TED2014
Gavin Schmidt: The emergent patterns of climate change
Gavin Schmidt: Les modèles émergents des changements climatiques
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Vous ne pouvez pas comprendre les changements climatiques par petits bouts, selon Gavin Schmidt, expert en climat. C'est tout ou rien. Dans cet exposé éclairant, il explique comment il étudie les changements climatique dans son ensemble avec des modèles fascinants qui illustrent les interactions infiniment complexes des 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
Nous vivons dans un environnement
très complexe :
très complexe :
00:15
complexity and dynamism
1
3187
1904
complexité, dynamisme
00:17
and patterns of evidence
2
5091
2063
et motifs évidents
00:19
from satellite photographs, from videos.
3
7154
2885
des photos satellites et des vidéos.
00:22
You can even see it outside your window.
4
10039
3011
Vous pouvez même le voir par la fenêtre.
00:25
It's endlessly complex, but somehow familiar,
5
13050
3860
C'est infiniment complexe et pourtant
familier,
familier,
00:28
but the patterns kind of repeat,
6
16910
1960
mais les motifs se répètent,
00:30
but they never repeat exactly.
7
18870
2490
bien que jamais exactement pareils.
00:33
It's a huge challenge to understand.
8
21360
4127
Comprendre cela est un défi immense.
00:37
The patterns that you see
9
25487
2132
Les motifs que vous voyez
00:39
are there at all of the different scales,
10
27619
3720
sont présents à toutes les échelles
00:43
but you can't chop it into one little bit and say,
11
31339
2906
mais vous ne pouvez en extraire
une partie et dire
une partie et dire
00:46
"Oh, well let me just make a smaller climate."
12
34245
2663
« Eh bien, créons de plus petits climats. »
00:48
I can't use the normal products of reductionism
13
36908
4212
On ne peut pas utiliser le réductionnisme
00:53
to get a smaller and smaller thing that I can study
14
41120
2722
pour obtenir une chose de plus en plus
petite que l'on puisse étudier
petite que l'on puisse étudier
00:55
in a laboratory and say, "Oh,
15
43842
2308
en laboratoire et dire : « Oh,
00:58
now that's something I now understand."
16
46150
2396
maintenant c'est quelque chose que
je peux comprendre. »
je peux comprendre. »
01:00
It's the whole or it's nothing.
17
48546
3367
C'est tout ou rien.
01:03
The different scales that give you
18
51913
2552
Les différentes échelles qui vous donnent
01:06
these kinds of patterns
19
54465
2122
ces genres de motifs
01:08
range over an enormous range of magnitude,
20
56587
3457
s'étendent sur une échelle
de grandeur gigantesque,
de grandeur gigantesque,
01:12
roughly 14 orders of magnitude,
21
60044
2416
à peu près 14 ordres de grandeurs,
01:14
from the small microscopic particles
22
62460
2491
des particules microscopiques
01:16
that seed clouds
23
64951
2376
qui nourrissent les nuages
01:19
to the size of the planet itself,
24
67327
2560
à la grandeur de la Terre elle-même ;
01:21
from 10 to the minus six
25
69887
1276
de 10 exposant moins 6
01:23
to 10 to the eight,
26
71163
1077
à 10 exposant 8,
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
Dans le temps, de la milliseconde
au millénaire,
au millénaire,
01:29
again around 14 orders of magnitude.
29
77943
3055
là encore, environ 14 ordres de grandeur.
01:32
What does that mean?
30
80998
1387
Qu'est-ce que ça veut dire ?
01:34
Okay, well if you think about how
31
82385
1939
Eh bien si vous pensez à comment
01:36
you can calculate these things,
32
84324
2660
vous pourriez calculer ces choses,
01:38
you can take what you can see,
33
86984
1960
vous pouvez prendre ce que vous voyez,
01:40
okay, I'm going to chop it up
34
88944
1026
ok, je vais le couper
01:41
into lots of little boxes,
35
89970
1379
en plusieurs petites boites,
01:43
and that's the result of physics, right?
36
91349
2355
et c'est le résultat de la physique,
pas vrai ?
pas vrai ?
01:45
And if I think about a weather model,
37
93704
1725
Et si je pense à un modèle météorologique,
01:47
that spans about five orders of magnitude,
38
95429
2494
qui s’étend sur environ 5 ordres
de grandeur,
de grandeur,
01:49
from the planet to a few kilometers,
39
97923
3127
de la planète à quelques kilomètres,
01:53
and the time scale
40
101050
1538
et sur l'échelle de temps,
01:54
from a few minutes to 10 days, maybe a month.
41
102588
4412
de quelques minutes à 10 jours,
peut-être un mois.
peut-être un mois.
01:59
We're interested in more than that.
42
107000
1395
Nous nous intéressons à plus que ça.
02:00
We're interested in the climate.
43
108395
1305
Nous nous intéressons au climat.
02:01
That's years, that's millennia,
44
109700
2141
Cela représente des années, des millénaires
02:03
and we need to go to even smaller scales.
45
111841
2573
et nous devons aller à de plus petites échelles.
02:06
The stuff that we can't resolve,
46
114414
1601
Ce que nous ne pouvons pas résoudre,
02:08
the sub-scale processes,
47
116015
1965
les processus à échelle inférieure,
02:09
we need to approximate in some way.
48
117980
1980
nous devons trouver un moyen de
faire des approximations.
faire des approximations.
02:11
That is a huge challenge.
49
119960
1762
C'est un défi immense.
02:13
Climate models in the 1990s
50
121722
2188
Les modèles climatiques des années 1990
02:15
took an even smaller chunk of that,
51
123910
1970
prenaient un plus petit tableau,
02:17
only about three orders of magnitude.
52
125880
2018
seulement 3 ordres de grandeur.
02:19
Climate models in the 2010s,
53
127898
2095
Les modèles des années 2010
02:21
kind of what we're working with now,
54
129993
1774
ce sur quoi nous travaillons en ce moment ;
02:23
four orders of magnitude.
55
131767
2940
4 ordres de grandeur.
02:26
We have 14 to go,
56
134707
2303
Il nous en faut encore 14.
02:29
and we're increasing our capability
57
137010
2200
Nous augmentons notre capacité
02:31
of simulating those at about
58
139210
1870
à les simuler au rythme d'environ
02:33
one extra order of magnitude every decade.
59
141080
3546
un ordre de grandeur tous les 10 ans.
02:36
One extra order of magnitude in space
60
144626
1895
Un ordre de grandeur spatial
supplémentaire,
supplémentaire,
02:38
is 10,000 times more calculations.
61
146521
3249
c'est 10 000 fois plus de calculs.
02:41
And we keep adding more things,
62
149770
2380
Nous ajoutons toujours plus de choses,
02:44
more questions to these different models.
63
152150
2374
plus de questions à ces
différents modèles.
différents modèles.
02:46
So what does a climate model look like?
64
154524
2733
À quoi ressemble un modèle climatique ?
02:49
This is an old climate model, admittedly,
65
157257
2341
C'est un vieux modèle, j'en conviens,
02:51
a punch card, a single line of Fortran code.
66
159598
4080
une carte perforée,
une simple ligne en Fortran.
une simple ligne en Fortran.
02:55
We no longer use punch cards.
67
163678
1978
On n'utilise plus les cartes perforées.
02:57
We do still use Fortran.
68
165656
2241
On utilise encore Fortran cependant.
02:59
New-fangled ideas like C
69
167897
1957
Des idées ultramodernes comme C
03:01
really haven't had a big impact
70
169854
3235
n'ont pas eu un gros impact
03:05
on the climate modeling community.
71
173089
2367
sur la communauté
de modélisation du climat.
de modélisation du climat.
03:07
But how do we go about doing it?
72
175456
1400
Mais comment peut-on s'y prendre ?
03:08
How do we go from that complexity that you saw
73
176856
4624
Comment passer de la complexité
03:13
to a line of code?
74
181480
2530
à une ligne de code ?
03:16
We do it one piece at a time.
75
184010
1573
Nous le faisons petit à petit.
03:17
This is a picture of sea ice
76
185583
1878
Voici une image de la banquise
03:19
taken flying over the Arctic.
77
187461
2098
prise au dessus de l'Arctique.
03:21
We can look at all of the different equations
78
189559
2038
Nous pouvons consulter les
différentes équations
différentes équations
03:23
that go into making the ice grow
79
191597
3112
qui entrent dans la formation de la glace,
03:26
or melt or change shape.
80
194709
2114
dans sa fonte ou dans sa transformation.
03:28
We can look at the fluxes.
81
196823
1131
Nous pouvons constater les fluctuations.
03:29
We can look at the rate at which
82
197954
1952
Nous pouvons voir la vitesse à laquelle
03:31
snow turns to ice, and we can code that.
83
199906
2845
la neige se transforme en glace.
03:34
We can encapsulate that in code.
84
202751
2329
Nous pouvons entrer tout ça dans un code.
03:37
These models are around
85
205080
1226
Ces modèles font environ
03:38
a million lines of code at this point,
86
206306
2083
un million de lignes de code en ce moment,
03:40
and growing by tens of thousands of lines of code
87
208389
3470
et augmentent de dizaines de milliers
03:43
every year.
88
211859
1191
chaque année.
03:45
So you can look at that piece,
89
213050
1653
Vous pouvez regarder ce morceau,
03:46
but you can look at the other pieces too.
90
214703
1922
mais vous pouvez en regarder
d'autres aussi.
d'autres aussi.
03:48
What happens when you have clouds?
91
216625
1933
Qu'arrive-t-il quand il y a des nuages ?
03:50
What happens when clouds form,
92
218558
2159
Lorsque les nuages se forment,
03:52
when they dissipate, when they rain out?
93
220717
1882
lorsqu'ils se dissipent, lorsqu'il pleut ?
03:54
That's another piece.
94
222599
1742
C'est un autre morceau.
03:56
What happens when we have radiation
95
224341
1846
Qu'arrive-t-il lorsque la radiation
03:58
coming from the sun, going through the atmosphere,
96
226187
2534
émanant du soleil,
traversant l'atmosphère,
traversant l'atmosphère,
04:00
being absorbed and reflected?
97
228721
1926
est absorbée et réfléchie ?
04:02
We can code each of those
very small pieces as well.
very small pieces as well.
98
230647
3979
Nous pouvons aussi encoder ces
petits morceaux-là.
petits morceaux-là.
04:06
There are other pieces:
99
234626
1416
Il y a d'autres morceaux :
04:08
the winds changing the ocean currents.
100
236042
3460
Le vent qui modifie les courants marins.
04:11
We can talk about the role of vegetation
101
239502
3770
On peut parler du rôle qu'a la végétation
dans le cycle de l'eau du sol
04:15
in transporting water from the soils
102
243272
2329
04:17
back into the atmosphere.
103
245601
1969
vers l'atmosphère.
04:19
And each of these different elements
104
247570
2914
Chacun de ces différents éléments
04:22
we can encapsulate and put into a system.
105
250484
3624
peuvent être encapsulés et systématisés.
04:26
Each of those pieces ends up adding to the whole.
106
254108
5148
Ces pièces s'additionnent
pour former un tout.
pour former un tout.
04:31
And you get something like this.
107
259256
2297
Vous obtenez alors quelque chose comme ça.
04:33
You get a beautiful representation
108
261553
2848
Vous obtenez une représentation magnifique
04:36
of what's going on in the climate system,
109
264401
2622
de ce qui se passe dans le
système climatique,
système climatique,
04:39
where each and every one of those
110
267023
3389
dans lequel chacun
04:42
emergent patterns that you can see,
111
270412
2782
des motifs émergents que vous voyez,
04:45
the swirls in the Southern Ocean,
112
273194
2003
les tourbillons dans l'océan Austral,
04:47
the tropical cyclone in the Gulf of Mexico,
113
275197
2756
le cyclone tropical dans le
golfe du Mexique,
golfe du Mexique,
04:49
and there's two more that are going to pop up
114
277953
1641
et il y en a 2 autres qui vont apparaître
dans le Pacifique incessamment,
04:51
in the Pacific at any point now,
115
279594
2354
04:53
those rivers of atmospheric water,
116
281948
2713
ces flots d'eau atmosphérique,
04:56
all of those are emergent properties
117
284661
2857
toutes ces propriétés émergentes
04:59
that come from the interactions
118
287518
2124
qui proviennent des interactions
05:01
of all of those small-scale processes I mentioned.
119
289642
3495
de tous ces processus à petite échelle
que j'ai mentionnés.
que j'ai mentionnés.
05:05
There's no code that says,
120
293137
1905
Aucun code ne dit :
05:07
"Do a wiggle in the Southern Ocean."
121
295042
1857
« Fais un remous dans l'océan Austral. »
05:08
There's no code that says, "Have two
122
296899
2668
Aucun code ne dit : « Il doit y avoir
05:11
tropical cyclones that spin around each other."
123
299567
2898
2 cyclones tropicaux qui tournoient
l'un autour de l'autre. »
l'un autour de l'autre. »
05:14
All of those things are emergent properties.
124
302465
3812
Toutes ces événements sont des
propriétés émergentes.
propriétés émergentes.
05:18
This is all very good. This is all great.
125
306277
2146
C'est très bien. C'est excellent.
05:20
But what we really want to know
126
308423
1270
Mais ce qu'on veut vraiment savoir,
05:21
is what happens to these emergent properties
127
309693
1949
c'est : qu'arrive-t-il à ces propriétés
05:23
when we kick the system?
128
311642
1705
lorsque l'on perturbe le système ?
05:25
When something changes, what
happens to those properties?
happens to those properties?
129
313347
3533
Lorsque quelque chose change,
qu'arrive-t-il à ces propriétés ?
qu'arrive-t-il à ces propriétés ?
05:28
And there's lots of different ways to kick the system.
130
316880
2989
Il y a beaucoup de façons différentes
de troubler le système.
de troubler le système.
05:31
There are wobbles in the Earth's orbit
131
319869
2033
Il y a des oscillations dans l'orbite
de la planète
de la planète
05:33
over hundreds of thousands of years
132
321902
1879
sur des périodes de
centaines de milliers d'années
centaines de milliers d'années
05:35
that change the climate.
133
323781
2026
qui changent le climat.
05:37
There are changes in the solar cycles,
134
325807
2136
Il y a des changements dans les
cycles solaires,
cycles solaires,
05:39
every 11 years and longer, that change the climate.
135
327943
3105
tout les 11 ans et plus, qui changent
le climat.
le climat.
05:43
Big volcanoes go off and change the climate.
136
331048
3574
De grands volcans entrent en éruption
et provoquent un changement climatique.
et provoquent un changement climatique.
05:46
Changes in biomass burning, in smoke,
137
334622
3238
Des changements dans la combustion
de biomasse, dans la fumée,
de biomasse, dans la fumée,
05:49
in aerosol particles, all of those things
138
337860
1863
dans les particules d'aérosols ;
toutes ces choses
toutes ces choses
05:51
change the climate.
139
339723
1822
changent le climat.
05:53
The ozone hole changed the climate.
140
341545
4059
Le trou d'ozone a changé le climat.
05:57
Deforestation changes the climate
141
345604
2217
La déforestation change le climat
05:59
by changing the surface properties
142
347821
1926
en changeant les propriétés de surface
06:01
and how water is evaporated
143
349747
1990
et la façon dont l'eau s'évapore
06:03
and moved around in the system.
144
351737
2466
et se déplace dans le système.
06:06
Contrails change the climate
145
354203
2285
Les trainées de condensation
changent le climat
changent le climat
06:08
by creating clouds where there were none before,
146
356488
2867
en créant des nuages là où
il n'y en avait pas auparavant,
il n'y en avait pas auparavant,
06:11
and of course greenhouse gases change the system.
147
359355
4598
et bien sûr, les gaz à effet de serre
changent le système.
changent le système.
06:15
Each of these different kicks
148
363953
3021
Chacune de ces perturbations
06:18
provides us with a target
149
366974
2151
nous donne des indices
06:21
to evaluate whether we understand
150
369125
2835
pour évaluer notre compréhension
06:23
something about this system.
151
371960
2161
de ce système.
06:26
So we can go to look at
152
374121
2392
Nous pouvons donc examiner
06:28
what model skill is.
153
376513
2704
ce qu'est notre habileté à
faire des modèles.
faire des modèles.
06:31
Now I use the word "skill" advisedly:
154
379217
2033
J'utilise le mot « habileté » en
connaissance de cause :
connaissance de cause :
06:33
Models are not right or wrong; they're always wrong.
155
381250
2411
les modèles ne sont ni bon ni mauvais ;
ils sont toujours mauvais.
ils sont toujours mauvais.
06:35
They're always approximations.
156
383661
1720
Ils sont toujours des approximations.
06:37
The question you have to ask
157
385381
1894
Vous devez vous demander
06:39
is whether a model tells you more information
158
387275
3079
si un modèle vous fournit
plus d'informations
plus d'informations
06:42
than you would have had otherwise.
159
390354
1925
que vous en auriez autrement.
06:44
If it does, it's skillful.
160
392279
3381
Si oui, c'est utile.
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 au niveau de la mer ;
basse pression, haute pression
basse pression, haute pression
06:52
around the southern oceans, around Antarctica.
163
400974
2595
autour des océans austraux,
autour de l'Antarctique.
autour de l'Antarctique.
06:55
This is observed data.
164
403569
1913
Voici les données observées.
06:57
This is modeled data.
165
405482
2088
Voici les données modélisées.
06:59
There's a good match
166
407570
1594
La correspondance est plutôt bonne
07:01
because we understand the physics
167
409164
1951
car on comprend les lois de la physique
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 leurs effets sur les vents
07:07
around the southern oceans.
170
415999
2181
autour des océans austraux.
07:10
We can look at other examples.
171
418180
1519
Nous pouvons prendre d'autres exemples.
07:11
The eruption of Mount Pinatubo in 1991
172
419699
2856
L'éruption du Pinatubo en 1991
07:14
put an enormous amount of aerosols, small particles,
173
422555
2799
a jeté d'énormes quantités d'aérosols,
des petites particules,
des petites particules,
07:17
into the stratosphere.
174
425354
1587
dans la stratosphère.
07:18
That changed the radiation
balance of the whole planet.
balance of the whole planet.
175
426941
3147
Ça a changé l'équilibre de la
radiation sur toute la Terre.
radiation sur toute la Terre.
07:22
There was less energy coming
in than there was before,
in than there was before,
176
430088
2782
Moins d'énergie entrait dans
l'atmosphère qu'avant,
l'atmosphère qu'avant,
07:24
so that cooled the planet,
177
432870
1658
refroidissant ainsi la planète.
07:26
and those red lines and those green lines,
178
434528
2019
Ces lignes rouges et ces lignes vertes
07:28
those are the differences between what we expected
179
436547
2565
représentent les différences
entre ce que nous attendions
entre ce que nous attendions
07:31
and what actually happened.
180
439112
1688
et ce qui s'est réellement produit.
07:32
The models are skillful,
181
440800
1783
Les modèles sont utiles,
07:34
not just in the global mean,
182
442583
1693
non seulement dans le sens global,
07:36
but also in the regional patterns.
183
444276
3044
mais également dans les motifs régionaux.
07:39
I could go through a dozen more examples:
184
447320
2840
Je pourrais vous présenter des
dizaines d'autres exemples :
dizaines d'autres exemples :
07:42
the skill associated with solar cycles,
185
450160
2850
notre connaissance quant
aux cycles solaires,
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
notre connaissance concernant les
changements dans l'orbite terrestre
changements dans l'orbite terrestre
07:49
over 6,000 years.
188
457427
2056
depuis 6 000 ans.
07:51
We can look at that too, and the models are skillful.
189
459483
2398
On peut prendre ça en compte
et les modèles sont utiles.
et les modèles sont utiles.
07:53
The models are skillful in response to the ice sheets
190
461881
3094
Les modèles sont utiles pour comprendre
les nappes de glace
les nappes de glace
07:56
20,000 years ago.
191
464975
1520
20 000 ans en arrière.
07:58
The models are skillful
192
466495
1671
Les modèles sont utiles
08:00
when it comes to the 20th-century trends
193
468166
2904
quand il est question des tendances
du 20e siècle
du 20e siècle
08:03
over the decades.
194
471070
1515
au fil des décennies.
08:04
Models are successful at modeling
195
472585
2282
On réussit à modéliser
08:06
lake outbursts into the North Atlantic
196
474867
2605
les débordements des lacs
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 nous pouvons faire correspondre
les données.
les données.
08:15
Each of these different targets,
199
483463
2387
Chacune de ces cibles,
08:17
each of these different evaluations,
200
485850
2130
chacune de ces évaluations,
08:19
leads us to add more scope
201
487980
2391
nous ont apporté une vision plus étendue
08:22
to these models,
202
490371
1151
de ces modèles
08:23
and leads us to more and more
203
491522
2744
et nous a menés vers de plus en plus
08:26
complex situations that we can ask
204
494266
3988
de situations complexes
où l'on peut se demander
où l'on peut se demander
08:30
more and more interesting questions,
205
498254
2569
de plus en plus de questions intéressantes
08:32
like, how does dust from the Sahara,
206
500823
2710
comme, comment la poussière provenant
du Sahara,
du Sahara,
08:35
that you can see in the orange,
207
503533
1734
en orange ici,
08:37
interact with tropical cyclones in the Atlantic?
208
505267
3443
interagit-elle avec les cyclones
tropicaux de l'Atlantique?
tropicaux de l'Atlantique?
08:40
How do organic aerosols from biomass burning,
209
508710
3477
De quel façon 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
et les structures de nuages et de pluie
se croisent-ils ?
se croisent-ils ?
08:49
How does pollution, which you can see
212
517844
1787
Comment la pollution,
que vous pouvez voir
que vous pouvez voir
08:51
in the white wisps of sulfate pollution in Europe,
213
519631
3899
dans les volutes blanches de
sulfates polluants en Europe,
sulfates polluants en Europe,
08:55
how does that affect the
temperatures at the surface
temperatures at the surface
214
523530
3335
affecte-t-elle la température
à la surface
à la surface
08:58
and the sunlight that you get at the surface?
215
526865
3488
et la lumière du soleil reçue au sol ?
09:02
We can look at this across the world.
216
530353
3488
Nous pouvons voir ces phénomènes
partout sur la planète.
partout sur la planète.
09:05
We can look at the pollution from China.
217
533841
3660
On peut voir la pollution en Chine
09:09
We can look at the impacts of storms
218
537501
3598
On peut voir les effets de 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 voir la combinaison
09:19
of all of these different things
221
547104
2171
de toutes ces différentes choses
09:21
happening all at once,
222
549275
1468
qui se produisent en même temps
09:22
and we can ask much more interesting questions.
223
550743
2407
et on peut se poser de plus intéressantes
questions encore.
questions encore.
09:25
How do air pollution and climate coexist?
224
553150
4624
Comment la pollution de l'air et le
climat coexistent-ils ?
climat coexistent-ils ?
09:29
Can we change things
225
557774
1509
Pouvons-nous changer des choses
09:31
that affect air pollution and
climate at the same time?
climate at the same time?
226
559283
2589
qui agissent sur la pollution et sur
le climat en même temps ?
le climat en même temps ?
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 l'historique du 20e siècle.
09:39
The first one is the model.
229
567260
2243
l'animation du haut, c'est le modèle.
09:41
The weather is a little bit different
230
569503
1407
La météo est un peu différente
09:42
to what actually happened.
231
570910
1289
de ce qui s'est réellement produit.
09:44
The second one are the observations.
232
572199
2032
L'animation du bas, ce sont
les observations.
les observations.
09:46
And we're going through the 1930s.
233
574231
2325
Nous traversons les années 1930.
09:48
There's variability, there are things going on,
234
576556
2824
Il y a de la variabilité, beaucoup de
choses se produisent,
choses se produisent,
09:51
but it's all kind of in the noise.
235
579380
2182
Mais ce ne sont que des parasites.
09:53
As you get towards the 1970s,
236
581562
2862
À mesure que l'on approche des
années 1970,
années 1970,
09:56
things are going to start to change.
237
584424
2009
les choses vont commencer à changer.
09:58
They're going to start to look more similar,
238
586433
2062
Ils vont commencer à se ressembler
10:00
and by the time you get to the 2000s,
239
588495
2558
et lorsqu'on arrive aux années 2000,
10:03
you're already seeing the
patterns of global warming,
patterns of global warming,
240
591063
2642
vous pouvez constater le modèle
du réchauffement climatique.
du réchauffement climatique.
10:05
both in the observations and in the model.
241
593705
2749
dans les observations comme
dans le modèle.
dans le modèle.
10:08
We know what happened over the 20th century.
242
596454
2127
Nous savons ce qui s'est produit
au 20e siècle.
au 20e siècle.
10:10
Right? We know that it's gotten warmer.
243
598581
1760
Vrai ? Nous savons que
la Terre se réchauffe.
la Terre se réchauffe.
10:12
We know where it's gotten warmer.
244
600341
1611
Nous savons où ça se réchauffe.
10:13
And if you ask the models why did that happen,
245
601952
2740
Si vous interrogez les modèles pour savoir
pourquoi cela s'est produit,
pourquoi cela s'est produit,
10:16
and you say, okay, well, yes,
246
604692
2125
vous pouvez dire : d'accord, eh bien, oui,
10:18
basically it's because of the carbon dioxide
247
606817
1866
au fond c'est à cause du dioxyde de carbone
10:20
we put into the atmosphere.
248
608683
1979
que nous émettons dans l'atmosphère.
10:22
We have a very good match
249
610662
1682
Nos prédictions sont très bonnes
10:24
up until the present day.
250
612344
2627
jusqu'à maintenant.
10:26
But there's one key reason why we look at models,
251
614971
3420
Il y a une raison fondamentale pour
expliquer la consultation des modèles,
expliquer la consultation des modèles,
10:30
and that's because of this phrase here.
252
618391
2221
c'est à cause de cette phrase :
10:32
Because if we had observations of the future,
253
620612
2495
parce que si nous avions des observations
provenant du futur,
provenant du futur,
10:35
we obviously would trust them more than models,
254
623107
3329
nous y ferions plus confiance
qu'en nos modèles
qu'en nos 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
les observations du futur ne sont pas
disponibles encore.
disponibles encore.
10:45
So when we go out into the
future, there's a difference.
future, there's a difference.
257
633920
2705
Quand nous nous projetons dans 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
On ne connaît pas le futur,
il est incertain
il est incertain
10:51
and there are choices.
259
639187
2404
et nous avons des options.
10:53
Here are the choices that we have.
260
641591
1833
Voici les options que nous avons.
10:55
We can do some work to mitigate
261
643424
2139
Nous pouvons travailler afin d'atténuer
10:57
the emissions of carbon dioxide into the atmosphere.
262
645563
2795
nos émissions de dioxyde de carbone
dans l'atmosphère.
dans l'atmosphère.
11:00
That's the top one.
263
648358
1926
C'est l'option qui est en haut.
11:02
We can do more work
264
650284
1906
Nous pouvons travailler encore plus
11:04
to really bring it down
265
652190
2176
pour vraiment les diminuer
11:06
so that by the end of the century,
266
654366
2218
pour qu'à la fin de ce siècle,
11:08
it's not much more than there is now.
267
656584
2464
il n'y en ait pas plus qu'aujourd'hui.
11:11
Or we can just leave it to fate
268
659048
3767
Ou bien nous pouvons
nous en remettre au destin
nous en remettre au destin
11:14
and continue on
269
662815
1493
et continuer
11:16
with a business-as-usual type of attitude.
270
664308
3746
comme si de rien était.
11:20
The differences between these choices
271
668054
3456
Les différences entre ces options
11:23
can't be answered by looking at models.
272
671510
4797
ne peuvent pas être mesurées
en consultant des modèles.
en consultant des modèles.
11:28
There's a great phrase
273
676307
1639
Une célèbre phrase
11:29
that Sherwood Rowland,
274
677946
1793
de Sherwood Rowland,
11:31
who won the Nobel Prize for the chemistry
275
679739
3864
prix Nobel de chimie
pour sa théorie sur la
diminution de l'ozone,
diminution de l'ozone,
11:35
that led to ozone depletion,
276
683603
2273
11:37
when he was accepting his Nobel Prize,
277
685876
2397
lorsqu'il accepta son Prix,
11:40
he asked this question:
278
688273
1379
il a posé cette question :
11:41
"What is the use of having developed a science
279
689652
2311
« Quelle est l'utilité d'avoir
développé une science
développé une science
11:43
well enough to make predictions if, in the end,
280
691963
3261
assez pour pouvoir faire des prédictions,
si, au bout du compte,
si, au bout du compte,
11:47
all we're willing to do is stand around
281
695224
2829
tout ce que nous sommes prêts à faire,
c'est de rester là
c'est de rester là
11:50
and wait for them to come true?"
282
698053
2707
à attendre que ça se produise ? »
11:52
The models are skillful,
283
700760
2737
Les modèles sont utiles,
11:55
but what we do with the
information from those models
information from those models
284
703497
3318
mais ce que pouvons nous faire de
l'information collectée
l'information collectée
11:58
is totally up to you.
285
706815
2171
est de notre ressort.
12:00
Thank you.
286
708986
1938
Merci.
12:02
(Applause)
287
710924
2916
(Applaudissements)
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