L’élévation du niveau des mers pourrait être bien pire que ce que craignait le GIEC

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L’élévation du niveau des mers, causée par le changement climatique, sera probablement plus rapide et plus importante que ce que l’on pense pour l’instant. Les chercheurs de l’Institut Niels Bohr de l’Université de Copenhague estiment que les niveaux pourraient s’élever jusqu’à 1,35 mètre d’ici 2100.

Dans sa dernière évaluation, le Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEX) a estimé qu’il était peu probable que le niveau de la mer dépasse 1,1 mètre d’ici 2100. Mais les chercheurs en climatologie de l’Institut Niels Bohr de l’Université de Copenhague estiment que les niveaux pourraient bien augmenter de 1,35 mètre d’ici 2100.

En utilisant des données historiques sur l’élévation du niveau des mers pour valider différents modèles sur lesquels le GIEC a fondé son évaluation, ils ont constaté un écart d’environ 25 centimètres. C’est ce qu’ils affirment dans un article publié dans la revue Ocean Science.

Pas assez sensible

Les modèles actuellement utilisés pour prédire l’élévation du niveau des mers ne sont pas assez sensibles, selon le climatologue Aslak Grinsted, co-auteur de l’étude et maître de conférences à l’Institut Niels Bohr. Son équipe a remonté dans le temps et a comparé des observations du passé avec les scénarios futurs. Ce qui l’a menée à des conclusions différentes de celles avancées par le GIEC jusqu’à présent.

Les prévisions utilisées par le GIEC sont basées sur un amalgame de modèles relatifs aux calottes glaciaires, aux glaciers et à la dilatation thermique ou encore au réchauffement de la mer. Mais, Grinsted explique que ces modèles ne disposent parfois que d’une quantité limitée de données à éprouver. Par exemple, ils ne se sont basés sur pratiquement aucune donnée sur les taux de fonte de l’Antarctique antérieures aux observations par satellite des années 1990.

Pour lui, même si les observations globales datant 1850 à 2017 reflètent l’élévation réelle du niveau de la mer, les prévisions s’avèrent bien trop prudentes lorsque l’ensemble des données sont combinées.