Une nouvelle étude présente une méthode empirique relativement simple pour prédire la température mondiale d’une année à l’autre. Les caractéristiques spatiales de température de l’air peuvent être utilisées pour prédire avec un certain degré d’efficacité la température moyenne mondiale de 1 à 4 ans à l’avance. Malgré sa simplicité, la méthode ne souffre pas de la comparaison avec les prédictions de modèles climatiques, beaucoup plus coûteux en calculs.

Une nouvelle étude de Patrick T. Brown et Ken Caldeira montre qu’il est possible de faire des prédictions de la température globale en utilisant les températures des deux années précédentes.

Malgré la tendance de long terme au réchauffement climatique, une part de variabilité annuelle subsiste, rendant les prévisions difficiles d’une années à l’autre.  Sur le long terme, la hausse des températures est principalement guidée par l’augmentation de la concentration de gaz à effet de serre dans l’atmosphère. Les variations interranuelles restent principalement non forcées et générées spontanément par des interactions internes au système océan-atmosphère-terre, notamment l’oscillation australe ENSO. Ce modèle de bascule d’eau de surface chaude le long du Pacifique équatorial permet à la chaleur stockée dans l’océan d’être relarguée épisodiquement dans l’atmosphère. Ce type d’oscillation affecte les conditions météorologiques dans de nombreux endroits du globe.

La température globale a augmenté de 0,42°C entre 2011 et 2016, un rythme accéléré de réchauffement climatique par rapport au reste de l’archive. Ces trente dernières années, le rythme du réchauffement a été d’environ 0,2°C/décennie. Cela suggère que sur des échelles de temps sous-décennales des écarts de température globale approchant les 0,5°C en amplitude sont aidés par la variabilité naturelle. La prévision de la température globale n’est donc pas facilité par le bruit de la variabilité non-forcée.

Plutôt que de s’appuyer sur des modèles climatiques, Ken Caldeira et Patrick T. Brown ont tenté une prédiction purement statistique basée sur les observations.  L’étude utilise des relations empiriques entre l’état du système climatique à un moment donné et les anomalies globales les années suivantes. Les archives spatiales sur deux ans ont été mises en rapport avec la température mondiale moyenne pour établir une corrélation mathématique permettant de prédire la température mondiale future.

Comme on l’a dit, les anomalies globales sous-décennales sont principalement liées à des modes de variabilité du système climatique tels qu’ENSO. Ainsi, ENSO est souvent utilisé pour prévoir statistiquement l’évolution future de la température globale. Ce type de méthode ne permet cependant pas de dire avec exactitude comment chaque épisode El Niño ou La Niña affecte les différentes régions du globe. L’affaire est compliquée par les autres modes de variabilité comme l’Oscillation interdécennale du Pacifique (IPO), l’Oscillation multidécennale de l’Atlantique (AMO), l’Oscillation nord-atlantique (NAO), et la variabilité dans l’Océan Austral qui ont aussi une influence sur la température mondiale. Ces oscillations sont en outre corrélées entre elles, ce qui empêche leur utilisation dans des cadres statistiques qui supposent une indépendance linéaire des prédicteurs.

Dans leur nouvelle étude, Ken Caldeira et Patrick T. Brown utilisent une méthodologie qui utilise uniquement les caractéristiques spatiales de la température de surface pour prédire les anomalies annuelles. Pour prédire la température d’une année donnée, les deux scientifiques ont trouvé que l’analyse des caractéristiques spatiales des deux années précédentes était optimale.

La méthode ne donne pas des résultats surprenants. On retrouve la tendance du réchauffement des températures à l’échelle mondiale avec un pouvoir prédictif dans les zones de l’océan qui varient avec des phénomènes comme l’oscillation australe.  El Niño est associé à une température mondiale plus chaude l’année suivante. Les eaux plus froides d’une La Niña, d’autre part, ont tendance à être associées à une température mondiale plus chaude deux ans après – reflétant la nature oscillatoire de ce phénomène.

La variabilité globale annuelle est le résultat de la variabilité forcée (due en grande partie aux émissions de gaz à effet de serre) et non forcée (variabilité interne du système climatique), et de nombreux efforts antérieurs ont tenté de décomposer cette variabilité explicitement selon ces deux facteurs. L’intérêt de la nouvelle méthode est de faire l’impasse sur cette décomposition de la température en composants forcés et non forcés. En ce sens, on peut dire qu’elle est pragmatique puisqu’elle ne fait qu’observer la régularité de l’évolution climatique.

L’analyse permet quand même de faire sortir les schémas spatiaux et l’évolution temporelle de la variabilité de température qui sont les plus pertinents pour la prédiction des anomalies globales.

Le signal de réchauffement associé à l’augmentation des concentrations de gaz à effet de serre est de loin l’explication dominante de l’évolution depuis 1900.

La deuxième composante montre que les anomalies globales chaudes sont précédées par des anomalies fraîches dans le Pacifique tropical deux ans auparavant. Cependant, un an avant une anomalie globale chaude, il y a généralement le développement d’une anomalie chaude sur le Pacifique équatorial. Ce schéma indique que les écarts mondiaux sont associés à une transition de conditions de type La Niña deux ans avant, vers des conditions de type El Niño un an avant l’année pour laquelle on souhaite faire une prévision.

Le troisième composante est associée à l’Oscillation interdécennale du Pacifique (IPO), montrant l’importance du Pacifique dans la modulation de la variabilité globale non forcée. C’est un phénomène dont les caractéristiques sont similaires à celles d’El Niño mais elle s’exerce sur une échelle d’une quinzaine d’années contre quelques mois pour El Niño.

La décomposition comporte le risque de faire passer de la variabilité naturelle pour un forçage, et inversement la composante forcée pour de la variabilité naturelle. En l’état actuel de la recherche, la décomposition ne peut être clairement établie et la solution pragmatique basée sur les pures observations a l’avantage d’être indépendante de la connaissance des mécanismes présidant à l’évolution des températures.

L’approche statistique de Brown et Caldeira ne peut bien sûr pas anticiper des événements par nature imprévisibles. Une éruption volcanique majeure peut contrarier les meilleures prévisions climatiques. Mais au final, la nouvelle méthode ne souffre pas de la comparaison avec les modèles initialisés pour tenir compte de l’évolution climatique réelle, ceci avec des moyens d’analyse relativement simples.

On peut voir ci-dessous l’efficacité de la méthode de Brown et Caldeira (BC2020) par rapport aux modèles (GCM) sur un graphique qui présente la marge d’erreur par rapport aux différentes échelles de prévision.

Erreurs de prédiction pour diverses méthodes d’anticipation des anomalies mondiales moyennes de la température de l’air de surface. L’erreur quadratique moyenne (RMSE) est indiquée entre les prévisions des anomalies de la température moyenne de l’air à la surface de la planète et les anomalies observées de la température moyenne de la surface de l’air à l’échelle mondiale en fonction du délai de prévision.

La prévision pour l’année 2020, dans l’étude de Brown et Caldeira, a été initialement présentée sur la base des données jusqu’à la fin 2019. L’estimation centrale l’aurait placée comme la troisième année la plus chaude des annales. S’appuyant sur les données de 1900-2019 et utilisant les écarts température de 2018-2019 comme champs prédictifs, la méthode BC2020 prévoyait des anomalies globales + 0,98 ° C (± 0,40), + 0,98 ° C (± 0,44), + 0,91 ° C (± 0,44) et + 0,95°C (± 0,48) pour les années 2020, 2021, 2022 et 2024 au-dessus de la moyenne de 1951–1980 pour l’ensemble de données NASA GISTEMP.

Les prévisions de la méthode BC2020 pour 2020 et 2021 suggéraient donc des valeurs presque égales à celles de 2019 en 2020 avant des valeurs légèrement inférieures en 2022 et 2023. Ainsi, la méthode BC2020 ne prévoyait pas nécessairement de battre le record mondial de température 2016 au cours de la période de prévision 2020.

Prédictions rétrospectives et prévisions pour les années 2020-2023. Les prévisions pour 2020-2023 montrent des intervalles de confiance de ± 1σ (lignes épaisses) et ± 2σ (lignes fines) qui sont dérivés du RMSE des erreurs de mode de prévision. L’ombrage gris représente l’intervalle de confiance ± 1σ pour le repère de tendance, qui est une prévision qui projette l’anomalie de température mondiale de l’année donnée comme étant une extrapolation d’une tendance ajustée aux 20 années précédentes. L’ensemble de données GISTEMP est utilisé pour les observations.

Cette prévision initialement publiée dans l’étude de Brown et Caldeira a été mise à jour pour tenir compte du premier semestre 2020. Celui-ci a été étonnamment chaud. Brown et Caldeira ont ainsi poussé la prévision vers le haut.  

Après leur étude, les chercheurs ont publié des prévisions réactualisées en ligne, incorporant de nouvelles données pour prédire les trois prochaines années.  Ces prévisions seront régulièrement mise à jour sur un site Internet dédié, annoncent les chercheurs. Attention, ci-dessous, le graphique ne montre plus les anomalies relatives à 1951-1980 mais par rapport à 1880-1900.

On peut y voir que 2020 (barre bleue représentant la fourchette et point bleu pour la prévision centrale) a 92% de chances d’être un nouveau record de chaleur avec une anomalie au-dessus de 2016. 2021 serait moins chaude que 2020 mais quand même au-dessus de 2016, avec une fourchette d’estimation assez large, il faut le noter. 2022 serait quasiment au même niveau que 2020.

Prévision statistique actualisée de la température moyenne annuelle moyenne mondiale.

Les toutes dernières prévisions de Caldeira et Brown, avec 92% de chances de battre le record de chaleur, sont assurément les plus catégoriques effectuées à ce jour. Les meilleurs spécialistes du domaine, comme Robert Rohde (Berkeley Earth) ou Gavin Schmidt (NASA) ont également publié des prévisions de température globale.

D’après l’analyse statistique de Berkeley Earth, 2020 a 89% de se solder par un record de chaleur. 2020 aurait 98% de chances d’être au moins à la deuxième place. Depuis fin 2019, les prévisions de Berkeley pour 2020 n’ont cessé d’être revues à la hausse, à mesure que les bilans climatiques mensuels tombaient pour les premiers mois de l’année en cours.

Historique de température globale de Berkeley Earth et prévisions pour 2020.

D’un autre côté, la dernière prédiction de la NOAA a mis ces chances à 49%, 2020 était virtuellement certaine d’être dans le top 5.

Entre les deux, Gavin Schmidt, de la NASA, donne 72% de chances pour une année 2020 record mais 52% si un épisode La Niña significatif émerge d’ici décembre. Gavin Schmidt estime que 2020 est virtuellement certaine d’être dans le top 3.

Historique de température globale de NASA Gistemp + prévisions de Gavin Schmidt pour 2020.

Le Met Office, de son côté, table sur une année 2020 légèrement moins chaude que 2016. Le Met Office base ses prévisions sur des modélisations, contrairement à Gavin Schmidt et Robert Rohde, dont l’analyse est statistique. Il faut dire que l’évolution future de l’oscillation australe est encore bien incertaine et que le Met Office a fait sa prévision en janvier 2020. La prévision centrale table sur des conditions neutre tendant vers La Niña, ce qui ne favoriserait pas une température globale élevée.

Contrairement aux rapports du GIEC qui visent davantage le long terme, les projections du Met Office sont basées sur l’état réel du climat au moment où elles sont établies. Le Met Office initialise ses modèles avec les toutes dernières observations du système climatique, les changements du forçage radiatif dus aux gaz à effet de serre, les aérosols et la variabilité solaire. Les prévisions ne capturent pas tous les pics et tous les creux de température, car la prévisibilité de phénomènes comme El Niño et La Niña se limite au plus à un an à l’avance. La variabilité naturelle est prise en compte dans les paramètres qui servent à établir la prévision mais la complexité du système climatique rend la tâche très difficile.

James Hansen, l’ancien directeur de NASA GISS, a mis en garde contre les annonces prématurées d’un record de chaleur. Cette attente d’une année record est basée sur le fait que les premiers mois de 2020 sont presque aussi chauds que les mêmes mois de 2016, et le fait que la température mondiale a chuté rapidement au cours des huit derniers mois de 2016, à mesure que les effets d’El Niño se dissipaient.

Le début de l’année 2020 n’a pas été marqué, contrairement à 2016, par des conditions El Niño extrêmes et le potentiel de baisse des températures semble moindre. Mais dans quelle mesure ? Savoir quel sera le rôle du Pacifique dans les mois à venir est d’autant plus difficile que les prévisions pour ENSO sont incertaines.

Les prévisions des modèles pour ENSO plaident pour des conditions neutres à La Niña d’ici fin 2020 mais la fourchette est encore très large.

Prédictions des modèles pour ENSO, initialisées en juin 2020. Source : IRI/CPC.

Le début de l’année 2020 n’a pas été aidé par El Niño et le cycle solaire est au plus bas. L’irradiance solaire ne peut expliquer les niveaux élevés de température observés en 2020.

Irradiance solaire totale. Source : Université du Colorado/Mission Sorce.

L’impact des aérosols est difficile à mesurer mais James Hansen estime que cela pourrait être une partie de l’explication aux températures élevées en 2020. Patrick T. Brown le soupçonne également, sans pouvoir le quantifier. Difficile de dire combien 2020 a été affectée par le bouleversement de l’activité humaine. L’incertitude vient moins de l’impact de la baisse des émissions de CO2 que de la diminution des émissions d’aérosols liée à la pandémie de covid-19. Les émissions de CO2 sont certes l’explication majeure de l’évolution de la température globale sur le long terme mais la baisse liée au covid ne devrait pas avoir un effet important, car si la hausse des émissions ralentit, l’accumulation se poursuit dans l’atmosphère.

Une baisse significative des aérosols est en revanche capable d’entraîner un coup de chaud ponctuel mais il semble encore spéculatif d’en déterminer l’impact sur l’année 2020.