Gavin Schmidt: The emergent patterns of climate change

Гэвин Шмидт: Производные модели изменения климата

Переводчик: Anastasia Kvilinskaya Редактор: Tatiana Chapurina

We live in a very complex environment:

Мы живём в очень сложной окружающей среде:

complexity and dynamism

сложность и динамичность,

and patterns of evidence

очевидные факты,

from satellite photographs, from videos.

зафиксированные спутниками на фото и видео.

You can even see it outside your window.

Вы можете увидеть это даже за своим окном.

It's endlessly complex, but somehow familiar,

Бесконечно сложные, но так или иначе знакомые

but the patterns kind of repeat,

повторяющиеся рисунки.

but they never repeat exactly.

Но они никогда не повторяются полностью.

It's a huge challenge to understand.

Это очень сложная для понимания проблема.

The patterns that you see

Образцы, которые вы видите,

are there at all of the different scales,

представлены в разных масштабах.

but you can't chop it into one little bit and say,

Но вы не можете урезать картинку, сказав:

"Oh, well let me just make a smaller climate."

«Давайте-ка я создам маленький климат».

I can't use the normal products of reductionism

Я не могу использовать обычные средства редукционизма

to get a smaller and smaller thing that I can study

для получения меньшего объекта, который могу изучать

in a laboratory and say, "Oh,

в лаборатории, приговаривая:

now that's something I now understand."

«Вот теперь мне это понятно».

It's the whole or it's nothing.

Либо всё, либо ничего.

The different scales that give you

Разные масштабы, которые представляют

these kinds of patterns

данные виды образцов,

range over an enormous range of magnitude,

охватывают огромный диапазон величин,

roughly 14 orders of magnitude,

примерно 14 порядков:

from the small microscopic particles

от маленьких микроскопических частиц,

that seed clouds

наполняющих облака, словно семена,

to the size of the planet itself,

до размера самой планеты;

from 10 to the minus six

от 10 в минус шестой

to 10 to the eight,

к 10 в восьмой.

14 orders of spatial magnitude.

14 порядков пространственной величины.

In time, from milliseconds to millennia,

По времени: от миллисекунд до тысячелетий.

again around 14 orders of magnitude.

Снова приблизительно 14 порядков величины.

What does that mean?

Что это значит?

Okay, well if you think about how

Если подумать,

you can calculate these things,

как можно вычислить данные значения,

you can take what you can see,

то для этого можете взять то, что видите.

okay, I'm going to chop it up

Я разрежу это изображение

into lots of little boxes,

на множество маленьких блоков.

and that's the result of physics, right?

И вот результат физики, верно?

And if I think about a weather model,

Если представлять модель погоды,

that spans about five orders of magnitude,

то она охватывает приблизительно пять порядков величины:

from the planet to a few kilometers,

от планеты до нескольких километров,

and the time scale

а во временных рамках —

from a few minutes to 10 days, maybe a month.

от нескольких минут до 10 дней, или, возможно, месяца.

We're interested in more than that.

Но нас интересует нечто большее.

We're interested in the climate.

Нас интересует климат.

That's years, that's millennia,

А это — годы и тысячелетия.

and we need to go to even smaller scales.

Нам необходимо перейти к намного меньшим масштабам.

The stuff that we can't resolve,

Материал, который мы не в состоянии разобрать, —

the sub-scale processes,

процессы микро-шкалы, —

we need to approximate in some way.

необходимо каким-то образом сделать приблизительным.

That is a huge challenge.

Это большая проблема.

Climate models in the 1990s

Модели климата 1990-х годов

took an even smaller chunk of that,

охватили ещё меньший участок —

only about three orders of magnitude.

приблизительно только три порядка величины.

Climate models in the 2010s,

Модели климата 2010-х годов,

kind of what we're working with now,

над которыми мы работаем сейчас, —

four orders of magnitude.

четыре порядка величины.

We have 14 to go,

В нашем распоряжении 14 порядков величины,

and we're increasing our capability

и мы увеличиваем

of simulating those at about

возможности симуляции

one extra order of magnitude every decade.

на один дополнительный порядок каждое десятилетие.

One extra order of magnitude in space

Один дополнительный порядок величины в пространстве

is 10,000 times more calculations.

требует в 10 000 раз больше вычислений.

And we keep adding more things,

Но мы продолжаем добавлять больше объектов,

more questions to these different models.

вопросов к данным разнообразным моделям.

So what does a climate model look like?

Так как же выглядит модель климата?

This is an old climate model, admittedly,

Это старая модель климата. Надо сказать,

a punch card, a single line of Fortran code.

что это перфокарта, отдельная строка кода Фортран.

We no longer use punch cards.

Мы больше не используем перфокарты.

We do still use Fortran.

Но всё ещё используем язык программирования Фортран.

New-fangled ideas like C

Новомодные идеи, такие как C,

really haven't had a big impact

не оказали большого влияния

on the climate modeling community.

на сообщество, занимающееся моделированием климата.

But how do we go about doing it?

Но как мы выполняем эту процедуру?

How do we go from that complexity that you saw

Как мы переходим от той увиденной вами сложности

to a line of code?

к строке кода?

We do it one piece at a time.

Шаг за шагом.

This is a picture of sea ice

Это снимок морского льда,

taken flying over the Arctic.

сделанный во время полёта над Арктикой.

We can look at all of the different equations

Мы можем рассмотреть различные модельные уравнения,

that go into making the ice grow

благодаря которым лёд растёт,

or melt or change shape.

тает или меняет форму.

We can look at the fluxes.

Мы можем рассмотреть приливы.

We can look at the rate at which

Мы можем рассмотреть показатель температуры,

snow turns to ice, and we can code that.

при которой снег превращается в лёд, и можем это закодировать.

We can encapsulate that in code.

Мы можем скрыть информацию в коде.

These models are around

Данные модели охватывают

a million lines of code at this point,

миллион строк кода в этой точке

and growing by tens of thousands of lines of code

и увеличиваются на десятки тысяч строк

every year.

каждый год.

So you can look at that piece,

Таким образом, можно рассмотреть как данную часть,

but you can look at the other pieces too.

так и другие части.

What happens when you have clouds?

А что происходит, когда есть облака?

What happens when clouds form,

Что происходит, когда облака формируются,

when they dissipate, when they rain out?

рассеиваются или когда идёт дождь?

That's another piece.

Это ещё один пример.

What happens when we have radiation

Что происходит, когда есть солнечная радиация,

coming from the sun, going through the atmosphere,

проходящая сквозь атмосферу,

being absorbed and reflected?

поглощённая и отражённая?

We can code each of those very small pieces as well.

Мы также можем закодировать эти маленькие явления.

There are other pieces:

Есть и другие явления:

the winds changing the ocean currents.

ветры, меняющие океанические течения.

We can talk about the role of vegetation

Мы можем говорить о роли растительности

in transporting water from the soils

при перемещении воды из грунтов

back into the atmosphere.

назад в атмосферу.

And each of these different elements

Данные различные элементы

we can encapsulate and put into a system.

мы можем закодировать и включить в систему.

Each of those pieces ends up adding to the whole.

Каждый элемент в итоге добавляется в целую систему.

And you get something like this.

У вас получается следующее.

You get a beautiful representation

Получается красивое изображение того,

of what's going on in the climate system,

что происходит в системе климата,

where each and every one of those

где все производные образцы,

emergent patterns that you can see,

увиденные вами,

the swirls in the Southern Ocean,

водовороты в Южном Океане, в районе Антарктиды,

the tropical cyclone in the Gulf of Mexico,

тропический циклон в Мексиканском заливе

and there's two more that are going to pop up

и ещё два явления, которые возникнут теперь

in the Pacific at any point now,

в Тихом океане в любой точке,

those rivers of atmospheric water,

реки атмосферной воды —

all of those are emergent properties

производные свойства,

that come from the interactions

возникающие из взаимодействий

of all of those small-scale processes I mentioned.

тех небольших процессов, о которых я упоминал.

There's no code that says,

Нет такого кода, который гласит:

"Do a wiggle in the Southern Ocean."

«Сделать качку в Южном Океане».

There's no code that says, "Have two

И такого кода нет: «Сделай два

tropical cyclones that spin around each other."

тропических циклона, которые вращаются вокруг друг друга».

All of those things are emergent properties.

Все данные элементы — это производные свойства.

This is all very good. This is all great.

Это всё очень хорошо. Всё великолепно.

But what we really want to know

Но мы хотим знать,

is what happens to these emergent properties

что происходит с данными производными свойствами,

when we kick the system?

когда мы сбрасываем систему?

When something changes, what happens to those properties?

Когда что-либо меняется, что происходит с данными свойствами?

And there's lots of different ways to kick the system.

Существует много различных видов сбоя системы.

There are wobbles in the Earth's orbit

Более сотен тысяч лет

over hundreds of thousands of years

на орбите Земли существуют колебания,

that change the climate.

которые изменяют климат.

There are changes in the solar cycles,

Есть изменения солнечных циклов

every 11 years and longer, that change the climate.

каждые 11 лет и более, которые меняют климат.

Big volcanoes go off and change the climate.

Большие вулканы «засыпают» и меняют климат.

Changes in biomass burning, in smoke,

Изменения горящей биомассы, дыма,

in aerosol particles, all of those things

аэрозольных частиц —

change the climate.

всё это меняет климат.

The ozone hole changed the climate.

Озоновая дыра изменила климат.

Deforestation changes the climate

Вырубка леса меняет климат,

by changing the surface properties

изменяя также свойства земной поверхности,

and how water is evaporated

испарения воды

and moved around in the system.

и её круговорот в природе.

Contrails change the climate

Инверсионные следы самолёта изменяют климат,

by creating clouds where there were none before,

создавая облака там, где их прежде не было,

and of course greenhouse gases change the system.

и, конечно же, парниковые газы меняют экосистему.

Each of these different kicks

Каждый отдельный сброс системы

provides us with a target

предоставляет нам возможность

to evaluate whether we understand

оценить наше понимание

something about this system.

данной системы.

So we can go to look at

Таким образом, мы можем рассмотреть

what model skill is.

мастерство моделирования.

Now I use the word "skill" advisedly:

Я намеренно использую слово «мастерство»:

Models are not right or wrong; they're always wrong.

модели не являются правильными или неправильными; они всегда неверны.

They're always approximations.

Они всегда приблизительные.

The question you have to ask

Вам необходимо узнать:

is whether a model tells you more information

получите ли вы больше информации благодаря модели,

than you would have had otherwise.

чем другим способом.

If it does, it's skillful.

Если да, то модель хороша.

This is the impact of the ozone hole

Это воздействие озоновой дыры

on sea level pressure, so low pressure, high pressures,

на давление на уровне моря. Давление низкое и высокое

around the southern oceans, around Antarctica.

вокруг южных частей океанов, вокруг Антарктиды.

This is observed data.

Это данные наблюдений.

This is modeled data.

Это смоделированные данные.

There's a good match

Они хорошо сочетаются,

because we understand the physics

потому что мы понимаем физические процессы,

that controls the temperatures in the stratosphere

которые управляют температурами в стратосфере

and what that does to the winds

и как влияют на ветры

around the southern oceans.

южных частей океанов.

We can look at other examples.

Мы можем рассмотреть другие примеры.

The eruption of Mount Pinatubo in 1991

Извержение горы Пинатубо в 1991 году

put an enormous amount of aerosols, small particles,

привело к выбросу огромного количества аэрозолей и маленьких частиц

into the stratosphere.

в стратосферу.

That changed the radiation balance of the whole planet.

Это изменило радиационный баланс всей планеты.

There was less energy coming in than there was before,

Поступало меньше солнечной энергии, чем прежде.

so that cooled the planet,

Таким образом, планета охлаждалась.

and those red lines and those green lines,

Красные и зелёные линии

those are the differences between what we expected

представляют разницу между тем, что мы ожидали,

and what actually happened.

и тем, что на самом деле произошло.

The models are skillful,

Модели разработаны умело

not just in the global mean,

не только в глобальном плане,

but also in the regional patterns.

но и для регионов.

I could go through a dozen more examples:

Я мог бы разобрать ещё дюжину примеров:

the skill associated with solar cycles,

искусную модель, связанную с солнечными циклами,

changing the ozone in the stratosphere;

которые изменяют озоновый слой в стратосфере;

the skill associated with orbital changes

модель, связанную с изменениями орбиты

over 6,000 years.

более чем за 6 000 лет.

We can look at that too, and the models are skillful.

Мы можем это рассмотреть тоже. Модели разработаны искусно.

The models are skillful in response to the ice sheets

Модели также умело разработаны для ледяных покровов,

20,000 years ago.

которые существовали 20 000 лет назад.

The models are skillful

Модели хорошо разработаны,

when it comes to the 20th-century trends

когда дело касается тенденций ХХ столетия

over the decades.

за десятилетия.

Models are successful at modeling

Успешно разработано моделирование

lake outbursts into the North Atlantic

озёрных прорывов в Северной Атлантике,

8,000 years ago.

происходящих 8 000 лет назад.

And we can get a good match to the data.

И у нас получается замечательное соответствие данным.

Each of these different targets,

Каждая отдельная цель,

each of these different evaluations,

каждая отдельная оценка

leads us to add more scope

побуждает нас добавлять больше областей

to these models,

для данных моделей,

and leads us to more and more

приводит нас к более

complex situations that we can ask

сложным ситуациям, при которых мы можем выдвигать

more and more interesting questions,

более интересные вопросы,

like, how does dust from the Sahara,

например, как пыль пустыни Сахары,

that you can see in the orange,

которую вы видите в оранжевом цвете,

interact with tropical cyclones in the Atlantic?

взаимодействует с тропическими циклонами в Атлантике.

How do organic aerosols from biomass burning,

Как органические аэрозоли, продукты горения биомассы,

which you can see in the red dots,

которые представлены красными точками,

intersect with clouds and rainfall patterns?

пересекаются с облаками и распределением осадков?

How does pollution, which you can see

Как загрязнение, обозначенное белыми пучками

in the white wisps of sulfate pollution in Europe,

сульфатное загрязнение в Европе,

how does that affect the temperatures at the surface

влияет на температуры земной поверхности

and the sunlight that you get at the surface?

и на солнечный свет, достигающий поверхности?

We can look at this across the world.

Можно рассмотреть данные примеры по всему миру.

We can look at the pollution from China.

Мы можем рассмотреть загрязнение Китая,

We can look at the impacts of storms

влияние штормов

on sea salt particles in the atmosphere.

на морские солевые частицы в атмосфере.

We can see the combination

Мы можем рассмотреть сочетание

of all of these different things

всех данных явлений,

happening all at once,

происходящих одновременно.

and we can ask much more interesting questions.

Мы можем задать ещё более интересные вопросы.

How do air pollution and climate coexist?

Как сосуществуют атмосферное загрязнение и климат?

Can we change things

Можем ли мы менять явления,

that affect air pollution and climate at the same time?

которые одновременно воздействуют на атмосферное загрязнение и климат?

The answer is yes.

Ответ: да.

So this is a history of the 20th century.

Вот история ХХ века.

The first one is the model.

Первое изображение — это модель.

The weather is a little bit different

Погода немного отличается

to what actually happened.

от фактической.

The second one are the observations.

Второе изображение представляет наблюдения.

And we're going through the 1930s.

Мы рассматриваем образцы 1930-х годов.

There's variability, there are things going on,

Здесь представлены изменчивость и происходящие явления,

but it's all kind of in the noise.

но есть некоторые помехи.

As you get towards the 1970s,

Ближе к 1970-м годам

things are going to start to change.

явления начинают меняться.

They're going to start to look more similar,

Они становятся более однородными,

and by the time you get to the 2000s,

но к 2000-м годам

you're already seeing the patterns of global warming,

уже видны образцы глобального потепления

both in the observations and in the model.

и в наблюдениях, и в модели.

We know what happened over the 20th century.

Мы знаем, что происходило на протяжении ХХ века.

Right? We know that it's gotten warmer.

Верно? Мы знаем, что стало теплее.

We know where it's gotten warmer.

Мы знаем, где потеплело.

And if you ask the models why did that happen,

Если вы зададитесь вопросом, почему так произошло,

and you say, okay, well, yes,

то можете ответить,

basically it's because of the carbon dioxide

что в основном из-за углекислого газа,

we put into the atmosphere.

который мы выделяем в атмосферу.

We have a very good match

У нас получилось прекрасное соответствие

up until the present day.

вплоть до наших дней.

But there's one key reason why we look at models,

Но основная причина, почему мы рассматриваем данные модели,

and that's because of this phrase here.

заключается в следующей фразе.

Because if we had observations of the future,

Если бы у нас были наблюдения будущих событий,

we obviously would trust them more than models,

то мы бы явно доверяли им больше, чем моделям.

But unfortunately,

Но, к сожалению,

observations of the future are not available at this time.

наблюдения за будущими явлениями сейчас недоступны.

So when we go out into the future, there's a difference.

Когда мы заглядываем в будущее, то есть некая разница.

The future is unknown, the future is uncertain,

Будущее неизвестно и не определено,

and there are choices.

и есть выбор.

Here are the choices that we have.

Вот те варианты, которые есть в нашем распоряжении.

We can do some work to mitigate

Мы можем проделать некую работу по уменьшению

the emissions of carbon dioxide into the atmosphere.

выбросов углекислого газа в атмосферу.

That's the top one.

Это верхний график.

We can do more work

Можно проделать большую работу

to really bring it down

по уменьшению выбросов,

so that by the end of the century,

так что к концу столетия

it's not much more than there is now.

их будет не намного больше, чем сейчас.

Or we can just leave it to fate

Либо мы можем предоставить это судьбе

and continue on

и продолжать относиться к этому,

with a business-as-usual type of attitude.

как к обычному делу, которое идёт своим чередом.

The differences between these choices

Разницу между данными вариантами

can't be answered by looking at models.

нельзя выявить при рассмотрении моделей.

There's a great phrase

Есть великолепная фраза,

that Sherwood Rowland,

которую сказал Шервуд Роулэнд,

who won the Nobel Prize for the chemistry

получивший Нобелевскую премию по химии

that led to ozone depletion,

касательно истощения озонового слоя.

when he was accepting his Nobel Prize,

Когда он получал Нобелевскую премию,

he asked this question:

он задал такой вопрос:

"What is the use of having developed a science

«Какова польза от науки,

well enough to make predictions if, in the end,

достаточно развитой для прогнозирования, если в итоге

all we're willing to do is stand around

всё, что мы в состоянии сделать, — это наблюдать

and wait for them to come true?"

и ждать осуществления прогнозов?»

The models are skillful,

Модели разработаны умело,

but what we do with the information from those models

но что делать с информацией, полученной от данных моделей —

is totally up to you.

решать вам.

Thank you.

Спасибо.

(Applause)

(Аплодисменты)