Contribution du LMD à l’étude du rôle des nuages dans le changement climatique
Résumés
Au début des années 1990, le rôle des nuages dans le changement climatique devient une question centrale dans les sciences du climat. Cet article discute du rôle du LMD dans l’avancée de cette thématique au niveau international : dans la mise en évidence du rôle des nuages bas dans les incertitudes sur la sensibilité climatique, dans la compréhension des mécanismes de rétroaction associés aux nuages bas et aux nuages d’enclume, puis dans la réduction de ces incertitudes à l’aide d’observations spatiales et de campagnes de terrain. Le rôle du LMD dans cette thématique est caractéristique de sa culture, à savoir comprendre le climat par l’étude des processus, et vice-versa.
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Mots-clés :
nuages, bilan radiatif, rétroactions, sensibilité climatique, organisation de la convection, satellites, campagnes de terrain, modèles de simulation du climatKeywords:
clouds, radiation budget, feedbacks, climate sensitivity, convective organization, satellites, field campaign, climate modelsPlan
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1. De la fin des années 1980 à l’an 2000 : les nuages, première cause d’incertitude pour l’estimation de la sensibilité climatique
1.1. Un peu de contexte…
1Le Laboratoire de météorologie dynamique est né à une époque où se développait l’idée que les activités humaines pouvaient modifier le climat. Avec les mesures continues de la concentration atmosphérique de CO2 par Charles Keeling à Hawaii, et les travaux de modélisation de Suki Manabe au GFDL et de Jim Hansen à la NASA, la communauté scientifique réalise que l’augmentation des émissions de gaz à effet de serre est susceptible de réchauffer la planète. Bien qu’il ne soit pas encore question de nuages dans ces études, les physiciens de l’atmosphère savent que pour comprendre la dynamique du climat et le changement climatique, il est nécessaire de considérer tous les facteurs susceptibles d’influencer le bilan radiatif de la Terre. Or les nuages jouent un rôle majeur dans les échanges d’énergie entre la Terre et l’espace, en exerçant deux effets antagonistes : d’une part ils refroidissent la Terre en réfléchissant le rayonnement solaire (effet parasol) et d’autre part ils la réchauffent en contribuant à l’effet de serre naturel. Selon la façon dont chacun de ces deux effets change en réponse au réchauffement climatique induit par l’augmentation des gaz à effet de serre, les nuages peuvent exercer une rétroaction radiative positive, c’est-à-dire amplificatrice des changements de température, ou négative, c’est-à-dire atténuatrice du réchauffement.
2En 1979, le « Rapport de Charney » de l’Académie des sciences américaine fait un point des connaissances aussi exhaustif que synthétique sur la question de l’impact de l’augmentation du CO2 atmosphérique sur le climat. Ses conclusions sont aussi claires que clairvoyantes : un doublement de la concentration du CO2 dans l’atmosphère est susceptible de réchauffer le climat d’environ 3 degrés en moyenne globale (une quantité appelée « Sensibilité climatique »). A cette époque, on a encore peu d’idée sur la façon dont les nuages pourraient influencer ce réchauffement, mais le rapport de Charney prend en compte cette inconnue dans son estimation de la sensibilité climatique en choisissant une fourchette d’incertitude de +/- 1.5 degrés autour de leur estimation moyenne de 3 degrés.
3L’intérêt pour l’étude du rôle des nuages dans le changement climatique s’accroît considérablement vers la fin des années 1980. En effet, en 1989 et 1990 Robert Cess (State University of New York) publie les résultats d’une comparaison (appelée FANGIO) de simulations simples et idéalisées du changement climatique réalisées par une vingtaine de modèles de circulation générale. Ce premier « projet d’inter-comparaison de modèles » (MIP en anglais), qui ouvrira la voie à plusieurs décennies de MIPs (AMIP, CMIP, CFMIP, etc), montre que :
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les estimations de la sensibilité climatique par les modèles couvrent toute la fourchette (1.5 – 4.5 degrés) anticipée par le rapport de Charney,
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cette incertitude provient avant tout de la réponse des effets radiatifs des nuages au réchauffement. Un intérêt croissant se porte alors sur l’étude des effets radiatifs des nuages et leur évaluation dans les modèles de circulation générale.
1.2. Le LMD commence à étudier la rétroaction des nuages
4À cette époque, Laurent (Zhao Xin) Li termine sa thèse sous la direction d’Hervé Le Treut sur la représentation des nuages dans le modèle du LMD et son impact sur la sensibilité climatique. Tous deux participent à la comparaison FANGIO avec des simulations atmosphériques du Modèle de Circulation Générale du LMD (mois de Juillet perpétuel). Le modèle du LMD fait déjà partie des modèles prédisant les plus fortes valeurs de la sensibilité climatique (Figure 1). Laurent Li analyse les rétroactions climatiques du modèle et montre qu’effectivement la forte sensibilité climatique du modèle du LMD est due à la rétroaction des nuages. Il importe donc d’évaluer les mécanismes qui contrôlent les nuages et le bilan radiatif dans le modèle.
Figure 1 : Comparaison du paramètre de sensibilité

Comparaison du paramètre de sensibilité (une valeur plus élevée est associée à une sensibilité climatique plus grande) diagnostiqué en conditions de ciel clair (points blancs) et pour toutes conditions nuageuses (points noir). Les résultats sont indiqués pour 19 modèles climatiques différents. Le modèle du LMD est le modèle numéro 16.
D’après Cess et al., 1990.
5Justement, la même année (1989) la mission spatiale ERBE (Earth Radiation Budget Experiment) de la NASA fournit ses premières observations. Robert Kandel, qui fait partie de l’équipe scientifique ERBE, reçoit sur bandes magnétiques les premières mesures de l’effet radiatif des nuages mesuré depuis l’espace. On y apprend qu’en moyenne sur toute la Terre, l’effet parasol l’emporte sur l’effet de serre nuageux, et donc qu’en moyenne sur toute la Terre les nuages refroidissent la Terre. Robert Kandel propose à Sandrine Bony (alors en stage de DEA) de les analyser et de les comparer aux simulations du modèle du LMD avec l’aide de Jean-Philippe Duvel et de Hervé Le Treut. Cela donnera lieu à un travail de thèse au cours duquel les variations saisonnières et interannuelles du bilan radiatif et de l’effet de serre en ciel clair seront analysées et comparées aux simulations du modèle du LMD qui vient de simuler son premier cycle saisonnier. En parallèle Geneviève Sèze développe avec ses étudiants en thèse Wei Yu et Marie Doutriaux une méthodologie permettant de comparer de façon cohérente les nuages observés par les satellites géostationnaires (observations ISCCP) aux simulations du modèle du LMD : elle consiste à diagnostiquer avec le modèle ce qu’observerait un satellite s’il était en orbite autour d’une atmosphère identique à celle du modèle. Cette approche pionnière deviendra classique dans la communauté scientifique bien plus tard, avec le développement d’autres simulateurs d’observations spatiales (section 2).
6Mais au cours des années 1990, il devient clair qu’évaluer les rétroactions nuageuses à partir de la variabilité naturelle du climat pose un problème méthodologique : aux courtes échelles de temps la variabilité spatio-temporelle des nuages est dominée par les changements de circulation générale de l’atmosphère et ne peut donc pas être considérée comme un analogue de la réponse des nuages à un réchauffement global dominé par les changements de structure thermique de l’atmosphère. Cela donne lieu à de virulentes controverses scientifiques, notamment après des publications de V. Ramanathan et de Richard Lindzen, dont les climato-sceptiques ne tarderont pas à s’emparer. Pour contourner cet obstacle, nous proposons l’analyse des nuages en régimes de circulation atmosphérique. Non seulement cette approche permet d’étudier la réponse des nuages à la température pour des conditions données de circulation (une réponse plus comparable à leur réponse en changement climatique), mais en plus elle permet de décomposer la contribution relative des différents régimes de circulation atmosphérique à la rétroaction globale. Vers la fin des années 1990, cette méthodologie sera appliquée aux observations satellite puis aux simulations (idéalisées et courtes : 18 mois) de réchauffement global réalisées par 3 modèles de circulation générale (LMD, Met Office et ECMWF) dans le cadre d’un projet européen coordonné par Hervé Le Treut (EC-Clouds). Les résultats montrent que l’essentiel des écarts de rétroaction nuageuse entre les 3 modèles provient essentiellement d’un régime particulier de circulation : celui des subsidences faibles associées aux régimes d’alizés et à la présence de nuages bas. Ce résultat n’est pas seulement dû au fait que la réponse de ces nuages est incertaine ; il vient aussi du poids statistique de ce régime de circulation qui prédomine à la surface de la Terre.
2. Les années 2000 : vers une meilleure identification et quantification des incertitudes
7À partir de 2004, le 4e rapport du GIEC se prépare et nous contribuons à sa rédaction. La communauté scientifique reconnaît l’importance des nuages dans les incertitudes sur la sensibilité climatique mais les causes, potentiellement très nombreuses, de ces incertitudes sont mal déterminées. Pour avancer sur cette question, nous analysons les simulations longues et couplées océan-atmosphère de CMIP3 et montrons que là encore, ce sont les régimes de faible subsidence couverts de petits cumulus qui dominent les écarts inter-modèles de rétroactions nuageuses. C’est aussi dans ces régimes que la réponse des nuages au réchauffement diffère le plus entre les modèles de forte ou faible sensibilité climatique (Figure 2a). En parallèle Jean-Louis Dufresne développe un formalisme permettant de décomposer les différentes rétroactions radiatives en degrés de réchauffement global. Cette étude montre encore plus clairement que par le passé l’importance de la vapeur d’eau dans l’amplitude du réchauffement et la contribution très dominante des nuages à l’incertitude sur l’estimation de la sensibilité climatique (Figure 2b).
8Ces travaux auront une influence majeure sur l’évolution et la priorisation de la recherche sur les rétroactions climatiques au niveau international. La coordination des recherches sur ce sujet se fera essentiellement dans le cadre du projet CFMIP (Cloud Feedback Model Intercomparison Project) dans lequel le LMD jouera pendant vingt ans un rôle moteur dans ses activités et sa coordination. Notamment, à l’issue d’un workshop organisé à Paris en 2007, CFMIP initiera et coordonnera un ensemble de simulations permettant de mieux comprendre les rétroactions nuageuses à l’aide d’une hierarchie de modèles allant des Modèles de Circulation Générale (MCG) aux modèles uni-colonne et aux modèles de processus (Large Eddy Simulation models ou LES). En parallèle, Hélène Chepfer, Marjolaine Chiriaco et Grégory Césana développent, en collaboration avec l’équipe de modélisation du LMD, un simulateur d’observations CALIPSO pour les modèles climatiques et les jeux de données GOCCP (GCM-oriented Cloud Calipso Product) cohérent avec les diagnostics du simulateur. Le LMD encourage alors fortement l’utilisation de simulateurs satellite pour évaluer les nuages des modèles de climat, et cette initiative aboutira en 2008 à une recommandation officielle du World Climate Research Programme (WCRP) et à l’adoption du simulateur COSP (CFMIP Observation Simulator Package) par la plupart des groupes de modélisation climatique.
Figure 2 : Atmosphère tropicale

a) Illustration de la décomposition de l’atmosphère tropicale en régimes de circulation atmosphérique définis par la vitesse verticale de l’air à 500 hPa. Dans chaque régime, les propriétés des nuages et leur sensibilité à la température et à d’autres paramètres peut être évaluée à partir d’observations ou de simulations. Ici, nous montrons la sensibilité à la température de l’effet parasol des nuages lors d’un réchauffement global du climat ; les régimes où les modèles de forte sensibilité climatique diffèrent le plus des modèles à faible sensibilité sont les régimes de faible subsidence couverts principalement de nuages bas (d’après Bony et al. 2004 et Bony et Dufresne 2005). b) Réchauffement global de la Terre simulé pour un doublement du CO2 (sensibilité climatique) par un ensemble de modèles climatiques (numérotés de 1 à 12) et sa décomposition en différents termes liées à la réponse uniforme de la température (violet), à aux changements d’albédo de surface consécutifs à la fonte de la neige et de la glace (jaune), aux changements de vapeur d’eau et de gradient vertical de température (bleu), et à la réponse des nuages (marron) : l’amplitude de la rétroaction nuageuse constitue la principale source d’incertitude sur la sensibilité climatique des modèles de climat.
3. Les années 2010 : des avancées dans la compréhension des mécanismes de rétroaction
9À partir de 2010, les mécanismes physiques par lesquels l’augmentation du CO2 atmosphérique perturbe les nuages commencent à s’éclaircir, tout du moins dans le monde des modèles.
10En particulier, nos collègues anglais montrent que l’augmentation du CO2 n’affecte pas seulement les nuages en réchauffant la surface de la Terre, mais aussi par un « effet direct » du CO2 (appelé ‘ajustement’) indépendant de la température de surface. En étudiant cet effet nous mettons en évidence son fort impact sur la circulation générale de l’atmosphère et montrons qu’il explique une part significative des changements régionaux de précipitation dans les projections climatiques. Nous montrons aussi qu’il agit très rapidement (sur des échelles de temps de l’ordre de quelques jours) et qu’il peut donc s’étudier à partir de simulations courtes (nous utiliserons même le modèle opérationnel de prévision du Centre européen pour l’étudier). Pendant son post-doc Jessica Vial quantifiera rigoureusement, pour la première fois, la contribution relative des ajustements aux CO2 et des rétroactions à la sensibilité climatique et à ses incertitudes. Cette étude occupera une grande place dans le 5ème rapport du GIEC.
11En parallèle, le travail de thèse de Florent Brient, les travaux de post-doc de Jessica Vial et les analyses de Steven Sherwood réalisées pendant son séjour sabbatique au LMD, montrent de plus en plus clairement que la rétroaction des petits cumulus et la sensibilité climatique sont étroitement contrôlées par l’intensité du mélange convectif dans les premiers kilomètres de l’atmosphère : les modèles amplifiant le plus le réchauffement global le font à cause d’une diminution des nuages bas lorsque le mélange vertical s’intensifie. Ce résultat motivera l’organisation de la campagne aéroportée EUREC4A quelques années plus tard (section 4).
12Enfin, sur la base de simulations extrêmement idéalisées de l’atmosphère tropicale, nous proposons un mécanisme thermodynamique (appelé « effet d’iris de stabilité ») par lequel les nuages d’enclumes qui se forment au sommet des tours convectives sont susceptibles de changer dans un climat plus chaud : non seulement ils se forment à une altitude plus haute (un résultat déjà bien expliqué par nos collègues américains) mais en plus ils occupent une surface plus petite. Dans le cadre de son post-doc, Marion Saint-Lu montrera par la suite que ce mécanisme est présent également dans la Nature et qu’il explique la réponse des nuages d’enclume à une grande variété de perturbations climatiques d’origine anthropique ou naturelle, y compris lors d’éruptions volcaniques (Figure 3). Toutefois, l’impact de cette réponse sur la sensibilité climatique reste à quantifier (section 4).
Figure 3 : Nuage d’enclume

(Gauche) Nuage d’enclume photographié par un astronaute de la Station Spatiale Internationale (NASA, ISS016) ; (droite) Relation entre les variations internannuelles de la fraction des tropiques couverte par les nuages d‘enclumes (issues des observations spatiales CALIPSO et moyennées sur toute la ceinture tropicale) et celles de la température de surface.
D’après Saint-Lu et al. 2020
13Par ailleurs, lors du post-doc de Christine Nam, nous montrons en comparant simulations et observations spatiales que les modèles climatiques tendent systématiquement à simuler des nuages bas trop peu étendus et trop brillants (‘too few too bright’). La raison de ce biais sera révélée par les travaux de post-doc de Dimitra Konsta et les thèses de Jean Jouhau et Raphaël Le Brun : ils montrent que les nuages des modèles ont une représentation géométrique trop simpliste ne prenant pas assez en compte leur irrégularité et leur hétérogénéité spatiale, et ils proposent des solutions pour y remédier.
14Enfin, des études réalisées aux États-Unis (notamment par Caroline Muller pendant son post-doc) avec des modèles explicites de nuages utilisés sur de grands domaines dans des conditions extrêmement idéalisées suggèrent que l’atmosphère peut s’organiser spontanément en zones sèches et humides. Ce phénomène, appelé « auto-organisation de la convection », dépend des conditions environnementales et module fortement l’état moyen de l’atmosphère et le bilan radiatif. Il est donc susceptible de jouer un rôle dans la dynamique du climat. Ce résultat ouvrira un champ de recherche très actif au niveau international. Dans le cadre de la thèse d’Isabelle Tobin puis du post-doc d’Addisu Semie, nous montrons pour la première fois sur la base d’observations, que dans la Nature aussi, l’organisation à mésoéchelle (20-200 km) de la convection affecte le bilan radiatif de la Terre et les extrêmes de précipitation. En parallèle, Caroline Muller étudie les processus d’auto-organisation de la convection profonde dans des simulations explicites de nuages et leur rôle dans la cyclogénèse tropicale. Les travaux de thèse de David Coppin montreront pour la première fois que le phénomène d’auto-agrégation de la convection se produit également dans les Modèles de Circulation Générale et qu’il influence la sensibilité climatique.
4. Depuis 2020 : la réduction de quelques incertitudes clé et de nouvelles questions
15Après plusieurs décennies de recherche sur les rétroactions nuageuses, les estimations de la sensibilité climatique par les modèles de circulation générale restent toujours aussi incertaines. Dans la 6ème phase du projet international d’intercomparaison des modèles CMIP, la diversité des estimations atteint même un record historique. Pour réduire cette incertitude persistante et estimer la sensibilité climatique, de nouvelles approches sont proposées, notamment dans le cadre du Grand Challenge du WCRP sur les « nuages, la circulation et la sensibilité climatique », qui jouera un rôle important dans l’animation de la communauté internationale pendant une décennie et dans lequel le LMD a joué un rôle moteur. Celles-ci consistent à utiliser et à combiner une diversité d’approches, dont certaines sont indépendantes des modèles de circulation générale et reposent au contraire sur des observations, des théories ou des modèles de processus. Ce changement de paradigme porte ses fruits puisqu’en 2020, un rapport collectif sur la sensibilité climatique (piloté par Steve Sherwood et Mark Webb) utilisant cette méthodologie réduit d’un facteur deux la fourchette des estimations de la sensibilité climatique. Cette approche sera reprise largement par le 6e rapport du GIEC en 2021. Dans la même veine, le LMD poursuit ses travaux sur la compréhension des rétroactions nuageuses et la réduction des incertitudes qui leur sont associées.
16Du côté de la rétroaction des petits cumulus : les travaux de Florent Brient et Jessica Vial avaient montré que l’incertitude persistante de cette rétroaction dans les modèles CMIP se manifestait essentiellement dans la réponse aux conditions environnementales de la fraction nuageuse à la base des cumulus. Pour mieux comprendre cette réponse, nous organiserons en 2020 (en collaboration avec le Max Planck Institute for Meteorology et une quinzaine de laboratoires de l’INSU) la campagne internationale EUREC4A (Elucidating the role of cloud-circulation coupling in climate) au large de la Barbade. Celle-ci impliquera une grande diversité de moyens d’observation (Figure 4), et le développement de stratégies expérimentales très novatrices (notamment la mesure des vitesses verticales de l’air à grande échelle à l’aide de dropsondes, et la télédétection lidar-radar à l’horizontale pour la mesure de la fraction nuageuse à la base des nuages). Grâce à un groupe de jeunes chercheuses (Raphaela Vogel, Jessica Vial et Anna Lea Albright) et d’une ingénieure de recherche (Ionela Musat), nous éclaircirons les processus qui contrôlent la couverture nuageuse à la base des petits cumulus dans les observations et dans les modèles, et montrerons que les modèles qui prédisent en changement climatique une forte rétroaction positive par les petits cumulus sont moins crédibles que ceux qui prédisent une rétroaction neutre ou faiblement positive.
17L’évaluation de la rétroaction des nuages hauts progresse également : Si le comportement de la surface occupée par les nuages d’enclume tropicaux est désormais mieux compris (section 3), son impact en tant que rétroaction radiative reste incertain. À l’aide d’un modèle conceptuel simple reposant sur des principes physiques robustes et contraint par des observations spatiales, Brett McKim montre que la rétroaction associée à l’effet d’iris de stabilité est radiativement neutre. En revanche, il montre que la rétroaction associée aux changements d’épaisseur optique reste incertaine et nécessite d’être quantifiée.
Figure 4 : Campagne EUREC4A

La campagne EUREC4A organisée en 2020 au large de la Barbade pour étudier l’interaction des petits cumulus avec leur environnement. A noter que la campagne comportait aussi une composante océanographique (EUREC4A-OA) visant à étudier les tourbillons océaniques à mésoéchelle.
18Enfin, le rôle de l’organisation des nuages à méso-échelle dans le climat et le changement climatique devient une question de plus en plus cruciale dans les sciences de l’atmosphère et du climat. Le LMD a joué un rôle dans cette évolution, et l’organisation de la convection y est devenue l’un de ses grands axes recherche. Quels processus physiques contrôlent l’organisation des nuages et sa réponse à un changement des conditions environnementales ? Quel impact l’organisation de la convection a-t-elle dans le climat et le changement climatique (sensibilité climatique, extrêmes de précipitation, circulation atmosphérique, etc) ? Pour répondre à ces questions, le laboratoire développe plusieurs approches en parallèle. Les études reposent principalement sur l’analyse de simulations explicites de nuages (du type LES ou CRM) et l’analyse d’observations satellite ou in-situ (e.g. EUREC4A). Ces études se focalisent sur l’organisation de la convection peu profonde (stratocumulus ou petits cumulus), profonde (cumulonimbus, lignes de grain) ou sur la transition entre les différents types d’organisation de nuages. Florent Brient développe l’idée que l’instabilité de Rayleigh-Bénard fournit une grille de lecture pertinente pour comprendre l’organisation des stratocumulus. Nicolas Rochetin s’intéresse au rôle des poches froides dans l’organisation et au développement d’une théorie unifiée de l’organisation de la convection profonde et peu profonde. Camille Risi étudie l’influence de l’organisation de la convection sur son environnement, y compris dans la composition isotopique de l’atmosphère. Basile Poujol développe une théorie de l’influence de la convection sur son environnement dynamique et de ses implications pour l’organisation de la convection.
19Malheureusement, pour tester notre compréhension des mécanismes d’organisation nous manquons cruellement d’observations à l’échelle des processus. Pour combler ce manque, nous organisons la campagne aéroportée MAESTRO (Mesoscale Organisation of Tropical Convection). Cette campagne sera réalisée en Août-Septembre 2024 au large du Cap Vert avec une dizaine de laboratoires de l’INSU et une large équipe du LMD ayant un objectif commun : tester notre compréhension physique des processus d’organisation et de rétroaction des nuages. L’objectif est aussi de mieux interpréter les observations spatiales (notamment celles de l’instrument en orbite SAR et celles du nouveau satellite EarthCARE) pour mieux étudier l’organisation de la convection depuis l’espace. A terme, ces observations permettront d’évaluer la crédibilité des rétroactions climatiques prédites par une nouvelle génération de modèles climatiques ayant une résolution spatiale suffisamment fine pour représenter explicitement l’organisation des nuages à mésoéchelle. Pour Nicolas Rochetin, Camille Risi et Florent Brient, cette compréhension est aussi une source d’inspiration pour le développement de paramétrisations qui permettent de prendre en compte l’organisation de la convection dans les modèles de circulation générale.
Figure 5 : Exemple d’organisation à mésoéchelle des nuages issus d’une simulation à très fine résolution (LES) montrant des cellules fermées

Exemple d’organisation à mésoéchelle des nuages issus d’une simulation à très fine résolution (LES) montrant des cellules fermées (à gauche) ou ouvertes (à droite) à l’intérieur d’un champ de stratocumulus (d’après le projet MOBYDYC). A droite : logo de la campagne aéroportée MAESTRO visant à étudier l’organisation de la convection profonde et peu profonde.
5. Conclusion
20De la petite échelle à la grande échelle, en passant par la mésoéchelle, les processus nuageux jouent un rôle majeur dans la dynamique du climat. Depuis plus de trente ans, le LMD étudie le rôle des nuages dans différents aspects du climat et du changement climatique, notamment dans la sensibilité du climat à l’augmentation des gaz à effet de serre. Il le fait à l’aide d’une hiérarchie de modèles (MCG, SCM, LES, CRM, CRM global) utilisés dans une panoplie de configurations réalistes ou idéalisées, et avec une grande diversité d’observations satellite et/ou in-situ. Ce faisant le LMD n’a pas seulement joué un rôle moteur et acquit une réputation internationale dans la recherche sur les interactions entre nuages et climat. Il a aussi développé une expertise originale dans l’art de comprendre le climat par l’étude des processus et vice-versa. Cette spécificité, qui est un trait fort de la culture du LMD, constitue un atout pour relever les nouveaux défis de la recherche sur le climat.
Table des illustrations
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Titre | Figure 1 : Comparaison du paramètre de sensibilité |
Légende | Comparaison du paramètre de sensibilité (une valeur plus élevée est associée à une sensibilité climatique plus grande) diagnostiqué en conditions de ciel clair (points blancs) et pour toutes conditions nuageuses (points noir). Les résultats sont indiqués pour 19 modèles climatiques différents. Le modèle du LMD est le modèle numéro 16. |
Crédits | D’après Cess et al., 1990. |
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Titre | Figure 2 : Atmosphère tropicale |
Légende | a) Illustration de la décomposition de l’atmosphère tropicale en régimes de circulation atmosphérique définis par la vitesse verticale de l’air à 500 hPa. Dans chaque régime, les propriétés des nuages et leur sensibilité à la température et à d’autres paramètres peut être évaluée à partir d’observations ou de simulations. Ici, nous montrons la sensibilité à la température de l’effet parasol des nuages lors d’un réchauffement global du climat ; les régimes où les modèles de forte sensibilité climatique diffèrent le plus des modèles à faible sensibilité sont les régimes de faible subsidence couverts principalement de nuages bas (d’après Bony et al. 2004 et Bony et Dufresne 2005). b) Réchauffement global de la Terre simulé pour un doublement du CO2 (sensibilité climatique) par un ensemble de modèles climatiques (numérotés de 1 à 12) et sa décomposition en différents termes liées à la réponse uniforme de la température (violet), à aux changements d’albédo de surface consécutifs à la fonte de la neige et de la glace (jaune), aux changements de vapeur d’eau et de gradient vertical de température (bleu), et à la réponse des nuages (marron) : l’amplitude de la rétroaction nuageuse constitue la principale source d’incertitude sur la sensibilité climatique des modèles de climat. |
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Titre | Figure 3 : Nuage d’enclume |
Légende | (Gauche) Nuage d’enclume photographié par un astronaute de la Station Spatiale Internationale (NASA, ISS016) ; (droite) Relation entre les variations internannuelles de la fraction des tropiques couverte par les nuages d‘enclumes (issues des observations spatiales CALIPSO et moyennées sur toute la ceinture tropicale) et celles de la température de surface. |
Crédits | D’après Saint-Lu et al. 2020 |
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Titre | Figure 4 : Campagne EUREC4A |
Légende | La campagne EUREC4A organisée en 2020 au large de la Barbade pour étudier l’interaction des petits cumulus avec leur environnement. A noter que la campagne comportait aussi une composante océanographique (EUREC4A-OA) visant à étudier les tourbillons océaniques à mésoéchelle. |
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Titre | Figure 5 : Exemple d’organisation à mésoéchelle des nuages issus d’une simulation à très fine résolution (LES) montrant des cellules fermées |
Légende | Exemple d’organisation à mésoéchelle des nuages issus d’une simulation à très fine résolution (LES) montrant des cellules fermées (à gauche) ou ouvertes (à droite) à l’intérieur d’un champ de stratocumulus (d’après le projet MOBYDYC). A droite : logo de la campagne aéroportée MAESTRO visant à étudier l’organisation de la convection profonde et peu profonde. |
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Pour citer cet article
Référence électronique
Sandrine Bony, Jean-Louis Dufresne et Florent Brient, « Contribution du LMD à l’étude du rôle des nuages dans le changement climatique », Histoire de la recherche contemporaine [En ligne], Tome XIII n°1 | 2024, mis en ligne le 04 février 2025, consulté le 24 mai 2025. URL : http://journals.openedition.org/hrc/12600 ; DOI : https://doi.org/10.4000/13dhb
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