En examinant les données passées et en les comparant aux projections climatiques futures, nous pouvons prendre des décisions éclairées sur la manière de s’adapter aux changements climatiques. Les données climatiques canadiennes ajustées et homogénéisées (DCCAH) constituent une ressource utile pour comprendre comment le climat a évolué au Canada au fil des ans. Cet article s’efforce d’expliquer ce qu’est le produit de données DCCAH et en quoi il diffère des données brutes des stations météorologiques. Cet article expliquera également l’importance et le caractère unique de l’ajout récent des données DCCAH à la page « Analyser » de Donneesclimatiques.ca.
Les stations météorologiques collectent des données brutes sur diverses variables climatiques telles que la température, les précipitations, la pression atmosphérique, la vitesse et la direction du vent, l’humidité et les chutes de neige. Cependant, ces données brutes peuvent être sujettes à des incohérences et à des biais dus à des facteurs tels que des changements dans les techniques de mesure, des déplacements de stations et des modifications d’instruments. Ces incohérences peuvent rendre difficile l’analyse précise des tendances climatiques à long terme. En revanche, les données DCCAH ont été ajustées pour tenir compte de certaines de ces incohérences possibles.
Les données de température, en particulier, sont soumises à un processus connu sous le nom d’homogénéisation. L’homogénéisation consiste à éliminer les biais dans les données brutes qui proviennent de facteurs qui ne sont pas liés aux changements réels de la variable mesurée (voir l’exemple ci-dessous). Parmi les facteurs susceptibles d’affecter la cohérence d’une mesure, on peut citer les changements d’emplacement du site de surveillance (à proximité), les changements d’instrumentation et les changements de calendrier d’entretien des instruments. L’homogénéisation des enregistrements de données à long terme est souvent essentielle car ces facteurs externes entraînent des biais dans les données qui peuvent masquer les changements dans les mesures au fil du temps. Il est donc important d’utiliser des données homogénéisées pour étudier les tendances associées aux variables climatiques.
Voici un exemple d’homogénéisation en action :
En 1961, de nombreuses stations météorologiques du pays ont modifié leur heure d’observation, passant du soir (heure locale standard) au matin (temps universel coordonné), ce qui a entraîné un biais systématique dans les données brutes relatives aux températures minimales. Ce changement d’heure d’observation a entraîné une tendance artificielle au refroidissement dans les données brutes. Le processus d’homogénéisation appliqué aux données DCCAH corrige ce biais, garantissant une représentation plus précise des tendances réelles de la température. Plus d’informations ici.
La page d’analyse de Donneesclimatiques.ca est un outil convivial qui permet aux individus d’accéder facilement aux données climatiques et de les explorer. L’intégration des données DCCAH dans la page d’analyse permet aux utilisateurs d’extraire des indices personnalisés basés sur des seuils (comme le nombre annuel passé de jours au-dessus de 32 degrés ou le nombre annuel passé de cycles de gel-dégel, par exemple) à partir des données historiques DCCAH basées sur les stations, ce qui donne un aperçu des tendances climatiques passées et de la variabilité au Canada.
En incorporant les données DCCAH dans la page d’analyse, les utilisateurs peuvent désormais accéder à une mine d’informations plus cohérentes et plus solides sur le climat passé du Canada. Cela leur permet de mieux comprendre les tendances et la variabilité passées et de prendre des décisions éclairées sur les stratégies d’atténuation et d’adaptation au changement climatique.
