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Résumé: Un nouveau livre d'un climatologue japonais explique pourquoi les prévisions des modèles climatiques sont utiles mais pas suffisamment fiables pour une action de politique publique à grande échelle. Rien de tout cela n'est une nouvelle information. Mais rien de tout cela n'est connu.

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Prévisions avec des modèles. Illustration 100719 © Kheng Guan Toh – Dreamstime.

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Prévisions avec des modèles. Illustration 100719 © Kheng Guan Toh – Dreamstime.

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Illustration 100719 © Kheng Guan Toh – Dreamstime.

Extrait de Confessions d'un climatologue (2019)

Par Mototaka Nakamura.

De l'introduction et du résumé en anglais dans la version Kindle de son livre japonais.
Cet extrait montre certaines de ses conclusions et explications.
Lisez l'ebook pour voir son analyse détaillée et technique et ses références.

Les modèles de simulation climatique sont de bons outils pour étudier le système climatique tant que les utilisateurs sont conscients des limites des modèles et sont prudents dans la conception d'expériences et l'interprétation de leur sortie. En ce sens, des expériences visant à étudier la réponse de systèmes climatiques simplifiés, tels que ceux générés par les modèles de simulation climatique "modernes" à de fortes augmentations du dioxyde de carbone atmosphérique ou d'autres gaz à effet de serre, sont également des projets universitaires intéressants et significatifs qui méritent d'être poursuivis. Tant que les résultats de ces projets sont présentés avec des clauses de non-responsabilité qui indiquent clairement dans quelle mesure les résultats sont comparables au monde réel, je n'aurais aucun problème avec de tels projets. Les modèles ne deviennent des déchets inutiles ou pire (pire, dans le sens où ils peuvent produire des résultats trompeurs) que lorsqu'ils sont utilisés pour les prévisions climatiques.

Tous les modèles de simulation climatique comportent de nombreux détails qui deviennent fatals lorsqu'ils sont utilisés comme outil de prévision climatique, en particulier pour les variations et les changements climatiques à moyen et long terme (plusieurs années et plus). Ces modèles sont totalement dépourvus de processus et de rétroaction climatiques d'une importance cruciale et représentent d'autres processus et rétroactions climatiques d'importance critique de manière extrêmement déformée dans la mesure où ces modèles sont totalement inutiles pour toute prévision climatique significative. …

Mesure de la température globale.

Un système d'observation quasi-global ne fonctionne que depuis une cinquantaine d'années depuis l'avènement de l'observation artificielle par satellite. Les données de température avant cette date ont été collectées sur des zones extrêmement petites (par rapport à la surface totale de la terre) et présentent donc un biais spatial grave. Nous avons une quantité insuffisante de données pour calculer la tendance de la température de surface moyenne mondiale pour la période pré-satellite. …

Le soleil.

Cela ne fait que plusieurs décennies que nous avons acquis la capacité de surveiller avec précision l'énergie solaire entrante. Au cours de ces plusieurs décennies, elle a varié de 1 à 2 watts par mètre carré. Est-il raisonnable de supposer qu'il ne variera pas plus qu'au cours des cent prochaines années ou plus à des fins de prévision?

Note de l'éditeur: le soleil émet 1 361 watts par seconde. mètres. Au cours du cycle solaire de 11 ans, il varie d'env. 0,1%. L'AR5 WGI du GIEC indique que les estimations de la puissance de rayonnement de 1750 à nos jours ont un accord moyen, une confiance moyenne et moyenne – bien que la confiance soit plus élevée au cours des 3 derniers siècles. (8.4.1.2). Comme le dit la NASA, "Même des fluctuations d'un dixième de pour cent seulement peuvent affecter la Terre." Les données sur la variation sur de plus longues périodes sont encore limitées. de un autre article de la NASA

«Au cours du siècle dernier, la température moyenne de la Terre a augmenté d'env. 0,6 ° C (1,1 ° F). La chaleur solaire représente env. 0,15 ° C, ou 25%, de ce changement selon les résultats de la modélisation informatique publiés par David Rind, chercheur de la NASA Goddard Institute for Space Studies en 2004. "

{Le premier des deux détails problématiques des modèles de simulation climatique mentionnés précédemment: fausse représentation des actions par les mouvements océaniques … {I} t ne peut être corrigée qu'en augmentant la résolution des modèles de simulation climatique du 1˚ x 1˚ typique ou inférieur à 0,1 x 0,1 ° ou plus en longitude et latitude. C'est simplement une question de ressources informatiques limitées et non une question de notre connaissance limitée de la dynamique et de la thermodynamique des océans. …

Il va sans dire qu'il est impératif que toute prévision climatique significative soit faite avec une représentation raisonnablement précise de l'état du jardin et de ses actions. …

la vapeur d'eau.

Un autre contributeur important au réchauffement planétaire majeur prévu est la vapeur d'eau, le gaz à effet de serre le plus important de l'atmosphère terrestre. … L'effet de réchauffement amélioré de ses changements, prédit par les modèles de simulation climatique, éclipse également l'effet de l'augmentation attendue du dioxyde de carbone. Il est donc important de prévoir les changements de la puissance rayonnante qui sont précisément associés à la vapeur d'eau atmosphérique pour toute prévision significative du changement climatique. Mais le fait est que tous les modèles de simulation climatique ont de piètres performances dans la reproduction de la vapeur d'eau atmosphérique et de sa puissance rayonnante observée dans le climat actuel. …

Les nuages.

Le rôle du cloud dans le climat mondial est, pour le moins, très important et extrêmement complexe. Les représentations ad hoc des nuages ​​dans les modèles climatiques peuvent être la principale source d'incertitude des prévisions climatiques. Un fait profond est que seul un très petit changement, si petit qu'il ne peut pas être mesuré avec précision avec les appareils d'observation actuellement disponibles, dans les propriétés des nuages ​​mondiaux peut complètement compenser l'effet de réchauffement du dioxyde de carbone atmosphérique doublé. …

Les nuages ​​sont représentés par des méthodes paramétriques dans les modèles climatiques. Ces méthodes sont-elles raisonnablement précises? Non. Si l'on étudie sérieusement les propriétés des nuages ​​et des processus impliqués dans la formation et la diffusion des nuages, et les compare avec le traitement des nuages ​​dans les modèles climatiques, on serait probablement ébranlé par le traitement perforant des nuages ​​dans les modèles. Les représentations paramétriques des nuages ​​sont ponctuelles et devraient produire une couverture nuageuse moyenne quelque peu similaire à celle observée dans le climat actuel. Pouvons-nous ou devons-nous nous attendre à ce qu'ils simulent la couverture nuageuse et les propriétés du scénario du «dioxyde de carbone atmosphérique doublé» avec une précision raisonnable? Non …

Paramétrisation.

Ed. Remarque: Voir Wikipédia pour une description.

Je déteste dire cela parce que je sais très bien combien d'efforts ont été déployés pour améliorer ces représentations paramétriques (j'ai moi-même passé des centaines d'heures en vain), mais toutes ces représentations paramétriques, même les meilleures, sont Mickey La moquerie de la souris par rapport à la réalité. … c'est-à-dire que le choix des valeurs des paramètres est un processus technique pour «faire fonctionner le modèle» plutôt qu'un processus scientifique. Les modèles sont «alignés» en se cachant avec des valeurs pour différents paramètres jusqu'à ce que le meilleur compromis soit atteint. Je le faisais moi-même. C'est une procédure nécessaire et inévitable et ne pose pas de problème tant que l'utilisateur est conscient de ses conséquences et honnête. Mais c'est une erreur grave et fatale si elle est utilisée à des fins de prévision / prédiction du climat. …

Même si le meilleur compromis obtenu sur le paramètre ressemble très près de l'observation, il est garanti que le comportement des modèles est grotesquement irréaliste, car le paramètre nécessite que d'autres aspects des modèles soient extrêmement déformés pour contrer la distorsion associée au paramètre. avec les représentations de Mickey Mouse décrites ci-dessus. …

Les modèles utilisent différentes représentations paramétriques qui estiment les profils de vapeur d'eau à partir du grand état atmosphérique qui peut être calculé par les modèles. Toutes ces représentations paramétriques sauf une sont ad hoc et reposent sur des hypothèses simplificatrices plus larges qui ne se justifient pas lorsqu'elles sont examinées par rapport à la réalité. Ils n'ont que quelques paramètres qui peuvent être utilisés pour "définir" les performances du modèle et complètement irréalistes. …

Étant donné que les valeurs des paramètres supposés représenter de nombreux processus complexes sont maintenues constantes, de nombreux processus non linéaires dans le système climatique réel sont absents ou fortement déformés dans les modèles. Il est faux de croire que les modèles de simulation qui manquent d'importants processus non linéaires dans le système climatique réel peuvent au moins correctement prédire le sens ou la direction du changement climatique. …

Conclusions.

Le système climatique simulé réel ou réaliste est beaucoup plus compliqué qu'un système absurdement simple simulé par les jouets utilisés jusqu'à présent pour les prévisions climatiques … L'un des modèles de simulation climatique utilisés pour les prévisions peut reproduire le courant le climat précisément en dépit des efforts intensifs de réglage et d'ingénierie des climatologues.

————— Achèvement de l'extrait. —–

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Note de l'éditeur

Malheureusement, comme le note Nakamura, tout cela a été discuté par les climatologues depuis une décennie ou plus. Dans un affichage fantastique de pouvoir, cela est caché au public. Je vois encore des gens dire que les modèles sont construits sur les premiers principes physiques – et sont donc tout aussi fiables que F = MA.

Ceux qui obtiennent leurs informations de journalistes ou de militants verront l'analyse de Nakamura comme stupéfiante ou impossible à croire. Cependant, cela correspond grosso modo aux résultats du GTI dans le cinquième rapport d'évaluation du GIEC. Les modèles climatiques sont une pyramide d'hypothèses et d'estimations. AR5 décrit bon nombre d'entre eux comme ayant une confiance faible ou moyenne. Il crée une structure malodorante.

Dans quelle mesure les prévisions du modèle climatique à long terme sont-elles fiables? Personne ne le sait. Les institutions des sciences du climat ont concentré leurs efforts sur les contre-tests, ce qui est assez futile, car les modèles doivent correspondre aux observations passées. Les chercheurs débattent de la question entre eux et ne présentent aucune preuve suffisamment solide pour prendre des mesures drastiques de politique publique.

Cependant, il y a beaucoup de connaissances d'experts sur la validation des modèles quantitatifs. La science du climat l'ignore. Une première étape simple serait les climatologues relanceront le débat sur le changement climatique en testant les modèles. C'est-à-dire, exécuter des modèles antérieurs (c'est-à-dire ceux utilisés dans les rapports d'évaluation précédents) avec les données de création de modèles réelles à ce jour – et comparer leurs prévisions avec les conditions météorologiques observées. Le résultat nous en dirait beaucoup. Je me demande pourquoi ils ne le font pas. Le Congrès financerait joyeusement de tels tests.

Jusque-là, certains climatologues tenteront de briser le mythe de la «science est réglée». Et l'impasse politique peut continuer, nous empêchant même de nous préparer à la répétition des conditions météorologiques extrêmes passées.

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Mototaka Nakamura

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Mototaka Nakamura

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À propos de l'auteur

Mototaka Nakamura a un Sc.D. en météorologie du MIT (1995). Il a travaillé au Georgia Institute of Technology et au Goddard Space Flight Center. Maintenant, il est visiteur en tant qu’assistant de recherche au Centre de recherche international du Pacifique d’U Hawaii à la School of Ocean and Earth Science and Technology. voir ses papiers ici.

Pour en savoir plus

Idées! Regardez mes livres et films recommandés sur Amazon.

Astuce à ce sujet dans l'article de Tony Thomas sur Quadrant: "Un modèle climatique renverse les grains."

La future climatologue Judith Curry a beaucoup écrit à ce sujet. Je les recommande fortement!

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  1. Nous devons nous fier aux prévisions des modèles informatiques. Sont-ils fiables? (Beaucoup de citations.)
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  5. À propos de la puissante démonstration de Hansen que les modèles climatiques fonctionnent!
  6. Panique face au changement climatique? Voir le reste de l'histoire. – Par Judith Curry, sur des modèles.
  7. important: Préparons-nous à la répétition des conditions météorologiques extrêmes passées au lieu de faire des prédictions sur les changements climatiques.

Les militants ne veulent pas que vous lisiez ces livres

Quelques bonnes nouvelles inattendues sur les ours polaires: La catastrophe de l'ours polaire qui ne s'est jamais produite par Susan Crockford (2019).

Pour en savoir plus sur l'état du changement climatique, voir Le bon endroit scientifique: Catastrophes et changement climatique

par Roger Pielke Jr., professeur au Center for Science and Policy Research de l'U of CO – Boulder (2018).

<img data-attachment-id = "73161" data-permalink = "https://fabiusmaximus.com/2014/11/22/roger-pielke-jr-book-climate-change-disasters-73158/pielke-book/ "data-orig-file =" https://i1.wp.com/fabiusmaximus.com/wp-content/uploads/2014/11/pielke-book.jpg?fit=660%2C300&ssl=1 "data-orig- size = "660,300" data-comments-opens = "1" data-image-meta = "{" aperture ":" 0 "," credit ":" "," camera ":" "," caption ":" " , "create_timestamp": "0", "copyright": "", "focal_length": "0", "iso": "0", "shutter_speed": "0", "title": "", "orientation" : "1"} "data-image-title =" Le bon site scientifique: catastrophes et changement climatique "data-image-description ="

Le bon endroit scientifique: Catastrophes et changement climatique

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Confessions d'un climatologue : Confessions d'un climatologue
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