juan_gandhi | не в моей компетенции, конечно

Линия партии уже не там. Про global warming упоминать заказано. Оно climate change нынче. Недоработочка, товарищ :-)

Я в курсе.

Не иначе в Lowe's лопаты на распродаже, чтобы на вентилятор было удобнее накидывать. :-)

:) Да не мешки ворочать.

А аргументами последователей теории ГП вы не наслаждаетесь?

Надо их разделить на две секции. Первая: ученые. Я их аргументы уважаю, но не понимаю. Вторая: репортюги и политики. Это идиоты. Им нельзя верить ни на копейку.

разделить на две секции. Первая: ученые.

Ученых тоже следует разделить, на тех, у кого ипотека и дети и остальных.

Вот да, мне всегда было интересно, как себя чувствуют нормальные климатологи (которые, например, течения изучают) среди всей этой прикидывающейся учеными шушеры.

За отрицание климатического кризиса заинтересованные корпорации платят дорого, но научная репутация портится. Поиски истины оплачиваются умерено, но на детей и ипотеку хватает.

Скажите пожалуйста, то что в этом году навсегда растает ледник в Glacier National Park, это истина или что-то иное?

>> в этом году навсегда растает ледник в Glacier National Park

По форме выглядит как предположение, а насколько оно обоснованное, я не знаю.

... но за агитацию против углекислого газа электрокорпорации платят гораздо больше. И, главное, никого никогда не увольняют.

А то, что портится репутация науки как института -- на их век хватит.

Первое утверждение я не поняла: при выработке электричества обычными промышленными методами в атмосферу выбрасывается огромное количество углекислоты. А выработка его возобновляемыми ресурсами (солнце, ветер, приливы и т.п.) пока ещё стоит дороже, чем сжиганием ископаемых угля, нефти, газа, и, мне кажется, всё ещё дотируется государством.

Наука не является общественным институтом, а видом человеческой деятельности, как искусство, политика, война... Некоторые виды человеческой деятельности уходят в прошлое, например, охота становится для большей части человечества развлечением, а не добычей еды. А вот научная деятельность сегодня ценится более, чем когда-либо в истории человечества.

а человек хочет кушать. и частный домик. и машину. и на пенсию что-то. а живет наука за гранты. девушку же тенцует тот ,кто за это платит. про климат словеса складывать во фразы это же не условный автомобиль пооектировть, где либо едит, либо нет, и в последнем случае неотбрешешься.

Тогда и противников надо разделить на две секции. Первая: которые спорят с градусником. Вторая: которые спорят с Гретой.

Может быть; но у меня что-то не получается так разделить.

Легко. Первый же пример:

> да последние пять лет самые холодные за наблюдаемую историю вообще

это в чистом виде спор с градусником. Смотрим на график температуры и видим, что оппонент несёт пургу:

А вот пример из второй группы:

> при динозаврах вообще стояла жарища

И кстати не только при динозаврах, за последние 400 тысяч лет таких циклов было штуки четыре. С этого места в лучшем случае начинается разговор на тему "ну это совсем другое дело", "вторая производная положительная", "у нас есть модели", "консенсус учёных", "вы не климатолог", а в худшем случае сразу бан за ересь.

А теперь смотрим как получали температуру в левой шкале графика.

Вот данные с голландской метеостанции

Вот данные с парижской

Серое - старые неправильные, синеньким - подкорректировали.

Программисты всегда удивляли меня безразмерной наивностью.

It's even worse. Even the data that has not been modified is subject to so many conjectures.

17xx - the process is definitely manual. Perhaps, some student got paid one sou a day to record stuff. Now, one day he is ill, or got drunk, or got lazy, and just written down some numbers, or written them in the wrong cell in the spreadsheet. Then also the reading is never right on the dot. Did he round it up or did he round it down? Then the thermometer has been installed "somewhere". How do you translate that to "the temperature 2m above the ground" that is the standard today? Then 1795 comes, the scale changed from Fahrenheit to metric, the thermometer gets moved to a different building, the student is guillotined in 1793, and all of that changes.

Ok, maybe not quite so bad for Paris, but the raw UK data I've seen was full of problems of this sort. Out of 100 years of data from about 20 gauges only about 7 gauges had completely overlapping 20 years.

Perhaps, some student got paid one sou a day to correct this stuff. This explains the fact that the harmonized data trows out only temperatures that are too high for the current theory.

В приведённом графике нет последних пяти лет. Напоминаю обсуждаемое утверждение: "последние пять лет самые холодные за наблюдаемую историю вообще".

1. А что, в Париже в 1758м систематически меряли температуру? Нэ вэрю!

2. Опять же парижский график выглядит ок, потепление есть, разногласий нет

Нет, конечно, какая температура. В Париже в восемнадцатом веке ходили с дубьём и загоняли мамонтов.

> Нет, конечно, какая температура. В Париже в восемнадцатом веке ходили с дубьём и загоняли мамонтов.

ключевое слово - систематически

вроде, начали в 1657, но закончили в 1670, потом дырка в измерениях, и т.д. и т.п.

похоже, непрерывное наблюдение только с 1782го, до того - с перерывами

Ну это всё равно не повод обрезать высокие температуры, оставляя только низкие.

в 1654м

гггг, Медичи в качестве климатологов

https://www.europenowjournal.org/2017/05/02/the-worlds-first-meteorological-network-1654-1670-and-experimental-scientific-society-1657-1667-and-the-invention-of-the-little-florentine-thermometer/

касательно обрезания, на парижском графике вверху я его не вижу

---Смотрим на график температуры и видим

... что вертикальный масштаб близок к уровню погрешности измерений.

Но это так, мелочи. Интересное впереди.

Сама по себе цитата без указания источника имеет нулевую ценность, но сия картинка весьма смахивает на график, источник которого NASA GISS. Будем считать что это она и есть. О проблемах с достоверностью их датасета, а более всего - с алгоритмами, которые "правят" "сырые" данные есть весьма полезное чтение
https://wattsupwiththat.com/2015/08/03/how-good-is-the-nasa-giss-global-temperature-dataset/

Немного о "кухне", где приготовляются такого рода "научные" картинки, и ее поварах
https://www.forbes.com/sites/larrybell/2011/07/19/nasas-inconvenient-ruse-the-goddard-institute-for-space-studies/amp/

Edited 2020-01-05 12:03 (UTC)

Ну так покажите правильный график. Из которого следует, что "последние пять лет самые холодные за наблюдаемую историю вообще".

"Мне ведь все едино, что белые, что красные, что Абдула, что ты." (c)

вы ляпнули про "термометр" - я поправил.

элементарный фактчекинг никто не отменял, если не хотите выглядеть глупо.

То есть лучше термометр не покажете. Только разговоры в пользу бедных.

--- пользу бедных
По-русски читать умеете? Как видно - нет. Попробую ещё раз, последний.
"Мне ведь все едино, что белые, что красные, что Абдула, что ты." (c)
Теперь понятно?

>>>Надо их разделить на две секции. Первая: ученые. Я их аргументы уважаю, но не понимаю

Вообще, по-моему, во всей этой истории с изменениями климата учёные мелькали ровно один раз, когда стопиццот учёных подписало какое-то там воззвание. А так больше видно всяких политиков, певиц, актёров, теперь уже и школьниц. Все знают Грету, например, а вот среди учёных-климатологов ни одной фамилии на слуху.

На слуху обычно ученых и нету. Разве что если кто откажется от миллиона, тогда годами население возмущается. А так - никто и не знает никого; откуда?

> Я их аргументы уважаю, но не понимаю.

Это выглядит как религия.

За что ты уважаешь ученых, чьи аргументы ты не понимаешь?

У меня есть определенная эвристика (не всегда срабатывающая) для отличения ученых от нелепых болтунов.
Вот людей, которые звучат, с моей точки зрения, убедительно, я уважаю. Могу и ошибаться, я ж не пропагандист ГП и не отрицатель оного.

Для тебя аргументы, которые ты не понимаешь - звучат убедительно?

Не обязательно. Но я скорее имел в виду, что некоторые люди выглядят убедительно.

Вот пример. Паша Г. пишет дифференциальное уравнение для глобальной температуры; его уравнение оказывается линейным уравнением первого порядка. Чудесным образом это уравнение у него имеет периодическое решение (период три года). Мне не надо изучать аргументы, я вижу, что Паша человек невежественный, хотя и хороший. Ни одному его слову я не поверю, разумеется. С другой стороны, если люди, с моей точки зрения, образованные, рассказывают что-то, слишком сложное, чтобы я мог оценить справедливость, я таки частенько могу доверять этим людям. Вот взять уравнение Шредингера, например.

> взять уравнение Шредингера

Уравнению Шредингера можно доверять, потому что за 94 года с момента публикации оно было проверено многими учеными:
~~~~
https://en.wikipedia.org/wiki/Schr%C3%B6dinger_equation
published it in 1926, forming the basis for the work that resulted in his Nobel Prize in Physics in 1933.
~~~~

С другой стороны, если бы Шредингер опубликовал свое уравнение сейчас, то было бы опрометчивым доверять этому уравнению без достижения предварительного понимания.

выглядящие убедителько как правило лоходовы и мастера гнать хуцпу.

Что, это относится и к квантовой механике, например?

квантовая механика - это наука. а ученые несвятым духом питаются. шоб давали деньги надо либо создавать что-то, либо делать вид. хайп в науке - вещь соершенно обычная. даже в прикллгных исследованиях.шо творится в фундаментальных, где вот так просто по принципу "работает иди нет" не проверишь, я вообще босьпредставить.

Почему периодическое?

Ой не говорите. Мне не удалось разъяснить, что периодическое невозможно.

не удалось разъяснить

Подставить решение в уравнение?

Да я на них пока что не особо обращал внимание.

Грета, кстати, хороший симпромчик. У кого ещё Греты есть? У коммунистов вот были (сейчас уже вроде нет? или ещё есть?). У ислама. У древолюбов опять же. Ну, конечно, у буддистов бывает, когда далай-лама перевоплощается. Но это редко. Ещё какие варианты?
Вот можно и подумать - что у них всех общего?

У французов была. Жанна д'Арк звали. Дурища, голоса ангелов слышала!

Но по частному поводу согласен: запрос на харизматиков - симптом тревожный.

Дурища, голоса ангелов слышала!

Погодите, вы полагаете, что ангелы были подлинные? :)
Кстати, слышала она одного ангела - точнее, архангела - и двух святых.

Но, безусловно, для ведения боевых действий против супостатов какая-нибудь Жанна, видящая ангелов, ничуть не хуже Греты, видящей углекислый газ в воздухе. Баш на баш. Остаётся надеяться, что времена нынче другие, и Грета закончит свою жизнь глубокой старухой, благополучно просидев зад положенное число лет в положенных NGO и прочитав quantum satis прочувствованный речей.

Грета, как я написал вчера, играет роль собачки на картине. Собачку нарисовали для худсовета, чтобы худсовет потребовал её убрать и ни о чём больше не просил.

И это сработало.

Чет я не вьехал в аналогию - кто тут художник, а кто худсовет?

Кто художник - не знаю. Худсовет - те, кто обсуждают Грету вместо того, чтобы разбираться, что же происходит.

Ну там не знаю. Когда Фоменко вылез со своей теорией, никто не говорил, что у него (условно) нос в прыщах. Писали именно по сути трудов.

Почему - вместо?

Писали именно по сути трудов.

Так нет никаких трудов-то.

Так Грета углекислый газ видит. И информацию об этом без проблем можно найти в прессе.

Это её собственные слова?

В Гугле строчку набрать сложно? И как можно про эту историю таких подробностей не знать?

В этой афере много забавного, но это, пожалуй, самое прикольное.

Наберите пожалуйста. Я слышал эту историю, но хочу убедиться, что это было сказано Гретой, и в каком именно контексте было сказано.

Поразительный пример вранья, ставшего "общим знанием", кстати.

Ну да, перевести высказывание в другой контекст, а потом обвинить оппонента.

Естественно, даже если бы Грета это сказала, команда пиарщиков вокруг неё эту информацию сразу бы отсекла.

Поставить оппонента в положение оправдывающегося - это достаточно гнилая стратегия спора.

Не хо - не на.

Ну я должен был дать Вам шанс, что Вы это слышали и знаете, где найти в оригинале, а не «ноосферой надуло». Надуть ноосферой-то всякий может.

Ну-ну.

Перевести формулировку в вопрос "Где Грета сказала?"

Естественно, она это не сказала, потому что слова не её. (Она, похоже, сейчас, вообще, мало что говорит из того, что выходит за рекомендации её пиарщиков.)

Тут или сознательная подстава, при учёте знания всей истории, или просто глупость с домысливанием левых аргументов.

Ну то есть Грета этого не говорила. Но тиражируется это почему-то именно как её слова.

И что?
Каков был смысл этого спора?

Поздравляю вас соврамши. Как её собственные слова это, естественно, нигде не тиражируется.

Естественно, тиражируется. Гугль в помощь, как Вы мне уже предлагали.

Я имею ввиду вменяемые источники. Гугл найдёт то же высказывание под авторством beldmit чуть выше в этой ветке, что прекрасно может использоваться для опровержения моего "нигде".

А для массового сознания вменяемости источников не требуется. См. цитату Тэтчер про трубу. Так что тут я вижу мощный антиPR Греты.

Гнать лажовые аргументы в качестве "возражений противников", а ещё лучше, гнать смешную лажу в постоянных "опровержениях критики" - это базовый приём любой пропаганды. Пример, кстати, стоит чуть выше по этой ветке.

А пиарщики к глобальному антропогенному потеплению подключены великолепные. На кону стоят миллиарды.

Другое дело, нормальная критика душится сразу. И, похоже, уже на уровне гугловских поисковых роботов.

Вообще интереснейшая тема. Экономические основы общественного консенсуса.

Совершенно банальная схема. Мы со старшим разобрали минут за десять.

то есть, если это написала мать её, малена, то уже не считово?

Несчитово, пока мы говорим о Грете непосредственно. И опять же, можно цитату, контекст и всё такое?

тавышо. мамаша же и из того же передвижного цирка и ее к тому времени не уволили
а про контекст тут спросите:
https://www.facebook.com/gretathunbergsweden/posts/of-course-the-ongoing-hate-campaigns-never-rests-there-is-at-least-one-new-consp/823189474715541/
официальный акаунт этого литературного героя: они там опровергают, контекста тоже не привели, но вы попросите, вам приведуд

Это выглядит как работа пиар-команды, подчищающей за очередным ляпом. Совершенно аналогично в "метафоры" переводят другие высказывания зелёных.

Не факт, что мать написала сама. Скорее, ей помогли.

Среди адептов, кстати, прекрасно проходит теория о том, что углекислый газ - это опасный яд. Так что вариант, когда начинают показывать ничтожность процентов, ими тоже отвергается с религиозным рвением.

ой, да о чем говорить. какая разница или она там сценарист, продюсер или тоже актриса
а написано для тех, кто верит не только в "науку", но и в "лженауку" и вполне схавает, что юродивая девочка еще и типа экстрасенс. такие для дела борьбы с глобальным потеплением тоже нужны

Это слова её мамы в её агиографии. Которые она не опровергала и никто не опровергал, так что их можно считать каноническими.

She can see carbon dioxide with the naked eye. She sees how it flows out of chimneys and turns the atmosphere into a rubbish tip.

P.S. а, я вижу в пейсбуке уже опровергли... ну что ж, придётся архангела Михаила вычеркнуть.

Edited 2020-01-05 17:18 (UTC)

В 1992 некая Северн Сузуки на той же трибуне ООН топала ножками, чтоб мы не смели разрушать её милый озоновый слой. Оказалось - это "Дюпон" продвигала свои новые фреоны.

А без эмоциональных маркеров отрицатели вообще не пишут или Вы не цитируете?

Мне очень нравится это умение надстроить обличительную теорию над совершенно банальной цитатой.

У теории глобального антропогенного потепления есть совершенно банальные финансовые механизмы и не очень сложная психология. А Грета - это так, смешная рекламная акция. Жалко, ей Нобелевку за прогулы школы не дали.

Меня тут скорее цепляет (и просветляет) разнообразие ахинеи, со всех сторон. Все-таки у нас в программировании хоть и много ахинеи, но нет того разнообразия.

Если слушать, что о программировании говорят бухгалтера и булочники, ахинеи будет более чем достаточно.

хоть и много ахинеи, но нет того разнообразия

Это потому что в программировании нет такого денежного потенциала. Как функиональщина будет субсидироваться государством, вы сразу увидите столько же разнообразия, "man made global mutable state".

Надеюсь не дожить до этого ужаса.

Кстати, с мутабельностью не все так однозначно.

Деньги есть, как их украсть, пока неясно. Хотя некоторые направления уже намечаются. Та же борьба за дайверсити в алгоритмах, например. Или вот разоблачение расизма: http://archive.ph/vC6Ti . Простор для ахинеи просто безмерный.

как их украсть, пока неясно

Ну... у нас есть только 12 лет переписать все ПО на Idris, иначе man made global mutable уничтожит все БД на планете. О внуках подумайте! Но писать должны на абы кто, а Сертифицированные Программисты. BTW, мы учим и сертифицируем программистов на Idris, государство даже предоставляет субсидии и кредиты на это.

Пока что окучивают тему дайверсити и т.п. Вангую, что в ближайшие годы в крупных корпорациях SJW-тренинг станет обязателен для всех разработчиков ML - по крайней мере, human-facing (рекламой и спамом торговать можно будет и без этого, угнетённые вроде не жалуются, что им шлют мало спама).
Сертифицированные программисты на Idris, конечно, тоже тема, но боюсь, большинство желающих пилить бабло и словей таких не знает. Хотя, конечно, если правильно взяться за дело...

It's like how come women are not invited to male gay sex.

https://www.dailywire.com/news/menstrual-equity-aclu-demanding-tampons-in-mens-bathrooms
Я думаю, с gay sex тоже скоро разберутся.

Лесбиянок этим уже давно попрекают.
http://www.gettheloutuk.com/blog/tag/lesbian-visibility.html

The threat of anthropogenic global mutable state. Это пять.

О как, даже не знал про такую. Старые, проверенные рецепты, значит.

a Алиса Зиновьевна у либертарианцев за кого идет?

Если вы имеете в виду Айн Ранд, то она на роль Греты не подходит ни по каким критериям - ни по возрасту, ни по роду занятий.

ну Грете само ООН положило быть философом и писательницей, дети в школе будут труды изучать

На противоположной стороне тоже более чем достаточно идиотов. Например, утверждающих, что надо прямо сейчас все выбросы прекратить, потому что в ближайшие несколько лет процесс разогрева станет лавинообразным и наши дети будут жить при венерианских температурах. Откуда они это взяли - хрен его знает...

Лично я придерживаюсь мнения, что:
Во-первых, в любом случае эти процессы не быстрые, и поэтому все преходящее типа текущего политического момента и ипотек среди климатологов успеет тихо сдуться и/или пять (или пятьсот) раз поменять направление за то время, которое можно спокойно отвести на раздумья.
Во-вторых - не факт, что человечество со всей своей активностью может хотя бы сравниться с каким-нибудь завалящим вулканом. Следовательно, бежать никуда прямо сейчас не надо, смотрим во-первых и ждем.
В-третьих - вспоминается хохма про Брата Тука, соратника Робин Гуда, который был наказан за то, что продавал налево вино, изготовленное в монастыре из винограда с монастырских виноградников. Все это на территории Британии.

>> не факт, что человечество со всей своей активностью может хотя бы сравниться с каким-нибудь завалящим вулканом

Вулканическая деятельность происходит на земле постоянно и в периоды потеплений, и в периоды похолоданий. Вулканы выбрасывают много парниковых газов, но и много пепла и лёгких частиц, снижающих солнечную радиацию.

Впрочем, люди тоже изрядно загрязняют атмосферу и тем самым несколько замедляют климатический кризис, но загрязнённый воздух плохо действует на здоровье. В отличие от вулканов, которые выбрасывают частицы с огромной силой в верхние слои тропосферы и в стратосферу, люди загрязняют околоземную атмосферу, воздух, которым они дышат.

То-то продолжительность жизни всё растёт и растёт. Уж так загрязнили.

Там, где сильно загрязняют, продолжительность жизни не растёт. А в развитых странах экологией теперь весьма озаботились, не говоря уже о медицине.

Виноград и сейчас некоторые особо упоротые британцы выращивают и делают вино. Даже в окрестностях Лидса, а это севернее Ноттингема.

>>Во-вторых - не факт, что человечество со всей своей активностью может хотя бы сравниться с каким-нибудь завалящим вулканом.

По СО2 может сравниться. Все вуклканы на планете выбрасывают в атмосферу примерно один процент от того, что выбрасывается в результате человеческой деятельности.

А не наоборот?

Нет

А есть цифры? Где сравивается: вот столько выбросил завалящий вулкан, а вот столько - человечество?

Когда я спросил у гугла, он среди прочего послал меня на сайт Геологической службы США (United States Geological Survey), где есть несколько материалов с оценками. Утверждается, что вулканы Земли за год выбрасывают примерно 200млн тонн CO2, а в результате сжигания ископаемого топлива производится 20-30 млрд. тонн CO2 в год

https://www.usgs.gov/center-news/which-produces-more-co2-volcanic-or-human-activity

В других источниках по вулканам разброс от 65млн до 600млн в год.

Про Эйяфьядлайёкюдль, например, пишут, что он выбрасыал около 150тыс тонн CО2 в день.

> в любом случае эти процессы не быстрые

вот это, конечно, является большим заблуждением

текущий нагрев идет фантастически быстро, 0.2Ц/декаду, такого не было никогда

"никогда"

based on what? ice core data?

примерно

современные реконструкции дают самые быстрые природны темпы порядка на полтора меньше

How do we know that comparison is at the right granularity? I see ice core "data" with ever reducing "fuzziness" and can't help but wonder if that data can provide insights on the scale of decades.

а разные прокси (опосредованные измерения) есть. Одним из прокси являются кольца в деревьях и их останках, слои etc

насколько я понимаю, "быстрые" охлаждения зафиксированы, а вот "быстрых" нагревов до сего дня нет...

Верую! На этот новый год в заливной было тепло!

Как вообще можно не принимать во внимание Солнце?
Безотносительно сторонничеству к признанию ГП.

Да, очень даже надо принимать во внимание, следить как бы cоседи не украли!

Это так, а главная для нас звезда тем временем.

У меня тут в голове щелкнуло. Если б я был корпорацией заинтересеванной в отрицинии климатического кризиса, я бы не только платил всяким денайерам, но еще бы я выдумал Грету и AOC, чтоб те забили внимание людей в отношении климата всяким спамом, что если мы прям щас все не бросим и не пойдем чинить климат, то мы все умрем через дцать лет. И так каждый день.

Про московскую гебню как раз аналогичную идею сегодня задвигали.

Я оцениваю вероятность того, что анти-фракеры хотя бы частично финансируются гебней примерно в 80%.

э нет. корпорации прекрасно знают шо предеов человеческим дебилзму и конформизму нет. и чем больгий брэд с большим эмоциональнм накалом задвигаю, тем лучше работает на индивидов "с активной жизненной позицией". "болото" ппойдет за тем кто громче кричит.

Edited 2020-01-05 09:42 (UTC)

Ну второй аргумент по крайней мере можно понять))
А вообще опасные тренды вещь неблагодарная. Я вот тут прикинул, что если в будущие 20 лет международная обстановка будет накаляться так же как она это делала в предыдущие 20 лет, то в 40-е третья мировая война неизбежна. И на её фоне вся эта борьба с глобальным потеплением будет коту под хвост.
Ещё один момент, в науке тоже есть крайности на фоне общих трендов на которых стоят некоторые ученые, особенно когда идёт речь об угрозах человечеству начиная от ядерной зимы и кончая глобальным потеплением. Это алармисты и антиалармисты. Если первые склонны сгущать краски вплоть до "мы все умрем", то вторые оптимистически заверяют, что ничего плохого не произойдёт. Причём и те и другие, будучи учеными, делают это аргументированно, всяких журналюх мы не берем.

Edited 2020-01-05 09:32 (UTC)

У приматов как: если лидер не отвечает на вызов, то он подлежит замене. Третий мир в лице России, Турции, Китая и т.п. непрерывно и без последствий бросает вызов первому миру. Запад умиротворяет агрессоров, ведет "странную войну" и т.п., но это не может продолжаться до бесконечности. Так что большая война практически неизбежна.

"смерть врагам капитала!"

Если это про меня, то это откровенное хамство.

Если не про меня, то не знаю, где такие клоуны водятся. Пока что вся критика от специалистов была по делу и с массой очень интересных подробностей.

Про динозавров Вы ни разу не видели аргумента? Как Вам удалось?

Вот тут — подтверждение «хоккейной клюшки», про подделанность которой в своё время говорили примерно все противники антропогенной версии:
https://grist.org/article/2010-07-01-climate-scientist-michael-mann-gets-exoneration-penn-state/

Ссылками на любую тему сейчас можно кидаться сколько угодно. Есть "подтверждения" по любому вопросу, включая заговор рептилоидов.

С клюшкой вопрос очень прост. Суд попросил автора показать исходные данные, автор ушёл в несознанку. Суд постановил, что называть его жуликом можно.

Это безотносительно любых шкал и способов подсчёта.

Вопрос был всё-таки про антропогенность изменения температуры в двухметровом слое воздуха над поверхностью Земли. Пока что основной вклад в потепление вносит подкручивание цифр в прошлом. (И, кстати, всё больше попадаются жулики на подкручивании прямых измерений в настоящем.)

Причём, если также вольно обращаться с данными, можно без проблем доказать в другую сторону, чему в сети также есть масса примеров. Просто денег на это пока не дают, вот про них люди и не знают.

you'd better use something new instead of 10 years old BS.
https://www.zerohedge.com/news/2019-08-27/creator-global-warmings-infamous-hockey-stick-chart-loses-climate-science-lawsuit

Many thanks. Will take a look.

Looked through. Googled. It seems like a draw: neither Mann nor his opponent is pleaded guilty. Or my English is so bad that I don't see it?

Would you be happy with "a draw" if
1. you (Mann) tried to sue a guy for defamation for some millions buck
2. the guy (Dr Tim Ball) lawyers requested your data set & algorithm (which would defend your famous stick)
3. the judge order you to give that data & algorithm
4. you rejected the judge request (put your dick on him)
5. well, the judges here are very unhappy with such your behaviour
6. your case dismissed without ability to start it again
7. you will pay all expenses for Dr Tim Ball's very expensive lawyers for many years
that's your draw

Я не о людях, а об аргументах. Собирал, сколько вспомнил. Две из этих строчек - мои лично.

Даже по букварю теории пропаганды надо всегда запускать лажу от "противников" и распиаривать её. То же самое делают демократические СМИ, вкладывая негодные идеи в уста Трампа, а потом их опровергая.

Кстати, никто из вменяемых людей с влиянием человечества на производство парниковых газов и потепляющим эффектом парниковых газов не спорит. Вопрос в том, что из этого следует в плане корректировки. Плюс вопрос о масштабе вклада человечества на фоне глобальных процессов, от людей не зависящих.

Вот тут уже начинаются настоящие анекдоты.

Похоже, в вашей местности climate change еще не облагается налогом, вот вы и наслаждаетесь. У нас вот уже carbon tax вводили - мало кому понравилось.

И потом, для ученых надо ввести какую-нибудь форму ответственности. Прогноз выдал - зуб на кон. А то они фигачат свои прогнозы пачками и между делом предлагают раскошелиться.

А то получается - ученые не несут никакой отвественности за прогнозы, а менеджмет не несет никакой отвественности за принимаемые решения. Результат очевиден.

Если учёных начать оплачивать за то, насколько хорошо сбываются их прогнозы, профессию экономиста придётся закрывать.

Некоторые экономисты вполне хорошо оплачиваются за их прогнозы -- путем выигрыша (или проигрыша) от инвестиций, рост которых экономист предсказывает.

Просто можно поискать связку "нобелевский лауреат" + "банкротство"

Проблема популярных экономических моделей в том, что они действуют только до изменения тренда.

Первая ссылка
"Нобелевский лауреат по экономике: Дайте Греции обанкротиться!"

В чем именно вы видите проблему этой статьи?

Проблему я вижу в том, что я ищу не Гуглом, потому поисковик даёт мне то, что надо мне, а не то, что он считает нужным.

Ниже в ответвлении этой ветки пара правильных примеров.

Edited 2020-01-06 09:29 (UTC)

Я не вижу "правильных примеров".
Может быть дадите прямую ссылку на то, что вы хотите обсудить?

https://juan-gandhi.dreamwidth.org/4660407.html?thread=126651831#cmt126651831

Спасибо.
Вероятно именно это

vit_r и имел ввиду.

https://juan-gandhi.dreamwidth.org/4660407.html?thread=126660535#cmt126660535

Вы, вероятно, имели ввиду:
~~~~~~~
https://en.wikipedia.org/wiki/Myron_Scholes#Investment_activity
In 1994 Scholes joined several colleagues, including John Meriwether, the former vice-chairman and head of bond trading at Salomon Brothers, and his future Nobel Prize co-winner Robert C. Merton, and co-founded a hedge fund called Long-Term Capital Management (LTCM). The fund, which started operations with $1 billion of investor capital, performed extremely well in the first years, realizing annualized returns of over 40%. However, following the 1997 Asian financial crisis and the 1998 Russian financial crisis the highly leveraged fund in 1998 lost $4.6 billion in less than four months and collapsed abruptly, becoming one of the most prominent examples of risk potential in the investment industry.
~~~~~~~

Это пример того, как ошибочные прогнозы экономиста - обанкротили фонд.
Myron Scholes и Robert Merton, вероятно, потеряли часть своих инвестиций из-за своего ошибочного предсказания.

И это тоже. Только "обанкротили фонд" - не совсем правильное определение для полученного эффекта. Шоковая волна разошлась достаточно широко и накрыла много чего вокруг. (Правда, подробности об этом пишут в толстых книжках, которые месье не читает.)

Overleveraging - давно известная практика.
Возможно, экономисты решили рискнуть деньгами инвесторов но им не повезло.

В другом случае я бы, конечно, посоветовал почитать книжку...

Экономисты решили не рисковать. У них была замечательная математическая модель, гарантированная, общепризнанная и так далее.

На чем эти экономисты погорели?
Продали слишком много рискованных out-of-the-money опций?

Использовали модель вне области определения.

Разве область определения стоимости опций - не покрывает все практически возможные значения?

Месье на самом деле не видит, что слева стоит слово "определения", а справа "значения"? :-/

Я имею ввиду "все практически возможные значения аргументов".

Ох, я даже и не знаю, как это объяснять. Вроде, на русском будут допустимые значения функционального пространства. Короче говоря, те функции, которые в моделирование входят.

А все возможные значения аргументов неизбежно приведут к бесконечному времени выполнения модельных расчётов.

> Вроде, на русском будут допустимые значения функционального пространства.

На каком языке вам привычнее думать об этой финансовой теории?

> те функции, которые в моделирование входят

Можете привести пару примеров таких функций (входящих в модель на основании которой работал Long-Term Capital Management)?

Пока что не совсем понятно, что именно означает вне области определения

Я пас. Писать учебник в твиттер-стиле мне влом.

Такие экономисты уже есть - их называют hedge fund manager.

Есть непреодолимая пропасть между профессором экономики в университете и менеджером фонда. Что бывает, когда профессора, берутся за менеджмент.

Первая же ссылка говорит "Известный экономист и журналист Пол Кругман был вынужден объявить себя банкротом после того, как привычка жить на широкую ногу оставила его в долгах"

И это прекрасно, даже если выдумано.

Насчёт Кругмана не знаю, он давно уже не экономист, а платят ему за партийную пропаганду, и работает он в отделе пропаганды. Так что Кругман - плохой пример в этом случае.

Не нравится Кругман, вспомним, как Майрон Шоулз и Роберт Мертон управляли LTCM.

Самые что ни на есть экономические экономисты, отпремированные нобелевским комитетом. А то, так мы перебором и отбрасыванием примеров дойдём до загнанной под шконку Австрийской Школы.

Вот с Шоулзом уже пример, да.

У меня пару лѣтъ назадъ были совсѣмъ другiе аргументы противъ человѣко-вызваннаго потеплѣнiя. Съ помощью Фурье-анализа я грубо оцѣнилъ неопредѣленность тренда температуры по временному ряду 1900-2010 годовъ. Результатъ - неопредѣленность около полъ градуса. Поэтому намъ нужны точныя наблюденiя температуры со спутниковъ до примѣрно 2050 года, чтобы вообще сдѣлать выводъ о томъ, измѣнился ли трендъ потеплѣнiя въ результатѣ увеличенiя CO2, или трендъ несмотря на повышенiе CO2 остается въ предѣлахъ своихъ естественныхъ флуктуацiй. А пока что наблюдательныхъ данныхъ для такого вывода недостаточно. Полныя спутниковыя данныя доступны только начиная съ 1979 года.

И, кстати, въ научной литературѣ по климатологiи очень рѣдко встрѣчаются статьи съ вычисленiемъ статистической неопредѣленности тренда температуры. Я видѣлъ, наоборотъ, пару статей (на которыя широко ссылаются), гдѣ это вычисленiе было сдѣлано невѣрно, безъ учета долговременныхъ корреляцiй.

А это какъ разъ очень важный вопросъ - съ какой точностью намъ извѣстно, что температура стала расти быстрѣе послѣ, скажемъ, 1950 года (когда начала рѣзко увеличиваться доля CO2, производимая индустрiей), по сравненiю съ ея ростомъ до 1950 года. Температура является временнымъ рядомъ, который мы интерпретируемъ какъ сумму какого-то шума съ нулевымъ среднимъ и какого-то линейнаго тренда. Мы можемъ вычислить трендъ по наблюдаемому временному ряду, но получится нѣкiй trend estimator, въ которомъ будетъ статистическая неопредѣленность. Необходимо оцѣнить standard deviation ("sigma") of the trend estimator. Пока мы этого не сдѣлали и не показали, что среднiй трендъ, скажемъ, больше трехъ sigma, мы не можемъ вообще утверждать, что существуетъ какой-то ненулевой трендъ. И дальше мы должны показать, что трендъ въ 1950-2020 годахъ былъ не менѣе, чѣмъ на два sigma больше, чѣмъ трендъ въ 1900-1950.

Чѣмъ короче интервалъ времени, тѣмъ выше получится "sigma" и, слѣдовательно, тѣмъ меньше возможности надежно опредѣлить трендъ. Поэтому, по моимъ оцѣнкамъ, sigma станетъ достаточно малой лишь на интервалѣ около 100 лѣтъ. Отсюда и цифра 2050.

Я читалъ двѣ или три статьи, въ частности, отчеты IPCC, гдѣ обсуждался вопросъ вычисленiя sigma. Къ сожаленiю, нигдѣ не было четко описано, какъ они его вычислили, либо же было явно сказано, что они вычислили его безъ учета долговременныхъ корреляцiй - а при этомъ величина sigma получается сильно заниженной.

Еще, я былъ лично знакомъ съ нѣсколькими метеорологами, включая одного профессора, а моя жена нѣкоторое время работала въ этой области. Поэтому я знаю, что большинство людей, которыхъ сегодня называютъ климатологи, банально недостаточно знаютъ матанализъ, чтобы понять въ деталяхъ, почему и какъ преобразованiе Фурье даетъ оцѣнку неопредѣленности для тренда временного ряда.

Edited 2020-01-06 16:48 (UTC)

Вот, отлично! Как-то не видел, чтобы этот вопрос вообще где-то освещался; сам тоже не задумывался. Спасибо.

Въ общемъ, все мое вычисленiе сводится къ нахожденiю величины sigma. Эта величина - въ градусахъ Цельсiя - показываетъ, насколько велики типичныя естественныя флуктуацiи температуры. У меня получилось около 0.5 С. Это значитъ, напримѣръ, что мы должны допускать естественную флуктуацiю на полградуса при любой оцѣнкѣ тренда. Обычно, неопредѣленность въ два sigma считается еще допустимой въ рамкахъ естественныхъ флуктуацiй (это примѣрно соотвѣтствуетъ стандартному порогу достовѣрности въ 5%).

Вотъ какъ это работаетъ. Предположимъ для простоты расчетовъ, что истинное sigma = 0.5 C, и что истинный трендъ температуры составляетъ сегодня 2 градуса въ 100 лѣтъ (а до 1950 года онъ былъ лишь 1 градусъ за 100 лѣтъ).

Примѣръ 1. Пусть мы оцѣниваемъ трендъ по наблюденiямъ за 1950-2000 годы. У насъ получится, что за это время температура увеличилась на 1 градусъ. Но sigma = 0.5, поэтому такое увеличенiе - лишь 2 sigma отъ естественныхъ флуктуацiй. Значитъ, по такимъ даннымъ мы не можемъ даже сдѣлать однозначнаго вывода, что температура за 1950-2000 годы вообще сколько-нибудь выросла!

То-же самое для роста за 1900-1950 годы. Этотъ ростъ на 0.5 градуса - въ предѣлахъ одного sigma.

Отрицатели потеплѣнiя потѣшаются надъ нами и называютъ насъ обидными словами.

Примѣръ 2. Мы разсердились и взяли всѣ наблюденiя за 1900-2000 годы. У насъ получился ростъ на 1.5 градуса, а это уже 3 sigma. Значитъ, это уже не флуктуацiя - трендъ потеплѣнiя существуетъ и примѣрно равенъ 1.5 градуса въ столѣтiе.

Отрицатели потеплѣнiя съ позоромъ удаляются. Но остаются противники идеи, что потеплѣнiе сильно ускорилось изъ-за произведеннаго человѣкомъ СО2. Они по-прежнему убѣждены, что потеплѣнiе хотя и существуетъ, но является чисто естественнымъ явленiемъ природы и можетъ, невзирая на вѣсь нашъ СО2, въ любой моментъ смѣниться глобальнымъ похолоданiемъ, какъ это уже происходило много разъ въ исторiи нашей планеты.

Примѣръ 3. Мы приняли волшебную таблетку и дожили до 2100 года. Ростъ за 1950-2100 годы составляетъ 3 градуса, а за 1900-2000 годы лишь 1.5 градуса. Это опять 3 sigma, и значитъ, мы можемъ увѣренно утверждать, что потеплѣнiе существенно ускорилось послѣ 1950 года. Произошло ли это благодаря дѣятельности человѣка или нѣтъ, остается неизвѣстнымъ, - но, по крайней мѣрѣ, фактъ ускореннаго потеплѣнiя установленъ.

Примѣръ 4. Мы дожили лишь до 2050 года и увидѣли ростъ на 2 градуса за 1950-2050 годы. Этотъ ростъ - 4 sigma, онъ внѣ сомнѣнiя. Но разница между нимъ и ростомъ на 1.5 градуса за 1900-2000 годы составляетъ лишь 0.5 градуса, это одинъ sigma и, слѣдовательно, неубѣдителенъ.

Лишь когда мы возьмемъ данныя за 1850-1950 годы, мы увидимъ ростъ на 1 градусъ, и еле-еле (точность 2 sigma) сможемъ убѣдиться, что трендъ удвоился.

Понятно, что если sigma на самомъ дѣлѣ не 0.5 С, а, скажемъ, 0.25 С, то ситуацiя становится для климатологовъ болѣе благопрiятной - не надо ждать ажъ до 2100 года, чтобы надежно увидѣть измѣненiе тренда. Поэтому, очень важно найти правильное значенiе sigma. Это можно сдѣлать, если будутъ подробныя и точныя измѣренiя температуры по всѣй планетѣ, но, къ сожаленiю, сегодня такiя данныя есть лишь съ 1979 года.

Значенiе sigma характеризуетъ естественныя флуктуацiи климата (включая долговременныя циклы) и слабо зависитъ отъ аппаратной точности измѣренiя температуры нашими приборами. Даже если мы измѣримъ температуру съ точностью до 0.001 С по всѣй поверхности Земли и во всѣй атмосферѣ на сѣткѣ съ шагомъ 1 см, это совершенно не поможетъ намъ снизить sigma. Единственное, что имѣетъ смыслъ дѣлать - увеличивать временной интервалъ, на которомъ мы беремъ данныя для оцѣнки sigma. Напримѣръ, можетъ быть полезно использовать палеоклиматическiя наблюденiя льда, колецъ на деревьяхъ и т.д.

Edited 2020-01-06 17:44 (UTC)

"использовать палеоклиматическiя наблюденiя льда"

change of measurement method is the biggest contributor to uncertainty.

Maybe we can separately estimate "sigma" from ice cores, from tree rings, etc? Each of these methods will have their own systematic errors, but perhaps "sigma" could be more robust to those. For example, if all ice core data is systematically 5 C below all tree ring data, this will not affect the esimate of "sigma".

My analysis is here,
https://chaource.dreamwidth.org/134632.html
https://chaource.dreamwidth.org/136180.html

Also
https://chaource.dreamwidth.org/tag/climate

Edited 2020-01-06 19:09 (UTC)

Excellent write-up! I'll need to brush up on some of the methods you use there.

In one of the articles you mentioned https://data.giss.nasa.gov/tmp/gistemp/STATIONS/tmp_425003913920_14_0/station.txt - perfect example of the other measurement issue. Out of 122 years on the record, 34 years have missing data, and of those 19 years still have some numbers "filled in".

I mean, it's ok for a PhD on model fitting, but maybe better scrutiny is needed when making policy decisions.

But of course your argument is very original. Thanks for bringing it up.

Thank you. This is something that makes a lot of sense to me.

Why is the mean temperature even the metric to watch? Are the climate models linear transformations of temperature?

In my view, the mean temperature is a completely unphysical, meaningless variable whose behavior is dominated by chaotic noise. There are no models that could possibly predict it.

However, it is officially claimed that the mean surface temperature is growing due to human-produced CO2. This is why I examined that claim.

ok, yes, the analysis makes perfect sense from that point of view.

> There are no models that could possibly predict it.

<удивившись>

это почему?

Because it's just the best fitted model.

If you have 100 years of data, there is a polynomial that will fit the data with zero errors. But that's not the point of the model.

> In my view, the mean temperature is a completely unphysical, meaningless variable

это почему?

Вы, надеюсь, понимаете, что, скажем, модель решает динамику ряда взаимодействующих подсистем и выдает на каждом шаге некие массивы.

Все это пишется на диск, десятки гигабайт цифр за ран. А потом пост-процессор
вытаскивает и рисует то, что нужно - 2д анимации, 3д анимации, 4д анимации, ...

В том числе и производит пространственно-временное осреднение приповерхностной температуры, годное для сравнения с измерениями. И потом печатает два столбца - год - температура, год - температура.

Можно рисовать и печатать любые интересные картинки.

Вас же не смущает, что в городе, где Вы обитаете есть сотни, если не тысячи разного качества термометров на некой иррегулярной сетке. Они все что-то меряют. А потом на ТиВи выходит девочка, и говорит, что в городе температура сегодня 6ц.

> whose behavior is dominated by chaotic noise.

это, конечно, неверно. Если уж что и dominated, так это диссипативные процессы.
Мы не наблюдаем хаотических температур за окном. Мы способны вычленить, например, сезонные колебания. Мы способны уловить многолетние осциляционные эффекты, начиная с ENSO и далее PDO и AMO. Мы способны вычленить на промежутке, скажем 40 лет потепление с градиентом 0.2ц/декаду.

Или, скажем, простой вопрос - Вы не задавались вопросом, почему флюктуации, называемые ураганами, ограничены 5й категорией по шкале С-С? Да и этих ураганов за сезон счетное и довольно небольшое количество? Почему по планете не гуляют ураганы 25й категории? Скажем, ураган размером с пол-Европы, из Индийского океана пересекает африку по экватору и вторгается в Атлантику?

Я там внизу с math mommy побеседовал на тему бифуркаций, мб интересно

Вы опять ведете бесѣду такъ, какъ будто я не разбираюсь въ школьной математикѣ, не понимаю, что означаютъ слова "средняя температура" и т.д. Вы пытаетесь объяснить мнѣ это понятiе на пальцахъ, какъ будто наше обсужденiе натолкнулось на непониманiе именно этого термина. Однако, при этомъ вы показываете, что не знаете смысла терминовъ "unphysical quantity" ("величина, не имѣющая физическаго смысла"), "chaotic behavior" или "X is dominated by Y". Всѣ эти термины имѣютъ четкiй математическiй контекстъ, за ними стоятъ уравненiя и теорiи. Очевидно, вы этого не изучали, не ожидаете этого отъ другихъ, и не даже не знаете, чего именно вы не знаете. Моя бесѣда съ вами окончена.

это, кстати, очень хороший вопрос, я что-то подобное спрашивал у климатологов

но там есть еще и тонны опосредованных данных, типа площади (таяния) ледников, температуры приповерхностного слоя воды (https://www.epa.gov/climate-indicators/climate-change-indicators-sea-surface-temperature), у пр

в общем, греется планетка

Никто и не спорит с тем, что греется. (Точнее до недавнего времени грелась.) Вопрос в причинах, типичности явления и предсказаниях на будущее.

А лёд очень быстро нарастает, так что проблем нет даже с Гренландией. Сначала подтает, потом снегом завалит. Вот и привет тренду.

там есть одна фундаментальная проблема - противники антропогенной гипотезы не могут предложить альтернативы

We ran out of hypotheses to test...

такие дела

Тамъ много альтернативныхъ объясненiй. Но главное, никакая модель никогда не можетъ объяснить и предсказать хаотическую систему.

> Тамъ много альтернативныхъ объясненiй.

И какие именно актуальны сейчас? Можете их показать/назвать?

т.е. предложения, актуальные в 2000м (рост температуры 0.3-0.4) совсем не актуальны сейчас когда нагрев порядка 0.8ц

ОЧЕНЬ большая энергия закачана в атмосферу.

> Но главное, никакая модель никогда не можетъ объяснить и предсказать хаотическую систему.

<обуев>

т.е. люди, решающие Навье-Стокса, о хаотических системах совсем ничего не знают?

"Там вовсе не вакуум, а место встречи Земли с гигантскими, фантастическими энергиями глубокого космоса.

Поэтому малейшая флуктуация от устойчивой нормы может иметь совершенно непредставимые последствия, там реальный хаос сравнительно легко наступает."

- Я не спецiалистъ въ этой области и не знаю, какiя альтернативныя объясненiя сегодня еще работаютъ. Однако, проблема въ томъ, что объясненiе съ CO2 не работаетъ и никогда не работало. Т.е. у насъ вообще нѣтъ работающей теорiи климата сегодня.

- Аномалiю температуры нельзя опредѣлить точнѣе, чѣмъ плюсъ-минусъ полградуса. Поэтому нельзя утверждать, что въ 2000 году ростъ былъ 0.4, а въ 2020 году 0.8. Это просто превышенiе точности. Я какъ разъ въ своемъ первомъ комментарiи подробно объяснилъ, почему это такъ.

- Навье-Стокса среди климатологовъ почти никто не рѣшаетъ, да и рѣшать его безполезно - хаотическую погодную систему нельзя предсказать болѣе чѣмъ на недѣлю. Предсказанiя климата на 100 лѣтъ впередъ - завѣдомый нонсенсъ. И это подтверждается практикой. Есть 25 оффицiально утвержденныхъ моделей климата, и онѣ всѣ даютъ совершенно разныя предсказанiя, если запустить ихъ на 100 лѣтъ впередъ и посмотрѣть, скажемъ, частоту большихъ засухъ или похолоданiй или потеплѣнiй.

> Навье-Стокса среди климатологовъ почти никто не рѣшаетъ, да и рѣшать его безполезно

это нечто новое

"At the centre of all climate models are the
Navier-Stokes equations, which describe
the movement of liquids and gases such as
the atmosphere and ocean."

http://www.met.reading.ac.uk/~williams/media/Predicting_Climate_Change.pdf

> Я не спецiалистъ въ этой области и не знаю, какiя альтернативныя объясненiя сегодня еще работаютъ. Однако, проблема въ томъ, что объясненiе съ CO2 не работаетъ и никогда не работало. Т.е. у насъ вообще нѣтъ работающей теорiи климата сегодня.

я рекомендую почитать оригиналы статей Сванте Аррениуса (1896/1897 емнип), там все очень просто рассчитано, никаких компьютеров, сейчас даже студентам дают в качестве курсовой работы, повторить таблички с экселем. Если надо, у меня они где-то есть

Ну и касательно CO2 - заходим в магазин, покупаем прямо сейчас огурец (а он мб только тепличным), разрезаем, солим, и, громко хрустя сиим огурцом, говорим, что никакого парникового эффекта нет.

> Аномалiю температуры нельзя опредѣлить точнѣе, чѣмъ плюсъ-минусъ полградуса. Поэтому нельзя утверждать, что въ 2000 году ростъ былъ 0.4, а въ 2020 году 0.8.

ошибки, конечно поменьше, но таки да, большие довольно, не 5 сигма.

тем не менее, скажем, рисуем 0.8 градуса, дорисoвываем ворота +- полградуса, и получаем такой график с точкой 0.8 и воротами 0.3-1.3, а потом показываем публике - и публика таки видит, что эффект есть, температура уверенно выше
базовой (нулевой).

Люди полтора десятка лет назад могли спорить, что эффект есть или нет, а сейчас даже борцы с ГП с такими спорами завязали - время явно работает против Вас, среднее значение температуры растет и из 2 сигма уже идет к 3 сигма.

Еще раз, базовая модель чрезвычайно проста - бассейн, труба от солнца с потоком энергии, труба от планеты ик и пр в мировой вакуум. Уровень воды и есть наша температура. До недавнего времени сколько втекало, столько и вытекало, уровень в бассейне был стабилен. А вот тут заметил народец, что уровень в бассейне растет, температура повышается. Тут или со входом проблемы, либо сток забился. И те 0.8 или сколько градусов накопилось - это ОЧЕНЬ много энергии в атмосфере.Дб понятный и мощный механизм, обеспечивающий повышение без антропогенного влияния.
Фальсифицируемый (в смысле Поппера) механизм, нечто измеряемое.

Как я уже написал, у отрицателей АПГ тут проблема - they ran out of hypotheses to test. Если есть идеи - предлагайте, в этой науке много денег, Вам спутник запустят если идея стоящая. Т.е. нельзя просто встать и сказать - нэ верю. Нужен альтернативный механизм, который не только об'ясняет генезис потепления, но и его фантастические (0.2ц/декаду) темпы.

I think no one argues with what you can measure. The problem is with the claim that something extraordinary is happening. It's not clear how we can claim that, given the uncertainty produced by the models, the uncertainty introduced by making up 15% of data on input of the models, the uncertainty inherent to the stochastic process and the uncertainty of the proxy measurements for paleoclimate and other generalisations (eg even 100 years ago there was no direct measurement of the global temperature, only proxies and models).

Ok, we have a theory of human-made warming. What's the theory of Jurassic warming? It's got to be verifiable.

Ice cores, tree rings, etc aren't direct measurements. So there is some model to go with it. How do they define confidence intervals for these models?

Edited 2020-01-08 07:27 (UTC)

> The problem is with the claim that something extraordinary is happening.

Я согласен с тем, что неопределенностей довольно много. Но сигнал прет не останавливаясь с темпом 0.2Ц/декаду

в 90е было очень легко говорить, что сигнал теряется в шуме. В 2000е сигнал стал выделяться на фоне шума. А сейчас сигнал стоит над шумом как елда солдата-срочника.

Поковыряв пальцем в носу, мы по-видимому по сигналу перевалили за 2 сигмы и уверенно идем к 3м. Можно подождать декаду-другую, будут уверенные 3 сигма превышения над нулем.

АГП хороша тем, что она последовательно об'ясняет не только сам сигнал, но и его невероятные темпы.

Если есть хорошая физическая альтернативная идея - да Вам персональный спутник запустят, если надо.

> What's the theory of Jurassic warming? It's got to be verifiable.
Ice cores, tree rings, etc aren't direct measurements. So there is some model to go with it. How do they define confidence intervals for these models?

ну да, есть такой отдельный бизнес - прокси (опосредованные) измерения для реконструкции климата, гипотезы. Хотелось бы чтобы данные были лучше, но маемо шо маемо

Сделаю следующее утверждение - из собственного ковыряния пальцем в носу я оцениваю сигма между 0.3 и 0.4Ц. Потому и говорю, что текущее 0.8ц потепление с 1880го это уже 2 сигма эвент уверенно идущее к 3 сигма.

Предположимъ, что сигма равна 0.3 С. Тогда нельзя говорить, что температура выросла на 0.2 С за одну декаду - такой ростъ остается въ предѣлахъ естественныхъ флуктуацiй. Можно только говорить, что она выросла на 0.8 С за сто сорокъ лѣтъ (1880-2020), это тогда безспорно. Но утверждать, что ростъ за 2000-2010 былъ 0.1 С, а за 2010-2020 былъ 0.2 С и значитъ, темпъ повышается - нельзя, это превышенiе точности. Вы согласны съ этимъ?

Edited 2020-01-08 20:41 (UTC)

"Но сигнал прет не останавливаясь с темпом 0.2Ц/декаду"

It's not a measurable thing. It's a statistical estimate. What's the confidence interval for that?

Using the data I quoted as an example, to make it more obvious what I am asking:

Is the mean temperature 1901..1950 different from 1950..2019? Given that data, we can reject the hypothesis that the mean is the same with confidence level of 0.288. This is rubbish confidence level. Roughly speaking, we accept the means are different (temperature changed) with the probability of 28.8% that we make a mistake in doing so.

Can we estimate the temperature difference? Yes, just the difference of means. Given that data it is 0.16C. Well, it's not global temperature, so don't worry that it does not match the 0.8 per century, the clincher is the following:

What is the confidence interval for the temperature difference estimate? The confidence interval at the level 0.288 should be (roughly?) equal to the temperature difference estimate (I am not too certain how many tails for t-distribution to use here, need to check; but that's not wildly different, whichever tails you pick).

That is, you can get confidence interval smaller than the actual difference of 0.16 C only for p much larger than 0.288.

You can do the same to, say, 30-year intervals, 1901..1930 vs 1990..2019. That's better. Given that data, the 30-year means changed with confidence level of 0.09. This starts getting into interesting confidence range. The estimate of the temperature difference is 0.5C. But at 0.1 it is still +/- 0.5 C, and at confidence level of 0.25 it is +/- 0.25 C.

But then, say, 1970..2000 vs 1990..2019 - to be able to claim that it is "speeding up" - is not very good. The difference is there, yes, but at the confidence level of 0.33. The difference is 0.19 C, yes, but the confidence interval is very large.

Ok?

So when someone talks about "сигнал прет", we are talking about the estimate of difference of means going up. But what is happening to the confidence interval?

oooh, some guys looking at error bars (but different from my lame attempt I intended only as a motivating example):

Geophysical Research Letters:

https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/2016GL069555 - error bars of 0.5C and conclusions placing question mark around the importance of the reported warming.

Вотъ, отличная находка, спасибо! Постановка вопроса именно такая, какъ въ нашей дискуссiи здѣсь.

А въ моемъ журналѣ вычисленiе и оцѣнка 0.5 С были опубликованы на годъ раньше этой статьи. ;)

Они пользуются болѣе сложными моделями, чѣмъ я, но смотрятъ только на температуру въ одной точкѣ Земли. Одинъ изъ ихъ выводовъ - негауссовые процессы можно изслѣдовать тѣмъ-же методомъ, что гауссовые.

Задача, которую я пока не рѣшилъ - какъ учесть температуру одновременно во всѣхъ точкахъ Земли и по всей высотѣ атмосферы.

Edited 2020-01-10 10:30 (UTC)

это, кмк, не совсем верная статья

во-первых, применимость модели гауссова шума вещь, скажем так, неочевидная

во-вторых, как я уже и писал, нельзя известные (хотя, может и не очень хорошо понимаемые) явления записывать в шум.

Осцилляции и солнце нужно учитывать отдельными членами.

Выглядит это примерно вот так (это не статья, но там можно поиграться с данными)

https://www.carbonbrief.org/interactive-much-el-nino-affect-global-temperature

Там невооруженным взглядом видно, что учет ENSO/солнца/вулканов делает кривую температуры заметно более градкой относительно фита.

Т.е. авторы, говоря о error bars of 0.5C заметно завышают ошибку, кмк

Thanks, I'll take a look.

I think the white noise model is always correct. Because you don't know what you don't know, you start with the assumption that everything else is noise, and only start digging more if that hypothesis must be rejected (the residuals don't appear to be normally distributed). Basically, in order to discover whether anything else has non-negligible impact, you need to test whether it is significantly non-random.

But I may be wrong. I am only applying a general modeling method, and in this case there may be a better approach.

> I think the white noise model is always correct.

Это почему? Про применимость той или иной модели хорошо бы понять обоснования

> Because you don't know what you don't know, you start with the assumption that everything else is noise, and only start digging more if that hypothesis must be rejected (the residuals don't appear to be normally distributed). Basically, in order to discover whether anything else has non-negligible impact, you need to test whether it is significantly non-random.

ну так мы уже знаем, что есть долговременные процессы - ENSO, solar cycles, ...

я поискал в Вашей ссылке слова ENSO, oscillation, solar - ничего нет

они (авторы) весело всё это записали в гауссов шум

"Это почему?"

A handwavy explanation, perhaps:

1. You need a criterion of a goodness of fit, no matter how complex the explanation.
2. You need a criterion that is not dependent on the function or distributions involved.
3. You need a criterion that works for inexact matching. (The function that we think governs the behaviour of a system will never match exactly the data that we observe, unless we perform exact interpolation - but interpolation does not have predictive power)

We can then choose between two models, and decide which one is better.

We start with the assertion that you can always explain away anything as white noise. This is a model with zero systemic behaviour. The p at which we can accept the observation as white noise, is the measure of goodness of such an explanation.

You change the model by introducing some systemic behaviour, some function. The residuals (the remaining unexplained behaviour) will follow normal distribution for some p. If this p is smaller than the previous step, we accept the model.

You improve the model by modifying the function - adding new terms, removing others, etc. The residuals will follow normal distribution for some other p. If this p is lower than the previous step, we accept the model. If the same, use the model with fewer variables.

I went through probably only 50% of this book: https://reneues.files.wordpress.com/2010/01/an-introduction-to-generalized-linear-models-second-edition-dobson.pdf , which is to say that I am not pretending to be a guru of statistics. Section 2.3 is the principles of fitting and checking the model.

"ENSO, oscillation, solar"

That's right. They are not modelling ENSO, solar, etc. They are just establishing a difference in temperature. This is like comparing two sets of observations and determining whether they are different, and if they are, what's the difference, and what's the confidence interval of the difference.

> We start with the assertion that you can always explain away anything as white noise.

Нет, это предположение, и оно требует определенного обоснования. Т.е. с него обычно стартуют, посколько подавляющая часть нашей статистической машинерии основана на гауссиане, с ней легко и приятно иметь дело, софт.пакеты, GLM и пр. Но зачастую это просто вопрос удобства, привычки, опеределенной лени мышления

Если из первых принципов (из физики процессов) известно, что гаусс плохо применим - его и не надо применять.

> You improve the model by modifying the function - adding new terms, removing others, etc. The residuals will follow normal distribution for some other p. If this p is lower than the previous step, we accept the model. If the same, use the model with fewer variables.

речь идет об относительной пригодности моделей, тут наверно метода применима с оговорками выше

> That's right. They are not modelling ENSO, solar, etc. They are just establishing a difference in temperature. This is like comparing two sets of observations and determining whether they are different, and if they are, what's the difference, and what's the confidence interval of the difference.

авторы же статьи выдают некую цифру как абсолютную ошибку, 0.5Ц

и вот тут у меня возникают вопросы...

"это просто вопрос удобства"

I don't think so. My humble understanding is that we want to get a predictor, but we need to make sure it is better than a coin toss.

"авторы же статьи выдают некую цифру как абсолютную ошибку, 0.5Ц"

Yes. I can't comment, because I can only assume they and the reviewers understand the matter better than me.

They don't talk about ENSO, solar cycles, etc using those names, but I am not sure your worry is justified - the study of long range and short range correlations is written all over the paper.

"Even though the data model produced Gaussian‐distributed data and the observed anomalies are not perfectly Gaussian, the empirical error bars which we can determine up to N≈500 agree well with the ARFIMA model results. This suggests that the Gaussian model works sufficiently well to take the extrapolation to the 30 year error bars seriously."

"Although the physical consequences of increasing greenhouse gas concentrations are undebatable, this work shows that a quantitative assessment of climate change from observed data is still challenging"

> I don't think so. My humble understanding is that we want to get a predictor, but we need to make sure it is better than a coin toss.

Есть General Linear Model, где невязка (residuals) дб обязательно гауссовой, это условие метода. Он математически довольно прост, довольно прост и вычислительно, и за него хватаются первым делом потому, что он есть всегда и везде, разумный API в Питоне, R, ..., во многих случаюх реально работает, etc

А есть Generalized Linear Model (иногда обозначают как GLiM) где невязка (residuals) может быть любой из целого семейства экспоненциальных распределений (само экспоненциальное, Гамма-распределение, хи-квадрат, распределение Фишера, ...). Заметно тяжелее вычислительно, менее известен и менее используется, но самое главное - требуется предметное знание позволяющее выбрать как именно описывать residuals. Т.е. из знания домейна требуется обосновать выбор распределения.

Люди просто гораздо чаще себе (и другим) говорят, что нифига я про шум не знаю, и пусть он будет гауссов. И, как ни удивительно, зачастую это работает

They don't talk about ENSO, solar cycles, etc using those names, but I am not sure your worry is justified - the study of long range and short range correlations is written all over the paper.

так они сравнивали 30-летнее осреднение с 1-летним. 30-летнее осреднение должно замыть информацию о ENSO (периоды года этак в 4), а также 11-летние солнечные циклы.

я понимаю, что статья прошла ревью, но мне она не нравится, неправильно сделано, кмк

I think I agree with you on all points here.

Dobson's book does talk about modeling with distributions of various exponential families, and the modeling software we used did test different things using a variety of distributions, not just normal.

The small niggle is that you can test whether the residuals are normally distributed, then test if they are Fischer, and end up with p values 0.1 and 0.01. Fischer looks better, but normal is also ok. (In this contrived result)

Also, to my mind, autocorrelations affect the number of degrees of freedom. But if the test holds for a large range of degrees of freedom, it may not matter.

"Это почему?"

In other words, the argument should be reversed: how can you tell some function works better than, say, a coin toss? This is the same as how can you tell something is not a white noise.

Hence the motivation for statistical hypothesis testing. You start with an assumption that something is just white noise, then reject it after testing the hypothesis: p-value is sort of like the probability of making a mistake by rejecting the hypothesis that it's just white noise, and you want this probability to be as low as you can get. Since hypothesis testing is just a bunch of arithmetics, you can test any data, whether it is random or not. Just non-random data is meant to have a very low p-value - the test must be able to sniff out the data is not random.

Ok. Then maybe in this particular modelling they have developed a better hypothesis testing approach, or maybe they have a motivation why residuals are not meant to be normally distributed (say, maybe they are log-normally distributed, eh?). But this is what I am trying to find out :) what makes this specific model fitting process different from other models?

I've seen GLM fitting process for rainfall modelling (so I am sure GLM model fitting is applicable at least in some circumstances; what motivated me to study some of that book), which followed pretty much what I am saying as far as I can tell - i.e. optimising the parameters of the model to minimise the residuals (and to result in high confidence that the residuals are white noise). For many functions this is a matter of finding derivatives, etc, just as described in that book.

I do realise the actual oceanic or atmospheric thermal exchange modelling is not necessarily subject to some GLM. And yet we will ascribe some of the stuff to randomness - either because it is really stemming from some probabilistic quantum laws (for the lack of a better term), or just too complex to model, no matter. What we want to know is how much remains unexplained (confidence intervals), and whether we should be worried about being unable to explain the remainder (p-value for accepting the hypothesis that the residuals are white noise).

The general model testing principles seem to be applicable outside GLM specifically, because the goal is the ability to discern a better model from a less accurate model of a process for which we can't produce exactly the numbers we see in the weather station log.

Рекомендую взглянуть на https://stats.stackexchange.com/questions/377999/why-are-gaussian-processes-valid-statistical-models-for-time-series-forecasting

там как раз про CO2 и как важно учитывать те вещи, которые нам уже известны

Sure. But first you get unsatisfactory results, then you start looking for autocorrelations etc.

ошибки, конечно, поменьше

Вотъ здѣсь, пожалуйста, дайте ссылки на прочитанныя Вами статьи, гдѣ климатологи объясняютъ, какъ расчитываются эти ошибки и какъ учитываются долговременныя корреляцiи температуры. Еще разъ - я въ своемъ первомъ комментарiи https://juan-gandhi.dreamwidth.org/4660407.html?thread=126663607#cmt126663607 сказалъ, что я пока что такихъ статей не нашелъ, и что именно расчетъ величины "sigma" есть очень важный вопросъ.

Дальше я въ другомъ комментарiи разсмотрѣлъ сценарiи расчетовъ и показалъ, что въ зависимости отъ sigma, намъ нужны наблюденiя за разный перiодъ времени для того, чтобы увѣренно сдѣлать выводы о наличiи потеплѣнiя или его отсутствiи.
https://juan-gandhi.dreamwidth.org/4660407.html?thread=126664119#cmt126664119
https://juan-gandhi.dreamwidth.org/4660407.html?thread=126666167#cmt126666167

заходим в магазин, покупаем прямо сейчас огурец
Вы аргументируете такъ, какъ будто я незнакомъ съ теорiей парниковаго эффекта. При этомъ, вы не даете новой информацiи, а просто повторяете широко извѣстныя утвержденiя о томъ, что именно СО2 отъ человѣка есть главная движущая сила современнаго потеплѣнiя (т.к. иначе бороться съ СО2 было бы не нужно и даже вредно). Однако, есть цѣлый рядъ причинъ, по которымъ СО2 отъ человѣка не можетъ быть таковой главной движущей силой. Эти причины независимы отъ новыхъ измѣренiй температуры и останутся въ силѣ и въ 2030, и въ 2050 году. Съ этими причинами Вы явно незнакомы, - вы просите ихъ перечислить. Поэтому Ваши аргументы не кажутся убѣдительными.

Навскидку назову три причины - 1) СО2 отъ технологической дѣятельности человѣка гораздо (въ десятки и сотни разъ) меньше СО2 отъ другихъ источниковъ, отъ вулкановъ до океанскаго планктона, которые соотвѣтственно флуктуируютъ въ гораздо большихъ масштабахъ. 2) СО2 парниковый газъ, но есть и другiе парниковые газы, скажемъ метанъ и водяной паръ, которыхъ въ сотни и тысячи разъ больше, и которые соотвѣтственно флуктуируютъ съ гораздо большей амплитудой. Есть еще такъ называемыя "облака" или "тучи" въ небѣ, которыя иногда загораживаютъ солнце. Теорiи для водяного пара у насъ нѣтъ, т.к. облака слишкомъ сложный объектъ, мы не умѣемъ ихъ вообще адекватно моделировать. 3) Въ прошломъ, СО2 былъ гораздо выше и всегда запаздывалъ за ростомъ температуры. Нѣтъ причинъ считать, что СО2 движетъ температурой - наоборотъ, это температура движетъ СО2, если посмотрѣть на исторiю климата.

Edited 2020-01-08 13:41 (UTC)

> СО2 отъ технологической дѣятельности человѣка гораздо (въ десятки и сотни разъ) меньше СО2 отъ другихъ источниковъ, отъ вулкановъ до океанскаго планктона, которые соотвѣтственно флуктуируютъ въ гораздо большихъ масштабахъ.

<обуев>

а КАК Вы эти флюктуации определяете? Есть же графики померянного CO2, начиная с Мауна Лоа и далее везде. Где там эти невероятные флюктуации? Ну и насчет "въ десятки и сотни разъ" есть вопросы - с момента индустриальной эры CO2 выросло в полтора раза, с 280ппм до где-то 420ппм. Сезонные колебания видны, а каких-то гигантских скачков CO2 я не наблюдаю. Вполне гладкий тренд на рост

> СО2 парниковый газъ, но есть и другiе парниковые газы, скажемъ метанъ и водяной паръ, которыхъ въ сотни и тысячи разъ больше

несомненно

потому реально роль играет не концентрация сама по себе, а произведение концентрации на сечение поглощения ИК. Была такая альтернативная водяная гипотеза, ныне опровергнутая. Т.е. этими вопросами публика задавалась, это правильные вопросы, но сейчас считается, что ответы уже даны - вклад CO2 и водяного пара примерно равны друг другу, а метан и пр добавляет мелкие проценты

Number crunching time.

I don't know what is glossed over in all the IPCC reports, so let's take a look what to look out for:

https://data.giss.nasa.gov/tmp/gistemp/STATIONS/tmp_425003913920_14_0/station.txt - I don't recall how I got this reference, but it's some NASA data set. You will observe lots of 999.9 - that's missing data. Not sure why it would be missing in the recent years, but ok. Also, it's not global temperature, but let's take a look anyway, to see how the temperature *proxy* can behave.

What's the meaning of "trend"? Is this just a linear regression fitted with smallest error? If so, we can do linest in excel.

2007..2019 - yes, 0.04 C / year, it's warming up a lot!

but 1901..2019 - no, 0.005C / year, it's not warming up that much. Well, the claim is that in the last decade it started warming up much faster? ok, let's compute 10-year linest for all decades.

I get everything between -0.217 C / year for the decade 1986..1996, to 0.187 C / year for the decade 1978..1988.

Surely, I am doing something lame here, but I want to use this as the baseline dumb thing. This little exploration is the reason why when people say "trend" I want to know more about what they mean by that. To make sure they aren't doing the same lame thing I am doing.

I can't open the link to station.txt.

Trend can be estimated in various ways, e.g. by first detecting "seasonality" and removing it, or by simple linear regression. The result will be a quantity (a trend estimator) that has a statistical error. The main question is to compute that error, e.g. the standard deviation of the trend estimator. This is what I called "sigma".

One can compute "sigma" in various ways, but one way is to take the linear estimates of trend over different 10-year intervals and see how those trends typically differ. Then do the same for 20-year intervals. Then for 30-year intervals. For example, taking a linear estimate over various 10-year intervals, you get trend numbers between -0.2 to 0.2. This is just due to natural variability and long-term correlations of temperature. You cannot reduce this uncertainty except by taking longer time intervals. Taking linear estimates for 30-year intervals, I expect you to get numbers between -0.1 and 0.1 or so. Eventually, when you take a large enough time interval, you will start seeing a trend value that is definitely two sigma away from zero. The main question is, how large must be the time interval for that. I estimated 100 years.

After that, there is the second question - did the trend change after 1950. Again, you need to show this beyond two sigma. Right now, I think the data is insufficient for that. Using my estimates of sigma, I expect that we need to wait until at least 2050 to see if the trend is the same or different after 1950.

Because of the natural variability, it is impossible to show that the trend is equal to X in 2000-2010 and to Y in 2010-2020. The values X and Y are statistically indistinguishable because of too much natural variability and because of large time correlations in the temperature. The data shows very clearly that a decade is far too short for us to be able to estimate the trend reliably - even if we had no missing data, and even if we could measure the temperature with precision of 0.001 C every microsecond at every point on the Earth and in the atmosphere over a 1 mm grid in three dimensions. Natural variability together with time correlations makes this impossible.

Edited 2020-01-08 13:03 (UTC)

Thank you. All this makes sense to me. Including the simple fact that each approximation is a model, linear, exponential, or whatever.

Re link: hmmm... it is odd, but it is from here - download monthly data as text.

Most likely, the site checks whether the "referer" in the browser is set correctly. Thank you!

Yes, what you are saying makes a lot of sense to me. I am wondering what hides behind the "consensus" of "a trend of 0.2 C / decade". There must be lots of caveats, but they don't get talked about.

"Eventually, when you take a large enough time interval, you will start seeing a trend value that is definitely two sigma away from zero."

I'd like to understand this bit more. On what grounds do we use "two sigma" here? Is the slope ("the trend") meant to be normally distributed?

I mean, I can't wrap my head around double assumption: If T were a normally distributed value, then "the trend" would be some f(T) that is not necessarily normally distributed, but would be for some f, and won't be for some other f. But for "the trend" to be non-zero, T must be not a normally distributed value; why do we assume f(T) is normally distributed?.. How do we know that's the right hypothesis to test?

I mean, even the absence of normal distribution for f(T) doesn't mean there is "a trend" - T may still be a normally distributed random value, but f is such that f(T) is not normally distributed - because f(T) are not i.i.d. (not "independent").

The main assumption is that T(t) as a function of time (t) is a sum of a zero-mean unknown "noise" U(t) and a linear trend a+b*t. We are estimating the trend coefficient "b". For simplicity, we may also assume that the "noise" is a Gaussian random process with zero mean and some fixed, stationary auto-correlation function.

The least-squares estimator for the trend coefficient "b" is a linear function of T(t). So, the trend estimator is then also a Gaussian distributed value with some (possibly nonzero) mean and some standard deviation. Our goal is to compute the mean and the standard deviation of the estimator for "b". This was the main goal in my Fourier-based analysis that I pointed out before.

The assumption of Gaussian or normal distributions is not at all important. We will conclude that the trend is nonzero not because the distribution is not normal or not Gaussian, but because the mean value is far enough from zero so that it can't be just a natural fluctuation. The mean value and the standard deviation are defined just as well for non-Gaussian distributions.

Even if the distribution of noise is not Gaussian, we still assume that it has zero mean (by definition, it is "noise" and has no trend). So, we can still assume that U(t) has some fixed auto-correlation function. The estimator for "b" is still a linear function of T(t), so we can compute the standard deviation of b.

The usual procedure is to require that some value is beyond 2 sigma away from zero. The null hypothesis is that there is zero trend. We can refute the null hypothesis at high confidence if we show that the mean of "b" is larger than 2 sigma.

Edited 2020-01-08 14:48 (UTC)

These assumptions would not work even when evaluating parameters of a drilling process (e.g. pressure, penetration speed, etc).
Of course drilling is less smooth than the atmospheric process, but it has something in common. Unpredictability of what happens next.

What procedure would instead be appropriate for a drilling process? What are the estimated quantities, and how should they be estimated?

Wrote separately. It was tricky.

I understand everything about hypothesis testing. I am not clear about the preconditions being met.

"the mean value is far enough from zero so that it can't be just a natural fluctuation"

A natural fluctuation of what? Of the trend? Do we conclude "b" is nonzero? I think we will only find out whether the hypothesis that the function is linear of some b must be rejected.

The trend function is a + b*t, so the trend coefficient is an unknown value "b". We need to decide whether b = 0 (null hypothesis) or not. We can only compute a quantity "B", which is an unbiased estimator of "b" (least squares linear estimator). The quantity "B" is a random quantity whose probability distribution has mean E[B] which is equal to "b". We can also estimate the standard deviation of "B", which we call "Sigma". If | E[B] | > 2 * Sigma, we can conclude that it is unlikely that b = 0 - because we got a value of the estimator "B" that is so far from zero.

If we imagine performing this observation many times (for different time epochs, or for different imaginary Earths), we will get different values of "B" - even though "b" remains the same. This is what I called the "natural variability". We can then plot the histogram of different values of "B" and see how likely it is that actually b = 0. A simple way of doing this is assuming Gaussianity and checking 2*Sigma. If the distribution is very far from Gaussian, we would have to, say, find "B" for many 10-year intervals throughout the data set and plot a histogram of its values. But I don't think it's far from Gaussian.

We can also check whether the distribution of "noise" U(t) looks like a Gaussian. Take the entire data set T(t) from 1901 to 2010, estimate a + b*t as A + B*t using least squares, and subtract from the temperature. The process T(t) - A - B*t has zero mean by construction, and is close to U(t). We can then plot the histogram of its values and see if the distribution is sufficiently close to Gaussian. I would expect that it will be.

Your calculation so far, with 10-year intervals, shows that "B" is distributed roughly within the interval [-0.2, 0.2]. If you plot a histogram of "B" for all 10-year intervals, you will probably see something like a Gaussian curve with mean close to zero. So, one will have to conclude that 10-year intervals have too much natural variability to show that the true trend "b" is nonzero; the null hypothesis cannot be refuted.

Edited 2020-01-08 16:10 (UTC)

I get this reasoning. But I have a question that precedes this.

Before estimating "b" in a + b*t, we test whether it is just a. This is not the same as estimating "b", because the result is not a choice between a non-zero "b" and a zero "b". (A "zero" b is already an estimate of b, right?) This is a test whether temperature is just a random quantity. (Perhaps, with some autocorrelation)

Then we estimate "b" to see whether a + b*t is a good description of a "trend". But it can also be seen as a test to see whether a + b*t is a good estimator of temperature. This is where I am stuck. Consequently, when we reject "b" as not a good estimate, we are not rejecting a concrete value of it, we are rejecting the hypothesis that the temperature estimator is a linear function.

I don't understand this question. I don't see how we could possibly test the hypothesis that T(t) = a + U(t), without estimating b. What exactly do we compute and how do we decide that T(t) is "just a" or not "just a"?

The only way to deal with the question of trend is, in my view, is to assume that T(t) = a + b* t + U(t) and to estimate "b". We can also assume other models, e.g. T(t) = a + b*t + c*t*t + U(t), etc.

Well, can we reject the null-hypothesis that mean(T(t)) == mean(U(t))? That tells us whether it is "just a". Well, not "just a", but "something added".

I probably haven't formulated what the sticking point is for me with estimating "b".

We start with stating that our model here is a good estimate of T(t), which we show is non-linear, and want to compute "a trend". Then we build another function that is linear, "a trend", and essentially we want to prove that that is also a good estimate of T(t)! But ok, maybe the difference is that T(t) is for the whole century, and "a trend" is for a smaller period of time.

Edited 2020-01-08 17:47 (UTC)

Well, can we reject the null-hypothesis that mean(T(t)) == mean(U(t))?

That's my question, again: what exactly do we compute in order to reject this as a null hypothesis? I don't understand how we could do that. We can certainly ask whether the mean of T(t) is zero or not, but that would be the same as asking whether a = 0 or not. It's not asking whether T(t) is "just a" or not "just a". Can you describe what calculation needs to be performed with the T(t) data in your excel table in order to decide this first null-hypothesis?

We start with stating that our model here is a good estimate of T(t), which we show is non-linear, and want to compute "a trend".

I don't understand what you are saying. What exactly does it mean that T(t) is "non-linear"?

Compare whether means of two distributions are the same - something like this: http://www.stat.yale.edu/Courses/1997-98/101/meancomp.htm There's a bunch of approaches, but this will do for the sake of the discussion.

"What exactly does it mean that T(t) is "non-linear"?"

Maybe I am confused. Let me try and untangle what I was thinking.

So, we have a weather model, M(t). This model is a function that is not linear - that is, M(x+y)=M(x)+M(y) ∧ M(k*x)=k*M(x) does not hold. In other words, there is no f(x)=a+b*x such that M(x)=f(x)+random noise. Put yet another way, we've spent so much effort modelling weather systems because they are far more complex than just a straight line.

Now we want to show that temperature has "a trend". The proposal is to estimate a and b such that the trend T(t)=a+b*t. Then we have some test procedure (which I understand).

My question is, aren't the two propositions at odds with each other? If we prove M(x) is the best fit, why do we bother with "a trend", T(t)? If we prove T(t) is the best fit, why do we bother with the model, M(x)?

Now: of course we can find a and b using least mean squares; this will estimate the slope that describes the temperature growth with the least error. But isn't this supposed to not be a good fit, ever, so it is meant to have a non-random noise added to it ("the least error" is not guaranteed to be distributed normally with mean 0)? We've got to reject "a trend" every time we accept the model to be non-linear!

Compare whether means of two distributions are the same
Which two distributions are you going to compare? I only see one distribution, namely the observed T(t).

Now, as for non-linear models, of course M(t) should be a weather model that is based on some equations of atmospheric physics. But we are not considering the question of how to compute M(t). We are simply asking the question: does the observed temperature T(t) exhibit a growth trend or not, i.e. can we say that, on average, the temperature grows by X degrees per century. This implies a simple linear model, T(t) = a + b*t + U(t) where U(t) is some zero-based random noise.

Oh, I see. I thought U(t) was autocorrelation describing some solar cycles, or the like. Then I was going to test whether observed T(t) and the autocorrelation U(t) match. If they don't, we know that the solar cycles are not enough, and the hunt for a better model is on.

The essence of the question about linear trend remains the same. If we manage to accept T(t)=a + b*t + random noise, we should be using T(t) as the weather predictor, not a more complex function. So I am a bit at a loss why there is some hope of having a suitable "trend" defined after some 100 years, or ever.

A completely different way of looking at it is: the question of temperature having a trend is like a question of knowing the slope of a derivative. It has no predictive power. (Like, "what's the trend of a sine at 2019?")

Edited 2020-01-08 20:39 (UTC)

Yes, this is a very good analogy. What is the trend of T = sin(t) at t=2019? We can compute that by averaging over some period of time (e.g. between 2019 and 2019.001) and find the "trend". But it will have little predictive power if we do that over such a small interval. If we compute the trend of sin(x) over a very long interval, we will get approximately zero trend.

Now, of course, sin(t) is a highly repetitive function, so if M(t) = sin(t) is the correct model of temperature, we would have a lot of predictive power. But this is not the case with temperature: we can't even predict ordinary weather for more than a week in advance, let alone for 100 years. We don't have M(t).

I am asking a very limited question: given the observed T(t), can we see a growth trend, and can we say with certainty that the temperature is growing, and that it is growing faster after 1950 than it was growing before 1950?

If somebody says that today we have "global warming" and that it has accelerated in recent years, can we verify this with observational data? What exactly do these words mean, "the temperature is growing" and "it is growing faster than before", in terms of observational data? That's all I'm asking. And we can answer that question simply by doing statistical analysis on the observed data for T(t), with no need for complicated physics.

Now, of course, that analysis will tell us nothing about predicting T(t) for the next 1000 years. It will have no predictive power for the next 1000 years. But predicting for the next 1000 years is a very hard question - and not the question I'm asking.

Edited 2020-01-08 21:23 (UTC)

Ok, I understand your intent. Now can we go back to the meaning of fitting "b"? Further up you mentioned that if we find "b" for different intervals, at some point it starts looking like "2 sigma different". What are you comparing to what? "b"s before 1950 and "b"s after 1950? But are "b"s before 1950 independent and identically distributed? I am not sure in what sense we can treat "b"s as a quantity to which we can apply the methods that we want to apply.

So, we are back to the original question - estimate "b" from a given dataset T(t) using the assumption that T(t) = a + b*t + U(t) where U is unknown noise with zero mean.

You performed a calculation where you estimated "b" linearly from different time intervals. Let us first assume that the true value "b" is the same for all time from 1900 to 2020. Then you can perform linear fit for "b" with different time intervals. For example, take the 20-year intervals 1900-1920, 1901-1921, 1902-1922 and so on until 2000-2020. The result will be 100 different estimates of "b". They are not independent, of course, but highly correlated. Nevertheless, you can look at the resulting distribution of estimates and see if there is evidence that the mean of "b" is not zero.

You can compute the mean and the standard deviation of the set of 100 estimates of "b". Roughly, if the mean is > 2 stdev then the mean is nonzero with high confidence. You can also use other statistical tests for nonzero mean, of course.

I see. I think I understand now.

I think the criticism remains in force. If the "b"s are not iid, then "the mean is > 2 stdev" may not apply. The problem is not only the correlation between "b"s (one flavour of "dependent"), but also how they are going to be distributed (another flavour of "dependent"). Put differently, if you were to draw samples of 20 normally distributed values, and computed "b"s, would such "b"s be distributed normally? If not, then why would the two-sigma rule be meaningful?

The two-sigma rule is very rough. Of course, the 100 values of "b" are not independent (although they are identically distributed). To be correct, you need to calculate the correlation between all of them. But as a very rough guide, you can take two sigma. In a more precise calculation, such as in my Fourier-based analysis, you can exactly account for correlations.

я, кажется, понимаю как Вы переоцениваете погрешность

> T(t) as a function of time (t) is a sum of a zero-mean unknown "noise" U(t) and a linear trend a+b*t.

нет, если брать за основу осредненную за год температуру, то, что обычно печатается наблюдателями и моделями, там нужно учесть многолетние известные изменения.

Речь, прежде всего, идет об осцилляциях (мальчик-девочка). Грубо говоря, годовое осреднение убирает сезонные колебания, но оставляет многолетние регулярные эффекты.

Т.е. функция дб a + O(t) + GW(t) + noise

Реально в первом приближении, емнип, достаточно учитывать осцилляции и 11-тий солнечный цикл.

Нельзя известные нам явления запихивать в шум

The discussion is about how the growth rate is extracted from observable data.

Then once we extract that, how is the confidence interval estimated? Surely this should work when we don't have any model?

(Of course, knowing some cycles and oscillations is going to help, but shouldn't be a prerequisite, right? Otherwise we can't tell the growth rate until we have the exact model!)

Then the growth rates that are alarming, did they publish confidence intervals? I can't find that easily.

достаточно учитывать осцилляции и 11-тий солнечный цикл

Солнечный циклъ понятно, а что конкретно вы здѣсь назвали словомъ "осцилляцiи"? Каковъ перiодъ этой функцiи и каковъ физическiй механизмъ, порождающiй эти колебанiя температуры?

Сезонныя колебанiя температуры уже были убраны передъ моими вычисленiями, т.к. я смотрѣлъ на графикъ среднегодовой температуры. На этомъ графикѣ видны большiя и нерегулярныя осцилляцiи.

Если была бы хорошо предсказываемая, регулярная осцилляцiя перiода 11 лѣтъ, то я полностью согласенъ, ее надо было бы вычесть, а не учитывать какъ шумъ, и я согласенъ, что sigma получилась бы завышена, если этого не сдѣлать. Однако, я не встрѣчалъ упоминанiя солнечнаго цикла или какихъ-либо другихъ извѣстныхъ циклическихъ несезонныхъ осцилляцiй въ статьяхъ объ оцѣнкѣ sigma, прочитанныхъ мной. Какiя статьи вы читали? Дайте ссылки.

Главный вкладъ въ мою оцѣнку sigma, насколько я помню, вносило большое и нерегулярное колебанiе температуры на масштабѣ около 30 лѣтъ. Глобальная температура падала въ началѣ 20 вѣка, потомъ выросла въ 1930-1940 (тогда уже предсказывали полное отсутствiе арктическаго льда къ 1950-му году), потомъ опять падала до 1970-хъ (тогда климатологи писали о томъ, что насъ всѣхъ убъетъ глобальное похолоданiе), потомъ опять росла до 2000-го (климатологи, соотвѣтственно, предсказывали исчезновенiе арктическаго льда къ 2020-му). Ничего изъ предсказаннаго климатологами въ 20-мъ вѣкѣ не случилось, т.е. они сильно занижали sigma въ своихъ расчетахъ.

Edited 2020-01-10 10:09 (UTC)

> Солнечный циклъ понятно, а что конкретно вы здѣсь назвали словомъ "осцилляцiи"?

ENSO, El Nino - La Nina, мальчик-девочка

https://www.weather.gov/mhx/ensowhat

Понятно. Но тогда это не является детерминистскими флуктуацiями, вѣдь мы не можемъ предсказать ни ихъ появленiя, ни величины. Читаемъ въ объясненiи weather.gov:

On periods ranging from about three to seven years, the surface waters across a large swath of the tropical Pacific Ocean warm or cool by anywhere from 1°C to 3°C, compared to normal.

Это какъ разъ и есть одна изъ компонентъ хаотическаго шума, т.е. нѣчто такое, которое мы не въ состоянiи предсказать, но при этомъ оно "can have a strong influence on weather across the United States and other parts of the world". Поэтому оно какъ разъ даетъ какой-то вкладъ въ "sigma".

> Но тогда это не является детерминистскими флуктуацiями, вѣдь мы не можемъ предсказать ни ихъ появленiя, ни величины.

<удивившись>

не так чтобы совсем и не можем

есть люди, занимающиеся осцилляциями, есть модели, есть реконструкции прошлых осцилляций

> Это какъ разъ и есть одна изъ компонентъ хаотическаго шума, т.е. нѣчто такое, которое мы не въ состоянiи предсказать

<удивившись еще больше>

почему явление, которое мы, скажем так, не очень хорошо понимаем, сразу становится хаосом?

вполне регулярное явление, реконструируется в прошле века, на графиках температуры зачастую помечают "год мальчика", "год девочки"

> Поэтому оно какъ разъ даетъ какой-то вкладъ въ "sigma".

нет, конечно

осцилляции - это то, что мы знаем, регулярное явление, а не иррегулярный шум. Потому при определении форсинга мы должны осцилляции учитывать отдельным фактором, отдельным членом в уравнении, а не записывать их скопом в шум

касательно солнечного цикла, вот одна из основополагающих, кяп, статей

https://pubs.giss.nasa.gov/docs/2008/2008_Rind_ri07700f.pdf

"сразу становится хаосом"

It doesn't. But when you don't have a function for it, you need to test whether there is anything apart from noise. That's the purpose of testing whether we should reject null hypothesis (that all there is, is just white noise).

You start with:

1. ok, this is normal distribution, no function, nothing, just random temperature. Oops, this is so for p-value of 0.5.
2. ok, here is a function that removes solar cycles, now the rest is white noise. Oops, the remainder is white noise for p-value of 0.2
3. ok, here is a function that removes (some other cycle), now the rest is white noise. Oops, the remainder is white noise for p-value of 0.15.
4. ...
5. ok, here is a linear trend of 0.8 C per century, and 0.2 C in the last decade, which removes ever speeding up global warming, now the rest is white noise. Oops, ...what p-value do we get?

(ermmm.... well, I don't do this stuff for living, so I am allowed to make imprecise statements like above. In reality you'd need to turn them "inside out" - because p-value means "if we reject the hypothesis that so and so is white noise, what's the probability of making a mistake", so as we get more and more accurate theories, p-value should be increasing to indicate that what we get is closer and closer to white noise)

Edited 2020-01-11 11:22 (UTC)

Да пожалуйста, вот вам еще одна идея.
Некоторые солнечные циклы превышают время известных измерений. И то, что мы видим, является обычным всплеском температуры, вызваным слегка повышенным излучением солнца, которое случается раз в несколько сотен лет.
Ваш навье-стокс точно не решается для столь сложной системы, как Земля. Только численные решения, причем получаемые системы уравнений нестабильны. То есть малые погрешности на входе могут полностью поменять числа на выходе. Это красиво называется "Эффект бабочки", слышали? Ваш пример со студентами - с подчищенными данными, как тут уже многократно заявлялось. То есть данные подогнали под теорию, и вуаля! Теперь даже в экселе все работает согласно теории. По которой цифирки и вычисляли.

> Некоторые солнечные циклы превышают время известных измерений. И то, что мы видим, является обычным всплеском температуры, вызваным слегка повышенным излучением солнца, которое случается раз в несколько сотен лет.

Верно, это была одна из альтернативных (и довольно очевидных) гипотез. К сожалению, не подтвердилась, это довольно хорошо и давно меряется, последнюю компоненту (вариации заряженного солнечного ветра) домерили уже в начале 2000х.

> Ваш навье-стокс точно не решается для столь сложной системы, как Земля. Только численные решения, причем получаемые системы уравнений нестабильны. То есть малые погрешности на входе могут полностью поменять числа на выходе.

если речь идет o численных нестабильностях, то как с ними иметь дело давно поняли

> То есть малые погрешности на входе могут полностью поменять числа на выходе. Это красиво называется "Эффект бабочки", слышали?

это красивая, но неприменимая к окружающей нас действительности модель

Насчет "Эффекта бабочки" - это красивое название такого математического явления, как точки бифуркации.
То есть вы не знаете, о чем разговор.
Здроровья вам, и успехов в жизни!

> Насчет "Эффекта бабочки" - это красивое название такого математического явления, как точки бифуркации.

давайте начнем с определения

In models, the parameter values at which the system's dynamics suddenly changes are called bifurcation points. For example, when the system is driven over a bifurcation point where a current equilibrium ceases to exist, an abrupt and irreversible shift toward a different equilibrium can occur.

И где именно у нас наблюдается an abrupt and irreversible shift toward a different equilibrium? Беретесь привести примеры?

на данный момент у нас наблюдаются гладкие изменения, а бифуркации рассматриваются в моделях

скажем, рассматриваются варианты с прекращением термохалинной циркуляции, или разрушение ледяных щитов гренландии и антарктики, или прекращение ENSO (PDO, AMO)

разговоров про бифуркации много, но мб ничего радикального и не случится. Пока атмосферно-океаническая система идет своим ходом без всяких точек бифуркации

ссылка https://www.nature.com/articles/s41598-018-23377-4

> То есть вы не знаете, о чем разговор.

да куда мне, дикий я человек, шакал паршивый

Выучите дифференциальные уравнения, тогда приходите, поговорим. Тратить полгода на ваше образование собираюсь, у меня своих дел полно.

ха-ха-ха-ха-ха, смиявся

повторю еще раз - в текущих климатических делах и моделях НЕТ бифуркаций (мб они и появляются за пределами 2100го года, но так далеко никто не смотрит).

чтобы получить нечто "бифуркационное" (скажем, не медленное таяние западно-антарктического ледяного щита, а его мгновенный и полный коллапс - 70м воды, волна в километр смывающая сраное Майями, ...), его вводят РУКАМИ

Вся эта бабочка остается красивой игрушкой

вот характерный пример

https://dept.atmos.ucla.edu/sites/default/files/SGD_Hdbk_final.pdf

Вы продолжайте, продолжайте, мне нравится ваша научная дискуссия.

С одним климатологом и его диффурами я был знаком когда-то.

Нам на курсе математических моделей природных явлений преподаватель рассказывал о моделях погоды, и почему они не особенно надежны. В частности, объяснил, что рассчитывать погоду больше, чем на три дня, смысла нет, потому что вероятность такого предсказания падает с каждым днем, и на четвертый день становится меньше 50%. Так что когда в газетах стали публиковать предсказания на 5 дней, то я была заинтригована. И стала следить, насколько близки к истине эти самые прогнозы на пятый день. Так вот - не очень. Самый забавный случай был, когда всю неделю без просыха шли дожди, а газета ежедневно публикует про четыре дня мороси, а на пятый день обещает прекращение. Только в воскресенье показали одни дожди на всю пятидневку. На этот раз не соврали. Советую вам тоже такой опыт провести, забавная вещь.
Но, конечно, можем обсудить, как избавляютя от особенностей. Поскольку мероморфные еще понятно как численно брутфорсить, а вот существенные - нет.
Что же касается вашей обиды на мои страшные "оскорбления", то для меня тоже была оскорбительна ваша высокомерная попытка запугать меня всякого рода научным жаргоном, как будто я принципиально не должна быть в состоянии понимать такие вещи. А так же идея заставить меня оправдываться в том, что не была к вам сильно нежна после вашего потрясения о том, насколько вы промахнулись. Так что мы в расчете.

> Что же касается вашей обиды на мои страшные "оскорбления", то для меня тоже была оскорбительна ваша высокомерная попытка запугать меня всякого рода научным жаргоном

да не пытаюсь я никого запугать жаргоном, в общем, если был груб - мои извинения

я довольно много читаю, и пытаюсь разсказать публике мое понимание текущей климатологии - а то слишком много глупостей произносится

> Но, конечно, можем обсудить, как избавляются от особенностей. Поскольку мероморфные еще понятно как численно брутфорсить, а вот существенные - нет.

вопрос в том, есть ли особенности, есть ли бифуркации

я уже привел пример характерной статьи - https://dept.atmos.ucla.edu/sites/default/files/SGD_Hdbk_final.pdf

очень типичный подход к бифуркациям в климатологии - начинается статья не с проблемы, а с рассказов о том, что вот есть такие и сякие ДУ, которые могут
приводить к бифуркациям. А потом начинается поиск подсистемы, к которым уравнение можно было бы применить.

Solution in the search of a problem.

Реально говоря, они (эти ДУ) неприменимы. Ну вот если мы выделим вот такую подсистему, да специально сформулируем граничные условия чтоб не было взаимодействий, то мб и получим интересные фазовые диаграммы, бифуркации, ...

реально натягивание совы на глобус

в мейнстрим моделях до 2100го года, где все взаимодействует со всем и независимых подсистем нет, где люди честно пытаются учесть все, что можно учесть на текущем уровне развития моделирования и доступности данных - там НЕТ бифуркаций. Те модели, которые формируют пул IPCC, они все выдают гладкие решения, рост температуры и пр в зависимости от сценария.

Люди, конечно, интересуются внезапными изменениями, скажем, потерей льда Гренландией - тогда они вводят катастрофические изменения в модель РУКАМИ

By the way, I am not trolling either. I am trying to find out what's left unsaid, when a certain model is recognized as a good representation of reality.

So, we have a model. No matter how accurate it is, there are some free variables that are meant to represent the initial conditions. Usually these are adjusted to best fit the data that we have - that is, minimizing the residuals (the difference between what the model says and what is observed). When analysing residuals, there is a statistical test to see they are white noise. The p-value at which we accept it as white noise represents the uncertainty of model's predictions.

Is this process similar to the best models we have? Do you know if there is clarity (or "consensus of scientists") on what that uncertainty is?

> So, we have a model. No matter how accurate it is, there are some free variables that are meant to represent the initial conditions.

да

не только начальные, но и граничные условия (мы не моделируем океаны вплоть до марианской впадины, до не столь давних времен вообще не моделировали), но и параметры альбедо, облачность, ...

они,конечно, не совсем свободные параметры, но их сотни

> Usually these are adjusted to best fit the data that we have - that is, minimizing the residuals (the difference between what the model says and what is observed).

да, несомненно

модели тюнят и настраивают, гонят зачастую с 1860го года, минимизируя невязку (реально набор многоуровневых невязок).

Потом настроенные модели гонят по набору сценариев IPCC до 2100го года, графики, выдачи, ...

> Is this process similar to the best models we have? Do you know if there is clarity (or "consensus of scientists") on what that uncertainty is?

как я понимаю, нет, согласия нет и единой разумной оценки ошибок тоже нет

Т.е. IPCC занимается, например, следующей вещью - они берут пул моделей (27 штук, емнип) и на каждом годе делают вид, что у них 27 случайных величин, находят среднее, стандартное отклонение и все это рисуют на графиках, представляют в ООН, пишут в отчеты. Эти величины и играют роль "ошибки".

Т.е. есть "средняя по моделям" температура (для данного прогноза) и ошибка прогнозирования.

Кмк, обосновать данную процедуру совершенно невозможно. Т.е. мало того, что выдачи моделей не имеют отношения к iid (independent and identically distributed) случайным величинам, там и сами модели начиная с Аррениуса почкуются и тащат друг от друга всякие фичи и параметры.

Тем не менее, это идет в ООН, скармливается девочке Грете, и т.д. и т.п.

Thanks for the writeup.

"они берут пул моделей (27 штук, емнип) и на каждом годе делают вид, что у них 27 случайных величин, находят среднее, стандартное отклонение и все это рисуют на графиках... Эти величины и играют роль "ошибки""

That's an odd way to calculate errors.

"Т.е. мало того, что выдачи моделей не имеют отношения к iid (independent and identically distributed) случайным величинам"

Ok. That's an interesting methodology.

Rainfall modelling used literal deviations of observations from model predictions as errors. That is, e_i = o_i - f(i) - observed value take away the function output. (And yes, the function was full of things like literally the angle of incidence of sun rays, Boltzmann law for evaporation, etc)

> Ok. That's an interesting methodology.

ну да, это т.н. "консенсус"

Кстати, вот еще интересный кусочек от Блумберга, там некие интересные факты про слова и модели

Можно было увидеть, что уже года как полтора появляются все более тревожные заявления - ГП на 5Ц буквально завтра, нужно срочно бежать и т.д. и т.п.

Это было результатом того, что часть моделей слегка сошла с рельсов, выдавая очень большой эффект потепления.

Няз, примерно к тому времени доделали аэрозолив части моделей, и возможно это и стало источником разногласий. Но пока вопрос стоит открыто...

https://www.bloomberg.com/news/features/2020-02-03/climate-models-are-running-red-hot-and-scientists-don-t-know-why

Interesting article. I was unaware of such developments.

But what I am puzzled about, is that it seems to me that you are saying the error they report is only saying how much the models disagree with each other, whereas I am interested in how much the models disagree with the reality.

> you are saying the error they report is only saying how much the models disagree with each other, whereas I am interested in how much the models disagree with the reality.

где именно модели должны расходиться с реальностью?

На интервале 1860-2020 они с реальностю не расходятся,потому что они так сделаны и настроены. "The scientists went on to try 300 configurations of rain, pollution, and heat flows—something they can do as gods of their own digital earth—before matching the model to history."

Они расходятся между собой (и, конечно, между единственной будущей реальностью) на интервале 2020-2100. Скорее всего, все модели реальности соответствовать не будут хотя бы по причине того, что моделисты гонят большой, но стандартизированный набор сценариев от IPCC, а будущее вполне может от видения IPCC отличаться.

Правильной помодельной пропагацией ошибок никто не занимается

Потому IPCC и делает, по большому, единственный возможный(разумный) вариант - консенсус по моделям (пул 27ми) и ворота по моделям. И обсуждают как сильно та или иная модель отличается от "консенсуса"

Но обосновать это я бы не смог, ерунда, кмк

"где именно модели должны расходиться с реальностью?
... они так сделаны и настроены"

The result of fitting and tuning is a p-value showing how well each model matches the reality. Or what measure do they use?

This is because it never matches the reality exactly. Because it is not an interpolation of the data.

* the reality here is the historic record.

Извиняюсь за поздний ответ, дела набежали.
Конечно, прекрасно, что вы стараетесь разобраться. Но в формате этого блога я не могу прочитать вам целый курс климатологии.
Так что ограничусь известными мне фактами.
Уравнения моделируют только уже задокументированные температурные колебания за последнюю сотню лет. При этом у Солнца есть более длительные циклы:
https://en.wikipedia.org/wiki/Solar_cycle
А еще есть колебания самой Земли на орбите вокруг Солнца:
https://elementy.ru/novosti_nauki/430572/Klimat_Antarktidy_v_techenie_poslednikh_800_tysyach_let_opredelyalsya_izmeneniyami_orbity_Zemli
Достаточно точных записей погоды для этого времени не существует.
К тому же существуют другие модели погоды, основанные на изучении льдов Антарктиды:
https://youtu.be/z8ecyNDu5Do
К сожалению, данные для этой модели были получены советским министерством обороны, контролировавшим исследования Антарктики, и публичного доступа к ним нет. Хотя вот тут организуют европейскую экспедицию:
https://www.bbc.com/russian/features-47894332
Вот здесь - данные палеонтологии, мирно сосуществующие с общепринятым мнением о том, что никем, кроме человека, потепления не может быть вызвано:
https://en.wikipedia.org/wiki/Paleoclimatology
Причем на этот раз - западный источник. Мы видим, что последние 10 тыс. лет температуры на Земле были необычно стабильными.
Я даже вычитала как-то теорию, что человеческий разум был ответом эволюции на слишком быстрые и большие скачки в изменении погоды. Поскольку эволюция не поспевала с адаптацией генома. А так же объяснение нынешнего расцвета: температура притормозила колебания, и у людей высвободились ресурсы на что-то еще, кроме выживания. Но это уже к теме обсуждения отношения не имеет.
А вот это - на тему. Проблема поднятой медиа истерии о глобальном потеплении в том, что если оно не состоится, то это будет сильный удар по научному взгляду на мир. А так же скомпрометирует в глазах большинства движение за охрану природы. В то время, как сущестувуют насущные проблемы: засорение океана пластиком, сокращающий человеческую продолжительность жизни грязный воздух в крупных городах.

Edited 2020-02-02 18:18 (UTC)

> Уравнения моделируют только уже задокументированные температурные колебания за последнюю сотню лет.

не сотню, чуть больше, скажем некоторые гоняют с 1860х гг, но это так, да

> солнечные циклы https://en.wikipedia.org/wiki/Solar_cycle

солнечные циклы, конечно, учитывают, все-таки не идиоты занимаются моделированием.

Вот тут можно поиграть с данными, температура минус солнце, мальчик-девочка и вулканы

https://www.carbonbrief.org/interactive-much-el-nino-affect-global-temperature

> Палеоклиматология и пр Антарктика поскипаны

открою небольшой секрет - реконструкторы климата, палеоклиматологи и климатомоделисты/прогнозисты это совершенно разные, зачастую непересекающиеся группы.

Климатомоделистам/климатопрогнозистам реконструированные палео данные совершенно не нужны и неинтересны. Их НЕВОЗМОЖНО вписать в современные модели.

Это довольно интересная задача - понять как климат менялся, почему менялся XXXX лет назад.

Но! Kлиматомоделистам это неинтересно - они занимаются периодом когда есть уже некие сер'езные наборы температурных данных. Это где-то с 1850-1860гг до сегодняшнего дня. Люди занимаются усовершенствованием моделей, сравнением моделей, улучшением подсистем и пр за последние 170 лет - с 1850го до 2020го.

И потом гонят модели до 2100го по набору сценариев IPCC. Всё!

Подгонка данных под модель меня не интересует. Такие вещи делаются на любом статиститеском софте, в том числе туда можно добавить любую переодичность и легкий шум для правдоподобности результата. Сама этим занимаюсь. Открою не такой маленький секрет: при научном подходе, если модель не соответствует реальным данным, то добросовестный ученый должен выбросить модель, а не данные. А уж говорить, что климатологам это не интересно - прямое признание фальсификации. Я в академическом кругу варилась несколько лет. Когда дело касается крупных грантов, то это грязная кухня. Здесь кто-то высосал из пальца проблему, с легкостью получил деньги, и тут же набежали другие желающие. Думая, что это же мелочи жизни, кому все это может быть интересно. Ожидали обычного - лет через 20-30 все забудется, а финансы будут успешно потрачены. Теперь журналисты раздули истерию, и отступить эти ребята не могут.

> Подгонка данных под модель меня не интересует. Такие вещи делаются на любом статиститеском софте, в том числе туда можно добавить любую переодичность и легкий шум для правдоподобности результата. Сама этим занимаюсь.

нет, это не является подгонкой - это настройка/тюнинг моделей. Модель должна воспроизводить своим решением массив данных, доступных с 1860х.

> Открою не такой маленький секрет: при научном подходе, если модель не соответствует реальным данным, то добросовестный ученый должен выбросить модель, а не данные.

Модели будут выброшены, когда они не смогут об'яснить температурные данные, либо когда появится альтернативная физическая гипотеза, об'ясняющая как ГП, так и его темпы. Н данный момент научных (фальсифицируемых) гипотез, кроме как АГП - их нет.

> А уж говорить, что климатологам это не интересно - прямое признание фальсификации.

Я пытался рассказать, что есть климатологи, и есть климатологи. Реконструкторы и особенно палеклиматология - это отдельный мир. Современная климатология и модели - это еще один довольно отдельный мир. Люди, занимающиеся ГП и моделями реально живут во временных промежутках 1850-1860 -- 2020 -- 2100.

У них и подходы разные. Кяп, у палеклиматологов есть свои модели, но они, во-первых, очень просты и даже примитивны, а, во-вторых, должны работать на очень длинных временных интервалах - тысячи и тысячи лет. Им нужно учитывать нетривиальную вулканическую активность, и даже движение континентов.

В то время как у современных климатологов непрерывно происходит усложнение и развитие моделей, но временной интервал остается, честно сказать, очень малым.

Эти сообщества (палео, ГП климатология, реконструкторы) не очень-то и пересекаются. И да, ГП климатологам палеоклиматология не интересна (ни фактически, ни методологически).

> Ожидали обычного - лет через 20-30 все забудется, а финансы будут успешно потрачены. Теперь журналисты раздули истерию, и отступить эти ребята не могут.

Т.е. Вы считаете, что ГП совсем не наблюдается?

Так я и говорю - существуют разные модели. Основанные на разных данных, разных предположениях.

> Т.е. Вы считаете, что ГП совсем не наблюдается?
Наблюдается, конечно. Но вопрос в том, насколько это зависит от деятельности человечества. Кстати, на той ссылке, что я вам дала, как раз и видно, что температура вполне может повышатся и без индустриализации.
https://en.wikipedia.org/wiki/Paleoclimatology#/media/File:All_palaeotemps.svg

"<обуев>"

you probably have seen diverging 95%-tile and 5%-tile on the prediction graphs? If they don't mean anything, can we ignore them? If they mean something, what do they mean if not the amount of inherent uncertainty?

Конечно, не могут предложить альтернативы. Их в журналы именно для этого не пускают. Чтобы не могли.

Кстати, альтернативы по мощности порядка на два сильнее будут чем парниковый эффект.

и архив им всем закрыли?

пусть тогда в жж пишут

> Кстати, альтернативы по мощности порядка на два сильнее будут чем парниковый эффект.

имя, сестра, имя

Строго говоря, только две гипотезы претендовали сер'езно на об'яснение ГП - солнечная и водяная. Проверкой обе отвергнуты.

Грубо говоря, на нулевом уровне модель земли очень проста - бассейн, две трубы, по одной притекает энергия от солнца, по другой трубе энергия уходит, мы излучаем ик и пр в мировой вакуум. Уровень воды в бассейне есть наша температура.

Мы уже десятилетия наблюдаем, что уровень воды медленно но верно повышается.

Почему?

Либо через входную трубу л'ется больше, либо через выходную выливается меньше

Ох, какой проверкой что отвергнуто?

Тренд сменился, пришлось Потепление в Изменение переименовывать.

Если всё пойдёт как рассчитано, к весне опять придётся переобуваться.

> Тренд сменился, пришлось Потепление в Изменение переименовывать.

нет, тренд обратно вверх идет со страшной силой, 2018й и 2019й были одними из самых рекордных по потеплению

January-February 2019 North American cold wave
2019 Midwestern U.S. floods
US farming disaster 2019

Но, да, как-то намерили страшную силу потеплению. Green New Deal толкать надо.

открою небольшой секрет - у этой планетки ДВА полушария

если в одном холодно, то во втором мб и жарко (здравствуй, Австралия)

а вообще самая простая модель планетки совсем без суши, одна равномерно распределенная вода

> Но, да, как-то намерили страшную силу потеплению.

ну да, намерили

уже населением ощущается, что зимы потеплели. В моем пгтМЕ, где я вырос, о 40каградусных морозах зимой не слыхали уже с декаду, если не больше

Сначала разводится масса теории, а потом добавляется "ощущается".

Во-первых, средняя температура планеты никакого смысла не имеет. Её можно сделать одинаковой, если половину океана покрыть льдом или половину суши выжечь нафиг.

Во-вторых, не имеющую смысла величину очень легко подгонять под ответ.

В-третьих, смена тренда только началась. И пошла большими приветами. (Кстати, слишком низкие температуры обрезаны уже на современных градусниках, то есть, большой минус в Калифорнии просто не померить. Включая, электронные программы.

Как интересно. У нас на градусниках нету -40? Специальные калифорнийские градусники в хозмагах?

Мне сейчас лень искать. Были какие-то скандалы по поводу того, что измерения в минусовых температурах сильно отличаются от показаний стандартного ртутного градусника. И это современные датчики, а не то, что в хозмагах.

> Во-первых, средняя температура планеты никакого смысла не имеет.

Почему не имеет?

Скажем, в Вашем городе и вокруг него есть, наверно, сотни (если не тысячи) термометров с которых метеоцентр снимает данные. А потом красивая девочка на экране ТиВи рассказывает, что температура в городе 17Ц. Как эти данные получаются? Пространственное осреднение (там не совсем просто, неравномерная сетка, поправки, термометры с разными ошибками и пр).

> Её можно сделать одинаковой, если половину океана покрыть льдом или половину суши выжечь нафиг.

этого я не понял - зачем?

> смена тренда только началась. И пошла большими приветами

если только в сторону еще большего потепления - 2018й и 2019й были ОЧЕНЬ теплыми годами

Почему не имеет?

Потому что Земля не сфера. Энергия может запасаться в верхних слоях атмосферы, может переходить в кинетическую, может уходить в толщу океана или в литосферу.

Всё это одной цифрой не выражается в принципе. Даже график мало о чём говорит.

Про величину ошибки и соотношение сигнал/шум уже писали.

этого я не понял

Как ожидалось.

> Потому что Земля не сфера. Энергия может запасаться в верхних слоях атмосферы, может переходить в кинетическую, может уходить в толщу океана или в литосферу.

может

Но это вопрос моделей, а не выдачи. Выдачу стараются приблизить к наблюдаемым данным. А в моделях есть и некая (упрощенная) версия верхних слоев, альбеды всякие, вехние слои океана и пр

> Всё это одной цифрой не выражается в принципе.

опять - почему? Т.е. модели выдают все, что душа пожелает - двумерные распределения, трехмерные распределения, темпоральные зависимости. Диски дешевые, модели после рана заливают десятки гигабайт цифрами. Уже же есть тыщи всяких красивых анимаций на тему температурных ужасом 2100го года

Но вот один из шагов пост-процессинга - пространственно-временное осреднение по примерно той же сетке, по которой есть измерения. И в этом случае печатают два столбца - год и вычисленная среднегодовая температура.

> Про величину ошибки и соотношение сигнал/шум уже писали.

ну так сигнал линейно растет, а шум медленно уменьшается

т.е. в 90е можно было говорить, что сигнал теряется на фоне шума, в 2000е что сигнал так себе, в одной сигме, но сейчас сигнал прет как зверь, за 2 сигмы. Т.е. если это не убеждает, через полтора десятилетия будут честные 3 сигмы сигнала над шумом, 99.7% вероятность

Но это вопрос моделей,

Ох, ну какой же это вопрос моделей, если даже модели океана с моделями атмосферы не стыкуются?

В смысле, вычислители океана могут сказать, какой будет вода, если температура воздуха будет такой-то, а вычислители воздуха могут учесть температуру поверхности океана. А чтобы туда-сюда, это слишком сложно. Вот и гоняют раздельно океан в хрустальной сфере и воздух на хрустальной поверхности.

Впрочем, мне надоело. Немного по теме есть у меня в блоге в постах о погоду.

Потепление есть. Увы, оно было не антропогенным и не углекислогазным (Кстати, теория века, вроде, девятнадцатого, если не раньше.) Поправка, вносимая человечеством, оказалась мала. Сейчас пошла уже чистая фальсификация цифр, чтобы как-то спасти положение.

> Ох, ну какой же это вопрос моделей, если даже модели океана с моделями атмосферы не стыкуются?

не стыковались, сейчас уже верхний слой океана моделируют

в свое время (ближе к началу 2000х, лет 16 назад) скачал датскую климатическую модель, +100k строк фортрана, си, шелл, перл, ..., в сумме где-то 150к линий кода.

фортран гнал модель, си все вязал вместе, плюс визуализация на Х11, MPI для распределенных моделей.

Там да, многого не было, поверхность океана была хитрым граничным условием. С облаками и альбедо были сер'езные проблемы.

Я бы оценил ту модель на 3 с минусом.

но жизнь меняется, модели улучшаются, данных заметно больше, теперь от полумиллиона до миллиона loc, океан моделируют

в общем, качество улучшилось до 3 с плюсом

> Впрочем, мне надоело.

да, надо заканчивать, а то можно дойти до кидания какашками

> Потепление есть

ура!

> чтобы как-то спасти положение

повторю еще раз - нужна сер'езная альтернативная гипотеза об'ясняющая потепление и его темпы. На данный момент альтернативы АГП нет

альтернативы АГП нет

Если АГП правда, то что нам делать? Обратно в 17 век?

я являюсь сторонником атомной энергетики

урана уже нарыто на сотни лет вперед

атомной энергетики

97% ученых с вами согласны? Из телевизора говорят про солнечные панели и что нужно есть кузнечиков и, иногда, детей.

> 97% ученых с вами согласны?

из тех,кого я знаю - да

> Из телевизора говорят

за телевизор ничего не могу сказать, у меня его нет

> про солнечные панели

а по ночам что делать? на солнце летать?

> что нужно есть кузнечиков и, иногда, детей.

богатая идея

из тех,кого я знаю - да

Аргументый аргумент. Из тех, кого я знаю никто не поддерживает АГП.

за телевизор ничего не могу сказать, у меня его нет

Аргументый аргумент. Если бы для починки климата предлагалось заменить ТЭС на АЭС я бы купил АГП. Про необходимость перехода на я АЭС вообще ничего не слышал. Сколько раз Грета или AOC сказали про АЭС?

а по ночам что делать? на солнце летать?

Телевизор про это молчит.

богатая идея

Вы так говорите будто это я придумал.

Вот именно. Причем, AOC ладно, она по плану действует. А Грета что? Ведь не дурочка же. Умная девушка. И?

И?

Я думаю, что все даже хуже. Навряд ли замены ТЭС на АЭС будет достаточно. Придется отказаться от потреблядства, личного транспорта, путешествий-круизов, жить в маленьких квартирах. Прямо как в СССР. Я думаю, что СССР был таким для спасения климата, просто он слишком опередил свое время, чтобы обычные люди могли это понять.

Альтернативы есть, так что меняем "нет" на "я не знаю".

Последняя гипотеза о о линейности мне особенно понравилась. А если ее к живому организму применить?

Там, вообще, забавно с точностью. В известном транскрипте на сто девяностой странице стоит.

The key thing here is that if you look over the full period of the satellite record, remember that plot that I showed you before with the tropospheric warm and stratospheric cooling, natural internal variability can't give you that. The signal-to-noise ratio is nine to eleven.
It's kind of interesting to compare that, say, with the big discussion that we have had in the last year or two about the significance of a five-sigma result with the detection of the Higgs boson.
So, basically this says that model-based estimates of internal variability, if credible, cannot give you this kind of result.

CLIMATE CHANGE STATEMENT REVIEW WORKSHOP
Brooklyn, New York 11201 January 8, 2014

Ну и там дальше ещё смешнее.

https://novayagazeta.ru/articles/2020/01/06/83362-tserkov-globalnogo-potepleniya

График Манна был фейком. Таким же фейком, как «Досье Золотого Дождя» или фотография украинского истребителя, сбившего малайский «Боинг».

Edited 2020-01-06 19:44 (UTC)

всех интересует только температура на поверхности, а что творится на высоте 10км, никого не интересует

Т.е. дѣлается утвержденiе о томъ, что потеплѣнiя не будетъ, если разсматривать температуру на разныхъ высотахъ.

А какiе вообще есть идеи, какъ это утвержденiе можно провѣрить? Усреднять температуру по 2-мѣрной повѣрхности постояннаго давленiя? Усреднять по всѣмъ высотамъ? Суммировать общую кинетическую и тепловую энергiи всей атмосферы?

Edited 2020-01-06 19:45 (UTC)

У меня нет ответов на все эти вопросы. Как я уже писал выше, я недостаточно компетентен.

Вообще-то есть конвекция и накопление тепла в том же океане или литосфере. Может, на высоте десять километров течёт атмосферная река, усиленно качающая тепло из океана на материк и поливающая градусники тёплым дождём.

Вот, например. Но это слишком сложно для ширнармасс.

При чём тут массы? Большинство климатологов это не учитывают. Как оказалось.

Там уже давно и массово данные берутся из моделей, чтобы строить новые модели, потому что с реальными данными можно получить что-то непубликабельное.

Про этих я ничего не знаю. В смысле, знаю одного-двух; совершенно лохов.

течёт атмосферная река

Вы имеет ввиду, что это река двигается и то попадает по градусникам, то нет?

дб картинка господа Бога ссущего на землю против ветра

господа Бога ссущего

Я бы сказал "пукающего". Но смищно было, да.

По спутниковымъ даннымъ можно было бы легко увидѣть эту "реку", но я никогда не слышалъ о такомъ. Слышалъ о "jetstream", опоясывающимъ Землю дважды.

https://en.wikipedia.org/wiki/Atmospheric_river
https://link.springer.com/article/10.1007/s00382-018-4532-5

А со спутников удивительно мало измерять удаётся.

> Может, на высоте десять километров течёт атмосферная река, усиленно качающая тепло из океана на материк и поливающая градусники тёплым дождём.

Вы, надеюсь, понимаете, что на высоте десять километров атмосфера очень разрежена, носителей очень мало? Т.е. если бы они переносили те величины энергии, которые меряются по ГП, там бы не -50 Ц было бы (как знают все летающие на самолетах), а облака высокотемпературной плазмы.

Еще раз, эти 0.8Ц - это ОЧЕНЬ МНОГО энергии. Откуда? Почему? ...

Откуда много энергии - это уже другой вопрос. Но он для публики закрыт, потому что надо двигать борьбу с углекислым газом.

у Вас таки конспиративный пунктик про "закрыт", "не дают публиковать" и пр

Это, кмк, неверно

Какая конспирология? Во-первых, в любой науке сейчас так. Особенно, в темах, где деньги есть. Во-вторых, это из базовых принципов выводится.

Edited 2020-01-08 18:13 (UTC)

не в моей компетенции, конечно

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

Ученые, не умеющие объяснять

Re: Ученые, не умеющие объяснять

Re: Ученые, не умеющие объяснять

Re: Ученые, не умеющие объяснять

Re: Ученые, не умеющие объяснять

Re: Ученые, не умеющие объяснять

Re: Ученые, не умеющие объяснять

Re: Ученые, не умеющие объяснять

Re: Ученые, не умеющие объяснять

Re: Ученые, не умеющие объяснять

Re: Ученые, не умеющие объяснять

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject

no subject