Une modélisation précise du climat dépend de la compréhension des nuages : de leur taille, de leur forme et de la manière dont ils interagissent avec la lumière du soleil et les précipitations. Une pièce cruciale de ce puzzle est la microphysique des gouttelettes nuageuses, la danse complexe des gouttelettes d’eau dans un nuage. Des recherches récentes mettent en évidence une lacune flagrante dans la capacité de nos modèles à capturer cette complexité, ce qui pourrait avoir un impact sur nos prévisions sur le climat de la Terre.
Nos modèles climatiques actuels ont du mal à représenter avec précision la diversité des tailles de gouttelettes nuageuses au sein des nuages. Nithin Allwayin et son équipe ont découvert que même les simulations sophistiquées, connues sous le nom de simulations à grands tourbillons (LES), dressent un tableau trop uniforme de la distribution des gouttelettes. Pensez-y comme si vous confondiez une ville animée avec un champ vide : la vue d’ensemble est radicalement différente de la réalité.
Ces résultats proviennent de la comparaison des données LES avec des observations du monde réel recueillies dans des nuages stratocumulus, un type courant trouvé le long des côtes et apparaissant souvent sous forme de taches grises basses. Les chercheurs se sont concentrés sur la façon dont la taille des gouttelettes varie selon les différentes parties d’un nuage. Les nouvelles données d’observation ont révélé des modèles distincts : certaines zones contenaient de grosses gouttelettes tandis que d’autres en avaient de plus petites, indiquant une structure interne plus dynamique.
C’est là que les modèles échouent. Bien que les simulations LES aient capturé des corrélations intéressantes entre la taille des gouttelettes et des phénomènes nuageux plus larges (comme la formation de bruine et les courants ascendants), elles n’ont pas réussi à refléter la diversité observée à des échelles plus grandes au sein des nuages.
Ces écarts peuvent provenir de plusieurs facteurs. Par exemple, les modèles actuels peuvent ne pas décrire avec précision « l’entraînement », le processus par lequel de l’air plus sec se mélange dans un nuage, provoquant l’évaporation et influençant la taille des gouttelettes. Un autre coupable pourrait être l’hypothèse selon laquelle des facteurs tels que les conditions de surface et les types d’aérosols sont répartis uniformément sur des nuages entiers – ce qui est rarement le cas dans la nature.
Améliorer notre compréhension de ces processus microphysiques est essentiel pour affiner les modèles climatiques. Allwayin et son équipe soulignent que leurs simulations LES étaient des scénarios simplifiés. Il faut donc faire preuve de prudence lorsqu’on les applique directement à des complexités du monde réel. Ils recommandent que les recherches futures explorent la manière dont les variations des concentrations d’aérosols à travers les nuages influencent la taille des gouttelettes et raffinent les techniques de modélisation pour représenter l’entraînement de manière plus réaliste. Ils pensent que les schémas lagrangiens, qui suivent les particules individuelles dans le nuage au lieu de faire la moyenne des propriétés sur de grands volumes, sont prometteurs pour capturer ces nuances.
En fin de compte, il sera crucial d’obtenir une image plus précise de la microphysique des nuages pour améliorer notre compréhension de la manière dont les nuages contribuent au système climatique terrestre et, à terme, pour prédire les changements futurs dans les conditions météorologiques mondiales.
