Problemy otwarte

3 minute read

Zaktualizowano Thu Apr 29 2021

W tym kursie wiele już omówiliśmy! Przyjrzyjmy się bliżej kluczowym problemom i rozwiązaniom związanym z prognozowaniem klimatu.

Niepewność co do interakcji światła słonecznego z chmurami i aerozolami.

Problem: Include some more complex processes in climate models

What the world needs to solve this problem:

brain

money

awareness

Description:

Procesy te obejmują wpływ aerozoli (małych cząstek, które można znaleźć w atmosferze) i ich interakcję z chmurami, jak również proces, który kontroluje naturalne pochłaniacze i źródła gazów cieplarnianych. Oznacza to, że nawet jeśli komputery używane do modelowania są niezwykle wydajne, model będzie miał pewne błędy. Na przykład różnice w sposobie traktowania chmur przez różne modele powodują znaczne wariacje w modelach prognoz średniej globalnej temperatury.

Click to learn more:

Problem: Limited and/or low quality observations affect the quality of climate model predictions.

What the world needs to solve this problem:

brain

money

awareness

Description:

Obecnie naukowcy wciąż borykają się z brakiem lub niską jakością danych w wielu dziedzinach, w tym pomiarów opadów deszczu w Afryce i Ameryce Południowej, ilości CO₂ i ciepła pochłanianego przez głębiny oceaniczne oraz interakcji między oceanami a lądolodami. Wpływa to na naszą zdolność do szacowania trendów w występowaniu susz, przewidywania wysokości wzrostu poziomu morza i prognozowania zmian w lądolodzie Antarktydy. Co być może ważniejsze, utrudnia to weryfikację naszych modeli! Finansowanie badań pozwoliłoby naukowcom lepiej zrozumieć systemy klimatyczne dzięki zapewnieniu wystarczającej ilości danych (poprzez częstsze pomiary) i poprawie ich jakości.

Click to learn more:

Dokładna prognoza oznacza niższe koszty

Problem: Accuracy of climate model predictions on small scales could still be improved.

What the world needs to solve this problem:

brain

money

awareness

Description:

Zagrożenia związane ze zmianami klimatu różnią się lokalnie, więc różne społeczności zostaną dotknięte w różny sposób. Dokładne prognozy lokalne pozwalają zaoszczędzić pieniądze, umożliwiając rządom przygotowanie się na skutki zmian klimatu bez podejmowania zbędnych środków ostrożności. Jednak z powodu ograniczeń w dostępnej mocy komputerów nie możemy konstruować globalnych modeli klimatu z wystarczającą dokładnością w skalach lokalnych. Zamiast tego możemy konstruować tylko modele lokalne, które nadal muszą polegać na danych wejściowych z modeli klimatu o większej skali.

Click to learn more:

Niepewność jest pewna!

Problem: Scientific terms about climate predictions can be confusing, so people don’t act.

What the world needs to solve this problem:

brain

money

awareness

Description:

Pomimo ogromnej ilości dowodów naukowych i zgodności co do zmian klimatycznych, wielu ludzi nadal nie jest przekonanych, ponieważ nie rozumieją kluczowych terminów naukowych. Najlepszym tego przykładem jest słowo „niepewność”. Dla osób nie będących naukowcami słowo to zwykle oznacza „rzeczy, których nie wiemy", ale naukowcom pokazuje, jak dobrze coś znają. W celu rozwiązania tego problemu naukowcy muszą pracować ciężej, by jasno komunikować swoje badania społeczeństwu, upewniając się, że są one użyteczne i zrozumiałe. Praca ludzi innych zawodów, takich jak nauczyciele i dziennikarze, również pomoże. My – ClimateScience – staramy się właśnie to robić! :)

Click to learn more:

Problem: Tipping points need to be taken seriously.

What the world needs to solve this problem:

brain

money

awareness

Description:

Uważa się, że jeśli kraje będą dotrzymywać swoich obietnic dotyczących redukcji emisji, to prawdopodobnie osiągniemy 3°C globalnego ocieplenia. Może to być bardzo niebezpieczne, ponieważ wielu naukowców twierdzi, że powinniśmy utrzymać globalne ocieplenie poniżej 2°C, aby uniknąć przekroczenia punktów krytycznych. Dlatego nie jest zaskoczeniem, że wielu naukowców prosi rządy o poważniejsze potraktowanie ryzyka przekroczenia punktów krytycznych w polityce klimatycznej. Dzięki udoskonaleniu modeli klimatu ryzyko wystąpienia punktów krytycznych i powodujących je sprzężeń zwrotnych mogłoby być przewidywane z większą pewnością. Można by również wykrywać wczesne sygnały ostrzegawcze, co zachęciłoby ludzi do poważniejszego traktowania punktów krytycznych.

Click to learn more:

Następny rozdział