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Bombe du réchauffement climatique
Les progrès de la science se font parfois par de grandes découvertes. Mais la science progresse également lorsque nous apprenons que quelque chose que nous pensions être vrai n'est pas. Lors de la résolution d'un puzzle, la solution peut parfois être bloquée par le fait qu'une mauvaise pièce a été calée à un endroit clé.
Dans le débat scientifique et politique sur le réchauffement climatique, le dernier faux morceau pourrait être le bâton de hockey, le célèbre complot (illustré ci-dessous), publié par le géoscientifique de l'Université du Massachusetts Michael Mann et ses collègues. Ce complot prétend montrer que nous connaissons maintenant le climat le plus chaud depuis un millénaire et que la terre, après être restée froide pendant des siècles à l'époque médiévale, a soudainement commencé à se réchauffer il y a environ 100 ans, juste au moment où l'incendie de le charbon et le pétrole ont entraîné une augmentation des niveaux atmosphériques de dioxyde de carbone.
J'en ai longuement parlé dans ma chronique de décembre 2003 . Malheureusement, la discussion sur ce complot a été tellement polluée par la frénésie politique et militante qu'il est difficile de creuser pour atteindre la science. Ma chronique précédente était en grande partie un plaidoyer pour que la science avance sans être inquiétée. Malheureusement, l'importance même de la question a rendu difficile la poursuite d'une science minutieuse.
Mais maintenant, un choc : les scientifiques canadiens Stephen McIntyre et Ross McKitrick ont découvert une faille mathématique fondamentale dans le programme informatique qui a été utilisé pour produire le bâton de hockey. Dans ses publications originales du bâton, Mann prétendait utiliser une méthode standard connue sous le nom d'analyse en composantes principales, ou PCA, pour trouver les caractéristiques dominantes dans un ensemble de plus de 70 enregistrements climatiques différents.
Mais ce n'était pas le cas. McIntyre et McKitrick ont obtenu une partie du programme utilisé par Mann et ont découvert de sérieux problèmes. Non seulement le programme ne fait pas de PCA conventionnelle, mais il gère la normalisation des données d'une manière qui ne peut être décrite que comme erronée.
Vient maintenant le vrai choc. Cette procédure de normalisation inappropriée a tendance à mettre l'accent sur toutes les données qui ont la forme d'un bâton de hockey et à supprimer toutes les données qui n'en ont pas. Pour démontrer cet effet, McIntyre et McKitrick ont créé des données de test dénuées de sens qui n'avaient, en moyenne, aucune tendance. Cette méthode de génération de données aléatoires est appelée analyse Monte Carlo, d'après le célèbre casino, et elle est largement utilisée dans l'analyse statistique pour tester les procédures. Lorsque McIntyre et McKitrick ont introduit ces données aléatoires dans la procédure Mann, une forme de bâton de hockey est apparue !
Cette découverte m'a frappé comme une bombe, et je soupçonne qu'elle a le même effet sur beaucoup d'autres. Soudain, le bâton de hockey, l'enfant modèle de la communauté du réchauffement climatique, s'avère être un artefact de mathématiques médiocres. Comment cela a-t-il pu arriver ? Que se passe-t-il? Permettez-moi de m'éloigner d'une brève discussion technique sur la façon dont cette erreur incroyable s'est produite.
Dans l'ACP et les techniques similaires, chacun des (dans ce cas, généralement 70) ensembles de données différents ont leurs moyennes soustraites (ils ont donc une moyenne de zéro), puis sont multipliés par un nombre pour rendre leur variation moyenne autour de cette moyenne à être égal à un ; dans le jargon technique, nous disons que chaque ensemble de données est normalisé à une moyenne nulle et à une variance unitaire. Dans l'ACP standard, chaque ensemble de données est normalisé sur toute sa période de données ; pour les ensembles de données climatiques clés que Mann a utilisées pour créer son graphique en bâton de hockey, il s'agissait de l'intervalle 1400-1980. Mais le programme informatique utilisé par Mann n'a pas fait cela. Au lieu de cela, il a forcé chaque ensemble de données à avoir une moyenne nulle pour la période 1902-1980 et à correspondre aux enregistrements historiques pour cet intervalle. C'est le moment où la température historique est bien connue, donc cette procédure garantit l'échelle de température la plus précise. Mais ça bousille complètement le PCA. L'ACP s'intéresse principalement aux ensembles de données qui ont une variance élevée, et la procédure de normalisation de Mann a tendance à donner une variance très élevée à tout ensemble de données ayant la forme d'un bâton de hockey. (Ces ensembles de données ont une moyenne nulle uniquement sur la période 1902-1980, pas sur la période plus longue 1400-1980.)
Résultat net : la composante principale aura la forme d'un bâton de hockey même si la plupart des données n'en ont pas.
McIntyre et McKitrick ont envoyé leur analyse détaillée à La nature magazine pour publication, et il a été largement arbitré. Mais leur papier a finalement été rejeté. Frustrés, McIntyre et McKitrick ont enregistré l'intégralité de leur soumission et l'arbitre fait rapport sur un page Web à la vue de tous. Si vous regardez, vous verrez que McIntyre et McKitrick ont trouvé de nombreux autres problèmes avec l'analyse de Mann. J'insiste sur le bogue dans leur programme PCA simplement parce qu'il est si flagrant et si facile à comprendre. Apparemment, Mann et ses collègues n'ont jamais testé leur programme avec l'approche Monte Carlo standard, sinon ils auraient découvert l'erreur eux-mêmes. D'autres critiques différentes du bâton de hockey émergent (voir, par exemple, l'article de Hans von Storch et ses collègues dans le numéro du 30 septembre de La science ).
Certaines personnes peuvent se plaindre que McIntyre et McKitrick n'ont pas publié leurs résultats dans une revue à comité de lecture. C'est vrai, mais pas faute d'avoir essayé. De plus, l'article a été arbitré – et mieux encore, les rapports des arbitres sont là pour que nous les lisons. McIntyre et McKitricks, le seul échec a été de ne pas convaincre La nature que le journal était suffisamment important pour être publié.
Comment cette bombe affecte-t-elle ce que nous pensons du réchauffement climatique ?
Cela n'annule certainement pas la menace d'une augmentation de la température mondiale à long terme. En fait, McIntyre et McKitrick prennent soin de souligner qu'il est difficile de tirer des conclusions de ces données, même avec leurs corrections. Le réchauffement climatique médiéval a-t-il eu lieu ? Le mois dernier, le consensus était que non; maintenant la bonne réponse est que personne ne sait vraiment. Découvrir des erreurs dans l'analyse de Mann ne règle pas le débat ; il ne fait que le rouvrir. Nous en savons maintenant moins sur l'histoire du climat et ses fluctuations naturelles sur des échelles de temps à l'échelle du siècle que nous ne le pensions.
Si vous êtes préoccupé par le réchauffement climatique (comme moi) et pensez que le dioxyde de carbone créé par l'homme peut contribuer (comme je le fais), alors vous devriez quand même convenir que nous ferions bien mieux d'avoir cassé le bâton de hockey. La désinformation peut faire de réels dommages, car elle fausse les prévisions. Supposons, par exemple, que les futures mesures dans les années 2005-2015 montrent un refroidissement tendance. (Cela pourrait arriver.) Si nous prenions à tort le bâton de hockey au sérieux, c'est-à-dire si nous pensions que les fluctuations naturelles du climat sont faibles, alors nous pourrions conclure (à tort) que le refroidissement ne pourrait pas être simplement une fluctuation aléatoire au-dessus d'un tendance au réchauffement à long terme, puisque selon le bâton de hockey, de telles fluctuations sont négligeables. Et cela pourrait conduire à son tour à la conclusion erronée que les prédictions du réchauffement climatique sont très farfelues. Si, d'un autre côté, nous rejetons le bâton de hockey et reconnaissons que les fluctuations naturelles peuvent être importantes, alors nous ne serons pas induits en erreur par quelques années de refroidissement aléatoire.
Un faux bâton de hockey est plus dangereux qu'un bâton cassé, si nous savons qu'il est cassé. Il est de notre responsabilité en tant que scientifiques d'examiner les données de manière impartiale et de tirer les conclusions qui s'ensuivent. Lorsque nous découvrons une erreur, nous l'admettons, en tirons des leçons et peut-être découvrons une fois de plus la valeur de la prudence.