Reconstitutions paléoclimatiques quantitatives

 

Les reconstitutions paléoclimatiques quantifiées sont l'un de nos points forts.  Elles ont été développées à la fois pour des séries temporelles pour la compréhension de la relation entre la dynamique du climat et les changements observés de végétation à des échelles locales et/ou régionales et pour des tranches de temps à l'échelle du continent européen pour la validation de modèles de simulation climatique. Dans le cas des séries temporelles, les reconstitutions climatiques élaborées pour la séquence du Velay (couvrant 4 cycles climatiques) ont permis (entre autres) de faire des comparaisons inter-hémisphéres avec les températures de surface obtenues en Antarctique à partir de la carotte de glace prélevée à Vostok (article soumis). De nombreuses autres reconstitutions climatiques ont été élaborées dans le cadre des thèses et des publications traitant des derniers millénaires (Cheddadi et al. 1998a) ainsi que du précédent interglaciaire interglaciaire (Guiot et al. 19Xx, Cheddadi et al. 1998b)

Dans le cadre d'un projet d'intercomparaison de simulations issues de modèles climatiques (PMIP) et de comparaison avec des données observées (coordonné par S. Joussaume et K. Taylor), nous avons contribué à l'aide de la base de données pollinique (EPD) à la reconstitution du climat en Europe pour la période 6000 ans BP (Cheddadi et al., 1997 ) ainsi que pour la période centrée autour du dernier maximum glaciaire (Peyron et al., 1998). Ces deux périodes ont été choisies pour tester les impacts de l'insolation de l'été et celui du taux de CO2 à 6000 ans BP et celui d'un volume glaciaire maximal (l'insolation étant comparable au présent) à 21000 ans BP.

Les paramètres climatiques reconstitués à partir de l'EPD, pour ces deux périodes ont ensuite été utilisés pour la validation des modèles impliqués dans le projet PMIP (Masson et al., 1999). L'un des résultats issu de ces reconstitutions climatiques spatialisées à 6000 ans BP, est que le bassin Méditerranéen semble avoir subi un refroidissement d'environ 2 à 3°C par rapport à l'actuel. Ce refroidissement n'a été simulé que par deux modèles parmi la vingtaine impliqués dans le projet PMIP mais dont la résolution spatiale est la moins fine également. Ce refroidissement est accompagné d'une augmentation de la disponibilité en eau d'environ 10 à 12% par rapport à l'actuel.

La discordance entre les simulations et les reconstitutions quantitatives du climat (autant des facteurs thermiques qu'hydriques) à 6000 ans BP pose un problème en termes de conditions aux limites utilisées par les modèles, mais également en termes de méthodes de reconstitutions climatiques. La méthode utilisée pour la reconstitution du climat à 6000 ans BP ne tient pas en compte l'impact physiologique du CO2 sur la végétation, or nous savons que des variations du taux de CO2 atmosphérique engendrent des changements dans la végétation. Masson et al. (1999) montre avec des tests de sensitivité, que la température de surface de l'océan Atlantique est un paramètre clé pour une simulation cohérente des températures d'hiver en Europe malgré que cela ne suffise pas pour faire converger les simulations vers un refroidissement plus important au sud de l'Europe.

Pour la période 21000 ans BP, les données polliniques (disponibles principalement en Méditerranée à cause de la calotte glaciaire couvrant le continent jusqu'à la latitude 55°N environ et de la bande de permafrost) traduisent effectivement un refroidissement très important (de l'ordre de 20°C par rapport à l'actuel) et une aridification du climat (précipitations < 400 mm/an) sur tout le pourtour de la Méditerranée avec une distribution de l'ouest vers l'est (Peyron et al., 1998).

Les reconstitutions climatiques issues des données paléoécologiques ont montré leur importance dans la validation des modèles de simulation climatique. Il s'agit maintenant de rendre ces reconstitutions encore plus fines et plus précises en croisant les quantifications issues de chaque paléobio-indicateur et en augmentant la résolution spatiale des données.