Gavin Schmidt: The emergent patterns of climate change

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TED


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Traduttore: Elena Locatelli Revisore: Alessandra Tadiotto
00:12
We live in a very complex environment:
0
12864
2323
Viviamo in un ambiente molto complesso:
00:15
complexity and dynamism
1
15187
1904
complessità, dinamismo
00:17
and patterns of evidence
2
17091
2063
e modelli dimostrativi
00:19
from satellite photographs, from videos.
3
19154
2885
provenienti da foto satellitari, da video.
00:22
You can even see it outside your window.
4
22039
3011
Potete rendervene conto anche guardando fuori della finestra.
00:25
It's endlessly complex, but somehow familiar,
5
25050
3860
È una cosa infinitamente complessa, ma in qualche modo familiare:
00:28
but the patterns kind of repeat,
6
28910
1960
i modelli tendono a ripetersi
00:30
but they never repeat exactly.
7
30870
2490
ma mai in modo identico.
00:33
It's a huge challenge to understand.
8
33360
4127
Comprenderli è una sfida enorme.
00:37
The patterns that you see
9
37487
2132
I modelli che vedete
00:39
are there at all of the different scales,
10
39619
3720
si presentano in tutte le diverse scale,
00:43
but you can't chop it into one little bit and say,
11
43339
2906
ma non si può tagliarne un pezzo e dire
00:46
"Oh, well let me just make a smaller climate."
12
46245
2663
"Oh, beh adesso faccio un clima più piccolo."
00:48
I can't use the normal products of reductionism
13
48908
4212
Non posso usare i normali prodotti di riduzione
00:53
to get a smaller and smaller thing that I can study
14
53120
2722
per ottenere un oggetto più piccolo da poter studiare
00:55
in a laboratory and say, "Oh,
15
55842
2308
in laboratorio e poi dire:
00:58
now that's something I now understand."
16
58150
2396
"Ah, adesso sì che ho capito."
01:00
It's the whole or it's nothing.
17
60546
3367
È la visione completa o niente.
01:03
The different scales that give you
18
63913
2552
Le diverse scale che ci forniscono
01:06
these kinds of patterns
19
66465
2122
questi diversi modelli
01:08
range over an enormous range of magnitude,
20
68587
3457
spaziano in un enorme ordine di grandezze,
01:12
roughly 14 orders of magnitude,
21
72044
2416
circa 14 ordini di grandezza,
01:14
from the small microscopic particles
22
74460
2491
dalle piccole particelle microscopiche
01:16
that seed clouds
23
76951
2376
che costituiscono le nubi
01:19
to the size of the planet itself,
24
79327
2560
fino alle dimensioni di un pianeta,
01:21
from 10 to the minus six
25
81887
1276
da 10 alla -6
01:23
to 10 to the eight,
26
83163
1077
a 10 all'ottava,
01:24
14 orders of spatial magnitude.
27
84240
2292
14 ordini di grandezza spaziale.
01:26
In time, from milliseconds to millennia,
28
86532
3411
In termini di tempo, da millisecondi a millenni,
01:29
again around 14 orders of magnitude.
29
89943
3055
ancora circa 14 ordini di grandezza.
01:32
What does that mean?
30
92998
1387
Che cosa significa?
01:34
Okay, well if you think about how
31
94385
1939
Ok, se pensate a come
01:36
you can calculate these things,
32
96324
2660
potreste calcolare queste cose,
01:38
you can take what you can see,
33
98984
1960
potreste prendere ciò che vedete,
01:40
okay, I'm going to chop it up
34
100944
1026
ok, cercherò di inquadrare tutto questo
01:41
into lots of little boxes,
35
101970
1379
in piccole sezioni,
01:43
and that's the result of physics, right?
36
103349
2355
e questo è il risultato della fisica, giusto?
01:45
And if I think about a weather model,
37
105704
1725
E se penso ad un modello meteorologico,
01:47
that spans about five orders of magnitude,
38
107429
2494
che attraversa circa cinque ordini di grandezza,
01:49
from the planet to a few kilometers,
39
109923
3127
dalle dimensioni del pianeta a pochi chilometri,
01:53
and the time scale
40
113050
1538
e la scala temporale
01:54
from a few minutes to 10 days, maybe a month.
41
114588
4412
da pochi minuti a 10 giorni, magari un mese.
01:59
We're interested in more than that.
42
119000
1395
Siamo interessati a più di questo.
02:00
We're interested in the climate.
43
120395
1305
Siamo interessati al clima.
02:01
That's years, that's millennia,
44
121700
2141
Che significa anni, millenni,
02:03
and we need to go to even smaller scales.
45
123841
2573
e dobbiamo scendere a scale ancora più piccole.
02:06
The stuff that we can't resolve,
46
126414
1601
Ciò che non possiamo risolvere,
02:08
the sub-scale processes,
47
128015
1965
i processi di scala inferiore,
02:09
we need to approximate in some way.
48
129980
1980
dobbiamo approssimarli in qualche modo.
02:11
That is a huge challenge.
49
131960
1762
Ed è decisamente una grande sfida.
02:13
Climate models in the 1990s
50
133722
2188
I modelli climatici degli anni '90
02:15
took an even smaller chunk of that,
51
135910
1970
prendevano in considerazione un pezzo ancora più piccolo,
02:17
only about three orders of magnitude.
52
137880
2018
soltanto tre ordini di grandezza circa.
02:19
Climate models in the 2010s,
53
139898
2095
I modelli climatici del decennio del 2010,
02:21
kind of what we're working with now,
54
141993
1774
più o meno quelli che stiamo utilizzando oggi,
02:23
four orders of magnitude.
55
143767
2940
quattro ordini di grandezza.
02:26
We have 14 to go,
56
146707
2303
Ne abbiamo 14
02:29
and we're increasing our capability
57
149010
2200
e stiamo aumentando la nostra capacità
02:31
of simulating those at about
58
151210
1870
di simulazione di circa
02:33
one extra order of magnitude every decade.
59
153080
3546
un ordine di grandezza in più ogni decennio.
02:36
One extra order of magnitude in space
60
156626
1895
Un ordine di grandezza in più nello spazio
02:38
is 10,000 times more calculations.
61
158521
3249
consiste in 10 000 calcoli in più.
02:41
And we keep adding more things,
62
161770
2380
E continuiamo ad aggiungere cose,
02:44
more questions to these different models.
63
164150
2374
più domande a modelli differenti.
02:46
So what does a climate model look like?
64
166524
2733
Perciò, che aspetto ha un modello climatico?
02:49
This is an old climate model, admittedly,
65
169257
2341
A dir la verità, questo è un modello vecchio,
02:51
a punch card, a single line of Fortran code.
66
171598
4080
una scheda perforata, una singola linea di codice Fortran.
02:55
We no longer use punch cards.
67
175678
1978
Non usiamo più schede perforate.
02:57
We do still use Fortran.
68
177656
2241
Ma continuiamo ad usare il codice Fortran.
02:59
New-fangled ideas like C
69
179897
1957
Nuove idee come C
03:01
really haven't had a big impact
70
181854
3235
in realtà non hanno un grosso impatto
03:05
on the climate modeling community.
71
185089
2367
nella comunità dei modellamenti climatici.
03:07
But how do we go about doing it?
72
187456
1400
Quindi come facciamo tutto questo?
03:08
How do we go from that complexity that you saw
73
188856
4624
Come districhiamo tutta quella complessità che avete visto
03:13
to a line of code?
74
193480
2530
in una singola linea di codice?
03:16
We do it one piece at a time.
75
196010
1573
Facciamo un pezzo alla volta.
03:17
This is a picture of sea ice
76
197583
1878
Questa è una foto dell'oceano ghiacciato
03:19
taken flying over the Arctic.
77
199461
2098
scattata nell'Artico.
03:21
We can look at all of the different equations
78
201559
2038
Possiamo vedere tutte le diverse equazioni
03:23
that go into making the ice grow
79
203597
3112
che portano il ghiaccio ad aumentare
03:26
or melt or change shape.
80
206709
2114
o a sciogliersi o cambiare forma.
03:28
We can look at the fluxes.
81
208823
1131
Possiamo vedere i flussi.
03:29
We can look at the rate at which
82
209954
1952
Possiamo osservare i livelli a cui
03:31
snow turns to ice, and we can code that.
83
211906
2845
la neve si ghiaccia, e possiamo codificarlo.
03:34
We can encapsulate that in code.
84
214751
2329
Possiamo incapsularlo in un codice.
03:37
These models are around
85
217080
1226
Questi modelli sono fatti da circa
03:38
a million lines of code at this point,
86
218306
2083
un milione di linee di codici,
03:40
and growing by tens of thousands of lines of code
87
220389
3470
e crescono di più di dieci migliaia di linee di codici
03:43
every year.
88
223859
1191
ogni anno.
03:45
So you can look at that piece,
89
225050
1653
Quindi potete osservare questo pezzetto,
03:46
but you can look at the other pieces too.
90
226703
1922
ma potete osservarne anche gli altri.
03:48
What happens when you have clouds?
91
228625
1933
Cosa succede quando ci sono nubi?
03:50
What happens when clouds form,
92
230558
2159
Cosa succede quando si formano nubi,
03:52
when they dissipate, when they rain out?
93
232717
1882
quando si dissolvono, quando scorrono via?
03:54
That's another piece.
94
234599
1742
Si tratta di un altro pezzo.
03:56
What happens when we have radiation
95
236341
1846
Cosa succede quando ricevono radiazioni
03:58
coming from the sun, going through the atmosphere,
96
238187
2534
solari, che passano attraverso l'atmosfera
04:00
being absorbed and reflected?
97
240721
1926
e vengono assorbite e riflesse?
04:02
We can code each of those very small pieces as well.
98
242647
3979
Possiamo codificare tutto ciò in piccole sezioni.
04:06
There are other pieces:
99
246626
1416
Questi sono altri segmenti:
04:08
the winds changing the ocean currents.
100
248042
3460
i venti che cambiano le correnti degli oceani.
04:11
We can talk about the role of vegetation
101
251502
3770
Possiamo parlare del ruolo della vegetazione
04:15
in transporting water from the soils
102
255272
2329
nel trasporto dell'acqua dal suolo
04:17
back into the atmosphere.
103
257601
1969
di nuovo nell'atmosfera.
04:19
And each of these different elements
104
259570
2914
E ciascuno di questi diversi elementi
04:22
we can encapsulate and put into a system.
105
262484
3624
possiamo sintetizzarlo e metterlo in un sistema.
04:26
Each of those pieces ends up adding to the whole.
106
266108
5148
Ognuno di questi segmenti finisce per aggiungersi al quadro globale.
04:31
And you get something like this.
107
271256
2297
Ed ottenete una cosa come questa.
04:33
You get a beautiful representation
108
273553
2848
Ottenete una rappresentazione stupenda
04:36
of what's going on in the climate system,
109
276401
2622
di ciò che sta accadendo nel sistema climatico,
04:39
where each and every one of those
110
279023
3389
dove ognuno di questi
04:42
emergent patterns that you can see,
111
282412
2782
schemi che potete vedere,
04:45
the swirls in the Southern Ocean,
112
285194
2003
il mulinare degli oceani meridionali,
04:47
the tropical cyclone in the Gulf of Mexico,
113
287197
2756
il ciclone tropicale nel golfo del Messico,
04:49
and there's two more that are going to pop up
114
289953
1641
e ce ne sono altri due sul punto di manifestarsi
04:51
in the Pacific at any point now,
115
291594
2354
in questo momento nel Pacifico,
04:53
those rivers of atmospheric water,
116
293948
2713
quei fiumi di acqua atmosferica,
04:56
all of those are emergent properties
117
296661
2857
sono tutte proprietà in divenire
04:59
that come from the interactions
118
299518
2124
che derivano dall'interazione
05:01
of all of those small-scale processes I mentioned.
119
301642
3495
di tutti quei processi su scala ridotta che dicevo.
05:05
There's no code that says,
120
305137
1905
Non esiste nessun codice in grado di dire,
05:07
"Do a wiggle in the Southern Ocean."
121
307042
1857
"Genera un'onda nell'oceano".
05:08
There's no code that says, "Have two
122
308899
2668
Non esiste nessun codice che dica,
05:11
tropical cyclones that spin around each other."
123
311567
2898
"Genera due cicloni tropicali che ruotino uno attorno all'altro".
05:14
All of those things are emergent properties.
124
314465
3812
Tutte queste sono proprietà emergenti.
05:18
This is all very good. This is all great.
125
318277
2146
Tutto ciò è fantastico. È grandioso.
05:20
But what we really want to know
126
320423
1270
Ma ciò che vogliamo davvero sapere
05:21
is what happens to these emergent properties
127
321693
1949
è che cosa succede a queste proprietà emergenti
05:23
when we kick the system?
128
323642
1705
quando diamo una botta al sistema.
05:25
When something changes, what happens to those properties?
129
325347
3533
Quando qualcosa cambia, che cosa succede a queste proprietà?
05:28
And there's lots of different ways to kick the system.
130
328880
2989
E ci sono molti modi diversi per dare una botta al sistema.
05:31
There are wobbles in the Earth's orbit
131
331869
2033
Esistono oscillazioni nell'orbita della Terra
05:33
over hundreds of thousands of years
132
333902
1879
da più di centinaia di migliaia di anni
05:35
that change the climate.
133
335781
2026
in grado di cambiare il clima.
05:37
There are changes in the solar cycles,
134
337807
2136
Esistono cambiamenti nei cicli solari,
05:39
every 11 years and longer, that change the climate.
135
339943
3105
ogni 11 anni e più, in grado di cambiare il clima.
05:43
Big volcanoes go off and change the climate.
136
343048
3574
L'eruzione di grandi vulcani cambia il clima.
05:46
Changes in biomass burning, in smoke,
137
346622
3238
Cambiamenti nella combustione delle biomasse, nei fumi,
05:49
in aerosol particles, all of those things
138
349860
1863
nelle polveri, tutte queste cose
05:51
change the climate.
139
351723
1822
cambiano il clima.
05:53
The ozone hole changed the climate.
140
353545
4059
Il buco nell'ozono cambia il clima.
05:57
Deforestation changes the climate
141
357604
2217
La deforestazione cambia il clima
05:59
by changing the surface properties
142
359821
1926
cambiando le proprietà della superficie
06:01
and how water is evaporated
143
361747
1990
e l'acqua calda evapora
06:03
and moved around in the system.
144
363737
2466
e si immette nel sistema.
06:06
Contrails change the climate
145
366203
2285
Le scie di condensazione cambiano il clima
06:08
by creating clouds where there were none before,
146
368488
2867
creando nubi dove non ce ne erano mai state prima,
06:11
and of course greenhouse gases change the system.
147
371355
4598
e i gas serra certamente cambiano il clima.
06:15
Each of these different kicks
148
375953
3021
Ognuno di questi diversi elementi
06:18
provides us with a target
149
378974
2151
ci fornisce un obiettivo
06:21
to evaluate whether we understand
150
381125
2835
per valutare se abbiamo capito
06:23
something about this system.
151
383960
2161
il sistema.
06:26
So we can go to look at
152
386121
2392
Perciò possiamo osservare
06:28
what model skill is.
153
388513
2704
quale sia la capacità del modello.
06:31
Now I use the word "skill" advisedly:
154
391217
2033
Adesso uso il termine "capacità" deliberatamente:
06:33
Models are not right or wrong; they're always wrong.
155
393250
2411
i modelli non sono giusti o sbagliati; sono sempre sbagliati.
06:35
They're always approximations.
156
395661
1720
Sono sempre approssimazioni.
06:37
The question you have to ask
157
397381
1894
La domanda che dovete farvi
06:39
is whether a model tells you more information
158
399275
3079
è se un modello sia in grado di dare più informazioni
06:42
than you would have had otherwise.
159
402354
1925
rispetto ad altri.
06:44
If it does, it's skillful.
160
404279
3381
Se lo fa, è capace.
06:47
This is the impact of the ozone hole
161
407660
2454
Questo è l'impatto del buco nell'ozono
06:50
on sea level pressure, so low pressure, high pressures,
162
410114
2860
sulla pressione del livello dei mari, bassa pressione, alta pressione,
06:52
around the southern oceans, around Antarctica.
163
412974
2595
attorno agli oceani meridionali, attorno all'Antartide.
06:55
This is observed data.
164
415569
1913
Questi sono i dati raccolti.
06:57
This is modeled data.
165
417482
2088
Questo è il modello dei dati.
06:59
There's a good match
166
419570
1594
Corrispondono abbastanza
07:01
because we understand the physics
167
421164
1951
perché conosciamo la fisica
07:03
that controls the temperatures in the stratosphere
168
423115
3138
che controlla le temperature nella stratosfera
07:06
and what that does to the winds
169
426253
1746
e che cosa tutto ciò causa ai venti
07:07
around the southern oceans.
170
427999
2181
che soffiano sugli oceani meridionali.
07:10
We can look at other examples.
171
430180
1519
Possiamo vedere altri esempi.
07:11
The eruption of Mount Pinatubo in 1991
172
431699
2856
L'eruzione del monte Pinatubo nel 1991
07:14
put an enormous amount of aerosols, small particles,
173
434555
2799
riversò enormi quantità di polveri, piccole particelle,
07:17
into the stratosphere.
174
437354
1587
nella stratosfera.
07:18
That changed the radiation balance of the whole planet.
175
438941
3147
Ciò ha causato un cambiamento nell'equilibrio delle radiazioni del pianeta.
07:22
There was less energy coming in than there was before,
176
442088
2782
Penetrava minore energia rispetto a prima,
07:24
so that cooled the planet,
177
444870
1658
causando un raffreddamento del pianeta,
07:26
and those red lines and those green lines,
178
446528
2019
e queste linee rosse e queste verdi,
07:28
those are the differences between what we expected
179
448547
2565
quelle sono la differenza tra quello che ci aspettavamo
07:31
and what actually happened.
180
451112
1688
e quello che è successo realmente.
07:32
The models are skillful,
181
452800
1783
La capacità dei modelli è reale,
07:34
not just in the global mean,
182
454583
1693
non sono in termini globali,
07:36
but also in the regional patterns.
183
456276
3044
ma anche a livello regionale.
07:39
I could go through a dozen more examples:
184
459320
2840
Potrei fare un sacco di altri esempi:
07:42
the skill associated with solar cycles,
185
462160
2850
le capacità associate ai cicli solari,
07:45
changing the ozone in the stratosphere;
186
465010
2070
che cambiano il livello di ozono nella stratosfera;
07:47
the skill associated with orbital changes
187
467080
2347
le capacità associate ai cambiamenti orbitali
07:49
over 6,000 years.
188
469427
2056
da più di 6000 anni.
07:51
We can look at that too, and the models are skillful.
189
471483
2398
Possiamo considerare anche quello, e i modelli sono capaci.
07:53
The models are skillful in response to the ice sheets
190
473881
3094
Questi modelli sono utili nell'analisi delle lastre di ghiaccio
07:56
20,000 years ago.
191
476975
1520
di 20 000 anni fa.
07:58
The models are skillful
192
478495
1671
Questi modelli sono capaci
08:00
when it comes to the 20th-century trends
193
480166
2904
quando si tratta delle tendenze del 20° secolo
08:03
over the decades.
194
483070
1515
nel corso dei decenni.
08:04
Models are successful at modeling
195
484585
2282
I modelli sono efficaci nel modellare
08:06
lake outbursts into the North Atlantic
196
486867
2605
la formazione dei laghi nel nord dell'oceano Atlantico
08:09
8,000 years ago.
197
489472
1765
8000 anni fa.
08:11
And we can get a good match to the data.
198
491237
3090
E possiamo ottenere una buona stima dai dati.
08:15
Each of these different targets,
199
495463
2387
Ognuno di questi diversi obiettivi,
08:17
each of these different evaluations,
200
497850
2130
ognuna di queste diverse valutazioni,
08:19
leads us to add more scope
201
499980
2391
ci portano a migliorare la portata
08:22
to these models,
202
502371
1151
di questi modelli,
08:23
and leads us to more and more
203
503522
2744
e ci portano a situazioni
08:26
complex situations that we can ask
204
506266
3988
sempre più complesse in cui possiamo farci
08:30
more and more interesting questions,
205
510254
2569
domande sempre più interessanti,
08:32
like, how does dust from the Sahara,
206
512823
2710
ad esempio, come fa la sabbia del Sahara,
08:35
that you can see in the orange,
207
515533
1734
che vedete in arancione,
08:37
interact with tropical cyclones in the Atlantic?
208
517267
3443
a interagire con i cicloni tropicali nell'Atlantico?
08:40
How do organic aerosols from biomass burning,
209
520710
3477
Come possono le polveri derivanti dalla combustione delle biomasse,
08:44
which you can see in the red dots,
210
524187
2723
che vedete nei punti rossi,
08:46
intersect with clouds and rainfall patterns?
211
526910
2934
interferire con le nubi e i modelli delle piogge?
08:49
How does pollution, which you can see
212
529844
1787
Come fa l'inquinamento, che vedete
08:51
in the white wisps of sulfate pollution in Europe,
213
531631
3899
nelle righe bianche di inquinamento da solfato in Europa,
08:55
how does that affect the temperatures at the surface
214
535530
3335
a influenzare le temperature sulla superficie
08:58
and the sunlight that you get at the surface?
215
538865
3488
e la luce del sole in superficie?
09:02
We can look at this across the world.
216
542353
3488
Lo si nota in tutto il mondo.
09:05
We can look at the pollution from China.
217
545841
3660
Possiamo osservare l'inquinamento in Cina.
09:09
We can look at the impacts of storms
218
549501
3598
Possiamo osservare l'impatto delle tempeste
09:13
on sea salt particles in the atmosphere.
219
553099
3444
dalle particelle di sale marino nell'atmosfera.
09:16
We can see the combination
220
556543
2561
Possiamo osservare la combinazione
09:19
of all of these different things
221
559104
2171
di tutti questi vari fattori
09:21
happening all at once,
222
561275
1468
che si verificano tutti insieme
09:22
and we can ask much more interesting questions.
223
562743
2407
e possiamo porci molte altre interessanti domande.
09:25
How do air pollution and climate coexist?
224
565150
4624
Come può l'inquinamento atmosferico coesistere con il clima?
09:29
Can we change things
225
569774
1509
Possiamo cambiare le cose
09:31
that affect air pollution and climate at the same time?
226
571283
2589
che riguardano l'inquinamento atmosferico e il clima allo stesso tempo?
09:33
The answer is yes.
227
573872
2344
La risposta è sì.
09:36
So this is a history of the 20th century.
228
576216
3044
Questa è una storia del 20° secolo.
09:39
The first one is the model.
229
579260
2243
Il primo è il modello.
09:41
The weather is a little bit different
230
581503
1407
Il clima è piuttosto diverso
09:42
to what actually happened.
231
582910
1289
da quello che è realmente successo.
09:44
The second one are the observations.
232
584199
2032
Il secondo sono le osservazioni.
09:46
And we're going through the 1930s.
233
586231
2325
E torniamo agli anni 30.
09:48
There's variability, there are things going on,
234
588556
2824
C'è variabilità, le cose mutano,
09:51
but it's all kind of in the noise.
235
591380
2182
ma fa tutto parte del gioco.
09:53
As you get towards the 1970s,
236
593562
2862
E ci avviciniamo agli anni 70,
09:56
things are going to start to change.
237
596424
2009
le cose iniziano a cambiare.
09:58
They're going to start to look more similar,
238
598433
2062
Iniziano ad apparire più simili,
10:00
and by the time you get to the 2000s,
239
600495
2558
e avvicinandoci agli anni 2000,
10:03
you're already seeing the patterns of global warming,
240
603063
2642
vediamo ancora le conseguenze del surriscaldamento globale,
10:05
both in the observations and in the model.
241
605705
2749
sia nelle osservazioni sia nel modello.
10:08
We know what happened over the 20th century.
242
608454
2127
Sappiamo cosa è accaduto nel 20° secolo.
10:10
Right? We know that it's gotten warmer.
243
610581
1760
Giusto? Sappiamo che è diventato più caldo.
10:12
We know where it's gotten warmer.
244
612341
1611
Sappiamo dove è diventato più caldo.
10:13
And if you ask the models why did that happen,
245
613952
2740
E se chiediamo ai modelli perché è accaduto,
10:16
and you say, okay, well, yes,
246
616692
2125
e rispondete, ok, beh, sì,
10:18
basically it's because of the carbon dioxide
247
618817
1866
in sostanza è a causa dell'anidride carbonica
10:20
we put into the atmosphere.
248
620683
1979
che immettiamo nell'atmosfera.
10:22
We have a very good match
249
622662
1682
Abbiamo una buona approssimazione
10:24
up until the present day.
250
624344
2627
fino ad oggi.
10:26
But there's one key reason why we look at models,
251
626971
3420
Ma c'è una ragione fondamentale del motivo per il quale guardiamo ai modelli
10:30
and that's because of this phrase here.
252
630391
2221
ed è a causa di questa frase.
10:32
Because if we had observations of the future,
253
632612
2495
Perché se avessimo scorci del futuro,
10:35
we obviously would trust them more than models,
254
635107
3329
ci fideremmo sicuramente di più che dei modelli,
10:38
But unfortunately,
255
638436
1944
ma sfortunatamente,
10:40
observations of the future are not available at this time.
256
640380
5540
non possiamo beneficiare di questi scorci di futuro, oggi.
10:45
So when we go out into the future, there's a difference.
257
645920
2705
Quindi, quando osserviamo il futuro, c'è una differenza.
10:48
The future is unknown, the future is uncertain,
258
648625
2562
Il futuro è sconosciuto, è incerto
10:51
and there are choices.
259
651187
2404
e ci sono scelte.
10:53
Here are the choices that we have.
260
653591
1833
Ecco le scelte che abbiamo.
10:55
We can do some work to mitigate
261
655424
2139
Possiamo fare qualcosa per mitigare
10:57
the emissions of carbon dioxide into the atmosphere.
262
657563
2795
le emissioni di CO2 nell'atmosfera.
11:00
That's the top one.
263
660358
1926
È la prima in alto.
11:02
We can do more work
264
662284
1906
Possiamo fare ancora meglio
11:04
to really bring it down
265
664190
2176
per diminuirla,
11:06
so that by the end of the century,
266
666366
2218
in modo tale che alla fine del secolo,
11:08
it's not much more than there is now.
267
668584
2464
non sarà molto di più di quella che abbiamo oggi.
11:11
Or we can just leave it to fate
268
671048
3767
Oppure potremmo lasciare il tutto al proprio destino
11:14
and continue on
269
674815
1493
e continuare così
11:16
with a business-as-usual type of attitude.
270
676308
3746
con un atteggiamento che lascia correre.
11:20
The differences between these choices
271
680054
3456
La differenza tra queste scelte
11:23
can't be answered by looking at models.
272
683510
4797
non può essere risolta semplicemente guardando i modelli.
11:28
There's a great phrase
273
688307
1639
C'è una grande citazione
11:29
that Sherwood Rowland,
274
689946
1793
di Sherwood Rowland,
11:31
who won the Nobel Prize for the chemistry
275
691739
3864
vincitore del premio Nobel per la chimica
11:35
that led to ozone depletion,
276
695603
2273
che portò alla scoperta della riduzione dell'ozono,
11:37
when he was accepting his Nobel Prize,
277
697876
2397
quando ottenne il suo premio Nobel,
11:40
he asked this question:
278
700273
1379
fece una domanda:
11:41
"What is the use of having developed a science
279
701652
2311
"Qual è lo scopo di aver sviluppato una scienza
11:43
well enough to make predictions if, in the end,
280
703963
3261
capace di fare previsioni se, alla fine,
11:47
all we're willing to do is stand around
281
707224
2829
ciò che siamo tutti disposti a fare è fermarci
11:50
and wait for them to come true?"
282
710053
2707
ed aspettare che accada?"
11:52
The models are skillful,
283
712760
2737
I modelli sono capaci,
11:55
but what we do with the information from those models
284
715497
3318
ma quello che facciamo con le informazioni di questi modelli
11:58
is totally up to you.
285
718815
2171
dipende totalmente da voi.
12:00
Thank you.
286
720986
1938
Grazie.
12:02
(Applause)
287
722924
2916
(Applausi)
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