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

[sassa_nf]

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)

[pappadeux]

> 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

[sassa_nf]

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.

[pappadeux]

> 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

[sassa_nf]

"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.