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

День 23 июня 1988 г. выдался на Капитолийском холме необычно жарким. Накануне температура в районе аэропорта Вашингтона превысила 37 °С. Впервые за многие десятилетия такая высокая температура была зафиксирована уже в самом начале лета{793}. Климатолог из НАСА Джеймс Хансен вытер лоб – к несчастью, система кондиционирования воздуха в зале слушаний сенатского комитета по вопросам энергетики работала из рук вон плохо[156] – и сообщил американцам о том, что им нужно готовиться к повторению подобных климатических явлений и в будущем.

Теория парникового эффекта уже была признана, и из нее вытекало, что именно из-за него наша планета нагревается{794}. Однако впервые, по словам Хансена, это стало столь явственно проявляться в температурных рекордах – с 1950х гг. глобальное увеличение температуры составило примерно 0,4 °C, что уже нельзя было отнести к естественным ее колебаниям. «Вероятность потепления подобного масштаба составляет около 1 %, – сообщил Хансен Конгрессу. – Поэтому мы можем с вероятностью в 99 % констатировать, что тенденция к потеплению в течение этого периода времени вполне реальна»{795}.

Хансен предсказал более частое появление тепловых воздушных волн в Вашингтоне и в других городах типа Омахи – это изменение было «достаточно сильным и могло быть замечено обычными людьми». Он предложил скорректировать и уточнить модели для будущего прогнозирования, однако, по его мнению, и температурный тренд, и причины происходящего были вполне ясны. «Пришло время прекратить болтовню, – заявил Хансен. – Существуют достаточно серьезные свидетельства реального присутствия парникового эффекта»{796}.

Поскольку после показаний Хансена минуло уже почти четверть века, пришло время изучить вопрос глобального потепления и задат те же вопросы, которые мы задавали при анализе других областей, описанных в этой книге. Настолько точными или ошибочными были предсказания до сих пор? В чем ученые соглашаются и о чем спорят? Насколько велика доля неопределенности в прогнозах и как нам нужно на это реагировать? Можно ли, в принципе, смоделировать столь сложное образование, как климатическая система? Не возникают ли у ученых, изучающих климат, те же проблемы, что и у неудачливых прогнозистов в других областях, связанные, допустим, с излишней самоуверенностью? Насколько сильно мешает политика и извращенные стимулы поиску научной истины? И может ли байесовское мышление помочь в урегулировании споров?

Для начала нам следует изучить свидетельства и сформулировать то, что можно было бы назвать здоровым скептицизмом по отношению к климатическим предсказаниям. Как вы увидите чуть ниже, подобный скептицизм ничем не напоминает тот, с которым сталкиваемся, когда читаем блоги или слушаем споры политиков на тему глобального потепления.

Шум и сигнал

Многие примеры, приведенные в этой книге, относятся к тем случаям, когда прогнозисты ошибочно принимают корреляцию за причинно-следственную связь, а шум за сигнал. Вплоть до 1997 г. принадлежность команды – победителя Суперкубка по американскому футболу к одной из лиг достаточно сильно коррелировала с направлением фондового рынка в следующем году. Однако эта связь не подкреплялась никаким заслуживавшим уважения механизмом причинно-следственных отношений, и если бы вы инвестировали свои деньги, руководствуясь только этой зависимостью, то, в конечном итоге, лишились бы последней рубашки. Индикатор, связанный с Суперкубком, давал нам фальшивый позитивный результат.

Иногда справедливым бывает и обратное. Шум способен заглушить сигнал даже в случаях, когда у вас, в сущности, нет сомнений в том, что сигнал действительно существует. Возьмем, например, взаимозависимость, которую вряд ли кто-то будет оспаривать: если вы потребляете больше калорий, то ваши шансы располнеть увеличатся. Но уверены ли вы, что столь очевидная зависимость находит свое отражение в статистических данных?

Я загрузил в программу данные по 84 странам, для которых оценка уровня полноты жителей и объем потребления калорий находятся в открытом доступе{797}. При взгляде с этой точки зрения связь между этими показателями начинает казаться совершенно неочевидной. В Южной Корее (где в рационе жителей присутствует много мяса) ежедневное потребление калорий находится на уровне примерно 3070 калорий на человека, что несколько выше среднего значения по всему миру. Однако доля полных людей в этой стране составляет всего лишь 3 %. В то же время жители тихоокеанского острова Науру ежедневно потребляют примерно столько же калорий, что и жители Южной Кореи{798}, однако полных людей там не менее 79 %. Если нанести данные по всем 84 странам на график (рис. 12.1), то мы увидим, что связь между излишним весом и потреблением калорий не совсем очевидна; по стандартным тестам, такие результаты не были бы признаны «статистически значимыми»[157].

Рис. 12.1. Соотношение среднего потребления калорий на человека в день и доли полных людей в 84 странах мира

Разумеется, увидеть подлинную связь мешает множество различных факторов. Возможно, что у жителей некоторых странах лучше генетика или они ведут более подвижный образ жизни. Кроме того, неточны и сами данные о том, как много калорий реально потребляет в день взрослый человек{799}. Однако исследователь, принимающий эти статистические свидетельства слишком буквально, может все же ошибочно отвергнуть связь между потреблением калорий и излишним весом, то есть получить ошибочный отрицательный результат.

Конечно, было бы замечательно, если бы мы могли просто импортировать данные в статистическую модель, произвести расчеты и согласиться с тем, что результат достаточно точно описывает происходящее в реальном мире. В некоторых условиях, особенно в богатых данными областях типа бейсбола, такое предположение достаточно близко к тому, чтобы считаться правильным. Но во многих других случаях неспособность понять суть причинно-следственной связи заводит нас в тупик.

У нас было множество причин сомневаться в глобальном потеплении, если бы оно не имело под собой причинно-следственной связи. Климат Земли проходит через различные фазы потепления и похолодания, которые разворачиваются на протяжении лет, десятилетий или столетий. Эти циклы начали действовать задолго до появления промышленной цивилизации. Однако любые предсказания выглядят более убедительными, если подкрепляются правильным пониманием первопричин того или иного явления. И мы хорошо понимаем первопричину глобального потепления – это парниковый эффект.

Парниковый эффект уже здесь

В 1990 г., через два года после показаний Хансена, межправительственная группа экспертов ООН по измерению климата (МГЭИК, IPCC) выпустила в свет документ, получивший название «Первый оценочный доклад». Он состоял более чем из тысячи страниц, где были представлены данные о климатических изменениях. Этот доклад готовили в течение нескольких лет сотни ученых со всего мира, он содержал массу деталей о потенциальных изменениях в температурах и экосистемах, а также описание целого ряда стратегий борьбы с негативными эффектами.

Однако при этом ученые из МГЭИК классифицировали как «абсолютно точные» всего лишь два из сделанных ими выводов. Эти выводы не полагались на сложные модели и не были связаны с конкретными предсказаниями, касающимися изменения климата. Скорее, они основывались на сравнительно простой науке, которая понятна нам уже более 150 лет и которую редко оспаривают даже люди, называющие себя климатическими скептиками[158]. Эти выводы до сих пор остаются самими важными научными заключениями о климатических изменениях.

Первый из них заключался в том, что парниковый эффект действительно существует:

На Земле присутствует естественный парниковый эффект, приводящий к тому, что климат на Земле теплее, чем он мог бы быть{800}.

Парниковый эффект представляет собой процесс, при котором определенные атмосферные газы – в основном водяной пар, диоксид углерода (CO₂), метан и озон – поглощают солнечную энергию, отраженную от поверхности Земли. Ели бы это не происходило, то около 30 % солнечной энергии отражалось бы в космическое пространство в виде инфракрасного излучения{801}, и температура на Земле была бы значительно ниже, чем она есть на самом деле: около 0 °F (или –18 °C) в среднем{802}, то есть примерно такая же, как в теплый день на поверхности Марса{803}.

Если содержание этих газов в атмосфере увеличивается, то все большая часть энергии Солнца улавливается ими и отражается обратно на поверхность Земли, что приводит к значительному повышению температур. На Венере, обладающей значительно более плотной атмосферой, которая почти полностью состоит из диоксида углерода, средняя температура составляет 460 °C{804}. Отчасти это связано с близостью Венеры к Солнцу, однако в более значительной степени вызывается парниковым эффектом{805}.

Пока что мы не рассматриваем сценарии, при которых в обозримом будущем климат Земли будет напоминать климат Венеры. Однако климат довольно чувствителен к изменениям в составе атмосферы, и человеческая цивилизация может выживать в сравнительно узком диапазоне температур. Самая холодная столица мира – монгольский Улан-Батор, где средние значения температуры составлят около –1 °C (или +30 °F) в течение года{806}; а самым теплым может считаться город Кувейт-Сити, где они достигают значения +27 °C (+81 °F){807}. Температуры могут быть выше или ниже в течение зимы или лета или в районах с разной плотностью заселения{808}, однако в планетарном масштабе эти температурные экстремумы довольно скромны. Например, на Меркурии, где практически нет защитного слоя атмосферы, температуры часто варьируются от –200 до +400 °C в течение одного дня{809}.

Второе заключение МГЭИК содержало элементарное предсказание, основанное на парниковом эффекте:

По мере увеличения концентрации парниковых газов в атмосфере повышается влияние парникового эффекта и растут глобальные температуры. Выбросы, связанные с деятельностью человека, значительно повышающие концентрацию парниковых газов в атмосфере, – диоксид углерода, метан, фреоны (CFCs) и оксид азота. Увеличение их концентрации в атмосфере усиливает парниковый эффект, приводящий к дополнительному нагреву поверхности Земли. В ответ на глобальное потепление возрастает концентрация основного парникового газа – водяного пара, что приводит к дальнейшему повышению температур.

Этот вывод МГЭИК содержит несколько различных утверждений, каждое из которых заслуживает внимания. Прежде всего, организация заявляет о росте концентрации парниковых газов в атмосфере, в том числе CO₂, в результате человеческой деятельности. Это вопрос простого наблюдения. Многие промышленные процессы, в особенности те, в которых используются ископаемые виды топлива, сопровождаются образованием CO₂ в виде побочного продукта{810}. Поскольку CO₂ остается в атмосфере надолго, его концентрация растет: со времени первого прямого анализа, проведенного в обсерватории Мауна Лоа на Гавайях в 1950 г., содержание CO₂ выросло с 315 до 390 ppm[159] по состоянию на 2011 г.{811}.

Второе заявление – «Увеличение их концентрации в атмосфере усиливает парниковый эффект, приводящий к дополнительному нагреву поверхности Земли» – представляет собой, по сути, другую формулировку первого заключения МГЭИК о реальном существовании парникового эффекта, выраженную, однако, в форме предсказания. Предсказание основано на сравнительно простых химических реакциях, которые были выявлены в лабораторных исследованиях много лет назад. Термин «парниковый эффект» был впервые предложен французским физиком Жозефом Фурье в 1824 г. Считается, что наличие этого эффекта было доказано ирландским физиком Джоном Тиндалем в 1859 г. (в том же году, когда Чарлз Дарвин опубликовал свою работу о происхождении видов){812}.

Третье утверждение – о том, что концентрация водяного пара будет также возрастать вместе с увеличением концентрации газов типа CO₂, тем самым усиливая парниковый эффект, – представляется мне довольно смелым. Именно водяной пар, а не CO₂ вносит основной вклад в парниковый эффект{813}. Если бы происходил рост концентрации только лишь CO₂, то потепление все равно бы наблюдалось, хотя и не столь заметное, как мы видим сейчас, или такое, что ученые предсказывают в будущем.

Однако согласно основному принципу термодинамики, известному как уравнение Клаузиуса – Клайперона, предложенное и доказанное в XIX в., атмосфера способна удерживать больше водяного пара при более теплых температурах. Таким образом, по мере увеличения концентрации CO₂ и других долго живущих парниковых газов, приводящих к нагреву атмосферы, будет увеличиваться и доля водяного пара, вызывая усиление от воздействия CO₂ и стимулируя дальнейшее потепление.

Это вам не бином Ньютона!

Прежде чем гипотеза будет признана, необходимы неопровержимые доказательства. Парниковая гипотеза соответствовала данному условию, и именно поэтому в первом отчете МГЭИК вывод о существовании парникового эффекта выделен из сотен других выводов как единственный, в котором ученые были совершенно уверены. Наука, изучающая парниковый эффект, казалась довольно простой и понятной уже в середине и конце XIX в., когда были изобретены электрическая лампочка и автомобиль – даже не атомная бомба, iPhone или космический шаттл. В парниковом эффекте нет ничего сложного – это не бином Ньютона.

Предсказания о том, что промышленная деятельность способна со временем стимулировать глобальное потепление, выдвигались задолго до появления МГЭИК – еще в 1897 г.{814} об этом говорил шведский химик Сванте Аррениус. Многие другие ученые доказали, что существует связь между потеплением и парниковым эффектом{815}, причем довольно очевидная, что позволяет отделить его влияние от действия природных сил.

В наши дни разговоры о парниковом эффекте считаются чуть ли не причудой. В середине 1980х гг. термин «парниковый эффект» встречался в книгах, написанных на английском языке, примерно в пять раз чаще{816}, чем термин «глобальное потепление». Однако использование этого термина достигло пика в начале 1990х гг. и с тех пор стабильно снижается. Теперь оно используется примерно в шесть раз реже, чем фраза «глобальное потепление», и в 10 раз реже более широкого термина «климатические изменения»{817}.

В первую очередь это вызвано действиями ученых-климатологов{818}, стремившихся расширить предсказательные последствия теории. Однако отказ от обсуждения того, что именно вызывает изменения, то есть парникового эффекта, приводит ко вполне предсказуемому искажению связанных с этой проблемой убеждений[160].

Например, в январе 2012 г. Wall Street Journal опубликовал редакторскую статью под названием «Не нужно паниковать из-за глобального потепления»{819}. Она была подписана группой из 16 ученых и общественных деятелей, скептически относившихся к проблеме глобального потепления. На сайте статья сопровождалась видеофильмом производства Wall Street Journal, озаглавленным следующей фразой:

Очень многие ученые не верят в то, что диоксид углерода вызывает глобальное потепление.

На самом деле между учеными имеется определенный консенсус: в сущности, никто не спорит о том, что парниковые газы вызывают глобальное потепление. Среди тех, кто «искренне верил» в теорию, был преподаватель физики из Принстона Уильям Хаппер, подписавший статью и давший интервью для фильма. «Большинство людей вроде меня верят, что промышленные выбросы приведут к потеплению», – сказал Хаппер примерно на третьей минуте видеофильма. Хаппер спорит с некоторыми предсказаниями эффектов глобального потепления, но не с его причинами.

Я не хочу утверждать, что вам стоит слепо признавать теорию при наличии противоречащих друг другу свидетельств. Правильность теории тестируется посредством предсказаний, а предсказания, сделанные учеными-климатологами, кое-что угадали, а кое-что нет. Температурные данные довольно сильно перегружены шумом. Тенденция, связанная с потеплением, может подтвердить парниковую гипотезу или же может быть вызвана циклическими факторами.

Если потепление в дальнейшем не продолжится, это либо подорвет теорию, либо будет представлять собой случай, когда шум в данных заслоняет собой сигнал. Однако даже если вы верите (в соответствии с принципами байесовского мышления), что почти все научные гипотезы должны оцениваться в вероятностных характеристиках, мы должн придавать больший вес гипотезе, подкрепляемой сильной и ясной причинно-следственной связью. Недавно обнаруженные свидетельства против теории должны приводить к снижению показателя вероятности ее правоты, однако эти свидетельства следует оценивать в контексте других наших знаний (или наших представлений о том, что знаем) о планете и ее климате.

Именно на этой основе и должен строиться здоровый скептицизм. Мы обязаны оценивать силу новых свидетельств, сравнивая их с общей силой теории, а не перемешивать между собой факты и теорию, когда мы оспариваем или защищаем ту или иную идеологию. К сожалению, такая циничная практика получает довольно широкое распространение, когда споры переходят в политическую плоскость, а сторонники разных гипотез оказываются в противодействующих партиях.

Три типа климатического скептицизма

Сложно представить себе менее удачно выбранное место и время проведения конференции по вопросам глобального климата, чем Копенгаген в декабре. Тем не менее ООН в 2009 г. выбрала именно этот вариант. В период зимнего солнцестояния дни в городе короткие и темные, возможно, за весь день солнце нормально светит не больше четырех часов, температура довольно низкая, а со стороны Орезунда, узкого пролива, отделяющего Данию от Швеции, налетают порывы ветра.

Хуже того, в стране довольно дорогое пиво. Высокие налоги на алкоголь и множество других товаров в Дании позволяют финансировать инфраструктуру, основанную на «зеленых» технологиях, на уровне, уникальном в масштабах всего мира. Дания потребляет не больше энергии, чем в конце 1960х гг.{820}. Отчасти это достигается благодаря экологичным технологиям, а отчасти – низким приростом населения (потребление энергии в США примерно удвоилось за тот же период{821}). Ее пример показывает, что в целях энергосбережения нас может ожидать холодное, темное и довольно затратное будущее.

Поэтому не приходится удивляться тому обстоятельству, что настроение, царившее в копенгагенском Bella Center, варьировалось от скептицизма до полноценного цинизма. Я отправился на эту конференцию в наивном ожидании услышать научные споры по вопросу глобального потепления. Вместо этого я столкнулся с политическим противостоянием и демонстраций разногласий, которые казались неразрешимыми.

Делегаты из Тувалу, крошечного островного государства, расположенного в Тихом океане и считавшегося одним из самых уязвимых стран в случае повышения уровня моря, блуждали по комнатам, громко протестуя против (как им казалось) совершенно неправильных методов снижения концентрации парниковых газов. А крупные страны, отвечающие за подавляющее большинство выбросов парниковых газов, никак не могли прийти к соглашению.

Президент Обама приехал на конференцию с пустыми руками. Он растратил значительную часть своего политического капитала на принятие законопроекта о здравоохранении и связанного с ним пакета стимулирующих мер. Такие страны, как Китай, Индия и Бразилия, казавшиеся (вследствие своих географических особенностей) более уязвимыми к влиянию климатических изменений, чем США, возражали против принятия на себя обязательств, способных затормозить их экономический рост. Однако у них не было полной уверенности в том, какая позиция более верна. Не до конца была понятна позиция России, страны с холодным климатом и избытком природного топлива. Не до конца была понятна и позиция Канады, также холодной страны с избытком энергетических ресурсов. Казалось маловероятным, что она сможет предложить какое-либо решение, для реализации которого у США не хватило бы силы воли{822}. Некое подобие коалиции образовали самые богатые страны Европы совместно с Австралией, Японией и множеством самых бедных стран мира из Африки и Тихоокеанского региона{823}. Однако глобальное потепление представляет собой проблему, в которой наука, в отличие от политики, не носит локального характера.

CO₂ быстро обращается вокруг планеты – выбросы от дизельного грузовика в Циндао со временем повлияют на климат в Кито. Следовательно, для достижения цели – снижения выбросов – требуется почти безоговорочное согласие всех стран-участниц, только в этом случае она будут успешно реализована. Но, казалось, что для того, чтобы прийти к согласию, потребуются годы, если не десятилетия.

Во время конференции мне удалось поговорить с некоторыми учеными. Одним из них был Ричард Руд, спокойный человек из Северной Каролины, некогда руководивший группой ученых в НАСА, а теперь преподающий курс климатической политики студентам Мичиганского университета.

«Работая в НАСА, я понял, что в ракетостроении используются сравнительно простые физические правила для решения комплексных проблем, – рассказал мне Руд. – Научная часть сравнительно проста. Другие части – методы развития политики или соответствие требованиям здравоохранения – связаны со сравнительно более сложными проблемами, поскольку в них отсутствует четко определенный механизм причинно-следственной связи».

Наш разговор с Рудом постоянно прерывался объявлениями по системе громкой связи Bella Center. «Мы не пришли к консенсусу. Поэтому я вновь откладываю рассмотрение этого вопроса», – произнесла женщина с сильным французским акцентом, старательно пытавшаяся говорить на английском. Услышав это, Руд рассказал мне о трех типах скептицизма, часто присутствующих в разговорах о будущем климата.

Первый тип скептицизма проистекает из собственной выгоды. За один лишь 2011 г. отрасль по производству ископаемого топлива потратила на лоббирование около 300 млн долл. (примерно в два раза больше, чем пятью годами ранее)[161]{824}. Ряд ученых, изучающих изменение климата, с которыми я впоследствии общался при написании этой главы, использовали для описания деятельности лоббистов своеобразный заговорщический язык. Однако нет никаких оснований подозревать заговор в случаях, когда достаточно объяснения, основанного на рациональной собственной выгоде: у этих компаний есть достаточные финансовые стимулы к сохранению нынешнего положения вещей, и их право на это защищено Первой поправкой. Однако нам не стоит путать их мнение с попыткой сделать точные предсказания.

Второй тип скептицизма связан с желанием спорить. В любом спорном вопросе некоторые люди предпочитают придерживаться мнения большинства, а некоторая незначительная группа находит выгоду в том, чтобы занимать позицию преследуемых аутсайдеров. Данный тип скептицизма особенно заметно проявляется в климатологии, где данные переполнены шумом, а предсказания сложно оценить на практике.

И это особенно типично для Соединенных Штатов, страны, славящейся независимостью мышления. «Если вы присмотритесь к спорам вокруг климата, озоновой дыры или курения сигарет, то всегда найдете какое-нибудь сообщество людей, скептически относящихся к научным результатам», – сообщил мне Руд.

Но важнее всего научный скептицизм. «В каком-либо научном сообществе всегда имеются обоснованные сомнения, касающиеся того или иного аспекта науки, – сказал Руд. – На каком-то уровне, если мы действительно хотим двигаться вперед, нам стоит уважать самые разные точки зрения».

Прогнозист критикует прогнозы глобального потепления

В климатологии здоровый скептицизм направлен в целом на надежность компьютерных моделей, используемых для прогнозирования дальнейшего изменения климата. Одним из таких скептиков является Скотт Армстронг, преподаватель Уортонской школы бизнеса Пенсильванского университета. Также он входит в состав небольшой группы людей, посвятивших себя изучению прогнозирования. Его книга «Принципы прогнозирования» («Scott Armstrong, Principles of Forecasting») может считаться каноническим трудом для всех, кто серьезно интересуется этой областью. Я встретился с Армстронгом в его офисе в Хантсмен-Холл в Филадельфии. Ему 74года, однако он носит забавную козлиную бородку и выглядит примерно на 15 лет моложе.

В 2007 г. Армстронг бросил вызов Алу Гору. Армстронг считал, что так называемый прогноз «без изменений», в котором предсказывается, что глобальные температуры останутся на уровне 2007 г., окажется точнее прогноза МГЭИК, предсказывавшего продолжение потепления. Гор так и не принял пари, однако Армстронг все же опубликовал свои результаты. Результаты пари должны были оцениваться ежемесячно – раунд выигрывал тот, чей прогноз оказывался ближе к реальным температурам по итогам месяца. Вплоть до января 2012 г. созданный Армстронгом прогноз «без изменений» обыгрывал прогноз МГЭИК («небольшие, но стабильные изменения»), и это наблюдалось в течение 29 месяцев из 47 (рис. 12.2){825}.

Рис. 12.2. Иллюстрация к пари Армстронг – Гор

По словам Армстронга, он не сомневался в научной основе парникового эффекта как таковой. «Я вовсе не утверждал, что небольшого потепления не происходит, – рассказал он мне. – Об этом никто не спорит последние 150 лет».

Однако Армстронг полностью не согласен с точкой зрения большинства людей на глобальное потепление[162]. В 2007 г., примерно в то же время, когда он предложил пари Гору, Армстронг и его коллега Кестен Грин подвергли прогнозы глобального потепления так называемому аудиту{826}. Идея заключалась в том, чтобы понять, насколько хорошо прогнозы глобального потепления, особенно созданные МГЭИК, следовали жестким принципам прогнозирования.

Из выполненной Армстронгом и Грином работы следовало, что прогнозы МГЭИК достаточно слабы. По мнению исследователей, эти прогнозы не соответствовали 72 из 89 принципов прогнозирования. Возможно, что 89 принципов{827} – это слишком много{828}. Тем не менее большинство принципов Армстронга вполне подходят на роль правил для прогнозистов, а в случае применения к прогнозам глобального потепления их можно сделать более простыми и свести, по сути, к трем основным критическим замечаниям.

• Прежде всего, Армстронг и Грин утверждают, что единомыслие прогнозистов не имеет отношение к правильности прогноза. Оно, как и все остальное, способно содержать в себе элемент предубеждения. «Истина здесь не определяется голосованием, – сказал мне Армстронг. – Наука развивается не так».

• Далее, по их мнению, сложность проблемы глобального потепления делает прогнозирование, по сути, бесполезным занятием. «В истории еще не было случая, когда у нас была бы столь сложная проблема со множеством переменных и массой неопределенности, а люди могли бы при этом заставлять хорошо работать описывающие ее сложные эконометрические или другие модели, – рассказал Армстронг. – Чем более сложной вы ее делаете, тем хуже оказывается прогноз».

• И, наконец, Армстронг и Грин пишут, что прогнозы неадекватно оценивают неопределенность, присущую проблеме глобального потепления. Иными словами, они потенциально являются слишком самоуверенными.

Вопросы сложности, неопределенности и ценности согласованной точки зрения (или ее отсутствия) – это основные вопросы данной книги. Поэтому каждое заявление заслуживает детального рассмотрения.

Все климатологи согласны с некоторыми выводами

В обсуждениях глобального потепления проявляется определенное нездоровое наваждение, связанное с использованием термина консенсус. Те, кто не разделяет согласованную точку зрения, гордятся этим и называют себя «еретиками»{829}. Другие же, стремясь обрести силу в массовости, порой прибегают к сомнительным методам, таким как распространение онлайновых петиций, пытаясь продемонстрировать, как много сомневающихся в теории разделяют их взгляды[163]. Однако каждый раз, когда какой-то ученый-климатолог публично выражает несогласие с любым выводом, касающимся проблемы глобального потепления, он при этом часто заявляет, что такие действия свидетельствуют об отсутствии консенсуса относительно теории.

Многие споры в этих случаях вызваны непониманием термина. С формальной точки зрения консенсус не является ни синонимом единодушия, ни синонимом мнения, к которому пришло простое большинство. Напротив, консенсус представляет собой соглашение по широкому кругу вопросов после процесса свободного обмена мнениями, во время которого большинство членов группы принимает определенную идею, но имеется и альтернативный вариант. (Допустим, «Мы достигли консенсуса в том, чтобы заказать на обед китайскую еду, однако Горацио предпочел заказать пиццу».)

Процесс достижения консенсуса на практике часто представляет собой альтернативу голосованию. Когда какая-либо политическая партия пытается выбрать кандидата на президентский пост, может получиться так, что кандидат покажет настолько хорошие результаты в штатах типа Айовы и Нью-Гемпшира (где голосование проходит раньше), что все другие кандидаты просто перестают считаться равными ему соперниками. И хотя, с математической точки зрения, кандидат не получил преобладающего большинства, партии не имеет смысла проводить голосование в других штатах, если эта кандидатура подходит для большинства ключевых коалиций в составе партии. Можно сказать, что такой кандидат выиграл номинацию путем консенсуса.

Наука, по крайней мере в идеале, следует именно такому сознательному процессу. Ученые публикуют статьи и участвуют в конференциях. Тестируются гипотезы, и оспариваются научные выводы; некоторым из них удается выжить в этом процессе.

Потенциально МГЭИК может служить отличным примером такого процесса достижения консенсуса. Для создания его отчетов требуются многие годы, и каждый вывод подлежит детальному изучению (принципы которого порой слишком бюрократичны и политизированы). «Мы договорились, что ни одно мнение не останется без внимания, – рассказывал мне Руд. – Если своим мнением с нами поделится ваш пьяный родственник, мы все равно его изучим». Однако вызывает немало вопросов, действительно ли подобный процесс может создавать более качественные предсказания. Разумеется, все понимают, что различные участники группы могут многое почерпнуть из опыта друг друга. Однако это же может служить причиной чрезмерного единомыслия и стадного поведения.

Некоторые участники группы могут обладать большим влиянием благодаря своей харизме или статусу, а вовсе не потому, что их идея более качественная. Эмпирические исследования предсказаний, основанных на консенсусе, продемонстрировали довольно неоднозначные результаты, в отличие от процесса, когда отдельные члены группы предоставляют свои независимые прогнозы, которые затем объединяются или усредняются, что почти всегда приводит к улучшению правильности предсказаний{830}.

Процесс, принятый в МГЭИК, может снизить степень независимости ученых, делающих прогнозы, касающиеся изменения климата. Хотя для прогноза МГЭИК номинально используется около 20 различных климатических моделей, многие из них основаны на одних и тех же предположениях и даже применяют один и тот же компьютерный код; степень пересечения между ними настолько велика, что к числу полностью независимых моделей можно отнести не больше пяти-шести{831}. Однако, невзирая на количество моделей, МГЭИК выступает, в конечном итоге, с одним прогнозом, принимаемым всей группой.

Скептическое отношение климатологов к компьютерным моделям

«Крайне важно иметь набор разнообразных моделей, – сказал мне Кэрри Эмануэль, метеоролог из МТИ и один из ведущих мировых теоретиков ураганов. – Никто не хочет класть все яйца в одну корзину».

По словам Эмануэля, это особенно важно, поскольку в модели закладываются не только различне предположения, но и разные ошибочные представления. «Об этом никто не любит говорить, – рассказывал он. – У различных моделей ошибки программирования разные. Вы же не можете быть до конца уверены в том, что модель со многими миллионами строк кода и миллионами команд не будет иметь ни одной ошибки».

Если вы привыкли думать о спорах вокруг глобального потепления как об обмене аргументами между «скептиками» и «верующими», то могли бы предположить, что этот аргумент исходит от ученого, стоящего на позициях скептицизма. На самом деле, хотя сам Эмануэль называет себя консерватором и республиканцем{832} (что достаточно смело для преподавателя МТИ), он не считает себя скептиком по отношению к вопросу глобального потепления. Напротив, он вполне вписывается в научный истеблишмент и даже является членом Национальной академии наук.

Его книга, выпущенная в 2006 г.{833}, описывает «консенсусный» (отлично продуманный и изложенный) взгляд на суть науки о климате.

Вопросы, волнующие Эмануэля, довольно типичны для научного сообщества – ученые-климатологи практически не спорят о некоторых элементах проблемы, но никак не могут договориться о других. Проведенный среди них в 2008 г. опрос показал, что почти все они (94 %) согласны с тем, что в настоящее время происходят климатические изменения, а 84 % из них были убеждены, что эти изменения представляют собой продукт человеческой деятельности{834}. Однако среди них было значительно меньше тех, кто считает компьютерные модели климатических изменений точными.

Ученые по-разному оценивают способность этих моделей предсказывать глобальную температуру и в целом скептично настроены по отношению к их способности моделировать другие возможные эффекты климатических изменений. Например, лишь 19 % опрошенных считали, что моделям удается хорошо оценивать уровень моря через 50 лет.

Думается, что такие результаты должны немало удивить тех, кто имеет порой карикатурное представление о климатологии. На самом деле ученые не используют свои модели для создания фантастических предсказаний; они сомневаются в правильности моделей ничуть не меньше, чем их критики{835}. Однако целый ряд кинофильмов, где показаны возможные климатические изменения, наподобие фильма «Неудобная правда» («An Inconvenient Truth») Ала Гора, порой бывают куда более фантастическими: там демонстрируется, как белые медведи борются за жизнь в Арктике или как происходит затопление Южной Флориды и Нижнего Манхэттена{836}. Подобные фильмы не всегда правильно отражают имеющийся научный консенсус. На самом деле ученые спорят о гораздо более банальных вещах, например о том, как создать программу, позволяющую более точно описывать облака.

Наука о климате и сложные моменты

Синоптики и климатологи часто конфликтуют между собой{837}; большое количество метеорологов явно или скрыто критически отзывается о науках, изучающих климат.

Синоптики в течение десятилетий пытаются улучшить свои прогнозы и все равно ожидают, что после каждого неверного прогноза на них обрушатся десятки разгневанных зрителей или слушателей. Но предсказать погоду даже на сутки вперед – невероятно трудная задача. Так могут ли прогнозисты-климатологи, применяющие практически те же самые техники, эффективно предсказать, каким будет климат через десятилетия?

Отчасти разногласия, как и в случае с понятием «консенсус», являются исключительно семантическими. Климат определяется долгосрочным равновесием, которого достигает планета; погода описывает краткосрочные отклонения от него{838}. Прогнозисты климата не пытаются предсказать, пойдет ли дождь в городе Тулса 22 ноября 2062 г., хотя при этом их может интересовать, выпадет ли в Северном полушарии больше осадков в целом.

При всем этом метеорологам приходится решать целый ряд комплексных вопросов[164]: именно из множества попыток предсказать погоду возникла целая научная дисциплина, называемая теорией хаоса. Комплексность приходится учитывать и климатологам. Например, облака представляют собой довольно уникальные явления, для точного моделирования которых требуется значительная вычислительная мощность. При этом облака могут оказывать существенное влияние на петли обратной связи, присущие климатическим прогнозам{839}.

Как это ни иронично звучит, но именно прогнозирование погоды можно считать одной из историй успеха, описанных в этой книге. Благодаря упорному труду и слиянию вычислительных мощностей с человеческим суждением прогнозы стали значительно лучше, чем десятилетие или два назад. Учитывая, что прогнозисты в большинстве областей склонны к излишней самоуверенности, крайне приятно видеть, что синоптики безжалостно относятся к себе и своим собратьям по прогнозированию. Их достижения опровергают идею о том, что комплексность препятствует прогрессу.

Улучшение качества прогнозов погоды вызвано существованием двух особенностей, присущих этой дисциплине. У метеорологических прогнозов огромная обратная связь – прогнозы погоды ежедневно проходят проверку реальностью, – и это помогает синоптикам производить тонкую настройку своих программ. Данное преимущество недоступно специалистам по прогнозированию климата. И именно в этом и состоит основная причина появления скепсиса по отношению к их предсказаниям, поскольку прогнозы зачастую описывают события, которые произойдут через 80 или даже через 100 лет.

Определенные преимущества метеорологов обусловлены и тем, что они хорошо понимают физику погодной системы, управляемую сравнительно простыми и легко наблюдаемыми законами. В принципе, это же может считаться преимуществом и для прогнозистов климата. Мы можем наблюдать за облаками и довольно хорошо представлять себе их поведение; проблема состоит лишь в том, как перевести наши знания на математический язык.

Один их наиболее успешных примеров климатического прогнозирования – удачное предсказание траекторий движения некоторых огромных облаков – тех, которые образуют ураганы. Офис Эмануэля в МТИ под номером 54–1814 довольно сложно найти (мне помог исключительно интересный уборщик, который, возможно, послужил прототипом героя фильма «Умница Уилл Хантинг» («Good Will Hunting»)). Однако его явным плюсом является отличный вид на Чарльз-ривер. Легко представить себе, как где-то вдалеке зарождается ураган – направится ли он в сторону Кембриджа или улетит в сторону Северной Атлантики?

Эмануэль описал мне различие между двумя типами прогнозов ураганов. Один из них в чистом виде статистический. «У вас имеется довольно длительная история описаний интересующего вас явления. Есть у вас и информация о том, что вы считаете достаточно серьезными предикторами, в числе которых масштабное перемещение ветра в верхних слоях атмосферы или температура океана. И вы просто-напросто используете статистику для того, чтобы связать то, что вы пытаетесь предсказать, с этими предикторами».

Представьте, что в Мексиканском заливе зарождается ураган. Вы можете создать базу данных прошлых ураганов и изучить их скорость ветра, долготу и широту, температуру воды в океане и т. д. Это дает вам возможность найти среди них ураганы, более всего похожие на зарождающийся. Как они себя вели? Какая часть из них дошла до густонаселенных областей типа Нового Орлеана, а какая – бесследно исчезла? По сути, чтобы создавать подобные прогнозы, вам не нужны глубокие метеорологические знания, достаточно лишь хорошей базы данных.

Подобные техники могут использоваться для довольно грубых, но применимых на практике прогнозов. В реальности еще 30 лет назад статистические модели были основным методом, основываясь на котором служба погоды предсказывала траектории движения ураганов.

Но такой метод имеет существенные недостатки. Ураганы возникают довольно часто, однако самые серьезные из них накрывают территорию Соединенных Штатов примерно один раз в год. А если вы используете большое количество переменных, связанных с довольно редким явлением, то рискуете повысить степень оверфиттинга в своей модели и ошибочно принять шум в исторических данных за сигнал.

Однако возможен и альтернативный вариант: вам нужно понимать, какая именно структура лежит в основе системы. По сути, речь идет о создании физической модели определенного участка Вселенной. Для ее создания требуется выполнить значительно больший объем работы, чем при использовании статистического метода. Вы должны более четко понимать первопричины явления. Однако потенциально этот метод способен обеспечить вам более точные результаты.

Модели такого рода уже используются в настоящее время для прогнозирования движения ураганов и доказали свою успешность. Как я уже говорил в главе 4, с 1980х гг. произошло примерно трехкратное улучшение правильности предсказаний траекторий ураганов, а точка около Нового Орлеана, в которой ураган «Катрина» должен был обрушиться на землю, была предсказана более чем за 48 часов{840} (хотя к этому прогнозу прислушались не все). Статистические системы в наши дни используются, скорее, как основа, с которой сравниваются другие, более точные прогнозы.

Прогнозирование – это не книга готовых рецептов

Критика, которой Армстронг и Грин подвергают климатические прогнозы, связана с их эмпирическим изучением дисциплин, подобных экономике, в которых мало физических моделей такого рода{841}. Суть причинно-следственной связи понимается достаточно плохо. Слишком амбициозные подходы к прогнозированию в этих областях часто терпели крах, и поэтому Армстронг и Грин полагают, что они окажутся неудачными и в случае прогнозировании климата.

Цель любой предсказательной модели состоит в том, чтобы захватить максимально возможный объем сигнала и минимально возможный объем шума. Достигнуть оптимального соотношения между ними можно далеко не всегда, и на нашу способность сделать это будут влиять сила теории, а также качество и объем данных. В прогнозах в сфере экономики недостаточно данных, а теория слаба, вот почему Армстронг и считает, что «чем более сложной вы делаете модель, тем хуже становится прогноз».

Когда речь заходит о прогнозировании климата, ситуация становится еще более сомнительной: теория парникового эффекта достаточно сильна, и этот факт поддерживает более комплексную модель. Однако температурные данные переполнены шумом, и это ей мешает. Кто одержит победу? На этот вопрос мы можем дать эмпирический ответ, оценивая успех и неудачу различных видов предсказаний в науке о климате. Однако, как и всегда, самое главное – это то, насколько хорошо предсказания отражают происходящее в реальном мире.

Я бы не хотел сводить процесс прогнозирования до набора простых лозунгов. Конечно, эвристические правила типа «бритвы Оккама» («при прочих равных условиях более простое объяснение всегда лучше более сложного»{842}) звучат достаточно привлекательно, однако их трудно реализовать на практике. Нам доводилось видеть случаи довольно простых и элегантных предположений (например, в моделях SIR, использовавшихся для прогнозирования всплесков болезней). Однако при этом они слишком наивны, чтобы на их основе можно было сделать толковый прогноз. Также (как в случае предсказания землетрясений) мы видели, как невероятно сложные схемы прогнозирования, отлично смотревшиеся в рамках компьютерной программы, терпели на практике унизительное поражение.

Признание, подобное выражению «чем более сложной вы делаете модель, тем хуже становится прогноз», можно сравнить с фразой «не пересолите блюдо». С какого уровня сложности вы начали (сколько соли вы насыпали с самого начала)? Если вы хотите добиться успеха в прогнозировании, то вам нужно заставить себя погрузиться в эксперименты и доверять собственным рецепторам.

Неопределенность в климатических прогнозах

Знать ограничения прогнозов – уже наполовину выиграть сражение, и в этом направлении дела прогнозистов климата идут довольно хорошо. Эти ученые остро осознают суть неопределенности – различные варианты понятий неуверенность и неопределенность использовались в одном из отчетов МГЭИК за 1990 г. 159 раз{843}. Авторы отчета МГЭИК смогли найти массу различных способов объяснения степени согласия или определенности при формулировке того или иного вывода. Например, фраза «скорее всего» в отчете МГЭИК предполагает, что вероятное значение точности предсказания не менее 66 %, а фраза «практически наверняка» предполагает степень согласованности на 99 % и более{844}.

Тем не менее одно дело – понимать суть неопределенности, и совсем другое – реально правильно ее оценить. Когда дело заходит о политических опросах, мы можем полагаться на достаточно широкую базу данных исторических свидетельств. Если кандидат лидирует по итогам опроса на десять пунктов за месяц до выборов, то насколько велики его шансы на победу? Для получения эмпирического ответа на этот вопрос мы можем изучить данные, полученные при проведении десятков прошедших выборов.

Модели, которые создаются прогнозистами климата, не могут полагаться на эту методику. У нас есть только одна планета, и прогнозы ее дальнейшего развития создаются на интервалы, захватывающие десятилетия. Хотя климатологам и приходится много думать о неопределенности, нужно помнить и о том, что существует неопределенность и в отношении того, сколько неопределенности у нас есть. С проблемами такого рода встречаются прогнозисты в любой дисциплине.

Тем не менее мы вполне можем анализировать неопределенность климатических прогнозов, учитывая три ее составные части. Для обсуждения этого вопроса я встретился с коллегой Хансена по НАСА, саркастичным лондонцем, соавтором блога RealClimate.org Гэвином Шмидтом. Встреча состоялась в пабе неподалеку от его офиса, расположенного в нью-йоркском районе Морнингсайд-Хайтс в Нью-Йорке.

Во время разговора Шмидт нарисовал на салфетке для коктейлей график, который был похож на тот, что вы видите на рис. 12.3. На нем отображены три значимые проблемы, с которыми сталкиваются ученые, и различные типы неопределенности, начинающие занимать более-менее главенствующее положение в процессе создания климатического прогноза.

Рис. 12.3. Схема, отражающая неопределенность в прогнозах глобального потепления

Прежде всего, речь пойдет о том, что Шмидт называет изначальным условием неопределенности, – это краткосрочные факторы, конкурирующие с парниковым сигналом и влияющие на то, как мы ощущаем климат. Парниковый эффект представляет собой долгосрочное явление, и день ото дня или даже год от года его влияние может быть незаметно за другими всевозможными событиями.

Самый очевидный тип неопределенности изначального условия – это обычная погода. Когда дело касается прогнозирования климата, она представляет собой скорее шум, а не сигнал. Текущий прогноз МГЭИК предсказывает, что температуры в течение следующего столетия должны повыситься на 2 °C (или около 4 °F). Это значит, что за десятилетие температура увеличится примерно на 0,2 °C, а за год – на 0,02 °C. Такой сигнал сложно заметить, когда разница дневных и ночных температур может колебаться в пределах 15 °C, а на некоторых широтах – в пределах 30 °C от сезона к сезону.

Так получилось, что всего за несколько дней до моей встречи со Шмидтом в 2011 г. в Нью-Йорке и других регионах Северо-Востока разразилась довольно необычная октябрьская метель. Высота снежного покрова в Центральном парке, достигающая 33 мм, побила прежний октябрьский рекорд{845}, а в Коннектикуте,Нью-Джерси и Массачусетсе последствия оказались значительно более суровыми – миллионы жителей остались без электричества{846}.

При этом в том же Центральном парке был установлен и первый температурный рекорд{847} с момента начала измерений в 1869 г.{848}. На рис. 12.4 показано изменение ежемесячной средней температуры, изменяемой в Центральном парке, за столетие с 1912 по 2011 г. На графике наглядно видна смена времен года; температура заметно (но достаточно предсказуемо) меняется с теплой на холодную и наоборот, причем в некоторые годы сильнее, чем в другие. По сравнению с погодой климатический сигнал едва заметен. Однако он существует – в течение этого 100-летнего периода температура в Центральном парке повысилась в среднем на 4 °F (примерно, на 2,5 °C).

Рис. 12.4. Ежемесячные средние температуры, в градусах °F Центральный парк (Нью-Йорк), 1912–011 гг.

Также периодически возникают флуктуации температуры, которые могут длиться от года до десяти лет. Одна из них определяется циклом ENSO (Эль-Ниньо – Южная осцилляция). Этот цикл, развивающийся примерно с трехлетними интервалами{849}, возникает в результате температурных сдвигов в водах тропической части Тихого океана. В годы, когда цикл Эль-Ниньо набирает полную силу, наблюдается более теплая погода в значительной части Северного полушария и снижается активность ураганов в Мексиканском заливе{850}. В годы, когда Тихий океан охлаждается, наблюдается противоположная картина. Кроме этих фактов, мы практически ничего не знаем о цикле ENSO.

Другой среднесрочный процесс – это солнечные циклы, в течение которых Солнце излучает чуть больше или чуть меньше тепла. Средняя продолжительность циклов составляет в среднем примерно 11 лет (зачастую цикл рассчитывается по пятнам на солнце, наличие которых коррелирует с более высокими уровнями солнечной активности). Однако эти циклы довольно нерегулярны. Например, солнечный цикл 24, который должен был обеспечить максимум солнечной активности (и, следовательно, более высокую температуру) в 2012 или 2013 гг., несколько запоздал{851}. На самом деле Солнце может «дремать» десятилетиями; возможно, что «минимум Маундера» – период продолжительностью около 70 лет в конце XVII и начале XVIII в., сопровождавшийся незначительной солнечной активностью, мог привести к серьезным похолоданиям в Европе и Северной Америке{852}.

И наконец, периодические флуктуации температуры возможны в результате деятельности вулканов, выбрасывающих в атмосферу серу – газ, обладающий антипарниковым эффектом: увеличение концентрации серы в атмосфере может сопровождаться охлаждением планеты. Извержение вулкана Пинатубо в 1991 г. привело к снижению глобальной температуры примерно на 0,2 °C за два года, что эквивалентно парниковому потеплению за период в 10 лет.

Чем больше ваш временной горизонт, тем меньше вы беспокоитесь о среднесрочных эффектах. Они могут доминировать в парниковом сигнале в течение периодов от года до десяти, однако между этими периодами их влияние незначительно.

Однако со временем усиливается влияние другого типа неопределенности, который Шмидт называет неопределенностью сценария. Эта неопределенность связана с уровнем CO₂ и других парниковых газов в атмосфере. В краткосрочной перспективе состав атмосферы достаточно предсказуем. Уровень загрязнения атмосферы в результате промышленной деятельности достаточно стабилен, однако CO₂ быстро попадает в атмосферу и остается там в течение длительного времени (период его химического полураспада оценивается примерно в 30 лет{853}). Даже если бы крупные промышленно развитые страны немедленно согласились значительно сократить выбросы CO₂, то для снижения темпов его роста в атмосфере (не говоря уже об уменьшении) потребовались бы годы. «Ни вы, ни я не доживем до того момента, когда концентрация диоксида углерода начнет падать, – сказал мне Шмидт. – Этого не увидят и ваши дети». Тем не менее, поскольку климатические модели полагаются на довольно конкретные предположения о содержании CO₂ в атмосфере, это может значительно усложнить прогнозы, сделанные на 50 или 100 лет, и сильно повлиять на их результаты в краткосрочной перспективе, Многое зависит от того, как повлияют на выбросы CO₂ политические и экономические решения.

И, наконец, в моделях имеется структурная неопределенность. Именно этот вид неопределенности вызывает вполне оправданное беспокойство и климатологов, и их критиков, поскольку ей сложнее всего дать количественную оценку. Она связана с тем, насколько хорошо мы понимаем динамику климатической системы и насколько хорошо можем представить ее с математической точки зрения. Структурная неопределенность может немного повыситься со временем, и ошибки в динамических моделях (к которым относятся и климатические) могут усиливать сами себя.

По словам Шмидта, в совокупности эти три типа неопределенности проявлялись на минимальном уровне еще за 20–25 лет до начала климатического прогнозирования. Иными словами, мы можем достаточно определенно знать, сколько CO₂ попадет в атмосферу, однако совершенно не представляем, какое влияние будут оказывать ENSO, извержения вулканов и солнечный цикл.

Как это часто бывает, первый отчет МГЭИК, опубликованный в 1990 г., оказался в пределах этого славного 20-летнего периода, равно как и некоторые из ранних прогнозов, сделанных Джеймсом Хансеном в 1980е гг. Иными словами, пришло время оценить правильность прогнозов. Насколько удачными они оказались?

Температурные рекорды

Для того чтобы оценить правильность предсказания, нужен прежде всего соответствующий инструмент измерения. И здесь климатологам выбирать особо не из чего. Существуют четыре основные организации, выполняющие расчеты глобальных температур на основании данных термометров на наземных и морских станциях по всему миру. Это НАСА{854} (к которой относится GISS[165]{855}), NOAA[166]{856} (осуществляющая руководство работой Национальной службы погоды) и метеорологические организации в Великобритании{857} и Японии{858}.

Не так давно свой вклад начали вносить данные наблюдений, полученные со спутников. Наиболее часто используемые записи спутниковых данных поступают из Алабамского университета в Хантсвилле от частной компании, которая называется «Системы дистанционного зондирования» (Remote Sensing Systems){859}. Спутники не измеряют температуру напрямую, они рассчитывают ее значение, измеряя интенсивность микроволнового излучения. Однако выполненные спутниками расчеты температур нижних слоев атмосферы{860} позволяют достаточно точно оценить температуру поверхности планеты{861}. Также температурные данные из разных источников различаются по времени, с которого они проводились. Самыми старыми являются наблюдения, выполненные британским метеорологическим ведомством начиная с 1850 г.; самыми молодыми считаются спутниковые данные, которые собирают с 1979 г. Кроме этого, температурные рекорды оцениваются в сравнении с различными базовыми значениями. Например, значения температур в НАСА/GISS приводятся относительно средних температур с 1951 по 1980 г., а температуры NOAA – относительно среднего знаения за весь XX в.

Однако эту проблему легко исправить{862}, и цель каждой системы состоит в том, чтобы измерить, насколько повышаются или понижаются температуры, а не их значения сами по себе.

Рис. 12.5. Аномалии глобальной температуры по отношению к базовой линии 1951–980 гг.: шесть температурных рекордов

Достаточно обнадеживающим выглядит тот факт, что разница между данными от различных источников довольно невелика{863} (рис. 12.5). Данные от всех шести служб измерений температуры свидетельствуют, что 1998 и 2010 гг. были одними из самых теплых за всю историю наблюдений, и на данных, полученных от каждой из них, заметна явная долгосрочная тенденция к потеплению, особенно после 1950х гг., когда концентрация CO₂ в атмосфере начала расти все быстрее. С целью оценки климатических прогнозов я просто усреднил шесть температурных записей.

Предсказания Джеймса Хансена

Одной из наиболее откровенных и явно выраженных попыток прогнозирования роста температур явилась научная работа, опубликованная в 1981 г. Хансеном и шестью другими учеными в авторитетном журнале Science{864}. Предсказания ученых, основанные на сравнительно простых статистических расчетах влияния CO₂ и других атмосферных газов, а не на полноценной модели, оказались достаточно успешными. Фактически они лишь незначительно недооценили масштабы глобального потепления, наблюдавшегося в течение 2011 г.{865}.

Однако Хансен более известен благодаря своим показаниям на слушаниях в Конгрессе в 1988 г., а также работе на ту же тему, опубликованной в 1988 г. в Journal of Geophysical Research{866}. Эти прогнозы были основаны на трехмерной физической модели атмосферы.

Хансен сообщил Конгрессу, что в Вашингтоне «жаркие летние месяцы» могут наблюдаться все чаще и чаще. Он называл жарким такое лето, когда значения средних температур в Вашингтоне находятся в верхней трети значений температур в летние месяцы за период с 1950 по 1980 г. По его словам, к 1990м гг. подобная температура в Вашингтоне в летние месяцы будет стоять 55–70 % времени, или примерно в два раза чаще, чем в периоде, принятом за эталон (33 %).

Предсказание Хансена для Вашингтона, округ Колумбия, оказалось очень точным. В 1990е гг. шесть из десяти летних периодов{867} можно было охарактеризовать как жаркие (табл. 12.1), в точном соответствии с его прогнозом. Примерно так же часто жаркие месяцы наблюдались и в 2000е гг., а рекордную тепловую волну Вашингтон испытал в 2012 г.

Таблица 12.1. Жаркие летние месяцы в США: предсказание Хансена (1988 г.)

Эталонный период: 33 %. Прогноз: 55–70 % времени к 1990м гг.

В работе Хансен также предсказал, какими будут летние месяцы в трех других городах – Омахе, Мемфисе и Нью-Йорке. Эти результаты оказались менее однозначными и наглядно демонстрируют региональную изменчивость климата. Лишь один из 10 летних периодов в Омахе в 1990е гг. можно было классифицировать как «жаркий» по стандартам Хансена, что было значительно меньше исторического среднего значения на уровне 33 %. Однако в Нью-Йорке (если судить по результатам наблюдения в аэропорте Ла Гуардия)«жаркими» оказались 8 из 10 летних периодов.

В целом предсказания для четырех городов были достаточно хороши, однако их значения оказались ближе к нижней границе установленного Хансеном диапазона. Его прогнозы, касающиеся изменения глобальной температуры, оценивать сложно, поскольку в них учитывался целый ряд сценариев, основанных на различных предположениях. Тем не менее есть основания считать их несколько завышенными{868}. Даже самый консервативный сценарий переоценил потепление, произошедшее в 2011 г.

Предсказания МГЭИК, 1990 г.

Прогноз МГЭИК, сделанный в 1990 г., был первым результатом серьезного научного консенсуса и поэтому заслуживает особого внимания. Эти предсказания были менее конкретными, чем предсказания Хансена, однако если изучить их детали, то можно сказать, что они в целом оказались правильными. Например, прогнозировалось, что поверхность земли нагревается значительно быстрее, чем поверхность воды, особенно зимой, что особенно сильное увеличение температуры будет происходить в Арктике и других северных широтах. Оба эти предсказания оказались точными. Тем не менее самым главным из всех считался прогноз роста глобальной температуры.

И здесь предсказания МГЭИК оставляли желать лучшего. В отличие от прогноза Хансена температурный прогноз МГЭИК был представлен в виде диапазона возможных исходов. Верхняя часть диапазона рассматривала вариант катастрофического увеличения температуры на 5 °C за следующие 100 лет. А в нижней части описывалось более скромное повышение на 2 °C за столетие, вариант роста температуры на уровне 3 °C считался наиболее вероятным{869}.

Рис. 12.6. Изменение реальных глобальных температур в период 1990–011 гг. по отношению к температуре в 1990 г.

В реальности рост температуры после публикации отчета происходил в значительно более медленном темпе (рис. 12.6). Температуры повышались в среднем на 0,015 °C в год за период, описанный в прогнозе МГЭИК (с 1990 по 2011 г.), или со скоростью 1,5 °C за столетие. Это почти в два раза меньше, чем предсказывалось прогнозом МГЭИК – потепление на 3 °C за 100 лет, – и также несколько меньше минимального значения предсказанного диапазона (2 °C). Прогноз, сделанный МГЭИК в 1990 г., также переоценил величину повышения уровня моря{870}.

Несмотря на то что результаты были совсем не похожи на прогнозируемые МГЭИК, мы должны сделать одно важное замечание. Прогнозы МГЭИК были основаны на «нормальном ходе событий», то есть предполагалось, что успехи в снижении объемов выбросов в атмосферу не будут достигнуты{871}.

Сценарий МГЭИК предполагал, что промышленность будет развиваться теми же темпами, что и раньше, и содержание CO₂ в атмосфере увеличится к 2010 г. до 400 ppm{872}. Однако в ряде стран, в первую очередь в странах Европейского союза, были предприняты определенные усилия по снижению выбросов этого газа в атмосферу{873}. Таким образом, прогноз стал казаться слишком пессимистичным; к 2010 г. содержание CO₂ увеличилось до 390 ppm{874}. Иными словами, ошибки в прогнозе отчасти отражали неопределенность сценария, связанную скорее с политическими и экономическими вопросами, чем с научными. МГЭИК же сознательно выдвинула пессимистичные предположения, не ожидая успеха в этом направлении[167].

Тем не менее позднее МГЭИК, выпустив следующий прогноз в 1995 г., признала, что ее предыдущие прогнозы были слишком агрессивными. В очередном прогнозе диапазон, связанный с «нормальным» случаем, был пересмотрен в сторону значительного снижения величины потепления – на уровне около 1,8 °C за столетие{875}. Эта версия прогнозов оказалась куда более успешной при ее сравнении с реальным температурным трендом{876}. Тем не менее это довольно существенный сдвиг. Вполне допустимо исправить прогноз, если вы считаете, что он неправильный. Не стоит предпринимать донкихотские усилия и стоять насмерть, отстаивая свои ошибки. Однако этот случай наглядно свидетельствует о неуверенности, присущей состоянию дел в вопросе предсказания климата.Ваша оценка этим первым усилиям в области прогнозирования зависит от множества факторов. Например, неудача прогноза МГЭИК 1990 г. отчасти объясняется неопределенностью сценария. Однако уже через пять лет МГЭИК существенно изменил свой прогноз. С другой стороны, прогнозы МГЭИК по изменению температуры, сделанные в 1995 г., оказались почти точными, а результаты в некоторых конкретных областях, не связанных с ростом глобальной температуры (например, снижение объема ледяного покрова в Арктике{877}), можно считать отличными. Если оценивать прогнозистов, как студентов на экзамене, то можно сказать, что хотя МГЭИК и заслуживает низкой оценки, но все равно ей удалось сдать экзамен. А если вы поймете, что вся история прогнозирования наполнена огромным количеством неудач и ошибок, то результаты МГЭИК выглядят вполне достойно.

Неопределенность в прогнозах не обязательно является поводом ничего не делать. Экономист из Йеля Уильям Нордхаус утверждал, что именно неопределенность в климатических прогнозах стимулирует развитие{878}, поскольку сценарии сильного потепления могут быть довольно пугающими. Однако при этом правительство США тратит сотни миллиардов на программы экономического стимулирования или на начало войн на Ближнем Востоке, руководствуясь куда более неточными предположениями, чем те, что имеются в климатологии{879}.

Уроки «глобального охлаждения»

Тем не менее климатологи каждый раз рискуют своей репутацией, создавая тот или иной прогноз. И, в отличие от других областей, где о плохих предсказаниях быстро забывают, ошибки в прогнозах изменения климата не забываются десятилетиями.

Один из самых распространенных доводов критиков климатических прогнозов основан на том, что когда-то специалисты выдвигали прогнозы глобального похолодания и чуть ли не наступления нового ледникового периода. И действительно, в 1970х гг. был опубликован ряд статей, прогнозировавших глобальное снижение температуры. Нужно сказать, что они основывались на довольно разумной теории, смысл которой в том, что охлаждение, возникающее вследствие выбросов серы, может оказаться сильнее, чем тенденция к потеплению, вызванная выбросами углерода. Эти предсказания были неоднократно опровергнуты в научной литературе{880}.

Но эти идеи даже получили довольно гипертрофированное отражение в новостных медиа. В 1975 г. в Newsweek была опубликована фантастическая статья о том, как замерзают Темза и Гудзон и происходит «резкое снижение объемов» производства продуктов питания{881} – но все выводы в этой статье были сделаны непосредственно ее автором, а не кем-то из ученых, с которыми он говорил.

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 1970х, может помочь нам понять, почему прогноз МГЭИК 1990 г. оказался неточным и почему экспертная группа ученых сдвинула границы диапазона температурных предсказаний в 1995 г.