La détermination de la constante solaire par Claude Pouillet

National audienceDans la recherche des phénomènes physiques qui régissent les caractéristiques du climat global, Claude Pouillet a apporté une contribution importante en déterminant expérimentalement la "constante solaire", c'est-à-dire la valeur du flux solaire incident à l'extérieur de l'atmosphère terrestre. Bien que la valeur obtenue par Pouillet soit proche de celle mesurée aujourd'hui (elle est inférieure de 10% seulement), sa contribution est parfois omise ou sous-estimée. Pouillet a également déterminé l'absorption du rayonnement solaire par l'atmosphère. Le but de cet article est de réinterpréter le travail de Pouillet au travers des connaissances actuelles. Nous montrerons notamment que la précision des résultats obtenus par Pouillet n'est pas fortuite

L'utilisation du potentiel de réchauffement global pour comparer les émissions de méthane et de CO2 (Using global warming potential to compare methane and CO2 emissions)

National audienceLes gaz à effet de serre modulent le bilan radiatif de la Terre. Toute modification de leurs concentration modifie ce bilan d'énergie, et donc la température globale d'équilibre de la Terre. Ces différents gaz ont des propriétés radiatives et des durées de séjour dans l'atmosphère très différentes, ce qui empêche toute comparaison directe de l'effet de leurs émissions sur le climat global. Le potentiel de réchauffement global (PRG) a été proposé par le Groupe Intergouvernemental sur l'Évolution du Climat (GIEC) il y a maintenant presque 20 ans comme indice pour comparer les émissions des différents gaz à effet de serre. Les auteurs d'un article récent affirment que son utilisation conduit à sous-estimer fortement l'effet des émissions pérennes de méthane sur le réchauffement global par rapport à des émissions pérennes de CO2. Nous montrons ici que ce n'est pas tout à fait le cas, que le PRG est bien adapté pour comparer le réchauffement climatique à la fin d'une période de référence que l'on se fixe à priori, une période de 100 ans étant généralement choisie. Mais cette comparaison n'est pas absolue. Par exemple l'effet du méthane sera sous-estimé au début de cette période alors que l'effet du CO2 sera sous-estimé après cette période

Jean-Baptiste Joseph Fourier et la découverte de l'effet de serre

Joseph Fourier est bien connu pour ses travaux mathématiques et pour ceux sur la diffusion de la chaleur. On parle de séries de Fourier, de coefficients de Fourier, d'intégrales de Fourier, d'analyse de Fourier, d'équation de Fourier. Son oeuvre probablement la plus connue est la «Théorie analytique de la chaleur». Ici nous présentons l'importante contribution de J. Fourier aux sciences de l'univers à travers l'analyse de son «mémoire sur les températures du globe terrestre et des espaces planétaires.

Simulations de l'évolution du climat aux échelles globales et régionales (Climate change at global and regional scale)

National audienceDans le cadre de la préparation du 4e rapport du Groupe Intergouvernemental sur l'Evolution du Climat (GIEC) qui doit paraître début 2007, les principales équipes de modélisation du climat de part le monde ont réalisé un important exercice coordonné de simulation de l'évolution du climat au cours du 20e et du 21e siècle. Nous présentons ici les résultats obtenus par les modèles du CNRM et de l'IPSL, en évoquant les progrès réalisés depuis le précédent rapport du GIEC. Nous replacerons également nos résultats par rapport à ceux des autres modèles, et indiquerons les résultats qui sont communs à l'ensemble des modèles et ceux qui peuvent être différents. Abstract: In support of the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) that should appear in early 2007, modelling groups world-wide have performed a huge coordinated exercise of climate change runs for the 20th and 21st century. In this paper we present the results of the two french climate models, from CNRM and IPSL. In particular we emphasise the progress made since the previous IPCC report and we identify which results are comparable among models and which strongly differ

An assessment of the primary sources of spread of global warming estimates from coupled atmosphere-ocean models.

International audienceClimate feedback analysis constitutes a useful framework to compare the global mean surface temperature responses to an external forcing predicted by general circulation models (GCMs). Nevertheless, the contributions of the different radiative feedbacks to global warming (in equilibrium or transient conditions) and their comparison with the contribution of other processes (e.g. the ocean heat uptake) have not been quantified explicitly. Here we define these contributions from the classical feedback analysis framework, and we quantify them for an ensemble of 12 CMIP3/IPCC-AR4 coupled atmosphere-ocean GCMs. In transient simulations, the multi-model mean contributions to global warming associated with the combined water vapor - lapse rate feedback, cloud feedback and ocean heat uptake are comparable. However, inter-model differences in cloud feedbacks constitute by far the primary source of spread of both equilibrium and transient climate responses simulated by GCMs. The spread associated with inter-model differences in cloud feedbacks appears to be roughly three times larger than that associated either with combined water vapor - lapse rate feedback, the ocean heat uptake or the radiative forcing

Processus régissant la sensibilité climatique

National audienceUne modification de la concentration des gaz à effet de serre modifie le bilan énergétique de la Terre. Cette modification, appelée forçage radiatif, entraîne une modification de la température moyenne de la Terre dont l'amplitude dépend non seulement du forçage lui-même mais aussi de la façon dont le système climatique dans son ensemble répond à ce forçage. Par exemple, la vapeur d'eau, la cryosphère et les nuages sont modifiés par un changement de température et ces modifications influencent le changement initial de température. Dans cet article nous montrons tout d'abord que ces phénomènes, dits de rétroaction, jouent un rôle clé dans l'estimation de l'amplitude du réchauffement climatique en réponse à un doublement de la concentration de l'atmosphère en CO2. Nous montrons également que l'amplitude de ce réchauffement est différent selon les modèles et que cette différence a pour principale origine la réponse des nuages, et plus particulièrement des nuages ba

Percolation on random networks with arbitrary k-core structure

The k-core decomposition of a network has thus far mainly served as a powerful tool for the empirical study of complex networks. We now propose its explicit integration in a theoretical model. We introduce a Hard-core Random Network model that generates maximally random networks with arbitrary degree distribution and arbitrary k-core structure. We then solve exactly the bond percolation problem on the HRN model and produce fast and precise analytical estimates for the corresponding real networks. Extensive comparison with selected databases reveals that our approach performs better than existing models, while requiring less input information.Comment: 9 pages, 5 figure

Growing networks of overlapping communities with internal structure

We introduce an intuitive model that describes both the emergence of community structure and the evolution of the internal structure of communities in growing social networks. The model comprises two complementary mechanisms: One mechanism accounts for the evolution of the internal link structure of a single community, and the second mechanism coordinates the growth of multiple overlapping communities. The first mechanism is based on the assumption that each node establishes links with its neighbors and introduces new nodes to the community at different rates. We demonstrate that this simple mechanism gives rise to an effective maximal degree within communities. This observation is related to the anthropological theory known as Dunbar's number, i.e., the empirical observation of a maximal number of ties which an average individual can sustain within its social groups. The second mechanism is based on a recently proposed generalization of preferential attachment to community structure, appropriately called structural preferential attachment (SPA). The combination of these two mechanisms into a single model (SPA+) allows us to reproduce a number of the global statistics of real networks: The distribution of community sizes, of node memberships and of degrees. The SPA+ model also predicts (a) three qualitative regimes for the degree distribution within overlapping communities and (b) strong correlations between the number of communities to which a node belongs and its number of connections within each community. We present empirical evidence that support our findings in real complex networks.Comment: 14 pages, 8 figures, 2 table

Why climate sensitivity may not be so unpredictable ?

International audienceDifferent explanations have been proposed as to why the range of climate sensitivity predicted by GCMs have not lessened substantially in the last decades, and subsequently if it can be reduced. One such study (\textit{Why is climate sensitivity so unpredictable?}, \cite{RB07}) adressed these questions using rather simple theoretical considerations and reached the conclusion that reducing uncertainties on climate feedbacks and underlying climate processes will not yield a large reduction in the envelope of climate sensitivity. In this letter, we revisit the premises of this conclusion. We show that it results from a mathematical artefact caused by peculiar definitions of uncertainty used by these authors. Applying standard concepts and definitions of descriptive statistics to the exact same framework of analysis as Roe and Baker, we show that within this simple framework, reducing inter-model spread on feedbacks does in fact induce a reduction of uncertainty on climate sensitivity, almost proportionally. Therefore, following Roe and Baker assumptions, climate sensitivity is actually not so unpredictable. %We then briefly focus on ongoing advances in cloud physics that may narrow the spread on feedbacks, thus reducing the uncertainty on climate sensitivity

Complex networks as an emerging property of hierarchical preferential attachment

Real complex systems are not rigidly structured; no clear rules or blueprints exist for their construction. Yet, amidst their apparent randomness, complex structural properties universally emerge. We propose that an important class of complex systems can be modeled as an organization of many embedded levels (potentially infinite in number), all of them following the same universal growth principle known as preferential attachment. We give examples of such hierarchy in real systems, for instance in the pyramid of production entities of the film industry. More importantly, we show how real complex networks can be interpreted as a projection of our model, from which their scale independence, their clustering, their hierarchy, their fractality and their navigability naturally emerge. Our results suggest that complex networks, viewed as growing systems, can be quite simple, and that the apparent complexity of their structure is largely a reflection of their unobserved hierarchical nature.Comment: 12 pages, 7 figure