نحن نعيش في بيئة معقدة: التعقيد والحيوية وكل الأنماط الواضحة في صور الأقمار الاصطناعية، والفيديوهات. بل يمكنكم ملاحظتها من نوافذكم. ورغم تعقيدها اللامتناهي، لكنها مألوفة بشكل ما، إلا أن تلك الأنماط تتكرر نوعا ما، لكن ليس بنفس الشكل. إنه تحدّ يصعب فهمه. فهذه الأنماط التي ترونها توجد على جميع المستويات، لكن لا يمكنكم أخذ عينة منها والقول، "حسنا، فلنصنع نموذجا مصغرا للمناخ." لا يمكنني استخدام الناتج الطبيعي للاختزالية للحصول على شيء أصغر يمكنني دراسته بالمختبر والقول، "حسنا، الآن أصبح شيئا يمكنني فهمه." فالأمر يتعلق بكل شيء أو لا شيء. فالمستويات المختلفة التي تعطيكم هذا النوع من الأنماط تمتد على عدة مستويات من الضخامة، حوالي 14 قيمة أسية، انطلاقا من الجزيئات المجهرية الصغيرة التي تشكل السحب إلى حجم الكوكب نفسه، من 10 أس 6 إلى 10 أس 8، 14 قيمة أسية مكانية. بالنسبة للزمن، من ميلي ثانية إلى الألفيات، مرة أخرى حوالي 14 قيمة أسية. ما معنى هذا؟ حسنا إن كنتم تفكرون في كيف تم حساب هذه الأمور، يمكنكم اعتماد ما تستطيعون رؤيته، حسنا، سأقسمه إلى مربعات صغيرة، وهذه هي النتيجة الفيزيائية، صحيح؟ وإذا أخذت نموذجا للطقس، يمتد على 5 قِيَم أسية، من الكوكب إلى بضعة كيلومترات، وبالنسبة للسلم الزمني، من بضع دقائق إلى 10 أيام، أو شهر. لكننا مهتمين بأكثر من ذلك. نحن مهتمون بالمناخ. أي سنوات وألفيات، ونحن بحاجة لبلوغ مستويات أصغر. وهو ما لا يمكننا حله، فهو مرتبط بعمليات على مستوى مصغر، لذا علينا تقديره بطريقة ما. وهذا تحدى كبير. فنماذج الطقس في التسعينيات تشغل حيزا صغيرا، فقط ثلاثة قيم أسية. نماذج الطقس في 2010، التي نشتغل عليه حاليا، تشكل 4 قيم أسية. وعلينا بلوغ 14، وما زلنا نطور قدراتنا على محاكات ذلك بما يقارب قيمة أسية إضافية لكل عقد. وتتطلب القيمة الأسية الواحدة الإضافية في الفضاء مضاعفة الحسابات ب 10.000 مرة. ونستمر في إضافة أشياء أخرى لها، والمزيد من الأسئلة لتلك النماذج المختلفة. كيف يبدو شكل نموذج للطقس؟ هذا نموذج قديم، باعتراف الجميع، بطاقة مثقبة وسطر من لغة فورتران. لم نعد نستخدم الآن هذه البطاقات. لكن مازلنا نستعمل فورتران. الأفكار الجديدة مثل لغة السي لم يكن لها تأثير كبير على مجتمع نمذجة المناخ. ولكن كيف نستطيع فعل ذلك؟ كيف نحول ذلك التعقيد الذي شاهدتم إلى سطر من البرمجة؟ نفعل ذلك قطعة بعد أخرى. هذه صورة لجليد البحر مأخوذة من الجو للقطب الشمالي. يمكننا تفحص كل المعادلات المختلفة التي تجعل الجليد يكبر أو يذوب أو يغير شكله. يمكننا تفحص التغيرات. ومعدل السرعة التي يتحول بها الثلج إلى جليد، وبرمجة ذلك. يمكننا حفظ ذلك في برمجة. تتكون هذه النماذج اليوم من حوالي مليون سطر برمجة، وتتزايد بمعدل عشرات الاّلاف من السطور كل سنة. يمكنكم تفحص هذه القطعة، ويمكنكم تفحص القطع الأُخرى أيضا. ماذا يحصل عندما تكون لدينا سحب؟ ماذا يحصل عندما تتكون السحب، أو تتبدد، أو تمطر؟ تلك قطعة أُخرى. ماذا يحصل عندما تخترق أشعة الشمس الجو، فيتم امتصاصها وعكسها؟ يمكننا أيضا برمجة كل تلك القطع الصغيرة. هنالك قطع أُخرى مثل: الرياح التي تغير تيارات المحيط يمكننا الحديث عن دور النبات في نقل المياه من التربة إلى الغلاف الجوي. وكل واحدة من تلك العناصر المختلفة يمكننا حفظها ووضعها في نظام. جميع تلك القطع تشكل الصورة الكاملة. وتحصلون على شيء مثل هذا. على صورة جميلة لما يحصل بالنظام المناخي، حيث يرسم كل واحد منهم الأنماط التي ترونها، كالدوامات بالمحيط الجنوبي، والإعصار الاستوائي بخليج المكسيك، وهنالك إثنان اّخران سيظهران بالمحيط الهادي في أي وقت، تلك أنهار المياه بالغلاف الجوي، وهي جميعها خصائص ناشئة تنتج عن التفاعلات بين كل تلك العمليات الصغيرة التي ذكرتها. ليس هناك برمجة تقول لكم "هُزُّوا المحيط الجنوبي." كما لا يوجد هناك برمجة تقول لكم، "ارسموا إعصارين استوائيين يدور أحدهما حول الأخر" فكل تلك الأمور هي خصائص ناشئة. كل هذا جيد، كل هذا ممتاز. لكن ما علينا معرفته حقا هو ما يحصل لتلك الخصائص الناشئة عندما نعبث بالنظام؟ ماذا يحصل لتلك الخصائص؟ عند تغير شيء ما، هنالك طرق عديدة ومختلفة للعبث بالنظام. هناك تذبذبات بمدار الأرض تحدث على مدى مئات اّلاف السنين وتتسبب في تغير المناخ. هناك تغيرات بالدورات الشمسية، بكل 11 سنة أو أكثر، مما يسبب تغير المناخ. براكين ضخمة تثور وتغير المناخ. تغيرات باحتراق الكتل الحيوية وفي الدخان وجسيمات الهباء الجوي، كل تلك الأشياء تغير المناخ. كما غَيَّر ثقب الأوزون المناخ. والتصحر يغير المناخ بواسطة تغيير خصائص سطح الأرض وطريقة تبخر المياه وانتقاله عبر النظام. أثار الطائرات تغير المناخ بخلق غيوم بأماكن لم تتواجد بها من قبل، وبالطبع فإن الغازات الدفيئة تغير النظام. كل واحدة من تلك التدخلات تزودنا بهدف لمعرفة ما إن كنا نفهم شيئا ما عن هذا النظام. يمكننا الآن أن نتعرف على المقصود بمهارة النموذج. أنا أستعمل كلمة "مهارة" عمدًا: النماذج ليست صحيحة أو مخطئة؛ هي مخطئة دائما. فهي تقريبية دائمًا. السؤال الذي يجب أن تسألوه هو هل يزودكم النموذج بمعلومات أكثر من التي تعرفونها بشكل آخر. إذا كان كذلك، فإنه مفيد. هذا هو تأثير ثقب طبقة الأوزون على الضغط الجوي عند مستوى سطح البحر حول المحيطات الجنوبية والقطب الجنوبي. هذه بيانات مرصودة. هذه بيانات مُنَمْذَجَة. هنالك تطابق جيد لأننا نفهم الفيزياء المتحكمة بدرجات الحرارة بطبقة الستراتوسفير وتأثير ذلك على الرياح حول المحيطات الجنوبية. يمكننا الإتيان بأمثلة أخرى. ثوران بركان بيناتوبو في عام 1991 أطلق كما هائلا من الضباب والجسيمات الصغيرة، في طبقة الستراتوسفير. مما غير التوازن الإشعاعي في كل الأرض. حيث أدى تراجع نسبة الأشعة الشمسية، إلى تبريد الأرض، وتلك الخطوط الحمراء والخضراء، هي الفارق بين ما توقعنا حدوثه وبين ما حدث فعلًا. تتجلى مهارة النماذج، ليس فقط على المستوى العالمي، ولكن أيضا على المستوى الإقليمي. يمكنني تقديم العشرات من الأمثلة الأخرى: مهارة متعلقة بالدورات الشمسية، التي تغير الأوزون بالستراتوسفير؛ مهارة متعلقة بتغيرات محور الأرض خلال أكثر من 6000 سنة. يمكننا فحصها أيضا لأن النماذج ماهرة. وهي ماهرة في التعرف على صفائح جليدية عمرها 20.000 سنة مضت. النماذج ماهرة عندما يتعلق الأمر بتوجهات القرن 20 على مدى عقود. النماذج تنجح في نمذجة انفجارات البحيرات في شمال الأطلسي منذ 8.000 سنة خلت. ويمكننا الحصول على تشابه جيد مع البيانات. كل واحد من تلك الأهداف المختلفة، والتقييمات تقودنا لتوسيع نطاق تلك النماذج، ولإضافة المزيد والمزيد من الوضعيات المعقدة التي يمكن أن نطرح بشأنها الكثير والكثير من الأسئلة المثيرة، مثل، كيف لغبار الصحراء، ترونها باللون البرتقالي، التفاعل مع الأعاصير المدارية بالمحيط الأطلسي؟ كيف لضباب عضوية من احتراق الكتلة الحيوية، ترونها في النقطة الحمراء، تتداخل مع أنماط السحب والأمطار؟ كيف يمكن للتلوث، الذي ترونه بشكل خصلات بيضاء من تلوث الكبريتات بأوروبا، كيف يؤثر بحرارة ونسبة الأشعة على سطح الأرض؟ ويمكننا معاينة ذلك حول العالم. يمكننا معاينة التلوث من الصين. وآثار الأعاصير على جزيئات الملح البحري بالجو. يمكن أن نرى اندماج كل تلك الأمور المختلفة تحدث جميعا في وقت واحد، ويمكننا طرح المزيد من الأسئلة المثيرة. كيف يتواجد تلوث الهواء والمناخ بنفس الوقت؟ هل يمكننا تغيير الأمور التي تؤثر بتلوث الهواء والمناخ بنفس الوقت؟ الجواب هو نعم. هذا تاريخ القرن 20. في الأعلى النموذج. الطقس مختلف قليلا عما حدث في الواقع. في الأسفل الملاحظات. وسنمر على الثلاثينيات. هناك تباين، هناك أمور تحدث، لكنها كانت نوعا من الجعجعة. وببلوغكم السبعينيات، ستبدأ الأمور بالتغير. ستبدأ بالتشابه، لتبلغوا سنة 2000، لتشاهدوا ظهور أنماط الاحتباس الحراري، بكلا الرسمين معا. نحن نعلم الآن ما حدث خلال القرن 20. صحيح؟ نعلم بأنه أصبح أكثر دفئا. ونعلم أين. وإن سألتم النماذج عن السبب، وأنتم تقولون، حسنا، نعم، أن السبب الأساسي هو ثاني أوكسيد الكربون الذي نطلقه بالجو. نلاحظ أن هناك تشابهًا كبيرًا لغاية اليوم. لكن هناك سبب رئيسي واحد لدراستنا للنماذج، وذلك بسبب هذه العبارة. لأنه إن كان لدينا ملاحظات من المستقبل، فمن الواضح أننا سنثق أكثر بالنماذج، ولكن لسوء الحظ، لا نتوفر حاليا على ملاحظات من المستقبل. لذا فالأمر يختلف، عندما نسافر بالمستقبل. المستقبل مجهول، المستقبل غير مؤكد، وهناك اختيارات. وهذه هي الاختيارات التي أمامنا. يمكننا القيام ببعض الأشياء للتخفيف من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون بالغلاف الجوي. هذا أول شيء نفعله. يمكننا القيام بأمور كثيرة لجعله ينخفض بحلول نهاية القرن، لن يكون هناك أكثر مما هو عليه الحال الآن. أو يمكننا ترك الأمر للقدر والاستمرار كعادتنا وكأن شيئا لم يكن. لا يمكن التعرف على اختلافات هذه الاختيارات من خلال النظر إلى النماذج. هناك مقولة رائعة لشيروود رولاند، الحائز على جائزة نوبل للكيمياء عن نضوب طبقة الأوزون، حيث طرح هذا السؤال، أثناء تسلمه لجائزة نوبل: "ما الفائدة من تطوير علمٍ قادر على تقديم توقعات إذا كان، في النهاية، كل ما يمكننا فعله هو الانتظار بأن تتحقق؟" النماذج ماهرة، لكن كيفية استغلال معلوماتها هو عائد إليكم بالكامل. شكرا لكم. (تصفيق)
We live in a very complex environment: complexity and dynamism and patterns of evidence from satellite photographs, from videos. You can even see it outside your window. It's endlessly complex, but somehow familiar, but the patterns kind of repeat, but they never repeat exactly. It's a huge challenge to understand. The patterns that you see are there at all of the different scales, but you can't chop it into one little bit and say, "Oh, well let me just make a smaller climate." I can't use the normal products of reductionism to get a smaller and smaller thing that I can study in a laboratory and say, "Oh, now that's something I now understand." It's the whole or it's nothing. The different scales that give you these kinds of patterns range over an enormous range of magnitude, roughly 14 orders of magnitude, from the small microscopic particles that seed clouds to the size of the planet itself, from 10 to the minus six to 10 to the eight, 14 orders of spatial magnitude. In time, from milliseconds to millennia, again around 14 orders of magnitude. What does that mean? Okay, well if you think about how you can calculate these things, you can take what you can see, okay, I'm going to chop it up into lots of little boxes, and that's the result of physics, right? And if I think about a weather model, that spans about five orders of magnitude, from the planet to a few kilometers, and the time scale from a few minutes to 10 days, maybe a month. We're interested in more than that. We're interested in the climate. That's years, that's millennia, and we need to go to even smaller scales. The stuff that we can't resolve, the sub-scale processes, we need to approximate in some way. That is a huge challenge. Climate models in the 1990s took an even smaller chunk of that, only about three orders of magnitude. Climate models in the 2010s, kind of what we're working with now, four orders of magnitude. We have 14 to go, and we're increasing our capability of simulating those at about one extra order of magnitude every decade. One extra order of magnitude in space is 10,000 times more calculations. And we keep adding more things, more questions to these different models. So what does a climate model look like? This is an old climate model, admittedly, a punch card, a single line of Fortran code. We no longer use punch cards. We do still use Fortran. New-fangled ideas like C really haven't had a big impact on the climate modeling community. But how do we go about doing it? How do we go from that complexity that you saw to a line of code? We do it one piece at a time. This is a picture of sea ice taken flying over the Arctic. We can look at all of the different equations that go into making the ice grow or melt or change shape. We can look at the fluxes. We can look at the rate at which snow turns to ice, and we can code that. We can encapsulate that in code. These models are around a million lines of code at this point, and growing by tens of thousands of lines of code every year. So you can look at that piece, but you can look at the other pieces too. What happens when you have clouds? What happens when clouds form, when they dissipate, when they rain out? That's another piece. What happens when we have radiation coming from the sun, going through the atmosphere, being absorbed and reflected? We can code each of those very small pieces as well. There are other pieces: the winds changing the ocean currents. We can talk about the role of vegetation in transporting water from the soils back into the atmosphere. And each of these different elements we can encapsulate and put into a system. Each of those pieces ends up adding to the whole. And you get something like this. You get a beautiful representation of what's going on in the climate system, where each and every one of those emergent patterns that you can see, the swirls in the Southern Ocean, the tropical cyclone in the Gulf of Mexico, and there's two more that are going to pop up in the Pacific at any point now, those rivers of atmospheric water, all of those are emergent properties that come from the interactions of all of those small-scale processes I mentioned. There's no code that says, "Do a wiggle in the Southern Ocean." There's no code that says, "Have two tropical cyclones that spin around each other." All of those things are emergent properties. This is all very good. This is all great. But what we really want to know is what happens to these emergent properties when we kick the system? When something changes, what happens to those properties? And there's lots of different ways to kick the system. There are wobbles in the Earth's orbit over hundreds of thousands of years that change the climate. There are changes in the solar cycles, every 11 years and longer, that change the climate. Big volcanoes go off and change the climate. Changes in biomass burning, in smoke, in aerosol particles, all of those things change the climate. The ozone hole changed the climate. Deforestation changes the climate by changing the surface properties and how water is evaporated and moved around in the system. Contrails change the climate by creating clouds where there were none before, and of course greenhouse gases change the system. Each of these different kicks provides us with a target to evaluate whether we understand something about this system. So we can go to look at what model skill is. Now I use the word "skill" advisedly: Models are not right or wrong; they're always wrong. They're always approximations. The question you have to ask is whether a model tells you more information than you would have had otherwise. If it does, it's skillful. This is the impact of the ozone hole on sea level pressure, so low pressure, high pressures, around the southern oceans, around Antarctica. This is observed data. This is modeled data. There's a good match because we understand the physics that controls the temperatures in the stratosphere and what that does to the winds around the southern oceans. We can look at other examples. The eruption of Mount Pinatubo in 1991 put an enormous amount of aerosols, small particles, into the stratosphere. That changed the radiation balance of the whole planet. There was less energy coming in than there was before, so that cooled the planet, and those red lines and those green lines, those are the differences between what we expected and what actually happened. The models are skillful, not just in the global mean, but also in the regional patterns. I could go through a dozen more examples: the skill associated with solar cycles, changing the ozone in the stratosphere; the skill associated with orbital changes over 6,000 years. We can look at that too, and the models are skillful. The models are skillful in response to the ice sheets 20,000 years ago. The models are skillful when it comes to the 20th-century trends over the decades. Models are successful at modeling lake outbursts into the North Atlantic 8,000 years ago. And we can get a good match to the data. Each of these different targets, each of these different evaluations, leads us to add more scope to these models, and leads us to more and more complex situations that we can ask more and more interesting questions, like, how does dust from the Sahara, that you can see in the orange, interact with tropical cyclones in the Atlantic? How do organic aerosols from biomass burning, which you can see in the red dots, intersect with clouds and rainfall patterns? How does pollution, which you can see in the white wisps of sulfate pollution in Europe, how does that affect the temperatures at the surface and the sunlight that you get at the surface? We can look at this across the world. We can look at the pollution from China. We can look at the impacts of storms on sea salt particles in the atmosphere. We can see the combination of all of these different things happening all at once, and we can ask much more interesting questions. How do air pollution and climate coexist? Can we change things that affect air pollution and climate at the same time? The answer is yes. So this is a history of the 20th century. The first one is the model. The weather is a little bit different to what actually happened. The second one are the observations. And we're going through the 1930s. There's variability, there are things going on, but it's all kind of in the noise. As you get towards the 1970s, things are going to start to change. They're going to start to look more similar, and by the time you get to the 2000s, you're already seeing the patterns of global warming, both in the observations and in the model. We know what happened over the 20th century. Right? We know that it's gotten warmer. We know where it's gotten warmer. And if you ask the models why did that happen, and you say, okay, well, yes, basically it's because of the carbon dioxide we put into the atmosphere. We have a very good match up until the present day. But there's one key reason why we look at models, and that's because of this phrase here. Because if we had observations of the future, we obviously would trust them more than models, But unfortunately, observations of the future are not available at this time. So when we go out into the future, there's a difference. The future is unknown, the future is uncertain, and there are choices. Here are the choices that we have. We can do some work to mitigate the emissions of carbon dioxide into the atmosphere. That's the top one. We can do more work to really bring it down so that by the end of the century, it's not much more than there is now. Or we can just leave it to fate and continue on with a business-as-usual type of attitude. The differences between these choices can't be answered by looking at models. There's a great phrase that Sherwood Rowland, who won the Nobel Prize for the chemistry that led to ozone depletion, when he was accepting his Nobel Prize, he asked this question: "What is the use of having developed a science well enough to make predictions if, in the end, all we're willing to do is stand around and wait for them to come true?" The models are skillful, but what we do with the information from those models is totally up to you. Thank you.