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EU Surface Temperature for All Corners of Earth

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Les satellites et l’apprentissage automatique améliorent les enregistrements de température près de la surface

Bien qu’elles soient essentielles à la science du climat, qu’elles soient continuellement et depuis plus d’un siècle mesurées par les stations météorologiques, les mesures de température de l’air près de la surface ne nous fournissent pas toutes les informations quotidiennes dont nous avons besoin. EUSTACE exploite les données satellitaires et apprend automatiquement à combler ses lacunes.

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Les stations météorologiques enregistrent des données climatologiques utiles pour les endroits où ces mesures sont effectuées et pour la période couverte, mais dans de nombreux d’endroits il est impossible d’accéder à des mesures quotidiennes ou il n’existe pas d’historiques de la température de l’air. Le projet EUSTACE, financé par l’UE, a extrait des mesures des données satellitaires pour estimer la température de l’air en surface partout sur la Terre et d’une manière plus complète qu’auparavant. Produire de nouveaux enregistrements de données climatiques En combinant des mesures directes, des estimations à partir de données satellitaires et un apprentissage automatique utilisant un algorithme statistique pour générer des données lorsqu’elles sont absentes, EUSTACE a produit un certain nombre de jeux de données. L’équipe du projet a construit un jeu de données normalisé à partir d’historiques de mesures de la température de l’air en surface réalisés par des stations météorologiques en Europe depuis 1951, avec une analyse complète des températures maximales et minimales quotidiennes. Des estimations de température de surface ont été produites pour tous les types de surface sur Terre, mais avec de nouvelles estimations cohérentes degré d’incertitude. En utilisant les données de température de surface des terres, des océans et des glaces (couche supérieure) issues d’autres projets satellites, l’équipe a pu établir ces estimations rigoureuses du degré d’incertitude. Cela a ensuite permis à l’équipe d’analyser les températures mondiales quotidiennes de l’air en surface (avec des estimations du degré d’incertitude) depuis 1850, sur la base d’informations combinées provenant d’estimations satellites et de mesures in situ. Le projet a également identifié, dans la mesure du possible, les mesures de température de l’air en surface (provenant de stations météorologiques) avec des discontinuités causées par des facteurs non climatiques, telles que des modifications des instruments utilisés, de l’emplacement de la station et de la procédure de mesure. «Pour ces produits, nous avons testé des jeux de données fictifs auprès de spécialistes internationaux avec des cas d’utilisation spécifiques», a déclaré la coordinatrice du projet, Mme Nick Rayner. «Cela nous a donné un aperçu de la manière dont les données climatiques sont utilisées, des préférences en matière de format de données et des variables requises. Par exemple, nous avons découvert que les données de températures minimales et maximales étaient aussi importantes que celles des températures moyennes quotidiennes.» Nombre de ces besoins des utilisateurs ont ensuite été intégrés à la conception de la structure du fichier de données EUSTACE et aux guides d’utilisation qui les accompagnaient. La précision des produits EUSTACE a été évaluée par rapport à un sous-ensemble de mesures effectuées par des stations situées sur terre et sur glace, par des navires et par des balises glaciaires. Pour préserver l’indépendance de ces données, celles-ci ont préalablement été exclues de l’analyse. «Les résultats de la validation ont montré que nos méthodes avaient bien fonctionné, notamment nos nouvelles estimations du degré d’incertitude», déclare Mme Rayner. Les produits de données EUSTACE ont été catalogués dans l’archive du Centre for Environmental Data Analysis (CEDA), les données étant disponibles via une Licence de gouvernement ouvert, lorsque cela était possible. Relever les défis de société L’équipe recherche maintenant des possibilités d’améliorer ses jeux de données satellitaires pour obtenir une analyse plus précise. Elle envisage également la possibilité de numériser (récupération de données) des données historiques supplémentaires pour améliorer son analyse globale de la température de l’air en imposant davantage de contraintes sur sa modélisation statistique, en particulier lors du ciblage de régions actuellement sous-représentées. Une meilleure compréhension de la température de l’air en surface contribue à toute une série de défis sociétaux. Cela pourrait, par exemple, révéler les liens entre la température de l’air en surface et les maladies, ou encore les effets du stress thermique. La sécurité alimentaire, l’agriculture et la sylviculture durables, la recherche marine concernant les océans et les eaux intérieures, ainsi que la production d’énergie renouvelable pourraient également en bénéficier. «Plus largement, en offrant une meilleure compréhension de la variabilité, des plages de variation et des extrêmes de la température de l’air en surface, EUSTACE contribue aux efforts visant à élaborer des prévisions et des projections climatiques, ainsi que des plans d’adaptation et d’atténuation», explique Mme Rayner.

Mots‑clés

EUSTACE, satellite, station météorologique, température de surface, données, apprentissage automatique, météorologie, atténuation, adaptation, climat, durabilité

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