https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/3697 Entrées d’index fr 0 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7593 La communauté scientifique est en train d’élaborer une nouvelle génération de scénarios pour éclairer les choix que nous avons à faire face au changement climatique. Cette nouvelle génération de scénarios permet d’intégrer de manière plus complète les mécanismes qui régissent le climat et de donner des éclairages à des résolutions spatiales et de donner des éclairages à des résolutions spatiales et temporelles inexplorées dans les exercices précédents. Par ailleurs, elle donne un cadre pour intégrer explicitement les politiques climatiques d’atténuation et d’adaptation, ce qui ouvre la possibilité d’évaluer les bénéfices et les coûts des politiques climatiques selon différents scénarios socio-économiques. Enfin, elle met en place une nouvelle façon de travailler qui renforce la collaboration entre les différentes communautés de recherche sur le changement climatique. The scientific community is developing a new generation of scenarios to inform the choices we have to make when it comes to responding to climate change. This new generation of scenarios integrates more fully the mechanisms that regulate climate and provides insights to spatial and temporal resolutions unexplored in previous exercises. In addition, it gives a framework for integrating explicit climate policies for mitigation and adaptation, which allows assessing the benefits and costs of climate policies in different socio-economic scenarios. Finally, it introduces a new way of working that strengthens the collaboration between different research communities on climate change. ven., 17 mai 2024 12:07:48 +0200 ven., 14 juin 2024 08:47:37 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7593 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7573 Dans le cadre du projet international CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project), et en préparation au prochain rapport du GIEC, deux modèles climatiques français ont été mis en œuvre pour réaliser un ensemble de simulations du climat passé et futur. Les scnéarios du climat futur sont basés sur des trajectoires d’évolution du bilan radiatif de la terre (Representative Concentration Pathways, ou RCPs), associés à de nouveaux scénarios anthropiques d’évolution des émissions et concentrations de gaz à effet de serre, d’aérosols et de gaz chimiquement actifs, ainsi qu’à des scénarios d’utilisation des terres. Les premières analyses montrent un réchauffement planétaire futur compris entre 2°C et 3,5°C à 5°C sur l’ensemble du xxie siècle, selon le scénario et le modèle utilisés. Plusieurs caractéristiques des projections climatiques antérieures et du rôle des activités humaines dans les changements climatiques récents sont confirmées, mais de nouveaux résultats ont aussi été obtenus grâce à cet exercice. Ces simulations permettront aussi de conduire de nouvelles études de régionalisation et d’impact des changements climatiques prenant en compte aussi bien les politiques climatiques d’atténuation que d’adaptation. Within the context of the CMIP5 international project (Coupled Model Intercomparison Project), and in preparation to the next IPCC report, two French climate models have been used to perform an ensemble of past and future climate simulations. The future climate scenarios are based on earth’s radiation budget time-dependent trajectories (Representative Concentration Pathways or RCPs), associated to new anthropogenic greenhouse gases, aerosols and chemically active gases emissions and concentrations scenarios, as well as land use scenarios. The first analyses show a future global warming between 2°C and 3.5°C to 5°C over the whole 21st century, according to the scenario or model used. Several characteristics of previous climate projections and the role of human activities in recent climate changes are confirmed, but new results have also been obtained thanks to this exercise. These simulations will also allow new regionalization and climate change impact studies taking into account as well mitigation as adaptation climate policies. ven., 17 mai 2024 11:55:27 +0200 ven., 14 juin 2024 08:42:17 +0200 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/7573 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/3695 Face à la sensibilisation croissante de la population vis-à-vis de la pollution urbaine, les organismes de surveillance de la qualité de l'air d'un grand nombre de pays ne se contente plus de mesurer les concentrations de polluant dans l'air ambiant : ils prévoient également l'occurrence de pointes de pollution aiguës, généralement 24 heures à l'avance. Pour cela, ces organismes utilisent des modèles de prévision, dont la plupart sont fondés sur des considérations statistiques. Après avoir exposé brièvement le contexte de la pollution atmosphérique dans le monde, l'article recense ces outils de prévision. On en dégage ensuite les tendances actuelles et on met en évidence les caractéristiques communes à tous les modèles : forte dépendance vis-à-vis des prédicteurs météorologiques, difficulté à prévoir des événements rares, plus ou moins grande capacité d'évolution dans le temps. On présente ensuite les performances atteintes par les outils de prévision. Une fois qu'un modèle de prévision a fourni un résultat, celui-ci est communiqué à la population : on s'intéresse par conséquent aux modes de diffusion des résultats des modèles de prévisions. Enfin, l'article conclut sur le rôle que peuvent avoir les prévisions au sein des politiques globales de lutte contre la pollution atmosphérique. The growing concern of the population with regards to the problem of atmospheric pollution has induced a change in the role of air quality monitoring networks, especially those monitoring air pollution in large cities which suffer from summer smog. The population is no longer satisfied with real-time measurements but wants to be warned of high pollutants concentrations in advance (typically 24 hours in advance). A brief review of the world air pollution situation shows the diversity of contexts regarding air quality (rules, distribution of the different roles, pollution levels). Some countries have been forecasting air pollution, and especially ozone, for a large number of years. Although most of them use statistical models based on the analyses of past conditions which induced high pollution episodes, some predict ozone levels using only their knowledge of the meteorological situation. Nowadays two trends appear regarding ozone forecasting : either very basic statistical methods, such as regression, or more sophisticated ones, such as neural networks. The paper then reviews several behaviours common to most forecasting models : the uncertainty due to the great dependance upon the input data (especially the predicted value of meteorological parameters), the difficulty in predicting rare events, and the different capabilities to be adapted when faced with changing air pollution conditions. Consequently the best skill-score one can expect from an ozone forecasting model (around 20 µg/m3 as mean absolute error) depends only slightly on the method used. Once the forecast is made by a bureau, the latter has to release it to various targets. To help the population understand, the bureau often drastically simplifies the forecast, regarding the prediction itself as its spatial scale. This helps to clarify the message and thus heighten public awareness. The paper concludes with the role of a forecasting system among other strategies to cut down the emissions and thus reduce air pollution. ven., 21 mars 2014 11:54:43 +0100 ven., 21 mars 2014 11:54:43 +0100 https://www.peren-revues.fr/pollutionatmospherique/3695