NIPCC vs. IPCC/2

Seconde partie du texte de Fred Singer, traduit par Jean Martin et Jean-Michel Reboul.

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2. Surmonter l’Incertitude Chaotique des Modèles du Climat.

Il est bien reconnu que les modèles climatiques qui, tous, reposent sur des équations non linéaires aux dérivées partielles, sont chaotiques – ainsi que le GIEC le reconnait. [Voir l’encart page 8]. Ceci signifie que la tendance obtenue à partir de l’itération d’un modèle particulier dépend fortement des conditions initiales. En conséquence, la plupart des modélisateurs consciencieux effectueront plus d’une itération à partir du même modèle – allant parfois jusqu’à 5 itérations – et construiront ainsi ce qui porte le nom de “moyenne d’ensemble”. La Fig. 7 montre les résultats de 5 itérations du modèle du MRI Japonais (Institut Météorologique Japonais). Ainsi qu’on peut le voir, les tendances individuelles diffèrent de presqu’un ordre de grandeur. Il n’existe aucune recette pour dire laquelle de ces 5 tendances, et de même au sujet de leur moyenne, la moyenne d’ensemble, est « correcte » et devrait être comparée à la tendance observée.
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Une analyse séparée de ce problème montre qu’au moins 10 itérations sont requises pour obtenir une valeur asymptotique stable pour la moyenne d’ensemble – si les itérations sont effectuées pour une durée de 40 ans. Si la durée de l’itération couvre une période de 20 ans (typique de la compilation du GIEC) il faut alors effectuer au moins 20 itérations [Fig. 8]. De manière identique, avec 20 ou plus itérations, la dispersion des valeurs de tendance est réduite à presque zéro. Je pense que la dispersion des tendances des modèles montrée par Santer [Fig. 4A] résulte du fait que parmi les 22 modèles du GIEC utilisés, dix d’entre eux sont seulement basés sur une ou deux itérations et, de ce fait, montre une forte variabilité chaotique inhérente. Aucun des autres modèles utilisés n’a été soumis à plus de 5 itérations (de plus, évidemment, chaque modèle individuel utilise des forçages légèrement différents et des paramétrisations qui conduisent à des différences structurelles entre les modèles, causant, de ce fait, une faible dispersion additionnelle des valeurs de la tendance.

Ce résultat implique qu’AUCUN des 22 modèles du GIEC ne peut être validé par confrontation avec les observations.

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Fig 7: Une démonstration de l’incertitude chaotique : cinq itérations et la “moyenne d’ensemble” du modèle du climat du MRI Japonais, tel que montré par Santer et al [IJC 2008]. 
Notez que les tendances individuelles de température différent par presqu’un ordre de grandeur. Laquelle de ces tendances doit être comparée avec la tendance observée ?

Le troisième rapport d’évaluation du GIEC (2001) a candidement reconnu que la compréhension limitée des processus climatiques résulte nécessairement du fait que la modélisation du climat est un exercice incertain :

“En résumé, une stratégie doit reconnaître ce qui est possible. En recherche climatique et en modélisation nous devons reconnaître que nous avons affaire à un système chaotique d’équations non linéaire couplées et donc que la prédiction à long terme des futurs états du climat n’est pas possible. – [TAR 2001, Section 142.2.2, p774]

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Fig 8: Tendances des “Moyennes d’ensemble” cumulées en fonction du nombre d’itérations : une expérience synthétique avec une itération contrôlée sur 1000 ans montre qu’au moins 10 itérations sont nécessaires pour former une moyenne d’ensemble asymptotique cumulée stable (pour une durée de 40 ans) et qu’au moins 20 itérations sont nécessaires pour une durée de 20 ans (Mais aucun des modèles du GIEC n’a plus de 5 itérations).

Résumé de la Section 2

  • La variabilité chaotique des modèles climatiques peut être surmontée en moyennant les tendances pour un grand nombre d’itérations d’un modèle particulier – Il faut généralement 10, 20 ou plus d’itérations.
  • En pratique, cela signifie que les modèles climatiques du GIEC (qui n’ont qu’une, deux et jamais plus de 5 itérations) ne peuvent pas être validés.


(A suivre…)
@@@@@@
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