Corrélation des observations OVNI avec le Soleil
Cet article examine l'existence éventuelle d'une fonction de corrélation liant l'activité du soleil et les observations d'OVNI. Il y a quatre ans de cela, j'avais déjà eu l'occasion d'évoquer ce sujet sur U-Sphere. Cette corrélation OVNI-Soleil et en particulier la thématique solaire est depuis devenue un point focal des sujets développés sur ce site. Ceci pour plusieurs raisons :
1- par l'émergence d'un récit commun aux prophéties et mythes eschatologiques de différentes civilisations qui peut s'interpréter comme le scénario d'une super explosion solaire. Cette composante "mythologique" pourrait s'expliquer par le fait qu'il s'agit d'un phénomène récurrent dans l'histoire de l'humanité et donc qui se serait déjà produit,
2- du fait du scénario des crops-circles makers qui nous rappelle combien l'émergence de nos civilisations n'a été rendue possible que grâce à une stabilisation des températures et donc ... aussi à la qualité du flux solaire. Ce lien Crop-Circle-Champs-Symboles retrace l'importance du lien qui existe entre la naissance de l'agriculture, l'essor du commerce puis des civilisations. Ce processus s'accompagnant d'un accroissement sans précédent de la richesse d'expression symbolique et culturelle. Quels que soient leurs créateurs, les crops-circles, paraissent tracer un scénario semblable à une forme d'expérience de mort imminente (EMI) à une échelle tout autre qui est celle des civilisations humaines: ils nous refont vivre de manière accélérée et métaphorique notre histoire symbolique et culturelle. Réalisés dans des champs de blé, ils nous parlent implicitement du contrôle environnemental et de notre propre conquête de l'espace et du temps et les constructions syntoniques (culture) qui en émerge. Par l'homme, avec la naissance de l'agriculture, au delà de l'homme, avec une stabilisation des températures sans précédent vis à vis des autres ages interglaciaires et tout au long de l'holocène : 11000 ans couverts par les Crops Circles, globalement, depuis le dernier "accident" climatique.
3- la vision ecosystémique proposée sur "u-sphere" qui défend l'hypothèse d'une surveillance GÉNÉRALISÉE des sphères environnementales par des intelligences exogènes. Dans le contexte d'une telle vision il serait TRES réducteur de ne penser qu'au nucléaire: bien qu'important, il n'est ici qu'une composante parmi d'autres telles que le volcanisme, les failles sismiques (lithosphère), la pollution (anthroposphère), ... Et en amont, la question se pose aussi pour le soleil (heliosphère):
4- l'importance croissante attribuée au soleil dans l'histoire climatique de la terre, l'organisation en puissances de 2 des éruptions solaires. Cela parait étrange, mais cela semble avoir un lien avec l'auto-organisation des systèmes dissipatifs pris à différentes échelles. Cela semble indiquer que quelque chose est susceptible d'arriver à l'échelle de dizaines d'années (peu précis), et cela n'a rien de très rassurant non plus (article toujours en cours: je suis hélas "noyé" sous les données et il y a des incohérences entre les ratios isotopiques du carbone et de l'oxygène qui m'ont fait perdre pas mal de temps...)
5- la très forte sous-estimation du risque solaire par les pouvoirs publics des différents pays du globe. Le risque pesant sur notre jeune société de l'information est pourtant très important (voir les échelles de notations associées dans l'article lié) et en l'absence de précaution les résultats seraient DÉSASTREUX.
Ces cinq points ainsi que d'autres raisons, faisaient qu'il me paraissait important de revenir sur cette relation liant phénoménologie OVNI et soleil:
Sommaire
- 1 Jeu de données
- 2 50 années d'observations d'OVNI : résultats
- 3 Relations entre les périodes d'activité du phénomène OVNI
- 4 Hypothèses sur les raisons d'une telle évolution
- 5 Questions soulevées
- 6 Le soleil, de quelle façon ?
- 7 un lien entre les cycles "d'apprentissage", l'évolution humaine et le soleil ?
Jeu de données
J'aurais pu utiliser les données recensées sur ce site, (gracieusement fournies par Luc Chastan et le NUFORC) , soit 4988 cas, mais celles-ci n'étaient pas encore suffisamment exhaustives. Aussi, l'analyse qui suit a été réalisée à partir de la base de données de Larry Hatch ("U-Database", 17774 cas) et tournant sous MS-DOS. Larry Hatch disposait d'un site web qui n'existe aujourd'hui malheureusement plus (car il y a environ trois ans de cela il a malheureusement eu un AVC).
D. Weinstein a pu néanmoins m'envoyer une copie de ce logiciel sur disquette, que je n'ai pu toutefois installer: non seulement ce programme est crypté mais surtout il est allergique à Windows: le programme de L Hatch n'avait été malheureusement jamais été converti pour des systèmes récents... J'ai, tant bien que mal, pu extraire et analyser le fichier de données binaire crypté (!). L'objectif ici n'est cependant pas de publier les données sources, (Hatch en fait un usage commercial !), mais simplement de présenter les résultats compilés.
Finalement, après pas mal de soucis, j'ai pu reconstituer un fichier Excel, puis projeter toutes ces données dans un graphique; la densité des points est telle qu'il n'est même pas nécessaire de tracer les contours des continents:
Le jeu de données de L. Hatch reste unique au monde dans la mesure où il s'appuie sur 50 années d'observations référencées par des ouvrages "classiques", ainsi que plus de 20 années de travail et d'extraction pointilleuse. Souvent les cas relevés sont connus et ont été enquêtés.
Il existe toutefois un biais dans la dimension spatiale, car ce jeu de données couvre essentiellement les pays anglo-saxons; cela étant ce n'est pas gênant pour une analyse en fréquence comme nous allons la faire.
50 années d'observations d'OVNI : résultats
Pics d'activités
Les deux premiers graphiques étaient déjà présentés par Larry Hatch. Le premier résultat consiste simplement à consolider les 17774 observations par mois (elles s'étendent sur 54 ans entre 1946 et 2000). Les fameuses "vagues" d'observation OVNI, identiques à celles déjà remarquées dans les années 60 par Jacques Vallée, émergent alors sous la forme de pics:
 Fig 4. Les pics d'observations sont communément appelées "vagues" et référencées ci-dessus v0, ..., v12. De nombreuses hypothèses ont été avancées pour les expliquer: un intérêt accru de la part des observateurs (ufologues, medias ou public), un biais dans le travail de recherche et de collecte, des événements atmosphériques particuliers, etc. |
 Fig 5. Ne sont indiqués ici que les pics d'observations (Vn) les plus importants soit ceux dépassant 80 observations sur une semaine. Il s'agit de v0, v2, v3, v4 et v11. Idem pour les périodes d'observations Xn. Pour retrouver les écarts, se référer aux fig. 8 et 10 qui présentent les observations par semaine et qui sont plus précis. |
Périodes privilégiées entre les pics d'activités
Le deuxième résultat correspond aux durées écoulées entre les principaux pics d'observation, exprimé en semaines. Ce graphique est similaire à celui qui avait été originellement proposé sur le site de Larry Hatch:
A noter que j'ai eu un peu de mal à retrouver ce graphique : Larry Hatch expliquait qu'il avait été réalisé suivant une idée originale de Jacques Vallée, qui lui-même, lorsque je lui ait demandé ne s'en souvenait plus précisément. J'avais peut-être été un peu vague dans mes explications (!) et pour Jacques Vallée c'était il y a plus de 20 ans! Après de nombreux d'essais, j'ai fini par retrouver l'algorithme:
// Le nombre d'observations par semaine sur 50 années est préalablement calculé (N semaines couvertes)
// L'algorithme parcours l'ensemble des k semaines d'observation (Xn[k] = nb evts )
// et observe s'il existe, pour chacune d'elle, une autre observation située
// à 1 période i, où l'on fait varier i de 1 à N. Xk[] est le tableau des résultats.
for ($i=0;$i<$N;$i++) $Xk[$i] = 0;
for ($k=0;$k<$N;$k++) {
$k_val = $Xn[$k];
// teste l'existence de valeurs à différents écarts de période
// et par rapport au point courant. $i fait varier la période.
for ($i=$k+1;$i<$N;$i++) {
if ($Xn[$i]>0)
$Xk[$i-$k] = $Xk[$i-$k] + $Xn[$i]*$k_val;
}
}
Au fond, quand l'on connait la méthode, elle est assez simple, et à l'évidence, il ne s'agit pas d'une transformée de fourier (TF): d'un certain point de vue, cet algorithme est plus sensible car il accepte plus facilement des fréquences qu'une TF. Aussi, son avantage est son inconvénient principal: il conserve plus de bruit de fond et ne permet pas de reconstruire le signal original.
Relations entre les périodes d'activité du phénomène OVNI
Essayons de trouver une fonction d'approximation qui permette d'obtenir la position des pics du graphique précédent.
Les principales périodes correspondant à ces pics sont notées, X1, X2, ..., X12 et elles ont pour durées :
| Période Xn | Durée (wks) | Durée (yrs) |
| X1 | 116 | 2,223182322 |
| X2 | 161 | 3,08562374 |
| X3 | 264 | 5,059656319 |
| X4 | 379 | 7,263673276 |
| X5 | 540 | 10,34929702 |
| X6 | 679 | 13,01328273 |
| X7 | 831 | 15,92641818 |
| X8 | 993 | 19,03120729 |
| X9 | 1099 | 21,06273596 |
| X10 | 1370 | 26,25654984 |
| X11 | 1883 | 36,088382 |
| X12 | 2260 | 43,31372455 |
Point remarquable, il est possible de fournir une approximation par valeurs quasi-entières des points X3, X4, X5, X9, X12. La fonction exponentielle trouvée est :
f(x)=10,351e0,3573x avec un coeff de détermination k=1 à -7.10-6 près !
| x | f(x) | valeur réelle (années) | Xn | Erreur |
| -2 | 5,065653405 | 5,059656319 | X3 | 0,12% |
| -1 | 7,241172446 | 7,263673276 | X4 | -0,31% |
| 0 | 10,351 | 10,34929702 | X5 | 0,02% |
| 2 | 21,15091429 | 21,06273596 | X9 | 0,42% |
| 4 | 43,2191262 | 43,31372455 | X12 | -0,22% |
Les valeurs f(x) (converties en semaines) pour des x entiers de la fonction d'approximation sont reportées dans le graphique suivant :
Et si l'on essaye de retrouver la distribution de ces périodes sur le graphique présentant l'activité OVNI sur 50 ans (ramené ci-après sur des semaines pour plus de précision), on observera que les périodes liées par la fonction de corrélation f(x)=10,351e0,3573x (X3, X4, X5, X9, X12) sont toutes assujetties au même événement initial: la vague centrée sur le 29 avril 1947. Les flèches jaunes ci-dessous figurent ces périodes:
Afin d'évaluer le degré de probabilité qu'une telle relation aurait d'émerger il faudrait estimer, pour des vagues d'observations distribuées aléatoirement, la probabilité qu'il y aurait de réunir 5 des 6 principales "vagues" par une loi exponentielle qui ne serait pas affectée par une déviation supérieure à 0,42% (51 jours d'écart max sur 52.7 ans).
Comme nous observons que ces vagues d'observation sont liées par un point de départ conjoint, nous pouvons réaliser une projection datée des vagues d'OVNI passées et futures à partir de celui-ci. Ce point de départ est T0 = v0, soit le 29 avril 1947.
Remarquons que :
- A moins de n'utiliser qu'une valeur de X sur deux, (et omettre X4), cette fonction n'associe pas de "vague d'observations" à tous les rangs de X, (si nous le faisions, nous aurions une loi quasiment en puissances de 2: e0,3573*2x ≈ 2.04x)
- pour l'année 2009 nous n'avons pas encore assez de recul pour dire si cela était une année "exceptionnelle": au fur et à mesure de l'accumulation des données, cette vérification serait intéressante à réaliser,
- le prochain rendez-vous serait donné pour le 22 novembre 2035. C'est une date qui n'est pas très éloignée de l'année 2033, une approximation déjà évoquée sur ce site dans le cadre du scénario-fiction "ummite".
Autre point intéressant, il est également possible de lier 6 autres pics restants à cette même fonction et toujours par des valeurs entières de x moyennant un offset δx=-0.37 (meilleur offset trouvé). La corrélation est un peu moins bonne, le coefficient de détermination étant k=1 à 9.10-4 près (ce qui reste très fort, malgré tout!). Elle est valable pour toutes les périodes restantes sauf X7:
| x+δx | f(x) | Valeur réelle (années) | Xn | Erreur |
| -4 | 2,172073266 | 2,223182322 | X1 | -2,35% |
| -3 | 3,104901939 | 3,08562374 | X2 | 0,62% |
| 1 | 12,96407582 | 13,01328273 | X6 | -0,38% |
| 2 | 18,53168803 | 19,01204192 | X8 | -2,59% |
| 3 | 26,49039285 | 26,25654984 | X10 | 0,88% |
| 4 | 37,86708001 | 36,088382 | X11 | 4,70% |
Ces périodes expriment toutes une relation avec la deuxième vague "v3" la plus forte après "v0", sauf X10 qui est probablement associée de manière malencontreuse. De façon plus générale, c'est un résultat qui peut s'appliquer à toutes les vagues pour calculer les périodes qui les lient moyennant un offset adéquat, le facteur exponentiel restera peu ou prou inchangé avec f(x)=b.ax et a ≈ e0,3573 ≈ 1,4294.
Ayons à l'esprit que ce résultat NE DEPEND PAS D'UN OBSERVATEUR INDIVIDUEL et ne peut donc en aucun cas être réduit à un canular, ou bien à une organisation quelconque dépendante d'observateurs "malicieux".
Hypothèses sur les raisons d'une telle évolution
Afin d'expliquer cette organisation des observations il est proposé d'envisager deux aspects conjoints.
1/ Évolution exponentielle de la durée écoulée entre les "vagues" d'observation, système de contrôle et schéma de renforcement
La nature exponentielle de la répartition des pics pourrait être la signature d'un système de contrôle, tel que cela a déjà été proposé pour le phénomène des "OVNI". Jacques Vallée rapportait à ce sujet : «Une nouvelle analyse sur ordinateur des tendances historiques, que j'effectuai vers le milieu des années 70, fournit un graphique remarquable montrant des « vagues » d'activité qui n'avaient rien de périodique. Fred Beckman et le professeur Price-Williams (de l'Université de Californie à Los Angeles) découvrirent une ressemblance entre cette évolution et les « schémas de renforcement » qui sont typiques d'un processus d'entraînement ou d'apprentissage : le phénomène se comportait comme un système de contrôle plutôt que comme une expédition de voyageurs extraterrestres."
Mais rentrons un peu dans le détail, car l'idée d'un suivi et d'un contrôle environnemental peut recouvrir de nombreux aspects, à l'instar du schéma du début de page, il peut comprendre le contrôle et le suivi de l'activité volcanique/sismique, nucléaire, des niveaux de polluants, du soleil, des niveaux de diversité des écosystèmes, etc.
Or, dans ce cas, on pourrait rétorquer aisément que d'éventuelles civilisations intelligentes qui nous observeraient pourraient utiliser de minuscules capteurs dissimulés sur de courtes périodes ce qui suffirait largement à faire l'affaire et serait d'autant plus discret. En pratique, il serait totalement inutile de déplacer des "engins" de grande dimension. Économie, de temps, de moyens et donc d'énergie.
L'intérêt d'une relation explicite entretenue entre le phénomène des OVNI et des observateurs terrestres aurait une autre raison bien plus "pratique" de ne pas hésiter à raisonnablement "trop en faire": le système-maître "OVNI", quel qu'il soit, - par ses apparitions et ses aspects "marionnettistes" - participe à la transformation des croyances du réseau social humain, réalisant une forme d'ingénierie des croyances. Dans l'hypothèse d'une forme d'intelligence active dans ce processus,
En théorie nous savons qu'un apprentissage suit une courbe exponentielle (Learning Curve ou Experience Curve) décrite sous la terminologie de "loi de puissance des pratiques" (ou Power Law of Practice). Il existe aussi, inversement, une courbe de l'oubli (Forgetting Curve) étudiée pour la première fois par Hermann Ebbinghaus en 1885 dans un travail intitulé "A Contribution to Experimental Psychology".
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Ce que ces courbes nous disent, c'est qu'en matière d'intégration d'information dans un réseau neuronal (ou dans un réseau de (réseau de neurones)), plus le temps passe, moins le renforcement sera utile et donc fréquent : l'apprentissage est essentiellement effectué au départ, ultérieurement, le système ajuste les écarts avec la norme/connaissance qu'il souhaite acquérir. Les interventions se raréfient dans le temps car le système apprenant n'a plus besoin que des rafraichir ses connaissances en insistant sur celles qui ont été dégradées ou détruites. C'est un processus similaire aux rappels des vaccins ou bien qui émerge des systèmes de poursuite conçus en IA qui ajustent leur activité en fonctions des données environnementales remontées par leurs senseurs (exemple : http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2679159/figure/F1/).
Ce qui est très intéressant ici, c'est que la durée optimale entre les sessions d'apprentissage, et telle qu'elle a été expérimentalement remontée, suit -en moyenne- une loi en puissances de 2 (voir les sujets sur spaced repetition, des détails de calculs sur les sites de SuperMemo ou bien de Rewise ): si vous devez mémoriser par cœur une connaissance et la fixer *aussi longtemps que possible*, entre chaque réactivation, vous doublerez le temps d'attente.
Cette loi décrit précisément à quelle fréquence les informations doivent être réactivées; elle existe aussi bien pour un individu que pour un groupe ou bien encore une société partageant une connaissance (ou expertise) commune.
Ci-après, elle est nommée S ("Stabilité") et permet de calculer les dates d'activation optimales en fonction d'un seuil d'erreurs acceptables, (10% dans le graphique exemple ci-dessus).
De manière approchée, entre la nième et la n+1ièmerévision, vous aurez attendu : Sn = Stab0 * Basen, avec:
- Base ≈ 2, variable qui est modulée en fonction de la difficulté du sujet (degré de complexité ou d'abstraction),
- Stab0 ≈ 1. Cette variable exprime l'existence de connaissances acquises avant le début des "leçons" : c'est un offset. S'il est égal à 1, c'est qu'il n'existait aucune pré-connaissance au début du premier apprentissage, autrement il est supérieur à 1.
Or précisément, si nous considérons que les pics d'observation d'OVNI sonnent comme des rappels, soit des réactivations de la mémoire du réseau social humain, nous pouvons exclure X4 (comme suggéré plus haut) et réécrire de manière équivalente la fonction d'approximation que nous avions trouvée sous la forme :
- S = 2,47 * 2,04x (car e0,3573*2 = 2,04. X4 se situe maintenant sur la fonction à x=1,5)
La forme de cette exponentielle est cohérente avec l'idée de l'application d'une courbe d'apprentissage optimisée ayant pour point de départ 1947:
Si ces caractéristiques particulières ont de quoi interroger, nous aurions encore le temps d'y songer car la prochaine "leçon" aurait maintenant lieu en novembre 2035 (à ± 200 jours près) !
En attendant, cette organisation, dans le cadre de l'hypothèse de visites d'intelligences "exotiques" pourrait être comprise dans l'optique d'une préparation au contact visant à réduire le fameux "risque ethnocidaire" en cas de contact massif (de fait, peut-être 2035).
Cela correspondrait à une planification globale et transverse du phénomène, (dès lorsqu'il rentre dans le cadre d'une manifestation inconnue exotique et au comportement "intelligent"), optimisant son activité à fins "d'acculturation" de l'espèce humaine à moindre "cout". C'est aussi en accord avec l'idée d'un comportement "marionnettiste", c'est-à-dire que le phénomène OVNI organise parfois de manière relativement caricaturale et théâtrale ses apparitions, l'homme étant "manipulé" de A à Z (ou presque, article à suivre): sauf incident les observations fournissent souvent une vision travestie de la réalité sous-jacente du phénomène (comportement également valable dans l'affaire "ummite" si l'on choisit l'HET). Observons qu'il n'y a pas de généralisation absolue possible, car si l'économie d'effort est recherchée dans ce processus:
- localement, des sous-réseaux humains, des populations spécifiques ou des organisations isolées peuvent aussi être la cible de comportements ou d'apparitions dédiées et destinées à modifier leurs croyances.
- cette activité peut-être mise en relation avec celle de la surveillance environnementale, du soleil (voir chapitre suivant), convergence d'objectifs, pouvant expliquer des pics d'activité supplémentaires tels que v1,
- il y a peut-être aussi un seuil d'activité instantané à ne pas dépasser, pouvant expliquer aussi expliquer la leçon intermédiaire au début de l'ère "OVNI" moderne telle que v4, et peut-être v1 en session de rattrapage.
Nous pourrions spéculer encore longtemps... Malgré tout, si nous admettons que le phénomène OVNI présente une intelligence organisée, il serait idiot de ne pas supposer que:
- celle-ci planifie et maîtrise ses incursions dans la réserve humaine, et en particulier ses scénarios d'apparition,
- que ses moyens d'obfuscation sont au moins de un à plusieurs degrés supérieurs à nos moyens de détection, ne serait-ce que ceux qui sont à portée de notre triste imagination: l'invisibilité optique, l'utilisation de robots-insectes ou de nano-robots,
- que ses moyens de collecte de l'information sont très largement étendus: la nature entière devient un immense support d'information et tout environnement local permet de retracer les événements auquel il a été récemment soumis, obtenir de l'information peut passer par l'usage de micro-capteurs dissimulés dans l'environnement, et de rayons traversants la matière de différents types.
2/ Évolution facteur des cycles de Schwabe et cycle périodique d'activité corrélé avec la demi-période du soleil
Par rapport au soleil, ce qui est intéressant, c'est que la fonction exponentielle retenue précédemment f(x)=10,351e0,3573x est facteur d'un terme dont la raison est q0 = 10,351 ≈ X3.
Cette valeur, exprimée en années, n'est pas très éloignée de la durée moyenne des cycles du soleil sur la période.
En effet, si l'on considère le début d'un cycle 1 en l'année 1944.25 et l'achèvement d'un cycle 5 en l'année 1996.75, nous obtenons -sur la durée d'observation- une moyenne de 10.5 années par cycle. Autrement dit, la fonction d'approximation qui décrit l'ensemble des intervalles précédent, (sauf X7), est facteur du Cycle de Schwabe(1944.25 à 1996.75) à 1.4% près.
Cette même fonction est aussi en rapport avec l'hypothèse solaire, par la valeur du paramètre exponentiel, équivalent dans ses ordres de grandeur à celui liant certains des cycles du soleil (au-delà du cycle de Schwabe) : en réalité, c'est assez proche des puissances de 2 évoquées dans l'article sur les cycles du soleil, e0,3573x ≈ 1.429 qui se rapproche de racine(2)). Ainsi, sur notre projection, nous constatons qu'aux rangs pairs, 2 4 et 8 nous avons effectivement une approximation non seulement des cycles de Schwabe, mais aussi de Hale et de Gleissberg :
Cette corrélation seule ne saurait suffire, cependant elle incite à croiser l'activité OVNI avec celle du soleil sur la période de cinquante années considérée:
 Fig 12. Comparaison entre l'activité OVNI (en violet) et l'activité du soleil (nombre de Wolf en jaune). Dans ce graphique les demi-périodes du soleil sont de 5,25 années, elles sont indiquées par les barres pointillées. L'initialisation se fait avec la premier vague en juin 1947. |
Ce résultat parait plus solide dans la mesure ou au moins 7 demi-périodes d'activité du soleil (sur 10) sont correctement associées avec des pics d'observation d'OVNI (8 si la vague de 1990 est considérée, voir l'exemple ci-après).
Notons que :
- cette corrélation n'est pas exempt des lacunes probables du jeu de données collecté, et certains pics d'activités peuvent tout simplement ne pas apparaître ici,
- il s'agit là d'une corrélation basée sur la MOYENNE des cycles du soleil. Or ceux-ci restent éminemment variables sur la durée considérée, à titre indicatif : C1 = 9.92 années, C2 = 10.83 années, C3 = 11.58 années, C4 = 9.83 années, et C5 = 10.33 années. Ainsi, ce résultat pourrait être plus précisément vérifié en tenant compte des propriétés de chaque cycle : étendue et position du maxima.
En clair: les conjectures précédentes pourraient encore être améliorées.
Au delà des aspects purement analytiques, l'hypothèse d'une corrélation possible entre le soleil et la phénoménologie OVNI est rappelée par le schéma en début de page : le soleil pourrait faire partie des risques systémiques environnementaux majeurs et être à ce titre un élément placé sous surveillance. En l'occurrence, la corrélation précédente s'exprime juste au moment du maxima, et juste avant le minima solaire: elle est intéressante en ce qu'un processus de surveillance (système de poursuite) chercherait à qualifier/quantifier les effets pendant les extremum d'activité.
Questions soulevées
A ce stade, il faudrait observer plus précisément deux choses:
1/ Comme évoqué précédemment, les demi-cycles d'activité solaire semblent s'accompagner d'observations accrues. Il faudrait vérifier s'il n'existe pas une incidence plus directe (spatiale) entre le risque généré par le soleil et une éventuelle activité de suivi.
2/ Tenter d'apporter une explication, s'il en est, à cette convergence d'objectifs possible entre courbe d'apprentissage et le soleil.
Je suggère d'explorer l'hypothèse suivante: est-ce qu'il n'existe pas un lien entre l'activité du cerveau et le soleil ? Pourrait-il jouer un rôle de modulateur psycho-social à grande échelle ? Le cas échéant, se pourrait-il que cela ait un rapport avec nos facultés d'adaptation et d'apprentissage, voire d'évolution ? Probablement, le lien serait ténu, toutefois des études scientifiques relèvent justement un lien entre l'activité géomagnétique terrestre et l'humeur. Or cette activité géomagnétique, dépend du cycle de l'activité solaire.
Ces deux points sont maintenant abordés.
Le soleil, de quelle façon ?
Pour essayer de fournir un élément de réponse à cela, il faut en revenir aux aspects systémiques environnementaux et à une vision élargie de l'impact d'une catastrophe solaire.
Contrairement à ce qui est habituellement compris, l'aspect le plus terrible d'une catastrophe solaire serait provoqué non pas par des phénomènes électromagnétiques, aux effets certainement désastreux pour notre économie, mais bien plutôt par des effets photo-chimiques. Ils se manifesteraient par la destruction de la couche d'ozone et la production à partir de celui-ci de composés nitrés (NOx) qui diffuseraient lentement dans l'environnement. Retombant sous forme de pluies acides ceux-ci finiraient par détruire la végétation, lessivant le sol et souillant les nappes phréatiques. Des effets qui pourraient durer plusieurs années avant de s'estomper progressivement, grâce au travail des bactéries.
Philosophiquement, lorsque l'on cherche à réaliser un système de suivi et de contrôle qui a pour objectif de prévoir et d'anticiper des événements d'ordre climatique (écosystémique): on construit un modèle qui correspond à un "système de poursuite", c'est à dire dont l'on adapte régulièrement les données d'entrées pour les faire coller à la réalité, ce qui passe par une collecte régulière d'information. Certains des points de collecte pouvant être choisis dans l'environnement sont listés dans le graphique au début de cet article: ils correspondent à des sites "naturels" ou "artificiels" de stockage de l'information. Dans la nature, d'excellents paleosites accessibles du ciel peuvent être les tourbières ou les zones de marécages.
Il est là également possible de détailler et de fournir quelques exemples.
Exemple "local": la vague belge de 1990
A noter que le schéma ci-dessus ne parait pas fournir une très bonne corrélation avec les événements du début des années 90. Toutefois, si nous observons en détail la répartition des événements de la vague belge, sa distribution parait être un exemple archétype qui confirme l'hypothèse précédente.:
un lien entre les cycles "d'apprentissage", l'évolution humaine et le soleil ?
Deux hypothèses superposées en 2^n: le soleil, le suivi d'une évolution du réseau social humain. Les deux aspects sont-ils connectés-connectables ?
- rapport suicides / soleil
- rapport activité boursière (stress) / soleil
Pourquoi la Belgique ? :)
(1) Consistant à revoir à l'accéléré ce qui a fait de nous ce que nous sommes. Une forme d'intégration/compilation de l'information.
