L'illusion de l'influence solaire (sur le climat)

Une réévaluation des études de Scafetta et West basé sur l’étude réalisée par RE Benestad et GA Schmidt.

Rapide:

Pour Tweeter :

Ce n’est pas le soleil; Les études réalisées par Scafetta et West en 2006 (SW06 a et b) prétendaient que le soleil avait une influence sur le climat, mais l’étude réalisée par Benestad et Schmidt 2009 a révélé des fissures dans les fondations. Leurs méthodes sont entachées de bruits aléatoires, ce qui rend les résultats trompeurs.

#ClimateMystery

Article

"The first principle is that you must not fool yourself — and you are the easiest person to fool." (Richard Feynman 1974)

Comme l'a si justement souligné Richard Feynman, "le premier principe est que vous ne devez pas vous tromper vous-même - et vous êtes la personne la plus facile à tromper".

C'est précisément ce à quoi nous avons à faire lorsque nous examinons les travaux de Scafetta et West, qui dans leurs études de 2006 (SW06a et SW06b), postulent une contribution significative de l'irradiation solaire sur la température Terrestre. C’est à dire que ce serait le soleil qui serait responsable du réchauffement climatique actuel.

À première vue, les affirmations des études SW06a et SW06b sont convaincantes, elles nous attirent avec l’alléchante histoire d’un changement climatique centrée sur le soleil... :

"[24] This finding has evident repercussions for climate change and solar physics. Increasing TSI between 1980 and 2000 could have contributed significantly to global warming during the last three decades [Scafetta and West, 2007, 2008]. Current climate models [Intergovernmental Panel on Climate Change, 2007] have assumed that the TSI did not vary significantly during the last 30 years and have therefore underestimated the solar contribution and overestimated the anthropogenic contribution to global warming." (Cette constatation a des répercussions évidentes sur le changement climatique et la physique solaire. L'augmentation de la TSI entre 1980 et 2000 pourrait avoir contribué de manière significative au réchauffement de la planète au cours des trois dernières décennies [Scafetta et West, 2007, 2008]. Les modèles climatiques actuels [Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat, 2007] ont supposé que l'IST n'avait pas varié de manière significative au cours des 30 dernières années et ont donc sous-estimé la contribution solaire et surestimé la contribution anthropique au réchauffement climatique)

Cependant, comme pour toute bonne histoire, nous devons remettre en question les fondements sur lesquels elle repose. Ce qu’ont fait Benestad et Schmidt. Ils ont reproduit les méthodologies proposées par ces études, en testant la sensibilité des résultats aux différents paramètres impliqués - i.e. les différentes variables de substitution du forçage solaire, paramètres de modèle et simulations de Monte Carlo. Ils ont estimé les changements de l'irradiation solaire en fusionnant plusieurs estimations provenant de différentes sources.

Figure 1

(Benestad et Schmidt 2009)

La figure 1 montre l'évolution temporelle de 〈T〉 de la moyenne d'ensemble « all » (trait épais bleu) et les observations correspondantes (trait épais rouge). Il est évident que l'évolution temporelle des deux montre un haut degré de cohérence. Et on constate d’emblée que, même en se concentrant sur leur affirmation la moins extrême, à savoir une augmentation de la température de 25 % due aux influences solaires depuis 1980, Benestad et Schmidt se trouvent en désaccord avec leur méthodologie. Ils utilisent des splines cubiques [1] pour l'interpolation, et l’on constate déjà une différence.

Mais, le cœur de l'analyse tourne autour des coefficients - Z11y et Z22y - qui décrivent la relation entre la température et l'irradiation solaire. Les méthodes utilisées par Scafetta et West pour prendre en compte les informations de fréquence et de phase lors de l'estimation de ces coefficients restent mystérieuses. Cette opacité suscite de francs doutes, puisqu’une conclusion scientifique solide doit reposer sur la transparence et la reproductibilité.

Ensuite pour évaluer la fiabilité des méthodes de SW06a, ils se sont courageusement embarqués pour un voyage en eaux inconnues... Ou ils ont cherchés à comprendre les fluctuations et les modèles inhérents aux données en explorant différents scénarios à l'aide de simulations informatiques. (Ils ont calculé la distribution des amplitudes à partir de deux séries d'expériences Monte Carlo, en utilisant des membres individuels de l'ensemble des expériences MCG). Ce qu'ils ont découvert leur a écarquillés les yeux : la façon dont SW06a a abordé les données revenait à essayer de faire entrer une cheville carrée dans un trou rond.. Les données avaient un rythme et une complexité uniques qui ne pouvaient pas être saisis par une simple formule mathématique. Cela ne fonctionnait tout simplement pas. (la bande de fréquence de la composante ondelette dans la méthodologie SW06a était trop large pour être modélisée efficacement avec une simple fonction sinusoïdale). Lorsqu'ils ont examiné une simulation sur 2000 ans à l'aide du modèle GISS, ils ont constaté que la méthode de SW06b ne fonctionnait pas aussi bien. Elle ne permettait pas de déterminer avec précision les liens entre les différents facteurs, ce qui rendait l'idée d'une influence solaire encore moins crédible.

Benestad et Schmidt 2009

Pour tester ces idées, ils ont utilisé la simulations de "Monte Carlo". (Cela revient à jouer avec des nombres aléatoires pour voir ce qui se passe). Ce qu'ils ont trouvé est intéressant. Les résultats se situent en fait dans la fourchette de ce que l'on peut attendre d'un bruit aléatoire [2]. Cela suggère que les valeurs utilisées dans l'étude originale ne sont pas aussi extraordinaires qu'elles le paraissent. Le récit de l'influence solaire, semble-t-il, pourrait avoir été une extrapolation un chouia trop confiante.

En conclusion, si les études de Scafetta et West de 2006 brossent un tableau captivant de l'influence solaire sur le climat de la Terre, la réévaluation de Benestad et Schmidt révèle des faiblesses majeures sur l'idée fascinante que le soleil aurait un impact important sur le réchauffement climatique actuel. Les méthodologies utilisées dans cette étude sont contaminées de bruits et ont amené des résultats trompeurs. Comme c'est souvent le cas dans le monde de la science, ce qui semble simple et cohérent en surface est, après un examen plus approfondi, un labyrinthe complexe et incertain.

Ainsi, en ce qui concerne l'influence du soleil sur notre climat, même s’il en reste l’acteur majeur, son rôle dans le réchauffement climatique actuel n'est pas aussi dominant que ce que Scafetta et West voulaient croire.

Notes

[1] Les splines cubiques sont un type de technique d'interpolation mathématique. Elles sont utilisées pour estimer les valeurs entre deux valeurs connues dans un ensemble de points de données. Il s'agit d'un type d'interpolation polynomiale par morceaux, utilisant spécifiquement des polynômes cubiques.

L'idée d'une spline est de définir une courbe lisse qui passe par une série de points dans un plan. Une spline cubique le fait en utilisant des morceaux de polynômes cubiques, où chaque morceau relie deux points. Ces morceaux sont choisis de manière à ce que la courbe entière soit lisse, c'est-à-dire qu'elle possède des dérivées première et seconde continues.

Voici le concept de base :

- Supposons que nous ayons n+1 points de données dans un plan.

- Nous voulons trouver une courbe lisse qui passe par tous ces points.

- Une spline cubique y parvient en définissant n polynômes cubiques, un pour chaque intervalle entre les points.

- Ces polynômes cubiques sont choisis de manière à ce que la courbe entière soit lisse, c'est-à-dire qu'il n'y ait pas de sauts soudains ou de discontinuités.

Les splines cubiques sont particulièrement populaires parce qu'elles atteignent un bon équilibre : elles sont suffisamment complexes pour être flexibles et s'adapter à différentes formes de données, mais pas trop pour ne pas avoir tendance à suradapter les données ou à devenir trop gourmandes en ressources informatiques. Elles sont utilisées dans divers domaines, notamment l'infographie, l'ajustement de données et la résolution d'équations différentielles.

[2] Le "bruit aléatoire" fait référence à des fluctuations ou à des changements imprévisibles, totalement aléatoires. C'est comme si vous jouiez à un jeu de pur hasard dans lequel vous devez deviner le numéro qu’une toupie aura l’orsqu’elle s’arrête de tourner. Parfois, la toupie tombe sur un nombre élevé, comme 10, et parfois sur un nombre bas, comme 2. Les hauts et les bas sont comme des bruits aléatoires dans le jeu.

Sources

Cette citation provient du discours d'ouverture de Feynman en 1974 à Caltech, également connu sous le nom de discours "Cargo Cult Science". La conférence a été publiée dans le livre "Surely You're Joking, Mr. Feynman!" (1985).

Benestad, R. E., and Schmidt, G. A. (2009), Solar trends and global warming, J. Geophys. Res., 114, D14101, doi:10.1029/2008JD011639.

Scafetta, N., and West, B. J. (2006), Phenomenological solar contribution to the 1900–2000 global surface warming, Geophys. Res. Lett., 33, L05708, doi:10.1029/2005GL025539.

Scafetta, N., and West, B. J. (2006), Phenomenological solar signature in 400 years of reconstructed Northern Hemisphere temperature record, Geophys. Res. Lett., 33, L17718, doi:10.1029/2006GL027142.

Scafetta, N., and Willson, R. C. (2009), ACRIM-gap and TSI trend issue resolved using a surface magnetic flux TSI proxy model, Geophys. Res. Lett., 36, L05701, doi:10.1029/2008GL036307.