Diapo 4, 5 et 6 : Qu'est-ce qu'une tonne abattue?





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Diapo 22 : Les modèles intégrés



Aussi ambitieux que puisse paraître le projet d'analyser au sein d'un même modèle les aspects technico-économiques et climatiques de l'effet de serre, la modélisation intégrée a réussi à bâtir un cadre cohérent pour analyser le cycle production-émissions-dispersion-climat-dommages-production.
L'évaluation intégrée se distingue de la recherche unidisciplinaire par la hiérarchie de ses buts. En effet, elle s'est fixé comme mission première d'informer les politiciens, si bien que la progression du savoir n'apparaît plus comme l'élément constitutif de sa dynamique mais comme un moyen de l'obtenir. Elle permet de répondre à trois objectifs :


  • Evaluer les stratégies potentielles face au changement climatique en évaluant les conséquences de ce changement et des stratégies d'évitement ou d'adaptation, en représentant à la fois les processus physiques et les processus socio-économiques.




  • En offrant une vision complète et cohérente, elle peut favoriser une vision élargie du problème et une représentation cohérente des incertitudes actuelles en hiérarchisant leur importance. Dans la mesure où les incertitudes les plus importantes dans une perspective de pertinence politique ne sont pas nécessairement les plus importantes pour la compréhension de base, cette fonction de l'évaluation intégrée peut être très précieuse.




  • Enfin, elle permet de resituer le problème du changement climatique dans un contexte plus global et d'en estimer l'importance relative par rapport aux autres défis qui se posent à l'humanité.


L'évaluation intégrée constitue donc un complément aux autres recherches mais ne saurait s'y substituer.
Les modèles se scindent en deux grandes familles : les modèles d'évaluation des politiques qui projettent les conséquences physiques, écologiques, économiques et sociales des politiques et les modèles d'optimisation des politiques qui optimisent les variables de contrôle importantes des politiques en fonction des objectifs formulés tels que la maximisation du bien-être ou la minimisation des coûts. Les modèles d'évaluation des politiques se divisent eux-mêmes en deux sous-groupes : les modèles déterministes de projection dans lesquels chaque entrée et chaque sortie a une seule valeur et les modèles stochastiques de projection où au moins certaines entrées et sorties sont traitées de manière stochastique. Les modèles d'optimisation dont la logique recoupe parfaitement celle d'une analyse coût/bénéfice forment trois grands groupes : les modèles qui optimisent les stratégies en fonction d'objectifs en matière d'émissions ou d'impacts du changement climatique, les modèles qui cherchent à équilibrer les coûts et les bénéfices des politiques climatiques et les modèles de décision séquentielle en matière climatique en présence d'incertitude. Certains modèles parmi les plus avancés peuvent être utilisés dans plusieurs des objectifs définis ci-dessus.
La modélisation intégrée pose des problèmes de cohérence : cohérence des échelles spatiales retenues dans les différents modules, dans la délimitation des zones géographiques étudiées, dans le caractère positif de la modélisation (alors que la tendance normative est forte en économie), dans le choix des hypothèses (il n'est pas pertinent par exemple d'avoir une vision pessimiste des dommages dans le module climatique et optimiste dans le module économique).
Les impacts sont généralement abordés dans les modèles d'évaluation intégrée sous forme d'une fonction de dommage qui regroupe l'ensemble des dommages de différentes natures allant de l'accroissement du niveau de la mer à l'évolution de certaines maladies en passant par la modification des systèmes agricoles ou encore l'évolution de la qualité de l'air au niveau local. Les GES pris en considération dans les évaluations intégrées le sont non pas en fonction de leur importance dans le processus de changement climatique mais en fonction de la part des émissions anthropiques dans les émissions totales et du forçage radiatif.

Dans la mesure où les phénomènes climatiques étudiés sont chaotiques, les résultats des modèles dépendent fortement et arbitrairement de la manière dont ils sont calibrés. Le chaos est associé à des dynamiques non linéaires et a pour conséquence que de petits changements dans les données introduites entraînent des changements non systématiques dans les résultats.
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