Comment un algorithme d'Oxford peut-il révolutionner les prévisions climatiques du GIEC ?

Le changement climatique constitue l'un des plus grands défis de notre époque. L'anticipation et la compréhension de ses effets sont cruciales pour élaborer des politiques et des stratégies efficaces. Dans cette optique, les modèles informatiques jouent un rôle essentiel en fournissant des projections sur l'évolution future du climat.

Le défi du "spin-up"

Les projections climatiques du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) reposent sur des modèles informatiques sophistiqués, connus sous le nom de "Earth System Models" (ESMs). Ces outils simulent la réaction de la terre, des océans et de l'atmosphère aux émissions de gaz à effet de serre (GES), constituant ainsi des instruments puissants pour prédire les changements environnementaux futurs. Toutefois, les ESMs sont extrêmement gourmands en ressources de calcul.

Malgré leur fiabilité, ils sont confrontés à un défi technique majeur : le temps nécessaire pour démarrer les simulations, une 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 préindustrielles, indispensable pour évaluer l'impact humain sur le climat. Sans cette stabilisation initiale, les résultats peuvent être biaisés, compromettant ainsi la précision 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 par la technique de l'accélération de séquence, cet algorithme, baptisé Anderson Acceleration (AA), vise à accélérer la convergence vers l'équilibre des modèles océaniques et terrestres.

En optimisant le processus itératif de spin-up, il réduit considérablement le temps de démarrage des ESMs.

Les tests de l'algorithme sur les modèles utilisés par le GIEC ont montré des résultats significatifs. En moyenne, l'algorithme permet un démarrage dix fois plus rapide du modèle. Plus exactement, cette technique peut accélérer de 10 à 25 fois la convergence vers l'équilibre d'une grande variété de modèles géochimiques océaniques.

Non seulement cette approche représente un gain de temps, d'énergie et de ressources de calcul énorme pour les chercheurs, mais cela pourrait également améliorer la fiabilité des projections climatiques en réduisant les incertitudes associées aux modèles.

Perspectives futures

L'algorithme d'Oxford permettrait d'améliorer la précision des projections climatiques, fournissant ainsi des informations plus précises et plus fiables aux décideurs politiques pour les guider dans la lutte contre le changement climatique.

Cette solution robuste et évolutive devrait permettre une utilisation plus efficace des ESMs pour aborder des problèmes scientifiques et sociétaux importants. En accélérant le démarrage des modèles, elle ouvre de nouvelles perspectives pour la recherche et la prise de décision dans le domaine du changement climatique.

Avec l'élaboration de nouvelles simulations Coupled Model Intercomparison Project (CMIP) en cours, cette étude arrive à point nommé, offrant un potentiel considérable pour transformer la manière dont nous appréhendons et anticipons les défis climatiques à venir.

Référence : Samar Khatiwala, Efficient spin-up of Earth System Models using sequence acceleration.Sci. Adv.10,eadn2839(2024). DOI:10.1126/sciadv.adn2839