Une équipe de climatologues étudie comment minimiser les erreurs dans la tendance climatique observée


Une équipe de climatologues étudie comment minimiser les erreurs dans la tendance climatique observée

Crédit photo: Universitat Rovira i Virgili

Le record instrumental est le patrimoine culturel de l’humanité, le résultat du travail acharné de nombreuses générations de personnes à travers le . Cependant, les changements dans la façon dont la température est mesurée, ainsi que l’environnement dans lequel se trouvent les stations météorologiques, peuvent créer de fausses tendances. Une étude internationale menée par des chercheurs de l’Universitat Rovira i Virgili (URV), de l’Agence météorologique nationale et de l’Université de Bonn (Allemagne) a réussi à identifier les méthodes les plus fiables pour corriger ces tendances. Ces «méthodes d’homogénéisation» sont une étape importante dans la conversion des énormes efforts des observateurs en fiables sur le changement climatique. Les résultats de cette recherche, financée par le ministère espagnol de l’Économie et de la Compétitivité, ont été publiés dans le Magazine pour le climat la Société météorologique américaine.

Les observations climatiques remontent souvent à plus d’un siècle avant que les voitures et l’électricité n’existent. En raison de ces longues périodes de temps, il est pratiquement impossible de maintenir les mêmes conditions de mesure au fil des années. Le problème le plus courant est la croissance des villes autour des stations météorologiques urbaines. Nous savons que les villes deviennent de plus en plus chaudes en raison des propriétés thermiques des surfaces urbaines et de la réduction des surfaces d’évapotranspiration. Pour vérifier cela, il suffit de comparer les gares urbaines avec les gares rurales voisines. Bien que moins connus, des problèmes similaires sont causés par l’expansion des plantes irriguées autour des observatoires.

L’autre cause la plus courante de biais dans les données observées est que les stations météorologiques ont été déplacées en raison, entre autres, de changements dans les réseaux d’observation. «Un changement organisationnel typique a été que les stations météorologiques qui étaient auparavant dans les villes ont été déplacées vers des aéroports nouvellement construits qui nécessitaient des observations et des prévisions», explique Victor Venema, climatologue de Bonn et l’un des auteurs de l’étude. « La station météorologique de Bonn se trouvait dans un champ du village de Poppelsdorf, qui fait maintenant partie de la ville. Après avoir déménagé plusieurs fois, elle se trouve maintenant à l’aéroport de Cologne-Bonn », dit-il.

Pour une évaluation solide des tendances mondiales, les changements les plus importants sont les changements technologiques qui sont effectués simultanément dans un réseau d’observation. «Pour le moment, nous sommes au milieu d’une phase d’automatisation générale des réseaux d’observation», explique Venema.

Les programmes informatiques qui peuvent être utilisés pour l’homogénéisation automatique des données des séries chronologiques climatiques sont le résultat de plusieurs années de développement. Ils comparent des stations proches les unes des autres et recherchent les changements qui se produisent dans une seule d’entre elles par opposition aux changements climatiques qui les affectent tous.

Pour étudier ces méthodes d’homogénéisation, l’ de recherche a créé une banque de tests dans laquelle une série de données simulées a été enregistrée qui imitait de manière fiable les données climatiques observées, y compris les distorsions mentionnées. Par conséquent, les changements de perturbation sont connus et peuvent être étudiés pour voir comment les différentes méthodes d’homogénéisation peuvent les corriger.

Les jeux de données de test générés étaient plus diversifiés que dans les études précédentes, tout comme les réseaux de stations réels, car ils étaient utilisés différemment. Les chercheurs ont reproduit des réseaux avec des densités de stations très différentes, car dans un réseau , il est plus facile d’identifier un petit changement de perturbation dans une station. L’ensemble de données de test utilisé dans ce projet était beaucoup plus volumineux que dans les études précédentes (un total de 1900 stations météorologiques a été analysé), ce qui a permis aux scientifiques de mettre en évidence les différences entre les principales méthodes d’homogénéisation automatique développées par des groupes de recherche en Europe et en Amérique. En raison de la taille de l’ensemble de données de test, seules les méthodes d’homogénéisation automatisées ont pu être testées.

Le groupe de recherche a constaté que l’amélioration du signal climatique moyen estimé pour un réseau d’observation est beaucoup plus difficile que l’amélioration de la précision de la série chronologique de chaque station.

Dans la classification qui en résulte, les méthodes d’homogénéisation proposées par URV et AEMET étaient meilleures que les autres. La méthode développée par le climatologue hongrois Peter Domonkos dans le Centre C3 pour le changement climatique (Vila-seca, Tarragone) de l’URV s’est avérée être la meilleure méthode pour homogénéiser à la fois la série de stations individuelles et les séries moyennes du réseau régional. La méthode AEMET développée par le chercheur José A. Guijarro était très proche derrière.

La méthode d’homogénéisation développée par la National Oceanic and Atmospheric Administration des États-Unis (NOAA) était la mieux adaptée pour identifier et minimiser les systématiques dans les tendances de nombreuses stations météorologiques, en particulier lorsque ces distorsions étaient générées simultanément et affectaient de nombreuses stations à des dates similaires. Cette méthode a été développée pour homogénéiser les ensembles de données provenant de stations du monde entier où la principale préoccupation est d’estimer de manière fiable les tendances mondiales.

Les résultats de cette étude ont montré la valeur des grands ensembles de données de test. «Il y a une autre raison pour laquelle les méthodes d’homogénéisation automatique sont importantes: elles sont plus faciles à tester et cela contribue à leur développement», explique Peter Domonkos, qui a débuté sa carrière en tant qu’observateur météorologique et est en train d’écrire un livre sur l’homogénéisation des séries chronologiques climatiques. .

« L’étude montre à quel point les réseaux de stations très denses sont importants pour rendre les méthodes d’homogénéisation plus robustes et efficaces et ainsi calculer plus précisément les tendances observées », explique la chercheuse Manola Brunet, directrice de l’URV C3, membre invitée de l’Unité de recherche sur le climat de l’Université. d’East Anglia, Norwich, Royaume-Uni, et Vice-président de la Commission de l’Organisation mondiale sur le temps, le climat, l’eau et les services et applications environnementaux connexes.

« Malheureusement, beaucoup plus de données climatiques doivent être numérisées afin d’obtenir une homogénéisation et un contrôle de qualité encore meilleurs », conclut-elle.

De son côté, le chercheur Javier Sigró, également originaire de C3, souligne que l’homogénéisation n’est souvent que la première étape, «ce qui permet d’aller dans les archives et de vérifier ce qu’il est advenu des observations affectées par les faux changements. Améliorer les méthodes d’homogénéisation signifie que nous pouvons le faire beaucoup plus efficacement. « 

«Les résultats du projet peuvent aider les utilisateurs à choisir la méthode la plus appropriée à leurs besoins, et les développeurs peuvent aider à améliorer leurs logiciels en exposant leurs forces et leurs faiblesses. Cela permettra de nouvelles améliorations à l’avenir», déclare José A. Guijarro de l’État Agence météorologique des îles Baléares et co-auteur de l’étude.

Des études antérieures d’un type similaire ont montré que les méthodes d’homogénéisation utilisées pour détecter plusieurs distorsions simultanément étaient significativement meilleures que celles qui identifient les modifications artificielles des perturbations les unes après les autres. « Curieusement, notre étude ne l’a pas confirmé. Il s’agit peut-être plutôt d’utiliser des méthodes qui ont été précisément adaptées et testées », explique Victor Venema de l’Université de Bonn.

Les experts sont convaincus que la précision des méthodes d’homogénéisation continuera de s’améliorer. «Néanmoins, nous ne devons pas oublier que des observations climatiques spatialement plus denses et de haute qualité sont la pierre angulaire de notre connaissance de la variabilité climatique», conclut Peter Domonkos.


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Plus d’information:
Peter Domonkos, Magazine pour le climat (2021). DOI: 10.1175 / JCLI-D-20-0611.1

Fourni par l’Universitat Rovira i Virgili

Citation: Une équipe de climatologues étudie comment minimiser les erreurs dans la tendance climatique observée (3 février 2021), qui a été publiée le 3 février 2021 sur https://phys.org/news/2021-02-team-climatologists -minimiser- les erreurs-climat. html

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