Traiter l'incertitude des projections climatiques (essai)

203-209

Artikel aus einer Zeitschrift

200204230

Schweizerische Zeitschrift für Forstwesen 2018, 169(4) ; Jrg. 169 ; 4 (2018) , 203-209

Les incertitudes associées aux projections climatiques ne peuvent être négligées dans l'usage qui en est fait. Elles résultent des incertitudes sur les scénarios d'évolution des gaz à effet de serre, des incertitudes associées aux modèles climatiques et aux modèles d'impact (hydrologie, biodiversité, etc.) et de la variabilité naturelle du climat. Caractériser et prendre en compte ces différentes sources d'incertitude n'est pas nécessairement facile pour l'ingénieur et le gestionnaire plus habitués à raisonner dans un cadre déterministe. L'objet de cet article est d'illustrer que la statistique propose à cet effet différentes méthodes permettant d'exploiter un ensemble multiscénarios multimodèles de projections climatiques donné. Les plus simples fournissent un résumé descriptif de l'information, les plus élaborées permettent de tester la significativité des changements attendus, de partitionner les différentes sources d'incertitude et d'évaluer leur contribution à la variabilité des projections. L'approche est illustrée à partir d'un ensemble de projections de température, précipitation et hauteur de neige moyenne pour un massif montagneux des Alpes françaises. Elle s'applique aisément à tout type de variable qui aura été estimé via un modèle d'impact simulant la traduction d'un ensemble de projections climatiques pour un secteur socio-écosystémique donné.
Bei der Nutzung von Klimaprojektionen dürfen die Unsicherheiten, die diesen innewohnen, nicht vernachlässigt werden. Sie resultieren aus Unsicherheiten über die Treibhausgasentwicklung, aus Unsicherheiten von Klimamodellen und Wirkungsmodellen (Hydrologie, Biodiversität usw.) sowie aus Unsicherheiten über die natürliche Klimavariabilität. Da Ingenieure und Bewirtschafter eher gewohnt sind, in einem deterministischen Rahmen zu denken, ist es für sie nicht einfach, diese verschiedenen Quellen von Unsicherheit zu erfassen und einzuschätzen. Das Ziel dieses Artikels ist es, zu zeigen, dass die Statistik Methoden bietet, die es erlauben, einen gegebenen Multimodell-Multiszenarien-Satz von Klimaprojektionen aufzuschlüsseln. Die einfachsten liefern eine beschreibende Zusammenfassung der Information, die am weitesten entwickelten erlauben es, die Relevanz der erwarteten Veränderungen zu testen, die Unsicherheit nach den verschiedenen Quellen aufzuschlüsseln und deren Beitrag zur Variabilität der Projektionen zu beurteilen. Der Ansatz wird anhand der Projektion von Temperatur, Niederschlag und mittlerer Schneehöhe für ein Bergmassiv in den französischen Alpen erläutert. Er lässt sich leicht auf jede Art von Variablen anwenden, die mithilfe eines Wirkungsmodells geschätzt wurden, dem ein Ensemble von Klimaprojektionen in einem bestimmten sozioökosystemaren Raum zugrunde liegt.
The uncertainties associated with climate projections cannot be ignored when those projections are used. They arise from uncertainties surrounding developments for greenhouse gases, uncertainties arising from the climate models and the impact models (hydrology, biodiversity etc.), as well as the natural variability of the climate. To describe these different sources of uncertainty, and take them into account is not easy for engineers and managers, who are more accustomed to reasoning in a determinist framework. This article aims to demonstrate that statistics offers a number of approaches which make it possible to use a given multiscenario, multimodel climate projection. The simplest propose a descriptive summary of the information, while the more complex approaches can test the significance of the expected changes, to separate the different causes of uncertainty and measure each one's contribution to the overall variability. The approach is illustrated by a set of projections for temperature, precipitation and mean snow depth for a mountainous region of the French Alps. It can be easily applied to any variable whose projections have been generated through an impact model which simulates the consequences of a set of climate projections for a given sector defined in social and ecosystem terms.
Keywords: climate change, uncertainty, French Alps
Schlüsselwörter: Klimawandel, Unsicherheit, Französische Alpen