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Forte réduction des glaciers de l’Everest, réalité ou intox ?

par KRINNER Gerhard - 1er juin 2015 - ( maj : 3 juin 2015 )

Un article récemment publié dans la revue The Cryosphere par des chercheurs du LTHE, du LGGE, d’ICIMOD et d’Utrecht University et intitulé « Modelling glacier change in the Everest region, Nepal Himalaya » a fait l’objet d’un communiqué de presse de l’EGU. Les résultats de cet article sont alarmistes puisque selon les scénarii climatiques envisagés (+5°C à +8°C d’ici 2100), 70 à 99% des 410 km2 des glaciers de la région du toit du monde pourraient disparaître d’ici 2100. Dans cette région hautement symbolique, ces résultats ont forcément suscité l’intérêt de la presse internationale avec plus d’une centaine d’articles grand public publiés en moins de 5 jours (Libération, The Washington Post, New York Times, The Guardian, presse népalaise et indienne…).

Au-delà des résultats spectaculaires, ce qu’il faut retenir de cette étude est l’approche qui a été utilisée. En effet, il s’agit plus d’une étude de sensibilité qu’une réelle prévision donc les résultats doivent être pris avec précaution et nécessitent d’être confirmés. Par contre, la méthode est intéressante. C’est la première modélisation distribuée qui, à partir de champs météo APHRODITE (Asian Precipitation – Highly- Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of Water Resources ; Yatagai et al., 2012) disponibles sur des mailles de 0.25°, distribue les températures et précipitations au pas de temps journalier et à une résolution spatiale de 90 m x 90 m sur tous les glaciers du bassin de la rivière Dudh Koshi (410 km2 soit ¼ de tous les glaciers des Alpes ; Fig. 1). Ces champs météo sont corrigés pour être en accord avec les stations d’observation au sol situées entre 2800 m et 5000 m d’altitude. Ensuite, ces données sont utilisées en entrées d’un modèle de fonte de glace simpliste (modèle statistique degré-jour), qui intègre une redistribution de la masse de glace. Ce modèle est calibré sur les données existantes à savoir l’extension spatiale de 4 grands glaciers couverts de la région, la surface totale des glaciers cartographiée par satellite en 2007 (410 km2), le bilan de masse régional obtenu par la méthode géodésique (-0.40 m d’eau par an entre 1992 et 2008 ; Nuimura et al., 2012) et les vitesses de surface des grands glaciers couverts de cette zone. La validation se fait sur des jeux indépendants de données qui sont les bilans de masse et leurs gradients associés mesurés sur plusieurs glaciers de ce bassin versant suivis dans le cadre de Glacioclim, les épaisseurs de glace mesurées par radar sur quelques sections transversales, les bilans géodésiques obtenus sur d’autres périodes que celle utilisée pour la calibration et les extensions glaciaires spatiales mesurées par satellites en 1990, 2000 et 2010.

Nous avons pu réaliser cette étude pionnière grâce à la richesse du jeu de données de cette région unique en Himalaya. En effet, au total ce ne sont pas moins de 18 jeux de données qui ont été utilisés pour réaliser ce travail tels que les séries de bilans de masse obtenus sur le terrain ou par satellite, les données météo APHRODITE, le réseau d’observation météo au sol, les cartes des zones englacées disponibles tous les 10 ans depuis 1990, les mesures d’épaisseurs ou de vitesses de certains glaciers, etc.

Cependant, le modèle tel que développé aujourd’hui n’est qu’une première étape. En effet, c’est un outil qui permet de quantifier la sensibilité des glaciers aux températures et aux précipitations, mais cet outil doit être amélioré car, en l’état, de nombreuses incertitudes persistent :

  • Les incertitudes sur les champs météo en altitude : Même si la descente d’échelle est calibrée sur les données au sol existantes, ces champs restent très incertains, surtout pour les précipitations mal et très peu mesurées. Pour les températures, l’erreur n’est probablement pas énorme mais les précipitations sont potentiellement sous évaluées (à l’actuel) de 100 à 400 % selon les endroits, car leur variabilité spatiale dans ce relief est très forte. Une meilleure mesure et quantification de leur variabilité spatiale permettront de réduire cette incertitude.
  • Les incertitudes sur le modèle : elles sont multiples car les processus pris en compte sont multiples et complexes et les conditions initiales sont méconnues. Notons par exemple que :
    • La fonte est estimée à l’aide d’un modèle empirique qui conduit à une simplification importante des processus de surface complexes surtout lorsque l’on considère qu’un quart des surfaces glaciaires sont couvertes de débris morainiques dont l’influence sur la fonte de la glace sous-jacente est encore mal connue.
    • Le modèle n’intègre pas un vrai modèle d’écoulement glaciaire mais une simple redistribution de masse de maille à maille. Ainsi le temps de réponse des glaciers n’est pas vraiment pris en compte, et leur extension spatiale probablement mal reproduite.
    • Certains processus restent encore très simplifiés comme les avalanches, ou même non pris en compte comme la redistribution de la neige par le vent, que l’on sait pourtant importante à haute altitude.
    • Bien peu de données sont disponibles sur les conditions initiales des glaciers comme le volume glaciaire en 1961, date du début de la simulation.

Ce que l’on sait aujourd’hui, c’est que, depuis le début du XXIème siècle, les glaciers de la région Pamir-Karakoram-Himalaya (70 000 km2 de surface englacée) ont des comportements contrastés : les glaciers de la partie Nord-Ouest de cette chaîne sont plutôt stables ou même gagnent un peu de masse et ceux situés en Himalaya subissent une récession modérée (Gardelle et al., 2013). Dans la région de l’Everest, les glaciers perdent certes de la masse depuis au moins 40 ans (Bolch et al., 2011), mais plutôt moins vite que dans la plupart des autres régions (2 à 3 fois moins vite que dans les Alpes) (Wagnon et al., 2013). Cette présente étude montre que ces glaciers sont sensibles à la température. Beaucoup de petits glaciers, situés en dessous de 5800 m à 6000 m, sont déjà en déséquilibre avec le climat, et sont condamnés à disparaître même à climat constant. Il est probable que dans le futur, avec des scénarii de +5 ou +8°C d’ici 2100, cette tendance va se poursuivre voir s’accélérer, mais les incertitudes liées à ce modèle sont encore trop élevées pour donner une quantification précise. 70% semble réaliste, 99% est hautement peu probable, car les précipitations sont largement sous-évaluées et le modèle présente encore trop d’incertitudes pour quantifier précisément une déglaciation. Il est important de noter que les 3/4 des surfaces glaciaires sont situées entre 5000 et 6000 m d’altitude, et que c’est précisément cette tranche d’altitude qui sera impactée lors d’un réchauffement avec une remontée de l’isotherme 0°C (ce qui a une influence directe sur la fonte) ou de la limite pluie-neige lors de la mousson estivale (qui d’une part limitera l’accumulation, et d’autre part allongera la durée d’exposition et augmentera la taille des surfaces de glace sale, d’albédo réduit favorisant l’absorption du rayonnement solaire, et par là même la fonte).

Références

  • Bolch, T., Pieczonka, T., and Benn, D. I. : Multi-decadal mass loss of glaciers in the Everest area (Nepal Himalaya) derived from stereo imagery, The Cryosphere, 5, 349–358, doi : 10.5194/tc-5-349-2011, 2011
  • Gardelle, J., Berthier, E., Arnaud, Y., and Kääb, A. : Region-wide glacier mass balances over the Pamir - Karakoram - Himalaya during 1999-2011, The Cryosphere, 7, 1263–1286, doi:10.5194/tc-7-1263-2013, 2013
  • Nuimura, T., Fujita, K., Yamaguchi, S., and Sharma, R. R. : Elevation changes of glaciers revealed by multitemporal digital elevation models calibrated by GPS survey in the Khumbu region, Nepal Himalaya, 1992–2008, J. Glaciol., 58, 648-656, doi : 10.3189/2012JoG11J061, 2012
  • Shea, J., W. W. Immerzeel, P. Wagnon and C. Vincent, Assessing glacier sensitivity to climate perturbations in the Everest region by integrating observations and high resolution modeling, The Cryosphere, 9, 1105–1128, doi:10.5194/tc-9-1105-2015, 2015
  • Wagnon, P., C. Vincent, Y. Arnaud, E. Berthier, E. Vuillermoz, S. Gruber, M. Ménégoz, A. Gilbert, M. Dumont, J. Shea, D. Stumm & B. K. Pokhrel, Seasonal and annual mass balances of Mera and Pokalde glaciers (Nepal Himalaya) since 2007, The Cryosphere, 7, 1769-1786, doi:10.5194/tc-7-1769-2013, 2013
  • Yatagai, A., K. Kamiguchi, O. Arakaya, A. Hamada, N. Yasutomi, and A. Kitoh, APHRODITE : Constructing a long-term daily precipitation dataset for Asia based on a dense network of precipitation raingauges, Bull. Am. Meteorol., Soc., 93, 1401-1415, doi:10.1175/BAMS-D-11-00122.1, 2012.

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