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Malgré le bombardement permanent de nouvelles alarmistes présentées comme autant d’évidences scientifiques, il n’existe aujourd’hui aucun consensus chez les experts du climat. Vous désirez aller au-delà des effets d’annonce ? Connaître les tenants et aboutissants du climat présent et à venir ? Découvrir la face cachée du débat climatique ? Bienvenue sur Climat Sceptique, le blog de résistance à l’air (réchauffé) du temps. Il est animé par Charles Muller, auteur et journaliste scientifique. Et ouvert à toutes les compétences.
Précision importante : il n’existe aucun conflit d’intérêt dans les textes que vous allez lire. Ce site ne bénéficie pas des subsides des industries de l’énergie fossile. Ni des subventions de gouvernements soucieux de légitimer leurs choix politiques. Ni de dons d’organisations écologistes désireuses de faire progresser leur cause. Bref, nous sommes pauvres, mais libres.
Bonne lecture.
La sensibilité climatique désigne l’évolution des températures à l’équilibre en situation de doublement CO2, lorsque toutes les rétroactions climatiques à ce doublement ont été intégrées. Cela répond à la question : que se passerait-il en surface si nous passions de 270 ppm CO2 (1750) à 540 ppm (futur) et que nous laissions ensuite le climat réagir pour retrouver son équilibre ? Le rapport GIEC donne les analyses les plus récentes de la littérature climatique : entre 2,0 et 4,5°C avec env. 3°C comme meilleures estimation.
Dans un papier récent de la revue Science, Gerald H. Roe et Marcia B. Baker mettent en lumière un problème que les habitués de la littérature climatique connaissent, mais que le grand public ignore : l’estimation de la sensibilité climatique est à peu près la même aujourd’hui que voici trente ou quarante ans, lorsque la modélisation numérique du climat a commencé. Cet aveu est en lui-même assez intéressant : la communauté des modélisateurs jure la main sur le cœur que de « réels progrès » sont accomplis d’un rapport GIEC à l’autre, alors que la grandeur principale intéressant notre avenir reste toujours aussi incertaine.
Le papier de Roe et Baker s’ouvre ainsi par un constat à la franchise tout à fait inhabituelle : « L’enveloppe d’incertitude des projections climatiques n’a pas été réduite de manière appréciable au cours des trente dernières années, malgré l’augmentation impressionnante de la puissance de calcul, des observations et du nombre de chercheurs étudiant le problème ». Dans n’importe quel domaine scientifique, cette situation aurait conduit à une sérieuse mise en question de la méthode employée (la modélisation) ou de l’objet de cette méthode (la prévision du climat à long terme). Mais il semble que les affaires climatiques échappent à la règle. Il est vrai que les décideurs n’y connaissent pas grand-chose, le grand public encore moins : on peut donc sans trop de problèmes vanter la confiance « de plus en plus grande » dans des résultats « de plus en plus robustes » lorsque le projecteur médiatique exige un état des lieux audible par tous.
Comme le soulignent Roe et Baker, les explications le plus souvent avancées pour justifier cette stagnation sont notre compréhension encore incertaine de certains processus physiques particuliers (les nuages par exemple), les interactions complexes entre ces processus physiques ou encore la nature turbulente et chaotique du système climatique. Selon ces chercheurs, ces causes physiques sont exactes, mais insuffisantes : il existe une explication plus structurelle à notre incapacité à réduire les fourchettes des prévisions. Elle tient à la forme des distributions de probabilité appliquées au système climatique.
Dans les modèles actuels, la sensibilité climatique (S) calcule un différentiel de température (∆T) qui est fonction des rétroactions (facteur f), ce que l’on peut écrire sous une forme très simplifiée ∆T = 1 / (1-f), avec 0 ≤ f ≤ 1 (les rétroactions sont positives selon la littérature). Dans les modèles actuels, la valeur médiane de f est 0,65 (0,41 ≤f ≤ 0,73) ce qui donne un ∆T compris entre 2,0 et 4,5°C, avec 3,0°C comme estimation la plus probable. Si l’on place f dans une distribution standard (gaussienne) avec un écart-type sigma(f) de 0,13 et que l’on projette le ∆T, on s’aperçoit vite qu’une variation faible de f se traduit par des variations fortes du ∆T, et surtout dans les valeurs hautes (courbe ci-dessous).
Quand on analyse les distributions de densité de probabilité, comme l’on fait les auteurs, on voit que les projections varient très peu lorsque l’on fait varier l’écart-type de f (ici, exemples avec sigma(f ) variant de 0,10 à 0,30).
Concrètement, cela signifie que même si l’on parvient à réduire les incertitudes sur les rétroactions (le facteur f), cela aura toujours peu d’effet sur la distribution de la sensibilité climatique. Et cela ne pourra notamment pas exclure des valeurs hautes (quoique peu probables) du réchauffement. D’un point de physique, il est assez douteux que l’on puisse progresser rapidement sur les facteurs de rétroaction, car on avance par des campagnes d’observation (sur la vapeur d’eau, les aérosols) qui permettent au mieux de contraindre la paramétrisation. Et c’est plutôt l’inverse qui se vérifie : le rapport GIEC 2007 a commencé à publier les premiers résultats de modèles climatiques couplés aux modèles du cycle du carbone, et l’effet est d’élargir encore la fourchette des projections, puisque chaque nouveau facteur est porteur de son lot d’incertitude. Dans ce cas du cycle du carbone, qui forme l’une des avancées en cours de la modélisation, projeter les réactions sur 100 ans de la pompe biologique et de la pompe physique est évidemment une gageure. Et comme Roe et Baker l’expliquent, ces travaux de modélisation permettront de mieux analyser les phénomènes modélisés, mais ne changeront de toute façon pas grand chose aux projections.
Dans notre commentaire final du dernier rapport GIEC, nous écrivions : « Les points les plus importants pour l’évolution des températures de surface (rétroactions de la vapeur d’eau, du gradient thermique, de la nébulosité) n’ont connu aucune avancée décisive. Cela ne concerne pas seulement la comparaison des Rapports AR4 2007 et AR3 2001 : depuis trente ans, c’est-à-dire depuis les premiers modèles d’équilibre énergétique (EBM) ou de radiation-convection (RCM), la fourchette de la sensibilité climatique est à peu près la même. On trouvait déjà 1,5-4,5°C dans le rapport Charney de 1979 ». Ce propos détonait alors, puisque l’ambiance était à l’acclamation pavlovienne de la nouvelle bible quinquennale du réchauffement climatique et de ses prophètes informatisés. On peut aujourd’hui observer la rapide retombée du soufflé et l’émergence des questions dérangeantes, bien au-delà de la critique sceptique.
Pour en venir à des sujets moins abstraits, les décideurs du monde entier vont se retrouver en décembre prochain à Bali, pour discuter de l’après-Kyoto et des modalités de maîtrise des émissions carbone de l’humanité. Question on ne peut plus grave, puisque 80 % de l’énergie proviennent encore de ressources fossiles et que 4 milliards d’humains se sont engagés dans un processus de développement technique et économique très énergivore. Ces décideurs ne trouveront guère matière à fixer un objectif précis en terme de concentration atmosphérique de CO2, puisque selon le chiffre choisi dans la fourchette actuelle de la sensibilité climatique, l’effet de cette concentration peut encore varier du simple au triple, ou peu s’en faut. Ainsi, les fourchettes basses des cinq scénarios crédibles (de B1 à A2, hors A1FI) vont de 1,1 à 2,0°C, soit un réchauffement « acceptable » appelant en priorité des mesures d’adaptation ; tandis que les fourchettes hautes vont de 2,9 à 5,4°C, soit une pente forte aux conséquences plus périlleuses pour l’humanité et pour les équilibres écologiques.
On dira que le principe de précaution exige d’émettre le moins de gaz à effet de serre possible : mais ce même principe de précaution exigeant plein de choses contradictoires selon les risques considérés, éviter un tel flou artistique était justement l’objet du GIEC et la mission adressée aux chercheurs en sciences climatiques. En 2007, cet objectif n’est pas atteint. Et comme préviennent d’ores et déjà Roe et Baker, « on ne s’attend pas à ce que la fourchette présentée dans le prochain rapport du GIEC soit très différente de celle du rapport 2007 ».
Référence
Roe G.H., M.B. Baker, Why is climate sensitivity so unpredictable ?, Science, 318, 629-632.
Commentaires
Je signale juste que Skyfall avait montré en son temps que l'incertitude des différents scénarios du rapport GIEC 2007 a été encore PLUS grande qu'en 2001 : http://skyfall.free.fr/?p=68
Evidemment, en élargissant les intervalles de prévision, la probabilité que la vraie température tombe à l'intérieur ne peut qu'augmenter, ce qui avait permis au GIEC de faire son arrangement avec la vérité repris dans les médias planétaires : "encore plus de certitude des modèles".
Ils avaient réussi le tour de force de formuler une annonce à 180° de la réalité. Chapeau les "spin doctor" du GIEC.
#1 En effet, les nuages sont une des grandes incertitudes, pour les raisons radiatives que vous évoquez (dans le bilan, ils ont un effet négatif en basse et moyenne couches, positif en haute couche) - et aussi parce que la convection humide (évaporation > condensation > précipitation) joue un rôle important dans le bilan énergétique de la troposphère, donc dans son gradient thermique.
Ce genre d'incertitude physique est difficile, sinon impossible à réduire numériquement : depuis le départ de la modélisation, on sait que la rétroaction vapeur d'eau / nuage est le point noir, on sait aussi qu'il n'y a pas grand chose à faire sinon des campagnes d'observation pour voir empiriquement ce qui se passe, surtout dans les Tropiques. Car anticiper l'évolution d'un gaz émis en grande quantité sur une durée de vie de quelques heures, dans des couches turbulentes, avec des nanoparticules de condensation au milieu, on se doute que ce n'est pas seulement une question de puissance de calcul dans la machine...
Sinon, je ne sais pas si le propos de Roe et Baker est "rassurant" ou "inquiétant". Quand il disent que les valeurs hautes de la sensibilité sont possibles, quoique peu probables, il faut garder à l'esprit qu'ils font une analyse mathématique des modèles, mais pas du climat.
Pour ma part je ne crois pas que ses résultats soient "rassurant" ou "inquiétant".
Je crois par contre que cela démontre que de baser des décisions politiques sur le résultat de modèle ne peut être que désastreux.
Que les modèle faillissent à la tâche est décris dans plusieurs ouvrage et livre.
Voici quelques références à lire:
Le site de Roger Pielke Sr présente plusieurs études:
http://climatesci.colorado.edu/category/climate-models/
Le livre, par Pielkey and Pilkey-Jarvis: Useless arythmetics, est une référence à ne pas manquer. Les auteurs décrivent comment les modèles sont utilisée pour contourné certains règlement et comment certains modèles ont menés à des politques dont les résultats sont des catastrophes.
Le livre, par Ross McKitrick and Chris Essex: Taken by storm, démontre les problèmes liées aux modèles.
L\\\'étude de Stephen Schwartz:
#4 Les valeurs négatives sont écartées car Roe & Baker illustrent leur raisonnement sur les estimations de f telles qu'elles sortent aujourd'hui des modèles. Même s'il existe des rétroactions négatives dans certains modèles (la moitié environ pour les nuages, le tiers pour le gradient thermique de la troposphère), la somme de ces rétroactions est toujours positive. La valeur f = 0,65 est ce qui sort en moyenne des modèles pour obtenir 3,0°C de valeur médiane du ∆T équilibre attendu pour 2xCO2.
Comme nous l'avions signalé ici, cette valeur médiane de la sensibilité climatique des modèles est en baisse à chaque rapport GIEC. Mais même si elle s'établissait demain à 2 °C, par exemple, cela n'exclurait toujours pas l'existence de valeurs hautes dans la distribution du ∆T. En soi, cela n'a d'ailleurs rien d'étonnant dans ce genre de démarche projective et probabiliste : pour tous les systèmes complexes, et sur des conditions initiales données, il existe sans doute des probabilités infimes mais non nulles pour que le système étudié évolue vers des valeurs extrêmes de tel ou tel de ses paramètres. Si l'on faisait un modèle épidémiologique sur la santé de l'humanité 2000-2100, par exemple, on verrait sans doute émerger des scénarios à virus émergent tuant 5 milliards d'humains. C'est très peu probable compte tenu de l'écologie microbienne, mais ce n'est pas exclu. Idem pour S > 4°C dans les modèles climatiques.
Et ce 1,2 °C «de base», c'est du solide? On calcule l'effet de la «captation» supplémentaire par le CO2 de rayonnement infrarouge émis par la Terre et ça donne 1,2 °C?
Il faut en effet toutes les rétroactions positives pour multiplier d'un facteur 2 à 4 ce chiffre. Le CO2 en lui-même n'est pas le principal facteur de hausse, c'est la vapeur d'eau, directement (saturation des couches IR à des altitudes de plus en plus élevées) ou indirectement (condensation nuageuse). Mais il ne faut pas le répéter, car la plupart des gens croient que tout commence et finit avec quelques ppm de CO2, donc que le sujet est parfaitement maîtrisé :D
qq remarques:
-"Dans n’importe quel domaine scientifique, cette situation aurait conduit à une sérieuse mise en question de la méthode employée (la modélisation) ou de l’objet de cette méthode (la prévision du climat à long terme)."
donc, soit on arrête de chercher à prévoir l\\\'évolution du climat du fait des pertubations anthropiques ? soit on cherche une autre approche que la modélisation ? (personnellement je ne vois pas vraiment laquelle...)
d\\\'autre part, il me semble plutôt que l\\\'étude du CClim. est une science éminemment récente sur l\\\'échelle du temps scientifique : un peu tôt pour la condamner.
- on peut voir les choses d\\\'un autre point de vue: le fait que depuis les premieres estimations, la sensibilité climatique ait toujours été évaluée à 2-4.5 °, malgré la complexification des modèles et leur réalisme plus grand, prouve la robustesse de cette estimation initiale :-) (disons qu\\\'on a été très bon dès le début, plutôt que mauvais maintenant ?...)
- enfin, sur le papier de R&B, s\\\'il suffit de transformer une gaussienne par une hyperbole pour publier dans Science, je m\\\'interroge... d\\\'ailleurs pourquoi la pdf de f serait une gaussienne ?
@9
C'est un peu brutalement dit, mais pourquoi pas... prévoir ce qui est peut être imprévisible ne sert à rien, sauf bien sûr à remplir les poches des prévisionnistes.
- Non bien sûr, je ne suggère pas d'abandonner la modélisation, je ne vois de toute façon pas comment on pourrait progresser sans modèle. Mais abandonner l'exercice de prévision sur 100 ans, pourquoi pas, après tout ? Cet exercice est uniquement dicté par un cahier des charges politique, il ne répond pas nécessairement aux besoins prioritaires des chercheurs. Ce que je dis est peut-être idiot, mais ne gagnerait-on pas plus à projeter sur 10 ans et à analyser les divergences modèles/modèles et modèles/réel (c'est-à-dire, à temps-machine et coût-chercheur équivalent, se limiter à des périodes plus courtes mais en concentrant les efforts sur les paramétrisations, les tailles de maille, les discrétisations des points de grille, etc.) ?
- En effet, on peut penser que les premiers modèles intégraient déjà les paramètres essentiels, et que le reste est finalement du pinaillage sur des détails. A la limite, on pouvait même zapper Bjerkness et Richardson, et en rester à Arrhenius :D Mais en fait, sauf à considérer que la sensibilité climatique est une fiction intrinsèquement probabiliste (d'après le blog de James Annan, Roe n'est pas loin de penser cela), on doit considérer qu'elle s'établira sur une valeur réelle et unique pour des conditions initiales données. Depuis le départ, le problème est que 1,5-4,5 °C est une fourchette trop large et en cela triviale : elle revient à dire que les rétroactions seront plutôt positives (donc que l'on sera un peu au-dessous du doublement seul en limite basse) et qu'elles pourraient bien être très fortes (donc on s'envole facilement à 4-5°C en limite haute), voire déclencher des effets de seul que l'on ne sait pas prévoir. On n'est pas très avancé.
- Ce qui précède n'enlève rien, bien sûr, à l'autre grand débat : connaît-on réellement l'influence du facteur solaire sur le climat en général et les températures de surface en particulier ? Cet autre débat est surtout important pour les contraintes empiriques apportées à la sensibilité (savoir si au regard des climats passés, y compris le RC moderne, on se dirige vers une sensibilité à 1-2°C ou à 3-4°C, ce qui suppose là une bonne attribution détection, donc un bon bilan radiatif à la base)
- Pour la distribution gaussienne de (f), je me suis aussi posé la question mais la réponse détaillée semble dans les supplemantary materials online et je n'ai pas eu le temps de creuser (si tant est que j'en ai la capacité d'ailleurs). Ils prennent f en première approximation comme la somme algébrique des forçages f1 +f2+...+fn (avec leurs écarts-types respectifs). Mais ils signalent que certains travaux analysent la distribution non-gaussienne des incertitudes (les effets physiques non-linéaires des forçages) sans que cela change grand chose au résultat (c'est-à-dire à leur approximation linéaire de f, qui reproduit correctement le comportement des modèles et le ∆T à l'arrivée).
What is Normal? A Critique of Catastrophic Man-Made Global Warming Theory
http://video.google.com/videoplay?docid=-2827010454587416316&hl=en
Désolé pour le hors-sujet.
Ce papier pèche par la même confusion que toute la communication sur le prétendu AGW .
Est-ce que c'est vraiment la sensibilité du CLIMAT qui est étudiée ?
Absolument pas ! Ce qui est "étudié" est la relation entre la température moyenne (intégrale sur la surface du globe - d'ailleurs pourquoi la surface ?) moyennée sur une période temporelle inconnue (10 ans ? Plus ?) et une variation de concentration du CO2 dans l'air .
Tudieu !
Pourquoi y aurait-il la moindre corrélation entre un chiffre sans signification physique et la concentration d'un gaz ? Et même plus , pourquoi y aurait-il le moindre intérêt à s'intéresser à une variable qui serait une intégrale double des températures surfaciques ?
Inutile d'enfoncer les portes ouvertes - sur le site de R.Pielke il y a plus d'un papier démontrant que cette "température moyenne" est non seulement mal définie et arbitraire mais en plus décorrelée de toute grandeur physique ayant un intérêt (l'énergie cinétique , rayonnement , cycle de l'eau etc) .
Les lois physiques sont toutes , sans exception , locales . Elles ne valent pour des moyennes que si la loi est linéaire et dans tous les autres cas dont notamment le cas du climat il n'est pas vrai que moyenne [f(x)] = f [moyenne (x)] .
De la même façon qu'il n'est pas vrai que :
Rayonnement (Ti) = Rayonnement (moyenne des Ti) dont le corolaire est que les 33°C qui sont prétendument "l'effet de serre dû à la présence de l'atmosphère" sont complètement faux .
Pour une même moyenne de température il existe des infinités de distributions de températures locales donc des infinités de dynamiques du système qu'elles déterminent . Je trouve hilarant qu'alors qu'on n'a pas la moindre idéee de la distribution locale qui détermine la dynamique , on spécule sur l'évolution d'une grandeur moyenne qui est le RESULTAT de ladite dynamique inconnue .
C'est d'autant plus hilarant , justement , qu'il n'existe aucune équation (ou loi de la nature) à partir de laquelle cette moyenen serait calculable .
Bref ce papier donne une réponse probablement fausse à une question sans intérêt . J'imagine que leur (in)compétence scientifique ne leur a permis que de faire des papiers bidon de ce genre .
Et dire qu'ils ont sans doute été payés pour ça ....
N'oublions pas que plus c'est abscons, plus c'est con.
- Que l'on appelle "sensibilité climatique" l'évolution des T surface à un forçage est pure convention, un choix lexical du GIEC. On peut l'appeler "sensibilité des T surface" si l'on préfère éviter le mot climat.
- Pourquoi le choix des T surface ? Là, c'est "politique", on demande aux chercheurs d'évaluer des risques pour l'homme : j'imagine qu'un modèle peut sortir les T 2100 à 500 hPa, mais cela n'intéresse personne.
- Je ne pense pas que les modèles AOGCM n'ont "aucune idée des distributions locales" - dans la mesure où ils intègrent maille à maille des schèmes de circulation, de convection, etc. En revanche, je vous concède volontiers qu'ils sont très médiocres dans un grand nombre d'évaluation de ces dynamiques locales (j'ai évoqué ici quelques-unes des intercomparaisons modèles-réel assez désastreuses) et que cela laisse évidemment dubitatif lorsqu'ils pondent ensuite une moyenne globale, ou même régionale (autre manière de dire cela : les échanges d'énergie dans les basses couches font des dizaines de W/m2, c'est plus important à maîtriser que connaître au centième de W/m2 près le forçage d'un GES ; or cela se maîtrise très mal).
- Sur le "prétendu" effet de serre, les 33°C et le rayonnement je n'ai pas compris votre propos.
Bravo !
Je suis moi même épaté de voir qu'on puisse disserter sur des sujets qui ressemblent à des polémiques sur le sexe des anges.
Le jargon utilisé est scientifique, les lois qui sont utilisées pour les démonstrations sont des lois bien connues, les gens qui les utilise sont scientifiques. Enfin normalement...
Mais il n'y a rien qui ressemble à quelque chose de réfutable !
Donc de scientifique.
L'histoire jugera sévèrement ces errances.
Cordialement.
Murps
- le choix n'est pas uniquement lexical . DIre qu'une variation d'un paramètre non physique (température surfacique moyenne) suite à une variation d'un autre paramètre lui physique (concentration du CO2) est appelée "la sensibilité climatique" dans le cadre d'une étude qui prétend bien d'étudier le climat consiste à :
1) Accorder une signification/représentativité à la température surfacique moyenne alors qu'elle n'en a aucune , n'intervient dans aucune loi de la nature et n'est d'acune aide dans les calculs .
2) Supposer que la variation de ce paramètre (en plus ou en moins) donne une information quelconque sur la dynamique du climat - du genre il fait de plus en plus chaud ou il fait de plus en plus froid .
Exemple ; l'hémisphère Sud n'a pas de variation , les USA se refroidissent et l'Eurasie se réchauffe . La moyenne pondérée par les surfaces de tout ce bazar augmente sur une période donnée .
Que conclure ? Eh bien rien , puisqu'on pourrait très bien obtenir la même variation avec une Antarctique qui se refroidit , les Amériques qui se réchauffent et l'Eurasie ne bouge pas . On voit clairement que les réponses aux différentes distributions seraient très différentes et les dynamiques futures le seraient aussi .
Evidemment toute autre intégrale surfacique sur une sphère de rayon arbitraire (p.ex à 500 hPa) est également sans signification physique .
- aucun modèle n'a à ma connaissance une idée des distributions locales puisqu'aucun modèle n'est initialisé aux conditions réelles . Dans ce sens leur but n'est pas de PREDIRE un ensemble de paramètres au bout d'un temps t , les conditions initiales et aux limites étant données (cf l'excellent article sur la cloture des équations Navier Stokes) .
Non , leur but est de modifier UN SEUL paramètre et comparer les résultats de 2 runs du modèle . C'est d'ailleurs pour cette raison qu'AUCUN modèle ne résoud les équations physiques tel que N-S et n'a donc pas besoin d'etre initialisé . Ils utilisent juste des considération d'une primitivité à faire pleurer , c'est à dire que l'énergie , l'impulsion et le moment cinétique sont conservés dans chaque cellule .
Ce qu'ils disent , en gros c'est : si vous doublez le CO2 alors les différents paramètres vont bouger de delta par rapport au run où le CO2 n'est pas doublé .
Ils fabriquent donc des distributions des variables locales qui ont des gueules PLAUSIBLES mais qui n'ont en aucun cas la valeur d'une prédiction puisqu'ils cherchent JUSTEMENT à s'affranchir des sensibilités aux conditions initiales ou pire , du chaos qui apparaitrait immédiatement dès qu'ils se mettraient à intégrer vraiment les équations de la dynamique .
Je crois que c'est le pape Trenberth lui même qui a dit quelque part qu'il ne fallait absolument pas assimiler les résultats de l'IPCC à des prédictions au sens où la mécanique de Newton prédit la position future des planètes . Ce sont juste des études de sensibilité où on prie bien fort que la réponse soit bien indépendante des conditions initiales .
J'ajoute d'ailleurs que SI le modèle était initialisé (je fais l'impasse sur les difficultés techniques qui seraient extrêmes) ALORS le modèle deviendrait prédictif ET du coup on pourrait comparer les prédictions à la réalité .
Vous conviendrez qu'aucun abruti du genre Hansen , Le Treut & Co ne sauterait de joie si les gens déraisonnables leur demandaient tout d'un coup à se soumettre à la méthode scientifique , c'est à dire de comparer les prévisions à la réalité .
N'est-ce pas ?
- l'histoire des 33°C de "l'effet de serre" .
Tout le monde connait le gentil calcul qui figure meme quelque part dans les rapports de l'IPCC et qui est censé d'illustrer "l'effet de serre" et qui va comme suit :
1) La température moyenne de la Terre est de 15°C
2) Si on enlève l'atmosphère , l'énergie incidente E ne change pas et en assimilant la Terre à un corps noir on a E = SxT^4 (loi de Stefan) . Connaissant E et la constante S , on a la température moyenne de la Terre T = -18°C .
3) 15 - (-18) = 33 et donc l'effet de serre nous réchauffe de 33°C .
Ce calcul est tellement grotesque qu'il vaudrait 0 meme pour un étudiant débutant en 1e année de thermodynamique .
Evidemment la loi de Stefan n'est valable que localement et un corps non isotherme (noir ou pas) ne rayonne jamais à sa température moyenne .
Le calcul mathématiquement correct consiste à écrire E = S.T^4 pour une petite surface dS et puis calculer la distribution des T sur la sphère .
En gros la face nuit sera tout près du 0 absolu puisqu'elle rayonne vers le vide et la face jour sera entre 0 K à l'interface jour/nuit et un maxi + 150 °C à l'équateur . Disons que ça fait une moyenne de 100°C (inutile de faire le calcul précis mais c'est un bon ordre de grandeur) . Donc la température moyenne de la Terre sans atmosphère sera (100 - 270) / 2 = - 135 et "l'effet de serre" de 15 -(-135) = 150°C !!!
Et là , du coup , il devient plutôt difficile "d'expliquer" un réchauffement de 150°C par quelques ppm d'un gaz à l'état de traces .
C'est encore plus amusant si on ne considère que la face éclairée puisque sa température moyenne étant de 100°C , on conclut que "l'effet de serre" .... refroidit :)
Cela étant le calcul reste toujours physiquement faux puisqu'en réalité la Terre est en rotation et sa conductivité et capacité calorifique bien que faibles ne sont pas nulles . Mais au moins il est mathématiquement correct .
L'intérêt de cet exemple est essentiellement de montrer qu'est ce qui arrive quand on confond une valeur locale qui est physique et une valeur "globale" qui ne veut rien dire
Bien entendu cela est un détail qui ne saurait arreter les fameux 2500 hyperexperts de l'IPCC qui continuent unanimement à déblatérer des choses sur des températures moyennes et néanmoins globales .
Désolé , je m'ai tromper dans une adission et meme si j'ai dit que le calcul présis ne comtait pas , il comte quand meme un peu ... :)
Il faut lire :
"Donc la température moyenne de la Terre sans atmosphère sera (100 - 270) / 2 = - 85 °C et "l'effet de serre" de 15 -(-85) = 100°C !!! Et là , du coup , il devient plutôt difficile "d'expliquer" un réchauffement de 100°C par quelques ppm d'un gaz à l'état de traces . "
Avec mes excuses
Excellents posts! Les precisions sont vraiment eclairantes.
La clé du sujet est bien dans la compréhension de la dynamique des système chaotiques .
On cite souvent un prix Nobel de physique dont j'ai oublié le nom qui a dit : "Les défis les plus essentiels pour la physique sont la résolution du problème de la gravité quantique et de celui de la turbulence . J'ai bon espoir pour la gravité quantique ."
J'ai déjà recommandé ici dans un fil quelque part l'excellent site de Dan Hughes qui traite de ce sujet et dont je recommande à nouveau chaudement la visite (http://danhughes.auditblogs.com/) .
En effet l'enjeu est bien dans la question si en "moyennant" un système fractal (un autre synonyme d'un système chaotique) j'élimine des fluctuations plus ou moins aléatoires qui "s'annulent" rigoureusement sur une plus longue période ce qui simplifierait le système tout en maintenant la pertinence des prévisions ou si , au contraire , en "moyennant" j'élimine la cause même qui fait que le système est un système chaotique et le dénature si totalement que le comportement des "moyennes" n'a plus aucune pertinence .
Bien que "comparaison n'est pas raison" , quand on observe l'ensemble de Mandelbrot , on se convainc facilement que tout processus de "moyenne" le transformerait en quelque chose qui n'aurait plus rien à voir avec le vrai ensemble de Mandelbrot .
Malheureusement alors qu'on engouffre des milliards à produire du code probablement inutile , il n'y a pas suffisamment de moyens pour faire avancer la science fondamentale des systèmes chaotiques . Néanmoins je ne désespère pas , je suis convaincu qu'il se trouvera un jour un scientifique inspiré qui démontrera que quelque soit la transformation mathématique opérée sur un système chaotique (moyenne , rotation , Fourrier etc) , le comportement de la variable transformée est tout aussi chaotique (trajectoires divergentes dans l'espace des phases) que le système original non transformé . La seule différence étant le changement d'échelle temporelle à laquelle le chaos est observé .
Pour revenir aux modèles "climatiques" , il y a un argument que j'ai trouvé et qui a été dans mon cas déterminant pour ne pas leur attacher une pertinence quelconque .
Bien qu'il ne soit pas rigoureusement scientifique , il est suffisamment troublant .
En effet il y a , à ma connaissance environ 23 modèles globaux .
Ils calculent tous des distributions et des dynamiques TRES différentes pour tous les paramètres (humidité , ennuagement , température , précipitations etc) . Et les différences ce n'est pas l'épaisseur du papier à cigarettes , ce sont des facteurs 2 ou 3 .
Supposons qu'il faut 50 scientifiques , informaticiens et techniciens pour faire marcher un modèle . Ca nous fait donc un millier d'experts qui font tourner les babasses .
Maintenant imaginons une seconde qu'un de ces 23 modèles soit vraiment le bon , pertinent , prédictif et tout . Donc il y a 50 experts qui ont réussi à avoir tout bon . Mais alors dans ce cas il reste l'énigme comment cela se fait-ce que les 950 autres hyperexperts sont incapables de reconnaitre qu'ils ont tout faux et n'ont pas déjà adopté le "bon" modèle ?
Je propose 2 réponses à cette énigme (qui à mon avis coexistent) :
1) Ils sont incapables d'analyser la différence puisqu'ils ne comprennent pas ce que leur propre modèle fait exactement , donc encore moins ce que fait un autre modèle .
2) Il n'est pas de leur intéret de faire ces analyses puisque s'il n'y avait qu'un seul modèle , il y a 950 charlatans qui perdraient leur travail et ne pourraient plus se ballader en Groenland pour nous expliquer que la glace fond en été . Meme si on ne s'en doutait pas .
J'avais fait un raisonnement équivalent qq part : les modèles sont supposés équiprobables (c'est pour cela que le GIEC les publie tous), or ils ne peuvent avoir raison en même temps avec des projections différentes sur une même date. Au mieux, il y en a 22 de faux. Au pire 23. Je penche pour le pire comme "very likely", selon l'expression consacrée par l'église de la scientologie climatique :D
Je n'en déduisais pas en l'occurrence que 950, voire 1000 chômeurs se profilent à l'horizon. Je constatais simplement que TOUS ces modèles parviennent par ailleurs à reproduire à peu près la courbe des T surface du XXe siècle. Cela montre qu'il existe 22 voire 23 manières fausses de reproduire cette courbe (et sans doute une quasi-infinité en paramétrisant à droite à gauche). Je n'arrive pas à comprendre que l'honnête homme ne soit pas troublé par cette facilité à produire la simulation correcte d'un paramètre sur des bases incorrectes pour les autres paramètres.
fractal : propriétés analogues quelle que soit l'échelle d'observation
chaotique : une différence arbitrairement petite d'une condition initiale cause une évolution qui diffère considérablement au bout d'un temps fini.
Le climat n'est pas fractal mais chaotique.
le climat n'est pas chaotique (heureusement pour nous...)
- la météo oui.
le climat est plus un problème de conditions aux limites (forcages) qu'un problème de conditions intiales.
"clé du sujet est bien dans la compréhension de la dynamique des système chaotiques"
Il ne me semble pas que les systèmes chaotiques soient incompris, ils sont non calculable au delà d'un temps court. La situation est donc pire (mais bien plus rigolote) que ce que vous décrivez. C'est ce que dit Lorenz sous une autre forme, "A la question récurante, " Pourquoi ne pouvons nous faire de meilleurs prévisions météorologique ?" Je suis tenté de répondre, "Hé bien, pourquoi est-il seulement possible de faire des prévisions ?"
Edward N. Lorenz, The essence of Chaos.
Quand aux 23 modèles je vois le problème dans l'autre sens, ça me parait plus simple à comprendre.
Si les 23 modèles ne convergent pas, alors il y en a au minimum 22 de faux !
Et si par le plus grand des hasards le 23 ème est juste (mais on ne sait pas le quel) un lancé de pièce m'apparaît comme la meilleur façon de décider ce qu'on doit faire. Et on dépense des milliards là dedans.
La Française des jeux avec le même type de problématique, elle gagne de l'argent.
Ah ! bon et d'ou tenez vous cette vérité ?
Cf sur ce site et audessus de votre post, "Sur la turbulence, le chaos et la prédictibilité" et l'excellent post de Werner #17
alors la météo, c\\\'est la trajectoire d\\\'une particule d\\\'eau dans la casserole, c\\\'est chaotique, et le climat, c\\\'est la température moyenne de la casserole, dont on peut raisonnablement prédire l\\\'évolution....
ou sinon, en regardant la paleo, je vois peu de preuves du caractère chaotique du climat: si le climat était chaotique, je m\\\'explique mal les cycles glaciaires/ interglaciaires par exemple.
Je n\\\'ai pas vu sur ce site d\\\'arguments convaincants pour penser que le climat est chaotique, ni chez Werner (qui confond météo et climat et se permet de traiter "Hansen, Le treut and co" d\\\'abrutis (!!!) ), ni plus fondamentalement dans le papier de Revault d\\\'Allones -
Complexe ne veut pas dire chaotique.
Je prends votre post par ses deux bouts :
1) Qu'est-ce que le «climat» pour vous ?
2) En quoi des conditions aux limites changent-elles quoi que ce soit.
Un phénomène temporel à des conditions aux limites, limites temporelles (valeurs initiales) à chaque limite spatiale.
Un phénomène spatial a des conditions aux limites, limites spatiales au début de son analyse.
Voulez-vous m'éclairer ?
Le caractère chaotique est intrinsèque au phénomène physique et aux équations qui le modélisent, bien ou mal.
Il ne dépend pas de conditions initiales ou aux limites.
Un simple, simplissime, pendule double : un pendule attaché à un pendule est chaotique.
# 29
- climat = description statistique (moyenne, variabilité, pdf..) des variables "météo" comme pluies, tempé, vents..., sur une certaine échelle temporelle et spatiale (échelles qui évoluent en général ensemble: par exemple 30 ans pour une échelle régionale, au sens le plus comun du terme "climat", ou plusieurs milliers d\\\'années pour l\\\'échelle globale, si vous voulez par exemple parler du climat de la Terre dans son ensemble pdt l\\\'Holocène).
- c\\\'est peut-être plus clair en remplacant "condition aux limites" par "forcages". Les propriétés statistiques d\\\'un système chaotique sont modifiés par des forcages externes: cest cette réponse qu\\\'on peut chercher à prédire dans le cas du changement climatique(et pas la trajectoire précise et unique du système, car on a oublié ses conditions initiales depuis longtemps)
le climat est certainement non-linéaire et complexe, avec une variabilité naurelle qu\\\'on maitrise mal, mais je ne vois vraiment pas de raison de penser qu\\\'il serait chaotique.
climat = description statistique des variables, etc.
C'est bien ici que le bât blesse.
Pour des des suites numériques d'observations, libre à chacun d'en faire des moyennes, écarts-types et autres. On fait ainsi des résumés statistiques plus ou moins pertinents. On y suppose toujours que la suite est une réalisation d'une vartiable aléatoire.
Quand on modélise, il en va tout autrement. Modéliser mathématiquement le tout ou même une partie ne relève plus de la statistique mais de la physique mathématique.
Si alors les solutions des équations sont de nature chaotique, la statistique appliquée à des prévisions chaotiques n'a plus aucune valeur en soi .
Toutes les solutions chaotiques sont au mieux équiprobables. L'une d'elles se réalisera, peut-être. Mais ce ne sont en aucune façon des variables aléatoires.
Il ne peut pas donc y avoir de moyennes de solutions chaotiques, cela n'a pas de sens.
Votre histoire de bouilloire me fait penser à la propagande nord-vietnamienne contre les français. Le commissaire politique prend un uf le casse dans sa paume et conclue que reste-til ? Le "blanc" est partie et le "jaune" est resté.
Cette métaphore, sûrement efficace est bien entendu fausse, comme votre histoire de bouilloire.
Ailleurs vous dites, climat = description statistique (moyenne, variabilité, pdf..) des variables "météo"
Alors qu'un climat tempéré est compris par tous comme un climat explicitement variable, avec 4 saisons bien marquées et parfaitement inconstantes (automne tardif, été pourri, printemps précoce, etc.). Tout l'inverse d'une "moyenne".
L'erreur, commune, que vous faites et prendre une valeur statistique qui est un nombre sans dimension, c'est à dire sans réalité physique comme une donnée décrivant une réalité physique, le climat.
Le climat est la juxtaposition dans le temps et dans l'espace des variations météorologiques. La juxtaposition, pas la somme ni la moyenne c'est ce qui rend le problème ardu par ce que chaque "cellule" de climat est chaotique est leurs juxtaposition très probablement aussi.
Une preuve ? Le GIEC n'a pas moins de 23 modèles non convergent !
Le climat est la juxtaposition dans le temps et dans l'espace des variations météorologiques local/b>.
Je supprime le gras
Ice citait les alternances glaciation/déglaciation comme une manifestation du caractère non chaotique du climat. Mais on pourrait très bien prendre au sein des ces alternances les événements de Dansgaard-Hoeschger ou de Heinrich comme une manifestation du caractère chaotique du même climat. Les changements abrupts sont assez bien documentés à divers échelles de temps (si l'on parle du climat, un changement global ou hémisphérique survenu en quelques décennies à quelques siècles est sans doute abrupt). A l'échelle locale, c'est évidemment encore plus fréquent. On a récemment suggéré que le déclin des civilisations Tang et Maya a été accéléré par un règlement durable des moussons, à une époque où les forçages étaient supposés assez stables.
Le climat, c'est aussi mon jardin. J'aimerais savoir si sa température moyenne estivale (une donnée climatique) sera augmentée de 1, 2 ou 4 °C en 2100 ou si sa pluviométrie moyenne automnale (autre donnée climatique) sera de 50 mm, 250 mm ou 450 mm. De telles fourchettes représentent sans doute 10 fois l'écart-type de la distribution normale actuelle. Je ne pense pas qu'un modèle soit capable de me le dire aujourd'hui. Ou, ce qui revient au même, je pense que 20 modèles me donneront 20 distributions différentes, parce que leurs runs auront légèrement bifurqué à tel ou tel pas de temps dans tel ou tel pattern de la circulation OA. Et encore leur distribution sera-t-elle la crête d'une densité de probabilité, n'excluant pas des valeurs tout à fait différentes. Cela revient à dire que la prédictibilité est faible, voire nulle (il est certes très peu probable que mon jardin soit un désert ou une mer en 2100, assertion que ma voisine férue d'astrologie peut prendre à son compte).
En cherchant sur la théorie du chaos, j'ai trouvé cette citation du grand Poincaré, bien avant Lorenz : « Une cause très petite, qui nous échappe, détermine un effet considérable que nous ne pouvons pas ne pas voir, et alors nous disons que cet effet est dû au hasard. Si nous connaissions exactement les lois de la nature et la situation de l'univers à l'instant initial, nous pourrions prédire exactement la situation de ce même univers à un instant ultérieur. Mais, lors même que les lois naturelles n'auraient plus de secret pour nous, nous ne pourrions connaître la situation qu'approximativement. Si cela nous permet de prévoir la situation ultérieure avec la même approximation, c'est tout ce qu'il nous faut, nous disons que le phénomène a été prévu, qu'il est régi par des lois ; mais il n'en est pas toujours ainsi, il peut arriver que de petites différences dans les conditions initiales en engendrent de très grandes dans les phénomènes finaux ; une petite erreur sur les premières produirait une erreur énorme sur les derniers. La prédiction devient impossible et nous avons le phénomène fortuit. » (Introduction au Calcul des probabilités, 2e ed., 1912)
Que nous disent au fond Roe et Baker : que de petites différences dans f se traduisent par de grandes différences dans S. On peut dire que c'est une caractéristique d'un système dynamique complexe et non-linéaire plutôt que d'un système chaotique. Mais peut-on caractériser mathématiquement la différence entre ces deux systèmes et trancher dans le cas du climat ? Je l'ignore.
Les mêmes qui vantent la qualité prédictive des modèles (Hansen par exemple) parlent volontiers des "effets de seuil" susceptibles de faire bifurquer le climat vers un état très différent (et très dangereux bien sûr). Comme ces effets de seuil sont imprédictibles, on peut au moins s'interroger sur la cohérence interne de ce genre de discours, avant même de sepencher sur celle des modèles.
La notion même qu'un état climatique "très différent" doive être forcément dangeureux est une ineptie intellectuelle. Ca revient à dire que le climat de la Méditerrannée, très différent de celui de Moscou ou de Stockholm serait "très dangereux" ce qui est une absurdité totale. Absurdité qui est pourtant répétée ad-nauseam par la brigade alarmiste.
Un tel dévoiement de la rationnalité sous le couvert de la science discréditera pour longtemps la science et la lutte légitime pour la protection de l'environnement.
"Il ne peut pas donc y avoir de moyennes de solutions chaotiques, cela n'a pas de sens"
Bravo Marot ! En voilà un qui a compris .
Un commentaire néanmoins . Précisément ce résultat (et d'autres) résulte du charactère autosimilaire des phénomènes chaotiques (cf Kolmogorov) . Mathématiquement cela se traduit par ce qu'on appelle l'invariance d'échelle . Or l'invariance d'échelle est une propriéte de la géométrie fractale . D'où la quasi équivalence entre la dynamique chaotique (système étudié) et la géométrie fractale (l'outil pour l'étudier) .
Là ça va devenir plus technique mais n'hésitez pas à poser des questions si vous voulez approfondir .
L'évolution dynamique d'un système chaotique s'étudie dans l'espace des phases EP (je suppose la définition connue) . La propritété de tout système chaotique est que sa représentation dans EP n'est ni un point (équilibre) , ni une trajectoire périodique (mouvement oscillant) , ni un tore invariant (système pseudo périodique) . Lorenz à découver le premier que la trajectoire de son système se déplaçait dans un sous espace fractal de EP qui a été appelé attracteur étrange .
Les choses se compliquent encore davantage puisque , malheureusement , il n'y a pas équivalence entre système chaotique et l'existence d'un attracteur fractal (ou étrange) dans EP . On peut également avoir des systèmes chaotiques (plutôt mathématiques que physiques) avec un attracteur non fractal donc non appelé étrange voire pire , des systèmes NON chaotiques présentant un attracteur fractal (bon là c'est quand même une construction très particulière mais ça peut exister) .
Cela étant si on est pragmatique et on se limite aux phénomènes de la dynamique des fluides classiques (Navier-Stokes) ,qui est quand même ce qui nous intéresse quand on parle du climat , on a bien à la fois le chaos et un attracteur étrange donc une équivalence entre le comportement du système et la représentation fractale de l'attracteur dans EP .
Pour Ice qui lui n'a rien compris mais alors rien du tout , j'ai une suggestion et quelques commentaires .
Suggestion : visitez le site de Dan Hughes et acquerez un minimum de culture scientifique . Si vous comprenez ce qu'y est écrit alors vous pourrez discuter de la dynamique du chaos . Si vous ne comprenz rien , ce qui est plus probable , arretez de raconter des aneries sur un blog qui traite des sujets scientifiques .
Vous m'avez fait bien rire en écrivant que je "confondais la météo et le climat" alors que j'ai écrit précisément le contraire : "quand on observe l'ensemble de Mandelbrot , on se convainc facilement que tout processus de "moyenne" le transformerait en quelque chose qui n'aurait plus rien à voir avec le vrai ensemble de Mandelbrot . "
Pour des malcomprenants comme vous je traduis : remplacez "ensemble de Mandelbrot " par "météo" et "processus de moyenne" par "climat" . Ca y est ? Ou vous ne savez pas ce qu'est un ensemble de Mandelbrot ?
Une autre anerie parmi les dizaines que vous répandez et je vous donne en même temps un scoop . Les cycles dits de "Milankovich" sont chaotiques et l'erreur sur le calcul des paramètres orbitaux est multipliée par 10 tous les 10 Ma (cf Laskar et al , 1989) . Ca devrait d'ailleurs etre une évidence puisqu'on sait depuis longtemps que tout système gravitationnel à N corps est chaotique . Donc le chaos du climat existe bien à toutes les échelles de la journée à des millions d'années . Les statistiques n'ont rien à voir là dedans car le chaos déterministe est tout sauf un phénomène aléatoire qu'on peut traiter stochastiquement .
Et une dernière pour la route . Donc pour vous un système peut etre chaotique et imprévisible MAIS les moyennes temporelles seraient parfaitement prévisibles . Par exemple les cours horaires d'un titre en bourse obéissent au chaos déterministe et chacun sait qu'ils ne sont pas prévisibles . Pour vous en revanche la moyenne glissante sur 60 j n'est plus chaotique et est parfaitement prévisible . Après tout en moyennant vous avez "effacé" toutes ces fluctuations déplaisantes . Bravo ! Vous venez de devenir multimillionnaire mais il faudrait quand même arreter de fumer la moquette .
Concernant Le Treut , je le connais bien et je confirme que c'est un abruti (NB : abruti ne signifie pas forcément QI bas) qui n'a jamais rien sorti d'intéressant sur le plan scientifique et qui a des oeillères de la taille des portes de hangar . Quant à Hansen , c'est un abruti doublé d'un allumé . Je le vois bientot sur une caisse à savon dans le Hyde Park en train de prêcher l'apocalypse imminente et sa mission divine de sauver la planète et l'Univers . Tous les mécréants finiront en enfer s'il ne se prosternent pas devant lui en se couvrant le chef de cendres et demandant pardon .
QQ questions :
1. Est ce qu'on peut imaginer une tendance déterministe (au hasard l'effet de serre dû aux émissions humaines) qui se superpose au chaos dans des proportions mesurables auquel cas les modélisateurs tels que Le Treut s'en sortiront en disant que l'influence humaine est "discernable" dans l'évolution chaotique.
2. Est ce que la théorie du chao permet de pronostiquer les probabilités qu'il se réchauffe ou se refroidisse dans les 10, 50, 100 ans à venir en s'appuyant sur les observations des 10, 50, 100 ans passées (une sorte de stat bayesienne mutante quoi) ? Ou est ce que son apport se restraint à identifier le climat comme chaotique et à dire que la modélisation déterministe actuelle est dans une impasse ?
C'est une question bassement utilitariste dans l'optique de faire des paris contre les tenants de l'effet de serre (il y a déjà 2 ou 3 en cours comme ceux de Evans contre Smith, Connolley contre astronomes russes).
Charles vous dites
"Que nous disent au fond Roe et Baker : que de petites différences dans f se traduisent par de grandes différences dans S. On peut dire que c'est une caractéristique d'un système dynamique complexe et non-linéaire plutôt que d'un système chaotique. Mais peut-on caractériser mathématiquement la différence entre ces deux systèmes et trancher dans le cas du climat ? Je l'ignore."
Dans ce genre de débat (qui devient tout de meme assez rapidement mathématique) il faut etre extrêmement précis avec l'usage des mots qui recouvrent parfois un champ conceptuel très vaste .
Du plus simple au plus complexe :
- "non - linéaire" . C'est évident . La non linéarité est une condition nécessaire mais non suffisante pour l'existence du chaos .
- "sensibilité aux conditions initiales" . Une tautologie car tout est sensible aux conditions initiales . Ce qui différencie le comportement des systèmes est la VITESSE de l'AMPLIFICATION d'une incertitude initiale dans le temps . Si l'amplification est 1 on a un système linéaire . Plus cette vitesse augmente ,moins le système est prévisible .
- "prévisible" . Relatif à la calculabilité . Comme toute loi naturelle est exprimée par une équation différentielle , il se pose la question de la détermination des solutions . Dans certains cas non seulement la solution est inconnue mais on n'a même pas la preuve d'existence et unicité (cas de Navier Stokes) . Il faut alors calculer numériquement pas à pas . Un système d'équations qui AMPLIFIE les incertitudes est intrinsèquement non calculable donc le système qu'il décrit est non prévisible .
- "déterministe" . Un système décrit par des équations différentielles est déterminé et , en général , on sait ou on a de fortes présomptions qu'une solution existe même pour un temps infini . Néanmoins une certitude de l'existence d'une solution sur un temps infini ne signifie pas que nous pouvons la déterminer en pratique pour un temps infini . En pratique nous ne pouvons la déterminer que sur un temps fini qui est d'autant plus court que l'amplification de l'erreur est grande (cf prévisible)
"aléatoire" . Contraire de déterministe . Le système n'est pas décrit par des équations différentielles ou le nombre d'équations nécessaires est tellement énorme qu'on ne peut pas les formuler explicitement . Dans les 2 cas le système peut donner l'impression d'évoluer "au hasard" . Si certaines propriétés (p.ex homogénéité , isotropie , symétrie) du système sont remplies , on peut utiliser une approximation statistique qui permet de donner une information elle aussi statistique sur le système . Cette approximation sera d'autant plus fausse que le système sera en réalité déterministe mais d'une manière non évidente .
- "chaotique" . A la fois déterministe et non prévisible . De ce qui précède la non linéarité et une forte amplification de l'erreur sont des conditions nécessaires . La condition suffisante n'est pas connue . Les traitement statistiques sont inappliquables puisque ces systèmes sont non seulement parfaitement déterministes mais se caractérisent de plus par de fortes anisotropies et non homgénéités . Les méthodes mathématiques pertinentes consistent à étudier avec la géométrie fractale la métrique des attracteurs dans l'espace des phases ce qui est d'une difficulté considérable .
- "complexe" . On parle bien de la physique de la complexité mais ce terme est très ambigu - il existe des système simples au comportement extrêmement complexe et des systèmes complexes au comportement très simple . Généralement on veut dire par là qu'il y a un grand nombre de sous systèmes qui interagissent non linéairement les uns avec les autres avec des fréquences différentes . Ceci implique que le système est quasi impossible à simplifier - notamment je ne peux pas étudier CHAQUE sous système individuellement et ensuite combiner des solutions des sous systèmes pour avoir la solution du système . La conséquence de cela est généralement le chaos .
En résumé on peut dire que le temps est chaotique et que le climat est complexe tout en remplissant toutes les conditions nécessaires pour etre chaotique . Comme la condition suffisante du chaos n'est pas connue , cela ne permet pas de conclure MATHEMATIQUEMENT que le climat est chaotique mais je dirais , en utilisant la terminologie de l'IPCC , que la confiance que le climat soit chaotique est "very hig" c'est à dire supérieure à 95 % .
MiniTAX
Oui je fais cette hypothèse et il y a quelques arguments puissants dans ce sens alors que , pour l'instant il n'y en a aucun dans le sens opposé . L'argument que le climat pourrait etre calculable puisqu'il est calculé par les modèles est d'une circularité et stupidité manifestes . Evidemment puisque le modèle est par construction non chaotique cela le conduit par définition à ne pas etre capable de produire un comportement chaotique .
Pour la 2e partie de votre hypothèse , c'est l'opposé . Mathématiquement cela fait sens de faire toute opération qui est bien définie et c'est bien le cas d'une moyenne . C'est une autre paire de manche pour la signification physique (cf par exemple cette histoire ridicule des 33°C de "l'effet de serre" plus haut) où les moyennes n'ont aucune signification physique avec quelques exceptions qui se pretent DEJA au traitement statistique (p.ex la thermodynamique statistique) et où QUELQUES moyennes ont un sens à l'équilibre . Cela étant le climat n'est jamais à l'équilibre , donc ...
1) Non . Pour la simple raison que le système chaotique n'est pas "séparable" (cf plus haut) . Je ne peux donc pas dire que c'est une somme du chaos "normal" + du "non chaos dû au CO2" . En réalité le CO2 n'est qu'un des millions de sous systèmes du système global interagissant avec tous les autres dont on ne peut pas le séparer . Cela vaut bien sur pour tout autre sous système qui varie à l'échelle temporelle étudiée .
2) Non . Par définition . La propagation des erreurs découple le système chaotique TRES efficacement de ses conditions initiales . Il n'a aucune mémoire . L'observation du passé ne permet de rien conclure sur le futur . En revanche un système chaotique n'est certainement pas "n'importe quoi" . Il a bien son invariant qui est l'attracteur et c'est le meme pour le passé comme pour le futur . Il faut s'imaginer l'espace de phase comme représentant TOUS les climats et l'attracteur comme une zone des climats possibles . Les points en dehors de l'attracteur sont bien des climats mais physiquement impossibles . Le problème c'est que l'attracteur a une structure très complexe - dans une zone il y aura des climats glaciaires alors que juste "à coté" il y aura des climats chauds etc . C'est plutot comme un archipel où les iles de toutes tailles sont connectées par des chemins tortueux et bifurcants et que le système parcourt d'une manière imprévisible mais ne rentre jamais dans l'océan .
Par ailleurs relisez svp le petit glossaire que j'ai fait plus haut . Le chaos est bien déterministe ce qui ne l'empeche pas d'etre non calculable . La modélisation n'est pas dans l'impasse puisqu'elle est déterministe , elle est dans l'impasse puisqu'elle prétend que grâce à des moyennes (transformations mathématiques) elle est capable de calculer l'incalculable . Maintenant ce n'est pas totalement noir et blanc - il y a certains paramètres (p.ex l'énergie) qui sont UN PEU plus calculables que d'autres (p.ex la distribution des températures) . La discussion de cette aspect prendrait quelques pages :)
#38, 40 Merci de toutes ces nouvelles précisions. Si vous le souhaitez, vous pouvez les rassembler dans un article unique pour être publié ici. (On évitera de traiter les uns ou les autres d'abruti, ce n'est pas très gentil ; allumé, c'est déjà plus drôle et dans le cas de Hansen, j'ai la même vision que vous. Enfin, je le vois plutôt avec un pic à glace au pied du Groenland, demandant à ses adeptes d'accélérer l'écroulement de l'inlandsis , afin que ses prophéties apocalyptiques deviennent enfin réalité ; le tout observé de haut par Al Gore dans son jet privé affrété par Sustainable Development Inc.).
Je vais me faire l'avocat du diable et continuer la discussion, avec de probables impropriétés de langage que vous voudrez bien me pardonner (et me corriger).
Les modélisateurs distinguent la variabilité forcée et la variabilité intrinsèque (parfois appelée chaotique d'ailleurs). La seconde désigne des évolutions du climat produite par la dynamique "interne" du couplage océan-atmosphère en l'absence de tout forçage "externe" connu (volcan, soleil, GES ce que l'on veut). Les exemples les plus connus s'appellent En Nino (ENSO), NAO, etc. (Je ne vois pas trop en quoi une variation produite par les transferts énergétiques océan-atmosphère n'est pas elle-même un forçage, mais passons).
Quand on leur parle "chaos", ils objectent : la variabilité intrinsèque n'est pas vraiment prévisible en l'état et a peut-être une nature chaotique, mais empiriquement (observations) et numériquement (runs avec toutes sortes de conditions initiales), on constate qu'elle se tient de toute façon dans une fourchette assez mince de variation et sur un laps de temps généralement court (journée à décennie). Donc, sur l'échelle du siècle qui nous occupe, on peut raisonnablement attribuer les déviations persistantes et importantes à un forçage, puis calculer une fourchette elle aussi raisonnable d'effets de ces forçages. On ne vous dira pas qu'il fera +1,23°C chez vous dans 100 ans, parce que le climat est trop complexe et surtout le budget de notre labo trop mince, mais la fourchette +1-2°C est déjà hautement probable et cela vous suffit comme info.
Cette réponse paraît pleine de bon sens... Qu'en pensez-vous ?
Sinon, une autre manière de voir les choses. Tout le monde convient qu'ajouter 3 W/m2 dans un système va provoquer des changements. Le caractère complexe et/ou chaotique du climat consiste-t-il à dire qu'il est impossible de prédire l'effet exact et à long terme de ces 3W/m2 sur un seul paramètre (la température de surface à l'équilibre), compte-tenu de la nature même des équations décrivant l'ensemble des paramètres (ie la mécanique des fluides, la thermodynamique, etc.)?
PS : merci aussi d'avoir insisté sur Dan Hughes, je l'ai ajouté aux liens d'entrée.
Merci pour vos réponses même si la circularité de votre affirmation "on ne peut pas séparer la tendance déterministe du chaos car le système entier est chaotique" ne me satisfait guère, d'un point de vue logique d'une part mais c'est parce qu'il faut que je vous relise plus attentivement et aussi (surtout ?) d'un point de vue purement vénal puisque mon rêve de gagner les paris sur le réchauffement climatique (et de faire de CS le blog le plus richement doté) s'envole, lol.
P.S. Je voulais bien sûr dire en #39 "faire la moyenne temporelle des variables n'a PHYSIQUEMENT pas de sens".
miniTAX écrit :
"... la circularité de votre affirmation "on ne peut pas séparer la tendance déterministe du chaos car le système entier est chaotique" ne me satisfait guère, d'un point de vue logique d'une part ..."
Ce n'est pas circulaire du tout :) Et je sais d'où vient cette impression . Le cerveau humain est incapable de saisir intuitivement des phénomènes non linéaires .
C'est un peu hors sujet mais il y a eu plein de tests où on a mis des gens devant des tâches très simples mais qui n'étaient réalisables que si la personne se fabriquait dans sa tête un modèle non linéaire extremement simple (p.ex oscillateur avec retard) .
Eh bien la majorité des gens abandonnait en disant que la tâche était impossible et certains finissaient par péter un câble en accusant les testeurs de manipulation et malveillance . En fait nos modèles inetrnes sur lesquels nous fonctionnons tous les jours sont exclusivement linéaires .
Cela a des conséquences sur nos croyances puisque seule une infime minorité (en général les gens qui ont fait des maths) est capable de distinguer ce qui est toujours vrai et ce qui n'est vrai que si le modèle est linéaire .
Quelques exemples : Si je pousse et ça ne bouge pas , je pousserai plus fort (hypothèse linéaire) . Si je veux arriver plus tot , j'appuie sur l'accélérateur (hypothèse linéaire) . Si je veux faire fondre la glace j'augmente la température (hypothèse linéaire) . Si je n'ai pas compris la partie d'échecs , je décomposerai en coups et en comprenant chaque coup je compendrai la partie (hypothèse linéaire) .
Mathématiquement cela se traduit par : la solution d'une somme = la somme des solutions (hypothèse linéaire) .
Eh bien si le système est non linéaire , tout ce que j'ai dit dessus est devenu faux . Et NOTAMMENT est faux que je peux décomposer un système complexe en systèmes "simples" , les résoudre et puis en recombinant les solutions simples obtenir la solution du système complexe . C'est un peu comme l'expérience des 2 fentes en méca Q - si je veux simplifier le système et savoir par quelle fente le photon est passé , je détruis le phénomène que je voulais observer c'est à dire les franges d'interférence . Avec un système chaotique c'est pareil - le système réel a du CO2 dedans et je n'ai aucun moyen de savoir ce qui se passerait si j'enlevais tout ce CO2 puisque ce faisant je modifierais des milliers d'interactions entre des millions de sous systèmes dont certains ne sont meme pas connus et ceux qui sont connus sont mal représentés ou négligés . Je pourrais avoir vaguement quelques idées semi quantitatives mais tout deviendrait vite faux avec le temps .
Donc bien sur , il n'existe pas de procédé "soustractif" où j'étudierais le CO2 seul et puis je ferais système réel (chaotique) - CO2 (seul) = système théorique sans CO2 (chaotique) .
C'est exactement ce que font les modèles mais eux ils supposent que le système est calculable , simple et non chaotique .
P.S pour Charles
L'année dernière j'étais en Antarctique pour observations , demain je pars en Namibie pour 2 semaines . Donc ce ne'st pas de sitot que je pourrais faire la synthèse de tout ça sous forme d'un article structuré .
Le lien vers le blog de Dan Hughes ne semble pas fonctionner. Il renvoit vers l'url http://www.http.ch//danhughes.auditblogs.com/
Il faut supprimer la partie 'www.http.ch'. Merci.
et beh... - rapidement:
- pour les DO, j'en étais resté à l'idée que leur quasi-cyclicité (Ramstorf ?) ne plaidait en faveur de leur caractère chaotique.. mais bon. ceci dit, pas de DO à l'holocène, donc climat chaotique en glaciaire et non-chaotique en interglaciaire ?
- je vois pas trop ce qe le papier de R&B a à voir avec le chaos et les conditions initiales.
- # 37 danger= transition climatique rapide appliquée à qq milliards d'hommes sédentarisés...
- quant à Werner, que son ton et ses propos sur les modèles rendent tres sympathique, après tout s'il est si sûr de lui je lui suggère de publier rapidement un Science ou un journal of climate sur le climat chaotique et imprévisible - avec les passages sur Milankovitch et la Bourse, bien sûr (j'ai bien ri aussi). Il pourra y glisser le petit calcul sur l'effet de serre de Gerlich &T.
J'ajouterais que , après tout, même si le climat était fondamentalement chaotique, rien n'empeche de chercher à le predire aux echelles de temps ad hoc.
Rapidement à mon tour.
- Oui, si Rahmstorf 2003 est correct, la quasi-périodicité ne plaide pas pour un phénomène chaotique. Mais il me semble que l'on trouve aussi certaines hausses / baisses rapides au sein du Holocène, non ? Je ne sais pas trop où l'on en est sur l'opitimum thermique du Holocène.
(Indépendamment du chaos, la cyclicité des DO a-t-elle d'ailleurs vraiment disparu en phase tempérée ou trouve-t-on de phénomènes comparables, avec une amplitude moindre due à la disparition des glaces ? Il me semble que c'est l'objet du dernier livre de Fred Singer, Unstoppable Global Warming... Every 1500 Years, mais je n'ai pas eu le temps de creuser cette question).
- R&B ne traite pas du chaos ni même de la complexité. En même temps, cela revient un peu au même par un tout autre chemin : toutes sortes de rétroactions peuvent faire varier f ; des petites variations de f peuvent se traduire par de grandes variations de S (∆T) (= ce que disent R&B) ; comme la modélisation de f fait intervenir des phénomènes complexes / chaotiques (exemple : le comportement de la VE et de la nébulosité), on est concrètement dans la non-prédictibilité (= ce que l'on peut ajouter à R&B si l'on en tient pour un climat chaotique). Mais c'est sûr que les problématiques sont indépendantes.
- Danger : humains sédentarisés, cela se discute (en soi, le déplacement d'une population humaine en deux générations pour cause de hausse des mers ne serait pas inimaginable dans une société moderne où l'essentiel de l'habitat se renouvelle de toute façon tous les 50-70 ans) ; mais il faut surtout ajouter humains technicisés (on est bien plus nombreux qu'au néolithique, mais on a bien plus de moyens pour monitorer notre milieu et pour le transformer si nécessaire, ainsi que pour faire circuler les informations pertinentes en vue d'une adaptation).
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Les fourchettes ont en tout cas le mérite d'être étudiées de près, avec des méthodes statistiques. Mais ceci n'est guère rassurant et n'arbitre pas du tout le débat entre sceptiques ou non [du RC anthropique] Comme vous le dites précisément, avec honnêteté, en commentaire de la courbe proposée ∆T = f(f) :
"une variation faible de f se traduit par des variations fortes du ∆T, et surtout dans les valeurs hautes"
Si je comprend bien (et je fais confiance à tous les veilleurs de ce site pour me reprendre si je suis à côté de la plaque), l'incertitude principale vient actuellement de la nébulosité dans la troposphère. On ne sait pas bien décrire la quantité de nuages qui apparaissent en fonction de ∆T (ni donc leur rôle quantitatif) car :
- Ils ont un effet rétroactif : ils peuvent être en quelque sorte à la fois cause et conséquence.
- Ils ont un effet refroidissant : ils agissent sur l'albedo de la planète.
- Ils ont un effet réchauffant : ils absorbent l'infrarouge issu de la surface.