Gavin Schmidt: The emergent patterns of climate change

Gavin Schmidt: Los patrones emergentes del cambio climático

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Gavin Schmidt: Los patrones emergentes del cambio climático

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Traductor: Máximo Hdez Revisor: Emma Gon
00:12
We live in a very complex environment:
0
12864
2323
Vivimos en un medioambiente muy complejo:
00:15
complexity and dynamism
1
15187
1904
complejidad y dinamismo
00:17
and patterns of evidence
2
17091
2063
y patrones de evidencia
00:19
from satellite photographs, from videos.
3
19154
2885
de fotografías satelitales, de videos.
00:22
You can even see it outside your window.
4
22039
3011
Incluso pueden verlo desde sus ventanas.
00:25
It's endlessly complex, but somehow familiar,
5
25050
3860
Es infinitamente complejo, pero de alguna manera familiar,
00:28
but the patterns kind of repeat,
6
28910
1960
pero los patrones parecen repetirse,
00:30
but they never repeat exactly.
7
30870
2490
aunque nunca se repiten exactamente.
00:33
It's a huge challenge to understand.
8
33360
4127
Entenderlo es un enorme reto.
00:37
The patterns that you see
9
37487
2132
Los patrones que vemos
00:39
are there at all of the different scales,
10
39619
3720
están ahí en distintas escalas,
00:43
but you can't chop it into one little bit and say,
11
43339
2906
pero no podemos tomar un fragmento y decir,
00:46
"Oh, well let me just make a smaller climate."
12
46245
2663
"Vamos a hacer un clima más pequeño".
00:48
I can't use the normal products of reductionism
13
48908
4212
No se pueden usar los productos normales del reduccionismo
00:53
to get a smaller and smaller thing that I can study
14
53120
2722
para hacer algo más y más pequeño
00:55
in a laboratory and say, "Oh,
15
55842
2308
que se pueda estudiar en un laboratorio y decir,
00:58
now that's something I now understand."
16
58150
2396
"¡Vaya! Esto es algo que ahora entiendo".
01:00
It's the whole or it's nothing.
17
60546
3367
Es el todo o es nada.
01:03
The different scales that give you
18
63913
2552
Las diversas escalas que producen
01:06
these kinds of patterns
19
66465
2122
estos tipos de patrones
01:08
range over an enormous range of magnitude,
20
68587
3457
van desde un enorme rango de magnitudes,
01:12
roughly 14 orders of magnitude,
21
72044
2416
de casi 14 órdenes de magnitud,
01:14
from the small microscopic particles
22
74460
2491
desde las partículas microscópicas
01:16
that seed clouds
23
76951
2376
que bombardean las nubes
01:19
to the size of the planet itself,
24
79327
2560
hasta el tamaño del planeta mismo,
01:21
from 10 to the minus six
25
81887
1276
de 10 a la menos 6
01:23
to 10 to the eight,
26
83163
1077
a 10 a la 8,
01:24
14 orders of spatial magnitude.
27
84240
2292
14 órdenes de magnitud espacial.
01:26
In time, from milliseconds to millennia,
28
86532
3411
En tiempo, desde milésimas de segundo a milenios,
01:29
again around 14 orders of magnitude.
29
89943
3055
nuevamente cerca de 14 órdenes de magnitud.
01:32
What does that mean?
30
92998
1387
¿Qué quiere decir esto?
01:34
Okay, well if you think about how
31
94385
1939
Si pensamos en cómo
01:36
you can calculate these things,
32
96324
2660
calcular estos fenómenos,
01:38
you can take what you can see,
33
98984
1960
podemos tomar lo que vemos,
01:40
okay, I'm going to chop it up
34
100944
1026
y voy a cortarlo
01:41
into lots of little boxes,
35
101970
1379
en muchas cajitas,
01:43
and that's the result of physics, right?
36
103349
2355
y ese es el resultado de la física ¿de acuerdo?
01:45
And if I think about a weather model,
37
105704
1725
Y si pienso en un modelo climático,
01:47
that spans about five orders of magnitude,
38
107429
2494
este abarca cerca de 5 órdenes de magnitud,
01:49
from the planet to a few kilometers,
39
109923
3127
del planeta a unos kilómetros
01:53
and the time scale
40
113050
1538
y en la escala temporal
01:54
from a few minutes to 10 days, maybe a month.
41
114588
4412
de algunos minutos a 10 días, quizá un mes.
01:59
We're interested in more than that.
42
119000
1395
Nos interesa mucho más que eso.
02:00
We're interested in the climate.
43
120395
1305
Nos interesa el clima.
02:01
That's years, that's millennia,
44
121700
2141
Esto es años, milenios,
02:03
and we need to go to even smaller scales.
45
123841
2573
y necesitamos ir a escalas aún menores.
02:06
The stuff that we can't resolve,
46
126414
1601
A lo que no podemos resolver,
02:08
the sub-scale processes,
47
128015
1965
los procesos de las subescalas,
02:09
we need to approximate in some way.
48
129980
1980
necesitamos aproximarnos de algún modo.
02:11
That is a huge challenge.
49
131960
1762
Es un reto enorme.
02:13
Climate models in the 1990s
50
133722
2188
En la década de 1990, los modelos climatológicos
02:15
took an even smaller chunk of that,
51
135910
1970
tomaban un trozo aún más pequeño,
02:17
only about three orders of magnitude.
52
137880
2018
de tan solo tres órdenes de magnitud,
02:19
Climate models in the 2010s,
53
139898
2095
En la década actual,
02:21
kind of what we're working with now,
54
141993
1774
estamos trabajando con alrededor de
02:23
four orders of magnitude.
55
143767
2940
4 órdenes de magnitud.
02:26
We have 14 to go,
56
146707
2303
Nos faltan 14
02:29
and we're increasing our capability
57
149010
2200
y estamos aumentando nuestra capacidad
02:31
of simulating those at about
58
151210
1870
de simularlos alrededor
02:33
one extra order of magnitude every decade.
59
153080
3546
de un orden de magnitud por década.
02:36
One extra order of magnitude in space
60
156626
1895
Un orden extra de magnitud en espacio
02:38
is 10,000 times more calculations.
61
158521
3249
equivale a 10 000 veces más cálculos.
02:41
And we keep adding more things,
62
161770
2380
Y seguimos añadiendo más cosas,
02:44
more questions to these different models.
63
164150
2374
más preguntas a estos diversos modelos.
02:46
So what does a climate model look like?
64
166524
2733
¿Cómo se ve un modelo climático?
02:49
This is an old climate model, admittedly,
65
169257
2341
Este es un modelo climático antiguo,
02:51
a punch card, a single line of Fortran code.
66
171598
4080
una tarjeta perforada, una línea de código Fortran.
02:55
We no longer use punch cards.
67
175678
1978
Ya no usamos tarjetas perforadas.
02:57
We do still use Fortran.
68
177656
2241
Pero aún empleamos Fortran.
02:59
New-fangled ideas like C
69
179897
1957
Las ideas modernas como el lenguaje C
03:01
really haven't had a big impact
70
181854
3235
no han tenido un gran impacto
03:05
on the climate modeling community.
71
185089
2367
en la comunidad de modelado climático.
03:07
But how do we go about doing it?
72
187456
1400
Pero ¿cómo seguimos haciéndolo?
03:08
How do we go from that complexity that you saw
73
188856
4624
¿Cómo vamos de la complejidad que vieron
03:13
to a line of code?
74
193480
2530
a una línea de código?
03:16
We do it one piece at a time.
75
196010
1573
Lo hacemos uno por uno.
03:17
This is a picture of sea ice
76
197583
1878
Esta es una imagen de mar de hielo
03:19
taken flying over the Arctic.
77
199461
2098
tomada en un sobrevuelo en el Ártico
03:21
We can look at all of the different equations
78
201559
2038
Podemos ver las distintas ecuaciones
03:23
that go into making the ice grow
79
203597
3112
que describen el crecimiento de hielo
03:26
or melt or change shape.
80
206709
2114
o su derretimiento o cambio de forma.
03:28
We can look at the fluxes.
81
208823
1131
Podemos ver los flujos.
03:29
We can look at the rate at which
82
209954
1952
Podemos ver el ritmo al que
03:31
snow turns to ice, and we can code that.
83
211906
2845
la nieve se convierte en hielo, y podemos codificarlo.
03:34
We can encapsulate that in code.
84
214751
2329
Podemos encapsularlo en un código.
03:37
These models are around
85
217080
1226
Estos modelos son de cerca
03:38
a million lines of code at this point,
86
218306
2083
de un millón de líneas de código en este punto.
03:40
and growing by tens of thousands of lines of code
87
220389
3470
y crecen unas decenas de miles de líneas de código
03:43
every year.
88
223859
1191
cada año.
03:45
So you can look at that piece,
89
225050
1653
Pueden ver esta pieza,
03:46
but you can look at the other pieces too.
90
226703
1922
pero también las demás piezas.
03:48
What happens when you have clouds?
91
228625
1933
¿Qué pasa cuando hay nubes?
03:50
What happens when clouds form,
92
230558
2159
¿Qué pasa cuando las nubes se forman,
03:52
when they dissipate, when they rain out?
93
232717
1882
se disipan, se precipitan?
03:54
That's another piece.
94
234599
1742
Es otra pieza.
03:56
What happens when we have radiation
95
236341
1846
¿Qué pasa cuando la radiación solar
03:58
coming from the sun, going through the atmosphere,
96
238187
2534
que penetra la atmósfera
04:00
being absorbed and reflected?
97
240721
1926
se absorbe y se refleja?
04:02
We can code each of those very small pieces as well.
98
242647
3979
Podemos codificar cada uno de ellos también en piezas muy pequeñas.
04:06
There are other pieces:
99
246626
1416
Hay otras piezas:
04:08
the winds changing the ocean currents.
100
248042
3460
Los vientos que cambian las corrientes oceánicas.
04:11
We can talk about the role of vegetation
101
251502
3770
Podemos hablar del papel de la vegetación
04:15
in transporting water from the soils
102
255272
2329
en el transporte del agua del suelo
04:17
back into the atmosphere.
103
257601
1969
hacia la atmósfera.
04:19
And each of these different elements
104
259570
2914
Y cada uno de esos diversos elementos
04:22
we can encapsulate and put into a system.
105
262484
3624
pueden encapsularse y ponerse en un sistema.
04:26
Each of those pieces ends up adding to the whole.
106
266108
5148
Cada una de esas partes termina por sumarse al conjunto.
04:31
And you get something like this.
107
271256
2297
Y el resultado es similar a esto.
04:33
You get a beautiful representation
108
273553
2848
Una hermosa representación
04:36
of what's going on in the climate system,
109
276401
2622
de lo que sucede en el sistema climático,
04:39
where each and every one of those
110
279023
3389
en el que cada uno de esos
04:42
emergent patterns that you can see,
111
282412
2782
patrones emergentes que pueden ver,
04:45
the swirls in the Southern Ocean,
112
285194
2003
los remolinos en el Océano del sur,
04:47
the tropical cyclone in the Gulf of Mexico,
113
287197
2756
el ciclón tropical en el Golfo de México,
04:49
and there's two more that are going to pop up
114
289953
1641
y otros dos más por surgir
04:51
in the Pacific at any point now,
115
291594
2354
en el Pacífico en cualquier momento,
04:53
those rivers of atmospheric water,
116
293948
2713
esos ríos de agua atmosférica,
04:56
all of those are emergent properties
117
296661
2857
todos esos son propiedades emergentes
04:59
that come from the interactions
118
299518
2124
que provienen de las interacciones
05:01
of all of those small-scale processes I mentioned.
119
301642
3495
de todos esos procesos a pequeña escala que mencioné.
05:05
There's no code that says,
120
305137
1905
No hay un código que diga
05:07
"Do a wiggle in the Southern Ocean."
121
307042
1857
"Haga un giro en el océano del sur".
05:08
There's no code that says, "Have two
122
308899
2668
No hay un código que diga
"Haga dos ciclones que giren uno en torno del otro".
05:11
tropical cyclones that spin around each other."
123
311567
2898
05:14
All of those things are emergent properties.
124
314465
3812
Todas esas cosas son propiedades emergentes.
05:18
This is all very good. This is all great.
125
318277
2146
Todo esto está muy bien. Es grandioso.
05:20
But what we really want to know
126
320423
1270
Pero lo que queremos saber es
05:21
is what happens to these emergent properties
127
321693
1949
¿qué pasa con todas esas propiedades emergentes
05:23
when we kick the system?
128
323642
1705
cuando pateamos el sistema?
05:25
When something changes, what happens to those properties?
129
325347
3533
¿Qué pasa con esas propiedades cuando algo cambia?
05:28
And there's lots of different ways to kick the system.
130
328880
2989
Y hay muchas maneras distintas de patear el sistema.
05:31
There are wobbles in the Earth's orbit
131
331869
2033
Hay tambaleos en la órbita terrestre
05:33
over hundreds of thousands of years
132
333902
1879
a lo largo de cientos de millones de años
05:35
that change the climate.
133
335781
2026
que alteran el clima.
05:37
There are changes in the solar cycles,
134
337807
2136
Hay cambios en los ciclos solares,
05:39
every 11 years and longer, that change the climate.
135
339943
3105
cada 11 años aproximadamente, que cambian el clima
05:43
Big volcanoes go off and change the climate.
136
343048
3574
Grandes volcanes se apagan y cambian el clima.
05:46
Changes in biomass burning, in smoke,
137
346622
3238
Cambios en la quema de biomasa, humo,
05:49
in aerosol particles, all of those things
138
349860
1863
partículas en aerosol y todas esas cosas
05:51
change the climate.
139
351723
1822
alteran el clima.
05:53
The ozone hole changed the climate.
140
353545
4059
El hoyo en la capa de ozono alteró el clima.
05:57
Deforestation changes the climate
141
357604
2217
La deforestación cambia el clima
05:59
by changing the surface properties
142
359821
1926
al cambiar las propiedades de la superficie
06:01
and how water is evaporated
143
361747
1990
y en cómo se evapora del agua
06:03
and moved around in the system.
144
363737
2466
y en cómo se mueve en el sistema.
06:06
Contrails change the climate
145
366203
2285
Las estelas de condensación alteran el clima
06:08
by creating clouds where there were none before,
146
368488
2867
al crear nubes en donde no había
06:11
and of course greenhouse gases change the system.
147
371355
4598
y, desde luego, los gases de efecto invernadero alteran el sistema.
06:15
Each of these different kicks
148
375953
3021
Cada uno de esos factores
06:18
provides us with a target
149
378974
2151
nos da una oportunidad
06:21
to evaluate whether we understand
150
381125
2835
para evaluar si entendemos
06:23
something about this system.
151
383960
2161
algo de este sistema.
06:26
So we can go to look at
152
386121
2392
Podemos ver
06:28
what model skill is.
153
388513
2704
qué tan preciso es el modelo.
06:31
Now I use the word "skill" advisedly:
154
391217
2033
Hablo de "precisión" intencionalmente:
06:33
Models are not right or wrong; they're always wrong.
155
393250
2411
Los modelos no están bien o mal: siempre están mal.
06:35
They're always approximations.
156
395661
1720
Siempre son aproximaciones.
06:37
The question you have to ask
157
397381
1894
La pregunta que hay que hacerse
06:39
is whether a model tells you more information
158
399275
3079
es si un modelo da más información
06:42
than you would have had otherwise.
159
402354
1925
que algún otro.
06:44
If it does, it's skillful.
160
404279
3381
Si es así, es preciso.
06:47
This is the impact of the ozone hole
161
407660
2454
Este es el impacto del agujero en la capa de ozono
06:50
on sea level pressure, so low pressure, high pressures,
162
410114
2860
en la presión a nivel de mar, baja presión, alta presión,
06:52
around the southern oceans, around Antarctica.
163
412974
2595
alrededor de los mares del sur, alrededor de la Antártica.
06:55
This is observed data.
164
415569
1913
Este es el dato observado.
06:57
This is modeled data.
165
417482
2088
Este es el modelo del dato.
06:59
There's a good match
166
419570
1594
Hay una buena similitud
07:01
because we understand the physics
167
421164
1951
porque entendemos la física
07:03
that controls the temperatures in the stratosphere
168
423115
3138
que controla las temperaturas en la estratósfera
07:06
and what that does to the winds
169
426253
1746
y lo que hacen los vientos
07:07
around the southern oceans.
170
427999
2181
alrededor de los mares del sur.
07:10
We can look at other examples.
171
430180
1519
Podemos ver otros ejemplos.
07:11
The eruption of Mount Pinatubo in 1991
172
431699
2856
La erupción del volcán Pinatubo en 1991
07:14
put an enormous amount of aerosols, small particles,
173
434555
2799
dejó una enorme cantidad de aerosoles, pequeñas partículas,
07:17
into the stratosphere.
174
437354
1587
en la estratósfera.
07:18
That changed the radiation balance of the whole planet.
175
438941
3147
Eso cambió el balance de radiación en el planeta entero.
07:22
There was less energy coming in than there was before,
176
442088
2782
Había menos energía llegando que antes,
07:24
so that cooled the planet,
177
444870
1658
así que la Tierra se enfrió
07:26
and those red lines and those green lines,
178
446528
2019
y esas líneas rojas y esas líneas verdes
07:28
those are the differences between what we expected
179
448547
2565
son la diferencia entre lo que se esperaba
07:31
and what actually happened.
180
451112
1688
y lo que en realidad pasó.
07:32
The models are skillful,
181
452800
1783
Los modelos son precisos,
07:34
not just in the global mean,
182
454583
1693
no solo a escala global,
07:36
but also in the regional patterns.
183
456276
3044
sino en patrones locales.
07:39
I could go through a dozen more examples:
184
459320
2840
Podría poner una docena más de ejemplos:
07:42
the skill associated with solar cycles,
185
462160
2850
la precisión asociada con los ciclos solares
07:45
changing the ozone in the stratosphere;
186
465010
2070
que cambia el ozono en la estratósfera;
07:47
the skill associated with orbital changes
187
467080
2347
la precisión asociada con los cambios en la órbita
07:49
over 6,000 years.
188
469427
2056
durante 6000 años.
07:51
We can look at that too, and the models are skillful.
189
471483
2398
Podemos estudiarlos y los modelos son precisos.
07:53
The models are skillful in response to the ice sheets
190
473881
3094
Los modelos son precisos de acuerdo a las capas de hielo
07:56
20,000 years ago.
191
476975
1520
de hace 20 000 años.
07:58
The models are skillful
192
478495
1671
Los modelos son precisos
08:00
when it comes to the 20th-century trends
193
480166
2904
cuando se buscan tendencias en el siglo XX
08:03
over the decades.
194
483070
1515
entre décadas.
08:04
Models are successful at modeling
195
484585
2282
Los modelos son exitosos para modelar
08:06
lake outbursts into the North Atlantic
196
486867
2605
surgimientos de lagos en el Atlántico norte
08:09
8,000 years ago.
197
489472
1765
hace 8 000 años.
08:11
And we can get a good match to the data.
198
491237
3090
Y podemos tener una buena aproximación a los datos.
08:15
Each of these different targets,
199
495463
2387
Cada uno de estos diferentes objetivos,
08:17
each of these different evaluations,
200
497850
2130
cada uno de las diferentes evaluaciones,
08:19
leads us to add more scope
201
499980
2391
nos lleva a agregar mayor alcance
08:22
to these models,
202
502371
1151
a estos modelos,
08:23
and leads us to more and more
203
503522
2744
y nos lleva a situaciones
08:26
complex situations that we can ask
204
506266
3988
más y más complejas en las que podemos
08:30
more and more interesting questions,
205
510254
2569
hacer preguntas más y más interesantes,
08:32
like, how does dust from the Sahara,
206
512823
2710
como, ¿cómo el polvo del Sahara,
08:35
that you can see in the orange,
207
515533
1734
que pueden ver es naranja,
08:37
interact with tropical cyclones in the Atlantic?
208
517267
3443
interactúa con los ciclones tropicales en el atlántico?
08:40
How do organic aerosols from biomass burning,
209
520710
3477
¿Cómo el aerosol orgánico de la quema de biomasa,
08:44
which you can see in the red dots,
210
524187
2723
que pueden ver en puntos rojos,
08:46
intersect with clouds and rainfall patterns?
211
526910
2934
interactúa con los patrones de nubes y lluvias?
08:49
How does pollution, which you can see
212
529844
1787
¿Cómo la contaminación, que pueden ver
08:51
in the white wisps of sulfate pollution in Europe,
213
531631
3899
en los remolinos blancos de contaminación por sulfatos en Europa,
08:55
how does that affect the temperatures at the surface
214
535530
3335
afecta la temperatura en la superficie
08:58
and the sunlight that you get at the surface?
215
538865
3488
y en la luz solar que llega a la superficie?
09:02
We can look at this across the world.
216
542353
3488
Podemos ver esto en todo el mundo.
09:05
We can look at the pollution from China.
217
545841
3660
Podemos ver la contaminación de China.
09:09
We can look at the impacts of storms
218
549501
3598
Podemos ver el impacto de las tormentas
09:13
on sea salt particles in the atmosphere.
219
553099
3444
sobre las partículas de sal de mar en la atmósfera.
09:16
We can see the combination
220
556543
2561
Podemos ver la combinación
09:19
of all of these different things
221
559104
2171
de todas esas distintas cosas
09:21
happening all at once,
222
561275
1468
ocurriendo al mismo tiempo
09:22
and we can ask much more interesting questions.
223
562743
2407
y podemos hacernos preguntas aún más interesantes.
09:25
How do air pollution and climate coexist?
224
565150
4624
¿Cómo coexisten la contaminación atmosférica y el clima?
09:29
Can we change things
225
569774
1509
¿Podemos cambiar elementos
09:31
that affect air pollution and climate at the same time?
226
571283
2589
que afectan tanto la contaminación como el clima?
09:33
The answer is yes.
227
573872
2344
La respuesta es sí.
09:36
So this is a history of the 20th century.
228
576216
3044
Así que esta la historia del siglo XX.
09:39
The first one is the model.
229
579260
2243
El primero es el modelo.
09:41
The weather is a little bit different
230
581503
1407
El clima es un poco diferente
09:42
to what actually happened.
231
582910
1289
de lo que en realidad pasó.
09:44
The second one are the observations.
232
584199
2032
La segunda son las observaciones.
09:46
And we're going through the 1930s.
233
586231
2325
Y vamos por la década de los treinta.
09:48
There's variability, there are things going on,
234
588556
2824
Hay cambios, están pasando cosas,
09:51
but it's all kind of in the noise.
235
591380
2182
pero es como una especie ruido.
09:53
As you get towards the 1970s,
236
593562
2862
Mientras nos acercamos a la década de los setenta
09:56
things are going to start to change.
237
596424
2009
las cosas empiezan a cambiar.
09:58
They're going to start to look more similar,
238
598433
2062
Empiezan a verse más similares,
10:00
and by the time you get to the 2000s,
239
600495
2558
y para el siglo XXI
10:03
you're already seeing the patterns of global warming,
240
603063
2642
ya estamos viendo el patrón del calentamiento global,
10:05
both in the observations and in the model.
241
605705
2749
tanto en las observaciones como en el modelo.
10:08
We know what happened over the 20th century.
242
608454
2127
Sabemos qué ocurrió en el siglo XX.
10:10
Right? We know that it's gotten warmer.
243
610581
1760
Sabemos que se hizo más cálido.
10:12
We know where it's gotten warmer.
244
612341
1611
Sabemos dónde se hizo más cálido.
10:13
And if you ask the models why did that happen,
245
613952
2740
Y si le preguntan a los modelos por qué ocurrió
10:16
and you say, okay, well, yes,
246
616692
2125
y dicen, bueno, bien, sí,
10:18
basically it's because of the carbon dioxide
247
618817
1866
básicamente por el dióxido de carbono
10:20
we put into the atmosphere.
248
620683
1979
que pusimos en la atmósfera.
10:22
We have a very good match
249
622662
1682
Tenemos un buen ajuste
10:24
up until the present day.
250
624344
2627
hasta el día de hoy.
10:26
But there's one key reason why we look at models,
251
626971
3420
Pero hay una razón fundamental de por qué recurrimos a los modelos
10:30
and that's because of this phrase here.
252
630391
2221
y es por esta frase.
10:32
Because if we had observations of the future,
253
632612
2495
Porque si tuviéramos mediciones del futuro
10:35
we obviously would trust them more than models,
254
635107
3329
obviamente confiaríamos más en ellas que en los modelos,
10:38
But unfortunately,
255
638436
1944
pero desgraciadamente,
10:40
observations of the future are not available at this time.
256
640380
5540
las mediciones del futuro todavía no están disponibles.
10:45
So when we go out into the future, there's a difference.
257
645920
2705
Así que cuando llegamos al futuro, hay diferencias.
10:48
The future is unknown, the future is uncertain,
258
648625
2562
El futuro es desconocido, es incierto
10:51
and there are choices.
259
651187
2404
y hay alternativas.
10:53
Here are the choices that we have.
260
653591
1833
Estas son las alternativas que tenemos.
10:55
We can do some work to mitigate
261
655424
2139
Podemos hacer algo para mitigar
10:57
the emissions of carbon dioxide into the atmosphere.
262
657563
2795
las emisiones de dióxido de carbono en la atmósfera.
11:00
That's the top one.
263
660358
1926
Esa es la primera.
11:02
We can do more work
264
662284
1906
Podemos trabajar
11:04
to really bring it down
265
664190
2176
para realmente bajarlos
11:06
so that by the end of the century,
266
666366
2218
para que al fin de siglo,
11:08
it's not much more than there is now.
267
668584
2464
no sea mucho más de lo que hay ahora.
11:11
Or we can just leave it to fate
268
671048
3767
O lo dejamos a su suerte
11:14
and continue on
269
674815
1493
y seguimos
11:16
with a business-as-usual type of attitude.
270
676308
3746
con nuestra actitud de "no pasa nada".
11:20
The differences between these choices
271
680054
3456
La diferencia entre esas alternativas
11:23
can't be answered by looking at models.
272
683510
4797
se puede ver en los modelos.
11:28
There's a great phrase
273
688307
1639
Hay una gran cita
11:29
that Sherwood Rowland,
274
689946
1793
de Sherwood Rowland,
11:31
who won the Nobel Prize for the chemistry
275
691739
3864
que ganó el Premio Nobel de Química
11:35
that led to ozone depletion,
276
695603
2273
por estudiar el agotamiento del ozono,
11:37
when he was accepting his Nobel Prize,
277
697876
2397
cuando estaba aceptando el premio Nobel
11:40
he asked this question:
278
700273
1379
preguntó lo siguiente:
11:41
"What is the use of having developed a science
279
701652
2311
¿Cuál es el fin de desarrollar una ciencia
11:43
well enough to make predictions if, in the end,
280
703963
3261
capaz de hacer predicciones, si al final
11:47
all we're willing to do is stand around
281
707224
2829
todos nos quedamos quietos
11:50
and wait for them to come true?"
282
710053
2707
esperando a que se hagan realidad?
11:52
The models are skillful,
283
712760
2737
Los modelos son precisos,
11:55
but what we do with the information from those models
284
715497
3318
pero lo que hagamos con la información de esos modelos
11:58
is totally up to you.
285
718815
2171
está en nuestras manos.
12:00
Thank you.
286
720986
1938
Gracias.
12:02
(Applause)
287
722924
2916
(Aplausos)
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