Gavin Schmidt: The emergent patterns of climate change

175,817 views ・ 2014-05-01

TED


Proszę kliknąć dwukrotnie na poniższe angielskie napisy, aby odtworzyć film.

Tłumaczenie: Karolina Jazic Korekta: Rysia Wand
00:12
We live in a very complex environment:
0
12864
2323
Żyjemy w bardzo złożonym środowisku:
00:15
complexity and dynamism
1
15187
1904
złożoność i dynamizm,
00:17
and patterns of evidence
2
17091
2063
powtarzające się zjawiska,
00:19
from satellite photographs, from videos.
3
19154
2885
widoczne na filmach i zdjęciach satelitarnych
00:22
You can even see it outside your window.
4
22039
3011
widoczne są także za oknem.
00:25
It's endlessly complex, but somehow familiar,
5
25050
3860
Zjawiska te nieskończenie złożone, są jednak znajome.
00:28
but the patterns kind of repeat,
6
28910
1960
Choć powtarzają się,
00:30
but they never repeat exactly.
7
30870
2490
nigdy nie są identyczne.
00:33
It's a huge challenge to understand.
8
33360
4127
Zrozumieć je to wielkie wyzwanie.
00:37
The patterns that you see
9
37487
2132
Zjawiska, które widzicie
00:39
are there at all of the different scales,
10
39619
3720
są przedstawione w bardzo różnych skalach,
00:43
but you can't chop it into one little bit and say,
11
43339
2906
ale nie można ich rozpatrywać po kawałku:
00:46
"Oh, well let me just make a smaller climate."
12
46245
2663
"Zajmę się tylko małym wycinkiem klimatu".
00:48
I can't use the normal products of reductionism
13
48908
4212
Nie mogę użyć standardowych uproszczeń,
00:53
to get a smaller and smaller thing that I can study
14
53120
2722
aby wyodrębnić najmniejszą część
00:55
in a laboratory and say, "Oh,
15
55842
2308
do badania w laboratorium i powiedzieć:
00:58
now that's something I now understand."
16
58150
2396
"To już rozumiem".
01:00
It's the whole or it's nothing.
17
60546
3367
Badamy wszystko albo nic.
01:03
The different scales that give you
18
63913
2552
Różne skale, które pokazują
01:06
these kinds of patterns
19
66465
2122
dane zjawiska,
01:08
range over an enormous range of magnitude,
20
68587
3457
różnią się ogromnie rzędem wielkości.
01:12
roughly 14 orders of magnitude,
21
72044
2416
Generalnie mamy 14 rzędów wielkości,
01:14
from the small microscopic particles
22
74460
2491
od małych mikroskopijnych cząsteczek,
01:16
that seed clouds
23
76951
2376
które sieją chmury,
01:19
to the size of the planet itself,
24
79327
2560
do tych wielkości planet.
01:21
from 10 to the minus six
25
81887
1276
Skale od 10^ -6
01:23
to 10 to the eight,
26
83163
1077
do 10^8.
01:24
14 orders of spatial magnitude.
27
84240
2292
14 przestrzennych wielkości.
01:26
In time, from milliseconds to millennia,
28
86532
3411
Wartości od milisekundy do tysiącleci
01:29
again around 14 orders of magnitude.
29
89943
3055
i znowu 14 rzędów wielkości.
01:32
What does that mean?
30
92998
1387
Ale co to właściwie oznacza?
01:34
Okay, well if you think about how
31
94385
1939
Jeśli zastanawiacie się,
01:36
you can calculate these things,
32
96324
2660
jak to się oblicza,
01:38
you can take what you can see,
33
98984
1960
spójrzcie na slajd.
01:40
okay, I'm going to chop it up
34
100944
1026
Podzielę to na wiele małych części,
01:41
into lots of little boxes,
35
101970
1379
01:43
and that's the result of physics, right?
36
103349
2355
które są efektem działania praw fizyki.
01:45
And if I think about a weather model,
37
105704
1725
Mamy tu model pogodowy,
01:47
that spans about five orders of magnitude,
38
107429
2494
który obejmuje 5 rzędów wielkości,
01:49
from the planet to a few kilometers,
39
109923
3127
od wielkości planety do kilku kilometrów.
01:53
and the time scale
40
113050
1538
W skali czasowej
01:54
from a few minutes to 10 days, maybe a month.
41
114588
4412
od kilku minut do 10 dni, może miesiąca.
01:59
We're interested in more than that.
42
119000
1395
Interesuje nas coś więcej.
02:00
We're interested in the climate.
43
120395
1305
Interesuje nas klimat
02:01
That's years, that's millennia,
44
121700
2141
na przestrzeni lat i tysiącleci,
02:03
and we need to go to even smaller scales.
45
123841
2573
musimy brać pod uwagę mniejsze skale.
02:06
The stuff that we can't resolve,
46
126414
1601
To, czego nie możemy obliczyć,
02:08
the sub-scale processes,
47
128015
1965
procesy nie mieszczące się na skali,
02:09
we need to approximate in some way.
48
129980
1980
musimy jakoś oszacować.
02:11
That is a huge challenge.
49
131960
1762
To ogromne wyzwanie.
02:13
Climate models in the 1990s
50
133722
2188
Modele klimatyczne z lat 90.
02:15
took an even smaller chunk of that,
51
135910
1970
pokazywały jeszcze mniejszy wycinek,
02:17
only about three orders of magnitude.
52
137880
2018
który obejmował tylko 3 rzędy wielkości.
02:19
Climate models in the 2010s,
53
139898
2095
Modele klimatyczne z naszej dekady,
02:21
kind of what we're working with now,
54
141993
1774
to na czym teraz pracujemy,
02:23
four orders of magnitude.
55
143767
2940
obejmują 4 rzędy wielkości.
02:26
We have 14 to go,
56
146707
2303
Zostało jeszcze 14,
02:29
and we're increasing our capability
57
149010
2200
a ciągle zwiększamy naszą zdolność
02:31
of simulating those at about
58
151210
1870
do szacowania
02:33
one extra order of magnitude every decade.
59
153080
3546
jednego rzędu wielkości co 10 lat.
02:36
One extra order of magnitude in space
60
156626
1895
Jeden taki dodatkowy rząd
02:38
is 10,000 times more calculations.
61
158521
3249
to 10 tys. więcej obliczeń,
02:41
And we keep adding more things,
62
161770
2380
do których ciągle dodajemy nowe dane,
02:44
more questions to these different models.
63
164150
2374
zadajemy kolejne pytania.
02:46
So what does a climate model look like?
64
166524
2733
Jak taki model klimatyczny wygląda?
02:49
This is an old climate model, admittedly,
65
169257
2341
To jest stary model klimatyczny,
02:51
a punch card, a single line of Fortran code.
66
171598
4080
perforowana karta z jedną linijką programu w języku Fortran.
02:55
We no longer use punch cards.
67
175678
1978
Takich kart już nie używamy.
02:57
We do still use Fortran.
68
177656
2241
Natomiast Fortran jest nadal w użyciu.
02:59
New-fangled ideas like C
69
179897
1957
Nowe idee jak C
03:01
really haven't had a big impact
70
181854
3235
nie mają aż takiego wpływu
03:05
on the climate modeling community.
71
185089
2367
na twórców modeli klimatycznych.
03:07
But how do we go about doing it?
72
187456
1400
Ale jak tworzymy modele?
03:08
How do we go from that complexity that you saw
73
188856
4624
Jak przekładamy tę złożoność danych
03:13
to a line of code?
74
193480
2530
na linijkę kodu?
03:16
We do it one piece at a time.
75
196010
1573
Skupiamy się na pierwszym elemencie.
03:17
This is a picture of sea ice
76
197583
1878
Widzicie zdjęcie morskiego lodu,
03:19
taken flying over the Arctic.
77
199461
2098
zrobione nad Arktyką.
03:21
We can look at all of the different equations
78
201559
2038
Możemy analizować różne czynniki:
03:23
that go into making the ice grow
79
203597
3112
co powoduje przyrost lodu,
03:26
or melt or change shape.
80
206709
2114
jego topnienie czy zmianę kształtu.
03:28
We can look at the fluxes.
81
208823
1131
Śledzić zmiany.
03:29
We can look at the rate at which
82
209954
1952
Możemy sprawdzić wartości,
03:31
snow turns to ice, and we can code that.
83
211906
2845
zmiany śniegu w lód i zakodować to.
03:34
We can encapsulate that in code.
84
214751
2329
Możemy to zawrzeć w kodzie.
03:37
These models are around
85
217080
1226
Obecne modele tworzą
03:38
a million lines of code at this point,
86
218306
2083
miliony linii kodu,
03:40
and growing by tens of thousands of lines of code
87
220389
3470
powiększane o dziesiątki tysięcy linijek
03:43
every year.
88
223859
1191
każdego roku.
03:45
So you can look at that piece,
89
225050
1653
Spójrzmy na ten element układanki
03:46
but you can look at the other pieces too.
90
226703
1922
lub na jakikolwiek inny.
03:48
What happens when you have clouds?
91
228625
1933
Co się dzieje z chmurami,
03:50
What happens when clouds form,
92
230558
2159
gdy się formują,
03:52
when they dissipate, when they rain out?
93
232717
1882
rozpraszają, gdy spada z nich deszcz?
03:54
That's another piece.
94
234599
1742
Analizując inny element układanki,
03:56
What happens when we have radiation
95
236341
1846
co dzieje się,
gdy promieniowanie słoneczne przechodzi przez atmosferę,
03:58
coming from the sun, going through the atmosphere,
96
238187
2534
04:00
being absorbed and reflected?
97
240721
1926
jest absorbowane i odbijane?
04:02
We can code each of those very small pieces as well.
98
242647
3979
Te wszystkie zjawiska możemy zakodować.
04:06
There are other pieces:
99
246626
1416
Układanka ma wiele elementów:
04:08
the winds changing the ocean currents.
100
248042
3460
wiatry wpływające na prądy oceaniczne,
04:11
We can talk about the role of vegetation
101
251502
3770
rola roślin
04:15
in transporting water from the soils
102
255272
2329
w transportowaniu wody z gleby
04:17
back into the atmosphere.
103
257601
1969
z powrotem do atmosfery.
04:19
And each of these different elements
104
259570
2914
Każde z tych różnych zjawisk
04:22
we can encapsulate and put into a system.
105
262484
3624
możemy zakodować i umieścić w systemie.
04:26
Each of those pieces ends up adding to the whole.
106
266108
5148
Każdy element jest częścią układanki.
04:31
And you get something like this.
107
271256
2297
Otrzymamy wtedy coś takiego.
04:33
You get a beautiful representation
108
273553
2848
Piękny obraz tego,
04:36
of what's going on in the climate system,
109
276401
2622
co dzieje się z klimatem
04:39
where each and every one of those
110
279023
3389
i gdzie te wszystkie zjawiska jak:
04:42
emergent patterns that you can see,
111
282412
2782
jak wiry na Oceanie Południowym,
04:45
the swirls in the Southern Ocean,
112
285194
2003
04:47
the tropical cyclone in the Gulf of Mexico,
113
287197
2756
tropikalny cyklon w Zatoce Meksykańskiej,
04:49
and there's two more that are going to pop up
114
289953
1641
a dwa dodatkowe
04:51
in the Pacific at any point now,
115
291594
2354
pojawią nad Pacyfikiem lada chwila,
04:53
those rivers of atmospheric water,
116
293948
2713
rzeki atmosferycznej wody;
04:56
all of those are emergent properties
117
296661
2857
te wszystkie elementy układanki
04:59
that come from the interactions
118
299518
2124
współdziałające ze sobą,
05:01
of all of those small-scale processes I mentioned.
119
301642
3495
pokazując zjawiska, o których wspomniałem.
05:05
There's no code that says,
120
305137
1905
Nie ma programu, który mówi:
05:07
"Do a wiggle in the Southern Ocean."
121
307042
1857
"Pokaż prądy na Ocenie Południowym"
05:08
There's no code that says, "Have two
122
308899
2668
lub takiego, który pokaże obraz
05:11
tropical cyclones that spin around each other."
123
311567
2898
dwóch cyklonów wirujących wokół siebie.
05:14
All of those things are emergent properties.
124
314465
3812
To właściwości bieżące.
05:18
This is all very good. This is all great.
125
318277
2146
Wszystko to jest wspaniałe.
05:20
But what we really want to know
126
320423
1270
Ale chcemy wiedzieć,
05:21
is what happens to these emergent properties
127
321693
1949
co dzieje się z tymi właściwościami
05:23
when we kick the system?
128
323642
1705
podczas zachwiań systemu.
05:25
When something changes, what happens to those properties?
129
325347
3533
Jaki wpływ mają na nie zmiany?
05:28
And there's lots of different ways to kick the system.
130
328880
2989
System można rozchwiać na wiele sposobów.
05:31
There are wobbles in the Earth's orbit
131
331869
2033
Mamy odchylenia w orbicie Ziemi,
05:33
over hundreds of thousands of years
132
333902
1879
które przez setki tysięcy lat
05:35
that change the climate.
133
335781
2026
zmieniały klimat.
05:37
There are changes in the solar cycles,
134
337807
2136
Co 11 lat są zmiany w cyklach słonecznych,
05:39
every 11 years and longer, that change the climate.
135
339943
3105
które zmieniają klimat.
05:43
Big volcanoes go off and change the climate.
136
343048
3574
Wybuchy wulkanów także zmieniają klimat.
05:46
Changes in biomass burning, in smoke,
137
346622
3238
Zmiany w spalaniu biomasy, dym,
05:49
in aerosol particles, all of those things
138
349860
1863
cząstki aerozolu,
05:51
change the climate.
139
351723
1822
to wszystko zmienia klimat.
05:53
The ozone hole changed the climate.
140
353545
4059
Dziura ozonowa zmienia klimat.
05:57
Deforestation changes the climate
141
357604
2217
Wycinka drzew zmienia klimat
05:59
by changing the surface properties
142
359821
1926
przez zmianę struktury powierzchni,
06:01
and how water is evaporated
143
361747
1990
wtedy woda paruje inaczej
06:03
and moved around in the system.
144
363737
2466
i inaczej krąży w przyrodzie.
06:06
Contrails change the climate
145
366203
2285
Smugi kondensacyjne też zmieniają klimat,
06:08
by creating clouds where there were none before,
146
368488
2867
bo z ich powodu powstają nowe chmury.
06:11
and of course greenhouse gases change the system.
147
371355
4598
Gazy cieplarniane zmieniają klimat.
06:15
Each of these different kicks
148
375953
3021
Te wszystkie zmienne
06:18
provides us with a target
149
378974
2151
stawiają przed nami zadanie
06:21
to evaluate whether we understand
150
381125
2835
ocenienia czy rozumiemy
06:23
something about this system.
151
383960
2161
cokolwiek z tego systemu.
06:26
So we can go to look at
152
386121
2392
Możemy teraz zastanowić się,
06:28
what model skill is.
153
388513
2704
czym jest taki przydatny model.
06:31
Now I use the word "skill" advisedly:
154
391217
2033
Użyłem słowa "przydatny",
06:33
Models are not right or wrong; they're always wrong.
155
393250
2411
bo modele są zawsze błędne.
06:35
They're always approximations.
156
395661
1720
To jest zawsze tylko prognoza.
06:37
The question you have to ask
157
397381
1894
Trzeba zapytać,
06:39
is whether a model tells you more information
158
399275
3079
czy dzięki modelom mamy więcej informacji
06:42
than you would have had otherwise.
159
402354
1925
niż bez nich?
06:44
If it does, it's skillful.
160
404279
3381
Jeśli tak, model jest przydatny.
06:47
This is the impact of the ozone hole
161
407660
2454
Tu widzimy wpływ dziury ozonowej
06:50
on sea level pressure, so low pressure, high pressures,
162
410114
2860
na poziom ciśnienia
06:52
around the southern oceans, around Antarctica.
163
412974
2595
wokół Antarktyki.
06:55
This is observed data.
164
415569
1913
To są dane z obserwacji.
06:57
This is modeled data.
165
417482
2088
Tu widzimy dane z modeli.
06:59
There's a good match
166
419570
1594
Mamy niezłe trafienie,
07:01
because we understand the physics
167
421164
1951
bo rozumiemy prawa fizyki,
07:03
that controls the temperatures in the stratosphere
168
423115
3138
kontrolujące temperaturę w stratosferze,
07:06
and what that does to the winds
169
426253
1746
wiemy, jak to wpływa na wiatry
07:07
around the southern oceans.
170
427999
2181
wokół oceanów na półkuli południowej.
07:10
We can look at other examples.
171
430180
1519
Przeanalizujmy inne przykłady.
07:11
The eruption of Mount Pinatubo in 1991
172
431699
2856
Wybuch wulkanu Pinatubo w 1991 roku
07:14
put an enormous amount of aerosols, small particles,
173
434555
2799
wyrzucił ogromne ilości aerozoli,
07:17
into the stratosphere.
174
437354
1587
drobin i pyłów, do stratosfery.
07:18
That changed the radiation balance of the whole planet.
175
438941
3147
Zmieniła się równowaga promieniowania na Ziemi.
07:22
There was less energy coming in than there was before,
176
442088
2782
Mniej ciepła dotarło do atmosfery,
07:24
so that cooled the planet,
177
444870
1658
co schłodziło planetę.
07:26
and those red lines and those green lines,
178
446528
2019
Na slajdzie czerwone i zielone linie kodów
07:28
those are the differences between what we expected
179
448547
2565
pokazują rozbieżność naszych oczekiwań
07:31
and what actually happened.
180
451112
1688
z tym, co się faktycznie wydarzyło.
07:32
The models are skillful,
181
452800
1783
Modele są przydatne
07:34
not just in the global mean,
182
454583
1693
nie tylko w wymiarze globalnym,
07:36
but also in the regional patterns.
183
456276
3044
ale także w regionalnym.
07:39
I could go through a dozen more examples:
184
459320
2840
Możemy przeanalizować tuzin przykładów.
07:42
the skill associated with solar cycles,
185
462160
2850
Wykorzystywane w badaniu cykli słonecznych
07:45
changing the ozone in the stratosphere;
186
465010
2070
zmieniających poziom ozonu w atmosferze;
07:47
the skill associated with orbital changes
187
467080
2347
w badaniu zmian w ruchu orbity
07:49
over 6,000 years.
188
469427
2056
na przestrzeni ponad 6000 lat.
07:51
We can look at that too, and the models are skillful.
189
471483
2398
To też analizujemy i modele są przydatne.
07:53
The models are skillful in response to the ice sheets
190
473881
3094
Modele są przydatne przy badaniu lądolodów
07:56
20,000 years ago.
191
476975
1520
sprzed 20 tys. lat.
07:58
The models are skillful
192
478495
1671
Modele są przydatne,
08:00
when it comes to the 20th-century trends
193
480166
2904
jeśli chodzi o XX-wieczne trendy
08:03
over the decades.
194
483070
1515
na przestrzeni kolejnych dekad.
08:04
Models are successful at modeling
195
484585
2282
Modele są przydatne w badaniu
08:06
lake outbursts into the North Atlantic
196
486867
2605
powodzi lodowcowych do Północnego Atlantyku
08:09
8,000 years ago.
197
489472
1765
8000 lat temu.
08:11
And we can get a good match to the data.
198
491237
3090
Możemy otrzymać naprawdę celne trafienia.
08:15
Each of these different targets,
199
495463
2387
Każdy z tych różnych celów,
08:17
each of these different evaluations,
200
497850
2130
każde z tych różnych badań
08:19
leads us to add more scope
201
499980
2391
prowadzi nas do dodania nowych aspektów
08:22
to these models,
202
502371
1151
do modeli
08:23
and leads us to more and more
203
503522
2744
oraz do stwarzania coraz to nowych
08:26
complex situations that we can ask
204
506266
3988
złożonych sytuacji, w których
08:30
more and more interesting questions,
205
510254
2569
możemy zadawać coraz ciekawsze pytania.
08:32
like, how does dust from the Sahara,
206
512823
2710
W jaki sposób pył znad Sahary,
08:35
that you can see in the orange,
207
515533
1734
tu widzicie go na pomarańczowo,
08:37
interact with tropical cyclones in the Atlantic?
208
517267
3443
oddziałuje cyklonami nad Atlantykiem?
08:40
How do organic aerosols from biomass burning,
209
520710
3477
Jak organiczne aerozole z palenia biomasy,
08:44
which you can see in the red dots,
210
524187
2723
tu pokazane jako czerwone kropki,
08:46
intersect with clouds and rainfall patterns?
211
526910
2934
nakładają się na ilość chmur i deszczu?
08:49
How does pollution, which you can see
212
529844
1787
Jak zanieczyszczenie powietrza,
08:51
in the white wisps of sulfate pollution in Europe,
213
531631
3899
te białe siarczanowe smugi nad Europą,
08:55
how does that affect the temperatures at the surface
214
535530
3335
wpływają na temperaturę powierzchni Ziemi
08:58
and the sunlight that you get at the surface?
215
538865
3488
i ilość światła słonecznego na Ziemi?
09:02
We can look at this across the world.
216
542353
3488
Możemy obserwować to na całej kuli ziemskiej.
09:05
We can look at the pollution from China.
217
545841
3660
Możemy przyjrzeć się zanieczyszczeniu powietrza w Chinach.
09:09
We can look at the impacts of storms
218
549501
3598
Możemy badać wpływ burz
09:13
on sea salt particles in the atmosphere.
219
553099
3444
na cząsteczki soli morskiej w atmosferze.
09:16
We can see the combination
220
556543
2561
Widzimy zestawienie
09:19
of all of these different things
221
559104
2171
wszystkich tych zjawisk jednocześnie
09:21
happening all at once,
222
561275
1468
09:22
and we can ask much more interesting questions.
223
562743
2407
i możemy zadawać ciekawsze pytania.
09:25
How do air pollution and climate coexist?
224
565150
4624
Jak zanieczyszczenie powietrza wpływa na klimat?
09:29
Can we change things
225
569774
1509
Czy da się jednocześnie
09:31
that affect air pollution and climate at the same time?
226
571283
2589
wpłynąć na klimat i zanieczyszczenie powietrza?
09:33
The answer is yes.
227
573872
2344
Odpowiedź brzmi tak.
09:36
So this is a history of the 20th century.
228
576216
3044
To właśnie historia XX wieku.
09:39
The first one is the model.
229
579260
2243
Najpierw mamy model.
09:41
The weather is a little bit different
230
581503
1407
Model pogody zawsze różni się
09:42
to what actually happened.
231
582910
1289
od rzeczywistej pogody.
09:44
The second one are the observations.
232
584199
2032
Następnie mamy obserwacje.
09:46
And we're going through the 1930s.
233
586231
2325
Zaczynając od lat 30.,
09:48
There's variability, there are things going on,
234
588556
2824
obserwujemy rozbieżność
09:51
but it's all kind of in the noise.
235
591380
2182
modeli i faktycznych zjawisk.
09:53
As you get towards the 1970s,
236
593562
2862
Przechodząc do lat 70.,
09:56
things are going to start to change.
237
596424
2009
wygląda to inaczej.
09:58
They're going to start to look more similar,
238
598433
2062
Modele i obserwacje stają są zbliżone
10:00
and by the time you get to the 2000s,
239
600495
2558
i w latach 2000
10:03
you're already seeing the patterns of global warming,
240
603063
2642
już widać początki globalnego ocieplenia,
10:05
both in the observations and in the model.
241
605705
2749
zarówno w obserwacjach jak i modelach.
10:08
We know what happened over the 20th century.
242
608454
2127
Wiemy, co działo się w XX wieku, prawda?
10:10
Right? We know that it's gotten warmer.
243
610581
1760
Wiemy, że robiło się coraz cieplej,
10:12
We know where it's gotten warmer.
244
612341
1611
i gdzie robiło się cieplej.
10:13
And if you ask the models why did that happen,
245
613952
2740
Na pytanie "dlaczego"
10:16
and you say, okay, well, yes,
246
616692
2125
modele pokażą, że tak w zasadzie
10:18
basically it's because of the carbon dioxide
247
618817
1866
przyczyną jest dwutlenek węgla,
10:20
we put into the atmosphere.
248
620683
1979
który wprowadziliśmy do atmosfery.
10:22
We have a very good match
249
622662
1682
Mamy bardzo dobre trafienia
10:24
up until the present day.
250
624344
2627
aż do dnia dzisiejszego.
10:26
But there's one key reason why we look at models,
251
626971
3420
Jest jeden zasadniczy powód,
10:30
and that's because of this phrase here.
252
630391
2221
dla którego tworzymy modele.
10:32
Because if we had observations of the future,
253
632612
2495
Obserwacjom przyszłości
10:35
we obviously would trust them more than models,
254
635107
3329
ufalibyśmy bardziej niż modelom.
10:38
But unfortunately,
255
638436
1944
Niestety,
10:40
observations of the future are not available at this time.
256
640380
5540
przyszłość jest dla nas niedostępna.
10:45
So when we go out into the future, there's a difference.
257
645920
2705
Mówiąc o przyszłości, sprawa jest inna.
10:48
The future is unknown, the future is uncertain,
258
648625
2562
Przyszłość jest nieznana, niepewna,
10:51
and there are choices.
259
651187
2404
zależna od naszych wyborów,
10:53
Here are the choices that we have.
260
653591
1833
Oto nasze opcje.
10:55
We can do some work to mitigate
261
655424
2139
Można przy odrobinie wysiłku
10:57
the emissions of carbon dioxide into the atmosphere.
262
657563
2795
zmniejszyć emisję CO2 do atmosfery.
11:00
That's the top one.
263
660358
1926
Pokazuje to model na górze.
11:02
We can do more work
264
662284
1906
Możemy też postarać się bardziej
11:04
to really bring it down
265
664190
2176
i drastycznie obniżyć jego poziom tak,
11:06
so that by the end of the century,
266
666366
2218
że pod koniec wieku
11:08
it's not much more than there is now.
267
668584
2464
poziom CO2 będzie zbliżony do obecnego.
11:11
Or we can just leave it to fate
268
671048
3767
Możemy zdać się na ślepy los
11:14
and continue on
269
674815
1493
i dalej emitować
11:16
with a business-as-usual type of attitude.
270
676308
3746
takie ilości CO2 jak obecnie.
11:20
The differences between these choices
271
680054
3456
Różnica pomiędzy tymi wyborami
11:23
can't be answered by looking at models.
272
683510
4797
nie wynika z analizy modeli.
11:28
There's a great phrase
273
688307
1639
Sherwood Rowland,
11:29
that Sherwood Rowland,
274
689946
1793
11:31
who won the Nobel Prize for the chemistry
275
691739
3864
laureat Nagrody Nobla z chemii,
11:35
that led to ozone depletion,
276
695603
2273
który badał zniszczenie warstwy ozonowej,
11:37
when he was accepting his Nobel Prize,
277
697876
2397
odbierając nagrodę,
11:40
he asked this question:
278
700273
1379
zadał pytanie:
11:41
"What is the use of having developed a science
279
701652
2311
jaki jest pożytek z rozwoju nauki,
11:43
well enough to make predictions if, in the end,
280
703963
3261
która pozwoli przewidywać,
jeżeli potem będziemy tylko
11:47
all we're willing to do is stand around
281
707224
2829
bezczynnie czekać, czy to się sprawdzi?
11:50
and wait for them to come true?"
282
710053
2707
11:52
The models are skillful,
283
712760
2737
Modele są przydatne,
11:55
but what we do with the information from those models
284
715497
3318
ale to, jak wykorzystamy informacje,
11:58
is totally up to you.
285
718815
2171
zależy wyłącznie od nas.
12:00
Thank you.
286
720986
1938
Dziękuję.
12:02
(Applause)
287
722924
2916
(Brawa)
O tej stronie

Na tej stronie poznasz filmy z YouTube, które są przydatne do nauki języka angielskiego. Zobaczysz lekcje angielskiego prowadzone przez najlepszych nauczycieli z całego świata. Kliknij dwukrotnie na angielskie napisy wyświetlane na stronie każdego filmu, aby odtworzyć film od tego miejsca. Napisy przewijają się synchronicznie z odtwarzaniem filmu. Jeśli masz jakieś uwagi lub prośby, skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7