|
|
|
|
|
|
|
|
Ce démonstrateur permet la visualisation et le téléchargement de données de l'élévation du niveau de la mer. Ceci comprend :
- Les données du 5e rapport du GIEC (2013)
- Les données du rapport spécial du GIEC "Océan et cryosphère dans un climat en évolution" (2014
- Des données optimistes, correspondant à un cas de faible sensibilité des calottes de glace au réchauffement climatique :
- Des données pessimistes, correspondant à une fonte rapide des calottes de glace du Groenland et de l'Antarticque
- Un outil interactif permettant la réalisation de scénarios à partir d'hypothèses sur les contributions.
Ce site est réalisé avec le soutien des projets ERA4CS, ECLISEA et INSeaPTION. Il utilise les données du Integrated Climate Data Center ICDC of the University of Hamburg et de l’IPCC.
L'analyse repose sur la technique de régionalisation de l'élévation du niveau marin décrite dans le rapport du GIEC de 2013. Selon cette approche, les projections régionales sont construites en sommant les effets régionaux de chaque contribution à l’élévation du niveau de la mer (Slangen et al., 2017) :
• L'expansion thermique des océans et les effets de changements de circulation océanique et de pression atmosphérique
• Pertes de masses des glaciers de montagne
• Pertes de masses des calottes de glace antarctique et groenlandaises
• Transferts d’eaux souterraines et de surface vers les océans
• Réponse de la terre solide à la dernière déglaciation (ajustement isostatique glaciaire).
Les redistributions de masse (Glaciers, calottes de glace et eaux-souterraines et de surface) s’accompagnent d’effets gravitationnels, rotationnels à l’échelle du globe et de déformation de la surface du sol. Afin d’apprécier l’importance des effets gravitationnels, on peut constater via le démonstrateur que la fonte de glace au Groenland se traduit localement et jusqu’à 2 500 km de la source par une baisse du niveau de la mer, par une hausse du niveau marin moins importante que la moyenne globale jusqu’à 7 500 km de la source, et plus importante que la moyenne globale au-delà.
Dans les onglets AR5, My Scenarios et Low et High-End scenarios, les données côtières (exemple : plateau continental ouest Européen) et dans les mers fermées (ex : Méditerranée, Baltique) ont été corrigées de biais induits par les manque de modèles (détails : c.f. Thiéblemont et al. 2019). En revanche les données SROCC ne sont qu’une visualisation des données accessibles via le site de l’IPCC. La confiance dans les données côtières et des mers fermées est donc plus faible qu’en domaine hauturier.
Limites liées à la méthode :
La méthode ne prend pas en compte que les mouvements verticaux du sol induits par la réponse de la Terre Solide à la dernière déglaciation (ajustement isostatique), à la déglaciation actuelle (fonte des calottes du Groenland, de l’Antarctique et des glaciers de montagne) et des redistributions de masses induites par les échanges d’eaux souterraines et de surface avec l’océan. Ainsi, des mouvements du sol induits par des processus naturels (exemple : sismiques, volcaniques) ou artificiels (ex : extractions d’eaux souterraines ou d’hydrocarbures) ne sont pas pris en compte.
La méthode ne modélise pas les processus océanographiques de méso-échelle, tels que les effets des courants ou de la marée à l’échelle du plateau continental ou dans des mers fermées (ex : Méditerranée).
Des hypothèses simplificatrices sont faites quant à la localisation et le calendrier exacts de la fonte des glaciers et des calottes polaires, ce qui peut avoir des effets sur la régionalisation de ces composantes, surtout à proximité des sources de fonte.
Enfin, il n’existe pas une unique approche pour réaliser des projections régionales, et de nouvelles approches sont en cours de développement. La méthode utilisée ici reste la méthode de référence utilisée dans deux rapports du GIEC.
Limites liées aux données :
La méthode est appliquée à une résolution de 1x1°. Les données sont celles de l’exercice CMIP5. Les données CMIP6 ne sont pas présentées à ce jour (21/05/2021) dans le démonstrateur. L’outil « my scenario » permet de retirer deux modèles de l’analyse (MIROC-ESM and MIROC-ESM-Chem). Ces modèles ont en effet une contribution à l’élévation du niveau de la mer significativement plus élevée que les autres (5-sigma au dessus de la moyenne de l’ensemble utilisé pour 2100 avec le RCP8.5).
Church et al., (2013). Sea-level Change. In Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/2018/02/WG1AR5_Chapter13_FINAL.pdf
Le Cozannet, G.; Thiéblemont, R.; Rohmer, J.; Idier, D.; Manceau, J.-C.; Quique, R. (2019) :Low-End Probabilistic Sea-Level Projections. Water, 11, 1507. https://doi.org/10.3390/w11071507
Oppenheimer et al., (2019) : Sea-Level Rise and Implications for Low Lying Islands, Coasts, and Communities. In: IPCC Special Report on the Ocean and Cryosphere in a Changing Climate https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/sites/3/2019/11/08_SROCC_Ch04_FINAL.pdf
Slangen, A.B.A., Adloff, F., Jevrejeva, S. et al. (2017) : A Review of Recent Updates of Sea-Level Projections at Global and Regional Scales. Surv Geophys 38, 385–406. https://doi.org/10.1007/s10712-016-9374-2
Thiéblemont, R.; Le Cozannet, G.; Toimil, A.; Meyssignac, B.; Losada, I.J. (2019) : Likely and High-End Impacts of Regional Sea-Level Rise on the Shoreline Change of European Sandy Coasts Under a High Greenhouse Gas Emissions Scenario. Water, 11, 2607. https://doi.org/10.3390/w11122607
