ABOUT THE SPEAKER
Gavin Schmidt - Climate scientist
What goes into a climate model? Gavin Schmidt looks at how we use past and present data to model potential futures.

Why you should listen
Gavin Schmidt is a climate scientist at Columbia University's Earth Institute and is Deputy Chief at the NASA Goddard Institute for Space Studies. He works on understanding past, present and future climate change, using ever-more refined models and data sets to explore how the planet's climate behaves over time.
 
Schmidt is also deeply committed to communicating science to the general public. As a contributing editor at RealClimate.org, he helps make sure general readers have access to the basics of climate science, and works to bring the newest data and models into the public discussion around one of the most pressing issues of our time. He has worked with the American Museum of Natural History and the New York Academy of Sciences on education and public outreach, and he is the author of Climate Change: Picturing the Science, with Josh Wolfe.
More profile about the speaker
Gavin Schmidt | Speaker | TED.com
TED2014

Gavin Schmidt: The emergent patterns of climate change

Gavin Schmidt: Los patrones emergentes del cambio climático

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No se puede entender el cambio climático por partes, dice el científico ambiental Gavin Schmidt. Es todo o nada. En esta charla iluminadora, explica cómo se estudia el panorama general del cambio climático con modelos fascinantes que ilustran la infinita complejidad de las interacciones a pequeña escala de los eventos ambientales.
- Climate scientist
What goes into a climate model? Gavin Schmidt looks at how we use past and present data to model potential futures. Full bio

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00:12
We livevivir in a very complexcomplejo environmentambiente:
0
864
2323
Vivimos en un medioambiente muy complejo:
00:15
complexitycomplejidad and dynamismdinamismo
1
3187
1904
complejidad y dinamismo
00:17
and patternspatrones of evidenceevidencia
2
5091
2063
y patrones de evidencia
00:19
from satellitesatélite photographsfotografías, from videosvideos.
3
7154
2885
de fotografías satelitales, de videos.
00:22
You can even see it outsidefuera de your windowventana.
4
10039
3011
Incluso pueden verlo
desde sus ventanas.
00:25
It's endlesslysin fin complexcomplejo, but somehowde algun modo familiarfamiliar,
5
13050
3860
Es infinitamente complejo,
pero de alguna manera familiar,
00:28
but the patternspatrones kindtipo of repeatrepetir,
6
16910
1960
pero los patrones parecen repetirse,
00:30
but they never repeatrepetir exactlyexactamente.
7
18870
2490
aunque nunca se repiten exactamente.
00:33
It's a hugeenorme challengereto to understandentender.
8
21360
4127
Entenderlo es un enorme reto.
00:37
The patternspatrones that you see
9
25487
2132
Los patrones que vemos
00:39
are there at all of the differentdiferente scalesescamas,
10
27619
3720
están ahí en distintas escalas,
00:43
but you can't choppicar it into one little bitpoco and say,
11
31339
2906
pero no podemos
tomar un fragmento y decir,
00:46
"Oh, well let me just make a smallermenor climateclima."
12
34245
2663
"Vamos a hacer
un clima más pequeño".
00:48
I can't use the normalnormal productsproductos of reductionismreduccionismo
13
36908
4212
No se pueden usar los productos
normales del reduccionismo
00:53
to get a smallermenor and smallermenor thing that I can studyestudiar
14
41120
2722
para hacer algo
más y más pequeño
que se pueda estudiar
en un laboratorio y decir,
00:55
in a laboratorylaboratorio and say, "Oh,
15
43842
2308
00:58
now that's something I now understandentender."
16
46150
2396
"¡Vaya! Esto es algo
que ahora entiendo".
01:00
It's the wholetodo or it's nothing.
17
48546
3367
Es el todo o es nada.
01:03
The differentdiferente scalesescamas that give you
18
51913
2552
Las diversas escalas que producen
01:06
these kindsclases of patternspatrones
19
54465
2122
estos tipos de patrones
01:08
rangedistancia over an enormousenorme rangedistancia of magnitudemagnitud,
20
56587
3457
van desde un enorme
rango de magnitudes,
01:12
roughlyaproximadamente 14 orderspedidos of magnitudemagnitud,
21
60044
2416
de casi 14 órdenes
de magnitud,
01:14
from the smallpequeña microscopicmicroscópico particlespartículas
22
62460
2491
desde las partículas microscópicas
01:16
that seedsemilla cloudsnubes
23
64951
2376
que bombardean las nubes
01:19
to the sizetamaño of the planetplaneta itselfsí mismo,
24
67327
2560
hasta el tamaño del planeta mismo,
01:21
from 10 to the minusmenos sixseis
25
69887
1276
de 10 a la menos 6
01:23
to 10 to the eightocho,
26
71163
1077
a 10 a la 8,
01:24
14 orderspedidos of spatialespacial magnitudemagnitud.
27
72240
2292
14 órdenes de magnitud espacial.
01:26
In time, from millisecondsmilisegundos to millenniamilenios,
28
74532
3411
En tiempo, desde milésimas
de segundo a milenios,
01:29
again around 14 orderspedidos of magnitudemagnitud.
29
77943
3055
nuevamente cerca de
14 órdenes de magnitud.
01:32
What does that mean?
30
80998
1387
¿Qué quiere decir esto?
01:34
Okay, well if you think about how
31
82385
1939
Si pensamos en cómo
01:36
you can calculatecalcular these things,
32
84324
2660
calcular estos fenómenos,
01:38
you can take what you can see,
33
86984
1960
podemos tomar lo que vemos,
01:40
okay, I'm going to choppicar it up
34
88944
1026
y voy a cortarlo
01:41
into lots of little boxescajas,
35
89970
1379
en muchas cajitas,
01:43
and that's the resultresultado of physicsfísica, right?
36
91349
2355
y ese es el resultado
de la física ¿de acuerdo?
01:45
And if I think about a weatherclima modelmodelo,
37
93704
1725
Y si pienso en un modelo climático,
01:47
that spansluces about fivecinco orderspedidos of magnitudemagnitud,
38
95429
2494
este abarca cerca de
5 órdenes de magnitud,
01:49
from the planetplaneta to a fewpocos kilometerskilometros,
39
97923
3127
del planeta a unos kilómetros
01:53
and the time scaleescala
40
101050
1538
y en la escala temporal
01:54
from a fewpocos minutesminutos to 10 daysdías, maybe a monthmes.
41
102588
4412
de algunos minutos a 10 días,
quizá un mes.
01:59
We're interestedinteresado in more than that.
42
107000
1395
Nos interesa mucho más que eso.
02:00
We're interestedinteresado in the climateclima.
43
108395
1305
Nos interesa el clima.
02:01
That's yearsaños, that's millenniamilenios,
44
109700
2141
Esto es años, milenios,
02:03
and we need to go to even smallermenor scalesescamas.
45
111841
2573
y necesitamos ir a
escalas aún menores.
02:06
The stuffcosas that we can't resolveresolver,
46
114414
1601
A lo que no podemos resolver,
02:08
the sub-scalesubescala processesprocesos,
47
116015
1965
los procesos de las subescalas,
02:09
we need to approximateaproximado in some way.
48
117980
1980
necesitamos aproximarnos
de algún modo.
02:11
That is a hugeenorme challengereto.
49
119960
1762
Es un reto enorme.
02:13
ClimateClima modelsmodelos in the 1990s
50
121722
2188
En la década de 1990,
los modelos climatológicos
02:15
tooktomó an even smallermenor chunkpedazo of that,
51
123910
1970
tomaban un trozo aún más pequeño,
02:17
only about threeTres orderspedidos of magnitudemagnitud.
52
125880
2018
de tan solo tres órdenes de magnitud,
02:19
ClimateClima modelsmodelos in the 2010s,
53
127898
2095
En la década actual,
02:21
kindtipo of what we're workingtrabajando with now,
54
129993
1774
estamos trabajando
con alrededor de
02:23
fourlas cuatro orderspedidos of magnitudemagnitud.
55
131767
2940
4 órdenes de magnitud.
02:26
We have 14 to go,
56
134707
2303
Nos faltan 14
02:29
and we're increasingcreciente our capabilitycapacidad
57
137010
2200
y estamos aumentando
nuestra capacidad
02:31
of simulatingsimulando those at about
58
139210
1870
de simularlos alrededor
02:33
one extraextra orderorden of magnitudemagnitud everycada decadedécada.
59
141080
3546
de un orden de magnitud
por década.
02:36
One extraextra orderorden of magnitudemagnitud in spaceespacio
60
144626
1895
Un orden extra de
magnitud en espacio
02:38
is 10,000 timesveces more calculationscálculos.
61
146521
3249
equivale a 10 000 veces
más cálculos.
02:41
And we keep addingagregando more things,
62
149770
2380
Y seguimos añadiendo más cosas,
02:44
more questionspreguntas to these differentdiferente modelsmodelos.
63
152150
2374
más preguntas a
estos diversos modelos.
02:46
So what does a climateclima modelmodelo look like?
64
154524
2733
¿Cómo se ve un modelo climático?
02:49
This is an oldantiguo climateclima modelmodelo, admittedlycierto es que,
65
157257
2341
Este es un modelo climático antiguo,
02:51
a punchpuñetazo cardtarjeta, a singlesoltero linelínea of FortranFortran codecódigo.
66
159598
4080
una tarjeta perforada,
una línea de código Fortran.
02:55
We no longermás use punchpuñetazo cardscartas.
67
163678
1978
Ya no usamos tarjetas perforadas.
02:57
We do still use FortranFortran.
68
165656
2241
Pero aún empleamos Fortran.
02:59
New-fangledNovedoso ideasideas like C
69
167897
1957
Las ideas modernas
como el lenguaje C
03:01
really haven'tno tiene had a biggrande impactimpacto
70
169854
3235
no han tenido un gran impacto
03:05
on the climateclima modelingmodelado communitycomunidad.
71
173089
2367
en la comunidad de
modelado climático.
Pero ¿cómo seguimos haciéndolo?
03:07
But how do we go about doing it?
72
175456
1400
03:08
How do we go from that complexitycomplejidad that you saw
73
176856
4624
¿Cómo vamos de
la complejidad que vieron
03:13
to a linelínea of codecódigo?
74
181480
2530
a una línea de código?
03:16
We do it one piecepieza at a time.
75
184010
1573
Lo hacemos uno por uno.
03:17
This is a pictureimagen of seamar icehielo
76
185583
1878
Esta es una imagen de mar de hielo
03:19
takentomado flyingvolador over the ArcticÁrtico.
77
187461
2098
tomada en un sobrevuelo en el Ártico
03:21
We can look at all of the differentdiferente equationsecuaciones
78
189559
2038
Podemos ver las distintas ecuaciones
03:23
that go into makingfabricación the icehielo growcrecer
79
191597
3112
que describen el crecimiento de hielo
03:26
or meltderretir or changecambio shapeforma.
80
194709
2114
o su derretimiento o cambio de forma.
03:28
We can look at the fluxesflujos.
81
196823
1131
Podemos ver los flujos.
03:29
We can look at the ratetarifa at whichcual
82
197954
1952
Podemos ver el ritmo al que
03:31
snownieve turnsvueltas to icehielo, and we can codecódigo that.
83
199906
2845
la nieve se convierte en hielo,
y podemos codificarlo.
03:34
We can encapsulateencapsular that in codecódigo.
84
202751
2329
Podemos encapsularlo en un código.
03:37
These modelsmodelos are around
85
205080
1226
Estos modelos son de cerca
03:38
a millionmillón lineslíneas of codecódigo at this pointpunto,
86
206306
2083
de un millón de líneas
de código en este punto.
03:40
and growingcreciente by tensdecenas of thousandsmiles of lineslíneas of codecódigo
87
208389
3470
y crecen unas decenas de
miles de líneas de código
03:43
everycada yearaño.
88
211859
1191
cada año.
03:45
So you can look at that piecepieza,
89
213050
1653
Pueden ver esta pieza,
pero también las demás piezas.
03:46
but you can look at the other piecespiezas too.
90
214703
1922
03:48
What happenssucede when you have cloudsnubes?
91
216625
1933
¿Qué pasa cuando hay nubes?
03:50
What happenssucede when cloudsnubes formformar,
92
218558
2159
¿Qué pasa cuando las nubes se forman,
03:52
when they dissipatedisipar, when they rainlluvia out?
93
220717
1882
se disipan, se precipitan?
03:54
That's anotherotro piecepieza.
94
222599
1742
Es otra pieza.
03:56
What happenssucede when we have radiationradiación
95
224341
1846
¿Qué pasa cuando la radiación solar
03:58
comingviniendo from the sunsol, going throughmediante the atmosphereatmósfera,
96
226187
2534
que penetra la atmósfera
04:00
beingsiendo absorbedabsorbido and reflectedreflejado?
97
228721
1926
se absorbe y se refleja?
04:02
We can codecódigo eachcada of those
very smallpequeña piecespiezas as well.
98
230647
3979
Podemos codificar cada uno de ellos
también en piezas muy pequeñas.
04:06
There are other piecespiezas:
99
234626
1416
Hay otras piezas:
04:08
the windsvientos changingcambiando the oceanOceano currentscorrientes.
100
236042
3460
Los vientos que cambian
las corrientes oceánicas.
04:11
We can talk about the rolepapel of vegetationvegetación
101
239502
3770
Podemos hablar del
papel de la vegetación
04:15
in transportingtransportando wateragua from the soilssuelos
102
243272
2329
en el transporte
del agua del suelo
04:17
back into the atmosphereatmósfera.
103
245601
1969
hacia la atmósfera.
04:19
And eachcada of these differentdiferente elementselementos
104
247570
2914
Y cada uno de
esos diversos elementos
04:22
we can encapsulateencapsular and put into a systemsistema.
105
250484
3624
pueden encapsularse y
ponerse en un sistema.
04:26
EachCada of those piecespiezas endstermina up addingagregando to the wholetodo.
106
254108
5148
Cada una de esas partes termina
por sumarse al conjunto.
04:31
And you get something like this.
107
259256
2297
Y el resultado es similar a esto.
04:33
You get a beautifulhermosa representationrepresentación
108
261553
2848
Una hermosa representación
04:36
of what's going on in the climateclima systemsistema,
109
264401
2622
de lo que sucede en
el sistema climático,
04:39
where eachcada and everycada one of those
110
267023
3389
en el que cada uno de esos
04:42
emergentemergente patternspatrones that you can see,
111
270412
2782
patrones emergentes
que pueden ver,
04:45
the swirlsremolinos in the SouthernDel Sur OceanOceano,
112
273194
2003
los remolinos en
el Océano del sur,
04:47
the tropicaltropical cycloneciclón in the GulfGolfo of MexicoMéjico,
113
275197
2756
el ciclón tropical en
el Golfo de México,
04:49
and there's two more that are going to poppopular up
114
277953
1641
y otros dos más por surgir
04:51
in the PacificPacífico at any pointpunto now,
115
279594
2354
en el Pacífico en
cualquier momento,
04:53
those riversríos of atmosphericatmosférico wateragua,
116
281948
2713
esos ríos de agua atmosférica,
04:56
all of those are emergentemergente propertiespropiedades
117
284661
2857
todos esos son propiedades emergentes
04:59
that come from the interactionsinteracciones
118
287518
2124
que provienen de las interacciones
05:01
of all of those small-scaleen pequeña escala processesprocesos I mentionedmencionado.
119
289642
3495
de todos esos procesos a
pequeña escala que mencioné.
05:05
There's no codecódigo that saysdice,
120
293137
1905
No hay un código que diga
05:07
"Do a wigglemenear in the SouthernDel Sur OceanOceano."
121
295042
1857
"Haga un giro en el océano del sur".
05:08
There's no codecódigo that saysdice, "Have two
122
296899
2668
No hay un código que diga
"Haga dos ciclones que giren
uno en torno del otro".
05:11
tropicaltropical cyclonesciclones that spingirar around eachcada other."
123
299567
2898
05:14
All of those things are emergentemergente propertiespropiedades.
124
302465
3812
Todas esas cosas son
propiedades emergentes.
05:18
This is all very good. This is all great.
125
306277
2146
Todo esto está muy bien.
Es grandioso.
Pero lo que queremos saber es
05:20
But what we really want to know
126
308423
1270
05:21
is what happenssucede to these emergentemergente propertiespropiedades
127
309693
1949
¿qué pasa con todas esas
propiedades emergentes
05:23
when we kickpatada the systemsistema?
128
311642
1705
cuando pateamos el sistema?
05:25
When something changescambios, what
happenssucede to those propertiespropiedades?
129
313347
3533
¿Qué pasa con esas propiedades
cuando algo cambia?
05:28
And there's lots of differentdiferente waysformas to kickpatada the systemsistema.
130
316880
2989
Y hay muchas maneras distintas
de patear el sistema.
05:31
There are wobblestambalea in the Earth'sLa tierra orbitorbita
131
319869
2033
Hay tambaleos en
la órbita terrestre
05:33
over hundredscientos of thousandsmiles of yearsaños
132
321902
1879
a lo largo de cientos
de millones de años
05:35
that changecambio the climateclima.
133
323781
2026
que alteran el clima.
05:37
There are changescambios in the solarsolar cyclesciclos,
134
325807
2136
Hay cambios en los ciclos solares,
05:39
everycada 11 yearsaños and longermás, that changecambio the climateclima.
135
327943
3105
cada 11 años aproximadamente,
que cambian el clima
05:43
BigGrande volcanoesvolcanes go off and changecambio the climateclima.
136
331048
3574
Grandes volcanes
se apagan y cambian el clima.
05:46
ChangesCambios in biomassbiomasa burningardiente, in smokefumar,
137
334622
3238
Cambios en la quema
de biomasa, humo,
05:49
in aerosolaerosol particlespartículas, all of those things
138
337860
1863
partículas en aerosol
y todas esas cosas
05:51
changecambio the climateclima.
139
339723
1822
alteran el clima.
05:53
The ozoneozono holeagujero changedcambiado the climateclima.
140
341545
4059
El hoyo en la capa de
ozono alteró el clima.
05:57
DeforestationDeforestación changescambios the climateclima
141
345604
2217
La deforestación cambia el clima
05:59
by changingcambiando the surfacesuperficie propertiespropiedades
142
347821
1926
al cambiar las propiedades
de la superficie
06:01
and how wateragua is evaporatedevaporado
143
349747
1990
y en cómo se evapora del agua
06:03
and movedmovido around in the systemsistema.
144
351737
2466
y en cómo se mueve
en el sistema.
06:06
ContrailsContrails changecambio the climateclima
145
354203
2285
Las estelas de condensación
alteran el clima
06:08
by creatingcreando cloudsnubes where there were noneninguna before,
146
356488
2867
al crear nubes en donde no había
06:11
and of coursecurso greenhouseinvernadero gasesgases changecambio the systemsistema.
147
359355
4598
y, desde luego, los gases de efecto
invernadero alteran el sistema.
06:15
EachCada of these differentdiferente kickspatadas
148
363953
3021
Cada uno de esos factores
06:18
providesproporciona us with a targetobjetivo
149
366974
2151
nos da una oportunidad
06:21
to evaluateevaluar whethersi we understandentender
150
369125
2835
para evaluar si entendemos
06:23
something about this systemsistema.
151
371960
2161
algo de este sistema.
06:26
So we can go to look at
152
374121
2392
Podemos ver
06:28
what modelmodelo skillhabilidad is.
153
376513
2704
qué tan preciso es el modelo.
06:31
Now I use the wordpalabra "skillhabilidad" advisedlydeliberadamente:
154
379217
2033
Hablo de "precisión" intencionalmente:
06:33
ModelsModelos are not right or wrongincorrecto; they're always wrongincorrecto.
155
381250
2411
Los modelos no están bien o mal:
siempre están mal.
06:35
They're always approximationsaproximaciones.
156
383661
1720
Siempre son aproximaciones.
06:37
The questionpregunta you have to askpedir
157
385381
1894
La pregunta que
hay que hacerse
06:39
is whethersi a modelmodelo tellsdice you more informationinformación
158
387275
3079
es si un modelo
da más información
06:42
than you would have had otherwisede otra manera.
159
390354
1925
que algún otro.
06:44
If it does, it's skillfulhábil.
160
392279
3381
Si es así, es preciso.
06:47
This is the impactimpacto of the ozoneozono holeagujero
161
395660
2454
Este es el impacto del agujero
en la capa de ozono
06:50
on seamar levelnivel pressurepresión, so
lowbajo pressurepresión, highalto pressurespresiones,
162
398114
2860
en la presión a nivel de mar,
baja presión, alta presión,
06:52
around the southerndel Sur oceansocéanos, around AntarcticaAntártida.
163
400974
2595
alrededor de los mares del sur,
alrededor de la Antártica.
06:55
This is observedobservado datadatos.
164
403569
1913
Este es el dato observado.
06:57
This is modeledmodelado datadatos.
165
405482
2088
Este es el modelo del dato.
06:59
There's a good matchpartido
166
407570
1594
Hay una buena similitud
07:01
because we understandentender the physicsfísica
167
409164
1951
porque entendemos la física
07:03
that controlscontroles the temperaturestemperaturas in the stratosphereestratosfera
168
411115
3138
que controla las temperaturas
en la estratósfera
07:06
and what that does to the windsvientos
169
414253
1746
y lo que hacen los vientos
07:07
around the southerndel Sur oceansocéanos.
170
415999
2181
alrededor de los mares del sur.
07:10
We can look at other examplesejemplos.
171
418180
1519
Podemos ver otros ejemplos.
07:11
The eruptionerupción of MountMontar PinatuboPinatubo in 1991
172
419699
2856
La erupción del volcán
Pinatubo en 1991
07:14
put an enormousenorme amountcantidad of aerosolsaerosoles, smallpequeña particlespartículas,
173
422555
2799
dejó una enorme cantidad de
aerosoles, pequeñas partículas,
07:17
into the stratosphereestratosfera.
174
425354
1587
en la estratósfera.
07:18
That changedcambiado the radiationradiación
balanceequilibrar of the wholetodo planetplaneta.
175
426941
3147
Eso cambió el balance de
radiación en el planeta entero.
07:22
There was lessMenos energyenergía comingviniendo
in than there was before,
176
430088
2782
Había menos energía
llegando que antes,
07:24
so that cooledenfriado the planetplaneta,
177
432870
1658
así que la Tierra se enfrió
07:26
and those redrojo lineslíneas and those greenverde lineslíneas,
178
434528
2019
y esas líneas rojas y
esas líneas verdes
07:28
those are the differencesdiferencias betweenEntre what we expectedesperado
179
436547
2565
son la diferencia entre
lo que se esperaba
07:31
and what actuallyactualmente happenedsucedió.
180
439112
1688
y lo que en realidad pasó.
07:32
The modelsmodelos are skillfulhábil,
181
440800
1783
Los modelos son precisos,
07:34
not just in the globalglobal mean,
182
442583
1693
no solo a escala global,
07:36
but alsoademás in the regionalregional patternspatrones.
183
444276
3044
sino en patrones locales.
07:39
I could go throughmediante a dozendocena more examplesejemplos:
184
447320
2840
Podría poner una docena
más de ejemplos:
07:42
the skillhabilidad associatedasociado with solarsolar cyclesciclos,
185
450160
2850
la precisión asociada
con los ciclos solares
07:45
changingcambiando the ozoneozono in the stratosphereestratosfera;
186
453010
2070
que cambia el ozono
en la estratósfera;
07:47
the skillhabilidad associatedasociado with orbitalorbital changescambios
187
455080
2347
la precisión asociada con
los cambios en la órbita
07:49
over 6,000 yearsaños.
188
457427
2056
durante 6000 años.
07:51
We can look at that too, and the modelsmodelos are skillfulhábil.
189
459483
2398
Podemos estudiarlos y
los modelos son precisos.
07:53
The modelsmodelos are skillfulhábil in responserespuesta to the icehielo sheetssábanas
190
461881
3094
Los modelos son precisos de
acuerdo a las capas de hielo
07:56
20,000 yearsaños agohace.
191
464975
1520
de hace 20 000 años.
07:58
The modelsmodelos are skillfulhábil
192
466495
1671
Los modelos son precisos
08:00
when it comesproviene to the 20th-centurysiglo x trendstendencias
193
468166
2904
cuando se buscan
tendencias en el siglo XX
08:03
over the decadesdécadas.
194
471070
1515
entre décadas.
08:04
ModelsModelos are successfulexitoso at modelingmodelado
195
472585
2282
Los modelos son
exitosos para modelar
08:06
lakelago outburstsarrebatos into the Northnorte Atlanticatlántico
196
474867
2605
surgimientos de lagos
en el Atlántico norte
08:09
8,000 yearsaños agohace.
197
477472
1765
hace 8 000 años.
08:11
And we can get a good matchpartido to the datadatos.
198
479237
3090
Y podemos tener una buena
aproximación a los datos.
08:15
EachCada of these differentdiferente targetsobjetivos,
199
483463
2387
Cada uno de estos
diferentes objetivos,
08:17
eachcada of these differentdiferente evaluationsevaluaciones,
200
485850
2130
cada uno de las diferentes
evaluaciones,
08:19
leadsconduce us to addañadir more scopealcance
201
487980
2391
nos lleva a agregar mayor alcance
08:22
to these modelsmodelos,
202
490371
1151
a estos modelos,
08:23
and leadsconduce us to more and more
203
491522
2744
y nos lleva a situaciones
08:26
complexcomplejo situationssituaciones that we can askpedir
204
494266
3988
más y más complejas
en las que podemos
08:30
more and more interestinginteresante questionspreguntas,
205
498254
2569
hacer preguntas más
y más interesantes,
08:32
like, how does dustpolvo from the SaharaSáhara,
206
500823
2710
como, ¿cómo el polvo del Sahara,
08:35
that you can see in the orangenaranja,
207
503533
1734
que pueden ver es naranja,
08:37
interactinteractuar with tropicaltropical cyclonesciclones in the Atlanticatlántico?
208
505267
3443
interactúa con los ciclones
tropicales en el atlántico?
08:40
How do organicorgánico aerosolsaerosoles from biomassbiomasa burningardiente,
209
508710
3477
¿Cómo el aerosol orgánico
de la quema de biomasa,
08:44
whichcual you can see in the redrojo dotspuntos,
210
512187
2723
que pueden ver en puntos rojos,
08:46
intersectintersecarse with cloudsnubes and rainfalllluvia patternspatrones?
211
514910
2934
interactúa con los patrones
de nubes y lluvias?
08:49
How does pollutioncontaminación, whichcual you can see
212
517844
1787
¿Cómo la contaminación,
que pueden ver
08:51
in the whiteblanco wispsmechones of sulfatesulfato pollutioncontaminación in EuropeEuropa,
213
519631
3899
en los remolinos blancos de
contaminación por sulfatos en Europa,
08:55
how does that affectafectar the
temperaturestemperaturas at the surfacesuperficie
214
523530
3335
afecta la temperatura en la superficie
08:58
and the sunlightluz de sol that you get at the surfacesuperficie?
215
526865
3488
y en la luz solar que
llega a la superficie?
09:02
We can look at this acrossa través de the worldmundo.
216
530353
3488
Podemos ver esto
en todo el mundo.
09:05
We can look at the pollutioncontaminación from ChinaChina.
217
533841
3660
Podemos ver
la contaminación de China.
09:09
We can look at the impactsimpactos of stormstormentas
218
537501
3598
Podemos ver
el impacto de las tormentas
09:13
on seamar saltsal particlespartículas in the atmosphereatmósfera.
219
541099
3444
sobre las partículas de
sal de mar en la atmósfera.
09:16
We can see the combinationcombinación
220
544543
2561
Podemos ver la combinación
09:19
of all of these differentdiferente things
221
547104
2171
de todas esas distintas cosas
09:21
happeningsucediendo all at onceuna vez,
222
549275
1468
ocurriendo al mismo tiempo
09:22
and we can askpedir much more interestinginteresante questionspreguntas.
223
550743
2407
y podemos hacernos preguntas
aún más interesantes.
09:25
How do airaire pollutioncontaminación and climateclima coexistcoexistir?
224
553150
4624
¿Cómo coexisten la contaminación
atmosférica y el clima?
09:29
Can we changecambio things
225
557774
1509
¿Podemos cambiar elementos
09:31
that affectafectar airaire pollutioncontaminación and
climateclima at the samemismo time?
226
559283
2589
que afectan tanto
la contaminación como el clima?
09:33
The answerresponder is yes.
227
561872
2344
La respuesta es sí.
09:36
So this is a historyhistoria of the 20thth centurysiglo.
228
564216
3044
Así que esta la historia del siglo XX.
09:39
The first one is the modelmodelo.
229
567260
2243
El primero es el modelo.
09:41
The weatherclima is a little bitpoco differentdiferente
230
569503
1407
El clima es un poco diferente
09:42
to what actuallyactualmente happenedsucedió.
231
570910
1289
de lo que en realidad pasó.
09:44
The secondsegundo one are the observationsobservaciones.
232
572199
2032
La segunda son las observaciones.
09:46
And we're going throughmediante the 1930s.
233
574231
2325
Y vamos por la década de los treinta.
09:48
There's variabilityvariabilidad, there are things going on,
234
576556
2824
Hay cambios, están pasando cosas,
09:51
but it's all kindtipo of in the noiseruido.
235
579380
2182
pero es como una especie ruido.
09:53
As you get towardshacia the 1970s,
236
581562
2862
Mientras nos acercamos
a la década de los setenta
09:56
things are going to startcomienzo to changecambio.
237
584424
2009
las cosas empiezan a cambiar.
09:58
They're going to startcomienzo to look more similarsimilar,
238
586433
2062
Empiezan a verse más similares,
10:00
and by the time you get to the 2000s,
239
588495
2558
y para el siglo XXI
10:03
you're alreadyya seeingviendo the
patternspatrones of globalglobal warmingcalentamiento,
240
591063
2642
ya estamos viendo el patrón
del calentamiento global,
10:05
bothambos in the observationsobservaciones and in the modelmodelo.
241
593705
2749
tanto en las observaciones
como en el modelo.
10:08
We know what happenedsucedió over the 20thth centurysiglo.
242
596454
2127
Sabemos qué ocurrió en el siglo XX.
10:10
Right? We know that it's gottenconseguido warmermás cálido.
243
598581
1760
Sabemos que se hizo más cálido.
10:12
We know where it's gottenconseguido warmermás cálido.
244
600341
1611
Sabemos dónde se hizo más cálido.
10:13
And if you askpedir the modelsmodelos why did that happenocurrir,
245
601952
2740
Y si le preguntan a los modelos
por qué ocurrió
10:16
and you say, okay, well, yes,
246
604692
2125
y dicen, bueno, bien, sí,
10:18
basicallybásicamente it's because of the carboncarbón dioxidedióxido
247
606817
1866
básicamente por
el dióxido de carbono
10:20
we put into the atmosphereatmósfera.
248
608683
1979
que pusimos en la atmósfera.
10:22
We have a very good matchpartido
249
610662
1682
Tenemos un buen ajuste
10:24
up untilhasta the presentpresente day.
250
612344
2627
hasta el día de hoy.
10:26
But there's one keyllave reasonrazón why we look at modelsmodelos,
251
614971
3420
Pero hay una razón fundamental
de por qué recurrimos a los modelos
10:30
and that's because of this phrasefrase here.
252
618391
2221
y es por esta frase.
10:32
Because if we had observationsobservaciones of the futurefuturo,
253
620612
2495
Porque si tuviéramos
mediciones del futuro
10:35
we obviouslyobviamente would trustconfianza them more than modelsmodelos,
254
623107
3329
obviamente confiaríamos más
en ellas que en los modelos,
10:38
But unfortunatelyDesafortunadamente,
255
626436
1944
pero desgraciadamente,
10:40
observationsobservaciones of the futurefuturo
are not availabledisponible at this time.
256
628380
5540
las mediciones del futuro
todavía no están disponibles.
10:45
So when we go out into the
futurefuturo, there's a differencediferencia.
257
633920
2705
Así que cuando llegamos
al futuro, hay diferencias.
10:48
The futurefuturo is unknowndesconocido, the futurefuturo is uncertainincierto,
258
636625
2562
El futuro es
desconocido, es incierto
10:51
and there are choiceselecciones.
259
639187
2404
y hay alternativas.
10:53
Here are the choiceselecciones that we have.
260
641591
1833
Estas son las alternativas que tenemos.
10:55
We can do some work to mitigatemitigar
261
643424
2139
Podemos hacer algo para mitigar
10:57
the emissionsemisiones of carboncarbón dioxidedióxido into the atmosphereatmósfera.
262
645563
2795
las emisiones de dióxido
de carbono en la atmósfera.
11:00
That's the topparte superior one.
263
648358
1926
Esa es la primera.
11:02
We can do more work
264
650284
1906
Podemos trabajar
11:04
to really bringtraer it down
265
652190
2176
para realmente bajarlos
11:06
so that by the endfin of the centurysiglo,
266
654366
2218
para que al fin de siglo,
11:08
it's not much more than there is now.
267
656584
2464
no sea mucho más
de lo que hay ahora.
11:11
Or we can just leavesalir it to fatedestino
268
659048
3767
O lo dejamos a su suerte
11:14
and continuecontinuar on
269
662815
1493
y seguimos
11:16
with a business-as-usuallo de siempre typetipo of attitudeactitud.
270
664308
3746
con nuestra actitud
de "no pasa nada".
11:20
The differencesdiferencias betweenEntre these choiceselecciones
271
668054
3456
La diferencia entre esas alternativas
11:23
can't be answeredcontestada by looking at modelsmodelos.
272
671510
4797
se puede ver en los modelos.
11:28
There's a great phrasefrase
273
676307
1639
Hay una gran cita
11:29
that SherwoodSherwood RowlandRowland,
274
677946
1793
de Sherwood Rowland,
11:31
who wonwon the NobelNobel PrizePremio for the chemistryquímica
275
679739
3864
que ganó el Premio Nobel de Química
11:35
that led to ozoneozono depletionagotamiento,
276
683603
2273
por estudiar el agotamiento del ozono,
11:37
when he was acceptingaceptando his NobelNobel PrizePremio,
277
685876
2397
cuando estaba aceptando
el premio Nobel
11:40
he askedpreguntó this questionpregunta:
278
688273
1379
preguntó lo siguiente:
11:41
"What is the use of havingteniendo developeddesarrollado a scienceciencia
279
689652
2311
¿Cuál es el fin de desarrollar una ciencia
11:43
well enoughsuficiente to make predictionspredicciones if, in the endfin,
280
691963
3261
capaz de hacer predicciones, si al final
11:47
all we're willingcomplaciente to do is standestar around
281
695224
2829
todos nos quedamos quietos
11:50
and wait for them to come truecierto?"
282
698053
2707
esperando a que se hagan realidad?
11:52
The modelsmodelos are skillfulhábil,
283
700760
2737
Los modelos son precisos,
11:55
but what we do with the
informationinformación from those modelsmodelos
284
703497
3318
pero lo que hagamos con
la información de esos modelos
11:58
is totallytotalmente up to you.
285
706815
2171
está en nuestras manos.
12:00
Thank you.
286
708986
1938
Gracias.
12:02
(ApplauseAplausos)
287
710924
2916
(Aplausos)

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ABOUT THE SPEAKER
Gavin Schmidt - Climate scientist
What goes into a climate model? Gavin Schmidt looks at how we use past and present data to model potential futures.

Why you should listen
Gavin Schmidt is a climate scientist at Columbia University's Earth Institute and is Deputy Chief at the NASA Goddard Institute for Space Studies. He works on understanding past, present and future climate change, using ever-more refined models and data sets to explore how the planet's climate behaves over time.
 
Schmidt is also deeply committed to communicating science to the general public. As a contributing editor at RealClimate.org, he helps make sure general readers have access to the basics of climate science, and works to bring the newest data and models into the public discussion around one of the most pressing issues of our time. He has worked with the American Museum of Natural History and the New York Academy of Sciences on education and public outreach, and he is the author of Climate Change: Picturing the Science, with Josh Wolfe.
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