Récemment, on apprenait que le mois de mars 2010 était le plus chaud enregistré. Rien de bien surprenant, avec El Nino qui continue de nous réchauffer.
Graphiques à l’appui, le GISS de la NASA publiait toutefois (du 13 au 15 avril), un graphique pour le moins étrange (ci-contre)…
Remarquez la zone chaude en Finlande, entourée d’une grande masse froide. Des observateurs ont signalé l’anomalie, qui fut corrigée par la suite.
La raison? Une erreur de signe (on avait oublié le [-] devant la température d’une station en Finlande), ce qui a affecté la moyenne mensuelle de la région. En effet, si l’on passe par exemple de -10 à +10, cela fait 20 degrés de différence, de quoi fausser les résultats!
D’ailleurs, cette anomalie n’est pas visible avec les données satellites (ce sont des relevés automatisés, sans intervention humaine).
Cette faute montre que le facteur humain peut jouer dans les mesures. Comment?
Anthony Watts propose un long billet (GISS & METAR – dial “M” for missing minus signs: it’s worse than we thought) que je n’ai malheureusement pas le temps de traduire, mais qui vaut le détour. Voici donc les grandes lignes…
De plus en plus de données utilisées pour les températures terrestres proviennent des aéroports, atteignant 41% à l’échelle planétaire. On sait que cela se traduit par un biais des températures (à la hausse), qui sont mal ajustées, mais là n’est pas le l’objet de ce billet.
Dans les années 90, on a décidé de remplacer les relevés traditionnels de météo des aéroports destinés aux pilotes (surface aviation reports), en tant que source de données pour les températures, par un nouveau type de rapport : METAR.
METAR, pour une raison obscure (probablement pour faciliter la vie au programmeur?), n’utilise pas le signe [-] pour indiquer une température sous zéro, mais la lettre M.
Ainsi, -10 degrés s’écrit M10, et non -10. Pas très intuitif, et sujet à des erreurs humaines. En effet, même si les instruments sont digitaux, les mesures sont encore, en grande partie, retranscrites à la main.
Une entrée typique de METAR ressemble à ceci:
(la portion en bleu, M04, représente la température, dans ce cas -4 degrés)
Le hic, c’est que si on retranscrit mal l’information, en utilisant par exemple cette notation plus intuitive (un moins au lieu d’un M):
Le programme informatique de traduction le convertira en 4 degrés, et non -4 !
Pour les zones équatoriales, pas de problème, on est toujours dans le positif. Pour les zones plus au Nord, ça peut devenir très important. Imaginez passer de -30 à +30. Pour cette entrée on aurait un écart de 60 degrés!
Malheureusement, ce type d’erreur semble fréquent (plusieurs exemples sur le billet original), ce qui donne un pic comme l’image sur cette image:
… et bien entendu fait monter la moyenne.
Ces erreurs se produisent à la source, c’est-à-dire avant les manipulations du GISS ou du CRU pour harmoniser les données. Il est peu probable que celles-ci soient volontaires, simplement une erreur de «design» du format entrant pour le système, propice aux erreurs humaines. Il ne semble pas y avoir de processus de validation pour détecter ces écarts importants et soudains, qui généralement sont corrigées dans les heures qui suivent (il y a généralement un relevé par heure), mais le mal est fait, la moyenne est impactée.
Moins il y a de stations dans une région, et plus cette région est dans une zone froide, plus l’impact sera grand. Tiens, au Canada on a une seule station au nord du 65e parallèle.
Bref, en partant de données qui incluent ce genre d’erreur ici et là et qui fausse les données (toujours à la hausse), en faisant une cueillette sélective des stations à utiliser, en éliminant beaucoup de stations (surtout au nord et en altitude), en ajoutant des correctifs inadéquats (dont l’ajustement des stations rurales aux stations urbaines au lieu de l’inverse pour réduire l’effet d’ilot de chaleur urbain – qui expliquerait pourtant plus de 50% du réchauffement observé), et en appliquant toutes sortes d’astuces pour réduire les périodes de déclin, pas surprenant qu’on arrive à des températures chaudes.
Si les données ne vont pas dans le sens des modèles, il faut modifier les données.
Benoit Rittaud vient de publier aussi un article sur le même sujet: http://www.skyfall.fr/?p=498
Bonjour Yves, et désolé pour le doublon sur Skyfall. Salutations !
Comme on le craignait, des erreurs se sont glissées dans les données de la station canadienne Eureka, au Nunavut. Par exemple, en janvier 2007, il y a eu une histoire de M manquant… De quoi affecter la moyenne sur un immense territoire.
En juillet 2009, scénario similaire, mais cette fois, selon le responsable de la station, ce n’est pas une erreur de M dans le rapport de METAR, plutôt un phénomène naturel : vent soudain en provenance du nord, réchauffé par le terrain… Un phénomène rare, mais aux conséquences similaires.
Bref, peu importe la cause (moteur de camion, vent, M manquant..), quand une erreur se glisse et fait monter la moyenne, on doit pouvoir la filtrer.
Avec le nombre restreint de stations, ce sont d’immenses territoires qui se voient attribués au réchauffement mensuel artificiel pour un événement rare, très ponctuel (une heure ou moins), à un endroit précis.
Analyse de la situation sur WUWT: http://wattsupwiththat.com/2010/04/24/inside-the-eureka-weather-station/