Roy W. Spencer, John R. Christy, William D. Braswell ont publié le 29 avril 2025 dans l’AMS Journal of Applied Meteorology and Climatology un article intitulé Urban Heat Island Effects in US Summer Surface Temperature Data, 1895–2023 (Effets des îlots de chaleur urbains dans les données de température de surface estivales aux États-Unis, 1895-2023).
Le texte qui suit est la traduction d’un résumé de cette article publié sur le site de Roy Spencer le 15 mai 2025. Le texte complet de l’article en anglais peut-être téléchargé ici.
Notre article sur les îlots de chaleur urbains a été publié
Roy Spencer
Il a fallu près de deux ans pour satisfaire les examinateurs, mais finalement notre article Urban Heat Island Effects in US Summer Surface Temperature Data, 1895–2023 a été publié dans l’AMS Journal of Applied Meteorology and Climatology. Pour résumer rapidement, nous avons utilisé les différences de température moyenne entre les stations GHCN voisines et les avons reliées aux différences de densité de population (DP) entre les stations. Pourquoi la densité de population ? Les ensembles de données de DP sont mondiaux, et l’un d’eux remonte au début du XIXe siècle, ce qui nous permet de calculer l’évolution de l’effet UHI au fil du temps. L’effet de la DP sur la température UHI est fortement non linéaire, il a donc fallu en tenir compte également. (Le réchauffement le plus rapide se produit lorsque la population commence à augmenter au-delà des conditions de nature sauvage, et il se stabilise généralement à des densités de population très élevées ; ce phénomène est connu depuis l’étude originale d’Oke de 1973 ). Nous avons ensuite créé un ensemble de données sur le réchauffement de l’UHI en fonction du temps au niveau des points de grille en calibrant les augmentations de densité de population en termes d’augmentation de température. En résumé, 65 % de la tendance linéaire au réchauffement aux États-Unis entre 1895 et 2023 était due à l’augmentation de la densité de population dans les stations suburbaines et urbaines ; 8 % du réchauffement était dû à l’urbanisation dans les stations rurales. L’essentiel de ce réchauffement dû à l’effet UHI s’est produit avant 1970. Mais cela ne signifie pas nécessairement que les relevés officiels de température de la NOAA sont corrompus à ces niveaux.
Qu’est-ce que cela signifie pour les effets de l’urbanisation dans les relevés officiels de température aux États-Unis ?
C’est une bonne question, et je n’ai pas de bonne réponse. L’un des examinateurs, qui semblait bien connaître la technique d’homogénéisation utilisée par la NOAA, a déclaré que les données homogénéisées ne pouvaient pas être utilisées pour notre étude car les tendances UHI sont pour la plupart supprimées de ces données. (L’homogénéisation examine les variations de température d’une année sur l’autre [domaine temporel] aux stations voisines, et non les différences de température spatiales [domaine spatial] comme nous le faisons). Nous avons donc été contraints d’utiliser les données moyennes quotidiennes estivales américaines GHCN brutes (non homogénéisées) ([Tmax+Tmin]/2) pour l’étude. L’une des choses surprenantes que l’examinateur a affirmé était que l’homogénéisation réchauffe le passé dans les stations actuellement urbanisées, rendant leur histoire ancienne moins urbanisée tout aussi chaude qu’aujourd’hui. Je souligne donc que, dans notre étude, ce sont les données brutes (non ajustées) qui ont eu une influence substantielle sur le réchauffement climatique. Cela n’est pas surprenant. Mais cet examinateur de l’article a déclaré que l’essentiel de l’effet de réchauffement artificiel de l’UHI avait été éliminé par le processus d’homogénéisation, qui constitue le relevé officiel de température rapporté par la NOAA. Je n’en suis pas convaincu, et au moins un article récent affirme que l’homogénéisation ne corrige pas réellement les tendances urbaines pour les faire ressembler à des tendances rurales, mais qu’elle opère plutôt un « mélange urbain » des données. Par conséquent, les tendances « préférées » par cette procédure statistique reposent sur une sorte de « vote statistique » (c’est ma terminologie ici, qui pourrait être inexacte). Il reste donc à déterminer l’ampleur de l’effet fallacieux de l’UHI dans les tendances officielles et homogénéisées des températures terrestres. Le verdict n’est pas encore tombé. Bien sûr, si l’on trouve suffisamment de stations rurales pour surveiller les températures terrestres, je continue d’apprécier l’approche d’Anthony Watts, qui consiste à ne pas utiliser les sites suburbains et urbains pour les tendances à long terme. Néanmoins, la plupart des gens vivent en zone urbaine ; il est donc important de quantifier la part des températures record dont nous entendons parler dans les villes qui sont simplement dues aux effets de l’urbanisation. Je pense que notre approche nous rapproche un peu plus de la réponse à cette question.
La densité de population est-elle la meilleure solution pour y parvenir ?
Nous avons utilisé les données de la PD, car il existe désormais des ensembles de données mondiaux, dont au moins un s’étend sur plusieurs siècles. Cependant, comme nous utilisons la densité de population dans notre étude, nous ne pouvons pas tenir compte des effets supplémentaires de l’ICU liés à une prospérité accrue, même lorsque la population s’est stabilisée. Par exemple, même si la densité de population n’augmente plus au fil du temps dans certaines zones urbaines, il y a probablement eu une augmentation de l’utilisation de la climatisation, avec plus de magasins et de parkings, à mesure que la richesse a augmenté depuis, disons, les années 1970. Nous avons commencé à utiliser un ensemble de données Landsat sur les « surfaces imperméables » pour tenter de résoudre une partie de ce problème, mais ces données ne remontent qu’au milieu des années 1970. Mais ce sera un début.