Climate Change Hoax

[yakov_a_jerkov]

Дискуссии на тему climate change очень похожи -- and I say this with great surety -- на дискуссии на тему инопланетян. Та же лживая мейнстрим пресса наука против того же "здравого смысла".

Если у вас возникает вопрос -- "откуда у тебя взялась эта great surety?" -- то I'll tell you откуда.

Я читал очень много дискуссий на тему climate change -- ну, это понятно. И я читал очень много дискуссий на тему инопланетян. Я также регулярно смотрю по телевизору передачи про инопланетян -- "Ancient Aliens" ни одного эпизода не пропускал уже много лет.

Так что, believe me, я прекрасно знаком с аргументами сторон.

Comments

[arbat.livejournal.com]

"Вы продолжаете бессытдно лгать. Вот что я сказал на самом деле: "

Виноват. Вы объявили себя "квантом", я допустил, это означает, Вы в состоянии читать текст параграфами или даже целиком, а не каждую фразу как отдельное утверждение без контекста.
Приношу свои извинения, более таких допущений делать не буду.

"Не затравить, а запугать."

Potato, potato.

"И не оппозицию, а людей, которые которые не согласны с ним по некоторым позициям"

А "оппозиция" что тогда означает, по Вашему мнению?

"Вы утверждали что кто-то что-то пытался нарочно переименовать. Никакими данными поиска этого не докажешь хоть убейся ап стену."

Это неправда - я показывал данные поиска ПЛЮС цитировал обсуждения того, что нужен иной термин. Вы разделили это на две фразы, не связанные друг с другом, и спорите с каждой так, как, если бы она была единственной. То же самое Вы сделали вверху, где обвинили меня во лжи.

"По пунктам 1,2,4,5: практически все. Можно найти какие-то исключения, в семье не без урода. Но в общем почти все."

Назовите двух, самых известных и уважаемых.

"По пункту 6 ... Но ознакомьтесь с проектом BEST"

Есть ссылка на сырые данные, которыми они пользовались?

"7. Бред. Не только в курсовых работах, но и в докторских публикуются модели, которые не учитывают те или иные факторы. "

"Те или иные" - возможно. Но не критические. Не те, которые резко влияют на предсказание.

В школьной задачке можно не учитывать сопротивление воздуха, решая, как далеко полетит брошенный мячик. Для курсовой работы по баллистике это было бы чрезмерное упрощение. Хотя шарообразность планеты можно не учитывать даже в курсовой работе.

"Всякая модель имеет область применения и ограничения. Какие-то модели могут полезны и без явного моделирования образования облаков, другие не могут."

Разумеется. Однако, модели, которые должны предсказывать изменения климата с точностью до долей градуса за столетие, не могут быть полезны, если они не учитывают фактор, который настолько резко меняет баланс отражения солнечной энергии, что разницу можно почувствовать таким неточным инструментом, как просто кожные покровы наблюдателя.

"очередная ложь про отсутствие моделей облаков"

Вы как-то все время сообщаете, что какие-то вещи есть, но не приводите примеры. Дайте мне пример модели, которая позволяет предсказывать, ну, скажем, средний годовой процент поверхности планеты, закрытый облаками.

"Вот уж чего я никогда не видел так это отличного совпадения модели с историческими данными."

Тогда на каком основании можно предположить, что эти модели вообще заслуживают рассмотрения, если они не объясняют даже тот набор данных, на основе которого их сформулировали?

Это ровно то, что я описал в пункте 4: должны быть объяснены все существующие измерения.

"У меня в свою очередь к вам такие вопросы. Вы себя причисляете к чему из:"

Я причисляю себя к пункту (c): я знаю, как работает наука, и умею отличать научный метод от его отсутствия - по определенным характерным признакам, которые я уже перечислил.

[ny-quant.livejournal.com]

Я ничего не объявлял, но не суть. Предложение, как нас учили в школе, выражает законченную мысль. Если эта мысль ложная, то же самое происходит и с параграфом куда оная мысль вставлена.

Оппозицией я бы назвал людей, которые полагают моделирование климата лженаукой а меры по контролю эмиссий СО2 излишними. В этом смысле никакой оппозиции нет.

Ни статистика поисков ни обсуждения (никакие) не могут опровергнуть факты. Факты очень упрямая штука. Кстати, статистика поисков вполне может обясняться тем, что правые запустили эту утку.

Ну, например, Wallace и Manabe. Я не поручусь насчет "самых", но весьма - за это отвечаю.

ссылка на сырые данные: http://berkeleyearth.org/data/

// "Те или иные" - возможно. Но не критические. Не те, которые резко влияют на предсказание.

Те модели, которые, что-то "предсказывают" (на самом деле project based on a given scenario of CO2 emissions) никаких критических факторов не опускают. В той или иной форме там есть всё, что на сегодня считается существенным.

// Однако, модели, которые должны предсказывать изменения климата с точностью до долей градуса за столетие, не могут быть полезны, если они не учитывают фактор, который настолько резко меняет баланс отражения солнечной энергии, что разницу можно почувствовать таким неточным инструментом, как просто кожные покровы наблюдателя.

Я чесгря не понял большую часть этой тирады, поэтому отвечу только на первую часть которую понял, до запятой. Никакая модель не не предсказывает изменения климата с точностью до долей градуса.

// Дайте мне пример модели, которая позволяет предсказывать, ну, скажем, средний годовой процент поверхности планеты, закрытый облаками.

Если кратко, то (почти?) любая. Туева хуча ссылок в вики: https://en.wikipedia.org/wiki/General_circulation_model или конкретно по облакам: https://www.gfdl.noaa.gov/clouds-and-convection-publications/
Если чуть подробнее, то все эти модели численные. Пока они интегрируют вперед по времени, можно по ходу дела собирать любые статистики, в том числе и это. Я даже подозреваю, что это кто-то уже делал. Было бы странно если бы не. Потому что feedback.

// Тогда на каком основании можно предположить, что эти модели вообще заслуживают рассмотрения, если они не объясняют даже тот набор данных, на основе которого их сформулировали?

Тут содержится очередное ложное предположение. Модели не были сформулированы на основании данных. Они были сформулированы на основании общих физических законов: сохранения импульса, энергии, термодинамики, идеального газа и т.д.

// Я причисляю себя к пункту (c): я знаю, как работает наука,

Спасибо, это отрадно. Всегда приятно поговорить с образованным человеком. Такая, знаете, редкость в наше время.

Позвольте всё же уточнить. Выбрав (с) вы отвергли (б):

Знаю что именно предсказывает климатология, но стесняюсь сказать. Но точно знаю что фигня.

Это я плохо сформулировал, потому что непонятно на каком основании не (б).

(i) Не знаю что предсказывает климатология а то бы сказал.
(ii) Знаю что именно предсказывает климатология, но не говорю по каким-то другим причинам. (Каким?)
(iii) Другое (Что?)

[arbat.livejournal.com]

”Оппозицией я бы назвал людей, которые полагают моделирование климата лженаукой а меры по контролю эмиссий СО2 излишними. В этом смысле никакой оппозиции нет.”

1. Вопрос был риторический - если “люди, которые не согласны по некоторым вопросам” это не “оппозиция”, то что тогда слово “оппозиция” означает?

2. ранее Вы утверждали, что Манн никого не представляет, и я ответил, что, если так, то мы бы слыхали протесты со стороны климатологов, когда Манна приглашают в Конгресс представлять. Поскольку мы протесты не слышим, это значит, что, или (а) Манн таки представляет существенное большинство, или (б) большинство с ним не согласно, но ему, в союзе с политиками, удалось запугать свою оппозицию.

Вы, похоже, совсем забыли, в каком контексте я употребил слово “оппонент”, и решили определить, кого Вы считаете оппозицией, но не очень понятно, оппозицией кому?

3. Судя по конструкции фразы, Вы считаете, что описанной Вами же оппозиции не существует?

”Ну, например, Wallace и Manabe.”

Поскольку Manabe менее распространенная фамилия, я поискал статьи, где он был бы одним из авторов, и которые бы описывали какое-то тестирование климатических моделей. Нашел статью (”http://www.atmos.washington.edu/~qfu/Publications/grl.fu.2011.pdf”).

Как, на Ваш вкус, выглядит эта статья, с точки зрения моих пунктов 1,2,4,5?

”ссылка на сырые данные: http://berkeleyearth.org/data/

Если я правильно понял, что там написано, то это не “сырые” данные, а их усреднения.
Кроме них еще кто-то есть?

”Те модели, которые, что-то "предсказывают" (на самом деле project based on a given scenario of CO2 emissions) никаких критических факторов не опускают. ”

1. Mодель, которая ничего не предсказывает, научной не является, поскольку там нечего тестировать.

2. Eсть факторы, для которых у нас не просто нету модели (процент облачного покрова), но нет даже сколь либо длинных исторических данных (солнечная активность).

Совершенно невозможно утверждать, что модели учитывают эти факторы, если о них изначально мало чего известно.

”Я чесгря не понял большую часть этой тирады,”

Что тут непонятного? Если модель не может предсказать будущее, очевидно, она не учитывает какие-то очень серьезные факторы, которые влияют на это будущее. Если при этом модель хорошо совпадает с историческими данными, несмотря на ее дефекты, то из этого можно сделать какой вывод?

”Никакая модель не не предсказывает изменения климата с точностью до долей градуса.”

Как, то есть, никакая, если в упомянутой выше статье Manabe упоминаются целые “ансамбли” таких моделей, у которых, судя по “Figure 2”, большинство имеют 95% confidence interval меньше 0.05 К на декаду, и, на глазок, чуть не половина в два раза меньше этого?

”Если кратко, то (почти?) любая. Туева хуча ссылок в вики: https://en.wikipedia.org/wiki/General_circulation_model ”

Я не знаю, какая там куча, но модель, на которую Вы сослались, не является моделью облачного покрова. Это модель использует облачность как параметер - похоже, в виде одного коэффициента. И, в обсуждении точности модели, они, опять, говорят, что облака являются “major uncertainty” в предсказаниях климата.

”Они были сформулированы на основании общих физических законов: сохранения импульса, энергии, термодинамики, идеального газа и т.д.”

Как интересно. А как именно получилось, что на основе одних и тех же законов у нас есть целые “ансамбли” моделей? Если, как Вы говорите, ничего, кроме этих законов, в этих моделях нету, то модель должна быть одна. Если моделей много, то, значит, как минимум, составители каждой модели решают, какое значение придать тем или иным процессам, нужно ли их учитывать. Иначе говоря - волюнтаристски введенные веса.

Далее, как думаете, если поглядеть в код и конфигурацию, сколько числовых констант мы там найдем? Десяток? Типа, число Пи, гравитационная постоянная, постоянная Планка, теплоемкость воды и разных газов и все?

”(iii) Другое (Что?)”

Знаю, как работает наука. Вот, скажем, Господин Фейнман объясняет, как это устроено.



Обратите внимание, что он называет “ключом” в науке.

[ny-quant.livejournal.com]

2. Я не утверждал, что Манн никого не представляет, мы это только что обсудили. Вы задали вопрос ("А "оппозиция" что тогда означает, по Вашему мнению?") и я на него ответил. Вы его зачем задавали?
Без всякой конструкции, я прямым текстом написал, что в том смысле как я это понимаю, никакой оппозиции нет. По-моему предельно ясно.

3. // Как, на Ваш вкус, выглядит эта статья, с точки зрения моих пунктов 1,2,4,5?

Нормально. Какие претензии?

// Если я правильно понял, что там написано, то это не “сырые” данные, а их усреднения.

Там написано, что raw. Сделайте поиск по странице.

// 1. Mодель, которая ничего не предсказывает, научной не является, поскольку там нечего тестировать.

Это глубокая мысль, но я не понял зачем вы решили ей со мной поделиться. Какое это имеет отношение к теме?

// 2. Eсть факторы, для которых у нас не просто нету модели (процент облачного покрова), но нет даже сколь либо длинных исторических данных (солнечная активность).

Модели не моделируют процент облачного покрова. Они моделируют облака локально, а уж процент какой выйдет такой и выйдет.

// Если модель не может предсказать будущее, очевидно, она не учитывает какие-то очень серьезные факторы, которые влияют на это будущее.

Нет, это не так. Например, мы как правило не умеем точно рассчитать турбулентность, но не потому что модели не учитывает какие-то очень серьезные факторы. Возвращаясь к климату, пока не доказано обратное мы не знаем может та или иная модель или не может предсказать будущее и с какой точностью. Вскрытие покажет.

// Как, то есть, никакая

А вот так. Именно поэтому они и работают с ансамблями.

Я не ссылался ни на какую конкретную модель. В первой же строчке статьи в вики, которую вы очевидно не осилили, написано
A general circulation model (GCM) is a type of climate model.
Внутри класса они все немного разные. Да облака являются “major uncertainty” в предсказаниях климата. Их моделирование весьма несовершенно, но люди типа Манна этого не афишируют. Но это общеизвестно.

// Как интересно. А как именно получилось, что на основе одних и тех же законов у нас есть целые “ансамбли” моделей?

Я вас призываю не верить мне на слово а нагуглить любую статью по моделированию и убедиться в этом самостоятельно. А потом напишите об этом у себя в журнале. Возможно толпа безграмотных идиотов немного уменьшится.

А получается это так, что модели численные, и все они различаются методами численной реализации. Не знаю кто вы по образованию, но может слышали про методы конечный разностей или конечных элементов. А если нет, опять же погуглите. Так вот, все это делают немного по-разному. Далее, уравнение решаюся на 3-мерной сетке. Явления с масштабом меньше шага сетки тоже надо как-то учитывать, это делается через разнообразные параметризации, в частности и облаков.

// Если моделей много, то, значит, как минимум, составители каждой модели решают, какое значение придать тем или иным процессам, нужно ли их учитывать. Иначе говоря - волюнтаристски введенные веса.

Нет, см. выше.

// если поглядеть в код и конфигурацию, сколько числовых констант мы там найдем? Десяток? Типа, число Пи, гравитационная постоянная, постоянная Планка, теплоемкость воды и разных газов и все?

Констант будут десятки. Модели включают в себя большое количество разных процессов. Даже и закон сохранения импульса который для жидкости записывается в форме Навье-Стокса (Рейнольдса) требует коэффициент вязкости. Никуда не денешься.

Я уже понял, что вы знаете как работает наука. Я пока не понял знаете вы или не знаете что предсказывает климатология. Тут ведь одно из двух.

[arbat.livejournal.com]

"Я не утверждал, что Манн никого не представляет, мы это только что обсудили."

Вы сказали, что он представляет "ультра-левое крыло". Потом Вы сообщили, что оппозиция Манна - это те, кто считает, что "полагают моделирование климата лженаукой", и добавили, что таких вообще нет. Очевидно, так не бывает.

Если оппозиции Манну нет, то он не ультра-левое крыло, а представляет всю климатологию в целом, за исключением тех, кого они называют "deniers".

Так или иначе, в вопросе, кого именно представляет Манн, я намерен положиться на самих климатологов - он представляет всех, кто не возражает, что Манн говорит от их имени.

"Нормально. Какие претензии?"

Ну, например, мой пункт номер 1 говорит, что годность научной теории определяется тестированием - а в упомянутой статье тест выпадает за 95 процентов конфиденциального интервала в большинстве моделей, но ни одна из них на этом основании не объявлена неверной. И сама теория, которая предсказывала эффект, который совершенно не наблюдается, тоже не объявлена неверной. Авторы знают, что их теория верна. Надо только понять, что к ней добавить, чтобы убрать разночтение с экспериментом.

"Там написано, что raw. Сделайте поиск по странице."

Я сделал. Там написано "Raw Monthly Average Temperature (raw annual summary)", и даны отнюдь не данные с разных метеостанций, а кем-то сделанное усреднение по всей планете за целый месяц, с "отключением" некоторых коррекций.

Я так понимаю, Вы сделали поиск по странице, нашли слово "raw", и заключили, что уважаемые климатологи не соврут? Детский сад какой-то.

"Модели не моделируют процент облачного покрова. Они моделируют облака локально"

Еще раз, они не моделируют облака вообще. У них нету модели, которая бы позволяла предсказать, сколько будет облаков, и какими у них будут отражающие свойства в зависимости от каких-то параметров.

Для них облачность - это параметр модели. В виде одного числа. Прочтите внимательнее, не ограничивайтесь "поискать по тексту".

"Нет, это не так. Например, мы как правило не умеем точно рассчитать турбулентность, но не потому что модели не учитывает какие-то очень серьезные факторы."

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.

"Да облака являются "major uncertainty" в предсказаниях климата. Их моделирование весьма несовершенно"

Пожалуйста, я же уже просил, дайте мне ссылку хоть на какую-то модель облаков! Пусть несовершенную, но что-то лучше, чем "примем процент облачного покрова за константу".

А то все общеизвестно, а пример никак не находится.

"А получается это так, что модели численные, и все они различаются методами численной реализации. Не знаю кто вы по образованию, но может слышали про методы конечный разностей или конечных элементов."

Тогда, если мы наблюдаем как весь ансамбль этих моделей резко расходится с экспериментом - и "резко" означает, что эксперимент попадает в 95% confidence interval только самых грубых моделей, у которых этот интервал огромен, по сравнению с прочими, то что это значит?

Я предлагаю такой вывод - это значит, что проблема не в дефектах того или иного численного метода.

"Констант будут десятки."

Ну, хорошо, сколько там может быть физических констант? Пи, Планк, Гравитационнная, вязкость воды, десяток плотностей, пяток теплоемкостей, все?

Вы думаете, этим дело ограничится?

’Я пока не понял знаете вы или не знаете что предсказывает климатология."

Ну, вот, в статье рекомендованного Вами ученого, я прочел, что климатология предсказывает, что глобалворминг будет особенно силен в верху тропосферы.

[ny-quant.livejournal.com]

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.

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.

[arbat.livejournal.com]

"По одним вопросам Манн представляет подавляющее большинство, по другим меньшинство. "

Разумеется. Однако, меня интересуют только те, по которым он давал показания в Конгрессе. Именно по этим вопросам никто, кроме “deniers”, не возразил, мол, стойте-стойте, меня этот тип не представляет.

"найденная вами работа посвящена именно тестированию теории наблюдениями"

Я могу посвятить свою работу созданию аэродрома - разровнять полосу, построить “башню” из бамбука, зажечь посадочные костры - но это не будет аэродром, даже, если там будет очень много внешне похожих атрибутов.

Они “тестируют”, не понимая смысла тестировани. Тестирование не просто означает, что мы сравниваем наблюдения с теорией и успокаиваемся. Нужен еще один шаг, который, как Мистер Фейнман назвал ключом науки - если наблюдения с теорией разошлись, надо эту теорию признать неверной.

А у этих ребят тест есть, наблюдения есть, полное расхождение с теорией есть, - а “ключевого” шага, вывода, о том, что теория неверна, нету.

Довольно похоже на аэродром. Но не аэродром.

"Как вы думаете, зачем они опубликовали эту статью? Не проще ли было вообще её не публиковать?"

Откуда мне знать? На первый взгляд, если они не были готовы делать выводы из отрицательного результата, проще было вообще не тестировать. Но, может, их грант включал в себя деньги на тест.

"В данном случае, речь идет о достаточно тонком эффекте второго порядка."

Это - word salad. Я не знаю, что такое “тонкость” эффекта, и как определяется его “порядок”. Никаких мер толщины эффекта, и его порядка в физике нету. Никаких правил, что должны соблюдаться только толстые предсказания первого порядка - тоже нету. Это бессмыслица. Наука сплошь и рядом тестирует теории по их косвенным проявлениям - по сравнительной скорости падения гирь разной массы, по отклонению траектории планеты, по реликтовому излучению, по рассеянию альфа частиц при пролете через золотую фольгу, по количеству желтых горошин, и так далее.

Есть простой вопрос - что следует из теории? Если из нее следует, что какой-то эффект должен быть, то он должен быть, или теория неверна.

И “ученые”, которых Вы мне привели в пример, посмотрели, подсчитали, и сказали, из теории следует вот такие нагревы, с вот такой разницей, вот 95% confidence interval. Мы проводим наблюдения - нет, не ложатся они в интервал, они даже близко к нему не подходят. Все. Это конец теории.

Когда Stevin и Groot провели эксперимент, который приписывают Галилею, сравнивая падения шаров разной массы, они проверяли теорию Аристотеля, которая говорила, что большой шар будет падать быстрее. Оказалось, нет.

Stevin и Groot вывод сделали. Ваши климатологи - нет.

"Задача учёных понять природу расхождений и усовершенствовать модели."

Что тут понимать? Ричард Фейнман сообщает природу расхождений - “модель неверна”.

"Так на самом деле устроен научный процесс, с которым вы вроде бы хорошо знакомы."

Конечно, знаком. Процесс такой - большинство ученых сидит, и хочет придумать какой-то эпицикл, чтобы внести поправку в нашу геоцентрическую модель, и тогда мы ее усовершенствуем, и она заработает!

Те редкие ученые, которые не ищут эпициклы, и которые, как Фейнман, знают, что провальную модель надо выкинуть, вместо этого ищут другую модель. Если им это удается, то их впоследствии называют “великими”.

Ученые, которые ищут эпициклы, никогда этого прилагательного не удостаиваются.

Как видите, я очень хорошо знаком с научным процессом.

[ny-quant.livejournal.com]

// Они “тестируют”, не понимая смысла тестировани. Тестирование не просто означает, что мы сравниваем наблюдения с теорией и успокаиваемся. Нужен еще один шаг, который, как Мистер Фейнман назвал ключом науки - если наблюдения с теорией разошлись, надо эту теорию признать неверной.

Ну не смешите мои тапочки. Я уже не говорю о том, что речь идёт о человеке занимавшимся наукой и внесшим в нее существенный вклад по сравнению с невежественным блогером. Фейнман читал лекцию для широкой публики, построив предполагаемую ситуацию, где эксперимент даёт бинарный исход: или теория подтвердилась или нет. Здесь не тот случай. Наконец, никто не предлагает успокаиваться, как раз наоборот. Цель публикации именно в этом.

// Я не знаю, что такое “тонкость” эффекта, и как определяется его “порядок”.

Ну разумеется не знаете. Вы даже не знаете, что климатические модели построены на фундаментальных законах физики и, насколько я могу судить, так и не удосужились проверить этот факт. Вообразите ряд Тэйлора (не знаю, доступно ли это, но гугл знает). Второй член суммы, который пропорционален производной, часто на порядок меньше первого.

// Есть простой вопрос - что следует из теории? Если из нее следует, что какой-то эффект должен быть, то он должен быть, или теория неверна.

Нет, не простой. Это довольно сложный вопрос. В частности, вы не знаете на него ответа. Теория много чего предсказывает. Хотя и это упрощение для ширнармасс. Собственно теория это фундаментальные законы физики. Далее, люди пытаются решить уравнения этой теории, каждая группа немного по своему, как я уже объяснял. Поскольку у всех получаются разные результаты, они работают с "ансамблем".

Кстати, предсказания одной из моделей (csiro.mk3.0) совпадают с наблюдениями. А это такая же часть теории как и все остальные. Стало быть, нельзя сказать что из теории однозначно следует неверный вывод. Этот неверный вывод у большинства получается вследствие тех или иных дефектов в конструкции моделей, но это само по себе не означает автоматически , что и все остальные предсказания тоже неверны.

Эо вам бы хотелось, чтобы это был конец теории. Но это не конец, а начало следущего этапа доработки моделей. Work in progress.

Можно было бы ещё вспомнить про классическую механику. Вот догадался бы кто-нибудь померить какие-то релятивистские эффекты и погнал бы средневековый арбат Ньютона из науки ссаными тряпками за то что Фейнмана не почитает.

// Что тут понимать?

Да конечно, нечего и незачем. Трясти надо. Всё что надо знать о научном методе сказал в своей лекции Фейнман. Ответ на любой вопрос может быть только "да" или "нет". Кстати, он там ничего не говорит о том, что если эксперимент не подтвердил теорию, то не западло попробовать усовершенствовать теорию, добавить какой-то ранее неучтенный эффект? Нет? Вот же какая жалость. А то был такой "ученый" по фамилии Эйнштейн. У него не получалось так как он хотел, жулик этакий, взял да и лишний член добавил в уравнение, чисто волюнтаристски:
https://en.wikipedia.org/wiki/Cosmological_constant
А потом передумал. А потом всё же оказалось, что нужна эта константа. Но не все согласны. Пусть бы они раз навсегда сказали ноль или не ноль, а иначе лженаука эта ихняя физика. Фейнмана на них нет.

[arbat.livejournal.com]

"Фейнман читал лекцию для широкой публики, построив предполагаемую ситуацию, где эксперимент даёт бинарный исход: или теория подтвердилась или нет."

Во-первых, не "или подтвердилась, или нет", а "или опровергнута, или нет". Это принципиальная разница. Во-вторых, Фейнман был известен многими чудачествами, однако, такого как "сказать широкой публике, что наука требует строгости, втайне думая, что строгости не надо" - за ним не водилось совершенно.

Я боюсь, мне придется на этом откланяться. Я хотел было попросить у Вас примеры научных теорий, которые подтверждались только "толстыми" эффектами только "первого порядка", или, наоборот, попросить оценить порядок эффектов, которые я уже перечислил, но, поразмыслив, я рассудил, что, если я, даже при помощи весьма категорического утверждения Фейнмана, не могу Вас убедить, что полное расхождение модели с экспериментом означает, что теория опровергнута, то разговор, в целом, не очень осмыслен.

П.С. Не могу удержаться, - если из многих моделей, между которыми довольно большой разброс, одна попадает рядом с экспериментом, то это отнюдь никак не значит, что она лучше прочих.

[ny-quant.livejournal.com]

// Во-первых, не "или подтвердилась, или нет", а "или опровергнута, или нет". Это принципиальная разница

Да, тут вы совершенно правы.

// Во-вторых, Фейнман был известен многими чудачествами, однако, такого как "сказать широкой публике, что наука требует строгости, втайне думая, что строгости не надо" - за ним не водилось совершенно.

Нет, он такого не думал, и я не говорил, что он думал. Откуда взялась эта посылка - непонятно.

// полное расхождение модели с экспериментом означает, что теория опровергнута

Мы тут совершенно согласны. Вам осталось понять, что в данном случае нет полного расхождения модели с экспериментом.

// Не могу удержаться, - если из многих моделей, между которыми довольно большой разброс, одна попадает рядом с экспериментом, то это отнюдь никак не значит, что она лучше прочих.

И это верно. Я и не утверждал, что она лучше. Мы даже ещё и не начали определять, что означает "лучше" в этом контексте.

[arbat.livejournal.com]

"Проект финансировался братьями Кох. Угдайте зачем с трех раз. "

Не знаю. Тем более я не знаю, какой я должен сделать из этого вывод? Сказать, ах, братьями Кох?! Ааааа. Ну, это все меняет. Тогда, действительно, давайте считать, что усредненные с неизвестно какими поправками данные по всей планете за каждый месяц - это “raw” данные.

Одним словом, “raw” данных там нету.

"Вот тут еще есть тонна данных: https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/quick-links"

Мне не нужна тонна. Мне нужно, чтобы каждая статья содержала ссылку на те “raw” data, которые в ней использовались. Не усредненные неведомым способом, а как есть. Плюс код, которым они пользовались, чтобы эти данные корректировать, с объяснением, почему такая коррекция была правомочной. Какой именно дефект приборов или методов измерения они корректируют и как. Плюс результат коррекции в том же формате, что исходные данные. Для удобства сравнения.

"Подсказка: в модели прогноза погоды есть и модель облаков."

Погода - не климат. Они могут взять нынешнее покрытие облаков, и ввести коррекции не давление, влажность, ветер и так далее, и сделать прогноз на неделю. Это не значит, что и них есть модель образования облаков, которую можно применить для интервала в несколько десятилетий.

Опять же, зачем говорить, что модель есть, если проще дать ссылку на такую модель?

"Короче: что-то умеем, многое не умеем."

Именно так. Турбулентность умеем. Облака - нет.

"Модели облаков и их влияние на то что происходит в GCMs обсуждаются например в:"

В принципе, словом “модель” можно назвать все, что угодно - можно сказать “примем, что Земля всегда на 50% покрыта облаками” - и это будет модель. И она будет влиять на GCM, разумеется. Но это не то, о чем я спрашивал. Можно, далее, создать “модель облачности”, которая будет предсказывать, как облака двигаются и изменяются в зависимости от измеряемого распределения давления, и это будет полезно для прогноза погоды, но не для предсказаний климата.

Когда я говорил, что модели нет, я не имел в виду “никакой”, я имел в виду - модели, которая позволяла бы предсказывать несколько параметров облачности на планете, причем на будущее, на десятки лет вперед. На столько десятков, на сколько вы хотите моделировать климат.

Поскольку мы уже имели опыт, когда Вы предлагаете мне что-то читать, а потом оказывается, что там нету “raw” данных, а есть усреднения, то сделаем так - прочтите сначала эти статьи сами, удостоверьтесь, что там идет речь не просто о каких-то моделях, каким-то образом относящихся к облакам, но о таких, которые необходимы для предсказаний климата. Это должны быть протестированные модели.

Например, в Вашей первой статье вообще речь не идет о модели облачности - там обсуждается, как разная облачность может влиять на модель климата, причем они это не тестируют, а просто смотрят, как их модель себя поведет. Типа, если удвоить garbage in, то что случится с garbage out?

"Нет, я же сказал - десятки. Вы русский язык понимаете?"

Понимаю. Объясните теперь, если это не физические константы, то что это за десятки констант?

[ny-quant.livejournal.com]

// я не знаю, какой я должен сделать из этого вывод? Сказать, ах, братьями Кох?! Ааааа. Ну, это все меняет.

Да, именно: это всё меняет. Так же как если бы деньги были от условного Сороса.

// Мне не нужна тонна. Мне нужно, чтобы каждая статья содержала ссылку на те “raw” data, которые в ней использовались.

Мне казалось, вы просто хотели сырых данных. Теперь запросы растут. В общем, ничего дурного если б так и было. Однако ссылки на данные я вам дал и на код их обработки вместе с данными тоже.

// Погода - не климат.

Климат есть усредненная погода. Климатические модели (вернее их атмосферная компонента) изначально представляли собой огрубленные модели прогноза погоды. Так что они closely related.

// Они могут взять нынешнее покрытие облаков, и ввести коррекции не давление, влажность, ветер и так далее, и сделать прогноз на неделю.

Они, наверное, могут. Но они делают не это. Вместо этого они моделирут облака напрямую.

// Это не значит, что и них есть модель образования облаков, которую можно применить для интервала в несколько десятилетий.

Я не знаю что значит "можно". Модели есть, я вам дал несколько ссылок, которые вы судя по всему не удосужились открыть.

// Можно, далее, создать “модель облачности”, которая будет предсказывать, как облака двигаются и изменяются в зависимости от измеряемого распределения давления, и это будет полезно для прогноза погоды, но не для предсказаний климата.

Откуда это известно?

// Когда я говорил, что модели нет, я не имел в виду “никакой”, я имел в виду - модели, которая позволяла бы предсказывать несколько параметров облачности на планете, причем на будущее, на десятки лет вперед. На столько десятков, на сколько вы хотите моделировать климат.

Если имеется в виду, что никакая модель не предскажет состояние облачного покрова 1 июля 2030 года в Бостоне, то конечно. Если имеется в виду, что никакая модель не предскажет среднее состояние облачного покрова по планете с достаточной точностью чтобы оценить то что нас на самом деле интересует (а именно потепление благодаря СО2), то это утверждение нуждается в доказательствах.

// Например, в Вашей первой статье вообще речь не идет о модели облачности

Так я же и сказал: "Модели облаков и их влияние на то что происходит в GCMs обсуждаются например в:" Остальные две посвящены собственно моделированию.

// Объясните теперь, если это не физические константы, то что это за десятки констант?

Эмпирические константы, в общем тоже физические.

Например, уравнение состояния морской воды, т.е. зависимость плотности от температуры и солёности. В отличие от идеального газа, теоретического уравнения не существует. Плотность описывается как многочлен от двух переменных, коэффициенты которого калибруются экспериментально.

На границе воды и воздуха происходит теплообмен. Это, можно догадаться, некоторая функция разницы температур и скорости ветра на некоторой высоте. Допустим, линейная. Коэффициент калибруется наблюдениями. Та же беда с испарением, только надо ещёи относительную влажность расматривать.

А если вода замерзла? Какое-то тепло всё равно излучается, но чем толще лёд тем меньше, очевидно. Обратно-линейно или квадратично, а опять нужно калибровать коэффициент.

Уже не говоря о радиационной части модели атмосферы, которая описывает как парниковые газы (Н2О, СО2, О3) захватывают и переизлучают тепло. Я даже не знаю сколько там эмпирических параметров. Много.

Да, забыл про турбулентность. Вы, кажется, особенно цените Фейнмана? Ну так вот:

Richard Feynman, the great Nobel Prize-winning physicist, called turbulence "the most important unsolved problem of classical physics."
http://turb.seas.ucla.edu/~jkim/sciam/turbulence.html

[arbat.livejournal.com]

'Да, забыл про турбулентность. Вы, кажется, особенно цените Фейнмана? Ну так вот:

Richard Feynman, the great Nobel Prize-winning physicist, called turbulence "the most important unsolved problem of classical physics."

Забавно, да? Наши модели турбулентности достаточно хороши, чтобы использовать их для проектирования крыльев самолета, но физики не считают, что турбулентность изучена или понятна.

Климатологи оперируют моделями, которые могут даже близко не подойти к эксперименту со своим confidence interval, но не испытывают сомнений в том, что они поняли суть проблемы, остались только мелочи подправить.

Напрашивается какой-то вывод.

[ny-quant.livejournal.com]

Я бы сначала хотел зафиксировать ту простую мысль, что самолёты летали задолго до того как появились компьютеры, на которых можно было бы рассчитать поток воздуха около крыла хотя бы самым приблизительным образом.

Второй пойнт тут в том, что несмотря на то, что проблема в целом не решена, некоторые конкретные задачи удаётся решать с приемлемой точностью. Важно понимать, что проблема турбулентности не решена не потому что в уравнениях чего-то не хватает, а потому что задача трудная.

Ровно то же самое может происходить и с климатологией. Задача полного предсказания реакции климата на удвоение СО2 в атмосфере не решена. Это не означает, что все предсказания неверны и теория говно, точно так же как и с турбулентностью. Нас главным образом интересует потепление на поверхности, как среднее так и его географическое распределение. Или они это предсказывают правильно или нет (и в каком смысле?). Это следует проверять сравнением теории и эксперимента, а не устраивать бессмысленные разборки на тему кто кого представляет.

[gb0.livejournal.com]

>>Это следует проверять сравнением теории и эксперимента, а не устраивать бессмысленные разборки на тему кто кого представляет.

Amen to that. Но для начала бы как-то отделаться от ощущения, что вместо сравнений и проверок сразу предлагают дать кое-кому триллионы долларов на борьбу с хренпойми чем.

[ny-quant.livejournal.com]

Зачем отделываться? Не надо отделываться, это печальная реальность. Только не с хренпойми чем, а с хреном непонятно какого размера.

[gb0.livejournal.com]

Ok, с якобы понятным (not fully) хреном непонятного размера. Not fully – это потому (JIMHO), что не вполне понятна причина принятой в кругах партии науки и прогресса оценки "конец света / дияволвоплоти / абсолютное зло / stop by any and all means necessary" – некоторому потеплению и росту концентрации CO2 против прохладных и низкоCO2шных времен начала 19ого века :(