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XIX e Colloque de l’Association Internationale de Climatologie
celles qui ont la propriété de séparer une alternance de moyennes locales constantes ; ce
procédé a été appliqué pour le Moyen Âge.
Un autre type de changement climatique est déterminé par la possible apparition de tendances
linéaires monotones, ou en marches, qui peuvent être constantes ou variables, spécifiques
pour la série globale ou pour des séquences locales. Une procédure basée sur le test de Mann-
Kendall modifié est expliquée par Haidu et Mercier (1996) et utilisée dans le cas de la Sibérie
par Ananicheva et al. (2003). Karl et al. (2000) mettent en évidence une succession jamais
rencontrée auparavant de 16 mois de températures mensuelles successivement de plus en plus
élevées (1997-1998) et affirment que les séries qui expriment le réchauffement global actuel
nécessitent des procédures spéciales de modélisation. Pour ce cas spécial, Tomé et Miranda
(2004) proposent le modèle “picewise” trend, qu’ils appliquent dans l’étude publiée en 2005
et pour la série “proxy” hémisphérique de Mann et Jones (2003). Seidel et Lazante (2004) se
préoccupent de la généralisation de la méthodologie et ajoutent au modèle “picewise” trend
deux autres modèles “flat steps” (en fait, avec le même résultat que le modèle de
segmentation de Hubert) et “sloped steps” sous la forme d’une succession de tendances
linéaires interrompues par des sauts brusques.
1. Méthodologie
Du point de vue statistique, un changement climatique est détecté et accepté lorsque dans une
série temporelle on observe, à partir d’un moment donné, soit un changement significatif de
moyenne, soit un changement significatif de variance. Il est également possible que les deux
types de changements statistiques, de moyenne aussi bien que de variance, se manifestent à
partir d’un certain moment. Les modalités possibles de changements climatiques sont souvent
associées avec les procédures de vérification de la stationnarité ou du caractère aléatoire de la
série des données. Pour la détection des changements de moyenne on a utilisé les tests T,
Worsley, Wilcoxon, Buishand, Lee-Henghinian, Alexandersson et Pettitt. Pour la détection des
multiples sauts dans la moyenne on a utilisé les tests de Hubert et de Yamamoto. Récemment,
on véhicule l’idée que la forme la plus susceptible de changement climatique correspond à
une tendance de réchauffement global. Pour les séries citées, ceci est mis en évidence par le
test CUSUMS de Page et par le test de Mann-Kendall. La possible existence des tendances
multiples dans une série climatique a été investiguée dans le cadre de cette étude à l’aide de
l’algorithme proposé par Haidu et Mercier, ainsi que par l’algorithme de Štìpánek. Quelquesuns
de ces tests sont accessibles dans des paquets de programmes statistiques généraux
(MatLab, SAS, SPSS, Statistica, etc.), mais il y a également des programmes spécialement
élaborés pour des applications hydro-climatiques, tels que le programme KhronoStat de Boyer
(1998) et le programme AnClim de Štìpánek (2005).
2. Résultats
Tous les tests non-paramétriques ci-dessus sont associés à des procédures statistiques qui
visent l’identification des points de changement de caractéristiques statistiques descriptives le
long de la série de temps. En essence, les résultats de cette étude sont basés sur la construction
des moyennes locales, des tendances locales, délimitées par la succession des points de
changement climatique offerte par les tests non-paramétriques. L’interprétation des résultats
vise trois cas : 1) les sauts de moyenne, 2) les tendances multiples et 3) les tendances récentes
dans le contexte de la variabilité passée. Les deux premiers cas d’interprétation se réfèrent à la
période 1856-2004 qui correspond à la série instrumentale hémisphérique de Jones. Dans le
troisième cas, on procède à l’intégration du mode de variabilité climatique récente (exprimé
par le changement climatique global) dans le contexte de la variabilité passé, c’est-à-dire du
dernier millénaire.
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