Oracles hydrologiques

En cette période de faibles crues submersion généralisée de la France, toute nouvelle pouvant relier cataclysmes et climat est évidemment la bienvenue. C’est ainsi que dans un beau mouvement conjoint, Sciences et Avenir, Libération, 20 Minutes, Le Nouvelobs, Le Point, Europe 1, France 3 Ile-de-France, CNews, BFM (entre autres !) se sont lancés dans un grand travail journalistique ont recopié une dépêche de l’AFP (qui n’est plus accessible en ligne) annonçant que « les inondations vont se multiplier en Europe, selon une étude », à cause du vilain CO₂, bien entendu. On apprend dans ces articles qu’en cas d’augmentation de température de 1,5 °C (© AccorddeParisquivasauverlaplanète), le nombre de personnes affectées par les inondations en Europe augmentera de 86 %. Si l’augmentation est de 3 °C, ce chiffre passe à un impressionnant 123 %, qui est battu par le 145 % d’augmentation du coût des dégâts causés par ces inondations.
Or en matière de chiffres et de relations mathématiques, il en existe une bien connue de tous les climato-réalistes :

Utilisation de données avec au moins trois chiffres significatifs

+

Locution « selon une étude de la très prestigieuse revue… »

=

Travail isolé, bâclé et non recoupé mais prophétisant un cataclysme imminent, donc valorisable

Cette uneétude-ci ne fait pas exception à la règle. Remercions Sciences et Avenir et BFM qui, parmi les médias cités précédemment, sont les seuls à donner la source de la uneétude. Étant donné sa grande qualité et sa portée universelle, cet article de la revue sobrement nommée Climate est libre d’accès, ce qui permet à tous les citoyens de le contempler de plus près.

Le but annoncé par les auteurs est le suivant :

Le présent article cherche à répondre à deux questions importantes : est-il possible d’identifier des tendances cohérentes et indépendantes des modèles utilisés sur le risque d’inondations en Europe avec le changement climatique ? Quelles sont les raisons des différences (et similitudes) entre les résultats annoncés par les modèles ?

(« The present work aims at answering two relevant questions: can we identify consistent, model-independent trends in flood risk in Europe under climate change ? What are the reasons for the differences (and similarities) among projected model results ? »)

Des modèles qui ne prévoient pas le passé…

Les cinq auteurs ont donc utilisé trois groupes de modèles pour prévoir les conséquences de hausses de température de 1,5 °C, 2 °C et 3 °C (toujours envisager plusieurs scénarios, ça fait sérieux, ça ne prend pas plus de temps et ça remplit du papier) sur les risques d’inondations, en termes de coût et de nombre de personnes touchées. Comme ils ont fait ça sérieusement, ils ont commencé par « étalonner » leurs modèles sur une « période de référence » : les années 1976 à 2005. Cela donne ceci pour les coûts annuels (en millions d’euros) des inondations :

Les trois lignes horizontales pour chaque pays représentent les résultats de chacun des trois groupes de modèles (ISIMIP, JRC-GL, JRC-EU), avec la moyenne (petit trait noir), la barre d’erreur correspondant à un écart-type (barre colorée en bleu, violet ou vert selon les modèles) et les valeurs extrêmes (points). La large bande beige représente les valeurs effectives de coûts fournies par diverses sources, pour cette période 1976-2005. Les auteurs annoncent fièrement (et sans rire) que « dans la plupart des pays, les intervalles de confiance des groupes de modèles recoupent la gamme des coûts économiques publiés » (« In most countries, the confidence bands of the ensembles intersect the range of reported economic losses. »). Vu la largeur des gammes des coûts, il aurait été difficile de n’avoir aucune intersection avec les modèles !

Le résultat est encore plus impressionnant en nombre de personnes touchées par les inondations au cours de cette période de référence, données ci-dessous en milliers de victimes par an :

Mêmes légendes que pour la figure précédente ; la bande donnant le nombre de personnes touchées par les inondations (bande beige fine) ne provenant que d’une seule source au lieu de plusieurs dans le cas des coûts, est nettement plus étroite. Ainsi, pour l’Italie, le modèle ISIMIP annonce qu’il y a eu entre 180 000 et 300 000 personnes touchées par des inondations chaque année de la période 1976-2005, le nombre réel étant de quelques milliers. Ce qu’on appelle un triomphe de la modélisation.

… et qui divaguent sur le futur

Totalement confortés par cette confrontation de leurs modèles aux observations, les auteurs passent donc aux prédictions. Pour l’augmentation relative des coûts annuels liés aux inondations, cela donne ceci :

L’abscisse est logarithmique ; pour chaque pays, la ligne inférieure (verte) correspond à une hausse de la température de 1,5 °C, celle du milieu (jaune) de 2 °C et celle du haut (rouge, évidemment !) de 3 °C. Les résultats du groupe de modèles ISIMIP sont des cercles, ceux de JRC-GL des carrés et ceux de JRC-EU des triangles. On remarque là aussi la parfaite cohérence des trois modèles : par exemple, en Slovaquie, quelle que soit la hausse de température, l’augmentation des coûts prédite par le modèle ISIMIP est indéfinie (mais inférieure à 5 %), celle du modèle JRC-GL d’environ 5 000 %. Le résultat sur la Lettonie est impressionnant aussi : entre – 70 % et + 50 % selon les modèles, où le modèle ISIMIP passe du plus optimiste au plus pessimiste selon la hausse de température. Parfait, « science is settled », comme disait l’autre.

Les résultats en termes d’augmentation du nombre de personnes touchées sont de la même veine et, par charité, nous ne nous acharnerons pas :

Des moyennes arithmétiques de grandeurs relatives pour faire bonne mesure

Tout est finalement résumé dans deux tableaux qui regroupent les prophéties rétrospectives des trois groupes de modèles pour la période de référence 1976-2005 (« Baseline ») et leurs prédictions pour les trois scénarios d’augmentation des températures.

Pour les coûts :

Pour les personnes touchées :

Conformément aux buts annoncés, les auteurs signalent dans l’article les « incertitudes » liées aux différents modèles et les différences de divinations entre ces trois boules de cristal.

Mais cela ne les empêche pas d’ajouter une quatrième ligne à chacun de leurs tableaux avec la moyenne (« Super-ensemble ») des trois groupes de modèles : le 123 % d’augmentation des personnes touchées pour une hausse de 3 °C correspond au passage de 350 000 à 781 000 victimes par an, ces deux derniers chiffres étant chacun des moyennes des trois modèles. 123 % là où les groupes de modèles isolés donnent 177 %, 299 % et 66 %…

Ce procédé inepte est « justifié » par cette phrase d’une confondante naïveté (dans l’interprétation la plus indulgente) :

Les résultats des projections des trois groupes de modèles et leurs distributions suggèrent qu’une moyenne sur un multi-ensemble peut être un moyen d’améliorer la robustesse des estimations d’impacts.

(« Results from the three ensemble projections and their distributions suggest that multi-ensemble averaging can be one way to improve the robustness of impact estimates. »)

Soyons justes avec les auteurs, ils reconnaissent des problèmes dans la phrase suivante :

Cependant, une caractérisation rigoureuse de l’incertitude du multi-modèle semble une tâche plus difficile, à cause de la grande hétérogénéité entre les distributions des projections des trois groupes de modèles.

(«  However, a rigorous characterization of the multi-model uncertainty appears a more challenging task, due to the strong heterogeneity between the distributions of the three ensemble projections. »)

Mais il n’empêche que ce sont les chiffres absurdes publiés dans ces tableaux qui ont été consciencieusement repris par la presse française (les 86 %, 123 % et 145 % cités en préambule sont là). Ce ne sont pas toujours les médias qui inventent les informations les plus insensées, ils se contentent souvent de reprendre ce que les scientifiques publient…

Quelques chiffres bien précis qui permettent de parer d’atours scientifiques les divinations absurdes et contradictoires de modèles incapables de prévoir le passé, une période hivernale propice (quelques crues modestes) et des annonces d’apocalypse… Voilà comment un tel « travail » a pu sortir des limbes de la science et bénéficier de reprises médiatiques pendant quelques jours…

 

 

 

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