Κλιματική Μοντελοποίηση (IPCC)
Η Ψευδαίσθηση της Ακρίβειας: Γιατί τα Κλιματικά Μοντέλα Δεν Μπορούν να Προβλέψουν το Μέλλον
Σας ευχαριστώ θερμά για το ενδιαφέρον σας και την αναδημοσίευση των άρθρων μου. Θα εκτιμούσα ιδιαίτερα αν, κατά την κοινοποίηση, σ̲υ̲μ̲π̲ε̲ρ̲ι̲λ̲α̲μ̲β̲ά̲ν̲α̲τ̲ε̲ ̲κ̲α̲ι̲ ̲τ̲ο̲ν̲ ̲σ̲ύ̲ν̲δ̲ε̲σ̲μ̲ο̲ ̲(̲l̲i̲n̲k̲)̲ ̲τ̲ο̲υ̲ ̲ά̲ρ̲θ̲ρ̲ο̲υ̲ ̲μ̲ο̲υ̲. Αυτό όχι μόνο αναγνωρίζει την πηγή, αλλά επιτρέπει και σε άλλους να ανακαλύψουν περισσότερο περιεχόμενο. Η υποστήριξή σας είναι πολύτιμη για τη συνέχιση της ενημέρωσης.
Απόδοση στα ελληνικά: Απολλόδωρος - esc | 3 ΜΑΡΤΙΟΥ 2025
IPCC =Διακυβερνητική Επιτροπή για την Αλλαγή του Κλίματος
Η προσομοίωση του καιρού —που διέπεται από τη θεωρία του χάους— είναι εγγενώς απρόβλεπτη πέραν ενός βραχυπρόθεσμου ορίζοντα, ακόμη και για σχετικά απλά μοντέλα. Και σε αντίθεση με τις σύγχρονες αξιώσεις, δεν είναι δυνατό να βελτιωθεί η ακρίβεια μειώνοντας την λεπτομέρεια της προσομοίωσης —ακόμη και αν την ονομάζουμε κλιματική πρόγνωση.
Η μοντελοποίηση του κλίματος βασίζεται σε δύο βασικούς μηχανισμούς: τις εξισώσεις Navier-Stokes [1] και την Ενεργή Προσαρμοστική Διαχείριση [2]. Ο πρώτος περιγράφει τη συμπεριφορά των ασυμπίεστων ρευστών με την πάροδο του χρόνου, που υιοθετείται σε πιο εξειδικευμένες περιστάσεις για τη μοντελοποίηση του κλίματος — αλλά ουσιαστικά επιστρέφει στα ίδια μαθηματικά. Η προσαρμοστική διαχείριση —μέσω συνεχούς πρόβλεψης, εκτέλεσης, παρακολούθησης και προσαρμογής— έχει σχεδιαστεί για να βελτιώνει επαναληπτικά την ακρίβειά της, ...αλλά η βασική αβεβαιότητα είναι αν αυτή η διορθωτική ανατροφοδότηση μειώνει τα σφάλματα ή αντίθετα ενισχύει τις κρυφές προκαταλήψεις, με αποκορύφωμα απρόβλεπτες συστημικές καταρρεύσεις [3]... λοιπόν, αυτό είναι το ερώτημα.
Ωστόσο, ενώ οι εξισώσεις Navier-Stokes γενικά λειτουργούν —τουλάχιστον σε κάποιο βαθμό— για τη δυναμική των ρευστών σε τοπική κλίμακα, η εφαρμογή τους σε παγκόσμια κλιματικά συστήματα εισάγει σοβαρές πολυπλοκότητες, ειδικά λόγω της τυρβώδους ροής, των μη γραμμικών βρόχων ανατροφοδότησης και των χαοτικών στοιχείων. Τα κλιματικά μοντέλα βασίζονται σε μεγάλο βαθμό στην παραμετροποίηση, προσεγγίζοντας διαδικασίες μικρής κλίμακας που δεν μπορούν να επιλυθούν άμεσα, εισάγοντας έτσι ένα βαθμό αβεβαιότητας που η προσαρμοστική διαχείριση προσπαθεί να διορθώσει μέσω επαναληπτικής ανατροφοδότησης.
Ωστόσο, η παραδοχή που υποκρύπτει η προσαρμοστική διαχείριση είναι ότι τα σφάλματα μπορούν να μειωθούν συνεχώς μέσω της καλύτερης συλλογής δεδομένων, της βελτίωσης της υπολογιστικής ισχύος και της βελτίωσης των μοντέλων. Αλλά αν το ίδιο το σύστημα είναι χαοτικό, μικρά λάθη υπολογισμού μπορούν να συσσωρευτούν με απρόβλεπτο τρόπο [4], οδηγώντας σε απρόβλεπτες συστημικές καταρρεύσεις αντί για ομαλότερη προσαρμογή. Ο μεγαλύτερος κίνδυνος είναι ότι οι υπεύθυνοι χάραξης πολιτικής βασίζονται σε αυτά τα μοντέλα σαν να ήταν ντετερμινιστικά, παρόλο που ενέχουν εγγενώς βαθιά αβεβαιότητα.
Το πραγματικό ερώτημα, λοιπόν, είναι αν ο μηχανισμός ανατροφοδότησης στην ενεργή προσαρμοστική διαχείριση ενισχύει πραγματικά την ακρίβεια των προβλέψεων ή αν απλώς ενισχύει τις συστημικές προκαταλήψεις και τα κρυφά σφάλματα, οδηγώντας σε μεγαλύτερη υπερβολική εμπιστοσύνη στις προβλέψεις. Αν ισχύει το δεύτερο, τότε τα ίδια τα εργαλεία που προορίζονται για τον μετριασμό του κινδύνου θα μπορούσαν να επιταχύνουν τις ανεπιθύμητες συνέπειες.
Το σύστημα της Γης είναι τόσο απίστευτα περίπλοκο [5] που ακόμη και με την πιο σύγχρονη υπολογιστική ισχύ, είμαστε αναγκασμένοι να κάνουμε δραστικές παρακάμψεις.
Για να μοντελοποιηθεί το σύστημα της Γης με τρόπο που να πλησιάζει έστω και λίγο την πραγματικότητα, μιλάμε για περισσότερα από 10^40 ξεχωριστά μοντελοποιημένα σωματίδια, τοποθετημένα σε ένα ανακλαστικό περιβάλλον όπου οι συνεχείς κυματισμοί και τα κυματιστά δέντρα — αν και επηρεάζονται από τους ανέμους, επηρεάζουν με τη σειρά τους και τους ανέμους. Ακόμα και αν υπήρχε ένα μοντέλο για να χειριστεί αυτό το επίπεδο πολυπλοκότητας, κανένας υπολογιστής δεν θα μπορούσε ρεαλιστικά να εκτελέσει αυτούς τους υπολογισμούς σε χρόνο που να πλησιάζει τον πραγματικό. Στην πραγματικότητα, δεν είμαστε καν κοντά, ειδικά καθώς η τέταρτη διάσταση – ο χρόνος – παρουσιάζει ένα ακόμη πρόβλημα: αυτό της ανάλυσης του χρονικού βήματος. Διότι σε ποια ανάλυση πρέπει να εκτελούνται τα διακριτά χρονικά βήματα; Αν είναι πολύ σύντομα, η πολυπλοκότητα των υπολογισμών εκτινάσσεται. Αν είναι πολύ μακρά, η ακρίβεια μειώνεται και τα σφάλματα συσσωρεύονται γρήγορα. Κατά συνέπεια, λαμβάνονται συντομεύσεις. Και σε αυτό το πλαίσιο, ας εξετάσουμε την πολυπλοκότητα της μοντελοποίησης σε μορφή κουκκίδων:
Η χωρική ακρίβεια έχει μεγάλη σημασία [6].
Ενώ η φύση λειτουργεί με σχεδόν άπειρη τοπικότητα, οι προσομοιώσεις υπολογιστών περιορίζονται από την αριθμητική πεπερασμένης ακρίβειας, χρησιμοποιώντας συνήθως αναπαραστάσεις 32 ή 64 bit ανά διαστατικό στοιχείο. Αυτό εισάγει περιορισμούς, ιδιαίτερα όταν υπάρχουν διαφορές στην ακρίβεια μεταξύ των δεδομένων θέσης και ταχύτητας, τα οποία μπορούν να οδηγήσουν σε σωρευτικά σφάλματα στρογγυλοποίησης με την πάροδο του χρόνου. Σε προσομοιώσεις μεγάλης κλίμακας, όπως η μοντελοποίηση του κλίματος, όπου αλληλεπιδρούν δισεκατομμύρια σωματίδια (σημεία πλέγματος), αυτά τα σφάλματα συσσωρεύονται γρήγορα, παραμορφώνοντας τη μακροπρόθεσμη ακρίβεια και συμβάλλοντας στην αριθμητική απόκλιση.
Η χρονική ακρίβεια έχει επίσης μεγάλη σημασία [7].
Καθώς τα διακριτά χρονικά βήματα πλησιάζουν το μηδέν, η υπολογιστική δαπάνη αυξάνεται συχνά εκθετικά. Αντίθετα, η αύξηση του μεγέθους του χρονικού βήματος μειώνει την ακρίβεια, οδηγώντας σε αριθμητική διάχυση, αστάθεια και μείωση της ποιότητας της προσομοίωσης. Η εξισορρόπηση είναι ζωτικής σημασίας, καθώς μια πολύ λεπτή ανάλυση καθιστά τους υπολογισμούς ανέφικτους, ενώ μια πολύ χονδροειδής ανάλυση επιτρέπει τη συσσώρευση σφαλμάτων και την απώλεια φυσικής ακρίβειας με την πάροδο του χρόνου.
Η μέση λύση μεταξύ της μείωσης των χρονικών βημάτων (που αυξάνει το υπολογιστικό κόστος) και της διατήρησής τους σε πολύ μεγάλο μέγεθος (που μειώνει την ακρίβεια) είναι η προσαρμοστική ανάλυση, όπου τα πεδία ταχύτητας καθορίζουν την κοκκοποίηση τόσο στην χωρική όσο και στην χρονική ακρίβεια. Οι υψηλότερες ταχύτητες έχουν ως αποτέλεσμα λεπτότερα χωρικά πλέγματα και μικρότερα χρονικά βήματα, ενώ οι περιοχές με βραδύτερη κίνηση λειτουργούν με πιο χονδροειδείς αναλύσεις. Ωστόσο, αυτή η προσέγγιση εισάγει μη γραμμική διάδοση σφαλμάτων, ιδιαίτερα στις διεπαφές μεταξύ περιοχών υψηλής και χαμηλής ανάλυσης, όπου οι αναντιστοιχίες στα χρονικά βήματα και η χωρική βελτίωση δημιουργούν αστάθειες, αριθμητική διάχυση και τεχνητές αντανακλάσεις. Αυτές οι ζώνες μετάβασης συσσωρεύουν σφάλματα γρήγορα, καθώς μικρές μετατοπίσεις φάσης στην διάδοση των κυμάτων και ασύγχρονοι βρόχοι ανατροφοδότησης μπορούν να οδηγήσουν σε διαδοχικές παραμορφώσεις με την πάροδο του χρόνου.
Η ποσότητα και η πυκνότητα των σωματιδίων (ή των συστατικών) σε μια προσομοίωση καθορίζουν άμεσα την ακρίβειά της, καθώς η λεπτότερη κοκκοποίηση επιτρέπει την πιο ακριβή μοντελοποίηση των φυσικών διεργασιών. Ωστόσο, η αύξηση του αριθμού των σωματιδίων αυξάνει σημαντικά το υπολογιστικό κόστος, τόσο από άποψη μνήμης όσο και από άποψη υπολογιστικής ισχύος. Επιπλέον, η υψηλότερη χωρική ανάλυση συχνά απαιτεί λεπτότερη χρονική ανάλυση για τη διατήρηση της αριθμητικής σταθερότητας, γεγονός που αυξάνει περαιτέρω την υπολογιστική πολυπλοκότητα και καθιστά τις προσομοιώσεις μεγάλης κλίμακας όλο και πιο δαπανηρές.
Τα ανακλαστικά επιχειρήματα αφορούν τη δυναμική φύση του περιβάλλοντος, όπου ακόμη και μικρές αλληλεπιδράσεις — όπως η μετατόπιση των κυμάτων, η ταλάντωση των δέντρων ή η απόρριψη περιττωμάτων από μεταναστευτικά πουλιά σε διαφορετικές τοποθεσίες — μπορούν να προκαλέσουν λεπτές αλλά σωρευτικές διακυμάνσεις στα αποτελέσματα. Αυτοί οι φαινομενικά ασήμαντοι παράγοντες συμβάλλουν σε βρόχους ανατροφοδότησης που επηρεάζουν τα μεγαλύτερα ατμοσφαιρικά και κλιματικά πρότυπα. Η συνεκτίμηση τέτοιων πολυπλοκοτήτων μπορεί να απαιτεί περιβαλλοντικές προσομοιώσεις που ενσωματώνουν αλληλεπιδράσεις μικρότερης κλίμακας, αυξάνοντας περαιτέρω το υπολογιστικό κόστος και προσθέτοντας ένα επιπλέον επίπεδο αβεβαιότητας στα προγνωστικά μοντέλα.
Αλλά ακόμη και αν καταφέρουμε με κάποιο τρόπο να λάβουμε υπόψη κάθε άτομο στον πλανήτη, εξωτερικές επιρροές όπως οι βαρυτικές διαταραχές από ουράνια σώματα ή ακόμη και φαινόμενα κβαντικής κλίμακας θα εξακολουθούν να εισάγουν αβεβαιότητες. Αν και αυτοί οι παράγοντες μπορεί να φαίνονται αμελητέοι βραχυπρόθεσμα, η επίδρασή τους μπορεί να συσσωρευτεί με την πάροδο του χρόνου, οδηγώντας σε λεπτές αλλά σύνθετες αποκλίσεις που αμφισβητούν περαιτέρω τη μακροπρόθεσμη ακρίβεια οποιασδήποτε προσομοίωσης.
Όλα τα παραπάνω εξηγούν γιατί οι μακροπρόθεσμες μετεωρολογικές προβλέψεις παραμένουν εγγενώς περιορισμένες ως προς την ακρίβειά τους. Ενώ οι βραχυπρόθεσμες προβλέψεις (για τις επόμενες ημέρες) μπορούν να διατηρήσουν κάποια αξιοπιστία εντός ενός εύρους σφάλματος, πέραν της εβδομάδας, η χαοτική φύση του συστήματος προκαλεί απρόβλεπτη διασπορά των κατανομών, καθιστώντας τις προβλέψεις όλο και πιο αναξιόπιστες. Παρά τις επανειλημμένες δηλώσεις για βελτίωση της ακρίβειας των προβλέψεων, τα τελευταία χρόνια έχουν δείξει [8] ότι ακόμη και οι τροχιές των τυφώνων παραμένουν εξαιρετικά αβέβαιες [9], με σημαντικές αποκλίσεις να συμβαίνουν συχνά παρά τις προηγμένες τεχνικές μοντελοποίησης [10].
Το ζήτημα γίνεται ακόμη πιο έντονο όταν εξετάζουμε τις διαδρομές των ανεμοστρόβιλων [11], οι οποίες παραμένουν πρακτικά αδύνατο να προβλεφθούν με σημαντικό βαθμό βεβαιότητας [12]. Ενώ οι τυφώνες μπορούν να προβλεφθούν με κάποιο βαθμό αξιοπιστίας, αυτές οι προβλέψεις είναι τελικά πιθανολογικές και όχι ντετερμινιστικές. Ο θεμελιώδης περιορισμός συνδέεται με την ταχύτητα του ανέμου — καθώς αυξάνεται η ταχύτητα, αυξάνεται και η απρόβλεπτη φύση του. Όταν η ταχύτητα του ανέμου υπερβαίνει τα 50 mph, η χαοτική φύση του συστήματος ενισχύει γρήγορα τα σφάλματα, προκαλώντας απότομη μείωση της ακρίβειας των προβλέψεων και καθιστώντας αναξιόπιστες τις ακριβείς προβλέψεις της τροχιάς.
Ένα συνηθισμένο επιχείρημα για τη βελτίωση της σταθερότητας της προσομοίωσης περιλαμβάνει το φιλτράρισμα γειτονικών σωματιδίων για την εξομάλυνση των αριθμητικών αστάθειων. Ωστόσο, αυτή η προσέγγιση είναι μια άλλη λειτουργία που εισάγει σφάλματα, συχνά ανταλλάσσοντας τη βραχυπρόθεσμη ακρίβεια με τη μακροπρόθεσμη σταθερότητα — όπως η μείωση της ποιότητας της εικόνας για τη μείωση του οπτικού θορύβου με κόστος τη λεπτομέρεια. Αυτή η ανακατανομή της ακρίβειας είναι εγγενώς καταστροφική, καθώς δεν εξαλείφει τα σφάλματα, αλλά μάλλον τα διασκορπίζει και τα παραμορφώνει με την πάροδο του χρόνου, οδηγώντας σε μια συνολική μείωση της ποιότητας της προσομοίωσης. Στην καλύτερη περίπτωση, αντιπροσωπεύει μια συμβιβαστική λύση μεταξύ σταθερότητας και ακρίβειας, αλλά τίποτα δεν κερδίζεται χωρίς αντίστοιχη απώλεια.
Τα παγκόσμια μοντέλα καιρού, όπως το ECMWF [13] ή το ICON [14], λειτουργούν συνήθως σε τρισδιάστατα σύνολα δεδομένων με οριζόντια ανάλυση που κυμαίνεται από 10 έως 50 km σε γεωγραφικό πλάτος και μήκος, ενώ οι περιφερειακές προσομοιώσεις το βελτιώνουν σε περίπου 2-3 km ανά διάσταση. Τα χρονικά βήματα είναι συχνά προσαρμοστικά, προσαρμόζονται με βάση τις τοπικές συνθήκες — οι υψηλότερες ταχύτητες ανέμου και τα δυναμικά φαινόμενα απαιτούν λεπτότερη χρονική ανάλυση. Ωστόσο, ακόμη και με αυτές τις βελτιώσεις, η λεπτομέρεια παραμένει εξαιρετικά χονδροειδής σε σύγκριση με την προσομοίωση των χειλιών στο βίντεο, με κοινά χρονικά βήματα που κυμαίνονται από 1 έως 10 λεπτά, περιορίζοντας την ικανότητα να καταγράφονται με πλήρη λεπτομέρεια οι γρήγορες, μικρής κλίμακας ατμοσφαιρικές αλλαγές.
Τα κλιματικά μοντέλα αυξάνουν περαιτέρω αυτές τις αναλύσεις κατά περίπου 10 φορές σε κάθε διάσταση, συμπεριλαμβανομένης της χωρικής και χρονικής ακρίβειας. Λόγω των υπολογιστικών περιορισμών, αυτό σημαίνει ότι στην πράξη χρησιμοποιείται όχι περισσότερο από ένα προσομοιωμένο σωματίδιο (σημείο πλέγματος) ανά κυβικό χιλιόμετρο — και συχνά πολύ λιγότερα. Τα χρονικά βήματα είναι εξίσου χονδροειδή, συνήθως όχι λιγότερα από μία ενημέρωση ανά λεπτό, με αποτέλεσμα οι αλληλεπιδράσεις μικρής κλίμακας να παραμένουν ουσιαστικά ανεπίλυτες.
Πέρα από αυτούς τους εγγενείς περιορισμούς, οι οριακές συνθήκες εισάγουν επιπλέον σφάλματα. Ακόμη και αν μια προσομοίωση έχει μοντελοποιηθεί τέλεια εσωτερικά, οι ροές που μεταφέρονται από το εξωτερικό περιβάλλον φέρουν ανακρίβειες, επιδεινώνοντας την αβεβαιότητα και διαταράσσοντας την ακεραιότητα των μακροπρόθεσμων προβλέψεων. Αυτό το ζήτημα είναι ιδιαίτερα έντονο στα περιφερειακά κλιματικά μοντέλα, τα οποία βασίζονται σε δεδομένα από παγκόσμιες προσομοιώσεις που υπόκεινται οι ίδιες σε παραμετροποίηση και αβεβαιότητα.
Όσον αφορά τις Κλιματικές Προβλέψεις:
Η διαδικασία μετατροπής των μετεωρολογικών δεδομένων σε κλιματικά δεδομένα συνεπάγεται σημαντική μείωση της συνολικής ποιότητας των δεδομένων. Καθώς οι βραχυπρόθεσμες διακυμάνσεις και οι υψηλής συχνότητας μεταβολές εξομαλύνονται για να καθοριστούν μακροπρόθεσμες τάσεις, οι λεπτομέρειες μικρής κλίμακας χάνονται, με αποτέλεσμα την καθαρή απώλεια πληροφοριών. Αυτή η διαδικασία φιλτραρίσματος μειώνει την λεπτομέρεια και την ακρίβεια, μειώνοντας τελικά την ακρίβεια των προσομοιώσεων, καθώς θυσιάζει την τοπική μεταβλητότητα υπέρ ευρύτερων στατιστικών προτύπων.
Αυτή η διαδικασία μετατροπής είναι επομένως μια απλοποίηση — και μάλιστα με απώλειες. Με τον υπολογισμό του μέσου όρου της βραχυπρόθεσμης μεταβλητότητας, οι λεπτομέρειες υψηλής συχνότητας απορρίπτονται, μειώνοντας την ακρίβεια. Αν και αυτό — υπό ορισμένες συνθήκες — θα μπορούσε να βοηθήσει στον εντοπισμό ευρύτερων τάσεων, έχει ως κόστος την απώλεια της τοπικής πολυπλοκότητας, η οποία μπορεί να επηρεάσει σημαντικά την ακρίβεια των μακροπρόθεσμων προβλέψεων.
Τα απλοποιημένα κλιματικά δεδομένα μετατρέπονται ουσιαστικά σε καμπύλη καμπάνας, υιοθετώντας μια θεμελιωδώς διαφορετική κατανομή από τα αρχικά δεδομένα υψηλής ανάλυσης για τις καιρικές συνθήκες. Αν και η ακρίβεια μπορεί να προσαρμοστεί — είτε διατηρώντας τις λεπτομέρειες με κόστος τις ευρύτερες τάσεις είτε το αντίστροφο — η γενική απώλεια ακρίβειας σε όλο το σύστημα είναι ήδη σημαντική σε αυτό το στάδιο. Ως αποτέλεσμα, δεν μπορούν να δοθούν εγγυήσεις σχετικά με την πιστότητα των μακροπρόθεσμων προβλέψεων, καθώς η υποκείμενη μεταβλητότητα έχει εξομαλυνθεί, ενδεχομένως συσκοτίζοντας κρίσιμες δυναμικές.
Αν και μπορεί να φαίνεται πιο ακριβής βραχυπρόθεσμα, αυτή η ακρίβεια είναι απατηλή, καθώς επιτυγχάνεται με την εξάλειψη τεράστιων ποσοτήτων πληροφοριών υψηλής συχνότητας από το σύστημα. Δεδομένου ότι τα κλιματικά μοντέλα προσομοιώνουν πολύ μεγαλύτερες χρονικές περιόδους, η συσσωρευμένη απώλεια λεπτομερειών εισάγει σημαντική αβεβαιότητα.
Εγκυρότητα των Δεδομένων:
Τα θερμικά νησιά δεν αφαιρούνται από τα σύνολα δεδομένων για το κλίμα, αλλά τα αποτελέσματά τους «ομαλοποιούνται» μέσω μοντελοποιημένων εκτιμήσεων. Αυτή η προσέγγιση εισάγει σχεδόν αναπόφευκτα σφάλματα στην καλύτερη περίπτωση, ενώ στη χειρότερη περίπτωση παρέχει ένα ακόμη μέσο χειραγώγησης, επιτρέποντας την πιθανή απάτη δεδομένων με βάση μοντέλα με πλήρη ατιμωρησία. Μια πολύ πιο αυστηρή και διαφανής προσέγγιση θα ήταν να αποκλειστούν εντελώς τα δεδομένα για τα θερμικά νησιά, αλλά αυτή η επιλογή δεν εξετάζεται καν — ένα γεγονός που, ειλικρινά, λέει πολλά για την ακεραιότητα της διαδικασίας.
Ένα σημαντικό ποσοστό των αισθητήρων θερμοκρασίας είναι «ιδιόκτητοι», πράγμα που σημαίνει ότι τα δεδομένα τους δεν είναι προσβάσιμα στο κοινό. Αυτή η έλλειψη διαφάνειας αποτελεί μια ακόμη πρόσκληση για κατάχρηση. Κατά τη διεξαγωγή κλιματικών μοντέλων με παγκόσμιες επιπτώσεις, όλα τα δεδομένα πρέπει να είναι ελεύθερα διαθέσιμα για την ευρύτερη δυνατή διάδοση και έλεγχο. Η ύπαρξη περιορισμένων, ιδιόκτητων συνόλων δεδομένων σε τέτοια κρίσιμα μοντέλα είναι αδικαιολόγητη — δεν πρέπει να υπάρχουν απολύτως καθόλου ιδιόκτητα δεδομένα στη βάση δεδομένων.
Στην πραγματικότητα, όχι μόνο αυτά τα ιδιόκτητα σύνολα δεδομένων περιλαμβάνουν μεγάλη ποσότητα, αλλά το ακριβές ποσοστό παραμένει άγνωστο και οι συγκεκριμένες τοποθεσίες τους δεν είναι διαθέσιμες στο κοινό. Αυτή η έλλειψη διαφάνειας δημιουργεί σοβαρές ανησυχίες, καθώς υποδηλώνει ότι μεγάλες περιοχές κλιματικών δεδομένων θα μπορούσαν να είναι εξ ολοκλήρου πλασματικές, μέσω μοντελοποίησης κλειστού κώδικα, χωρίς κανένα τρόπο επαλήθευσης της ακρίβειας. Χωρίς πλήρη αποκάλυψη, δεν υπάρχει τρόπος να διασφαλιστεί η ακεραιότητα των δεδομένων, αφήνοντας το σύστημα ευάλωτο σε χειραγώγηση και ανεξέλεγκτες προκαταλήψεις.
Τα μεταδεδομένα, γενικά, δεν είναι ούτε αυτά ανοιχτού κώδικα, δημιουργώντας έτσι μια ακόμη ευκαιρία για κατάχρηση. Χωρίς πλήρη διαφάνεια, κρίσιμες μεταβλητές — όπως το ύψος των αισθητήρων πάνω από το έδαφος, οι αλλαγές στη θέση των αισθητήρων ή οι ρυθμίσεις βαθμονόμησης — μπορούν να παραποιηθούν για να αλλοιώσουν τις μέσες μετρήσεις θερμοκρασίας. Αυτή η έλλειψη ανοιχτά προσβάσιμων μεταδεδομένων καθιστά αδύνατη την ανεξάρτητη επαλήθευση του κατά πόσον οι ρυθμίσεις είναι επιστημονικά δικαιολογημένες ή απλώς ένα μέσο για να επηρεαστούν τα αποτελέσματα των κλιματικών μοντέλων.
Η ποσότητα και οι τοποθεσίες των ελαττωματικών αισθητήρων παραμένουν άγνωστες, χωρίς ιστορικό αρχείο που να τεκμηριώνει ποιοι αισθητήρες έχουν αφαιρεθεί από το σύνολο δεδομένων, τους λόγους για την εξαίρεσή τους, πότε εντοπίστηκαν τα προβλήματα ή πόσο καιρό ένας αισθητήρας μπορεί να λειτουργούσε με ελαττωματικές μετρήσεις πριν από την αφαίρεσή του.
Επίσης, δεν υπάρχει δημόσια διαθέσιμο ιστορικό που να περιγράφει λεπτομερώς τη βαθμονόμηση των αισθητήρων και των συσκευών. Χωρίς πρόσβαση σε αυτά τα δεδομένα, είναι αδύνατο να επαληθευτεί εάν οι μετρήσεις ήταν πάντα ακριβείς, σωστά ρυθμισμένες ή ακόμη και παραποιημένες. Τα σφάλματα ή οι ασυνέπειες στη βαθμονόμηση μπορούν να επηρεάσουν σημαντικά τις καταγεγραμμένες θερμοκρασίες, αλλά η έλλειψη διαφάνειας σημαίνει ότι πιθανές μεροληψίες ή σφάλματα στο σύνολο των δεδομένων παραμένουν κρυφά από ανεξάρτητο έλεγχο.
Η πυκνότητα και η κατανομή των αισθητήρων αποτελούν ένα άλλο σημαντικό ζήτημα, ιδίως τα προηγούμενα χρόνια, όταν η παρακολούθηση της θερμοκρασίας ήταν υπερβολικά συγκεντρωμένη στον δυτικό κόσμο. Αυτή η γεωγραφική ανισορροπία έχει οδηγήσει σε σημαντικά κενά στα ιστορικά δεδομένα, αναγκάζοντας τα κλιματικά μοντέλα να βασίζονται σε μεγάλο βαθμό σε συνθετικά, μοντελοποιημένα δεδομένα για να συμπληρώσουν τις ελλείπουσες περιοχές. Αυτή η παρεμβολή εισάγει ένα άλλο επίπεδο αβεβαιότητας, καθώς αυτές οι εκτιμήσεις δεν είναι άμεσες μετρήσεις αλλά αλγοριθμικές ανακατασκευές, που ενδέχεται να ενισχύουν τις μεροληψίες στα μακροπρόθεσμα κλιματικά αρχεία.
Τα κλιματικά μοντέλα επίσης δεν είναι συνήθως ανοιχτού κώδικα, πράγμα που σημαίνει ότι η εσωτερική τους λειτουργία παραμένει απρόσιτη σε ανεξάρτητους ερευνητές και στο κοινό. Κατά συνέπεια, μπορούν να υποστούν εκτεταμένη χειραγώγηση χωρίς εξωτερικό έλεγχο, καθώς δεν υπάρχει τρόπος να εξεταστεί ή να επαληθευτεί πώς επεξεργάζονται οι εισροές, πώς γίνονται οι προσαρμογές ή αν έχουν εισαχθεί μεροληψίες.
Συνηθισμένες δικαιολογίες που παρουσιάζουν οι οπαδοί της IPCC:
Μοντέλα ανοιχτού κώδικα και κρυφές παράμετροι: Ακόμη και όταν οι βασικοί αλγόριθμοι και μεθοδολογίες είναι γνωστοί, μπορεί να υπάρχουν κρίσιμες παράμετροι ή σταθερές «ρύθμισης» που παραμένουν άγνωστες ή ελλιπώς τεκμηριωμένες. Αυτές οι κρυφές προσαρμογές μπορούν να επηρεάσουν σημαντικά τα αποτελέσματα, επιτρέποντας λεπτομερείς χειρισμούς που διαμορφώνουν τις προβλέψεις του μοντέλου, διατηρώντας παράλληλα την εμφάνιση διαφάνειας. Χωρίς την πλήρη αποκάλυψη όλων των μεταβλητών, των συντελεστών στάθμισης και των παραγόντων βαθμονόμησης, ακόμη και τα λεγόμενα μοντέλα ανοιχτού κώδικα μπορεί να εξακολουθούν να λειτουργούν ως μαύρα κουτιά, όπου οι βασικές αποφάσεις παραμένουν αδιαφανείς σε εξωτερικό έλεγχο.
Προκατάληψη στην αξιολόγηση από ομοτίμους: Η διαδικασία αξιολόγησης από ομοτίμους έχει ως στόχο να μετριάσει τις προκαταλήψεις, υποβάλλοντας την έρευνα σε έλεγχο από εμπειρογνώμονες με διαφορετικές οπτικές γωνίες — ωστόσο, στην πράξη, αυτό συχνά δεν συμβαίνει. Αντί να προάγει μια γνήσια κριτική αξιολόγηση, η αξιολόγηση από ομοτίμους στην κλιματική επιστήμη μπορεί να μετατραπεί σε μια αίθουσα ηχούς, όπου οι αντίθετες απόψεις αποκλείονται, οι πιέσεις χρηματοδότησης επηρεάζουν τα αποτελέσματα και οι διαφωνούσες έρευνες δυσκολεύονται να δημοσιευτούν. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα έναν αυτοενισχυόμενο κύκλο, όπου οι προ-εγκεκριμένες αφηγήσεις παραμένουν κυρίαρχες και η αμφισβήτηση των υποθέσεων γίνεται επαγγελματικά επικίνδυνη αντί να ενθαρρύνεται επιστημονικά.
Συγκρίσεις μεταξύ μοντέλων: Η σύγκριση πολλαπλών μοντέλων έχει ως στόχο να αποκαλύψει κοινά μοτίβα και αποκλίσεις στις προβλέψεις, τα οποία μπορούν να είναι ενημερωτικά ακόμη και όταν τα μοντέλα μοιράζονται τις ίδιες βασικές παραδοχές. Ωστόσο, αυτά τα «συγκριτικά μοντέλα» συχνά δεν αποκαλύπτουν πλήρως τα μοντέλα, τα δεδομένα διαμόρφωσης ή τις παραμέτρους ρύθμισης τους, καθιστώντας τη σύγκριση ουσιαστικά άσκοπη.
Διαφάνεια και προσβασιμότητα: Η μόνη πραγματική λύση σε αυτά τα ζητήματα είναι η πλήρης αποκάλυψη όλων των δεδομένων, μοντέλων, ρυθμίσεων διαμόρφωσης και παραμέτρων ρύθμισης — μέχρι και το μικρότερο έψιλον. Χωρίς πλήρη διαφάνεια, η εξωτερική επαλήθευση είναι αδύνατη και ο κίνδυνος μεροληψίας, χειραγώγησης και επιλεκτικής ερμηνείας των δεδομένων παραμένει ανεξέλεγκτος. Οποιαδήποτε προσπάθεια απόκρυψης ή παρακράτησης οποιουδήποτε μέρους του συνόλου δεδομένων, της δομής του μοντέλου ή των παραμέτρων βαθμονόμησης πρέπει να θεωρείται λόγος για άμεσο αποκλεισμό. Η επιστήμη βασίζεται στην επαληθευσιμότητα και την αναπαραγωγιμότητα — χωρίς αυτές, ολόκληρο το θεμέλιο καταρρέει και γίνεται θέμα εμπιστοσύνης, αντί για αποδεικτικά στοιχεία.
Αναπαραγωγή και επικύρωση: Η δυναμική φύση των κλιματικών μοντέλων, όπου τα βασικά δεδομένα παραμέτρων ενημερώνονται συνεχώς μέσω «επαναληπτικής βελτίωσης», σημαίνει ότι τα δεδομένα από ένα προηγούμενο έτος δεν είναι αναπαραγώγιμα χρησιμοποιώντας μοντέλα από ένα μεταγενέστερο έτος. Αυτή η έλλειψη σταθερών σημείων αναφοράς εγείρει σοβαρά ερωτήματα σχετικά με την εγκυρότητα των παλαιότερων συνόλων δεδομένων, καθώς τα αποτελέσματα των μοντέλων δεν είναι στατικά, αλλά υπόκεινται σε συνεχείς, αδιαφανείς προσαρμογές. Κατά συνέπεια, το σύνολο δεδομένων του τρέχοντος έτους θα καταστεί επίσης μη επαληθεύσιμο με την πάροδο του χρόνου, καθώς οι μελλοντικές βελτιώσεις θα εισάγουν τροποποιήσεις που δεν θα μπορούν να ανιχνευθούν ή να αναπαραχθούν ανεξάρτητα, υπονομεύοντας την ακεραιότητα των ιστορικών κλιματικών αρχείων.
Ιστορικά Αρχεία:
Τα δείγματα πυρήνων πάγου παρουσιάζονται συχνά ως οριστικά αρχεία του παρελθόντος κλίματος, αλλά απέχουν πολύ από το να είναι αλάνθαστα. Παρόλο που παρέχουν πολύτιμες πληροφορίες, η ερμηνεία τους βασίζεται σε υποθέσεις σχετικά με τους ρυθμούς απόθεσης, τη διάχυση αερίων, τη μόλυνση και τη συμπίεση κατά τη διάρκεια χιλιετιών — όλες οι οποίες εισάγουν αβεβαιότητες και πιθανές μεροληψίες. Επιπλέον, οι διαφορές στις τοποθεσίες δειγματοληψίας, τις μεθοδολογίες και τις τεχνικές βαθμονόμησης μπορούν να οδηγήσουν σε ασυνεπείς ανακατασκευές.
Ανάμιξη φυσαλίδων αέρα: Κατά τη διάρκεια περιόδων απόψυξης ή όταν ο πάγος πλησιάζει τις συνθήκες τήξης, υπάρχει κίνδυνος ανάμιξης φυσαλίδων αέρα ή διάχυσης αερίων μέσω της μήτρας του πάγου, με πιθανή αλλοίωση των ιστορικών ατμοσφαιρικών δεδομένων. Για να ελαχιστοποιήσουν αυτόν τον κίνδυνο, οι επιστήμονες συνήθως εξάγουν πυρήνες πάγου από περιοχές όπου οι θερμοκρασίες παραμένουν πολύ κάτω από το σημείο πήξης καθ’ όλη τη διάρκεια του έτους και χρησιμοποιούν προσεκτικές τεχνικές χειρισμού και ανάλυσης για να λάβουν υπόψη την πιθανή μόλυνση. Ωστόσο, παρά τις προφυλάξεις αυτές, παραμένουν αβεβαιότητες, καθώς τα φαινόμενα διάχυσης μπορούν να εξακολουθήσουν να εμφανίζονται σε μεγάλες χρονικές κλίμακες, και ακόμη και μικρές μεταβολές στη θερμοκρασία, την πίεση ή η εξωτερική μόλυνση μπορούν να επηρεάσουν τη σύνθεση των παγιδευμένων αερίων, επηρεάζοντας την αξιοπιστία των ανακατασκευών του κλίματος.
Προκλήσεις βαθμονόμησης: Η βαθμονόμηση των αρχείων πυρήνων πάγου περιλαμβάνει την ευθυγράμμισή τους με γνωστά ιστορικά ή γεωλογικά γεγονότα, όπως ηφαιστειακές εκρήξεις που αφήνουν διακριτά χημικά ίχνη στον πάγο, ή τη χρήση ραδιομετρικής χρονολόγησης στρωμάτων ηφαιστειακής τέφρας για διασταυρωμένη επικύρωση. Αν και αυτές οι μέθοδοι συμβάλλουν στη βελτίωση της ακρίβειας, δεν είναι απαλλαγμένες από εγγενείς αβεβαιότητες — τα σφάλματα στη χρονολόγηση, η μόλυνση και η περιφερειακή μεταβλητότητα μπορούν όλα να επηρεάσουν την αξιοπιστία.
Με την πάροδο του χρόνου, οι πυρήνες πάγου λειτουργούν ως φυσικό φίλτρο, όπου οι βραχυπρόθεσμες κλιματικές διακυμάνσεις εξομαλύνονται όλο και περισσότερο λόγω της συμπίεσης του πάγου, της διάχυσης αερίων και της συγχώνευσης στρωμάτων. Ως αποτέλεσμα, ενώ οι τελευταίοι αιώνες μπορεί να διατηρούν ετήσια ή ακόμη και εποχική ανάλυση, πηγαίνοντας πίσω 100.000 ή περισσότερα έτη μειώνει την χρονική ακρίβεια σε μέσους όρους πολλών δεκαετιών ή ακόμη και εκατονταετιών. Αυτή η απώλεια λεπτομερών στοιχείων σημαίνει ότι οι βραχύβιες κλιματικές διακυμάνσεις, τα απότομα φαινόμενα θέρμανσης ή ψύξης και οι ακραίες ανωμαλίες ενδέχεται να εξαφανιστούν εντελώς ή να θολώσουν, καθιστώντας τις μακροπρόθεσμες ανακατασκευές εγγενώς περιορισμένες.
Ο ισχυρισμός ότι ένας συγκεκριμένος μήνας είναι «ο θερμότερος των τελευταίων 150.000 ετών» είναι μια εντελώς ψευδής δήλωση, καθώς δεν υπάρχει απολύτως κανένας τρόπος να επαληθευτεί μια τέτοια δήλωση με τα διαθέσιμα δεδομένα. Τα αρχεία πυρήνων πάγου και άλλα παλαιοκλιματικά υποκατάστατα δεν διαθέτουν την χρονική ανάλυση που απαιτείται για τον προσδιορισμό μεμονωμένων μηνών ή ακόμη και συγκεκριμένων ετών πέραν της πρόσφατης ιστορίας.
Καθώς το χιόνι συσσωρεύεται με την πάροδο του χρόνου, το αυξανόμενο βάρος των ανώτερων στρωμάτων συμπιέζει τον βαθύτερο πάγο, λεπταίνοντας σταδιακά τα ετήσια στρώματα έως ότου δεν είναι πλέον διακριτά ως ξεχωριστά ετήσια σημάδια. Αυτό το φαινόμενο συμπίεσης μειώνει την χρονική ανάλυση, καθιστώντας όλο και πιο δύσκολη την ακριβή χρονολόγηση των κλιματικών γεγονότων του παρελθόντος. Όσο πιο πίσω στο χρόνο εκτείνεται το αρχείο, τόσο περισσότερο συγχωνεύονται αυτά τα στρώματα, περιορίζοντας συχνά τις ανακατασκευές του κλίματος σε δεκαετείς ή ακόμη και εκατονταετείς κλίμακες, φιλτράροντας έτσι τη βραχυπρόθεσμη μεταβλητότητα και συσκοτίζοντας τις λεπτότερες κλιματικές διακυμάνσεις.
Με την πάροδο του χρόνου, τα αέρια που είναι παγιδευμένα μέσα στις φυσαλίδες του πυρήνα του πάγου μπορούν να διαχυθούν μέσω της μήτρας του πάγου, ιδιαίτερα στα βαθύτερα και παλαιότερα στρώματα όπου ο πάγος έχει υποστεί παρατεταμένη πίεση. Αυτό το φαινόμενο διάχυσης θολώνει σταδιακά τα ατμοσφαιρικά αρχεία, καθιστώντας όλο και πιο δύσκολη την ακριβή σύνδεση της σύνθεσης των αερίων με συγκεκριμένα έτη ή ακόμη και δεκαετίες.
Η απώλεια κλιματικών δεδομένων υψηλής ανάλυσης λόγω της τήξης του στρώματος πάγου συνήθως αντισταθμίζεται όχι μέσω άμεσης παρατήρησης, αλλά μέσω κλειστών κλιματικών μοντέλων, τα οποία μπορούν εύκολα να οδηγήσουν σε κενά στα αρχεία, τα οποία συμπληρώνονται με ανακατασκευές βασισμένες σε μοντέλα, οι οποίες εισάγουν υποθέσεις, παρεμβολές και στατιστικές προσαρμογές που δεν είναι ανεξάρτητα επαληθεύσιμες.
Πέρα από τη χρονική τήξη, η χωρική τήξη περιπλέκει περαιτέρω τις ανακατασκευές του κλίματος, καθώς η απώλεια πάγου συμβαίνει άνισα σε διαφορετικές περιοχές. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα κενά στα φυσικά αρχεία, τα οποία —όπως και τα χρονικά κενά— συμπληρώνονται χρησιμοποιώντας κλιματικά μοντέλα και όχι άμεσες παρατηρήσεις.
Δεν διαθέτουμε άμεσα ιστορικά δεδομένα σχετικά με τις θερμοκρασίες των ωκεανών, τα επίπεδα CO₂ στην ατμόσφαιρα ή άλλες κρίσιμες κλιματικές μεταβλητές πέραν των πρόσφατων μετρήσεων με όργανα. Οι περισσότερες μακροπρόθεσμες ανακατασκευές βασίζονται σε υποκατάστατα (όπως πυρήνες πάγου, στρώματα ιζημάτων και δακτύλιοι δέντρων), αλλά αυτά παρέχουν έμμεσες και πολύ μέσες εκτιμήσεις αντί για ακριβείς, χρονικά συγκεκριμένες μετρήσεις. Ακόμη και οι αναφερόμενες αρχαίες συγκεντρώσεις CO₂ προέρχονται συχνά από αποτελέσματα που προέρχονται από μοντέλα και όχι από ακατέργαστα εμπειρικά δεδομένα, πράγμα που σημαίνει ότι η ακρίβεια αυτών των τιμών εξαρτάται από τις υποθέσεις που ενσωματώνονται στα ίδια τα μοντέλα.
Δεν διαθέτουμε σχεδόν καθόλου ιστορικά αρχεία για τις θερμοκρασίες των ωκεανών, ιδίως όταν αυτές είναι διαστρωματοποιημένες ανά βάθος και τοποθεσία. Ενώ τα σύγχρονα όργανα (όπως οι πλωτήρες ARGO και οι δορυφορικές μετρήσεις) παρέχουν λεπτομερή δεδομένα για τους ωκεανούς, οι μακροπρόθεσμες ανακατασκευές βασίζονται σε υποκατάστατα όπως κελύφη φοραμινιφερών, πυρήνες ιζημάτων και ισότοπα κοραλλιών, τα οποία παρέχουν πολύ μέσες, έμμεσες εκτιμήσεις και όχι ακριβείς, συγκεκριμένες για κάθε τοποθεσία μετρήσεις θερμοκρασίας.
Ιστορικά, η συνεπής και εκτεταμένη μέτρηση των θερμοκρασιών των ωκεανών ξεκίνησε πολύ αργότερα από την καταγραφή των καιρικών συνθηκών στην ξηρά. Ενώ οι θερμοκρασίες της επιφάνειας καταγράφονταν σποραδικά από εμπορικά και πολεμικά πλοία τον 19ο αιώνα, αυτές ήταν εξαιρετικά τοπικές, ασυνεπείς και στερούνταν δεδομένων για συγκεκριμένα βάθη. Οι συστηματικές, βαθιά στρωματοποιημένες μετρήσεις της θερμοκρασίας των ωκεανών ξεκίνησαν σοβαρά μόνο στα τέλη του 20ού αιώνα, με την ανάπτυξη σύγχρονων ωκεανογραφικών εργαλείων, όπως αναλώσιμα βαθυθερμόμετρα (XBT), αγκυροβολημένες σημαδούρες και τηλεπισκόπηση μέσω δορυφόρου. Ακόμη και σήμερα, τα ολοκληρωμένα δεδομένα για τη θερμοκρασία των ωκεανών σε παγκόσμιο επίπεδο είναι περιορισμένα, ιδίως για τις περιοχές των βαθέων υδάτων, με αποτέλεσμα οι μακροπρόθεσμες ανακατασκευές να βασίζονται σε μεγάλο βαθμό σε μοντέλα και δεδομένα αναφοράς και όχι σε άμεσες παρατηρήσεις.
Η έλλειψη λεπτομερών ιστορικών δεδομένων για διάφορα βάθη των ωκεανών καθιστά εξαιρετικά δύσκολη την κατασκευή μιας ολοκληρωμένης εικόνας των παλαιότερων ωκεάνιων συνθηκών. Αυτός ο περιορισμός είναι ιδιαίτερα σημαντικός, καθώς οι ωκεανοί λειτουργούν ως η κύρια δεξαμενή θερμότητας της Γης, απορροφώντας και αναδιανέμοντας τεράστιες ποσότητες θερμικής ενέργειας που επηρεάζουν τα καιρικά φαινόμενα, την ατμοσφαιρική κυκλοφορία και τη μακροπρόθεσμη κλιματική μεταβλητότητα. Χωρίς καταγραφές θερμοκρασίας υψηλής ανάλυσης και στρωματοποίησης, μεγάλο μέρος των υποθέσεων σχετικά με την ιστορική συμπεριφορά των ωκεανών βασίζεται σε μοντέλα και εκτιμήσεις αντί για άμεσες εμπειρικές αποδείξεις.
Όταν το 1979 ζητήθηκε η επέκταση των ωκεάνιων μετρήσεων, χρειάστηκαν περισσότερα από 20 χρόνια για να υλοποιηθούν συστηματικές προσπάθειες μεγάλης κλίμακας — κάτι που δεν ανταποκρίνεται σε μια επιστημονική προσπάθεια υψηλής προτεραιότητας. Η ολοκληρωμένη παρακολούθηση των ωκεανών, ιδίως με πλωτήρες ARGO και παγκόσμια δίκτυα παρατήρησης των ωκεανών, δεν άρχισε να λειτουργεί παρά μόνο στις αρχές της δεκαετίας του 2000, πράγμα που σημαίνει ότι χάθηκαν κρίσιμες δεκαετίες πιθανής συλλογής δεδομένων. Αυτή η καθυστέρηση υπογραμμίζει την ιστορική παραμέληση της συλλογής δεδομένων για τους ωκεανούς, παρά τον κυρίαρχο ρόλο των ωκεανών στη ρύθμιση του κλίματος της Γης, θέτοντας ερωτήματα σχετικά με την πραγματική επείγουσα ανάγκη πίσω από τις προτεραιότητες της κλιματικής επιστήμης.
Συμπέρασμα
Η απρόβλεπτη φύση των μοντέλων καιρού και κλίματος —που διέπονται από τη θεωρία του χάους και περιορίζονται από υπολογιστικούς περιορισμούς— υπογραμμίζει τις σημαντικές αβεβαιότητες στις μακροπρόθεσμες κλιματικές προβλέψεις. Αν και η προσαρμοστική διαχείριση και η επαναληπτική βελτίωση προωθούνται ως λύσεις, δεν μπορούν να εξαλείψουν τα σύνθετα σφάλματα, τις μεροληψίες και τους περιορισμούς ανάλυσης που ταλαιπωρούν αυτά τα μοντέλα. Η εξάρτηση από μοντέλα κλειστού κώδικα, μη δημοσιοποιημένες παραμέτρους ρύθμισης και αδιαφανή επεξεργασία δεδομένων υπονομεύει περαιτέρω την εμπιστοσύνη στην ακρίβεια των κλιματικών προβλέψεων. Επιπλέον, η μετατροπή των μετεωρολογικών δεδομένων σε κλιματικά δεδομένα εισάγει σημαντική απώλεια πληροφοριών, με τις τεχνικές υπολογισμού μέσων όρων να εξομαλύνουν τη βραχυπρόθεσμη ακρίβεια. Δεδομένων αυτών των περιορισμών, η βεβαιότητα με την οποία παρουσιάζονται οι μακροπρόθεσμες κλιματικές προβλέψεις στους υπεύθυνους χάραξης πολιτικής και στο κοινό είναι βαθιά προβληματική.
Πέρα από τα υπολογιστικά και θεωρητικά ζητήματα, η ακεραιότητα και η διαφάνεια των δεδομένων παραμένουν σημαντικά ανεπίλυτα προβλήματα. Τα ιδιόκτητα σύνολα δεδομένων θερμοκρασίας, η έλλειψη ανοιχτών αρχείων βαθμονόμησης και η επιλεκτική χρήση παρεμβολών δεδομένων αναπληρωματικών δεικτών εγείρουν σοβαρά ερωτήματα σχετικά με την αξιοπιστία των ίδιων των κλιματικών αρχείων. Οι ιστορικές θερμοκρασίες των ωκεανών, διαστρωματοποιημένες κατά βάθος και τοποθεσία, είναι σχεδόν ανύπαρκτες πριν από τα τέλη του 20ού αιώνα, ενώ τα δείγματα πυρήνων πάγου —αν και πολύτιμα— υποφέρουν από αβεβαιότητες συμπίεσης, διάχυσης και βαθμονόμησης που περιορίζουν την ακρίβειά τους. Ωστόσο, αντί να αντιμετωπίσει αυτές τις αδυναμίες με πλήρη διαφάνεια, η κλιματική επιστήμη συνεχίζει να λειτουργεί πίσω από θεσμοθετημένους φραγμούς, προστατεύοντας κρίσιμα σύνολα δεδομένων και μεθοδολογίες από ανεξάρτητο έλεγχο.
Χωρίς πλήρη πρόσβαση σε μοντέλα, δεδομένα και παραμέτρους διαμόρφωσης ανοιχτού κώδικα, η κλιματική επιστήμη θα παραμείνει ευάλωτη σε μεροληψία, χειραγώγηση και υπερβολική αυτοπεποίθηση σε προβλέψεις που θα μπορούσαν κάλλιστα να βασίζονται σε εγγενώς εύθραυστες υποθέσεις.
Αν σας άρεσε αυτό το άρθρο, μοιραστείτε το, εγγραφείτε για να λαμβάνετε περισσότερο περιεχόμενο και αν θέλετε να στηρίξετε το συνεχές έργο μου, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τον παρακάτω σύνδεσμο.
---Δικτυογραφία :
Climate Modelling - by esc
