Кое-что о моделях климата
Nov. 27th, 2009 03:41 pm![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
ny_quantОб этих "деталях" мало кто знает. Скажи что-то такое в "либеральной" компании - обвинят во лжи, затопчут, закидают тапочками. Что особенно ценно, что на откровенности в блоге журнала Nature потянуло самого Кевина Тренберта, одного из ведущих атмосферщиков, очень сильно напуганного глобальным потеплением. Почему его самого и его соратников нисколько не смущает то, что он здесь пишет, относится скорее к области психиатрии. Каким образом в остальном умные и нормальные люди привыкают к тому, что раз сделать как следует не получается, то и кое-как тоже сойдёт - сие для меня загадка. (Почему-то математики не объявляют аксиомами те постулаты, которые никак не удаётся доказать.) Читайте сами, дивитесь:
None of the models used by IPCC are initialized to the observed state and none of the climate states in the models correspond even remotely to the current observed climate. In particular, the state of the oceans, sea ice, and soil moisture has no relationship to the observed state at any recent time in any of the IPCC models. There is neither an El Niño sequence nor any Pacific Decadal Oscillation that replicates the recent past; yet these are critical modes of variability that affect Pacific rim countries and beyond. The Atlantic Multidecadal Oscillation, that may depend on the thermohaline circulation and thus ocean currents in the Atlantic, is not set up to match today’s state, but it is a critical component of the Atlantic hurricanes and it undoubtedly affects forecasts for the next decade from Brazil to Europe. Moreover, the starting climate state in several of the models may depart significantly from the real climate owing to model errors. I postulate that regional climate change is impossible to deal with properly unless the models are initialized.
The current projection method works to the extent it does because it utilizes differences from one time to another and the main model bias and systematic errors are thereby subtracted out. This assumes linearity. It works for global forced variations, but it can not work for many aspects of climate, especially those related to the water cycle. For instance, if the current state is one of drought then it is unlikely to get drier, but unrealistic model states and model biases can easily violate such constraints and project drier conditions. Of course one can initialize a climate model, but a biased model will immediately drift back to the model climate and the predicted trends will then be wrong. Therefore the problem of overcoming this shortcoming, and facing up to initializing climate models means not only obtaining sufficient reliable observations of all aspects of the climate system, but also overcoming model biases. So this is a major challenge
Трудно себе представить, в какой еще области можно исследовать влияние внешних факторов на систему, не будучи способным воспроизвести её нынешнее состояние, начиная процесс моделирования с какого-то нереального состояния и заканчивая совсем уже нереальным. При этом сотни очень серьёзных учёных собираются на огромные конференции и пишут толстые тома, размахивая полученными "результатами", предсказывая грядущую катастрофу. Напуганные правительства заключают международные договоры и делают вид, как будто они действительно собираются сократить эмиссии СО2 на 80% к 2050 году. Это уже даже не бред больного, это театр абсурда. И вот уже г-н Обама собирается через две недели в Копенгаген пообещать, что Штаты сократят свои эмиссии на 17% к 2020 году. Что же, если остатки промышленности вывезти в Индию и Китай, то, может, и сократят.
Тем временем, двое ведущих немецких учёных признают, что потепление приостановилось. Почему - непонятно. Пока что решили валить на минимум солнечной активности.
None of the models used by IPCC are initialized to the observed state and none of the climate states in the models correspond even remotely to the current observed climate. In particular, the state of the oceans, sea ice, and soil moisture has no relationship to the observed state at any recent time in any of the IPCC models. There is neither an El Niño sequence nor any Pacific Decadal Oscillation that replicates the recent past; yet these are critical modes of variability that affect Pacific rim countries and beyond. The Atlantic Multidecadal Oscillation, that may depend on the thermohaline circulation and thus ocean currents in the Atlantic, is not set up to match today’s state, but it is a critical component of the Atlantic hurricanes and it undoubtedly affects forecasts for the next decade from Brazil to Europe. Moreover, the starting climate state in several of the models may depart significantly from the real climate owing to model errors. I postulate that regional climate change is impossible to deal with properly unless the models are initialized.
The current projection method works to the extent it does because it utilizes differences from one time to another and the main model bias and systematic errors are thereby subtracted out. This assumes linearity. It works for global forced variations, but it can not work for many aspects of climate, especially those related to the water cycle. For instance, if the current state is one of drought then it is unlikely to get drier, but unrealistic model states and model biases can easily violate such constraints and project drier conditions. Of course one can initialize a climate model, but a biased model will immediately drift back to the model climate and the predicted trends will then be wrong. Therefore the problem of overcoming this shortcoming, and facing up to initializing climate models means not only obtaining sufficient reliable observations of all aspects of the climate system, but also overcoming model biases. So this is a major challenge
Трудно себе представить, в какой еще области можно исследовать влияние внешних факторов на систему, не будучи способным воспроизвести её нынешнее состояние, начиная процесс моделирования с какого-то нереального состояния и заканчивая совсем уже нереальным. При этом сотни очень серьёзных учёных собираются на огромные конференции и пишут толстые тома, размахивая полученными "результатами", предсказывая грядущую катастрофу. Напуганные правительства заключают международные договоры и делают вид, как будто они действительно собираются сократить эмиссии СО2 на 80% к 2050 году. Это уже даже не бред больного, это театр абсурда. И вот уже г-н Обама собирается через две недели в Копенгаген пообещать, что Штаты сократят свои эмиссии на 17% к 2020 году. Что же, если остатки промышленности вывезти в Индию и Китай, то, может, и сократят.
Тем временем, двое ведущих немецких учёных признают, что потепление приостановилось. Почему - непонятно. Пока что решили валить на минимум солнечной активности.
![[identity profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/openid.png){kind=small}
no subject
Date: 2009-11-28 08:15 am (UTC)no subject
Date: 2009-11-28 04:59 pm (UTC)no subject
Date: 2009-11-28 08:21 am (UTC)no subject
Date: 2009-11-28 05:00 pm (UTC)no subject
Date: 2009-11-28 07:07 pm (UTC)финансовая математика подойдет в качестве примера?
можно, конечно, еще суперструны вспомнить - но там совсем случай вырожденный.
no subject
Date: 2009-11-28 07:38 pm (UTC)Уже не говоря о том, что финансовая математика не занимается исследований внешних факторов ни на что.
Но вообще-то я имел в виду "в какой еще области НАУКИ". Я думал, это было понятно по контексту.
no subject
Date: 2009-11-28 09:33 pm (UTC)Но если не считать финасовую математику наукой, то можно расмотреть другие области науки, где предмет изучения слишком сложен, моделей, сколько-нибудь точно воспроизводящих текущее состояние, нет, а выводы делают и деньги вкладывают. Например, околомедицинская деятельность - почти вся.
Да хотя бы в физике высоких энергий не все гладко с воспроизведением настоящего состояния - вроде бы массу протона не считают до сих пор?
no subject
Date: 2009-11-28 10:38 pm (UTC)Про околомедицинскую деятельность и физику высоких энергий я ничего не знаю, поэтому никак прокомментировать не могу.
no subject
Date: 2009-11-29 04:59 am (UTC)что-то я не припомню работ по финансовой математике, где бы явно было написано что-нибудь вроде "метод базовых корреляций содержит принципиально неоцениваемые ошибки и базируется на бессмысленных аналогиях". вроде бы совсем наоборот - люди, сидящие в академии, придумывают, как умеют и активно рекламируют придуманное, а вовсе не занимаются нудной оценкой границ применимости.
кванты "на поле" тоже заняты не феноменологией в научном (или хотя бы инженерном) смысла слова, а заняты скорее подгоном придуманного и установкой костылей. на выходе получается загадочное нечто. а ответственность несут только пользователи? удобно. при том, что разработчики на всех уровнях ан масс мотивированы вовсе не тягой к "познанию истины". а вполне себе материально мотивированы - выдать модную модель побыстрее.
"Предсказательной ценности нет именно потому, что будущее неопределенно и описывается (в лучшем случае) распределением вероятностей." - не совсем понял, что Вы имели в виду? вообще-то системы, описываемые вероятностно, могут иметь очень хорошую предсказателную ценность.
Кстати, а какие области науки Вы имели в виду? Ситуация, когда модели не воспроизводят текущее состояние системы (или когда само понятие "текущее состояние системы" неопределено) для науки вообще-то не редкость.
no subject
Date: 2009-11-29 05:34 am (UTC)Люди, сидящие в академии генерируют статьи, где сначала предполагается что-то невероятное (например стационарная корреляционная матрица), а потом получаются офигительные результаты. В общем, было бы хорошо, если б они сами объясняли границы применимости, но по большому счёту это забота практиков. Так сложилось.
Не согласен: кванты именно что придумывают феноменологические модели в инженерном смысле, что непосредственно связано с калибрацией, которую можно при желании назвать и подгонкой. Более успешные модели выходят из рук разработчика и его непосредственных клиентов и в итоге попадают в руки менеджеров. Вот тут-то и жди беды. Про модные модели ничего не знаю, ни разу не делал ничего модного.
Я имел в виду (не слишком удачно выразился), что "реальное" (в отличие от risk-neutral) распределение непознаваемо, а в многомерных случаях не уверен и про risk-neutral.
Я имел в виду прикладную физику в широком смысле. Допустим, кто-то хочет обсчитать обтекание самолёта потоком воздуха при разных параметрах крыла. Продувать все варианты в трубе дорого, поэтому считают на компьютерах. Но при этом какие-то базовые варианты проверяются на практике в трубе. Если результаты расчетов не совпадут с экспериментом, то выкинут сразу все расчёты и начнут снова работать над численной моделью. Мне кажется, единственно как можно доверять численной модели, это если есть возможность её проверит численным экспериментом. Иначе это уже и не наука. По-крайней мере я с такими науками не знаком, может поэтому и слишком строго сужу.
no subject
Date: 2009-12-01 03:36 am (UTC)no subject
Date: 2009-12-01 01:57 pm (UTC)Спасибо за подсказку. Я в ближайшее время сделаю тэг "климат" и попробую прицепить его на те старые посты, что найду. Их, впрочем, не так уж много.