Thread by @octal_

En ce moment, je vois passer beaucoup de tweet utilisant des graphiques de ce genre pour tenter de discréditer les modèles de climat repris par le GIEC. Je vais tenter d'expliquer en quoi la démarche est malhonnête.
Let's thread ⤵️

https://twitter.com/Jeremie1050/status/1161248248989921284

Mais avant de commencer, petit disclaimer. Je ne suis pas chercheur en sciences du climat, j'analyse donc au travers de mes lectures d'études et rapports sur le sujet. Si des gens plus compétents que moi passent par là, n'hésitez pas à me corriger.

Alors tout d'abord, que voit-on sur ce graphique ? Nous y voyons des projections de température, relativement à la tri-décennie 1986-2005 des simulations de modèles de climat, en fonction des scénarios.

Les spaghetti de toutes les couleurs, ce sont les résultats de ces modèles. Les scénarios dits "RCP" sont différents scénarios retenus par la communauté scientifique, aboutissant à une certaine concentration de CO2 dans l'atmosphère d'ici 2100.

Il est important de parler de concentration. Je ne rentrerai pas dans les détails, mais ces scénarios modélisent non seulement des trajectoires d'émission, mais aussi d'élements divers et variés comme le cycle du carbone pour aboutir à une concentration de CO2 dans l'atmosphère.

Le nombre suffixé aux scénarios, comme dans RCP26 correspond au forçage radiatif supplémentaire attendu en 2100 en suivant ce scénario. Si vous souhaitez en savoir plus sur la notion de forçage radiatif, je vous laisse consulter ce thread.

https://twitter.com/laydgeur/status/1139905984653090817

Cela étant dit, une fois que l'on a modélisé le climat au travers d'équations physiques traduites dans des programmes informatiques, on peut se servir de ces modèles pour faire des simulations numériques sur tout un ensemble de paramètres.

Une question que l'on peut se poser est donc "à quelle hausse de température à la surface du globe peut-on s'attendre pour un certain scénario ?"

Et c'est à cela que nous servent les modèles. À répondre à tout un tas de questions que l'on se pose sur la réaction du système-Terre suite à l'injection de gaz à effet de serre dans l'atmosphère.

Maintenant que l'on a dégrossi le trait sur la notion de modèle de climat et de scénario RCP, intéressons-nous de plus prêt à ce graphique. Et pour cela, retournons à la source, le rapport du GIEC.

On peut retrouver ce graphique dans le résumé technique, en version française.
Page 87.
ipcc.ch/site/assets/up…

Allons donc voir ce que nous apprend la légende juste en dessous.
On y parle de "température moyenne à la surface du globe". Retenez bien, c'est très important pour la suite.

On retrouve également sur ce graphique, sur la courbe noire, les données d'observation, permettant de les comparer aux résultats des modèles, obtenues par l'aggrégation de quatre grands jeux de données.

Maintenant, parlons de ces fameuses données d'observation. Il existe plusieurs jeux de données, émanant de plusieurs centres de recherche, et de diverse nature.

Tout d'abord, on retrouve les données dites "de surface". C'est à dire les données d'anomalie de température de la surface, là où nous vivons. Ces grands jeux de données regroupent la NASA (GISSTEMP), le Hadley Centre britanique (HadCRUT), la NOAA ou l'institut Berkeley Earth.

L'histoire derrière Berkeley Earth est d'ailleurs intéressante, et je vous invite à la découvrir, car il s'agit de vrai scepticisme scientifique.
berkeleyearth.org/about/

Ensuite, on peut réaliser des mesures de température de la basse atmosphère (la troposphère) ainsi que de la haute atmosphère (la stratosphère).

Mais pourquoi voudrions-nous mesurer la température à ces endroits ? Tout simplement car dans un monde en réchauffement lié à l'émission anthropique de gaz à effet de serre, la troposphère doit se réchauffer, et la stratosphère se refroidir. C'est le signe humain du réchauffement

Tel étant la conséquence du forçage radiatif lié aux émissions de gaz à effet de serre, et pas à un agent de forçage externe comme le soleil (où la encore beaucoup de mythes persistent), par exemple.

Mais comment mesure t-on la température à des kilomètres au dessus de nos têtes ? Eh bien grace à des petits engins que l'on envoie en orbite dans l'espace depuis les années 1970, autrement appelés satelittes.

Cependant, les satelittes n'embarquent pas directement de thermomètre. Ils embarquent des instruments permettant de faire des mesures dans le domaine du micro-onde, appelés des Microwave Sounding Unit (MSU). Pour plus de détail, voir remss.com/missions/amsu/

Ce qu'il faut comprendre, c'est que les températures de l'atmosphère ne sont pas des mesures directes, mais sont des températures reconstituées à partir d'autres mesures, au travers de modèles numériques.

Des jeux de données reconstituant les températures de la basse, moyenne troposphère et stratosphère, il en existe deux principaux. RSS et UAH. Vous la sentez venir l'arnaque ?

Notre ami Jeremie, sur son graphique a choisi d'utiliser la courbe UAH sur des projections de température de surface, et non de la troposhpère. Autrement dit, il compare des jeux de données complètement différents, il compare des choux et des carottes.

Mais s'il existe deux jeux de données, pourquoi choisir uniquement UAH, me diriez-vous ? Et c'est une très bonne question. Tout simplement car c'est le jeu de données qui montre le réchauffement le plus faible.

Ce jeu de données est le jeu de données préféré de ceux voulant minimiser le réchauffement. Cela à un nom, choisir uniquement ce qui nous arrange, en anglais cherry-picking. Méfiez-vous donc de ce genre de pratique.

Mais alors, si les deux jeux de données divergent, comment savoir lequel est le bon ? La réponse est complexe, mais tachons de regarder d'autres jeux de données, mesurant la même chose, mais via des radiosondes embarquées dans des ballons.

Pour cela, nous allons soliciter le rapport "State of Climate 2018", qui a déjà fait le travail pour nous.
Page 18
ametsoc.net/sotc2018/Socin…

On y voit donc que le jeu de données RSS est en accord avec les observations par radiosonde, alors que le jeu de données UAH, quant à lui, aboutit à un moindre réchauffement.

Je vous encourage également à visionner cette courte vidéo de Carl Mears, responsable du jeu de données RSS, sur la mauvaise utilisation des jeux de données satelitte à des fins de désinformation.

Voilà donc. Dès lors que vous verrez passer des graphiques représentant le jeu de données UAH et uniquement celui-ci pour faire croire à une invalidité des modèles, vous comprendrez un peu mieux l'intention derrière.

Également, dites-vous bien qu'un modèle de climat, aussi performant soit-il, reste une représentation imparfaite du système qu'il modélise. Des divergences et des incertitudes, il va y en avoir, et c'est normal. Le tout étant de rester dans une "zone d'incertitude".

Cela étant dit, comment les modèles s'en sortent-ils quant aux températures de surface et aux observations ? Maintenant que l'on a plusieurs années d'observation, on peut comparer.

Eh bien ils s'en sortent plutôt bien. Nous sommes pile au centre de l'intervalle probable attendu par les modèles.
climate-lab-book.ac.uk/comparing-cmip…

Ainsi se termine ce thread. J'espère avoir apporté toutes les précisions nécessaires pour apprécier l'intention derrière le partage de ce genre de contenu.

Au passage, vous avez là la parfaite illustration de la loi de Brandolini. Il a fallu 10 secondes à l'auteur initial pour poster son image. Il m'en a fallu une heure pour la réfuter.
FIN.