Tout à fait d'accord pour le 'pas de chance'.
Mais, par exemple à Chernobyl, il y a pas mal de gens qui n'ont pas eu de chance lorsque le débranchement de multiples sécurités a 'conduit' certains paramètres à être en phase d'emballement irréversible...
C'est l'évènement rare peu probable mais parfois il arrive.
Bonjour
je ne connais pas le processus qui a conduit à la destruction des reacteurs de Tchernobyl
Par contre il y a des phenomènes physiques ou il faut tenir compte que toutes les anomalies arrivent en phases car le processus se repètent plusieus millions de fois et on finit par gagner le "LOTO" si on peut dire les choses de façon imagées.
Par contre le phenomène fluctue normalement entre des limites bien inferieures aux limites max.
Quand il y a un trés grand nombre de repetitions, la probabilité d'avoir l'ecart max devient trés faible, C'est un peu le cas dans un grand nombre de phenomènes physiques.
Si le me souviens bien le cas de ce qui se passe dans les statistiques des gaz
En science " Toute proposition est approximativement vraie " ( Pascal Engel)
tiens, je passe par là et je vois que vous discutez de stats...
je me permets d'apporter une petite précision: la convergence de la moyenne empirique vers la vraie valeur, c'est vrai sous des hypothèses très larges (par exemple il n'est pas nécessaire d'avoir des mesures indépendantes) et ça ne dépend pas du tout du fait que les mesures suivent la loi normale.
Mais je pense que dans l'ensemble vous chipotez un peu ici.
on est bien d'accord, mais le probleme est ailleurs : j'en vois au moins deux
a) quand il y a un biais systématique, ça converge vers la valeur biaisée
b) D'autre part quand on calcule une moyenne en sommant des résultats qui ne suivent pas la même loi , on n'a aucune convergence assurée (ce qui est le cas quand on multiplie des proxys dont rien ne dit qu'ils mesurent la même chose). C'est comme si tu voulais améliorer la mesure de ton poids en commençant par les balances les plus précises que tu trouves, puis en faisant des moyennes avec des résultats de balance de plus en plus imprécises... l'écart type ne tend PAS vers zéro de manière générique !
a) tu as raison
b) tu as raison en théorie, mais pour que ça ne converge pas il faudrait que les variances ne soient pas bornées. En d'autres termes, il faudrait moyenner des mesures de plus en plus mauvaises, mais vraiment très mauvaises. En pratique, dans ce bas monde tout est borné.
bonjours Gillesh38
je suis 100% convergeant avec la proposition a
ton explication b est moins convainquante, sauf si tu mesures des choses differentes, alors c'est du n'importe quoi, ou cela converge vers una nouvelle constante universelle non connue aujourd'hui.....!!!
ce qui me gène le plus dans les mesures de temperature " sans thermomètre" c'est qu'il est dejà trés difficile d'avoir une mesure de la temperature à 1°C voire le 0,1°c cela devient une operation de labo, alors que l'on cherche à mesurer des temperature avec precision, sur plusieurs 100 taines d'années de manière indirecte, il faut vraiment y croire, ou ceux qui font cela, n'ont jamais eté confronté à des mesures de temperature de precision et fiables
En science " Toute proposition est approximativement vraie " ( Pascal Engel)
oui, y compris le nombre de mesures que tu es capable de faire. Ce que je veux dire c'est que si tu mesures par des indicateurs de plus en plus imprécis (ce qui est assez logique si tu mélanges des choses différentes, tu auras tendance à sélectionner d'abord les meilleurs indicateurs, puis à en "gratter" des de plus en plus compliqués à traiter et incertains, c'est comme les champs pétroliersEnvoyé par ambrosio
), alors tu n'obtiens pas l'amélioration de l'écart-type en 1/racine(N). Parce que ce que tu mesures n'est pas en réalité ton signal + une erreur aléatoire de moyenne nulle mais ton signal + un certain nombre (croissant) de signaux inconnus + une erreur aléatoire de moyenne nulle.
la variance ne tend pas vers l'infini, mais la proportion de la variance due à ce que tu veux vraiment mesurer peut elle tres bien tendre vers zéro. En fait elle tend forcément vers zéro parce que le nombre de choses que tu peux mesurer corrélées avec ton signal est fini ....
Faut quand même comprendre que l'on ne sait pas ce que les proxys mesurent, alors croire que ça peut converger vers la température moyenne globale c'est très louche.
A la base on suppose que les proxys dépendent uniquement de la température donc l'idée peut être valable, mais la pèriode post-1960 montre bien que ça n'est pas le cas et qu'on fait juste la moyenne de trucs qui mesurent effectivement la température avec des trucs qui mesurent autre chose.... et la courbe des températures diverge bien de la courbe des proxys.
On dirait des messages psychédéliques.
a. Quel est ce biais "systématique" dont tu parles dans le relevé de température des stations ?
b. Quels sont ces lois qui ne se suivent pas ? Systématique donc j'imagine aussi.
A propos de la méthode d'analyse du GISS je remet ce lien http://data.giss.nasa.gov/gistemp/
La météorologie, c'est l'art de prévoir ce qui change tout le temps.
il y en a pas mal de possible, qui sont d'ailleurs connus : biais de discrétisation (calculer la moyenne spatiale avec des stations éparses), biais d'urbanisation, etc;.. et tout ajustement peut potentiellement en rajouter si il est mal fait.
ils est POSSIBLE qu'ils soient corrigés correctement, bien sûr, mais je dis simplement que ce n'est pas en augmentant le nombre de mesures que ça se fait automatiquement.
en l'occurence je pensais plutot dans le fait de multiplier le nombre de proxys pour les reconstructions. Si la qualité des proxys se dégrade, ça ne rajoute pas de précision (enfin ça PEUT ne pas rajouter de précision). A la limite tu peux tres bien dégrader une mesure précise en en faisant la moyenne avec une mesure moins précise !b. Quels sont ces lois qui ne se suivent pas ? Systématique donc j'imagine aussi.
Un petit tour sur RealClimate
http://www.realclimate.org/index.php...ons/#more-1810
qui a décidé de vérifier les projections faites pas le giec et d'autres avec les températures réelles.
Premier graph: On compare les projections du GIEC 2007 (donc modèles de 2005 environ) avec la pèriode .... ah bah tiens 1980-2009 !
Alors oui, pas étonnant que la projection pré-2005 soit bonne !
Ah mais attendons, où la best fit projection dévie un peu de la courbe réelle ? A partir de 2005 justement !
Ah et au fait quel est le range de cette projection à partir de 2005 ? 0.9°C !!!! Franchement ?! Comment ne pas rester dans les clous sur 4 ans ?!
C'est une grosse blague ce genre de vérification !
Par contre on a bien une comparaison avec Hansen et Al de 1988.
Et là que voit-on ?
On est toujours en dessous du scénario le plus bas ! Alors même qu'à l'heure actuelle entre le scénario le plus bas et le scénario le plus haut il y a 0.7°C d'écart !!!!!
Quelle conclusion sur RealClimate ?
lolSo to conclude, despite the fact these are relatively crude metrics against which to judge the models, and there is a substantial degree of unforced variability, the matches to observations are still pretty good, and we are getting to the point where a better winnowing of models dependent on their skill may soon be possible. But more on that in the New Year.
Je reviens en ce débat.
Depuis quelques dizaines de message, on est toujours plongé sur la première affirmation du message d'ouverture, ou plus au juste sur une vision d'un point connexe: on accepte qu'il y a un réchauffement et on souhaiterait avoir une idée de la précision des analyses de données t° qui confirment ce réchauffement.
L'étude du dit réchauffement se fait sur des moyennes de l'accroissement de température par rapport à une moyenne historique calculée.
Méthodologiquement, pour y parvenir,
1.- on calcule la moyenne annuelle des t° dans chaque station de mesure; et avec des protocoles différents selon les régions mondiales...
2.- on calcule ensuite la différence avec une moyenne historique dans cette station; c'est le réchauffement 'local';
3.- ensuite on fait une moyenne mondiale de ces réchauffements locaux.
Si j'ai mal compris, corrigez-moi (n'ayez pas peur).
Pour le 1., on va devoir faire, pour chaque station de mesures, une moyenne de températures ayant une variation d'amplitude, par exemple pour Uccle/Bruxelles, de -10/-15°C à 30/35 °C.
J'aurai même une distribution des températures qui aura une vague forme de cloche et pourra peut-être même se rapprocher d'une courbe de Gauss...
Eureka. Je vais pouvoir estimer la précision de ma moyenne annuelle, dirons certains. calculer un écart-type, plonger dans les tables ou utiliser un programme adhoc...
Et patatra, je vais trouver un écart type qui vaudra 7 - 8°... alors que j'ai peut-être fait des mesures au 1/10e près...
Bardaff. Et en plus j'aurai utilisé à tort et à travers les propriétés d'une distribution de Gauss car mes températures mesurées non rien d'alléatoire et dépendent avant tout d'un certain nombre de paramètres, dont l'avancement dans l'année...
Et pour le solde, quant à l'étudiant qui me sortira qu'ayant fait 365 mesures au 1/10e degré près, ma moyenne est maintenant précise au 1/3650e près ou 1/(10.racine carrée de 635), ce sera toujours 0/20 et à l'année prochaine.
Et conformément au calcul d'erreur, l'erreur absolue sur la moyenne calculée restera la même que l'erreur absolue sur chacune des mesures individuelles (ici usage toujours du même matériel; et si par hasard, mon matériel à une imprécision qui varie selon la plage de t°, bof, une nouvelle moyenne...).
Ensuite 2 et 3 , rebelotte...
Or, n'oubions pas qu'il faudra calculer par après la radiation IR émise par notre bonne terre où intervient T puissance 4...
Cela étant James Hansen ou le Giss... s'entourent dans les rapports d'une multitude de précautions quant à ce problème de précision... et en sont très conscients, d'autant qu'il y a d'autres facteurs qui biaisent les résultats.
Et je n'ai pas encore vu d'allusion à la précision finale (première lecture rapide, peut-être trouverai-je en deuxième lecture...).
A noter qu'ayant examiné les graphiques des rapports en question, je suis beaucoup plus impressionné par l'évolution du réchauffement en zone polaire boréale (disons au delà de 55° latitude) notamment au niveau de l'Amérique du Nord, Groenland, Europe du Nord -des variations de l'ordre de 4-5 °C) que par l'échauffement moyen global pour lequel àon parle de 0,7 °C...
Voici un exemple de 'biais' systématique par suite de calculs 'imprécis'..
Un courte copie de données figurant sur internet pour les statistiques climatologiques de la station de Uccle/Bruxelles (année 2008).
.............................. ................... 2008 valeur moyenne (30 ans)
Température moyenne............ .... (°C)10,9 9,7
Température maximale moyenne..... (°C) 14,6 13,8
Température minimale moyenne....... (°C) 7,2 6,7
Si dans les calculs est reprise une différence avec la moyenne normale, soit on peut prendre comme référence celle calculée par un enregistrement sans doute en continu (9,7), soit -comme fait pour nombre de stations entrant dans les décomptes de Hansen ou ceux du Giss- la moyenne entre la valeur Max moyenne et la valeur min moyenne (10,25).
Résultat une différence de 0,55 °C!
Il est écrit ceci sur ce lien
"Les normales et les caractéristiques statistiques sont calculées à partir des observations sur la période 1901-2000, sauf pour les températures extrêmes (maximales et minimales) et les paramètres dérivés de ces températures (valeurs absolues et nombre de jours) où la période de référence est 1968-2000 (début des mesures dans un abri fermé)."
donc les températures extrèmes moyennes sont calculées sur 1968-2000, ce qui explique qu'elles sont plus élevées que les moyennes calculées sur 1901-2000.
La température moyenne de 2008 est donc plus élevée de 1.2°C par rapport à 1901-2000 et de 0.65°C par rapport à 1968-2000.
On peut par contre se poser la question de la validité de la moyenne de la normale de 9.7°C, puisque les conditions de mesure étaient différentes.
la question serait à poser directement à la météo belge.
Ce problème de 'température moyenne journalière' utilisée qui est la moyenne de la t° max et de la t° min journalière (avec quelques curiosités quant à la définitioin du jour) me paraît un des biais, important, dans l'estimation de la moyenne annuelle terrestre.
L'IPCC - GIEC se serait penché sur ce problème? Un participant aurait-il des informations à ce sujet.
A noter que, comme je l'ai déjà écrit, tant Hansen que le GISS sont sensibles à l'imprécision des données et résultats et consacrent, pour Hansen (1987), de longues pages à une discussion de ce point délicat.
Les images valent parfois mieux qu'un long discours.
Prenons une comparaison des 4 grands organismes. GISS et Hadley fonctionnant principalement sur le relevé des stations au sol, alors que RSS et UAH fonctionnent sur la base des relevés satellitaires de la basse troposphère.
Tes questions relèvent temporellement presque de la météorologie et du relevé des stations. Donc faisons une comparaison sur une échelle courte :
A noter que le calcul d'écart à la moyenne est de 30 ans sur ce graphe (1961 - 1990) :
http://www.woodfortrees.org/graph/gi...4/offset:-0.15
On en conclue effectivement que c'est bien disparate tout ceci et qu'il est difficile d'y décerner une tendance générale. A la limite cette courbe de comparaison semble te donner raison sur les biais, les approximations et la pertinence d'une précision à 0.1°C près.
Soit maintenant faisons la même comparaison avec un écart à la moyenne de 20 ans (1979 - 1998) donc logiquement le bruit devrait être accentué, mais sur une période plus longue (plus climatique dirons-nous), à partir de 1979 (date des 1er relevés de satellites donc) :
http://www.woodfortrees.org/graph/gi...9/offset:-0.15
Que constatons-nous ? Que la tendance entre les 4 grands groupes sur une période plus longue est exactement la même, peu importe les approximations que l'on constate lorsqu'on a le nez sur le guidon.
D'autre part, la NOAA calcule sa moyenne de référence ni sur 20 ans ou 30 ans mais sur 100 ans (1901 - 2000) ce qui est donc beaucoup plus significatif statistiquement. Le débat sur les biais des stations est donc une illusion de chipotage qui disparait totalement quand on s'intéresse aux tendances sur des échelles d'ordre climatique.
PS : Vous pouvez vous amusez à faire ces comparaisons avec cet outil http://www.woodfortrees.org/
La météorologie, c'est l'art de prévoir ce qui change tout le temps.
euh.. j'avoue que je ne comprends pas cet argument. Les comparaisons que tu montres sur les satellites et les instruments le sont sur une période où les mesures sont homogènes, tant mieux si les données coincident à peu près , ça veut dire que les satellites ne mesurent pas n'importe quoi ! (et d'ailleurs est ce que les données des satellites ne sont pas un peu calibrées sur les mesures au sol...?)
mais les débats que j'ai vu concernent les problèmes d'ajustement de données , donc justement de corrections dues à des mesures non homogènes, ou bien ceux des proxys qui ne sont pas là non plus mesurés de manière homogène avec les températures instrumentales (et ne semblent pas non plus très homogènes entre eux). Ce n'est donc pas exactement le meme probleme que l'intercomparaison de deux jeux de données homogènes.
Bonjour, Damien,
Je ne vois pas très bien ce qui, en la comparaison de ces deux graphiques, va à l'encontre du fait qu'utiliser la 'moyenne de t° max et t°min' en une station comme 't° moyenne du jour', puis construire des moyennes de référence sur longue périodes avec ces premières moyennes introduit des biais systématiques.
D'autant plus que le premier graphique est un détail du second, détail qui illustre à merveille le danger à utiliser des artifices 'visuels' -ici écraser la représentation graphique des données- pour cacher une cacophonie entre mesures et calculs de diverses sources.
Et vouloir ainsi sans doute en influencer l'interprétation.
A propos de l'interprétation du second graphique, j'en vois au moins trois différentes et contradictoires (en plus de la cacophonie qu'illustre le premier).
En fait je n'aurais pas dû citer tout le message de Pachy, je ne répond pas forcément à toutes ses remarques. Je répond plus à ça
Ta remarque :Il est en effet diverses contestations quant à la 'courbe représentant l'évolution de la température moyenne de la Terre'.
Et même l'estimation de l'accroissement moyen de température, le réchauffement, en est biaisée.
Me fait douter sur ta compréhension de la différence entre l'échelle météorologique et l'échelle climatologique. On ne cache rien, mais le réchauffement ne se voit qu'à l'échelle climatologique et là-dessus les 4 courbes (2 de stations et 2 de satellites) sont parfaitement en accord. Peu importe ensuite l'ensemble de tes remarques sur température moyenne, Tx et Tn etc... car c'est de l'échelle météorologique.pour cacher une cacophonie entre mesures et calculs de diverses sources.
De la cacophonie météorologique se dégage pourtant bien une tendance climatologique claire à long terme.
La météorologie, c'est l'art de prévoir ce qui change tout le temps.
Bonjour, Damien,
Le 2e graphique ne porte que de 1978 à 2009, soit tout juste et 'à peine' ce qui est considéré comme 'temps' nécessaire pour pouvoir établir une moyenne statistique valable en météorologie.
Si tu inventes des échelles climatologiques différentes, ce doit alors être sur des périodes bien plus longues.
Moi je vois dans ce graphique avant tout quatre courbes qui ont des variations 'cacophoniques', les unes augmentant, ceci simultanément, les autres diminuant, parfois évoluant de même, ceci avec des divergences de l'ordre de 0,5 °.
Cela est moins visible sur le deuxième graphique, caché par l'écrasement.
Ce deuxième graphique montre aussi des oscillations de pseudo-période proches de 6-7ans (el Nino? la Nina?)...
Quant à la tendance générale, on peut voir:
-soit une très faible croissance avec le temps d'amplitude comparable à l'amplitude du 'bruit' cacophonique;
-soit un morceau de courbe d'oscillation de période de l'ordre ou supérieure supérieure à 50-60 ans, dont on a une partie de la croissance, peut-être un extrema très marqué suivi d'un éventuel début de la partie décroissante (l'oscillation nordique?? très mal connue);
-soit une évolution assez stable de 1978 à 1996; un pic isolé vers 1998 ; et ensuite une autre évolution assez stable, voire faiblement décroissante...
Et pour le solde, pour le préciser, il faudrait faire des régressions... et être patient pour avoir un peu plus de données...
Ou rechercher à mettre en évidence une périodicité dans les oscillations de courte pseudo-période...
Enfin, toujours de la gentillesse dans la formulation de certaines affirmations (douter de ta compréhension).
Cela caractérise ces discussions sur le réchauffement climatique et cela dévalorise totalement la thèse que les auteurs de tels propos soutiennent, mais ils n'en sont pas conscients.
Note: je lis avec 'intérêt' (et humour) les échanges sur le 'fil' relatif au 'consensus'.
Et je me demande comment on peut en arriver à de tels échanges dans une 'discussion scientifique'.
Dernière modification par Pachy ; 03/01/2010 à 22h37.
ah ben fini de rire ...
sinon il y a une petite déviation sur ce fameux fil qui concernait le probleme de la divergence, qui est donc bien une divergence entre deux méthodes de mesure de la température. Je faisais remarquer que Briffa semblait troublé par ce probleme et concluait qu'il ne voyait pas de différence sensible en tout cas dans les indicateurs sensibles aux températures d'été (les cernes) avec l'an 1000. Je demandais quand les proxys de Briffa avait le plus monté, et méteor me répond
je pense que Meteor n'a pas tout à fait capté le point qui pose problème à Briffa. Ce n'est pas tant de savoir si il fait plus chaud en 2000, c'est surtout de savoir si on peut exclure qu'il a fait aussi chaud avant !!c'est pas l'OM en tous les cas, c'est plutôt 1900-1960.
sinon, comme il y a ce problème, non élucidé, de la divergence, on ne peut pas dire grand chose.
Il est tout de même peu probable qu'il ne fasse pas plus chaud globalement dans les années 2000 que dans les années 1900-1960.
Si les proxys ne sont pas arrivés à capter le RC depuis 1960, qu'est ce qui assure qu'il n'a pas eu lieu avant ? comment peut-on affirmer que c'est sans précédent si le thermomètre utilisé n'arrive même pas à mesurer les températures instrumentales, c'est à dire, comment peut-on comparer deux indications d'instruments très différents (les thermomètres instrumentaux et les proxys) pour conclure à une variation exceptionnelle au moment même où ils se mettent à diverger ?
(dans les comparaisons avec ou sans forçage anthropique, il n'y a qu'après 1960 que les modèles commencent à diverger, c'est à dire qu'il n'y a qu'à cette époque qu'on est censé voir l'influence anthropique...)
meteot l'a dit plusieurs fois: ce ne sont pas tous les proxys qui divergent mais essentiellement les cernes issus des sapins aux latitudes plus élevées que , grossièrement 45 à 50°N .ah ben fini de rire ...
je pense que Meteor n'a pas tout à fait capté le point qui pose problème à Briffa. Ce n'est pas tant de savoir si il fait plus chaud en 2000, c'est surtout de savoir si on peut exclure qu'il a fait aussi chaud avant !!
Si les proxys ne sont pas arrivés à capter le RC depuis 1960, qu'est ce qui assure qu'il n'a pas eu lieu avant ? comment peut-on affirmer que c'est sans précédent si le thermomètre utilisé n'arrive même pas à mesurer les températures instrumentales, c'est à dire, comment peut-on comparer deux indications d'instruments très différents (les thermomètres instrumentaux et les proxys) pour conclure à une variation exceptionnelle au moment même où ils se mettent à diverger ?
On trouvera une revue fort complète du pb s dans l'article de d'Arrigo et al (https://www.ldeo.columbia.edu/res/fa...rgence2007.pdf)
En particulier, on précise les régions où il y a divergence (elles sont géographiquement délimitées mais assez étendues, c'est certain)
On verra aussi qu'il y a parfois divergence dans des vallées Suisse et pas en Bavière et ce pour les mêmes sapins.
On y discute également de deux choses essentielles dans ce débat
1 est ce que ces divergences sont anthropiques ou pas? En d'autres termes, est ce qu'on peut s'attendre à une divergence semblable dans le passé hors période instrumentale? Comme bien souvent la réponse n'est ni un oui franc et massif ni un non franc et massif mais apparemment la divergence semblerait bien d'origine anthropique.
2 quelles sont les causes possibles de ce comportement divergent depuis qq dizaines d'années?
Les pistes les plus vraisemblables à mon sens concernent
(a) la pollution (j'ajoute: les pluies acides comme un exemple)
(b) la diminution du rayonnement solaire direct au profit du rayonnement diffus via le fameux "global dimming"
De toutes façons les deux questions sont liées.
Dix secondes pour écrire une bêtise, parfois des heures pour montrer à tous que c'en est une...
Yves ayant réouvert le fil-sujet dont mon message est involontairement le premier, puis-je demander aux intervenants (tous) de tenter de rester dans les limites d'un 'débat scientifique courtois'.
Nous ne sommes pas gladiateurs dans une arène romaine.
Et essayer de garder la tolérance intellectuelle et la sagesse permettant d'écouter et de critiquer sereinement , sans agressivité ni ironie, les notes et arguments de l'autre.
Merci de bien vouloir y rester attentif.
Un proxy, c'est pas par définition un truc dont on suppose qu'il ne dépende que de la température (avec les conditions climatiques de la periode de calibration) ? C'est quand même là dessus que l'on se base pour reconstruire une courbe passée sur 1000 ans non ?Les pistes les plus vraisemblables à mon sens concernent
(a) la pollution (j'ajoute: les pluies acides comme un exemple)
(b) la diminution du rayonnement solaire direct au profit du rayonnement diffus via le fameux "global dimming"
A ma connaissance aucune reconstruction par proxy ne monte autant que la courbe instrumentale depuis 1960. Vous en connaissez ?
Il y a aussi comme autre piste étudiée l'adaptation de l'arbre au conditions climatiques qui durent un peu je crois.Les pistes les plus vraisemblables à mon sens concernent
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Dernière modification par yoda1234 ; 04/01/2010 à 11h40. Motif: Remarque publique portant sur une décision de la modération, merci de relire notre charte
je crois qu'au contraire on parle de "proxy" quand le lien avec la variable d'intérêt n'est pas très fort (mais qu'il y a un lien quand-même). Je peux te donner un exemple tiré de l'épidémiologie.
Il existe des modèles spatiaux de transmission des épidémies. Pour "nourrir" ces modèles, on a besoin d'une carte de la densité d'habitat à haute résolution, mais c'est très coûteux de se rendre sur le terrain pour compter les gens. Un "proxy" est le nombre de bâtiments par unité de surface, qu'on peut obtenir relativement facilement par analyse de photos aériennes. En gros, plus il y a de maisons plus il y a de gens, mais "en gros" seulement. Maintenant, rien n'interdit de faire entrer dans la reconstruction d'autres variables (dites "de confusion") de façon à améliorer les choses (par exemple on pourrait concevoir d'incorporer une estimation de la taille moyenne des habitations par quartier, en se basant sur le revenu moyen par quartier, lui-même estimé par divers "proxys", etc).
pour ce qui est des cernes de croissances des arbres, je ne sais pas des variables de confusion ont été prises en compte, il faut aller chercher les papiers.
si je comprends bien, il y a deux problèmes distincts
a) le fait qu'un proxy réponde ou non lineairement à la température locale (problème posé par la fameuse divergence)
b) le fait d'arriver à correctement calculer une "température moyenne globale" à partir d'un certain nombre de proxys disparates et épars géographiquement , ce qui n'a rien d'évident non plus (ne serait-ce que par le probleme de l'échantillonage spatial), même si le problème a) ne se posait pas.
Il y a toute une armada de méthodes présentées pour réduire ces problèmes, et je suis prêt à admettre qu'on fasse "le mieux qu'on peut". Reste la question de savoir jusqu'ou ce "mieux" reproduit correctement la température moyenne du globe, et donc pour poser le plus simplement la question : quelle reconstruction par proxy (impliquant tous les traitements statistiques qu'on veut en ACP , en modélisation globale, en screening, ou en je sais pas quoi d'autres) est capable de reproduire en assez de détail la courbe du XXe siecle, avec ses deux phases de croissance 1910-1940 et 1970 -2000, en particulier la dernière qui est la seule à être attribuée vraiment à une influence anthropique, si je comprends bien ?
Bonjour ambrosio,
A mon avis tu te trompes, et pourtant ton exemple est parfait:
Je m'explique:
On parle de proxy quand on ne connait pas la variable d'intérêt (nombre de personnes // température) mais qu'on suppose qu'un truc (le proxy) est lié à cette variable d'intérêt (nombre de bâtiments par m² -en supposant une population moyenne/bâtiment- // cernes d'arbres,....).je crois qu'au contraire on parle de "proxy" quand le lien avec la variable d'intérêt n'est pas très fort (mais qu'il y a un lien quand-même). Je peux te donner un exemple tiré de l'épidémiologie.
Le problème vient dans l'extrapolation au passé.
Imagine le centre ville de NY et ses gratte-ciel. Combien d'habitants pour une surface au sol donnée ? Beaucoup (plusieurs centaines au bas mot) ! Tout est construit en hauteur, donc en prenant comme proxy la surface au sol tu perds l'information "hauteur". Mais bon c'est pas grave tu connais le nombre moyen d'habitant/gratte-ciel donc tu peux t'en sortir.
Maintenant imagine que l'on utilise les mêmes chiffres de densité pour reconstruire le passé : tu en reviens à dire qu'une maison qui prend la même place au sol qu'un gratte-ciel new-yorkais contiennent autant de personnes !
Ta "variable de confusion" qui est la hauteur de bâtiment devient une variable prédominante que tu n'as pas pris en compte.
Dans ce cas précis on pourrait la prendre en compte (on a des données sur la hauteurs des bâtiments au cours du temps) et donc on peut corriger le proxy.... alors que pour les cernes d'arbre on en sait rien donc on assume le "climat naturel" comme similaire à la période de calibration !
La meilleure preuve que la technique est erronée, c'est que les proxys ne marchent pas après 1960 !
Dernière modification par BioBen ; 04/01/2010 à 13h12.
[...]
La meilleure preuve que la technique est erronée, c'est que les proxys ne marchent pas après 1960 !
Soit on suppose que c'est parce que l'homme intervient à partir de 1960 et que son intervention est fondamentalement différente du "climat naturel", soit c'est que l'utilisation de ce proxy a un problème intrinsèque non pris en compte.
A ma connaissance on a toujours cet autre problème fondamental aussi : aucune reconstruction par proxy ne monte autant que la courbe instrumentale depuis 1960.
en est-tu certain? je n'y connais rien mais j'imagine que les spécialistes de dendrochronologie ne sont pas plus bêtes que toi ou moi, ils ont dû se poser ce genre de questions. On sait quand-même des choses sur un arbre qu'on échantillone: espèce, altitude, exposition, nature du sol, etc.
