Où les études sur le climat et le monde de la finance se rejoignent : mais pas où on le croirait !

Le 7 novembre 2018 j’avais laissé un billet sur ce blog qui précisait qu’à l’avenir il faudrait non pas se préparer à un réchauffement général du climat mais au contraire à un refroidissement de celui-ci, billet qui avait suscité une cinquantaine de commentaires, ce qui prouve bien que cette affaire de climat préoccupe tous les esprits. Tiraillée en effet entre la propagande officielle et le rappel au réalisme scientifique des spécialistes de cette discipline qu’est la climatologie, je le rappelle une science du passé puisque le climat futur, par définition, n’existe pas encore, l’opinion peine à trouver un repère. Dans ce billet du 7 novembre dernier (lien) les projections que faisait l’auteur auquel je me référais, Norman Page, puisque je ne suis pas du tout spécialiste de cette discipline (la dernière figure de ce billet), m’avaient paru, je dois l’avouer, surprenantes d’exactitude.

Je viens de trouver l’explication de ces prévisions qui émane d’une étude réalisée par un groupe de mathématiciens associés à des météorologistes de l’Université Zhejiang de Hangzhou en Chine. Ils ont appliqué les calculs dits K-line patterns (lien) sur les données climatiques relatives aux températures globales de la surface de la Terre (GLST, global land surface temperatures) telles qu’elles ont été observées depuis 1880. Les calculs prédictifs K-line sont utilisés par les économistes des salles de marché pour prédire l’évolution des cours des valeurs cotées. Il s’agit de fonctions mathématiques reconnaissant et modélisant des évolutions de données brutes pouvant être décrites par des polynômes de fonctions sinusoïdales :

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La modélisation est affinée par le calcul automatique afin de correspondre au mieux aux données expérimentales connues (donc du passé) pour être ensuite appliquées à un futur proche voire plus lointain. Ce type d’approche est bien connu de ceux que le grand public appelle des « traders » car il est inclus dans les algorithmes de prises de décisions qu’ils utilisent quotidiennement à la micro-seconde près pour intervenir sur les marchés. Si j’ai bien compris l’intérêt des K-line patterns l’ordinateur est capable d’ajuster ses calculs en essayant d’adapter puis de modifier en temps réel les paramètres de ces polynômes de calculs de simulation. C’est peut-être ce que l’on appelle l’ « intelligence artificielle » appliquée par l’industrie de la finance puisque la machine « apprend » à affiner ses calculs. En réalité il s’agit d’une perception anthropomorphique du travail de l’ordinateur qui ne peut calculer qu’en utilisant ce dont il dispose et qu’un développeur a introduit dans sa mémoire, ce que l’on appelle pompeusement le « machine learning ».

Les calculs ayant permis de déterminer le polynôme décrivant au mieux la réalité des observations des températures passées a fait appel au filtrage de 15295 fonctions périodiques pour atteindre un coefficient de corrélation de 0,903 ce qui est satisfaisant en regard de la forêt de points expérimentaux utilisés dans cette étude.

Voici le type de fonction numérique utilisée dans ces calculs d’analyse des données brutes de GLST :

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Les mathématiciens de l’Université Zhejiang ont retrouvé les prédictions mentionnées par Norman Page et il est intéressant de commenter le graphique produit par cette équipe avec quelques différences (voir l’illustration en fin de billet) :

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La modélisation ayant été satisfaisante pour les données passées, le modèle a donc été appliqué « vers le futur » exactement comme les spécialistes des marchés financiers le font quotidiennement.

Les températures moyennes de la surface de la Terre vont brutalement chuter mais cette chute va évoluer par vagues jusqu’en 2040, le temps pour les habitants de l’hémisphère nord de s’adapter, en quelque sorte. Ensuite la spéculation reste de mise car nul ne peut prévoir très exactement ce qui se passera au niveau « régional ». Le continent nord-américain qui n’est pas sous l’influence du Gulf Stream subit depuis plusieurs années des hivers particulièrement rigoureux. L’Europe, année après année, endure des hivers que l’homme de la rue qualifie de « pourris » qui vont donc, selon ce modèle, devenir de plus en plus froids mais avec modération car l’inertie thermique de l’Océan Atlantique amortira encore quelque temps cette tendance. Mais pour les Chinois la situation est plus préoccupante car le climat est directement dépendant des oscillations des températures de surface de l’Océan Pacifique.

La modélisation appliquée aux températures passées a été également élargie aux variations de température de surface de cet océan en particulier dans la zone inter-tropicale où apparaît le phénomène El Nino qui affecte temporairement l’ensemble des conditions météorologiques de la planète. L’application de l’analyse mathématique K-line a été appliquée aux phénomènes El Nino passés et elle a mis en évidence un paramètre peu connu de stabilisation du climat par ce que cette équipe a appelé l’ « ocean stabilization machine » qui n’a pas été incluse dans les prédictions issues du calcul K-line.

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On peut donc rester raisonnablement optimiste car la situation climatique ne changera pas brutalement en raison de l’inertie thermique des océans. Il reste néanmoins à préciser le rôle direct sur le climat des circulations océaniques qui est encore très largement méconnu. Pour l’Océan Atlantique nord il existe des oscillations dont la période est d’environ 60 ans mais dans l’ensemble ce rôle direct des océans sur l’évolution à long terme du climat constitue une discipline à part entière dans la science du climat elle-même très complexe.

Source et illustrations, doi : 10.4236/acs.2019.91009

https://www.hindawi.com/journals/mpe/2017/3096917/ et sur ce blog : https://jacqueshenry.wordpress.com/2018/11/07/le-refroidissement-a-venir-precisions-climatiques-precises-a-lusage-des-decideurs-politiques/