Comme le montrent les figures 4.2-4.3, il existe des incertitudes dans les projections du climat futur, ce qui mène souvent à la question « Quel modèle devrais-je utiliser? » Les incertitudes découlent des différentes réponses des modèles au même forçage (incertitude des modèles), des différents profils d’émission (incertitude des scénarios) et de la variabilité naturelle (incertitude de la variabilité interne naturelle). L’influence relative de chacune de ces sources d’incertitude dépend de la variable climatique, de l’échelle spatiale et de l’horizon temporel d’intérêt (Hawkins et Sutton, 2009).
La figure 4.4 illustre le rôle de ces différentes sources d’incertitude dans les simulations de température de 1950 à 2100, et montre les résultats à deux échelles spatiales différentes pour trois scénarios de forçage différents (incertitude des émissions – RCP 2.6, 4.5 et 8.5) d’un ensemble de 29 MCG du CMIP5. Les résultats sont également présentés à partir d’un grand ensemble (50 simulations) utilisant CanESM2, où un seul scénario de forçage (RCP8.5) a été utilisé pour explorer la variabilité naturelle interne du climat de ce modèle. Les lignes en gras de cette figure indiquent les valeurs pour la moyenne d’ensemble pour chaque RCP, tandis que les lignes plus fines indiquent les réponses de chaque modèle.
Il est immédiatement évident qu’il y a beaucoup moins de variabilité à l’échelle mondiale (figure 4.4a) et que le changement de la température moyenne à la fin du siècle est dominé par l’incertitude en matière d’émissions futures. Toutefois, pour le Canada (figure 4.4), bien que l’incertitude relative aux émissions futures domine également à la fin du siècle, l’incertitude des modèles joue un rôle plus important à cette échelle, comme l’indique l’éventail plus large des résultats des simulations de modèles uniques (lignes de couleur fine) pour chaque profil d’émission. Les résultats des simulations CanESM2 LE (lignes violettes) montrent également que la variabilité interne naturelle joue un rôle plus important à cette échelle spatiale plus fine. Pour d’autres variables climatiques, p. ex., les précipitations, le rôle de la variabilité naturelle pourraient dominer dans un proche avenir, particulièrement à des échelles spatiales plus fines (p. ex., Hawkins et Sutton, 2010; Barrow et Sauchyn, 2019).
Figure 4.4 : Série chronologique a) des anomalies de température moyenne annuelle mondiale par rapport à 1986-2016) et b) des anomalies de température moyenne annuelle pour le Canada et les eaux adjacentes pour 29 MCG du CMIP5 et pour RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5. Le grand ensemble ayant un seul MCG, CanESM2 LE, est également présenté. (Source : Cannon et coll., 2020)
Bien qu’il puisse sembler que certains profils d’émission sont plus probables que d’autres, il est important de tenir compte de l’étendue du climat projeté à partir de scénarios d’émissions multiples, plutôt que de se fier à un seul. De même, il est important de tenir compte des résultats de multiples simulations de modèles climatiques pour tenir compte de l’incertitude des modèles. En envisageant un éventail d’avenirs possibles, les options d’adaptation seront plus efficaces pour réduire la vulnérabilité et accroître la résilience aux changements climatiques. Bien qu’ils ne soient pas associés à des conditions socio-économiques particulières, les RCP les plus récents présentent des renseignements détaillés sur la façon dont la société peut se développer et, par conséquent, présentent des options sur la façon dont certaines cibles de réchauffement planétaire (p. ex., l’Accord de Paris) peuvent être atteintes.