C’est bien ce que je constate: l’indifférence totale des climatosceptiques à la réalité de la science du climat: ils se contentent de critiquer France Info sans s’en rendre compte et sans citer les vrais documents de référence. Et rien que ça, ça les rend insignifiants.
donc puisque tu m'as poussé, je suis allé voir sur le site du GIECJeudi a écrit : 07 mars 2022, 12:22C’est ton discours habituel, et comme d’habitude il ne répond pas à l’élément de fond de ce que tu cites: tu traites le travail de tes collègues de « pseudo-science de m… » sans même avoir vérifié ce qui est vraient écrit. Si une de tes critiques était pertinente, tu citerais une page du rapport du GIEC plutôt que France Info.
C'est très bizarre - ils parlent de "dizaines à centaines de millions de personnes affectées" - et à la fin de "pays à revenu faible ou moyen, en Afrique subsaharienne, Asie du sud, ou Amérique centrale. "e.g." (qui signifie "par exemple " (exempli gratia en latin) ) 8 millions dans le scénario SSP1 -6.0 à 80 millions dans le scénario SSP3 -6.0With about 2°C warming, climate-related changes in food availability and diet quality are estimated to increase nutrition-related diseases and the number of undernourished people by 2050, affecting tens (under low vulnerability and low warming) to hundreds of millions of people (under high vulnerability and high warming, i.e. SSP-3-RCP6.0), particularly among low-income households in low and middle-income countries in Sub-Saharan Africa, South Asia, and Central America (high confidence), e.g. between 8 million under SSP1-6.0 to up to 80 million people under SSP3-6.0.
Ouf, j’ai cru que ça arriverait jamais (…) ta critique de fond est une incompréhension de ce que veulent dire ces chiffres. Il s’agit d’un best fit et non pas de chiffres pris au hasard, et non personne de sérieux ne prétend que c’est une prédiction précise.GillesH38 a écrit : 07 mars 2022, 12:54 Maintenant sur le fond , (…) penser qu'on a les outils pour calculer avec précision dans 30 ans (…) valeurs prises au hasard
je pense alors que tu ne comprends pas ce que veut dire un "best fit". Un best fit c'est d'ajuster un modèle paramètré sur des données réelles. Ici il n'y a pas de données. Ce sont juste les sorties de modèles qui calculent le futur sans jamais avoir été validés.Jeudi a écrit : 07 mars 2022, 13:48Ouf, j’ai cru que ça arriverait jamais (…) ta critique de fond est une incompréhension de ce que veulent dire ces chiffres. Il s’agit d’un best fitGillesH38 a écrit : 07 mars 2022, 12:54 Maintenant sur le fond , (…) penser qu'on a les outils pour calculer avec précision dans 30 ans (…) valeurs prises au hasard
je n'ai pas dit que c'était "pris au hasard", c'est le résultat d'un calcul déterministe fait par un modèle informatique dont le lien avec la réalité n'a jamais été attesté. Un genre de truc à la Meadows, mais qui se prendrait au sérieux (alors que Meadows disait bien qu'il prenait juste des exemples d'histoires possibles mais que ce n'était pas une prédiction déterministe du futur de la société). Là c'est bien pire on le transforme en prédiction.et non pas de chiffres pris au hasard, et non personne de sérieux ne prétend que c’est une prédiction précise.
très bonne comparaison, si tu ne sais pas où elle est cachée, quelle est sa puissance, et quand elle va exploser, évidemment que tu ne peux rien dire du tout.Prenons un exemple simple: quelqu’un a caché une bombe quelque part, et on te demande de prédire le nombre de mort suite à l’explosion de cette bombe. Problème: tu ne sais pas si elle est cachée à la campagne, dans une petite ville, ou dans une métropole, et tu ne sais pas si c’est une petite nuk tactique ou une grosse bombe H. Par contre tu sais le résultat pour chaque scénario. Tu vas donc pouvoir dire :
« Selon le scénario A1, on prévoit 0 mort.
Selon le scénario A2, on prévoit 1 morts.
Selon le scénario B1, on prévoit 1000 morts.
Selon le scénario B2, on prévoit 10000 morts.
Selon le scénario C1, on prévoit 1000 morts.
Selon le scénario C2, on prévoit 1000000 morts.
"globalement acceptés" sur quels principes ?Puis tu vas faire tourner tes modèles qui vont te donner un estimé des probabilités en fonction d’un tas de paramètres obscurs aux néophytes mais globalement acceptés par les experts en modélisations
bref, du grand portenawak en barre baptisé du nom de "science"'.En regardant l'ensemble de ces courbes, il apparait immédiatement un certain nombre de traits frappants
- d'abord l'extrême hétérogéneité et la grande dispersion des courbes , d'un scénario à l'autre. Pour chaque combustible, on peut avoir des consommations s'annulant ou presque en 2100, ou au contraire multipliée par 3 , 4 , ou 5 par rapport à l'actuelle. Cette hétérogeneité n'est pas qu'une conséquence des hypothèses faites puisque pour un même jeu d'hypothèses, différents groupes arrivent à des scénarios très variables !
- petit détail curieux, les courbes ne commencent même pas au même endroit en 1990, alors que le SRES a été publié après cette date, et que les données étaient déjà connues ! apparamment les différents groupes ne se sont même pas souciés de s'harmoniser entre eux et avec les données.
- les courbes s'écartent très souvent d'une courbe de Hubbert, avec des formes parfois franchement bizarres : parfois elles montent rapidement puis s'écroulent, ou alors elles stagnent et se mettent à grimper on ne sait pas trop pourquoi après 2050, ou encore elles zigzaguent en montant, redescendant, puis remontant ...
- pour la grande majorité des courbes, l'intégrale dépasse, et souvent assez largement, l'intégrale des réserves conventionnelles données par la courbe de Hubbert. Comme il est logique de penser que les réserves conventionnelles seront exploitées en priorité, il s'ensuit que tout ce qui doit être produit en plus doit l'être sous la forme de ressources considérées actuellement comme non conventionnelles (et non rentables). L'écart entre la courbe de Hubbert et une courbe du SRES sera donc le volume de ressource non conventionnelle à extraire annuellement, volume souvent très important (plusieurs fois la production actuelle de réserves conventionnelles a priori facilement accessibles). C'est particulièrement frappant pour le gaz naturel qui excède toutes les réserves connues pour tous les scénarios.
-Inversement, certains scénarios prévoient des mondes en 2100 sans aucune consommation de pétrole, ou bien sans charbon (on ne sait pas comment ils comptent faire de l'acier, à moins qu'ils supposent qu'on n'en ait plus besoin ..).
Que dire de tout cela ? d'abord que je suis perplexe sur le contenu réel de cet ensemble de scénarios. Il est souvent invoqué que la grande variété des scénarios est nécessaire pour recouvrir "tous les possibles", mais cette assertion est très contestable, en tout cas pour l'ensemble présenté ici. En effet malgré cette grande variété, l'ensemble des scénarios est loin de recouvrir "tous les possibles", et en particulier, il n'inclut même pas la possibilité de ne se restreindre qu'aux réserves prouvées ! Il y a en réalité un biais sous-jacent à cet ensemble : tous les scénarios, sans exception, font l'hypothèse d'une croissance économique continue de l'ordre de + 2% par an dans tout le 21 siècle. + 2% par an, ça peut paraître peu, mais rappelez vous qu'une exponentielle croissant à r % /an a la propriété de doubler tous les 70 /r ans (70 = 100 ln(2)) . Une croissance de +2% par an va donc doubler le PIB en 35 ans, et le multiplier par 8 au bout de 100 ans. Dans tous les scénarios, le monde est supposé s'enrichir et atteindre à la fin du XXIe siecle un niveau de vie moyen comparable aux américains actuels.
ah oui au fait
tu me fais bien rire avec ta "science du climat"Les scénarios d’émission ne sont pas faits par les climatologues, mais par d’autres personnes (des démographes, des spécialistes de l’énergie, des sociologues, des économistes…).
C'est les affamés des pays du Magreb cet été 2022.GillesH38 a écrit : 07 mars 2022, 14:21 au fait, tu as compris à quoi référait ces 8 ou 80 millions ? au nombre de gens qui ont faim dans le monde entier?
et voila notre ami Phyvette qui défend des gens qui tablent invariablement sur une croissance de +2% par an jusqu'à la fin du siècle et un niveau de vie au moins multiplié par 8phyvette a écrit : 07 mars 2022, 14:26C'est les affamés des pays du Magreb cet été 2022.GillesH38 a écrit : 07 mars 2022, 14:21 au fait, tu as compris à quoi référait ces 8 ou 80 millions ? au nombre de gens qui ont faim dans le monde entier?
Certes c'est de la non-science molle, au doigt mouillé pifométrique.
allez j'ai médit, en fait quand on clique sur le rapport complet, on a bien le rapport complet ... qui commence par le résumé pour décideurs d'où mon erreur.GillesH38 a écrit : 07 mars 2022, 12:54 Ils te proposent de télécharger
* le résumé pour décideurs (Summary for policymakers)
* Le résumé technique (technical summary)
* le rapport complet (Full report).
Le petit souci, c'est que quand tu cliques sur download le rapport complet... tu ne charges que le résumé pour décideurs. Ou c'est moi qui suis un manche, où il ne sont même pas capables d'offrir au public un site qui marche.
J'ai souligné les passages comportant des chiffres :Climate change affects food security primarily through impacts on food production, including crops,
12 livestock, and fisheries, as well as disruptions in food supply chains, linked to global warming, drought,
13 flooding, precipitation variability and weather extremes (Myers et al., 2017; FAO et al., 2018; Mbow et al.,
14 2019). This RKR builds on Key Risks identified primarily in the Food, Fibre, and other Ecosystem Products
15 Chapter, some sectoral (Health), and regional (Africa, Australasia, Central and South America, North
16 America) chapters, as well as SR15, SRCCL and SROCC.
17
18 The severity of the risk to food security is defined here using a combination of criteria including the
19 magnitude and likelihood of adverse consequences, affecting 10s to 100s of millions of people, timing of the
20 risk and ability to respond to the risk. In this assessment, we use the number of undernourished people as a
21 proxy outcome of these dimensions and their multiple interactions.
22
23 Climate change will pose severe risks in terms of increasing the number of undernourished people, affecting
24 tens to hundreds of million people under High vulnerability and High warming, particularly among low25
income populations in developing countries (high confidence). Extreme weather events will increase risks of
26 undernutrition even on a regional scale, via spikes in food price and reduced income (high confidence) (FAO
27 et al., 2018, Hickey and Unwin, 2020; Mbow et al., 2019). The timing of these impacts and our ability to
28 respond to them vary based on the level of GHG emissions and Shared Socioeconomic Pathways (SSP).
29 Under a low vulnerability development pathway (SSP1), climate change starts posing a moderate risk to food
30 security above 1 C of global warming (i.e., impacts become detectable and attributable to climate-related
31 factors), while beyond 2.5 C the risk becomes high (widespread impacts on larger numbers or proportion of
32 population or area, but with the potential to adapt or recover) (Hurlbert et al., 2019). Under high
33 vulnerability-high warming scenario (i.e., SSP3-RCP6.0), up to 183 million additional people are projected
34 to become undernourished in low income countries due to climate change by 2050 (Mbow et al., 2019).
35 Climate-related changes in food availability and diet quality are estimated to result in a crude mortality rate
36 of about 54 deaths per million people with about 2 C warming by 2050 (SSP2, RCP8.5), most of them
37 projected to occur in South and East Asia (67-231 deaths per million depending on the country) (Springmann
38 et al., 2016). In a medium vulnerability-high warming scenario (SSP2, RCP6.0), Hasegawa et al. (2018)
39 projects that the number of undernourished people increases by 24 million in 2050, compared to outcomes
40 without climate change and accounting for the CO2-fertilization effect. This number increases by around 78
41 million in a low warming scenario (RCP2.6) accounting for the impacts of both climate change and
42 mitigation policies. Caveats to these modelling studies are that most models (crop models in particular) are
43 designed for long-term change in climate but not suited to project the impacts of short-term extreme events.
44 The inclusion of adaptation measures into modeling estimates remains selective and partial.
Voila qui illustre bien ton petit problème de divergence avec la réalité. Quand il s’agit des sciences du climat, on dirait que tu perds 50 points de QI, c’est pathétique. Je suppose que tu es blessé dans ton orgueil a force d’être pris pour un clown sur ce sujet, avec un genre d’effet feedback dans lequel plus tu t’enfonces, plus t’es pris pour un clown; et plus t’es pris pour un clown, plus tu t’enfonces. Perso j’espère juste que lire le rapport te permettra, sinon de briser cette dynamique, au moins de faire mieux que cette logorrhée imbuvable.
pfff ....
si ma logorrhée ne te plait pas, contente de toi de chercher où sont les "8 et 80 millions" dans le rapport complet, et dis nous à quoi il s'appliquent au juste.Quand il s’agit des sciences du climat, on dirait que tu perds 50 points de QI, c’est pathétique. Je suppose que tu es blessé dans ton orgueil a force d’être pris pour un clown sur ce sujet. Perso j’espère juste que lire le rapport te permettra de faire mieux que cette logorrhée imbuvable.
Bien sur, c’est moi qui pédale dans la semoule.GillesH38 a écrit : 07 mars 2022, 16:05pfff ....
je veux dire que les chiffres ne sont pas tirés aléatoirement, ils viennent de calculs (à base de modèles non validés mais ça reste des calculs), sauf que comme il y a plein de scénarios possibles, ils en ont choisi deux au hasard : ce sont les scénarios qui sont pris au hasard, pas les chiffres associés.
Tu pédales dans la choucroute
il ne s'agit pas de "savoir mieux que ses pairs", je t'ai cité un passage où il est incompréhensible pour moi à quoi ces chiffres se réfèrent, et je ne les ai pas retrouvés dans le texte complet.Jeudi a écrit : 07 mars 2022, 17:03 Tu as raison que je ne répondrais pas à tes demandes de chercher à ta place dans le rapport du GIEC, pour les raisons que 1) le fardeau de la preuve est sur celui qui prétend savoir mieux que ses pairs
quel rapport ? je ne t'ai pas dit que les sciences du climat n'existaient pas, je t'ai dit que les simulations du nombre de gens souffrant de la faim n'étaient pas faites par des climatologues et ne relevaient donc pas des "sciences du climat". Je ne vois pas le rapport avec le document que tu mets en lien.Jeudi a écrit : 07 mars 2022, 17:03 Concernant les sciences du climat, si tu as un doute que ça se dit, c’est comme « consensus scientifique »: Google est ton ami. Oh attend, c’est moi qui pédale dans quelque chose?
Et si je te répond, il va se passer quoi?GillesH38 a écrit : 07 mars 2022, 19:08il ne s'agit pas de "savoir mieux que ses pairs", je t'ai cité un passage où il est incompréhensible pour moi à quoi ces chiffres se réfèrent, et je ne les ai pas retrouvés dans le texte complet.Jeudi a écrit : 07 mars 2022, 17:03 Tu as raison que je ne répondrais pas à tes demandes de chercher à ta place dans le rapport du GIEC, pour les raisons que 1) le fardeau de la preuve est sur celui qui prétend savoir mieux que ses pairs
Je ne te demande pas de dire si ils ont raison ou tort, je te demande juste si tu as compris ce qu'ils disaient et à quoi ils appliquaient ces 8 ou 80 millions
Encore une fois si tu ne réponds pas, ça ne me gêne pas plus que ça, ça confirme juste à mes yeux que tu n'as pas une position scientifique mais dogmatique.
Ok, my bad. Je pensais que tu me refaisais le coup du consensus scientifique.GillesH38 a écrit : 07 mars 2022, 19:11 je ne t'ai pas dit que les sciences du climat n'existaient pas