<div data-thumb="https://scx1.b-cdn.net/csz/news/tmb/2022/filling-a-vital-gap-in.jpg" data-src="https://scx2.b-cdn.net/gfx/news/hires/2022/filling-a-vital-gap-in.jpg" data-sub-html="From left to right Bistatic Radar System for Atmospheric Studies cloud radar reflectivity Contour Frequency by Temperature Diagram and reflectivity median value as a function of temperature and Doppler velocity, followed by the same figures for altitude. Dotted lines are the 25% and 75% percentile, line the 50% percentile of the abscissa variable. From top to bottom, clusters W1 (warm air advection), M1 (high pressure), M2 (cold front), M3 (post-front), M4 (warm front), C1 (high-latitude cyclone center), and C2 (coastal Antarctica). All during the Clouds Aerosols Precipitation Radiation and atmospheric Composition Over the Southern Ocean I and II, synoptic conditions are classified by a k-means clustering method. Credit: Journal of Geophysical Research: Atmosphères (2022). DOI : 10.1029/2022JD036796″>
Les chercheurs du Centre d’excellence ARC pour les extrêmes climatiques ont comblé une lacune importante dans la modélisation et les prévisions climatiques avec de nouvelles recherches publiées aujourd’hui dans le Journal of Geophysical Research: Atmosphères.
“Lors de la modélisation du climat, les nuages restent l’une des plus grandes sources d’incertitude”, explique Estefania Montoya Duque, chercheuse au Centre d’excellence ARC pour les extrêmes climatiques.
“Certains nuages ont un effet de réchauffement, tandis que d’autres ont un effet de refroidissement. Certains nuages ne contiennent que du liquide, d’autres uniquement de la glace et d’autres un mélange des deux. Les nuages existent à différentes altitudes et se présentent sous différentes formes. Toutes ces caractéristiques finissent par ayant un effet sur la quantité de rayonnement qu’ils laissent entrer et sur la quantité de rayonnement qu’ils laissent sortir », explique Montoya Duque.
Les modèles climatiques ont du mal à refléter la diversité et la complexité des nuages, ce qui entraîne une incertitude dans certaines prévisions climatiques. Les recherches de Montoya Duque se concentrent sur les nuages au-dessus de l’océan Austral, une partie de l’océan sur laquelle il est notoirement difficile pour les scientifiques de collecter des données de qualité. Si nous ne représentons pas correctement des nuages dans modèles climatiquesil y aura des erreurs dans les projections que nous faisons.
“Les estimations des précipitations, de la température, des changements de la banquise antarctique et de la cycle du carbone seront tous touchés », déclare Montoya Duque.
“Ces projections sont importantes pour comprendre comment notre qualité de vie sera affectée par changement climatique.”
Les résultats sont une contribution significative à l’amélioration de la façon dont nous modélisons le climat, fournissant des informations vitales qui nous permettent de nous préparer aux extrêmes climatiques dans un monde qui se réchauffe.
E. Montoya Duque et al, Une caractérisation des nuages et des précipitations sur l’océan Austral, de l’échelle synoptique à l’échelle micro pendant les campagnes de terrain CAPRICORN, Journal of Geophysical Research: Atmosphères (2022). DOI : 10.1029/2022JD036796
Fourni par le Centre d’excellence ARC pour les extrêmes climatiques (CLEx)
Citation: Filling a vital gap in climate models (2022, 13 septembre) récupéré le 13 septembre 2022 sur https://phys.org/news/2022-09-vital-gap-climate.html
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