Le climat passé L'étude du climat nécessite des longues séries de données fiables.

© Météo-France.

Traiter et mettre à disposition les données climatiques anciennes

25/02/2020

Pour comprendre le climat passé et son évolution, on utilise les données climatiques anciennes. Mais pour ne pas commettre d’erreur, on doit avoir suffisamment de données fiables.

Contrôler les données récupérées

Les sources d'erreurs de mesure sont multiples : imprécision de l'instrument, erreur de lecture ou de report lorsque la mesure est réalisée par un observateur, élément extérieur venant parasiter la mesure… C'est pourquoi des contrôles automatiques testent la cohérence temporelle (avec ce qui a été relevé un peu plus tôt ou un peu plus tard au même endroit), le non-dépassement de seuils de vraisemblance (par exemple, pas plus de 50 °C en France) et la cohérence spatiale (compatibilité avec les mesures des sites géographiquement les plus proches) de toutes les mesures anciennes récupérées. À l'issue de ces contrôles, on associe à chaque donnée un code qualité indiquant le degré de confiance qui lui est attribué.

Élaborer des longues séries de référence

Disposer de longues séries fiables est une étape indispensable pour comprendre la variabilité climatique. Mais les séries de mesures faites à un même poste pendant plus de 50 ans sont très rares. Pour constituer de longues séries de données, il est nécessaire de concaténer des séquences plus courtes recueillies dans des lieux différents mais relativement proches géographiquement. Pour reconstituer par exemple le climat de Toulouse, on prend en compte à la fois les mesures réalisées au XIXe siècle en centre-ville et celles enregistrées en périphérie, sur les aéroports de Francazal et de Blagnac. Le déplacement des postes climatologiques au cours du temps, la modification des sites de mesure, de l'instrumentation, des méthodes de calcul des paramètres météorologiques et les changements d'observateurs peuvent se traduire par des ruptures dans les séries de données, qui peuvent être  du même ordre de grandeur que le signal climatique que l'on cherche à caractériser. Des méthodes statistiques permettent de repérer ces ruptures d'homogénéité non liées au climat, par comparaison avec des séries appartenant à la même zone climatique. L'analyse des métadonnées permet ensuite aux climatologues de confirmer que ce sont bien des ruptures liées aux conditions de mesure. Les séries sont ensuite corrigées, ou « homogénéisées », afin d'éliminer autant que possible l'effet des changements cités ci-dessus.

Pas de données sans métadonnées

Pour interpréter correctement les mesures et les comparer, il est nécessaire de prendre en compte les conditions dans lesquelles elles ont été faites : caractéristiques des capteurs, localisation exacte, environnement de la mesure, unités de mesure… Ces informations, appelées métadonnées, sont essentielles tant pour les observations d'aujourd'hui que pour celles du passé. Au même titre que les mesures, elles sont enregistrées dans la base nationale de données climatiques car c'est grâce à elles que les climatologues peuvent constituer des séries temporelles cohérentes et qualifiées.

Carnet d'observation du Service météorologique aux armées de Dugny (Le Bourget) du 1er novembre 1918 - © Archives nationales/Météo-France

Mise à disposition des données climatiques

Toutes les données anciennes d'observations françaises récupérées dans le cadre du vaste programme de Data Rescue sont archivées dans la base de données climatiques nationale de l'établissement. Ces données ainsi que la totalité des longues séries mensuelles homogénéisées sont disponibles via le portail des données publiques de Météo-France.

hello world
'87207'