Le changement climatique constitue l’un des plus grands défis de notre époque. Anticiper et comprendre ses effets est crucial pour élaborer des politiques et des stratégies efficaces. Dans ce contexte, Les modèles informatiques jouent un rôle essentiel en fournissant des projections sur le changement climatique futur.
Le défi des « spin-up »
Les projections climatiques du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) sont basées sur des modèles ordinateurs sophistiqués, connus sous le nom de « Modèles du système terrestre » (ESM). Ces outils simulent le réponse des terres, des océans et de l’atmosphère aux émissions de gaz à effet de serre (GES), constituant ainsi des instruments puissants pour prédire les futurs changements environnementaux. Cependant, Les ESM sont extrêmement exigeants en ressources informatiques.
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Malgré leur fiabilité, ils sont confrontés à un défi technique majeurr : heure nécessaire pour démarrer les simulationsune période appelée « spin-up » qui peut durer jusqu’à deux ans.
Cette période est importante pour que le modèle atteigne un équilibre représentatif des conditions préindustrielless, indispensable pour évaluer l’impact de l’activité humaine sur le climat. Sans cette stabilisation initiale, les résultats pourraient être biaisés, compromettant ainsi l’exactitude des projections climatiques.
Solution révolutionnaire
L’algorithme développé par le professeur Samar Khatiwala et son équipe de l’université d’Oxford promet de révolutionner ce processus. Inspiré de la technique d’accélération de séquence, cet algorithme, appelé Accélération Anderson (AA), vise à accélérer la convergence vers un équilibre des modèles océaniques et terrestres.
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En optimisant le processus itératif de spin-up, cela réduit considérablement le temps de démarrage des ESM.
Test d’algorithme sur les modèles utilisés par le GIEC ont montrés des résultats significatifs. En moyenne, l’algorithme permet un démarrage du modèle dix fois plus rapide. Plus précisément, cette technique peut accélérer la convergence vers l’équilibre de 10 à 25 fois d’une grande variété de modèles géochimiques océaniques.
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Pas seulement ceci Cette approche représente une énorme économie de temps, d’énergie et de ressources informatiques pour les chercheurs, mais ça pourrait aussi améliorer la fiabilité des projections climatiques en réduisant les incertitudes associées aux modèles.
Perspectives d’avenir
L’algorithme d’Oxford améliorerait la précision des projections climatiques, fournissant ainsi des informations plus précises et plus fiables pour les décideurs politiques pour les guider dans la lutte contre le changement climatique.
Cette solution robuste et évolutive devrait permettre une utilisation plus efficace des MES pour résoudre d’importants problèmes scientifiques et sociétaux. En accélérant le démarrage des modèles, il ouvre de nouvelles perspectives pour la recherche et la prise de décision dans le domaine du changement climatique.
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Avec le développement en cours de nouvelles simulations du projet de comparaison de modèles couplés (CMIP), cette étude arrive à point nommé.offrant un potentiel considérable pour transformer la façon dont nous comprenons et anticipons les futurs défis climatiques.
Référence : Samar Khatiwala, Spin-up efficace de modèles du système terrestre utilisant l’accélération de séquence.Sci. Adv.10, eadn2839 (2024). DOI:10.1126/sciadv.adn2839
