
Par Roy W. Spencer, Ph.D.  (publié en anglais sur le site de Roy W.Spencer) Ceux qui défendent les modèles de prévision climatique produisent souvent des graphiques de la température de surface observée par rapport aux modèles qui montrent un très bon accord. Laissant de côté le débat sur les ajustements permanents des relevés de température de surface, qui produisent des tendances au réchauffement toujours plus croissantes, regardons comment les modèles les plus récents (CMIP6) se comportent par rapport à la dernière version des observations (aussi bonnes soient elles). Tout d’abord, je voudrais expliquer comment certains auteurs parviennent à un aussi bon accord entre les modèles et les observations. Voici les deux «techniques» qu’ils utilisent et qui me gênent le plus. 1. Ils regardent de longues périodes, disons les 100 dernières années et plus. Cela améliore l’accord apparent, car la majeure partie de cette période est antérieure au forçage substantiel du système climatique par augmentation du CO2. 2. Ils pointent des anomalies sur une période de référence commune, mais ne montrent pas de lignes de tendance. Ou, s’ils affichent des lignes de tendance, ils ne les démarrent pas du même point au début de l’enregistrement. Lorsque vous effectuez cette opération, l’écart entre les modèles et les observations est divisé par deux, l’écart dans la dernière moitié de l’enregistrement ayant le signe opposé de l’écart dans la partie précédente de l’enregistrement. Ils disent: «Tu vois? Les températures observées au cours des dernières décennies correspondent presque aux modèles! » Dans le tracé suivant (qui sera inclus dans un rapport que je fais pour la Global Warming Policy Foundation), j’évite ces deux problèmes. Pendant la période de forçage la plus forte en gaz à effet de serre (depuis 1979), les derniers modèles CMIP6 montrent un réchauffement de surface net entre 1979 et avril 2020 (+1,08°C), supérieur de 50% aux observations (+0,72°C). Remarquez que j’ai fait la supposition que les tendances étaient quelque peu non linéaires, en utilisant un ajustement polynomial de second ordre pour les trois “time series”. Ensuite, j’ai calé verticalement les “time series” CMIP de sorte que leurs lignes d’ajustement polynomiales correspondent aux observations de 1979. Je pense que c’est la façon la plus honnête et la plus significative de comparer les tendances de réchauffement des différents ensembles de données. Comme d’autres l’ont remarqué, il semble que les modèles CMIP6 produisent encore plus de réchauffement que les modèles CMIP5. Toutefois, le site Web KNMI Climate Explorer (à partir duquel toutes les données ont été téléchargées) ne dispose que de 13 modèles à ce jour. 
