En octobre de cette année, des chercheurs en météorologie de l'Utah ont mesuré la température la plus basse jamais enregistrée au mois d'octobre aux États-Unis (hors Alaska):-37,1 degrés C. Le précédent record de basse température pour octobre était de -35 degrés C, et les gens se sont interrogés sur la relation avec le changement climatique.
Jusqu'à maintenant, les chercheurs en climatologie ont répondu que le climat n'est pas la même chose que la météo. Le climat est ce que nous attendons à long terme, alors que le temps est observé à court terme et que les conditions météorologiques locales sont très variables, il peut faire très froid à un endroit pendant une courte période malgré le réchauffement climatique à long terme. En bref, la variabilité des conditions météorologiques locales masque les tendances à long terme du climat mondial.
Un changement de paradigme
Maintenant, cependant, un groupe dirigé par le professeur de l'ETH Reto Knutti a mené une nouvelle analyse des mesures et des modèles de température. Les scientifiques ont conclu que le paradigme météorologique n'est plus applicable sous cette forme. Selon les chercheurs, le signal climatique, c'est-à-dire la tendance au réchauffement à long terme - peut en fait être discernée dans les données météorologiques quotidiennes, comme la température et l'humidité de l'air en surface, à condition que les modèles spatiaux mondiaux soient pris en compte.
Cela signifie que malgré le réchauffement climatique, il pourrait bien y avoir une température record en octobre aux États-Unis. Si elle est simultanément plus chaude que la moyenne dans d'autres régions, cependant, cet écart est presque complètement éliminé. « Découvrir le signal du changement climatique dans les conditions météorologiques quotidiennes nécessite une perspective globale, pas régional, " dit Sebastian Sippel, un post-doctorant travaillant dans le groupe de recherche de Knutti et auteur principal d'une étude récemment publiée dans Nature Changement Climatique .
Les techniques d'apprentissage statistique extraient la signature du changement climatique
Afin de détecter le signal climatique dans les relevés météorologiques quotidiens, Sippel et ses collègues ont utilisé des techniques d'apprentissage statistique pour combiner des simulations avec des modèles climatiques et des données de stations de mesure. Les techniques d'apprentissage statistique peuvent extraire une « empreinte » du changement climatique à partir de la combinaison des températures de diverses régions et du rapport entre le réchauffement et la variabilité attendus. En évaluant systématiquement les simulations du modèle, ils peuvent identifier l'empreinte climatique dans les données de mesure mondiales n'importe quel jour depuis le printemps 2012.
Une comparaison de la variabilité des températures moyennes quotidiennes locales et mondiales montre pourquoi la perspective mondiale est importante. Alors que les températures moyennes quotidiennes mesurées localement peuvent fluctuer considérablement (même après la suppression du cycle saisonnier), les valeurs moyennes quotidiennes mondiales montrent une fourchette très étroite.
Si l'on compare ensuite la distribution des valeurs moyennes quotidiennes mondiales de 1951 à 1980 avec celles de 2009 à 2018, les deux distributions (courbes en cloche) se chevauchent à peine. Le signal climatique est ainsi prédominant dans les valeurs globales mais occulté dans les valeurs locales, puisque la distribution des valeurs moyennes journalières se chevauche assez considérablement dans les deux périodes.
Application au cycle hydrologique
Les résultats pourraient avoir de vastes implications pour la science du climat. « La météo au niveau mondial contient des informations importantes sur le climat, " dit Knutti. " Cette information pourrait, par exemple, être utilisé pour d'autres études qui quantifient les changements dans la probabilité d'événements météorologiques extrêmes, comme les vagues de froid régionales. Ces études sont basées sur des calculs de modèles, et notre approche pourrait alors fournir un contexte global de l'empreinte du changement climatique dans les observations faites lors de vagues de froid régionales de ce type. Cela donne lieu à de nouvelles opportunités pour la communication des événements météorologiques régionaux sur fond de réchauffement climatique."
L'étude est le fruit d'une collaboration entre des chercheurs de l'ETH et le Swiss Data Science Center (SDSC), que l'ETH Zurich opère conjointement avec son université sœur l'EPFL. "La présente étude souligne à quel point les méthodes de science des données sont utiles pour clarifier les questions environnementales, et le SDSC est d'une grande utilité dans ce domaine, " dit Knutti. Les méthodes de science des données permettent non seulement aux chercheurs de démontrer la force de l'"empreinte digitale" humaine, ils montrent également où dans le monde le changement climatique est particulièrement clair et reconnaissable à un stade précoce. Ceci est très important dans le cycle hydrologique, où il y a de très grandes fluctuations naturelles d'un jour à l'autre et d'une année à l'autre. "Dans le futur, nous devrions donc être en mesure de repérer les modèles et les tendances induits par l'homme dans d'autres paramètres de mesure plus complexes, comme les précipitations, difficiles à détecter avec les statistiques traditionnelles, " dit le professeur de l'ETH.
