Ce graphique, réalisé par John R. Christy (Université d’Alabama à Huntsville), compare les températures atmosphériques globales observées (de la surface à environ 50 000 pieds / troposphère inférieure à moyenne) aux projections des modèles climatiques.

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Éléments clés du graphiqueLigne rouge : Moyenne de 102 simulations du modèle climatique CMIP-5 (modèles de l’ère du 5e rapport d’évaluation du GIEC, utilisant le scénario RCP4.5 après 2005 environ). Ces données sont traitées pour que la température globale corresponde aux couches d’observation.

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Cercles bleus : Moyenne de 4 ensembles de données de ballons (radiosondes) .
Carrés verts : Moyenne de 3 ensembles de données satellitaires (par exemple, UAH, RSS, etc.).
Axe des abscisses : 1975–2025.
Axe Y : Anomalie de température (°C), avec la tendance linéaire (1979–2014) ancrée à zéro en 1979.
Les modèles montrent un fort réchauffement après le milieu des années 1990, atteignant près de +1,0 °C au début des années 2020, tandis que les observations se situent à des niveaux beaucoup plus bas (principalement de l’ordre de +0,2 à +0,3 °C ces dernières années, avec une certaine variabilité).

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La flèche rouge met en évidence la divergence croissante.Contexte et interprétationIl s’agit d’une comparaison bien connue issue des témoignages et présentations de Christy devant le Congrès (par exemple, entre 2015 et 2017 environ, avec une projection ultérieure). Elle porte sur la température globale de la troposphère (souvent la TMT ou une couche similaire), dont les modèles climatiques prévoient un réchauffement notable dû aux gaz à effet de serre (avec un réchauffement amplifié dans les tropiques via le mécanisme des « points chauds »).

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Les modèles surestiment le réchauffement : en moyenne, ils prévoient un réchauffement 2 à 3 fois plus rapide que les observations sur cette période (à l’échelle mondiale ; l’écart est souvent plus important sous les tropiques). Ce constat est récurrent dans les analyses de Christy et Roy Spencer, réalisées à partir des données de l’UAH et d’autres ensembles de données.

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Les observations concordent : les données des ballons et des satellites (systèmes indépendants) sont très proches, ce qui renforce la fiabilité des mesures.
Les dernières mises à jour (jusqu’en 2025) de Spencer et Christy montrent que l’écart persiste, malgré la douceur de la saison 2023-2024 (en partie liée à El Niño et à d’autres facteurs). Les modèles continuent de prévoir des températures plus élevées.

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Explications de l’écart : Parmi les facteurs proposés figurent la sensibilité du modèle aux forçages, les problèmes liés aux émissions d’aérosols, la variabilité naturelle (par exemple, ENSO, les volca

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Tous les modèles ne se valent pas : la moyenne masque la dispersion ; certaines exécutions sont plus proches, mais la moyenne de l’ensemble est ici biaisée à la hausse.
La science évolue : les modèles CMIP6 montrent certaines améliorations sur certains points, mais les divergences concernant le réchauffement troposphérique restent un domaine de recherche actif.

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En résumé : ce graphique illustre un écart avéré entre les projections du modèle CMIP-5 et les observations directes du réchauffement troposphérique depuis 1979. Il est fréquemment cité dans les débats sur la sensibilité climatique et la fiabilité des modèles. Pour obtenir les données les plus récentes, consultez des sources telles que le site du Dr Roy Spencer ou les jeux de données de l’UAH, car le domaine continue d’être mis à jour grâce à de nouvelles observations.

1. Surchauffe des modèles (Christy, Spencer et al.)

• Les modèles CMIP (surtout CMIP6) simulent systématiquement un réchauffement plus rapide que les observations dans la troposphère tropicale (et globalement pour beaucoup).
• Données satellites UAH (Christy/Spencer) et radiosondes montrent un réchauffement moindre que la moyenne des modèles depuis 1979. Des études (ex. 2020 dans Earth and Space Science) indiquent que tous les 38 modèles examinés surchauffent la troposphère inférieure et moyenne, tropicale et globale. agupubs.onlinelibrary.wiley.com
• Conséquence : les modèles ont souvent une sensibilité climatique (réponse à un doublement du CO₂) trop élevée. Christy a calculé une sensibilité observationnelle autour de 1,1 °C contre ~2,3 °C dans les modèles.

2. Rétroactions nuageuses et effet « iris » (Richard Lindzen)

• Les nuages sont la plus grande source d’incertitude dans les modèles. Les rétroactions nuageuses peuvent être positives (amplification) ou négatives (stabilisation).
• Lindzen (physicien atmosphérique du MIT, émérite) a proposé l’hypothèse de l’iris : dans les tropiques, un réchauffement augmenterait l’efficacité des précipitations, réduisant les cirrus hauts. Cela laisserait s’échapper plus de rayonnement infrarouge (rétroaction négative). en.wikipedia.org
• l’idée d’une rétroaction nuageuse nette moins positive (ou négative) que dans la plupart des modèles reste un sujet actif. Des revues récentes (Lindzen 2021-2022) continuent d’explorer le rôle des cirrus anvil.

3. Variabilité naturelle et attribution (Judith Curry et al.)Judith Curry (ex-auteure GIEC, ex-Georgia Tech) insiste sur la sous-estimation de la variabilité naturelle : oscillations océaniques (AMO, PDO), activité solaire, volcans, etc.
   Sur des échelles décennales à pluridécales, ces variations peuvent rivaliser avec le forçage anthropique, surtout régionalement. Ignorer cela conduit à surestimer l’impact futur du CO₂ à court/moyen terme.

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Elle critique la « monstre d’incertitude » : le GIEC et les modèles sous-estiment les incertitudes structurelles, la possibilité de « cygnes noirs », et surestiment la confiance dans les projections.

es modèles à haute sensibilité réchauffent trop vite par rapport aux données.

Autres incertitudes majeures : Effets des aérosols (refroidissants, mal contraints).
Réponse de la vapeur d’eau et de la glace.
Patterns de réchauffement (effet « pattern » qui influence les rétroactions).

L’ampleur (pas de catastrophe inévitable).
La fiabilité des modèles pour les projections régionales et à long terme.
La surpolitisation qui transforme des incertitudes scientifiques en urgence absolue.

Le débat scientifique continue.