Performance des capteurs terrestres


Anthony Watts a un blog qui s'intéresse de près au réseau de stations de mesure fournissant les données climatologique.

Voici un exemple d'une de ces stations modernes utilisant des capteurs électroniques MMTS installée par le Service National de Météorologie US. Les données de cette station font partie de la base de donnée de l'USHCN (US Historical Climatological Network) et sont donc utilisées par les modèles climatiques actuels.

Figure 1 : on observe une hausse très forte de température de presque de 3°C en un siècle, rien de plus normal pourrait on penser avec le réchauffement climatique.
Figure 2 : photo de la station fournissant cette mesure. On observera la proximité de grosses voitures, une surface bitumée foncée, toutes des sources de chaleur importante, sans compter la haie juste sous la station, bien verte donc arrosée avec la perturbation qu'on peut imaginer.
Figure 3 : photo d'ensemble de la station, où l'on voie nettement les systèmes d'évacuation de chaleur de la climatisation !
Figure 4 : si on prend une station installée et située de manière correcte, il n'y a pas de réchauffement mais au contraire un refroidissement.

Il ne reste plus qu'à espérer qu'avant leur incorporation dans les modèles climatiques, les températures de la station de Marysville ont été corrigées de l'effet d'îlot de chaleur urbain par un algorithme performant qui tient compte du nombre et de la cylindrée des voitures sur le parking, de la fréquence d'arrosage de la haie, de la température de la climatisation des bâtiments à proximité du capteur, etc, et ce sur les 100 ans de mesure.

 réchauffement climatique
Figure 1 : température de la station de Marysville
 réchauffement climatique
Figure 2 : Station de mesure de Marysville faisant partie du réseau GHCN
 réchauffement climatique
Figure 3 : vue d'ensemble de la station de Marysville
 réchauffement climatique
Figure 4 : Station d'Orland, Californie, qui n'a pas changé d'emplacement depuis 100 ans

24 réponses à “Performance des capteurs terrestres”

  1. A noter que Marysville et Orland sont distantes de 85 km environ… avec une différence 0.6 degrés de lattitude.

    Donc, sur une période d’un siècle, les deux courbes de mesures ne se ressemblent en rien. Bizarre !

    Vous ne trouvez pas DM ?

  2. 1 exemple ne prouve rien.
    Sinon y aurait il un réchauffement du à une augmentation de l’utilisation de la clim et plus de voitures sur les lieux de relevé de température ?

  3. Sinon c’est vrai qu’il fait de plus en plus froid, tout autour de nous l’indique ces dernières années..

  4. @ DM

    « Les données de cette station font partie de la base de donnée de l’USHCN (US Historical Climatological Network) et sont donc utilisées par les modèles climatiques actuels »

    Il ne s’agit pas d’un exemple

    Deux stations modernes situées à 85 Km l’une de l’autre, l’une explicitement fausse, utilisée par les modèles climatiques c’est au minimum une faute professionnelle pour ne pas dire plus.

    Je te rappel la déclaration de Sir John Houghton, first chairman of IPCC :
    « Unless we announce disasters, no one will listen »

    Décidément DM me rappel bien Raoul (en moins agressif quand même)

  5. Météo de Paris :
    La carte des températures moyennes annuelles met très bien en valeur l’îlot de chaleur produit par l’agglomération parisienne et provoqué par l’omniprésence des surfaces bétonnées, des chauffages urbains, de l’asphalte…etc. La différence entre le centre de Paris (la station météo de République peut-être considérée comme étant le centre de l’îlot de chaleur) et la lointaine banlieue (Trappes ou Toussus-le-Noble) dépasse 2°5 en moyenne annuelle, ce qui est considérable.
    Comme l’indique le graphique ci-dessous, le phénomène a tendance à s’accentuer au file des années, même si le réchauffement climatique général y est sans doute pour quelque chose à partir des années 80*. La différence de température avec la banlieue et surtout la campagne, est notamment sensible en fin de nuit. Lorsque le vent est faible et que la nuit a été étoilée, elle peut atteindre 7 à 8°! En revanche, elle ne dépasse généralement pas 2 à 3° l’après-midi.

    *
    Il fallait y penser : la température s’accroit plus vite en ville qu’à la campagne à cause du RC décidément très sélectif…

    http://www.meteo-paris.com/ile…..limat.html

  6. Le nombre de point de mesure se compte en milliers, pas en dizaines.
    Ensuite quelque soit le lieu, le RC est censé être manifeste, année après année.
    A certains endroits on doit s’attendre à des refroidissements, et à d’autres à des réchauffements plus importants.
    Si nous avons des étés plus chauds, ca se ressentira encore plus en ville (moins de vent, pollution urbaine etc..), et ca se verra sur les mesures.

  7. @Curieux

    Je ne vois rien qui prouve que les milliers de station sont toutes biaisées.
    Quelque soit la référence, si ca se réchauffe ca se verra.

  8. @ DM

    « Je ne vois rien qui prouve que les milliers de station sont toutes biaisées »

    post #4 :

    c’est au minimum une faute professionnelle pour ne pas dire plus.
    Unless we announce disasters, no one will listen

  9. Et alors ?
    Je ne me base pas sur 1 erreur pour juger l’ensemble.
    Des tas de radars sont placés sur nos routes pour faire de l’argent, des préfets l’ont ouvertement dit.
    Ca ne veut pas dire qu’une majorité sont là pour la sécurité.

  10. @ DM

    Je ne me base pas sur 1 erreur

    post #4 :

    c’est au minimum une faute professionnelle pour ne pas dire plus

  11. Cela n’a rien à voir.

    Pour ton info, le réseau synoptique est très loin d’être fiable, ce n’est pas « 1 capteur » qui pose problème, mais Une grande partie.
    Si tu l’examine, tu verra par exemple que la plupart des longues séries proviennent de stations actuellement diposées en milieu urbain (et qui ne l’étaient pas toujours il y a une centaine d’années).
    L’installation de stations synoptiques en pleine campagne, et la densification du réseau est relativement récente (les 30 dernières années) et ne touche de plus que les pays développés.
    Va voir par exemple la densité du réseau synoptique Ouest-Africain…

    J’ai eu à utiliser le réseau synoptique Ouest-Africain pendant les années 1990 (pour essayer de calibrer des mesures satellitaires – sondeur vertical). Dans les multiples erreurs constatées, il y avait (en vrac et en en oubliant):
    – des erreurs de saisie (la lecture est manuelle sur un thermomètre)
    – des erreurs de transmission radio (les lectures sont transférèes par radio ou par téléphone, en vocal, au centre régional)
    – des erreurs de codage (les valeurs sont codées en code Bodeau (c’est toujours le standard de l’OMM), pour être envoyées sur le réseau.
    …. et le ponpon… des adresses logiques dans le réseau ne correspondant à aucune adresse physiques (donc des mesures envoyées…. nulle part, et donc des trous dans les archives).
    Si tu rajoute à cela, que pour toute l’Afrique de l’Ouest (en gros 8 Millions de Km2 de terres émergées), il n’y a que 3 stations de radio-sondage, dont l’une n’est plus utilisée depuis Mathusalem, une autre de façon erratique suivant les crédits pour les achats de ballons, et la dernière faisant des mesures régulières…. avec du matériel non calibré… tu comprendra peut-être que les mesures sont loin d’être sur l’ensemble du globe d’une qualité et d’une densité suffisante pour des mesures représentatives.
    … et cela n’a pas tellement changé depuis les années 1990… et il y a bien d’autres régions qui souffrent d’un défaut ou d’un manque de fiabilité des mesures.

    Bref… on est très loin d’un système « ultra-précis ». Et il est difficiles de juger des synthèses faites d’après ces mesures, si on ne connait pas les méthodes de filtrage et de corrections qui sont faites sur les séries.

  12. Et pourtant les résultats ne donnent pas n’importe quoi à l’échelle globale.. Qui pourrait calculer la précision de la moyenne ?

  13. Et pourtant les résultats ne donnent pas n’importe quoi à l’échelle globale.. Qui pourrait calculer la précision de la moyenne ?

    Ça veut dire quoi, cette phrase ?

  14. A lire Laurent, les mesures c’est du n’importe quoi ( des valeurs qui n’ont absolument rien à voir avec la réalité), or cela ne semble pas être le cas pour la moyenne. Les erreurs qui se compensent ? le hasard ?
    Quelle est la marge d’erreur, la précision du résultat final ?

  15. A lire Laurent, les mesures c’est du n’importe quoi ( des valeurs qui n’ont absolument rien à voir avec la réalité)

    DM, c’est ni plus ni moins ce que dit le GISS, NASA 😮

  16. C’est vrai que ce n’est pas spécialement rassurant..

    Q. If the reported SATs are not the true SATs, why are they still useful ?
    A. The reported temperature is truly meaningful only to a person who happens to visit the weather station at the precise moment when the reported temperature is measured, in other words, to nobody. However, in addition to the SAT the reports usually also mention whether the current temperature is unusually high or unusually low, how much it differs from the normal temperature, and that information (the anomaly) is meaningful for the whole region. Also, if we hear a temperature (say 70F), we instinctively translate it into hot or cold, but our translation key depends on the season and region, the same temperature may be ‘hot’ in winter and ‘cold’ in July, since by ‘hot’ we always mean ‘hotter than normal’, i.e. we all translate absolute temperatures automatically into anomalies whether we are aware of it or not.

    Q. If SATs cannot be measured, how are SAT maps created ?
    A. This can only be done with the help of computer models, the same models that are used to create the daily weather forecasts. We may start out the model with the few observed data that are available and fill in the rest with guesses (also called extrapolations) and then let the model run long enough so that the initial guesses no longer matter, but not too long in order to avoid that the inaccuracies of the model become relevant. This may be done starting from conditions from many years, so that the average (called a ‘climatology’) hopefully represents a typical map for the particular month or day of the year.

  17. Tiens, ce § (GISS Surface Temperature Analysis ) ne figure pas dans l’introduction du Giec version décideur ?
    Y aurait-il une omission ? et par des gens, pardon des scientifiques, si sérieux ?
    Allons donc ma bonne dame, ce doit-être ces horribles capitalistes qui ont produit ce vilain texte.

    C’est vrai que ce n’est pas spécialement rassurant

    Ça n’est ni rassurant, ni pas rassurant, ça signe une certaine fatuité humaine à croire tout savoir et pouvoir tout prévoir à 100 ans.

  18. ça signe une certaine fatuité humaine à croire tout savoir

    Sans doute l’un des défauts les plus universels..

  19. Un couche supplémentaire avec ce lien qui explique comment Météo France calcule la température moyenne de notre beau pays à partir de 22 stations.
    Regardez bien la formule de calcul, elle fait intervenir la population de chaque région dans le calcul, pour le pondérer pensez-vous, que nenni, pour l’amplifier. Plus une région est peuplée (elle est déjà logiquement plus chaude), plus sa participation à la moyenne nationale est importante.

    http://www.powernext.fr/module…..France.pdf

  20. #17
    Pour connaitre la précision de la moyenne, il faudrait une étude sérieuse sur la fréquence et la répartition des erreurs… ça existe pour les USA, l’Australie ou l’Europe, je doute fortement que ça existe pour beaucoup d’autres grands territoires.
    On peut bien sur faire l’hypothèse que le bruit de mesure est purement aléatoire et que donc sa répartition est gaussienne de moyenne nulle (auquel cas on aurait aucun impact sur la moyenne)…. mais ce n’est qu’une hypothèse (d’expérience, c’est une hypothèse qu’on fait toujours… mais qui se vérifie rarement…)

    La seule chose qui ne devrait pas être polluée par les biais et bruits de mesure, c’est le signe de la tendance (à moins que les biais n’aient une tendance de module supérieur au signal).
    Donc globalement, on doit pouvoir affirmer sans trop de risques que la température moyenne des zones plus ou moins couvertes par le réseau synoptique (soit les terres émergées excepté l’antarctique) a augmenté ces 30 dernières années….
    (et être bien sur plus précis pour des territoires à réseau dense)

  21. #22

    L’indice dont tu parle est particulier. Sa cible est économique (assurances, cotations en bourse, etc…).
    Ce n’est pas un indice climatique, et d’autres méthodes de calcul de température moyennes (pour des besoins purement climatiques) existent à coté.
    Le présenter comme la seule façon dont « Météo France calcule la température moyenne de notre beau pays » est une façon biaisée de présenter les choses.