Gavin Schmidt: The emergent patterns of climate change

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TED


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Tradutor: Margarida Ferreira Revisora: Isabel Vaz Belchior
00:12
We live in a very complex environment:
0
12864
2323
Vivemos num ambiente muito complexo:
00:15
complexity and dynamism
1
15187
1904
complexidade e dinamismo
00:17
and patterns of evidence
2
17091
2063
e padrões de evidência
00:19
from satellite photographs, from videos.
3
19154
2885
de fotografias por satélite, de vídeos.
00:22
You can even see it outside your window.
4
22039
3011
Podemos vê-lo da nossa janela.
00:25
It's endlessly complex, but somehow familiar,
5
25050
3860
É infinitamente complexo, mas relativamente familiar.
00:28
but the patterns kind of repeat,
6
28910
1960
Os padrões parecem repetir-se,
00:30
but they never repeat exactly.
7
30870
2490
mas nunca se repetem exatamente.
00:33
It's a huge challenge to understand.
8
33360
4127
É um desafio enorme tentar compreender.
00:37
The patterns that you see
9
37487
2132
Os padrões que vemos
00:39
are there at all of the different scales,
10
39619
3720
estão todos eles a escalas diferentes,
00:43
but you can't chop it into one little bit and say,
11
43339
2906
mas não lhes podemos cortar um pedaço e dizer:
00:46
"Oh, well let me just make a smaller climate."
12
46245
2663
"Oh, vou fazer um clima mais ameno".
00:48
I can't use the normal products of reductionism
13
48908
4212
Não posso usar os produtos habituais do reducionismo
para arranjar uma coisa cada vez mais reduzida
00:53
to get a smaller and smaller thing that I can study
14
53120
2722
00:55
in a laboratory and say, "Oh,
15
55842
2308
que possa estudar num laboratório e dizer:
"Oh, eis uma coisa que eu já percebo".
00:58
now that's something I now understand."
16
58150
2396
01:00
It's the whole or it's nothing.
17
60546
3367
É o conjunto todo, ou nada.
01:03
The different scales that give you
18
63913
2552
As diversas escalas que nos dão
01:06
these kinds of patterns
19
66465
2122
estes tipos de padrões
01:08
range over an enormous range of magnitude,
20
68587
3457
distribuem-se por um enorme intervalo de grandeza,
01:12
roughly 14 orders of magnitude,
21
72044
2416
de cerca de 14 ordens de grandeza,
01:14
from the small microscopic particles
22
74460
2491
desde as pequenas partículas microscópicas,
01:16
that seed clouds
23
76951
2376
que criam as nuvens,
01:19
to the size of the planet itself,
24
79327
2560
até ao tamanho do próprio planeta,
01:21
from 10 to the minus six
25
81887
1276
de dez elevado a menos seis
01:23
to 10 to the eight,
26
83163
1077
até dez elevado a oito,
01:24
14 orders of spatial magnitude.
27
84240
2292
14 ordens de grandeza especial.
01:26
In time, from milliseconds to millennia,
28
86532
3411
Em tempo, de milissegundos a milénios,
01:29
again around 14 orders of magnitude.
29
89943
3055
de novo, cerca de 14 ordens de grandeza.
01:32
What does that mean?
30
92998
1387
O que é que isto significa?
01:34
Okay, well if you think about how
31
94385
1939
Bem, se pensarmos
01:36
you can calculate these things,
32
96324
2660
como podemos calcular estas coisas,
01:38
you can take what you can see,
33
98984
1960
podemos agarrar no que podemos ver.
01:40
okay, I'm going to chop it up
34
100944
1026
Pronto, vou retalhá-lo em muitas caixinhas,
01:41
into lots of little boxes,
35
101970
1379
01:43
and that's the result of physics, right?
36
103349
2355
e é este o resultado da física, não é?
01:45
And if I think about a weather model,
37
105704
1725
E se eu pensar num modelo climático
01:47
that spans about five orders of magnitude,
38
107429
2494
que abranja cinco ordens de grandeza,
01:49
from the planet to a few kilometers,
39
109923
3127
desde o planeta até a alguns quilómetros,
01:53
and the time scale
40
113050
1538
e a escala do tempo,
01:54
from a few minutes to 10 days, maybe a month.
41
114588
4412
de alguns minutos até 10 dias, talvez um mês.
01:59
We're interested in more than that.
42
119000
1395
Estamos interessados em mais do que isso.
02:00
We're interested in the climate.
43
120395
1305
02:01
That's years, that's millennia,
44
121700
2141
Estamos interessados num clima que sejam anos, sejam milénios,
02:03
and we need to go to even smaller scales.
45
123841
2573
e precisamos de ir a escalas ainda menores.
02:06
The stuff that we can't resolve,
46
126414
1601
As coisas que não conseguimos resolver,
02:08
the sub-scale processes,
47
128015
1965
os processos de subescala,
02:09
we need to approximate in some way.
48
129980
1980
precisamos de nos aproximar delas, de algum modo.
02:11
That is a huge challenge.
49
131960
1762
É um desafio enorme.
02:13
Climate models in the 1990s
50
133722
2188
Os modelos climáticos nos anos 90
02:15
took an even smaller chunk of that,
51
135910
1970
pegavam numa fatia ainda mais pequena,
02:17
only about three orders of magnitude.
52
137880
2018
só cerca de três ordens de grandeza.
02:19
Climate models in the 2010s,
53
139898
2095
Os modelos climáticos da década de 2010,
02:21
kind of what we're working with now,
54
141993
1774
do tipo com que trabalhamos ainda hoje,
02:23
four orders of magnitude.
55
143767
2940
quatro ordens de grandeza.
02:26
We have 14 to go,
56
146707
2303
Faltam-nos fazer 14,
02:29
and we're increasing our capability
57
149010
2200
e estamos a aumentar a nossa capacidade de simulá-los
02:31
of simulating those at about
58
151210
1870
cerca de uma ordem extra de grandeza, por década.
02:33
one extra order of magnitude every decade.
59
153080
3546
02:36
One extra order of magnitude in space
60
156626
1895
Uma ordem extra de grandeza no espaço
02:38
is 10,000 times more calculations.
61
158521
3249
representa 10 000 vezes mais cálculos.
02:41
And we keep adding more things,
62
161770
2380
E estamos sempre a acrescentar mais coisas,
02:44
more questions to these different models.
63
164150
2374
mais perguntas a estes diversos modelos.
02:46
So what does a climate model look like?
64
166524
2733
Então que aspeto tem um modelo climático?
02:49
This is an old climate model, admittedly,
65
169257
2341
Este é um modelo climático antigo, é claro,
02:51
a punch card, a single line of Fortran code.
66
171598
4080
um cartão perfurado, uma única linha de código Fortran.
02:55
We no longer use punch cards.
67
175678
1978
Já não usamos cartões perfurados.
02:57
We do still use Fortran.
68
177656
2241
Mas ainda usamos Fortran.
02:59
New-fangled ideas like C
69
179897
1957
Ideias com novas flanges como C
03:01
really haven't had a big impact
70
181854
3235
nunca tiveram um grande impacto
03:05
on the climate modeling community.
71
185089
2367
na comunidade dos modelos climáticos.
03:07
But how do we go about doing it?
72
187456
1400
Mas como é que nos arranjamos para fazer isso?
03:08
How do we go from that complexity that you saw
73
188856
4624
Como passamos dessa complexidade que aqui vemos
03:13
to a line of code?
74
193480
2530
para uma linha de código?
03:16
We do it one piece at a time.
75
196010
1573
Fazemos uma coisa de cada vez.
03:17
This is a picture of sea ice
76
197583
1878
Isto é uma foto de gelo marítimo
03:19
taken flying over the Arctic.
77
199461
2098
tirada em voo sobre o Ártico.
03:21
We can look at all of the different equations
78
201559
2038
Podemos ver todas as diversas equações
03:23
that go into making the ice grow
79
203597
3112
que existem quando o gelo aumenta
03:26
or melt or change shape.
80
206709
2114
ou se derrete, ou muda de forma.
03:28
We can look at the fluxes.
81
208823
1131
03:29
We can look at the rate at which
82
209954
1952
Podemos observar os fluxos.
Podemos observar o ritmo
03:31
snow turns to ice, and we can code that.
83
211906
2845
a que a neve passa a gelo, e podemos codificar isso.
03:34
We can encapsulate that in code.
84
214751
2329
Podemos encapsulá-lo num código.
03:37
These models are around
85
217080
1226
Estes modelos têm
03:38
a million lines of code at this point,
86
218306
2083
cerca de um milhão de linhas nesta altura,
03:40
and growing by tens of thousands of lines of code
87
220389
3470
e estão a aumentar dezenas de milhares de linhas de código
03:43
every year.
88
223859
1191
todos os anos.
03:45
So you can look at that piece,
89
225050
1653
Podemos olhar para este pedaço,
03:46
but you can look at the other pieces too.
90
226703
1922
mas também podemos olhar para os outros pedaços.
03:48
What happens when you have clouds?
91
228625
1933
O que é que acontece quando temos nuvens?
03:50
What happens when clouds form,
92
230558
2159
O que é que acontece quando as nuvens se formam,
03:52
when they dissipate, when they rain out?
93
232717
1882
quando elas se dissipam, quando passam a chuva?
03:54
That's another piece.
94
234599
1742
Isso é outro pedaço.
03:56
What happens when we have radiation
95
236341
1846
O que é que acontece quando temos radiação
03:58
coming from the sun, going through the atmosphere,
96
238187
2534
que vem do sol, passa pela atmosfera,
04:00
being absorbed and reflected?
97
240721
1926
sendo absorvida e refletida?
04:02
We can code each of those very small pieces as well.
98
242647
3979
Também podemos codificar cada um destes pedaços muito pequenos.
04:06
There are other pieces:
99
246626
1416
Há outros pedaços:
04:08
the winds changing the ocean currents.
100
248042
3460
os ventos que mudam as correntes dos oceanos.
04:11
We can talk about the role of vegetation
101
251502
3770
Podemos falar do papel da vegetação
04:15
in transporting water from the soils
102
255272
2329
que devolve a água dos solos
04:17
back into the atmosphere.
103
257601
1969
para a atmosfera.
04:19
And each of these different elements
104
259570
2914
E cada um destes diferentes elementos
04:22
we can encapsulate and put into a system.
105
262484
3624
podemos encapsulá-los e colocá-los num sistema.
04:26
Each of those pieces ends up adding to the whole.
106
266108
5148
Cada um destes pedaços acaba por se acrescentar ao todo.
04:31
And you get something like this.
107
271256
2297
E ficamos com uma coisa como esta.
04:33
You get a beautiful representation
108
273553
2848
Obtemos uma bela representação
04:36
of what's going on in the climate system,
109
276401
2622
do que está a passar-se no sistema climático,
04:39
where each and every one of those
110
279023
3389
em que cada um destes padrões emergentes que podemos ver,
04:42
emergent patterns that you can see,
111
282412
2782
04:45
the swirls in the Southern Ocean,
112
285194
2003
os redemoinhos no oceano do sul,
04:47
the tropical cyclone in the Gulf of Mexico,
113
287197
2756
o ciclone tropical no Golfo do México,
04:49
and there's two more that are going to pop up
114
289953
1641
e ainda há mais dois que vão aparecer agora
04:51
in the Pacific at any point now,
115
291594
2354
algures no Pacífico,
04:53
those rivers of atmospheric water,
116
293948
2713
esses rios de água atmosférica,
04:56
all of those are emergent properties
117
296661
2857
todos eles são propriedades emergentes
04:59
that come from the interactions
118
299518
2124
que provêm das interações
05:01
of all of those small-scale processes I mentioned.
119
301642
3495
de todos esses processos à pequena escala que referi.
05:05
There's no code that says,
120
305137
1905
Não há nenhum código que diga:
05:07
"Do a wiggle in the Southern Ocean."
121
307042
1857
"Faça uma agitação no oceano do sul".
05:08
There's no code that says, "Have two
122
308899
2668
Não há nenhum código que diga:
05:11
tropical cyclones that spin around each other."
123
311567
2898
"Faça dois ciclones tropicais que girem um à volta do outro".
05:14
All of those things are emergent properties.
124
314465
3812
Todas essas coisas são propriedades emergentes.
05:18
This is all very good. This is all great.
125
318277
2146
Isto é tudo muito bom. Isto é tudo ótimo.
05:20
But what we really want to know
126
320423
1270
Mas o que queremos mesmo saber
05:21
is what happens to these emergent properties
127
321693
1949
é o que acontece a essas propriedades emergentes
05:23
when we kick the system?
128
323642
1705
quando abalamos o sistema?
05:25
When something changes, what happens to those properties?
129
325347
3533
Quando alguma coisa muda, o que acontece a essas propriedades?
05:28
And there's lots of different ways to kick the system.
130
328880
2989
E há várias maneiras de abalar o sistema.
05:31
There are wobbles in the Earth's orbit
131
331869
2033
Há abalos na órbita da Terra
05:33
over hundreds of thousands of years
132
333902
1879
ao longo de centenas de milhares de anos
05:35
that change the climate.
133
335781
2026
que alteram o clima.
05:37
There are changes in the solar cycles,
134
337807
2136
Há mudanças nos ciclos solares,
05:39
every 11 years and longer, that change the climate.
135
339943
3105
todos os 11 anos, ou mais, que alteram o clima.
05:43
Big volcanoes go off and change the climate.
136
343048
3574
Os grandes vulcões extinguem-se e alteram o clima.
05:46
Changes in biomass burning, in smoke,
137
346622
3238
As alterações pela queima de biomassa, pelo fumo,
05:49
in aerosol particles, all of those things
138
349860
1863
pelas partículas de aerossóis, todas essas coisas
05:51
change the climate.
139
351723
1822
alteram o clima.
05:53
The ozone hole changed the climate.
140
353545
4059
O buraco de ozono alterou o clima.
05:57
Deforestation changes the climate
141
357604
2217
A deflorestação altera o clima
05:59
by changing the surface properties
142
359821
1926
alterando as propriedades da superfície
06:01
and how water is evaporated
143
361747
1990
e o modo como a água se evapora
06:03
and moved around in the system.
144
363737
2466
e se move em torno do sistema.
06:06
Contrails change the climate
145
366203
2285
A condensação altera o clima
06:08
by creating clouds where there were none before,
146
368488
2867
criando nuvens onde até hoje não havia nenhumas,
06:11
and of course greenhouse gases change the system.
147
371355
4598
e, claro, os gases com efeito de estufa alteram o sistema.
06:15
Each of these different kicks
148
375953
3021
Cada um destes abalos
06:18
provides us with a target
149
378974
2151
fornece-nos alvos
06:21
to evaluate whether we understand
150
381125
2835
para avaliar se compreendemos
06:23
something about this system.
151
383960
2161
alguma coisa sobre este sistema.
06:26
So we can go to look at
152
386121
2392
Assim, podemos observar
06:28
what model skill is.
153
388513
2704
qual é a competência do modelo.
06:31
Now I use the word "skill" advisedly:
154
391217
2033
Estou a usar a palavra "competência" propositadamente:
06:33
Models are not right or wrong; they're always wrong.
155
393250
2411
Os modelos não acertam ou não erram: erram sempre.
06:35
They're always approximations.
156
395661
1720
São sempre aproximações.
06:37
The question you have to ask
157
397381
1894
A pergunta que temos que fazer
06:39
is whether a model tells you more information
158
399275
3079
é se um modelo nos dá mais informações
06:42
than you would have had otherwise.
159
402354
1925
do que teríamos de outro modo.
06:44
If it does, it's skillful.
160
404279
3381
Se dá, é competente.
06:47
This is the impact of the ozone hole
161
407660
2454
Este é o impacto do buraco do ozono,
06:50
on sea level pressure, so low pressure, high pressures,
162
410114
2860
à pressão do nível do mar, portanto, baixa pressão, altas pressões,
06:52
around the southern oceans, around Antarctica.
163
412974
2595
em volta dos oceanos do sul, em volta da Antártida.
06:55
This is observed data.
164
415569
1913
Isto são dados observados.
06:57
This is modeled data.
165
417482
2088
Isto são dados modelados.
06:59
There's a good match
166
419570
1594
Há uma boa correspondência
07:01
because we understand the physics
167
421164
1951
porque entendemos a física
07:03
that controls the temperatures in the stratosphere
168
423115
3138
que controla as temperaturas na estratosfera
07:06
and what that does to the winds
169
426253
1746
e o que isso faz aos ventos
07:07
around the southern oceans.
170
427999
2181
em volta dos oceanos do sul.
07:10
We can look at other examples.
171
430180
1519
Podemos ver outros exemplos.
07:11
The eruption of Mount Pinatubo in 1991
172
431699
2856
A erupção do Monte Pinatubo em 1991
07:14
put an enormous amount of aerosols, small particles,
173
434555
2799
colocou uma quantidade enorme de aerossóis, pequenas partículas,
07:17
into the stratosphere.
174
437354
1587
na estratosfera.
07:18
That changed the radiation balance of the whole planet.
175
438941
3147
Isso alterou o equilíbrio da radiação de todo o planeta.
07:22
There was less energy coming in than there was before,
176
442088
2782
Houve menos energia recebida do que anteriormente,
07:24
so that cooled the planet,
177
444870
1658
portanto, o planeta arrefeceu.
07:26
and those red lines and those green lines,
178
446528
2019
E estas linhas vermelhas e estas linhas verdes,
07:28
those are the differences between what we expected
179
448547
2565
são as diferenças entre o que esperávamos
07:31
and what actually happened.
180
451112
1688
e o que realmente aconteceu.
07:32
The models are skillful,
181
452800
1783
Os modelos são competentes,
07:34
not just in the global mean,
182
454583
1693
não apenas em sentido global,
07:36
but also in the regional patterns.
183
456276
3044
mas também nos padrões regionais.
07:39
I could go through a dozen more examples:
184
459320
2840
Podia ir buscar mais uma dúzia de exemplos:
07:42
the skill associated with solar cycles,
185
462160
2850
a competência associada aos ciclos solares,
07:45
changing the ozone in the stratosphere;
186
465010
2070
alterando o ozono na estratosfera;
07:47
the skill associated with orbital changes
187
467080
2347
a competência associada às mudanças orbitais
07:49
over 6,000 years.
188
469427
2056
ao longo de 6000 anos.
07:51
We can look at that too, and the models are skillful.
189
471483
2398
Também podemos observar isso, e os modelos são competentes.
07:53
The models are skillful in response to the ice sheets
190
473881
3094
Os modelos são competentes em resposta às placas de gelo
07:56
20,000 years ago.
191
476975
1520
há 2000 anos.
07:58
The models are skillful
192
478495
1671
Os modelos são competentes
08:00
when it comes to the 20th-century trends
193
480166
2904
quando se trata de tendências do século XX
08:03
over the decades.
194
483070
1515
ao longo de décadas.
08:04
Models are successful at modeling
195
484585
2282
Os modelos têm êxito quando modelam
08:06
lake outbursts into the North Atlantic
196
486867
2605
agitação de lagos no Atlântico Norte
08:09
8,000 years ago.
197
489472
1765
há 8000 anos.
08:11
And we can get a good match to the data.
198
491237
3090
E conseguimos obter uma boa correspondência dos dados.
08:15
Each of these different targets,
199
495463
2387
Cada um destes diferentes alvos,
08:17
each of these different evaluations,
200
497850
2130
cada uma destas diferentes avaliações,
08:19
leads us to add more scope
201
499980
2391
leva-nos a aumentar o âmbito
08:22
to these models,
202
502371
1151
destes modelos,
08:23
and leads us to more and more
203
503522
2744
e leva-nos a situações cada vez mais complexas
08:26
complex situations that we can ask
204
506266
3988
em que podemos
fazer perguntas cada vez mais interessantes,
08:30
more and more interesting questions,
205
510254
2569
08:32
like, how does dust from the Sahara,
206
512823
2710
tais como, como é que a areia do Saara,
08:35
that you can see in the orange,
207
515533
1734
que podemos ver a laranja,
08:37
interact with tropical cyclones in the Atlantic?
208
517267
3443
interage com os ciclones tropicais no Atlântico?
08:40
How do organic aerosols from biomass burning,
209
520710
3477
Como é que os aerossóis orgânicos da queima de biomassa,
08:44
which you can see in the red dots,
210
524187
2723
que podemos ver em pontinhos vermelhos,
08:46
intersect with clouds and rainfall patterns?
211
526910
2934
se interseta com padrões de nuvens e de chuva?
08:49
How does pollution, which you can see
212
529844
1787
Como é que a poluição, que podemos ver
08:51
in the white wisps of sulfate pollution in Europe,
213
531631
3899
nas mechas brancas da poluição de sulfato na Europa,
08:55
how does that affect the temperatures at the surface
214
535530
3335
como é que afeta as temperaturas à superfície
08:58
and the sunlight that you get at the surface?
215
538865
3488
e a luz do sol que recebemos à superfície?
09:02
We can look at this across the world.
216
542353
3488
Podemos ver isso por todo o mundo.
09:05
We can look at the pollution from China.
217
545841
3660
Podemos observar a poluição da China.
09:09
We can look at the impacts of storms
218
549501
3598
Podemos observar os impactos das tempestades
09:13
on sea salt particles in the atmosphere.
219
553099
3444
nas partículas de sal marinho na atmosfera.
09:16
We can see the combination
220
556543
2561
Podemos ver a combinação
09:19
of all of these different things
221
559104
2171
de todas estas coisas diferentes
09:21
happening all at once,
222
561275
1468
a acontecer todas ao mesmo tempo,
09:22
and we can ask much more interesting questions.
223
562743
2407
e podemos fazer perguntas muito mais interessantes:
09:25
How do air pollution and climate coexist?
224
565150
4624
Como coexistem a poluição do ar e o clima?
09:29
Can we change things
225
569774
1509
Podemos alterar as coisas
09:31
that affect air pollution and climate at the same time?
226
571283
2589
que afetam a poluição do ar e o clima simultaneamente?
09:33
The answer is yes.
227
573872
2344
A resposta é sim.
09:36
So this is a history of the 20th century.
228
576216
3044
Esta é uma história do século XX.
09:39
The first one is the model.
229
579260
2243
O primeiro é o modelo.
09:41
The weather is a little bit different
230
581503
1407
O tempo é um pouco diferente
09:42
to what actually happened.
231
582910
1289
do que o que aconteceu realmente.
09:44
The second one are the observations.
232
584199
2032
O segundo são as observações.
09:46
And we're going through the 1930s.
233
586231
2325
E estamos a percorrer os anos 30.
09:48
There's variability, there are things going on,
234
588556
2824
Há variabilidade, há coisas a acontecer,
09:51
but it's all kind of in the noise.
235
591380
2182
mas trata-se de uma espécie de ruído.
09:53
As you get towards the 1970s,
236
593562
2862
À medida que nos aproximamos dos anos 70,
09:56
things are going to start to change.
237
596424
2009
as coisas vão começar a alterar-se.
09:58
They're going to start to look more similar,
238
598433
2062
Vão começar a ficar mais semelhantes,
10:00
and by the time you get to the 2000s,
239
600495
2558
e, quando chegamos à década de 2000,
10:03
you're already seeing the patterns of global warming,
240
603063
2642
já começamos a ver os padrões do aquecimento global,
10:05
both in the observations and in the model.
241
605705
2749
tanto nas observações como no modelo.
10:08
We know what happened over the 20th century.
242
608454
2127
Sabemos o que aconteceu durante o século XX.
10:10
Right? We know that it's gotten warmer.
243
610581
1760
Certo? Sabemos que o tempo aqueceu.
10:12
We know where it's gotten warmer.
244
612341
1611
Sabemos onde aqueceu mais.
10:13
And if you ask the models why did that happen,
245
613952
2740
E se perguntarmos aos modelos porque é que isso aconteceu,
10:16
and you say, okay, well, yes,
246
616692
2125
dizemos:
"O.K., claro, basicamente é por causa do dióxido de carbono
10:18
basically it's because of the carbon dioxide
247
618817
1866
10:20
we put into the atmosphere.
248
620683
1979
"que colocámos na atmosfera".
10:22
We have a very good match
249
622662
1682
Temos uma correspondência muito boa
10:24
up until the present day.
250
624344
2627
até aos dias de hoje.
10:26
But there's one key reason why we look at models,
251
626971
3420
Mas há uma razão fundamental para olharmos para modelos,
10:30
and that's because of this phrase here.
252
630391
2221
que é por causa desta frase aqui:
10:32
Because if we had observations of the future,
253
632612
2495
"Se tivéssemos observações do futuro,
10:35
we obviously would trust them more than models,
254
635107
3329
"obviamente confiaríamos mais nelas do que nos modelos,
10:38
But unfortunately,
255
638436
1944
"mas, infelizmente...
10:40
observations of the future are not available at this time.
256
640380
5540
"... as observações do futuro não estão disponíveis nesta altura."
10:45
So when we go out into the future, there's a difference.
257
645920
2705
Por isso, quando partimos para o futuro, há uma diferença.
10:48
The future is unknown, the future is uncertain,
258
648625
2562
O futuro é desconhecido, o futuro é incerto,
10:51
and there are choices.
259
651187
2404
e há escolhas.
10:53
Here are the choices that we have.
260
653591
1833
Estas são as escolhas que temos.
10:55
We can do some work to mitigate
261
655424
2139
Podemos trabalhar para minimizar
10:57
the emissions of carbon dioxide into the atmosphere.
262
657563
2795
as emissões do dióxido de carbono na atmosfera.
11:00
That's the top one.
263
660358
1926
É a prioridade.
11:02
We can do more work
264
662284
1906
Podemos trabalhar mais
11:04
to really bring it down
265
664190
2176
para as reduzir de verdade
11:06
so that by the end of the century,
266
666366
2218
de modo que, no fim do século,
11:08
it's not much more than there is now.
267
668584
2464
não sejam muito mais do que agora.
11:11
Or we can just leave it to fate
268
671048
3767
Ou podemos deixá-las ao seu destino
11:14
and continue on
269
674815
1493
11:16
with a business-as-usual type of attitude.
270
676308
3746
e continuar com a atitude habitual, como se nada fosse.
11:20
The differences between these choices
271
680054
3456
As diferenças entre estas escolhas
11:23
can't be answered by looking at models.
272
683510
4797
não podem ser observadas, olhando para modelos.
11:28
There's a great phrase
273
688307
1639
Há uma grande frase
11:29
that Sherwood Rowland,
274
689946
1793
que Sherwood Rowland,
11:31
who won the Nobel Prize for the chemistry
275
691739
3864
que ganhou o Prémio Nobel da Química
11:35
that led to ozone depletion,
276
695603
2273
que levou à destruição da camada de ozono,
11:37
when he was accepting his Nobel Prize,
277
697876
2397
quando ele estava a receber o Prémio Nobel,
11:40
he asked this question:
278
700273
1379
fez esta pergunta:
11:41
"What is the use of having developed a science
279
701652
2311
"De que vale desenvolver uma ciência
11:43
well enough to make predictions if, in the end,
280
703963
3261
"suficientemente boa para fazer previsões
"se, no final, todos estamos dispostos a ficar quietos
11:47
all we're willing to do is stand around
281
707224
2829
11:50
and wait for them to come true?"
282
710053
2707
"e esperar que elas se realizem?"
11:52
The models are skillful,
283
712760
2737
Os modelos são competentes,
11:55
but what we do with the information from those models
284
715497
3318
mas o que vamos fazer com as informações desses modelos
11:58
is totally up to you.
285
718815
2171
é convosco.
12:00
Thank you.
286
720986
1938
Obrigado.
12:02
(Applause)
287
722924
2916
(Aplausos)
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