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fournis par le modèle sur les Alpes ne seront que très partiels, voire totalement insatisfaisants. Puisque les modèles climatiques globaux ne sont actuellement pas capables de résoudre de manière adéquate l'échelle régionale, des méthodes permettant de contourner ce problème doivent être élaborées, afin de fournir aux utilisateurs potentiels des scénarios climatologiques plausibles. Différentes approches pour établir un lien entre l'échelle atmosphérique globale et l'échelle régionale, appelées techniques de «downscaling», sont passées en revue au chapitre suivant. APPROCHES POSSIBLES À LA REGIONALISATION DES PREVISIONS CLIMATIQUES L'apport de la paléoclimatologie L'observation des climats du passé a démontré l'extrême variabilité du système atmosphérique.
climats du passé a démontré l'extrême variabilité du système atmosphérique. Des archives climatiques telles que la dendroclimatologie (voir encadré ci-contre), les carottes glaciaires, ou les sédiments lacustres et marins, ont permis d'établir des liens entre la température moyenne globale et les concentrations atmosphériques de gaz à effet de serre. Les études paléoclimatologiques ont par ailleurs donné un aperçu de la sensibilité de différents systèmes environnementaux aux changements climatiques s'étant produits pendant différentes périodes du passé. La dendroclimatologie Étude des fluctuations du climat d'après les anneaux annuels de croissance de certains arbres (D'après le Vocabulaire météorologique international, 1992, publ. OMM n°
arbres (D'après le Vocabulaire météorologique international, 1992, publ. OMM n° 182) Plusieurs périodes «chaudes» ont existé avec des températures moyennes plus élevées que celles que l'on connaît aujourd'hui. Budyko et Izrael (1987) indiquent que ces périodes pourraient servir d'exemple des conditions climatiques prévues au siècle prochain. Trois événements de climats «chauds» se sont manifestés dans le passé, notamment l'optimum climatique du Pliocène (il y a entre 3,3 et 4,3 millions d'années), l'optimum interglaciaire d'il y a environ 130 000 ans et, plus récemment, l'optimum de l'Holocène il y a quelques 5 000 à 6 000 ans. Cette période de l'Holocène
5 000 à 6 000 ans. Cette période de l'Holocène se caractérise par un climat des moyennes latitudes ayant des températures estivales de 3 à 4° C supérieures à celles d'aujourd'hui. Les précipitations et les niveaux lacustres étaient inférieurs aux conditions actuelles dans les moyennes latitudes; par contre, les régions tropicales et équatoriales ont connu le phénomène inverse. Cet optimum climatique sert souvent de comparaison avec la situation prévue pour le milieu du siècle prochain: températures entre 2 et 4°C plus élevées que maintenant, précipitations des moyennes latitudes plus faibles. Cette approche est cependant souvent sujette à controverses, car la
Cette approche est cependant souvent sujette à controverses, car la transition vers cet optimum climatique a pris plus de temps que le réchauffement attendu au XXIème siècle. Les conséquences du réchauffement accéléré supposé se produire dans les décennies à venir seront donc sensiblement différentes de celles de l'optimum d'il y a 5 000 ans, car les écosystèmes ont pu autrefois s'adapter aux changements progressifs de l'époque. Le taux de réchauffement probable au XXIème siècle étant environ 100 fois plus rapide que pendant l'optimum de l'Holocène, il est peu probable que toutes les espèces pourront s'adapter aux nouvelles conditions environnementales. De
toutes les espèces pourront s'adapter aux nouvelles conditions environnementales. De plus, les transformations humaines de l'environnement naturel introduisent une contrainte supplémentaire à l'adaptation des espèces. La reconstruction des paléo-climats et des paléo-environnements sur la base de diverses archives est importante pour souligner la variabilité naturelle du climat; cette reconstruction ne permet cependant pas une extrapolation directe pour l'avenir, en raison de la présence humaine qui a perturbé l'environnement naturel plus rapidement et plus radicalement qu'aucune autre cause naturelle. Il n'y a en effet aucun parallélisme possible entre la période pré-industrielle et la période contemporaine où l'Homme est devenu le principal
et la période contemporaine où l'Homme est devenu le principal élément perturbateur du système. La tentation d'appliquer les observations du passé à un futur proche doit par conséquent être écartée sauf dans certaines situations bien particulières. Il existe un certain nombre de possibilités pour appliquer des modèles mathématiques variationnels au problème de liaison entre différentes échelles climatiques. Celles-ci comprennent l'analyse harmonique, où les fluctuations de paramètres climatologiques à haute fréquence sont superposées aux plus basses fréquences. Cliff et Ord (1981) ont établi les principes de base régissant l'utilisation de l'analyse harmonique pour des problèmes impliquant différentes échelles spatiales et temporelles;
harmonique pour des problèmes impliquant différentes échelles spatiales et temporelles; l'application de cette méthode reste cependant problématique pour des séries de données incomplètes. Une autre technique consiste à utiliser la théorie de Markov pour traiter des processus se produisant d'un état à un autre lorsque seules les probabilités de transitions entre échelles peuvent être quantifiées. La modélisation de variations d'états climatiques en tant que processus markovien mène à un système où des chaînes de Markov s'imbriquent les unes dans les autres, révélant la nature du couplage entre échelles. Cette technique a été jusqu'ici peu appliquée au problème de la régionalisation
a été jusqu'ici peu appliquée au problème de la régionalisation des prévisions climatiques. L'utilisation de fractals pour reproduire des ensembles à des échelles de plus en plus petites représente une technique mathématique nouvelle qui pourrait s'adapter au problème qui nous préoccupe. Selon Mandelbrot (1983), toute l'hétérogénéité observée dans la nature peut être représentée par la géométrie fractale; peu d'exemples de l'application des fractals à des systèmes géophysiques sont cependant disponibles à ce jour. Techniques statistiques de «downscaling» dans le cadre du programme Epoch-Futuralp Le projet Futuralp du programme EPOCH (European Program on Climate and Natural Hazards) a permis de développer
Program on Climate and Natural Hazards) a permis de développer et d'appliquer des techniques de «downscaling» pour tenter d'établir des liens entre paramètres représentatifs à l'échelle climatique et à l'échelle régionale. L'objectif principal du projet Futuralp est d'évaluer la sensibilité des écosystèmes alpins, en particulier des espèces végétales et d'avifauna, aux changements climatiques. Les échelles spatiales requises par les spécialistes des écosystèmes vont de l'arc alpin dans son ensemble à des aires de 250 m de côté, telles que celles utilisées par les Systèmes d'information géoréférés (Géographie Information Systems, ou GIS). Etant donné les exigences sus-mentionnées, plusieurs stratégies sont possibles.
GIS). Etant donné les exigences sus-mentionnées, plusieurs stratégies sont possibles. Une solution à court terme consiste à générer des scénarios «analogiques» basés sur les observations instrumentales disponibles. La comparaison entre les caractéristiques d'années plus froides et d'années plus clémentes peut servir de base à une estimation des changements climatiques régionaux pour des températures globales plus élevées qu'aujourd'hui (voir par exemple Wigley et al., 1980; Williams, 1980; Pittock et Salinger, 1982; Kellogg, 1982, 1983; Jaeger et Kellogg, 1983; Lough et al., 1984; Palutikof et al., 1984). La principale contrainte de tels scénarios réside dans leur forte sensibilité aux conditions aux limites
scénarios réside dans leur forte sensibilité aux conditions aux limites ayant servi à les établir; ils ne peuvent apporter aucune information sur l'évolution transitoire du climat qui pourrait se produire dans les décennies à venir. De plus, les scénarios reposant sur des données instrumentales de ce siècle ne sont valables que pour des fluctuations climatiques de faible amplitude, et ne peuvent en aucun cas être extrapolés à des changements climatiques majeurs, à cause de la nature hautement non-linéaire du système climatique. Une deuxième approche pour l'établissement de scénarios climatologiques régionaux se base sur des méthodes statistico-empiriques, telles que celles proposées
se base sur des méthodes statistico-empiriques, telles que celles proposées par Kim et al. (1984), Wilks (1989), Karl et al. (1990), Wigley et al. (1990) et von Storch et al. (1991). Par rapport à des approches purement empiriques, la méthode de «downscaling» statistique présente deux avantages: premièrement, elle permet de décrire l'évolution temporelle du climat, y compris la réponse éventuelle du système aux facteurs humains, et deuxièmement les paramètres souhaités peuvent être tirés directement des résultats de modèles de circulation générale. La méthodologie proposée pour Futuralp utilise la technique de régression linéaire appelée Analyse de corrélation canonique (Canonical Correlation Analysis,
régression linéaire appelée Analyse de corrélation canonique (Canonical Correlation Analysis, ou CCA), pour relier un petit nombre de Fonctions empiriques orthogonales (Empirical Orthogonal Functions, ou EOF) d'écarts de pression ou de température de surface par rapport à leur valeur moyenne à long terme (mensuelle ou saisonnière), aux premières anomalies EOF de paramètres météorologiques à des sites choisis. Ces paramètres comprennent par exemple les valeurs journalières moyennes et extrêmes de température, d'humidité, de précipitations, de vitesse du vent, et de durée d'ensoleillement. De cette manière, il est possible de générer des données, autres que de simples valeurs mensuelles de température et
données, autres que de simples valeurs mensuelles de température et de précipitations, qui seront utiles à la modélisation des écosystèmes. Les premiers résultats des scénarios régionaux pour Futuralp sont basés sur les simulations du modèle de circulation générale de l'Institut Max-Planck (Hambourg, Allemagne). Les résultats pour le climat global semblent indiquer une tendance générale à l'affaiblissement de la circulation atmosphérique au-dessus de l'Atlantique, à cause de la réduction du gradient thermique entre le pôle et l'équateur (Cubasch et al., 1991). Par conséquent, on peut s'attendre à une diminution de la force du régime dominant des vents d'ouest, provoquant ainsi une
force du régime dominant des vents d'ouest, provoquant ainsi une baisse sensible des précipitations dans les Alpes, plus marquée à l'Ouest qu'à l'Est (où les précipitations sont déjà plus faibles). La rétroaction entre l'albédo et la température sera également influencée par le réchauffement global. Des températures hivernales plus élevées se traduiront par une diminution de la couverture nuageuse, et donc par une réduction de l'albédo et de la perte d'énergie par rayonnement. Le réchauffement sera par conséquent plus marqué dans les régions où la couverture neigeuse est aujourd'hui plus importante; celle-ci est représentée par le degré de continentalité des montagnes,
celle-ci est représentée par le degré de continentalité des montagnes, comme l'ont indiqué Schüepp et Schirmer (1977). Les interactions entre l'humidité des sols et la température seront modifiées par un réchauffement global moyen (Mitchell et al., 1990). En particulier, la diminution de l'évaporation, et par conséquent du flux de chaleur latente, dans les basses couches de l'atmosphère sera plus marquée pendant l'été, si les précipitations diminuent effectivement. Le réchauffement atmosphérique sera donc plus important dans des régions à pluviosité estivale élevée que dans des régions qui sont déjà plus sèches aujourd'hui. Une fois qu'une relation statistique a pu être établie
aujourd'hui. Une fois qu'une relation statistique a pu être établie entre les paramètres représentatifs du climat global et ceux caractéristiques de l'échelle régionale pour le climat actuel, la méthodologie devient applicable aux prévisions d'avenir sur la base des modèles numériques. Il est important de noter que le projet Futuralp est destiné à fournir des scénarios et non pas des prévisions. La différence est importante, car un scénario est une image plausible d'un climat d'avenir, sans qu'il y soit attribué une probabilité d'occurrence, ce qui serait le but d'une prévision. Cependant, de tels scénarios permettent d'établir relativement rapidement des paramètres climatiques
de tels scénarios permettent d'établir relativement rapidement des paramètres climatiques utilisés par la suite dans bon nombre d'applications scientifiques. Une fois ces scénarios d'avenir établis, il peut être intéressant d'étudier les régions alpines qui connaissent actuellement des conditions climatiques proches de celles attendues à l'avenir dans des régions moins tempérées, comme l'ont suggéré Beniston et Price (1992). Une conséquence possible du réchauffement global serait que les Alpes du Nord connaissent un climat semblable au climat méditerranéen actuel, suite à la migration des zones climatiques vers le Nord. Il serait alors possible d'évaluer les changements de divers écosystèmes pour différents paliers
possible d'évaluer les changements de divers écosystèmes pour différents paliers altitudinaux par une analyse de leur distribution actuelle dans les Alpes méridionales; ceci suppose que la végétation et la faune pourront s'adapter aux changements brusques du climat et que d'autres conditions environnementales essentielles (types de sol, disponibilité en eau) existeront dans les aires définies par les futures conditions climatiques. Cette « analogie géographique » ne peut être appliquée à un problème de ce type que si elle s'intègre dans un ensemble de facteurs environnementaux; dans le cas des écosystèmes, il est illusoire de n'examiner que l'influence du facteur climatique sans
est illusoire de n'examiner que l'influence du facteur climatique sans prendre en considération d'autres caractéristiques du milieu, déterminantes pour la survie des espèces. Modèles couplés Giorgi et al. (1990) et Giorgi et Mearns (1991) ont été parmi les premiers à tenter de coupler un modèle global avec un modèle à aire limitée afin de déduire les conséquences possibles de changements globaux à une échelle régionale, ou du moins sous-continentale. Aujourd'hui, plusieurs groupes européens se sont associés dans le cadre du programme "Epoch-Climate of the 21st Century" pour améliorer les techniques développées par Giorgi et les adapter aux prévisions climatiques à
développées par Giorgi et les adapter aux prévisions climatiques à l'échelle européenne. Le principe de base de l'approche élaborée par Giorgi et al. (1990) au NCAR (National Center for Atmospheric Research, Boulder, Colorado) repose sur l'utilisation d'un modèle de circulation générale du NCAR (Community Climate Model, ou CCM) pour fournir les conditions aux limites d'un modèle à aire limitée (Mesoscale Model Version 4, ou MM4). La climatologie à long terme est simulée par le CCM à faible résolution (troncation R-15, soit 7,5° x 4,5° de résolution en longitude-latitude), ce qui permet aux caractéristiques grossières de la circulation globale d'être prises
permet aux caractéristiques grossières de la circulation globale d'être prises en compte, telles la trajectoire des systèmes frontaux ou la distribution des précipitations à grande échelle. Cependant, de nombreux phénomènes importants au niveau climatologique ne peuvent être simulés avec une aussi faible résolution, comme par exemple la cyclogénèse dans le bassin méditerranéen occidental. Les résultats du CCM à la résolution R-15 ont servi de données d'entrée au modèle MM4, ayant une maille de 70 km; cette amplification numérique d'échelle a servi à étudier la structure climatologique détaillée au niveau des États-Unis, d'une part, et de l'Europe occidentale, d'autre part. Les
États-Unis, d'une part, et de l'Europe occidentale, d'autre part. Les premières expériences du NCAR ont pu reproduire la climatologie d'une série de dix mois de janvier. On a constaté que le détail fourni par le modèle MM4 a amélioré les simulations de phénomènes non résolus par le modèle CCM, en particulier la cyclogénèse sous le vent des Alpes. Par ailleurs, la définition des variables climatiques régionales est supérieure à d'autres méthodes en ce qui concerne les précipitations, la nébulosité, la température, et la couverture nuageuse; les résultats du MM4 pour le mois de janvier sont en accord, dans les grandes
le mois de janvier sont en accord, dans les grandes lignes, avec la climatologie observée pour ce même mois. On pourrait adapter cette approche à de plus petites régions telles que les Alpes, mais le maillage du modèle à aire limitée devrait être nettement plus fin que celui utilisé dans les expériences originales du NCAR. Afin de tenir compte de la complexité du relief alpin, une grille de 5 km serait souhaitable pour simuler le détail de la climatologie des grands massifs montagneux et des vallées qui leur sont associées; de plus, un maillage fin produirait des résultats avec une
de plus, un maillage fin produirait des résultats avec une finesse proche de celle requise par d'autres disciplines (modèles d'écosystèmes, de la cryosphère alpine, etc.). Le transfert de l'échelle globale à l'échelle régionale, utilisant un modèle à maille très fine, nécéssiterait des ressources informatiques considérables; il se peut en outre qu'un modèle intermédiaire soit nécessaire pour assurer un couplage cohérent entre un modèle global et un modèle à maille très fine. L'approche couplée souffre d'un problème majeur: le couplage entre échelles se fait dans une direction uniquement, soit de l'échelle globale vers l'échelle régionale, pour des raisons évidentes liées aux
globale vers l'échelle régionale, pour des raisons évidentes liées aux limites des ressources informatiques. La méthodologie actuelle ne permet aucune prise en compte des rétroactions des petites échelles vers les échelles plus grandes, notamment les interactions entre l'atmosphère et la cryosphère, l'hydrosphère, ou la biosphère alpines. Il est clair que les processus à petite échelle finissent toujours par influencer le climat global, comme l'a montré une récente étude de Beniston et Perez Sanchez (1992), par exemple. Le fait que le transfert de la petite vers la grande échelle climatologique ne soit pas pris en compte dans ce type de modèle
soit pas pris en compte dans ce type de modèle couplé limite considérablement l'utilisation généralisée de cette méthode. CONCLUSION Les modèles de circulation générale de l'atmosphère ont actuellement une résolution spatiale trop grossière pour que leurs résultats soient utilisables directement au niveau régional. Le compromis entre temps d'intégration et résolution spatiale, dicté par des considérations de stabilité numérique, ainsi que par le temps de calcul à disposition, fait en sorte que toute simulation de l'ordre de la décennie ou plus se fait aux dépens de la résolution spatiale; ainsi, la plupart des modèles de climat ne «voient» pas des chaînes
plupart des modèles de climat ne «voient» pas des chaînes de montagnes telles que les Alpes ou les Rocheuses qui, pourtant, exercent une influence dynamique prépondérante sur les écoulements atmosphériques à l'échelle synoptique. Le relief est en général pris en compte par des paramétrisations telles que le «gravity-wave drag». Confrontée aux lacunes existantes au niveau des prévisions climatiques régionales, l'attente de la recherche dans d'autres disciplines environnementales faisant appel à des paramètres climatologiques a dû être comblée par des techniques statistiques ou mathématiques de «downscaling». Malheureusement, aucune des techniques décrites ci-dessus ne donne plus qu'une image approximative de la climatologie
ci-dessus ne donne plus qu'une image approximative de la climatologie régionale. Les études paléo-climatiques permettent d'avoir un aperçu des liens entre les changements climatiques et la réponse de l'environnement à ces changements. Il est cependant difficile d'extrapoler ces analyses pour les modifications climatiques attendues au XXIème siècle, en partie parce qu'il n'existe aucun exemple dans le passé d'effets anthropiques aussi importants. Surtout, l'ampleur et la rapidité prévues du changement climatique dans les décennies à venir ne se sont pas produites dans les 10 000 dernières années, période pour laquelle les meilleures données paléoclimatologiques et paléo-environnementales sont disponibles. Il serait également
meilleures données paléoclimatologiques et paléo-environnementales sont disponibles. Il serait également illusoire d'attendre que, grâce aux progrès en informatique, les modèles de circulation générale atteignent une résolution de l'ordre de quelques kilomètres, permettant ainsi la prise en compte directe de l'échelle climatologique régionale et de ses rétroactions. De très nets progrès ont été accomplis pour la prévision météorologique lorsque la résolution des modèles de prévision a été sensiblement augmentée, mais on ne peut s'attendre nécessairement à des améliorations comparables au niveau des prévisions climatiques, à cause de l'élément chaotique du système qui finit par dominer au-delà de 15 jours à 1
qui finit par dominer au-delà de 15 jours à 1 mois. Par ailleurs, la prise en compte effective de tous les éléments du système climatique et de leurs interactions, tels que les océans, la cryosphère, et la biosphère, est extrêmement complexe en raison des échelles de temps propres à ces différents sous-ensembles du système, qui peuvent varier de quelques jours à plusieurs siècles. Il n'est donc possible de simuler l'ensemble du système que par des schémas paramétriques qui ne sont souvent qu'une très grossière approximation de la réalité. La prévision climatique à l'échelle régionale, en particulier pour un massif montagneux
climatique à l'échelle régionale, en particulier pour un massif montagneux tel que les Alpes, ne trouvera donc pas uniquement une solution à travers des ordinateurs plus puissants et des modèles plus détaillés. Des progrès dans ce domaine ne pourront être réalisés qu'avec une meilleure intégration de l'ensemble des éléments du système, qui fait appel à toute une gamme de disciplines scientifiques. Ceci demande évidemment des investissements conséquents dans la recherche inter et multi-disciplinaire, mais aussi la volonté de franchir les barrières traditionnelles entre disciplines, afin de converger vers une solution satisfaisante du problème de la régionalisation des prévisions climatiques. BIBLIOGRAPHIE
satisfaisante du problème de la régionalisation des prévisions climatiques. BIBLIOGRAPHIE Beniston M. and J. Perez-Sanchez, 1992: An example of climate-relevant processes unresolved by present-day General Circulation Models. Env. Conserv., 19, 165-169. Beniston M. and Price M., 1992: Climate scenarios for the Alpine regions: A collaborative effort between the Swiss National Climate Program and the International Center for Alpine Environments. Env. Conserv., 19, 360-363. Budyko M. I., and Izrael Y. (Eds.), 1987 : Anthropogenic Climate Change, Hydrometeoizdat, Leningrad (en russe). Cliff A. D. and Ord J. K., 1981: Spatial Autocorrelation, Pion, London. Cubasch U., Hasselmann K., Hock H., Maier-Reimer E., Mikolajewicz
London. Cubasch U., Hasselmann K., Hock H., Maier-Reimer E., Mikolajewicz U., Santer B. D., and Sausen R., 1992: Time-dependent greenhouse warming computations with a coupled ocean-atmosphere model. Climate dynamics, 8, 55-69. Giorgi F., Marinucci M. R., and Visconti G., 1990: Application of a limited area model nested in a general circulation model to regional climate simulation over Europe. J. Geophys. Res., 95, 18413-18431. Giorgi F., and Mearns L. O., 1991: Approaches to the simulation of regional climate change: a review. Rev. Geophys., 2, 191-216. Houghton J. T., Jenkins G. J., and Ephraums J. J. (Eds.), 1990: Climate change The IPCC