Statistiques et anomalies climatiques globales

[Cotissois 31]

Houlà c'est du travail de pro là /emoticons/ohmy@2x.png 2x" width="20" height="20">

Mais c'es sûr que la série originale n'est pas ajustée avec le même genre de modèles de corrélation ?

Sinon ce serait intéressant de montrer la courbe sans anomalie de GES /emoticons/smile@2x.png 2x" width="20" height="20">

[TreizeVents]

Sinon ce serait intéressant de montrer la courbe sans anomalie de GES /emoticons/smile@2x.png 2x" width="20" height="20">

Dans ma simulation, voici la courbe depuis 1951 avec les seuls indices naturels :

[Invité Guest]

Houlà c'est du travail de pro là /emoticons/ohmy@2x.png 2x" width="20" height="20">

Si vous saviez ...

Mais c'es sûr que la série originale n'est pas ajustée avec le même genre de modèles de corrélation ?

Heu désolé je n'ai pas compris la question

Sinon ce serait intéressant de montrer la courbe sans anomalie de GES /emoticons/smile@2x.png 2x" width="20" height="20">

Je n'ai pas directement inclus les GES mais une tendance non linéaire... (je suis sur l'UAH, donc seulement depuis ~78)

[Cotissois 31]

Ma remarque c'est : comme la corrélation est incroyablement bonne sur la composante moyenne fréquence, mon réflexe est de penser que les 2 courbes ne sont pas calculées de façon indépendante (cad qu'on utilise des hypothèses similaires sur les 2). En fait, la courbe de 13vents me paraît presque plus logique (corrélation bonne mais pas exceptionnelle). Mais bon, je veux bien vous croire, je ne connais pas la complexité du problème

[Invité Guest]

Ma remarque c'est : comme la corrélation est incroyablement bonne sur la composante moyenne fréquence, mon réflexe est de penser que les 2 courbes ne sont pas calculées de façon indépendante (cad qu'on utilise des hypothèses similaires sur les 2). En fait, la courbe de 13vents me paraît presque plus logique (corrélation bonne mais pas exceptionnelle). Mais bon, je veux bien vous croire, je ne connais pas la complexité du problème

Oui je comprends... Mais je ne penses pas. En fait, le "truc" c'est d'injecter en fait les résidus des deux mois précédents.

(dont la somme donne la courbe orange ci-dessus)

Plutôt que de multiplier le nombre de variables explicatives avec le risque de tomber sur un problème de biais/variance où on "force" les données à coller aux températures, je préfère utiliser les variables absolument nécessaires (je n'ai même pas dedans un forçage anthropique à proprement parler...) et de "rattraper" le jeu du modèle avec les résidus des deux mois précédents. On voit que ce ne sont cependant pas eux qui ont le poids le plus important, et c'est pour cela que je ne penses pas qu'on puisse parler de modèle d’auto-corrélation à proprement parler, même si il y en a un peu. D'autant que c'est un bruit blanc donc qui n'a pas d'influence théoriquement, puisque distribué aléatoirement selon une loi normale. Si vous voyez ce que je veux dire ?

Un petit graphique rapide. C'est le rapport entre l'influence des facteurs naturels et de l'autocorélation. Supérieur à 1, ce sont les facteurs naturels qui dominent, inférieur c'est l'autocorrélation.

[Cotissois 31]

'Si vous voyez ce que je veux dire ?

Euh il me faudra du temps

[starman]

Mais on en a suffisamment parlé pour savoir que ma simulation n'a pas de pouvoir prédictif, dans la mesure où elle est basée sur les observations de plusieurs indicateurs naturels. Moi, je veux bien te faire une prédiction pour dans 20 ans, mais à charge pour toi de me donner les valeurs de l'ENSO, de l'activité solaire ou encore des volcans en 2031.

comme je disais, y a un moyen simple de faire ça, c'est d'ajuster tes coefficients sur une période antérieure s'arrêtant il y a 20 ans, puis de les figer et d'extrapoler ton fit avec les valeurs connues de l'ENSO, de l'activité solaire, et des volcans , les 20 années suivantes.

C'est simplement choisir une période de calibration différente de la période de validation.

sinon, evidemment, l'accord n'est qu'un best fit mais ne dit rien du caractère prédictif; un best fit, ça existe toujours mathématiquement, il y a sûrement un best fit de la température terrestre en fonction de la position des planètes dans le ciel (je ne sais pas quelle est sa qualité, mais il existe mathématiquement), alors que bien sûr le contenu physique est (sans doute !) absolument nul. D'autant plus que ici les indicateurs naturels comme l'ENSO ne sont pas indépendants de ce que tu fitte puisqu'ils contiennent eux même la température de certaines zones dans leur définition.

[Cotissois 31]

D'autant plus que ici les indicateurs naturels comme l'ENSO ne sont pas indépendants de ce que tu fittes

Lol c'est le but non ?

Tu te permets de contredire pour arriver à de telles conclusions, c'est à peine croyable. Arrête de contredire...

[ChristianP]

Dans ma simulation, voici la courbe depuis 1951 avec les seuls indices naturels :

Quand tu auras un moment, pourrais-tu nous communiquer les valeurs de la tendance de cette courbe depuis 1975, depuis 98, depuis 2001 et depuis le début de la courbe (en °C/ déc ). Merci !

A noter cette publication récente et très intéressante sur le signal et le bruit , "Separating Signal and Noise in Atmospheric

Temperature Changes: The Importance of Timescale " :

http://muenchow.cms..../Santer2011.pdf

[Invité Guest]

Si vous le voulez, j'ai fais la même chose avec un pouvoir prédictif qui n'est pas nul. Je suis corrélé à 0.883 et le modèle me dit que'Août terminera à 0.2°C +/- 0.1°C (à 1 sigma, 67%, du bruit blanc).

Pour ceux que cela intéresse, Août termine à +0.325°C, je suis donc à 1.3 sigmas de la valeur. Pour Septembre, le modèle donne +0.18°C +/-0.1° (on reste sous l'influence de la Nina de début année et le Soleil est toujours dans le coltar).

[Cotissois 31]

Données NOAA

Données satellite

C'est pas la parfaite corrélation entre les 2 mesures, mais la série du GISS a pour but de fournir une continuité mondiale. La NOAA a l'avantage de donner la bonne mesure régionale. (merci de ne pas débattre sur la validité de la série du GISS)

[Invité Guest]

Pour ceux que cela intéresse, Août termine à +0.325°C, je suis donc à 1.3 sigmas de la valeur. Pour Septembre, le modèle donne +0.18°C +/-0.1° (on reste sous l'influence de la Nina de début année et le Soleil est toujours dans le coltar).

+0.289°C, toujours un peu en dessous à 1.1 sigmas de la valeur. Pour Octobre, le modèle donne 0.3°C +/- 1°C. Ce sera sans doute alors la fin de la hausse après le répit Nina de cet été, avant le nouveau plongeon en fin d'année (En l'état actuel, Novembre à +0.29°C et Décembre à +0.26°C, à prendre avec précaution à cause de la fonction d'autocorrélation qui ne permet qu'une prévision mensuel. En tout état de cause, on finira au delà de 2008, à 0.18°C en 2011 pour la valeur probable contre -0.05°C en 2008 ; 2008 année assez similaire avec une Nina forte et une acivité solaire faible).

Je pense sérieusement par contre aborder le problème plus frontalement. La régression linéaire multiple, c'est pour les bambins du bac à sable Je verrais bien essayer de passer dans le domaine de Laplace et Fourier pour trouver la fonction de transfert. Je penses que pour une bonne part la faible réaction au Soleil (dans le modèle, tout comme dans la réalité, j'ai une sensibilité à 0.2 ou 0.25K/W -la flemme d'ouvrir le fichier pour retrouver la valeur exacte - pour le soleil et 0.6 ou 0.7K/W pour la tendance non linéaire -idem- ) tient à des problèmes très concrets de produit de convolution, fonction de transfert, et tutti quanti. La Terre a trop d'inertie pour laisser passer une oscillation haute fréquence (enfin, pas haute fréquence façon ultra son, mais HF pour mamie Gaïa). Mais là c'est un bon truc de barbare et d'automaticien, ce qui n'est pas mon domaine de prédilection.

[lothski]

Quelqu'un a t-il déjà signalé ça ?

video : carte mondiale des anomalies de températures depuis 1800

http://berkeleyearth.org/movies.php

voir par ex . la période 1940/1942 joli contraste entre notre région et l'Amérique du Nord ouest

(télécharger pour plus de souplesse dans les arrêts)

RQUE je voudrais la même pour températures mensuelles de nov à avril dans nos contrées skiables

et une pour la neige au sol à 1200m et une pour les chutes de neige fraiche etc...

( à défaut de vidéo me contente de ça

http://www.meteosuisse.admin.ch/web/fr/climat/climat_aujourdhui/klimakarten_schweiz.html

en complément du poster http://www.meteosuisse.admin.ch/web/fr/climat/climat_aujourdhui.Related.0004.DownloadFile.tmp/trendposter.pdf

(que par moyenne annuelle et depuis 1960 là )

[Damien49]

C'est d'autant plus comique que ces résultats de l'institut Berkeley ont été réalisé par un ancien sceptique, en prenant compte des avis sceptiques : http://www.futura-sciences.com/fr/news/t/climatologie-1/d/rechauffement-une-etude-pour-convaincre-les-climatosceptiques_34259/

Résultat, conforme au GIEC

[Barth61]

C'est d'autant plus comique que ces résultats de l'institut Berkeley a été réalisé par un ancien sceptique, en prenant compte des avis sceptiques : http://www.futura-sc...eptiques_34259/

Résultat, conforme au GIEC

Ah mais moi je ne nie en aucun cas le réchauffement climatique jusqu'à présent. C'est une étude qui vérifie les autres c'est tout. Par contre les " septiques " qui ne croient pas au RC jusqu'à là, sont éliminés pour ma part, c'est clair.

[Invité]

Vous vous rendez compte que vous poster que les "sceptiques" sont écartés après un message disant que des physiciens "sceptiques" ont mené un travail de recherche confirmant le travail des "climatologues" ?!?! Si c'est cela écarté ???

Il a pas dit "sceptiques" mais "septiques".

Sinon, plus sérieusement, on peut très bien comprendre ce que dit Barth61, tout de même.

Pour ma part, je n'ai pas fait le tri dans l'équipe du BEST.

Il est clair que c'est un projet d'origine complètement sceptique mais il peut comporter des "opérateurs" neutres, de vrais scientifiques en bref, malgré le fait que leur chef Muller, et Curry qui a collaboré de loin, soient des sceptiques patentés.

D'ailleurs de l'aveu même de ces sceptiques patentés, ils n'ont quasiment apporté aucune contribution (enfin c'est Curry qui l'a déclaré).

Donc oui c'est un désaveu supplémentaire de la doctrine sceptique dans le domaine.

Ceci dit, le lynchage de Muller et de BEST en général, a commencé sur les sites sceptiques bien connus.

PS: pour ceux que çà intéresse, j'ai fait un petit article sur le sujet ici.

[lothski]

Merci pour le contexte que je ne connaissais pas .

[Invité Guest]

Voici l'heure où un être maudit, errant sur ce forum, va vous brûlez le cerveau à coup de statistiques. J'y ai passé la nuit, alors j'espère que ce n'est pas trop bâclé. C'est une réflexion rapide sur l'évolution des températures de l'Archipel Canadien.

Globalement, il a été à plusieurs reprises question ces derniers temps d'extrêmes et de moyennes en climatologie. Une idée commune est de dire que la météorologie est fait d'extrêmes, et que les moyennes n'ont pas de sens. Je dirais plutôt que l'extrême est la réalisation d'une moyenne. Ou, dit plus rigoureusement, si l’extrême est survenu, c'est parce qu'il existe et que sa probabilité n'est pas nul. Il ne peut exister d’extrêmes si les moyennes n'existent pas.

Le risque aussi est de surinterpréter ou d’interpréter de manière erronée. Les extrêmes n'étant que la réalisation d'une moyenne, il convient de définir clairement ce que réalise ces extrêmes, et ce qu'ils peuvent nous apprendre.

Pour faire plaisir Cirus et éviter de perdre tout le monde en route, j'ai adopté un style plus scientifique que mes délires ésotériques habituelles. J'espère que cela sera efficace surtout . Et toujours pour faire plaisir à Cirus, j'ai mené trois ACP dans cette étude /emoticons/tongue@2x.png 2x" width="20" height="20">

Pour le reste, j'espère que je n'ai pas fait de connaeries comme à mon habitude. Je ferais mieux d'arrêter de faire des stat's mais je suis encore moins doué pour m'empêcher de m'humilier publiquement que pour faire des stat's.

So, here we go...

Les statistiques de l'Xtrême : jusqu'au bout du monde

Températures extrêmes, réchauffement climatique et rétroactions positives : le cas de l'Arctique Canadien.

Résumé : La présente étude fait suite aux événements extrêmes de l'été 2007 et 2011 dans l’Archipel Canadien. Durant ces deux saisons, les températures ont dépassées les moyennes de 2 sigmas ou plus. L'objectif est donc d'étudier les étés 2007 et 2011 d'un point de vue statistique.

L'étude se focalise sur les hypothèses permettant de rendre probable ces événements extrêmes. Pour cela, une reconstruction des températures de l'Arctique Canadien depuis 1923 est proposé. À partir de cette série, trois grandes hypothèses seront testés.

La première hypothèses envisagée est celle de la stabilité du climat. Cette approche n'apporte aucun résultat et est donc rejetée.

La deuxième hypothèse envisagée est celle du réchauffement du climat. Cette approche permet de modéliser les observations, mais reste insuffisante

La troisième hypothèse envisagée est celle du réchauffement du climat couplé à une rétroaction positive, en l’occurrence la perte de banquise. Cette dernière approche est la seule à fournir une description complète des extrêmes de l'Arctique Canadien.

Introduction

Un petit mot avant sur les événements extrêmes, qui n'a pas un rapport absolument direct avec ce qui suit. L'événement extrême est un événement, au sens statistique, qui est la réalisation d'une probabilité ; ce qui implique de facto l'existence d'une variable aléatoire possédant une distribution quantifiable. Pour les températures, la loi de probabilité est approximativement normale. Or, un dépassement de plus de 3 sigmas à une probabilité inférieur à 0.1% (ce dernier point sera précisé plus loin) dans le cadre de cette hypothèse. En conséquent, on ne peut pas dire que la météo n'est fait que d'extrêmes. Par contre, on peut dire que notre description actuelle du climat n'est pas pertinente ; dans ce cas la distribution n'est pas normale ou alors le climat n'est pas stationnaire, ou les deux.

La réflexion sur le sujet a débuté plus précisément à partir de deux éléments.

D'une part, après avoir commenté les anomalies d'Eureka et Resolute sur ces forums. En effet, les mois de Juillet et Août ont envoyé paître la moyenne 1971/2000 d'un bon 3 sigmas, avec même un dépassement de 4.6 sigmas pour Resolute en Juillet. D'un point de vue climatique, et le terme n'est pas exagéré, c'est énorme. Dans le même temps, la banquise battait des records de rétraction. Un événement extrême si il en est, mais dont la seule constatation ne suffit pas pour le qualifier.

D'autre part, cette réflexion a été ranimé suite à la lecture des travaux de Rahmstorf et Comou, 2011 mettant en évidence l'importance du réchauffement pour expliquer les événements de l'été 2010 à Moscou. Dans ce cas, on approche aussi les 5 sigmas sur l'échelle mensuelle. Une précédente étude, Dole et al., 2011, avait obtenu un résultat totalement opposé, ce qui avait été abondamment commenté sur tous les sites NRCA. Sur le blog RealClimate, stefan @ 26 octobre 2011, Rahmstorf explique que cette différence spectaculaire de résultat vient de la mauvaise utilisation de la base de données du Goddard Intitute de la NASA. En effet, les données bruts sont traitées sur une large échelle spatio temporelle, ie annuelle voire pluri annuelle et global ; ce qui exclut leur utilisation à l'échelle spatio temporelle de la canicule russe, ie le mois et la région.

L'idée a donc été très simplement de partir des données brutes et de reconstruire une série des températures estivales de l'Arctique, ceci afin d'avoir une base de départ scientifique, ie réfutable et reproductible, mais aussi solide. Une fois cette série en mains, tous les tests statistiques possibles et imaginables ont été passé jusqu'à trouver le modèle qui rend probable les observations de l'été 2011. Sauf indication contraire, le risque alpha est posé à 5% arbitrairement. Cette valeur ne sera donc plus précisé par la suite.

Construction d'une série de la température de l'Archipel Canadien

La technique de reconstruction s’appuie largement sur les travaux d'Hansen et Lebedeff, 1987.

La logique de calcul des pondérations a été cependant un peu modifié. Un cercle de 1000 kilomètres de rayon autour de Resolute a été délimité, en supposant d'après le travail de Hansen et Lebedeff que la corrélation sur ce rayon est suffisamment forte pour que la station de Resolute seule soit représentative. La superficie de 3 100 00 km² ainsi délimité représente approximativement l'archipel arctique canadien et ses eaux territoriales. Les différentes stations sont pondérés avec la portion de la superficie où elles sont représentatives qui intersecte la superficie du disque de 3 100 000 km² autour de Resolute.

Les données des stations les plus anciennes et les plus complète ont été extraites de la base de données d'Environnement Canada (par après, EC), à l'exception de la série de Pond Inlet, tiré de la base de l'Hadley Center.

Les stations choisies sont donc les suivantes.

Eureka, Nunavut, Canada. Pour Eureka, les données du 23 au 31 Juillet 1991 étaient absente du rapport mais les données horaires étaient disponibles. La moyenne du 23 au 31 a été recalculée avec les données horaires. Il n'a cependant pas été possible avec les données horaires des jours précédents de reconstituer exactement les données mensuelles de EC. En tout état de cause, la méthodologie d'EC pour compiler les données horaires ne m'est pas connu. Cependant, les différences sont faibles, et la moyenne mensuelle a été calculé avec les données EC du 1er au 23 et les données horaires recompilées du 23 au 31. L'erreur commisse sur Juillet 1991 seul est estimée à 0.2°C.

Pond Inlet, Nunavut, Canada. Pour Pond Inlet, ses premières données sont via la base de l'HADCRU. Pour une raison inconnue, les données de l'HADCRU et d'EC diverge de 0.1 ou 0.2°C à partir de 2000. Les données seront alors celles d'EC. Pour Pond Inlet, il y a du avoir une modification dans la station durant l'été 2008. Les données sont cependant considérées comme une seule série vu les très faibles différences et la station géographique. Durant l'été 2008, les trous sont bouchés avec Ogimet.

Sachs Harbour, Territoire du Nord-Ouest, Canada. Sachs Harbour a deux stations. Pour la première, de 1956 à 2004, les données sont de l'HADCRU. Pour la deuxième, de 1995 à 2011, les données sont de EC. Vu les très fortes corrélations entre les deux séries et les faibles différences, les deux séries ont été fusionnées en une seule, la deuxième série étant normalisé par rapport à la première puis une moyenne sur 1995/2004 à part égale (pas de pondération) a été effectué.

Les distances ont été calculées avec http://williams.best.vwh.net/gccalc.htm et ont été arrondi à 5 kilomètres près. Les coordonnées sont celles de EC.

Les pondérations sont donc :

p(Resolute) = 1 d = 0

p(Sachs Harbour) = 0.39 d = 1000 km

p(Eureka) = 0.61 d = 625 km

p(Cambridge Bay) = 0.55 d = 715 km

p(Pond Inlet) = 0.64 d = 575 km

Les données d'Alert, Nanisivik, Grise Fiord et Kugluktuk ont été écartées pour les raisons suivantes.

Pour Alert, c'est le bazar dans les données et l'objectif n'était pas de reconstituer la série avec les petits bouts éparpillés aux 4 coins d'Internet. De plus, les données d'Eureka sont déjà incluses et sont représentatives du Nord de l'Archipel.

Pour Nanisivik, les données ne sont pas assez longues, et la différences avec les données de Pond Inlet n'est pas suffisante pour la considérer vectrice d'information.

Pour Kugluktuk, c'est parce que le nom est imprononçable /emoticons/tongue@2x.png 2x" width="20" height="20"> Sérieusement, la station est continentale et est trop éloigné de Resolute pour être considérée.

Pour Grise Fiord, les données sont parcellaires.

L'ordre de fusion des séries peut avoir un impact. Trois ordres ont été envisagés, un ordre spatial, un ordre chronologique, et un ordre hybride. L'ordre finalement retenu est celui temporel, le plus sûr d'après Hansen et Lebedeff, 1987. Dans tous les cas, la différence est faible entre les 3 ordres envisagés, et la différence est surtout sensible entre 1932 et 1948 quand la série est pondérée entre Pond Inlet et Cambridge Bay qui a des données incomplètes. Sur leur période de référence commune, 1956 à 2011, les données estivales sont ainsi :

Le résultat est le suivant :

Les données sont fournis en fin d'étude.

Graphiquement, la série retenue est celle-ci :

En tout et pour tout, j'estime l'incertitude sur les moyennes à 0.1°C, estimation plutôt pifométrique après avoir compilé la série de températures de l'Archipel Canadien. Cela peut sembler bas, mais les différentes méthodes de reconstructions de la température convergent remarquablement (différence inférieur à 0.1°C généralement entre les différentes procédures de calcul) et il n'y a pas de raisons que les données bruts soient contaminées, en général EC fait du bon boulot. De plus, le passage des données horaires aux données mensuelles impliquent de calculer une moyenne, le passage des données mensuelles à la série de température de l'Arctique Canadien implique aussi le calcul d'une moyenne. Si on part sur l'hypothèse d'un bruit blanc, cela doit bien le réduire. Le seuil de détection d'un événement comparable à 2007 ou 2011 sera donc 7.93°C et 8.55°C. Ces seuils seront utilisés dans tous les cas rencontrés.

Si on étudie d'un point de vue matriciel la série ainsi construite et les séries originelles, le résultat est encourageant. La matrice des variances covariances a quasiment tous ses coefficients égaux :

83.08	63.70	52.48	63.49	88.07	70.8263.70	69.43	33.59	57.95	60.93	58.1252.48	33.59	115.42	61.16	96.68	67.1363.49	57.95	61.16	86.24	72.04	67.7688.07	60.93	96.68	72.04	181.71	92.6870.82	58.12	67.13	67.76	92.68	69.94

Une analyse en composante principale rapide montre que l'axe 1 explique 75% de la variance,

Et que la projection des individus dans le nouvel espace est très homogène et ne présente pas d'aberrations :

La focalisation se fera sur la moyenne des mois de Juillet et Août, et sur les événements de 2007 et 2011. Une étude d'autres moyennes mensuelles aurait été possible, mais pour ne pas alourdir inutilement la démarche, j'en suis resté à ces deux mois-là. De plus, afin d'éviter le biais de confirmation, une série des températures courtes, allant de 1923 à 2006, est définie.

Les séries courtes sont plutôt propres statistiquement parlant. Le bruit rouge est faible, avec une autocorrélation généralement non significatif dès le lag 1. De plus, elles sont stationnaires d'après les tests augmentés de Dickey Fuller, de Phillips Perron et de Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin. Ceci facilite l'analyse des données.

Hypothèse de stabilité

La première tentative, sans doute un peu naïve, est de considérer la série comme une réalisation de la loi normale.

Les déviations des moyennes de Juillet/Août 2007 et 2011 par rapport à la normale long terme 1923-2006 sont respectivement 3.8 et 4.6 sigmas. La probabilité d'un tel événement dans le cadre de la loi normale est respectivement de 2.9‰ et 0.01‰. Le cadre de la loi normale n'est donc pas adapté.

On peut également tenter de régresser les extrêmes sur 20 ans par rapport à la moyenne sur 20 ans.

Le seul point qui sort du nuage est le record de 2006 à +6.99°C. On note une tendance logarithmique, avec un très fort écrêtement des valeurs maximums quand la moyenne augmente. Elle n'est cependant pas suffisamment marquée pour justifier une régression semi-log. On se limitera donc à un modèle linéaire simple.

Le résultat est assez imprécis, avec alpha = 1.14 K/K +/- 1K. La modélisation donne ceci :

On s'aperçoit que les deux seules événements chauds à sortir de l'intervalle de confiance à 95% sont 2007 et 2011. Ces deux événements sortent également de l'intervalle au risque 80%. Donc clairement la régression entre moyenne et extrêmes sur 20 ans n'expliquent rien.

Si on part sur des hypothèses plus complètes, on peut se placer dans le cadre de la loi généralisée des extrêmes (GEV). Cette distribution est intéressante car performante pour les valeurs extrêmes, et apporte des informations précieuses sur le comportement aux extrêmes. Dans le cas de la série qui nous intéresse, les paramètres sont les suivants, estimés au maximum de vraisemblance :

ξ = -0.14

μ = 4.771

σ = 0.688

Le modèle semble performant. Je n'ai posté, mais le profil log de vraisemblance du paramètre de forme est plutôt symétrique.

Le diagramme PP montre que les probabilités expérimentales et théoriques correspondent quasiment exactement :

Et les probabilités cumulées convergent bien :

Le facteur de forme négatif implique un écrêtement des valeurs maximums. Nous retrouvons là le même indice caractérisant les extrêmes dans l'Arctique Canadien. De plus, le facteur d'échelle est faible. Il apparaît donc logique d'affirmer dans ces conditions que la variabilité estivale de l'Arctique Canadien est fortement contrainte par la banquise. Cette dernière a un rôle d'effet de seuil d'une part, toute la chaleur excédentaire est absorbé par la fonte et ne sert donc pas à réchauffer l'air, et en conséquence à établir des records. De plus, l'inertie thermique massive de la banquise limite considérablement la variabilité du climat.

Si on tente d'étudier 2007 et 2011 d'après cette loi, les probabilités sont quasiment nuls. Respectivement, elles pointent à 2.6‰ et 0.179‰. Les probabilités sont donc bien trop faibles pour pouvoir se réaliser dans le monde réel, surtout en tenant compte du fait que seulement 5 ans sépare 2007 et 2011. En prenant en compte ce paramètre négligé jusqu'à présent, la probabilité de la succession d'un tel événement tombe à 0.0117‰, ce qui est encore moins réaliste. Pour ceux qui n'ont pas l'habitude de la distribution GEV, son avantage est de converger plus rapidement à la différence de la loi normale. Cela lui confère un net avantage dans l'évaluation des extrêmes.

La loi des extrêmes permet également d'évaluer le temps de retour de tels événements. Pour 2007, le temps de retour est d'environ 650 à 700 ans, ce qui est déjà peu crédible. Pour 2011, le temps de retour bondit à 15000 ans mais avec une incertitude maximale, ce qui est nettement moins crédible.

Et un petit graphe récapitulatif

Je viens déjà de poster un profil du temps de retour, qui est le même, mais si ce deuxième profil s'arrête à un temps de retour de 1000 ans, c'est simplement parce qu'au delà l'incertitude fait qu'il n'est plus possible d'évaluer le temps de retour. On peut donc juste dire que la moyenne Juillet/Août de l'Arctique Canadien en 2011 a un temps de retour de plus de 1000 ans ; et parler de temps de retour de 15 000 ans n'a pas de sens au fond si ce n'est pour montrer que le modèle se tape le mur méchamment.

On peut également évaluer la moyenne résiduel après le franchissement d'un seuil.

Pour la série courte, la moyenne résiduelle s'effondre passée le seuil de 6°C, confirmant une nouvelle fois que les maximums sont écrêtés.

Si on évalue la même variable sur la série de température longue, celle-ci se stabilise passée le même seuil au lieu de s'effondrer :

Il apparaît donc clairement sur ce tour d'horizon rapide, que la variabilité du climat ne peut pas expliquer les récentes pointes de températures de l'Arctique Canadien. Les outils classiques d'évaluation des extrêmes d'une série stationnaire donne des résultats qui ne sont pas seulement improbable, mais tout simplement qui n'existe pas. De plus, l'Arctique Canadien est fortement contraint par la banquise, seule entité physique à même d'expliquer les paramètres du modèle. Nous pouvons noter également qu'une inspection rapide de l'évolution du modèle GEV en incluant les couples Juillet/Août les plus récents à une incidence spectaculaire sur les paramètres du modèles. Le paramètre de forme revient quasiment à 0, ce qui indique que les plus fortes valeurs ne sont plus écrêtées. Nous reviendrons sur le sjet plus loin, mais cela constitue déjà un indice de la rétroaction positive en cours dans l'Arctique. La perte de banquise ne joue plus son rôle modérateur, permettant alors d'amplifier la hausse des températures.

Hypothèse du réchauffement

L'idée va être de décomposer la série en deux parties, un signal de réchauffement et une variabilité naturelle sur la tendance. L'intérêt est double. D'une part, tester si la variabilité séparée du signal, c'est-à-dire confirmer ou infirmer les intuitions du paragraphe précédents concernant la modification du climat local. D'autre part, expliquer le signal par une analyse en composante principale et une régression linéaire.

Un LOWESS avec un paramètre assez faible est utilisé pour estimé la tendance de fond sans perdre d'informations. Le LOWESS s'apuye sur les données 1923/2006 et le LOWESS long sur les données 1923/2011. Le changement de pente en fin d'échéance est spectaculaire. Sur les dernières années, la pente atteint 0.3K/an ! Suffisant pour faire de la Normandie la Nouvelle Aquitaine en 10 ans... Je ne penses pas que cela continuera à ce rythme, et nous sommes sans doute en régime transitoire, mais là vache cela dépote.

Le résidu du LOWESS court est approximativement un bruit blanc. Le test de Shapiro montre que les résidus suivent une loi normale pour une valeur critique du test p = 0.1527 ; c'est-à-dire qu'au risque 20%, les résidus ne sont pas normaux, mais ils le sont aux risque 15%. L'autocorrélation elle aussi n'est pas tout à fait nul mais on en est pas loin :

De plus, les paramètres des résidus sont intéressants. La moyenne est à 0.04 +/- 1.03K, et l'écart type à 0.71K. L'écart type est très proche de l'écart type de la série (0.94K), alors que la moyenne est nulle. Les résidus sont donc possiblement porteurs d'une part importante de l'information sur la variabilité à l'échelle annuelle de la série, le LOWESS portant le reste.

Deux distributions ont de nouveaux été utilisées pour caractériser le bruit blanc autour du LOWESS. Une loi normale, évidement, mais aussi une loi des événements extrêmes à nouveau, pusique c'est tout de même de cela qu'on parle.

L'idée est donc d'adapter ces deux lois sur le LOWESS long pour voir si la moyenne Juillet/Août 2007 et 2011 existent statistiquement. Pour cela, il a été utilisé un processus de Monte Carlo avec 100 000 simulations à l'image de Rahmstorf et Comou, 2011. Une méthode purement analytique, avec résolution des fonctions de masse et de répartitions pour des événements spécifiques, a aussi été utilisée, en posant arbitrairement que la moyenne des résidus est nul pour la loi normale.

Le résultat est spectaculaire.

Pour l'évolution LOWESS + loi normale (résultats exacts) :

La probabilité moyenne au pas annuelle d'un événement type 2007 est passé de 0.065‰ avant 2004, à 14.8% depuis 2004, soit une multiplication par 2280 environ... Cette probabilité atteint même 46% en 2011, soit une chance sur 2.

Pour un événement type 2011, la probabilité a atteint 16.5%. La moyenne de température du record correspond assez bien aussi aux observations (résultats tirés du Monte Carlo. Aucune idée de la solution exacte... Si cela inspire quelqu'un?)

Et la probabilité d'un combiné événement type 2011 et événement type 2007 atteint 32% sur les 5 dernières années.

Si nous nous basons sur une loi des extrêmes, les résultats sont à double spectaculaire. L'avantage des lois de ce type est de converger plus rapidement, ce qui permet de réduire l'incertitude sur la queue de distribution, à l'inverse de la loi normale où tout est toujours possible, à condition d'essayer suffisamment.

Pour la loi des événements extrêmes donc, le facteur de forme est encore plus négatif, ce qui signifie que les maximums sont encore plus écrêtées que ce que ne laisse penser l'hypothèse de stationnarité du climat.

ξ = -0.232

μ = -0.191

σ = 0.669

Pour l'évolution LOWESS + GEV (résultats exacts)

Les probabilités sont même plus élevées que pour la loi normale, et permettent de rendre réellement probable de tels extrêmes. Ce qui me surprend un peu est le résultat du monte Carlo, qui montre que la probabilité d'un combiné est de l'ordre de 13%, ce qui est plus faible que pour la simulation avec une loi normale.

Dans tous les cas, les différences sont tellement important entre l'hypothèse de stabilité du climat, et l'hypothèse de réchauffement du climat, qu'il est paradoxalement difficile de conclure. Pour la loi des extrêmes, un événement de type 2011 ne peut tout simplement survenir que depuis la fin des années 1990. En tous cas, l'évolution des probabilités plaide clairement en faveur de l'hypothèse d'un réchauffement du climat.

Hypothèse du réchauffement et de la rétroaction positive

Maintenant qu'on a bien travaillé avec un LOWESS qui se prend pour une baleine en rut vers la fin de la série, il est utile de voir quels sont les facteurs pouvant expliquer cette jolie érection. Deux approches sont envisagées, une régression linéaire multiple et une analyse en composante principale. Les variables autres que le LOWESS sont les suivantes : PDO, AMO, SSN, PNA, tendance non linéaire et banquise du mois de Juin. Un petit commentaire, j'ai tenté de mener une ACP (ou EOF pour les anglophones) sur les données de températures de l'océan de surface pour construire une nouvelle série de la PDO et de l'AMO. J'ai cependant lamentablement échoué, et je devrais avoir honte détaler ainsi mon incompétence crasse, mais il y a pour autant là des éléments de réflexions. D'une part, à ma connaissance, l'AMO est le seul indice d'oscillation qui n'est pas construit à partir d'une ACP, ce qui pose des problèmes de définition. L'AMO est généralement construite à partir de la linéarisation des données de températures de l'Océan Atlantique. Le débat ne se portant pas sur l'AMO, je ne vais pas m'étendre sur le sujet, mais rappelons que des auteurs ont récemment montré que l'AMO, si tant est qu'elle existe, serait plutôt en phase neutre que chaude. Parker et al., 2007 ont ainsi sorti à partir d'une ACP les grands modes de variabilités de l'Océan Global, tandis que Knight et al., 2009 obtenait les mêmes résultats en comparant un modèle climatique et les observations. L'intérêt de faire preuve de mon incapacité à mener cette analyse réside dans le fait qu'à force de vouloir, j'ai réussi à sortir le signal de la PDO, très bruité mais bien présent. Cependant, pour l'AMO, je n'ai jamais réussi à l'approcher de près ou de loin. La difficulté était donc de trouver une série de l'indice de l'AMO autre que celle de l'ESRL, qui est simplement linéarisé. Au final, j'ai construit un indice AMO en retirant le LOWESS contraint de la même manière que pour les températures de l'Arctique Canadien. Cela ne change pas grand'chose et n'écrête que peu le maximum actuel de l'AMO, mais toujours est-il que la série de l'indice AMO utilisé est une version ésotérique qui ne se trouvera nul part ailleurs sur le Net /emoticons/tongue@2x.png 2x" width="20" height="20"> .

Pour la banquise de Juin, elle a été construite à partir des données de Walsh et Chapman. Les données s'arrêtent en 2005. Les données de EC depuis ont été utilisées à la place. Les données de EC sont disponibles depuis 1968. La régression visant à les aligner s'étend donc de 1968 à 2005.

La banquise de Juin n'est probablement pas un indicateur détourné visant à faire entrer de l'autocorrélation et fausser l'analyse. En effet, la banquise du mois de Juin et les températures de l'Arctique Canadien du mois de Juin sont liées. De plus, on peut penser que les températures du mois de Juin et le LOWESS sur les données de Juillet à Août sont corrélées. Et bien en fait non, la corrélation entre température du mois de Juin et LOWESS des deux mois suivants et de 0.36 seulement. Il apparaît donc très improbable de faire rentrer de l'autocorrélation. De plus, le déphasage temporel garantit bien que l'état de la banquise est le facteur causal.

Pour le PNA, la série n'est disponible que depuis 1948, ce qui limite les calculs à la période récente.

Pour la tendance non linéaire, une exponentielle eut été plus propre, mais la solution plus simple d'un monôme de degré deux a été retenue.

La régression linéaire :

Malgré un coefficient de corrélation à 0.77, le résultat n'est pas très convaincant. Chaque variable tire à hu et à dia pour donner un plateau en tôle ondulé qui ne peut qu'être corrélé au LOWESS qui ne présente pas de grosses variabilités. Les coefficients (je n'ai pas calculé l'intervalle de confiance par contre) :

Une approche plus pertinente peut être l'ACP. La matrice de variance covariance est la suivante :

La décomposition en vecteurs et valeurs propres donne un résultat intéressant. Les deux premiers expliquent une part très importante de la variance, et le troisième axe est à peine au seuil significatif. Arrivé à ramener une dimension 7 en dimension 2, c'est honorable.

On a une tendance à l'étoile filante bananoïde prograde. Je n'ai pas étiqueté les individus, mais globalement ils sont dans l'ordre chronologique, les plus anciens étant en territoire négative en bas à gauche et les plus récents en territoire x-négatif et y-positif, en haut à gauche. Cette curiosité est du à la tendance non linéaire, la banquise et le LOWESS qui progresse chacun fortement dans le temps.

Le cercle unité des variables (je ne sais toujours pas comment on fait un cercle unité sous OOo, donc il faut se convaincre que c'est bien un cercle). On remarque qu'à l'exception de la SSN, toutes les variables sont quasiment sur le cercle, et donc un poids important. On note l’opposition quasiment parfaite entre banquise et LOWESS, ce qui indique une rétroaction positive clairement. Le LOWESS grimpe parce que la banquise de Juin, au début de la fonte, est fragilisé par le réchauffement et amorti moins la hausse.

Si éventuellement on veut retirer la banquise pour voir ce qu'il advient et tester la stabilité de l'ACP, l'éboulis est toujours aussi propre, et presque personne ne bouge pas.

Et si laisse la banquise, mais qu'on retire la tendance non linéaire, cela boîte un peu plus mais tient toujours la route. L'étoile filante bananoïde est inversée, mais elle est toujours prograde :

Cette stabilité de l'ACP même avec une variable en moins est un indice important de l'absence d'introduction de caractères artificiels par les séries choisies.

Conclusion

Il faut bien conclure, et comme d'habitude, bah... heu... L'analyse n'est que très parcellaire, à la limite du lacunaire, mais confirme malgré tout que le climat de l'Arctique évolue rapidement. Pour revenir à l'idée de temps de retour, le Canada voit ses plates-formes de glace partir en eau. Un papier intéressant sur lequel je n'arrive plus à remettre la main dessus, montrait que ces plates formes ont dans les 4 000 ans. Si la température n'est pas le seul facteur influençant la perte des plates formes, loin de là, elle y contribue cependant nettement. C'est un indicateur supplémentaire qu'on est sur un temps de retour supérieur à 1000 ans, bien qu'il soit difficile de préciser plus.

Un petit lien vers EC : http://ice-glaces.ec.gc.ca/app/WsvPageDsp.cfm?Lang=eng&lnid=40&ScndLvl=no&ID=11893

Données

Année Tm Juin Tm Juillet Tm Août1923	2.50	5.30	4.601924	3.40	3.90	5.401925	1.60	4.90	3.001926	2.20	5.50	4.401927	2.50	5.20	4.401928	2.10	5.20	4.301929	2.00	5.20	4.301930	3.29	7.56	5.251931	4.20	8.20	3.931932	2.23	4.00	4.301933	-0.70	4.70	4.201934	1.10	5.40	4.401935	2.31	6.46	5.511936	1.69	5.40	4.401937	1.90	6.22	4.301938	1.60	5.80	4.801939	1.38	5.20	4.901940	0.36	5.27	3.941941	1.61	5.94	4.191942	1.47	5.83	4.321943	2.01	6.35	7.171944	2.12	4.79	4.571945	1.60	4.80	4.501946	1.10	4.23	4.761947	1.10	5.40	4.101948	2.55	6.75	4.991949	1.95	5.36	5.821950	1.34	5.52	4.661951	2.96	5.58	4.811952	3.86	5.84	4.531953	0.94	4.48	4.421954	1.23	6.11	6.691955	1.25	4.51	4.691956	0.62	5.30	3.811957	2.08	6.05	4.621958	1.98	6.18	7.001959	0.46	5.22	4.841960	3.89	6.61	6.481961	0.71	5.56	3.741962	3.28	7.72	5.581963	0.98	5.49	3.881964	0.43	3.09	4.861965	-0.21	4.41	4.301966	0.46	5.17	5.641967	-0.27	3.90	3.611968	1.34	5.40	4.411969	-0.43	4.77	5.461970	0.22	5.99	5.091971	3.13	6.61	3.641972	-1.23	4.05	3.261973	3.32	5.08	6.011974	-1.29	5.08	4.471975	4.55	4.52	4.561976	0.36	5.14	2.801977	2.70	6.32	5.761978	-1.21	5.11	2.841979	-1.52	5.26	2.811980	0.63	5.21	4.701981	3.38	5.81	3.911982	1.77	5.95	3.481983	2.30	5.61	4.641984	3.51	5.84	3.441985	3.12	5.39	3.331986	-0.83	4.09	3.231987	1.89	6.21	4.691988	2.22	7.58	5.031989	2.82	5.84	5.451990	2.48	6.00	4.231991	2.75	6.40	4.251992	-0.14	5.31	3.431993	2.99	7.26	3.731994	3.20	6.39	5.021995	3.28	6.33	4.891996	1.85	5.83	2.331997	1.46	5.87	2.601998	4.97	7.36	6.131999	1.23	5.92	5.912000	2.09	6.63	4.002001	1.68	7.13	4.532002	2.82	4.70	5.072003	1.66	6.52	3.962004	1.45	4.37	4.252005	3.18	5.95	5.992006	2.88	6.73	7.252007	3.24	9.16	6.912008	3.92	7.21	5.082009	2.79	6.98	6.802010	3.79	7.32	6.522011	3.73	9.38	7.91

Bibliographie:

Hansen et Lebedeff, 1987 : http://pubs.giss.nasa.gov/docs/1987/1987_Hansen_Lebedeff.pdf

Rahmstorf et Comou, 2011 : http://www.pik-potsdam.de/~stefan/Publications/Nature/rahmstorf_coumou_2011.pdf

Dole et al., 2011 : http://www.esrl.noaa.gov/psd/csi/pubs/docs/RussianHeatWave_revisedGRLmerged_version.pdf

stefan @ 26 octobre 2011 : http://www.realclimate.org/index.php/archives/2011/10/the-moscow-warming-hole/

Parker et al., 2007 : http://www.gi.alaska.edu/~bhatt/CJC/Parkeretal_2007.pdf

Knight et al., 2009 : http://journals.ametsoc.org/doi/abs/10.1175/2008JCLI2628.1

Merci à ceux qui m'ont lu /emoticons/happy@2x.png 2x" width="20" height="20">

[Invité Guest]

+0.289°C, toujours un peu en dessous à 1.1 sigmas de la valeur. Pour Octobre, le modèle donne 0.3°C +/- 1°C. Ce sera sans doute alors la fin de la hausse après le répit Nina de cet été, avant le nouveau plongeon en fin d'année (En l'état actuel, Novembre à +0.29°C et Décembre à +0.26°C, à prendre avec précaution à cause de la fonction d'autocorrélation qui ne permet qu'une prévision mensuel. En tout état de cause, on finira au delà de 2008, à 0.18°C en 2011 pour la valeur probable contre -0.05°C en 2008 ; 2008 année assez similaire avec une Nina forte et une acivité solaire faible).

+0.114°C ... Soit 1.8 sigma de la valeur prédite. Un résultat franchement mauvais ce mois-ci donc... En conséquence, la valeur prévue pour Novembre baisse à 0.22°C+/-0.1°C. Je va' sans doute manquer de données, mais j'aimerais bien retester l'hypothèse de stationnarité et de loi normale N~(0,0.1) parce que j'ai vraiment du mal à être à moins d'un sigma de la valeur observée.

[Invité Guest]

Je fais un gros P.S. au post sur les températures de l'Arctique Canadien. À voir que personne ne me l'a signalé, j'ai du être beaucoup lu /emoticons/tongue@2x.png 2x" width="20" height="20"> Par erreur, j'ai copié les mauvais chiffres pour la température de l'Archipel Canadien, ce qui a été corrigé. De plus, si cela perturbe certains, le "0" est très relatif. Sachant que les données ont été agglomérées autour de Pond Inlet qui est relativement "chaud" en été (disons qu'on se situe à ~5°C de moyenne ), la moyenne de la série est élevée (~5°C) mais cela ne signifie pas que tous l'Arctique Canadien tourne à 5°C de base. Resolute et Eureka tourne à environ 2°C, et si on avait aggloméré autour de Resolute ou Eureka, la base aurait été de 2°C. Cela ne fait pas une grande différence, tant en absolu (moins de 1.5%) qu'en pratique car l'intérêt n'est pas l'état moyen mais la déviation à cet état, déviation qui a une très grande homogénéité spatiale. Enfin, pour la comparaison des trois méthodes d’agrégation, toutes les séries ont étés normalisées par rapport à une référence commune (celle de l'assemblage chrono de mémoire), ce qui là aussi ne change rien. L'intérêt, c'est la trogne de la courbe, pas sa position par rapport au zéro.

Pour l'attribution, c'est plus de la physique, et je n'ai pas pu aller très loin avec les stat's. Je suis en train d'étudier ce problème du point plus pertinent de la physique que des stat's, mais à la différence des stat's, cela ne se fait pas en 1 nuit

[sirius]

Je fais un gros P.S. au post sur les températures de l'Arctique Canadien. À voir que personne ne me l'a signalé, j'ai du être beaucoup lu /emoticons/tongue@2x.png 2x" width="20" height="20"> Par erreur, j'ai copié les mauvais chiffres pour la température de l'Archipel Canadien, ce qui a été corrigé.

je suppose que c'était pour voir si on suivait!

[th38]

Vraiment merci Paix de nous donner tout ça !

Moi, j'en ai pour 8 jours pour tout ingurgiter...voir tout comprendre !

[Invité Guest]

je suppose que c'était pour voir si on suivait!

Oui voilà, ce soit être cela

Vraiment merci Paix de nous donner tout ça !

Moi, j'en ai pour 8 jours pour tout ingurgiter...voir tout comprendre !

Ouaip, je devrais me recycler et me spécialiser dans le plombage des discussions sur forum /emoticons/happy@2x.png 2x" width="20" height="20">

Par manque de temps, je n'est pas pu approfondir, mais puisque j'avais dis que je posterais un peu plus sur la physique, je fais le faire. Le travail ne vaut pas grand'chose, si ce n'est rien, je poste juste pour achever ce qui a été commencé. Notez aussi que j'ai tout normalisé par rapport à 48/05, et donc qu'on parlera en sigma rapport à la moyenne 48/05. Les données sont issus du NCEP/NCAR pour la boîte 85°N/70°N et 125°O/75°O.

Donc, on en était là :

Hypothèse du réchauffement et de la rétroaction positive

Je ne reviens évidement pas sur ce qui a été dit, mais c'était plus des stat's que de la physique, et là on est plus sur de la physique que de la stat's. J'ai repris les données de Walsh et Chapman pour la banquise jusqu'en 2005. J'aurais mieux fais de prendre les données au quotidien de l'Hadley Center qui vont jusqu'à aujourd'hui, puisqu'on parle de 2007 et 2011, mais je n'est pas été capable de compiler les données. Je pourrais toujours me justifier en disant que le fichier est trop gros pour ma bécane, mais le résultat est le même. J'ai pris les données depuis 1948. Avant, les données sont très parcellaires, et comme déjà dit avant la seule chose de sûr est le bord externe de la banquise. Ce qui fait définir une nouvelle mesure de la banquise qui est la superficie de banquise au nord du bord externe, ce qui permet de remonter dans le temps. Mais pour l'extension, c'est mort. J'ai donc pris les données moyennées sur Mai/Juin depuis 1948, puis j'ai fait passer une ACP dedans. Après hésitations et comparaisons avec une REOF varimax avec 2 ou 3 EOFs, une ACP classique, une régression rapport au centre du pack, j'ai choisi de retenir le résultat de la REOF varimax sans grande conviction. Il se dégage en fait de manière global deux schémas en opposition, avec une fonte périphérique et une fonte centrale ; la fonte périphérique étant un joyeux bain de sang par rapport à la fonte centrale qui reste très modérée. Le reste des EOFs est complétement dégénérées et dès la troisième valeur propre incluse, plus rien n'est statistiquement différent. En plus de ne pas savoir compiler les données de l'Hadley Centrer, je ne sais pas faire de cartes, donc les données ne seront pas cartographiées, mais données en ASCII. Le masque (0, océan, 1 domaine, ., terre) qui délimite le domaine :

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Et les deux schémas :

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	0.00	0.00	0.000.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	.	.	0.00	0.00	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-0.03	.	.	-0.08	-0.11	-0.11	.	.	.	.	-0.10	-0.07	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.000.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	.	.	0.00	0.00	0.00	0.00	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-0.02	.	-0.04	-0.09	-0.10	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0.00	.	0.00	.	.	.	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.000.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-0.02	-0.02	-0.06	-0.07	-0.05	-0.09	-0.09	-0.09	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0.00	.	.	.	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.000.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-0.06	-0.09	-0.10	-0.10	-0.09	-0.18	-0.13	-0.02	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0.00	.	.	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.000.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-0.14	-0.22	-0.17	-0.13	-0.11	-0.13	-0.13	-0.06	-0.07	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0.00	0.00	.	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.000.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-0.04	-0.11	-0.16	-0.11	-0.07	-0.05	-0.07	-0.02	-0.07	-0.02	-0.04	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.000.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-0.06	-0.08	-0.07	-0.05	-0.05	-0.05	-0.44	-0.11	-0.05	-0.04	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0.00	.	.	0.00	0.00	0.00	.	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.000.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-0.06	-0.07	-0.10	-0.09	-0.09	-0.10	-0.09	-0.13	-0.13	-0.05	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.000.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0.03	0.01	-0.03	-0.07	-0.07	-0.08	-0.09	-0.11	-0.02	0.01	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.000.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-0.11	-0.06	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.000.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0.00	-0.05	-0.07	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.000.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00

La série :

Approximativement, en gros, plus la courbe orange est positive, plus cela fond au centre ; et plus la courbe bleu est positive, plus cela fond en périphérie. Il y a un lien très fort entre les deux, mais qui n'est pas absolu ; et globalement cela fond.

Si on étudie le lien entre la série du REOF2 et des température, le résultat est très intéressant.

Durant les années 50 et 60, la stabilité de la banquise fait que l'indice REOF2 ressemble à une planche à pain et n'est pas spécialement corrélé à la température Juillet/Août. Mais depuis la fin des années 70, le recul de la banquise a provoqué une forte réaction de l'indice REOF2. Et la température Juillet/Août vient se corrélée à 0.63 depuis 1978 à l'indice REOF2. Il y a donc un lien important entre la fonte de printemps de la banquise périphérique, et les températures de l'Archipel Canadien. On vérifie également le lien entre perte de banquise et hausse des OLRs, un mécanisme important de la rétroaction positive dans l'Arctique, couplage entre le sombre Océan et l'atmosphère.

Pour 78/05, la corrélation monte à 0.60. Tout comme précédemment, avant le lien est plus faible du au fait que la banquise était assez stable, et d'autres facteurs expliquaient sans doute la variabilité.

Si nous comparons maintenant la situation atmosphérique en 2007 et 2011, nous pouvons voir ce ci :

Comme cela avait déjà été noté par des auteurs précédents, notamment Wang et al., 2008, l'été 2007 a été marqué par un Dipole Arctique extrêmement positif et une Oscillation Arctique faiblement négative qui a permis au Pacifique de s'inviter dans l'Arctique, avec un débit de chaleur à travers le Béring de 5.96TW pour une moyenne de 4.4 TW. Au contraire, 2011 est marqué par une Oscillation Arctique très négative et un Dipole Arctique faiblement positif. Je n'ai pas les chiffres les plus récents, mais globalement beaucoup moins de chaleur a été advecté dans l'Arctique durant l'été 2011.

Ceci pour dire qu'il apparaît que 2011 pourrait être un événement « autonome » qui s'est alimenté d'un rétroaction positive entre perte de banquise, hausse des OLRs, hausse des températures et des hauteurs géopotentiels, blocage persistant du à la hausse des hauteurs du géopotentiels, blocage qui alimente une vague de chaleur dont nous avons disséquée les caractéristiques précédement, vague de chaleur qui elle même saigne à blanc la banquise, et la boucle de rétroaction est positive. Cet effet de rétroaction positive avait déjà joué à plein en 2007, comme le montrait Zhang et al., 2008, mais à la différence de 2011, le déclencheur avait été le dipôle Arctique et la chevauchée de chaleur à travers Béring. Le propos n'est pas exactement la fonte de la banquise, même si de facto le sujet y est lié, mais cela pourrait être intéressant de voir plus en détail les événements de l'été 2011 et précisé le lien entre anomalies OLRs et hauteurs des géopotentiels. Pour finir, le petit graphique sympa où on voit les OLRs, hauteur du 500 hPa et températures de l'Archipel Canadien en moyenne sur Juillet Août.

[Invité Guest]

Vraiment merci Paix de nous donner tout ça !

Moi, j'en ai pour 8 jours pour tout ingurgiter...voir tout comprendre !

+1, j'en ai déja la migraine.

[J.klem]

+1, j'en ai déja la migraine.

+2, moi j'en aurais plutôt pour 8 semaines pour tout comprendre ...

Je te laisse le soin de le faire mon cher Philippe ? après tu nous fais un résumé en quelques lignes seulement (l'hiver approche malgré les apparences - çà devrait te laisser le temps de tout eplucher)