Современите климатски модели не се еквивалентни на реалноста. Компјутерските симулации на Земјата често се различни од реалните климатски услови, особено на регионално, национално и локално ниво. Многу физички процеси што влијаат на климатските промени не се точно претставени во овие модели, што значи дека не можеме целосно да се потпираме на нив за детални локални предвидувања.
Разбирањето на иднината е суштински дел од справувањето со човековите влијанија врз климата. Тоа ни овозможува информирани одлуки за намалување на стакленичките гасови и за инвестирање на ресурсите на најдобар можен начин.
Ограничувањата на Earth System Models (ESM)
Повеќето предвидувања денес потекнуваат од сложени компјутерски модели на климатскиот систем, познати како Earth System Models (ESM). Тие ја делат атмосферата и океаните на мрежни кутии и решаваат сложени физички равенки за секоја кутија. Оваа „динамичка основа“ се базира на физиката, но не е доволна за реалистично предвидување на климатските промени.
Проблемот се нарекува параметризација – статистичко претставување на процеси кои се премали или премногу сложени за директно моделирање, како што се облаци, океански вирови или однесување на шуми. Иако овие модели се одлични истражувачки алатки, тие често се различни од реалните климатски процеси и не можат да понудат доверливи локални предвидувања на повеќедецениски временски скали.
Два пристапа за подобро разбирање на иднината
1. Подобрување на моделите
Еден пристап е да се зголеми резолуцијата на моделите, со помали мрежни кутијки и повеќе процеси претставени преку физика наместо статистика. На пример, иницијативата Earth Virtualisation Engines (EVE) планира модели со резолуција од 1 км, што би овозможило подетални локални информации.
Но, дури и со повисока резолуција, многу важни процеси, како хемиските реакции во атмосферата и океанската биогеохемија, ќе останат непретставени. Со тоа, моделите сè уште нема да ја рефлектираат целосната реалност, па не можат да се сметаат за сигурен инструмент за долгогодишни локални прогнози.
2. Прифаќање на неизвесноста
Друг пристап е да се користи неизвесноста како предност. Наместо да се обидуваме да добиеме „совршен модел“, можеме да креираме различни верзии на моделот кои реагираат различно на растечките стакленички гасови.
Storyline пристап: Градење на сценарија за специфични климатски процеси (на пример, индискиот летен мусон) и нивно можно влијание врз регионот.
Perturbed physics ensembles: Креирање на голем број алтернативни модели со мали варијации во параметризацијата, за да се истражи широк спектар на можни идни клими.
Овие пристапи овозможуваат доверливи, но неопределени предвидувања – односно предвидувања кои ја отсликуваат научната реалност и неизвесноста на климатските промени.
Зошто неизвесноста е суштинска
Фокусирањето на високорезолуционни модели може да доведе до погрешна сигурност и до лоши одлуки. Наместо тоа, прифаќањето на неизвесноста ни овозможува да процениме ризици според сопствените вредности, да донесеме адаптивни политики и климатска стратегија и да користиме моделите како алатка за разбирање, а не како точна прогноза.
Во суштина, нашето знаење за неизвесноста е дел од нашето знаење за климатските промени. Научниците и одлучувачите треба да се фокусираат на карактеризација и квантитативно оценување на неизвесноста, наместо да се обидуваат да создадат „совршени“ модели кои можеби никогаш нема да постојат.
