ORGANE DU GROUPE D'ETUDES DES OBJETS SPATIAUX DE FRANCE, - G.E.O.S. France, PARU AU JOURNAL OFFICIEL PAGE 5600 LE 5 JUIN 1969 - 'INFORMATIONS ET ENQUETES SUR LES PHENOMENES AERIENS NON IDENTIFIES - PAN - OVNI - UAP - UFO ... Optimisé pour ordinateur fixe.

vendredi 10 janvier 2025

Analyse environnementale des observations publiques de l'UAP

 Analyse environnementale des observations publiques de l'UAP et du potentiel de vision du ciel

  • R. M. Médine1,
  • S. C. Breveux
  • S. M. Kirkpatrick

Rapports scientifiques volume 13, numéro d’article : 22213 2023(2023

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Publié le 14 décembre 2023

SOURCE : https://www.nature.com/articles/s41598-023-49527-x

Résumé

Des observations d'objets volants non identifiés (OVNI) ou de phénomènes anormaux non identifiés (UAP) ont été rapportées tout au long de l'histoire. Compte tenu des risques potentiels qu'ils présentent en matière de sécurité et de sécurité, ainsi que de la curiosité scientifique, il y a un intérêt croissant à comprendre ce que ces rapports d'observation représentent. Nous considérons ce problème comme un problème important de l'expérience humaine et qui peut être examiné à travers un objectif géographique : quels facteurs locaux peuvent augmenter ou diminuer le nombre de rapports d’observation ? En utilisant une méthode de régression bayésienne, nous testons des hypothèses basées sur des variables représentant le potentiel de vue du ciel (pollution légère, canopée et couverture nuageuse) et le potentiel pour les objets d'être présents dans le ciel (installations aéronautiques et militaires). La variable dépendante comprend plus de 98 000 observations publiques d'appels d'offres aux États-Unis pour la période de 20 ans allant de 2001 à 2020. Les résultats du modèle trouvent des corrélations crédibles entre les variables qui suggèrent aux gens de voir plus de « phénomènes » lorsqu'ils ont plus d'opportunités. Cette analyse est l'une des rares enquêtes sur les rapports d'observation de l'UAP à l'échelle nationale, qui fournissent un contexte permettant d'examiner des rapports individuels. Étant donné que ces objets sont étiquetés non identifiables au sens personnel, il existe de nombreuses explications naturelles et/ou humaines qui méritent d'être explorées.

Introduction

Le gouvernement des États-Unis s'intéresse de plus en plus aux phénomènes aériens non identifiés (UAP). Étant donné le nouvel accent mis sur cette menace potentielle en matière de sécurité et les risques qu'elles présentent pour la sécurité opérationnelle, l'Équipe spéciale de l'UAP a été créée le 4 août 2020 1. Cette équipe spéciale avait une portée, une autorité et des ressources limitées pour s'attaquer au problème et était temporaire dans sa durée. Le secrétaire adjoint à la Défense a donné son orientation pour la transition de l'équipe spéciale de l'UAP dans le groupe de synchronisation de l'identification et de la gestion des objets (AOIMSG) le 23 novembre 20212. La législation du Congrès, cependant, a dépassé cette direction et le bureau de résolution de l'anomalie du domaine d'aujourd'hui (AARO) a été créé le 20 juillet 2022, en tant que seul bureau officiel de l'UAP avec le DoD et chargé de diriger et de synchroniser toute une approche gouvernementale de la question 33. La mission de l'AARO est de « synchroniser les efforts à travers le Département de la défense, et avec d'autres départements et organismes fédéraux des États-Unis, pour détecter, identifier et attribuer les objets d'intérêt dans les installations militaires, les zones d'exploitation, les zones d'entraînement, l'espace aérien spécial et d'autres zones d'intérêt, et, le cas échéant, pour atténuer toute menace connexe à la sûreté des opérations et à la sécurité nationale. Cela inclut l'espace anormal, non identifié, les objets aéroportés, immergés et transmétrents. 3» 3. Soutenant ces efforts, cette équipe de recherche explore les modèles spatiaux d'observations publiques de l'UAP (analogues aux rapports d'observation des OVNI dans cette recherche) à partir d'un ensemble de données en ligne open source.

Dans le rapport public 2021 du directeur du renseignement national (DNI), la recherche sur les rapports d'observation de l'UAP entre 2004 et 2021 laisse la plupart de ses 144 rapports gouvernementaux inexpliqués, en raison de données limitées. Un seul rapport d'observation a été expliqué avec une grande confiance et s'est avéré être un ballon de dégonflage 44. Le rapport de suivi 2022 du DNI indique que le nombre de rapports des sources gouvernementales est passé à 510, avec près de la moitié d'entre eux encore inexpliqués. Le DNI déclare qu'il n'y a pas d'explication unique pour ces UAP, avec des sources potentielles telles que le fouillis, les drones commerciaux, les menaces à la sécurité nationale et d'autres phénomènes inexpliqués. D'autres premières incarnations des efforts de recherche sur les OVNI basés au gouvernement (par exemple, Project Sign en 1948, Project Grudge, alors le plus populaire, le Projet Blue Book dirigé par le Dr. Allen Hynek dans les années 1950-19605, et le rapport Condon suivant financé par les États-Unis L'armée de l'air et menée à l'Université du Colorado s'est terminée avec environ 5 % des observations non identifiées 66. La recherche UAP n'est souvent pas concluante, et notre capacité à expliquer ces événements semble être devenue moins facile à résoudre car notre technologie de capteur a progressé et notre activité aérienne a augmenté.

Ici, nous posons trois questions fondamentales de recherche : 1) Quelle est la viabilité des données fournies publiquement sur les rapports d'observation de l’UAP ? 2) Ces rapports Existe-t-il des schémas spatiaux crédibles ? et 3) Dans l'affirmative, ces schémas peuvent-ils s'expliquer par des facteurs physiques et/ou de l'environnement construit ? Pour répondre à ces questions, nous utilisons les données du rapport d'observation des OVNI du National UFO Research Center 77. Nous modélisons le nombre total de ces rapports sur une période de 20 ans allant de 2001 à 2020, en utilisant des variables explicatives environnementales - pollution de la lumière, couverture nuageuse, couverture de la canopée des arbres, aéroports et installations militaires. Ce modèle est destiné à représenter à la fois la vue disponible du ciel et le potentiel des objets aéroportés. Nous émettons l'hypothèse que (a) les facteurs limitant la visibilité seront négativement corrélés avec les rapports d'observation, et b) les facteurs liés au trafic aérien seront positivement corrélés, ou simplement que les gens signaleront les observations d'UAP où ils ont le plus d'occasions de les voir. À notre connaissance, il s'agit de la première tentative de comprendre comment la variation spatiale des rapports est liée aux variables environnementales. Cette analyse représente l'une des rares tentatives d'examiner ce phénomène au niveau national et offre un point de départ pour une approche similaire à appliquer aux États-Unis. Données gouvernementales sur les activités de l'UAP pour aider à identifier les sources possibles.

Historique de la recherche sur l'observation des PUA et des explications environnementales

Il y a eu peu de recherches universitaires traditionnelles sur les AAU. Cela est attendu, car il y a toujours des efforts pour discréditer les efforts scientifiques en vue de comprendre ce phénomène 88, mais nous ne devons pas ignorer le fait que de nombreuses personnes à travers le monde rapportent avoir vu des objets inconnus et inexplicables dans le ciel. Ce que la recherche existe, tend à s'appuyer sur des récits de première main, des explications psychologiques ou des événements spécifiques, ce qui limite l'analyse systématique des grandes caractéristiques de zone 99,1010,11,12. En outre, des sources de données vérifiables et des comptes discutables ont limité la rigueur des travaux antérieurs. La disponibilité des données pour des études plus vastes est un problème de longue date. Récemment, aux États-Unis, une attention accrue a été accordée aux observations des membres de l'armée ou d'autres membres du personnel du gouvernement. Les bases de données de ces événements sont maintenant conservées par l'AARO et les services d'appui, mais ces efforts n'ont commencé qu'en 2019, bien qu'ils maintiennent des informations remontant à 1996 13. Le Congrès a demandé à l'AARO d'étendre cette recherche à l'horizon 1945.

Une explication de certaines observations de l'UAP est constituée par les phénomènes naturels. Par exemple, la planète Vénus est souvent confondue avec un UAP. Parfois, il est vu près de l'horizon et peut briller à travers les arbres pour produire un motif irrégulier de lumière et de réflexion 14. La deuxième explication très probable est l'avion fabriqué à l'homme, 15 y compris divers objets, tels que les ballons météorologiques, initialement considérés comme responsables du Roswell, New Mexico Case en 1947, sans doute l'affaire UAP la plus populaire dans la culture populaire des États-Unis. Les informations complémentaires de l'armée de l'air décrivent l'activité responsable de l'événement comme étant un projet classifié et multi-ballons destiné à détecter les essais nucléaires soviétiques 16. Parmi les facteurs actuels contribuant aux rapports d'observation de l'UAP, on peut citer la croissance exponentielle des lancements et orbiteurs de satellites et d'engins spatiaux (par exemple, SpaceX Starlink), ainsi que l'augmentation de l'activité des drones. L'utilisation de ces technologies et d'autres technologies modernes a probablement entraîné une augmentation des rapports de l'UAP. Les États-Unis 2021 Bureau du Directeur du renseignement national pour l'évaluation préliminaire des phénomènes aériens non identifiés 4 et le dernier rapport DNI sur l'UAP 13 énumèrent cinq catégories explicatives potentielles pour les observations UAP - fouillis aérien, phénomènes atmosphériques naturels, programmes de développement du gouvernement ou de l'industrie des États-Unis, systèmes adversaires étrangers et autres 44.

Les premières recherches tentent d'expliquer une augmentation des rapports d'observation dans le bassin Uinta de l'Utah utilisent l'infestation par les insectes en suspension dans l'air comme corrélation. Les insectes sélectionnés ont montré des motifs de «flamme brûlant de couleur ou des brosses de lumière blanche bleutée à partir de divers points extérieurs sur leur corps» lors de la stimulation du champ électrique 17. Le champ électrique généré artificiellement a été suggéré pour ressembler à un phénomène lié aux intempéries appelé St. Le feu d'Elmo, où l'électricité statique provoque des motifs de lumière colorée visible. Fait intéressant, cette recherche a été réfutée peu après la publication et décrite comme « quelque peu irréaliste », 18, bien que les auteurs aient répondu par une réfutation 19,20.

D'autres recherches historiques suggèrent des liens entre l'activité sismique et les observations d'OVNI. Persinger et Derr 21 rappellent l'hypothèse de la souche tectonique 22,23,24 – « qu'« une partie substantielle des phénomènes OVNI sont générés par les champs de contrainte; ils sont évoqués par les contraintes changeantes à l'intérieur de la croûte terrestre » 25. D'autres recherches suggèrent que l'activité sismique liée à l'activité solaire ou à l'utilisation de l'intensité sismique peut être un meilleur prédicteur que avec l'activité sismique seule 26.

L'explication naturelle la plus populaire pour les observations UAP est la foudre à billes, caractérisée par « un objet sphérique ou grossièrement émetteur de lumière dont la taille varie de quelques cm à un mètre ou plus, avec un diamètre moyen d'environ 20 cm, et dont les couleurs varient du rouge au jaune, blanc, bleu et (rarement) vert » 27. L'un des problèmes avec l'hypothèse de la foudre à boules est qu'il s'agit d'un événement si rare, et rarement enregistré, que son existence n'est pas acceptée par tous les chercheurs. Cependant, des recherches relativement récentes ont confirmé ce que l'on pense être un incident de foudre à la balle .

L'augmentation récente de l'intérêt pour les rapports de l'UAP s'est accompagnée de nouvelles méthodes d'évaluation et d'explication des observations, 29 h 30, y compris des observatoires et des capteurs sur mesure, ainsi que des applications mobiles conçues pour tirer parti des informations participatives. Bien que ces méthodes apportent une nouvelle sophistication à l'analyse des événements individuels, il ne reste pas d'informations sur le contexte général des observations, c'est-à-dire pourquoi les rapports d'observation sont plus fréquents dans certaines régions du pays et moins fréquents dans d'autres. Plutôt que d'essayer d'expliquer ce que les gens voient dans le ciel, nous explorons la combinaison de la visibilité et du trafic aérien en ce qui concerne les observations rapportées, fournissant ainsi un premier ordre de compréhension des raisons pour lesquelles le nombre de rapports d'observation varie spatialement. Compte tenu de leur relative rareté, il semble peu probable que les insectes, l'activité sismique et/ou la foudre des balles soient responsables de la majorité des rapports, en particulier ceux observés dans la journée. Comprendre le contexte environnemental de ces observations facilitera la proposition et la mise à l'essai de nouvelles explications pour leur apparition et aidera à identifier les observations réellement anormales.

Matériaux et méthodes

Données du rapport public sur l'UAP

Cette recherche utilise des données du National UFO Reporting Center (NUFORC) en ligne 31. Le NUFORC a été formé en 1974 et « la fonction principale du Centre au cours des quatre dernières décennies a été de recevoir, enregistrer et, dans la plus grande mesure, corroborer et documenter les rapports de personnes qui ont été témoins d'événements inhabituels, peut-être liés aux OVNI » 32. Le NUFORC accepte des rapports en ligne, par téléphone et par écrit. Les données sont mises à jour environ une fois par mois. Notre ensemble de données extraites comprend 122 983 observations signalées aux États-Unis entre juin 1930 et juin 2022. Les champs de l'ensemble de données comprennent la date, la ville, l'État, le pays, la forme, la forme, la durée, le résumé, la date d'affichage et l'image. Les coordonnées au niveau de la ville ont été calculées à l'aide des services en ligne de Microsoft. L'ensemble de données spatio-temporelles qui en résulte comprend 121 949 points (locatifs aux États-Unis), soit 99,16 % de l'extraction totale. Nous nous concentrons sur les États-Unis conterminés de 2001 à 2020 pour (1) la facilité d'interprétation et (2) parce que les données de la canopée des arbres (examinées ci-dessous) ne sont disponibles que pour la région côtière de l'Alaska. Cela réduit le nombre d'observations signalées à 98 724 (représenté dans la Fig. 11)

Figure 1

NUFORC OBSERVATIONS OVNI UFO UAP

Le NUFORC a signalé une distribution spatiale pour les États-Unis conterminé de 2001 à 2020. Image en taille réelle

Pour l'analyse, nous nous agrégeons au niveau des comtés tout au long de cette période pour la continuité spatiale. Pour toutes les études spatiales, le problème de l'unité zone modifiable (MAUP) est toujours à l'étude. Si le calcul et l'analyse des rapports d'observation peuvent être moins biaisés s'ils sont agrégés à des cellules de taille égale, l'estimation de la population au sein de ces cellules nécessite une série d'hypothèses. En outre, étant donné que ces phénomènes sont relativement rares, les comtés offrent des zones suffisamment étendues pour une agrégation significative des points. Notre portée temporelle est choisie de telle sorte que les entrées sont supposées être des événements relativement récents et ne sont pas générées à partir de mémoires il y a des décennies. L'accès à l'Internet pour signaler une observation serait plus possible à partir d'environ 2000 environ et est probablement responsable de l'augmentation des rapports d'observation au fil du temps. En outre, de 2000 à 2010, en particulier, et dans les zones rurales, il existe un biais potentiel en matière d'établissement de rapports en raison de la diminution de l'accès à l'internet dans ces zones. Un calendrier des observations rapportées pour la période d'étude est fourni à la Fig. 22, avec un pic marqué dans les rapports entre 2012 et 2014, suivi d'une forte baisse entre 2015 et 2018.

Graphique 2

NUFORC de 2001 à 2020 COURBES OVNI UFO UAP PAN

Calendrier des temporisations signalées par le NUFORC de 2001 à 2020.

Dans les sciences de l'espace, des données comme celles-ci sont généralement appelées informations géographiques volontaires (VGI). Les VGI sont volontaires, soit sciemment, soit sans le savoir, par des individus, généralement avec l'aide d'outils numériques compatibles avec la localisation 33. Comme d'autres données participatives, il y a peu d'espoir d'assurance de la qualité pour VGI 34. Ce problème est aggravé dans cet ensemble de données où certains tentent de désinformer. Il est clair que ces données ne peuvent être vérifiées, et même si des entretiens avec chaque personne étaient possibles, il y aurait des problèmes déterminant la vérité et l'exactitude, en particulier pour les rapports rétroactifs. Toutefois, le NUFORC tente de limiter les faux rapports. Tout d'abord, ils fournissent des informations, y compris des descriptions, des images et des vidéos de Starlink Satellites, qui peuvent sembler non identifiées à ceux qui ne les ont jamais vus auparavant. Deuxièmement, ils fournissent une description de Vénus comme un potentiel de rapports d'observation non identifiés. Troisièmement, le NUFORC examine les rapports de hoax et de plaisanterie, qui seraient ignorés et rejetés 35. Compte tenu de la taille et de la structure des données, il n'est pas clair que tous les canulars peuvent être identifiés, mais au moins le NUFORC prête attention aux cas de canular. Nous ne pouvons pas différencier les rapports d'observation qui ont des explications évidentes et/ou logiques, mais nous notons qu'ils représentent toujours un rapport d'observation « non identifié ». Cependant, c'est le seul ensemble de données de cette taille et de ce détail qui permet la recherche géographique. En outre, il est impossible de discréditer plus de 120 000 cas.

Variables explicatives

Nous utilisons 3 ensembles de données explicatives pour représenter des attributs d'environnement physique et construit qui restreindraient la vue du ciel : la pollution lumineuse, la couverture nuageuse et la canopée des arbres, et 2 ensembles de données qui représentent une activité aéroportée qui pourrait être confondue avec les UAP. Toutes les préparations et calculs de données sont effectués à l'aide du logiciel Microsoft Excel et ESRI ArcGIS Pro. Toutes les covariables étaient transformées en z-score avant la modélisation.

Pollution lumineuse La source de données pour la pollution lumineuse est le Nouvel Atlas mondial de la luminosité artificielle 36,37. Cet ensemble de données traîtres est disponible en format geotiff avec une résolution de 30 arcs en deuxième ou 1 km par pixel et couvre le monde entier. Les valeurs représentent l'éclat du zénithen simulé dans [mcd/m2. Les données pour les États-Unis ont été extraites et la valeur moyenne pour la pollution lumineuse a été calculée pour chaque U. Comté.

Les données de couverture nuageuse proviennent du projet EarthEnv 38. Ces données sont compilées à l'aide de 15 ans (2000-2014) d'observations de télédétection à deux jours provenant du capteur MODIS (Modresse de Spectroradiomètre d'Imaging Imaging Spectroradiometer). Ils sont fournis sous forme de géotiff à une résolution de 1 km pour le monde entier. Les valeurs de couverture nuageuse ont été moyennées pour chaque U.S. Comté.

Les données relatives à la canopée des arbres proviennent du Consortium multi-résolutions pour les caractéristiques foncières et créées par le Service des forêts des États-Unis (USFS) à l'aide d'images Landsat et «d'autres informations au sol et auxiliaires» 39. Les estimations de la canopée de l'arbre ne peuvent pas être calculées uniquement par signature spectrale. Ils sont ici générés à l'aide de modèles forestiers aléatoires qui sont formés sur des Quadrilatères Quarter   Quadrangles (DOQQ) classés manuellement en tant que variables de réponse ,. Cela permet d'estimer la différence entre la canopée des arbres et les autres couvertures végétales. Les valeurs de données obtenues représentent la couverture de la canopée de 2016 à une résolution de 30 m et sont disponibles pour les États-Unis continentaux, l'Alaska côtier et Hawaii. En raison de la taille du fichier et de la résolution d'autres ensembles de données dans le modèle, l'image a été optimisée jusqu'à une résolution de 1 km. Les valeurs de la canopée des arbres ont ensuite été moyennées pour chaque U.S. Comté.

Airports Ces données sont fournies par le service ArcGIS Online de l'ESRI accessible via le logiciel ArcGIS Pro. Ils comprennent des catégories pour les aéroports, les héliports, les bases d'hydravions, les ultra-légers, les planeurs, les ballonnets et autres aux États-Unis. Il y a 19 850 entrées dans cet ensemble de données représentées en points. Les données sont normalisées en tant que nombre d'aéroports par km2.

Installations militaires Les données relatives aux installations militaires proviennent des États-Unis. Recensement TIGER/Line shapefiles et téléchargé à partir de data.gov 42. Les États-Unis Le recensement a créé cet ensemble de données en collaboration avec les États-Unis. Le Département de la défense et les États-Unis Département de la sécurité intérieure. Les données délimitent les limites des installations militaires. Pour cette recherche, ces frontières ont été superposées aux comtés américains, où la zone d'installation militaire de chaque comté est calculée.

Modèles

Nous explorons d'abord l'ensemble de données NUFORC en utilisant l'indice Getis-Ord (Gi-) basé sur le nombre de rapports d'observation pour 10 000 personnes par comté. Cela identifie des grappes importantes de valeurs basses (points froids) et de valeurs élevées (points chauds), en comparant le nombre total de rapports normalisés dans un ensemble de comtés voisins à la distribution complète. Les comtés voisins sont sélectionnés comme voisins les plus proches (k-NN) avec le paramètre K réglé à 8. Plutôt que de fixer un paramètre de distance fixe ou des exigences de contiguité, k-NN s'assure que chaque comté prend en considération le même nombre de voisins. La normalisation de la variable de données à visée devrait aider à corriger les régions avec des comtés plus grands, comme l'Ouest, qui couvrent généralement des zones plus grandes 44

Pour modéliser le potentiel de voir les UAP, nous utilisons l'estimation bayésienne de la petite zone, sur la base du taux relatif de rapports d'observation dans la population d'un lieu. Les modèles de petites zones incorporent un terme autorégressif spatial pour limiter l'influence des valeurs extrêmes, qui peuvent résulter de la petite taille de la population. Ici, le nombre d'observations rapportées

Pour le comté i est supposée suivre une distribution de Poisson:

- zyzim Pois-left ( thêta-i-E-i--------------------------------------------------

Où est le nombre de rapports attendus pour le comté i et le(thêta-i) est le taux relatif. Pour obtenir la valeur escomptée, nous estimons d'abord le taux de déclaration par habitant pour les États-Unis conterminés comme le nombre total de rapports divisés par la population totale. La valeur attendue pour n'importe quel comté est obtenue en multipliant cette valeur par la population de ce comté. Lorsque le nombre rapports est plus élevé que prévu sur la base de la population. Une analyse récente de l'ensemble de données du NUFORC donne à penser que le nombre de rapports pourrait également être lié à la zone de comté 45. Toutefois, étant donné que la répartition de la population dans une zone donnée peut être très variable, on ne sait pas très bien comment l'utiliser dans le calcul des taux attendus. Nous supposons donc que le taux attendu de rapports repose simplement sur la capacité d'un comté à produire des rapports. Enfin, les taux relatifs sont modélisés en utilisant K covariables comme suit :

EPMATHMARKEREP EPMATHMARKEREP EPMATHMARKEREP EPMATHMARKEREP EPMATHMARKEREP EPMATHMARKEREP EPMATHMARKEREP EPMATHMARKEREP EPMATHMARKEREP EPMATHMARKEREP EPMATHMARKEREP EPMATHMARKEREP EPMATHMARKEREP EPMATHMARKEREP EPMATHMARKEREP

Où EPMATHMARKEREP représente l'ensemble de covariables transformées par z-score représentant la visibilité et le trafic aérien décrits ci-dessus avec des coefficients associés. Enfin, l'erreur du modèle (-(-in-)) est décomposée en un effet autorégressif spatial et un bruit aléatoire non spatial. Notre modèle suppose que les rapports individuels sont indépendants. Bien qu'il soit peu probable que cela soit vrai pour les événements qui ont causé les observations, car ils peuvent être signalés par de multiples individus, nous supposons que les rapports sont fournis indépendamment.

Les paramètres et coefficients du modèle sont estimés à l'aide de l'Aspect intégré de laplacien (INLA) 46. INLA a été choisi par rapport aux approches MCMC en raison de son efficacité informatique avec de grands modèles structurés spatialement. Les résultats du modèle sont communiqués comme la moyenne de la distribution de probabilité postérieure pour chaque coefficient (tableau 11). Facteurs d'inflation de la variance (VIF), qui signalent la multi colinéarité potentielle au sein d'un modèle, pour toutes les variables du modèle sont bien inférieurs à 2. Les valeurs VIF sont traditionnellement acceptées si elles sont inférieures à 5. Des estimations postérieures bayésiennes peuvent être utilisées pour tester des hypothèses spécifiques 47. Ici, nous testons les hypothèses selon lesquelles la relation entre chaque covariable et la vitesse de la visualisation est positive (c'est-à-dire - 1) ou négative (- 1). Le soutien à une hypothèse donnée est basé sur la distribution de probabilité postérieure des coefficients de modèle et est décrit comme la crédibilité de cette hypothèse. Par exemple, si 95 % de la distribution postérieure d'un coefficient est supérieure à un, cela indique une relation positive entre cette covariable et le taux de données d'observation et se verrait attribuer une crédibilité de 95% d'une relation positive. Si la répartition postérieure est également divisée en estimations négatives et positives, elle se verrait attribuer une crédibilité d'environ 50 % pour l'une ou l'autre hypothèse. Comme le modèle est basé sur des taux relatifs transformés logarithmiques, les estimations postérieures des coefficients ont été exponentées pour faciliter l'interprétation. Les coefficients sont rapportés comme la moyenne de la distribution postérieure plus l'intervalle de crédibilité à 95 % (Tableau 11). Une carte du terme d'erreur spatiale (u) est incluse dans les informations supplémentaires.

Tableau 1 Résultats du modèle bayésien des petites zones. Voir lien

Tableau grand format

Résultats

Les résultats d'une analyse des points chauds (Fig. 33) montre une forte tendance avec beaucoup plus d'observations normalisées par la population (c'est-à-dire des rapports de comté pour 10 000 habitants) rapportées dans l'ouest des États-Unis et dans le nord-est, ainsi que certaines zones isolées, y compris la région frontalière des trois États de l'Illinois, l'Indiana et le Kentucky, entourant Evansville, Indiana, et les environs de Washington D.C. Des groupes de basses observations sont trouvés à travers les plaines centrales et dans le sud-est.

Figure 3

ANALYSE SITES OVNI UAP UFO PAN USA

Hotspot Analysis (Getis-Ord Giz) des sites d'observations signalées de 2001 à 2020.  Image en taille réelle

Le tableau 1 donne les résultats du modèle, sur la base de la distribution de probabilité postérieure de chaque coefficient. À l'exception de l'ordonnée, tous les coefficients du modèle décrivent le taux de variation des rapports relatifs de la vitesse d'observation pour une augmentation d'un écart type de ce coefficient. Les valeurs supérieures à 1 indiquent une relation positive (c'est-à-dire l'augmentation des rapports); les valeurs inférieures à 1 indiquent une relation négative (diminution des rapports). Par exemple, le coefficient pour la pollution légère moyenne est de 0,923, ce qui indique qu'une augmentation d'un écart type de la pollution lumineuse entraînera une diminution de 7,7 % des rapports d'observation.

Tous les résultats, à l'exception de la couverture nuageuse, soutiennent l'hypothèse générale selon laquelle les gens verront les choses quand ils en auront l'occasion. La couverture nuageuse a une relation non crédible avec les rapports d'observation, sans le soutien d'une relation négative ou positive.

Discussion et conclusions

Nous nous souvenons ici de nos questions de recherche initiales : (1) Quelle est la viabilité des données fournies publiquement sur les observations de l'UAP communiquées ? 2) Ces rapports d'observation ont-ils des schémas spatiaux crédibles ? et 3) Dans l'affirmative, ces schémas peuvent-ils être expliqués par des facteurs environnementaux physiques et/ou construits ? Pour la question 1, les données accessibles au public provenant du NUFORC en ligne sont des données utilisables ; toutefois, elles nécessitent un traitement substantiel pour l'analyse spatiale. Ces données pourraient être utilisées pour des recherches plus fines sur la résolution (au niveau de la ville), plutôt que pour le niveau des comtés.

La principale préoccupation de ces conclusions est-elle que ces données volontaires sont valides ? La réponse courte est qu'il est probable que certains ne le sont pas. Toutefois, nous suggérons que si les données étaient totalement non valides (en supposant une répartition psychologique et sociologique homogène des soumissions), les rapports d'observation présenteraient peu ou pas de modèle spatial et ne seraient probablement pas un modèle qui peut s'expliquer par des indicateurs de visibilité d'ordre préalable. Une autre question de données est : y a-t-il des erreurs temporelles et/ou géographiques ? Probablement, parce que certaines entrées dans cet ensemble de données sont rapportées rétrospectivement, pas toujours à la première personne. Nous nous efforçons de limiter cette situation en utilisant les données de 2001 présents, mais cela ne résout pas complètement le problème. Les erreurs géographiques ont été limitées en augmentant les données au niveau des comtés. Le dernier point que nous examinons est que ces cas doivent être au courant du NUFORC et l'accès aux communications. Les auteurs ont trouvé le site Web et l'organisation en recherchant des données. Certains peuvent trouver le site Web lorsqu'ils recherchent une organisation à laquelle il est rendu compte. Pourtant, il y a probablement un préjugé sur les personnes qui connaissent cette ressource car elle n'est pas largement annoncée. Dans tous les cas, nous pommons que cet ensemble de données a de la valeur pour comprendre ces rapports d'observation ; que soit cela indique que les gens voient des choses qu'ils ne peuvent pas expliquer (ou qu'ils ne veulent pas expliquer avec des explications plus logiques), soit cela indique où les gens réfléchissent davantage aux UAP. Les deux sont importants et ont des implications physiques/sociales.

En ce qui concerne les questions 2 et 3, ces rapports sont identifiables de manière crédible, et ces caractéristiques sont liées aux caractéristiques environnementales. Les variables explicatives sont destinées à représenter à la fois 1) la possibilité de voir quelque chose et 2) le potentiel de quelque chose que l'homme construit pour être dans le champ de vision. Nous n'avons pas pris en compte des satellites ou des drones, qui sont probablement des facteurs importants, ni le fait que les avions (et les hélicoptères, etc.) ne volent pas seulement autour de leurs sites de décollage et d'atterrissage. Cependant, autour des emplacements que nous utilisons, les avions sont susceptibles d'être plus proches du sol, plus visibles et plus fréquemment présents. En utilisant les données d'installation militaire, nous espérons capturer, non seulement les avions, mais aussi les activités d'entraînement de nuit qui pourraient utiliser, par exemple, des tracts, des drones et d'autres formes d'éclairage dans des zones relativement désolées.

Si nous supposons que la plupart des rapports d'observation ici sont représentatifs de véritables observations que les gens ont jugées non identifiées, alors nos résultats ont des implications intéressantes. Notre modèle montre que la majorité des rapports d'observation normalisés se trouvent dans les parties occidentales des États-Unis et dans le nord-est. Nous sommes d'hypothèses que le taux plus élevé d'observations occidentales pourrait être dû (1) à la géographie physique de l'Occident (c'est-à-dire au manque de verrières végétatives et aux grands espaces ouverts), à 2) aux cultures d'activités de plein air (par exemple, les activités récréatives et autres activités dont on jouissait dans le climat plus tempéré tout au long de l'année), et à 3) les cultures d'idées paranormales (par exemple, l'impact du secteur 51, Roswell). Il y a aussi des comtés isolés dans le reste du pays qui méritent d'être étudiés plus avant pour déterminer quels biens pourraient susciter relativement plus d'attention de l'UAP. Toutefois, dans ces résultats, la couverture nuageuse n'est pas crédible, peut-être liée à des taux plus élevés de rapports d'observation dans les régions côtières du nord-ouest du Pacifique (relativement assombrit) et dans les régions désertiques de l'Ouest montagneux (relativement claires). Nous nous attendions initialement à ce que la couverture nuageuse soit liée de manière crédible aux rapports, car les nuages peuvent se disperser et, ce faisant, obscures, des choses réfléchissantes obscures qui se déplacent à l'intérieur ou au-dessus d'eux et créent des modèles que certains pourraient considérer comme inexpliqués. Ce n'était toutefois pas le cas. Toutes les autres relations variables sont comme prévu et s'alignent sur nos hypothèses initiales, que les gens rapportent plus d'observations où ils ont une meilleure vue du ciel. La question qui se pose maintenant est de savoir pourquoi ? Cette recherche commence à répondre à cette question en examinant la quantité d'activité aéroportée humaine produite par l'homme. Les relations très crédibles avec le trafic aérien et avec l'activité militaire suggèrent que les gens voient, mais pas, des choses qui sont faites par des êtres humains. Par exemple, une montgolfière vue à une distance suffisante peut sembler inexplicable, surtout si elle est vue par quelqu'un qui n'en a pas vu auparavant. Les drones, pour lesquels nous n'avons pas testé spécifiquement, peuvent sembler voler de manière erratique dans des zones où les gens ne sont pas habitués à voir les choses bouger dans le ciel. Il est peu probable que les événements, tels que la foudre à la balle, les lumières à base sismique, les insectes ou d'autres événements naturels soient responsables de plus d'une petite partie de ces rapports, car ce sont des événements rares eux-mêmes.

Bien que ces résultats fournissent une première évaluation des facteurs liés aux observations rapportées de phénomène non identifié ou inexpliqué, ils soulèvent également d'autres questions. Nous trouvons des relations crédibles et des schémas spatiaux qui nécessitent un examen plus approfondi. Pourquoi, par exemple, les taux des rapports d'observation sont-ils faibles en Californie, alors qu'ils sont élevés dans de nombreux États environnants ? Pourquoi les taux de signalement fluctuent-ils à travers le temps ? Nos recherches futures comprendront des considérations temporelles (par exemple, les variations dans le temps) pour répondre, espérons-le, à certaines de ces questions. Nous notons en outre que nos covariables représentent des conditions moyennes, et bien que celles-ci expliquent clairement une grande partie du schéma de premier ordre dans les rapports d'observation, d'autres facteurs peuvent être identifiés en explorant le modèle restant dans les erreurs spatiales (SI Fig. 11) ou en prenant en considération les changements dans le temps ou les événements individuels.

Certains modèles des observations signalées pourraient s'expliquer par des facteurs socioculturels. Par exemple, y a-t-il des dizaines de reportages après que l'attention d'Hollywood a été accordée aux films ou aux émissions de télévision sur les extraterrestres ? Certaines cultures sont-elles plus susceptibles de voir les UAP, en raison de leurs systèmes de croyance ? Certaines régions/lieux des États-Unis ont-elles été davantage pris en compte dans les rapports historiques d'observation de l'UAP? Il ne fait aucun doute que la géographie et le « lieu » influencent les systèmes de croyance et le comportement des gens. Dans certains endroits, l'attente de ce que vous êtes censé voir peut influencer ce que vous voyez réellement. Dans un processus appelé perception motivée, les gens peuvent biaiser leur perception pour parvenir à des conclusions attendues qui atteignent leurs objectifs ou offrent des récompenses 48,49. Si votre objectif est de voir un UAP, vous pourriez très bien en voir l'occasion. Toutefois, il est important de souligner qu'il existe de nombreuses expériences d'observation que les gens hésitent à signaler. Nombreux sont ceux qui craignent la stigmatisation et les attaques de la part du public, et d'autres qui n'avaient auparavant aucune croyance dans les UAP, mais qui avaient une expérience qui les convainquaient du contraire.

Nous abordons ce problème avec prudence, en raison à la fois de la complexité du sujet et du caractère sensible des données disponibles. Les États-Unis La position du Gouvernement est que «l'UAP pose clairement une question de sécurité de vol et peut poser un défi à la sécurité nationale des États-Unis» 44. Pour les questions de sécurité nationale, les incertitudes et les inconnues ne sont jamais bonnes, et il est difficile de se doter des efforts de renseignement pour minimiser les inconnues. Peu importe ce que les gens voient, et qu'il s'agisse de pilotes militaires, de pilotes civils ou de spectateurs généraux, il y a une menace potentielle. Cette menace s'accroît à mesure que nos incertitudes s'accroissent. Bien que basés sur un ensemble de données bruitées et source de foule, nos résultats peuvent fournir un contexte pour la façon dont les rapports d'observation d'objets non identifiés varient dans l'espace, les facteurs liés à ceux-ci, et peuvent offrir un pas vers la compréhension de ces menaces.

Ce problème est pertinent sur de nombreux fronts, y compris l'anthropologie et la sociologie (c'est-à-dire la compréhension de l'expérience humaine/sociale). La stigmatisation donnée à ce domaine de la recherche, si elle est étudiée scientifiquement, devrait être terminée. Nous ne faisons aucune hypothèse sur ce que les gens voient, seulement qu'ils verront plus quand et où ils en auront l'occasion. La question demeure toutefois de savoir de quoi sont ces rapports d'observation. Un examen plus approfondi des régions où le modèle effectue de mauvaises tendances temporelles et des détails rapportés pour chaque observation signalée peut aider à mieux élucider cela.

Disponibilité des données

Les données étayant les résultats de cette étude sont disponibles en ligne auprès du National UFO Reporting Center (NUFORC) à l'adresse https://nuforc.org/ ; cependant, ces données ne sont pas géocodées. Les données géocodées encodées sont disponibles auprès des auteurs sur demande raisonnable.

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Remerciements

Nous voudrions saluer le travail du National UFO Reporting Center (NUFORC) en rassemblant et en mettant à disposition les rapports des observations de l'UAP. SB tient à remercier Nick Malins pour les discussions qui ont contribué à définir à la fois les questions de l'étude et l'analyse.

Informations sur l'auteur

Auteurs et affiliations

  1. Département de géographie, Université de l'Utah, Salt Lake City, UT, 84112, États-Unis

R. M. M. Medina et S. C. Brasseur

  1. Département de la défense des États-Unis, Washington D.C., 20301, États-Unis

S. M. Kirkpatrick

Contributions

R.M., S.B. et S.K. sont responsables de la Conceptualization S.B. et R.M., qui ont été conçus pour la méthodologie R.M., S.B. et S.K. sont responsables de l'enquête : RMM, SCB, SMK R.M., S.B. sont responsables de la visualisation S.K.pour l'écriture – les projets originaux R.M., S.B. et S.K. sont responsables de l'écriture – révision et édition.

Auteur correspondant

Correspondance à R. M. Médine.

Déclarations d'éthique

Intérêts de concurrence

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.


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