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Le 11/07/2024 à 21:58, Olivier@ a écrit :
>> Au delà d'une douzaine de jours, le principe des modèles météo ne 
>> permet plus aucune prédiction. Cela résulte de la nature chaotique des 
>> équations de Navier-Stokes. Si vous avez une amélioration à apporter à 
>> leur résolution, vous pouvez gagner le prix de un million de dollars 
>> promis pour toute amélioration significative à ce difficile problème 
>> de mathématiques.
>>
>> Pour les modèles climatologique, la période d'une douzaine de jours de 
>> validité des prédictions de ce genre de modèle est bien courte vis à 
>> vis des 11.000 jours minimum exigés par la définition du climat, sans 
>> compter que la maille des modèles climatiques est bien plus grossière 
>> que celle des modèles météo (même un bon gros ouragan ne peut être 
>> représenté).
>>
>> Les modèles CMIP ont été comparés avec la réalité sur la période 
>> 1979-2015 (40 ans donc climatique). Aucun des centaines d'exécutions 
>> de modèles CMIP n'a été capable de représenter la réalité, même sur la 
>> période d'apprentissage, et encore moins sur les données futures. Même 
>> le vitesse de réchauffement moyen (la sensibilité climatique) n'est 
>> pas correctement estimée, et ne parlons pas des fluctuations.
> 
> Vous pouvez tenter de noyer le poisson, mais votre critique première 
> était celle des parmètres multiples qui sont également pris en 
> considération dans les modèles météo.

La critique la plus importante est qu'il y en a des dizaines (et plus 
d'une centaine de variantes avec des paramètres d'exécution différents) 
dont les résultats divergent énormément et qu'aucun ne reproduit, même 
approximativement, la réalité. Tous divergent dans le même sens.

L'objection d'Henri Poincaré sur le nombre de paramètres dans une 
hypothèse et les conséquences pour leur validation est, bien sûr, pensée 
dans le cas des modèles analytiques. Elle n'en conserve pas moins un bon 
sens scientifique évident : si l'on veut valider un modèle avec des 
dizaines (centaines) de paramètres ajustables, il faut faire des 
expériences (ou des observations) pour les ajuster un par un pour 
déterminer la meilleure valeur de chaque paramètre. Ce n'est pas ce qui 
est fait avec les modèles CMIP qui sont validés globalement les uns par 
les autres (par intercomparaison).