L’année 2023 est d’ores et déjà, l’année la plus chaude jamais enregistrée. Elle vient ainsi compléter la décennie la plus chaude et confirmer le passage à l’ère de l’anthropocène. Cette évolution du climat liée aux activité anthropiques est documentée par le Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) dans ses rapports synthétisant les connaissances scientifiques actuelles. Dans ce contexte, les réseaux sociaux peuvent se faire le porte-voix d’affirmations trompeuses, erronées, voire manipulées de la part d’internautes remettant en cause ces constats.
À l’origine de l’affirmation
Dans une série de deux publications sur X le 21 décembre, un internaute – dont nous avons à de nombreuses reprises vérifié/précisé les déclarations – affirme que les données observées de l’évolution de l’étendue de la glace de mer arctique au mois de septembre sont décorrélées des modèles de projection du GIEC.
Afin de démontrer ses propos, ce dernier utilise des données d’observations issues de l’Oean and Sea Ice Satellite Application Facility (OSI SAF) qu’il compare aux modèles du GIEC (Fig. TS.17 du 5e rapport de 2013). Ses conclusions sont illustrées par une superposition des premières sur le graphique du GIEC, un « Epic fail » de l’organisme selon lui :
Première erreur de la publication : la moyenne de l’étendue de la glace de mer arctique en septembre 2023 n’est pas de 5.4 millions km² comme l’affirme l’internaute mais de 4.8 millions selon l’OSI SAF.
Le graphique du GIEC
Afin de déterminer l’exactitude des propos, nous sommes donc remonté à la source : la figure TS.17 du GIEC dans le Technical Summary du cinquième rapport de 2013 (AR5). Cette figure montre les projections des modèles pour les scénarios RCP2.6, RCP4..5, RCP6.0 et RCP8.5 à partir de l’année 2005 jusqu’en 2100. Ces projections sont comparées aux observations faites de l’étendue de la glace de mer (Sea ice extent / SIE) pour le mois de septembre (mois où l’étendue est la plus faible en Arctique). La comparaison montre alors une tendance à la baisse : les observations sont en dessous de la moyenne multi modèles (en pointillé ci-dessous).
Pour autant, on constate dès le départ des incohérences entre la superposition proposée par l’internaute et celles déjà disponible dans le rapport du GIEC. Ces dernières semblent lissées par rapport aux données de l’OSI SAF.
Quelles sont les données utilisées pour la réalisation de la figure TS.17 ? Comment sont-elles traitées ?
Pour y répondre nous avons cherché à connaître la méthodologie employée et les sources du graphique. Des précisions sont apportées dans le Chapitre 12 de l’AR5 intitulé : « Long-term Climate Change : Projections, Commitments and Irreversibility« . La partie 12.4.6.1 (pp. 1087-1092) s’intéresse spécifiquement à la question des changements de l’étendue de la glace de mer. On y trouve de nombreuses références scientifiques dont l’article de Massonnet et al., 2012 intitulé « Constraining projections of summer Arctic sea ice« . Cette étude a simulé l’étendue de la glace de mer à l’horizon 2100 à partir des 29 modèles du CMIP5 en la comparant aux données d’observation (voir Fig. 1). En légende de la figure ainsi que dans la partie méthodologie, il nous est précisé que les données d’observation sont issues du National Sea and Ice Data Center (NSIDC), non celles de l’OSI SAF.
Ces deux bases de données sont respectivement indépendantes et réalisées à partir d’outils de mesure et d’algorithmes différents. Ainsi, chacune dispose de son propre index. L’ensemble des données techniques est consultable sur les sites respectifs du NSIDC et de l’OSI SAF. De fait, « la valeur montrée pour vérification peut varier en fonction de la source des données », nous explique François Massonnet – auteur principal de l’étude et chercheur associé à l’Université Catholique de Louvain en Belgique – dans sa réponse à notre mail. « Différents instruments observent la même banquise, et plusieurs algorithmes de re-processing existent, de sorte que les données de vérification elles-mêmes sont entachées d’incertitude ». Ces différences sont notables dans l’étendue de la glace de mer (≈500 000km² de plus pour l’index de l’OSI SAF). Pour exemple, l’étendue minimale atteinte en septembre 2023 est de 4.71 million km² selon l’OSI SAF, tandis qu’elle est de 4.23 million km² selon le NSIDC. Cependant les deux index s’accordent en tout point sur les tendances observées. Ainsi, la tendance est à la baisse en septembre d’après les deux organismes : 11.5% par décennie selon l’OSI SAF contre 12.6% par décennie pour le NSIDC (période de référence 1981-2010).
L’OSI SAF a d’ailleurs réalisé une comparaison entre leurs données et celles du NSIDC dans ce document de 2020. L’explication pourrait provenir de la détection des masses terrestres côtières dont l’émissivité est similaire à celle de la glace créant un « land spill-over effect« . L’OSI SAF reconnaît que leurs données sont possiblement faussées de ce fait :
« Both the OSI SAF and NSIDC use special algorithms to detect and correct such land spill-over effects (see e.g. sections 3.6 and 4.3 in Lavergne et al. 2019), but it would seem the current OSI SAF implementation leaves too much false sea-ice along the coasts. This effect is exacerbated during the summer months when a longer coastline is ice-free.«
Extrait de la page 13 du Product User Manual for the Sea Ice Index, version 2.1, OSI SAF, 17 novembre 2020
D’autre part, comme précisé à la fois en légende de la figure du GIEC et celle de Massonnet, les courbes sont lissées sur une moyenne glissante de 5 ans. Ce lissage des données est utile afin de mettre en avant des tendances à long terme et ainsi éviter les fluctuations transitoires. Il est également utilisé afin de « garantir la lisibilité », comme nous le précise François Massonnet. Or l’internaute a fait le choix de superposer les données mensuelles entraînant ainsi un décalage dans la comparaison avec la courbe des données d’observation du GIEC. À titre de comparaison, au chapitre 12 de l’AR5, les données mensuelles d’observation du NSIDC sont superposées aux modèles de projection.
Enfin, l’image partagée par l’internaute montre des erreurs substantielles dans les données. En effet, comme relevé dans l’image suivante, l’auteur a eu tendance à surévaluer les données de l’OSI SAF (celles-ci sont disponibles de manière interactive sur le site de l’Agence européenne pour l’environnement). Par exemple pour l’année 2007, l’étendue de la glace de mer a été en moyenne de 4.628 millions km² en septembre d’après l’OSI SAF, or selon la représentation de l’internaute celle-ci se situe aux environs de 5.1 millions km². De même en 2012, où elle atteint respectivement 4.055 millions km² contre 4.70 million km². Ainsi cette représentation est largement trompeuse, notamment pour les années où l’extension a été la moins importante, se rajoutant au décalage des données entre l’OSI SAF et le NSIDC.
Et pour 2023 ? Selon le NSIDC le SIE a été de 4.35 millions km² en moyenne en septembre tandis qu’il est de 4.8 millions km² selon l’OSI SAF. À titre de comparaison voici une représentation de ces deux valeurs sur la figure TS.17 :
Que nous dit la science ?
L’ensemble des organismes s’accordent sur une tendance à la réduction de la SIE. Aussi bien le Meteorologisk institutt (MET) que le CIRES – et le GIEC, de facto -arrivent à la conclusion que l’océan arctique devrait être « libre de glace » à l’horizon 2050 (par « libre de glace », on entend une superficie de la banquise inférieure à 1 million km²).
Synthèse des connaissances scientifiques, le GIEC est sans ambiguïté à ce sujet. Ainsi dans son rapport spécial sur l’océan et la cryosphère (SROCC) publié en 2019, il est rappelé que « l’étendue de la glace de mer arctique continue de décliner sur tous les mois de l’année; la réduction la plus forte étant en septembre (-12.8% par décennie;1979-2018)« . À la Figure 3.3 (d), les données d’observation de la SIE sont cohérentes avec les modèles de projection du CMIP5. Fait intéressant, la légende précise que ces données sont une moyenne des données du Hadley Centre Sea Ice and Sea Surface Temperature (HadISST), du NSIDC et de l’OSI SAF.
Le même constat est réalisé lors du sixième rapport du GIEC en 2023 : « The Arctic Ocean will likely become practically sea ice free during the seasonal sea ice minimum for the first time before 2050 in all considered SSP scenarios » (chapitre 9, « Sea Ice« ). Les modèles de simulation du CMIP6 y sont comparés aux données d’observation et comme pour le SROCC, plusieurs jeux de données sont utilisés et même comparés entre eux comme visible dans la figure 2.20. La figure TS.8 (voir ci-dessus) réalise, elle aussi, une moyenne de ces mesures.
Par conséquent, les derniers rapports du GIEC sont bien plus représentatifs du consensus scientifique : les modèles de projection sont en adéquation avec les observations de la SIE faites par les différents organismes. À titre de comparaison, le NSIDC avait, en 2015, superposé ses données d’observations avec celles des modèles du CMIP5.
Même son de cloche dans cet article scientifique publié dans la revue Nature en juin 2023 et intitulé « Observationally-constrained projections of an ice-free Arctic even under a low emission scenario ». La figure 4 est composée des mesures de l’OSISAF, de la NASATeam et de Bootstrap comparées aux scénarios 2.6, 4.5, 7.0 et 8.5.
Enfin, l’étude de la SIE n’est pas suffisante pour comprendre les mécanismes à l’œuvre en Arctique. La banquise est, en effet, sujette à d’autres phénomènes : perte d’épaisseur, changement du type de glaces par exemple. Comme le rappel Copernicus – un programme de l’Union européenne dédié à l’étude du climat – dans cet article dédié à l’évolution des glaces de mer : « les concentrations [sont] inférieures à la moyenne sur la majeure partie de l’océan Arctique ». De plus, « le type de glace de mer dans l’Arctique change également« . Egalement, les glaces pluriannuelles régressent au profit des glaces de première année, passant de 41% entre 1980 et 1989 à 27% ces dix dernières années.
Conclusion
L’affirmation selon laquelle les observations d’étendue de la glace de mer ne correspondent pas aux modèles de projection du GIEC est erronée. Celle-ci repose sur une erreur d’identification de la source des données utilisées par le groupement d’experts, une comparaison maladroite entre des données mensuelles et celles lissées sur une moyenne glissante de 5 ans et sur une représentation a minima trompeuse. Dans les faits, les dernières données, notamment celles compilées dans le SROCC et l’AR6, montrent que les projections sont jusqu’à présent cohérentes avec les observations. Rappelons pour terminer que le mois de septembre 2023 a été le 5e mois avec la plus faible SIE.
Fact'Ory 
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