Une étude révèle le passé et l'avenir des blocages atmosphériques grâce à l'apprentissage profond

ParisDes événements de blocage atmosphérique sont des phénomènes météorologiques marquants où des systèmes de haute pression restent immobiles, perturbant le jet-stream et la trajectoire des tempêtes. Ces situations ont entraîné des conditions climatiques extrêmes telles que des inondations sévères et des vagues de chaleur, notamment en Europe en 2023. Une étude récente menée par Christina Karamperidou de l'Université d'Hawaï à Manoa utilise l'apprentissage profond pour analyser ces phénomènes sur les mille dernières années et anticiper les évolutions futures.

L'étude de Karamperidou utilise un modèle d'apprentissage profond formé sur des données historiques et s'appuie sur de vastes simulations climatiques. Ce modèle peut identifier la fréquence des épisodes de blocage atmosphérique en analysant les anomalies de température des 1 000 dernières années. Pour ce faire, il exploite les données de température issues des cernes d'arbres afin de fournir des informations sur les modèles météorologiques passés.

Certains éléments clés de cette étude incluent :

• Élaboration d'un modèle d'apprentissage profond pour identifier les fréquences de blocage à partir de données de température passées.
• Association des archives paléoclimatiques avec les signaux paléométéorologiques grâce au machine learning.
• Fournir des informations sur les phénomènes climatiques et améliorer les prévisions des modèles climatiques.

Comprendre la fréquence et l'intensité des blocages atmosphériques est crucial, surtout face aux changements climatiques. Ces phénomènes influencent les extrêmes météorologiques locaux et mondiaux, touchant des régions comme Hawaï, le Nord-Ouest Pacifique et l'Europe. En raison d'éventuelles implications liées à des événements tels que El Niño et aux températures de surface de la mer du Pacifique tropical, des reconstructions et prévisions précises sont indispensables.

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Les recherches de Karamperidou vont au-delà de l'étude purement historique. En liant la fréquence des événements de blocage aux modifications du climat du Pacifique tropical, son modèle permet d'améliorer la précision des modèles climatiques. Cette approche diminue les incertitudes dans les prévisions climatiques futures, apportant ainsi une contribution essentielle à la capacité de la communauté scientifique de prévoir les effets climatiques avec plus de justesse.

Cette recherche met en avant l'utilisation de méthodes de recherche ouverte. Des étudiants de l'UH Manoa ont contribué à la création d'une interface web permettant d'explorer le modèle et ses résultats. Hébergée sur Jetstream-2, cette plateforme souligne l'importance d'un accès clair et facile aux recherches climatiques, d'autant plus que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique prennent une place croissante dans les études scientifiques.

À l'avenir, on prévoit d'améliorer le modèle et de l'utiliser potentiellement au-delà des événements de blocage atmosphérique. Cela pourrait inclure l'étude d'autres phénomènes climatiques ayant un fort impact sur la société et l'économie, ce qui permettrait d'élargir les connaissances acquises grâce à l'utilisation de l'apprentissage profond dans la science du climat.