Evolution récente des océans tropicaux : le rôle de l'influence humaine

Au sein du système complexe que constitue le climat, l'océan joue un rôle primordial. D'une part, il enregistre et intègre les effets du changement climatique; d'autre part, les échelles de temps de ses variations naturelles, et notamment son inertie thermique environ mille fois supérieure à celle de l'atmosphère, en font un acteur important susceptible de moduler les effets futurs du changement climatique. Cette thèse se propose de mettre en évidence des signatures du changement climatique d'origine anthropique dans l'océan. Pour cela, nous étudions les évolutions observées de la température océanique de sub-surface et de la salinité océanique de surface, au cours des trente à cinquante dernières années. Des méthodes statistiques de détection de la réponse au forçage anthropique sont utilisées pour déterminer si une influence humaine peut être détectée dans les changements récents observés.Due to its high heat capacity, the ocean integrates the surface fluxes, producing high signal-to-noise ratio at decadal and longer timescales. On the contrary, long-term changes in atmospheric variables are difficult to measure due to the atmosphere high variability on short timescales. Looking at oceanic variables is thus interesting in order to successfully detect a response to the anthropogenic climate change. This manuscript further examines recent upper ocean temperature and surface ocean salinity changes. As 80% of the excess heat caused by increasing greenhouse gas concentrations, over the last decades, has accumulated in the ocean, the rate of ocean warming is one of the best indicators of the Earth's energy imbalance. Surface ocean salinity provides Nature's largest possible rain gauge and can be efficiently used as an indicator of the changing marine water cycle. Detection methods are applied to assess whether a human influence can be detected in the recent observed changes

Regional climate model emulator based on deep learning: concept and first evaluation of a novel hybrid downscaling approach

Providing reliable information on climate change at local scale remains a challenge of first importance for impact studies and policymakers. Here, we propose a novel hybrid downscaling method combining the strengths of both empirical statistical downscaling methods and Regional Climate Models (RCMs). The aim of this tool is to enlarge the size of high-resolution RCM simulation ensembles at low cost. We build a statistical RCM-emulator by estimating the downscaling function included in the RCM. This framework allows us to learn the relationship between large-scale predictors and a local surface variable of interest over the RCM domain in present and future climate. Furthermore, the emulator relies on a neural network architecture, which grants computational efficiency. The RCM-emulator developed in this study is trained to produce daily maps of the near-surface temperature at the RCM resolution (12km). The emulator demonstrates an excellent ability to reproduce the complex spatial structure and daily variability simulated by the RCM and in particular the way the RCM refines locally the low-resolution climate patterns. Training in future climate appears to be a key feature of our emulator. Moreover, there is a huge computational benefit in running the emulator rather than the RCM, since training the emulator takes about 2 hours on GPU, and the prediction is nearly instantaneous. However, further work is needed to improve the way the RCM-emulator reproduces some of the temperature extremes, the intensity of climate change, and to extend the proposed methodology to different regions, GCMs, RCMs, and variables of interest

The worldwide C3S CORDEX grand ensemble: A major contribution to assess regional climate change in the IPCC AR6 Atlas

peer reviewedAbstract The collaboration between the Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment (CORDEX) and the Earth System Grid Federation (ESGF) provides open access to an unprecedented ensemble of Regional Climate Model (RCM) simulations, across the 14 CORDEX continental-scale domains, with global coverage. These simulations have been used as a new line of evidence to assess regional climate projections in the latest contribution of the Working Group I (WGI) to the IPCC Sixth Assessment Report (AR6), particularly in the regional chapters and the Atlas. Here, we present the work done in the framework of the Copernicus Climate Change Service (C3S) to assemble a consistent worldwide CORDEX grand ensemble, aligned with the deadlines and activities of IPCC AR6. This work addressed the uneven and heterogeneous availability of CORDEX ESGF data by supporting publication in CORDEX domains with few archived simulations and performing quality control. It also addressed the lack of comprehensive documentation by compiling information from all contributing regional models, allowing for an informed use of data. In addition to presenting the worldwide CORDEX dataset, we assess here its consistency for precipitation and temperature by comparing climate change signals in regions with overlapping CORDEX domains, obtaining overall coincident regional climate change signals. The C3S CORDEX dataset has been used for the assessment of regional climate change in the IPCC AR6 (and for the interactive Atlas) and is available through the Copernicus Climate Data Store (CDS)

Large discrepancies in summer climate change over Europe as projected by global and regional climate models: causes and consequences

International audienc

Regional climate model emulator based on deep learning: concept and first evaluation of a novel hybrid downscaling approach

International audienceProviding reliable information on climate change at local scale remains a challenge of first importance for impact studies and policymakers. Here, we propose a novel hybrid downscaling method combining the strengths of both empirical statistical downscaling methods and Regional Climate Models (RCMs). In the longer term, the final aim of this tool is to enlarge the high-resolution RCM simulation ensembles at low cost to explore better the various sources of projection uncertainty at local scale. Using a neural network, we build a statistical RCM-emulator by estimating the downscaling function included in the RCM. This framework allows us to learn the relationship between large-scale predictors and a local surface variable of interest over the RCM domain in present and future climate. The RCM-emulator developed in this study is trained to produce daily maps of the near-surface temperature at the RCM resolution (12 km). The emulator demonstrates an excellent ability to reproduce the complex spatial structure and daily variability simulated by the RCM, particularly how the RCM refines the low-resolution climate patterns. Training in future climate appears to be a key feature of our emulator. Moreover, there is a substantial computational benefit of running the emulator rather than the RCM, since training the emulator takes about 2 h on GPU, and the prediction takes less than a minute. However, further work is needed to improve the reproduction of some temperature extremes, the climate change intensity and extend the proposed methodology to different regions, GCMs, RCMs, and variables of interest

Near-Surface Salinity as Nature's Rain Gauge to Detect Human Influence on the Tropical Water Cycle

International audienceChanges in the global water cycle are expected as a result of anthropogenic climate change, but large uncertainties exist in how these changes will be manifest regionally. This is especially the case over the tropical oceans, where observed estimates of precipitation and evaporation disagree considerably. An alternative approach is to examine changes in near-surface salinity. Datasets of observed tropical Pacific and Atlantic near-surface salinity combined with climate model simulations are used to assess the possible causes and significance of salinity changes over the late twentieth century. Two different detection methodologies are then applied to evaluate the extent to which observed large-scale changes in near-surface salinity can be attributed to anthropogenic climate change.Basin-averaged observed changes are shown to enhance salinity geographical contrasts between the two basins: the Pacific is getting fresher and the Atlantic saltier. While the observed Pacific and interbasin-averaged salinity changes exceed the range of internal variability provided from control climate simulations, Atlantic changes are within the model estimates. Spatial patterns of salinity change, including a fresher western Pacific warm pool and a saltier subtropical North Atlantic, are not consistent with internal climate variability. They are similar to anthropogenic response patterns obtained from transient twentieth- and twenty-first-century integrations, therefore suggesting a discernible human influence on the late twentieth-century evolution of the tropical marine water cycle. Changes in the tropical and midlatitudes Atlantic salinity levels are not found to be significant compared to internal variability. Implications of the results for understanding of the recent and future marine tropical water cycle changes are discussed

Explore2 – Rapport de synthèse sur les projections climatiques régionalisées

Ce deuxième rapport sur le climat vise à préciser les évolutions climatiques projetées par l’ensemble élaboré dans le cadre du projet Explore2, d’en caractériser les incertitudes et de proposer des modes d’exploration de ces données.Dans un premier temps, les simulations individuelles sélectionnées à partir de l’ensemble EURO-CORDEX et corrigées par les méthodes ADAMONT et CDF-t sont évaluées selon des critères de changement en température et précipitation sur la France par rapport à l’ensemble CMIP6 complet au pas de temps saisonnier (hiver et été). La comparaison réalisée sur le scénario RCP8.5 à l’horizon fin de siècle met en évidence la concordance globale de ces simulations à l’exception de deux simulations hors de la dispersion CMIP6 en été (à la fois en température et précipitation). Le projet a décidé de rejeter ces deux simulations de l’ensemble final afin de pouvoir garantir une cohérence avec les changements proposés par CMIP6 sur la France. Une sélection de 17 couples GCM/RCM compose finalement l’ensemble baptisé « Explore2-2024 » dont les simulations (10 sous RCP2.6, 9 sous RCP4.5 et 17 sous RCP8.5) sont corrigées par les méthodes ADAMONT et CDF-t.Au-delà d'une caractérisation statistique des propriétés de l'ensemble Explore2-2024, un travail a également été mené pour identifier des simulations particulières proposant des futurs climatiques contrastés sur la France. Cette approche narrative ou « storyline » en anglais a conduit à sélectionner de manière experte quatre simulations pour leurs impacts attendus sur l’hydrologie. Les principales caractéristiques de ces narratifs sont détaillées et accompagnées de cartes. Il est à noter que la sélection de narratifs a aussi été comparée aux résultats d’une approche objective par classification hiérarchique ascendante (fournie en Annexe 1).Une grande partie de ce livrable est consacrée à l’analyse des évolutions climatiques proposées par l’ensemble Explore2-2024 à partir d’une liste synthétique d’indicateurs climatiques d’intérêt pour l’hydrologie. Les incertitudes sur les changements projetés sont évaluées selon des critères de robustesse pour chaque simulation et d’accord de signe pour l’ensemble. Pour chaque indicateur, des cartes des paramètres de distribution (médiane, min et max) sont fournies en identifiant pour chaque maille les simulations de l’ensemble portant ce signal. Les figures et tableaux de valeur (pour les changements France entière, moitié Nord, moitié Sud) sont aussi complétés par des commentaires donnant les messages clé sur les évolutions attendues.Un chapitre spécifique est proposé pour l’analyse des quatre narratifs sélectionnés par le projet avec des visualisations synthétiques, mettant en avant la variabilité inter annuelle en complément des moyennes par horizon

Explore2 – Rapport de synthèse sur les projections climatiques régionalisées

Ce deuxième rapport sur le climat vise à préciser les évolutions climatiques projetées par l’ensemble élaboré dans le cadre du projet Explore2, d’en caractériser les incertitudes et de proposer des modes d’exploration de ces données.Dans un premier temps, les simulations individuelles sélectionnées à partir de l’ensemble EURO-CORDEX et corrigées par les méthodes ADAMONT et CDF-t sont évaluées selon des critères de changement en température et précipitation sur la France par rapport à l’ensemble CMIP6 complet au pas de temps saisonnier (hiver et été). La comparaison réalisée sur le scénario RCP8.5 à l’horizon fin de siècle met en évidence la concordance globale de ces simulations à l’exception de deux simulations hors de la dispersion CMIP6 en été (à la fois en température et précipitation). Le projet a décidé de rejeter ces deux simulations de l’ensemble final afin de pouvoir garantir une cohérence avec les changements proposés par CMIP6 sur la France. Une sélection de 17 couples GCM/RCM compose finalement l’ensemble baptisé « Explore2-2024 » dont les simulations (10 sous RCP2.6, 9 sous RCP4.5 et 17 sous RCP8.5) sont corrigées par les méthodes ADAMONT et CDF-t.Au-delà d'une caractérisation statistique des propriétés de l'ensemble Explore2-2024, un travail a également été mené pour identifier des simulations particulières proposant des futurs climatiques contrastés sur la France. Cette approche narrative ou « storyline » en anglais a conduit à sélectionner de manière experte quatre simulations pour leurs impacts attendus sur l’hydrologie. Les principales caractéristiques de ces narratifs sont détaillées et accompagnées de cartes. Il est à noter que la sélection de narratifs a aussi été comparée aux résultats d’une approche objective par classification hiérarchique ascendante (fournie en Annexe 1).Une grande partie de ce livrable est consacrée à l’analyse des évolutions climatiques proposées par l’ensemble Explore2-2024 à partir d’une liste synthétique d’indicateurs climatiques d’intérêt pour l’hydrologie. Les incertitudes sur les changements projetés sont évaluées selon des critères de robustesse pour chaque simulation et d’accord de signe pour l’ensemble. Pour chaque indicateur, des cartes des paramètres de distribution (médiane, min et max) sont fournies en identifiant pour chaque maille les simulations de l’ensemble portant ce signal. Les figures et tableaux de valeur (pour les changements France entière, moitié Nord, moitié Sud) sont aussi complétés par des commentaires donnant les messages clé sur les évolutions attendues.Un chapitre spécifique est proposé pour l’analyse des quatre narratifs sélectionnés par le projet avec des visualisations synthétiques, mettant en avant la variabilité inter annuelle en complément des moyennes par horizon

Explore2 – Rapport de synthèse sur les projections climatiques régionalisées

Ce deuxième rapport sur le climat vise à préciser les évolutions climatiques projetées par l’ensemble élaboré dans le cadre du projet Explore2, d’en caractériser les incertitudes et de proposer des modes d’exploration de ces données.Dans un premier temps, les simulations individuelles sélectionnées à partir de l’ensemble EURO-CORDEX et corrigées par les méthodes ADAMONT et CDF-t sont évaluées selon des critères de changement en température et précipitation sur la France par rapport à l’ensemble CMIP6 complet au pas de temps saisonnier (hiver et été). La comparaison réalisée sur le scénario RCP8.5 à l’horizon fin de siècle met en évidence la concordance globale de ces simulations à l’exception de deux simulations hors de la dispersion CMIP6 en été (à la fois en température et précipitation). Le projet a décidé de rejeter ces deux simulations de l’ensemble final afin de pouvoir garantir une cohérence avec les changements proposés par CMIP6 sur la France. Une sélection de 17 couples GCM/RCM compose finalement l’ensemble baptisé « Explore2-2024 » dont les simulations (10 sous RCP2.6, 9 sous RCP4.5 et 17 sous RCP8.5) sont corrigées par les méthodes ADAMONT et CDF-t.Au-delà d'une caractérisation statistique des propriétés de l'ensemble Explore2-2024, un travail a également été mené pour identifier des simulations particulières proposant des futurs climatiques contrastés sur la France. Cette approche narrative ou « storyline » en anglais a conduit à sélectionner de manière experte quatre simulations pour leurs impacts attendus sur l’hydrologie. Les principales caractéristiques de ces narratifs sont détaillées et accompagnées de cartes. Il est à noter que la sélection de narratifs a aussi été comparée aux résultats d’une approche objective par classification hiérarchique ascendante (fournie en Annexe 1).Une grande partie de ce livrable est consacrée à l’analyse des évolutions climatiques proposées par l’ensemble Explore2-2024 à partir d’une liste synthétique d’indicateurs climatiques d’intérêt pour l’hydrologie. Les incertitudes sur les changements projetés sont évaluées selon des critères de robustesse pour chaque simulation et d’accord de signe pour l’ensemble. Pour chaque indicateur, des cartes des paramètres de distribution (médiane, min et max) sont fournies en identifiant pour chaque maille les simulations de l’ensemble portant ce signal. Les figures et tableaux de valeur (pour les changements France entière, moitié Nord, moitié Sud) sont aussi complétés par des commentaires donnant les messages clé sur les évolutions attendues.Un chapitre spécifique est proposé pour l’analyse des quatre narratifs sélectionnés par le projet avec des visualisations synthétiques, mettant en avant la variabilité inter annuelle en complément des moyennes par horizon