De la Validité des données de température globale de surface NOAA, NASA et Hadley CRU

II .OBJECTIF DE L’ÉTUDE

Bien que le réchauffement global de 1979 à 1998 soit bien confirmé dans tous les jeux de données de température de surface et de la troposphère, il reste des questions essentielles quant à la validité des données de température de surface depuis 1900 telles qu’officiellement signalées (voir ici).

Donc le but de l’étude était d’évaluer si : les données GAST fournies par la NOAA, la NASA et HADLEY, sont des estimations suffisamment crédibles des températures globales de surface pour servir à la modélisation climatique et à l’analyse politique.

Les trois jeux de données fournis par les organismes –National Climatic Data Center (NCDC) de la NOAA, Goddard Institute for Space Studies (GISS/GISTEMP) de la NASA, Hadley Center Climatic Research Unit (CRU) de l’Université d’East Anglia – dépendent tous des données fournies par des stations de surface et des données diffusées par la NOAA sous la direction du National Climatic Data Center (NCDC) d’Asheville, Caroline du Nord.

Le GHCN est la source la plus fréquemment citée pour les données brutes ou non ajustées de température globale de surface pour les 100 dernières années au moins. Phil Jones du Hadley CRU déclarait que « presque toutes les données de stations que nous avons dans les archives du CRU sont exactement les mêmes que celles des archives GHCN utilisées par le National Climatic Data Center de la NOAA » (Source).

La NASA écrit “Les analyses en cours se servent de mesures de la température de l’air de surface des jeux de données suivants : les données non ajustées du GHCN (Peterson et Vose, 1997 et 1998), UHCN et SCAR (Scientific Committee on Antarctic Research) provenant des stations Antarctiques.” Il n’est pas surprenant qu’il y ait un bon accord entre NOAA, NASA et Hadley sur les températures passées étant donné qu’elles utilisent toutes largement les mêmes données brutes. La “meilleure estimation” est que 90-95% des données brutes sont les mêmes dans chaque jeu de données (Pielke). L’analyse de Steve McIntyre a montré une concordance de 95.6% entre GHCN et Hadley CRU.

Le Dr. Roger Pielke Sr. note : “Les différences apparaissant entre les trois températures globales de surface résultent de la méthodologie utilisée par chacun des trois groupes. Ils ne sont pas “totalement indépendants.” Chacune des trois analyses de température de surface souffrent d’incertitudes et biais non résolus comme nous l’avons montré…”

Donc le fait qu’aujourd’hui les trois entités donnant la Température Globale de Surface montrent la même tendance sur les plus de 100 années passées ne constitue pas une preuve supplémentaire de leur crédibilité individuelle. Voir la Figure II-1. Leurs collectes de données et leurs efforts d’analyse ne sont clairement pas indépendants. En outre, mesurer avec précision la Température Globale de Surface implique d’éviter de nombreux défis, et lorsque cela n’est pas possible de les surmonter. Après la collecte des données brutes avec tous ses problèmes, on fait des ajustements. De tels ajustements sont nécessaires non seulement pour les données brutes de la période en cours mais quelquefois aussi pour les données historiques précédemment publiées.

Figure II-1 Source: NOAA GHCN, NASA GISS & Hadley CRU

III. AJUSTEMENTS DE DONNÉES DE TEMPÉRATURES HISTORIQUES

L’ajustement de données brutes de températures de surface est clairement nécessaire pour surmonter de nombreux problèmes. Le défi peut-être le plus important provient de facteurs locaux. La population terrestre est passée de 1 milliard à plus de 7 depuis 1900, ce qui fait que les données de température de surface sont très contaminées par l’urbanisation et des facteurs locaux tels que les changements d’usage et de couverture du sol. C’est ce que l’on appelle les impacts des Ilots de Chaleur Urbains (ICU). Ce qui est également bien documenté sont les mauvaises implantations qui soumettent les instruments de mesure à des sources de chaleurs qui peuvent significativement biaiser les résultats.

De plus, bien qu’il y ait eu des efforts pour calculer GAST avec plus de précision afin de mieux vérifier le degré de changement climatique, la distribution géographique et la “fiabilité” des données ont empiré. Il y a eu la disparition de 75% des stations autour de 1990. Et le restant est urbain de façon disproportionnée avec 49% des stations sur des aéroports. Pour plus de détails voir cet article.

Toujours à propos de la fiabilité des données, à peu près au même moment, il y a eu une importante augmentation des données mensuelles manquantes dans des stations de tous les pays. Plus de 90% des stations d’Afrique et d’Amérique du Sud ont des mois manquants nécessitant des interpolations. Des données manquantes et des valeurs aberrantes ont été également observées dans les données US. Des changements de technologie ont introduit de nouvelles divergences via des biais instrumentaux et des changements obligés d’implantations. De plus, durant les 100 dernières années, l’heure journalière d’observation a changé au fil du temps et n’était pas la même selon les sites, ce qui a pour effet de modifier les plus hauts et plus bas quotidiens et pour lesquels des ajustements appropriés des données brutes doivent être faits.

Il y a aussi de grandes incertitudes sur les températures de l’océan, et ce n’est pas un petit problème vu que les océans couvrent 71% de la surface terrestre. Il persiste des questions importantes pour savoir quand et comment faire des ajustements pour des changements de couverture aussi bien que des changements de techniques de mesures : passage du seau plongé dans l’eau aux mesures des entrées de refroidissement moteur, des bouées amarrées ou dérivantes, aux bouées plongeantes ARGO. Ces problèmes de mesures océaniques sont sans doute les limites les plus importantes à la précision de l’évaluation de GAST.

James Hansen, l’ancien scientifique en chef du GISS disait que la constitution d’un GAST était compliquée en expliquant que “cela ne peut être fait qu’à l’aide des mêmes modèles informatiques utilisés pour élaborer les prévisions météo quotidiennes [NdT : ce qu’on appelle des réanalyses]. Nous pouvons démarrer le modèle avec les quelques données observées disponibles et remplir le reste par des estimations (appelées aussi extrapolations) et laisser ensuite le modèle tourner suffisamment longtemps de façon à ce que les estimations initiales ne comptent plus, mais pas trop longtemps de peur que les inexactitudes du modèle ne deviennent trop pénalisantes…” (Source).

Nonobstant tous ces défis, le calcul GAST nécessite qu’après la collecte des données brutes, on fasse quelques ajustements. Par exemple, les ajustements pour l’heure d’observation et les ICU se sont avérés clairement nécessaires. Il y a eu ailleurs débat sur le fait que l’adéquation de ces ajustements aux données GAST historiques n’a pas été suffisante pour enlever les biais de réchauffement : La conclusion générale de ce rapport est qu’il y a de sérieux problèmes de qualité dans les données de température de surface qui amènent à se demander si l’historique de température globale, spécialement terrestre, peut être considéré comme constant et précis. Les utilisateurs devraient être conscients de ces limitations, spécialement en ce qui concerne les applications influant la politique (Source).

Dans ce rapport, l’accent est mis sur les changements effectués par les trois entités à leurs données historiques publiées précédemment. Le bien fondé de certains ajustements aux données historiques n’est pas contesté ici. La question principale est si oui ou non les représentations actuelles des tendances cycliques des données GAST par la NOAA, la NASA et Hadley CRU sont valides à la lumière d’autres indications contradictoires hautement crédibles.

IV. AJUSTEMENTS DES DONNÉES GAST HISTORIQUES

Cette section montre les changements apportés aux données de température GAST historiques. La Figure IV-1 ci-après donne les représentations NASA GAST. Si l’on regarde seulement la période jusqu’à 1980, l’évolution d’un mode cyclique vers une tendance à la montée linéaire plus agressive est évidente. La question de savoir si la tendance GAST jusqu’en 1980 est crédible sera spécifiquement examinée plus loin dans la Section VI.

Figure IV-1 Source: GISS, and Air Improvement Resource, Inc. 12

La Figure IV-2 ci-dessous montre les changements nets apportés aux données historiques entre le 17 mai 2008 et le 15 mai 2017. Les changements effectués par la NASA ont clairement gommé le mode cyclique de 1900 à 1980 de la représentation originale GAST 1980 (en bleu) dans la Figure IV-1 ci-dessus.

Figure IV-2

Diagramme final montrant le changement net des données de température de l’air de surface depuis le 17 mai 2008 préparé par le Goddard Institute for Space Studies (GISS) à l’Université de Columbia, New York City, USA. Cette estimation de température débute en janvier 1880. Dernière mise à jour du diagramme le 15 mai 2017.

Pour parvenir à ce résultat, on peut voir dans la Figure IV-2 ci-dessus que les changements de données historiques effectués entre le 17 mai 2008 et le 15 mai 2017 se ramènent à abaisser les données de température des années 30 et à remonter les données nouvellement publiées au-delà de 1975. Ces changements ont servi à accroître la pente de tendance linéaire sur toute la période.

La Figure IV-3 ci-dessous montre les changements effectués par Hadley CRU de 2001 à 2010. Ici encore, les changements aussi récents ont servi à lisser le profil cyclique précédent.

Figure IV-3

Puis, comme le montre la Figure IV-4, entre février 2008 et mai 2017, le vaste assortiment de changements a servi à élever les températures, en insistant particulièrement sur les années 50 et 60 si l’on compare avec les données Hadley GAST publiées en 2008. Un retour en arrière à la représentation 2008 de la figure IV-3 laisse entrevoir pourquoi les augmentations de 1950-60 pourraient avoir été faites. Notez aussi pourquoi la réduction ciblée autour de 1940 pourrait avoir été faite aux données publiées en février 2008.

Figure IV-4

Diagramme final montrant le net changement depuis le 25 février 2008 dans l’enregistrement des températures globales mensuelles de l’air de surface préparé par le Hadley Centre for Climate Prediction and Research et le Climate Research Unit (CRU) de l’Université d’East Anglia, UK. Cette estimation de température s’étend jusqu’en janvier 1850. Dernière mise à jour : 3 mai 2017 (Source Climate4you, Global Temperatures, Temporal stability of global temperature measurements).

Comme le montre la Figure IV-5 ci-dessous, aussi récemment que le 18 mai 2017, la NOAA a apporté des changements significatifs à ses données historiques datant seulement de mai 2015.

Figure IV-5 Température mensuelle globale de l’air de surface depuis 1979 selon le National Climatic Data Center (NCDC), USA. Cette série temporelle est calculée à l’aide des données terrestres de surface du Gobal Historical Climatology Network (Version 2) et des anomalies de température de surface maritime (données MOHSST, UK) et des SST Optimum Interpolées (NCEP, version 3 ; noter le changement de version du 2 mai 2011). La ligne épaisse est la simple moyenne glissante sur 37 mois, correspondant presque à une moyenne glissante sur 3 ans. Période de référence : 1880-2016, dernier mois montré : avril 2017, dernière mise à jour du diagramme : 18 mai 2017.

Dans la Figure IV-6 ci-dessous, on peut voir que les modifications des données historiques de la NOAA effectuées entre le 17 mai 2008 et le 18 mai 2017 a servi à faire basculer la tendance GAST vers une pente de montée plus accentuée. En fait, pour citer l’auteur du graphe de Climate4you: “le résultat d’ensemble des ajustements effectués devient substantiel, et les ajustements depuis mai 2016 dépassent quelquefois 0.1°C. Avant 1945 les températures globales sont généralement abaissées, et généralement remontées après 1945 ; il en résulte un réchauffement plus prononcé au 20^ième siècle (environ 0.15°C) comparé à l’enregistrement de température NCDC publié en mai 2008. Dernière mise à jour du graphe: 18 mai 2017.”

Figure IV-6 Diagramme définitif montrant un net changement depuis le 17 mai 2008 dans l’enregistrement de la température globale mensuelle de l’air de surface préparé par le NCDC, USA.

V. VALIDATION DES DONNÉES GAST

Il est clair que les ajustements des données GAST historiques ont été spectaculaires et toujours favorables aux opinions des Alarmistes du Climat à propos du Réchauffement Global. La question est maintenant de savoir si les dernières versions GAST par la NOAA, la NASA et Hadley sont crédibles pour l’analyse politique ou même la modélisation du climat.

Comme montré clairement au paragraphe IV ci-dessus, les conséquences des changements apportés aux versions des données GAST historiques préalablement publiées ont été de supprimer virtuellement le mode cyclique visible dans les anciennes publications. L’existence d’une période chaude dans les années 30 et 40, suivie d’une période froide au milieu des années 70 est dorénavant perdue dans le bruit de fond pour ainsi dire. Dans cette section, on utilisera des données particulièrement crédibles de pays spécifiques pour évaluer la validité de la quasi non existence de ce mode cyclique dans les versions actuelles de GAST [1].

Il est évident que si les ajustements aux données historiques GAST ont supprimé ce mode cyclique de façon inappropriée, alors les trois versions GAST actuelles doivent être considérées comme invalides.

En commençant par les USA, un certain nombre de tableaux montrant le mode cyclique susmentionné disponibles dans les archives des villes étasuniennes nous informent immédiatement. Voyez les Figures V-1 à V-4 et notez que le réchauffement des années 30 et 40 et le refroidissement des années 70 est présent dans toutes.

Figures V -1 Source : NERCC

Figure V-2 Source : NOAA NWS

Figure V-3 Source : NOAA NWS

Figure V-4 Source : NOAA NWS 20

Le mode cyclique déjà mentionné est également clair dans les données de l’État de New York de la Figure V-5 ci-dessous. On voit les températures maximales dans la mesure où elles ne reflètent pas l’effet d’ilot de chaleur urbain (ICU) évident dans les températures minimales car l’atmosphère tend à être mieux mélangée durant le jour.

Figure V-5 Source : NOAA Climate at a Glance

On voit le même mode cyclique de la “Ceinture Maïs et Soja” dans la Figure V-6 et V-7.

Figure V-6 Source : NOAA Climate at a Glance

Figure V-7 Source : NOAA Climate at a Glance

A l’échelon national comme dans la Figure V-8, le pourcentage de journées chaudes a également chuté, ce qui contredit l’augmentation de tendance GAST de 1900 à nos jours.

Figure V-8 Source : NOAA USHCN

Ce fait [Ndt l’augmentation de tendance] n’est pas confirmé par la Figure V-9 qui implique qu’environ 70% des records de chaleur actuels ont été établis avant 1940. Et que dans les 5 dernières décennies pleines, il y a eu plus de records de froid que de chaleur.

Source: NOAA NATIONAL CLIMATIC DATA CTR., State Climate Extremes Committee, Records, https://www.ncdc.noaa.gov/extremes/scec/records

La preuve finale que le profil de température reflété dans GAST devrait inclure ce comportement cyclique particulier se trouve dans la figure V-10 montrant l’indice annuel de vagues de chaleur US. Ces données couvrent les 48 premiers états.

Figure V-10 U.S. Annual Heat Wave Index, 1895–2015   Source : https://www.epa.gov/climate-indicators/climate-change-indicators-high-and-low-temperatures Les vagues de chaleur sont définies comme épisodes de chaleur d’une durée de 4 jours avec une température moyenne excédant la limite d’un événement par 10 années (Kunkel et al, 1999) à l’aide d’une transformée logarithmique.

Incidemment, la Figure V-11 ci-dessous montre que le froid est bien plus dangereux que la chaleur.

Figure V-11 Source : Gasparini et al, 2015

Naturellement il se pourrait que seules les données US montrent ce mode cyclique mais pas celles d’autres régions, disons de l’Hémisphère Nord. Mais ce n’est pas le cas comme on le voit dans les Figures V-12 à V-14.

Figures V-12 Source : NASA GISS 24

Figure V-13

Le fait que le profil cyclique de la tendance des villes Arctiques soit similaire à celui des villes US comme montré dans la Figure V-14 ci-dessous est assez parlant.

Figure V-14 Source : NOAA GHCN 25

Donc il semble peu douteux que les données US reprises dans le calcul des données de Température Moyenne Globale de Surface devraient contenir les profils cycliques montrés plus haut. En fait, comme montré ci-dessous dans la Figure V-15 des données NOAA en 1999, c’était le cas !

Figure V-15 Source: USHCN

Cependant, comme le montre la Figure V-16 ci-après, cela gênait ceux qui croyaient que la crise du réchauffement global était réelle. Les données GAST montraient un réchauffement record, réchauffement absent des données US.

Figure V-16 Source: USHCN, GHCN 26

La solution : les données historiques US furent ajustées comme sur la Figure V-17.

Figure V-17 Source: USHCN

Certains pensent que “La Correction” des données de température USHCNv2 montrée à la Figure V-17 consistait à enlever, ou au pire, ajuster à tort, les impacts réels et significatifs des ICU[2].

Enfin les températures de l’Hémisphère Sud ont été moins cycliques que celles de l’Hémisphère Nord. Donc, comme on pouvait s’y attendre, pour l’Hémisphère Sud, il n’y avait pas de cycle apparent à retirer, et les données brutes ont été simplement ajustées pour obtenir une pente de la courbe beaucoup plus agressive comme illustré par la Figure V-19 ci-dessous.

Figure V-19 Source: NOAA GHCN

L’analyse ci-dessus soulève de graves doutes sur la crédibilité des jeux de données GAST quant à leur représentation de la réalité. Le profil cyclique significatif des données anciennement publiées a pratiquement été éliminé par “ajustement”. Comme le montre la Figure V-20, le cycle est devenu juste du bruit autour d’une tendance linéaire dans les données GAST de Hadley.

Figure V-20 http://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadcrut4/data/current/download.html

De plus, commençant en 1977, l’escarpement de la tendance de ce GAST est vraiment spectaculaire, si tant est qu’il corresponde à la réalité.

VI.TEMPÉRATURE MOYENNE GLOBALE : SURFACE Vs SATELLITE

Dans cette section, on cherche à évaluer la crédibilité des données GAST de 1979 à aujourd’hui. Étant donné la nature non scientifique du processus d’ajustement des données de température tel que documenté plus haut, il n’y a aucune raison de croire que la Tendance GAST de 1979 à aujourd’hui soit crédible. Entretemps, des données satellites sont devenues disponibles en 1979 et peuvent servir à valider la Tendance GAST.

La Figure VI-1 montre les données de température Hadley CRUT4 et sa Tendance fortement dressée par rapport à la moyenne des données de Température UAH & RSS et du Saut de Tendance depuis 1998. Si on compare les deux lignes de tendance, la question est de savoir laquelle représente le mieux la véritable tendance de température moyenne globale.

Elles pourraient toutes deux être fausses, mais une seule peut être correcte. Et compte tenu de l’analyse de cette étude, il est certain que c’est celle qui montre une pause de presque 20 ans. Seules les données satellite offrent une couverture spatiale suffisamment régulière et globale pour revendiquer une mesure de température libre d’ICU et d’autres problèmes compliqués.

Figure VI-1 Anomalies de température moyenne globale, °C HadCRUT4 Versus Average UAH & RSS TLT Anomalies & Barres de Tendances La “Meilleure Tendance” est celle qui a le meilleur coefficient de détermination

VII. RÉSUMÉ & CONCLUSIONS

Dans cette étude on a identifié les problèmes les plus importants d’ajustement de données de surface et quantifié les changements passés dans les données GAST historiques préalablement publiées. Bien que la nécessité de certains “ajustements” aux données historiques ne soit pas discutable, on s’attendrait logiquement à ce que ces données historiques de température soient ajustées parfois vers le haut, parfois vers le bas. Cette situation signifierait que l’impact de tels ajustements sur la pente de tendance des températures est neutre.

Cependant, chaque nouvelle version de GAST a presque toujours présenté une pente de la droite de tendance de plus en plus prononcée vers le réchauffement.

Ce fut réalisé en éliminant systématiquement le profil cyclique de température préalablement existant. Ceci est vrai pour les trois entités produisant des données GAST, NOAA, NASA et Hadley CRU. Cette étude a cherché à valider les estimations GAST actuelles à l’aide des données disponibles les plus pertinentes. Cela comprend les jeux de données US et autres les mieux documentées et comprises ainsi que des données globales satellites qui fournissent une couverture globale bien plus étendue et ne sont pas contaminées par une mauvaise implantation et des impacts urbains. L’intégrité des données satellites bénéficie des références croisées entre UAH et RSS aussi bien que des données de ballons sondes.

Les conclusions probantes de cette étude sont que les trois données GAST ne sont pas des représentations valides de la réalité. En fait, leurs ajustements des données historiques, qui ont éliminé les profils cycliques de température, sont totalement incohérents avec d’autres données de température publiées et crédibles des USA et d’ailleurs. Donc il est impossible de conclure d’après les jeux de données GAST que les dernières décennies ont été les plus chaudes de tous les temps – malgré les affirmations actuelles de records de chaleur.

Au final, étant donné que la validité des données GAST est la condition nécessaire pour les conclusions de l’EPA sur le danger GHG/CO2, celles-ci sont par conséquent invalidées.

[1] Presque toutes les données de température montrées dans cette Section doivent être vues comme des données “brutes” ; mais ces données se focalisent sur le maximum quotidien au lieu des moyennes quotidiennes – les maxima sont beaucoup moins affectés par les impacts d’Ilots de Chaleur Urbains au fil du temps. Comme discuté dans la Section III ci-dessus, de tels ajustements d’ICU sont essentiels car sans cela, toutes choses égales par ailleurs, les données montreraient une tendance linéaire positive due seulement aux impacts d’ICU. Cependant, pour les besoins de cette analyse, si toutes les données brutes de température montrent un profil cyclique marqué, par exemple avec des pics dans les années 30 et 40, et jusqu’aux années 70, de telles conclusions doivent être considérées comme robustes en ce que de tels cycles seraient même plus significatifs par rapport aux lignes de tendance de données convenablement corrigées de l’ICU.

[2] Concernant l’importance d’une correction appropriée de l’ICU, Tom Karl et al (NOAA) déclaraient : […] “les tendances de température de l’air de surface calculées principalement à partir des données de stations [de surface] ont des chances d’avoir un sérieux biais de réchauffement… La différence moyenne entre les tendances [urbaines vs rurales] correspond à un réchauffement de 0.34°C/décennie… La raison pour laquelle le taux de réchauffement est nettement plus élevé [est peut-être] que ce taux peut avoir augmenté après 1950 en fonction de l’importante croissance des aéroports et autour… Nos résultats et d’autres montrent que l’inhomogénéité de la croissance urbaine est sérieuse et doit être prise en compte dans l’évaluation de la fiabilité des enregistrements de température.” Voir Karl et al, 1986 et 1988. Voir aussi : Une Revue Critique des Résultats des Données de Température Globale de Surface. Source.

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