Commençons par dresser une rapide chronologie de l'histoire des modèles numériques qui, bien que spécifique à l'atmosphère terrestre, nous éclaire sur leur démarche de compréhension de la réalité et qui sera reprise plus tard pour les planètes de notre système solaire, puis pour les exoplanètes.

Tout commence avec les développements de la physique des fluides au XIXe siècle, qui permet l'émergence d'un cadre scientifique et rigoureux pour poser les bases de la physique atmosphérique et la compréhension des mécanismes à l'œuvre dans l'atmosphère. Plus précisément, la formulation des équations primitives atmosphériques par Bjerknes en 1904 montre que l'écoulement de l'air dans l'atmosphère est régi par sept équations à sept inconnues. Dès lors, selon Bjerknes, prédire le devenir de l'atmosphère reviendrait à intégrer dans le temps ces équations en les initialisant avec des données provenant de stations de mesures météorologiques

Le problème décrit pas Bjerknes s'avère complexe : on ne sait pas résoudre ces équations analytiquement en raison de leur forte non-linéarité. En 1922, Richardson tente de surmonter ce problème en découpant une zone géographique d'étude en cellules où il intègre les équations primitives en les discrétisant avec la résolution de différences finies. Pour ce faire, les calculs sont résolus à la main, une tâche qui semblerait aujourd'hui bien fastidieuse.

Bien que son intuition et son ambition soient remarquables, son expérience « d'ordinateur humain » échoue à reproduire les résultats espérés de l'écoulement atmosphérique. En effet, son système d'équation ne prenait pas en compte des termes d'ondes atmosphériques à haute fréquence pourtant présentes à l'initialisation du problème, ce qui a conduit à la divergence de la solution. Son expérience ne sera tentée à nouveau qu'après l'avènement de l'ère informatique dans la seconde moitié du XXe siècle.

On peut voir sur cette page issue d'un travail de Richardson le découpage de l'atmophère en une grille régulière en Europe de l'Ouest. A chaque case correspond une ville se trouvant au plus proche du centre de la case pour mesurer la pression (cases noires) et le vent (cases blanches).

Crédit : Charney 1951 / Google books

En 1948 et 1949, Charney, Fjørtoft et von Neuman réussirent la première prédiction météorologique à l'aide d'un modèle numérique. Pour ce faire ils utilisèrent uniquement l'équation de vorticité pour une atmosphère barotrope, c'est-à-dire supposée homogène, de densité uniforme et sans mouvement vertical. S'ensuivirent quelques années plus tard le premier service de prédiction météorologique en temps réel au moyen d'un modèle numérique par Rossby en 1954.

Ces expériences suggérèrent que l'intégration des équations primitives ne suffisait pas à modéliser toute l'atmosphère. En effet, ces équations sont l'équation de Navier-Stokes et une équation d'état pour l'air, appliquée sur une sphère en rotation. Charney propose de prendre en compte également les phénomènes physiques à plus petite échelle, tels que la condensation de l'eau, les radiations visibles et infrarouges et les flux turbulents de chaleur et de moment. La prise en compte de ces effets, au moyen de paramétrisations, a été depuis et demeure encore actuellement un sujet de recherche majeur dans la modélisation numérique de l'atmosphère.

Un exemple de prédiction atmosphérique

Les prévisions météorologiques s'appuient sur des résultats de simulations de modèles numériques d'atmosphères. L'exemple ci-dessus illustre une prédiction de vent (couleurs) et de pression de surface (contours).

Crédit : ECMWF

Depuis les années 1950, de très nombreux groupes de recherche ont développé des modèles numériques pouvant simuler l'atmosphère de par le monde. Comme on vient de le voir, leur motivation première provient de la volonté de prédire l'écoulement de l'air, ou autrement dit sa circulation. Le nom donné à de tels modèles est MCG, pour Modèle de Circulation Générale, mais on utilise plus communément l'acronyme anglais GCM. Aujourd'hui les applications des GCMs se sont diversifiées : en plus de la prédiction météorologique, on les utilise pour étudier le climat de la Terre et les effets du changement climatique, les climats passés, présents et futurs d'autres planètes (Mars, Vénus, Jupiter, Saturne, Pluton) ou satellites (Titan, Triton) dotés d'une atmosphère dans le système solaire ainsi que du climat d'exoplanètes.

Les observations que nous possédons aujourd'hui sur les exoplanètes ne suffisent pas encore à contraindre précisémment un GCM. En effet, il faudrait une bonne connaissance de leur orbite, rayon, masse, etc ... et évidemment de leur topographie (pour les planètes telluriques) et composition atmosphérique pour être à même de simuler spécifiquement l'atmosphère d'une exoplanète. Le plus souvent, l'utilisation d'un GCM pour modéliser des atmosphères d'exoplanètes tient dans des études assez générales qui nous renseignent sur le comportement d'une atmosphère avec des hypothèses génériques. Toutefois, on constate qu'un nombre grandissant d'études visent à simuler l'état atmosphérique d'exoplanètes connues de la manière la plus fidèle possible afin d'interpréter au mieux les premières observations de leur atmosphère.

Pour l'étude de la Terre, le terme de GCM peut aussi bien faire référence à un modèle qui simule son atmosphère ou ses océans. Le couplage d'un modèle d'océan et d'atmosphère, avec également d'autres modèles pour la surface (hydrologie, végétation, glace d'eau) conduit à l'apparition d'un modèle qu'on qualifie de Global Climate Model, et dont les initiales restent GCM. Le terme de GCM est ainsi utilisé avec ambiguité et peut désigner un modèle d'atmosphère seul, d'océan seul, ou de l'addition d'un modèle d'atmosphère, d'océan et de surface. Les initiales GCM peuvent indifférement vouloir dire Global Circulation Model ou Global Climate Model, mais on préférera le terme de climat à celui de circulation car bien souvent le but d'un GCM est de connaître le climat d'une exoplanète plutôt que sa circulation à un instant donné.

La planète Mars vue par le téléscope spatial Hubble

Ces quatre vues de la planète Mars montrent clairement la présence de nuages d'eau dans son atmosphère. Il est possible, grâce à un GCM, de simuler ces nuages et d'en apprendre plus sur leurs caractéristiques.

Crédit : S. Lee, J. Bell, M. Wolff, HST, Nasa