Des modèles climatiques améliorés synchronisés
Les prévisions climatiques sont de plus en plus utilisées pour informer les politiques aux niveaux national et international. Toutefois, prédire le climat et ses impacts reste un défi majeur, avec de grandes incertitudes, en particulier au niveau régional. Le projet STEPS (Strategies toward enhancing prediction of climate and its impacts), financé par l'UE, a cherché à contribuer à la création d'un super modèle climatique. L'équipe visait à réduire les erreurs de modèle et ainsi à améliorer les prévisions climatiques. Les chercheurs ont créé un supermodèle en réunissant deux versions d'un même modèle climatique seulement pour l'interface océan-atmosphère. Cela a permis une amélioration significative de la simulation du climat de l'océan Pacifique tropical. Sur l'amélioration de la synchronisation des modèles climatiques, STEPS a développé un logiciel générique qui combine différents éléments du modèle climatique. STEPS a également augmenté la compréhension de la variabilité atlantique pluridécennale (VAP), une fluctuation de la température de surface de la mer sur tout le bassin de l'Atlantique Nord à des échelles de temps pluridécennales. Les chercheurs ont construit une archive multi-proxy qui s'étend à 90 ans avant l'archive instrumentale, démontrant de la sorte la persistance de la VAP dans l'océan Atlantique. Les chercheurs ont analysé des simulations de modèle atmosphérique pour augmenter la compréhension des cyclones tropicaux qui peuvent changer au niveau régional en raison du réchauffement climatique. STEPS a montré combien un réchauffement inhabituel dans le pacifique central avait un impact sur la circulation atmosphérique à grande échelle et réduisait les précipitations sur l'Éthiopie. Le projet a révélé que jusqu'à 50 % de la variabilité des précipitations saisonnières sur certaines parties des hauts plateaux éthiopiens est entraînée par des anomalies de réchauffement sur le pacifique tropical. Les résultats de STEPS aideront à combler les lacunes de connaissances entre la prévision climatique et ses impacts associés, tels que les changements apportés aux principales cultures et la propagation de maladies à transmission vectorielle. Les développements du projet aideront les scientifiques et les décideurs à faire des prévisions plus précises au niveau régional.