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Biais dans les séries de température HadCRUT4 et ses effets sur les tendances actuelles de température

Coverage bias in the HadCRUT4 temperature series and its impact on recent temperature trends

Kevin Cowtan, Robert G. Way
Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society
12 nov 2013

La couverture mondiale incomplète en termes de données est une source d’erreurs dans les reconstructions des températures mondiales si les régions non échantillonnées ne sont pas réparties de manière uniforme sur la surface de la planète. L’ensemble de données HadCRUT4 couvrent en moyenne 84% du globe pour les dernières décennies, avec des régions non échantillonnées qui se concentrent aux pôles et sur l’Afrique. Trois reconstructions existantes avec une couverture quasi globale ont été examinées, chacune suggérant que HadCRUT4 est sujet à des biais dus à son traitement des régions non observées. Deux approches alternatives pour la reconstruction globale des températures sont explorées, une basée sur un algorithme d’interpolation optimal et l’autre une méthode hybride d’incorporation des informations additionnelles grâce à l’enregistrement de la température par satellite. Les méthodes sont validées sur la base de leur compétence à reconstruire des ensembles d’observations oubliées. Les deux méthodes donnent des résultats supérieurs qu’en excluant les régions non échantillonnées, avec la méthode hybride qui montre une capacité particulière autour des régions où aucune observation n’est disponible. Les tendances de température sont comparées pour la reconstruction des températures mondiales et les données brutes de HadCRUT4. La tendance largement citée depuis 1997 dans la reconstruction est de deux fois et demie supérieure à la tendance correspondante dans les données à la couverture biaisée de HadCRUT4. Une couverture biaisée cause des biais plus froids dans les températures relative à la fin des années 90, qui augmentent de 1998 à aujourd’hui. Les tendances débutant en 1997 ou 1998 sont particulièrement erronées par rapport à la tendance mondiale. Cela est exacerbé par l’évènement important d’El Nino de 1997-98, qui tend à effacer les tendances après ces années.

 

Abstract :

Incomplete global coverage is a potential source of bias in global temperature reconstructions if the unsampled regions are not uniformly distributed over the planet’s surface. The widely used HadCRUT4 dataset covers on average about 84% of the globe over recent decades, with the unsampled regions being concentrated at the poles and over Africa. Three existing reconstructions with near-global coverage are examined, each suggesting that HadCRUT4 is subject to bias due to its treatment of unobserved regions. Two alternative approaches for reconstructing global temperatures are explored, one based on an optimal interpolation algorithm and the other a hybrid method incorporating additional information from the satellite temperature record. The methods are validated on the basis of their skill at reconstructing omitted sets of observations. Both methods provide superior results than excluding the unsampled regions, with the hybrid method showing particular skill around the regions where no observations are available. Temperature trends are compared for the hybrid global temperature reconstruction and the raw HadCRUT4 data. The widely quoted trend since 1997 in the hybrid global reconstruction is two and a half times greater than the corresponding trend in the coverage-biased HadCRUT4 data. Coverage bias causes a cool bias in recent temperatures relative to the late 1990s which increases from around 1998 to the present. Trends starting in 1997 or 1998 are particularly biased with respect to the global trend. The issue is exacerbated by the strong El Niño event of 1997-1998, which also tends to suppress trends starting during those years.

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