Pourquoi devrais-je tenir compte de l’incertitude?
Chercher à comprendre les incertitudes associées aux projections climatiques mène à ce qui suit :
Inversement, le fait de ne pas tenir compte des incertitudes peut :
- dissimuler les risques;
- miner les efforts de gestion des risques;
- augmenter les risques de mauvaise adaptation, ce qui aggraverait la situation au lieu de l’améliorer.
Quelles sont les sources d’incertitudes?
Il y a trois principales sources d’incertitudes dans les projections climatiques :
Variabilité naturelle interne du climat : Notre climat est influencé par d’importantes fluctuations naturelles imprévisibles qui se produisent même sans variation des concentrations de gaz à effet de serre. La variabilité du climat est attribuable en partie à des phénomènes semi-cycliques comme El Niño et l’oscillation nord‑atlantique. Ce type de variabilité a toujours fait et fera toujours partie du système climatique de la Terre et c’est pourquoi les scientifiques ont représenté ce type de variabilité dans les modèles climatiques au mieux de leurs capacités. Cependant, il existe d’autres déterminants de la variabilité du climat qui sont indépendants du système climatique, par exemple l’activité volcanique et les variations de la production solaire. Comme ils sont en grande partie imprévisibles, ces déterminants ne sont pas pris en compte dans les simulations du climat futur, mais le sont dans les simulations du climat passé parce que leur occurrence et leur incidence sur le système climatique ont été mesurées pendant cette période.
Incertitude des modèles : Il existe de nombreux modèles climatiques qui ont tous été élaborés conformément aux lois fondamentales de la physique. Bien qu’il s’agisse d’outils sophistiqués, ces modèles continuent d’évoluer à mesure que nous comprenons mieux le système climatique et que la technologie progresse. Par conséquent, les modèles demeurent des outils imparfaits, et les simulations du climat peuvent différer de la réalité et réagir un peu différemment aux variations des forçages. En effet, certains modèles climatiques diffèrent sur un certain nombre d’aspects tels que le niveau de simplification, la taille de la grille et la façon dont ils représentent les phénomènes physiques, en particulier ceux qui sont trop petits pour être explicitement simulés (p. ex., nuages, échanges de l’atmosphère de surface, et représentation du sol et de la couverture végétale). Chaque modèle est unique et produira des projections légèrement différentes, même lorsqu’ils sont exécutés selon des scénarios d’émissions de gaz à effet de serre identiques. Pour aider à faire face à ce type d’incertitude, on utilise souvent des ensembles de modèles climatiques pour voir où ils concordent et pour montrer la plage des futurs possibles afin d’aider à la préparation aux changements climatiques.
Incertitude des scénarios d’émissions : L’évolution des émissions de gaz à effet de serre est également incertaine et il n’est pas possible pour le moment de déterminer exactement ce que seront les futures émissions. Par conséquent, les modèles sont exécutés selon différentes trajectoires d’émissions, appelées « trajectoires de concentration représentatives » ou RCP, qui sont fondées sur un ensemble d’hypothèses sur les forces motrices, comme le changement technologique le développement démographique et socioéconomique, et leurs principales interactions. Les RCP fournissent différentes visions de la façon dont l’avenir pourrait se dérouler et, par conséquent, influencent les résultats des projections climatiques. C’est au Canada et aux autres pays du monde qu’il revient de décider si nous voulons un environnement sain et une économie saine.
L’importance relative des changements des trois sources d’incertitudes dépend de l’échelle géographique à laquelle les résultats des modèles sont examinés (sur l’ensemble du globe ou d’un continent, par exemple), de la variable climatique prise en compte (p. ex., température, précipitations ou autres variables), et de l’horizon de planification et l’échelle temporelle de la variable en question (annuelle, saisonnière ou mensuelle, par exemple). Par exemple, la variabilité naturelle interne est particulièrement importante pour les petites régions et les échelles de temps plus courtes, ainsi que pour les projections des précipitations. L’importance relative peut également varier selon les modèles et les scénarios d’émissions utilisés. Le contexte dans lequel ces types d’analyses sont effectués doit donc être pris en compte.