Modèle climatiqueUn modèle climatique est une modélisation mathématique du climat dans une zone géographique donnée. Historiquement, le premier modèle atmosphérique date de 1950, et a été testé sur le premier ordinateur existant, l'ENIAC. À la date du sixième rapport d'évaluation du GIEC (2021), autour de 100 modèles indépendants étaient utilisés par 49 différents laboratoires de climatologie à travers le monde. Les modèles varient en complexité. Les plus simples permettent de faire des simulations couvrant de plus larges domaines et étendues de temps.
Modèle de circulation généraledroite|vignette|Modèle de circulation générale GEOS-5 (Goddard Earth Observing System Model) développé par la NASA. Un modèle de circulation générale (en anglais, general circulation model ou GCM) est un modèle climatique. Il s'appuie sur les équations de Navier-Stokes, appliquées à une sphère en rotation ainsi que sur des équations d'équilibre de la thermodynamique pour inclure les sources d'énergie (rayonnement, changement de phase). Ceci permet de simuler à la fois la circulation atmosphérique mais aussi la circulation océanique.
Prévision numérique du tempsLa prévision numérique du temps (PNT) est une application de la météorologie et de l'informatique. Elle repose sur le choix d'équations mathématiques offrant une proche approximation du comportement de l'atmosphère réelle. Ces équations sont ensuite résolues, à l'aide d'un ordinateur, pour obtenir une simulation accélérée des états futurs de l'atmosphère. Le logiciel mettant en œuvre cette simulation est appelé un modèle de prévision numérique du temps.
Sensibilité climatiquevignette|redresse=1.5|Diagramme des facteurs qui déterminent la sensibilité du climat. L'augmentation des niveaux de entraîne un réchauffement initial. Ce réchauffement est amplifié par l'effet net des rétroactions. Parmi les rétroactions qui se renforcent d'elles-mêmes, on peut citer la fonte des glaces qui réfléchissent la lumière du soleil et l'augmentation de l'évaporation, qui accroît la quantité moyenne de vapeur d'eau dans l'atmosphère, laquelle est un gaz à effet de serre.
Atmospheric modelIn atmospheric science, an atmospheric model is a mathematical model constructed around the full set of primitive, dynamical equations which govern atmospheric motions. It can supplement these equations with parameterizations for turbulent diffusion, radiation, moist processes (clouds and precipitation), heat exchange, soil, vegetation, surface water, the kinematic effects of terrain, and convection. Most atmospheric models are numerical, i.e. they discretize equations of motion.
Enjeux du réchauffement climatiqueCet article examine les enjeux du réchauffement climatique. En 1824, le physicien français Joseph Fourier découvre le phénomène de l'effet de serre et son effet sur le bilan thermique de la Terre. En 1896, Svante Arrhenius publie un article décrivant le phénomène, et proposant une prédiction de l'élévation de la température atmosphérique en cas de doublement de la concentration en . Dans les années 1980, cette question refait surface à l'échelle mondiale, avec la création du GIEC en 1988.
Economic analysis of climate changeThe economic analysis of climate change explains how economic thinking, tools and techniques are applied to calculate the magnitude and distribution of damage caused by climate change. It also informs the policies and approaches for mitigation and adaptation to climate change from global to household scales. This topic is also inclusive of alternative economic approaches, including ecological economics and degrowth. Economic analysis of climate change is considered challenging as it is a long-term problem and has substantial distributional issues within and across countries.
Modèle statistiqueUn modèle statistique est une description mathématique approximative du mécanisme qui a généré les observations, que l'on suppose être un processus stochastique et non un processus déterministe. Il s’exprime généralement à l’aide d’une famille de distributions (ensemble de distributions) et d’hypothèses sur les variables aléatoires X1, . . ., Xn. Chaque membre de la famille est une approximation possible de F : l’inférence consiste donc à déterminer le membre qui s’accorde le mieux avec les données.
Inférence statistiquevignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.
Climate change and fisheriesFisheries are affected by climate change in many ways: marine aquatic ecosystems are being affected by rising ocean temperatures, ocean acidification and ocean deoxygenation, while freshwater ecosystems are being impacted by changes in water temperature, water flow, and fish habitat loss. These effects vary in the context of each fishery. Climate change is modifying fish distributions and the productivity of marine and freshwater species. Climate change is expected to lead to significant changes in the availability and trade of fish products.
Statistical theoryThe theory of statistics provides a basis for the whole range of techniques, in both study design and data analysis, that are used within applications of statistics. The theory covers approaches to statistical-decision problems and to statistical inference, and the actions and deductions that satisfy the basic principles stated for these different approaches. Within a given approach, statistical theory gives ways of comparing statistical procedures; it can find a best possible procedure within a given context for given statistical problems, or can provide guidance on the choice between alternative procedures.
Climate change scenarioClimate change scenarios or socioeconomic scenarios are projections of future greenhouse gas (GHG) emissions used by analysts to assess future vulnerability to climate change. Scenarios and pathways are created by scientists to survey any long term routes and explore the effectiveness of mitigation and helps us understand what the future may hold this will allow us to envision the future of human environment system. Producing scenarios requires estimates of future population levels, economic activity, the structure of governance, social values, and patterns of technological change.
Rétroaction climatiqueUne rétroaction climatique est le phénomène par lequel un effet sur le climat agit en retour sur ses causes d'une manière qui peut le stabiliser ou au contraire l'amplifier. Dans le premier cas on parle de rétroaction négative (s'opposant à l'effet) dans le second, de rétroaction positive (renforçant l'effet), ce qui peut conduire à un emballement. Ce phénomène est important pour comprendre le réchauffement climatique car ces rétroactions peuvent amplifier ou atténuer l'effet de chaque forçage climatique et jouent donc un rôle important dans la détermination de la sensibilité climatique et les projections sur le climat futur.
ClimatLe climat est la distribution statistique des conditions de l'atmosphère terrestre dans une région donnée pendant une période donnée. L'étude du climat est la climatologie. Elle se distingue de la météorologie qui désigne l'étude du temps dans l’atmosphère à court terme et dans des zones ponctuelles. La caractérisation du climat est effectuée à partir de mesures statistiques annuelles et mensuelles sur des données atmosphériques locales : température, pression atmosphérique, précipitations, ensoleillement, humidité, vitesse du vent.
Statistical parameterIn statistics, as opposed to its general use in mathematics, a parameter is any measured quantity of a statistical population that summarises or describes an aspect of the population, such as a mean or a standard deviation. If a population exactly follows a known and defined distribution, for example the normal distribution, then a small set of parameters can be measured which completely describes the population, and can be considered to define a probability distribution for the purposes of extracting samples from this population.
Modèle linéaire généraliséEn statistiques, le modèle linéaire généralisé (MLG) souvent connu sous les initiales anglaises GLM est une généralisation souple de la régression linéaire. Le GLM généralise la régression linéaire en permettant au modèle linéaire d'être relié à la variable réponse via une fonction lien et en autorisant l'amplitude de la variance de chaque mesure d'être une fonction de sa valeur prévue, en fonction de la loi choisie.
Simulation informatiquevignette|upright=1|Une simulation informatique, sur une étendue de , de l'évolution du typhon Mawar produite par le Modèle météorologique Weather Research and Forecasting La simulation informatique ou numérique est l'exécution d'un programme informatique sur un ordinateur ou réseau en vue de simuler un phénomène physique réel et complexe (par exemple : chute d’un corps sur un support mou, résistance d’une plateforme pétrolière à la houle, fatigue d’un matériau sous sollicitation vibratoire, usure d’un roulem
Circulation atmosphériquevignette|upright=1.25|Vue idéalisée des trois cellules ou zones de circulation atmosphérique La circulation atmosphérique se caractérise par le mouvement à l'échelle planétaire des différentes masses d'air entourant la Terre, ce qui redistribue l'énergie solaire en conjonction avec la circulation océanique. Ainsi, comme la Terre est un sphéroïde, la radiation solaire incidente au sol varie entre un maximum aux régions faisant face directement au Soleil, situé selon les saisons plus ou moins loin de l'équateur, et un minimum à celles très inclinées par rapport à ce dernier, proches des pôles.
Modèle linéairevignette|Données aléatoires sous forme de points, et leur régression linéaire. Un modèle linéaire multivarié est un modèle statistique dans lequel on cherche à exprimer une variable aléatoire à expliquer en fonction de variables explicatives X sous forme d'un opérateur linéaire. Le modèle linéaire est donné selon la formule : où Y est une matrice d'observations multivariées, X est une matrice de variables explicatives, B est une matrice de paramètres inconnus à estimer et U est une matrice contenant des erreurs ou du bruit.
Projet d'intercomparaison des modèles couplésLe projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP pour Coupled model intercomparison project en anglais) est un projet du programme mondial de recherche sur le climat (WCRP). Ce projet vise à réaliser des simulations climatiques de façons coordonnées entre les différents groupes de recherche, permettant une meilleure estimation et compréhension des différences entre les modèles climatiques. Il permet, en outre, d’estimer l’incertitude due à l’imperfection des modèles dans l’estimation du changement climatique lié à l’homme.
