Les sols constituent le plus grand puits terrestre de carbone de la planète et jouent un rôle essentiel dans la régulation du cycle du carbone. La manière dont ils sont gérés pourrait déterminer s’ils atténuent ou aggravent le changement climatique, mais les interactions complexes entre les sols, le carbone et le climat restent une source d’incertitude majeure dans les modèles climatiques mondiaux. Pour y remédier, le Department of Energy (DOE) a accordé 610 166 dollars US à l’Université de l’Arizona (U of A), dans le cadre d’une initiative de 8 millions de dollars US visant à affiner les modèles du changement climatique.
Les chercheurs du Department of Hydrology and Atmospheric Sciences de l’U of A associent la génomique et l’intelligence artificielle pour relever le défi que représente l’intégration des microbes du sol — de minuscules organismes aux effets considérables — dans les modèles climatiques mondiaux.
Rétroaction entre les sols et le climat : le chaînon manquant
Comprendre le rôle des sols dans les rétroactions climatiques est essentiel pour améliorer les prévisions climatiques. Les communautés microbiennes du sol influencent fortement les émissions de gaz à effet de serre comme le dioxyde de carbone (CO2) ainsi que la disponibilité des nutriments pour les plantes. Pourtant, en raison de leur taille microscopique et de leur complexité, ces communautés sont depuis longtemps difficiles à étudier et à intégrer dans les modèles.
« Les communautés microbiennes sont le principal facteur qui contrôle les émissions de gaz à effet de serre des sols », a expliqué Yang Song, professeure adjointe d’hydrologie et de sciences de l’atmosphère à l’U of A.
Song est la responsable du projet principale. Son équipe utilisera des données génomiques de pointe pour étudier comment les changements environnementaux affectent la diversité microbienne et influencent les rétroactions entre le carbone des sols et le climat. Par exemple, l’évolution des populations microbiennes pourrait modifier la quantité de dioxyde de carbone rejetée dans l’atmosphère, influençant davantage le changement climatique.
L’IA au service des rétroactions liées au changement climatique
Les chercheurs souhaitent intégrer des données biologiques et environnementales au Energy Exascale Earth System Model (E3SM) du Department of Energy — un modèle climatique sophistiqué conçu pour simuler le système climatique terrestre avec une grande précision. L’équipe de Song a créé des modèles d’IA capables de cartographier les communautés microbiennes à travers les États-Unis et d’évaluer l’impact des changements environnementaux sur leur diversité fonctionnelle.
Elle étend désormais ces travaux à l’échelle mondiale afin d’affiner la représentation des processus biogéochimiques des sols dans l’E3SM. La modélisation climatique par IA de l’équipe répondra à des questions essentielles sur la réaction du carbone des sols à l’évolution des conditions climatiques, réduisant les incertitudes liées à la modélisation des risques climatiques et améliorant les prévisions des scénarios futurs.
Conséquences pour les modèles climatiques mondiaux
Les résultats du projet pourraient influencer d’importantes évaluations climatiques, notamment celles du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC). Des modèles climatiques améliorés par l’IA pourraient offrir une meilleure compréhension de la dynamique du carbone des sols, permettant aux scientifiques de prévoir comment le carbone stocké dans les sols influencera les niveaux de dioxyde de carbone atmosphérique et les températures mondiales au fil du temps. Au-delà des avancées scientifiques, ces travaux pourraient également éclairer les politiques et les stratégies de lutte contre le changement climatique. En comprenant le rôle des sols dans les rétroactions liées au changement climatique, les modèles améliorés pourraient contribuer à cerner des moyens concrets de gérer le carbone des sols et d’atténuer les risques climatiques.