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Guide pratique pour comprendre la dernière controverse sur la « crosse de hockey »

par Gavin Schmidt et Caspar Amman (traduit par Pierre Allemand)

Suite à la demande populaire, nous avons écrit un « guide pratique » qui essaie de décrire quels sont les problèmes débattus dans la dernière controverse sur la “crosse de hockey”, dans un langage que même nos parents peuvent comprendre. Des descriptions techniques complémentaires sur ces problèmes peuvent être trouvées ici et ici.

Ce guide comporte deux parties, la première concerne le fond des questions techniques soulevées par McIntyre and McKitrick (2005) (MM05), tandis que la seconde partie traite de ses applications à la reconstitution de Mann, Bradley et Hughes (1998) (MBH98). Le contexte plus large de la science du climat est discuté ici et les relations avec les récentes autres reconstitutions (« l’équipe de hockey ») sont traitées ici.

NB. Toutes les données utilisées dans le MBH98 sont librement téléchargeables sur ftp://holocene.evsc.virginia.edu/pub/sdr/temp/nature/MANNETAL98/ (ainsi que des données supplémentaires dans Nature) et une description complète de l’algorithme).

1ère partie : Questions Techniques :

1) Quelle est la signification de “l’analyse en composantes principales “ (ACP) ?

C’est une technique mathématique utilisée (entre autres) pour condenser les données fournies par une grande série de chiffres dispersés de façon à ce que les aspects essentiels apparaissent plus facilement. Les modèles les plus courants retrouvés dans les données sont regroupés en un certain nombre de ‘composantes principales’ qui décrivent une certaine fraction de la variation des données d’origine. Normalement, il existe un nombre limité de composantes dites principales (CP) possédant une certaine signification statistique et pouvant être utilisés à la place de l’ensemble des chiffres pour aboutir fondamentalement à la même description.

2) Que représentent ces composantes individuelles ?

Souvent, les quelques premieres composantes représentent quelque chose de reconnaissable et de physiquement significatif (du moins dans le domaine climatique). Si une fraction importante de ces données montre une tendance, alors, la tendance moyenne peut révéler une des composantes principales (CP) les plus importantes. De la même manière, s’il y a un cycle saisonnier dans les chiffres, celui-ci sera représenté par une CP. Néanmoins, il faut se souvenir que les CP sont de simples représentations mathématiques. En soi, elles n’ont aucune signification physique. Ainsi, dans de nombreux cas, des séries temporelles physiquement significatives sont “distribuées” entre un certain nombre de CP qui n’apparaissent pas très significatives prises individuellement. Le choix de différentes méthodologies ou conventions peut créer d’importantes différences quant au modele structural (‘pattern’) qui apparaît prépondérant. Si l’objectif de l’analyse ACP est de déterminer le modèle structural le plus important, alors il est important de connaître la solidité de ce modèle structural vis à vis de la méthodologie. Néanmoins, si l’idée est, plus simplement, de condenser un grand nombre de chiffres, l’ordre d’importance des CP devient moins important, et il est plus crucial de s’assurer que le plus grand nombre possible de CP significatives a été pris en compte.

3) Comment savez-vous qu’une CP apporte des informations significatives?

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