Détection et Attribution du changement climatique par Assimilation de Données – DADA

Comment les observations peuvent-elles être utilisées pour mettre en évidence au mieux l’influence sur le climat de l’activité humaine, entre autres forçages ? Les méthodes statistiques de détection et attribution (D&A) ont été construites pour répondre à cette question d’une forte pertinence sociétale, lorsqu’il s’agit de politique d’adaptation ou de mitigation. Les méthodes conventionnelles de D&A sont basées sur la régression linéaire de patrons spatiaux ou temporels extraits d’un ou plusieurs modèles climatiques (‘optimal fingerprinting’). Elles sont très efficaces pour un ensemble de situations variées. Cependant, la communauté D&A aborde de plus en plus certaines variables et échelles pour lesquelles ces méthodes sont moins efficaces, et cse méthodes ont de plus des limites qui leur sont inhérentes. La quête pour améliorer les méthodes D&A disponibles est donc en cours.

Comment les observations peuvent-elles être utilisées pour contraindre au mieux le vecteur d’état et les paramètres d’un modèle numérique ? Les méthodes d’assimilation de donnée (DA) poursuivent cet objectif général. Ce champs méthodologique désormais bien établi s’est étendu en dehors de son application initiale en prévision numérique du temps, pour atteindre un large éventail d’applications en géophysique. Alors que les méthodes de DA étaient initialement principalement orientées vers le problème d’initialisation et de mise à jour des variables d’état d’un modèle, les extensions de la DA vers le problème de calibration des paramètres d’un modèle ont montré des résultats séduisants. La quête pour élaborer et étendre les méthodes de DA se poursuit donc.

Comment les méthodes de D&A pourraient-elles profiter des progrès actuels de la DA ? La D&A pourrait-elle être un domaine d’application fructueux pour la DA ? On peut l’espérer. En effet, sous une formulation de type problème inverse de la D&A, les observations peuvent être vues comme une fonction complexe des forçages consistant en le modèle climatique lui-même. Sous cette perspective, la D&A consiste ‘simplement’ à reconstruire les forçages à partir des observations disponibles en inversant le modèle climatique – un défi auquel les récents schémas d’estimation de paramètres par DA pourraient apporter une réponse.

Ce projet explorera le potentiel de fertilisation entre ces deux domaines de recherche méthodologique en science du climat qui ont été jusqu’à présent quelque peu isolés l’un de l’autre. Dans ce but, l’équipe projet rassemblera des experts des deux communautés. Notre objectif sera d’établir une « preuve de concept » pour cette idée, en traitant les questions fondamentales associées à la pertinence, l’utilité et la faisabilité d’un tel paradigme méthodologique alternatif en D&A. Ce projet est ambitieux car l’approche est nouvelle et demande de connecter deux domaines de recherche ayant leur propre vocabulaire et concepts. Mais il est raisonnable parce qu’il restreint cette exploration à des conditions simplifiées et idéalisées, avec des modèles de complexité faible à intermédiaire, et à des situations bien ciblées.