Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет

И если СМИ могут ошибочно поставить знак равенства между «скептиками» и «верующими» в спорах по вопросам наук, изучающих климат, то они могут также и раздуть информацию о самых нелепых версиях климатических изменений, даже если те отвергаются подавляющей массой ученых.

«Дело в том, что многие люди рассуждают о предмете так, как будто они изучали множество данных. Но я уверен, что они этого не делали», – говорил мне Шмидт после октябрьской метели 2011 г. в Нью-Йорке, которую многие СМИ представляли как свидетельство и в пользу глобального потепления, и против него.

Шмидт общался со множеством репортеров, спрашивавших его мнение о том, что означают эти октябрьские метели в Нью-Йорке с точки зрения глобального потепления. Он сказал им, что не уверен в ответе; модели не предполагают подобной глубины детализации. Однако некоторые его коллеги оказались менее осторожными в оценках – и чем более драматичными были их комментарии, тем больше было шансов на то, что они будут процитированы в прессе.

Тема выбросов серы, послужившая основой для прогнозов глобального охлаждения в 1970-х, может помочь нам понять, почему прогноз МГЭИК 1990 г. оказался неточным и почему экспертная группа ученых сдвинула границы диапазона температурных предсказаний в 1995 г.

Извержение вулкана Пинатубо в 1991 г. сопровождалось значительным выбросом серы в атмосферу, и это могло оказать влияние на поведение климатических моделей{882}. Но тем не менее эти модели не учитывали, что взаимодействие между различными парниковыми газами будет представлять собой проблему с точки зрения моделирования – соответственно, в системы может вкрасться ошибка.

Выбросы серы в атмосферу из рукотворных источников достигли своих максимальных значений в начале 1970-х гг., а потом начали снижаться (рис. 12.7){883}. Отчасти это произошло благодаря вступлению в силу законов, аналогичных «Закону о чистом воздухе», подписанному президентом Никсоном в 1970 г., цель которого – противостоять кислотным дождям и загрязнению воздуха. Некоторая тенденция к потеплению в течение 1980-х и 1990-х гг., по-видимому, отражала снижение концентрации выбросов серы, поскольку именно ее наличие противодействовало парниковому эффекту.

Рис. 12.7. Глобальные выбросы серы в период с 1900 по 2005 г.

Однако примерно с 2000 г. выбросы серы начали увеличиваться во многом вследствие роста промышленной деятельности в Китае{884}, стране с довольно слабым законодательством в области охраны окружающей среды и большим количеством предприятий, использовавших для получения энергии загрязняющие окружающую среду технологии сжигания угля. Хотя негативное влияние выбросов серы на глобальное потепление не настолько велико, как позитивное влияние от выброса углерода, – в противном случае теории глобального охлаждения считались бы верными! – происходившее могло бы свидетельствовать об определенном замедлении процесса потепления.

Простой климатический прогноз

Предположим, что вы имеете достаточно веские причины скептично относиться к процессу прогнозирования, либо потому что цель прогнозов – делать достаточно точные выводы о протекании крайне сложных процессов, таких как, допустим, изменение климата, либо потому что для подтверждения правильности прогноза потребовались бы многие годы.

Начинающие прогнозисты иногда допускают распространенную ошибку, предполагая, что если что-то сложно прогнозировать, то этим вообще можно не заниматься. У хороших прогнозистов всегда есть резервный план – достаточно разумный базовый сценарий, к которому они могут обратиться, если у них появляются основания считать, что модель терпит поражение (например, вы всегда можете считать по умолчанию, что на президентских выборах выиграет нынешний президент – и в этом случае ваши прогнозы окажутся значительно более результативными, чем результат случайного выбора между кандидатами).

Какой же сценарий можно считать базовым, когда речь идет о климате? Учитывая, что основная критика прогнозов глобального потепления связана с их нереалистичной сложностью, альтернативным мог бы стать более простой прогноз, основанный на достаточно весомых теоретических предположениях, но с меньшим количеством ненужных излишеств.

Предположим, например, что вы попытались создать климатический прогноз, основанный на очень простой статистической модели. Эта модель учитывает лишь влияние уровней концентрации CO₂ и температуры, и прогноз базируется только на основании экстраполяции значений этих переменных, игнорируя влияние серы, ENSO, пятен на Солнце и всего остального. Для такой работы не потребуется суперкомпьютер; результаты могут быть рассчитаны на ноутбуке за несколько микросекунд. Насколько точными могли бы быть такие предсказания?