Signal climatique reconnaissable dans le temps

Or, un groupe de scientifiques dirigé par le professeur de l'ETH Reto Knutti a analysé à nouveau les valeurs de température mesurées et les modèles. Les scientifiques arrivent à la conclusion que le paradigme "le temps n'est pas le même que le climat" n'est plus valable sous cette forme. Selon les chercheurs, le signal climatique, c'est-à-dire la tendance à long terme au réchauffement, peut effectivement être déduit des données météorologiques quotidiennes telles que les températures de l'air à la surface et l'humidité de l'air, à condition que les modèles spatiaux globaux soient pris en compte.

Cela signifie en clair que malgré le réchauffement climatique, il peut très bien y avoir un record de froid en octobre aux ?tats-Unis. Si, au même moment, il fait plus chaud que la moyenne dans d'autres régions, cet écart sera presque entièrement effacé. "Pour déceler le signal du changement climatique dans les événements météorologiques quotidiens, il faut adopter une approche globale et non régionale", explique Sebastian Sippel, post-doctorant auprès de Reto Knutti et premier auteur d'une étude qui vient de para?tre dans "Nature Climate Change".

Extraire l'empreinte digitale du changement climatique

Pour détecter le signal climatique dans les enregistrements météorologiques quotidiens, Sippel et ses collègues ont utilisé des procédures d'apprentissage statistique et ont ainsi combiné des simulations avec des modèles climatiques et des données provenant de stations de mesure. Les méthodes d'apprentissage statistique peuvent extraire ce que l'on appelle une "empreinte digitale" du changement climatique à partir de la combinaison des températures de différentes régions et du rapport respectif entre le réchauffement et la variabilité. En évaluant systématiquement les simulations du modèle, ils peuvent identifier l'empreinte climatique dans les données de mesure globales, et ce à n'importe quel jour depuis le printemps 2012.

Si l'on compare la variabilité des températures moyennes journalières locales et globales, on comprend pourquoi l'approche globale est importante. Alors que les températures moyennes journalières mesurées localement peuvent varier très fortement (même après déduction des variations saisonnières), les moyennes journalières globales calculées se situent dans une fourchette très étroite.

Si l'on compare maintenant la répartition des moyennes journalières globales de 1951 à 1980 avec celles de 2009 à 2018, les deux répartitions des moyennes (courbes en cloche) ne se chevauchent pratiquement plus. Le signal climatique appara?t donc clairement dans les valeurs globales, alors qu'il est masqué dans les valeurs locales, car la distribution des moyennes journalières se chevauche assez fortement dans les deux périodes.

Appliquer la méthode au cycle de l'eau

Ces découvertes devraient avoir de larges implications pour la science du climat. "La météo à l'échelle mondiale porte en elle des informations climatiques importantes", explique Reto Knutti. "Ces informations pourraient par exemple être utilisées pour des études plus approfondies visant à quantifier les changements dans les probabilités d'événements extrêmes, comme les vagues de froid régionales. Ces études sont basées sur des modélisations, et notre approche pourrait alors fournir un contexte global sur l'empreinte du changement climatique dans les observations pendant de telles vagues de froid régionales. Ainsi, de nouvelles possibilités apparaissent pour la communication des événements météorologiques régionaux dans le contexte du réchauffement climatique".

L'étude résulte d'une collaboration entre les climatologues de l'ETH et le Swiss Data Science Center, que l'ETH Zurich gère conjointement avec sa haute école s?ur, l'EPFL. "Ce travail souligne à quel point les méthodes de la science des données sont fructueuses pour clarifier les questions environnementales, et le SDSC est d'une grande utilité à cet égard", déclare Knutti.

Les méthodes de la science des données ne permettent pas seulement de démontrer la force de l'"empreinte digitale" humaine. Elles montrent également les endroits du globe où le changement climatique est particulièrement clair et précoce. C'est particulièrement significatif dans le cycle de l'eau, où les variations naturelles d'un jour à l'autre et d'une année à l'autre sont très importantes. "Cela devrait permettre à l'avenir d'identifier des modèles et des tendances d'origine humaine dans d'autres mesures plus compliquées, comme les précipitations, qui sont difficiles à mettre en évidence avec les statistiques traditionnelles", explique le professeur de l'ETH.