| Summary: | Afin de s'adapter aux changements climatiques futurs, les communautés nordiques doivent bénéficier d'informations climatiques aux échelles régionales et locales. Les régions des hautes latitudes canadiennes sont caractérisées par des incertitudes climatiques particulièrement grandes, allant de pair avec l'amplification arctique. L'incertitude dans les projections climatiques est multi-causale, découlant principalement de l'incertitude dans les émissions anthropiques futures, de la variabilité climatique naturelle, ainsi que des différences entre les modèles numériques. Cette dernière cause peut être partiellement palliée par le recours à des contraintes émergentes (C.E.), c'est-à-dire à des relations entre d ' une part des variables caractérisant une période de référence (prédicteurs) et d ' autre part des changements à long terme (réponses). Dans ce projet, un ensemble de 55 simulations provenant de la base de données CMIP5 est utilisé afin d'explorer, pour le domaine de la Baie d'Hudson, les relations entre la moyenne et la variation interannuelle de la concentration des glaces marines comme prédicteurs et le changement de la température de l'air près de la surface comme réponse. La C.E. la plus forte est trouvée pour le mois de décembre. En sélectionnant les 3 modèles (pour un total de 8 simulations) reproduisant le mieux la moyenne de la concentration des glaces marines, une réduction d'incertitude statistiquement significative est obtenue. Cette étude n'inclut pas d'analyse physique importante. Cependant, il est raisonnable de considérer que ces liens établis statistiquement émergent de la représentation d'une rétroaction liée à la glace de mer dans les modèles climatiques. Cette méthodologie est développée avec l'objectif de potentiellement pouvoir fournir une information plus fiable aux différents acteurs de l'adaptation aux changements climatiques notamment certaines communautés côtières de la Baie d'Hudson _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE ...
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