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Faire le lien entre dynamique du climat et modélisation écologique

La compréhension de la relation entre climat et écosystèmes est essentielle pour pouvoir maîtriser des processus environnementaux tels que la désertification et la disparition des espèces. Toutefois, l'aspect fortement diversifié (comme les différentes composantes et les nombreuses échelles) du système climatique et des écosystèmes complique leur compréhension.
Faire le lien entre dynamique du climat et modélisation écologique
L'objectif du projet SMSEE (Stochastic modeling of spatially extended ecosystems and ecological and climate data analysis) était de permettre une meilleure compréhension de la manière dont se produisent les changements des écosystèmes. L'initiative a utilisé une modélisation stochastique non linéaire pour étudier les relations entre le climat et les écosystèmes.

SMSEE a combiné des méthodes empruntées à la physique, à la dynamique non linéaire et à la théorie des jeux pour étudier les différents effets du «bruit» sur le climat et la dynamique des écosystèmes. L'objectif était de combler les lacunes de connaissances dans plusieurs domaines tels que la dynamique du climat et la dynamique des écosystèmes étendus dans l'espace.

Des algorithmes d'apprentissage ont été utilisés pour donner des prévisions considérablement améliorées du climat dans le futur, avec une réduction importante du niveau d'incertitude. En outre, l'équipe a développé une théorie pour les relations entre les statistiques de vent et les statistiques des courants océaniques ouverts.

Les chercheurs ont également présenté un nouveau concept dans le domaine des changements de régime des écosystèmes. Ceux-ci sont souvent décrits comme des transitions globales abruptes d'un état stable à un autre, déclenchées par de lents changements environnementaux ou par des perturbations. L'équipe a suggéré que ces transitions pourraient être progressives, plutôt qu'abruptes.

L'incapacité des indicateurs traditionnels à identifier les changements de régime progressifs a abouti à l'idée qu'une combinaison d'indicateurs de changements soudains et progressifs pourrait s'avérer nécessaire pour identifier les changements de régime avec précision. Les résultats étaient particulièrement intéressants pour la désertification, processus qui implique souvent une transition vers le sol nu qui se fait selon un schéma, à cause d'une succession de sécheresses ou d'une baisse continue des niveaux de précipitations.

Le projet SMSEE a fait progresser la compréhension des changements de régime dans les écosystèmes étendus dans l'espace, mis en lumière le rôle essentiel des corrélations temporelles dans les statistiques sur les courants océaniques alimentés par les vents et fourni un outil pratique pour améliorer les prévisions climatiques à l'échelle de décennies.

Les résultats du projet amélioreront ainsi la compréhension du climat et la dynamique des écosystèmes. Ils feront également progresser la recherche en physique fondamentale, notamment sur la relation entre la dynamique non linéaire complexe et les effets stochastiques.

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Mots-clés

Climat, écosystèmes, SMSEE, modèle stochastique, algorithmes d'apprentissage, courants océaniques, signaux d'alerte rapide, désertification