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

Гэвин Шмидт: Производные модели изменения климата

Filmed:
1,270,244 views

«Нельзя понять изменение климата по частям», — говорит учёный Гэвин Шмидт. Это либо полное изменение, либо ничто. В своём просветительском докладе он объясняет, как изучает картину изменения климата с завораживающими моделями, которые демонстрируют бесконечно сложные взаимодействия небольших экологических событий.
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
We liveжить in a very complexсложный environmentОкружающая среда:
0
864
2323
Мы живём в очень сложной
окружающей среде:
00:15
complexityсложность and dynamismдинамизм
1
3187
1904
сложность и динамичность,
00:17
and patternsузоры of evidenceдоказательства
2
5091
2063
очевидные факты,
00:19
from satelliteспутник photographsфотографии, from videosвидео.
3
7154
2885
зафиксированные спутниками
на фото и видео.
00:22
You can even see it outsideза пределами your windowокно.
4
10039
3011
Вы можете увидеть это
даже за своим окном.
00:25
It's endlesslyбесконечно complexсложный, but somehowкак-то familiarзнакомые,
5
13050
3860
Бесконечно сложные,
но так или иначе знакомые
00:28
but the patternsузоры kindсвоего рода of repeatповторение,
6
16910
1960
повторяющиеся рисунки.
00:30
but they never repeatповторение exactlyв точку.
7
18870
2490
Но они никогда не повторяются полностью.
00:33
It's a hugeогромный challengeвызов to understandПонимаю.
8
21360
4127
Это очень сложная для понимания проблема.
00:37
The patternsузоры that you see
9
25487
2132
Образцы, которые вы видите,
00:39
are there at all of the differentдругой scalesВесы,
10
27619
3720
представлены в разных масштабах.
00:43
but you can't chopнарубить it into one little bitнемного and say,
11
31339
2906
Но вы не можете урезать картинку,
сказав:
00:46
"Oh, well let me just make a smallerменьше climateклимат."
12
34245
2663
«Давайте-ка я создам маленький климат».
00:48
I can't use the normalнормальный productsпродукты of reductionismредукционизм
13
36908
4212
Я не могу использовать
обычные средства редукционизма
00:53
to get a smallerменьше and smallerменьше thing that I can studyизучение
14
41120
2722
для получения меньшего объекта,
который могу изучать
00:55
in a laboratoryлаборатория and say, "Oh,
15
43842
2308
в лаборатории, приговаривая:
00:58
now that's something I now understandПонимаю."
16
46150
2396
«Вот теперь мне это понятно».
01:00
It's the wholeвсе or it's nothing.
17
48546
3367
Либо всё, либо ничего.
01:03
The differentдругой scalesВесы that give you
18
51913
2552
Разные масштабы, которые представляют
01:06
these kindsвиды of patternsузоры
19
54465
2122
данные виды образцов,
01:08
rangeассортимент over an enormousогромный rangeассортимент of magnitudeвеличина,
20
56587
3457
охватывают огромный диапазон величин,
01:12
roughlyгрубо 14 ordersзаказы of magnitudeвеличина,
21
60044
2416
примерно 14 порядков:
01:14
from the smallмаленький microscopicмикроскопический particlesчастицы
22
62460
2491
от маленьких микроскопических частиц,
01:16
that seedсемя cloudsоблака
23
64951
2376
наполняющих облака, словно семена,
01:19
to the sizeразмер of the planetпланета itselfсам,
24
67327
2560
до размера самой планеты;
01:21
from 10 to the minusминус sixшесть
25
69887
1276
от 10 в минус шестой
01:23
to 10 to the eight8,
26
71163
1077
к 10 в восьмой.
01:24
14 ordersзаказы of spatialпространственный magnitudeвеличина.
27
72240
2292
14 порядков пространственной величины.
01:26
In time, from millisecondsмиллисекунды to millenniaтысячелетия,
28
74532
3411
По времени:
от миллисекунд до тысячелетий.
01:29
again around 14 ordersзаказы of magnitudeвеличина.
29
77943
3055
Снова приблизительно
14 порядков величины.
01:32
What does that mean?
30
80998
1387
Что это значит?
01:34
Okay, well if you think about how
31
82385
1939
Если подумать,
01:36
you can calculateподсчитывать these things,
32
84324
2660
как можно вычислить данные значения,
01:38
you can take what you can see,
33
86984
1960
то для этого можете взять то,
что видите.
01:40
okay, I'm going to chopнарубить it up
34
88944
1026
Я разрежу это изображение
01:41
into lots of little boxesящики,
35
89970
1379
на множество маленьких блоков.
01:43
and that's the resultрезультат of physicsфизика, right?
36
91349
2355
И вот результат физики, верно?
01:45
And if I think about a weatherПогода modelмодель,
37
93704
1725
Если представлять модель погоды,
01:47
that spansпролеты about five5 ordersзаказы of magnitudeвеличина,
38
95429
2494
то она охватывает приблизительно
пять порядков величины:
01:49
from the planetпланета to a fewмало kilometersкилометров,
39
97923
3127
от планеты до нескольких километров,
01:53
and the time scaleмасштаб
40
101050
1538
а во временных рамках —
01:54
from a fewмало minutesминут to 10 daysдней, maybe a monthмесяц.
41
102588
4412
от нескольких минут до 10 дней,
или, возможно, месяца.
01:59
We're interestedзаинтересованный in more than that.
42
107000
1395
Но нас интересует нечто большее.
02:00
We're interestedзаинтересованный in the climateклимат.
43
108395
1305
Нас интересует климат.
02:01
That's yearsлет, that's millenniaтысячелетия,
44
109700
2141
А это — годы и тысячелетия.
02:03
and we need to go to even smallerменьше scalesВесы.
45
111841
2573
Нам необходимо перейти
к намного меньшим масштабам.
02:06
The stuffматериал that we can't resolveразрешить,
46
114414
1601
Материал, который мы
не в состоянии разобрать, —
02:08
the sub-scaleк югу от масштаба processesпроцессы,
47
116015
1965
процессы микро-шкалы, —
02:09
we need to approximateприближенный in some way.
48
117980
1980
необходимо каким-то образом
сделать приблизительным.
02:11
That is a hugeогромный challengeвызов.
49
119960
1762
Это большая проблема.
02:13
Climateклимат modelsмодели in the 1990s
50
121722
2188
Модели климата 1990-х годов
02:15
tookвзял an even smallerменьше chunkломоть of that,
51
123910
1970
охватили ещё меньший участок —
02:17
only about threeтри ordersзаказы of magnitudeвеличина.
52
125880
2018
приблизительно только
три порядка величины.
02:19
Climateклимат modelsмодели in the 2010s,
53
127898
2095
Модели климата 2010-х годов,
02:21
kindсвоего рода of what we're workingза работой with now,
54
129993
1774
над которыми мы работаем сейчас, —
02:23
four4 ordersзаказы of magnitudeвеличина.
55
131767
2940
четыре порядка величины.
02:26
We have 14 to go,
56
134707
2303
В нашем распоряжении
14 порядков величины,
02:29
and we're increasingповышение our capabilityвозможность
57
137010
2200
и мы увеличиваем
02:31
of simulatingимитирующий those at about
58
139210
1870
возможности симуляции
02:33
one extraдополнительный orderзаказ of magnitudeвеличина everyкаждый decadeдесятилетие.
59
141080
3546
на один дополнительный порядок
каждое десятилетие.
02:36
One extraдополнительный orderзаказ of magnitudeвеличина in spaceпространство
60
144626
1895
Один дополнительный порядок
величины в пространстве
02:38
is 10,000 timesраз more calculationsвычисления.
61
146521
3249
требует в 10 000 раз больше вычислений.
02:41
And we keep addingдобавление more things,
62
149770
2380
Но мы продолжаем добавлять
больше объектов,
02:44
more questionsвопросов to these differentдругой modelsмодели.
63
152150
2374
вопросов к данным разнообразным моделям.
02:46
So what does a climateклимат modelмодель look like?
64
154524
2733
Так как же выглядит модель климата?
02:49
This is an oldстарый climateклимат modelмодель, admittedlyпо общему признанию,
65
157257
2341
Это старая модель климата.
Надо сказать,
02:51
a punchперфоратор cardкарта, a singleОдин lineлиния of FortranФортран codeкод.
66
159598
4080
что это перфокарта,
отдельная строка кода Фортран.
02:55
We no longerдольше use punchперфоратор cardsкарты.
67
163678
1978
Мы больше не используем перфокарты.
02:57
We do still use FortranФортран.
68
165656
2241
Но всё ещё используем
язык программирования Фортран.
02:59
New-fangledНовомодный ideasидеи like C
69
167897
1957
Новомодные идеи, такие как C,
03:01
really haven'tне had a bigбольшой impactвлияние
70
169854
3235
не оказали большого влияния
03:05
on the climateклимат modelingмоделирование communityсообщество.
71
173089
2367
на сообщество, занимающееся
моделированием климата.
03:07
But how do we go about doing it?
72
175456
1400
Но как мы выполняем эту процедуру?
03:08
How do we go from that complexityсложность that you saw
73
176856
4624
Как мы переходим от той
увиденной вами сложности
03:13
to a lineлиния of codeкод?
74
181480
2530
к строке кода?
03:16
We do it one pieceкусок at a time.
75
184010
1573
Шаг за шагом.
03:17
This is a pictureкартина of seaморе iceлед
76
185583
1878
Это снимок морского льда,
03:19
takenвзятый flyingлетающий over the ArcticАрктический.
77
187461
2098
сделанный во время полёта над Арктикой.
03:21
We can look at all of the differentдругой equationsуравнения
78
189559
2038
Мы можем рассмотреть
различные модельные уравнения,
03:23
that go into makingизготовление the iceлед growрасти
79
191597
3112
благодаря которым лёд растёт,
03:26
or meltплавиться or changeизменение shapeформа.
80
194709
2114
тает или меняет форму.
03:28
We can look at the fluxesфлюсы.
81
196823
1131
Мы можем рассмотреть приливы.
03:29
We can look at the rateставка at whichкоторый
82
197954
1952
Мы можем рассмотреть
показатель температуры,
03:31
snowснег turnsвитки to iceлед, and we can codeкод that.
83
199906
2845
при которой снег превращается
в лёд, и можем это закодировать.
03:34
We can encapsulateинкапсулировать that in codeкод.
84
202751
2329
Мы можем скрыть информацию в коде.
03:37
These modelsмодели are around
85
205080
1226
Данные модели охватывают
03:38
a millionмиллиона linesлинии of codeкод at this pointточка,
86
206306
2083
миллион строк кода в этой точке
03:40
and growingрост by tensдесятки of thousandsтысячи of linesлинии of codeкод
87
208389
3470
и увеличиваются на десятки тысяч строк
03:43
everyкаждый yearгод.
88
211859
1191
каждый год.
03:45
So you can look at that pieceкусок,
89
213050
1653
Таким образом, можно рассмотреть
как данную часть,
03:46
but you can look at the other piecesкуски too.
90
214703
1922
так и другие части.
03:48
What happensпроисходит when you have cloudsоблака?
91
216625
1933
А что происходит, когда есть облака?
03:50
What happensпроисходит when cloudsоблака formформа,
92
218558
2159
Что происходит,
когда облака формируются,
03:52
when they dissipateрассеивать, when they rainдождь out?
93
220717
1882
рассеиваются или когда идёт дождь?
03:54
That's anotherдругой pieceкусок.
94
222599
1742
Это ещё один пример.
03:56
What happensпроисходит when we have radiationизлучение
95
224341
1846
Что происходит,
когда есть солнечная радиация,
03:58
comingприход from the sunсолнце, going throughчерез the atmosphereатмосфера,
96
226187
2534
проходящая сквозь атмосферу,
04:00
beingявляющийся absorbedпоглощенный and reflectedотраженный?
97
228721
1926
поглощённая и отражённая?
04:02
We can codeкод eachкаждый of those
very smallмаленький piecesкуски as well.
98
230647
3979
Мы также можем закодировать
эти маленькие явления.
04:06
There are other piecesкуски:
99
234626
1416
Есть и другие явления:
04:08
the windsветры changingизменения the oceanокеан currentsтечения.
100
236042
3460
ветры, меняющие океанические течения.
04:11
We can talk about the roleроль of vegetationрастительность
101
239502
3770
Мы можем говорить о роли растительности
04:15
in transportingтранспортирование waterводы from the soilsпочвы
102
243272
2329
при перемещении воды из грунтов
04:17
back into the atmosphereатмосфера.
103
245601
1969
назад в атмосферу.
04:19
And eachкаждый of these differentдругой elementsэлементы
104
247570
2914
Данные различные элементы
04:22
we can encapsulateинкапсулировать and put into a systemсистема.
105
250484
3624
мы можем закодировать
и включить в систему.
04:26
Eachкаждый of those piecesкуски endsконцы up addingдобавление to the wholeвсе.
106
254108
5148
Каждый элемент в итоге
добавляется в целую систему.
04:31
And you get something like this.
107
259256
2297
У вас получается следующее.
04:33
You get a beautifulкрасивая representationпредставление
108
261553
2848
Получается красивое изображение того,
04:36
of what's going on in the climateклимат systemсистема,
109
264401
2622
что происходит в системе климата,
04:39
where eachкаждый and everyкаждый one of those
110
267023
3389
где все производные образцы,
04:42
emergentвыходящий patternsузоры that you can see,
111
270412
2782
увиденные вами,
04:45
the swirlsсучки in the Southernюжный OceanОкеан,
112
273194
2003
водовороты в Южном Океане,
в районе Антарктиды,
04:47
the tropicalтропический cycloneциклон in the Gulfзалив of MexicoМексика,
113
275197
2756
тропический циклон в Мексиканском заливе
04:49
and there's two more that are going to popпоп up
114
277953
1641
и ещё два явления,
которые возникнут теперь
04:51
in the Pacificмиролюбивый at any pointточка now,
115
279594
2354
в Тихом океане в любой точке,
04:53
those riversреки of atmosphericатмосферный waterводы,
116
281948
2713
реки атмосферной воды —
04:56
all of those are emergentвыходящий propertiesсвойства
117
284661
2857
производные свойства,
04:59
that come from the interactionsвзаимодействия
118
287518
2124
возникающие из взаимодействий
05:01
of all of those small-scaleнебольшой processesпроцессы I mentionedупомянутый.
119
289642
3495
тех небольших процессов,
о которых я упоминал.
05:05
There's no codeкод that saysговорит,
120
293137
1905
Нет такого кода, который гласит:
05:07
"Do a wiggleпокачивание in the Southernюжный OceanОкеан."
121
295042
1857
«Сделать качку в Южном Океане».
05:08
There's no codeкод that saysговорит, "Have two
122
296899
2668
И такого кода нет: «Сделай два
05:11
tropicalтропический cyclonesциклоны that spinвращение around eachкаждый other."
123
299567
2898
тропических циклона,
которые вращаются вокруг друг друга».
05:14
All of those things are emergentвыходящий propertiesсвойства.
124
302465
3812
Все данные элементы —
это производные свойства.
05:18
This is all very good. This is all great.
125
306277
2146
Это всё очень хорошо.
Всё великолепно.
05:20
But what we really want to know
126
308423
1270
Но мы хотим знать,
05:21
is what happensпроисходит to these emergentвыходящий propertiesсвойства
127
309693
1949
что происходит с данными
производными свойствами,
05:23
when we kickудар the systemсистема?
128
311642
1705
когда мы сбрасываем систему?
05:25
When something changesизменения, what
happensпроисходит to those propertiesсвойства?
129
313347
3533
Когда что-либо меняется,
что происходит с данными свойствами?
05:28
And there's lots of differentдругой waysпути to kickудар the systemсистема.
130
316880
2989
Существует много различных
видов сбоя системы.
05:31
There are wobblesкачается in the Earth'sЗемли orbitорбита
131
319869
2033
Более сотен тысяч лет
05:33
over hundredsсотни of thousandsтысячи of yearsлет
132
321902
1879
на орбите Земли существуют колебания,
05:35
that changeизменение the climateклимат.
133
323781
2026
которые изменяют климат.
05:37
There are changesизменения in the solarсолнечный cyclesциклы,
134
325807
2136
Есть изменения солнечных циклов
05:39
everyкаждый 11 yearsлет and longerдольше, that changeизменение the climateклимат.
135
327943
3105
каждые 11 лет и более,
которые меняют климат.
05:43
Bigбольшой volcanoesвулканы go off and changeизменение the climateклимат.
136
331048
3574
Большие вулканы «засыпают»
и меняют климат.
05:46
Changesизменения in biomassбиомасса burningсжигание, in smokeдым,
137
334622
3238
Изменения горящей биомассы, дыма,
05:49
in aerosolаэрозоль particlesчастицы, all of those things
138
337860
1863
аэрозольных частиц —
05:51
changeизменение the climateклимат.
139
339723
1822
всё это меняет климат.
05:53
The ozoneозон holeдыра changedизменено the climateклимат.
140
341545
4059
Озоновая дыра изменила климат.
05:57
DeforestationВырубка леса changesизменения the climateклимат
141
345604
2217
Вырубка леса меняет климат,
05:59
by changingизменения the surfaceповерхность propertiesсвойства
142
347821
1926
изменяя также свойства
земной поверхности,
06:01
and how waterводы is evaporatedвыпаривали
143
349747
1990
испарения воды
06:03
and movedпереехал around in the systemсистема.
144
351737
2466
и её круговорот в природе.
06:06
ContrailsContrails changeизменение the climateклимат
145
354203
2285
Инверсионные следы самолёта
изменяют климат,
06:08
by creatingсоздание cloudsоблака where there were noneникто before,
146
356488
2867
создавая облака там,
где их прежде не было,
06:11
and of courseкурс greenhouseтеплица gasesгазов changeизменение the systemсистема.
147
359355
4598
и, конечно же, парниковые газы
меняют экосистему.
06:15
Eachкаждый of these differentдругой kicksпинки
148
363953
3021
Каждый отдельный сброс системы
06:18
providesобеспечивает us with a targetцель
149
366974
2151
предоставляет нам возможность
06:21
to evaluateоценивать whetherбудь то we understandПонимаю
150
369125
2835
оценить наше понимание
06:23
something about this systemсистема.
151
371960
2161
данной системы.
06:26
So we can go to look at
152
374121
2392
Таким образом, мы можем рассмотреть
06:28
what modelмодель skillумение is.
153
376513
2704
мастерство моделирования.
06:31
Now I use the wordслово "skillумение" advisedlyобдуманно:
154
379217
2033
Я намеренно использую
слово «мастерство»:
06:33
Modelsмодели are not right or wrongнеправильно; they're always wrongнеправильно.
155
381250
2411
модели не являются правильными
или неправильными; они всегда неверны.
06:35
They're always approximationsприближения.
156
383661
1720
Они всегда приблизительные.
06:37
The questionвопрос you have to askпросить
157
385381
1894
Вам необходимо узнать:
06:39
is whetherбудь то a modelмодель tellsговорит you more informationИнформация
158
387275
3079
получите ли вы больше
информации благодаря модели,
06:42
than you would have had otherwiseв противном случае.
159
390354
1925
чем другим способом.
06:44
If it does, it's skillfulискусный.
160
392279
3381
Если да, то модель хороша.
06:47
This is the impactвлияние of the ozoneозон holeдыра
161
395660
2454
Это воздействие озоновой дыры
06:50
on seaморе levelуровень pressureдавление, so
lowнизкий pressureдавление, highвысокая pressuresдавление,
162
398114
2860
на давление на уровне моря.
Давление низкое и высокое
06:52
around the southernюжный oceansокеаны, around AntarcticaАнтарктида.
163
400974
2595
вокруг южных частей океанов,
вокруг Антарктиды.
06:55
This is observedнаблюдаемый dataданные.
164
403569
1913
Это данные наблюдений.
06:57
This is modeledсмоделирован dataданные.
165
405482
2088
Это смоделированные данные.
06:59
There's a good matchсовпадение
166
407570
1594
Они хорошо сочетаются,
07:01
because we understandПонимаю the physicsфизика
167
409164
1951
потому что мы понимаем
физические процессы,
07:03
that controlsуправления the temperaturesтемпература in the stratosphereстратосфера
168
411115
3138
которые управляют
температурами в стратосфере
07:06
and what that does to the windsветры
169
414253
1746
и как влияют на ветры
07:07
around the southernюжный oceansокеаны.
170
415999
2181
южных частей океанов.
07:10
We can look at other examplesПримеры.
171
418180
1519
Мы можем рассмотреть другие примеры.
07:11
The eruptionизвержение of Mountгора PinatuboPinatubo in 1991
172
419699
2856
Извержение горы Пинатубо в 1991 году
07:14
put an enormousогромный amountколичество of aerosolsаэрозоли, smallмаленький particlesчастицы,
173
422555
2799
привело к выбросу огромного количества
аэрозолей и маленьких частиц
07:17
into the stratosphereстратосфера.
174
425354
1587
в стратосферу.
07:18
That changedизменено the radiationизлучение
balanceбаланс of the wholeвсе planetпланета.
175
426941
3147
Это изменило радиационный
баланс всей планеты.
07:22
There was lessМеньше energyэнергия comingприход
in than there was before,
176
430088
2782
Поступало меньше солнечной энергии,
чем прежде.
07:24
so that cooledохлажденный the planetпланета,
177
432870
1658
Таким образом, планета охлаждалась.
07:26
and those redкрасный linesлинии and those greenзеленый linesлинии,
178
434528
2019
Красные и зелёные линии
07:28
those are the differencesразличия betweenмежду what we expectedожидаемый
179
436547
2565
представляют разницу
между тем, что мы ожидали,
07:31
and what actuallyна самом деле happenedполучилось.
180
439112
1688
и тем, что на самом деле произошло.
07:32
The modelsмодели are skillfulискусный,
181
440800
1783
Модели разработаны умело
07:34
not just in the globalГлобальный mean,
182
442583
1693
не только в глобальном плане,
07:36
but alsoтакже in the regionalрегиональный patternsузоры.
183
444276
3044
но и для регионов.
07:39
I could go throughчерез a dozenдюжина more examplesПримеры:
184
447320
2840
Я мог бы разобрать ещё дюжину примеров:
07:42
the skillумение associatedсвязанный with solarсолнечный cyclesциклы,
185
450160
2850
искусную модель, связанную
с солнечными циклами,
07:45
changingизменения the ozoneозон in the stratosphereстратосфера;
186
453010
2070
которые изменяют
озоновый слой в стратосфере;
07:47
the skillумение associatedсвязанный with orbitalорбитальный changesизменения
187
455080
2347
модель, связанную с изменениями орбиты
07:49
over 6,000 yearsлет.
188
457427
2056
более чем за 6 000 лет.
07:51
We can look at that too, and the modelsмодели are skillfulискусный.
189
459483
2398
Мы можем это рассмотреть тоже.
Модели разработаны искусно.
07:53
The modelsмодели are skillfulискусный in responseответ to the iceлед sheetsпростыни
190
461881
3094
Модели также умело разработаны
для ледяных покровов,
07:56
20,000 yearsлет agoтому назад.
191
464975
1520
которые существовали 20 000 лет назад.
07:58
The modelsмодели are skillfulискусный
192
466495
1671
Модели хорошо разработаны,
08:00
when it comesвыходит to the 20th-centuryго века trendsтенденции
193
468166
2904
когда дело касается
тенденций ХХ столетия
08:03
over the decadesдесятилетия.
194
471070
1515
за десятилетия.
08:04
Modelsмодели are successfulуспешный at modelingмоделирование
195
472585
2282
Успешно разработано моделирование
08:06
lakeозеро outburstsпорывы into the Northсевер AtlanticАтлантика
196
474867
2605
озёрных прорывов в Северной Атлантике,
08:09
8,000 yearsлет agoтому назад.
197
477472
1765
происходящих 8 000 лет назад.
08:11
And we can get a good matchсовпадение to the dataданные.
198
479237
3090
И у нас получается замечательное
соответствие данным.
08:15
Eachкаждый of these differentдругой targetsцели,
199
483463
2387
Каждая отдельная цель,
08:17
eachкаждый of these differentдругой evaluationsоценки,
200
485850
2130
каждая отдельная оценка
08:19
leadsприводит us to addДобавить more scopeобъем
201
487980
2391
побуждает нас добавлять больше областей
08:22
to these modelsмодели,
202
490371
1151
для данных моделей,
08:23
and leadsприводит us to more and more
203
491522
2744
приводит нас к более
08:26
complexсложный situationsситуации that we can askпросить
204
494266
3988
сложным ситуациям,
при которых мы можем выдвигать
08:30
more and more interestingинтересно questionsвопросов,
205
498254
2569
более интересные вопросы,
08:32
like, how does dustпыли from the SaharaСахара,
206
500823
2710
например, как пыль пустыни Сахары,
08:35
that you can see in the orangeоранжевый,
207
503533
1734
которую вы видите в оранжевом цвете,
08:37
interactвзаимодействовать with tropicalтропический cyclonesциклоны in the AtlanticАтлантика?
208
505267
3443
взаимодействует с тропическими
циклонами в Атлантике.
08:40
How do organicорганический aerosolsаэрозоли from biomassбиомасса burningсжигание,
209
508710
3477
Как органические аэрозоли,
продукты горения биомассы,
08:44
whichкоторый you can see in the redкрасный dotsточек,
210
512187
2723
которые представлены красными точками,
08:46
intersectпересекаться with cloudsоблака and rainfallколичество осадков patternsузоры?
211
514910
2934
пересекаются с облаками
и распределением осадков?
08:49
How does pollutionзагрязнение, whichкоторый you can see
212
517844
1787
Как загрязнение,
обозначенное белыми пучками
08:51
in the whiteбелый wispsклочья of sulfateсульфат pollutionзагрязнение in EuropeЕвропа,
213
519631
3899
сульфатное загрязнение в Европе,
08:55
how does that affectаффект the
temperaturesтемпература at the surfaceповерхность
214
523530
3335
влияет на температуры земной поверхности
08:58
and the sunlightСолнечный лучик that you get at the surfaceповерхность?
215
526865
3488
и на солнечный свет,
достигающий поверхности?
09:02
We can look at this acrossчерез the worldМир.
216
530353
3488
Можно рассмотреть данные
примеры по всему миру.
09:05
We can look at the pollutionзагрязнение from ChinaКитай.
217
533841
3660
Мы можем рассмотреть загрязнение Китая,
09:09
We can look at the impactsвоздействие of stormsштормы
218
537501
3598
влияние штормов
09:13
on seaморе saltповаренная соль particlesчастицы in the atmosphereатмосфера.
219
541099
3444
на морские солевые частицы в атмосфере.
09:16
We can see the combinationсочетание
220
544543
2561
Мы можем рассмотреть сочетание
09:19
of all of these differentдругой things
221
547104
2171
всех данных явлений,
09:21
happeningпроисходит all at onceодин раз,
222
549275
1468
происходящих одновременно.
09:22
and we can askпросить much more interestingинтересно questionsвопросов.
223
550743
2407
Мы можем задать ещё
более интересные вопросы.
09:25
How do airвоздух pollutionзагрязнение and climateклимат coexistсосуществовать?
224
553150
4624
Как сосуществуют атмосферное
загрязнение и климат?
09:29
Can we changeизменение things
225
557774
1509
Можем ли мы менять явления,
09:31
that affectаффект airвоздух pollutionзагрязнение and
climateклимат at the sameодна и та же time?
226
559283
2589
которые одновременно воздействуют
на атмосферное загрязнение и климат?
09:33
The answerответ is yes.
227
561872
2344
Ответ: да.
09:36
So this is a historyистория of the 20thго centuryвека.
228
564216
3044
Вот история ХХ века.
09:39
The first one is the modelмодель.
229
567260
2243
Первое изображение — это модель.
09:41
The weatherПогода is a little bitнемного differentдругой
230
569503
1407
Погода немного отличается
09:42
to what actuallyна самом деле happenedполучилось.
231
570910
1289
от фактической.
09:44
The secondвторой one are the observationsнаблюдения.
232
572199
2032
Второе изображение
представляет наблюдения.
09:46
And we're going throughчерез the 1930s.
233
574231
2325
Мы рассматриваем образцы 1930-х годов.
09:48
There's variabilityизменчивость, there are things going on,
234
576556
2824
Здесь представлены изменчивость
и происходящие явления,
09:51
but it's all kindсвоего рода of in the noiseшум.
235
579380
2182
но есть некоторые помехи.
09:53
As you get towardsв направлении the 1970s,
236
581562
2862
Ближе к 1970-м годам
09:56
things are going to startНачало to changeизменение.
237
584424
2009
явления начинают меняться.
09:58
They're going to startНачало to look more similarаналогичный,
238
586433
2062
Они становятся более однородными,
10:00
and by the time you get to the 2000s,
239
588495
2558
но к 2000-м годам
10:03
you're alreadyуже seeingвидя the
patternsузоры of globalГлобальный warmingсогревание,
240
591063
2642
уже видны образцы глобального потепления
10:05
bothи то и другое in the observationsнаблюдения and in the modelмодель.
241
593705
2749
и в наблюдениях, и в модели.
10:08
We know what happenedполучилось over the 20thго centuryвека.
242
596454
2127
Мы знаем, что происходило
на протяжении ХХ века.
10:10
Right? We know that it's gottenполученный warmerгрелка.
243
598581
1760
Верно? Мы знаем, что стало теплее.
10:12
We know where it's gottenполученный warmerгрелка.
244
600341
1611
Мы знаем, где потеплело.
10:13
And if you askпросить the modelsмодели why did that happenслучаться,
245
601952
2740
Если вы зададитесь вопросом,
почему так произошло,
10:16
and you say, okay, well, yes,
246
604692
2125
то можете ответить,
10:18
basicallyв основном it's because of the carbonуглерод dioxideдиоксид
247
606817
1866
что в основном из-за углекислого газа,
10:20
we put into the atmosphereатмосфера.
248
608683
1979
который мы выделяем в атмосферу.
10:22
We have a very good matchсовпадение
249
610662
1682
У нас получилось прекрасное соответствие
10:24
up untilдо the presentнастоящее время day.
250
612344
2627
вплоть до наших дней.
10:26
But there's one keyключ reasonпричина why we look at modelsмодели,
251
614971
3420
Но основная причина, почему мы
рассматриваем данные модели,
10:30
and that's because of this phraseфраза here.
252
618391
2221
заключается в следующей фразе.
10:32
Because if we had observationsнаблюдения of the futureбудущее,
253
620612
2495
Если бы у нас были
наблюдения будущих событий,
10:35
we obviouslyочевидно would trustдоверять them more than modelsмодели,
254
623107
3329
то мы бы явно доверяли им
больше, чем моделям.
10:38
But unfortunatelyК сожалению,
255
626436
1944
Но, к сожалению,
10:40
observationsнаблюдения of the futureбудущее
are not availableдоступный at this time.
256
628380
5540
наблюдения за будущими явлениями
сейчас недоступны.
10:45
So when we go out into the
futureбудущее, there's a differenceразница.
257
633920
2705
Когда мы заглядываем в будущее,
то есть некая разница.
10:48
The futureбудущее is unknownнеизвестный, the futureбудущее is uncertainнеуверенный,
258
636625
2562
Будущее неизвестно и не определено,
10:51
and there are choicesвыбор.
259
639187
2404
и есть выбор.
10:53
Here are the choicesвыбор that we have.
260
641591
1833
Вот те варианты, которые есть
в нашем распоряжении.
10:55
We can do some work to mitigateсмягчать
261
643424
2139
Мы можем проделать
некую работу по уменьшению
10:57
the emissionsвыбросы of carbonуглерод dioxideдиоксид into the atmosphereатмосфера.
262
645563
2795
выбросов углекислого газа в атмосферу.
11:00
That's the topВверх one.
263
648358
1926
Это верхний график.
11:02
We can do more work
264
650284
1906
Можно проделать большую работу
11:04
to really bringприносить it down
265
652190
2176
по уменьшению выбросов,
11:06
so that by the endконец of the centuryвека,
266
654366
2218
так что к концу столетия
11:08
it's not much more than there is now.
267
656584
2464
их будет не намного больше,
чем сейчас.
11:11
Or we can just leaveоставлять it to fateсудьба
268
659048
3767
Либо мы можем предоставить это судьбе
11:14
and continueПродолжать on
269
662815
1493
и продолжать относиться к этому,
11:16
with a business-as-usualбизнес как обычно typeтип of attitudeотношение.
270
664308
3746
как к обычному делу,
которое идёт своим чередом.
11:20
The differencesразличия betweenмежду these choicesвыбор
271
668054
3456
Разницу между данными вариантами
11:23
can't be answeredответил by looking at modelsмодели.
272
671510
4797
нельзя выявить при рассмотрении моделей.
11:28
There's a great phraseфраза
273
676307
1639
Есть великолепная фраза,
11:29
that SherwoodSherwood RowlandРоланд,
274
677946
1793
которую сказал Шервуд Роулэнд,
11:31
who wonвыиграл the NobelНобель Prizeприз for the chemistryхимия
275
679739
3864
получивший Нобелевскую премию по химии
11:35
that led to ozoneозон depletionистощение,
276
683603
2273
касательно истощения озонового слоя.
11:37
when he was acceptingпринимающий his NobelНобель Prizeприз,
277
685876
2397
Когда он получал Нобелевскую премию,
11:40
he askedспросил this questionвопрос:
278
688273
1379
он задал такой вопрос:
11:41
"What is the use of havingимеющий developedразвитая a scienceнаука
279
689652
2311
«Какова польза от науки,
11:43
well enoughдостаточно to make predictionsпрогнозы if, in the endконец,
280
691963
3261
достаточно развитой для прогнозирования,
если в итоге
11:47
all we're willingготовы to do is standстоять around
281
695224
2829
всё, что мы в состоянии
сделать, — это наблюдать
11:50
and wait for them to come trueправда?"
282
698053
2707
и ждать осуществления прогнозов?»
11:52
The modelsмодели are skillfulискусный,
283
700760
2737
Модели разработаны умело,
11:55
but what we do with the
informationИнформация from those modelsмодели
284
703497
3318
но что делать с информацией,
полученной от данных моделей —
11:58
is totallyполностью up to you.
285
706815
2171
решать вам.
12:00
Thank you.
286
708986
1938
Спасибо.
12:02
(ApplauseАплодисменты)
287
710924
2916
(Аплодисменты)
Translated by Anastasia Kvilinskaya
Reviewed by Tatiana Chapurina

▲Back to top

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