Éléments méthodologiques relatifs aux modèles et aux simulations réalistes et climatiques

Cette étude utilise un modèle pronostique couplé océan-glace de mer soit le Modèle Océanique Régional (MOR) pour lequel le domaine s’étend de I’Île d’Orléans à l’ouest jusqu’au détroit de Belle-Isle au nord-est et au détroit de Cabot au sud-est (figure 14). Rappelons que ce projet est réalisé à l’aide d’une nouvelle version du MOR dans laquelle le modèle océanique est couplé à une version plus récente du modèle de glace de mer : CICE5. Le projet X012.1.

« Modélisation des glaces dans l’estuaire et le golfe du Saint-Laurent dans la perspective des changements climatiques » utilisait une version antérieure du modèle de glace de mer (CICE1).

Tiré de Saucier et al. (2003)

Figure 14. Domaine du simulateur MOR

Le modèle océanique à niveaux-z fournit une solution hydrostatique pour la conservation de la masse, de la chaleur et du sel à l’aide d’un système d’équations incluant les approximations de Boussinesq et celles en eau peu profonde (Backhaus and Maier-Reimer 1983; Backhaus 1985; Stronach et al.

1993). Un schème semi-implicite résout la variation des niveaux d’eau et les transports sont corrigés à l’aide d’une technique de correction des flux (Zalesak 1979). Le modèle est complété par des équations d’énergie cinétique turbulente de niveau de fermeture 2.5 (k-eps) incluant les fonctions de stabilité de Canuto et al. (2001) et une équation diagnostique pour les échelles de mélange turbulent (parabolique et longueur d’échelle de Ozmidov).

Dans le cadre de ce projet, plusieurs simulations couplées océan-glace de mer ont été réalisées. Chacune des simulations est faite pour l’ensemble du domaine spatial et comportent donc les informations pour tous les sites témoins. Les simulations réalisées sont désignées à l’aide du préfixe MOR précédant le forçage atmosphérique utilisé (GEM, AEV bTq, AHJ et BBHI).

Ces simulations sont décrites aux sous-sections suivantes.

2.5.1. Simulations réalistes MOR-GEM et MOR-NARR/GEM (+ vents CFSR)

La simulation MOR-GEM est la simulation la plus réaliste puisque les forçages atmosphériques utilisés sont obtenus à partir des cycles opérationnels d’analyse du modèle atmosphérique GEM (Global Environmental Multiscale) du Centre Météorologique du Canada (CMC). Il s’agit des mêmes simulations utilisées pour faire les prévisions météorologiques d’Environnement Canada.

La simulation s’étend de décembre 1996 à décembre 2014, couvrant une période de 18 ans. Cette simulation utilise une condition initiale pour la salinité et la température du GSL (golfe du Saint-Laurent) pour un état au repos et est entièrement en mode pronostique, c’est-à-dire qu’au cours des 18 ans, il n’y a aucun rappel de la salinité et de la température. Les seules contraintes externes sont : la condition initiale, les forçages atmosphériques, les rivières et les forçages océaniques tels que les marées, la salinité et la température aux frontières océaniques. À l’aide des équations de conservation et de l’équation d’état, nous prédisons, par pas de temps de 5 minutes, l’évolution du système, sans aucun mécanisme de rappel vers les observations.

MOR-GEM est la simulation de référence avec laquelle ont déjà été comparées les simulations forcées par AEV bTq et AHJ dans le cadre du projet X012.1 « Modélisation des glaces dans l’estuaire et le golfe du

Saint-Laurent dans la perspective des changements climatiques ». Cette simulation est validée à l’aide des observations disponibles. Cette validation nous permet d’avoir confiance dans la capacité de prédiction du simulateur. Il s’agit d’une étape très importante puisque les prédictions du simulateur (pour l’horizon 2055) ne peuvent être validées. Une fois validée, cette simulation de référence nous procure une base de données virtuelle très complète du GSL afin de créer des relations empiriques d’état d’englacement du haut/bas estran. C’est également à partir de cette simulation de référence que seront

« reconstituées » les séries temporelles de l’état d’englacement du haut/bas estran pour les saisons glacielles non suivies ou incomplètes de la période 2000-2015 (deuxième objectif spécifique).

La simulation réaliste MOR-NARR/GEM + vents CFSR est utilisée pour produire les conditions de vagues 2000-2015. Plus exactement, les données sont produites avec les forçages NARR entre 2000 et 2010 puis avec les forçages de GEM entre 2010 et 2015 et CFSR pour les vents 2000-2015.

Le tableau 8 présente les champs simulés (variables) utilisés dans le cadre de ce projet de même que les simulations à partir desquelles ils sont produits.

Tableau 8. Variables utilisées produites à partir de simulations réalistes pour la période 2000-2015

2.5.2. Simulations climatiques (AEV bTq, AHJ et BBHI)

Les simulations climatiques MOR-AEV bTq, MOR-AHJ et MOR-BBHI, couvrant la période 1981-2070, permettent de comparer les climatologies du passé récent (1981-2010) et de l’horizon 2055 (2041-2070) pour l’ensemble des champs simulés et ainsi en établir les tendances. Chacune des simulations est réalisée pour l’ensemble du domaine spatial de manière à générer de l’information pour tous les sites témoins.

Dans le cas de la simulation MOR-AEV bTq, les forçages atmosphériques proviennent de la version 4.2.3 du Modèle Régional Climatique Canadien (MRCC), piloté par le membre 5 du CGCM3.1/t47 suivant le scénario SRES A2 du GIEC. Cette simulation présente un biais froid de température.

Elle a donc été débiaisée en utilisant une méthode de débiaisage par quantiles, d’où le suffixe bTq. Une description détaillée du biais et de la méthode est disponible à l’annexe A2.1 du rapport du projet X012.1

« Modélisation des glaces dans l’estuaire et le golfe du Saint-Laurent dans la perspective des changements climatiques ». Dans le cas de la simulation MOR-AHJ, les forçages atmosphériques proviennent de la version 4.2.3 du MRCC, piloté par le membre 3 de modèle global ECHAM5 suivant le scénario SRES A2 du GIEC. Dans le cas de la simulation MOR-BBHI, les forçages atmosphériques proviennent de la version v3.3.3.1 du MRCC5 piloté par le membre 2 du modèle global CanESM2 suivant le scénario RCP_8.5 du GIEC pour le futur.

Contrairement à la simulation MOR-GEM, les simulations MOR-"climats" ne peuvent être validées. Elles reproduisent une réalité probable du GSL à l’intérieur des bornes fixées par la variabilité naturelle du GSL inhérente au système d’équations non linéaires qui décrivent la physique. Cependant, les moyennes sur une période de 30 ans ainsi que le nombre d’évènements extrêmes doivent être conformes à la réalité. C’est l’anomalie entre la période du futur (2041-2070) et celle du passé récent (1982-2011) qui nous permettra de prédire l’évolution réelle du GSL.

Notons que le scénario d’émission de gaz à effet de serre RCP_8.5 est le plus pessimiste des scénarios RCP (réchauffement le plus important, +8,5 W/m²).

C’est aussi le scénario qui génère la simulation la plus chaude (BBHI) de celles utilisées dans le cadre de ce rapport. Le tableau 9 résume les scénarios, forçages et modèles utilisés pour chacune de ces simulations.

Tableau 9. Simulations climatiques utilisées pour produire les conditions de

2.5.2.1. Niveau d’eau obtenu à l’aide des simulations

Le niveau d’eau généré par le modèle océanique régional (MOR) pour les simulations réalistes (réanalyses) et les simulations climatiques comprend l’effet des marées, des courants et de l’effet d’empilement par le vent.

Cependant, les données de niveau d’eau ne tiennent pas compte de la variation du niveau marin. En ce sens, la hausse du niveau marin n’est pas incluse dans les données de niveau d’eau du modèle. Le niveau d’eau n’intègre pas l’effet des surcotes par effet de baromètres inverses.

Les données de niveau d’eau produites sont relatives à l’état de la nappe d’eau au moment initial (valeur au démarrage, niveau de référence). Le niveau d’eau n’est donc pas donné par rapport au référentiel géodésique ou marégraphique.

2.5.4. Limites méthodologiques liées à l’utilisation de modèle et de scénarios

L’article rédigé par Charles et al. (2012) comprend une section qui synthétise particulièrement bien les incertitudes relatives à l’utilisation de modèles et de scénarios. Nous revenons donc sur les limites et incertitudes relevées par ces auteurs et qui s’appliquent au présent projet. Ainsi, les auteurs rappellent que les scénarios d’émission de gaz à effet de serre sont basés sur la définition de conditions socio-économiques et que conséquemment, les niveaux d’émission de gaz à effet de serre comportent des incertitudes. Dans le cadre de ce rapport, deux scénarios d’émission de gaz à effet de serre différents ont été utilisés (SRES A2 et RCP_8.5). Il s’agit de scénarios généralement pessimistes. Ceci signifie que les changements climatiques générés par différents modèles sont les plus marqués, mais qu’ils ne représentent qu’une version de la réalité future probable des concentrations de gaz à effet de serre dans l’atmosphère. Aussi, comme il est souvent impensable d’utiliser tous les modèles climatiques disponibles, des choix doivent être faits à tous les niveaux. Par exemple, dans le cadre de ce projet, seuls les scénarios A2 et RCP_8.5 ont été retenus alors qu’il en existe plusieurs autres. De la même manière, plusieurs formules existent pour calculer le runup, mais ce sont les équations de Stockdon et al. (2006) qui ont été choisie. À ce sujet, aucune équation de runup n’a été directement validée dans le cadre de ce projet. Le choix de Stockdon et al. (2006) repose sur le fait qu’il s’agit de l’équation qui a été validée et testée dans le cadre d’autres projets réalisés au Laboratoire de dynamique et de gestion intégrée des zones côtières. Idéalement, de nombreux scénarios, modèles et formules devraient être testés pour définir l’étendue des conditions climatiques, de vagues et de glace futures possibles.

Cependant, pour des questions évidentes de moyens et de temps, les travaux publiés dans la littérature scientifique présentent, comme il est fait ici, les résultats d’un nombre limité de scénarios, modèles et formules. Enfin, les méthodes de corrections et de débiaisage comportent elles aussi des incertitudes. Dans le cadre de ce projet, celles-ci ont été réalisées par les chercheurs de l’ISMER. À titre d’exemple, le débiaisage de la simulation AEV bTq est décrit à la section A2.1 du rapport final du projet X012.1. Bref, l’utilisation de modèles et de scénarios implique une certaine quantité de limites et d’incertitudes qu’il est bon d’identifier ici. Celles-ci sont liées à la production et aux choix de scénarios d’émission et de concentration de gaz à effet de serre, aux choix des modèles climatiques et formules (ex. runup) de même qu’aux méthodes de correction ou de débiaisage des données (Charles et al. 2012).