не в моей компетенции, конечно

[juan_gandhi]

Но я наслаждаюсь аргументами противников теории ГП. Красиво гонят, такое ощущение, что это какая-то умственная паника.

Типа почему никакого ГП нету вообще:

- да последние пять лет самые холодные за наблюдаемую историю вообще;

- у нас на Магадане морозы надоели уже, пусть уже потеплее будет;

- в 1500-м 97% ученых считали, что Земля неподвижна, а кто был не согласен, того на костре сжигали;

- на Марсе тоже ледники тают;

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

- при динозаврах вообще стояла жарища;

- инерция поведения океана: вода, что сейчас выходит к поверхности на Бермудах (и дальше идет в качестве Гольфстрима), шла от Антарктиды, вдоль Южной Америки, примерно тысячу лет;

- Грета Тунберг в школу давно не ходила;

- Индии и Китаю вообще пофиг какая температура стоит, им первым делом надо народ накормить;

- так нам в Калифорнии чего конкретно ожидать-то, засухи или наводнений? А то каждый год новости;

- кто-нибудь вообще изучал вопрос изменения поведения Солнца за последние 50-100 лет?

Comments

[pappadeux]

> 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.

[sassa_nf]

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?

[pappadeux]

> 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.

[chaource]

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?

[sassa_nf]

"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?

[sassa_nf]

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.

[chaource]

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.

[pappadeux]

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

[sassa_nf]

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.

[chaource]

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

[chaource]

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.

[pappadeux]

> 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

[sassa_nf]

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.

[chaource]

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.

[juan_gandhi]

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

[sassa_nf]

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

[chaource]

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

[sassa_nf]

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.

[sassa_nf]

"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").

[chaource]

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.

[juan_gandhi]

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.

[math_mommy]

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.

[pappadeux]

> 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

[math_mommy]

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!

[pappadeux]

> 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