Способствует ли деятельность человека изменению климата?

Есть много доказательств, которые я видел, показывающих взаимосвязь между деятельностью человека и изменением климата, но какие есть доказательства, подтверждающие причинно -следственную связь ?

Этот вопрос настолько наивен, что я должен спросить, какие исследования вы на самом деле провели, прежде чем спрашивать.
@David Я провел не больше исследований, чем то, что показывают по телевизору / на веб-сайтах газет / чему учат в школе.
Если бы я мог дать этому вопросу больше, чем +1. Это то, что я действительно хочу знать.
Не бойтесь, проголосуют другие, так как это один из самых горячих вопросов в наше время. Будьте готовы к длительному, иногда неорганизованному и эмоциональному (возможно, с обеих сторон) обсуждению.
@Suma Что вы подразумеваете под «корреляция недостаточно доказана»? Нынешняя тенденция очевидна: температура повышается, антропогенные парниковые газы (CO2) быстро растут. Есть твердые цифры для обоих. Исторические записи могут показать, что эта корреляция не является причинно-следственной. Но корреляция очевидна.
Вы правы, я ошибся. Корреляция доказана, и даже люди, сомневающиеся в причинно-следственной связи, этого не оспаривают. Я удаляю комментарий.
Корреляция сама по себе является доказательной поддержкой причинно-следственной связи, но, конечно, не доказательством причинно-следственной связи, а лишь косвенным доказательством. Тем не менее, существует огромное количество прямых доказательств AGW, поэтому 975 ученых-климатологов и 100% авторитетных научных организаций принимают AGW.
Аргументы в пользу причинно-следственной связи, очевидно, в значительной степени опираются на теоретическую науку о климате. Любой, кто интересуется этой областью, должен ознакомиться с предложениями по изменению климата и науке о Земле 51.
я знаю только о том, что люди вызывают изменение климата выбросами CO2. Я получил это от Эла Гора и IPCC. Знаете ли вы о других способах, которыми люди вызывают изменение климата?
@Wandera Прочтите мои связанные статьи.
@wandera Что касается других способов ... см. этот ответ
Можно было бы сказать да, но эффект на человека очень мал...
Предсказано в 1958 году .
@DanielRHicks На самом деле это восходит к Сванте Аррениусу в 1896 году en.wikipedia.org/wiki/Svante_Arrhenius#Greenhouse_effect С тех пор мы усовершенствовали его модели, но он был первым, кто определил соответствующую физику, записал уравнения и подключил некоторые измерения к сделать прогноз. С тех пор взаимосвязь между CO2 и температурой в целом соответствовала его предсказаниям. В науке успешное предсказание обычно считается убедительным доказательством того, что теория верна.
@tuskiomi - Я ударил человека ножом? Да, но очень маленьким ножом, и его так же зарезали 10 000 других людей. Следовательно, я не виновен — его смерть не моя вина.

Ответы (7)

Люди влияют на погоду в основном следующими способами:

Прямые выбросы различных газов

Обычно рассматривается CO 2 , но также и другие парниковые газы. Парниковый эффект углекислого газа впервые был измерен в 1859 г.

Парниковый эффект
источник

В 19 веке ученые поняли, что газы в атмосфере вызывают «парниковый эффект», влияющий на температуру планеты. Этих ученых интересовала главным образом возможность того, что более низкий уровень углекислого газа может объяснить ледниковые периоды далекого прошлого. На рубеже веков Сванте Аррениус подсчитал, что выбросы человеческой промышленности когда-нибудь могут привести к глобальному потеплению. Другие ученые отвергли его идею как ошибочную. В 1938 году Г. С. Каллендар утверждал, что уровень содержания углекислого газа в воздухе поднимается и повышает глобальную температуру, но большинство ученых сочли его аргументы неправдоподобными. Почти случайно несколько исследователей в 1950-х годах обнаружили, что глобальное потепление действительно возможно. В начале 1960-х годов К. Д. Килинг измерил уровень углекислого газа в атмосфере: он быстро повышался. Исследователи начали проявлять интерес, пытаясь понять, как изменялся уровень углекислого газа в прошлом и как на него влияли химические и биологические силы. Они обнаружили, что газ играет решающую роль в изменении климата, так что повышение уровня может серьезно повлиять на наше будущее.

Парниковый эффект углекислого газа

Список парниковых газов
источник

Сельское хозяйство

Еще один антропогенный источник — прямые выбросы парниковых газов через сельское хозяйство (забавно, но факт!): навоз (и коровы) производят метан, который является довольно эффективным парниковым газом.

Выбросы метана крупного рогатого скота в США
источник

Увеличение концентрации метана в атмосфере побудило ученых изучить источники его происхождения. Жвачные животные могут производить от 250 до 500 литров метана в день. При таком уровне производства оценка вклада крупного рогатого скота в глобальное потепление, которое может произойти в ближайшие 50-100 лет, составляет немногим менее 2%.

Выбросы метана от крупного рогатого скота

Вырубка леса

Растения «фиксируют» углерод (явление, называемое «депонированием углерода»), чем меньше растений, тем меньше фиксируют (и тем больше углерода выделяется при пожарах).

Круговорот углерода в лесу
источник

Улавливание углерода

Связывание углерода: лес и почва, Юкка Муукконен, Статистическое управление Финляндии.

Океаны

Изменения в биологическом равновесии океанов влияют на климат, поскольку известно, что морская биология обладает значительным эффектом фиксации углерода.

Улавливание углерода океаном
источник

Одно из самых многообещающих мест для улавливания углерода — это океаны, которые в настоящее время поглощают треть углерода, выделяемого в результате деятельности человека, примерно два миллиарда метрических тонн в год.

Улавливание углерода в океане

Заключение

Все четыре эффекта можно продемонстрировать в лаборатории, и для этого не требуется никакой модели, но у нас есть очень хорошие модели для объяснения лабораторных экспериментов.

В отличие от лаборатории, вся климатическая система изучена гораздо меньше. И, да, модели не такие надежные, как хотелось бы.

Однако — благодаря нашим познаниям в химии — нельзя отрицать, что мы влияем на климат. Обратите внимание: никто не утверждал, что вмешательство человека является единственной причиной изменения климата, но можно с серьезным видом сказать, что люди меняют климат. Очень простой пример: повышение температуры растапливает лед на полюсе, который не только отвечает за отражение света из атмосферы, но и содержит метан, который затем высвобождается.

Споры могут вестись только о том, «насколько» и «насколько хорошо мы можем переломить тенденцию (даже помимо нашего вклада)».

«Растения «фиксируют» углерод, чем меньше растений, тем меньше фиксации (и тем больше углерода выделяется при пожаре)». Насколько я понимаю, при гниении древесины выделяется CO2, поэтому огонь не нужен.
@jozzas: это действительно так. это реальная опасность пороговых событий: мы можем подсчитать, что при определенном количестве выбросов CO2 мы только повысим среднюю температуру на столько-то и столько-то, но на этом пути есть вехи, такие как температура, при которой тундра таяние, которое само по себе вызовет массовые выбросы, загнивая постоянно промерзший торф.
Я бы добавил: Действия, которые изменяют альбедо Земли или атмосферы.
Мы занимаемся некоторыми из этих вещей на протяжении веков. Ничто в этом не свидетельствует о том, что человеческий вклад более чем незначителен.
@guill Я согласен, что мой ответ не доказывает этого, но имейте в виду, что есть также много доказательств того, что вклад не является незначительным. Я решил сосредоточиться на вопросе и не поднимать вопросы, которые могут привести к неконструктивному обсуждению.
Вы должны называть это скотоводством или животноводством, а не земледелием. Если вы собираетесь считать коров прямым эффектом, вам нужно учитывать и растения, которые мы выращиваем, как прямой отрицательный эффект.
Упомянутый в первой цифре поток солнечной радиации 343 Вт/м^2 кажется неверным. Это больше похоже на 1100 Вт/м^2 .
Что касается гниения древесины и выделения CO2, то почти все атомы углерода (около 99,99%) в древесине поступают из атмосферы. Таким образом, если древесина полностью не исчезнет/не испарится, в среднем растения поглощают больше углерода, чем выделяют.
@slebetman Они не «исчезают», они перерабатываются микроорганизмами в метан, сжигаются, поедаются млекопитающими (которые также будут производить метан) ... В конце концов почти ничего не остается.
@Quentin: Но эти организмы сами получают углерод для образования своих белков, жиров и т. Д. Из растительного материала. Таким образом, если организмы также не исчезнут полностью, то в среднем весь процесс поглощает больше углерода, чем высвобождается. Обратите внимание, что ни растительный материал, ни микробы не разлагаются полностью. Большая часть растительного материала (особенно жесткая целлюлоза) вообще не перерабатывается. Даже если растительный материал сжигается, остаточная зола будет эффективно изолирована, поскольку она не перерабатывается организмами и не сгорает.
Этот ответ можно было бы улучшить, если бы мы заметили, что парниковые газы применяются в планетарном масштабе, как в случае с Венерой (действительно, именно миссии «Маринер» выявили парниковый эффект СО2).

Да, люди вызывают изменение климата (каждое удвоение СО 2 вызывает увеличение примерно на 1°С ). Это действительно бессмысленный вопрос. Любой ввод в любую систему хаоса окажет некоторое влияние на эту систему . Знаем ли мы, какой эффект мы имеем? Можем ли мы измерить/предсказать это? Есть ли у нас идеи, как изменить/изменить/контролировать это изменение? И действительно, речь идет не о том, «изменится ли климат», а о том, «изменится ли он в действительно плохую сторону» (т. е. о катастрофическом глобальном потеплении) .

По словам Питера Стотта , модели не смогли предсказать текущие температуры (хотя он повторяет повторяющееся утверждение, что они будут правильными в будущем), а это означает, что ни одна из существующих моделей не предсказала правильно сколько-нибудь значительного изменения климата в будущем , и новые исследования постоянно выявляет недостатки в существующих моделях предсказания катастроф, поэтому ответ на эти вопросы должен быть отрицательным.

Модель, которая еще не сделала точного прогноза, не может быть названа точной моделью. Следовательно, мы не знаем, какой эффект у нас есть, мы не можем его предсказать, и в результате этих двух факторов мы не знаем, как изменить или контролировать этот эффект.

Причинно-следственную связь в системе хаоса практически невозможно доказать с нашими нынешними способностями, поэтому мы полагаемся на моделирование. К сожалению, вместо того, чтобы настаивать на том, чтобы модель делала предсказание и чтобы оно сбылось, прежде чем принять его, мы принимаем модели как истинные, если они точно предсказывают прошлые события (не шучу), что тривиально просто.

Не могли бы вы объяснить, почему вы считаете климат (в отличие от погоды) хаотичной системой?
@Odd - Хаотическая система - это система, для которой небольшие изменения входных значений вызывают большие и трудно предсказуемые изменения выходных значений, или, другими словами, системы, которые очень чувствительны к небольшим изменениям. Примерами известных небольших изменений, влияющих на климат, могут быть солнечные пятна, CO2, озон, атмосферная пыль...
Я понимаю, что такое хаотическая система (и допускаю, что завтрашняя максимальная температура основана на ней), но мы обсуждаем средние температуры за несколько лет, которые можно предсказать даже исходя из лежащей в основе хаотической системы. Я не могу предсказать орел или решку по одному броску монеты, но могу по 10 000.
Я согласен, что это может быть предсказуемо. Все возможно. Но пока это никому не удалось. Я жду первой ссылки на модель, которая успешно предсказала будущее изменение климата. -- Я привел примеры известных факторов высокой чувствительности к небольшим изменениям.
"но мы обсуждаем средние температуры за годы" Только это не так. Климат — это гораздо больше, чем просто температура.
@Billare: Какую часть вы находите антагонистической?
Ваша последняя фраза.
Я удалил тот предыдущий комментарий, потому что его оценка была слишком резкой. Но зачем портить свой пост подобными вещами?
@Billare - Спасибо за исправление, последнее предложение удалено. Я вижу вашу точку зрения.
Теперь мне не нравится текущее последнее предложение. Потому что оно в значительной степени подразумевает, что предсказания могут быть действительными только в том случае, если они применяются к будущим событиям (и даже высмеивают это). Что неверно, показывает грубое непонимание науки. Предсказывать прошлые события абсолютно нормально . Так начинались многие научные теории. Еще раз, посмотрите на эволюцию. Лишь совсем недавно мы успешно предсказывали с его помощью будущие наблюдения, и задолго до этого оно было признано верным (и справедливо).
Как я понимаю предложение: если вы хотите протестировать модель, вам нужно попробовать смоделировать то, что вы не использовали при построении модели. Если вы строите модель, используя все исторические данные, для нее будет тривиально легко смоделировать «предсказание» всех этих исторических данных. Только после того, как вы сравните результаты модели с некоторыми данными, которые не использовались для построения модели, вы можете что-то сказать о том, работает модель или нет.
@Рассел Стин: Как вы можете утверждать, что люди вызывают изменение климата, если климат менялся задолго до того, как появились люди?
@oosterwal - возможно, я неправильно выразил свою точку зрения. Я хочу сказать, что крайне маловероятно, что мы НИКАК не влияем на климат, но также маловероятно, что мы настолько уверены в величине (или даже в знаке) этого воздействия, как утверждает МГЭИК.
Я хочу оспорить утверждение о том, что ни одна модель не предсказала правильно будущее изменение климата. Фактически, в первой статье о глобальном потеплении, написанной 35 лет назад, автор предсказал изменение глобальной температуры в течение следующих 25 лет на +0,8°C, что было почти правильно (фактическое повышение составило +0,7°C). См. этот пост на RealClimate.org.
@Рассел Стин: Спасибо за ваше обновление. Я согласен с этой оценкой.
В соответствии с этим мы также должны были увидеть повышение на 1,1°C к 2010 г. и увеличение на 0,58°C в 1990 г. Его прогноз был ошибочным на 0,2°C в 1990 г. (почти 50% прогнозируемого им роста) и на 0,5°C в 2010 г., только потепление. около половины того, что он предсказал. Извините, но делать прогнозы на 35 лет и быть верным на один год — не очень хороший прогноз.
@ Рассел Стин Я не уверен, где ты берешь свои цифры. Из представленного графика видно, что его прогноз роста на 0,58°C в 1990 г. отличается не более чем на 0,1°C, а его прогноз на 2010 г. отличается не более чем на 0,3°C. И, конечно же, я ожидаю, что его предсказание будет все больше и больше отклоняться от измерений, чем дальше он проецируется в будущее.
[Удален сильный комментарий и ответ. Пожалуйста, держите это цивилизованно! :-)]
Бессмысленный вопрос? Серьезно? Кроме того, как вы говорите, поскольку мы должны полагаться на моделирование, мы действительно не знаем. Например, skeptic.com/reading_room/a-climate-of-belief.
@RussellSteen пингует вас - пожалуйста, сошлитесь на это...
@Sklivvz - Удалите, как хотите. Я заметил, что в приведенном ниже ответе Луиса Педро нет соответствующего справочного запроса, который согласен с вашей точкой зрения.
@RussellSteen (в ответе Луиса Педро уже было уведомление, и теперь оно удалено). Вы уверены, что хотите это удалить? Можешь сослаться, если хочешь... Кроме того... ты не знаешь моей точки зрения! :-)
@Sklivvz - добавление ссылок сейчас, я добавлю больше, когда найду их.
Неправда, что модели никогда не предсказывали изменение климата. Первое поколение МОЦ было создано в начале 1970-х, в то время, когда существенного потепления не было с 1940-х, и поэтому они, скорее, рисковали, предсказывая, что потепление произойдет (что и произошло). Ожидать, что это первое поколение очень простых моделей даст точно правильный ответ, неразумно, дело в том, что они предсказывали потепление в то время, когда не было никаких причин думать, что будет потепление, кроме выбросов CO2.
Многие журналисты предсказывали, что пик глобального потепления пришелся на 1998 год. Климатические модели предсказывали, что, хотя 1998 год был очень жарким из-за Эль-Ниньо, температура действительно будет продолжать расти. Последние несколько лет вышли далеко за пределы 1998 года, устанавливая рекорд за рекордом температуры. См. график по адресу: en.wikipedia.org/wiki/Instrumental_temperature_record .

Я не могу ответить на вопрос прямо.

Тем не менее, был проведен по крайней мере один крупномасштабный обзор научного консенсуса. И можно с уверенностью сказать, что подавляющее большинство ученых сходятся во мнении , что нынешняя тенденция глобального потепления вызвана человечеством. Было бы странно, если бы этот консенсус оказался без веских доказательств.

В обзоре был проведен поиск рецензируемой литературы, опубликованной в период с 1993 по 2003 год со словами «глобальное изменение климата» в их аннотациях. Они нашли 928 рефератов. Из них 75% прямо или косвенно поддерживали AGW. 0% отклонили его. 25% не заняли позицию.

Как отметил Рассел в комментарии, они также включают предложения по смягчению последствий, которые не должны учитываться при достижении консенсуса (поскольку они просто ссылаются на другие документы), но были учтены. Кроме того, в обзоре использовалась только одна ключевая фраза для поиска, за исключением части доступной литературы.

Таким образом, обзор содержит одну систематическую ошибку (включение предложений по смягчению последствий) и одну несистематическую ошибку. Тем не менее, из-за большого количества статей все еще можно с уверенностью предположить, что они не изменят существенно заявленный консенсус.

Заметим, что это не означает, что в научном сообществе нет особых мнений — они есть, — просто подавляющее большинство экспертов принимает АГВ и, вероятно, у них есть для этого веские основания.

(Тем не менее, этот «ответ» является скорее к сведению, чем фактическим ответом, поскольку, я хочу еще раз подчеркнуть, он не предоставляет никаких запрошенных доказательств .)

В идеале это должен быть комментарий. (Но замечательный комментарий.)
@ Borror0 Я согласен, но он слишком велик для комментария, и я думаю, что его следует разместить на более видном месте, в частности потому, что он содержит ссылку на обзор, в котором собрано много данных.
Крупномасштабный обзор, на который вы ссылаетесь, очень искажен. Например, они включают предложения по смягчению последствий в качестве вспомогательных документов. Таким образом, если один документ демонстрирует причину, а пять документов используют этот документ в качестве ссылки для демонстрации смягчения последствий, это будет засчитано шесть раз. Кроме того, исследование включало только период с 1993 по 2003 год. Они показали только документы, в которых использовались слова «изменение климата», вместо того, чтобы проводить тщательный анализ. В целом это выглядит так, как будто кто-то просто прогуглил базу данных журналов с определенной целью, о чем свидетельствует тот факт, что все, что конкретно не противоречило AGW, считалось поддержкой.
Все, что было сказано, это хорошая ссылка, спасибо за ее предоставление. Он предоставляет больше информации по этому вопросу.
Итак, теперь два человека независимо друг от друга сказали, что это «хорошая ссылка» / «отличный комментарий», но общее количество голосов по-прежнему равно -1 и нет никаких объяснений. Почему?!
@Russell Несколько хороших моментов, я обновил ответ. Но ваша характеристика подсчета не совсем верна. На самом деле, они не считали все, что не противостояло AGW, поддержкой (25% нейтральных), и, что характерно, они не нашли ни одной статьи, которая действительно выступала против AGW (хотя такие существуют ). Поэтому, хотя я и согласен с тем, что в обзоре есть как минимум две разные ошибки, я не согласен с тем, что все, что не упоминает AGW, засчитывается как поддержка. Кроме того, этот вид поиска литературы на основе ключевых слов хорошо зарекомендовал себя и является довольно исчерпывающим (хотя было бы неплохо иметь больше ключевых слов).
@Russell (к черту эти короткие комментарии). Кроме того, «конкретная цель», о которой вы упомянули, была, согласно обзору, гипотезой о том, что «[официальные отчеты о климате] могут преуменьшать законные особые мнения». Другими словами, их нулевая гипотеза заключалась в том, что «У AGW нет широкого консенсуса в науке», и они не смогли найти никакого подтверждения этому, отвергнув нулевую гипотезу. Это стандартная процедура и в принципе хорошая наука.
«консенсуса» нет, и даже если бы «консенсус» был, это не является научным доказательством. Был консенсус, что солнце вращалось вокруг земли во времена Галилея, теперь мы все знаем другое. Существовало мнение, что жизнь зародилась около 6000 лет назад, во времена Дарвина. Существовало мнение, что кости динозавров были костями великанов и героев Древней Греции.
@jwenting «консенсуса нет» — ну, я процитировал источники, которые показывают обратное. Каковы ваши источники? В нынешнем виде ваше заявление смешно. || «даже если бы был «консенсус» — это не научное доказательство» — именно это я и сказал в ответе. Другие консенсусы, которые вы цитируете, основаны на незнании, а не на данных, и не имеют отношения к обсуждению.
@jwenting Существует консенсус; утверждение об обратном является ложью. А консенсус является следствием наличия научных доказательств — в данном случае неопровержимых научных доказательств. Против этого консенсуса вы не имеете… ничего. Ваши аналогии неуместны — это консенсус среди ученых- климатологов , тогда как консенсус против Галилея был среди людей, которые никогда не смотрели в телескоп.
@KonradRudolph: консенсус означает единодушие, а единодушия явно нет. «Подавляющий консенсус» — это просто новояз. Нет такой вещи, как подавляющее единодушие, единодушие либо есть, либо его нет.
@vartec «консенсус», согласно словарю и общепринятому употреблению, означает «общее соглашение». «единогласие» означает « абсолютное согласие». Они могут использоваться как синонимы или обозначать разные степени согласия. «Подавляющий консенсус» — это не новояз, и я возмущен этим обвинением. Я использовал его, чтобы прояснить, что существует нечто большее, чем «просто» общее согласие, т. е. что согласие почти единодушно. В этом нет ничего «новояза», это обычное сопоставление слов для усиления смысла.
Есть идеи, какой процент курильщиков способствует глобальному потеплению?
@cyril К глобальному потеплению? 0%. Эффект совершенно незаметен. Кроме того, совершенно не связан с астмой. Скорее всего, вы страдаете от пассивного курения.
полностью да, я чувствую, что курильщики действительно опасны, и думал, что это может повлиять на окружающую среду в небольших масштабах. но это личное страдание
@JimBalter У науки консенсуса плохой исторический послужной список. Например, раньше ученые сходились во мнении, что разные виды были созданы непосредственно Богом, солнце вращалось вокруг земли, а свет распространялся через эфир. Почему консенсус особенно надежен, когда речь идет об изменении климата?
проблема с «консенсусом в подавляющем большинстве» заключается не в процентах, а в личных интересах избирателей. Если будет доказано, что глобальное потепление — это фальшивка и что человеческий вклад равен нулю, как быстро правительство убьет все программы и гранты по исследованию климата, как не имеющие значения? И как скоро климатологи потеряют работу? Так почему они должны голосовать иначе?

Тенденции солнечной радиации не совпадают с тенденциями температуры. Один из аргументов скептиков изменения климата заключается в том, что повышение глобальной температуры — это естественное явление, вызванное Солнцем. Однако большинство измерений общего солнечного излучения (также известного как солнечное излучение, электромагнитная энергия, падающая на поверхность Земли) показывают, что в целом оно падает. (Это, конечно, требует сделать шаг назад, чтобы увидеть более крупные тренды TSI , помимо впадин и пиков, вызванных солнечным циклом.)

Данные об освещенности ACRIM за 1978-1984 гг.

Короче говоря, похоже, что Солнце действительно остывает. Не резко, но, конечно, не становится жарче, и уж точно этого недостаточно, чтобы объяснить повышение глобальной температуры. На самом деле, когда мы сопоставляем климатическую температуру с солнечной радиацией, как показано ниже, мы обнаруживаем, что они мало связаны друг с другом. Это базовый подход, основанный на здравом смысле, но если вам требуется математическое доказательство, Skeptical Science подготовила удобоваримые расчеты и анализ . Во всяком случае, просто график:

Из блога атмосферного ученого Барта Верхеггена *Наш меняющийся климат*

Так что вы можете не согласиться с тем, что глобальное потепление является антропогенным. Но по мере того, как ученые рассматривают солнечное излучение как одно из доказательств, которое коррелирует с другими, оставленными коллегами-комментаторами, становится все более очевидным, что оно не вызвано Солнцем. Что остается?

Добро пожаловать в Скептики. Этот ответ опровергает одну альтернативную гипотезу антропогенного изменения климата, но этого недостаточно, чтобы продемонстрировать, что оно антропогенное .
Как утверждал Юм, невозможно получить определенные знания о причинности эмпирическими средствами (поскольку мы можем непосредственно наблюдать только корреляцию, а не причинность). Это означает, что наука, по сути, сводится к поиску наилучшего объяснения, и способ, которым это делается, заключается в том, чтобы сначала показать, что альтернативные объяснения ошибочны, а затем утверждать, что среди оставшихся гипотез одна имеет лучшую поддержку теории. Это не тот вопрос, на который можно дать окончательный ответ, основываясь исключительно на наблюдениях.
На этом этапе (наверху уже есть хороший ответ) кажется более полезным разрушить альтернативы, чем еще раз попытаться полностью ответить на вопрос, что приведет к большому количеству повторений. Просто мое мнение, конечно.
Зачем смотреть только за последние 35 лет или около того? Ваша ссылка на «Историческое полное солнечное излучение» lasp.colorado.edu/lisird/tsi/historical_tsi.html с 1600 года до настоящего времени, как мне кажется, объясняет гораздо больше изменений температуры.
Как насчет низкой облачности и ее влияния? arxiv.org/pdf/1907.00165.pdf

В отчете IPCC приведены следующие вероятности:

Общее радиационное воздействие на климат Земли из-за увеличения концентрации ДПГ CO2, CH4 и N2O и, весьма вероятно, скорость увеличения общего воздействия из-за этих газов за период с 1750 г.

Что они имеют в виду, когда говорят, что очень вероятно ? Они означают 0,95 < p < 0,99. Когда кто-то говорит, что доказательства изменения климата сопоставимы с доказательствами эволюции, они либо утверждают, что МГЭИК ошибается на порядки, либо серьезно оскорбляют академическую биологию.

255 членов Национальной академии наук США, в том числе 11 лауреатов Нобелевской премии, опубликовали письмо , в котором утверждается:

Например, существуют убедительные научные доказательства того, что нашей планете около 4,5 млрд лет (теория происхождения Земли), что наша Вселенная родилась в результате одного события около 14 млрд лет назад (теория Большого взрыва) и что сегодняшняя организмы произошли от живших в прошлом (теория эволюции). Несмотря на то, что они в подавляющем большинстве приняты научным сообществом, слава все еще ждет любого, кто сможет доказать ошибочность этих теорий. Изменение климата теперь подпадает под эту категорию.

Пытаясь защитить ортодоксальную мудрость, ведущие ученые, кажется, готовы притворяться, что доказательства изменения климата намного лучше, чем они есть на самом деле.

Другие люди , считающие себя защитниками изменения климата, считают, что МГЭИК несколько самоуверенна.

Есть много причин, почему это может быть так:

  • Люди обычно страдают предвзятостью подтверждения. Даже внимательное прочтение электронных писем климатических ворот , опубликованных Wikileaks, свидетельствует о том, что они не используют умственных стратегий, чтобы уменьшить свою уязвимость к предвзятости подтверждения.
  • Компьютерный код, который они используют для создания моделей, имеет низкие стандарты . Вероятно, в нем много ошибок, которые вносят дополнительную неточность в модели, которые не учитываются.
  • Некоторые данные недоступны для независимой проверки.
  • Во время финансового кризиса мы видели, что сложные компьютерные модели часто включают множество предположений, которые делают их слишком самоуверенными.
  • Ученые-климатологи проверяют свои модели на прошлых данных и, как правило, не делают прогнозов на будущее, чтобы проверить свои модели. Поскольку модели имеют множество параметров, из-за которых модели кажутся лучше, чем они есть на самом деле.

Это не означает, что мы должны принять p=0, но может быть разумно использовать более низкое значение правдоподобия, чем значение IPCC. Если мы перейдем от 0,95 < p < 0,99 к 0,80 < p < 0,90, у нас будет более 10% вероятности ошибиться. Даже если мы просто перейдем к 0,90 < p < 0,95, у нас будет более 5% вероятности ошибиться.

Почему это имеет значение? Разве p=0,80 недостаточно, чтобы начать сокращать выбросы CO2? Это может быть правдой. Однако если мы приступим к геоинженерии, доверие к нашим моделям будет иметь большое значение. Начинать геоинженерию с предположения, что наши модели намного лучше, чем они есть на самом деле, опасно.

Чтобы быть хорошим скептиком, нужно не быть более уверенным в своих убеждениях, чем того требуют данные. Мы должны отказаться от бинарной классификации. Вместо того, чтобы демонстрировать племенную лояльность, мы должны вызывать наших друзей, когда они преувеличивают доказательства.

Некоторые наборы данных недоступны для общественности, но все еще есть много данных, доступных для независимой проверки .
@Fabian: Хорошо, я изменил утверждение, сказав «данные» на «некоторые данные».
Я не понимаю вашего утверждения в связи с эволюцией. (1) кто утверждает, что существуют сопоставимые доказательства для обоих? (2) почему это должно означать, что МГЭИК ошибалась на порядок? Величина чего ? Р-значение? Уверенность?
(1) Цитируемый абзац. Я дал ссылку. Заявление о том, что две теории относятся к одному и тому же классу доказательств, предполагает, что обе имеют равные шансы быть верными. (2) Согласно МГЭИК, вероятность того, что это утверждение об изменении климата окажется правдой, ниже 0,99. Я думаю, мы можем согласиться с тем, что вероятность истинности эволюции должна быть выше 0,99999999.
Сравнение экономических моделей с моделями любой физической науки смехотворно. Кроме того, если вы когда-либо читали какой -либо научный код, вы знаете, что он почти всегда имеет плохой стандарт кодирования (информатика здесь может быть исключением). Обратите внимание, что стандарты кодирования относятся только к стилистическим соглашениям, которые, безусловно, улучшают удобство сопровождения, но совершенно не зависят от того, работает ли код так, как задумано, или нет. Ссылка, которую вы предоставляете, в основном представляет собой благовидные замечания, практически без фактической критики функциональности или качества кода.
На самом деле неверно, что модели не проверяются путем прогнозирования будущего климата. Отчеты МГЭИК были поддержаны рядом проектов взаимного сравнения моделей (самым последним из них является CMIP5), которые делают именно это. Разработчики моделей делают свои прогнозы общедоступными, чтобы каждый мог узнать, что они говорят. ClimateExplorer — хороший портал для доступа к ним, которым я пользуюсь. Конечно, наблюдения за будущим в настоящее время недоступны, поэтому статьи, написанные сегодня, могут только сравнивать сегодняшние модели с прошлыми и предыдущие поколения моделей с сегодняшним климатом.
Что касается качества кода, я подозреваю, что этот комментарий основан на анализе одной программы (которая на самом деле не является моделью - исследовательские интересы CRU больше связаны с наборами данных наблюдений). Код для модели НАСА GISS уже давно находится в открытом доступе, и были ли какие-либо неблагоприятные комментарии по поводу качества кода? Кроме того, комиссия, проводившая обзор научной работы, проведенной CRU, смогла воспроизвести анализ для себя всего за пару дней, поэтому комментарий о качестве кода не означает, что программа работала неправильно или что научная работа была дефектный.
что касается «некоторых данных нет в открытом доступе для независимой проверки». это ложный аргумент, как будто вы перестраиваете анализы, используя только общедоступные данные (которых немало), вы получаете по сути тот же результат. Не вина ученых в том, что национальные метеорологические службы обязаны получать прибыль и не разглашать свои данные, ученые должны действовать в рамках закона. Скептицизм — это хорошо, но мы также должны скептически относиться к скептикам.
@DikranMarsupial: Ученые, которые пишут статью в Nature о последствиях политики в области изменения климата и не используют ее для призыва к открытию данных национальными метеорологическими службами, виноваты. | При чтении CMIP5 ( cisl.ucar.edu/dir/CAS2K11/Presentations/meehl/… ) они часто произносят такие слова, как предыстория. Ретроспективные прогнозы — это не настоящие эксперименты. Не могли бы вы указать мне на реальные эксперименты с короткими временными шкалами, которые не являются ретроспективными?
Кристиан, ученые работали над тем, чтобы сделать доступными больше данных, и действительно, их стало больше. Однако на самом деле это не меняет выводов, так что это немного отвлекающий маневр. Конечно, проекты взаимного сравнения моделей также включают в себя ретроспективные прогнозы по той простой причине, что наблюдения за будущим климатом недоступны в настоящее время. Однако они делают прогнозы, которые можно проверить, когда будут доступны наблюдения. Если вам нужны эксперименты в короткие промежутки времени, посмотрите статьи, предсказывающие реакцию климата на Пинатубо.
Однако, когда вы грабите в коротких временных масштабах, вы фактически пытаетесь предсказать ENSO, а не какие-либо долгосрочные климатические тенденции, поэтому это не очень информативно при оценке эффекта увеличения выбросов парниковых газов. Последствия ЭНЮК цикличны и усредняются в течение 30 лет или около того (именно поэтому климатологи склонны изучать климат в этом временном масштабе).
Обратите внимание, что в некоторых наборах данных о температуре поверхности (таких как GISTEMP) используются только общедоступные данные, поэтому, если доступность данных вызывает скептицизм, используйте GISTEMP, а не HADCRUT4 (хотя он дает почти такой же результат).
Судя по всему, данные станции для последнего набора данных CRU также теперь общедоступны cru.uea.ac.uk/data-availability .
@DikranMarsupial: (1) Сложно ли что-то предсказать, не оглядываясь назад, не имеет значения. Что касается науки, ретроспективные эксперименты не дают таких же доказательств, как реальные эксперименты. При обсуждении стандартов доказывания «справедливость» не играет никакой роли. Стандарты объективны и им все равно. (2) Вероятно, вы можете управлять моделями воздействия ЭНЮК, чтобы получать более релевантные прогнозы. (3) Если вы потеряли свои ключи в темноте, вы утверждаете, что найти ключи на свету намного проще.
Кристиан, я не говорю, что это трудно, я говорю, что это невозможно. У нас нет машины времени, поэтому единственные данные, которые мы можем использовать для тестирования моделей последнего поколения , — это данные из прошлого. Однако они делают предсказания будущего, которые затем можно проанализировать позже. Это делается регулярно, результаты четко отражены в отчетах МГЭИК. Если вы «контролируете ЭНЮК» в наблюдениях, вы получите более или менее прямую линию с небольшим количеством шума на ней ( iopscience.iop.org/1748-9326/6/4/044022 ), что хорошо согласуется с модели из предыдущих упражнений CMIP.
@DikranMarsupial: (1) Тот факт, что ученые-климатологи не проводят различие между невозможным и недостаточно умным, чтобы придумать способ, не способствует доверию к их моделям. (2) Если это почти прямая линия, вы сможете легко предсказать шум этой линии на следующие 3 года. Если вы сделаете это для будущего, а не для прошлого, задним числом, это укрепит мою веру в способности ученых-климатологов.
(1) Хорошо, скажем, я только что закончил наносить последние штрихи на свою новую модель климата. Пожалуйста, объясните, как я могу проверить это на данный момент, не используя данные из прошлого.
@DikranMarsupial: Вы делаете прогнозы на будущее и ждете несколько лет. Если вы хотите, чтобы новый препарат был одобрен, вот как вы это делаете. Никто не одобрит препарат на основе анализа прошлых данных.
Кристиан, именно это и сделали проекты взаимного сравнения моделей. Они также проанализировали ретроспективные прогнозы, а также заархивировали прогнозы, сделанные всеми основными группами моделирования, для будущего анализа и проанализировали результаты предыдущих CMIP — результаты представлены в отчетах МГЭИК и в других источниках. Вот результаты сравнения модели и наблюдения для упражнения CMIP3, предоставленного RealClimate, например, realclimate.org/images/model122.jpg .
@DikranMarsupial: если я правильно прочитал эту диаграмму, она не показывает, что модель лучше прогнозирует, чем тривальная модель температуры, остается примерно такой же. Мне это не кажется хорошим аргументом в пользу того, что модель имеет высокую прогностическую ценность.
Кристиан, извини, это становится утомительным. Сначала вы заявили, что климатологи обычно не сравнивают прогнозы моделей с будущим климатом. Я показал, что это явно не так, но вместо того, чтобы признать свою ошибку, вы переводите дискуссию на то, демонстрируют ли эти модели мастерство. Подлинная научная дискуссия не должна вестись так, поскольку ошибки следует свободно признавать.
@DikranMarsupial: Нет, я утверждал, что они не делают этого таким образом, чтобы проверять свои модели. Если сравнение не в состоянии отвергнуть тривиальную модель неизменной температуры, то я не думаю, что можно говорить о реальной проверке модели. Если вы тестируете лекарство в клинических испытаниях, результатом является p-значение. Мне бы хотелось что-то вроде p-значения, которое подтверждает, что ваши климатические модели превосходят тривальную модель.
Что касается того, что показывает сравнение, то в течение такого короткого промежутка времени «температура остается примерно одинаковой» всегда будет разумным из-за того, что хаотическая составляющая в данных велика по сравнению с основной тенденцией. Однако это не означает, что модель «температура остается примерно неизменной» будет правдоподобным ориентиром в столетней шкале, где циклический хаотический компонент будет усредняться, а долгосрочный тренд — нет. Вы должны достаточно знать физику и статистику, чтобы правильно интерпретировать сравнение.
Тесту требуется 20-30 лет, чтобы иметь достаточную статистическую мощность, поэтому только самые ранние модельные прогнозы достаточно стары, чтобы выполнить это упражнение. Если вы посмотрите, например, на ранние модели Хансена, вы обнаружите, что они действительно превосходят тривиальную модель. Для более поздних моделей пока недостаточно данных наблюдений, но архивы CMIP предоставляют именно те возможности для выполнения этих тестов, когда они будут доступны. Так что ваше утверждение неверно, моделисты проверяют проекции своих моделей до такой степени, что это действительно возможно без машины времени.
(1) Я не говорю, что «температура остается примерно одинаковой». Я говорю, что ваш тест не может отличить эту гипотезу от гипотезы о том, что климатическая модель лучше. (2) Есть ли у вас что-то вроде p-значения, которое измеряет, насколько хорошо ранние модели Хансена превосходят тривальную модель? (3) Вы можете получить дополнительную статистическую мощность, предсказав разницу температур между измерительными станциями. Это не тривиально, но вы можете построить достойную модель для оценки прогнозов.
(1) как я уже указывал, проекции модели Хансена 1988 года действительно выдерживают проверку. (2) температуры с 1988 г. имеют статистически значимую тенденцию к повышению (см., например, калькулятор тренда SkS skepticalscience.com/trend.php , доверительный интервал для тренда GISTEMP с 1988 г. не содержит нуля). (3) нет, таким образом вы не сможете получить дополнительную статистическую мощность, тогда вы будете смотреть на данные станции, а не на глобальные усредненные данные, а данные станции имеют более высокую дисперсию (т.е. больше шума).
(1-2) Я хочу знать, предсказуема ли модель Хансена и насколько хорошо она предсказывает. Я не хочу обратного анализа данных.
(3) Вы можете сделать 100000 утверждений о том, как данные станции взаимодействуют друг с другом. «Если температура данных station2555> 20 градусов на дату Y, данные station2755 будут иметь температуру <22 на дату Z». Затем проведите соревнование и позвольте 20 командам сделать модельные прогнозы вероятности того, что все 100 000 утверждений верны. Сложите значения правдоподобия для всех истинных утверждений и вычтите все ложные. Вы получаете оценку за модель. Сложная часть будет заключаться в том, чтобы выбрать ваши 100 000 прогнозов с максимальным количеством степеней свободы, но это должно быть выполнимо.
Предсказания модели Хансена были сделаны в 1988 г., поэтому период с 1988 г. по настоящее время не является «обратным анализом данных» (я почти уверен, что у профессора Хансена нет машины времени, поэтому модель никак не может зависеть от по климату с 1988 г.). Модели Хансена немного переоценили потепление (климатология существенно продвинулась вперед с 1988 г.), но его прогнозы согласуются с тенденцией к потеплению с 1988 г., а гипотеза «отсутствия потепления» - нет.
Кристиан, я думаю, тебе следует больше узнать о том, как на самом деле работают климатические модели, прежде чем разрабатывать тесты на их способность прогнозировать. МОЦ не имеет пространственного разрешения для создания проекций на уровне станции (Великобритания более или менее вписывается в сетку). Вот почему методы статистического даунскейлинга (один из моих исследовательских интересов) необходимы для оценки местного воздействия. Тест, который вы предлагаете, в корне ошибочен по ряду причин ( две из которых я вам привел).
@DikranMarsupial: вы понимаете все наоборот. Вы разрабатываете не тест для модели, а модель для теста. Вы в основном говорите, что модели плохо приспособлены для оценки эффективности прогнозирования. Да, вам придется перейти на модели, чтобы делать локальные прогнозы. И что. В биоинформатике у нас есть CASP, раз в два года соревнующийся в предсказаниях структуры белка. Никто не получает кредита на ретроспективные предсказания структуры белка. Возможно, 100 000 слишком много, а 1000 точек данных лучше, но вы, безусловно, можете выйти за рамки 1.
@DikranMarsupial: Почему вы используете расплывчатые слова, такие как «последовательный»? Разве у вас нет статистики, показывающей, насколько последовательна модель?
По-христиански, «последовательный» — не расплывчатое слово, оно имеет конкретное статистическое значение, вполне подходящее для сравнения гипотез. Калькулятор тренда SkS дает 95% доверительные интервалы, и гипотеза «температура остается неизменной» несостоятельна на этом уровне. Однако сейчас вы просто бушуете, чтобы не признать, что вы были неправы, утверждая, что «ученые-климатологи проверяют свои модели на прошлых данных и, как правило, не делают прогнозов о будущем, чтобы проверить свои модели». обсуждение климата на WWW.
Во-вторых, это вы разрабатываете тест после того, как модели были созданы, а не климатологи, и я замечу, что вы не предприняли никаких попыток устранить два недостатка, на которые я указал в вашем тесте. Я также не говорил, что модели плохо приспособлены для оценки эффективности прогнозов. Такое искажение чьей-то позиции глубоко ненаучно. На этом дискуссию закончу, нет смысла продолжать научную дискуссию с кем-то, кто готов опуститься до этого уровня.
(4) Климатологи не смогли создать тест приличий до того, как создали свои модели. Ожидайте модели Хансена, в которых они обычно оценивают свои данные задним числом или в 30-летних временных рамках. Я просто показываю, как можно оценить некоторые климатические модели с прогнозами на 3 года. (5) Вы приводите два аргумента. (A) Данные станции имеют шум. Это никоим образом не означает, что о них невозможно что-то предсказать. Если вы делаете 100000 прогнозов, это должно усредняться. (B) Существующие климатические модели не делают местных прогнозов. Это легко. Вы можете делать локальные прогнозы и интегрировать их в модели.
(6) Вы сказали, что модель не приспособлена для оценки мощности прогноза в короткие сроки. Я не думаю, что это искажение. (7) Я спросил вас о значениях p, и вы не дали мне никаких или подобных статистических данных, кроме слова «согласованный». значения р более точны. Вы говорите, что модели Хансена находятся в пределах 95% доверительных интервалов точных температур, в то время как температура не меняет модель не в пределах 95% доверительного интервала?
Кристиан, я заметил, что ты не извинился за то, что исказил мою позицию, а просто повторил ее. Я не говорил, что модели не приспособлены для оценки силы прогноза в короткие сроки, проблема не в моделях, а в наблюдениях. Чтобы тест был содержательным, вам нужны наблюдения в течение достаточно длительного периода, чтобы основной тренд можно было обнаружить под шумом. Данные станций хуже, так как они зашумлены, и для этого им требуется более длительный период, чем в среднем по миру. Модели стремятся показать тенденцию, а не шум.
Тот факт, что вы, кажется, думаете, что модели могут быть адаптированы для получения местных прогнозов, показывает, что вы понятия не имеете, как работают климатические модели. Если бы это было возможно, не думаете ли вы, что, возможно, разработчики моделей уже сделали бы это, а не использовали статистическое масштабирование (как я указывал ранее?). Нежелание признать свою неправоту в вопросе, где в ваших знаниях имеются явные пробелы, вряд ли можно назвать скептицизмом. Возможно, вам следует подумать, не подвергались ли вы сами какой-либо предвзятости подтверждения при принятии источников, указанных в вашем ответе.
«Климатологи не смогли создать тест приличий до того, как создали свои модели». Это чепуха, вся цель CMIP - координировать оценку моделей. Я уже указывал на это несколько раз, и ВСЕ ЕЩЕ вы игнорируете это. Жизнь слишком коротка, чтобы продолжать дискуссию с тем, кто не слушает.
Простое объяснение взвешивания рисков принятия любого из них: 3.bp.blogspot.com/-TRZm8_7MaWs/UZUskeyUSqI/AAAAAAAAABng/…
@Waterseas: график полон заблуждений, но этот комментарий слишком короткий, чтобы включить их все.
@Christian: Этот ответ кажется (??) Поддаться общему непониманию p-values ​​. Неуместно читать p-значения (используемые для тестов статистической значимости) как вероятность того, что нулевая гипотеза верна.
@Oddthinking: значения, которые дает отчет IPCC, представляют собой вероятности того, что что-то верно. Это вероятность того, что событие является правдой. В моем ответе ничего не говорится о проверке статистической значимости. Если вы считаете, что называть их р-значениями неправильно, есть ли у вас предпочтение тому, как я их называю?
Я понимаю, что двусмысленность «значения p» сбивает с толку (и, следовательно, мои квалификаторы в моем комментарии, на случай, если это я запутался!) Я рад слышать, что МГЭИК использует вероятности - их легче понять. Когда вы говорите: «Если мы перейдем от 0,95 < p < 0,99 к 0,80 < p < 0,90, значение p для утверждений об изменении климата больше не будет статистически значимым». это, кажется, меняет обычаи на другое значение.
«В попытке защитить ортодоксальную мудрость ведущие ученые, кажется, готовы притворяться, что доказательства изменения климата намного лучше, чем они есть на самом деле». -- Доказательств этому нет. «Говорить, что две теории относятся к одному и тому же классу доказательств, означает, что обе имеют равные шансы быть правдой». -- Необоснованное, тенденциозное утверждение. В процитированном абзаце сказано лишь то, что они оба принадлежат к категории — и они оба явно принадлежат к описываемой категории. «думаю, что МГЭИК немного самоуверенна». -- это наоборот... МГЭИК по своей природе консервативна .
«Тот факт, что ученые-климатологи не разделяют невозможное и недостаточно умное, чтобы придумать способ, не способствует доверию к их моделям». -- Если бы у вас было хоть какое-то доверие, этого было бы достаточно, чтобы его разрушить.

Существует огромное количество доказательств того, что, хотя людям не нравилось ВЫЗЫВАТЬ изменение климата, мы действительно ускоряем его. Несколько отличных ссылок на исследования, объясняющие это, находятся здесь:

Является ли текущее потепление естественным?

Как деятельность человека способствует изменению климата и как она соотносится с естественным влиянием?

Эти ссылки объясняют, как климат не следует за повышением содержания CO2 в атмосфере?
@wandera Смотрите этот ответ. Температура соответствует атмосферному CO2: skeptics.stackexchange.com/a/18326/5582
@wandera То, что вы только что задали, известно как «загруженный вопрос». Климат следует за CO2, как только что заявил Артикуно.
@wandera Кроме того, ваш источник, как известно, немного сумасшедший: его бизнес утверждает, что он может делать точные прогнозы на год вперед, а его заявления о глобальном потеплении идут вразрез с «широко распространенным научным консенсусом о том, что глобальное потепление происходит из-за деятельности человека». en.wikipedia.org/wiki/Пирс_Корбин
Я просмотрел конференцию, на которой Корбин представил свою теорию, и оказалось, что это конференция по «Теории электрической вселенной» ( rationalwiki.org/wiki/Electric_Universe ). Это ставит работу Корбина в перспективу, даже если слайды бульварной газеты, использованные в его выступлении, этого не делают.
@DikranMarsupial Я бы рекомендовал по возможности избегать использования рациональной вики в качестве источника, поскольку они имеют высокую тенденцию не использовать нейтрально звучащие аргументы и вместо этого использовать несколько подстрекательские формулировки.
@Waterseas, честно говоря, хороша в ссылке тем, что она содержит ссылки как на «сторонников», так и на «вскрытие». Я вижу, это обсуждалось на бирже физического стека physics.stackexchange.com/questions/18950/…

Да, люди вносят свой вклад в изменение климата, но существуют серьезные разногласия относительно того, в какой степени люди вносят свой вклад.

Изменение климата происходит, и это происходит уже миллиарды лет. То, что промышленно развитое человеческое существование — всего лишь незначительная вспышка на геологической шкале времени, подрывает частотные взгляды на значимость.

Чтобы продвигать удобные взгляды на антропогенное изменение климата (ACC), мы часто показываем недавние графики, такие как этот:https://www.ncdc.noaa.gov/monitoring-references/faq/images/global-temp-and-co2-1880-2009.gif

Предпосылка состоит в том, что корреляция подразумевает причинно-следственную связь. Однако помимо парникового эффекта существуют и другие простые природные механизмы , помогающие объяснить эту взаимосвязь. Эти механизмы не исключают друг друга, но, как правило, поддерживают идею о том, что температура вызывает углерод, а не наоборот.

Когда вы делаете шаг назад от недавней точки зрения, чтобы исследовать более длительный масштаб времени, эта связь между температурой и СО 2 ослабевает. На самом деле это указывает на то, что Земля была теплее даже во время самого последнего цикла Миланковича. Это прямо противоречит мнению о том, что АКК является результатом человеческой промышленной революции.

Температура в последней фазе цикла Миланковича

Но опять же, нам часто напоминают, что корреляция значима в течение более длительных периодов (то есть, если вы выбираете данные по выбору), как показано здесь:

https://wattsupwiththat.com/2016/12/16/climate-change-debate-latest-results/

Однако эта взаимосвязь сохраняется только до тех пор, пока актуальны циклы Миланковича. В течение еще более длительных геологических периодов взаимосвязь между CO 2 и температурой равна нулю:

фанерзойский CO2

Так что, я думаю, важно принять во внимание все факты.

Во всяком случае, более расширенную версию этого аргумента против аргумента «консенсуса» можно найти здесь .

Вы описываете одну статью как поверхностную, но не приводите причин, по которым ее следует характеризовать как таковую. Не могли бы вы объяснить?
Последний график в основном является зеркальным отражением рассмотренных здесь и здесь , где делается противоположный вывод.
@ Странное мышление. «... нагревания атмосферы на месте не происходит; вместо этого предлагается механизм накопления и выброса из океана в атмосферу. Это физически правдоподобно и теоретически обосновано». Потепление на месте предсказывается теорией парниковых газов ACC. Другой простой механизм постулируется таким образом, что океаны обеспечивают механизм накопления и высвобождения. Этот механизм не противоречит предположениям о том, что повышение содержания СО2 может быть частичным результатом повышения температуры.
@ Странное мышление. Я не вижу сильных противоположных выводов. В обоих случаях авторы приходят к выводу, что существует множество факторов, влияющих на глобальную температуру. Различия во мнениях можно резюмировать следующим образом: «не противоречит консенсусу» против моего «не поддерживаю консенсус». Ни в одном из этих случаев фанерзойский CO2 не используется для «поддержки консенсуса».
Если на графике показаны доказательства, которые, по вашему мнению, не поддерживают и не противоречат научному консенсусу, разумно ли заключить, что это отвлекающий маневр, который не продвигает аргумент в любом направлении и может быть удален?
«Легкий» означает «игнорирование истинных сложностей вопроса; поверхностный». Для вас нормально иметь мнение о том, что конкретный документ является поверхностным, но (а) вам нужно доказать это доказательствами, прежде чем включать это в ответ, и (б) вы представили это доказательство - почему?
@ Странное мышление. Это просто для того, чтобы показать, что другие силы должны нести ответственность в более длительном (частотном) временном масштабе... что точка зрения «консенсуса», определяемая здесь как толпа алармистов ACC/CO2, чрезмерно упрощает сложную систему. Почему? Как вы думаете, это должно быть удалено?
@странное мышление. «Легкий» в этом контексте означает, что причинно-следственная связь легко понятна и что можно ожидать, что механизм легко проявит себя в нормальных условиях. Я не думаю, что это означает поверхностность в данном контексте.
Общепринятое мнение - это не «толпа алармистов ACC / CO2». Это документы МГЭИК. Я утверждаю, что диаграмма, которая не противоречит этой точке зрения, не продвигает ваш аргумент против точки зрения МГЭИК и, следовательно, является отвлекающим маневром. Кроме того, вы все еще не продемонстрировали, что одно произвольное исследование, которое вы выбрали, является поверхностным или релевантным, поэтому его также следует удалить как отвлекающий маневр.
@ Странное мышление. Возникает вопрос: «Влияет ли деятельность человека на изменение климата?». Ответ категорический: «да». Но существуют значительные разногласия относительно того, в какой степени люди вносят свой вклад и какие точные веса и взаимодействия следует придавать основным переменным. Более того, очень распространено мнение, что парниковый эффект является основным механизмом изменения климата, что приводит к очень логичному выводу: АКК. Я считаю, что демонстрация долгосрочного (воздействующего) влияния уровней CO2 на температуру обеспечивает необходимый контекст для вопроса.
Обновлено, чтобы сделать более ясным, что это ваша позиция.
Некоторые из ваших графиков используют градусы Фаренгейта, а некоторые — Цельсия. Меня это раздражает.