Encadré 2. Note sur l’ANUSPLIN versus les données futures projetées dans la figure 1
En utilisant les critères d’accumulation de degrés-jours de gel (DJG) décrits ci-dessus, dans la figure 1, il y a des années où les dates de début de la construction de routes de glace semblent être retardées dans les ensembles de données historiques interpolées sur grille (ANUSPLIN) (indiqué en orange). Il semble également que la variabilité du moment où le seuil d’accumulation de DJG est atteint augmente dans la dernière partie de cette série de données historiques pour plusieurs emplacements, en particulier pour Kapuskasing et Moosonee. L’examen des simulations climatiques démontre cependant que des conditions comparables ne devraient pas se produire avant le milieu du siècle et même au-delà.
Plusieurs raisons peuvent expliquer les différences entre les simulations de modèles et les conditions observées, et il est important de reconnaître les différences entre ces deux types de données. Premièrement, les modèles climatiques sont utiles mais pas parfaits ; ils fonctionnent à des résolutions spatiales relativement grossières et ne peuvent donc pas inclure directement tous les processus climatiques. Notre compréhension du système climatique n’est pas non plus complète, et les modèles continuent d’évoluer à mesure que notre compréhension s’améliore. Deuxièmement, on ne s’attend pas à ce que les simulations climatiques correspondent aux conditions observées au jour le jour ou même d’une année à l’autre. Chaque simulation climatique est une représentation unique des conditions climatiques possibles en réponse aux concentrations atmosphériques de gaz à effet de serre et d’aérosols – pour pouvoir simuler un climat qui correspond parfaitement aux conditions observées, il faudrait à la fois un modèle climatique parfait et une connaissance parfaite de la composition de l’atmosphère, ce que nous n’avons pas. En raison de la variabilité naturelle du système climatique, le climat observé est lui-même une réalisation de nombreux climats possibles qui auraient pu résulter de la même composition atmosphérique.
De plus, le jeu de données sur grille ANUSPLIN a été interpolé à partir des données observées à des points précis. Dans certaines régions, en particulier le Nord canadien, ces observations sont réparties de manière éparse sur le territoires, ce qui peut affecter la robustesse de l’ensemble de données interpolées. Cependant, on attend à ce que les simulations climatiques et les conditions observées présentent des propriétés statistiques très semblables sur de longues périodes (par exemple, 30 ans), ce qui est le cas dans les exemples montrés à la figure 1. Les simulations du climat futur sont utilisées pour explorer l’éventail des conditions et des tendances futures possibles au fil dans le temps plutôt que de se concentrer sur les résultats de modèles climatiques individuels pour des années spécifiques.