Qu’est-ce qui influence le plus la température en Belgique?

par Prof. Dr. Jean N

Plusieurs paramètres peuvent influencer la température moyenne de nos contrées et rien ne justifie le rôle majeur attribué au CO2. Parmi ces paramètres nous trouvons l’OAM (l’Oscillation Atlantique Multidécennale), l’ONA (l’Oscillation Nord Atlantique) et le cycle solaire. Le but de cet article est de discuter l’importance de ces trois paramètres et de montrer à quel moment de l’année ils entrent en action en Belgique. Pour cela une publication récente (Lüdecke et al. 2020) sera présentée. Mais avant toutes choses, analysons les températures mesurées à la station d’Uccle (Bruxelles, Belgique).

1. Relevés de température à la station d’Uccle

Les données de température moyenne annuelle de la station d’Uccle sont disponibles gratuitement sur internet (ici). Les enregistrements débutent en 1880, ce qui signifie que nous disposons de 140 ans de mesures (Figure 1).

Figure 1. Température moyenne annuelle (°C) de la station d’Uccle (Bruxelles, Belgique) entre 1880 et 2019. La pente de la droite tracée parmi les relevés est de 0,0135. La courbe en pointillés est une moyenne mobile de période 2 ans. Source : GHCNv4.

Tendance à long terme. Tout d’abord, nous constatons sur la Figure 1 qu’il existe une tendance générale à l’augmentation de la température moyenne annuelle à Uccle : de ± 8,7°C en 1880 on est passé à ± 10,6°C en 2019, soit une augmentation de 1,9°C en 140 ans. Cela montre qu’en 10 ans la température moyenne annuelle n’a augmenté que de 0,13°C (et donc 0,013°C par an). Les causes possibles de cette tendance à long terme seront analysées plus loin.

Oscillations à court terme. Nous voyons clairement aussi sur la Figure 1 que la température moyenne annuelle oscille autour de la droite de tendance à long terme et que ces variations de température sont bien plus grandes que l’accroissement à long terme. La durée entre un pic et un creux de température est souvent de 4-5 ans (comme entre 1884 et 1888, ou entre 1959 et 1963), mais peut parfois être de 1 an (1921-1922) ou parfois plus de 7 ans (1949-1956). La température varie alors de plus de 2°C et sur une période très courte. Par exemple, entre 1959 et 1963, la variation a été de 2,36°C en seulement 4 ans, soit 0,59°C/an. Ce taux de variation est 45 fois plus élevé que la variation à long terme (0,59 vs 0,013).

Les données de température peuvent également être présentées sous forme de température moyenne mensuelle en fonction du temps. Un exemple est donné à la figure suivante pour le mois de janvier (Figure 2). Nous voyons que la pente de la droite tracée parmi les relevés est très proche de la précédente.

Figure 2. Température moyenne mensuelle pour janvier (°C) à la station d’Uccle (Bruxelles, Belgique) entre 1880 et 2020. La pente de la droite tracée parmi les relevés est de 0,0189. La courbe en pointillés est une moyenne mobile de période 2 ans. Source : GHCNv4.

2. Les causes des oscillations à court terme

Une publication récente datant de mai 2020 nous éclaire sur les causes des oscillations à court terme. Elle a été publiée dans Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics (Lüdecke et al. 2020). Les auteurs ont analysé les températures moyennes mensuelles de 39 stations européennes entre 1901 et 2015. Les données de température ont été lissées (filtre Savitzky-Golay) et ont ensuite été comparées à d’autres paramètres comme l’OAM, l’ONA et l’activité solaire (données lissées avec le même filtre). Les lignes qui suivent (points 2.1 à 2.3) sont inspirées de l’article cité. Elles peuvent être sautées par le lecteur qui est déjà familier avec l’OAM, l’ONA et l’activité solaire.

2.1. L’OAM ou Oscillation Atlantique Multidécennale (en anglais, “Atlantic Multidecadal Oscillation”; OAM). L’OAM est calculé avec la moyenne des anomalies de température de surface de l’eau de mer (SST) dans le bassin de l’Atlantique Nord entre 0 et 60°N. L’OAM a été décrit pour la première fois par Schlesinger et Ramankutty (1994). L’OAM fluctue au cours du temps et consiste en un cycle océanique à basse fréquence avec une période estimée de 60–80 ans (Kerr, 2000) (Figure 3).

Figure 3. L’OAM en °C, de 1880 à Novembre 2018 basée sur les données ERSSTv3b. Source : ici.

Pour analyser l’OAM, le réchauffement à long terme est éliminé des données par diverses méthodes mathématiques (Trenberth et Shea, 2006). Il semble que l’OAM influence principalement les températures estivales en Europe, tandis que les températures hivernales restent largement inchangées par l’OAM (O’Reilly et al., 2017; Yamamoto et Palter, 2016). En automne et au printemps, l’OAM contrôle les températures respectivement dans le nord et l’ouest de l’Europe (O’Reilly et al., 2017; Sutton et Dong, 2012). Une phase négative de l’OAM dans les années 60-90 a provoqué un refroidissement, bien visible à Uccle (Figure 1).

La phase positive actuelle de l’OAM a entraîné des étés plus chauds et plus longs (Muller et al., 2013; Pena-Ortiz et al., 2015; Sutton et Dong, 2012; Sutton et Hodson, 2005). Ceci est également bien visible à Uccle, où presque tous les points sont au-dessus de la moyenne depuis l’an 2000 (Figure 1). L’OAM a une grande influence sur les populations de certains organismes en Atlantique, par exemple le thon rouge (Faillettaz et al., 2019) et les diatomées (Harris et al., 2014). En Irlande (McCarthy et al., 2015), dans le centre de l’Angleterre (Knight et al., 2006), la Mer Baltique (Kniebusch et al., 2019) et la Mer Méditerranée (Macias et al., 2013; Marullo et al., 2011) l’OAM explique en grande partie la variabilité annuelle de la température à l’échelle décennale au cours des 150 dernières années. L’OAM a également été identifiée dans certains proxys sensibles à la température dans les lacs alpins (Lanci et Hirt, 2015).

Actuellement, on ne peut pas prédire le moment où l’OAM changera. Les modèles informatiques, tels que ceux qui prédisent El Niño, sont loin de pouvoir le faire. En supposant que l’OAM se poursuive avec un quasi-cycle d’environ 70 ans, le pic de la phase chaude actuelle serait cette année (2020) (Curry 2008).

2.2. L’ONA (Oscillation Nord Atlantique; en anglais “North Atlantic Oscillation”, NAO) a été découvert grâce à plusieurs études à la fin du XIXe et début du XXe siècle (Stephenson et al., 2003). L’ONA (Figure 4) est basé sur une différence de pression atmosphérique, mesurée à la surface de l’eau de mer, entre l’anticyclone des Açores et la dépression d’Islande (Hurrell et al., 2003).

Figure 4. Indice d’hiver (de décembre à mars) de l’ONA basé sur la différence de pression normalisée au niveau de la mer (SLP) entre Lisbonne, Portugal et Stykkishólmur / Reykjavík, Islande depuis 1864, avec régression locale LOESS (en noir, intervalle de confiance en gris). Source : ici.

Pendant une phase positive de l’indice ONA (ONA+), l’anticyclone des Açores est plus fort et la dépression d’Islande est plus faible, résultant en une plus grande différence de pression. Les vents d’ouest dominants (i.e., les “westerlies”, qui soufflent principalement d’ouest en est, aux latitudes moyennes, soit entre 35 et 65 degrés de latitude) sont alors plus forts. Le jet stream Nord Atlantique et la trajectoire des tempêtes prennent alors une direction décalée vers le nord.

Pendant une phase négative de l’indice ONA (ONA–) les conditions hivernales sont douces et humides en Europe centrale (Heape et al., 2013; Hurrell, 1995; Trigo et al., 2002). En revanche, un indice ONA négatif donne un gradient de pression réduit, avec peu de vents d’ouest et un déplacement du jet stream de l’Atlantique Nord et de la trajectoire des tempêtes vers le sud de la Méditerranée. Les hivers de l’Europe du Nord pendant une phase négative de l’ONA sont plus froids et plus secs que d’habitude, tandis que l’Europe du Sud et l’Afrique du Nord reçoivent plus de pluies et de tempêtes (Heape et al., 2013; Trigo et al., 2002). On sait que l’indice ONA peut influencer l’étendue annuelle maximale de la glace de mer en Mer Baltique (Omstedt et Chen, 2001), les dates de congélation pour les lacs et les rivières scandinaves (Helama et Holopainen, 2012; Schmidt et al., 2019), la croissance des arbres dans l’ouest de la Norvège (Svarva et al., 2018), la production de semences à l’échelle du continent pour le hêtre européen et l’épinette de Norvège (Ascoli et al., 2017) et même les migrations européennes historiques dans l’Antiquité (Drake, 2017).

L’indice ONA montre un degré élevé de variabilité sur des échelles de temps allant de la journée au millénaire (Baker et al., 2015; Olsen et al., 2012; Trouet et al., 2009) (Fig. 3). Les cycles sont difficiles à repérer, bien que divers cycles de périodes de 2.5, 7, 13, 20, 26, 34 (Hurrell et van Loon, 1997; Seip et al., 2019) et 60 ans (Mazzarella et Scafetta, 2012) aient été proposés. Sur des échelles de temps multidécennales, l’indice ONA et l’OAM semblent inversement corrélés, l’OAM précédant l’indice ONA jusqu’à des périodes de 10–15 ans (Peings et Magnusdottir, 2014). Un lien similaire a été signalé par Gastineau et Frankignoul (2015) qui ont rapporté la survenue de phases d’indice ONA hivernales négatives environ 4 ans après un OAM chaud.

2.3. L’influence du soleil sur la température européenne a déjà été identifiée pour les mois d’hiver et les régions marginales de l’Atlantique, sur base d’ensembles de données de température des 150 dernières années (Le Mouel et al., 2009). Une faible activité solaire conduit à moins de jours avec des vents d’ouest dominants et moins de vents du sud-ouest sur l’Europe centrale, alors que les vents du nord et de l’est augmentent en intensité (Schwander et al., 2017). Il est connu que pendant les minima solaires les températures en Europe centrale diminuent (Schwander et al., 2017). Les épisodes de froid importants pendant le Petit Age Glaciaire (PAG) en Europe coïncident avec les minima solaires, en combinaison avec de grandes éruptions volcaniques (Camenisch et al., 2016; Guiot et al., 2010) (Figure 5).

Figure 5. Nombre de taches solaires entre 1600 et 2010. Source : ici.

L’évolution de la température dans les Alpes a une empreinte solaire significative sur des échelles de temps allant de plusieurs dizaines d’années à plusieurs milliers d’années, comme en témoignent les reconstructions des glaciers (Holzhauser et al., 2005; Hormes et al., 2006; Nussbaumer et al., 2011; Sigl et al., 2018), les études des stalagmites dans les grottes (Frisia et al., 2003; Mangini et al., 2005, 2007; Scholz et al., 2012) et les études sur les cernes des arbres (Coppola et al., 2013).

En consultant les relevés de température du centre de l’Angleterre (CET), couvrant une période de 360 ans, on peut constater que les hivers anormalement froids se produisent plus fréquemment pendant les phases de faible activité solaire (Lockwood et al., 2010). Les signatures solaires dans le CET ont été également rapportées par Smith (2017). Les périodes froides prolongées en Écosse pendant les minima solaires Maunder et Sporer du PAG ont été documentés par Rydval et al. (2017) sur base des cernes des arbres. Dans le Nord de l’Europe (Fennoscandie), le lien entre l’activité solaire et la température a été documenté pour des périodes allant du centenaire au millénaire (Haltia-Hovi et al., 2007; Karlen et Kuylenstierna, 1996; Sejrup et al., 2010), certains se référant spécifiquement à l’été (Ogurtsov et al., 2011, 2017; Zawiska et al., 2017) et au printemps (Helama et Holopainen, 2012). Un forçage solaire similaire sur les températures a aussi été suggéré pour l’Islande (Hanna et al., 2004; Moffa-Sanchez et al., 2014; Reynolds et al., 2016).

Les minima solaires du PAG en Europe de l’Est et du Sud sont communément associés à des périodes de froid prononcées, notamment en Slovaquie (Büntgen et al., 2013), Espagne (Dorado Linan et al., 2012; García-Ruiz et al., 2014; Tejedor et al., 2017) et Grèce (Koutsodendris et al., 2017; Trouet, 2014). Les preuves du cycle solaire de Schwabe de 11 ans (Fig. 5) ont été rapportées dans une carotte sédimentaire provenant de la Mer Ionienne (Cini Castagnoli et al., 2005). Une faible influence solaire sur la température et la couverture nuageuse a été identifiée pour la saison froide de la Roumanie, avec un schéma spatial clair (Sfîca et al., 2018).

3. Les résultats de Lüdecke et al. (2020) pour l’Europe

Lüdecke et al. (2020) ont calculé les coefficients de corrélation de Pearson (r) pour l’OAM, l’indice ONA et le cycle solaire en relation avec les données mensuelles de température de 39 stations européennes pour la période 1901–2015. Pour l’ONA les données proviennent de l’Unité de Recherches Climatiques (University of East Anglia; UK) (ici). Les données OAM provient de la NOAA (ici). Une fenêtre de corrélation croisée de 11 mois a été choisie pour l’OAM et l’indice  ONA, et de 120 mois pour les tâches solaires (données SILSO) afin de tenir compte d’éventuels délais ou déphasage. Les coefficients (r) ont ensuite été cartographiés à travers l’Europe sur une base mensuelle pour documenter les changements régionaux et saisonniers de la corrélation.

Les résultats montrent clairement que l’indice ONA est corrélé à la température européenne pendant les mois d’hiver, avec la relation la plus forte en février. Ensuite, c’est l’OAM qui module les températures de mars à novembre, avec les meilleures corrélations survenant en été, mais aussi en avril. Les régions où les impacts OAM et ONA sont les plus forts évoluent de mois en mois.

Les auteurs n’ont pas trouvé d’influence directe du cycle solaire de Schwabe (11 ans) sur les oscillations de température à court terme. Une corrélation directe n’a été identifiée que dans certains pays à certains intervalles multidécennaux en février, mars, juin et septembre. Les auteurs soulignent cependant que des études antérieures ont suggéré une influence solaire significative sur l’OAM et l’indice ONA. Il est donc probable que le plus grand impact de l’activité solaire sur les températures européennes soit de nature non linéaire et indirecte par interaction avec les cycles atlantiques OAM et ONA.

4. Les résultats de Lüdecke et al. (2020) pour la Belgique

L’étude de Lüdecke et al. (2020) présente toute une série de cartes de l’Europe au sein desquelles il est facile de distinguer la Belgique. Nous pouvons par exemple voir sur la Figure 6 ci-dessous que la corrélation ente l’indice ONA et la température moyenne de la Belgique est très forte en janvier (r = 0.60–0.75).

Figure 6. Corrélations de Pearson obtenues pour Janvier entre la température moyenne de divers pays européens et les paramètres OAM (AMO), ONA (NAO) et solaires (SOLAR). Source : Lüdecke et al. (2020).

Des corrélations tout aussi fortes (r = 0.60–0.75) sont également observées pour la Belgique entre les deux paramètres précités pour décembre et février. L’hiver de la Belgique est donc sous dépendance forte de l’indice ONA.

Pour le printemps en Belgique la corrélation avec l’indice ONA chute progressivement : 0.50–0.59 (mars), 0.40–0.49 (avril), < 0.30 (mai). Les températures du mois d’avril en Belgique semblent au contraire fortement corrélées à l’OAM (r = 0.50–0.59).

Pour la Belgique en été, le mois de juin est modérément influencé par l’OAM (r = 0.40–0.49), le mois de juillet modérément influencé par l’ONA (r = 0.40–0.49) et le mois d’août à nouveau par l’OAM (r = 0.40–0.49).

Et finalement, l’automne belge semble relativement corrélé à l’OAM pour septembre (r = 0.50–0.59) et novembre (r = 0.40–0.49), mais aucune bonne corrélation n’a été observée en octobre.

5. Quelles pourraient être les causes de la tendance croissante à long terme?

A côté de ces oscillations de la température moyenne essentiellement causées par l’indice ONA et l’OAM en Belgique, un accroissement de la température à long terme est observé. Bien entendu, les médias et le GIEC trouvent ici un seul et unique coupable, le taux atmosphérique de CO2 et donc l’être humain. C’est cependant aller un peu vite car comme vous le savez peut-être si vous êtes un lecteur attentif de SCE, l’effet de serre est une hypothèse basée sur des concepts physico-chimiques qui ne sont pas en accord avec la théorie (voir ici). L’une des preuves est que de nombreuses villes ne se réchauffent pas malgré l’augmentation significative du taux de CO2 dans l’atmosphère (voir ici). De même, au début de l’Holocène le Svalbard (Arctique) était 7°C plus chaud qu’aujourd’hui alors que le taux de CO2 n’était que de 260 ppm (voir ici).

Si l’effet de serre du CO2 ne peut pas être invoqué, comment pouvons-nous expliquer l’augmentation à long terme des températures moyennes pour de nombreuses villes européennes? Cette question n’est pas encore tranchée et nous n’avons pas la prétention de dire (contrairement au GIEC dans son résumé pour décideurs) que nous connaissons la réponse. Voici cependant quelques pistes, et vous verrez que la science n’est pas encore dite! Tous les paramètres ci-dessous peuvent aussi se combiner.

– Les résultats obtenus par la récente étude de Delgado-Bonal et al. 2020 suggèrent que le léger réchauffement global observé depuis 40 ans (pour rappel, moins de 0,5°C) ne serait pas causé par une variation du taux de CO2 mais simplement par l’évolution de la couverture nuageuse. Plus de détails ici.

– La quantité de forêts joue un rôle très important et peut faire varier la température d’un lieu d’environ 1°C comme démontré dans la récente étude de Huang et al. 2020.

– La forte croissance des villes augmente l’effet de chaleur urbain. Il est en effet bien connu que le béton joue un rôle sur les températures moyennes (Manoli et al. 2019). Il n’y a pas que la quantité de CO2 qui ait augmenté avec le temps, la quantité de béton aussi. Le GIEC a conclu que l’effet de chaleur urbain a eu un effet négligeable sur la température à l’échelle mondiale (Peterson et al., 1999; Parker, 2004). Par exemple, Jones et al. (1990) ont montré que le réchauffement urbain ne correspond pas à plus de 0,1 K au cours du siècle dernier. Mais à l’échelle régionale, l’effet de l’urbanisation sur la température moyenne peut être très important. Par exemple, en Chine, là où il y a eu une forte expansion des zones urbaines, l’effet de chaleur urbain a pu être estimé. Yan et al. (2010) montrent un fort impact de l’urbanisation jusqu’à 0,54 K / décennie sur les séries de températures locales à Pékin. De même, dans un article récent, Goddard & Tedd (2019) démontrent que l’urbanisation a considérablement augmenté la température quotidienne minimale au Royaume-Uni et ce jusqu’à 1,70 K.

– Les éruptions volcaniques. On a déterminé qu’il y a eu des éruptions volcaniques catastrophiques en 536, 540 et 547 après JC. Les aérosols sulfatés ont par conséquent dispersé le rayonnement solaire, refroidissant considérablement la surface de la Terre pendant des décennies. Cette période de refroidissement mondial, appelée la petite période glaciaire de l’Antiquité tardive (Late Antique Little Ice Age, LALIA), a entraîné des mauvaises récoltes, des famines, des épidémies de maladies et des troubles sociaux. Après cet événement de refroidissement, le climat de la Terre est naturellement revenu à sa chaleur antérieure. En utilisant des enregistrements proxy situés à 20 emplacements différents de l’hémisphère nord, Peregrine (2020) a montré que l’hémisphère s’était refroidi d’environ 1°C en moins d’une décennie dans les années 530 et 540 après JC. Puis, dans les années 570, le climat de l’hémisphère nord s’était à nouveau réchauffé (de 1°C). Ces changements climatiques rapides dépassent facilement le rythme des changements de température modernes (réchauffement total d’environ 1°C depuis 1880) supposés être d’origine anthropique. Le réchauffement moderne pourrait donc être interprété comme un retour au climat «normal» – un peu comme le retour brutal aux températures pré-LALIA après la fin d’une période de refroidissement global. Puisque le retour à la température «normale» après le refroidissement du LALIA était nécessairement un réchauffement naturel, le réchauffement moderne des années 1900 à aujourd’hui pourrait également être interprété comme un événement naturel. Après tout, c’est l’hypothèse nulle – et à aucun moment elle n’a été falsifiée à l’aide de preuves scientifiques irréfutables (voir aussi ici).

– Citons également les nombreux paramètres astronomiques imparfaitement connus (position des planètes géantes par rapport au soleil, champ magnétique solaire, rayons cosmiques influençant les nuages, etc.). A ce sujet vous pouvez consulter la dernière publication de Nicolas Scafetta (2020) mais également celle de Stefani et al. (2019).

6. Conclusions

– La température moyenne d’Uccle en Belgique, comme pour de nombreuses autres stations européennes, présente un accroissement à long terme associé à des oscillations à court terme.

– L’accroissement à long terme est de 0,13°C tous les 10 ans. Il peut s’expliquer par de nombreux facteurs (évolution de la couverture nuageuse, évolution de la végétation, accroissement des villes, paramètres astronomiques, éruptions volcaniques présentes et passées). De nombreuses choses restent à découvrir et la science n’est pas dite.

– A côté de la tendance croissante à long terme la température moyenne oscille constamment (typiquement de plus de 2°C en 4–5 ans) en raison de l’action de l’OAM et de l’ANO.

– Selon Lüdecke et al. (2020) l’OAM serait le facteur d’influence le plus important pour la station d’Uccle, et ce pendant 5 mois : avril (r = 0,50–0,59), juin et août (r = 0,40–0,49), septembre (r = 0,50–0,59) et novembre (r = 0,40–0,49).

– Toujours selon Selon Lüdecke et al. (2020), l’indice ONA influencerait essentiellement 6 autres mois pour la station d’Uccle : décembre, janvier et février (r = 0,60–0,75), mars (r = 0,50–0,59), avril et juillet (r = 0,40–0,49). Seul le mois de mai ne serait pas significativement influencé par l’OAM, l’ONA ou le cycle solaire.

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5 réflexions au sujet de « Qu’est-ce qui influence le plus la température en Belgique? »

    1. L’IRM est un institut fédéral qui suit bien entendu la “science” du GIEC. Comme pour la bible, rien ne peut être contesté. Sinon, plus de crédits de recherche. C’est la même chose avec le FNRS ou BELSPO. Essayez d’introduire un projet de recherche pour tester l’hypothèse de l’effet de serre…

  1. C’est un très bon résumé.
    Je trouve cependant que donner les t° pour Uccle, moyenne annuelle, et Uccle, moyenne de janvier, cela n’est pas suffisant sur le plan de l’analyse statistique : il semble y avoir une tendance à l’augmentation de la t° moyenne annuelle mais visiblement, elle n’est pas linéaire à long terme. On serait heureux de savoir si certains mois sont plus responsables que d’autres. Pour janvier, la relation ne semble pas différente d’un r = 0. Cela donne envie de voir l’analyse pour les autres mois, notamment les mois d’été.
    De toute manière, le problème de la climatologie, c’est de vouloir tirer des tendances avec des variables dont les variations annuelles chaotiques sont plus grandes que les tendances sur de nombreuses années.

  2. Lorsque tant d’autres chercheurs (et alarmistes) se focalisent sur les comportements du Pacifique sud El Niño – La Niña [1] , vouloir ignorer des phénomènes analogues dans l’Atlantique Nd serait désarmant !
    Ah, l’impact cyclique d’effets d’inertie océane et des courants…
    Votre regard porté sur OAM / NAO est ici fort intéressant, grand merci.

    Par ailleurs : une courte introspection sur le site (météorologique belge) IRM tend à confirmer une possible influence (feutrée) de grands acteurs sur la petite “capitale de l’UE”. Soit sous des effets de mimétisme, obligés par les orientations conformistes et des sources de données/modèles. Lorsque les grands joueurs y sont désignés : WMO – UNEP ( = l’ONU …) , la NOAA , le MET Office , Météo France, etc…
    https://www.meteo.be/fr/a-propos-irm/liens

    Ceci ne constituant nullement une mise en cause de la compétence de nos chercheurs IRM, mais bien la pesanteur des instances “supra” sur le choix des travaux…

    Cet autre extrait du site IRM (*) démontre à l’envi la subordination (idéologisée) des HYPOTHÈSES adoptées pour définir ce que devrait être “la ville idéalement verte” du futur (**) ! Des résultats (simulés) sur la base de scenarios “forçage radiatif”… ceux-ci choisis de RCP2.6 (W/m²) à (worst case, cata GIECienne) RCP8.5 (W/m²) projections s’étendant évidemment de tout notre 21e siècle ! La climatologie, que diable !!

    (*) [[ Les scénarios RCP (Representative Concentration Pathway) sont des scénarios jusqu’à l’horizon 2300 [[ouche la coquille d’horizon]] établis par le Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC ou IPCC en anglais) lors du cinquième rapport AR5 (IPCC Fifth Assessment Report (en anglais)). ]]
    https://www.meteo.be/fr/infos/dico-meteo/rcp

    (**) “Ces premiers résultats montrent clairement que la mise en œuvre de mesures d’adaptation par les autorités urbaines pourrait conduire à une réduction significative de l’effet d’îlot de chaleur urbain et des vagues de chaleur, ce qui à son tour réduit les impacts du changement climatique en améliorant le bien-être de la population urbaine”,…
    https://www.meteo.be/fr/infos/actualite/les-toits-blancs-et-les-arbres-aident-les-citadins-durant-les-periodes-de-chaleur

    Mieux vaut vivre dans la Forêt de Soignes qu’au bord de la Senne.

    [1] http://www2.ggl.ulaval.ca/personnel/bourque/s3/el.nino.html

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