Gavin Schmidt: The emergent patterns of climate change

Gavin Schmidt: Die Muster des Klimawandels

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TED


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Übersetzung: Tobias König Lektorat: Jo Pi
00:12
We live in a very complex environment:
0
12864
2323
Wir leben in einer Umwelt,
00:15
complexity and dynamism
1
15187
1904
die sehr komplex und dynamisch ist.
Satellitenbilder und Videos belegen das
00:17
and patterns of evidence
2
17091
2063
und lassen Klimamuster erkennbar werden.
00:19
from satellite photographs, from videos.
3
19154
2885
00:22
You can even see it outside your window.
4
22039
3011
Man kann diese Muster sogar vom Fenster aus sehen.
00:25
It's endlessly complex, but somehow familiar,
5
25050
3860
Sie sind überaus komplex, wirken aber vertraut.
00:28
but the patterns kind of repeat,
6
28910
1960
Diese Muster scheinen sich zu wiederholen,
00:30
but they never repeat exactly.
7
30870
2490
sind aber nie genau gleich.
00:33
It's a huge challenge to understand.
8
33360
4127
Es ist eine enorme Herausforderung, sie zu verstehen.
00:37
The patterns that you see
9
37487
2132
Die Muster, die Sie sehen,
00:39
are there at all of the different scales,
10
39619
3720
gibt es in allen Größenordnungen.
Man kann diese Muster aber nicht in kleinere Einheiten aufteilen und sagen:
00:43
but you can't chop it into one little bit and say,
11
43339
2906
00:46
"Oh, well let me just make a smaller climate."
12
46245
2663
“Dann entwerfe ich eben ein kleineres Klimamodell."
00:48
I can't use the normal products of reductionism
13
48908
4212
Man kann nicht die typische Form des Reduktionismus anwenden,
00:53
to get a smaller and smaller thing that I can study
14
53120
2722
um immer kleinere Einheiten zu erhalten,
00:55
in a laboratory and say, "Oh,
15
55842
2308
die man im Labor untersuchen kann, um dann zu sagen:
00:58
now that's something I now understand."
16
58150
2396
"Jetzt verstehe ich das alles."
01:00
It's the whole or it's nothing.
17
60546
3367
Entweder man versteht alles oder nichts.
01:03
The different scales that give you
18
63913
2552
Die unterschiedlichen Maßstäbe,
01:06
these kinds of patterns
19
66465
2122
die diese Muster sichtbar machen,
01:08
range over an enormous range of magnitude,
20
68587
3457
umfassen eine enorme Skala an Größenordnungen.
01:12
roughly 14 orders of magnitude,
21
72044
2416
Es gibt etwa 14 davon,
01:14
from the small microscopic particles
22
74460
2491
von mikroskopisch kleinen Partikeln
01:16
that seed clouds
23
76951
2376
zur Wolkenimpfung
01:19
to the size of the planet itself,
24
79327
2560
bis zur Größe der Erde,
01:21
from 10 to the minus six
25
81887
1276
von 10 hoch -6 m
01:23
to 10 to the eight,
26
83163
1077
bis 10 hoch 8 m,
01:24
14 orders of spatial magnitude.
27
84240
2292
14 räumliche Größenordnungen.
01:26
In time, from milliseconds to millennia,
28
86532
3411
Auch bei Zeiteinheiten, von Millisekunden bis zu Jahrtausenden,
01:29
again around 14 orders of magnitude.
29
89943
3055
unterscheidet man ca. 14 Größenordnungen.
01:32
What does that mean?
30
92998
1387
Was bedeutet das?
01:34
Okay, well if you think about how
31
94385
1939
Wenn man wissen möchte,
01:36
you can calculate these things,
32
96324
2660
wie sich diese Dinge berechnen lassen,
01:38
you can take what you can see,
33
98984
1960
dann sammelt man Beobachtungsdaten,
01:40
okay, I'm going to chop it up
34
100944
1026
teilt diese in viele kleine Einheiten auf
01:41
into lots of little boxes,
35
101970
1379
01:43
and that's the result of physics, right?
36
103349
2355
und erhält so physikalisch korrekte Ergebnisse.
01:45
And if I think about a weather model,
37
105704
1725
Ein Wettermodell
01:47
that spans about five orders of magnitude,
38
107429
2494
umfasst ca. fünf Größenordnungen,
01:49
from the planet to a few kilometers,
39
109923
3127
von der Größe der Erde bis zu wenigen Kilometern.
01:53
and the time scale
40
113050
1538
Zeiteinheiten reichen von wenigen Minuten
01:54
from a few minutes to 10 days, maybe a month.
41
114588
4412
bis zu zehn Tagen oder vielleicht einem Monat.
01:59
We're interested in more than that.
42
119000
1395
Wir wollen aber mehr wissen.
02:00
We're interested in the climate.
43
120395
1305
Uns interessiert das Klima.
02:01
That's years, that's millennia,
44
121700
2141
Hier sind Jahre, Jahrtausende
02:03
and we need to go to even smaller scales.
45
123841
2573
und sogar noch kleinere Maßstäbe relevant.
02:06
The stuff that we can't resolve,
46
126414
1601
Kürzere Prozesse,
02:08
the sub-scale processes,
47
128015
1965
die wir nicht untersuchen können,
02:09
we need to approximate in some way.
48
129980
1980
müssen wir annähernd berechnen.
02:11
That is a huge challenge.
49
131960
1762
Das ist eine enorme Herausforderung.
02:13
Climate models in the 1990s
50
133722
2188
Klimamodelle in der 1990ern
02:15
took an even smaller chunk of that,
51
135910
1970
haben noch weniger Größenordnungen,
02:17
only about three orders of magnitude.
52
137880
2018
nur ungefähr drei, berücksichtigt.
02:19
Climate models in the 2010s,
53
139898
2095
Klimamodelle zu Beginn des 21. Jahrhunderts,
02:21
kind of what we're working with now,
54
141993
1774
mit denen wir im Moment arbeiten,
02:23
four orders of magnitude.
55
143767
2940
greifen auf vier Größenordnungen zurück.
02:26
We have 14 to go,
56
146707
2303
14 Größenordnungen gibt es,
02:29
and we're increasing our capability
57
149010
2200
und alle zehn Jahre gelingt es uns,
02:31
of simulating those at about
58
151210
1870
eine weitere Größenordnung zu simulieren.
02:33
one extra order of magnitude every decade.
59
153080
3546
02:36
One extra order of magnitude in space
60
156626
1895
Jede zusätzliche räumliche Größenordnung
02:38
is 10,000 times more calculations.
61
158521
3249
erhöht den Rechenaufwand um ein 10 000-Faches,
02:41
And we keep adding more things,
62
161770
2380
und wir fügen immer weitere Elemente hinzu,
02:44
more questions to these different models.
63
164150
2374
die wieder neue Fragen aufwerfen.
02:46
So what does a climate model look like?
64
166524
2733
Wie sieht also ein Klimamodell aus?
02:49
This is an old climate model, admittedly,
65
169257
2341
Hier sehen Sie zugegebenermaßen ein altes Modell,
02:51
a punch card, a single line of Fortran code.
66
171598
4080
eine Lochkarte mit einer einzigen Fortran-Codezeile.
02:55
We no longer use punch cards.
67
175678
1978
Wir benutzen keine Lochkarten mehr,
02:57
We do still use Fortran.
68
177656
2241
aber wir verwenden immer noch Fortran.
02:59
New-fangled ideas like C
69
179897
1957
Neumodische Programmiersprachen wie C
03:01
really haven't had a big impact
70
181854
3235
hatten keinen großen Einfluss
03:05
on the climate modeling community.
71
185089
2367
auf die Entwicklung von Klimamodellen.
03:07
But how do we go about doing it?
72
187456
1400
Wie gehen wir nun also vor?
03:08
How do we go from that complexity that you saw
73
188856
4624
Wie gelangen wir von der vorhin erwähnten Komplexität
03:13
to a line of code?
74
193480
2530
zu einer Codezeile?
Wir gehen Schritt für Schritt vor.
03:16
We do it one piece at a time.
75
196010
1573
03:17
This is a picture of sea ice
76
197583
1878
Hier sehen Sie ein Luftbild von Meereis,
03:19
taken flying over the Arctic.
77
199461
2098
das über der Arktis aufgenommen wurde.
03:21
We can look at all of the different equations
78
201559
2038
Wir können alle Gleichungen betrachten,
03:23
that go into making the ice grow
79
203597
3112
die dazu führen, dass das Eis wächst,
03:26
or melt or change shape.
80
206709
2114
schmilzt oder seine Form verändert.
03:28
We can look at the fluxes.
81
208823
1131
Wir können Größenänderungen
03:29
We can look at the rate at which
82
209954
1952
und die Zeit betrachten,
03:31
snow turns to ice, and we can code that.
83
211906
2845
in der Schnee zu Eis wird,
03:34
We can encapsulate that in code.
84
214751
2329
und das können wir als Code darstellen.
03:37
These models are around
85
217080
1226
Der Code dieser Modelle umfasst
03:38
a million lines of code at this point,
86
218306
2083
im Moment ca. eine Million Zeilen
03:40
and growing by tens of thousands of lines of code
87
220389
3470
und wird jedes Jahr um zehntausende Zeilen erweitert.
03:43
every year.
88
223859
1191
03:45
So you can look at that piece,
89
225050
1653
Dies ist ein Bestandteil,
03:46
but you can look at the other pieces too.
90
226703
1922
aber man kann noch weitere betrachten.
03:48
What happens when you have clouds?
91
228625
1933
Was ist eigentlich mit Wolken?
03:50
What happens when clouds form,
92
230558
2159
Was passiert, wenn sich Wolken bilden,
03:52
when they dissipate, when they rain out?
93
232717
1882
sich auflösen oder ausregnen?
03:54
That's another piece.
94
234599
1742
Das ist ein weiteres Element.
03:56
What happens when we have radiation
95
236341
1846
Was geschieht,
03:58
coming from the sun, going through the atmosphere,
96
238187
2534
wenn Solarstrahlung die Atmosphäre durchdringt,
04:00
being absorbed and reflected?
97
240721
1926
absorbiert und reflektiert wird?
04:02
We can code each of those very small pieces as well.
98
242647
3979
Jedes dieser winzigen Elemente können wir als Code darstellen.
04:06
There are other pieces:
99
246626
1416
Es gibt noch weitere Elemente:
04:08
the winds changing the ocean currents.
100
248042
3460
Winde, die Meeresströmungen ändern,
04:11
We can talk about the role of vegetation
101
251502
3770
und die Rolle der Vegetation
04:15
in transporting water from the soils
102
255272
2329
beim Transport von Wasser aus dem Boden
04:17
back into the atmosphere.
103
257601
1969
zurück in die Atmosphäre.
04:19
And each of these different elements
104
259570
2914
Jedes dieser Elemente
04:22
we can encapsulate and put into a system.
105
262484
3624
können wir in einem System zusammenfassen.
04:26
Each of those pieces ends up adding to the whole.
106
266108
5148
Jedes Element trägt zum großen Ganzen bei.
04:31
And you get something like this.
107
271256
2297
Und dann erhält man Folgendes:
04:33
You get a beautiful representation
108
273553
2848
eine anschauliche Darstellung
04:36
of what's going on in the climate system,
109
276401
2622
der Vorgänge im Klimasystem,
04:39
where each and every one of those
110
279023
3389
in dem jedes auftauchende Klimamuster --
04:42
emergent patterns that you can see,
111
282412
2782
die Wirbel im Südlichen Ozean,
04:45
the swirls in the Southern Ocean,
112
285194
2003
04:47
the tropical cyclone in the Gulf of Mexico,
113
287197
2756
der tropische Wirbelsturm im Golf von Mexiko,
04:49
and there's two more that are going to pop up
114
289953
1641
und zwei weitere,
04:51
in the Pacific at any point now,
115
291594
2354
die gleich im Pazifik auftauchen;
04:53
those rivers of atmospheric water,
116
293948
2713
die Ströme des Wasserdampfes in der Atmosphäre --
04:56
all of those are emergent properties
117
296661
2857
all diese spontan auftretenden Eigenschaften,
04:59
that come from the interactions
118
299518
2124
die aus dem Zusammenspiel
05:01
of all of those small-scale processes I mentioned.
119
301642
3495
aller kleineren Prozesse hervorgehen.
05:05
There's no code that says,
120
305137
1905
Kein Code schreibt vor:
"Erschaffe einen Wirbel im Südlichen Ozean."
05:07
"Do a wiggle in the Southern Ocean."
121
307042
1857
05:08
There's no code that says, "Have two
122
308899
2668
Kein Code schreibt vor:
"Erschaffe zwei tropische Wirbelstürme, die einander umkreisen."
05:11
tropical cyclones that spin around each other."
123
311567
2898
05:14
All of those things are emergent properties.
124
314465
3812
All das sind Eigenschaften, die spontan auftreten.
05:18
This is all very good. This is all great.
125
318277
2146
Das alles ist großartig.
05:20
But what we really want to know
126
320423
1270
Wir wollen aber wissen,
05:21
is what happens to these emergent properties
127
321693
1949
was mit diesen Eigenschaften geschieht,
05:23
when we kick the system?
128
323642
1705
wenn wir das System beeinflussen.
05:25
When something changes, what happens to those properties?
129
325347
3533
Was geschieht mit diesen Eigenschaften, wenn sich etwas ändert?
05:28
And there's lots of different ways to kick the system.
130
328880
2989
Es gibt viele Möglichkeiten, das System zu beeinflussen.
05:31
There are wobbles in the Earth's orbit
131
331869
2033
Im Verlauf von Hunderttausenden von Jahren
05:33
over hundreds of thousands of years
132
333902
1879
gibt es in der Erdbahn Schwankungen,
05:35
that change the climate.
133
335781
2026
die das Klima beeinflussen.
05:37
There are changes in the solar cycles,
134
337807
2136
Sonnenfleckenzyklen ändern sich etwa alle elf Jahre
05:39
every 11 years and longer, that change the climate.
135
339943
3105
05:43
Big volcanoes go off and change the climate.
136
343048
3574
Große Vulkane brechen aus und verändern das Klima.
05:46
Changes in biomass burning, in smoke,
137
346622
3238
Veränderungen beim Verbrennen von Biomasse,
05:49
in aerosol particles, all of those things
138
349860
1863
bei Rauchgasen oder Aerosolen;
05:51
change the climate.
139
351723
1822
all das verändert das Klima.
05:53
The ozone hole changed the climate.
140
353545
4059
Das Ozonloch hat das Klima verändert.
05:57
Deforestation changes the climate
141
357604
2217
Entwaldung verändert das Klima,
05:59
by changing the surface properties
142
359821
1926
indem die Bodenbeschaffenheit,
06:01
and how water is evaporated
143
361747
1990
die Verdunstung und der Transport von Wasser
06:03
and moved around in the system.
144
363737
2466
in diesem System beeinflusst werden.
06:06
Contrails change the climate
145
366203
2285
Kondensstreifen verändern das Klima,
06:08
by creating clouds where there were none before,
146
368488
2867
weil sie Wolken bilden, wo vorher keine waren,
06:11
and of course greenhouse gases change the system.
147
371355
4598
und auch Treibhausgase verändern natürlich das Klima.
06:15
Each of these different kicks
148
375953
3021
Jeder dieser unterschiedlichen Einflüsse
06:18
provides us with a target
149
378974
2151
liefert uns einen Parameter,
06:21
to evaluate whether we understand
150
381125
2835
mit dem wir überprüfen können,
06:23
something about this system.
151
383960
2161
ob wir dieses System verstehen.
06:26
So we can go to look at
152
386121
2392
Wir können uns also überlegen,
06:28
what model skill is.
153
388513
2704
was ein effektives Modell ausmacht.
06:31
Now I use the word "skill" advisedly:
154
391217
2033
Ich benutze das Wort "effektiv" mit Bedacht:
06:33
Models are not right or wrong; they're always wrong.
155
393250
2411
Modelle sind immer falsch.
06:35
They're always approximations.
156
395661
1720
Sie sind immer nur Annäherungen.
06:37
The question you have to ask
157
397381
1894
Man muss sich also fragen,
06:39
is whether a model tells you more information
158
399275
3079
ob ein Modell mehr Informationen liefert,
06:42
than you would have had otherwise.
159
402354
1925
als man ohne dieses Modell hätte.
06:44
If it does, it's skillful.
160
404279
3381
Wenn man mehr Informationen erhält, ist es ein effektives Modell.
06:47
This is the impact of the ozone hole
161
407660
2454
Hier sehen Sie den Einfluss des Ozonlochs
auf den Luftdruck auf Meereshöhe, also niedriger und hoher Luftdruck,
06:50
on sea level pressure, so low pressure, high pressures,
162
410114
2860
06:52
around the southern oceans, around Antarctica.
163
412974
2595
um den Südlichen Ozean und um die Antarktis herum.
06:55
This is observed data.
164
415569
1913
Links sehen Sie Beobachtungsdaten
06:57
This is modeled data.
165
417482
2088
und rechts modellierte Daten.
06:59
There's a good match
166
419570
1594
Die Übereinstimmung ist recht groß,
07:01
because we understand the physics
167
421164
1951
weil wir die physikalischen Prozesse,
07:03
that controls the temperatures in the stratosphere
168
423115
3138
die die Temperaturen in der Stratosphäre steuern,
07:06
and what that does to the winds
169
426253
1746
und deren Einfluss auf die Winde
07:07
around the southern oceans.
170
427999
2181
um die Südlichen Ozeane herum verstehen.
07:10
We can look at other examples.
171
430180
1519
Hier ein weiteres Beispiel.
07:11
The eruption of Mount Pinatubo in 1991
172
431699
2856
Beim Ausbruch des Pinatubo im Jahr 1991
07:14
put an enormous amount of aerosols, small particles,
173
434555
2799
gelangten große Mengen an Aerosolen, also kleine Partikel,
07:17
into the stratosphere.
174
437354
1587
in die Stratosphäre.
07:18
That changed the radiation balance of the whole planet.
175
438941
3147
Das veränderte die Strahlungsbilanz des gesamten Planeten.
07:22
There was less energy coming in than there was before,
176
442088
2782
Es traf weniger Energie auf die Erde als zuvor,
07:24
so that cooled the planet,
177
444870
1658
sodass es kühler wurde.
07:26
and those red lines and those green lines,
178
446528
2019
Die roten und grünen Linien
07:28
those are the differences between what we expected
179
448547
2565
stellen die Unterschiede zwischen erwarteten
07:31
and what actually happened.
180
451112
1688
und tatsächlichen Werten dar.
07:32
The models are skillful,
181
452800
1783
Diese Modelle sind effektiv,
07:34
not just in the global mean,
182
454583
1693
nicht nur im Hinblick auf globale,
07:36
but also in the regional patterns.
183
456276
3044
sondern auch auf regionale Klimamuster.
07:39
I could go through a dozen more examples:
184
459320
2840
Ich könnte noch mehr Beispiele nennen:
07:42
the skill associated with solar cycles,
185
462160
2850
Modelle zum Zusammenhang zwischen Sonnenfleckenzyklen
und der Ozonveränderung in der Stratosphäre.
07:45
changing the ozone in the stratosphere;
186
465010
2070
07:47
the skill associated with orbital changes
187
467080
2347
Modelle zu Veränderungen der Erdumlaufbahn
07:49
over 6,000 years.
188
469427
2056
innerhalb der letzten 6 000 Jahre.
07:51
We can look at that too, and the models are skillful.
189
471483
2398
All diese Modelle sind effektiv.
07:53
The models are skillful in response to the ice sheets
190
473881
3094
Sie geben Aufschluss über Eisflächen,
07:56
20,000 years ago.
191
476975
1520
die es vor 20 000 Jahren gab.
07:58
The models are skillful
192
478495
1671
Solche Modelle sind auch effektiv,
08:00
when it comes to the 20th-century trends
193
480166
2904
um Trends des 20. Jahrhunderts
über einen Zeitraum von Jahrzehnten zu beschreiben.
08:03
over the decades.
194
483070
1515
08:04
Models are successful at modeling
195
484585
2282
Modelle sind in der Lage,
08:06
lake outbursts into the North Atlantic
196
486867
2605
Gletscherläufe in den Nordatlantik
08:09
8,000 years ago.
197
489472
1765
vor 8 000 Jahren darzustellen.
08:11
And we can get a good match to the data.
198
491237
3090
Diese Modelle
stimmen mit unseren Daten sehr genau überein.
08:15
Each of these different targets,
199
495463
2387
Mit all diesen unterschiedlichen Parametern
08:17
each of these different evaluations,
200
497850
2130
und Auswertungen
08:19
leads us to add more scope
201
499980
2391
können wir den Umfang unserer Modelle erweitern.
08:22
to these models,
202
502371
1151
08:23
and leads us to more and more
203
503522
2744
Das führt dazu,
dass wir immer komplexere Modelle erhalten,
08:26
complex situations that we can ask
204
506266
3988
an die wir immer interessantere Fragen stellen können,
08:30
more and more interesting questions,
205
510254
2569
08:32
like, how does dust from the Sahara,
206
512823
2710
wie zum Beispiel: Wie kann Sahara-Sand,
08:35
that you can see in the orange,
207
515533
1734
der hier orange dargestellt wird,
08:37
interact with tropical cyclones in the Atlantic?
208
517267
3443
mit tropischen Wirbelstürmen im Atlantik interagieren?
08:40
How do organic aerosols from biomass burning,
209
520710
3477
Wie beeinflussen organische Aerosole aus dem Verbrennen von Biomasse --
08:44
which you can see in the red dots,
210
524187
2723
hier als rote Punkte dargestellt --
08:46
intersect with clouds and rainfall patterns?
211
526910
2934
Wolken und Regenmuster?
08:49
How does pollution, which you can see
212
529844
1787
Wie beeinflusst die Umweltverschmutzung,
08:51
in the white wisps of sulfate pollution in Europe,
213
531631
3899
hier z. B. Sulfate in Europa, die als weiße Flächen gekennzeichnet sind,
08:55
how does that affect the temperatures at the surface
214
535530
3335
die Temperaturen und die Sonneneinstrahlung
08:58
and the sunlight that you get at the surface?
215
538865
3488
09:02
We can look at this across the world.
216
542353
3488
Wir können diese Zusammenhänge überall auf der Welt beobachten.
09:05
We can look at the pollution from China.
217
545841
3660
Wir können einen Blick auf die Verschmutzung in China
09:09
We can look at the impacts of storms
218
549501
3598
und den Einfluss von Stürmen
09:13
on sea salt particles in the atmosphere.
219
553099
3444
auf Seesalz-Partikel in der Atmosphäre werfen.
09:16
We can see the combination
220
556543
2561
Wir können das Zusammenwirken
all dieser unterschiedlichen Prozesse sehen,
09:19
of all of these different things
221
559104
2171
09:21
happening all at once,
222
561275
1468
die alle gleichzeitig ablaufen,
09:22
and we can ask much more interesting questions.
223
562743
2407
und wir können noch interessantere Fragen stellen:
09:25
How do air pollution and climate coexist?
224
565150
4624
Wie beeinflussen sich Luftverschmutzung und Klima?
09:29
Can we change things
225
569774
1509
Können wir Dinge ändern,
die das Klima und die Luftverschmutzung gleichzeitig verändern?
09:31
that affect air pollution and climate at the same time?
226
571283
2589
09:33
The answer is yes.
227
573872
2344
Die Antwort ist "Ja".
09:36
So this is a history of the 20th century.
228
576216
3044
Hier sehen Sie den Klimaverlauf des 20. Jahrhunderts.
09:39
The first one is the model.
229
579260
2243
Oben sehen Sie ein Modell.
09:41
The weather is a little bit different
230
581503
1407
Das simulierte Wetter unterscheidet sich etwas
09:42
to what actually happened.
231
582910
1289
von den tatsächlichen Daten.
09:44
The second one are the observations.
232
584199
2032
Unten sehen Sie die Beobachtungsdaten.
09:46
And we're going through the 1930s.
233
586231
2325
Wenn wir uns die 1930er Jahre anschauen,
09:48
There's variability, there are things going on,
234
588556
2824
sehen wir einige Klimaschwankungen,
09:51
but it's all kind of in the noise.
235
591380
2182
die aber eher gering ausfallen.
09:53
As you get towards the 1970s,
236
593562
2862
In den 1970er Jahren
09:56
things are going to start to change.
237
596424
2009
verändert sich das Bild.
09:58
They're going to start to look more similar,
238
598433
2062
Beide Grafiken ähneln sich immer mehr,
10:00
and by the time you get to the 2000s,
239
600495
2558
und zu Beginn des 21. Jahrhunderts
erkennt man bereits die Klimamuster der globalen Erwärmung,
10:03
you're already seeing the patterns of global warming,
240
603063
2642
10:05
both in the observations and in the model.
241
605705
2749
sowohl bei den Beobachtungen als auch im Modell.
10:08
We know what happened over the 20th century.
242
608454
2127
Wir wissen,
was im 20. Jahrhundert geschehen ist.
10:10
Right? We know that it's gotten warmer.
243
610581
1760
Wir wissen, dass es wärmer geworden ist
10:12
We know where it's gotten warmer.
244
612341
1611
und wo es wärmer geworden ist.
10:13
And if you ask the models why did that happen,
245
613952
2740
Wenn man die Modelle nach dem Grund fragt,
10:16
and you say, okay, well, yes,
246
616692
2125
dann erkennt man, dass im Wesentlichen das CO2,
10:18
basically it's because of the carbon dioxide
247
618817
1866
das wir in die Atmosphäre freigesetzt haben,
10:20
we put into the atmosphere.
248
620683
1979
dafür verantwortlich ist.
10:22
We have a very good match
249
622662
1682
Modelle und Beobachtungen
10:24
up until the present day.
250
624344
2627
stimmen bisher sehr genau überein.
10:26
But there's one key reason why we look at models,
251
626971
3420
Es gibt aber einen entscheidenden Grund, weshalb wir Modelle betrachten,
10:30
and that's because of this phrase here.
252
630391
2221
den der folgende Satz erklärt:
10:32
Because if we had observations of the future,
253
632612
2495
Wenn wir Beobachtungsdaten aus der Zukunft hätten,
10:35
we obviously would trust them more than models,
254
635107
3329
würden wir diesen mehr vertrauen als Modellen.
10:38
But unfortunately,
255
638436
1944
Doch leider ...
10:40
observations of the future are not available at this time.
256
640380
5540
stehen uns zukünftige Daten in der Gegenwart nicht zur Verfügung.
10:45
So when we go out into the future, there's a difference.
257
645920
2705
Es gibt also einen Unterschied, wenn wir in die Zukunft blicken:
10:48
The future is unknown, the future is uncertain,
258
648625
2562
Die Zukunft ist nicht vorhersehbar.
10:51
and there are choices.
259
651187
2404
Wir haben nun mehrere Möglichkeiten.
10:53
Here are the choices that we have.
260
653591
1833
Diese sehen folgendermaßen aus:
10:55
We can do some work to mitigate
261
655424
2139
Wir können versuchen,
10:57
the emissions of carbon dioxide into the atmosphere.
262
657563
2795
den CO2-Ausstoß geringfügig einzuschränken.
11:00
That's the top one.
263
660358
1926
Das wird in dem Modell oben simuliert.
11:02
We can do more work
264
662284
1906
Wir könnten aber auch daran arbeiten,
11:04
to really bring it down
265
664190
2176
den CO2-Ausstoß deutlich zu verringern,
11:06
so that by the end of the century,
266
666366
2218
damit dieser gegen Ende des Jahrhunderts
11:08
it's not much more than there is now.
267
668584
2464
nicht viel höher ist als jetzt.
11:11
Or we can just leave it to fate
268
671048
3767
Oder aber wir überlassen all das dem Schicksal
11:14
and continue on
269
674815
1493
und machen einfach weiter,
11:16
with a business-as-usual type of attitude.
270
676308
3746
wie wir es bisher getan haben.
11:20
The differences between these choices
271
680054
3456
Die Auswirkungen dieser verschiedenen Entscheidungen
11:23
can't be answered by looking at models.
272
683510
4797
können aber nicht durch das Betrachten von Modellen beantwortet werden.
11:28
There's a great phrase
273
688307
1639
Es gibt einen großartigen Satz
11:29
that Sherwood Rowland,
274
689946
1793
von Sherwood Rowland,
11:31
who won the Nobel Prize for the chemistry
275
691739
3864
der den Chemie-Nobelpreis
für seine Forschung zum Ozonabbau gewann.
11:35
that led to ozone depletion,
276
695603
2273
11:37
when he was accepting his Nobel Prize,
277
697876
2397
Als er den Nobelpreis entgegennahm,
11:40
he asked this question:
278
700273
1379
stellte er die Frage:
11:41
"What is the use of having developed a science
279
701652
2311
“Was bringt uns eine Wissenschaft,
11:43
well enough to make predictions if, in the end,
280
703963
3261
mit der wir Vorhersagen treffen können,
11:47
all we're willing to do is stand around
281
707224
2829
wenn wir nur herumstehen
11:50
and wait for them to come true?"
282
710053
2707
und darauf warten, dass sich diese erfüllen?"
11:52
The models are skillful,
283
712760
2737
Unsere Modelle sind effektiv,
11:55
but what we do with the information from those models
284
715497
3318
aber was wir mit den Erkenntnissen dieser Modelle anfangen,
11:58
is totally up to you.
285
718815
2171
hängt ganz von Ihnen ab.
12:00
Thank you.
286
720986
1938
Vielen Dank.
12:02
(Applause)
287
722924
2916
(Applaus)
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