L’inutilité des modèles climatiques actuels du GIEC
Par Terry Oldberg
Ingénieur/scientifique/chercheur en politiques publiques
Los Altos Hills, Californie, États-Unis
Courriel : terry_oldberg@yahoo.com
Résumé
Dans le texte de l’argument présenté par un modèle climatique du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) des Nations unies, la signification des termes statistiques diffère de leur signification technique dans les littératures de la théorie des probabilités et de la statistique mathématique. Cette différence s’avère désastreuse pour le bien-être de l’humanité.
Introduction
Je (Terry Oldberg) suis ingénieur et j’ai une formation et une expérience dans la construction de systèmes de contrôle pour les systèmes non linéaires. Le système climatique de la Terre est un exemple de système non linéaire1 ; ma formation et mon expérience sont donc pertinentes pour la construction d’un modèle du système climatique de la Terre.
Si l’on construisait un modèle du système climatique de la Terre, dont les exécutions fourniraient à un régulateur de ce système un gain d’information non nul sur les résultats conditionnels des événements futurs de ce système, il deviendrait alors possible d’atteindre un certain degré de contrôle sur ces résultats.
Se libérer d’une idée fausse
Il y a vingt ans, par curiosité, j’ai lancé une recherche sur Internet pour trouver les données générées lors de la validation croisée des modèles climatiques du GIEC, que je supposais alors avoir eu lieu. Au bout d’une demi-heure, j’ai appris que la validation croisée n’avait pas eu lieu en lisant les mémoires du climatologue Vincent Gray (docteur en chimie physique de l’université de Cambridge). Pour que la validation ait lieu, ces modèles devaient faire des prédictions, mais ils n’ont fait que des projections et les projections n’ont généré aucun gain d’information sur les résultats conditionnels des événements futurs pour le système climatique de la Terre. Ainsi, les dépenses considérables consacrées à la recherche climatologique n’ont abouti à rien de valable pour les personnes qui ont payé pour cette recherche. Cependant, ni les climatologues ni les personnes qui ont financé leurs recherches n’ont compris qu’il en était ainsi. Ils semblaient penser que les « projections » équivalaient à des « prédictions », mais ce n’était pas le cas ! Cette découverte m’a fait passer d’une ignorance totale de la climatologie à une connaissance experte d’une lacune désastreuse dans la conception de ses études et dans les modèles climatiques qui en résultent. Comme il n’y avait pas de financement pour un chercheur climatologue apostat comme moi, j’ai commencé à ce moment-là un travail non rémunéré pour essayer de renverser la situation, par devoir civique. Cependant, mes efforts pro bono ont été totalement infructueux jusqu’à aujourd’hui.
En jouant ce rôle, j’en suis venu à comprendre dans une certaine mesure pourquoi j’ai échoué jusqu’à présent. C’est le résultat d’un problème sémantique dans lequel les climatologues attachent des significations inhabituelles et trompeuses aux termes statistiques. Ils codent ainsi le message qu’ils se transmettent à eux-mêmes et aux autres sur les résultats conditionnels des événements futurs pour le système climatique de la Terre dans un langage qui implique un gain d’information non nul sur les résultats des événements futurs générés par les modèles climatiques du GIEC, alors que ce n’est pas le cas. Le fait que le terme « prédiction » ressemble au terme « projection » joue un rôle dans cette tromperie.
Établir une relation avec un climatologue
Judith Curry, titulaire de la chaire des sciences de la terre à l’université Georgia Tech, faisait partie de ces climatologues qui sentaient que quelque chose n’allait pas dans la manière dont la recherche climatologique était menée. En 1995, Mme Curry m’a demandé de rédiger un article sur les recherches climatologiques que j’avais menées, en vue de le publier sur son blog. Le titre de l’article est « Les principes du raisonnement : Logic and Climatology ». Le lien vers cette version de l’article est le suivant : https://judithcurry.com/2011/02/15/the-principles-of-reasoning-part-iii-logic-and-climatology/
Une version légèrement différente du même article est publiée en français dans un autre blog. Le lien vers cette version de l’article est le suivant : Les principes du raisonnement. Partie 3. Logique et climatologie
L’objet de mon article
Mon article se concentre sur la signification des termes statistiques dans l’argumentation de chacun des modèles climatiques référencés par le GIEC dans ses influents rapports d’évaluation du climat. L’enquête révèle que ces significations diffèrent de leurs significations techniques. L’une des conséquences de cette différence de signification est que l’axiome de la théorie des probabilités appelé mesure de l’unité [en anglais2] est violé par l’argument avancé par un modèle climatique du GIEC, mais que l’on donne l’impression que mesure de l’unité est satisfaite par cet argument. Cette tromperie a pour effet de créer l’illusion que les exécutions d’un modèle climatique du GIEC fournissent à un régulateur potentiel du système climatique de la Terre un gain d’informations sur les résultats conditionnels des événements futurs pour le système climatique de la Terre, alors que ce n’est pas le cas.
Se concentrer sur le contenu de l’article de Wikipédia sur le système climatique de la Terre
Cela m’amène à parler du contenu de l’article de Wikipédia sur le système climatique de la Terre. Tel qu’il est actuellement formulé, cet article implique que les exécutions des modèles climatiques du GIEC génèrent un gain d’information non nul sur les résultats conditionnels des événements futurs pour le système climatique de la Terre, mais cette implication est inexacte. Ainsi, par souci d’exactitude, cette implication doit être modifiée pour refléter la vérité sur l’inutilité des modèles climatiques du GIEC d’aujourd’hui.
CQFD
1 Note de Joseph : Dans le livre Climat de peur (présenté ici), l’auteur cite un extrait d’un rapport officiel du GIEC selon lequel le climat est un système mathématique chaotique qui ne peut être prédit. Le GIEC serait donc au courant du fait que le climat est non linéaire, modélisé par des équations différentielles impossibles à résoudre autrement que par des logiciels, comme dans le cas des attracteurs étranges. Cependant, comme l’a déjà mentionné Terry Oldeberg, il semble que malgré le fait que le système climatique de la Terre soit un système « complexe », il pourrait être modélisé avec succès en sélectionnant l’ensemble des déductions qui sont faites par ce modèle à partir d’un ensemble plus large de possibilités par l’optimisation de la théorie de l’information, comme décrit par le regretté physicien théorique Ronald Christensen dans le livre intitulé « Multivariate Statistical Modelling » (ISBN 0-938-8764-7, 1983). Cette méthode de sélection de ces déductions est une généralisation de la thermodynamique statistique qui résout l’ancien problème non résolu de l’induction. Le problème est de savoir comment, d’une manière logiquement admissible, sélectionner cet ensemble de déductions à partir d’un ensemble plus large de possibilités. L’utilisation de cette méthode a produit le premier modèle permettant de prédire les résultats météorologiques à moyen et long terme, de manière statistiquement significative. (Ronald Christensen, éditeur, Entropy Minimax Sourcebook, Volume IV : Applications, pp-495-544. ISBN-0-938-87607-4, 1981) L’étude de Christensen présente un modèle pour la façon dont la climatologie du réchauffement climatique peut progresser, en dépit du fait que le système climatique de la Terre est un système complexe.
2 NDLR Traduction littérale de « unit measure ». « Unit measure » est un axiome de la théorie des probabilités qui stipule que la probabilité de l’ensemble de l’espace d’échantillonnage est égale à un (unité), c’est-à-dire que P(S)=1 où S représente l’ensemble de l’espace d’échantillonnage, et le terme « mesure » fait référence à la « mesure » de la théorie mathématique de la mesure d’un ensemble. alias « théorie de la mesure ».