Gavin Schmidt: The emergent patterns of climate change

Гэвин Шмидт: Производные модели изменения климата

176,391 views

2014-05-01 ・ TED


New videos

Gavin Schmidt: The emergent patterns of climate change

Гэвин Шмидт: Производные модели изменения климата

176,391 views ・ 2014-05-01

TED


Пожалуйста, дважды щелкните на английские субтитры ниже, чтобы воспроизвести видео.

Переводчик: Anastasia Kvilinskaya Редактор: Tatiana Chapurina
00:12
We live in a very complex environment:
0
12864
2323
Мы живём в очень сложной окружающей среде:
00:15
complexity and dynamism
1
15187
1904
сложность и динамичность,
00:17
and patterns of evidence
2
17091
2063
очевидные факты,
00:19
from satellite photographs, from videos.
3
19154
2885
зафиксированные спутниками на фото и видео.
00:22
You can even see it outside your window.
4
22039
3011
Вы можете увидеть это даже за своим окном.
00:25
It's endlessly complex, but somehow familiar,
5
25050
3860
Бесконечно сложные, но так или иначе знакомые
00:28
but the patterns kind of repeat,
6
28910
1960
повторяющиеся рисунки.
00:30
but they never repeat exactly.
7
30870
2490
Но они никогда не повторяются полностью.
00:33
It's a huge challenge to understand.
8
33360
4127
Это очень сложная для понимания проблема.
00:37
The patterns that you see
9
37487
2132
Образцы, которые вы видите,
00:39
are there at all of the different scales,
10
39619
3720
представлены в разных масштабах.
00:43
but you can't chop it into one little bit and say,
11
43339
2906
Но вы не можете урезать картинку, сказав:
00:46
"Oh, well let me just make a smaller climate."
12
46245
2663
«Давайте-ка я создам маленький климат».
00:48
I can't use the normal products of reductionism
13
48908
4212
Я не могу использовать обычные средства редукционизма
00:53
to get a smaller and smaller thing that I can study
14
53120
2722
для получения меньшего объекта, который могу изучать
00:55
in a laboratory and say, "Oh,
15
55842
2308
в лаборатории, приговаривая:
00:58
now that's something I now understand."
16
58150
2396
«Вот теперь мне это понятно».
01:00
It's the whole or it's nothing.
17
60546
3367
Либо всё, либо ничего.
01:03
The different scales that give you
18
63913
2552
Разные масштабы, которые представляют
01:06
these kinds of patterns
19
66465
2122
данные виды образцов,
01:08
range over an enormous range of magnitude,
20
68587
3457
охватывают огромный диапазон величин,
01:12
roughly 14 orders of magnitude,
21
72044
2416
примерно 14 порядков:
01:14
from the small microscopic particles
22
74460
2491
от маленьких микроскопических частиц,
01:16
that seed clouds
23
76951
2376
наполняющих облака, словно семена,
01:19
to the size of the planet itself,
24
79327
2560
до размера самой планеты;
01:21
from 10 to the minus six
25
81887
1276
от 10 в минус шестой
01:23
to 10 to the eight,
26
83163
1077
к 10 в восьмой.
01:24
14 orders of spatial magnitude.
27
84240
2292
14 порядков пространственной величины.
01:26
In time, from milliseconds to millennia,
28
86532
3411
По времени: от миллисекунд до тысячелетий.
01:29
again around 14 orders of magnitude.
29
89943
3055
Снова приблизительно 14 порядков величины.
01:32
What does that mean?
30
92998
1387
Что это значит?
01:34
Okay, well if you think about how
31
94385
1939
Если подумать,
01:36
you can calculate these things,
32
96324
2660
как можно вычислить данные значения,
01:38
you can take what you can see,
33
98984
1960
то для этого можете взять то, что видите.
01:40
okay, I'm going to chop it up
34
100944
1026
Я разрежу это изображение
01:41
into lots of little boxes,
35
101970
1379
на множество маленьких блоков.
01:43
and that's the result of physics, right?
36
103349
2355
И вот результат физики, верно?
01:45
And if I think about a weather model,
37
105704
1725
Если представлять модель погоды,
01:47
that spans about five orders of magnitude,
38
107429
2494
то она охватывает приблизительно пять порядков величины:
01:49
from the planet to a few kilometers,
39
109923
3127
от планеты до нескольких километров,
01:53
and the time scale
40
113050
1538
а во временных рамках —
01:54
from a few minutes to 10 days, maybe a month.
41
114588
4412
от нескольких минут до 10 дней, или, возможно, месяца.
01:59
We're interested in more than that.
42
119000
1395
Но нас интересует нечто большее.
02:00
We're interested in the climate.
43
120395
1305
Нас интересует климат.
02:01
That's years, that's millennia,
44
121700
2141
А это — годы и тысячелетия.
02:03
and we need to go to even smaller scales.
45
123841
2573
Нам необходимо перейти к намного меньшим масштабам.
02:06
The stuff that we can't resolve,
46
126414
1601
Материал, который мы не в состоянии разобрать, —
02:08
the sub-scale processes,
47
128015
1965
процессы микро-шкалы, —
02:09
we need to approximate in some way.
48
129980
1980
необходимо каким-то образом сделать приблизительным.
02:11
That is a huge challenge.
49
131960
1762
Это большая проблема.
02:13
Climate models in the 1990s
50
133722
2188
Модели климата 1990-х годов
02:15
took an even smaller chunk of that,
51
135910
1970
охватили ещё меньший участок —
02:17
only about three orders of magnitude.
52
137880
2018
приблизительно только три порядка величины.
02:19
Climate models in the 2010s,
53
139898
2095
Модели климата 2010-х годов,
02:21
kind of what we're working with now,
54
141993
1774
над которыми мы работаем сейчас, —
02:23
four orders of magnitude.
55
143767
2940
четыре порядка величины.
02:26
We have 14 to go,
56
146707
2303
В нашем распоряжении 14 порядков величины,
02:29
and we're increasing our capability
57
149010
2200
и мы увеличиваем
02:31
of simulating those at about
58
151210
1870
возможности симуляции
02:33
one extra order of magnitude every decade.
59
153080
3546
на один дополнительный порядок каждое десятилетие.
02:36
One extra order of magnitude in space
60
156626
1895
Один дополнительный порядок величины в пространстве
02:38
is 10,000 times more calculations.
61
158521
3249
требует в 10 000 раз больше вычислений.
02:41
And we keep adding more things,
62
161770
2380
Но мы продолжаем добавлять больше объектов,
02:44
more questions to these different models.
63
164150
2374
вопросов к данным разнообразным моделям.
02:46
So what does a climate model look like?
64
166524
2733
Так как же выглядит модель климата?
02:49
This is an old climate model, admittedly,
65
169257
2341
Это старая модель климата. Надо сказать,
02:51
a punch card, a single line of Fortran code.
66
171598
4080
что это перфокарта, отдельная строка кода Фортран.
02:55
We no longer use punch cards.
67
175678
1978
Мы больше не используем перфокарты.
02:57
We do still use Fortran.
68
177656
2241
Но всё ещё используем язык программирования Фортран.
02:59
New-fangled ideas like C
69
179897
1957
Новомодные идеи, такие как C,
03:01
really haven't had a big impact
70
181854
3235
не оказали большого влияния
03:05
on the climate modeling community.
71
185089
2367
на сообщество, занимающееся моделированием климата.
03:07
But how do we go about doing it?
72
187456
1400
Но как мы выполняем эту процедуру?
03:08
How do we go from that complexity that you saw
73
188856
4624
Как мы переходим от той увиденной вами сложности
03:13
to a line of code?
74
193480
2530
к строке кода?
03:16
We do it one piece at a time.
75
196010
1573
Шаг за шагом.
03:17
This is a picture of sea ice
76
197583
1878
Это снимок морского льда,
03:19
taken flying over the Arctic.
77
199461
2098
сделанный во время полёта над Арктикой.
03:21
We can look at all of the different equations
78
201559
2038
Мы можем рассмотреть различные модельные уравнения,
03:23
that go into making the ice grow
79
203597
3112
благодаря которым лёд растёт,
03:26
or melt or change shape.
80
206709
2114
тает или меняет форму.
03:28
We can look at the fluxes.
81
208823
1131
Мы можем рассмотреть приливы.
03:29
We can look at the rate at which
82
209954
1952
Мы можем рассмотреть показатель температуры,
03:31
snow turns to ice, and we can code that.
83
211906
2845
при которой снег превращается в лёд, и можем это закодировать.
03:34
We can encapsulate that in code.
84
214751
2329
Мы можем скрыть информацию в коде.
03:37
These models are around
85
217080
1226
Данные модели охватывают
03:38
a million lines of code at this point,
86
218306
2083
миллион строк кода в этой точке
03:40
and growing by tens of thousands of lines of code
87
220389
3470
и увеличиваются на десятки тысяч строк
03:43
every year.
88
223859
1191
каждый год.
03:45
So you can look at that piece,
89
225050
1653
Таким образом, можно рассмотреть как данную часть,
03:46
but you can look at the other pieces too.
90
226703
1922
так и другие части.
03:48
What happens when you have clouds?
91
228625
1933
А что происходит, когда есть облака?
03:50
What happens when clouds form,
92
230558
2159
Что происходит, когда облака формируются,
03:52
when they dissipate, when they rain out?
93
232717
1882
рассеиваются или когда идёт дождь?
03:54
That's another piece.
94
234599
1742
Это ещё один пример.
03:56
What happens when we have radiation
95
236341
1846
Что происходит, когда есть солнечная радиация,
03:58
coming from the sun, going through the atmosphere,
96
238187
2534
проходящая сквозь атмосферу,
04:00
being absorbed and reflected?
97
240721
1926
поглощённая и отражённая?
04:02
We can code each of those very small pieces as well.
98
242647
3979
Мы также можем закодировать эти маленькие явления.
04:06
There are other pieces:
99
246626
1416
Есть и другие явления:
04:08
the winds changing the ocean currents.
100
248042
3460
ветры, меняющие океанические течения.
04:11
We can talk about the role of vegetation
101
251502
3770
Мы можем говорить о роли растительности
04:15
in transporting water from the soils
102
255272
2329
при перемещении воды из грунтов
04:17
back into the atmosphere.
103
257601
1969
назад в атмосферу.
04:19
And each of these different elements
104
259570
2914
Данные различные элементы
04:22
we can encapsulate and put into a system.
105
262484
3624
мы можем закодировать и включить в систему.
04:26
Each of those pieces ends up adding to the whole.
106
266108
5148
Каждый элемент в итоге добавляется в целую систему.
04:31
And you get something like this.
107
271256
2297
У вас получается следующее.
04:33
You get a beautiful representation
108
273553
2848
Получается красивое изображение того,
04:36
of what's going on in the climate system,
109
276401
2622
что происходит в системе климата,
04:39
where each and every one of those
110
279023
3389
где все производные образцы,
04:42
emergent patterns that you can see,
111
282412
2782
увиденные вами,
04:45
the swirls in the Southern Ocean,
112
285194
2003
водовороты в Южном Океане, в районе Антарктиды,
04:47
the tropical cyclone in the Gulf of Mexico,
113
287197
2756
тропический циклон в Мексиканском заливе
04:49
and there's two more that are going to pop up
114
289953
1641
и ещё два явления, которые возникнут теперь
04:51
in the Pacific at any point now,
115
291594
2354
в Тихом океане в любой точке,
04:53
those rivers of atmospheric water,
116
293948
2713
реки атмосферной воды —
04:56
all of those are emergent properties
117
296661
2857
производные свойства,
04:59
that come from the interactions
118
299518
2124
возникающие из взаимодействий
05:01
of all of those small-scale processes I mentioned.
119
301642
3495
тех небольших процессов, о которых я упоминал.
05:05
There's no code that says,
120
305137
1905
Нет такого кода, который гласит:
05:07
"Do a wiggle in the Southern Ocean."
121
307042
1857
«Сделать качку в Южном Океане».
05:08
There's no code that says, "Have two
122
308899
2668
И такого кода нет: «Сделай два
05:11
tropical cyclones that spin around each other."
123
311567
2898
тропических циклона, которые вращаются вокруг друг друга».
05:14
All of those things are emergent properties.
124
314465
3812
Все данные элементы — это производные свойства.
05:18
This is all very good. This is all great.
125
318277
2146
Это всё очень хорошо. Всё великолепно.
05:20
But what we really want to know
126
320423
1270
Но мы хотим знать,
05:21
is what happens to these emergent properties
127
321693
1949
что происходит с данными производными свойствами,
05:23
when we kick the system?
128
323642
1705
когда мы сбрасываем систему?
05:25
When something changes, what happens to those properties?
129
325347
3533
Когда что-либо меняется, что происходит с данными свойствами?
05:28
And there's lots of different ways to kick the system.
130
328880
2989
Существует много различных видов сбоя системы.
05:31
There are wobbles in the Earth's orbit
131
331869
2033
Более сотен тысяч лет
05:33
over hundreds of thousands of years
132
333902
1879
на орбите Земли существуют колебания,
05:35
that change the climate.
133
335781
2026
которые изменяют климат.
05:37
There are changes in the solar cycles,
134
337807
2136
Есть изменения солнечных циклов
05:39
every 11 years and longer, that change the climate.
135
339943
3105
каждые 11 лет и более, которые меняют климат.
05:43
Big volcanoes go off and change the climate.
136
343048
3574
Большие вулканы «засыпают» и меняют климат.
05:46
Changes in biomass burning, in smoke,
137
346622
3238
Изменения горящей биомассы, дыма,
05:49
in aerosol particles, all of those things
138
349860
1863
аэрозольных частиц —
05:51
change the climate.
139
351723
1822
всё это меняет климат.
05:53
The ozone hole changed the climate.
140
353545
4059
Озоновая дыра изменила климат.
05:57
Deforestation changes the climate
141
357604
2217
Вырубка леса меняет климат,
05:59
by changing the surface properties
142
359821
1926
изменяя также свойства земной поверхности,
06:01
and how water is evaporated
143
361747
1990
испарения воды
06:03
and moved around in the system.
144
363737
2466
и её круговорот в природе.
06:06
Contrails change the climate
145
366203
2285
Инверсионные следы самолёта изменяют климат,
06:08
by creating clouds where there were none before,
146
368488
2867
создавая облака там, где их прежде не было,
06:11
and of course greenhouse gases change the system.
147
371355
4598
и, конечно же, парниковые газы меняют экосистему.
06:15
Each of these different kicks
148
375953
3021
Каждый отдельный сброс системы
06:18
provides us with a target
149
378974
2151
предоставляет нам возможность
06:21
to evaluate whether we understand
150
381125
2835
оценить наше понимание
06:23
something about this system.
151
383960
2161
данной системы.
06:26
So we can go to look at
152
386121
2392
Таким образом, мы можем рассмотреть
06:28
what model skill is.
153
388513
2704
мастерство моделирования.
06:31
Now I use the word "skill" advisedly:
154
391217
2033
Я намеренно использую слово «мастерство»:
06:33
Models are not right or wrong; they're always wrong.
155
393250
2411
модели не являются правильными или неправильными; они всегда неверны.
06:35
They're always approximations.
156
395661
1720
Они всегда приблизительные.
06:37
The question you have to ask
157
397381
1894
Вам необходимо узнать:
06:39
is whether a model tells you more information
158
399275
3079
получите ли вы больше информации благодаря модели,
06:42
than you would have had otherwise.
159
402354
1925
чем другим способом.
06:44
If it does, it's skillful.
160
404279
3381
Если да, то модель хороша.
06:47
This is the impact of the ozone hole
161
407660
2454
Это воздействие озоновой дыры
06:50
on sea level pressure, so low pressure, high pressures,
162
410114
2860
на давление на уровне моря. Давление низкое и высокое
06:52
around the southern oceans, around Antarctica.
163
412974
2595
вокруг южных частей океанов, вокруг Антарктиды.
06:55
This is observed data.
164
415569
1913
Это данные наблюдений.
06:57
This is modeled data.
165
417482
2088
Это смоделированные данные.
06:59
There's a good match
166
419570
1594
Они хорошо сочетаются,
07:01
because we understand the physics
167
421164
1951
потому что мы понимаем физические процессы,
07:03
that controls the temperatures in the stratosphere
168
423115
3138
которые управляют температурами в стратосфере
07:06
and what that does to the winds
169
426253
1746
и как влияют на ветры
07:07
around the southern oceans.
170
427999
2181
южных частей океанов.
07:10
We can look at other examples.
171
430180
1519
Мы можем рассмотреть другие примеры.
07:11
The eruption of Mount Pinatubo in 1991
172
431699
2856
Извержение горы Пинатубо в 1991 году
07:14
put an enormous amount of aerosols, small particles,
173
434555
2799
привело к выбросу огромного количества аэрозолей и маленьких частиц
07:17
into the stratosphere.
174
437354
1587
в стратосферу.
07:18
That changed the radiation balance of the whole planet.
175
438941
3147
Это изменило радиационный баланс всей планеты.
07:22
There was less energy coming in than there was before,
176
442088
2782
Поступало меньше солнечной энергии, чем прежде.
07:24
so that cooled the planet,
177
444870
1658
Таким образом, планета охлаждалась.
07:26
and those red lines and those green lines,
178
446528
2019
Красные и зелёные линии
07:28
those are the differences between what we expected
179
448547
2565
представляют разницу между тем, что мы ожидали,
07:31
and what actually happened.
180
451112
1688
и тем, что на самом деле произошло.
07:32
The models are skillful,
181
452800
1783
Модели разработаны умело
07:34
not just in the global mean,
182
454583
1693
не только в глобальном плане,
07:36
but also in the regional patterns.
183
456276
3044
но и для регионов.
07:39
I could go through a dozen more examples:
184
459320
2840
Я мог бы разобрать ещё дюжину примеров:
07:42
the skill associated with solar cycles,
185
462160
2850
искусную модель, связанную с солнечными циклами,
07:45
changing the ozone in the stratosphere;
186
465010
2070
которые изменяют озоновый слой в стратосфере;
07:47
the skill associated with orbital changes
187
467080
2347
модель, связанную с изменениями орбиты
07:49
over 6,000 years.
188
469427
2056
более чем за 6 000 лет.
07:51
We can look at that too, and the models are skillful.
189
471483
2398
Мы можем это рассмотреть тоже. Модели разработаны искусно.
07:53
The models are skillful in response to the ice sheets
190
473881
3094
Модели также умело разработаны для ледяных покровов,
07:56
20,000 years ago.
191
476975
1520
которые существовали 20 000 лет назад.
07:58
The models are skillful
192
478495
1671
Модели хорошо разработаны,
08:00
when it comes to the 20th-century trends
193
480166
2904
когда дело касается тенденций ХХ столетия
08:03
over the decades.
194
483070
1515
за десятилетия.
08:04
Models are successful at modeling
195
484585
2282
Успешно разработано моделирование
08:06
lake outbursts into the North Atlantic
196
486867
2605
озёрных прорывов в Северной Атлантике,
08:09
8,000 years ago.
197
489472
1765
происходящих 8 000 лет назад.
08:11
And we can get a good match to the data.
198
491237
3090
И у нас получается замечательное соответствие данным.
08:15
Each of these different targets,
199
495463
2387
Каждая отдельная цель,
08:17
each of these different evaluations,
200
497850
2130
каждая отдельная оценка
08:19
leads us to add more scope
201
499980
2391
побуждает нас добавлять больше областей
08:22
to these models,
202
502371
1151
для данных моделей,
08:23
and leads us to more and more
203
503522
2744
приводит нас к более
08:26
complex situations that we can ask
204
506266
3988
сложным ситуациям, при которых мы можем выдвигать
08:30
more and more interesting questions,
205
510254
2569
более интересные вопросы,
08:32
like, how does dust from the Sahara,
206
512823
2710
например, как пыль пустыни Сахары,
08:35
that you can see in the orange,
207
515533
1734
которую вы видите в оранжевом цвете,
08:37
interact with tropical cyclones in the Atlantic?
208
517267
3443
взаимодействует с тропическими циклонами в Атлантике.
08:40
How do organic aerosols from biomass burning,
209
520710
3477
Как органические аэрозоли, продукты горения биомассы,
08:44
which you can see in the red dots,
210
524187
2723
которые представлены красными точками,
08:46
intersect with clouds and rainfall patterns?
211
526910
2934
пересекаются с облаками и распределением осадков?
08:49
How does pollution, which you can see
212
529844
1787
Как загрязнение, обозначенное белыми пучками
08:51
in the white wisps of sulfate pollution in Europe,
213
531631
3899
сульфатное загрязнение в Европе,
08:55
how does that affect the temperatures at the surface
214
535530
3335
влияет на температуры земной поверхности
08:58
and the sunlight that you get at the surface?
215
538865
3488
и на солнечный свет, достигающий поверхности?
09:02
We can look at this across the world.
216
542353
3488
Можно рассмотреть данные примеры по всему миру.
09:05
We can look at the pollution from China.
217
545841
3660
Мы можем рассмотреть загрязнение Китая,
09:09
We can look at the impacts of storms
218
549501
3598
влияние штормов
09:13
on sea salt particles in the atmosphere.
219
553099
3444
на морские солевые частицы в атмосфере.
09:16
We can see the combination
220
556543
2561
Мы можем рассмотреть сочетание
09:19
of all of these different things
221
559104
2171
всех данных явлений,
09:21
happening all at once,
222
561275
1468
происходящих одновременно.
09:22
and we can ask much more interesting questions.
223
562743
2407
Мы можем задать ещё более интересные вопросы.
09:25
How do air pollution and climate coexist?
224
565150
4624
Как сосуществуют атмосферное загрязнение и климат?
09:29
Can we change things
225
569774
1509
Можем ли мы менять явления,
09:31
that affect air pollution and climate at the same time?
226
571283
2589
которые одновременно воздействуют на атмосферное загрязнение и климат?
09:33
The answer is yes.
227
573872
2344
Ответ: да.
09:36
So this is a history of the 20th century.
228
576216
3044
Вот история ХХ века.
09:39
The first one is the model.
229
579260
2243
Первое изображение — это модель.
09:41
The weather is a little bit different
230
581503
1407
Погода немного отличается
09:42
to what actually happened.
231
582910
1289
от фактической.
09:44
The second one are the observations.
232
584199
2032
Второе изображение представляет наблюдения.
09:46
And we're going through the 1930s.
233
586231
2325
Мы рассматриваем образцы 1930-х годов.
09:48
There's variability, there are things going on,
234
588556
2824
Здесь представлены изменчивость и происходящие явления,
09:51
but it's all kind of in the noise.
235
591380
2182
но есть некоторые помехи.
09:53
As you get towards the 1970s,
236
593562
2862
Ближе к 1970-м годам
09:56
things are going to start to change.
237
596424
2009
явления начинают меняться.
09:58
They're going to start to look more similar,
238
598433
2062
Они становятся более однородными,
10:00
and by the time you get to the 2000s,
239
600495
2558
но к 2000-м годам
10:03
you're already seeing the patterns of global warming,
240
603063
2642
уже видны образцы глобального потепления
10:05
both in the observations and in the model.
241
605705
2749
и в наблюдениях, и в модели.
10:08
We know what happened over the 20th century.
242
608454
2127
Мы знаем, что происходило на протяжении ХХ века.
10:10
Right? We know that it's gotten warmer.
243
610581
1760
Верно? Мы знаем, что стало теплее.
10:12
We know where it's gotten warmer.
244
612341
1611
Мы знаем, где потеплело.
10:13
And if you ask the models why did that happen,
245
613952
2740
Если вы зададитесь вопросом, почему так произошло,
10:16
and you say, okay, well, yes,
246
616692
2125
то можете ответить,
10:18
basically it's because of the carbon dioxide
247
618817
1866
что в основном из-за углекислого газа,
10:20
we put into the atmosphere.
248
620683
1979
который мы выделяем в атмосферу.
10:22
We have a very good match
249
622662
1682
У нас получилось прекрасное соответствие
10:24
up until the present day.
250
624344
2627
вплоть до наших дней.
10:26
But there's one key reason why we look at models,
251
626971
3420
Но основная причина, почему мы рассматриваем данные модели,
10:30
and that's because of this phrase here.
252
630391
2221
заключается в следующей фразе.
10:32
Because if we had observations of the future,
253
632612
2495
Если бы у нас были наблюдения будущих событий,
10:35
we obviously would trust them more than models,
254
635107
3329
то мы бы явно доверяли им больше, чем моделям.
10:38
But unfortunately,
255
638436
1944
Но, к сожалению,
10:40
observations of the future are not available at this time.
256
640380
5540
наблюдения за будущими явлениями сейчас недоступны.
10:45
So when we go out into the future, there's a difference.
257
645920
2705
Когда мы заглядываем в будущее, то есть некая разница.
10:48
The future is unknown, the future is uncertain,
258
648625
2562
Будущее неизвестно и не определено,
10:51
and there are choices.
259
651187
2404
и есть выбор.
10:53
Here are the choices that we have.
260
653591
1833
Вот те варианты, которые есть в нашем распоряжении.
10:55
We can do some work to mitigate
261
655424
2139
Мы можем проделать некую работу по уменьшению
10:57
the emissions of carbon dioxide into the atmosphere.
262
657563
2795
выбросов углекислого газа в атмосферу.
11:00
That's the top one.
263
660358
1926
Это верхний график.
11:02
We can do more work
264
662284
1906
Можно проделать большую работу
11:04
to really bring it down
265
664190
2176
по уменьшению выбросов,
11:06
so that by the end of the century,
266
666366
2218
так что к концу столетия
11:08
it's not much more than there is now.
267
668584
2464
их будет не намного больше, чем сейчас.
11:11
Or we can just leave it to fate
268
671048
3767
Либо мы можем предоставить это судьбе
11:14
and continue on
269
674815
1493
и продолжать относиться к этому,
11:16
with a business-as-usual type of attitude.
270
676308
3746
как к обычному делу, которое идёт своим чередом.
11:20
The differences between these choices
271
680054
3456
Разницу между данными вариантами
11:23
can't be answered by looking at models.
272
683510
4797
нельзя выявить при рассмотрении моделей.
11:28
There's a great phrase
273
688307
1639
Есть великолепная фраза,
11:29
that Sherwood Rowland,
274
689946
1793
которую сказал Шервуд Роулэнд,
11:31
who won the Nobel Prize for the chemistry
275
691739
3864
получивший Нобелевскую премию по химии
11:35
that led to ozone depletion,
276
695603
2273
касательно истощения озонового слоя.
11:37
when he was accepting his Nobel Prize,
277
697876
2397
Когда он получал Нобелевскую премию,
11:40
he asked this question:
278
700273
1379
он задал такой вопрос:
11:41
"What is the use of having developed a science
279
701652
2311
«Какова польза от науки,
11:43
well enough to make predictions if, in the end,
280
703963
3261
достаточно развитой для прогнозирования, если в итоге
11:47
all we're willing to do is stand around
281
707224
2829
всё, что мы в состоянии сделать, — это наблюдать
11:50
and wait for them to come true?"
282
710053
2707
и ждать осуществления прогнозов?»
11:52
The models are skillful,
283
712760
2737
Модели разработаны умело,
11:55
but what we do with the information from those models
284
715497
3318
но что делать с информацией, полученной от данных моделей —
11:58
is totally up to you.
285
718815
2171
решать вам.
12:00
Thank you.
286
720986
1938
Спасибо.
12:02
(Applause)
287
722924
2916
(Аплодисменты)
Об этом сайте

Этот сайт познакомит вас с видеороликами YouTube, полезными для изучения английского языка. Вы увидите уроки английского языка, преподаваемые высококлассными учителями со всего мира. Дважды щелкните по английским субтитрам, отображаемым на каждой странице видео, чтобы воспроизвести видео оттуда. Субтитры прокручиваются синхронно с воспроизведением видео. Если у вас есть какие-либо комментарии или пожелания, пожалуйста, свяжитесь с нами, используя эту контактную форму.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7