Prévision climatique et chaos

[Invité]

La relation est simple et immédiate.

Il s'agit d'une évaluation empirique de l'horizon de Lyapounov, au plus 40 ans.

A mon humble avis, non.

Le "global cooling", tel qu'il avait été envisagé par certains, avait comme origine une mauvaise appréciation des poids relatifs des forçages des aérosols et des GES et de leur évolution.

[Cotissois 31]

Oui, les théories prévisionnelles peuvent être complètement fausses lorsqu'on s'attaque à un système complexe et/ou chaotique, mais là quand je dis "ça marche" c'est que tout un faisceau de conclusions converge pour dire que les modèles ont sans doute raison pour expliquer le climat passé et ont probablement raisons de fait pour expliquer dans les grandes lignes le climat futur. Il reste toujours la possibilité de rétroactions spectaculaires limitant ce réchauffement et ses conséquences. Mais après, il faut prendre ses responsabilités et dire de quoi on est convaincu, sans casser le travail des autres évidemment. Fourier avait eu l'intuition que le CO2 réchaufferait le climat dans le futur. Bingo !

Il serait intéressant pour le débat d'expliquer en des termes simples si les modèles utilisés pour le climat futur sont avant tout complexes, ou si certains sont simples et amènent le chaos.

[Marot]

Oui, les théories prévisionnelles peuvent être complètement fausses lorsqu'on s'attaque à un système complexe et/ou chaotique, mais là quand je dis "ça marche" c'est que tout un faisceau de conclusions converge pour dire que les modèles ont sans doute raison pour expliquer le climat passé et ont probablement raisons de fait pour expliquer dans les grandes lignes le climat futur. Il reste toujours la possibilité de rétroactions spectaculaires limitant ce réchauffement et ses conséquences. Mais après, il faut prendre ses responsabilités et dire de quoi on est convaincu, sans casser le travail des autres évidemment. Fourier avait eu l'intuition que le CO2 réchaufferait le climat dans le futur. Bingo !

Il serait intéressant pour le débat d'expliquer en des termes simples si les modèles utilisés pour le climat futur sont avant tout complexes, ou si certains sont simples et amènent le chaos.

Je dirais différemment que les modèles tels qu'ils me sont connus tentent, je dis bien tentent de simuler un avenir chaotique.En l'absence de connaissances parfaitement établies sur les systèmes d'équations aux dérivées partielles et avec des conditions initiales dont personne ne nie les approximations, je ne dis pas qu'il y a simulation, je parle de projections à partir de situations que l'on connaît approximativement.

[Marot]

A mon humble avis, non.

Le "global cooling", tel qu'il avait été envisagé par certains, avait comme origine une mauvaise appréciation des poids relatifs des forçages des aérosols et des GES et de leur évolution.

C'est l'explication a posteriori.N'y a-t-il rien qui soit mal apprécié aujourd'hui ?

[Cotissois 31]

Je crois que si on veut faire avancer le sujet, il faut rentrer dans les études scientifiques des modèles (au niveau de nos connaissances évidemment), et pas seulement se contenter de douter de leur prévision.

Lorenz a popularisé le chaos avec un modèle à 3 équations de la convection, et l'image imparable du papillon...

On ne peut quand même réduire la prévision du climat à ce problème.

Le chaos, le chaos, toujours le chaos...

Et pourtant , nos modèles sont capables de prévoir aujourd'hui correctement une tempête 3-4 jours à l'avance, alors qu'ils considèrent que la température de la mer est fixe dans le temps.

Donc, sans énoncer LA vérité, on peut faire des prévisions correctes à moyenne échéance, sans connaître à la virgule près l'état présent.

C'est un peu une entrave au déterminisme : la situation initiale est "magouillée" en fonction des mesures présentes, de telle sorte qu'elle permette au modèle de reconstituer le passé.

Ainsi, on n'a pas de chaîne déterministe entre la situation précisément mesurée et le futur, mais on a surtout une chaîne cohérente entre le passé et le futur.

Ceci, c'est pour montrer qu'avoir une logique basique du déterminisme et de son chaos ne suffit pas pour comprendre les modèles opérationnels.

Je sais que les modèles climatiques (donc la situation initiale) sont optimisés un peu de la sorte, devant être capable de recalculer le passé avant de prévoir le futur.

Donc si quelqu'un peut préciser le fonctionnement des modèles actuels, au niveau de nos connaissances. Et pas seulement juger l'imprécision des résultats, mais de montrer que le chaos ne nous sauvera pas..

[sirius]

C'est l'explication a posteriori.

N'y a-t-il rien qui soit mal apprécié aujourd'hui ?

Ce n'est pas l'explication à postériori: il suffit de voir quelle était la cause envisagée pour ce refroidissement (les aérosols uniquement)

A l'époque , les données de CO2 de Mauna Loa n'étaient pas sorties.

Enfin, il y a une différence énorme du point de vue scientifique: d'un côté on a deux papiers , de l'autre vous en avez des centaines.

Ce n'est pas une question de consensus, c'est que d'un côté il y a qq études isolées et sans lendemain, de l'autre il ya eu des tas d'études convergentes , donc des tas de vérifs. La science marche comme ça: grâce aux multiples contrôles. En l'occurence, c'est pas mal contrôlé, discuté, argumenté etc..

[Invité]

Je crois que si on veut faire avancer le sujet, il faut rentrer dans les études scientifiques des modèles (au niveau de nos connaissances évidemment), et pas seulement se contenter de douter de leur prévision.

Lorenz a popularisé le chaos avec un modèle à 3 équations de la convection, et l'image imparable du papillon...

On ne peut quand même réduire la prévision du climat à ce problème.

Le chaos, le chaos, toujours le chaos...

Et pourtant , nos modèles sont capables de prévoir aujourd'hui correctement une tempête 3-4 jours à l'avance, alors qu'ils considèrent que la température de la mer est fixe dans le temps.

Donc, sans énoncer LA vérité, on peut faire des prévisions correctes à moyenne échéance, sans connaître à la virgule près l'état présent.

C'est un peu une entrave au déterminisme : la situation initiale est "magouillée" en fonction des mesures présentes, de telle sorte qu'elle permette au modèle de reconstituer le passé.

Ainsi, on n'a pas de chaîne déterministe entre la situation précisément mesurée et le futur, mais on a surtout une chaîne cohérente entre le passé et le futur.

Ceci, c'est pour montrer qu'avoir une logique basique du déterminisme et de son chaos ne suffit pas pour comprendre les modèles opérationnels.

Je sais que les modèles climatiques (donc la situation initiale) sont optimisés un peu de la sorte, devant être capable de recalculer le passé avant de prévoir le futur.

Donc si quelqu'un peut préciser le fonctionnement des modèles actuels, au niveau de nos connaissances. Et pas seulement juger l'imprécision des résultats, mais de montrer que le chaos ne nous sauvera pas..

Il y a quelque chose qui me chagrine dans cette histoire de chaos.

c'est une de tes remarques initiales qui m'y fait songer.

Une chose a retenu mon attention, encadrée en rouge : "La théorie du chaos s'attache principalement à la description de ces systèmes à petit nombre de degrés de liberté, souvent très simples à définir, mais dont la dynamique nous apparaît comme très désordonnée."

Or, en météo et plus particulièrement en climatologie, je ne crois pas me tromper en disant que les systèmes sont avant tout complexes avec plein de degrés de libertés. Donc est-ce que la théorie du chaos est vraiment adaptée à la prévision du climat...

Mon idée, sans doute fausse, est que le chaos ne serait qu'apparent ou issu de notre modélisation imparfaite.

Ce serait le fait de diminuer les degrés de libertés des différents paramètres, par des équations, qui engendrerait un chaos mathématique virtuel mais non physiquement réel.

Il semblerait aussi que ce soit un très petit écart de la prévision très long terme déterministe avec ce qui serait issu du chaos pur qui permettrait de faire de la prévision saisonnière.

La question étant si ce petit écart peut augmenter avec le raffinement de la modélisation et des mesures initiales.

voici issu de:

La prévision numérique à l’échelle saisonnière : que sait-on faire et que peut-on espérer ?

Michel Déqué

Météo-France

Centre national de recherches météorologiques (CNRM)

42, avenue Gaspard-Coriolis – 31057 Toulouse Cedex

où l'on voit la corrélation du signal déterministe émerger, très faiblement certes, de la zone hachurée qui représente 95% dune prévision aléatoire au bout de 25 j environ.

[Cotissois 31]

Merci Meteor de ces données.

Par contre, les statistiques et moi ça fait 2, donc si tu peux expliquer plus précisément comment il faut interpréter ce diagramme.

[Invité]

Par contre, les statistiques et moi ça fait 2, donc si tu peux expliquer plus précisément comment il faut interpréter ce diagramme.

pour moi aussi.

la corrélation est en quelque sorte le lien qui existe entre 2 données statistiques, ça on le sait.

la prévision du géopotentiel 500 hPa cad le résultat de x jours d'itération de ce même potentiel est de moins en moins bonne par rapport à la réalité observée a posteriori, ça on le sait aussi.

C'est le coeff de corrélation entre la prévi et la réalité observée en fonction du nb de j d'intégration qui est figuré sur ce graphe.

La sortie aléatoire, hachurée, est fabriquée si j'ai bien compris à partir d'une méthode décrite comme suit dans le texte de Déqué:

"Comme le montre la figure 1, le coefficient de corrélation décroît fortement au cours des vingt premiers jours, puis oscille autour de 0 avec une faible amplitude. Un coefficient de corrélation empirique n’étant jamais rigoureusement nul, une zone de non-corrélation peut être estimée par une méthode de chaotisation : on effectue des permutations aléatoires des années pour les prévisions et on calcule les coefficients de corrélation correspondants. Parmi les 15! permutations possibles, on n’en prend que 200 au hasard ; on dispose alors d’une série de 200 coefficients pour lesquels la ressemblance entre la prévision et l’observation ne peut être que fortuite. En considérant les quantiles à 97,5 % et 2,5 %, on obtient la zone hachurée qui correspond à un intervalle de confiance à 95 % pour un coefficient de corrélation empirique dont la véritable valeur est zéro. On constate que la courbe du coefficient de corrélation se situe assez souvent au dessus de la zone hachurée et ne passe jamais en dessous. À ce stade, nous avons une présomption que toute la prévisibilité n’a pas disparu, mais pas encore une preuve."

Donc le fait que la prévi dépasse presque toujours la zone hachurée constitue un faible indice que cette prévi n'est pas synonyme d'aléatoire.

enfin c'est assez compliqué et il vaut mieux lire le texte lui-même à tête reposée.

[Marot]

...

La sortie aléatoire, hachurée, est fabriquée si j'ai bien compris à partir d'une méthode décrite comme suit dans le texte de Déqué:

"Comme le montre la figure 1, le coefficient de corrélation décroît fortement au cours des vingt premiers jours, puis oscille autour de 0 avec une faible amplitude. Un coefficient de corrélation empirique n’étant jamais rigoureusement nul, une zone de non-corrélation peut être estimée par une méthode de chaotisation : on effectue des permutations aléatoires des années pour les prévisions et on calcule les coefficients de corrélation correspondants. Parmi les 15! permutations possibles, on n’en prend que 200 au hasard ; on dispose alors d’une série de 200 coefficients pour lesquels la ressemblance entre la prévision et l’observation ne peut être que fortuite. En considérant les quantiles à 97,5 % et 2,5 %, on obtient la zone hachurée qui correspond à un intervalle de confiance à 95 % pour un coefficient de corrélation empirique dont la véritable valeur est zéro. On constate que la courbe du coefficient de corrélation se situe assez souvent au dessus de la zone hachurée et ne passe jamais en dessous. À ce stade, nous avons une présomption que toute la prévisibilité n’a pas disparu, mais pas encore une preuve."

Donc le fait que la prévi dépasse presque toujours la zone hachurée constitue un faible indice que cette prévi n'est pas synonyme d'aléatoire.

enfin c'est assez compliqué et il vaut mieux lire le texte lui-même à tête reposée.

Vérification faite, le "assez souvent" est de 38 jours sur 96 au dessus ou à la limite de la zone soit 40%.Qu'il ne passe jamais au dessous veut seulement dire qu'il n'y a pas d'anticorrélation.

Une autre façon de dire la chose est que

Au mieux, dans 60% des cas, il n'y a que 5% de chances pour que la corrélation ne soit pas nulle.

La présomption est plutot mince !

Je relève sur le document l'affirmation :

Considérons la moyenne des jours 31 à 120, pour éliminer les cas où la prévisibilité des données quotidiennes reste visible. Le coefficient de corrélation atteint alors 0,10.

Je ne vois pas du tout comment partant de corrélation à 0,025 au mieux, l'auteur peut affirmer 0,1.Par ailleurs, il faut prendre garde au domaine de validité du coefficient de corrélation.

Il ne vaut que pour des phénomènes ou des variables en dépendance linéaire.

[Invité]

Vérification faite, le "assez souvent" est de 38 jours sur 96 au dessus ou à la limite de la zone soit 40%.

Qu'il ne passe jamais au dessous veut seulement dire qu'il n'y a pas d'anticorrélation.

Une autre façon de dire la chose est que

Au mieux, dans 60% des cas, il n'y a que 5% de chances pour que la corrélation ne soit pas nulle.

La présomption est plutot mince !

Je relève sur le document l'affirmation :

Je ne vois pas du tout comment partant de corrélation à 0,025 au mieux, l'auteur peut affirmer 0,1.

Par ailleurs, il faut prendre garde au domaine de validité du coefficient de corrélation.

Il ne vaut que pour des phénomènes ou des variables en dépendance linéaire.

L'auteur précise "Considérons la moyenne des jours 31 à 120"

Donc pour cette période, la somme des coeff de corrélation est bien égale à 0.1.

il ne s'agit pas ici de faire la moyenne des corrélations mais en quelque sorte la corrélation totale sur une période moyenne que l'on désire prévoir.

[lorenz]

Très interressant ce document...que je vais lire "tête reposée" ce soir avec une Guiness...

Plus serieusement, le signe deterministe affichée par le tableau de corrélation existe mais on ne peut pas dire qu'il soit franchement important ou même significatif

Enfin, je me trompe peut être. ..ce soir, je me plonge dedans...

Merci en tout cas pour ces documents!

[Marot]

L'auteur précise "Considérons la moyenne des jours 31 à 120"

Donc pour cette période, la somme des coeff de corrélation est bien égale à 0.1.

il ne s'agit pas ici de faire la moyenne des corrélations mais en quelque sorte la corrélation totale sur une période moyenne que l'on désire prévoir.

Il est bien vrai qu'on peut faire des calculs, notamment d'un coefficient de corrélation, sur ce que l'on veut pourvu que l'on ait une suite de nombres.Le fait de choisir pour un phénomène physique une période que l'on estime plus significative qu'une autre ne peut qu'augmenter la valeur de corrélation calculée.

Quoi qu'il en soit une corrélation à 0,1 n'apporte que la prévisibilité infime notée par l'auteur.

Je m'étonne de ne pas lire à ce propos une considération de pure observation.

Les prévisions et les observations portent sur la même période. Il est on ne peut plus naturel que la relative stabilité du géopotentiel sur une période courte vis-à-vis de la saisonnalité fasse apparaître une corrélation. Le contraire serait navrant.

Le géopotentiel n'est pas une variable aléatoire qui prend une période courte des valeurs au hasard.

[Invité]

Plus serieusement, le signe deterministe affichée par le tableau de corrélation existe mais on ne peut pas dire qu'il soit franchement important ou même significatif

sérieusement le pédigree de Michel Déqué est tel, ingénieur de recherches au CNRM responsable du projet Arpège-climat, qu'on peut lui faire confiance de n'avoir pas accouché de trop de bêtises dans ce document.

Maintenant, je ne sais pas si une Guiness va suffir /emoticons/smile@2x.png 2x" width="20" height="20">

[sommeteo]

Pour info, voici un article qui en parle sur mon site:

Voici un extrait: "Ainsi, une modélisation lancée avec quelques variables uniquement, par exemple une centaine, réagit très fortement aux conditions initiales et évolue vers un état chaotique comme l'avait prédit Lorenz. Mais si l'on considère beaucoup plus de variables (100 000 par exemple), le système, bien que chaotique microscopiquement, tend vers des états stables et peu perturbés à l'échelle macroscopique même si l'on a des perturbations initiales. On peut donc garder des structures cohérentes, bien que perturbées, pendant un temps beaucoup plus long que les deux semaines prévues par Lorenz."

Bonne soirée

[lorenz]

sérieusement le pédigree de Michel Déqué est tel, ingénieur de recherches au CNRM responsable du projet Arpège-climat, qu'on peut lui faire confiance de n'avoir pas accouché de trop de bêtises dans ce document.

Maintenant, je ne sais pas si une Guiness va suffir /emoticons/biggrin@2x.png 2x" width="20" height="20">

Je ne doute pas des résultats de Michel Déqué, loin de là, mais je suis d'accord avec Marot, une corrélation de 0,1 semble à vue d'oeil (et je n'ai bu qu'une Guiness /emoticons/wink@2x.png 2x" width="20" height="20"> ) peu significative si l'on souhaite avoir une prévisibilité digne de ce nom...

Pour Eric, en effet, plus on multiplie les variables, plus on agrandit l'ensemble, plus l'effet chaotique s'estompe...on retrouve les mêmes effets en économie financière. Il n'empêche que les determinants de la fonction et des dérivées de cet ensemble sont d'autant plus complexes à determiner. Je m'en vais jeter un coup d'oeil sur ton site dès demain matin..

[Marot]

sérieusement le pédigree de Michel Déqué est tel, ingénieur de recherches au CNRM responsable du projet Arpège-climat, qu'on peut lui faire confiance de n'avoir pas accouché de trop de bêtises dans ce document...

Je croyais naïvement que le « d'où parles-tu ? » de triste mémoire n'était pas de mise ici.Bonne continuation.

[Invité]

Je ne doute pas des résultats de Michel Déqué, loin de là, mais je suis d'accord avec Marot, une corrélation de 0,1 semble à vue d'oeil (et je n'ai bu qu'une Guiness /emoticons/wink@2x.png 2x" width="20" height="20"> ) peu significative si l'on souhaite avoir une prévisibilité digne de ce nom...

Sans aucun doute, et je pense que même Déqué le sait, mais faut lire le reste à mon sens et ne pas rester sur cette constatation un peu... sommaire.

Quant à tout comprendre, même un texte de vulgarisation, c'est une autre affaire.

Il me semblait intéressant de signaler ce passage concernant l'émergence du "chaos" d'un semblant de prévisibilité et ce, venant d'un spécialiste de la question.

Enfin j'espère que certains auront été intéressés tout de même quoique ce texte est maintenant archi-connu ici.

[lorenz]

Il me semblait intéressant de signaler ce passage concernant l'émergence du "chaos" d'un semblant de prévisibilité et ce, venant d'un spécialiste de la question.

Enfin j'espère que certains auront été intéressés tout de même quoique ce texte est maintenant archi-connu ici.

C'est le cas et merci pour ces éléments apportés! /emoticons/smile@2x.png 2x" width="20" height="20">

[Cotissois 31]

Merci pour cet article, qui semble très intéressant :)J'ai ramené un livre de la BU, récent, qui traite quelques pages sur le sujet.Je vais essayer de tout comprendre.. /emoticons/biggrin@2x.png 2x" width="20" height="20"> Par contre, c'est axé sur la prévision opérationnelle. Le lien de meteor sur la prévision saisonnière.Il manque un article axé sur la prévision climatique lolMais c'est sans doute utile de déjà comprendre la réalité du chaos à échéance plus courte.

[Marot]

Merci pour cet article, qui semble très intéressant :)J'ai ramené un livre de la BU, récent, qui traite quelques pages sur le sujet.Je vais essayer de tout comprendre.. Par contre, c'est axé sur la prévision opérationnelle. Le lien de meteor sur la prévision saisonnière.Il manque un article axé sur la prévision climatique lolMais c'est sans doute utile de déjà comprendre la réalité du chaos à échéance plus courte. /emoticons/biggrin@2x.png 2x" width="20" height="20">

L'avis d'un spécialiste des systèmes complexes Antonino Zichichi peut être lu en cliquant ici.