Des chercheurs de l’Université de l’Alaska de Fairbanks (Canada) mettent en évidence le besoin d’améliorer la représentation des lacs de fonte dans les modèles de banquise arctique. Les résultats ont récemment été publiés dans la revue Elementa : Science of the Anthropocene.
En septembre 2019, le navire de recherche océanographique Polarstern s’est laissé prendre par le regel saisonnier de l’Arctique et a dérivé avec les glaces jusqu’en octobre 2020. Le but de cette mission scientifique financée par la NASA était d’étudier l’évolution saisonnière des lacs de fonte. Ces étendues d’eau qui se forment chaque été à la surface de la banquise jouent un rôle fort dans le bilan énergétique de la région.
En effet, en assombrissant la surface, elles augmentent la quantité d’énergie solaire absorbée et amplifient la fonte en retour. Sur les images satellitaires, elles se présentent sous la forme de taches bleutées qui contrastent avec le blanc éclatant des glaces et de la neige qui les environnent. Durant leur expédition, les chercheurs ont effectué de nombreuses mesures in situ qu’ils ont recoupées avec les données acquises par avions et par satellites.
Une importante surestimation de l’étendue des lacs de fonte
L’enseignement principal de l’étude est que les modèles de glace de mer qui intègrent les lacs de fonte dans leurs calculs surestiment largement l’ampleur de ces derniers. Au cours de la débâcle de l’été 2020, les chercheurs ont observé des lacs de fonte sur 21 % de la banquise dans la région d’étude tandis que deux des modèles les plus utilisés dans la communauté scientifique calculaient des surfaces de 41 % et 51 % respectivement.
Cette surestimation implique un transfert d’énergie trop important vers la glace et l’océan et par voie de conséquence, une fonte trop rapide dans les modèles. Les présents travaux offrent une base d’appui préliminaire en vue d’améliorer la représentation de la rétroaction d’albédo et de son impact sur l’évolution des glaces de mer arctiques, en particulier dans un contexte de réchauffement global.
« En améliorant la représentation des processus physiques clés dans les modèles, nous nous attendons à ce que les modèles simulent les états climatiques de manière plus fiable, quelle que soit la période, passée, présente ou future », relate Melinda A. Webster, auteure principale de l’étude.
