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Les risques liés au temps et au climat
justifications pour choisir l’une ou l’autre des combinaisons possibles, car les critères
mathématiques sont très rapprochés même pour des variantes différentes. Dans la figure 5 on
présente le résultat de la technique de Haidu et Mercier, qui identifie en premier lieu des
points de rupture (1918, 1947 si 1977) avec des propriétés complètement différentes par
rapport à celles déterminées par les tests non-paramétriques discutés auparavant (1930 et
1987, respectivement 1913-2005 dans la Figure 4b). La principale propriété des points de
rupture de la figure 5 se réfère à leur capacité de délimiter des tendances alternantes, une
tendance de croissance est suivie d’une tendance de décroissance et ainsi de suite, ce qui
pourrait être considéré beaucoup plus plausible pour la variabilité naturelle du climat. Une
autre propriété consiste dans le fait qu’entre les tendances successives, il y a non seulement un
point de changement climatique (de sens de la tendance), mais aussi un saut climatique, car
les tendances rapprochées n’ont pas de points communs. L’avantage est que de cette manière
on obtient un meilleur ajustement par portions, du point de vue de la qualité du résidu.
Figure 5 – Décomposition
de la série de temps nonstationnaire
sous forme de
tendances locales successivement
alternantes comme
sens et séparées par des
sauts brusques mesurables
conformément à l’algorithme
proposé par Haidu et
Mercier (1996).
2.3. Tendances récentes dans le contexte de la variabilité passée
La géometrie de la variabilité climatique exprimée par des tendances alternantes récentes se
retrouve sous la même forme dans le cas des séries „proxy” analysées (figure6 et 7), ce qui
montre qu’il s’agit du même mode de variabilité naturelle quelle que soit l’échelle temporelle.
16
14
12
1650 1750 1850 1950
Figure 6 – Température d’été du nord-ouest du Canada
et tendances locales alternantes.
Figure 7 – Variation de l’écart de la température de la
région arctique par rapport à la température moyenne
multianuelle et tendances locales alternantes
Dans l’absence des explications physiques, ces tendances peuvent être considérées comme
étant stochastiques, mais elles peuvent aider dans le processus de modélisation (Stern et
Kaufmann, 2000). D’autre part, on reconnaît le fait que l’identification optimale des
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