Un mythe (parmi bien d'autres) régulièrement répandu par la gent climatosceptique est celui qui consiste à prétendre que la hausse des températures (quand ils acceptent qu'il y ait une hausse, ce qui n'est pas le cas de tous…) ne peut qu'être bénéfique parce que soi-disant ce ne serait que le froid qui serait mortel, et donc plus il ferait chaud et plus ce serait bon pour la santé des populations exposées ; ce mythe permet notamment de justifier les émissions de CO₂ et autres gaz à effet de serre puisque la chaleur (présumée selon la plupart d'entre eux) qu'ils génèreraient serait alors exonérée de toute responsabilité.
Au passage disons que ce n'est pas tellement la chaleur qui serait absoute, mais plutôt les hommes qui émettent lesdits gaz à effet de serre ; si vous émettez une substance et que celle-ci s'avère bénéfique pour les gens, que peut-on vous reprocher ?
Donc la hausse des températures serait une aubaine pour l'humanité en améliorant notre qualité de vie et en nous préservant de nombreuses maladies…
Sans blague !
Il est bien évident que le froid tue, personne de sensé ne peut remettre ce fait en question, mais la question vraiment intéressante est de savoir si le réchauffement climatique en cours, qui n'est pas près de s'arrêter, va se révéler bénéfique ou néfaste non pas pour le quidam au coin de ma rue mais pour tous les hommes habitant sur la planète Terre.
Nous sommes bien d'accord que les gens qui habitent près des pôles ou très haut en altitude ne peuvent que considérer, à première vue, que la hausse des températures ne leur veut que du bien, alors que le sentiment de ceux qui vivent à l'équateur ou sous les tropiques est très probablement plus que mitigé sur la question.
Ainsi cette étude intitulée
ADAPTATION AND THE MORTALITY EFFECTS OF TEMPERATURE ACROSS U.S. CLIMATE REGIONS nous explique dans son introduction :
[…] northern, cooler regions will generally bear lower mortality costs or even benefit from climate change relative to warmer regions.
[…] les régions septentrionales, les plus froides, supporteront généralement des coûts de mortalité plus faibles ou bénéficieront même du changement climatique par rapport aux régions plus chaudes.
J'aurais tendance à ajouter qu'on s'en serait un peu douté et qu'il s'agit là d'une évidence ; mais il faut lire l'ensemble de la phrase contenue dans l'introduction, et nous avons ceci :
In the most comprehensive application of this approach, Hsiang et al. (2017) estimate that excess mortality will account for about 70 percent of end-of-century climate damages in the United States but find that northern, cooler regions will generally bear lower mortality costs or even benefit from climate change relative to warmer regions.
Dans l'application la plus complète de cette approche, Hsiang et ses collaborateurs (2017) estiment que la surmortalité représentera environ 70 % des dommages climatiques de fin de siècle aux États-Unis, mais ils constatent que les régions du Nord, plus fraîches, supporteront généralement des coûts de mortalité inférieurs ou bénéficieront même du changement climatique par rapport aux régions plus chaudes.
L'« approche » dont il est question est la suivante :
[…] to estimate economic damages as a function of weather and then calculate climate damages using shifts in the future weather distribution predicted by climate models (Deschênes and Greenstone, 2011).
[…] estimer les dommages économiques en fonction des conditions météorologiques, puis calculer les dommages climatiques à l'aide des changements dans la distribution future des conditions météorologiques prévue par les modèles climatiques (Deschênes et Greenstone, 2011).
Donc cette étude confirme que les « gens du nord » ne peuvent que se satisfaire du réchauffement climatique, de là à dire que les climatosceptiques se recrutent essentiellement dans ces régions il n'y a qu'un pas que je serais bien tenté de franchir, sachant d'expérience (quelques lecteurs ici même ayant apporté leur contribution de leur plein gré…) que l'homme (un peu moins la femme) s'occupe d'abord de ses oignons en se fichant pas mal du reste de l'humanité dont il n'a pas grand chose à faire, sauf s'il peut en tirer un quelconque bénéfice.
Mais les choses sont bien plus compliquées que ce que certains pensent, comme nous l'indique l'étude dans la suite de l'introduction :
However, these climate damage estimates and their qualitative implications rely on the strong assumption that the relationship between temperature and mortality is uniform across regions and constant over time. That is, they fail to allow for regional heterogeneity in the current temperature-mortality relationship or adaptation to future changes in climate.
Toutefois, ces estimations des dommages climatiques et leurs implications qualitatives reposent sur l'hypothèse forte que la relation entre la température et la mortalité est uniforme dans toutes les régions et constante dans le temps. En d'autres termes, ils ne tiennent pas compte de l'hétérogénéité régionale de la relation température-mortalité actuelle ou de l'adaptation aux changements climatiques futurs.
L'étude en question se focalise non seulement sur le territoire des Etats-Unis mais aussi sur la population âgée (ou plutôt qui sera âgée à la fin de ce siècle) ; une constatation intéressante concernant le présent est que les effets d'une chaleur additionnelle sont plus importants dans les régions froides que dans les chaudes (The effects of hot days are much larger in cool regions than in warm regions) mais aussi que les effets d'un froid additionnel sont moins graves dans les régions froides que dans les chaudes (cold days are much less harmful in cool regions than in warm regions), bref pour résumer en simplifiant à l'extrême :
- là où il fait déjà froid davantage de chaud tue ;
- là où il fait déjà chaud davantage de froid tue.
Nous voyons bien que l'affirmation selon laquelle c'est le froid qui tue et non le chaud ne fait pas vraiment dans la subtilité.
L'étude interprète d'ailleurs ses constatations ainsi :
We interpret this geographic heterogeneity as evidence of historical adaptation. As one potential channel for this adaptation, we find that nearly all of the cross-sectional differences in heat-related deaths can be explained by differential residential air conditioning (AC) adoption.
Nous interprétons cette hétérogénéité géographique comme une preuve d'adaptation historique. Comme canal potentiel de cette adaptation, nous constatons que presque toutes les différences transversales dans les décès liés à la chaleur peuvent s'expliquer par l'adoption différentielle de la climatisation résidentielle (AC).
Mais le problème auquel vont être confrontées nos générations futures, parmi lesquelles figureront nos personnes âgées en devenir (vous, moi, nos enfants surtout…) est résumé ainsi :
Our analysis reveals that while regions have become adapted to temperatures they face frequently, neither warm nor cool regions are well-adapted to temperatures they encounter infrequently.
Notre analyse révèle que si les régions sont devenues adaptées aux températures auxquelles elles sont fréquemment confrontées, ni les régions chaudes ni les régions froides ne sont bien adaptées aux températures qu'elles rencontrent peu fréquemment.
Eh oui, au cours des âges nous nous sommes tous adaptés, sur notre planète, à des régimes climatiques auxquels nous nous sommes habitués, en construisant par exemple un certain type d'habitations ou en nous habillant et en nous alimentant d'une certaine manière, mais le réchauffement brusque que nous avons provoqué va nous prendre de court et cela aura des conséquences.
De nombreux graphiques figurent dans l'étude, en voici un de particulièrement révélateur :
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Panel A plots estimates from a daily ZIP code level regression of 3-day mortality on daily average temperature where temperature bins are interacted with an indicator for whether the ZIP code is in the coolest, middle, or warmest third of ZIP codes based on 30-yar average cooling degree days (see Equation 1). The temperature estimates for each climate region reflect excess mortality from a given temperature day relative to a day in the mortality-minimizing temperature category for that region: 55°F-60°F, 65°F-70°F, and 75°F-80°F for the coolest, middle, and warmest regions, respectively. Estimates are reported and indicated with a marker for temperature bins comprising at least 0.05 percent of daily ZIP code observations (about two days every ten years, on average) in that climate region. The dashed curves are 5th order polynomials fit to the reported estimates for each tercile and fit to all temperature bins. Panel B plots estimates from an analogous regression where the bin coefficients are assumed to be the same across all ZIP codes (see Appendix Equation A1). The estimate for each bin reflects excess mortality associated with replacing a day in the reference category (65°F-70°F) with a day in the specified bin. Regressions in both panels include ZIP code by day of year fixed effects, state by year fixed effects, and flexible controls for temperature in the preceding 2 and 6 days and subsequent 2 days. Regressions are weighted by population and shaded regions report 95 percent confidence intervals based on standard errors clustered at the county level.
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Explication de la légende : dans le panneau A chaque courbe représente un tercile, en bleu les régions les plus froides et en rouge les plus chaudes ; on constate aisément que c'est dans les régions les plus froides que les hautes températures tuent nettement plus, surtout en extrapolant les courbes vers des températures qui ne sont pas encore connues dans ces régions mais auxquelles elles devront probablement faire face dans un futur plus ou moins proche ; la moyenne figurant dans le panneau B est donc trompeuse et cache des détails très instructifs.
Nous pouvons donc en conclure que les gens qui vivent dans des régions froides et qui s'imaginent naïvement que le réchauffement climatique sera tout bénéfice pour eux se trompent et auront des surprises dans leurs vieux jours (s'ils vivent assez longtemps) puisque les températures vont continuer à monter, ainsi que le nombre de jours présentant de très fortes températures comme l'indique ce graphique :
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| This graph plots in solid orange the number of days exposed to 90-degree or higher average temperature for a typical Medicare beneficiary, for each year in the sample. Annual exposure is computed by calculating the number of days each beneficiary is exposed to 90+ degree average temperature based on ZIP code of residence and then averaging across beneficiaries. The heavy-dashed gray line and lightly-dashed blue line describe the three-year moving average and a best fit linear trend of this time series, respectively. |
Entre 1992 et 2011 le nombre de jours à plus de 90°F (32,22°C) a plus que doublé en moyenne, passant de près de 1 à 2 exactement avec un pic à 3 jours et demi en 2011 ; à noter qu'il s'agit de jours par bénéficiaire de
Medicare, le système américain de santé qui concerne les plus de 65 ans.
Un très instructif graphique nous est également présenté :
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| This figure presents coefficients from separate regressions for each of three outcome variables: 3-day, 7-day, and 28-day mortality. The regression specification is that of Equation (A1), but with temperature leads expanded to included average temperature in the 6 and 27 days following the event day. |
Ainsi la mortalité « post fait générateur » est essentiellement celle causée par le froid quand elle se produit 28 jours après l'événement avec un maximum de 3,5 pour cent mille pour une température inférieure à 10°F (-12°C), mais on constate que la mortalité quasi immédiate (à 3 jours) est relativement faible à cette température (un peu plus de 0,5 décès pour cent mille personnes) alors qu'elle monte en flèche à partir de 80-90°F (27-32°C) pour atteindre près de 2 pour cent mille à plus de 95°F (35°C) ; à noter que les trois courbes se superposent pour les valeurs extrêmes, donc que ce soit à 3, 7 ou 28 jours après un événement climatique extrême impliquant de fortes températures, au-delà de 90°F (32°C) la mortalité excédentaire est exactement la même à peu de choses près.
Maintenant en détaillant par catégories plus fines d'âges nous voyons clairement que ce sont les plus âgés qui vont souffrir le plus des fortes températures :
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| This figure plots estimates from a daily ZIP code level regression of 3-day mortality on daily average temperature bins (see Equation A1) separately for individuals in each of 5 age groups: 65-69, 70-74, 75-79, 80-84, and 85-100. The estimate for each bin reflects excess mortality associated with replacing a day in the reference category (65°F-70°F) with a day in the specified bin. All regressions include state-by-year and ZIPcode-by-day-of-year fixed effects and also controls flexibly for temperature leads/lags by fully interacting three sets of 5-degree average temperature bins for the preceding 2 and 6 days and subsequent 2 days. Regressions are weighted by population and standard errors are clustered at the county level. |
Est-ce vraiment une surprise ?
Mais le plus surprenant (quoique) est le graphique suivant qui nous montre la perte en espérance de vie en fonction de l'âge et de la température :
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| This figure plots estimates from a daily ZIP code level regression of life years lost (LYL) due to 3-day mortality on daily average temperature bins (see Equation A1) separately for individuals in each of 5 age groups: 65-69, 70-74, 75-79, 80-84, and 85-100. The estimate for each bin reflects additional loss of life years associated with replacing a day in the reference category (65°F-70°F) with a day in the specified bin. LYL is computed by assigning individuals their expected life years remaining based on age and gender using Social Security Administration life tables, and then summing over those alive on any ZIP-code-day to get the total number of remaining life years and then estimating equation (A1). The regression includes state-by-year and ZIP-code-by-day-of-year fixed effects and also controls flexibly for temperature leads/lags by fully interacting three sets of 5-degree average temperature bins for the preceding 2 and 6 days and subsequent 2 days. The regression is weighted by population and standard errors are clustered at the county level. |
Je dois avouer que je suis moi-même surpris par l'importance de la perte en espérance de vie causée par une surmortalité à 3 jours due à une chaleur anormale, on parle de 15 à 20 années de perdues pour des températures de 95°F (35°C) tout de même ! Mais c'est pour cent mille individus, ce que j'ai un peu de mal à convertir en quelque chose de concret…
Pour en revenir à l'actualité récente et mettre celle-ci en parallèle avec ce que nous venons de voir,
Marshall Shepherd, dans
3 Things To Know About The Memorial Day Heat Wave In The Southeast publié dans Forbes (le magazine écolo-communiste bien connu) le 24 mai dernier, nous montre ce graphique :
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| Accidents mortels dus aux intempéries en 2018. |
Hum…
Il nous dit notamment ceci :
When I give public lectures, I always ask the audience what weather event kills more people in the U.S. each year. I usually get answers like tornadoes, hurricanes, or lightning. People are often surprised to learn that extreme temperature, particularly heat, is the deadliest form of weather.
Quand je donne des conférences publiques, je demande toujours à l'auditoire quel événement météorologique tue le plus de gens aux États-Unis chaque année. J'obtiens habituellement des réponses comme des tornades, des ouragans ou des éclairs. Les gens sont souvent surpris d'apprendre que les températures extrêmes, en particulier la chaleur, sont la forme de météo la plus mortelle.
Comme Shepherd est météorologue, professeur à l'
université de Georgie et qu'il fut en 2013 président de l'
American Meteorology Society, on peut je pense écouter ce qu'il dit avec attention et le croire sur parole quand il évoque le climat ou la météo ; par exemple quand il nous montre ce graphique mettant en parallèle la perception du problème climatique entre d'une part les climatologues et d'autre part le public (c'était en 2013 et cela n'a pas dû beaucoup changer depuis) :
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| Tuer les zombies, par Marshall Shepherd le 29 mai 2013 (source youtube) |
Pour ce qui concerne la vague de chaleur prévue pour le Memorial Day (c'est-à-dire actuellement) elle est due à de fortes pressions persistantes sur quasiment l'ensemble du pays :
So what's causing the extreme heat wave in the Southeast? The simple answer is that a strong upper level ridge of high pressure will remain in place for several days. A dome of high pressure (see opening graphic) will be prevalent over the region. Typically, a prolonged high pressure system results in heat wave conditions because formation of clouds is difficult and air sinks. Sinking air is compressed and warms (adiabatic compression). Whenever I see prolonged periods of heat, I also worry about drought conditions and an uptick in wildfires.
Quelle est la cause de la vague de chaleur extrême dans le sud-est ? La réponse simple est qu'une forte crête de haute pression de niveau supérieur restera en place pendant plusieurs jours. Un dôme de haute pression (voir le graphique d'ouverture) sera présent dans la région. Généralement, un système à haute pression prolongé produit des vagues de chaleur parce que la formation de nuages est difficile et que l'air s'enfonce. L'air qui coule est comprimé et se réchauffe (compression adiabatique). Chaque fois que je vois des périodes prolongées de chaleur, je m'inquiète aussi des conditions de sécheresse et d'une augmentation des feux de forêt.
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A dome of high pressure with sinking air is often associated with heat waves. NOAA |
Il nous précise que les Américains doivent s'attendre à ce que cette vague de chaleur persiste, mais aussi que cette chaleur est anormale pour cette période de l'année :
Such extreme heat is not normal for this time of year. If you are thinking, "isn't it a bit early to see heat this extreme?" The answer is yes. Legendary South Carolina meteorologist Jim Gandy tweeted,
Eight days ago was only the second 90-degree day of the year. It has been 90+ every day since with today the hottest so far this year. Now we are in a heat wave that will see record high temperatures next week.
Une telle chaleur extrême n'est pas normale à cette période de l'année. Si vous vous dites : "N'est-il pas un peu tôt pour voir une chaleur aussi extrême ?" La réponse est oui. Jim Gandy, météorologue légendaire de Caroline du Sud, a tweeté,
Il y a huit jours, c'était seulement le deuxième jour à 90 degrés de l'année. Il a fait plus de 90 tous les jours depuis ce temps et c'est aujourd'hui qu'il y a eu le plus de chaleur cette année. Nous sommes maintenant dans une vague de chaleur qui connaîtra des températures record la semaine prochaine.
Pour le 10 juin prochain voici les prévisions du site
lachainemeteo :
On peut éventuellement considérer que cette prévision est fantaisiste, cependant en conditions anticycloniques persistantes comme c'est le cas actuellement la probabilité de réalisation est plus forte que lorsque l'air est plus agité.
Voici d'autres façons de voir le même événement :
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| Memorial Day Weekend Heat Wave Sets All-Time May Records, Could Last Through Thursday in Southeast (source weather) |
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| A heat wave is scorching the Southeast this Memorial Day weekend (source edition.cnn) |
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| Unrelenting Heat Wave to Continue Breaking Records in Southeast Over Memorial Day Holiday (source blackchristiannews) |
Mais Trump est au Japon, pas folle la guêpe !
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| Mais qu'est-ce que je fous là ? Et puis c'est qui ce type aux yeux bridés ? Encore un qui veut émigrer chez nous ! (source ktar) |
![[Fig. 1]](https://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/enso_advisory/figure01.gif){kind=link}
![[Fig. 2]](https://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/enso_advisory/figure02.gif){kind=link}
![[Fig. 3]](https://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/enso_advisory/figure03.gif){kind=link}
![[Fig. 4]](https://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/enso_advisory/figure04.gif){kind=link}
![[Fig. 5]](https://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/enso_advisory/figure05.gif){kind=link}