Qu'est-ce que la sensibilité climatique ?
Cet article explique que, malgré la multiplication des crédits, des chercheurs, du raffinement des modèles et de la puissance des ordinateurs, les modèles climatiques ont fait très peu de progrès depuis 30 ans.
Ca ne m'étonne pas, vu que je pense, à l'instar de Marcel Leroux, de Claude Allègre et de beaucoup d'autres climatologues, que la modélisation climatique est une impasse conceptuelle, pour les mêmes raisons qu'on sait que, quelle que soit la puissance des ordinateurs, on n'arrivera jamais à modéliser la météo au-delà de trois semaines (1).
Cet engouement pour les modèles numériques repose sur de mauvaises raisons :
> c'est spectaculaire et médiatique, c'est donc vendeur. Ca fait de jolies couleurs et tout le monde croit, à tort, pouvoir comprendre.
> on le fait non pas parce que c'est la meilleure voie, mais parce que c'est la plus familière, exactement comme l'ivrogne qui cherche ses clés sous le lampadaire parce que c'est là qu'il y a de la lumière alors qu'il a perdu ses clés devant la porte.
Ca ne serait pas bien grave si la climatologie n'était qu'une querelle entre climatologues (2), malheureusement, ce n'est pas le cas, ce qui entraine deux conséquences très néfastes :
> un abondant gaspillage de crédits de recherche sur des modèles climatiques qui ne progressent pas aussi vite que leur coût.
> des décisions politiques gravissimes sont prises ou fortement conseillées sur la base de ces modèles, qui, pour le dire gentiment, reposent sur du sable. Nous aurons l'air bien bête aux yeux de nos descendants si nous nous engageons dans les voies pénibles promues par les écolos sur des bases si fragiles (3).
(1) : l'analogie entre météo et climatologie tient la route, contrairement à ce qu'écrivent certains mal informés et, de toute façon, les différences sont au détriment de la climatologie, qui est encore plus complexe que la météo.
(2) : d'ailleurs, je soupçonne que si la climatologie était restée entre climatologues, les modèles numériques n'auraient pas une telle faveur : c'est leur coté grand public, donc pourvoyeur d'abondants crédits, qui les maintient sur le devant de la scène malgré leur absence de solidité scientifique.
(3) : et qu'on ne me sorte pas le principe pour les couillons, pardon, de précaution : si on ne sait pas, on ne sait pas (tant qu'à ne pas savoir, on peut imaginer qu'une réduction du CO2 entraine un catastrophique refroidissement : les gens se polarisent sur le réchauffement et trouvent que c'est une précaution de réduire les émissions de CO2, même sans savoir, parce que c'est la peur du moment. Sans en savoir plus, si ils avaient peur du refroidissement, ils trouveraient que c'est une précaution d'augmenter le CO2. Le principe de précaution est fondamentalement irrationnel.)
Tout de même, citer Leroux, c'est tendre des verges pour se faire battre.
RépondreSupprimerJ'ai lu quelques uns de ses papiers (sur les anticyclones mobiles polaires, c'est poilant : pour un aviateur, donc un peu familiarisé avec la météo vous auriez dû relever), et le moins qu'on puisse dire, c'est qu'il n'emporte pas mon adhésion.
Concernant les modèles informatiques, ils ne doivent pas être si mauvais dans leurs capacités prédictives, compte-tenu qu'on les utilise de plus en plus en conception aéronautique ou automobile, avec même l'idée de se passer un jour de prototypes réels.
Je finirais avec le trop souvent cité principe de simplicité d'Occam : qu'est-ce qui est le plus vraisemblable entre une conspiration planétaire de scientifiques véreux oeuvrant dans la mauvaise direction, sciemment, pour en tirer des subsides, ou bien simplement qu'ils puissent avoir raison, au gré de l'accumulation de preuves de plus en plus irréfutables ??
Vous savez, cette histoire de réchauffement ne m'emballe pas du tout, j'aimerais croire comme vous que c'est bidon, d'autant que les conséquences directes vont à l'encontre de mes convictions économiques et politiques (croissance versus décroissance, individualisme versus collectivisme). Le problème, c'est des mecs comme Jancovici, qui sont tout simplement I.N.A.T.T.A.Q.U.A.B.L.E.S. (j'ai fait des recherches partout sur le web, pas relevé un seul argument sérieux remettant en question ses analyses. A pleurer de rage...
Doc38
"on les utilise de plus en plus en conception aéronautique ou automobile, avec même l'idée de se passer un jour de prototypes réels."
RépondreSupprimerCe n'est pas du tout la même chose : la météo et la climatologie sont fortement chaotiques (une petite différence initiale fait une grosse différence finale), ce qui n'est pas le cas de la résistance des matériaux.
"Le problème, c'est des mecs comme Jancovici, qui sont tout simplement I.N.A.T.T.A.Q.U.A.B.L.E.S."
Si, ils ont très attaquables : ils présentent comme des certitudes des choses pas toujours prouvées, de plus, il y a un vice fondamental dans leur raisonnement : ils oublient toujours que l'homme et les sociétés humaines s'adaptent en permanence.
Contrairement à ce que raconte Jancovici la prospérité de nos sociétés ne repose pas sur le pétrole, ou sur le charbon, ou sur le moteur à eau, ou sur l'énergie solaire, elle repose sur ce qu'à défaut de mieux, Alain Peyrefitte a appelé la confiance.
Les gens comme Jancovici font penser à "Quand le sage montre la lune, l'imbécile regarde le doigt."
"Rejeter les modèles à cause de cette imprécision, ce serait un peu comme si l'on considérait que ce n'est pas la peine de donner un temps de transport approximatif pour aller de Paris à Bordeaux en train parce que l'on n'est pas capable de le donner à le seconde près : certaines prévisions sont impossibles à faire de manière exacte, mais n'en restent pas moins précieuses pour les tendances et les grandes masses."
RépondreSupprimerextrait du site de Jancovici...
Voici qui amène à une question centrale : quelle est la précision de nos modèles... pour reprendre l'exemple : nos modèles varient-ils de quelques secondes ou de quelques jours ? Pourra-t-on mesurer la précision de ces modèles ? Les paraméètres que nous ignorons ont-ils un effet majeur, ou sont-ils marginaux ?
Quant à savoir ce qui fait la richesse d'une civilisation, ce n'est certainement pas la matière 1ère : l'age de pierre n'a pas pris fin par manque de pierre...
Moi ce qui m'inquiete aussi dans cette histoire ...c'est ce qui est souligné dans un édito du monde du mardi 30 octobre ...
RépondreSupprimerLe grenelle de l'environnement (version étatique du rechauffisme)
Qu'il soit averé ou non les mesures prises lors du grenelle de l'environnement représentent un impact économique plus important que les 35h (que beaucoup considère comme une hyneptie économique ...). L'impact serait à première vue au moins aussi négatif pour l'économie de la France .
ça ne vous inquiète pas vous ?
moi je trouve qu'autant il est important de sauvegarder la branche sur laquelle on a les fesses (la planete) autant il ne faut pas non plus scier la branche économique sur laquelle on a aussi des appuis.
"Rejeter les modèles à cause de cette imprécision, ce serait un peu comme si l'on considérait que ce n'est pas la peine de donner un temps de transport approximatif pour aller de Paris à Bordeaux en train parce que l'on n'est pas capable de le donner à le seconde près : certaines prévisions sont impossibles à faire de manière exacte, mais n'en restent pas moins précieuses pour les tendances et les grandes masses."
RépondreSupprimerMerci pour cet extrait du site de Jancovici car il illustre une faute de raisonnement facile à expliquer.
Les horaires de train obéissent à une distribution de probabilités gaussienne, c'est-à-dire que la moyenne a de fortes chances d'arriver, et les évènements extrêmes très peu de chances d'arriver.
Vous ne pouvez pas donner un temps de trajet à la seconde près, mais vous pouvez dire que si la moyenne est de 2h, il y a de fortes chances que vous arriviez entre 1h55 et 2h05 et pratiquement aucune que vous arriviez en 48 h.
Or la météo, la climatologie et les cours de bourse n'obéissent pas à une distribution de probabilités gaussienne mais à une distribution inverse. Qu'est-ce que ça change ?
La moyenne a moins de chances d'arriver et les événements extrêmes plus de chances.
Prenons l'exemple simple des cours de bourse. Un événement extrême, une baisse de 10 % du Dow Jones en une seule journée par exemple, arrive une fois tous les 100 000 ans d'après une distribution gaussienne, or vous savez tous que c'est arrivé plusieurs fois au siècle dernier.
La distribution de probabilités en inverse, c'est du "hasard sauvage" (suivant l'expression de Benoit Mandelbrot), c'est pourquoi on appelle "chaotique" les phénomènes obéissant à ce type de probabilités.
La météologie, le climat et la physique des turbulences sont de nature profondément chaotiques.
Cet aspect chaotique constitue le mur théorique infranchissable qui invalide les modèles numériques.
Avec des phénomènes non chaotiques, il y a une relation linéaire entre les moyens et la précision de la prédiction : j'augmente de tant le maillage de mon modèle, je suis plus précis de tant de %.
Pour les phénomènes chaotiques, rien de tel.
Et, en plus, pour simplifier, je considère que les équations fondamentales qui régissent les phénomènes chaotiques modélisés sont connues et que la seule question qui reste est "la modélisation permet-elle une résolution approximative ?" cxe qui est très loin d'être le cas du climat.
L'exemple de Jancovici est donc vicieux : il fait l'analogie entre le modèle d'un phénomène chaotique et phénomène linéaire. Or, c'est justement cette différence entre chaotique et linéaire qui est le noeud de la question de la validité des modèles numériques.
En faisant cette analogie, Jancovici est aussi juste que si il expliquait que les voitures peuvent voler puisqu'elles vont aussi vite que les avions et que c'est la vitesse qui fait voler les avions.
Je précise : les modèles numériques du climat ont un intérêt scientifique. Mais leur faire jouer un rôle politique est une folie.
RépondreSupprimerCeux qui le font se rendent-ils compte qu'ils ont aussi sages que ces rois qui consultaient les astrologues et dont ils se moqueraient bruyamment ?
"Qu'il soit averé ou non les mesures prises lors du grenelle de l'environnement représentent un impact économique plus important que les 35h"
RépondreSupprimerEt le principe de précaution dans tout ça ? On troque un risque économique certain contre un risque écologique incertain.
C'est vraiment irrationnel, la degré zéro de la réflexion de l'analyse.
Les modélisations ont toujours des fourchettes mais on ne les présente jamais.
RépondreSupprimerPour ce qui est du chaos, il existe un déterminisme, ça n'a rien à voir avec l'absence de lois.
Pour la résistance des matériaux, la modélisation se fait très bien quand c'est linéaire, c'est à dire pour de petites déformations, mais pour un crash-test c'est autre chose. Les modèles informatiques sont corrigés en fonction des tests en labos. Un ingénieur me l'a dit : "la CAO c'est pour faire rêver le client."
"Pour ce qui est du chaos, il existe un déterminisme, ça n'a rien à voir avec l'absence de lois."
RépondreSupprimerJe n'ai jamais dit qu'il n'y avait pas de lois.
J'ai juste dit que les lois étaient telles qu'elles rendaient toute confiance dans les modèles numériques illusoire.
D'autre part, tout modèle, linéaire ou chaotique, demande un recalage. Ce qui est particulièrement difficile dans le cas des modèles climatiques.
La conjonction de ces difficultés (recalage problématique + phénomène chaotique + phénomènes principaux du climat mal connus) me fait considérer toute espèce de décision ou même de discours reposant sur des modélisations numériques comme des folies, douces ou furieuses, suivant les cas.
Mais le scrupule trivial qu'est la pertinence scientifique n'arrête pas nos intrépides sectateurs de l'écologie que sont les Hulot, les Borloo et consorts !
Heureux les simples d'esprit.
Actuellement une seule des mesures annoncées pour le Grenelle du rechauffisme représenterait environ 3% du PIB (comme les 35h par exemple) .
RépondreSupprimerJe m'étonne donc que les média fassent l'autruche (bientot annoncées sous nos latitudes soit dit en passant par un modele numérique :o) ) sur ce genre de donné pouvant avoir des impacts direct sur le sacro saint domaine des emplois et du pouvoir d'achat
Juste une remarque: sur une période longue, les cours de bourse ont tendance à devenir gaussien, c'est à dire à évoluer à l'intérieur d'une fourchette haute et basse relativement restreinte et orientée à la hausse, en général.
RépondreSupprimerDans votre raisonnement, vous jouez sur le facteur temps par une affirmation péremptoire: "Un évènement extrême, une baisse de 10 % du Dow Jones en une seule journée par exemple, arrive une fois tous les 100 000 ans d'après une distribution gaussienne, or vous savez tous que c'est arrivé plusieurs fois au siècle dernier".
Vous en tirez pour conclusion que ce n'est pas gaussien, mais chaotique parce que les anomalies sont trop fréquentes.
Votre raisonnement est vrai à la condition :
1) d'admettre cette dilatation du temps boursier sur une très longue durée: 100.000 ans.
2) de poser en principe que sur un telle durée un évènement qui se produit "plusieurs fois" fait sortir du modèle gaussien.
Sauf que:
1) ce n'est pas ça, le "temps boursier". D'abord, la bourse a en gros un siècle et demi. Ensuite, l'unité de temps de la cotation c'est la minute, voir la dizaine de secondes, voire la seconde.
2) Le choix de la fréquence d'un évènement dans la zone du "plusieurs fois" devient de plus en plus arbitraire plus la durée est longue. Par exemple: 3 appels sur mon téléphone en une minute = fréquent. 3 appels en 1 mois= rare.
Si vous voulez déterminer si c'est gaussien ou chaotique, ce n'est pas sur le nombre d'unités qu'il faut jouer, mais sur le choix de l'unité: en 100.000 secondes, un cours de bourse est plus chaotique que gaussien.
En 100.000 minutes, ça devient de plus en plus gaussien.
En 100.000 heures: c'est gaussien.
En 100.000 ans: c'est un non sens. Là, oui, dans le non sens, on peut mettre du chaotique, mais à la condition de sous entendre que chaotique=absurde, ou en tous cas de faire passer de l'absurde pour du chaotique.
Pour ce qui est de la modélisation de la météo mondiale, on est confronté au vieux problème de Poincaré et de la loi des trois corps: l'enchainement logique des causes et des conséquence ne crée pour autant pas de déterminisme, contrairement à ce qu'enseigne la logique cartésienne (dans son cas c'était la mécanique de Kepler-Galilée-Newton).
En somme, bien que je sois en face d'un phénomène où je suis capable de dire: telle cause aura telle conséquence et telle conséquence vient de telle cause, je suis incapable de dire ce qui va se passer dans x unités de temps avec la précision que j'étais en droit d'attendre du modèle mathématique que j'utilise et qui est pourtant fiable. Sauf que la trop grande complexité de la réalité rend son application non fiable.
Cela étant dit, la connaissance avance par petits pas: par exemple, il existe de nombreux travaux sur les "turbulences", qui se définissent comme des "écoulements non linéaires, chaotiques et aléatoires" pour les besoins des industries de l'aéronautique, notamment.
Les trois notions (non linéaire, chaotique et aléatoire) ne sont pas redondantes.
Il est frappant de constater à quel point le concept de "turbulence" correspond au concept d'Histoire, qui se définit lui aussi comme un flux d'évènements, un écoulement, non linéaire, chaotique et aléatoire.
Là où je vous rejoins: modéliser la météo pour la prévoir à l'échelle mondiale, c'est en réalité mettre en place un modèle mathématique aussi ambitieux que celui qu'il faudrait mettre en place pour modéliser l'histoire de l'humanité.
Voilà qui évoque la psycho histoire de Fondation, d'Isaac Asimov. Sauf que l'auteur partait du principe que la détermination précise des causes et des conséquences suffisait à rendre l'Histoire déterminable, or Poincaré démontre le contraire.
Pour modéliser la météo mondiale, il faudrait au moins deux choses:
- Transcender Poincaré: cela revient ni plus ni moins qu'à rendre déterminable l'indéterminable. Avis au fort en math!
- concevoir un "calculateur" qui aura une puissance de calcul phénoménale et qui, surtout, sera capable de commettre moins "d'erreurs" qu'il ne résout d'opérations.
J'ai cru comprendre que sur les très gros systèmes, cet aspect des choses était assez problématique.
J'ai du mal à vous suivre. Je ne vois pas bien ce qui vous permet de dire que les cours de bourse sont gaussiens sur une longue période.
RépondreSupprimerMa réference vient de Benoit Mandelbrot dans Risquer, gagner et perdre.
Les cours de bourse eux-mêmes.
RépondreSupprimerMais il faut s'entendre sur ce qu'on appelle une "longue période".
20 ans?
100.000 ans?
Les cours de bourse ne sont pas gaussiens. Jamais. Ni sur une minute, si sur une heure, ni sur 100 000 ans.
RépondreSupprimerEn fait, sans échelle de temps, il est impossible aux meilleurs spécialistes de dire de quelle période on traite.
Quand Mandelbrot dit que le krack de 29 devait se produire une fois tous les 100 000 ans selon les modèles gaussiens standards, il veut dire que, chaque année, on a une chance sur 100 000 que cela se produise.
Or, quelles sont les chances pour que des phénomènes de cette ampleur de produisent 3 fois en un siècle ?
Eh bien en gros 100 000 au cube divisé par 100. C'est à dire une chance sur 1 billiard. Si la bourse existait depuis le big bang et qu'on multipliait l'âge de l'univers par 14 000, ce type d'évènements, selon les modèles gaussiens, se seraient produits autant que durant le siècle passé.
On n'a vraiment pas eu de bol.
Maintenant, on peut être têtu, dire que la bourse n'exitait pas à l'aube de l'univers et refuser de comprendre le plus simple des arguments, mais les faits aussi sont têtus : Les variations de la bourse ne sont pas gaussiennes. Point final.