Antiseptique

Allez, je craque, à mon tour de vaporiser un peu d'antiseptique sur les plaies climatiques...

Ce billet est une réaction à une note de Michel-François Clerin, ("Université de Chicago"), intitulée "Les cachotteries de Copenhague" et publiée sur le site de la "Communauté Finance Opérationnelle", le "quotidien en ligne du financier d'entreprise & du dirigeant finance-gestion". MF Clerin y expose des informations a priori intéressantes sur les grands acteurs du marché carbone et leurs relations  avec de grands défenseurs médiatiques du climat (Al Gore, YAB, mais aussi le GIEC).

Malgré le fait que je partage le sentiment de l'auteur sur les méfaits de la finance carbone, je considère qu'il se discrédite complètement en affirmant dans le dernier paragraphe :

"Le coefficient de corrélation entre températures et CO2 sur 1998-2007 est de 0,02 soit le constat avéré d’aucune corrélation statistique"...

Pourquoi?

Parce que j'ai vérifié et que c'est archi-faux :

Si vous voulez des détails sur les données et la méthode que j'ai utilisé, allez à la fin de ce billet.

1. Si on représente les séries d'émissions de CO2 issues des carburants fossiles et les écarts à la température planétaire moyenne de 1880 à 2008 sur le même graphique, on obtient la figure ci-dessous :

Les températures sont en rouge, les émissions de carbone des combustibles fossiles en noir, les lignes sont un lissage des deux séries.
-> Les températures semblent bel et bien suivre la même tendance que les émissions de carbone fossile, surtout depuis 1950, où on observe une forte augmentation des émissions et de la température... On parle alors en statistique de "corrélation positive" entre les deux courbes, en clair : elles évoluent de la même façon.

Le coefficient de corrélation entre les 2 séries est ainsi égal à 0.86 entre 1880 et 2008, ce qui signifie qu'il existe bel et bien une corrélation très positive (et significative) entre les deux séries de données.

2. Michel-François Clerin n'a cependant pas choisi de "calculer"(?) son coefficient de corrélation sur les données de 1880 à 2008, pourtant facilement récupérables... Il a sélectionné les données issues de la période 1998-2007...

Pourquoi?

Son choix est étonnant dans le contexte du réchauffement climatique (dont il s'emploie à nier l'origine humaine). En effet, le climat n'est pas la météo : le climat concerne des phénomènes qui s'expriment à échelle temporelle longue. L'organisation mondiale de la météorologie considère ainsi que l'échelle de temps minimale pour "parler climat" est 30 ans.
Le choix d'une série temporelle de 10 ans pour démontrer l'absence de corrélation entre émissions humaines de CO2 et réchauffement de la planète est donc une aberration scientifique, car l'influence de ce gaz sur le climat n'est pas décelable à cette échelle (on zoome trop sur la courbe, ce qui empêche de voir la tendance générale à l'augmentation).
Ainsi, si l'on dessine le graphique montrant les variations de température moyenne en fonction des émissions de carbone des combustibles fossiles, on obtient la figureci-dessous, qui ne montre aucune relation évidente entre les deux séries.

Si l'on calcule, à cette échelle temporelle de 10 ans, le coefficient de corrélation entre ces deux séries, on obtient 0.28 ( = pas de corrélation). On est, soit dit en passant, (aussi) très loin de la valeur de corrélation citée par MF Clerin (0.28 n'est pas 0.02...), mais qu'importe! Ce résultat miraculeux signifie que nous sommes sauvés, que le réchauffement climatique n'existe pas et qu'on peut tous courir s'acheter un 4x4...

3. Par contre, si on fait le même exercice sur une série temporelle de 30 ans (1978-2008), on obtient (de nouveau) un résultat diamétralement opposé, illustré sur la figure ci-dessous :

La figure montre que, à cette échelle temporelle plus pertinente pour traiter des problèmes climatiques, les écarts à la température moyenne planétaire augmentent lorsque les émissions de carbone des combustibles fossiles augmentent. Ceci se traduit par un coefficient de corrélation fortement positif (0.87) entre température et gaz à effet de serre (GES) d'origine humaine.

Il existe donc une forte corrélation positive entre les émissions de GES et la température moyenne à la surface du globe, contrairement à ce qu'avance MF Clerin...

L'existence d'une corrélation positive entre deux quantités ne signifie bien évidemment pas qu'il existe un lien de cause à effet entre les phénomènes qu'elles caractérisent. Pour établir la relation physique de cause à effet entre les émissions de GES humains et le réchauffement climatique, il faut ainsi aller plus loin et analyser en détail le cycle du carbone (par exemple ici). C'est bien au delà du cadre de cette note, qui vise simplement à démontrer qu'en sélectionnant soigneusement le jeu de données à analyser, on parvient toujours à démontrer de façon pseudo-statistique la véracité de résultats qui nous font plaisir (cf. http://sciences.blogs.liberation.fr/home/2008/02/soleil-et-clima.html).

En conclusion, j'espère pour l'université de Chicago et pour les membres de la "Communauté finance opérationnelle" que MF Clerin met en oeuvre ses outils statistiques avec plus d'objectivité dans son champ de compétence économique que lorsqu'il s'aventure à analyser des données climatiques...

Méthode

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Données

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J'ai téléchargé les données d'émissions mondiales de carbone issues de la combustion des carburants fossiles ici (http://cdiac.esd.ornl.gov/trends/emis/tre_glob.html), que j'ai complété pour 2007 et 2008 avec les données de l'EIA (http://tonto.eia.doe.gov/cfapps/ipdbproject/IEDIndex3.cfm?tid=90&pid=44&...) (après avoir vérifié que les deux séries de données étaient concordantes entre 1980 et 2006).
J'ai ensuite téléchargé ici (http://cdiac.esd.ornl.gov/trends/temp/hansen/hansen.html) la série des écarts à la température terrestre moyenne établie par Hansen et al. à partir de données de stations météo.

Corrélation, kézako?

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La corrélation entre deux courbes peut-être exprimée de façon quantitative au moyen de "coefficients de corrélation". Un coefficient de corrélation est compris entre -1 (les courbes évoluent en sens opposé) et 1 (les courbes évoluent dans le même sens). Une corrélation entre deux courbes est généralement considérée comme significative si le coefficient de corrélation est supérieur à 0.4 (corrélation positive) ou inférieur à -0.4 (corrélation négative).
Le coefficient de corrélation que j'ai utilisé ici est celui proposé par Kendall. Il est mieux adapté ici car les données ne sont pas distribuées selon une loi normale.