Déni du réchauffement climatiquevignette| Dérision du déni du réchauffement climatique. Le « déni du réchauffement climatique » est une attitude de dénégation face au consensus scientifique sur le réchauffement climatique. Certaines personnes admettent qu'il y a un réel changement, allant dans le sens d'un réchauffement global, mais nient que ce changement a une origine ou une part anthropique ; ils l'attribuent exclusivement aux variations naturelles du climat.
Consensus scientifique sur le réchauffement climatiqueLe consensus scientifique sur le réchauffement climatique est reflété par les rapports de synthèse, les déclarations d'organisations scientifiques d'importance nationale et internationale, ainsi que les sondages d'opinion auprès des climatologues. La communauté scientifique dans son ensemble endosse la position du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) de janvier 2001, statuant qu'un nombre grandissant d'observations démontrent la réalité du réchauffement planétaire, et que le réchauffement observé depuis les 50 dernières années est en grande partie attribuable à l'activité humaine.
Événement climatique extrêmeUn événement climatique extrême ou événement météorologique extrême est un phénomène météorologique caractérisé par sa rareté, son intensité ou les dégâts qu'il provoque, selon la définition retenue. Les canicules, vagues de froid, cyclones tropicaux, sécheresses en sont des exemples. La fréquence et l'intensité de certains événements climatiques extrêmes augmentent en conséquence du réchauffement climatique d'origine anthropique.
ClimatLe climat est la distribution statistique des conditions de l'atmosphère terrestre dans une région donnée pendant une période donnée. L'étude du climat est la climatologie. Elle se distingue de la météorologie qui désigne l'étude du temps dans l’atmosphère à court terme et dans des zones ponctuelles. La caractérisation du climat est effectuée à partir de mesures statistiques annuelles et mensuelles sur des données atmosphériques locales : température, pression atmosphérique, précipitations, ensoleillement, humidité, vitesse du vent.
Inférence statistiquevignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.
Climate resilienceClimate resilience is defined as the "capacity of social, economic and ecosystems to cope with a hazardous event or trend or disturbance". This is done by "responding or reorganising in ways that maintain their essential function, identity and structure (as well as biodiversity in case of ecosystems) while also maintaining the capacity for adaptation, learning and transformation". The key focus of increasing climate resilience is to reduce the climate vulnerability that communities, states, and countries currently have with regards to the many effects of climate change.
Maximum de vraisemblanceEn statistique, l'estimateur du maximum de vraisemblance est un estimateur statistique utilisé pour inférer les paramètres de la loi de probabilité d'un échantillon donné en recherchant les valeurs des paramètres maximisant la fonction de vraisemblance. Cette méthode a été développée par le statisticien Ronald Aylmer Fisher en 1922. Soient neuf tirages aléatoires x1, ..., x9 suivant une même loi ; les valeurs tirées sont représentées sur les diagrammes ci-dessous par des traits verticaux pointillés.
Modèle climatiqueUn modèle climatique est une modélisation mathématique du climat dans une zone géographique donnée. Historiquement, le premier modèle atmosphérique date de 1950, et a été testé sur le premier ordinateur existant, l'ENIAC. À la date du sixième rapport d'évaluation du GIEC (2021), autour de 100 modèles indépendants étaient utilisés par 49 différents laboratoires de climatologie à travers le monde. Les modèles varient en complexité. Les plus simples permettent de faire des simulations couvrant de plus larges domaines et étendues de temps.
Enjeux du réchauffement climatiqueCet article examine les enjeux du réchauffement climatique. En 1824, le physicien français Joseph Fourier découvre le phénomène de l'effet de serre et son effet sur le bilan thermique de la Terre. En 1896, Svante Arrhenius publie un article décrivant le phénomène, et proposant une prédiction de l'élévation de la température atmosphérique en cas de doublement de la concentration en . Dans les années 1980, cette question refait surface à l'échelle mondiale, avec la création du GIEC en 1988.
Réchauffement climatiquevignette|redresse=1.35|Températures moyennes de l'air en surface de 2011 à 2020 par rapport à une moyenne de référence de 1951 à 1980. vignette|redresse=1.35|Température observée par la NASA par rapport à la moyenne de 1850-1900 comme référence préindustrielle. Le principal facteur d'augmentation des températures mondiales à l'ère industrielle est l'activité humaine, les forces naturelles ajoutant de la variabilité. vignette|redresse=1.35|L'énergie circule entre l'espace, l'atmosphère et la surface de la Terre.
Signification statistiquevignette|statistique En statistiques, le résultat d'études qui portent sur des échantillons de population est dit statistiquement significatif lorsqu'il semble exprimer de façon fiable un fait auquel on s'intéresse, par exemple la différence entre 2 groupes ou une corrélation entre 2 données. Dit autrement, il est alors très peu probable que ce résultat apparent soit en fait trompeur s'il n'est pas dû, par exemple, à un , trop petit ou autrement non représentatif (surtout si la population est très diverse).
Economic analysis of climate changeThe economic analysis of climate change explains how economic thinking, tools and techniques are applied to calculate the magnitude and distribution of damage caused by climate change. It also informs the policies and approaches for mitigation and adaptation to climate change from global to household scales. This topic is also inclusive of alternative economic approaches, including ecological economics and degrowth. Economic analysis of climate change is considered challenging as it is a long-term problem and has substantial distributional issues within and across countries.
ClimatologieLa climatologie est l'étude du climat et de l'état moyen de l'atmosphère, c'est-à-dire la succession des conditions météorologiques sur de longues périodes dans le temps. Il s'agit d'une branche combinée de la géographie physique et de la météorologie, l'étude du temps à court terme étant le domaine de la météorologie opérationnelle. Un climatologue, ou climatologiste, est un spécialiste qui fait l'étude des variations locales et temporelles des climats grâce aux statistiques des données provenant de plusieurs domaines qui affectent le climat.
AssuranceUne assurance est un service qui fournit une prestation lors de la survenance d'un événement incertain et aléatoire souvent appelé « risque ». La prestation, généralement financière, peut être destinée à un individu, une association ou une entreprise, en échange de la perception d'une cotisation ou prime. Par extension, l'assurance est le secteur économique qui regroupe les activités de conception, de production et de commercialisation de ce type de service.
Étude d'impactUne étude d'impact est une étude technique qui vise à apprécier les conséquences de toutes natures, notamment environnementales, d'un projet d'aménagement pour tenter d'en limiter, atténuer ou compenser les effets négatifs. La prise de conscience, dans les années 1970, de la nécessité de limiter les dommages à la nature s’est concrétisée par des lois obligeant à réduire les nuisances et pollutions, et à atténuer les impacts des grands projets (ou de projets dépassant un certain coût).
Politique climatiqueLa politique climatique d'une organisation internationale, d'un État ou d'un groupe d'États, ou d'une collectivité territoriale définit les actions à entreprendre pour lutter contre le réchauffement climatique. Elle se traduit par un plan d'action stratégique, souvent appelé plan climat. Elle vise généralement conjointement deux objectifs : l'atténuation du changement climatique et l'adaptation au changement climatique.
Fonction de vraisemblancevignette|Exemple d'une fonction de vraisemblance pour le paramètre d'une Loi de Poisson En théorie des probabilités et en statistique, la fonction de vraisemblance (ou plus simplement vraisemblance) est une fonction des paramètres d'un modèle statistique calculée à partir de données observées. Les fonctions de vraisemblance jouent un rôle clé dans l'inférence statistique fréquentiste, en particulier pour les méthodes statistiques d'estimation de paramètres.
Climate change scenarioClimate change scenarios or socioeconomic scenarios are projections of future greenhouse gas (GHG) emissions used by analysts to assess future vulnerability to climate change. Scenarios and pathways are created by scientists to survey any long term routes and explore the effectiveness of mitigation and helps us understand what the future may hold this will allow us to envision the future of human environment system. Producing scenarios requires estimates of future population levels, economic activity, the structure of governance, social values, and patterns of technological change.
Changement climatique brutalUn changement brutal du climat est défini comme un changement du système climatique planétaire, de grande ampleur et se déroulant sur une période de temps très courte du point de vue géologique et climatique (de quelques décennies, voire moins). Un tel changement cause d'importantes perturbations dans les systèmes naturels et causerait d'importantes perturbations sociales et économiques, éventuellement susceptibles de mettre l'humanité en péril.
Likelihood principleIn statistics, the likelihood principle is the proposition that, given a statistical model, all the evidence in a sample relevant to model parameters is contained in the likelihood function. A likelihood function arises from a probability density function considered as a function of its distributional parameterization argument.
