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.
Vivemos num ambiente muito complexo: complexidade e dinamismo e padrões de evidência de fotografias por satélite, de vídeos. Podemos vê-lo da nossa janela. É infinitamente complexo, mas relativamente familiar. Os padrões parecem repetir-se, mas nunca se repetem exatamente. É um desafio enorme tentar compreender. Os padrões que vemos estão todos eles a escalas diferentes, mas não lhes podemos cortar um pedaço e dizer: "Oh, vou fazer um clima mais ameno". Não posso usar os produtos habituais do reducionismo para arranjar uma coisa cada vez mais reduzida que possa estudar num laboratório e dizer: "Oh, eis uma coisa que eu já percebo". É o conjunto todo, ou nada.
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.
As diversas escalas que nos dão estes tipos de padrões distribuem-se por um enorme intervalo de grandeza, de cerca de 14 ordens de grandeza, desde as pequenas partículas microscópicas, que criam as nuvens, até ao tamanho do próprio planeta, de dez elevado a menos seis até dez elevado a oito, 14 ordens de grandeza especial. Em tempo, de milissegundos a milénios, de novo, cerca de 14 ordens de grandeza.
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.
O que é que isto significa? Bem, se pensarmos como podemos calcular estas coisas, podemos agarrar no que podemos ver. Pronto, vou retalhá-lo em muitas caixinhas, e é este o resultado da física, não é? E se eu pensar num modelo climático que abranja cinco ordens de grandeza, desde o planeta até a alguns quilómetros, e a escala do tempo, de alguns minutos até 10 dias, talvez um mês. Estamos interessados em mais do que isso. Estamos interessados num clima que sejam anos, sejam milénios, e precisamos de ir a escalas ainda menores. As coisas que não conseguimos resolver, os processos de subescala, precisamos de nos aproximar delas, de algum modo. É um desafio enorme. Os modelos climáticos nos anos 90 pegavam numa fatia ainda mais pequena, só cerca de três ordens de grandeza. Os modelos climáticos da década de 2010, do tipo com que trabalhamos ainda hoje, quatro ordens de grandeza. Faltam-nos fazer 14, e estamos a aumentar a nossa capacidade de simulá-los cerca de uma ordem extra de grandeza, por década. Uma ordem extra de grandeza no espaço representa 10 000 vezes mais cálculos. E estamos sempre a acrescentar mais coisas, mais perguntas a estes diversos modelos.
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.
Então que aspeto tem um modelo climático? Este é um modelo climático antigo, é claro, um cartão perfurado, uma única linha de código Fortran. Já não usamos cartões perfurados. Mas ainda usamos Fortran. Ideias com novas flanges como C nunca tiveram um grande impacto na comunidade dos modelos climáticos.
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.
Mas como é que nos arranjamos para fazer isso? Como passamos dessa complexidade que aqui vemos para uma linha de código? Fazemos uma coisa de cada vez. Isto é uma foto de gelo marítimo tirada em voo sobre o Ártico. Podemos ver todas as diversas equações que existem quando o gelo aumenta ou se derrete, ou muda de forma. Podemos observar os fluxos. Podemos observar o ritmo a que a neve passa a gelo, e podemos codificar isso. Podemos encapsulá-lo num código. Estes modelos têm cerca de um milhão de linhas nesta altura, e estão a aumentar dezenas de milhares de linhas de código todos os anos.
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.
Podemos olhar para este pedaço, mas também podemos olhar para os outros pedaços. O que é que acontece quando temos nuvens? O que é que acontece quando as nuvens se formam, quando elas se dissipam, quando passam a chuva? Isso é outro pedaço. O que é que acontece quando temos radiação que vem do sol, passa pela atmosfera, sendo absorvida e refletida? Também podemos codificar cada um destes pedaços muito pequenos. Há outros pedaços: os ventos que mudam as correntes dos oceanos. Podemos falar do papel da vegetação que devolve a água dos solos para a atmosfera. E cada um destes diferentes elementos podemos encapsulá-los e colocá-los num sistema. Cada um destes pedaços acaba por se acrescentar ao todo.
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.
E ficamos com uma coisa como esta. Obtemos uma bela representação do que está a passar-se no sistema climático, em que cada um destes padrões emergentes que podemos ver, os redemoinhos no oceano do sul, o ciclone tropical no Golfo do México, e ainda há mais dois que vão aparecer agora algures no Pacífico, esses rios de água atmosférica, todos eles são propriedades emergentes que provêm das interações de todos esses processos à pequena escala que referi. Não há nenhum código que diga: "Faça uma agitação no oceano do sul". Não há nenhum código que diga: "Faça dois ciclones tropicais que girem um à volta do outro". Todas essas coisas são propriedades emergentes.
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.
Isto é tudo muito bom. Isto é tudo ótimo. Mas o que queremos mesmo saber é o que acontece a essas propriedades emergentes quando abalamos o sistema? Quando alguma coisa muda, o que acontece a essas propriedades? E há várias maneiras de abalar o sistema. Há abalos na órbita da Terra ao longo de centenas de milhares de anos que alteram o clima. Há mudanças nos ciclos solares, todos os 11 anos, ou mais, que alteram o clima. Os grandes vulcões extinguem-se e alteram o clima. As alterações pela queima de biomassa, pelo fumo, pelas partículas de aerossóis, todas essas coisas alteram o clima. O buraco de ozono alterou o clima. A deflorestação altera o clima alterando as propriedades da superfície e o modo como a água se evapora e se move em torno do sistema. A condensação altera o clima criando nuvens onde até hoje não havia nenhumas, e, claro, os gases com efeito de estufa alteram o sistema.
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.
Cada um destes abalos fornece-nos alvos para avaliar se compreendemos alguma coisa sobre este sistema. Assim, podemos observar qual é a competência do modelo. Estou a usar a palavra "competência" propositadamente: Os modelos não acertam ou não erram: erram sempre. São sempre aproximações. A pergunta que temos que fazer é se um modelo nos dá mais informações do que teríamos de outro modo. Se dá, é competente. Este é o impacto do buraco do ozono, à pressão do nível do mar, portanto, baixa pressão, altas pressões, em volta dos oceanos do sul, em volta da Antártida. Isto são dados observados. Isto são dados modelados. Há uma boa correspondência porque entendemos a física que controla as temperaturas na estratosfera e o que isso faz aos ventos em volta dos oceanos do sul.
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.
Podemos ver outros exemplos. A erupção do Monte Pinatubo em 1991 colocou uma quantidade enorme de aerossóis, pequenas partículas, na estratosfera. Isso alterou o equilíbrio da radiação de todo o planeta. Houve menos energia recebida do que anteriormente, portanto, o planeta arrefeceu. E estas linhas vermelhas e estas linhas verdes, são as diferenças entre o que esperávamos e o que realmente aconteceu. Os modelos são competentes, não apenas em sentido global, mas também nos padrões regionais.
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.
Podia ir buscar mais uma dúzia de exemplos: a competência associada aos ciclos solares, alterando o ozono na estratosfera; a competência associada às mudanças orbitais ao longo de 6000 anos. Também podemos observar isso, e os modelos são competentes. Os modelos são competentes em resposta às placas de gelo há 2000 anos. Os modelos são competentes quando se trata de tendências do século XX ao longo de décadas. Os modelos têm êxito quando modelam agitação de lagos no Atlântico Norte há 8000 anos. E conseguimos obter uma boa correspondência dos dados.
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?
Cada um destes diferentes alvos, cada uma destas diferentes avaliações, leva-nos a aumentar o âmbito destes modelos, e leva-nos a situações cada vez mais complexas em que podemos fazer perguntas cada vez mais interessantes, tais como, como é que a areia do Saara, que podemos ver a laranja, interage com os ciclones tropicais no Atlântico? Como é que os aerossóis orgânicos da queima de biomassa, que podemos ver em pontinhos vermelhos, se interseta com padrões de nuvens e de chuva? Como é que a poluição, que podemos ver nas mechas brancas da poluição de sulfato na Europa, como é que afeta as temperaturas à superfície e a luz do sol que recebemos à superfície?
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.
Podemos ver isso por todo o mundo. Podemos observar a poluição da China. Podemos observar os impactos das tempestades nas partículas de sal marinho na atmosfera. Podemos ver a combinação de todas estas coisas diferentes a acontecer todas ao mesmo tempo, e podemos fazer perguntas muito mais interessantes: Como coexistem a poluição do ar e o clima? Podemos alterar as coisas que afetam a poluição do ar e o clima simultaneamente? A resposta é sim.
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.
Esta é uma história do século XX. O primeiro é o modelo. O tempo é um pouco diferente do que o que aconteceu realmente. O segundo são as observações. E estamos a percorrer os anos 30. Há variabilidade, há coisas a acontecer, mas trata-se de uma espécie de ruído. À medida que nos aproximamos dos anos 70, as coisas vão começar a alterar-se. Vão começar a ficar mais semelhantes, e, quando chegamos à década de 2000, já começamos a ver os padrões do aquecimento global, tanto nas observações como no modelo.
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.
Sabemos o que aconteceu durante o século XX. Certo? Sabemos que o tempo aqueceu. Sabemos onde aqueceu mais. E se perguntarmos aos modelos porque é que isso aconteceu, dizemos: "O.K., claro, basicamente é por causa do dióxido de carbono "que colocámos na atmosfera". Temos uma correspondência muito boa até aos dias de hoje.
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.
Mas há uma razão fundamental para olharmos para modelos, que é por causa desta frase aqui: "Se tivéssemos observações do futuro, "obviamente confiaríamos mais nelas do que nos modelos, "mas, infelizmente... "... as observações do futuro não estão disponíveis nesta altura."
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.
Por isso, quando partimos para o futuro, há uma diferença. O futuro é desconhecido, o futuro é incerto, e há escolhas. Estas são as escolhas que temos. Podemos trabalhar para minimizar as emissões do dióxido de carbono na atmosfera. É a prioridade. Podemos trabalhar mais para as reduzir de verdade de modo que, no fim do século, não sejam muito mais do que agora. Ou podemos deixá-las ao seu destino e continuar com a atitude habitual, como se nada fosse. As diferenças entre estas escolhas não podem ser observadas, olhando para modelos.
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.
Há uma grande frase que Sherwood Rowland, que ganhou o Prémio Nobel da Química que levou à destruição da camada de ozono, quando ele estava a receber o Prémio Nobel, fez esta pergunta: "De que vale desenvolver uma ciência "suficientemente boa para fazer previsões "se, no final, todos estamos dispostos a ficar quietos "e esperar que elas se realizem?" Os modelos são competentes, mas o que vamos fazer com as informações desses modelos é convosco.
Thank you.
Obrigado.
(Applause)
(Aplausos)