Le projet SASIP : la modélisation climatique des glaces polaires
Le Scale-Aware Sea Ice Project (SASIP), lancé en 2021 vise à développer un modèle numérique pour la banquise, fine couche de glace qui recouvre les océans polaires. Avec dix partenaires internationaux situés notamment en France, Norvège, États-Unis, Italie, Royaume-Uni et Allemagne, le projet vise à améliorer la simulation de la dynamique de la banquise dans les modèles climatiques.
SASIP s'organise autour de plusieurs Work Packages (WP), chacun dédié à un aspect spécifique de la modélisation de la banquise : du développement du code à la compréhension des interactions glace-océan, en passant par l'assimilation de données et l'évaluation des implications climatiques. Chaque composante contribue à bâtir un modèle grande échelle, intégré et global. Les différents groupes de travail combinent la vision stratégique avec une exécution technique rigoureuse. Cette synergie est représentative de l'esprit collaboratif qui sous-tend l'ensemble du projet où des professionnels du monde entier unissent leurs connaissances pour faire face aux enjeux climatiques.
SASIP banquise glace
Le WP2 dirigé par Véronique Dansereau (Université Grenoble Alpes) se concentre sur le comportement mécanique et dynamique de la banquise et ses paramétrisations physiques. Stéphane Labbé, Directeur Général chez Summit et Silouane de Reboul, ingénieur en calcul scientifique chez Summit, y apportent leurs expertises techniques en mathématiques et simulation numérique.
Leur approche se base sur un modèle de dynamique de la banquise à l’échelle des floes*, FloeDyn, créé par une équipe menée par SLabbé. Le projet exploite l'assimilation de données et l'apprentissage automatique, des simulations à petite échelle (FloeDyn) et à grande échelle (NeXtSIM) pour créer un modèle numérique de la banquise à grande échelle novateur avec l’objectif d’affiner nos prévisions de l’état de la glace de mer dans les temps à venir.
Selon Véronique Dansereau, le modèle FloeDyn joue un rôle crucial dans l'amélioration de la compréhension de la banquise à grande échelle dans le cadre du projet SASIP. Elle explique que FloeDyn permet de simuler de manière réaliste le comportement mécanique et dynamique de la banquise à des échelles spatio-temporelles fines, qui ne sont pas résolues explicitement par les modèles grande-échelle. Ces échelles sont également difficiles à observer in-situ.
Image créée par Samuel Brenner, Brown University, dans le cadre du projet SASIP
Ainsi, FloeDyn devient un outil précieux pour mieux comprendre et interpréter les propriétés mécaniques de la banquise à des échelles plus larges, pertinentes pour les modèles climatiques intégrant une composante banquise.
Concernant l'utilisation de l'assimilation de données et de l'apprentissage automatique dans le modèle grande échelle développé dans SASIP, Véronique souligne que ces techniques ne sont pas employées dans FloeDyn. Elle explique que l'apprentissage machine peut aider à déterminer les paramétrisations du comportement mécanique et thermodynamique de la banquise à petite échelle, qui doivent être intégrées dans le modèle grande échelle. Elle précise que cela complète et informe les paramétrisations déduites de manière plus traditionnelle, basées sur une approche théorique ou numérique. En outre, Véronique D. indique que l'assimilation de données dans un modèle permet d'exploiter les observations disponibles de la banquise pour corriger sa trajectoire et ainsi améliorer ses prévisions de l'état de la banquise, incluant la dérive, la concentration, l'épaisseur, etc.
En résumé, le projet SASIP est une belle initiative visant à approfondir la compréhension et l'anticipation des changements climatiques. L'équipe mondiale de spécialistes collabore chaque jour dans le but de progresser vers un avenir plus durable pour notre planète.
*floe : un floe (de l'anglais ice floe) est une plaque de glace résultant de la dislocation de la banquise