Comment interpréter un risque climatique ?

Comment interpréter un risque climatique ?

Les données climatiques sont indispensables pour anticiper les risques physiques qui affecteront les actifs et portefeuilles. Pourtant, la lecture d’un tableau de résultats sans comprendre la mécanique sous-jacente peut induire une mauvaise interprétation et des décisions erronées ou contre-productives.

Voici un exemple concret, issu d’une question posée récemment par un investisseur utilisant la plateforme Altitude :

“Dans nos données, le risque précipitations en 2030 est élevé sous SSP1-2.6, mais seulement moyen sous SSP2-4.5 et SSP5-8.5. Et en 2050, il est élevé pour tous les scénarios. Pourquoi un scénario durable (SSP1-2.6) donne-t-il un risque plus élevé dès 2030 ?”

Trois Réflexes pour Analyser un Risque Climatique

Pour interpréter ce type de résultat, il est essentiel d’adopter trois réflexes analytiques.

1. Considérer l’Horizon Temporel
   À l’horizon 2030, soit dans moins de dix ans, la variabilité naturelle reste le facteur dominant. Des phénomènes comme El Niño et La Niña continuent de structurer la variabilité annuelle des régimes de précipitations, et les différences entre scénarios climatiques restent limitées à court terme. Ainsi, un écart de risque observé avant 2040 sera généralement faible et reflètera souvent davantage la variabilité du climate que la différence entre trajectoires d’émissions.
2. Analyser la Dynamique Spécifique du Scénario
   Le scénario SSP1-2.6 décrit un monde qui réduit rapidement ses émissions et adopte un développement plus durable et coopératif. Ceci mène à une hausse limitée de la température globale par rapport aux autres scénarios, d’où le caractère souvent comme ‘optimiste’ de ce scénario. En revanche, l’impact local ou régional du changement climatique sur les précipitations peut parfois être contre-intuitif. Un scénario plus optimiste peut ainsi mener localement à une hausse des précipitations plus importante, due aux caractéristiques locales du cycle hydrologique. Un scénario durable peut donc, paradoxalement, présenter un risque précipitations plus élevé sur un actif donné à un horizon donné.
3. Replacer l’Analyse à Long Terme
   À partir de 2050, la hausse des températures mondiales devient le facteur prépondérant. La différence entre les scénarios se fait dès lors plus importante et le choix du scénario la plus grande part d’incertitude sur les résultats. Il est également possible que la tendance contre-intuitive s’inverse pour des horizons plus lointains, avec un réchauffement qui attend des niveaux plus importants, même pour des scénarios plus optimistes.

Sources de Variabilité et d’Incertitude dans le Risque Climatique

Les résultats climatiques projetés reposent sur une chaîne de modélisation comportant plusieurs sources d’incertitude qu’il est essentiel de comprendre pour bien interpréter les écarts observés. Ces sources peuvent être regroupées en quatre grandes catégories :

1. Variabilité Naturelle : El Niño, La Niña et Oscillations Climatiques
   La variabilité naturelle des phénomènes comme El Niño, La Niña et d’autres oscillations climatiques influencent les régimes de précipitations et de température à des échelles annuelles à décennales. Cette variabilité peut masquer ou amplifier temporairement les signaux liés au changement climatique.
2. Hypothèses de Scénario SSP : Émissions et Trajectoires Socio-Économiques
   Les trajectoires socio-économiques intégrées dans les SSP (Shared Socioeconomic Pathways) affectent directement les émissions de gaz à effet de serre, les politiques climatiques ou les choix technologiques. Par exemple, SSP1-2.6 correspond à une transition rapide et équitable vers un monde bas carbone, tandis que SSP5-8.5 s’appuie sur une croissance fossile rapide.
3. Modèles Climatiques (CMIP6) et Limites Locales
   Les GCM (Global Climate Models) intercomparés dans le cadre de CMIP6 simulent les interactions physiques, chimiques et biologiques du système Terre. Chaque modèle repose sur des hypothèses spécifiques, et leur résolution (100-250 km) limite la précision locale.
4. Traitement et Ajustement des Données : ERA5 et Downscaling
   ERA5, une reanalyse historique à haute résolution (~30 km), permet de corriger les biais des modèles. Ensuite, le downscaling (statistique ou dynamique) affine les projections pour les rendre exploitables à l’échelle d’un site ou d’un actif.

Ces éléments doivent être considérés ensemble pour interpréter correctement les signaux de risque, notamment lorsque des résultats paraissent contre-intuitifs à court terme ou pour des scénarios a priori plus favorables.

Figure 1 — Contribution relative des sources d’incertitude dans les projections climatiques.

• À court terme (2021–2040), l’incertitude est dominée par la variabilité interne du système climatique.
• À moyen terme (2041–2060), l’incertitude liée au modèle devient prépondérante.
• À long terme (2081–2100), l’incertitude est dominée par le scénario SSP choisi.

Cette “cascade d’incertitudes” explique pourquoi un scénario durable peut temporairement apparaître comme “plus risqué” sur un indicateur local donné.

Figure 2 — Projection du risque de pénurie d’eau selon les scénarios SSP.

• • La zone grisée (2030–2040) représente la période où la variabilité naturelle domine.
  • Les trois scénarios restent proches, avec parfois de légères inversions.
  • À partir de 2045–2050, les trajectoires divergent nettement, notamment pour SSP5-8.5.

Ce comportement reproduit exactement la cascade d’incertitudes de la Figure 1 : à court terme, la variabilité masque la différence entre scénarios ; à long terme, les scénarios prennent le relais.

Implications Stratégiques pour la Gestion du Risque Climatique

Cet exemple montre qu’un tableau de risque n’est jamais autoporteur. Sa bonne interprétation nécessite de :

• Comprendre la dominante à l’horizon étudié (variabilité naturelle à court terme, changement climatique anthropique à long terme).
• Lire chaque scénario à la lumière de ses hypothèses socio-économiques et de ses dynamiques régionales.
• Traduire ces analyses en décisions concrètes : faut-il adapter dès maintenant ou prioriser la résilience long terme ? Quels actifs nécessitent un investissement immédiat et lesquels relèvent d’une stratégie progressive ?

Conclusion

Chez Altitude, nous concevons notre plateforme pour répondre à ce besoin d’interprétation rigoureuse. La donnée n’a de valeur que si elle éclaire la décision. Comprendre la mécanique climatique permet de passer d’un tableau complexe à une action pertinente, pour garantir la résilience et la performance des portefeuilles dans un climat en mutation.