ABOUT THE SPEAKER
Gavin Schmidt - Climate scientist
What goes into a climate model? Gavin Schmidt looks at how we use past and present data to model potential futures.

Why you should listen
Gavin Schmidt is a climate scientist at Columbia University's Earth Institute and is Deputy Chief at the NASA Goddard Institute for Space Studies. He works on understanding past, present and future climate change, using ever-more refined models and data sets to explore how the planet's climate behaves over time.
 
Schmidt is also deeply committed to communicating science to the general public. As a contributing editor at RealClimate.org, he helps make sure general readers have access to the basics of climate science, and works to bring the newest data and models into the public discussion around one of the most pressing issues of our time. He has worked with the American Museum of Natural History and the New York Academy of Sciences on education and public outreach, and he is the author of Climate Change: Picturing the Science, with Josh Wolfe.
More profile about the speaker
Gavin Schmidt | Speaker | TED.com
TED2014

Gavin Schmidt: The emergent patterns of climate change

Gavin Schmidt: Os padrões emergentes da alteração climática

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Não podemos compreender a alteração climática aos pedaços, diz o cientista climático Gavin Schmidt. É o todo, ou nada. Nesta conferência esclarecedora, ele explica como estuda o grande quadro da alteração climática com modelos hipnóticos que ilustram as interações terrivelmente complexas de acontecimentos ambientais de pequena escala.
- Climate scientist
What goes into a climate model? Gavin Schmidt looks at how we use past and present data to model potential futures. Full bio

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00:12
We liveviver in a very complexcomplexo environmentmeio Ambiente:
0
864
2323
Vivemos num ambiente muito complexo:
00:15
complexitycomplexidade and dynamismdinamismo
1
3187
1904
complexidade e dinamismo
00:17
and patternspadrões of evidenceevidência
2
5091
2063
e padrões de evidência
00:19
from satellitesatélite photographsfotografias, from videosvídeos.
3
7154
2885
de fotografias por satélite, de vídeos.
00:22
You can even see it outsidelado de fora your windowjanela.
4
10039
3011
Podemos vê-lo da nossa janela.
00:25
It's endlesslysem fim complexcomplexo, but somehowde alguma forma familiarfamiliar,
5
13050
3860
É infinitamente complexo,
mas relativamente familiar.
00:28
but the patternspadrões kindtipo of repeatrepetir,
6
16910
1960
Os padrões parecem repetir-se,
00:30
but they never repeatrepetir exactlyexatamente.
7
18870
2490
mas nunca se repetem exatamente.
00:33
It's a hugeenorme challengedesafio to understandCompreendo.
8
21360
4127
É um desafio enorme tentar compreender.
00:37
The patternspadrões that you see
9
25487
2132
Os padrões que vemos
00:39
are there at all of the differentdiferente scalesescalas,
10
27619
3720
estão todos eles a escalas diferentes,
00:43
but you can't chopChop it into one little bitpouco and say,
11
31339
2906
mas não lhes podemos cortar
um pedaço e dizer:
00:46
"Oh, well let me just make a smallermenor climateclima."
12
34245
2663
"Oh, vou fazer um clima mais ameno".
00:48
I can't use the normalnormal productsprodutos of reductionismreducionismo
13
36908
4212
Não posso usar
os produtos habituais do reducionismo
para arranjar uma coisa
cada vez mais reduzida
00:53
to get a smallermenor and smallermenor thing that I can studyestude
14
41120
2722
que possa estudar num laboratório e dizer:
00:55
in a laboratorylaboratório and say, "Oh,
15
43842
2308
"Oh, eis uma coisa que eu já percebo".
00:58
now that's something I now understandCompreendo."
16
46150
2396
01:00
It's the wholetodo or it's nothing.
17
48546
3367
É o conjunto todo, ou nada.
01:03
The differentdiferente scalesescalas that give you
18
51913
2552
As diversas escalas que nos dão
01:06
these kindstipos of patternspadrões
19
54465
2122
estes tipos de padrões
01:08
rangealcance over an enormousenorme rangealcance of magnitudemagnitude,
20
56587
3457
distribuem-se por um enorme intervalo
de grandeza,
01:12
roughlymais ou menos 14 ordersordens of magnitudemagnitude,
21
60044
2416
de cerca de 14 ordens de grandeza,
01:14
from the smallpequeno microscopicmicroscópica particlespartículas
22
62460
2491
desde as pequenas partículas
microscópicas,
01:16
that seedsemente cloudsnuvens
23
64951
2376
que criam as nuvens,
01:19
to the sizeTamanho of the planetplaneta itselfem si,
24
67327
2560
até ao tamanho do próprio planeta,
01:21
from 10 to the minusmenos sixseis
25
69887
1276
de dez elevado a menos seis
01:23
to 10 to the eightoito,
26
71163
1077
até dez elevado a oito,
01:24
14 ordersordens of spatialespacial magnitudemagnitude.
27
72240
2292
14 ordens de grandeza especial.
01:26
In time, from millisecondsmilissegundos to millenniamilênios,
28
74532
3411
Em tempo, de milissegundos a milénios,
01:29
again around 14 ordersordens of magnitudemagnitude.
29
77943
3055
de novo, cerca de 14 ordens de grandeza.
01:32
What does that mean?
30
80998
1387
O que é que isto significa?
01:34
Okay, well if you think about how
31
82385
1939
Bem, se pensarmos
01:36
you can calculatecalcular these things,
32
84324
2660
como podemos calcular estas coisas,
01:38
you can take what you can see,
33
86984
1960
podemos agarrar no que podemos ver.
01:40
okay, I'm going to chopChop it up
34
88944
1026
Pronto, vou retalhá-lo
em muitas caixinhas,
01:41
into lots of little boxescaixas,
35
89970
1379
01:43
and that's the resultresultado of physicsfísica, right?
36
91349
2355
e é este o resultado da física, não é?
01:45
And if I think about a weatherclima modelmodelo,
37
93704
1725
E se eu pensar num modelo climático
01:47
that spansabrange about fivecinco ordersordens of magnitudemagnitude,
38
95429
2494
que abranja cinco ordens de grandeza,
01:49
from the planetplaneta to a fewpoucos kilometersquilômetros,
39
97923
3127
desde o planeta até a alguns quilómetros,
01:53
and the time scaleescala
40
101050
1538
e a escala do tempo,
01:54
from a fewpoucos minutesminutos to 10 daysdias, maybe a monthmês.
41
102588
4412
de alguns minutos até 10 dias,
talvez um mês.
01:59
We're interestedinteressado in more than that.
42
107000
1395
Estamos interessados em mais do que isso.
02:00
We're interestedinteressado in the climateclima.
43
108395
1305
02:01
That's yearsanos, that's millenniamilênios,
44
109700
2141
Estamos interessados num clima
que sejam anos, sejam milénios,
02:03
and we need to go to even smallermenor scalesescalas.
45
111841
2573
e precisamos de ir a escalas
ainda menores.
02:06
The stuffcoisa that we can't resolveresolver,
46
114414
1601
As coisas que não conseguimos resolver,
02:08
the sub-scalesub escala processesprocessos,
47
116015
1965
os processos de subescala,
02:09
we need to approximateaproximado in some way.
48
117980
1980
precisamos de nos aproximar delas,
de algum modo.
02:11
That is a hugeenorme challengedesafio.
49
119960
1762
É um desafio enorme.
02:13
ClimateClima modelsmodelos in the 1990s
50
121722
2188
Os modelos climáticos nos anos 90
02:15
tooktomou an even smallermenor chunkpedaço of that,
51
123910
1970
pegavam numa fatia ainda mais pequena,
02:17
only about threetrês ordersordens of magnitudemagnitude.
52
125880
2018
só cerca de três ordens de grandeza.
02:19
ClimateClima modelsmodelos in the 2010s,
53
127898
2095
Os modelos climáticos da década de 2010,
02:21
kindtipo of what we're workingtrabalhando with now,
54
129993
1774
do tipo com que trabalhamos ainda hoje,
02:23
fourquatro ordersordens of magnitudemagnitude.
55
131767
2940
quatro ordens de grandeza.
02:26
We have 14 to go,
56
134707
2303
Faltam-nos fazer 14,
02:29
and we're increasingaumentando our capabilitycapacidade
57
137010
2200
e estamos a aumentar a nossa capacidade
de simulá-los
02:31
of simulatingsimulando those at about
58
139210
1870
cerca de uma ordem extra de grandeza,
por década.
02:33
one extraextra orderordem of magnitudemagnitude everycada decadedécada.
59
141080
3546
02:36
One extraextra orderordem of magnitudemagnitude in spaceespaço
60
144626
1895
Uma ordem extra de grandeza no espaço
02:38
is 10,000 timesvezes more calculationscálculos.
61
146521
3249
representa 10 000 vezes mais cálculos.
02:41
And we keep addingadicionando more things,
62
149770
2380
E estamos sempre a acrescentar
mais coisas,
02:44
more questionsquestões to these differentdiferente modelsmodelos.
63
152150
2374
mais perguntas a estes diversos modelos.
02:46
So what does a climateclima modelmodelo look like?
64
154524
2733
Então que aspeto tem um modelo climático?
02:49
This is an oldvelho climateclima modelmodelo, admittedlyreconhecidamente,
65
157257
2341
Este é um modelo climático
antigo, é claro,
02:51
a punchsoco cardcartão, a singlesolteiro linelinha of FortranFortran codecódigo.
66
159598
4080
um cartão perfurado,
uma única linha de código Fortran.
02:55
We no longermais longo use punchsoco cardscartões.
67
163678
1978
Já não usamos cartões perfurados.
02:57
We do still use FortranFortran.
68
165656
2241
Mas ainda usamos Fortran.
02:59
New-fangledModa nova ideasidéias like C
69
167897
1957
Ideias com novas flanges como C
03:01
really haven'tnão tem had a biggrande impactimpacto
70
169854
3235
nunca tiveram um grande impacto
03:05
on the climateclima modelingmodelagem communitycomunidade.
71
173089
2367
na comunidade dos modelos climáticos.
03:07
But how do we go about doing it?
72
175456
1400
Mas como é que nos arranjamos
para fazer isso?
03:08
How do we go from that complexitycomplexidade that you saw
73
176856
4624
Como passamos dessa
complexidade que aqui vemos
03:13
to a linelinha of codecódigo?
74
181480
2530
para uma linha de código?
03:16
We do it one piecepeça at a time.
75
184010
1573
Fazemos uma coisa de cada vez.
03:17
This is a picturecenário of seamar icegelo
76
185583
1878
Isto é uma foto de gelo marítimo
03:19
takenocupado flyingvôo over the ArcticÁrtico.
77
187461
2098
tirada em voo sobre o Ártico.
03:21
We can look at all of the differentdiferente equationsequações
78
189559
2038
Podemos ver todas as diversas equações
03:23
that go into makingfazer the icegelo growcrescer
79
191597
3112
que existem quando o gelo aumenta
03:26
or meltderreter or changemudança shapeforma.
80
194709
2114
ou se derrete, ou muda de forma.
03:28
We can look at the fluxesFundentes.
81
196823
1131
Podemos observar os fluxos.
03:29
We can look at the ratetaxa at whichqual
82
197954
1952
Podemos observar o ritmo
03:31
snowneve turnsgira to icegelo, and we can codecódigo that.
83
199906
2845
a que a neve passa a gelo,
e podemos codificar isso.
03:34
We can encapsulateencapsular that in codecódigo.
84
202751
2329
Podemos encapsulá-lo num código.
03:37
These modelsmodelos are around
85
205080
1226
Estes modelos têm
03:38
a millionmilhão lineslinhas of codecódigo at this pointponto,
86
206306
2083
cerca de um milhão de linhas nesta altura,
03:40
and growingcrescendo by tensdezenas of thousandsmilhares of lineslinhas of codecódigo
87
208389
3470
e estão a aumentar dezenas de
milhares de linhas de código
03:43
everycada yearano.
88
211859
1191
todos os anos.
03:45
So you can look at that piecepeça,
89
213050
1653
Podemos olhar para este pedaço,
03:46
but you can look at the other piecespeças too.
90
214703
1922
mas também podemos olhar
para os outros pedaços.
03:48
What happensacontece when you have cloudsnuvens?
91
216625
1933
O que é que acontece quando temos nuvens?
03:50
What happensacontece when cloudsnuvens formFormato,
92
218558
2159
O que é que acontece
quando as nuvens se formam,
03:52
when they dissipatedissipar, when they rainchuva out?
93
220717
1882
quando elas se dissipam,
quando passam a chuva?
03:54
That's anotheroutro piecepeça.
94
222599
1742
Isso é outro pedaço.
03:56
What happensacontece when we have radiationradiação
95
224341
1846
O que é que acontece quando temos radiação
03:58
comingchegando from the sundom, going throughatravés the atmosphereatmosfera,
96
226187
2534
que vem do sol, passa pela atmosfera,
04:00
beingser absorbedabsorvido and reflectedrefletida?
97
228721
1926
sendo absorvida e refletida?
04:02
We can codecódigo eachcada of those
very smallpequeno piecespeças as well.
98
230647
3979
Também podemos codificar
cada um destes pedaços muito pequenos.
04:06
There are other piecespeças:
99
234626
1416
Há outros pedaços:
04:08
the windsventos changingmudando the oceanoceano currentscorrentes.
100
236042
3460
os ventos que mudam as correntes
dos oceanos.
04:11
We can talk about the roleFunção of vegetationvegetação
101
239502
3770
Podemos falar do papel da vegetação
04:15
in transportingtransporte de wateragua from the soilssolos
102
243272
2329
que devolve a água dos solos
04:17
back into the atmosphereatmosfera.
103
245601
1969
para a atmosfera.
04:19
And eachcada of these differentdiferente elementselementos
104
247570
2914
E cada um destes diferentes elementos
04:22
we can encapsulateencapsular and put into a systemsistema.
105
250484
3624
podemos encapsulá-los
e colocá-los num sistema.
04:26
EachCada of those piecespeças endstermina up addingadicionando to the wholetodo.
106
254108
5148
Cada um destes pedaços acaba
por se acrescentar ao todo.
04:31
And you get something like this.
107
259256
2297
E ficamos com uma coisa como esta.
04:33
You get a beautifulbonita representationrepresentação
108
261553
2848
Obtemos uma bela representação
04:36
of what's going on in the climateclima systemsistema,
109
264401
2622
do que está a passar-se
no sistema climático,
04:39
where eachcada and everycada one of those
110
267023
3389
em que cada um destes padrões emergentes
que podemos ver,
04:42
emergentemergent patternspadrões that you can see,
111
270412
2782
04:45
the swirlsredemoinhos in the SouthernDo Sul OceanOceano,
112
273194
2003
os redemoinhos no oceano do sul,
04:47
the tropicaltropical cycloneciclone in the GulfGolfo of MexicoMéxico,
113
275197
2756
o ciclone tropical no Golfo do México,
04:49
and there's two more that are going to poppop up
114
277953
1641
e ainda há mais dois
que vão aparecer agora
04:51
in the PacificDo Pacífico at any pointponto now,
115
279594
2354
algures no Pacífico,
04:53
those riversrios of atmosphericatmosférico wateragua,
116
281948
2713
esses rios de água atmosférica,
04:56
all of those are emergentemergent propertiespropriedades
117
284661
2857
todos eles são propriedades emergentes
04:59
that come from the interactionsinterações
118
287518
2124
que provêm das interações
05:01
of all of those small-scaleem pequena escala processesprocessos I mentionedmencionado.
119
289642
3495
de todos esses processos
à pequena escala que referi.
05:05
There's no codecódigo that saysdiz,
120
293137
1905
Não há nenhum código que diga:
05:07
"Do a wigglewiggle in the SouthernDo Sul OceanOceano."
121
295042
1857
"Faça uma agitação no oceano do sul".
05:08
There's no codecódigo that saysdiz, "Have two
122
296899
2668
Não há nenhum código que diga:
"Faça dois ciclones tropicais
que girem um à volta do outro".
05:11
tropicaltropical cyclonesciclones that spingirar around eachcada other."
123
299567
2898
05:14
All of those things are emergentemergent propertiespropriedades.
124
302465
3812
Todas essas coisas
são propriedades emergentes.
05:18
This is all very good. This is all great.
125
306277
2146
Isto é tudo muito bom. Isto é tudo ótimo.
05:20
But what we really want to know
126
308423
1270
Mas o que queremos mesmo saber
05:21
is what happensacontece to these emergentemergent propertiespropriedades
127
309693
1949
é o que acontece
a essas propriedades emergentes
05:23
when we kickpontapé the systemsistema?
128
311642
1705
quando abalamos o sistema?
05:25
When something changesalterar, what
happensacontece to those propertiespropriedades?
129
313347
3533
Quando alguma coisa muda,
o que acontece a essas propriedades?
05:28
And there's lots of differentdiferente waysmaneiras to kickpontapé the systemsistema.
130
316880
2989
E há várias maneiras de abalar o sistema.
05:31
There are wobblesbalança in the Earth'sDo terra orbitórbita
131
319869
2033
Há abalos na órbita da Terra
05:33
over hundredscentenas of thousandsmilhares of yearsanos
132
321902
1879
ao longo de centenas de milhares de anos
05:35
that changemudança the climateclima.
133
323781
2026
que alteram o clima.
05:37
There are changesalterar in the solarsolar cyclesciclos,
134
325807
2136
Há mudanças nos ciclos solares,
05:39
everycada 11 yearsanos and longermais longo, that changemudança the climateclima.
135
327943
3105
todos os 11 anos, ou mais,
que alteram o clima.
05:43
BigGrande volcanoesvulcões go off and changemudança the climateclima.
136
331048
3574
Os grandes vulcões extinguem-se
e alteram o clima.
05:46
ChangesMudanças in biomassbiomassa burningqueimando, in smokefumaça,
137
334622
3238
As alterações pela queima
de biomassa, pelo fumo,
05:49
in aerosolaerossol particlespartículas, all of those things
138
337860
1863
pelas partículas de aerossóis,
todas essas coisas
05:51
changemudança the climateclima.
139
339723
1822
alteram o clima.
05:53
The ozoneozônio holeburaco changedmudou the climateclima.
140
341545
4059
O buraco de ozono alterou o clima.
05:57
DeforestationDesmatamento changesalterar the climateclima
141
345604
2217
A deflorestação altera o clima
05:59
by changingmudando the surfacesuperfície propertiespropriedades
142
347821
1926
alterando as propriedades da superfície
06:01
and how wateragua is evaporatedevaporou-se
143
349747
1990
e o modo como a água se evapora
06:03
and movedse mudou around in the systemsistema.
144
351737
2466
e se move em torno do sistema.
06:06
ContrailsEsteiras changemudança the climateclima
145
354203
2285
A condensação altera o clima
06:08
by creatingcriando cloudsnuvens where there were noneNenhum before,
146
356488
2867
criando nuvens onde até hoje
não havia nenhumas,
06:11
and of coursecurso greenhouseestufa gasesgases changemudança the systemsistema.
147
359355
4598
e, claro, os gases com efeito de estufa
alteram o sistema.
06:15
EachCada of these differentdiferente kickschutes
148
363953
3021
Cada um destes abalos
06:18
providesfornece us with a targetalvo
149
366974
2151
fornece-nos alvos
06:21
to evaluateAvalie whetherse we understandCompreendo
150
369125
2835
para avaliar se compreendemos
06:23
something about this systemsistema.
151
371960
2161
alguma coisa sobre este sistema.
06:26
So we can go to look at
152
374121
2392
Assim, podemos observar
06:28
what modelmodelo skillhabilidade is.
153
376513
2704
qual é a competência do modelo.
06:31
Now I use the wordpalavra "skillhabilidade" advisedlyadvisedly:
154
379217
2033
Estou a usar a palavra "competência"
propositadamente:
06:33
ModelsModelos are not right or wrongerrado; they're always wrongerrado.
155
381250
2411
Os modelos não acertam ou não erram:
erram sempre.
06:35
They're always approximationsaproximações.
156
383661
1720
São sempre aproximações.
06:37
The questionquestão you have to askpergunte
157
385381
1894
A pergunta que temos que fazer
06:39
is whetherse a modelmodelo tellsconta you more informationem formação
158
387275
3079
é se um modelo nos dá mais informações
06:42
than you would have had otherwisede outra forma.
159
390354
1925
do que teríamos de outro modo.
06:44
If it does, it's skillfulhábil.
160
392279
3381
Se dá, é competente.
06:47
This is the impactimpacto of the ozoneozônio holeburaco
161
395660
2454
Este é o impacto do buraco do ozono,
06:50
on seamar levelnível pressurepressão, so
lowbaixo pressurepressão, highAlto pressurespressões,
162
398114
2860
à pressão do nível do mar,
portanto, baixa pressão, altas pressões,
06:52
around the southernsul oceansoceanos, around AntarcticaAntártica.
163
400974
2595
em volta dos oceanos do sul,
em volta da Antártida.
06:55
This is observedobservado datadados.
164
403569
1913
Isto são dados observados.
06:57
This is modeledmodelado datadados.
165
405482
2088
Isto são dados modelados.
06:59
There's a good matchpartida
166
407570
1594
Há uma boa correspondência
07:01
because we understandCompreendo the physicsfísica
167
409164
1951
porque entendemos a física
07:03
that controlscontroles the temperaturestemperaturas in the stratosphereestratosfera
168
411115
3138
que controla as temperaturas
na estratosfera
07:06
and what that does to the windsventos
169
414253
1746
e o que isso faz aos ventos
07:07
around the southernsul oceansoceanos.
170
415999
2181
em volta dos oceanos do sul.
07:10
We can look at other examplesexemplos.
171
418180
1519
Podemos ver outros exemplos.
07:11
The eruptionerupção of MountMonte PinatuboPinatubo in 1991
172
419699
2856
A erupção do Monte Pinatubo em 1991
07:14
put an enormousenorme amountmontante of aerosolsaerossóis, smallpequeno particlespartículas,
173
422555
2799
colocou uma quantidade enorme
de aerossóis, pequenas partículas,
07:17
into the stratosphereestratosfera.
174
425354
1587
na estratosfera.
07:18
That changedmudou the radiationradiação
balanceequilibrar of the wholetodo planetplaneta.
175
426941
3147
Isso alterou o equilíbrio
da radiação de todo o planeta.
07:22
There was lessMenos energyenergia comingchegando
in than there was before,
176
430088
2782
Houve menos energia recebida
do que anteriormente,
07:24
so that cooledde refrigeração the planetplaneta,
177
432870
1658
portanto, o planeta arrefeceu.
07:26
and those redvermelho lineslinhas and those greenverde lineslinhas,
178
434528
2019
E estas linhas vermelhas
e estas linhas verdes,
07:28
those are the differencesdiferenças betweenentre what we expectedesperado
179
436547
2565
são as diferenças entre o que esperávamos
07:31
and what actuallyna realidade happenedaconteceu.
180
439112
1688
e o que realmente aconteceu.
07:32
The modelsmodelos are skillfulhábil,
181
440800
1783
Os modelos são competentes,
07:34
not just in the globalglobal mean,
182
442583
1693
não apenas em sentido global,
07:36
but alsoAlém disso in the regionalregional patternspadrões.
183
444276
3044
mas também nos padrões regionais.
07:39
I could go throughatravés a dozendúzia more examplesexemplos:
184
447320
2840
Podia ir buscar
mais uma dúzia de exemplos:
07:42
the skillhabilidade associatedassociado with solarsolar cyclesciclos,
185
450160
2850
a competência associada
aos ciclos solares,
07:45
changingmudando the ozoneozônio in the stratosphereestratosfera;
186
453010
2070
alterando o ozono na estratosfera;
07:47
the skillhabilidade associatedassociado with orbitalorbital changesalterar
187
455080
2347
a competência associada
às mudanças orbitais
07:49
over 6,000 yearsanos.
188
457427
2056
ao longo de 6000 anos.
07:51
We can look at that too, and the modelsmodelos are skillfulhábil.
189
459483
2398
Também podemos observar isso,
e os modelos são competentes.
07:53
The modelsmodelos are skillfulhábil in responseresposta to the icegelo sheetsfolhas
190
461881
3094
Os modelos são competentes
em resposta às placas de gelo
07:56
20,000 yearsanos agoatrás.
191
464975
1520
há 2000 anos.
07:58
The modelsmodelos are skillfulhábil
192
466495
1671
Os modelos são competentes
08:00
when it comesvem to the 20th-centuryséculo xi trendstendências
193
468166
2904
quando se trata de tendências do século XX
08:03
over the decadesdécadas.
194
471070
1515
ao longo de décadas.
08:04
ModelsModelos are successfulbem sucedido at modelingmodelagem
195
472585
2282
Os modelos têm êxito quando modelam
08:06
lakelago outburstsexplosões into the NorthNorte AtlanticAtlântico
196
474867
2605
agitação de lagos no Atlântico Norte
08:09
8,000 yearsanos agoatrás.
197
477472
1765
há 8000 anos.
08:11
And we can get a good matchpartida to the datadados.
198
479237
3090
E conseguimos obter
uma boa correspondência dos dados.
08:15
EachCada of these differentdiferente targetsalvos,
199
483463
2387
Cada um destes diferentes alvos,
08:17
eachcada of these differentdiferente evaluationsAvaliações,
200
485850
2130
cada uma destas diferentes avaliações,
08:19
leadsconduz us to addadicionar more scopeescopo
201
487980
2391
leva-nos a aumentar o âmbito
08:22
to these modelsmodelos,
202
490371
1151
destes modelos,
08:23
and leadsconduz us to more and more
203
491522
2744
e leva-nos a situações
cada vez mais complexas
08:26
complexcomplexo situationssituações that we can askpergunte
204
494266
3988
em que podemos
fazer perguntas
cada vez mais interessantes,
08:30
more and more interestinginteressante questionsquestões,
205
498254
2569
08:32
like, how does dustpoeira from the SaharaSahara,
206
500823
2710
tais como, como é que a areia do Saara,
08:35
that you can see in the orangelaranja,
207
503533
1734
que podemos ver a laranja,
08:37
interactinteragir with tropicaltropical cyclonesciclones in the AtlanticAtlântico?
208
505267
3443
interage com os ciclones tropicais
no Atlântico?
08:40
How do organicorgânico aerosolsaerossóis from biomassbiomassa burningqueimando,
209
508710
3477
Como é que os aerossóis orgânicos
da queima de biomassa,
08:44
whichqual you can see in the redvermelho dotspontos,
210
512187
2723
que podemos ver em pontinhos vermelhos,
08:46
intersectcruzar with cloudsnuvens and rainfallchuva patternspadrões?
211
514910
2934
se interseta com
padrões de nuvens e de chuva?
08:49
How does pollutionpoluição, whichqual you can see
212
517844
1787
Como é que a poluição, que podemos ver
08:51
in the whitebranco wispsWisps of sulfatesulfato de sódio pollutionpoluição in EuropeEuropa,
213
519631
3899
nas mechas brancas da
poluição de sulfato na Europa,
08:55
how does that affectafetar the
temperaturestemperaturas at the surfacesuperfície
214
523530
3335
como é que afeta as temperaturas
à superfície
08:58
and the sunlightluz solar that you get at the surfacesuperfície?
215
526865
3488
e a luz do sol que recebemos à superfície?
09:02
We can look at this acrossatravés the worldmundo.
216
530353
3488
Podemos ver isso por todo o mundo.
09:05
We can look at the pollutionpoluição from ChinaChina.
217
533841
3660
Podemos observar a poluição da China.
09:09
We can look at the impactsimpactos of stormstempestades
218
537501
3598
Podemos observar os impactos
das tempestades
09:13
on seamar saltsal particlespartículas in the atmosphereatmosfera.
219
541099
3444
nas partículas de sal marinho
na atmosfera.
09:16
We can see the combinationcombinação
220
544543
2561
Podemos ver a combinação
09:19
of all of these differentdiferente things
221
547104
2171
de todas estas coisas diferentes
09:21
happeningacontecendo all at onceuma vez,
222
549275
1468
a acontecer todas ao mesmo tempo,
09:22
and we can askpergunte much more interestinginteressante questionsquestões.
223
550743
2407
e podemos fazer perguntas
muito mais interessantes:
09:25
How do airar pollutionpoluição and climateclima coexistcoexistir?
224
553150
4624
Como coexistem a poluição do ar e o clima?
09:29
Can we changemudança things
225
557774
1509
Podemos alterar as coisas
09:31
that affectafetar airar pollutionpoluição and
climateclima at the samemesmo time?
226
559283
2589
que afetam a poluição do ar
e o clima simultaneamente?
09:33
The answerresponda is yes.
227
561872
2344
A resposta é sim.
09:36
So this is a historyhistória of the 20thº centuryséculo.
228
564216
3044
Esta é uma história do século XX.
09:39
The first one is the modelmodelo.
229
567260
2243
O primeiro é o modelo.
09:41
The weatherclima is a little bitpouco differentdiferente
230
569503
1407
O tempo é um pouco diferente
09:42
to what actuallyna realidade happenedaconteceu.
231
570910
1289
do que o que aconteceu realmente.
09:44
The secondsegundo one are the observationsobservações.
232
572199
2032
O segundo são as observações.
09:46
And we're going throughatravés the 1930s.
233
574231
2325
E estamos a percorrer os anos 30.
09:48
There's variabilityvariabilidade, there are things going on,
234
576556
2824
Há variabilidade, há coisas a acontecer,
09:51
but it's all kindtipo of in the noisebarulho.
235
579380
2182
mas trata-se de uma espécie de ruído.
09:53
As you get towardsem direção the 1970s,
236
581562
2862
À medida que nos aproximamos dos anos 70,
09:56
things are going to startcomeçar to changemudança.
237
584424
2009
as coisas vão começar a alterar-se.
09:58
They're going to startcomeçar to look more similarsemelhante,
238
586433
2062
Vão começar a ficar mais semelhantes,
10:00
and by the time you get to the 2000s,
239
588495
2558
e, quando chegamos à década de 2000,
10:03
you're already seeingvendo the
patternspadrões of globalglobal warmingaquecimento,
240
591063
2642
já começamos a ver
os padrões do aquecimento global,
10:05
bothambos in the observationsobservações and in the modelmodelo.
241
593705
2749
tanto nas observações como no modelo.
10:08
We know what happenedaconteceu over the 20thº centuryséculo.
242
596454
2127
Sabemos o que aconteceu
durante o século XX.
10:10
Right? We know that it's gottenobtido warmermais quente.
243
598581
1760
Certo? Sabemos que o tempo aqueceu.
10:12
We know where it's gottenobtido warmermais quente.
244
600341
1611
Sabemos onde aqueceu mais.
10:13
And if you askpergunte the modelsmodelos why did that happenacontecer,
245
601952
2740
E se perguntarmos aos modelos
porque é que isso aconteceu,
10:16
and you say, okay, well, yes,
246
604692
2125
dizemos:
"O.K., claro, basicamente
é por causa do dióxido de carbono
10:18
basicallybasicamente it's because of the carboncarbono dioxidedióxido
247
606817
1866
10:20
we put into the atmosphereatmosfera.
248
608683
1979
"que colocámos na atmosfera".
10:22
We have a very good matchpartida
249
610662
1682
Temos uma correspondência muito boa
10:24
up untilaté the presentpresente day.
250
612344
2627
até aos dias de hoje.
10:26
But there's one keychave reasonrazão why we look at modelsmodelos,
251
614971
3420
Mas há uma razão fundamental
para olharmos para modelos,
10:30
and that's because of this phrasefrase here.
252
618391
2221
que é por causa desta frase aqui:
10:32
Because if we had observationsobservações of the futurefuturo,
253
620612
2495
"Se tivéssemos observações
do futuro,
10:35
we obviouslyobviamente would trustConfiar em them more than modelsmodelos,
254
623107
3329
"obviamente confiaríamos mais nelas
do que nos modelos,
10:38
But unfortunatelyinfelizmente,
255
626436
1944
"mas, infelizmente...
10:40
observationsobservações of the futurefuturo
are not availableacessível at this time.
256
628380
5540
"... as observações do futuro
não estão disponíveis nesta altura."
10:45
So when we go out into the
futurefuturo, there's a differencediferença.
257
633920
2705
Por isso, quando partimos
para o futuro, há uma diferença.
10:48
The futurefuturo is unknowndesconhecido, the futurefuturo is uncertainincerto,
258
636625
2562
O futuro é desconhecido,
o futuro é incerto,
10:51
and there are choicesescolhas.
259
639187
2404
e há escolhas.
10:53
Here are the choicesescolhas that we have.
260
641591
1833
Estas são as escolhas que temos.
10:55
We can do some work to mitigateatenuar os
261
643424
2139
Podemos trabalhar para minimizar
10:57
the emissionsEmissões of carboncarbono dioxidedióxido into the atmosphereatmosfera.
262
645563
2795
as emissões do dióxido de carbono
na atmosfera.
11:00
That's the toptopo one.
263
648358
1926
É a prioridade.
11:02
We can do more work
264
650284
1906
Podemos trabalhar mais
11:04
to really bringtrazer it down
265
652190
2176
para as reduzir de verdade
11:06
so that by the endfim of the centuryséculo,
266
654366
2218
de modo que, no fim do século,
11:08
it's not much more than there is now.
267
656584
2464
não sejam muito mais do que agora.
11:11
Or we can just leavesair it to fatedestino
268
659048
3767
Ou podemos deixá-las ao seu destino
11:14
and continuecontinuar on
269
662815
1493
11:16
with a business-as-usualBusiness-as-usual typetipo of attitudeatitude.
270
664308
3746
e continuar com a atitude habitual,
como se nada fosse.
11:20
The differencesdiferenças betweenentre these choicesescolhas
271
668054
3456
As diferenças entre estas escolhas
11:23
can't be answeredrespondidas by looking at modelsmodelos.
272
671510
4797
não podem ser observadas,
olhando para modelos.
11:28
There's a great phrasefrase
273
676307
1639
Há uma grande frase
11:29
that SherwoodSherwood RowlandRowland,
274
677946
1793
que Sherwood Rowland,
11:31
who wonGanhou the NobelNobel PrizePrêmio for the chemistryquímica
275
679739
3864
que ganhou o Prémio Nobel da Química
11:35
that led to ozoneozônio depletionesgotamento,
276
683603
2273
que levou à destruição da camada de ozono,
11:37
when he was acceptingaceitando his NobelNobel PrizePrêmio,
277
685876
2397
quando ele estava a receber
o Prémio Nobel,
11:40
he askedperguntei this questionquestão:
278
688273
1379
fez esta pergunta:
11:41
"What is the use of havingtendo developeddesenvolvido a scienceCiência
279
689652
2311
"De que vale desenvolver uma ciência
11:43
well enoughsuficiente to make predictionsPrevisões if, in the endfim,
280
691963
3261
"suficientemente boa para fazer previsões
"se, no final, todos estamos dispostos
a ficar quietos
11:47
all we're willingdisposto to do is standficar de pé around
281
695224
2829
11:50
and wait for them to come trueverdade?"
282
698053
2707
"e esperar que elas se realizem?"
11:52
The modelsmodelos are skillfulhábil,
283
700760
2737
Os modelos são competentes,
11:55
but what we do with the
informationem formação from those modelsmodelos
284
703497
3318
mas o que vamos fazer
com as informações desses modelos
11:58
is totallytotalmente up to you.
285
706815
2171
é convosco.
12:00
Thank you.
286
708986
1938
Obrigado.
(Aplausos)
12:02
(ApplauseAplausos)
287
710924
2916

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ABOUT THE SPEAKER
Gavin Schmidt - Climate scientist
What goes into a climate model? Gavin Schmidt looks at how we use past and present data to model potential futures.

Why you should listen
Gavin Schmidt is a climate scientist at Columbia University's Earth Institute and is Deputy Chief at the NASA Goddard Institute for Space Studies. He works on understanding past, present and future climate change, using ever-more refined models and data sets to explore how the planet's climate behaves over time.
 
Schmidt is also deeply committed to communicating science to the general public. As a contributing editor at RealClimate.org, he helps make sure general readers have access to the basics of climate science, and works to bring the newest data and models into the public discussion around one of the most pressing issues of our time. He has worked with the American Museum of Natural History and the New York Academy of Sciences on education and public outreach, and he is the author of Climate Change: Picturing the Science, with Josh Wolfe.
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Gavin Schmidt | Speaker | TED.com

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