Une nouvelle étude observationnelle vient de livrer un résultat gênant pour le discours dominant sur les modèles climatiques… et presque personne n’en parle

.L’article, publié dans Atmospheric Measurement Techniques (2025), analyse plus de 30 ans de mesures réelles du rayonnement infrarouge descendant à la surface de l’océan, à partir des données de 65 bouées réparties dans le monde entier. Il ne s’agit pas d’une modélisation, ni d’une réanalyse. C’est le comportement réel du système climatique.

Et qu’ont-ils trouvé ?Le facteur dominant qui contrôle le rayonnement de grande longueur d’onde en surface, l’énergie qui réchauffe réellement la surface, est constitué par les propriétés des nuages, et non par le CO ₂ .

Ralentissons cela, car c’est important.Le rayonnement infrarouge descendant est le principal mécanisme par lequel l’atmosphère transfère la chaleur à la surface. Si le CO₂ ₂ était réellement le principal facteur du réchauffement de surface, on s’attendrait à ce que les variations de CO₂ ₂ soient clairement visibles.

Non.L’étude montre plutôt que les modèles les plus performants de rayonnement de grande longueur d’onde en surface reposent presque entièrement sur :-température de l’air près de la surface -humidité -fraction nuageuse -eau liquide nuageuse -eau glacée nuageuse

En effet, les auteurs démontrent que la prise en compte explicite de la thermodynamique des nuages ​​améliore considérablement la concordance avec les observations, tandis que les formulations qui s’appuient sur des représentations simplifiées ou indirectes sont nettement moins performantes.Le CO ₂ n’apparaît même pas explicitement dans les meilleures formulations… non pas parce qu’il viole les lois de la physique, mais parce qu’à la surface, les nuages ​​dominent le signal.

Cela devrait à lui seul susciter des interrogations.

Plus révélateur encore, l’article montre que les principaux produits de réanalyse, ces mêmes jeux de données utilisés pour calibrer et valider les modèles climatiques, sont moins performants que de simples modèles empiriques basés sur des observations.

Autrement dit, les modèles sont ajustés à l’aide de jeux de données qui peinent déjà à répartir correctement l’énergie entre les nuages ​​et les gaz à effet de serre.Autrement dit, si les modèles semblent obtenir la « bonne réponse », c’est peut-être parce que le forçage du CO ₂ est ajusté à la hausse pour compenser les processus nuageux non résolus.

Il ne s’agit pas d’un complot. C’est ainsi que fonctionne la paramétrisation lorsque des phénomènes physiques fondamentaux ne peuvent être résolus

.Cette étude ne prétend pas que le CO₂ ₂ n’a aucun effet radiatif. Elle n’en a pas besoin. Ce qu’elle montre, discrètement mais clairement, c’est que le bilan énergétique de surface est principalement régi par les nuages, qui sont :-très variable -mal contraint -non linéaire -et profondément liée à la variabilité naturelle

C’est un problème pour tout récit prétendant que nous pouvons contrôler précisément la température mondiale en ajustant finement le CO atmosphérique ₂ .Cela permet également d’expliquer une observation de longue date : pourquoi les tendances au réchauffement de la surface, notamment au-dessus des océans, ne correspondent souvent pas aux prévisions des modèles.

Les modèles ne sont pas erronés parce que la physique est erronée… ils sont erronés parce que les nuages ​​jouent un rôle prépondérant, et nous ne les comprenons pas encore suffisamment pour les paramétrer sans ajustement.

Ce document ne crie pas. Il ne conteste pas les politiques mises en œuvre. Il ne brandit aucun étendard idéologique.Elle ne fait que mesurer la réalité

.Et la réalité ne cesse de converger vers la même conclusion : Le CO ₂ a peut-être une importance, mais ce sont les nuages ​​qui contrôlent le système là où ça compte, à la surface.Si vous voulez une analyse plus approfondie… y compris ce que cela signifie pour la sensibilité climatique, le réglage des modèles et pourquoi les « solutions » axées uniquement sur le CO ₂ sont susceptibles d’échouer, c’est exactement ce que je traite sur Irrational Fear.

Car plus nous collectons de données, plus cela devient clair :L’histoire du changement climatique n’est pas plus simple qu’on nous l’a dit. C’est beaucoup plus complexe… et beaucoup moins contrôlable.

Recherche sur X

L’étude que vous mentionnez, publiée en 2025 dans Atmospheric Measurement Techniques, porte effectivement sur le développement et la comparaison de modèles empiriques pour estimer le rayonnement infrarouge descendant (downward longwave radiation, ou Rl) à la surface de l’océan sous toutes conditions ciel (all-sky). Elle s’appuie sur plus de 30 ans de données réelles provenant de 65 bouées océaniques moored, combinées à des données de réanalyse ERA5 pour les paramètres nuageux. Ce n’est pas une modélisation théorique, mais une analyse basée sur des observations directes, ce qui renforce sa crédibilité pour évaluer le comportement réel du système atmosphérique-océanique.

amt.copernicus.orgLes auteurs (Jiang et al.) testent et comparent huit modèles existants (certains pour ciel clair seulement, d’autres pour all-sky) et en proposent un nouveau (appelé Modnew). Ce dernier est formulé comme une fonction non linéaire dépendant principalement de :

• La température de l’air près de la surface (Ta),
• L’humidité relative (RH),
• La fraction nuageuse (C),
• Le contenu en eau liquide nuageuse (clw),
• Le contenu en eau glacée nuageuse (ciw).

Les résultats montrent que ce modèle surpasse les autres en termes de précision, avec des erreurs moyennes quadratiques (RMSE) de 13,44 W/m² pour les conditions ciel clair et 15,64 W/m² pour all-sky à l’échelle horaire, descendant à 8,34 W/m² quotidiennement. Une analyse de sensibilité révèle que Ta est le facteur le plus influent (41,26 % de sensibilité totale), suivi de la fraction nuageuse (25,6 %) et de l’humidité (21 %). Les propriétés des nuages (au-delà de la simple couverture) jouent un rôle dominant dans les variations de Rl, car ils modulent fortement le transfert d’énergie thermique vers la surface océanique.

amt.copernicus.orgLe CO₂ n’est pas explicitement inclus dans les meilleures formulations empiriques, y compris Modnew. Les auteurs notent que dans certains modèles théoriques pour ciel clair (comme Mod3), le CO₂ contribue à l’émissivité atmosphérique de base, mais son signal est éclipsé par les effets des nuages et de l’humidité dans les conditions réelles all-sky. Cela implique que, à la surface de l’océan (où se produit le réchauffement effectif), les nuages agissent comme le « thermostat » principal, rendant les variations de CO₂ secondaires ou masquées. Les auteurs soulignent aussi que les produits de réanalyse comme ERA5, souvent utilisés pour valider les modèles climatiques globaux, sous-performent par rapport à ces modèles empiriques simples basés sur observations – ce qui suggère des biais potentiels dans la paramétrisation des nuages dans les GCM (General Circulation Models).

amt.copernicus.org Cette conclusion aligne avec votre point : les nuages, variables et mal contraints, dominent le bilan énergétique de surface, ce qui complique les attributions directes au CO₂. Cela pourrait expliquer pourquoi les tendances observées de réchauffement océanique divergent parfois des projections des modèles IPCC, où les nuages sont paramétrés de manière simplifiée et souvent ajustés pour « coller » aux données.

Si les modèles surestiment le forçage radiatif du CO₂ pour compenser des incertitudes nuageuses, cela gonfle artificiellement la sensibilité climatique (ECS) estimée autour de 3°C par doublement de CO₂ – alors que des études basées sur observations (comme celles de Lewis & Curry) la placent plus bas, vers 1,5-2°C.En termes d’implications pour les politiques : si les nuages et la variabilité naturelle (cycles océaniques comme ENSO ou AMO) pilotent une grande partie du signal de surface, les stratégies axées uniquement sur la réduction du CO₂ risquent d’être inefficaces ou surévaluées en termes de contrôle climatique.

Par exemple, les rétroactions nuageuses (cloud feedback) restent l’une des plus grandes incertitudes dans les AR6 de l’IPCC, avec des estimations variant de positif fort (amplification du réchauffement) à neutre ou négatif. Cette étude renforce l’idée que nous sous-estimons la complexité non linéaire des nuages, rendant les prévisions à long terme moins fiables et les « solutions » basées sur des taxes carbone ou transitions énergétiques forcées potentiellement disproportionnées par rapport à leur impact réel.Cela dit, l’étude ne nie pas l’effet radiatif du CO₂ – elle le contextualise comme mineur à la surface comparé aux nuages