure, la glace de mer pour les régions polaires. Dans l'initialisation océanique réside ainsi la principale source de prévisibilité de première espèce.

* L'intégration du modèle et la prise en compte des changements des conditions aux limites. Sur la période historique (1960-2010), l'évolution mesurée de la concentration des GES, les perturbations radia-tives liées aux éruptions volcaniques, au cycle solaire et aux aérosols, sont imposées. Sur la période future (2010-2030), les scenarios d'émission de GES et de concentration d'aérosols, mais aussi les modulations potentielles de l'activité solaire (cycle à 11 ans) sont utilisés alors que des éruptions volcaniques fictives, i.e. d'occurrence aléatoire, peuvent être introduites afin de balayer tout le faisceau des possibles et ainsi estimer au mieux l'incertitude de la prévision. Cette étape correspond à la source de prévisibilité de deuxième espèce.

* Le débiaisage : il s'agit à *posteriori* de corriger la prévision des erreurs systématiques du modèle afin d'extraire au mieux le signal décennal.

La figure 2 schématise ces trois étapes. Le signal observé (figure 2a, courbe noire) correspond à la superposition d'une tendance (orange) et d'une modulation décennale (alternance bleu-rouge) de variance donnée (enveloppe trait noir). Le signal simulé en mode historique ou projection correspond à un ensemble de simulations matérialisées par les courbes de couleurs (ici 3 membres, figure 2a) qui se superposent à une tendance (orange pointillé). Le domaine des possibles est représenté sur la figure par l'enveloppe (trait noir pointillé) permettant également de quantifier l'intensité de la variabilité interne du modèle (largeur de l'enveloppe, chaque projection développant sa propre chronologie de la variabilité interne) par rapport à la variabilité forcée ici commune à tous les membres de l'ensemble, i.e. la tendance.

Sur ce schéma, qui se trouve être assez représentatif du comportement de la plupart des GCMs (chapitre 8 du 4ᵉ rapport du GIEC – Randall et al., 2007), nous voyons que le signal simulé en réponse aux forçages externes reproduit la tendance climatique (on dit que les modèles ont une « sensibilité climatique » correcte) mais souffre d'un biais moyen systématique, ici d'environ 2 degrés plus froid. Une manière de débiaiser le modèle est de travailler en anomalie par rapport à l'état moyen simulé et calculé sur une période donnée en faisant alors l'hypothèse que les biais moyens n'interagissent ni avec la réponse du système climatique aux forçages externes, ni avec la variabilité interne. La figure 2b schématise cette étape de débiaisage et correspond à un des graphes populaires communément repris par la
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 2.
Représentation schématique du protocole expérimental pour les projections/simulations historiques versus les prévisions décennales. Voir texte pour les détails.
Schematic representation of the experimental protocol for projection/historical simulations versus decadal forecasts.
See text for details.</figcaption></figure>

communauté des climatologues dans les divers rapports du GIEC, et pour la dissémination des connaissances en général. Il représente l'estimation de la réponse du système climatique aux forçages externes obtenus à partir d'un ensemble de simulations historiques ou d'un ensemble de projections pour le futur.

L'étape additionnelle pour la prévision décennale repose sur l'initialisation ou phasage du modèle aux fluctuations observées, en particulier sa composante océanique (figure 2c-f). Plusieurs écoles coexistent à la fois sur le choix des variables à initialiser et sur les méthodes. L'approche dite « de surface » consiste à initialiser seulement les SST observées, ou leurs estimations, en mode couplé *via* un fort rappel (e.g. Keenlyside et al., 2008 ; Swingedouw et al. 2012). L'approche « tridimensionnelle » (e.g. Pohlmann et

al., 2009 ; Kroger et al., 2012) consiste à initialiser l'océan en température et salinité par un rappel aux observations à la fois en surface mais aussi en profondeur. Les observations de subsurface sont cependant rares et leur couverture spatiale et temporelle peu homogène avant la fin des années 1970 (date de lancement des premiers satellites) et avant l'émergence des flotteurs ARGO au début des années 2000. Dans le cas tridimensionnel, l'initialisation repose de ce fait sur les réanalyses océaniques produisant une estimation globale, cohérente et homogène de l'état océanique. Les progrès récents en la matière ont été majeurs grâce à la plus grande maturité des systèmes d'assimilation océanique, la qualité de la reconstruction des variables de forçage océaniques depuis 1960 *via* les réanalyses atmosphériques et/ou autres jeux de données, et bien sûr grâce à l'amélioration des modèles eux-mêmes et la dispo-
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 3.
Résumé schématique des expériences de prévision décennale de CMIP5, le CORE au centre en rose et les expériences additionnelles (en jaune) (extrait de Taylor *et al.*, 2012).
Schematic summary for decadal forecasts performed within CMIP5 and separated in CORE versus Tier-1 (additional secondary) experiments (from Taylor *et al.*, 2012).</figcaption></figure>

nibilité d'observations récentes de très grande quaternité(9).

La technique la plus simple pour initialiser le modèle d'océan consiste à simplement interpoler le jeu d'observations sur la grille du modèle et se servir de cet état pour commencer la prévision ; on parle d'initialisation « brut-force ». Cette technique a l'avantage d'être relativement peu coûteuse en temps de calcul, mais elle est assez brutale car l'état observé peut être relativement éloigné de l'état climatique moyen simulé par le modèle. Une technique alternative consiste à contraindre le modèle à suivre les observations sur une fenêtre temporelle précédant la prévision afin de créer ses propres conditions initiales ; on parle de « nudging » ou de « rappel » vers les observations. Cette étape est matérialisée par les flèches (figure 2c-f) et peut être faite soit à partir de l'observation brute (figure 2c), le modèle étant ramené vers l'état moyen observé en sus de sa variabilité (panels

de gauche, initialisation dite full-field), soit sur l'analgie de cette observation (figure 2f) alors superposée à l'état moyen du modèle (panels de droite). Ces techniques de nudging présentent l'avantage d'aboutir à un état initial plus cohérent avec la dynamique du modèle ; on s'attend donc à un choc moins fort au moment de la prévision.

Un ensemble de prévisions de N membres est lancé sur 10 ans à partir des conditions initiales (enveloppe verte/mauve et moyenne d'ensemble en trait plein – figure 2d-g). Dans le cas des initialisations full-field, le modèle retourne vers son état moyen (figure 2d), et cette dérive doit être systématiquement enlevée dans le signal prévu (figure 2e). La dérive est plus faible dans le cas de l'initialisation en anomalie (figure 2g) : elle correspond principalement au décalage spatial entre les anomalies observées et insérées dans les conditions initiales du modèle et les zones de variance propres au modèle.

<footnote>(9) Par abus de langage, dans le reste de l'article, les réanalyses océaniques seront inclues dans le terme observations.</footnote>
La dernière étape consiste enfin à soustraire des prévisions débiaisées le signal lié aux forçages externes afin de quantifier la capacité du modèle à prévoir la chronologie des modes de variabilité interne (figure 2e-h). Cette étape constitue la véritable valeur ajoutée de la prévision décennale par rapport aux simulations historiques et projections climatiques fournies jusqu'à maintenant ; elle quantifie l'impact de l'initialisation, c'est-à-dire l'importance du phasage des modes décennaux pour la prévision. Pour relever le défi de la prévisibilité sur les prochaines décennies, le WCRP a proposé pour la première fois, en plus des expériences classiques (simulations historiques et projections), une série d'expériences coordonnées dédiées à l'étude de la prévisibilité décennale. Cette initiative, sous la bannière CMIP5, constitue un guide pour l'élan international qui se met en place autour de la thématique émergente.

## L'exercice CMIP5

Le cœur (ou CORE) du volet « décennal » de CMIP5 consiste à réaliser une série de « hindcast » ou « prévisions rétrospectives » du climat des cinquante dernières années. Il s'agit de tenter de reproduire les fluctuations climatiques sur 10 années à partir de prévisions commencées tous les 0 et 5 ans de chaque décennie (1960, 1965, 1970...) (cercle rose, figure 3). Le protocole propose que chaque lâcher soit constitué au minimum d'un ensemble de 3 membres qui diffèrent par une petite perturbation de leurs conditions initiales selon l'approche ensembliste décrite *supra*. Ces prévisions rétrospectives ont pour but d'estimer le niveau de prévisibilité aux échelles décennales, et aussi de tester/valider/confronter le protocole d'initialisation mis en place par chacun des groupes sur les observations passées. Cette étape préliminaire est indispensable avant la véritable prévision sur 2010-2035. Des simulations additionnelles dites TIER1 (cercle annulaire jaune, figure 3) sont proposées afin de mieux comprendre les mécanismes physiques au cœur de la prévisibilité décennale (e.g. impact des volcans, etc.), mais aussi pour mieux estimer statistiquement cette prévisibilité (augmentation du nombre de membres, du nombre de dates de prévision, etc.). Au total, une quinzaine de groupes internationaux participent au volet décennal de CMIP5 et les sorties des 15 modèles sont mises à disposition sans restriction sur tous les sites de diffusion de données climatiques.

Si l'exercice est contrôlé dans le type d'expériences à mener, il est en revanche totalement libre sur les méthodologies à employer, en particulier pour l'initialisation océanique. Il en ressort que les 15 groupes ont choisi, selon leurs propres contraintes et expertises, un type d'initialisation parmi celles disponibles, à savoir *brut-force* ou *nudging*, SST ou contenu thermique/halin tridimensionnel, anomalie ou *full-field*, initialisation atmosphérique ou non, initialisation de la glace de mer ou non, etc. Cette diversité doit être présente à l'esprit lorsque les analyses multimodèles sont produites et interprétées. Cette zoolo-

gie entre autres révèle tout le caractère **exploratoire** de ce premier exercice international en matière de prévision décennale. Celui-ci doit être considéré comme une première tentative, loin de la maturité des simulations historiques et des projections qui alimentent les rapports du GIEC depuis 25 ans.

## Premiers résultats sur la prévisibilité décennale

D'un point de vue théorique, les premières études ont commencé à fleurir dans la littérature à la fin des années 2000. On y trouve des papiers généraux sur la pertinence et la faisabilité de l'exercice lui-même (e.g. Hawkins et Sutton, 2009 ; Hurrell et al., 2009) et sur les premières tentatives de prévision décennale. La faisabilité, ou la mise en évidence d'une forme de prévisibilité, a souvent été suggérée par l'approche dite « modèle parfait ». Il s'agit d'estimer si les modèles sont capables de prévoir leur propre variabilité décennale avant de savoir s'ils le sont pour les oscillations observées. Sur ce point, le projet européen FP5-PREDICATE fut pionnier et suggère un potentiel prédictif fort de la circulation océanique de grande échelle dans l'océan Atlantique (AMOC) [Collins et al., 2006]. Ces conclusions sont confirmées dans des communications plus récentes utilisant les dernières versions des modèles du NCAR et du GFDL [Hurrell et al., 2009] développés aux États-Unis ou du MetOffice britannique [Dunstone et Smith, 2010]. Les premières tentatives de prévision réelles démontrent, sur de nombreux paramètres physiques, que l'assimilation des données océaniques pour l'initialisation des prévisions est une véritable valeur ajoutée (cf. projet européen FP6-ENSEMBLES, Zhang et al., 2010) sur des régions particulières. Les études pionnières sont celles de Smith et al., [2007] ; Keenlyside et al., [2008] ; Pohlmann et al., [2009] ou encore Oldenborgh et al. [2012], parmi d'autres.

Dans CMIP5, il apparaît qu'une grande partie de la prévisibilité décennale sur la température de surface provient des forçages externes (prévisibilité de la deuxième espèce). En global, le rôle des GES, des aérosols volcaniques et anthropiques est dominant, assurant une prévisibilité forte pour les quantités très intégratrices (SST, contenu de chaleur océanique, etc.). Régionalement, l'initialisation de l'océan semble en revanche être essentielle pour reproduire et prévoir les fluctuations observées, en particulier celles de l'AMO. Un score de prévision classique consiste à mesurer la corrélation des prévisions rétrospectives avec les observations correspondantes afin d'estimer la prévisibilité. La figure 4 fournit ce score pour la température à 2 mètres, une fois la réponse forcée retirée ; elle confirme une prévisibilité forte et significative due à l'initialisation océanique pour les deux modèles sur l'Atlantique, en particulier dans les subtropiques et sur le bord Est du bassin à l'échéance 2-5 ans. Dans le modèle du CNRM-Cerfacs, les scores sont aussi élevés dans le gyre subpolaire grâce à l'initiali-
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 4.</figcaption></figure>

Score de corrélation de la température à 2 mètres aux échéances 2-5 ans pour les prévisions décennales du CNRM-Cerfacs (en haut) et de l'IPSL (en bas) après avoir soustrait les tendances locales par régression linéaire sur la concentration du CO₂ à la fois dans le modèle et dans le jeu d'observation HadCRU3v. Les valeurs significatives au seuil 95 % selon un r-test sont représentées par un point, et les régions où les observations sont insuffisantes pour le calcul sont grisées.

Correlation skill score computed over 1960-2010 for 2m Temperature at 2-5 year leadtime in the CERFACS (upper panel) and IPSL (lower panel) prediction systems. Trends have been pointwise removed by linear regression on CO₂ concentration, both in the models and in the observations (HadCRU3v). Hatching stands for significant values at the 95% level of confidence estimated from r-test. Gray pixels stand for missing data in the observations.

sation tridimensionnelle océanique alors que l'IPSL a adopté l'approche de surface (cf. *supra*). Les scores sont aussi positifs dans l'océan Indien et l'ouest du bassin Pacifique tropical, mais la prévisibilité est quasi inexistante ailleurs, en particulier sur le Pacifique confirmée par des scores très faibles pour la PDO [Kim et al., 2012].

La capacité prédictive déborde sur les continents adjacents des zones océaniques aux scores élevés. On trouve ainsi dans les deux modèles des corréla- tions significatives entre prévision et observations aux échéances 2-5 ans sur l'Europe de l'Ouest, sur tout le pourtour méditerranéen jusqu'aux plaines de l'Asie Centrale, la corne de l'Afrique. De manière générale,

les scores de prévisibilité sont cependant beaucoup plus faibles sur les continents que sur les océans. En termes de précipitations, les scores sont quasiment nuls sur l'ensemble de la planète dans les deux modèles (non montré).

Insistons ici sur le caractère très préliminaire de ces résultats. Des réflexions sur les statistiques et méthodes sont en cours pour fournir des techniques plus adaptées que celles aujourd'hui appliquées pour déconvoluer le signal forcé du signal interne, pour tenir compte de la petitesse du nombre d'échantillons dans l'estimation des scores et leur robustesse phy- sique et statistique, pour s'affranchir des biais et déri- ves des modèles, etc. Nous sommes en prévision
décennale au niveau de connaissance et de capacité technique de la prévision saisonnière lors de ses réels débuts dans les années 1990. Les progrès ont été considérables depuis.

## Discussion

La prévision décennale constitue un véritable défi pour la communauté des climatologues (communauté amont en tant que fournisseurs d'information climatique), mais aussi pour la communauté des impacts/décideurs/acteurs socio-économiques/citoyens (communauté aval en tant que utilisateur/client de cette information). Ces deux communautés doivent construire une grille de lecture commune, un point de rencontre entre une demande croissante et légitime de produits climatiques et une connaissance scientifique du système et des méthodes encore embryonnaires aux échelles décennales. Il est de la responsabilité de la communauté climatique de ne pas survendre les performances et les connaissances en matière de prévision décennale. Il est de la responsabilité de la communauté des utilisateurs de ne pas surinterpréter les résultats et de s'approprier les problématiques et limites inhérentes de l'exercice afin de ne pas « demander la lune » aux sciences du climat. Les Anglo-Saxons parlent souvent de développer une véritable « climate literacy » que l'on pourrait traduire par « alphabétisation pour les sciences du climat ». Cet article s'inscrit dans ce cadre avec le choix de porter l'attention sur la problématique, les méthodes et les limites de la prévision décennale, ou encore sur l'estimation de la prévisibilité, véritable prérequis, plutôt que de décrire les résultats de la prévision des prochaines décennies. D'un point de vue scientifique, les expériences de « prévisions rétrospectives », celles couvrant les périodes pour lesquelles des observations sont disponibles, concentrent tout autant d'intérêt que celles se focalisant sur la période future. Elles permettent en particulier de mieux comprendre les biais des modèles et leurs échelles de temps et d'espace caractéristiques.

L'exercice CMIP5 volet décennal, est une première et doit être considéré comme tel, à savoir une tentative, un exercice de recherche fondamentale, un véritable tremplin vers la connaissance des mécanismes physiques qui gouvernent le climat aux échelles décennales. Il s'agit dans cet exercice de prévoir la tendance climatique en réponse aux forçages anthropiques ET sa modulation par la variabilité interne (principalement océanique). La complexité de l'exercice est grande car l'échelle décennale semble concentrer toutes les limitations des études climatiques, à savoir : la couverture observationnelle limitée dans le temps et dans l'espace qui rend l'estimation des fluctuations décennales et la validation même de leur prévision difficiles, l'interaction entre les biais et les dérives des modèles et la variabilité/prévisibilité à ces échelles de temps, la coexistence de différentes sources de variabilité/prévisibilité qui interagissent.

Les premiers résultats suggèrent que la prévisibilité associée aux forçages externes est forte et planétaire, alors que celle des modes internes dépend du bassin océanique et à une signature régionale. Ainsi l'Atlantique Nord, ou plus précisément l'AMO, est plus prévisible que le Pacifique, en particulier la PDO, avec des scores de prévision significatifs jusqu'à 7-8 ans pour le premier (e.g. van Oldenburgh et al., 2012) et seulement 2-3 ans pour le second [Kim et al., 2012]. Les variables continentales (température, précipitation) semblent peu prévisibles en général, sugérant la nécessité de passer par des approches statistiques et de descente d'échelles construites à partir des observations océan-continent pour en déduire le signal décennal prévu.

Les résultats de CMIP5 ouvrent de nombreux chantiers, posent des questions essentielles et insistent sur les priorités de recherche à venir. Il en ressort que :

* Le travail sur la compréhension des processus, des mécanismes et rétroactions fondamentales associées aux échelles décennales dans un contexte de changement climatique doit être au cœur des futurs axes de recherche.

* Le travail sur les méthodes est essentiel pour améliorer l'initialisation de l'océan et de la glace de mer, la prise en compte du forçage épisodique lié aux érupsions volcaniques, la prise en compte du caractère régional des aérosols d'origine anthropique qui jouerait sur la variabilité interne et son estimation, en particulier sur l'AMO [Booth et al., 2012; Terray, 2012] etc. L'hypothèse de séparabilité entre la variabilité forçée et la variabilité interne doit être clairement documentée.

* Le travail sur les modèles est primordial afin de mieux simuler les modes de variabilité interannuels à décennaux, minimiser les biais et les dérives qui polluent le signal à prévoir. Il s'accompagne d'un travail sur l'estimation même de la prévisibilité, étant donné ces biais et dérives.

* Le travail sur les réanalyses de tous les compartiments du système climatique est essentiel pour les étapes de validation et bien évidemment pour l'initialisation. Les initiatives visant à étendre les réanalyses dans le passé doivent être clairement soutenues.

* La mise en adéquation des moyens avec les contraintes inhérentes à la physique du décennal, à la fois en termes de ressources de calcul/stockage et de disponibilité des observations, est indispensable. Ainsi, pour débiaser correctement les modèles et pour bien séparer et prévoir les signaux forcés et interne, il est obligatoire de conduire un très grand nombre d'expériences et d'aller bien au-delà du CORE et même du TIER1 de CMIP5. Les groupes français sont fortement pénalisés dans la disponibilité des ressources numériques nationales en la matière. Concernant les observations, il est vital au minimum de consolider le système observationnel actuel, car des ruptures dans les séries dues à des défaillances instrumentales seraient désastreuses et excluraient tout progrès en matière de prévision décennale. Bien
entendu, la mise à disposition de nouveaux jeux de données (salinité mesurée par satellite – mission AQUARIUS et SMOS –, dynamique des calottes, déploiement de nouveaux profileurs océaniques, etc.) ouvrira de nouvelles perspectives et opportunités de progrès.

* Fournir à la communauté des impacts un cadre et une expertise sur l'utilisation des données de prévision décennale qui ne peuvent en aucun cas être utilisées sans traitement préalable, en particulier pour les applications régionales, est central. La présence de dérive en mode prévision alors que celle-ci n'existait pas dans les projections utilisées jusqu'alors, complexifie grandement le problème, en particulier pour les valeurs journalières et les études sur les événements extrêmes (vagues de chaleur, lames d'eau, etc.).

Comme déjà mentionné, tous ces efforts et initiatives constituent un véritable défi pour la communauté des climatologues au sens large, mais ils sont un pré-requis avant toute prévision décennale opérationnelle, même si celle-ci doit être anticipée dès aujourd'hui. Le projet européen FP7-SPECS (Seasonal-to-decadal climate Prediction for the improvement of European Climate Services), qui sera lancé en novembre 2012 et dans lequel sont impliqués Cerfacs et IPSL sur ce thème décennal, devrait permettre de concentrer les efforts européens pour avancer un pas de plus dans cette voie.

## Remerciements

Les travaux et analyses présentés ont été réalisés dans le cadre du projet EPIDOM (Étude de la Prévisibilité Interannuelle à Décennale à partir des Observations et des Modèles) financé par le programme GICC (Gestion des Impacts du Changement Climatique) sous la tutelle du MEDDTL (Ministère de l'Écologie, du Développement Durable, des Transports et du Logement). Les auteurs souhaitent remercier pour leur aide tous les acteurs de la thématique décennale à la fois au Cerfacs et à l'IPSL, ainsi que l'ensemble des équipes impliquées dans le développement des deux modèles de climat français.

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