Divulgation de données

Dans le cadre des travaux relatifs à la production des valeurs actuelles jusqu’à l’hiver 2018 pour l’Indice actuariel climatique™ (IAC) et ses six composantes, l’American Academy of Actuaries (Academy), la Casualty Actuarial Society (CAS), l’Institut canadien des actuaires (ICA) et la Society of Actuaries (SOA) ont utilisé la méthodologie développée en collaboration avec Solterra Solutions, ainsi que les données et les renseignements fournis par un certain nombre de sources de données publiques disponibles : la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), CLIMDEX1 et le Permanent Service for Mean Sea Level. Nous avons examiné le caractère raisonnable des données et des renseignements fournis, mais nous n’avons pas exécuté de vérifications détaillées. Nous nous sommes donc fiés à chacune de ces sources pour obtenir des données et des informations précises et complètes.

Les données sous‑jacentes de l’IAC et de ses six composantes reposent sur des mesures obtenues à partir d’un réseau étendu de stations météorologiques et de stations de mesure du niveau de la mer aux États-Unis (à l’exception de Hawaï et des territoires non constitués en société des États-Unis) et au Canada. Certains fournisseurs de sources de données pour l’IAC ont analysé les observations des stations météorologiques afin de fournir des ensembles de données rectangulaires. Pour toutes les composantes de l’IAC, sauf le niveau de la mer, nous avons utilisé des grilles de 2,5 degrés (latitude) sur 2,5 degrés (longitude) pour élaborer les valeurs de l’IAC.

Les données rectangulaires et les données des stations de surveillance du niveau de la mer sont utilisées pour établir des séries chronologiques mensuelles et saisonnières à compter de 1961 pour l’IAC et ses composantes.

En examinant les données sous‑jacentes, nous avons constaté que ce ne sont pas toutes les données rectangulaires et les stations de surveillance du niveau de la mer qui disposaient de données d’observation pour chaque mois ou saison dans les séries chronologiques à l’étude, ce qui était susceptible d’influer sur l’exactitude de l’analyse et des résultats pour l’IAC et ses composantes. Les données manquantes portent davantage sur les derniers mois ou saisons, car les données utilisées pour l’IAC et ses composantes peuvent ne pas être mises à jour pour tenir compte des observations les plus récentes des stations.

Pour le niveau de la mer, puisque les stations prises en compte dans l’analyse sont davantage éparpillées sur le territoire que les stations météorologiques utilisées pour produire les données rectangulaires des autres composantes, les valeurs relatives aux données manquantes sont déterminées par interpolation et extrapolation.

L’incidence des valeurs manquantes sur les résultats de chaque composante de l’IAC et de chaque région n’a pas été analysée en profondeur. Cependant, nous avons effectué une analyse de l’étendue des valeurs manquantes. Les résultats de cette analyse démontrent ce qui suit :

  1. Pour les régions américaines voisines, il existe peu de failles au niveau des données et la qualité des données est uniforme au fil du temps. Compte tenu du grand nombre de mesures provenant des stations météorologiques dans ces régions, il est raisonnable de ne prévoir que de faibles répercussions sur l’IAC et ses composantes en raison des données manquantes. En comparaison aux autres régions des États-Unis, l’Alaska (ALA) est unique, le nombre d’observations par station changeant selon la saison.
  2. Les valeurs manquantes varient selon la latitude. La prévalence des valeurs manquantes augmente au fur et à mesure qu’on se déplace vers le nord. Par conséquent, la qualité des données pour le Canada est inférieure à la qualité des données pour les États-Unis. Pour les régions canadiennes, les failles au niveau des données ont une incidence sur la qualité des données pour les composantes CDD (jours secs consécutifs), Rx5day (fortes précipitations), T10 et T90 (T=température), le nombre de points de grille diminuant au fil du temps. La fréquence des failles au niveau des données augmente à partir de 2014. Par exemple, pour le Canada dans son ensemble, le nombre de points de grille valides pour la température en juillet 2017 n’est qu’à 56 % de ce qu’il était en juillet 1961. La valeur correspondante pour la région de l’Arctique central (CAR) se chiffre à 17 % seulement. Ainsi, le manque de données dans les dernières années pourrait possiblement fausser les résultats de l’IAC. Un exemple serait la valeur mensuelle de décembre 2016 pour la composante précipitations.
  3. Des résultats faussés semblent aussi survenir pour la composante précipitations de la région du Pacifique du Nord-Ouest (NWP). Les valeurs de l’IAC pour les précipitations du NWP démontrent un important mouvement ascensionnel dans les saisons récentes comparativement aux saisons antérieures. Une analyse complète indique que des failles dans les données ont possiblement entraîné une hausse des valeurs.

Les résultats historiques de l’IAC et de ses composantes peuvent changer au gré de chaque mise à jour du site Web, car les données sous‑jacentes peuvent changer. Les valeurs des données peuvent être mises à jour par des tiers, non seulement pour les derniers mois et les dernières années, mais également pour des périodes de temps antérieures.

De plus, les résultats historiques de l’IAC et de ses composantes peuvent changer au gré de chaque mise à jour du site Web en raison des changements dans la méthodologie sous-jacente servant à déterminer ces résultats.

La comparaison des ensembles de données courantes avec ceux utilisés lors de la dernière diffusion suggère les observations suivantes :

Les données de 2017 sur le niveau de la mer pour la majorité des stations au Canada étaient disponibles auprès du Permanent Service for Mean Sea Level. Avant cette diffusion, les données étaient seulement disponibles jusqu’à la fin de 2016, et les données sur le niveau de la mer de 2017 avaient fait l’objet d’une estimation. Par conséquent, en comparant les résultats de l’IAC contenus dans cette diffusion par rapport à la diffusion précédente, nous remarquons des différences notables pour la majorité des régions au Canada en 2017.

L’ensemble des données actuelles sur le niveau de la mer pour les États-Unis demeure inchangé depuis la diffusion précédente, étant donné que le Permanent Service for Mean Sea Level n’a effectué aucune mise à jour des données des stations américaines utilisées dans l’IAC. L’ensemble de données actuelles pour le Canada et les États-Unis se termine en décembre 2017.

Veuillez noter que l’échelle de l’IAC est exprimée en écarts-types pour chacune des composantes. Par conséquent, une valeur indicielle d’une composante de 1,0 indique que l’indice se situe à un écart-type au-dessus de la valeur moyenne de cet indice au cours de la période de référence, d’après l’écart-type de la période de référence.

À titre d’exemple, considérons la composante T90, qui décrit la queue supérieure de la distribution des températures quotidiennes. En supposant que les températures (et aussi les dépassements représentés par T10 et T90) ont une distribution normale, dans près d’un tiers des cas on s’attend à ce que T90std se situe à l’extérieur de l’intervalle ±1, et dans 1/6e des cas à ce qu’il soit supérieur à +1. Mais s’il dépasse +2, il s’agit là d’un phénomène rare, puisque cela ne devrait se produire que dans 2,5 % des cas. Il est très rare que les valeurs dépassent +3 et cela ne devrait arriver que dans environ 0,125 % des cas. Ainsi, la valeur de T90std est un reflet direct de la rareté des phénomènes suivis.

L’indice composite et sa moyenne sur cinq ans sont aussi montrés sur la même échelle dans les graphiques et les documents du site Web afin de faciliter la comparaison avec les indices des composantes, mais l’écart-type de l’indice composite est d’environ 0,45 (selon la région). L’écart-type le plus faible de l’indice composite s’explique par sa construction qui s’appuie sur la moyenne des six composantes, ce qui a pour effet de diminuer la variabilité de l’indice composite par rapport à la variabilité des composantes. Le graphique ci-dessous illustre cet effet en affichant deux échelles pour l’axe y : les écarts-types pour l’IAC composite doivent être lus sur l’échelle de droite et les écarts-types des composantes doivent être lus sur l’échelle de gauche afin de mesurer la rareté ou la probabilité de retrouver les valeurs de l’indice à un certain niveau. En d’autres mots, parce que l’indice composite s’appuie sur la moyenne des composantes, ses valeurs doivent être lues sur l’échelle de gauche. Toutefois, s’il s’agit de déterminer la probabilité, alors ses écarts-types doivent être lus sur l’échelle de droite.

L’Academy, la CAS, l’ICA et la SOA continuent de chercher des façons d’améliorer l’IAC et ses composantes, ce qui pourrait influer sur les résultats historiques. Par conséquent, les résultats historiques de l’IAC pourraient évoluer à chaque mise à jour du site Web en raison de la mise en œuvre d’une nouvelle source de données ou de l’application d’une nouvelle méthodologie ou technique d’analyse de l’IAC et de ses composantes.

Parmi les éléments qui pourraient être améliorés, mentionnons les suivants :

  1. Les données
    1. La comparaison et la mise en opposition de diverses méthodologies pour traiter les données manquantes dans l’analyse de l’IAC et de ses composantes, comme les précipitations de la région du NWP et toutes les composantes de la région du CAR.
    2. L’analyse de nouvelles sources de données sur le niveau de la mer, les jours secs consécutifs (CDD), les fortes précipitations (Rx5day) et les vents forts (WP90).
    3. La détermination de résultats régionaux inattendus pour chaque composante et l’exécution d’une analyse détaillée des données. Pour les données les plus récentes, un résultat régional est à l’étude :
      i. La région de l’Atlantique du Centre‑Est pour l’énergie éolienne (WP), qui a constitué une importante valeur aberrante à la baisse ces dernières années.
  2. L’analyse
    1. L’analyse d’une méthodologie de rechange appliquée aux CDD ou d’autres sources de données ou d’indicateurs portant sur la sécheresse. Les données saisies pour cette composante sont annuelles et elles ne sont pas aussi solides que celles produites par une source de données mise à jour de façon plus fréquente. Les résultats mensuels sur les CDD sont obtenus de façon approximative par interpolation linéaire des valeurs annuelles.
      Après le lancement initial (en novembre 2016), la méthodologie utilisée a été modifiée afin de produire des anomalies standardisées relativement à cette composante et de refléter de façon plus exacte la variation qui existe dans les données de la période de base. Au moment du lancement initial, la moyenne et l’écart-type pour la période de référence étaient calculés séparément chaque mois, selon les 30 valeurs mensuelles de la période de référence. Selon la méthodologie actuelle, la moyenne et l’écart-type de la période de référence s’appuient sur les 360 valeurs mensuelles de CDD.
    2. L’analyse de méthodologies de rechange pour déterminer les valeurs régionales de l’IAC, y compris les régions USA, Canada et USC (les deux pays combinés).
    3. La composante du niveau de la mer exclut l’incidence des mouvements de la croûte terrestre. L’incidence de ces mouvements sur les niveaux de la mer sera analysée.
    4. À l’heure actuelle, il n’existe pas d’indice du niveau de la mer pour le Midwest (qui n’a pas de littoral océanique) et de l’Arctique canadien (qui n’a jamais eu de stations fiables pour mesurer le niveau de la mer). Des variables de substitution pourraient être envisagées à l’avenir pour ces régions, mais l’IAC et les indices par pays de façon générale ne seraient pas touchés.

Pour plus de renseignements sur les données et l’établissement de l’IAC, veuillez consulter le document Développement et conception et les Modalités d’utilisation. Les divulgations de données antérieures sont également disponibles sur demande.


1Le CLIMDEX (ensembles de données pour les indices de phénomènes météorologiques extrêmes) est élaboré et tenu à jour par les chercheurs du Climate Change Research Centre (CCRC), à la University of New South Wales (UNSW), et il est financé par l’Australian Research Council et l’Australian Department of Climate Change and Energy Efficiency, dans le cadre du projet de couplage LP100200690 mené de concert avec la University of Melbourne, la Division de la recherche sur le climat (Environnement Canada) et le National Climatic Data Center de la NOAA (É.-U.). Consulter également : Expert Team on Climate Change Detection and Indices de l’Organisation météorologique mondiale.

Dernière mise à jour : le 15 novembre 2018

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