Nature : « De robustes voies de réduction vers un avenir climatique tolérable nécessitent une action mondiale immédiate »

https://www.nature.com/articles/s41558-019-0426-8

Translation in french (google translate):

Des voies de réduction robustes vers un avenir climatique tolérable nécessitent une action mondiale immédiate

Il est difficile de distinguer l’importance relative des politiques de réduction des changements climatiques des incertitudes du système humain-Terre (HES) qui déterminent leurs performances, car les deux sont inexorablement liées et que la nature de ce lien est dynamique, interactive et métrique (1). Nous présentons ici une approche permettant de quantifier les rôles individuels et communs que diverses incertitudes de la HES et nos choix en matière de politique de réduction jouent dans la détermination des conditions climatiques et économiques futures, simulés par une version améliorée du modèle dynamique intégré du climat et de l’économie (2,3). . Malgré les nombreuses incertitudes liées à la SSE, le taux de croissance de la réduction globale (un choix de société) est le principal moteur du réchauffement à long terme. La question n’est pas de savoir si nous pouvons limiter le réchauffement, mais si nous choisissons de le faire. Nos résultats élucident d’importantes dynamiques de SSE à long terme qui sont souvent masquées par des mesures communes agrégées dans le temps. Une réduction agressive à court terme sera très coûteuse et aura peu d’effet sur le réchauffement à court terme. Inversement, le réchauffement que connaîtront les générations futures sera principalement motivé par les mesures de réduction antérieures. Nous quantifions les voies probabilistes d’abattement conduisant à des résultats climatiques / économiques tolérables (4,5), en fonction de la sensibilité du climat à la concentration de CO2 dans l’atmosphère. Même sous des hypothèses optimistes quant à la sensibilité au climat, les voies menant à un avenir climat / économie tolérable se rétrécissent rapidement. Les discussions politiques sur l’atténuation et l’adaptation au changement climatique tirent profit d’estimations de l’ampleur et du calendrier potentiels du changement climatique futur, ainsi que des dommages et coûts potentiels que ce changement pourrait induire. Fournir ces informations aux décideurs est extrêmement difficile car la communauté scientifique ne comprend pas parfaitement les interactions complexes entre les systèmes humains et le climat (6). Les modèles d’évaluation intégrés (IAM) approchent ces interactions dans un cadre informatique (7). Les MIA ont été utilisés pour créer des générations successives de scénarios de changement global omniprésents dans les applications de planification et d’évaluation dans de nombreuses disciplines, y compris les voies de concentration représentatives (8) et les voies socioéconomiques communes (9). Des travaux récents ont porté sur la sensibilité des résultats d’IAM aux incertitudes de la HES1 et aux modèles structurels dans l’ensemble des MIA10, mais peu d’attention a été portée à l’interaction entre les incertitudes de la HES et la politique de réduction (11). Nous fournissons ici un cadre unifié permettant d’évaluer l’impact commun des incertitudes et des mesures de réduction de la HES sur les résultats climatiques et économiques. En prenant en compte l’évolution des sensibilités et des impacts sur des périodes de plusieurs siècles, notre cadre élucide d’importantes dynamiques de SSE à long terme et identifie de solides voies de réduction pour atteindre des niveaux tolérables.
climat / avenir économique (12) (c’est-à-dire une fenêtre politique tolérable). Nous utilisons une version améliorée du modèle dynamique intégré du climat et de l’économie (DICE) 3. DICE est un IAM simple, bien que largement utilisé (13), qui associe une représentation globale de l’économie à un émulateur climatique simplifié. Nous adoptons DICE en tant que substitut parcimonieux et archétypal pour des MAI plus complexes qui représentent des dynamiques multisectorielles et régionales et sont utilisés pour générer des scénarios partagés tels que les trajectoires de concentration représentatives et les trajectoires socio-économiques partagées (voir Weyant (14) pour un examen). Suite aux travaux précédents (2,15), nous améliorons le module climatique de DICE en le remplaçant par le modèle DOEClim (16). DOEClim est un modèle de bilan énergétique qui présente la dynamique de la terre, de la troposphère et des océans, avec des couches de mélange peu profondes et de diffusivité profonde. Nous convertissons le modèle DICE – DOEClim d’une optimisation de politique en un modèle de simulation de politique afin de permettre une exploration simultanée de l’espace de la stratégie de réduction totale et des incertitudes paramétriques2 (voir Méthodes pour plus de détails). Bien entendu, nos conclusions dépendent de la capacité du modèle DICE – DOEClim à saisir la dynamique clé de la HES intégrée et seront inévitablement soumises aux limites de ce modèle. En dépit des progrès récents17, des analyses approfondies de sensibilité et d’incertitude de MAI plus complexes, qui donnent une meilleure représentation de la dynamique régionale et multisectorielle, peuvent poser des problèmes de calcul insolubles. Nous adoptons donc le modèle DICE parcimonieux et globalement agrégé. À titre d’exemple illustratif, nous supposons que le niveau global de réduction des émissions de CO2 augmente de manière exponentielle avec le temps, jusqu’à ce que la réduction totale soit atteinte. Il s’agit d’un cas particulier d’une forme fonctionnelle plus flexible utilisée dans des travaux antérieurs (11). Nous échantillonnons le taux de croissance exponentiel pour générer des trajectoires d’abattement qui atteignent l’abattement complet uniformément entre 2030 et 2150 (Fig. 1a et voir Méthodes).

Nous supposons que l’année 2030 est la première occasion pour le système énergétique de devenir totalement neutre en carbone (11) avec un taux de croissance relative maximum de réduction de 26,3% par an, alors que 2150 est supposé être la première année d’émissions négatives3. Les trajectoires d’émissions résultantes sont globalement conformes aux trajectoires de concentration représentatives et de trajectoires socio-économiques partagées (voir Figures supplémentaires 2 à 6). Nous avons échantillonné 24 sources différentes d’incertitude HES, telles que représentées dans DICE – DOEClim, ainsi que le taux de croissance de l’abattement global afin de générer 5 200 000 états alternatifs du monde (voir Méthodes pour plus de détails). Les 24 incertitudes HES couvrent la plupart des paramètres du modèle DICE – DOEClim, notamment ceux qui définissent la croissance démographique, la productivité totale des facteurs, les impacts économiques du changement climatique, le coût des technologies sans carbone, l’intensité de carbone sous-jacente de sensibilité du climat aux émissions (voir les tableaux supplémentaires 1 à 9 pour plus de détails). Nous utilisons les 5 200 000 états alternatifs du monde générés pour évaluer les compromis selon trois dimensions d’intérêt: dommages climatiques de valeur actuelle, coûts de réduction de valeur actuelle et réchauffement de l’atmosphère en 2100 (Fig. 1b). Comme prévu, le scénario de la Fig. 1b montre un compromis entre les dommages climatiques et les coûts de réduction: si de grands efforts de réduction sont entrepris, le réchauffement est généralement limité et les dommages sont faibles. Cependant, une action de réduction agressive ne garantit pas un avenir « tolérable » (Fig. 1c, d). Ici, «tolérable» est défini comme un monde où le réchauffement est limité à 2 ° C par rapport aux niveaux préindustriels ou inférieur en 2100, pour un coût de réduction de la valeur actuelle inférieur à 3% du produit mondial brut, les dommages pour la valeur actuelle étant moindres. moins de 2% du produit mondial brut. Ces contraintes de satisfaction spécifiques illustrent et concordent avec d’autres préférences climatiques / économiques futures abordées dans la littérature (12,18-21), et nos résultats restent cohérents dans une série relativement large de définitions alternatives de «tolérable» (voir Matériel supplémentaire). Les histogrammes de chacune des variables tracées à la Fig. 1b – d sont fourni dans la Fig. 7 supplémentaire.

La croissance rapide de la réduction ne garantit pas un réchauffement limité, ni n’exclut les coûts élevés de la réduction ni les dommages climatiques.
(Fig. 1c, d). Pour identifier les contrôles principaux pour chaque métrique d’intérêt sur la figure 1, nous effectuons une analyse de sensibilité globale (22) qui attribue la variabilité observée à différentes incertitudes paramétriques.
(voir section Méthodes). Les contrôles politiques et les paramètres paramétriques HES les plus importants pour les mesures agrégées dans le temps des dommages, des coûts de réduction et du réchauffement dépendent de la mesure considérée (Fig. 2a). Les dommages en valeur actuelle sont principalement contrôlés par les trois paramètres de la fonction de dommage climatique et du taux de croissance global de la réduction, alors que les coûts de réduction de la valeur actuelle sont presque entièrement contrôlés par le taux de croissance de la réduction. Il est important de noter que le principal contrôle sur le réchauffement à l’horizon 2100 est également le taux de croissance de la réduction, qui constitue un choix de société et non une incertitude exogène de HES. Ainsi, la question principale est de savoir si nous allons limiter le réchauffement, pas si nous pouvons le limiter. Il est important de déterminer si les métriques temporelles agrégées communément rapportées dans les figures 1 et 2a masquent une dynamique système importante et ce que cela implique pour interpréter les résultats des politiques de réduction. Par exemple, l’agrégation temporelle des coûts et des dommages résultant de l’escompte réduit la charge du changement climatique en une seule mesure, ce qui peut ne pas refléter de manière transparente l’ampleur de la charge réelle supportée par les générations futures. Travailler uniquement dans des termes actualisés et agrégés dans le temps représente un transfert implicite de coûts et de conséquences pour les générations futures non consentantes (23–25). Il est important de prendre en compte l’évolution des facteurs qui contrôlent les dommages climatiques, les coûts de réduction et le réchauffement au cours de la période de simulation 2020-2050 (Fig. 2b – d). Non seulement les facteurs de contrôle varient considérablement selon les mesures (comme dans la Fig. 2a), mais ils varient également considérablement dans le temps. Le coût de la réduction au cours des deux prochaines décennies (figure 2c) est presque entièrement contrôlé par le taux de croissance de la réduction, choix de société, alors que le réchauffement ressenti au cours de cette période (figure 2d) est presque entièrement contrôlé par la sensibilité au climat, qui est hors de notre contrôle. Cependant, dans les premières décennies du siècle prochain, ce classement va s’inverser et le réchauffement ressenti sera contrôlé principalement par les actions de réduction antérieures (Fig. 2c, d). Une croissance rapide de la réduction au cours des prochaines décennies sera coûteuse et ne modifiera en rien le climat éprouvé de ceux qui paient ce coût, mais déterminera en fin de compte le réchauffement des générations futures (Fig. 2b, d). Cette analyse quantifie le contrôle que nous exerçons sur le réchauffement futur, même à la lumière d’autres incertitudes, et met en lumière la gravité des décisions de réduction à court terme. D’après nos résultats (Fig. 2), l’intuition physique et les travaux antérieurs (26,27), nous savons que la sensibilité au climat et les mesures de réduction précoce sont des facteurs déterminants des conditions climatiques / économiques futures. Cependant, la rapidité avec laquelle les efforts de réduction à l’échelle mondiale doivent augmenter pour atteindre avec succès les fenêtres tolérables de la figure 1 est moins claire, compte tenu de toutes les autres incertitudes. Étant donné l’étendue des états du monde échantillonnés dans cette étude, il est utile d’évaluer la probabilité que nous parvenions d’atteindre un niveau tolérable de changement climatique. Plus simplement, un niveau de réduction donné a-t-il une forte probabilité de succès lorsqu’il est soumis aux incertitudes de la HES échantillonnées ?

Pour répondre à cette question, nous utilisons un modèle de régression logistique pour prédire la probabilité de parvenir à un avenir tolérable, en fonction de la sensibilité au climat et du taux de croissance de la réduction, facteurs déterminants influant sur les coûts, les dommages et le réchauffement (voir fig. 2).
et méthodes). La figure 3 présente l’éventail des voies de réduction permettant d’atteindre un avenir climat / économie tolérable avec une probabilité d’au moins 50% (appelées «voies de réduction robustes»), en fonction de trois niveaux de sensibilité au climat. Avec une sensibilité climatique très faible (optimiste) (Fig. 3a), la voie de la réduction vers un avenir tolérable est large et une réduction totale peut être atteinte au milieu du siècle, tout en maintenant une chance meilleure que 50% d’atteindre un climat tolérable. avenir économique. À mesure que la sensibilité au climat augmente (Fig. 3b, c), la voie vers un avenir climat / économique tolérable se rétrécit et, si la sensibilité au climat est supérieure à 3 (la médiane de la distribution supposée), la voie est probablement déjà fermée. Changer la définition de «tolérable» a un impact limité sur la largeur des filières de réduction (voir Matériel supplémentaire). Selon toutes les définitions de «tolérable» échantillonnées (et à notre sens large), nos analyses s’accordent pour dire qu’une croissance rapide de la réduction est nécessaire pour se protéger contre une sensibilité climatique élevée et augmenter nos chances d’obtenir un avenir tolérable. Conformément aux hypothèses classiques de DICE (3), cette analyse ne tenait pas compte des émissions négatives avant 2150, ce qui pourrait élargir la trajectoire de réduction à un avenir tolérable en permettant de sauver un monde de réduction lente par l’avènement d’une technologie émergente. Cependant, une politique qui enferme le monde dans le déploiement massif de nouvelles technologies non éprouvées pourrait bien représenter un pari irresponsable et inapproprié lorsque les conséquences de l’erreur sont potentiellement catastrophiques (28,29). Nous montrons que la croissance de la réduction doit considérablement augmenter au cours de la prochaine décennie en tant que condition essentielle pour la réussite d’un avenir climat / économique tolérable (comme le suggèrent d’autres (30)), mais que cette croissance en elle-même ne garantira pas le succès. Notre analyse simple montre que, pour parvenir à un avenir tolérable, nous devons également avoir la chance de vivre dans un monde peu sensible au climat. Le fait de ne pas augmenter rapidement la réduction de la pollution ne garantit quasiment pas l’échec dans un très large éventail de sensibilités climatiques. Nous montrons que notre génération a la responsabilité importante de veiller à ce que les générations futures aient un avenir tolérable. Cependant, le pari qui reste dépend de la sensibilité du climat et de la rapidité avec laquelle les promesses d’émissions négatives se matérialisent, mais nous montrons qu’une croissance rapide et immédiate de la réduction reste notre action la plus sûre.

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NDLR : voir le scénario #GISOC sur @FrGisoc (ou en anglais : @GISOC_info)

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Original text :

Robust abatement pathways to tolerable climate futures require immediate global action

J. R. Lamontagne   1*, P. M. Reed2, G. Marangoni   3,6, K. Keller   3,4 and G. G. Garner   5

Disentangling the relative importance of climate change abatement policies from the human–Earth system (HES) uncertainties that determine their performance is challenging because the two are inexorably linked, and the nature of this linkage is dynamic, interactive and metric specific1. Here, we demonstrate an approach to quantify the individual and joint roles that diverse HES uncertainties and our choices in abatement policy play in determining future climate and economic conditions, as simulated by an improved version of the Dynamic Integrated model of Climate and the Economy2,3. Despite wide-ranging HES uncertainties, the growth rate of global abatement (a societal choice) is the primary driver of long-term warming. It is not a question of whether we can limit warming but whether we choose to do so. Our results elucidate important long-term HES dynamics that are often masked by common time-aggregated metrics. Aggressive near-term abatement will be very costly and do little to impact near-term warming. Conversely, the warming that will be experienced by future generations will mostly be driven by earlier abatement actions. We quantify probabilistic abatement pathways to tolerable climate/economic outcomes4,5, conditional on the climate sensitivity to the atmospheric CO2 concentration. Even under optimistic assumptions about the climate sensitivity, pathways to a tolerable climate/economic future are rapidly narrowing. Policy discussions of climate change mitigation and adaptation benefit from estimates of the potential extent and timing of future climate change, and the potential damages and costs this change might induce. Providing decision-makers with these estimates is exceedingly difficult because the scientific community lacks a complete understanding of the complex interactions between human systems and the climate6. Integrated assessment models (IAMs) approximate these interactions in a computational framework7. IAMs have been used to create successive generations of global change scenarios that are ubiquitous in planning and evaluation applications across many disciplines, including the representative concentration pathways8 and shared socioeconomc pathways9. Recent work has considered the sensitivity of IAM results to HES uncertainties1 and structural model uncertainty across IAMs10, but little attention has been paid to the interaction between HES uncertainties and abatement policy11. Here we contribute a unified framework to evaluate the joint impact of HES uncertainties and abatement actions on climate–economic outcomes. By considering the evolution of sensitivities and impacts over century-scale periods, our framework elucidates important long-term HES dynamics, and identifies robust abatement pathways to achieve tolerable
climate/economic futures12 (that is, a tolerable policy window). We utilize an improved version of the Dynamic Integrated model of Climate and the Economy (DICE)3. DICE is a simple, though widely used13, IAM that links a global representation of the economy with a simplified climate emulator. We adopt DICE as a parsimonious and archetypal surrogate for more complex IAMs that represent multi-sector and regional dynamics, and are used to generate shared scenarios such as the representative concentration pathways and shared socioeconomic pathways (see Weyant14 for a review). Following previous work2,15 we improve the climate module in DICE by replacing it with the DOEClim model16. DOEClim is an energy-balance model that has representation of land, the troposphere and ocean dynamics, with shallow mixing and deep diffusivity layers. We convert the DICE–DOEClim model from a policy optimization to a policy simulation model to enable simultaneous exploration of the full abatement strategy space and parametric uncertainties2 (see Methods for details). Of course, our findings are subject to the ability of the DICE–DOEClim model to capture the key dynamics of the integrated HES and will inevitably be subject to the limitations of that model. Despite recent advances17, extensive sensitivity and uncertainty analyses of more complex IAMs that give a better representation of regional and multi-sector dynamics can pose intractable computational challenges. Thus, we adopt the parsimonious, globally aggregated DICE model. As an illustrative example, we assume the global CO2 emissions abatement level grows exponentially over time, until full abatement is achieved. This is a special case of a more flexible functional form used in earlier work11. We sample the exponential growth rate to generate abatement trajectories that achieve full abatement uniformly between 2030 and 2150 (Fig. 1a and see Methods). We assume that the year 2030 is the earliest opportunity for the energy system to become fully carbon neutral11 with a maximum relative abatement growth rate of 26.3% per year, whereas 2150 is assumed to be the first year of negative emissions3. The resulting emissions trajectories are broadly consistent with the representative concentration pathway and shared socioeconomic pathway trajectories (see Supplementary Figs 2–6). We sampled 24 different sources of HES uncertainty, as represented in DICE–DOEClim, along with the growth rate of global abatement to generate 5,200,000 alternative states of the world (see Methods for details). The 24 HES uncertainties cover most of the parameters of the DICE–DOEClim model, including those that define population growth, total factor productivity, economic impacts of climate change, the cost of carbon-free technologies, the underlying carbon intensity of the economy and the climate sensitivity to emissions (see Supplementary Tables 1–9 for details). We utilize the generated 5,200,000 alternative states of the world to evaluate trade-offs in three dimensions of interest: present value climate damages, present value abatement costs and the atmospheric warming in 2100 (Fig. 1b). As expected, the scenario cloud in Fig. 1b shows a trade-off between climate damages and abatement costs: if large abatement efforts are undertaken, warming is generally limited and damages are low. However, aggressive abatement action does not guarantee a ‘tolerable’ future (Fig. 1c, d). Here, ‘tolerable’ is defined as a world where warming is limited to 2 °C above pre-industrial levels or less in 2100, at a present value abatement cost of less than 3% of the gross world product, with present value damages less than 2% of the gross world product. These specific satisficing constraints are illustrative of and consistent with other preferred climate–economic futures discussed in the literature12,18–21, and our findings remain consistent across a relatively broad suite of alternative definitions of ‘tolerable’ (see Supplementary Material). Histograms for each of the variables plotted in Fig. 1b–d are
provided in Supplementary Fig. 7.

Rapid abatement growth does not guarantee limited warming, nor does it preclude high abatement costs or climate damages
(Fig. 1c,d). To identify the primary controls for each metric of interest in Fig. 1, we perform a global sensitivity analysis22 that attributes the observed variability to different parametric uncertainties
(see Methods section). The most important policy and HES parametric controls for the time-aggregated measures of damages, abatement costs and warming depend on the metric under consideration (Fig. 2a). Present value damages are primarily controlled by the three parameters of the climate damage function and the global abatement growth rate, whereas present value abatement costs are controlled almost entirely by the abatement growth rate. Importantly, the primary control on 2100 warming is also the abatement growth rate, which is a societal choice and not an exogenous HES uncertainty. Thus, it is mostly a question of whether we will limit warming, not whether we can limit warming. An important consideration is whether the common timeaggregated metrics reported in Figs 1 and 2a are masking important system dynamics, and what this implies for interpreting abatement policy results. For instance, temporal aggregation of costs and damages through discounting collapses the burden of climate change to a single metric, which may not transparently reflect the magnitude of the actual burden borne by future generations. Working solely in time-aggregated, discounted terms represents an implicit transfer of costs and consequences to unconsenting future generations23–25. It is important to consider the evolution of the factors that control climate damages, abatement costs and warming over the simulation period 2020–2150 (Fig. 2b–d). Not only do the factor controls vary widely across metrics (as in Fig. 2a), but they also vary widely over time. The cost of abatement in the next two decades (Fig. 2c) is almost entirely controlled by the growth rate of abatement, a societal choice, whereas the experienced warming over that time (Fig. 2d) is almost entirely controlled by the climate sensitivity, which is out of our control. However, in the early decades of the next century this ranking will flip and the experienced warming will be controlled mostly by the earlier abatement actions (Fig. 2c, d). Rapid abatement growth in the next decades will be costly and do little to change the experienced climate of those paying that cost, but will ultimately determine the warming experienced by later generations (Fig. 2b,d). This analysis quantifies the control we exert over future warming, even in light of other uncertainties, and brings the gravity of near-term abatement decisions into sharp focus. Based on our results (Fig. 2), physical intuition and previous work26,27, we know that climate sensitivity and early abatement action are key drivers of future climate/economic conditions. Less clear, however, is how rapidly global abatement efforts must increase to successfully achieve the tolerable windows in Fig. 1, considering all other uncertainties. Given the breadth of the states of the world sampled in this study, it is insightful to assess how likely we are to achieve a tolerable level of climate change. Put more simply, does a given level of abatement yield a high probability of success when subjected to the sampled HES uncertainties? To answer this question, we use a logistic regression model to predict the probability of successfully achieving a tolerable future, conditional on the climate sensitivity and the rate of abatement growth as the identified dominant factors influencing cost, damages and warming (see Fig. 2
and Methods). Figure 3 reports the range of abatement pathways that achieve a tolerable climate/economic future with a probability of at least 50% (termed ‘robust abatement pathways’), conditioned on three levels of climate sensitivity. At a very low (optimistic) climate sensitivity (Fig. 3a), the abatement pathway to a tolerable future is wide, and full abatement can be reached by mid-century, while maintaining a better than 50% chance of attaining a tolerable climate/economic future. As climate sensitivity increases (Fig. 3b,c), the pathway to a tolerable climate/ economic future narrows and, if the climate sensitivity is greater than 3 (the median of the assumed distribution), the pathway is probably already closed. Changing the definition of ‘tolerable’ has a limited impact on the width of the abatement pathways (see Supplementary material). Under all sampled (and in our view broad) definitions of ‘tolerable’, our analyses agree that rapid abatement growth is needed to hedge against a high climate sensitivity and increase our chances of achieving a tolerable future. In keeping with standard DICE assumptions (3), this analysis did not consider negative emissions before 2150, which might broaden the abatement pathway to a tolerable future by allowing a slow abatement world to be saved by the arrival of an emerging technology in the future. However, a policy that locks the world into the massive deployment of new, unproven technologies may well represent an irresponsible and inappropriate gamble, when the consequences of being wrong are potentially catastrophic28,29. We show that abatement growth must increase substantially in the next decade as one key condition for the successful achievement of a tolerable climate/economic future (as suggested by others30), but that this growth on its own will not guarantee success. Our simple analysis shows that, to achieve a tolerable future, we must also have the good fortune of living in a world with low climate sensitivity. Failure to rapidly increase abatement all but guarantees failure over a very wide range of climate sensitivities. We show that our generation has an important responsibility to ensure that coming generations have a tolerable future. It is still, however, a gamble that depends on how sensitive the climate turns out to be and how soon the promises of negative emissions materialize, but we show immediate rapid growth in abatement remains our safest course of action.

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