Emmanuel SIMON, quelque part dans une UE qui tend à chavirer
3 mars 2020

Contenu
1/ Introduction
2/ La climatologie :
3/ La modélisation du climat terrestre :
4/ La discipline cybernétique :
5/ La cybernétique couvre-t-elle la simulation numérique des phénomènes naturels ?
6/ Les erreurs de conception et/ou d’interprétation
7/ Conclusion partielle

1/ Introduction

La spirale d’informations crédibles et de fake-news propagées depuis des décennies sur les thèmes touchant au climat terrestre et ses conséquences a de quoi troubler plus d’un honnête citoyen. A juste titre, la thématique choque les courants scientifiques ne s’inscrivant pas dans la droite ligne de la pensée officielle conforme telle que décrétée via l’IPCC-GIEC onusien, jusqu’au ‘Green Deal’ engendré dans l’UE et une version amplifiée par le WEF (World Economic Forum, Davos 2020).

Pointant dernièrement un article publié dans le cadre de la Fête de la Science d’octobre 2017  (Prévoir les changements climatiques à 10 ans, le nouveau défi des climatologues[1]) surprend par son conformisme … qui met une fois de plus l’accent sur l’urgence d’actions contre les dits ‘gaz à effet de serre’ (GES – CO₂)… et insiste sur le caractère simultané d’autres causes démontrées, celles-ci engendrant des variations à  l’échelle décennale. La portée de cet article est d’observer, modéliser et « simuler » le climat, associant un texte et une vidéo de vulgarisation (de 4′). Les auteurs exposent le besoin d’approfondir les mécanismes sous-jacents du climat, soit finalement tous phénomènes reconnus fort complexes, voire chaotiques (rien moins que cela !). Quelques figures intéressantes méritent cependant un examen particulier telle par exemple celle liée à l’AMO (Oscillation Atlantique Multidécennale).

Tôt fasciné par la cybernétique, puis l’ayant apprise de bons professeurs, je reste attentif à ses innombrables applications actuelles, mais je suis très surpris par les biais de compréhension qui s’y associent.

L’une et l’autre des deux disciplines de mon intitulé ambitionnent d’affiner (puis – diront certains – de « maîtriser ») ces phénomènes aux multiples rétroactions naturelles (ou celles délibérément « calculées »). Tentons ainsi de réfléchir sur lesdilemmes que cela induit…

2/ La climatologie  

Elle englobe un grand nombre de disciplines scientifiques. [2].
Chacune étudie des phénomènes dont il faut clarifier la complexité intrinsèque. En tant que sociologue et philosophe des sciences, Edgard Morin a bien explicité cette notion avec son « auto-éco-organisation » (1980s). [2′]  Ce phénomène est aussi documenté d’une manière générale (https://fr.wikipedia.org/wiki/Auto-organisation) … toutefois ses dimensions temporelles font l’objet d’une tactique idéologique en invoquant des situations  d’urgence qui justifieraient d’agir sans plus attendre ! Comment ? Ici, la porte est  grande ouverte à l’influence des dogmes !  

Pour Didier Raoult (2016) il est utile de rappeler que :  Renoncer au doute, c’est renoncer à la science. Pour éviter de sombrer dans une idéologie aux airs de religion, il ne faut pas avoir peur de remettre en cause les dogmes scientifiques  … car le doute est consubstantiel à la science. Pour les crédos, il y a les religions [3].

De nos jours, un prétendu consensus sur l’état et les projections climatiques globales voudrait imposer au monde entier des chiffres ingénieusement calculés, alors que certains d’eux prêtent à la spéculation. Chiffres volontiers assortis de discours médiatisés, leur teneur est hautement anxiogène. Les émetteurs en sont des organismes au sein desquels s’entremêlent des politiciens et des scientifiques (l’ONU-GIEC et leurs très nombreux affidés). L’autocritique reste là vague ou absente ; quasi tous leurs dires sont publiés tels des certitudes (enrobées de flous). Alors, en un effet boule de neige s’élaborent des politiques fort contraignantes dites protection de l’environnement. Décrétées avec cette quête d’urgence assez suspecte, ces politiques visent à contrôler ce qu’il adviendrait de notre globe terrestre …et des  populations à protéger au cours des décennies à venir. Or, contrôler situe bien là l’ambition d’une gouvernance totalement mondialiste !

3/ La modélisation du climat terrestre 

Le site officiel de la NOAA Climate.gov [4] , qualifié de primer, sert de base éducative à nombre de réflexions et hypothèses dérivées. Il schématise les approches largement suivies de par le monde. Une sorte de bible de la discipline ? (Figure 1 ) :

Nos ingénieurs familiers des méthodes par éléments finis  auront tôt fait d’établir l’analogie. Chacun devant se rappeler que des sources d’erreurs y sont inhérentes et doivent être réduites. Une nuance importante à prendre en compte dans la climatologie réside dans les phénomènes chaotiques et les comportements non-linéaires. De plus la discrétisation s’accroît avec le degré de résolution (successivement désignés FAR, SAR, TAR, AR4 2007 et à venir) ainsi qu’avec l’étendue géographique des maillages !

Au fil du temps et selon les buts visés ou moyens à mettre en oeuvre, plusieurs organismes et types de modèles furent mis en exploitation : atmosphère // océans // etc., dénommés GCM (Global Circulation Model) // AGCM (Atmospheric Global Circulation Model) // AOGCM (Atmospheric Oceanic Global Circulation Model) // voire modèles régionaux RCMs (Regional Circulation Models). Chacun imaginera l’ambition poursuivie et sa complexité croissante, donc les moyens à y investir ! Un défi mathématique subsiste, explicité ci-après : dont certains paragraphes sont illustratifs, tels : A global climate model typically contains enough computer code to fill 18,000 pages of printed text; it will have taken hundreds of scientists many years to build and improve; and it can require a supercomputer the size of a tennis court to run.  … However, this set of partial differential equations is so complex that there is no known exact solution to them (except in a few simple cases). It remains one of the great mathematical challenges (and there is a one million dollar prize awaiting whoever manages to prove a solution always exists). Instead, these equations are solved “numerically” in the model, which means they are approximated.  

Sous l’égide de la « coupole » WCRP (World Climate Research Programme) mise en place dans les année 80 par l’OMM (Organisation Météorologique Mondiale, qui relève de l’ONU…), une présentation des travaux CMIP 2015 (Coupled Model Intercomparison Project) [4′] est révélatrice de leur infrastructure organisationnelle standardisée . Elle est basée sur 27 modelling groups  et 58 modèles répartis entre divers Etats. Observons-y l’intensité des effectifs en chercheurs – volumes de données et autres moyens entrelacés ! Il semble politiquement correct d’admettre qu’une quinzaine de modèles globaux constituent la référence de toutes les projections publiées mondialement. On notera que la plupart de ces projections ignorent des facteurs chiffrés, c’est-à-dire quantifiés, relatifs à leurs probabilités d’occurrence (pourtant essentielles), sinon émises sous une terminologie vague, voire absente. Il y a de quoi être intrigué par ces déclarations. Peut-on alors affirmer que ces modèles et que les données sur lesquels ils s’appuient font l’objet d’une transparence publique, et qu’ils sont explicitement diffusés ? Des cas dignes de critique nous permettent le doute. 

Ceci m’entraîne à aborder l’autre « C » de l’intitulé… 

4/ La discipline cybernétique 

La Russie la considère telle une discipline à part entière … La cybernétique étudie les mécanismes d’information et de régulation des systèmes dotés de rétroactions  (feedback). Au départ d’une théorie fondée sur la communication incluant des effets de bruits [5] devenue ensuite une discipline transversale, la cybernétique reçut un accueil enthousiaste parmi toutes les sciences exactes autant que celles relevant de l’humain. On observe là divers processus réversibles et leurs comportements. Peu de choses dans notre monde et la vie animée y échappent. Merci aux ‘Norbert Wiener et al.’ (1948) qui théorisèrent scrupuleusement la discipline durant le siècle écoulé (Figure 2).

A l’origine (1943), le sens philosophique de cybernétique incluait le terme  teleology  [6 ] « This essay has two goals. The first is to define the behavioristic study of natural events and to classify behavior]. The second is to stress the importance of the concept of purpose... c’est-à-dire l’étude de la finalité. En un constat actualisé, interprétons-le ici :  the explanation of phenomena in terms of the purpose they serve rather than of the cause by which they arise  ou encore  doctrine qui considère le monde comme un système de rapports entre moyens et fins recherchées » ? 

La Figure 3 schématise des boucles de rétroactions.

Etroitement englobée, l’approche « systémique » [7] a pris du galon, partout où la notion de mouvement croise des rétroactions (feedback) ! Songe-t-on ici à la physico-chimie et la thermodynamique, à la biologie, à l’astronomie, à la géologie (jusqu’aux effets parfois dévastateurs de la tectonique des plaques terrestres). Ajoutons-y l’ensemble de nos créations technologiques, fruits de la pensée, où toutes s’appuient sur des rétroactions  provoquées ! Sans oublier l’évidente extension d’effets de la cybernétique à la psychologie et à la psycho-sociologie (en ce compris celle pratiquée par ceux qui prétendent gouverner le monde grâce à des foules embrigadées, en ne laissant là rien au hasard ni aux probables aléas futurs) ! Enfin, n’oublions pas de mentionner les phénomènes de marchés (la finance comportementale), ceux de l’économie (micro et macro)… ou encore bien d’autres ?

5/ La cybernétique couvre-t-elle la simulation numérique des phénomènes naturels ? 

Le ‘virtuel’ est aujourd’hui omniprésent : jugeons-en par l’engouement mêlé de craintes suscités par l’I.A. (Intelligence Artificielle) ; des réalités virtuelles ; des réalités augmentées ! Le virtuel s’applique aussi à toute tentative de MODÉLISER et de SIMULER des phénomènes naturels, ces derniers bien concrets. De nombreux chercheurs y jouent un rôle essentiel en tentant d’associer la cognition, la logique et y introduisent peut-être aussi une part de subjectivité… 

Nos superordinateurs, l’algorithmique et leurs programmes, autant que les échantillons et structures des données qui y sont traités deviennent les acteurs-clés du jeu numérique. D’où leurs conceptions assorties d’hypothèses et variables de paramétrisation . Y intervient bien sûr la rétroaction, positive et/ou négative, avec des réglages à choisir : ceux d’intensité, de délai (temps de latence ; effets d’inertie) et de forme régulatrice sous des logiques P-I-D (Proportionnel-Intégral-Dérivé) ou des algorithmes plus spécifiques à la climatologie. D’où cette référence faite à la sensibilité climatique (lire ici) au travers des modèles en usage… Le tout s’entrelaçant, itérations après itérations, en vue d’en publier des résultats savamment calculés.  Jusqu’à l’exigence de confronter ces résultats simulés et les observations tangibles des phénomènes, avec leurs comportements réels, d’une manière suffisamment exacte (close matching)… Soit les étapes successives dénommées : Vérification + Validation + Accréditation, chacune obligée, l’une n’allant pas sans les autres. Rigueur et doute scientifique y obligent !

Dilemme perpétuel ? Celui de l’exactitude des expériences et les coûts élevés qui s’y lient. Car  observer  accapare beaucoup de temps en équipes et met en jeu d’énormes moyens. De la sorte, en quelques décennies, la tentation de réductions a parfois envahi la modélisation qui s’amplifie à outrance. Oublie-t-on ainsi les prérequis mentionnés plus haut dans le texte ? Au risque encouru de rivaliser entre des modèles unifiés de teams transnationaux ? Car là semble bien se situer une part de réalités d’aujourd’hui, jusqu’à atteindre le stade du  consensus de résultats  entre adversaires (devenus partenaires dans l’intérêt respectif de chacun) ?   

6/ Les erreurs de conception et/ou d’interprétation parmi les modèles ? 

Répertoire de quelques articles aux vues contradictoires 

Il semble hasardeux de mettre en cause ce qu’affirment les 97% (présumés) de scientifiques engagés aux côtés de la pensée officielle conforme. Les hypothèses adoptées ne se contestent plus guère, les règles sont fixées et chacun doit en admettre les retombées. Néanmoins plusieurs sources, elles autant raisonnées, avancent des arguments  en sens contraire  en suggérant un réexamen d’approches. En voici par exemple un panorama non exhaustif. Qu’en dire lorsqu’il se confronte aux dites certitudes ?Partons d’un exemple MIT réputé (illustré en Fig. 3) , aux visées ambitieuses, inscrit dans la droite ligne des conventions officielles ? L’intérêt sera d’en lire l’exposé conceptuel et l’éventail complexe de  paramètres à graduer avant chaque exécution : 

The MIT Integrated Global System Model: Climate Component
(Figure 4)

Model Components: 
Atmospheric Dynamics | Ocean Dynamics | Atmospheric Chemistry

Other IGSM (Integrated Global System) Components: 
Anthropogenic Emissions and Ecosystems and Natural Fluxes

Parcourons ensuite un échantillon d’écrits relatifs aux forces/faiblesses inhérentes sur divers aspects ? 

A. Uncertainties in Environmental Modelling and Consequences for Policy Making ps  [8]

Editors: Baveye, Philippe, Mysiak, Jaroslav, Laba, Magdeline (Eds.), 2009
Systematic coverage of a crucial aspect of environmental modelling.
Mathematical modelling has become in recent years an essential tool for the prediction of environmental change and for the development of sustainable policies. Yet, many of the uncertainties associated with modelling efforts appear poorly understood by many, especially by policy makers. This book attempts for the first time to cover the full range of issues related to model uncertainties, from the subjectivity of setting up a conceptual model of a given system, all the way to communicating the nature of model uncertainties to non-scientists and accounting for model uncertainties in policy decisions. Theoretical chapters, providing background information on specific steps in the modelling process and in the adoption of models by end-users, are complemented by illustrative case studies dealing with soils and global climate change. All the chapters are authored by recognized experts in their respective disciplines, and provide a timely and uniquely comprehensive coverage of an important field. .

B. Model error in weather and climate forecasting  [9]

Myles Allen, Jamie Kettleborough†and David Stainforth, 2003
Department of Physics, University of Oxford†Space Science and Technology Department, Rutherford Appleton Laboratory.
 We review various interpretations of the phrase “model error”, choosing to focus here on how to quantify and minimise the cumulative effect of model “imperfections” that either have not been eliminated because of incomplete observations/understanding or cannot be eliminated because they are intrinsic to the model’s structure. We will not provide a recipe for eliminating these imperfections, but rather some ideas on how to live with them because, no matter how clever model-developers, or fast super-computers, become, these imperfections will always be with us and represent the hardest source of uncertainty to quantify in a weather or climate forecast.

C. Propagation of Error and the Reliability of Global Air Temperature Projections [10]

Patrick Frank
SLAC National Accelerator Laboratory, Stanford University, Menlo Park, CA, United States 

D. Les modèles climatiques pour le profane   (Prof. Judith Curry , 2017 )

Il existe un grand débat à propos de la fidélité et de l’utilité des modèles globaux du climat [GCM]. Ce débat a lieu dans la communauté des scientifiques du climat, car des scientifiques sont en désaccord avec l’importance à donner aux modèles climatiques par rapport aux analyses des observations (cont’d)…
Résumé : Il est de plus en plus évident que les modèles climatiques sont trop chauds et que la sensibilité du climat au CO₂ est vers le bas de l’enveloppe présentée par le GIEC. Cependant, ces valeurs plus basses de la sensibilité du climat ne sont pas prises en compte pour les projections de température des modèles climatiques du GIEC à la fin du 21e siècle ou dans les estimations de l’impact de la réduction des émissions de CO₂ sur les températures. Les projections des modèles climatiques du GIEC se concentrent sur la réponse du climat à différents scénarios d’émissions. Les projections des modèles climatiques au 21e siècle ne comprennent pas … (cont’d)

E. Flawed Climate Models  [11]

April 4, 2017  by David R. Henderson, Charles L. Hooper  
 The atmosphere is about 0.8˚ Celsius warmer than it was in 1850. Given that the atmospheric concentration of carbon dioxide has risen 40 percent since 1750 and that CO₂ is a greenhouse gas, a reasonable hypothesis is that the increase in CO₂ has caused, and is causing, global warming. But a hypothesis is just that. We have virtually no ability to run controlled experiments, such as raising and lowering CO₂ levels in the atmosphere and measuring the resulting change in temperatures. What else can we do? We can build elaborate computer models that use physics to calculate how energy flows into, through, and out of our planet’s land, water, and atmosphere. Indeed, such models have been created and are frequently used today to make dire predictions about the fate of our Earth. The problem is that these models have serious limitations that drastically limit their value in making predictions and in guiding policy. Specifically, three major problems exist (*). They are described below, and each one alone is enough to make one doubt the predictions. All three together deal a devastating blow to the forecasts of the current models.
(*) Measurement Error // The Sun’s Energy // Cloud Errors // Other Complications // Climate Model Secret Sauce // Climate Model Errors // Conclusions  [11].
Faut-il noter les réactions virulentes de milieux tels Greenpeace, journaux NYT & Co envers l’émetteur de ces notes ? 

F. Why Apocalyptic Claims About Climate Change Are Wrong [12]

Nov 25, 2019  by Michael Shellenberger  Contributor 
Un environnementaliste met là aussi en cause les actions violentes d’activistes incompétents, tels : Extinction Rebellion (”XR” – an environmental group founded in 2018 ), et de bien d’autres milieux…

G. Scale interactions on diurnal to seasonal timescales and their relevance to model systematic errors [13] Julia Slingo, Peter Inness, Richard Neale, Steven Woolnough and Gui-Ying Yang

NCAS Centre for Global Atmospheric Modelling, Department of Meteorology, University of Reading, U.K.Annals of Geophysics, vol. 46, n.1, February 2003     

H. Sources of systematic errors in the climatology of a regional climate model over Europe [14]

Noguer, M., Jones, R. & Murphy, J. 
Sources of systematic errors in the climatology of a regional climate model over Europe. Climate Dynamics 14, 691–712 (1998). 

I. Des observations satellitaires qui ne confirment pas les modèles climatiques

par Prof. Dr. Jean N.  03 janv. 2020 (SCE)
Une autre hypothèse pour expliquer la hausse des températures
par Prof. Dr. Paul Berth  26 déc. 2018 (SCE)

J. Global Warming Theory in a Nutshell   (Updated June 3, 2019)

Every scientific theory involves assumptions. Global warming theory starts with the assumption that the Earth naturally maintains a constant average temperature, which is the result of a balance between (1) the amount of sunlight the Earth absorbs, and (2) the amount of emitted infrared (“IR”) radiation that the Earth continuously emits to outer space. In other words, energy in equals energy out. This is the same concept that governs the temperature of anything; if energy is gained faster than it is lost, warming occurs… but if energy is lost faster than it is gained, cooling occurs… (cont’d)

7/ Conclusion partielle, face à ces doutes légitimes ? 

On pourrait reprocher à l’auteur de cette ‘Opinion’ d’avoir mis en exergue la vulnérabilité des modèles « C » si complexes et l’existence de biais potentiels dans leur conception… menant cependant à des résultats ‘dits sans appel’ ? Contrairement à ce qu’on attendrait, de très sérieux chercheurs mondiaux osent mentionner nombre d’incertitudes dans la compréhension des phénomènes naturels et les modèles qui en sont adaptés. Il en résulte ainsi que de nombreux ‘avis scientifiques, s’affranchissant de ces incertitudes, diffusent une information d’apparence rigoureuse sans trop se soucier de l’importance de ces biais et erreurs. Au fil des versions et des ans, des efforts sont certes menés un peu partout en termes de précision accrue et résolution des mailles. Mais les questions de fond persistent sur les échantillons de données adoptées pour étayer les exécutions, car là aussi peuvent se cacher des hypothèses (valeurs initiales, etc.) et autres errements peu discernables.

Faut-il invoquer l’immense perplexité qui règne actuellement au travers des Etats-Membres de l’UE, consécutive au ‘Green Deal’ de la Commission UE 2020-2024 ? Leurs « oracles » s’avèrent des concepteurs inconséquents aux « Mille milliards d’euros pour atteindre la neutralité carbone ? » (journal belge L’Echo 11/02
Tiendra-t-on également compte des mises en garde émises par le FMI et la BNB sur la hauteur incontrôlée de nos dettes publiques européennes ou plus largement ? John Meynard Keynes a bon dos auprès des consommateurs de droits de tirage spéciaux du FMI et l’incessant QE (Quantitative Easing) adopté par la BCE (Banque centrale européenne)…

Ceci ne résoudra guère fondamentalement la croyance  inattaquable ? établie par l’IPCC-GIEC d’un lien univoque entre le taux CO₂ (bien sûr le seul anthropique) et les changements climatiques à venir. A cet effet, afin de se remémorer la portée HYPOTHÉTIQUE de  l’effet de serre, le lecteur intéressé pourra consulter le long débat tenu par le Prof. Georges Geukens (SCE)
Au-delà , la sociologie politique et la ‘psychologie des foules’ observables à propos de ces thèmes climatiques éclairent un fait troublant : celui attribué aux enjeux financiers et politiques, doublés d’une réputation  institutionnelle mondialisée … qu’il ne s’agirait surtout pas de remettre en balance. 

Ces oracles-là sont-ils inaltérables ? L’avenir nous dira !