По одним вопросам Манн представляет подавляющее большинство, по другим меньшинство. Не всё на этом свете раскрашивается в черное и белое. Жизнь иногда устроена чуть ложнее.
// Ну, например, мой пункт номер 1 говорит, что годность научной теории определяется тестированием
Т.е. вы понимаете (или не понимаете?) что найденная вами работа посвящена именно тестированию теории наблюдениями. Как вы думаете, зачем они опубликовали эту статью? Не проще ли было вообще её не публиковать?
// в упомянутой статье тест выпадает за 95 процентов конфиденциального интервала в большинстве моделей, но ни одна из них на этом основании не объявлена неверной
Никто в науке не состоит при должности, где модели объявляют верными или неверными. Каждая модель предсказывает множество разных вещей. В данном случае, речь идет о достаточно тонком эффекте второго порядка. Некоторые из них подтверждаются наблюдениями, другие нет. Задача учёных понять природу расхождений и усовершенствовать модели. Так на самом деле устроен научный процесс, с которым вы вроде бы хорошо знакомы.
// Я так понимаю, Вы сделали поиск по странице, нашли слово "raw", и заключили, что уважаемые климатологи не соврут?
Во-первых, это НЕ климатологи. Проект финансировался братьями Кох. Угдайте зачем с трех раз. Во-вторых зайдите на соседний tab http://berkeleyearth.org/analysis-code/. Вы ведь хотели код? Вот он. Данные там же.
// Еще раз, они не моделируют облака вообще. У них нету модели, которая бы позволяла предсказать, сколько будет облаков
Вы когда-нибудь прогноз погоды видели? Знаете, бывает, что в прогнозе солнце-солнце, а потом дождь. Как вы думаете, откуда они знают, что будет дождь? Подсказка: в модели прогноза погоды есть и модель облаков.
// У нас есть модели, которые позволяют очень хорошо рассчитывать влияние турбулентности. Если бы не это, если бы наблюдения регулярно вылетали за 95-процентный confidence interval моделей, мы не применяли бы эти модели при разработке самолетов.
Если бы ри разработке самолетов достаточно было бы уложиться в 95-процентный confidence interval то самолеты бы падали каждый день. Короче: что-то умеем, многое не умеем.
Это читается как "примем процент облачного покрова за константу"?
// Я предлагаю такой вывод - это значит, что проблема не в дефектах того или иного численного метода.
Как я уже сказал, в данном случае обсуждается достаточно тонкий эффект второго порядка: не само потепление, а его распределение по высоте. Причины расхождения обсуждаются в статье. Модели различаются не только численными методами, но разнообразными параметризациями подсеточных процессов (как я уже говорил).
Вся эта дисциплина is still work in progress.
// Ну, хорошо, сколько там может быть физических констант? Пи, Планк, Гравитационнная, вязкость воды, десяток плотностей, пяток теплоемкостей, все? Вы думаете, этим дело ограничится?
Нет, я же сказал - десятки. Вы русский язык понимаете?
// Ну, вот, в статье рекомендованного Вами ученого, я прочел, что климатология предсказывает, что глобалворминг будет особенно силен в верху тропосферы.
Отлично. Есть и другие.
Я еще раз вас изо всех сил призываю не верить мне на слово а проверять мея гуглом чтобы самостоятельно во всем убедиться с тем чтобы нести факел знания в массы. Потому что мне-то, понятно, никто не поверит. А вы, говорят, у них самый умный.
![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
no subject
Date: 2017-06-26 04:28 pm (UTC)// Ну, например, мой пункт номер 1 говорит, что годность научной теории определяется тестированием
Т.е. вы понимаете (или не понимаете?) что найденная вами работа посвящена именно тестированию теории наблюдениями. Как вы думаете, зачем они опубликовали эту статью? Не проще ли было вообще её не публиковать?
// в упомянутой статье тест выпадает за 95 процентов конфиденциального интервала в большинстве моделей, но ни одна из них на этом основании не объявлена неверной
Никто в науке не состоит при должности, где модели объявляют верными или неверными. Каждая модель предсказывает множество разных вещей. В данном случае, речь идет о достаточно тонком эффекте второго порядка. Некоторые из них подтверждаются наблюдениями, другие нет. Задача учёных понять природу расхождений и усовершенствовать модели. Так на самом деле устроен научный процесс, с которым вы вроде бы хорошо знакомы.
// Я так понимаю, Вы сделали поиск по странице, нашли слово "raw", и заключили, что уважаемые климатологи не соврут?
Во-первых, это НЕ климатологи. Проект финансировался братьями Кох. Угдайте зачем с трех раз. Во-вторых зайдите на соседний tab http://berkeleyearth.org/analysis-code/. Вы ведь хотели код? Вот он. Данные там же.
Вот тут еще есть тонна данных:
https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/quick-links
// Еще раз, они не моделируют облака вообще. У них нету модели, которая бы позволяла предсказать, сколько будет облаков
Вы когда-нибудь прогноз погоды видели? Знаете, бывает, что в прогнозе солнце-солнце, а потом дождь. Как вы думаете, откуда они знают, что будет дождь? Подсказка: в модели прогноза погоды есть и модель облаков.
// У нас есть модели, которые позволяют очень хорошо рассчитывать влияние турбулентности. Если бы не это, если бы наблюдения регулярно вылетали за 95-процентный confidence interval моделей, мы не применяли бы эти модели при разработке самолетов.
Если бы ри разработке самолетов достаточно было бы уложиться в 95-процентный confidence interval то самолеты бы падали каждый день. Короче: что-то умеем, многое не умеем.
Модели облаков и их влияние на то что происходит в GCMs обсуждаются например в:
http://journals.ametsoc.org/doi/abs/10.1175/1520-0469%281988%29045%3C1397%3ACFPIAG%3E2.0.CO%3B2
http://journals.ametsoc.org/doi/abs/10.1175/1520-0442(1996)009%3C0489:LAICMI%3E2.0.CO%3B2
http://journals.ametsoc.org/doi/abs/10.1175/JAS3453.1
Это читается как "примем процент облачного покрова за константу"?
// Я предлагаю такой вывод - это значит, что проблема не в дефектах того или иного численного метода.
Как я уже сказал, в данном случае обсуждается достаточно тонкий эффект второго порядка: не само потепление, а его распределение по высоте. Причины расхождения обсуждаются в статье. Модели различаются не только численными методами, но разнообразными параметризациями подсеточных процессов (как я уже говорил).
Вся эта дисциплина is still work in progress.
// Ну, хорошо, сколько там может быть физических констант? Пи, Планк, Гравитационнная, вязкость воды, десяток плотностей, пяток теплоемкостей, все? Вы думаете, этим дело ограничится?
Нет, я же сказал - десятки. Вы русский язык понимаете?
// Ну, вот, в статье рекомендованного Вами ученого, я прочел, что климатология предсказывает, что глобалворминг будет особенно силен в верху тропосферы.
Отлично. Есть и другие.
Я еще раз вас изо всех сил призываю не верить мне на слово а проверять мея гуглом чтобы самостоятельно во всем убедиться с тем чтобы нести факел знания в массы. Потому что мне-то, понятно, никто не поверит. А вы, говорят, у них самый умный.