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Reconstruction of missing data and analysis of air temperature variability at the Arctowski Station (Antarctic Peninsula region), 1977–2025

Cette étude reconstruit les données manquantes de la température moyenne quotidienne de l'air pour la station Arctowski (1977–2025) en utilisant la réanalyse ERA5 et des modèles de régression, révélant une variabilité locale significative et des périodes alternées de réchauffement/refroidissement sans tendance à long terme statistiquement significative, tout en notant une océanité climatique accrue.

Auteurs originaux : Marek Kejna, Joanna Plenzler, Sławomir Sulik

Publié 2026-07-10

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CC BY 4.0

Auteurs originaux : Marek Kejna, Joanna Plenzler, Sławomir Sulik

Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète

Imaginez la péninsule Antarctique en Antarctique comme un immense terrain de jeu glacé où la météo est le jeu le plus imprévisible de tous. Pendant près de 50 ans, des scientifiques ont tenu les scores en un endroit précis appelé la station polaire antarctique Henryk Arctowski (HA), située sur l'île du Roi George. Mais, comme un journal intime aux pages arrachées, leur registre météorologique présentait d'énormes lacunes. Certaines années manquaient entièrement ; d'autres mois avaient des trous.

Ce document est l'histoire de la façon dont les chercheurs Marek Kejna et son équipe ont agi comme des détectives pour combler ces pages manquantes, non pas en devinant, mais en utilisant une carte numérique du ciel ultra-précise appelée ERA5.

Le grand vol de données : Combler les vides
L'équipe ne pouvait pas simplement utiliser les données des stations voisines car les montagnes locales et les régimes de vent font de l'île du Roi George une sorte d'île météorologique à part entière. Au lieu de cela, ils ont saisi les données horaires de la grille de réanalyse ERA5 — un modèle informatique mondial massif qui suit l'atmosphère.

Ils ont découvert que, bien que le modèle informatique soit excellent, il n'était pas parfait. C'était comme un ami qui vous dit que la température est « froide », mais qui oublie qu'elle est en réalité « glaciale » ou « fraîche ». Plus précisément, le modèle était souvent un peu trop froid par rapport à la station réelle, surtout en été. La différence était d'environ 0,6 °C en moyenne, mais en février, la station réelle était d'un chaleureux 1,1 °C plus chaude que ce que le modèle prédisait.

Pour corriger cela, l'équipe a construit un ensemble de « règles de traduction » personnalisées (équations de régression) pour chaque mois. Pensez à cela comme à un anneau de décodage secret : si l'ordinateur disait qu'il faisait -5 °C en juillet, la règle leur indiquait que la station réelle était en fait de -5,01 °C. Si l'ordinateur disait qu'il faisait 1 °C en février, la règle l'ajustait à un tempéré 2,1 °C. Une fois qu'ils ont appliqué ces règles aux jours manquants, ils ont obtenu un enregistrement complet et ininterrompu de 1977 à 2025.

Le bulletin météo : Qu'ont-ils trouvé ?
Avec le journal restauré, l'équipe a examiné en profondeur le climat de ces 48 dernières années. Voici ce que disent les chiffres :

Le froid moyen : La station est l'endroit le plus chaud de toute la région, avec une température annuelle moyenne de -1,6 °C. Cela peut sembler glacial, mais en Antarctique, c'est pratiquement une vague de chaleur !
Les saisons : Le mois le plus froid est juillet, avec une moyenne de -5,8 °C. Le plus chaud est février, atteignant une moyenne de 2,3 °C.
Les extrêmes : Les variations de température sont extrêmes. Le plus froid jamais enregistré était de -32,3 °C (le 24 juillet 1986), et le plus chaud était d'un tempéré 16,7 °C (le 20 janvier 1979).
L'effet « océan » : La météo ici est fortement influencée par l'océan. La température ne varie pas aussi radicalement que sur un continent gelé ; la différence entre les mois les plus chauds et les plus froids n'est que de 7,4 °C. C'est comme vivre dans une maison avec une excellente isolation — l'océan empêche la température de devenir folle.

Le mystère de la tendance manquante
Voici le grand rebondissement : si l'on regarde l'ensemble de la période de 48 ans de 1977 à 2025, il n'y a aucune tendance statistiquement significative montrant que la station se réchauffe ou se refroidit globalement. Le document exclut explicitement une simple ligne de réchauffement constante pour ce lieu spécifique durant cette période précise.

Au lieu de cela, la température se comporte comme des montagnes russes sans direction claire, avec de grandes boucles :

Elle s'est réchauffée jusqu'en 1984.
Puis elle s'est refroidie jusqu'en 1994.
Elle s'est réchauffée à nouveau jusqu'en 1999.
Elle s'est refroidie jusqu'en 2015.
Et enfin, elle a recommencé à monter après 2015.

Les auteurs suggèrent que ces hauts et ces bas sont causés par de grands modèles atmosphériques, comme le Mode Annulaire Austral et les « rivières atmosphériques » (qui sont comme de gigantesques rivières invisibles d'air chaud circulant des tropiques vers les pôles).

Qu'en est-il de la glace ?
L'équipe a également examiné les « Degrés Jour Positifs » (jours assez chauds pour faire fondre la glace) et les « Degrés Jour de Gel » (jours assez froids pour geler les choses). Bien que le montant de la fonte ou du gel change beaucoup d'une année à l'autre, le document note qu'aucune tendance statistiquement significative n'a été observée pour les Degrés Jour Positifs ou les Degrés Jour de Gel pendant la période analysée. Au lieu d'un changement constant vers plus de fonte ou plus de gel, les données montrent une grande variabilité et des fluctuations sur plusieurs années, sans direction à long terme claire dans les sommes.

L'essentiel à retenir
Ce document ne prétend pas avoir résolu le mystère du réchauffement climatique en Antarctique. Au contraire, il prouve que même dans un lieu connu pour ses changements rapides, la météo peut être un mélange chaotique de périodes de réchauffement et de refroidissement qui s'annulent mutuellement au fil des décennies. Les données sont désormais complètes et fiables, montrant que même si la péninsule Antarctique est un « point chaud » de changement, la station Henryk Arctowski a été un lieu de variations sauvages plutôt que d'une ligne droite ascendante ou descendante. L'avenir ? Le document suggère que si nous continuons à regarder, nous pourrions voir plus de réchauffement dans les décennies à venir, mais pour les années 1977 à 2025, l'histoire est celle de la variabilité, et non d'une direction unique.

Résumé technique : Reconstruction des données manquantes et analyse de la variabilité de la température de l'air à la station Arctowski (1977–2025)

Énoncé du problème
La péninsule Antarctique est reconnue comme un « point chaud » climatique subissant des changements environnementaux rapides, notamment une déglaciation et des variations de température significatives. Cependant, les enregistrements météorologiques à long terme des stations de cette région contiennent souvent des lacunes de données dues à des interruptions opérationnelles, des défaillances d'équipement ou des défis logistiques. La station polonaise Henryk Arctowski (HA), située sur l'île du Roi-George et opérationnelle depuis 1977, possède une histoire de près de cinq décennies marquée par des observations intermittentes. Ces lacunes entravent l'analyse de la variabilité climatique et des tendances à long terme. De plus, bien que les ensembles de données de réanalyse comme ERA5 offrent une couverture mondiale, ils présentent souvent des biais systématiques par rapport aux mesures locales des stations dans les régions polaires en raison des différences d'orographie, de bilan de rayonnement de surface et de circulation locale. Le principal défi abordé par cette étude est la reconstruction des données manquantes de la température moyenne quotidienne de l'air à la station HA afin de créer une série temporelle homogène et continue pour la période 1977–2025, tout en tenant compte des écarts entre les données de la station locale et les valeurs de la réanalyse ERA5.

Méthodologie
L'étude a employé une approche multi-étapes pour reconstruire les données manquantes et analyser la variabilité de la température :

Identification des données et sélection des sources : Les auteurs ont identifié les périodes spécifiques de données quotidiennes manquantes dans l'enregistrement de la station HA de 1977 à 2025, couvrant environ 29,8 % du total des jours. Les valeurs manquantes ont été complétées à l'aide de données horaires de la réanalyse ERA5 (Copernicus Climate Change Service) correspondant à la cellule de grille englobant la station HA (62,00°–62,25° S, 58,25°–58,50° O).
Modélisation par régression : Pour remédier aux différences systématiques entre la station HA et les valeurs ERA5 — notamment le constat que la HA est généralement plus chaude que la grille ERA5, particulièrement en été — les auteurs ont développé des équations de régression linéaire mensuelles. Ces modèles ont été calibrés à l'aide d'un ensemble de données complet et homogène de 2013 à 2025, où les données de la station et d'ERA5 étaient disponibles. Les coefficients de corrélation de Pearson ( $R$ ) pour ces équations mensuelles variaient de 0,92 à 0,95.
Validation et test d'homogénéité : Les données reconstruites ont été validées par rapport aux données mesurées de la période 1978–1990, produisant un coefficient de corrélation de $R = 0,949$ . L'homogénéité de la série reconstruite 1977–2025 a été testée à l'aide du test de normalité standard (SNHT) d'Alexandersson (1986).
Analyse climatique : L'étude a calculé divers paramètres climatiques, notamment :
- La température moyenne, maximale et minimale.
- Les indices de continentalité (indice de Gorczyński, $K_G$ ) et d'oceanité (indice de Marsz, $O_M$ ).
- Les degrés de température positifs (PDD) et les degrés de gel (FDD).
- L'analyse des tendances à l'aide du test t de Student pour les moyennes annuelles et mensuelles.
- Une analyse comparative avec les stations voisines : Bellingshausen et Faraday/Vernadsky.

Résultats clés

Reconstruction des données : Il a été déterminé que l'ensemble de données reconstruit pour 1977–2025 est homogène, avec une statistique du test SNHT ( $T(k) = 7,86$ ) inférieure à la valeur critique (8,20) au seuil de signification de 0,05.
Caractéristiques de température : La station HA présente la température moyenne annuelle la plus élevée de la région à $-1,6^\circ\text{C}$ . Le cycle annuel montre des hivers doux (moyenne de juillet : $-5,8^\circ\text{C}$ ) et des étés frais (moyenne de février : $2,3^\circ\text{C}$ ). Les valeurs extrêmes varient de $-32,3^\circ\text{C}$ à $16,7^\circ\text{C}$ .
Écarts saisonniers avec ERA5 : Des différences significatives existent entre la HA et ERA5. Alors que les différences hivernales sont minimales (la HA est parfois plus froide), les différences estivales sont substantielles, la HA étant jusqu'à $1,1^\circ\text{C}$ plus chaude que l'ERA5 en février. Cela suggère que des facteurs locaux, tels que les effets de foehn et le rayonnement solaire sur un terrain dégelé, influencent considérablement le microclimat de la station par rapport à la grille ERA5 plus large.
Tendances et variabilité : Aucune tendance de réchauffement ou de refroidissement à long terme statistiquement significative n'a été observée pour l'ensemble de la période 1977–2025 ( $p = 0,74$ ). Au lieu de cela, les données révèlent des périodes de fluctuations multidécennales distinctes : réchauffement jusqu'en 1984, refroidissement jusqu'en 1994, réchauffement jusqu'en 1999, refroidissement jusqu'en 2015, puis une hausse ultérieure.
Influence océanique : La région est caractérisée par des caractéristiques climatiques océaniques extrêmes, indiquées par une faible amplitude de température annuelle ( $7,4^\circ\text{C}$ ), un faible indice de continentalité de Gorczyński ( $12,0\,\%$ ) et un indice d'oceanité de Marsz élevé ($11,2$).
Degrés de température : La somme annuelle moyenne des degrés de température positifs (PDD) était de $329,6^\circ\text{C}$ , et les degrés de gel (FDD) de $-898,4^\circ\text{C}$ . Aucune tendance statistiquement significative n'a été trouvée pour les PDD ou les FDD sur la période d'étude, bien qu'une forte variabilité interannuelle ait été notée.
Cohérence régionale : La variabilité de la température à la HA est fortement corrélée à la station Bellingshausen ( $R=0,95$ ) et modérément à la station Faraday/Vernadsky ( $R=0,65$ ), reflétant des moteurs atmosphériques régionaux communs.

Signification et affirmations
L'article positionne l'ensemble de données reconstruit 1977–2025 comme une ressource critique pour comprendre la dynamique climatique de la péninsule Antarctique. Les auteurs affirment que l'étude traite avec succès le problème des lacunes de données dans les enregistrements polaires à long terme, fournissant une série homogène qui permet une analyse robuste de la variabilité.

Les principales affirmations concernant la signification de l'étude sont les suivantes :

Contribution méthodologique : L'étude démontre que si l'ERA5 est un outil précieux pour combler les lacunes, la substitution directe introduit un biais. Le développement d'équations de régression mensuelles basées sur les conditions locales est une étape nécessaire pour reconstruire avec précision les données des stations polaires.
Contexte climatique : Les résultats corroborent la nature complexe du climat de la péninsule Antarctique, caractérisé par une forte variabilité interannuelle et des phases de réchauffement/refroidissement distinctes, plutôt que par une tendance linéaire. Cela soutient le concept de « hiatus antarctique » (une période de ralentissement du réchauffement) entre la fin des années 1990 et 2015, suivi d'une phase de réchauffement renouvelée.
Facteurs locaux vs globaux : Les résultats soulignent que les facteurs locaux (orographie, étendue de la banquise, vents de foehn) jouent un rôle décisif dans les enregistrements de température, dépassant souvent les tendances de la réanalyse globale. L'avantage thermique spécifique de la station en été est attribué à ces mécanismes locaux.
Référence environnementale : Les données reconstruites servent de référence pour évaluer l'impact du changement climatique sur la cryosphère (glaciers et pergélisol) et l'écosystème plus large de la baie d'Admiralty, un site de recherche multidisciplinaire intense.

Les auteurs concluent que la variabilité observée s'aligne sur les changements de la circulation atmosphérique (Mode Annulaire Austral, rivières atmosphériques) et l'étendue de la banquise, soulignant la nécessité d'une surveillance continue pour comprendre les futurs régimes climatiques dans cette région sensible.

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