UMR CNRS 5805 EPOC
Environnements et Paléoenvironnements
Océaniques et Continentaux

        

Consignes de Sécurité et Numéros d'Urgence
(à l'usage des personnels du laboratoire)

le 13-11-2020

Simon MICHEL

Didier Swingedouw

M. Didier SWINGEDOUW, EPOC, Université de Bordeaux, Directeur de thèse
M. Christophe CASSOU, CERFACS, Toulouse, Rapporteur
M. Pascal YIOU, LSCE, Gif-sur-Yvette / CEA, Saclay, Rapporteur
M. Hugues GOOSSE, ELIC, Louvain-la-Neuve, Examinateur
M. Xavier CROSTA, EPOC, Université de Bordeaux, Examinateur
Mme Pascale BRACONNOT, LSCE, Gif sur Yvette / CEA, Saclay, Examinatrice
M. Joël GUIOT, CEREGE, Aix-Marseille Université (AMU), Examinateur

La variabilité climatique joue un rôle considérable dans de nombreux domaines de nos vies. L'augmentation globale des températures, forcée par les émissions croissantes de gaz à effet de serre d'origine anthropique, a connu une période de hiatus entre 1998 et 2012. Les causes de cette séquence font l'objet de controverses scientifiques concernant les rôles relatifs de la variabilité intrinsèque au système climatique, et des forçages externes. Afin de résoudre ce type de débat, il est nécessaire de mieux comprendre les modes de variabilité décennaux, issus de l'organisation à grande échelle du système climatique. Cependant, 150 années d'observations instrumentales ne permettent pas d'estimer de manière rigoureuse leurs caractéristiques et donc de comprendre leur dynamique. Cette thèse cherche à parfaire la compréhension de la variabilité climatique multi-décennale en produisant des reconstructions sur le dernier millénaire d'indices ou de grilles climatiques. Pour cela, on se propose d'introduire des méthodes statistiques modernes, dites de machine learning, appliquées à des données paléoclimatiques issues d'archives naturelles (cernes d'arbres, carottes de glace...). La base de données PAGES 2K récemment développée propose plus de 700 enregistrements sur le dernier millénaire et sera abondamment utilisée pour construire les modèles statistiques proposés. Des métriques mathématiques objectives permettent de montrer que l'application d'une méthode non-linéaire telle que la forêt aléatoire produit en général des résultats plus robustes que les méthodes linéaires usuelles. On utilise donc la forêt aléatoire pour reconstruire des variations du mode principal des températures de surface océanique (SST) de l'Atlantique Nord, l'Atlantic Multidecadal Variability (AMV), notamment liée à la circulation océanique de retournement dans ce bassin (AMOC). Cette reconstruction suggère que des changements dans cette circulation, survenus à la fin du XIIe siècle, furent probablement le catalyseur d'une entrée précoce dans le petit âge de glace, une période relativement froide du dernier millénaire. Les importantes activités volcaniques des XIIIe, XVe et XIXe siècles sont cependant identifiées comme les causes principales de la prolongation du petit âge de glace dont le paroxysme se situe au XIXe siècle. De plus, des changements récents dans la variabilité de l'AMV semblent, d'après la théorie des systèmes dynamiques, être un signal d'approche d'un point de bascule de l'AMOC. Une reconstruction des SST sur une grille a également été produite par forêt aléatoire sur tout le millénaire. Cette reconstruction montre que les phases positives de l'AMV auraient tendance à conduire, environ une décennie après, à une phase négative du mode principal des SST du Pacifique, l'Interdecadal Pacific Variability (IPV). Comme les observations montrent que le hiatus de 1998-2012 correspond à une phase négative de l'IPV, ces résultats soutiennent l'hypothèse que l'AMV est l'un des moteurs principaux de telles périodes de hiatus. Dans la lignée des hypothèses de ralentissement de l'AMOC déduites du spectre de l'AMV reconstruite, cette grille suggère que celle-ci atteint aujourd'hui un niveau bas sans précédent, depuis au moins l'an 850. Enfin, cette même grille de reconstruction a été assimilée par méthode de rappel en SST au sein du modèle de circulation globale IPSL-CM5A2-LR. Bien que la simulation reproduit convenablement les températures et paléo-températures mesurées, la méthode de rappel semble moins efficace que des méthodes d'assimilation plus complexes tel que le filtre de Kalman. De plus, l'AMOC simulée dans cette réanalyse ne correspond pas à son estimation à partir de méthodes statistiques, sans doute du fait que la salinité, est déterminante pour forcer la convection océanique et l'AMOC. Ainsi, assimiler la salinité semble nécessaire pour reproduire correctement les variations d'AMOC sur le dernier millénaire à l'aide d'un modèle.

Si vous souhaitez assister à cette thèse, vous pouvez contacter Didier Swingedouw.

Variabilité climatique décennale, Paléoclimats, Climat du dernier millénaire, Océanographie physique, Apprentissage statistique, Assimilation de données

https://www.theses.fr/2020BORD0176/document