Statistiques et anomalies climatiques globales

[sebb]

Sinon, à noter que le pic annuel du CO2 à Mauna Loa n'est pas encore atteint avec 402,68 ppm relevé le 06/05/2014, pas d'amélioration, on flirte avec les + 2,5ppm annuel, voir plus cette année, puisque c'est une année niño.

Je me demande d'ailleurs si en travaillant à échelle mensuel, on ne pourrait utiliser cet indice pour évaluer l'intensité niño, en fonction de l'avancée de sa phase. Je n'ai pas souvenir avoir vu des tableaux ou graph de corrélation? tout comme on le fait avec la T°C air et sst.

[nono5760]

Bonjour à tous,

depuis 2-3 ans les étés artique et antarctique sont plus froid que la normale alors que les hivers sont beaucoup plus chau que la normale , comment expliquez-vous ce phénomène.

[sebb]

Pour l’Arctique, l'explication la plus plausible, c'est la présence de moins de glacé l'été, donc une surface d'eau plus importante qui capte l'énergie, de par un albedo bien différent; le phénomène s'inverse l'hiver, l'océan libère davantage d'énergie que la moyenne pendant la nuit polaire.

Pour l’Antarctique, la banquise progresse , ce n'est donc pas la même explication. D'ailleurs en hiver, que le climat se réchauffe ou pas là bas change rien, car la température de l'air est de toute façon très négative en continue.

Les phénomènes en question sont donc probablement d'ordre de salinité, de T°C sst, d’agitation d'eau, de courants, évolution de rr etc... mais ces suppositions sont loin d'être quantifiées correctement pour le moment.

Par contre attention aux cartes postées dans ton message, car elles ne traitent qu'une journée, et le graphique une seule année, mais je sais que les années précédente ont la même allure.

[Cotissois 31]

Et probablement une signature de la NAO ? (la signature froide sur le Groenland)

Une anomalie à la normale ne veut pas dire que c'est anormal. Il y a des cycles où les mêmes anomalies se répètent pendant 5 années consécutives.

Je vous conseille de voir les anomalies... normalisées (standardised anomalies en anglais) pour juger ce qui est vraiment anormal.

(simple, non ?)

[Cotissois 31]

Cet hiver, voici l'anomalie normalisée de la T925

On est à 3-4 sigma sur l'Arctique alors que la vague de froid sur l'Amérique du Nord est "seulement" à 2-3 sigma.

Une carte comme çà prouve en quoi l'anomalie chaude sur l'Arctique est anormale.

On note de plus que la sécheresse californienne s'associe à un signal très anormal (localement supérieur à 5 sigma !)

Notons que l'Europe de l'ouest est à 1-2 sigma, ce qui ne suffit pas à dire que notre hiver européen a été vraiment anormal.

Les Balkans atteignent localement 2 sigma.

Pour l'été dernier,

Notre été était chaud sur l'Europe de l'ouest mais pas non plus très anormal.

Par contre signal assez anormal sur l'Antarctique et de nombreuses autres régions océaniques de l'hémisphère sud (3-4 sigma)

Pour donner une idée de comparaison, voici l'historique canicule russe en 2010 : localement 4-5 sigma.

Ou l'été 2003 en Europe

[nono5760]

Bonjour à tous,

Merci pour vos réponses, il est en effet trop tot pour en tirer une conclusion mais vos premières explications sont interressantes, on verra ce que çà donneras vers septembre octobre pour cette année, je suis ça sur les 2 sites suivant:

http://ocean.dmi.dk/arctic/meant80n.uk.php

http://www.esrl.noaa.gov/psd/map/clim/glbcir.shtml

il en existe d'autres bien entendu.

Merci à vous.

[ChristianP]

Je surveille régulièrement les topics quand même et je n'ai jamais vu très explicitement/simplement comment est modélisé le bruit. Désolé si la référence a été citée quelques fois au milieu des longs messages, mais la référence ne se comprend pas non plus trivialement.

Sur la méthode statistique, je ne peux en rien vous égaler, mais j'ai toujours peur qu'on analyse un signal trop incertain/court, i.e. qui ne représente pas assez la composante lente. Peut-être vous devriez développer les arguments sur ce dernier point.

Tu aimes bien plaisanter Cotissois , car j'ai même expliqué en détail le modèle de bruit de Tamino il y a 4 ans (explication que tu as lue), en raisonnant à l'envers, en partant d'un vrai signal de fond que l'on crée, puis en ajoutant un à un les différents bruits statistiques pour ce cas, à l'aide de graphes, pour montrer ce qu'il y a précisément dans son modèle de bruit, à partir des divers paramètres que Tamino a extrait de la série de T.

Il faut bien voir que quand je parle de son modèle de bruit là, "modèle" c'est un trop grand mot, surtout pour un physicien qui se roulerait de rire au sol. Ca n'a rien à voir avec des modèles physiques et ça n'a même pas le niveau de détail grossier du modèle statistique de bruits de la publication de Tamino, dans la partie où il a déterminé le poids statistique de certains bruits connus (l'ENSO, les volcans et le soleil) afin de les retirer.

Là avec le processus ARMA (1 , 1), Tamino est juste dans le modèle de comportement global du bruit, au niveau de sa signature statistique, dans celui des résidus, pour avoir le droit mathématique d'appliquer les règles statistiques classiques et donc de faire des estimations statistiques des limites du bruit habituel pour la T mensuelle globale sur une période linéaire en moyenne, qui serviront de repères pour vérifier si les obs changent de direction (c'est ce qui se passe quand il y a un changement sur le fond, que le signal change de forme, que ce soit la composante rapide et/ou lente qui fassent sortir les obs des rails, on le verra, même si à ce niveau, on ne savait pas pourquoi physiquement et à cause de quoi et même si c'est une rétroaction négative qui joue assez pour que ça change sur le fond pour notre échelle climatique)

Bien entendu avec lest stats, à l'inverse des résultats que donnera une future bonne modélisation physique pour ces échelles, on ne peut pas le voir à l'instant t du changement, vu qu'il faut récolter plusieurs échantillons hors de ces bornes pour le constater.

Donc à ce niveau, on cherche uniquement à identifier le comportement statistique des résidus sur un segment donné suffisant, ayant une même tendance linéaire en moyenne. Quand on constate qu'ils ne sont pas blancs, on le modélise pour pouvoir calculer une compensation pour ce comportement statistique qui n'est pas simple (c'est à dire pas conforme aux règles mathématiques, qui nécessitent des conditions fondamentales à respecter pour sortir les estimations des incertitudes des paramètres statistiques simples que tout le monde connaît, comme des moyennes, des écart-types , des IC , des IP... : Il faut que les valeurs soient assez indépendantes, distribuées assez aléatoirement...), afin d'avoir la possibilité d'effectuer nos estimations statistiques des bornes du bruit habituel des obs pour le cas concerné.

Donc une fois qu'on a déterminé les paramètres utiles du modèle de comportement statistique des résidus, donc là avec l' ARMA (1 , 1), .......

( A noter que le paramètre phi très utile dans l'annexe de la publication Tamino, http://meteo.besse83.free.fr/imfix/autocopubtamino.png , qui concerne l'AR(1) de l'ARMA (1 , 1) (AR 1 est le processus auto-régressif d'ordre 1, c'est à dire que la valeur suivante du bruit est corrélée à la précédente, donc dans notre cas, avec un mois de décalage), quantifie la force de la dépendance de la valeur de bruit sur la précédente. Pour l'ARMA (1 , 1) à partir de phi, on calcule la racine carrée de v dans l'annexe, qui nous donne le coeff multiplicateur à utiliser sur les incertitudes calculées très normalement (comme si le bruit était blanc) pour nos estimations statistiques. Pour plus de détails théoriques sur l'ARMA, voir la méthode Box et Jenkins.

J'ai regardé les paramètres de ta série préférée CW qui est sensée donner un meilleure estimation dans l'Arctique, c'est la série la plus faiblement bruitée (coeff 3.32 par rapport à un bruit blanc) à cause de l'auto-corrélation (On dirait que réduire l'incertitude de la détermination de la T pour un défaut de couverture, diminue l'auto-corrélation, d'autant plus que GISS qui déduit aussi la T pour ces secteurs est la 2 ème moins bruitées avec 3.42 ), alors que la série d'origine Hadley l'est bien plus (3.85), pour les séries sat plus sensibles à l'ENSO, l'autoco est logiquement plus forte)

..........il faut ensuite raisonner à un niveau élémentaire, au niveau d'un modèle de bruit statistique classique très basique pour bruit blanc aléatoire qui permet d'estimer uniquement que les bornes du bruit global habituel dans la période concernée.

Ces limites sont donc issues de la synthèse de l'ensemble de tous les bruits et de leurs comportements statistiques qui masqueront la direction du signal moyen, dont on ne cherche pas à connaître vraiment la forme à chaque instant, ni la cause, mais qu'on peut résumer par une tendance linéaire moyenne sur une période donnée.

L'important à ce niveau, c'est uniquement de parvenir à estimer assez bien où se situent les limites du bruit habituel pour savoir si la distribution des obs est toujours conformes à la direction de ces rails, sans savoir comment ça varie vraiment sur le fond au milieu des rails.

Si la linéaire en moyenne devient un peu trop courbée, une exponentielle conformément aux prévis, à un moment on verra des obs sortir plus fortement des moyennes et des bornes du bruit statistique qu'on a déterminées autour d'une linéaire de fond en moyenne (même si physiquement, on ne comprend pas tout et/ou on ne mesure pas assez de paramètres, pour le déterminer par modèle physique, bien avant de récolter assez d'échantillons d'obs pour le détecter avec les stats).

Si la linéaire à la hausse actuelle change trop pour une autre linéaire plate, on le verra aussi, elle deviendra significativement différente. Dans tous les cas, des valeurs vont passer hors IP, et sous la moyenne utile pour la T (du climat à notre échelle) et les IC des tendances différentes ne vont plus se croiser.

Que les explications physiques changent, ce n'est pas important à ce niveau très basique sur des segments "courts", on ne s'intéresse qu'à la signature statistique du bruit à ce niveau. Après reste à savoir si les IC et IP sont surestimés ou sous-estimés par cette méthode.

D'après tout ce que j'ai lu sur ce sujet, ils sont légèrement sous-estimés, c'est à dire que les IC et IP sont en réalité légèrement plus larges que ces estimations, donc on aura plutôt tendance à détecter un changement avant qu'il soit vraiment significatif.

D'après des simulations mathématiques toutes les estimations des paramètres d'autoco de ce genre de processus AR sans au moins 1000 échantillons, les sous-estiment. De plus, un physicien qui avait déterminé un modèle avec toutes les oscillations, même les plus insignifiantes depuis 1880, trouvent des résultats très proches et des IC légèrement plus larges.

Par exemple sur 75-98, la tendance GISS est de 0.184°C/déc.Le modèle de bruit de Tamino mis à jour avec les données de 75-2012 donne un IC 95% = +- 0.081°/déc

Le modèle de bruit du physicien renvoie un IC à 95% = +-0.086°/déc

J'en avais parlé ici :

/topic/40167-statistiques-et-anomalies-climatiques-globales/page-57#entry2148510'>http://forums.infoclimat.fr/topic/40167-statistiques-et-anomalies-climatiques-globales/page-57#entry2148510

Au final, il reste beaucoup à faire, car malgré le retrait statistique de bruits pourtant importants et connus comme l'ENSO, même avec le retrait des deux autres, Tamino n'enlève pas 75% de la variabilité annuelle avec les stats, mais que 25% environ, j'avais déjà expliqué et montré le gain dans ce graphe.

On voit que la courbe bleue des résidus de la série Hadley "débruitée" dans cet exemple tiré de sa publication (la série d'origine bruitée, donne la bleue foncée du haut) est loin de rentrer dans l'IC, où il "n'y aurait plus que" le petit bruit de forme aléatoire (même si ce n'est pas le cas physiquement), celui qui n'agit pas significativement sur le bruit du mois suivant, à expliquer physiquement et à retirer. Il est donc loin d'être à 0, car le coeff multiplicateur de l'incertitude à cause du bruit rouge, par rapport au bruit blanc, est passé dans ce cas précis de 3.91 qu'à 2.92 après "débruitage". Il faudrait qu'il descende à 1 dans un premier temps, c'est à dire sans auto-corrélation significative à traiter, parce qu'on aura bien identifié et estimé tous les bruits qui agissent significativement sur le mois suivant, avant de s'occuper que des bruits qui impactent bien moins longtemps T (le bruit blanc)

Pour ceux qui comme moi, ont du mal à visualiser ce que donne une formule mathématique abstraite, j'avais gardé en stock une vulgarisation qui parle le plus clairement de la partie MA (moyenne mobile) d'un modèle ARMA :

We haven’t yet seen ARMA models – auto-regressive moving average models. And we haven’t seen MA models – moving average models with no auto-regressive behavior. What is an MA or “moving average” model?

The term in the moving average is a “linear filter” on the random elements of the process. So instead of εt as the “uncorrelated noise” in the AR model we have εt plus a weighted sum of earlier random elements.

The term “moving average” is a little misleading, as Box and Jenkins also comment.

Why is it misleading?

Because for AR (auto-regressive) and MA (moving average) and ARMA (auto-regressive moving average = combination of AR & MA) models the process is stationary.

This means, in non-technical terms, that the mean of the process is constant through time. That doesn’t sound like “moving average”.

So think of “moving average” as a moving average (filter) of the random elements, or noise, in the process. By their nature these will average out over time (because if the average of the random elements = 0, the average of the moving average of the random elements = 0).

An example of this in the real world might be a chemical introduced randomly into a physical process - this is the εt term – but because the chemical gets caught up in pipework and valves, the actual value of the chemical released into the process at time t is the sum of a proportion of the current value released plus a proportion of earlier values released.

[bernardt60]

"Y'a pas photo" comme on dit pour ces premiers 4 mois de l'année :

[Cotissois 31]

D'après l'IRI, ça donne ceci

(?)

ou sur les seuls continents

Evidemment, le froid américain a fait parler cet hiver (alors que c'est mars qui a été le plus anormal). Mais l'anomalie en Californie est énorme. En Europe, elle est à grande échelle et vient d'une anomalie chaude continue. Et l'Arctique, toujours.

On note une différence d'analyse pour l'Inde : anormalement chaud pour le NCDC, anormalement froid pour l'IRI : ?

[sebb]

La stratosphère nettement moins soumise au bruit poursuit sa baisse de manière relativement régulière, dommage qu'on est pas encore assez de recul, mais c'est la suite d'autres mesures moins bien pourvues qui étaient déjà, effectuées avant et qui vont dans ce sens:

[Invité]

La stratosphère nettement moins soumise au bruit poursuit sa baisse de manière relativement régulière, dommage qu'on est pas encore assez de recul, mais c'est la suite d'autres mesures moins bien pourvues qui étaient déjà, effectuées avant et qui vont dans ce sens:

euh "nettement moins soumise au bruit et poursuit sa baisse de manière relativement régulière" je demande à voir.

si on lit ce document par exemple, the mistery of recent stratospheric temperature trends, la situation est loin d'être aussi simple que ce que tu prétends, d'ailleurs sans citer tes sources.

de ce document j'extrais la figure suivante qui montre qu'il y a aussi un bruit important dans la stratosphère ne serait-ce que par les volcans et que la température de ces dernières années est loin de "baisser régulièrement":

[Cotissois 31]

C25 correspond en grande partie au channel 1. La courbe de sebb ne donne que le signal de fond sur 15 ans, ce qui est un peu juste, sans les "accidents". Le signal de fond est intéressant mais sur 15 ans c'est peut-être un peu juste. Mais c'est moins bruité, clairement.

ps: merci Christian pour la réponse détaillée, je prendrai le temps de voir.

[Invité]

C25 correspond en grande partie au channel 1. La courbe de sebb ne donne que le signal de fond sur 15 ans, ce qui est un peu juste, sans les "accidents". Le signal de fond est intéressant mais sur 15 ans c'est peut-être un peu juste. Mais c'est moins bruité, clairement.

le C25 est une combinaison de plusieurs canaux les C10, C11, C12, C13 avec des poids différents.

ce document montre qu'il correspondrait en effet au channel 1

channel 1 dont on voit sur le panneau que j'ai posté plus haut le comportement jusqu'en 2006 environ.

Quant au bruit du C25 moi je veux bien qu'il soit moins bruité que la température de surface mais les chiffres ne le confirment pas, du moins l'écart-type qui est un des moyens de mesurer le bruit, à ma connaissance.

En effet cet ET est de 0.23 pour le C25 contre 0.13 pour la température de surface.

Il est possible qu'il y ait un lissage sur la courbe présentée par Sebb.

Il faut de plus rappeler que le comportement de la stratosphère, surtout celle entre 25 et 35km, n'a que très peu à voir avec celui de la troposphère et de la surface, évidemment.

[Invité]

le C25 est une combinaison de plusieurs canaux les C10, C11, C12, C13 avec des poids différents.

ce document montre qu'il correspondrait en effet au channel 1

channel 1 dont on voit sur le panneau que j'ai posté plus haut le comportement jusqu'en 2006 environ.

Quant au bruit du C25 moi je veux bien qu'il soit moins bruité que la température de surface mais les chiffres ne le confirment pas, du moins l'écart-type qui est un des moyens de mesurer le bruit, à ma connaissance.

En effet cet ET est de 0.23 pour le C25 contre 0.13 pour la température de surface.

Il est possible qu'il y ait un lissage sur la courbe présentée par Sebb.

Il faut de plus rappeler que le comportement de la stratosphère, surtout celle entre 25 et 35km, n'a que très peu à voir avec celui de la troposphère et de la surface, évidemment.

Je rectifie un peu mon post précédent.

L'écart type est plus fort pour la strato que pour la Ts pour partie parce qu'il y a une tendance linéaire plus forte pour la première que pour la deuxième.

Avant de m'attirer les foudres, l'écart type des courbes détrendées est en fait quasiment le même entre la strato (0.13°C) et la surface (0.12°C).

Le bruit, mesuré de cette façon, est donc le même entre les deux milieux, alors que les méthodes de mesure sont rigoureusement différentes.

Il resterait à connaître l'incertitude sur la mesure de la température de la strato pour pouvoir, peut-être, statuer un peu mieux.

[Cotissois 31]

Ok sur l'écart-type de la courbe supprimée de la tendance. Mais pour la courbe du haut, la pente est "faible" par rapport à l'écart-type, alors que dans le deuxième cas, la pente est "forte" par rapport à l'écart-type.

Dit autrement, le signal en bas n'est pas assez bruité pour cacher une tendance nette : à l'œil nu, on devine la tendance.

Sa significativité est un autre problème.

[Invité]

Ok sur l'écart-type de la courbe supprimée de la tendance. Mais pour la courbe du haut, la pente est "faible" par rapport à l'écart-type, alors que dans le deuxième cas, la pente est "forte" par rapport à l'écart-type.

Dit autrement, le signal en bas n'est pas assez bruité pour cacher une tendance nette : à l'œil nu, on devine la tendance.

Sa significativité est un autre problème.

Oui d'accord.

Il y a d'ailleurs un moyen simple pour quantifier çà c'est le coefficient de corrélation de la tendance linéaire.

Pour la température de surface, de 1998 à 2013, R² = 0.15

Pour le C25 de la stratosphère, R² = 0.62 donc bien meilleur.

Ceci dit le document que j'ai mis en lien montre qu'il y a encore de gros problèmes entre les différents calculs de température de la moyenne et haute stratosphère (entre ceux de Hadley et ceux de la NOAA) ainsi qu'avec les estimations des modèles.

Il ne serait donc pas très judicieux, si telle était l'intention, de considérer la stratosphère comme une "preuve" plus flagrante du RC, que pourrait l'être la température de surface.

D'autant que la concentration en ozone a une importance non négligeable dans l'évolution de la température de la stratosphère.

[sebb]

Oui pardon pour la source, mais vous l'avez cité ensuite, c'est bien rss, et comme l'atteste le lien fourni par Cotissois, j'ai pris la courbe C25, pour sa composition, compliquée certes, mais qui a le mérite de combiner les altitudes.

C25 = 0.258*C10 + 0.215*C11 + 0.409*C12 + 0.122*C13

Non l'idée n'est pas de se servir de l'évolution de la T°C de la strato pour en faire l'argument imparable, continue, et ce quelque soit l'échéance en question comme étant l'observation indéniable, et phasée du RC en tropo; durée de série trop courte comme je disais, problème d'effet ozone etc.

En revanche, l'intérêt est bel et bien de mettre en avant cet environnement, moins sensible au bruit, en dehors du volcanisme, mais il tellement flagrant surtout en basse tropo, que ce n'est même pas une contrainte de lecture, comme expliqué dans le doc de Meteor.

Il semble bien que plus on s'élève en altitude en stratosphère, moins il y a de bruit, plus le refroidissement est censé être régulier, reste à avoir des données assurées sur une plus longue période, mais on ne voit pas d'enso ou autres bruits du dessous ressortir.

[sebb]

Aparté spécial US devenu gonflant en prévi,

Il ressort sur les 365 derniers jours, que malgré une vague remarquable de records journaliers froids, il y a, si on moyenne, bien plus de posts qui ont relevé un exercice max en record annuel que ceux qui ont relevé un exercice min en record; dés l'échelle mensuel ça ressort d'ailleurs.

Pour 2013, ce constat s'opère dés qu'on prend le recul à la semaine, et au mois si on s'intéresse aux 365 derniers jours.

Franchement, on ne va quand même pas pinailler 10 ans sur une vdf aussi intense soit elle.

visuellement:

-échelle journalière, plus de jours froids pour 2013, idem si on sélectionne 2014 cf lien d'interface à la fin

-échelle hebdomadaire, fifty fifty:

-échelle mensuelle ( 365 derniers days), inversement opéré en min:

-moyenne sur l'exo: net tendance aux relevés hauts:

http://www.ncdc.noaa.gov/

[sebb]

La noaa a sorti son bilan d'Avril, et estime que le mois a été le plus chaud depuis le début des relevés en 1880 je crois, tout en étant du même niveau que 2010.

Les autres sources ne semblent pas classer ce mois comme le plus chaud, mais tous retiennent une hausse palpable, l'effet d'un nouvel el nino commencerait il à se faire sentir?

[Invité]

Jusqu'au 29 de ce mois (mais çà ne devrait que très peu changer), l'anomalie de mai 2014 est, avec 0.45°C (par rapport à 1981-2010) sur un plan global, la plus chaude jamais enregistrée/calculée par NCEP.

Côté ENSO, l'indice reste orienté à la hausse mais sans excès.

Les modèles prévoient presque tous que nous vivrons un épisode El Niño (prévu plutôt faible à moyen pour le moment) à partir du mois d'août.

[Wilfried63]

Je sais pas si ce lien a été posté car je suis nouveau sur le forum "évolution du climat"

http://www.ncdc.noaa.gov/cag/time-series/global

Il est intéressant car on peut choisir différent mode pour former des statistiques sur l'évolution des températures ainsi que des cartes mondial de la température moyenne de chaque mois depuis 1880

[th38]

Je sais pas si ce lien a été posté car je suis nouveau sur le forum "évolution du climat"

http://www.ncdc.noaa.gov/cag/time-series/global

Il est intéressant car on peut choisir différent mode pour former des statistiques sur l'évolution des températures ainsi que des cartes mondial de la température moyenne de chaque mois depuis 1880

Merci !

Très intéressant en effet

[sebb]

Ben c'est le site le plus connu je pense, c'est d'ailleurs comme c'est indiqué au-dessus à partir de la noaa qu'est tiré la carte que postée plus haut, à partir de leur bulletin mensuel:

http://www.ncdc.noaa.gov/sotc/global/2014/4

leur rapport annuel est également intéressant:

http://www.ncdc.noaa.gov/bams-state-of-the-climate/

[Invité]

Jusqu'au 29 de ce mois (mais çà ne devrait que très peu changer), l'anomalie de mai 2014 est, avec 0.45°C (par rapport à 1981-2010) sur un plan global, la plus chaude jamais enregistrée/calculée par NCEP.

Côté ENSO, l'indice reste orienté à la hausse mais sans excès.

Les modèles prévoient presque tous que nous vivrons un épisode El Niño (prévu plutôt faible à moyen pour le moment) à partir du mois d'août.

Les mesures NASA-GISS indiquent, pour ce mois de mai 2014, une anomalie globale de 0.76°C, soit la plus chaude jamais enregistrée depuis 1880, devant mai 2010 et mai 2012 (tous les deux à 0.71°C).

[bernardt60]

Et voici ce que communique le JMA sur l'anomalie de mai depuis 1891 ( basée sur moyenne 1981-2010) :

http://ds.data.jma.go.jp/tcc/tcc/products/gwp/temp/may_wld.html