Biz karmaşık bir çevrede yaşıyoruz:
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.
karmaşıklık ve dinamizm ve kanıtın desenleri uydu fotoğraflarıdan ve videolardan. Sen hatta onu pencerenden de görebilirsin. Sonsuz derecede karmaşık, fakat bir şekilde bilindik, fakat desenler tekrarlıyor gibi, ama onlar hiç bir zaman tamamıyla tekrar etmezler. Anlamaya çalışmak büyük bir mücadele. Sizin gördüğünüz desenler bir birinde farklı ölçülerdedir, ama onları küçük parçalara ayırıp, "Ah, peki ben daha küçük bir iklim yaratayım." diyemezsiniz. Ben indirgemeciliğin normal ürünlerini kullanarak inceleyebileceğim bir şeyden daha küçük bir şeye bir laboratuvarda inceleyip de, "A, bu şimdi anlayabildiğim bir şey" diyemem. Ya hepsi ya hiç.
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.
Bu tip örnekleri veren değişik ölçüler inanılmaz büyüklüğün üstünde bir alandadır, aşağı yukarı 14 sıra büyüklükte, bulutları meydana getiren küçük mikroskobik parçacıklardan gezegenin büyüklüğüne kadar, 10'dan eksi 6'ya kadar, 10'dan sekize kadar, 14 sıra alansal büyüklük. Zaman içinde, milisaniyelerden bin yıllara, yine 14 büyüklük sıralarında.
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.
Bu ne demek? Tamam, eğer bu şeyleri nasil hesapladığınızı düşünürseniz, gördüğünüz şeyi alabilirsiniz, tamam, bunu bir çok küçük kutucuğa böleceğim, ve bu da fiziğin sonucudur, değil mi? Ve eğer aşağı yukarı beş sıra büyüklüğünde ölçülmüş bir hava modeli düşünürsem, gezegenden bir kaç kilometreye, ve bir kaç dakikadan 10 güne kadarki, belki bir ay zaman ölçüsü. Biz bundan fazlasıyla ilgileniyoruz. Biz iklimle ilgileniyoruz. Bu yıllar, bu bin yıl, ve bizim daha da küçük ölçülere inmemiz lazım. Çözemediğimiz şeyleri, alt-ölçü işlemleri, bir şekilde yaklaşıklamamız lazım. Bu çok büyük bir görev. 1990'lardaki iklim modelleri ondan daha da küçük bir parça aldı, sadece yaklaşık üç sıra büyüklüğünde, 2010'lardaki iklim modelleri, bizim şu an birlikte çalıştığımız gibi, dört sıra büyüklüğünde. 14 tane kaldı ve her on yılda bir, bir fazla büyüklük sırası üretme kabiliyetine ulaşıyoruz. Uzayda bir ekstra büyüklük sırası 10,000 kere daha fazla hesaplamadır. Ve sürekli daha fazla şey ekliyoruz, bu değişik modellere daha çok soru.
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.
Peki bir iklim modeli neye benziyor? Bu eski bir iklim modeli, açıkçası, bir delikli kart, Fortran kodunun tek bir sırası. Artık delikli kart kullanmıyoruz. Hala Fortran kullanıyoruz. C gibi yeni moda fikirler o kadar da büyük bir etki yaratmadı iklim modelleme camiasına.
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.
Ama bunu nasıl yapabiliriz? Gördüğünüz karmaşıklıktan bir sıra koda nasıl gideriz? Bunu parça parça yaparız. Bu Kuzey Kutbunun üzerinden uçarken çekilmiş bir buzulun resmi. Hepimiz buzulun büyümesindeki ya da erimesi veya şekil değiştirmesindeki değişik denklemlere bakabiliriz. Değişkenliğine bakabiliriz. Karın buza dönüşmesinin oranına bakabiliriz, ve bunu kodlayabiliriz de. Biz bunu kod içinde özetleyebiliriz. Bu modeller yaklaşık bir milyon sıra koddur bu esnada, ve her yıl onbinlerce sıra koda ulaşır.
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.
Yani bu parçaya bakabilirsiniz, ama öbür parçalara da bakabilirsiniz. Bulut olduğunda ne olur? Bulutlar oluştuğunda ne olur, ya dağıldıklarında, yağmura dönüştüklerinde? O başka bir parça. Güneşten gelen radyasyon olduğunda ne olur, atmosferden geçerken, emilirken ve yansıtılırken? Bunların hepsini de çok küçük parçalara kodlayabiliriz. Başka parçalar da var: okyanus akımlarını değiştiren Bitki örtüsünün topraklardaki suyun atmosfere tekrar taşınmasındaki rolünü konuşabiliriz. Ve bütün bu değişik elementleri özetleyip bir sistemin içine sokabiliriz. Her bir parça birleşip bir bütünü oluşturur.
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.
Ve bunun gibi bir şey elde edersiniz. İklim sisteminde neler olduğuna dair güzel bir tasvir elde edersiniz, ortaya çıkan her bir şekilleri görebilmenizde, Güney okyanusun girdaplarını, Meksika Körfezi'ndeki tropik hortumu, ve Pasifik'te ortaya çıkabilecek olan iki tane daha var, atmosferik suların nehirlerini, bütün bunlar benim bahsettiğim küçük ölçü işlemlerle olan iletişimden ortaya çıkan özelliklerdir. Hiç bir kod, "Güney Okyanus'unda bir kıpırdasana." demez. Hiç bir kod, " İki tane birbiri etrafında dönen tropik hortum yapsana." demez. Bütün bunlar ortaya çıkan özellikler.
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.
Bütün bunlar iyi. Harika. Ama bizim bilmek istediğimiz şey sistemi tekmelediğimizde bu ortaya çıkan özelliklere ne olur? Bir şey değiştiğinde bu özelliklere ne olur? Ve sisteme tekme atmanın değişik yolları var. Dünya'nın yörüngesinde sallantılar var iklimi değiştiren yüzlerce ve binlerce yıldır olan. Güneşin döngüsünde her 11 ve daha fazla yılda bir olan, iklimi değiştiren, değişiklikler oluyor. Büyük volkanlar patlar ve iklimi değiştirir. Biokütlenin yanmasında değişiklikler, dumanda, aerosol parçacıklarında, bütün bunlar iklimi değiştirir. Ozon deliği iklimi değiştirdi. Ormanların yok edilmesi iklimi değiştirir, yeryüzü özelliklerini değiştirerek ve suyun nasıl buharlaştığını ve sistemin içinde hareket etmesini değiştirerek. Jet duman izleri iklimi hiç olmadığı zaman bulut oluşturarak değiştirir, ve tabii ki sera gazları sistemi değiştirir.
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.
Bütün bu değişik tekmeler bize sistemi anlayıp anlamadığımızı test etmek için bir hedef verir. Yani gidip model yeteneğinin ne olduğuna bakabiliriz. Şimdi ben "yetenek" kelimesini düşünüp taşınarak kullanıyorum: Modeller ne doğrudur ne yanlıştır: onlar her zaman yanlış. Her zaman tahmindirler. Sizin sormanız gereken soru bir model sizin vereceğinizden daha fazla bilgi verip vermeyeceği midir. Eğer veriyorsa, yeteneklidir. Bu ozon deliğinin deniz seviyesi basıncına bir darbedir, yani düşük basınç, yüksek basınçlar, güney okyanusların etrafında, kuzey kutbunun etrafında. Bu incelenmiş bilgidir. Bu modellenmiş bilgidir. İyi bir uyuşmadır çünkü biz stratosferdeki sıcaklıkları kontrol eden fiziği anliyoruz ve onun güney okyanuslardaki rüzgarlara ne yaptığını da.
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.
Başka örneklere de bakabiliriz. 1991'de meydana gelen Mount Pinatubo'nun patlaması inanılmaz bir miktarda aerosol, küçük parçacıklar koydu stratosferin içine. Bu da bütün gezegenin radyasyon dengesini değiştirdi. Daha önceye göre daha az enerji girişi vardı, bu da gezegeni soğuttu, ve o kırmızı çizgiler ve o yeşil çizgiler, onlar bizim beklentimizle aslında ne olduğu arasındaki farktır. Modeller yeteneklidir, sadece global olarak değil, ama bölgesel kalıplarda da.
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.
Bir düzine daha örnek verebilirim: güneş döngüleriyle ilgili olan yetenek, stratosferdeki ozonu değiştiren; 6,000 yıldan uzun süreli yörüngesel hareketlerle ilgili yetenek. Ona da bakabiliriz, ve o modeller yeteneklidir. O modeller 20,000 yıl önceki buz tabakalarına karşılık yeteneklidir. O modeller 20. yüzyıl trendlerine gelince yeteneklidir on yıllar boyunca. Modeller Kuzey Atlantik'te göl patlamalarını modellemede başarılı 8,000 yıl önce olan. Ve bilgilere iyi bir eşleşme bulabiliriz.
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?
Her bir hedef, her bir değerlendirme, bizi bu modellere daha fazla kapsam eklemeye götürür, ve bizi daha da fazla ilginç sorular sormak için daha da fazla karmaşık durumlara yönlendirir, mesela, turuncunun içinde görebildiğimiz Sahara'dan gelen toz nasıl Atlantik'ten gelen tropik kasırgalarla etkileşir? Nasıl biokütle yanmasından ortaya çıkan orrganik aerosoller, ki kırmızı noktalarda görebildiğiniz, bulutlarla ve yağmur şekilleriyle karşılaşır? Nasıl hava kirliliği, ki Avrupa'nın beyaz sülfat kirliliği tutamlarında görebilirsiniz, bu nasıl yeryüzündeki sıcaklıkları nasıl etkiler, ve yeryüzündeki güneş ışınlarını?
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.
Buna bütün dünya üzerinden bakabiliriz. Çin'deki hava kirliliğine bakabiliriz. Atmosferin içindeki deniz tuzu parçacıklarına olan etkilerine bakabiliriz. Bütün bu değişik şeylerin hep beraber oluşmasının kombinasyonlarına bakabiliriz, ve çok daha ilginç sorular sorabiliriz. Hava kirliliği ve iklim nasıl bir arada var olur? Hava kirliliğini aynı anda etkileyen şeyleri değiştirebilir miyiz? Cevap evet.
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.
Peki bu 20. yüzyılın tarihidir. Birincisi model. Hava durumu olan bitenden biraz farklı. İkincisi gözlemlerdir. Ve 1930'lardan geçiyoruz. Bir değişkenlik var, bir şeyler oluyor, ama hepsi sanki gürültünün içinde. 1970'lere yaklaştığınızda, her şey değişmeye başlayacak. Daha benzer görünmeye başlayacaklar, ve 2000'lere geldiğinizde, küresel ısınmanın şekillerini görmeye başlıyorsunuz bile, hem gözlemlerde hem de modelde.
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.
20. yüzyılda ne olduğunu biliyoruz. Değil mi? Isındığını biliyoruz. Nerede ısındığını biliyoruz. Ve eğer modellere bunun neden olduğunu sorarsanız, ve tamam, peki, evet, sonuç olarak bizim atmosfere koyduğumuz karbon dioksitten dersiniz. Günümüze kadar iyi bir eşleşme var.
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.
Ama bizim modellere bakmamızın bir temel nedeni var ve o da buradaki aşama nedeniyledir. Çünkü eğer gelecek hakkında gözlemlerimiz olsaydı, onlara kesinlikle modellerden daha çok güvenirdik. Ama ne yazık ki, şu anda gelecek hakkında gözlem yapmak mümkün değil.
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.
Yani, biz geleceğe gittiğimizde, bir fark var. Gelecek bilinmiyor, gelecek belirsiz, ve seçenekler var. İşte sahip olduğumuz seçenekler. Karbon dioksitin atmosferin içine göndermeyi azaltıcı işler yapabiliriz. Bu en önemlisi. Daha da azaltmak için daha fazla çalışabiliriz ki yüzyılın sonuna kadar, şu ankinden bir farkı olmasın. Ya da her şeyi kadere bırakıp her zamanki gibi bir düşünceyle devam edebiliriz. Bu seçenekler arasındaki fark modellere bakarak cevaplanamaz.
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.
Ozonun azalmasına yardım ettiği için kimya Nobel Ödülü almış olan Sherwood Rowland'ın , müthiş bir sözü vardır Nobel Ödülü'nü alırken söylediği, bu soruyu sordu: "Tahminler yapabilecek kadar gelişmiş bir ilmin ne faydası vardır, eğer hepimizin tek yapmak istediği şey öylece durmak ve tahminlerin gerçekleşmesini beklemekse? Modeller yeteneklidir, ama modellerin bilgisiyle ne yapmak istediğiniz tamamen size kalmış.
Thank you.
Teşekkür ederim.
(Applause)
(Alkış)