L'océan mène la baguette : comment La Niña pilote le réseau électrique américain ✛ ✎

Original: "Spatio-temporal Patterns between ENSO and Weather-related Power Outages in the Continental United States"
arXiv:2406.14474 · 2024-06-20 · arXiv non-exclusive · analyse indépendante · 3 min
La phase La Niña augmente le nombre de coupures de courant liées aux conditions météorologiques aux États-Unis, et d'ici la fin du siècle, la chaleur pourrait les multiplier par 26.

L'océan Pacifique se comporte comme un chef d'orchestre qui donne le rythme des pannes du réseau électrique américain. Lorsque l'océan bascule dans sa phase froide, connue sous le nom de La Niña, les ampoules commencent à s'éteindre plus souvent aux États-Unis. Les chercheurs ont suivi ce lien pendant 24 ans et en sont convaincus : l'océan pilote réellement la météo, et la météo frappe les lignes et les transformateurs.

La Niña est la phase froide de la plus grande oscillation climatique du Pacifique tropical. L'eau au large de l'Amérique du Sud devient anormalement froide, ce qui modifie la circulation atmosphérique sur toute la planète.

Le chef d'orchestre ne se contente pas d'agiter sa baguette ; il distribue les notes sur trois canaux. À l'ouest des États-Unis, La Niña renforce les incursions d'air froid et les précipitations extrêmes ; dans le Sud-Est, les vagues de chaleur ; et dans les États du centre-est, à nouveau les précipitations extrêmes. Chaque canal frappe une partie du réseau : la neige et la glace font tomber les arbres sur les lignes, la chaleur pousse les climatiseurs à leur maximum, et les pluies torrentielles inondent les sous-stations.

Le lien n'est pas seulement visible, il est prévisible. Le nombre de coupures n'augmente pas en même temps que La Niña, mais avec un décalage de plusieurs mois. Autrement dit, l'océan donne d'abord l'ordre, puis le réseau commence à trébucher. Au printemps qui suit le pic de La Niña, les pannes atteignent leur maximum. Dans six des dix régions climatiques des États-Unis, la corrélation entre l'intensité de La Niña et le nombre de coupures atteint -0.68, et dans certaines régions, elle va jusqu'à -0.82. Cela signifie que plus la phase froide est forte, plus les coupures sont nombreuses.

La corrélation de -0.68 indique que lorsque La Niña se renforce, le nombre de coupures augmente presque en synchronie. Le signe négatif signifie que plus la température de l'eau du Pacifique est basse, plus les pannes sont fréquentes.

D'ici la fin du siècle, le chef d'orchestre pourrait passer à une partition plus forte. Si les émissions de gaz à effet de serre restent élevées, d'ici 2081-2100, les coupures printanières dues à la chaleur dans l'est des États-Unis seront presque 26 fois plus nombreuses qu'en 2000-2023. Même dans un scénario modéré, la multiplication serait de 13 fois. Un réseau électrique conçu pour le climat du passé se retrouvera dans le climat du futur.

Jusqu'ici, personne n'avait établi de lien entre El Niño et les défaillances du réseau électrique. Désormais, il est clair que la prévision de la phase océanique plusieurs mois à l'avance peut servir d'alerte précoce pour les gestionnaires du réseau. Si les météorologues prévoient une forte La Niña, les services publics peuvent vérifier leurs équipements à l'avance, mobiliser des équipes de réparation et prévenir les consommateurs. L'océan continue de diriger, mais cette fois, l'orchestre a une partition.

Au printemps 2018, une tempête en Californie a apporté de fortes chutes de neige et du froid, privant 10 898 clients d'électricité et entraînant une perte de 38 MW de demande. En mars 2023, une série de tornades accompagnées de précipitations extrêmes a privé d'électricité environ un million de clients dans plus de dix États.

x(t) = a + bt + \epsilon(t)
La série originale est décomposée en une tendance et un résidu aléatoire
x'(m,n) = \hat{x}(m,n) - \frac{1}{24}\sum_{n=1}^{24}\hat{x}(m,n)
Écart par rapport à la moyenne du mois donné sur 24 ans
R = \frac{\sum_{t=1}^{T-k}[\tilde{x}(t+k)-\bar{x}][\tilde{y}(t)-\bar{y}]}{\sqrt{\sum_{t=1}^{T}[\tilde{x}(t)-\bar{x}]^2\sum_{t=1}^{T}[\tilde{y}(t)-\bar{y}]^2}}
Mesure du lien entre deux séries lorsque l'une est décalée de k mois par rapport à l'autre
Notions
ENSO La Niña spring predictability barrier El Niño-Southern Oscillation Southern Oscillation recharge oscillator model El Niño Multivariate ENSO Index Jin-Timmermann model NOAA CPC ERSST Westerly wind burst TAO/TRITON moorings equatorial wave propagation seasonal cycle seasonal forcing Indian Ocean capacitor effect interannual variability Warm water volume North Equatorial Countercurrent