Contraintes observationnelles historiques sur la sensibilité climatique : implications pour les projections de la hausse du niveau de la mer

    Chenal, Jonathan (2022)
Thèse de doctorat
    Type de document
    Thèse de doctorat
    Diffusion
    Accès libre
    Titre
    Contraintes observationnelles historiques sur la sensibilité climatique : implications pour les projections de la hausse du niveau de la mer
    Auteur
    Chenal, Jonathan
    Directeur de thèse
    Meyssignac, Benoît
    Date de soutenance
    2022-12-02
    Établissement de soutenance
    Université de Toulouse
    Université Toulouse III - Paul Sabatier
    École doctorale
    Sciences de l'Univers, de l'environnement et de l'espace (SDU2E)
    Structure de recherche
    Laboratoire d'Etudes en Géophysique et Océanographie Spatiales (LEGOS), UMR 5566
    Discipline
    Océan, atmosphère, climat
    Sujet
    Sciences de la terre
    Mots-clés en français
    Sensibilité climatique
    Déséquilibre énergétique planétaire
    Géodésie spatiale
    Contenu de chaleur de l'océan
    Résumé en français
    Ma thèse explore l'estimation observationnelle de la sensibilité climatique d'équilibre (ECS) à partir des données instrumentales historiques et récentes, en particulier spatiales. L'ECS est la température globale moyenne de surface de la Terre atteinte après un doublement instantané de la concentration de dioxyde de carbone atmosphérique par rapport à la concentration préindustrielle. Cette quantité est la métrique fondamentale de l'amplitude du changement climatique contemporain, car l'évolution actuelle et future de nombreuses variables du système climatique, comme la température ou l'expansion thermique de l'océan, lui est fortement corrélée. L'ECS demeure cependant mal connue, puisque depuis le rapport Charney de 1979 jusqu'au Cinquième rapport d'évaluation du Groupe intergouvernemental d'experts sur le climat (GIEC), sa plage de valeurs probables se situait entre 1,5 et 4,5 degrés, avec un biais marqué entre estimations instrumentales, qui se situent dans la partie basse de l'intervalle, et estimations issues des modèles de climat, qui se situent dans la partie haute de l'intervalle. La cause principale de cette dispersion réside dans le fait que la sensibilité climatique varie avec le temps, en lien notamment avec l'effet radiatif des structures spatiales du réchauffement de surface, qui peuvent changer au cours du temps du fait de la variabilité interne du climat ou des variations historiques dans le type de forçage. Ma thèse utilise des séries temporelles observationnelles récentes de contenu de chaleur de l'océan et de température de surface, et une reconstruction récente de forçage radiatif, pour estimer le paramètre de rétroaction climatique, puis l'ECS, par régression linéaire de l'équation du bilan d'énergie planétaire. Dans ce processus, je prends en compte toutes les sources d'erreur et je les propage dans la régression afin d'obtenir une description exhaustive de l'incertitude observationnelle associée à l'ECS. Par ailleurs, j'utilise les variations temporelles du paramètre de rétroaction climatique simulées par les modèles de climat pour évaluer les biais et incertitudes associés à ce paramètre et dus à la structure spatiale du réchauffement historique. Sur la base du bilan d'énergie ainsi résolu sur 1971-2017, je démontre qu'il est très peu probable (p<0,05) que l'ECS soit inférieure à 2,4 degrés. Ce résultat est 0,4 K au-dessus des dernières estimations du GIEC. Je montre aussi que l'estimation du GIEC est probablement biaisée basse car elle sous-estime le refroidissement rémanent de l'océan en 1860 dû au Petit Age Glaciaire. Je généralise ensuite cette méthode en l'appliquant à toutes les périodes de plus de 25 ans comprises entre 1957 et 2017, en m'appuyant sur différentes reconstructions du contenu de chaleur de l'océan, dont une déduite d'une reconstruction des variations du niveau de la mer. Cette généralisation me donne une estimation des variations temporelles du paramètre de rétroaction climatique, où j'identifie pour la première fois avec des observations la réponse de celui-ci aux éruptions volcaniques et à des modes de variabilité climatiques tels que l'oscillation décennale du Pacifique (PDO). Cette reconstruction de l'évolution du paramètre de rétroaction climatique contribue à expliquer pourquoi les estimations observationnelles récentes de l'ECS ont fourni des valeurs basses à ce paramètre. Enfin, j'utilise mon estimation de l'ECS pour recalculer les projections climatiques d'élévation de la température en montrant que cette mise à jour de l'ECS amène des projections plus élevées pour ce paramètre d'ici 2100. J'utilise aussi ma mise à jour de l'ECS, et celle d'autres paramètres liés à l'expansion thermique de l'océan, pour montrer que les projections d'élévation du niveau de la mer d'ici 2100 sont également plus élevées que celles publiées dans le Sixième rapport du GIEC.
    Résumé en anglais
    My thesis explores the observational estimate of the equilibrium climate sensitivity (ECS) derived from historical recent intrumental data, particularly space data. The ECS is the equilibrium global mean surface temperature of the Earth reached after an instantaneous doubling of atmospheric carbon dioxyde concentration relatively to preindustrial concentration. The ECS is the fundamental metric of contemporary climate change amplitude, because the actual and future evolution of many climate variables, such as surface temperature or ocean thermal expansion, are strongly correlated with it. However, the ECS is poorly known. From the Charney report in 1979 to the International Panel of experts on Climate Change (IPCC) Fifth Assessment Report, the likely rang of ECS has remained remarkably large with values between 1.5 and 4.5 K, and a marked bias between intrumental estimates, which are on low end of the range, and numerical climate models estimates, which are on the high end. The main cause of this dispersion is that climate sensitivity varies with time, in link with the radiative effect of surface warming pattern, which can change over time due to the climate internal variability or to historical time variations of forcing agents. In my work I use recent observational time series of ocean heat content and surface temperature, and a recent reconstruction of radiative forcing, in order to estimate the climate feedback parameter, and the ECS, by linear regression of the planetary energy budget equation. In this process, I take into acount all uncertainty sources and I propagate them in the regression in order to get a comprehensive description of observational uncertainty associated to the ECS. Moreover, I use the time variations of the climate feedback parameter simulated by climate models to evaluate biases and uncertainties associated to this parameter and due to the surface warming pattern. On the basis of the 1971-2017 energy budget, I demonstrate that it is very unlikely (p<0.05) that the ECS is lower than 2.4 K. This result is 0.4 K above last estimates of the IPCC. I show that the IPCC estimate is probably biased low because of an underestimated cooling of the ocean in 1860 in response to the Litte Ice Age. Then, I generalize this method and I apply it to all periods longer than 25 years between 1957 and 2017, by using different reconstructions of the ocean heat content (including a reconstruction of sea level variations). This generalization leads to an estimate of the temporal variations of the climate feedback parameter. In the climate feedback paramater time series, I identify, for the first time with observations, the response of the climate feedback parameter to major volcanic eruptions and to climate variability modes such as the Pacific decadal oscillation (PDO). This reconstruction of the evolution of the climate feedback parameter contributes to explain why recent observational estimates of the ECS give low values for this parameter. Finally, I use my update of the ECS estimate to recalculate climate projections of temperature rise. My update of the ECS provides higher projections for surface temperature in 2100 than those published by the IPCC. I also use my update of the ECS, as well as those of other parameter linked to ocean thermal expansion, to demonstrate that sea level rise projections until 2100 are also higher than those published in the IPCC Sixth Assessment Report.
    Numéro national de thèse
    2022TOU30279
    Date de publication
    2023-04-28T08:08:30

Citation bibliographique

Chenal, Jonathan (2022), Contraintes observationnelles historiques sur la sensibilité climatique : implications pour les projections de la hausse du niveau de la mer [Thèse de doctorat]