Le changement climatique n'est pas un monolithe. Il se caractérise par la fonte des calottes glaciaires au fil du temps autant que par une onde de tempête qui coupe l'alimentation du réseau de métro d'une ville côtière.

Mais les modèles de changement climatique mondial sont bons pour calculer les grandes tendances, pas à tenir compte des événements météorologiques rares et des ravages qu'ils pourraient causer aux communautés. Et c'est sans parler de l'arriéré non traité des données climatiques collectées ces dernières années, ce qui est bien au-delà de la capacité humaine à analyser.

"Parfois, nous entendons que la science est établie, et parfois nous entendons qu'il y a tellement de choses que nous ne savons pas que nous ne pouvons prendre aucune décision, " dit Auroop Ganguly, professeur de génie civil et environnemental à Northeastern.

Mais, il ajouta, "faire de l'incertitude une excuse pour l'inaction est un gros problème."

Dans un article publié vendredi par la publication britannique Climate 2020, une équipe dirigée par Ganguly explique comment exploiter la science et la technologie existantes pour interpréter les données climatiques, faire des prédictions plus précises, et pousser les industries et les municipalités à se préparer et à atténuer les effets du changement climatique.

Une méthode recommandée par l'équipe s'appelle la théorie des valeurs extrêmes, un type de statistiques qui peuvent prédire la probabilité de quelque chose d'anormal. Cette, les chercheurs écrivent dans l'article, est un tremplin pour « extraire des informations prédictives sur les statistiques du changement et des extrêmes ».

Ganguly et son équipe donnent déjà l'exemple en menant des recherches pour faire ce genre de prédictions détaillées. Spécifiquement, ils ont étudié les conditions météorologiques extrêmes telles que les vagues de chaleur, coups de froid, fortes précipitations, vents forts, et les sécheresses, conséquences du changement climatique largement ignorées dans les grandes tendances produites par les modèles mondiaux actuels.

Ganguly, qui dirige le laboratoire de développement durable et de sciences des données de Northeastern, a déclaré que les chercheurs devaient étendre leurs travaux pour inclure à la fois la science des données et la physique. Et quand les millions de gigaoctets de données climatiques disponibles semblent insurmontables, la technologie d'apprentissage automatique peut aider à analyser les informations.

Mais une fois que les chercheurs sont capables de traiter entièrement les données climatiques, ils doivent encore convaincre les groupes fédéraux et commerciaux de l'utiliser pour éclairer les politiques et les protections. Comme si, de nombreuses agences gouvernementales, les compagnies d'assurance, et les modélisateurs et auditeurs des risques d'assurance choisissent toujours de réagir aux dommages causés par une tempête, par exemple, plutôt que de récompenser les gens qui s'y préparent. Ganguly a déclaré que c'est parce qu'il n'y a actuellement aucune incitation financière importante pour se préparer aux effets du changement climatique.

« L'importance des incitations économiques pour surmonter les obstacles aux meilleures pratiques ou à l'ingénierie de l'innovation, ainsi qu'à la myopie politique, ne peut pas être surestimé, " écrivent les chercheurs dans l'article Climat 2020.

"C'est tout un cercle vicieux, " Ganguly dit, se référant au lien entre les structures dissuasives, politique à courte vue, et la stagnation du développement technologique. Mais les incitations, il ajouta, pourrait déclencher un nouveau cycle de politiques éclairées et d'innovation.

RisQ, une entreprise dirigée par l'ancien élève et co-auteur de Ganguly, Evan Kodra, a jeté les bases de ce nouveau cycle. L'équipe de RisQ calcule les effets du changement climatique sur la valeur concrète, comme l'immobilier, dans l'espoir d'inciter les secteurs public et privé à profiter de mesures proactives.

« Une innovation multidimensionnelle est nécessaire, " dit Ganguly. " Ça peut faire tourner la roue. "