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Ailes du papillon

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Le froid ou la chaleur nous surprennent plusieurs fois. Chaque matin, dès que nous nous levons, nous sortons à la fenêtre pour connaître le temps. Avant de partir, nous avons entendu et/ou vu la dernière prévision météorologique. En vain, nous ne sommes pas entièrement fidèles aux prévisions météorologiques. Et c'est compréhensible : ils reconnaissent que la prédiction du temps n'est pas science mais art. Cependant, nous reconnaissons qu'ils sont de plus en plus sûrs. Depuis qu'ils manipulent des informations plus détaillées, depuis que les satellites comme le meteosat tournent, ce qui est prévu la veille est accompli plus. Malheureusement, les prévisions pour une semaine ne sont pas aussi précises que celles de la veille. Est-ce dû aux carences de la technique actuelle ?

Peut-on dire, par conséquent, que la prédiction météorologique s'améliorera sans limites à mesure que la science et la technique avancent? Posons cette question autrement : nous arriverons aujourd'hui à imaginer avec précision le climat de huit ou, mieux, à prédire? Nous croyons que non. Il ne suffit pas d'avancer suffisamment pour faire des prédictions plus précises. Nous croyons que des facteurs intrinsèquement immenses influenceront la prédiction en réduisant sa fiabilité. Prenons un exemple extrême.

Papillon des Caraïbes

Quelle influence a le vol d'un pinpilipaux sur le littoral d'une île des Caraïbes dans le temps ? C'est-à-dire, en volant, le mouvement des ailes sur l'air qui est en contact avec le papillon provoque une perturbation. La perturbation affectera, plus ou moins, l'air environnant à un moment ou à un autre. Cet air poussera celui qui a à ses côtés et modifiera l'état de l'air en contact avec lui, allongeant la chaîne d'effets jusqu'aux cieux du Pays Basque.

L'effet du vol du papillon sera parfois méprisable. Et quant aux prévisions d'un couple de jours, il sera probablement méprisable. La preuve en sont les propres prédictions pour cette période: nous avons dit qu'il réussira dans la plupart des cas, au moins dans des conditions stables du ciel. Il dit que viendra un front et vient, que le vent du sud va nous souffler et nous devenons fous le lendemain... Il semble que nous pouvons oublier le papillon sans grands problèmes.

Degré de rejet

Nous savons — parce que la science a très évolué — qu'en analysant le mouvement d'un camion, nous n'avons pas à prendre en compte Einstein, Newton est suffisant. « Je vais calculer les valeurs des variables indépendantes et des variables dépendantes. Si j’ai la vitesse du camion et je sais par où il va, je vous dirai le temps qu’il faudra pour réussir.» Autrement dit, la physique classique est un outil très utile avec des camions. Nous sommes assez déterministes dans certains domaines: le crayon que j'ai à la main est relâché et je tombe, nous n'avons aucun doute à ce sujet. Pendant des siècles, l'être humain a évolué tout au long de sa vie en accompagnant la physique classique.

Ses débuts étaient indéniables. Mais avant, nous utilisions le stylo et maintenant nous écrivons par ordinateur. Sur ce chemin, la science a déjà fait plus d'un exercice d'humilité: elle a dû accepter la théorie de la relativité, nous avons souvent commencé à tenir compte de l'influence implicite de sa mesure sur le phénomène qui est quantifié; les méthodes d'approche sont devenues indispensables; les agents qui se considéraient peu importants, ceux que nous déchargions facilement, nous avons dû rappeler et mesurer son effet. La même chose se produit dans le cas où nous sommes occupés et les annonceurs n'arrivent pas parce qu'ils écartent l'effet du vol du papillon. Si vos calculs incluaient également ce facteur, les prédictions pourraient être plus sûres.

De plus en plus de meilleures mesures non-stop?

Aujourd'hui, les satellites collectent des données recueillies dans des milliers d'observatoires météorologiques répartis à travers le monde: la pression atmosphérique, la température et de nombreux autres paramètres sont recueillis périodiquement dans les observatoires de toute la Terre, ainsi que des photographies spectaculaires. On pense que plus les appareils de mesure sont grands, plus ils seront précis. Mais cela n'a pas de limites?

Supposons que nous ayons tous les compteurs que vous voulez distribués dans le monde entier. Il faut noter que ces compteurs sont capables de détecter chaque partie de l'air d'Euskal Herria depuis l'air qui entoure le papillon des Caraïbes. Selon la théorie cinétique moléculaire de base qui interprète les propriétés des gaz, les chocs moléculaires provoquent la pression et la température de l'air.

Ces dernières affectent directement le mouvement de l'air. Si à un moment donné nous connaissons la position de chacune des molécules qui composent l'air, pouvons-nous savoir où elles seront au moment suivant ? Si nous étions capables de détecter chaque choc, nous pourrions prédire la position suivante. Mais si les détecteurs sont aussi petits que nous le voulons, ils nous donnent la direction et la position de chaque molécule, nous aurons sûrement besoin de beaucoup d'appareils pour remplir l'espace qui occupe l'air dans toute l'atmosphère.

Cependant, et en dépit de donner à chacun des habitants du monde son scaphandre d'oxygène, pour pouvoir mesurer chaque impact, les compteurs modifieront à un moment ou à un autre le mouvement prévu et la prévision réalisée sera annulée et la mesure totale devra commencer par zéro. Il semble que nous n'allons pas non plus avancer sur ce point.

Théorie de la Relativité

Quoi qu'il en soit, nous allons avancer sans désespérer et penser que nous inventons un modèle informatique global. L'ordinateur traite toutes les données que vous voulez. Aussi la vitesse de calcul afin que nous puissions accélérer ce que nous voulons. Cependant, malheureusement ou heureusement, nous devrons accepter une limitation: Selon la théorie de la relativité d'Einstein, notre univers a la vitesse maximale, la vitesse de la lumière, c'est-à-dire la vitesse maximale dans la nature.

C'est un certain nombre de zéros, oui, mais limité. Nous allons saisir les données à cette vitesse: trois cents millions de données par seconde. Pour faire un pronostic d'une semaine, combien de données particulières devrions-nous introduire ? Dans des conditions normales, c'est-à-dire à une température de 25ºC et une pression de 1 atm, on peut dire que dans un litre d'air il y a environ 3 x 1.022 molécules, c'est-à-dire en introduisant trois cents millions de données par seconde, nous aurons besoin presque de deux minutes pour introduire des données d'un litre. En une semaine il ya 10.080 minutes, de sorte que nous pouvons saisir les données correspondant à 5.040 litres. Sans grands calculs, n'importe qui sait que dans notre atmosphère il y a beaucoup plus de litres d'air que cela.

Par conséquent, même si nous sommes aussi développés que nous le voulons, nous allons difficilement entrer dans l'ordinateur à temps cette énorme quantité de données dont nous avons besoin. Nous voulons faire un pronostic pour une semaine et passer une semaine en introduisant une petite partie des données! Par conséquent, il n'est pas nécessaire d'aller plus loin. Nous ne serons pas en mesure de prendre en compte toutes les données, nous avons besoin d'écarter certains et, avec le rejet, perdre de précision.

Statistiques

Examinons la question autrement ; quand nous parlons du temps, nous entendons souvent la parole face. Un front froid nous approche, mais avant le front chaud traversera le territoire... Ces fronts sont des ensembles d'air ou, plus précisément, des limites entre plusieurs groupes d'air. Nous ne parlons pas de molécules, mais des «parties» de l’air et de ses limites. Pouvons-nous connaître totalement les “parties” de l’air? Si oui, notre problème serait résolu : une fois les parties connues, nous serions complètement déterminées, donc nous pourrions prédire le temps futur. Nous pouvons penser que l'effet que notre papillon a produit en fouettant les ailes nous rapproche d'un front, ce jour-là, sans aucune méconnaissance particulière. Mais comment déterminer chaque partie sans tenir compte de ses composants ?

La conceptualisation statistique en science est très utile : quand le comportement de chacun des composants d'un événement est inexact, nous employons la statistique appliquée. Dans notre cas, il ne serait pas nécessaire d'analyser les chocs des molécules des composants de l'air séparément, mais chaque groupe d'air serait statistiquement parlant, en utilisant des paramètres tels que la fréquence d'intercalation-triple-impact dans une direction intermédiaire. Mais, en définitive, nous devrions utiliser une probabilité si liée à la statistique: nous pourrions parler du temps le plus probable pour la semaine prochaine, et nous savons tous parfaitement dans quel pourcentage n'est pas atteint le plus probable.

Par conséquent, il ne semble pas que de cette façon les choses vont avec la précision que nous voulons. De plus, vous savez ce que dit le vieux lecteur: “Nous avons mangé deux txangourros et vous aucun, une moyenne selon les statistiques”. Où allons-nous avec cela chercher notre détail? Dans tous les cas, il est vrai que plus nous aurons de données, plus nous pourrons faire des prédictions plus concrètes. Et on peut penser qu'à mesure que la science avance, la plupart des prédictions seront en mesure de s'inventer pendant une semaine. Si oui, mais presque certainement nous arrivons dans les mois et nous nous demanderons: “Pourquoi les annonceurs échouent tellement?”

Le vol du papillon peut provoquer une tempête de vent. Nous ne prenons pas en compte le petit vol, ou nous trouvons totalement impossible de l'avoir à l'esprit, et nous vivons bien même si la semaine prochaine nous ne savons pas combien de temps nous aurons. Il faut se contenter de ce que disait ce ministre: nous ne savons probablement pas.