Examen critique des données mondiales de température de surface /5

5.2.3. Maillage socio-économique.

Une troisième hypothèse pour les tests a posteriori des données sur le climat a été suggérée séparément dans McKitrick et Michaels (2004) et dans de Laat et Maurellis (2004). Ils ont souligné que la répartition spatiale de l'industrialisation sur la terre ne correspond pas à la structure spatiale du réchauffement sur la terre en réponse au forçage des gaz à effet de serre comme cela est prévu par les modèles climatiques. En outre, les méthodes de traitement de données sont censées éliminer l'influence du changement d'utilisation des terres, de l'urbanisation, et d'autres facteurs liés à la croissance démographique et au développement économique. Par conséquent, un moyen de tester si les corrections d’homogénéité sont suffisantes est de comparer la répartition spatiale des tendances dans les données de température avec la répartition spatiale de l'industrialisation. Si les méthodes de traitement des données sont suffisantes, il ne devrait y avoir aucune corrélation entre les tendances de réchauffement et les profils socio-économiques.
De Laat et Maurellis (2004) ont utilisé les émissions industrielles de dioxyde de carbone comme indicateur du développement des activités socio-économiques dans une région. Ils ont montré de façon convaincante que les tendances mesurées étaient plus élevées dans les régions à fortes émissions par rapport aux régions avec de faibles émissions, quelle que soit la position de la limite entre fort et faible, mais l'écart était plus grand lorsque le seuil était fixé assez haut. Ils ont également constaté cette différence dans les données de la basse troposphère. Leur document de suivi de 2006 a confirmé ces résultats sur un plus grand nombre de jeux de données.
McKitrick et Michaels (2004a, 2007) ont testé l'adéquation des ajustements des données en ajustant les tendances observées sur 1979-2002 dans les 440 cellules de la grille de surface par rapport à un vecteur de variables climatologiques (tendance de températures dans la basse troposphère et facteurs fixes tels que la latitude, la pression moyenne de l'air et proximité des côtes) complété par un vecteur de variables socio-économiques, incluant les revenus et la croissance démographique, le produit intérieur brut (PIB) par kilomètre carré, les niveaux d'éducation, etc. Si les données ont été ajustées afin de supprimer toutes les influences non climatiques, alors la répartition spatiale des tendances au réchauffement ne devrait pas varier systématiquement avec les indicateurs socio-économiques. Mais ces études ont toutes les deux rejeté, à des taux significativement élevés, l'indépendance des tendances de température de surface et des variables socio-économiques, concluant ainsi que les données de température de surface ajustées contiennent encore vraisemblablement des influences résiduelles de l’industrialisation sur les données de températures locales. Ils ont estimé que les effets non climatiques pourraient représenter, dans les données de température, entre un tiers et la moitié de la tendance post-1979 au réchauffement moyen sur la terre.
Benestad (2004) a critiqué les résultats de McKitrick et Michaels (2004a) sur la base d'une analyse de sensibilité dans laquelle il a écarté toutes les données de l’hémisphère nord et la plupart des variables explicatives, et ensuite utilisé les données restantes pour tenter de prédire les observations rejetées. Après constatation de la faiblesse des résultats, il a soutenu que les conclusions originelles [NdT ; de McKitrick et Michaels] pourraient être fausses dans la mesure où elles ne peuvent pas être reproduites sur tous les sous-ensembles de données. McKitrick et Michaels (2004b) ont souligné qu'il s'agissait d'un test extrême pour lequel il n'existe aucun précédent dans la littérature, et que le modèle a passé avec succès les versions plus raisonnables d'un tel test. McKitrick et Michaels (2007) ont élaboré une nouvelle et plus grande version de la base de données pour tester l'hypothèse et ont trouvé des résultats à peu près identiques. Plus tard, McKitrick et Nierenberg (2010) ont montré que les résultats originaux ont été reproduits dans un grand nombre de combinaisons différentes de données, y compris trois versions des données de surface du CRU et deux ensembles différents de données satellitaires. En conséquence, l’allégation selon laquelle les conclusions n’étaient pas reproductibles dans différents ensembles de données a été réfutée.
Le GIEC a fait peu de cas de cette question, en s’appuyant sur une conjecture non fondée selon laquelle il y avait une explication naturelle de la corrélation entre le réchauffement et la répartition spatiale de l'industrialisation. McKitrick (2010a) teste cette explication et montre que l'inclusion d'oscillations atmosphériques n'invalide pas les corrélations avec les tendances socio-économiques.
Le seul autre auteur à avoir critiqué les résultats de McKitrick-Michaels et deLaat-Maurellis est Schmidt (2009). Il a fait valoir que les températures de surface comportent une auto-corrélation spatiale (SAC), c’est à dire qu’une tendance dans une cellule de la grille a un effet qui déborde sur les cellules de grille adjacentes. Cet effet réduit les « degrés effectifs de liberté» de l'échantillon et biaise les tests statistiques dans la direction d’une conclusion positive sur la contamination des données. Il a également soutenu que l'utilisation des séries de données de basse troposphère en provenance du « Remote Sensing System » (RSS) plutôt que celle de l'Université d'Alabama-Huntsville (UAH), réduit la signification des coefficients, ce qui indique un manque de solidité des conclusions. Et il a fait valoir que les résultats étaient faux sur la base d'une comparaison avec les résultats obtenus en échangeant les tendances de surface et les tendances de la troposphère avec les données produites par le modèle E du NASA Goddard Institute of Space Studies (GISS-E). Ces données générées par modélisation sont, par construction, non contaminées par les modifications de surface résultant de l'industrialisation. L’hypothèse de Schmidt était que si les données GISS-E produisent les mêmes coefficients de régression que les données d'observation dans le MM07, cela indiquerait que les corrélations entre les tendances de réchauffement et les profils d'industrialisation ont été un effet du hasard.
McKitrick et Nierenberg (2010) montrent que l'argument d’auto-corrélation spatiale de Schmidt est incorrect. Schmidt n'a présenté ni test statistique, ni ré-estimations des modèles. McKitrick et Nierenberg montrent que le contrôle des effets de l'auto-corrélation spatiale ne porte pas atteinte aux résultats des tests, et qu'en fait la structure spatiale des prédictions du modèle et les données observées étaient tout à fait distinctes. En outre, les données générées par le modèle n'ont pas produit un motif de corrélation similaire à celui observé sur les données, McKitrick et Nierenberg montrant en revauche que le motif généré par le modèle était opposé à celui observé. De plus, l'utilisation de données RSS plutôt que UAH n'altèrent pas les conclusions : avec le retrait de quelques observations aberrantes, les résultats avec les données RSS ont été encore plus nets que les originaux avec celles de l’UAH.
Le commentaire de Benestad (2004) et les articles de Schmidt (2009) ont été cités par l'université de East Anglia, lors de sa soumission à l'enquête Muir Russell en vue de défendre le traitement de ce sujet par Phil Jones en sa qualité d’auteur principal du GIEC. La publication du papier de Schmidt (2009) est remarquable car elle ne contenait aucun test statistique à l’appui des affirmations contenues dans le résumé et les conclusions. Mais, encore plus problématique, l'université d'East Anglia cite Schmidt (2009) comme un soutien indépendant des données CRU de Phil Jones, mais les courriels de l’archive du Climategate montrent que Phil Jones a été le relecteur de l'article de Schmidt pour la revue dans laquelle il a été publié.


En résumé de cette partie.

• Deux équipes indépendantes, publiant dans quatre revues climatiques différentes, ont trouvé des corrélations socio-économiques dans les données climatiques, ce qui contredit l'opinion que le processus d'ajustement les aurait éliminées.
• Contrairement à l'approche de Parker (2004, 2006), l'approche par maillage socio-économique mesure directement l'activité qui entraîne urbanisation et modification des sols.
• Les articles qui ont été publiés en argumentant contre ces conclusions ont eux-mêmes été réfutés.
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Biographie de l'Auteur

Le professeur McKitrick est titulaire d'un BA (NdT : Bachelor of Arts ~ Bac+4) en économie de l'Université de Queen's, et d’un MA (NDT Master of Arts

~ Bac+6) et d’une thèse en économie de l'Université de Colombie-Britannique. Il est professeur d'économie de l’environnement à l'Université de Guelph en Ontario, Canada. Il est également Senior Fellow de l'Institut Fraser à Vancouver en Colombie-Britannique, membre du Conseil Consultatif Académique de l'Institut John Deutsch à Kingston en Ontario et de la Fondation pour la Politique du Réchauffement Climatique (NDT : Global Warming Policy Foundation) à Londres au Royaume-Uni, et conseiller d’une entreprise canadienne de consultants en commerce international.
Ses domaines de recherche comprennent la modélisation de la relation entre la croissance économique et les émissions polluantes, la conception de mécanismes de réglementation, et différents aspects de la politique et la science du réchauffement global. Ses recherches en économie ont été publiées dans des revues à comité de lecture telles que « Journal of Environmental Economics and Management », « Economic Modeling », « The Canadian Journal of Economics », « Empirical Economics », « The Energy Journal » et « Environmental and Resource Economics ». Ses recherches en physique ont été publiées dans des revues à comité de lecture telles que « Journal of Geophysical Research », « Geophysical Research Letters », « Climate Research », « The Journal of Non-Equilibrium Thermodynamics » et « Proceedings of the National Academy of Sciences ». Il est auteur de « Advanced textbook Economic Analysis of Environmental Policy » à paraître aux Presses Universitaires de Toronto en automne 2010. En 2002, il a co-écrit, avec Christopher Essex de l’ Université de Western Ontario, le livre « Taken By Storm : The Troubled Science, Policy and Politics of Global Warming », qui a reçu le prix de 10 000 $ du « Donner Prize for Best Book on Canadian Public Policy ».
Le Professeur McKitrick est largement cité au Canada et dans le monde entier comme un expert sur le réchauffement climatique et les questions de politique environnementale. Il a été interviewé par de nombreux médias, dont Time, The New York Times, The Wall Street Journal, le National Post, The Globe and Mail, CBC, BBC, ITV, Fox News, Bloomberg, Global TV, CTV et autres. Ses commentaires ont paru dans de nombreux journaux et magazines, dont Newsweek et The Financial Post. Ses recherches ont été discutées dans Nature, Science, The Economist, Natuurwetenschap & Techniek, The National Post, The Globe and Mail et dans un article en première page dans le Wall Street Journal (14 février 2005).
Le Professeur McKitrick a été invité à faire des présentations universitaires au Canada, aux États-Unis et en Europe, et il a témoigné devant le Congrès des États-Unis et le Comité Parlementaire des finances et de l'environnement Canadien. En 2006, il fut l'un des 12 experts du monde entier invités à informer un comité de l'Académie Nationale des Sciences Américaine sur la méthodologie de la reconstruction des paléoclimats.

Le Professeur McKitrick remercie Chad Herman pour le soutien informatique, incluant l'analyse des archives GHCN et la préparation des graphiques.