TED2014
Gavin Schmidt: The emergent patterns of climate change
Gavin Schmidt: Les schémas générés des changements climatiques
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On ne peut pas comprendre les changements climatiques par morceaux, nous dit le climatologue Gavin Schmidt. C’est le tout ou c’est rien. Dans cet exposé éclairant, il explique comment il étudie les changements climatiques avec une vue d’ensemble à l’aide de fascinants modèles qui illustrent les interactions infiniment complexes entre les évènements environnementaux à petite échelle.
Gavin Schmidt - Climate scientist
What goes into a climate model? Gavin Schmidt looks at how we use past and present data to model potential futures. Full bio
What goes into a climate model? Gavin Schmidt looks at how we use past and present data to model potential futures. Full bio
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00:12
We live in a very complex environment:
0
864
2323
Notre environnement est très complexe :
00:15
complexity and dynamism
1
3187
1904
sa complexité, son dynamisme
et ses schémas
et ses schémas
00:17
and patterns of evidence
2
5091
2063
sont mis en évidence
par des photos satellite et des vidéos.
par des photos satellite et des vidéos.
00:19
from satellite photographs, from videos.
3
7154
2885
00:22
You can even see it outside your window.
4
10039
3011
Vous pouvez même le constater
en regardant par la fenêtre.
en regardant par la fenêtre.
00:25
It's endlessly complex, but somehow familiar,
5
13050
3860
Il est infiniment complexe,
mais familier en quelque sorte.
00:28
but the patterns kind of repeat,
6
16910
1960
Les schémas semblent se répéter,
00:30
but they never repeat exactly.
7
18870
2490
mais jamais exactement de la même manière.
00:33
It's a huge challenge to understand.
8
21360
4127
Comprendre cela représente
un immense défi.
un immense défi.
00:37
The patterns that you see
9
25487
2132
Les schémas que vous voyez
sont présents à toutes les échelles,
sont présents à toutes les échelles,
00:39
are there at all of the different scales,
10
27619
3720
00:43
but you can't chop it into one little bit and say,
11
31339
2906
mais on ne peut pas
isoler un petit morceau et dire :
isoler un petit morceau et dire :
00:46
"Oh, well let me just make a smaller climate."
12
34245
2663
« Bon ! je vais fabriquer
un petit climat. »
un petit climat. »
00:48
I can't use the normal products of reductionism
13
36908
4212
Je ne peux pas utiliser
les résultats habituels du réductionnisme
les résultats habituels du réductionnisme
00:53
to get a smaller and smaller thing that I can study
14
41120
2722
afin d’obtenir une chose
de plus en plus petite
de plus en plus petite
que je puisse étudier en laboratoire
00:55
in a laboratory and say, "Oh,
15
43842
2308
pour ensuite conclure :
« Ça, je peux comprendre ça ! »
« Ça, je peux comprendre ça ! »
00:58
now that's something I now understand."
16
46150
2396
01:00
It's the whole or it's nothing.
17
48546
3367
C’est le tout ou c’est rien.
01:03
The different scales that give you
18
51913
2552
Ces espèces de schémas sont générées
01:06
these kinds of patterns
19
54465
2122
à des échelles couvrant
une énorme étendue de grandeurs :
une énorme étendue de grandeurs :
01:08
range over an enormous range of magnitude,
20
56587
3457
01:12
roughly 14 orders of magnitude,
21
60044
2416
environ 14 ordres de grandeur,
01:14
from the small microscopic particles
22
62460
2491
des particules microscopiques
qui forment les nuages
qui forment les nuages
01:16
that seed clouds
23
64951
2376
01:19
to the size of the planet itself,
24
67327
2560
jusqu’à la taille de la planète,
01:21
from 10 to the minus six
25
69887
1276
de 10 ^ -6 à 10 ^ 8,
01:23
to 10 to the eight,
26
71163
1077
01:24
14 orders of spatial magnitude.
27
72240
2292
14 ordres de grandeur spatiale ;
01:26
In time, from milliseconds to millennia,
28
74532
3411
en ce qui a trait au temps,
de la milliseconde au millénaire,
de la milliseconde au millénaire,
01:29
again around 14 orders of magnitude.
29
77943
3055
de nouveau environ 14 ordres de grandeur.
01:32
What does that mean?
30
80998
1387
Qu’est-ce que ça signifie ?
01:34
Okay, well if you think about how
31
82385
1939
OK, alors si on pense
à la manière de calculer ces choses,
à la manière de calculer ces choses,
01:36
you can calculate these things,
32
84324
2660
01:38
you can take what you can see,
33
86984
1960
on peut prendre ce qu’on peut voir :
01:40
okay, I'm going to chop it up
34
88944
1026
« Je vais diviser ça
en un paquet de petites cellules » ;
en un paquet de petites cellules » ;
01:41
into lots of little boxes,
35
89970
1379
01:43
and that's the result of physics, right?
36
91349
2355
tout cela résulte de la physique, non ?
01:45
And if I think about a weather model,
37
93704
1725
Si on regarde un modèle météo,
01:47
that spans about five orders of magnitude,
38
95429
2494
ça couvre cinq ordres de grandeur,
de la planète à quelques kilomètres ;
de la planète à quelques kilomètres ;
01:49
from the planet to a few kilometers,
39
97923
3127
01:53
and the time scale
40
101050
1538
l’échelle temporelle, elle,
01:54
from a few minutes to 10 days, maybe a month.
41
102588
4412
va de quelques minutes
à dix jours, voire un mois.
à dix jours, voire un mois.
01:59
We're interested in more than that.
42
107000
1395
Mais on veut en savoir plus.
02:00
We're interested in the climate.
43
108395
1305
On s’intéresse au climat :
02:01
That's years, that's millennia,
44
109700
2141
on parle d’années, de millénaires,
02:03
and we need to go to even smaller scales.
45
111841
2573
et il faut explorer des échelles
encore plus petites.
encore plus petites.
02:06
The stuff that we can't resolve,
46
114414
1601
Ce qu’on ne peut pas résoudre
(les processus à une échelle inférieure),
(les processus à une échelle inférieure),
02:08
the sub-scale processes,
47
116015
1965
02:09
we need to approximate in some way.
48
117980
1980
il faut l’estimer.
02:11
That is a huge challenge.
49
119960
1762
Cela constitue un immense défi.
02:13
Climate models in the 1990s
50
121722
2188
Les modèles climatiques des années 90
étudiaient une partie encore plus petite :
étudiaient une partie encore plus petite :
02:15
took an even smaller chunk of that,
51
123910
1970
02:17
only about three orders of magnitude.
52
125880
2018
seulement trois ordres de grandeur.
02:19
Climate models in the 2010s,
53
127898
2095
Les modèles climatiques des années 2010
02:21
kind of what we're working with now,
54
129993
1774
(avec lesquels
nous travaillons maintenant)
nous travaillons maintenant)
02:23
four orders of magnitude.
55
131767
2940
couvrent quatre ordres de grandeur.
02:26
We have 14 to go,
56
134707
2303
Il faut se rendre à 14,
02:29
and we're increasing our capability
57
137010
2200
et notre capacité de simulation augmente
02:31
of simulating those at about
58
139210
1870
au rythme d’environ
un ordre de grandeur par décennie.
un ordre de grandeur par décennie.
02:33
one extra order of magnitude every decade.
59
141080
3546
02:36
One extra order of magnitude in space
60
144626
1895
Un ordre supplémentaire
de grandeur spatiale
de grandeur spatiale
02:38
is 10,000 times more calculations.
61
146521
3249
veut dire dix mille fois plus de calculs.
02:41
And we keep adding more things,
62
149770
2380
Et on continue d’ajouter des choses,
de poser des questions à ces modèles.
de poser des questions à ces modèles.
02:44
more questions to these different models.
63
152150
2374
02:46
So what does a climate model look like?
64
154524
2733
Alors à quoi ressemble
un modèle climatique ?
un modèle climatique ?
02:49
This is an old climate model, admittedly,
65
157257
2341
Ça, c’est un vieux modèle climatique :
02:51
a punch card, a single line of Fortran code.
66
159598
4080
une carte à perforer,
une seule ligne de Fortran.
une seule ligne de Fortran.
02:55
We no longer use punch cards.
67
163678
1978
Nous n’utilisons plus
de cartes à perforer,
de cartes à perforer,
02:57
We do still use Fortran.
68
165656
2241
mais nous utilisons toujours le Fortran.
02:59
New-fangled ideas like C
69
167897
1957
Les idées nouveau genre comme le C
n’ont vraiment pas eu un impact majeur
n’ont vraiment pas eu un impact majeur
03:01
really haven't had a big impact
70
169854
3235
03:05
on the climate modeling community.
71
173089
2367
dans la communauté
de la modélisation climatique.
de la modélisation climatique.
03:07
But how do we go about doing it?
72
175456
1400
Mais comment on fait ça ?
03:08
How do we go from that complexity that you saw
73
176856
4624
Comment passe-t-on
de cette complexité que vous avez vue
à une ligne de code ?
à une ligne de code ?
03:13
to a line of code?
74
181480
2530
03:16
We do it one piece at a time.
75
184010
1573
On fait ça une pièce à la fois.
03:17
This is a picture of sea ice
76
185583
1878
Voici une photo de glace de mer,
03:19
taken flying over the Arctic.
77
187461
2098
prise en volant au-dessus de l’Arctique.
03:21
We can look at all of the different equations
78
189559
2038
On peut examiner toutes les équations
qui sont impliquées
qui sont impliquées
03:23
that go into making the ice grow
79
191597
3112
dans la formation, la fonte
ou le changement de forme de la glace ;
ou le changement de forme de la glace ;
03:26
or melt or change shape.
80
194709
2114
on peut examiner les échanges ;
03:28
We can look at the fluxes.
81
196823
1131
03:29
We can look at the rate at which
82
197954
1952
on peut examiner le rythme
auquel la neige devient de la glace ;
auquel la neige devient de la glace ;
03:31
snow turns to ice, and we can code that.
83
199906
2845
et on peut coder ça,
03:34
We can encapsulate that in code.
84
202751
2329
on peut encapsuler ça dans du code.
03:37
These models are around
85
205080
1226
Ces modèles comptent aujourd’hui
environ un million de lignes de code
environ un million de lignes de code
03:38
a million lines of code at this point,
86
206306
2083
03:40
and growing by tens of thousands of lines of code
87
208389
3470
et des dizaines de milliers de lignes
sont ajoutées chaque année.
sont ajoutées chaque année.
03:43
every year.
88
211859
1191
03:45
So you can look at that piece,
89
213050
1653
On peut examiner cette pièce-là,
03:46
but you can look at the other pieces too.
90
214703
1922
mais les autres pièces aussi.
03:48
What happens when you have clouds?
91
216625
1933
Qu’arrive-t-il quand on a des nuages ?
03:50
What happens when clouds form,
92
218558
2159
Qu’arrive-t-il quand
ils se forment, se dissipent
ils se forment, se dissipent
03:52
when they dissipate, when they rain out?
93
220717
1882
ou quand il y a précipitation ?
03:54
That's another piece.
94
222599
1742
C’est une autre pièce.
03:56
What happens when we have radiation
95
224341
1846
Que se passe-t-il
quand le rayonnement du Soleil
traverse l’atmosphère,
traverse l’atmosphère,
03:58
coming from the sun, going through the atmosphere,
96
226187
2534
en étant absorbé et réfléchi au passage ?
04:00
being absorbed and reflected?
97
228721
1926
04:02
We can code each of those
very small pieces as well.
very small pieces as well.
98
230647
3979
On peut également coder
chacune de ces très petites pièces.
chacune de ces très petites pièces.
04:06
There are other pieces:
99
234626
1416
Il y a d’autres pièces :
04:08
the winds changing the ocean currents.
100
236042
3460
les vents qui influencent
les courants marins ;
les courants marins ;
04:11
We can talk about the role of vegetation
101
239502
3770
on peut aussi mentionner
le rôle de la végétation
le rôle de la végétation
04:15
in transporting water from the soils
102
243272
2329
dans le retour de l’eau
des sols vers l’atmosphère.
des sols vers l’atmosphère.
04:17
back into the atmosphere.
103
245601
1969
04:19
And each of these different elements
104
247570
2914
On peut encapsuler chacun de ces éléments
04:22
we can encapsulate and put into a system.
105
250484
3624
et l’ajouter à un système.
04:26
Each of those pieces ends up adding to the whole.
106
254108
5148
Chacune de ces pièces
finit par contribuer au tout.
finit par contribuer au tout.
04:31
And you get something like this.
107
259256
2297
Et on obtient environ ceci.
04:33
You get a beautiful representation
108
261553
2848
On obtient une magnifique représentation
04:36
of what's going on in the climate system,
109
264401
2622
de ce qui se passe
dans le système climatique,
dans le système climatique,
04:39
where each and every one of those
110
267023
3389
avec, comme on peut le voir,
chacun de ces schémas générés :
chacun de ces schémas générés :
04:42
emergent patterns that you can see,
111
270412
2782
les tourbillons dans l’océan Austral,
l’ouragan dans le golfe du Mexique
l’ouragan dans le golfe du Mexique
04:45
the swirls in the Southern Ocean,
112
273194
2003
04:47
the tropical cyclone in the Gulf of Mexico,
113
275197
2756
(et deux autres vont apparaître
dans le Pacifique d’un moment à l’autre),
dans le Pacifique d’un moment à l’autre),
04:49
and there's two more that are going to pop up
114
277953
1641
04:51
in the Pacific at any point now,
115
279594
2354
04:53
those rivers of atmospheric water,
116
281948
2713
ces rivières d’eau atmosphérique ;
04:56
all of those are emergent properties
117
284661
2857
voilà autant de phénomènes
04:59
that come from the interactions
118
287518
2124
qui émergent des interactions
entre tous les processus à petite échelle
entre tous les processus à petite échelle
05:01
of all of those small-scale processes I mentioned.
119
289642
3495
que j’ai mentionnés.
05:05
There's no code that says,
120
293137
1905
Y a pas de code qui dit :
05:07
"Do a wiggle in the Southern Ocean."
121
295042
1857
« Trace une ondulation
dans l’océan Austral. »
dans l’océan Austral. »
05:08
There's no code that says, "Have two
122
296899
2668
Y a pas de code qui dit :
« Dessine deux ouragans
qui tournent l’un autour de l’autre. »
qui tournent l’un autour de l’autre. »
05:11
tropical cyclones that spin around each other."
123
299567
2898
05:14
All of those things are emergent properties.
124
302465
3812
Ce sont tous des phénomènes générés.
05:18
This is all very good. This is all great.
125
306277
2146
Tout ça est très bien, c’est super !
05:20
But what we really want to know
126
308423
1270
Mais que se passe-t-il avec ces phénomènes
05:21
is what happens to these emergent properties
127
309693
1949
05:23
when we kick the system?
128
311642
1705
lorsqu’on déstabilise le système ?
05:25
When something changes, what
happens to those properties?
happens to those properties?
129
313347
3533
Lorsqu’on change quelque chose,
qu’arrive-t-il avec ces phénomènes ?
05:28
And there's lots of different ways to kick the system.
130
316880
2989
Il y a plusieurs façons
de déstabiliser le système :
de déstabiliser le système :
05:31
There are wobbles in the Earth's orbit
131
319869
2033
l’orbite terrestre varie
sur des centaines de milliers d’années,
sur des centaines de milliers d’années,
05:33
over hundreds of thousands of years
132
321902
1879
05:35
that change the climate.
133
323781
2026
ce qui modifie le climat ;
05:37
There are changes in the solar cycles,
134
325807
2136
les cycles solaires,
longs de 11 ans ou plus,
longs de 11 ans ou plus,
05:39
every 11 years and longer, that change the climate.
135
327943
3105
modifient le climat ;
05:43
Big volcanoes go off and change the climate.
136
331048
3574
de gros volcans entrent en activité
et modifient le climat ;
et modifient le climat ;
05:46
Changes in biomass burning, in smoke,
137
334622
3238
des changements dans
la combustion de la biomasse,
la combustion de la biomasse,
dans la fumée et dans les aérosols
modifient le climat ;
modifient le climat ;
05:49
in aerosol particles, all of those things
138
337860
1863
05:51
change the climate.
139
339723
1822
05:53
The ozone hole changed the climate.
140
341545
4059
le trou de la couche d’ozone
a modifié le climat ;
a modifié le climat ;
05:57
Deforestation changes the climate
141
345604
2217
la déforestation modifie le climat,
05:59
by changing the surface properties
142
347821
1926
en modifiant les propriétés de surface
06:01
and how water is evaporated
143
349747
1990
et la façon dont l’eau est évaporée
et circule dans le système ;
et circule dans le système ;
06:03
and moved around in the system.
144
351737
2466
06:06
Contrails change the climate
145
354203
2285
les traînées de condensation
modifient le climat,
modifient le climat,
06:08
by creating clouds where there were none before,
146
356488
2867
en créant des nuages
où il n’y en avait pas ;
où il n’y en avait pas ;
06:11
and of course greenhouse gases change the system.
147
359355
4598
et, bien sûr, les gaz à effet de serre
modifient le système.
modifient le système.
06:15
Each of these different kicks
148
363953
3021
Chacun de ces effets
06:18
provides us with a target
149
366974
2151
nous fournit un moyen pour évaluer
notre compréhension de ce système.
notre compréhension de ce système.
06:21
to evaluate whether we understand
150
369125
2835
06:23
something about this system.
151
371960
2161
06:26
So we can go to look at
152
374121
2392
Nous pouvons maintenant aborder
la notion d’habileté du modèle.
la notion d’habileté du modèle.
06:28
what model skill is.
153
376513
2704
06:31
Now I use the word "skill" advisedly:
154
379217
2033
J’utilise habileté
en connaissance de cause :
en connaissance de cause :
06:33
Models are not right or wrong; they're always wrong.
155
381250
2411
un modèle n’a jamais raison ;
il a toujours tort.
il a toujours tort.
06:35
They're always approximations.
156
383661
1720
C’est toujours une approximation.
06:37
The question you have to ask
157
385381
1894
Il faut se demander si le modèle
06:39
is whether a model tells you more information
158
387275
3079
nous donne plus d’informations
que ce qu’on aurait obtenu sans lui.
que ce qu’on aurait obtenu sans lui.
06:42
than you would have had otherwise.
159
390354
1925
06:44
If it does, it's skillful.
160
392279
3381
Si oui, alors il est habile.
06:47
This is the impact of the ozone hole
161
395660
2454
Voici l’effet du trou de la couche d’ozone
06:50
on sea level pressure, so
low pressure, high pressures,
low pressure, high pressures,
162
398114
2860
sur la pression atmosphérique
au niveau de la mer
au niveau de la mer
06:52
around the southern oceans, around Antarctica.
163
400974
2595
autour de l’Antarctique.
06:55
This is observed data.
164
403569
1913
Ce sont des données observées.
06:57
This is modeled data.
165
405482
2088
Voici des données modélisées.
06:59
There's a good match
166
407570
1594
La correspondance est bonne,
07:01
because we understand the physics
167
409164
1951
parce que nous comprenons les lois
07:03
that controls the temperatures in the stratosphere
168
411115
3138
qui régissent les températures
dans la stratosphère
dans la stratosphère
07:06
and what that does to the winds
169
414253
1746
et leur effet sur les vents
au-dessus des océans austraux.
au-dessus des océans austraux.
07:07
around the southern oceans.
170
415999
2181
07:10
We can look at other examples.
171
418180
1519
On peut examiner d’autres exemples.
07:11
The eruption of Mount Pinatubo in 1991
172
419699
2856
L’éruption du Pinatubo en 1991
a libéré une énorme quantité d’aérosols
dans la stratosphère.
dans la stratosphère.
07:14
put an enormous amount of aerosols, small particles,
173
422555
2799
07:17
into the stratosphere.
174
425354
1587
07:18
That changed the radiation
balance of the whole planet.
balance of the whole planet.
175
426941
3147
Cela a eu pour effet de modifier
le bilan radiatif de la planète :
le bilan radiatif de la planète :
07:22
There was less energy coming
in than there was before,
in than there was before,
176
430088
2782
moins d’énergie nous atteignait qu’avant,
07:24
so that cooled the planet,
177
432870
1658
ce qui a refroidi la planète.
07:26
and those red lines and those green lines,
178
434528
2019
Ces lignes rouges et vertes
montrent les différences
montrent les différences
07:28
those are the differences between what we expected
179
436547
2565
entre ce que nous anticipions
et ce qui s’est vraiment passé.
et ce qui s’est vraiment passé.
07:31
and what actually happened.
180
439112
1688
07:32
The models are skillful,
181
440800
1783
Les modèles sont habiles,
07:34
not just in the global mean,
182
442583
1693
autant pour la moyenne mondiale
que pour les schémas régionaux.
que pour les schémas régionaux.
07:36
but also in the regional patterns.
183
444276
3044
07:39
I could go through a dozen more examples:
184
447320
2840
Je pourrais passer en revue
plusieurs autres exemples :
plusieurs autres exemples :
07:42
the skill associated with solar cycles,
185
450160
2850
l’habileté associée aux cycles solaires,
07:45
changing the ozone in the stratosphere;
186
453010
2070
qui modifient l’ozone
dans la stratosphère ;
dans la stratosphère ;
07:47
the skill associated with orbital changes
187
455080
2347
l’habileté associée
aux changements d’orbite
aux changements d’orbite
07:49
over 6,000 years.
188
457427
2056
sur plus de 6 000 ans.
07:51
We can look at that too, and the models are skillful.
189
459483
2398
Là aussi, les modèles sont habiles.
07:53
The models are skillful in response to the ice sheets
190
461881
3094
Les modèles sont habiles
en réaction aux calottes polaires
en réaction aux calottes polaires
07:56
20,000 years ago.
191
464975
1520
d’il y a 20 000 ans.
07:58
The models are skillful
192
466495
1671
Les modèles sont habiles
08:00
when it comes to the 20th-century trends
193
468166
2904
en ce qui concerne les tendances
à travers les décennies du 20e siècle.
à travers les décennies du 20e siècle.
08:03
over the decades.
194
471070
1515
08:04
Models are successful at modeling
195
472585
2282
Les modèles parviennent à modéliser
08:06
lake outbursts into the North Atlantic
196
474867
2605
les débâcles glaciaires
dans l’Atlantique Nord
dans l’Atlantique Nord
08:09
8,000 years ago.
197
477472
1765
il y a 8 000 ans.
08:11
And we can get a good match to the data.
198
479237
3090
Et ça correspond assez bien
aux observations.
aux observations.
08:15
Each of these different targets,
199
483463
2387
Chacune de ces cibles,
chacune de ces évaluations,
chacune de ces évaluations,
08:17
each of these different evaluations,
200
485850
2130
08:19
leads us to add more scope
201
487980
2391
nous permet d’augmenter
la portée de ces modèles,
la portée de ces modèles,
08:22
to these models,
202
490371
1151
08:23
and leads us to more and more
203
491522
2744
et engendre des situations
de plus en plus complexes,
de plus en plus complexes,
08:26
complex situations that we can ask
204
494266
3988
à partir desquelles
on peut se poser des questions
de plus en plus intéressantes.
de plus en plus intéressantes.
08:30
more and more interesting questions,
205
498254
2569
08:32
like, how does dust from the Sahara,
206
500823
2710
Comment la poussière du Sahara,
08:35
that you can see in the orange,
207
503533
1734
que vous voyez en orange,
08:37
interact with tropical cyclones in the Atlantic?
208
505267
3443
interagit-elle avec les ouragans
au-dessus de l’Atlantique ?
au-dessus de l’Atlantique ?
08:40
How do organic aerosols from biomass burning,
209
508710
3477
Comment les aérosols organiques
de la combustion de la biomasse,
de la combustion de la biomasse,
08:44
which you can see in the red dots,
210
512187
2723
représentés par les points rouges,
08:46
intersect with clouds and rainfall patterns?
211
514910
2934
influencent-ils les nuages
et les schémas de précipitation ?
et les schémas de précipitation ?
08:49
How does pollution, which you can see
212
517844
1787
Comment la pollution,
que vous voyez
08:51
in the white wisps of sulfate pollution in Europe,
213
519631
3899
grâce aux traînées de sulfate blanches
au-dessus de l’Europe,
au-dessus de l’Europe,
08:55
how does that affect the
temperatures at the surface
temperatures at the surface
214
523530
3335
influence-t-elle les températures
et l’ensoleillement à la surface ?
et l’ensoleillement à la surface ?
08:58
and the sunlight that you get at the surface?
215
526865
3488
09:02
We can look at this across the world.
216
530353
3488
On peut examiner la planète entière.
09:05
We can look at the pollution from China.
217
533841
3660
On peut examiner la pollution de la Chine.
09:09
We can look at the impacts of storms
218
537501
3598
On peut examiner l’effet des tempêtes
09:13
on sea salt particles in the atmosphere.
219
541099
3444
sur les particules de sel de mer
dans l’atmosphère.
dans l’atmosphère.
09:16
We can see the combination
220
544543
2561
On peut combiner tous ces facteurs
agissant simultanément
agissant simultanément
09:19
of all of these different things
221
547104
2171
09:21
happening all at once,
222
549275
1468
et se poser des questions
encore plus intéressantes.
encore plus intéressantes.
09:22
and we can ask much more interesting questions.
223
550743
2407
09:25
How do air pollution and climate coexist?
224
553150
4624
Comment la pollution de l’air et le climat
cohabitent-ils ?
09:29
Can we change things
225
557774
1509
Pouvons-nous influencer à la fois
la pollution de l’air et le climat ?
la pollution de l’air et le climat ?
09:31
that affect air pollution and
climate at the same time?
climate at the same time?
226
559283
2589
09:33
The answer is yes.
227
561872
2344
La réponse est « oui ».
09:36
So this is a history of the 20th century.
228
564216
3044
Voici un historique du 20e siècle.
09:39
The first one is the model.
229
567260
2243
En haut, on a le modèle :
09:41
The weather is a little bit different
230
569503
1407
le climat diffère un peu de la réalité.
09:42
to what actually happened.
231
570910
1289
09:44
The second one are the observations.
232
572199
2032
En bas, ce sont les observations.
09:46
And we're going through the 1930s.
233
574231
2325
On parcourt en ce moment les années 1930.
09:48
There's variability, there are things going on,
234
576556
2824
On voit des variations,
certaines choses se passent,
certaines choses se passent,
09:51
but it's all kind of in the noise.
235
579380
2182
mais c’est surtout du bruit.
09:53
As you get towards the 1970s,
236
581562
2862
À l’approche des années 1970,
09:56
things are going to start to change.
237
584424
2009
les choses vont changer :
09:58
They're going to start to look more similar,
238
586433
2062
on va commencer
à voir plus de similitudes.
à voir plus de similitudes.
10:00
and by the time you get to the 2000s,
239
588495
2558
Et alors qu’on arrive aux années 2000,
10:03
you're already seeing the
patterns of global warming,
patterns of global warming,
240
591063
2642
on voit déjà les schémas
du réchauffement planétaire,
du réchauffement planétaire,
10:05
both in the observations and in the model.
241
593705
2749
autant dans les observations
que dans le modèle.
que dans le modèle.
10:08
We know what happened over the 20th century.
242
596454
2127
On sait ce qui s’est passé
au cours du 20e siècle :
au cours du 20e siècle :
10:10
Right? We know that it's gotten warmer.
243
598581
1760
on sait que ça s’est réchauffé
10:12
We know where it's gotten warmer.
244
600341
1611
et on sait où.
10:13
And if you ask the models why did that happen,
245
601952
2740
Si on demande aux modèles
pourquoi cela est arrivé,
pourquoi cela est arrivé,
10:16
and you say, okay, well, yes,
246
604692
2125
et si on dit qu’au fond c’est en raison
10:18
basically it's because of the carbon dioxide
247
606817
1866
du dioxyde de carbone
qu’on a émis dans l’atmosphère,
qu’on a émis dans l’atmosphère,
10:20
we put into the atmosphere.
248
608683
1979
10:22
We have a very good match
249
610662
1682
on observe à ce jour
une excellente correspondance.
une excellente correspondance.
10:24
up until the present day.
250
612344
2627
10:26
But there's one key reason why we look at models,
251
614971
3420
Mais il y a une raison clé
pour laquelle on étudie les modèles,
pour laquelle on étudie les modèles,
10:30
and that's because of this phrase here.
252
618391
2221
et elle se retrouve dans cette phrase :
10:32
Because if we had observations of the future,
253
620612
2495
« Si nous disposions
d’observations du futur,
d’observations du futur,
10:35
we obviously would trust them more than models,
254
623107
3329
nous nous y fierions assurément
plus qu’aux modèles,
plus qu’aux modèles,
10:38
But unfortunately,
255
626436
1944
mais malheureusement...
10:40
observations of the future
are not available at this time.
are not available at this time.
256
628380
5540
aucune observation du futur
n’est disponible pour l’instant. »
n’est disponible pour l’instant. »
10:45
So when we go out into the
future, there's a difference.
future, there's a difference.
257
633920
2705
Quand on explore le futur,
il y a une différence :
il y a une différence :
10:48
The future is unknown, the future is uncertain,
258
636625
2562
le futur est inconnu, il est incertain,
10:51
and there are choices.
259
639187
2404
et il y a des choix.
10:53
Here are the choices that we have.
260
641591
1833
Voici les choix qui s’offrent à nous :
10:55
We can do some work to mitigate
261
643424
2139
on peut déployer quelques efforts
pour réduire nos émissions
de dioxyde de carbone
de dioxyde de carbone
10:57
the emissions of carbon dioxide into the atmosphere.
262
645563
2795
11:00
That's the top one.
263
648358
1926
(c’est l’animation du haut) ;
11:02
We can do more work
264
650284
1906
on peut déployer encore plus d’efforts
pour vraiment les réduire,
pour vraiment les réduire,
11:04
to really bring it down
265
652190
2176
11:06
so that by the end of the century,
266
654366
2218
de sorte qu’à la fin du siècle,
11:08
it's not much more than there is now.
267
656584
2464
il n’y en ait pas
beaucoup plus que maintenant ;
beaucoup plus que maintenant ;
11:11
Or we can just leave it to fate
268
659048
3767
ou on peut laisser le destin décider,
11:14
and continue on
269
662815
1493
et continuer avec la même insouciance.
11:16
with a business-as-usual type of attitude.
270
664308
3746
11:20
The differences between these choices
271
668054
3456
Ce n’est pas en regardant des modèles
qu’on peut différencier ces choix.
qu’on peut différencier ces choix.
11:23
can't be answered by looking at models.
272
671510
4797
11:28
There's a great phrase
273
676307
1639
Voici une grande question
que Sherwood Rowland,
que Sherwood Rowland,
11:29
that Sherwood Rowland,
274
677946
1793
qui a reçu un prix Nobel pour ses travaux
11:31
who won the Nobel Prize for the chemistry
275
679739
3864
sur la chimie de l’amincissement
de la couche d’ozone,
de la couche d’ozone,
11:35
that led to ozone depletion,
276
683603
2273
11:37
when he was accepting his Nobel Prize,
277
685876
2397
a posé lorsqu’il a accepté son prix :
11:40
he asked this question:
278
688273
1379
11:41
"What is the use of having developed a science
279
689652
2311
« À quoi nous sert
d’avoir développé une science
d’avoir développé une science
11:43
well enough to make predictions if, in the end,
280
691963
3261
capable de faire des prévisions
si, en fin de compte,
11:47
all we're willing to do is stand around
281
695224
2829
tout ce que nous osons faire est rester là
et attendre qu’elles se réalisent ? »
et attendre qu’elles se réalisent ? »
11:50
and wait for them to come true?"
282
698053
2707
11:52
The models are skillful,
283
700760
2737
Les modèles sont habiles,
11:55
but what we do with the
information from those models
information from those models
284
703497
3318
mais ce qui est fait
avec l’information qu’ils nous donnent,
avec l’information qu’ils nous donnent,
11:58
is totally up to you.
285
706815
2171
ça dépend complètement de vous.
12:00
Thank you.
286
708986
1938
Merci.
(Applaudissements)
12:02
(Applause)
287
710924
2916
ABOUT THE SPEAKER
Gavin Schmidt - Climate scientistWhat goes into a climate model? Gavin Schmidt looks at how we use past and present data to model potential futures.
Why you should listen
Gavin Schmidt is a climate scientist at Columbia University's Earth Institute and is Deputy Chief at the NASA Goddard Institute for Space Studies. He works on understanding past, present and future climate change, using ever-more refined models and data sets to explore how the planet's climate behaves over time.
Schmidt is also deeply committed to communicating science to the general public. As a contributing editor at RealClimate.org, he helps make sure general readers have access to the basics of climate science, and works to bring the newest data and models into the public discussion around one of the most pressing issues of our time. He has worked with the American Museum of Natural History and the New York Academy of Sciences on education and public outreach, and he is the author of Climate Change: Picturing the Science, with Josh Wolfe.
More profile about the speakerSchmidt is also deeply committed to communicating science to the general public. As a contributing editor at RealClimate.org, he helps make sure general readers have access to the basics of climate science, and works to bring the newest data and models into the public discussion around one of the most pressing issues of our time. He has worked with the American Museum of Natural History and the New York Academy of Sciences on education and public outreach, and he is the author of Climate Change: Picturing the Science, with Josh Wolfe.
Gavin Schmidt | Speaker | TED.com