TED2014
Gavin Schmidt: The emergent patterns of climate change
Gavin Schmidt: Die Muster des Klimawandels
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Man kann den Klimawandel nicht in Teilstücken verstehen, so der Klimaforscher Gavin Schmidt. Entweder man versteht diesen ganz oder gar nicht. In seinem aufschlussreichen Vortrag erklärt Schmidt, wie er das Gesamtbild des Klimawandels mit faszinierenden Modellen studiert, die das unendlich komplexe Zusammenspiel kleinerer Umweltphänomene veranschaulichen.
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. Full bio
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 live in a very complex environment:
0
864
2323
Wir leben in einer Umwelt,
00:15
complexity and dynamism
1
3187
1904
die sehr komplex und dynamisch ist.
Satellitenbilder und Videos belegen das
00:17
and patterns of evidence
2
5091
2063
und lassen Klimamuster
erkennbar werden.
erkennbar werden.
00:19
from satellite photographs, from videos.
3
7154
2885
00:22
You can even see it outside your window.
4
10039
3011
Man kann diese Muster sogar
vom Fenster aus sehen.
vom Fenster aus sehen.
00:25
It's endlessly complex, but somehow familiar,
5
13050
3860
Sie sind überaus komplex,
wirken aber vertraut.
wirken aber vertraut.
Diese Muster scheinen sich zu wiederholen,
00:28
but the patterns kind of repeat,
6
16910
1960
00:30
but they never repeat exactly.
7
18870
2490
sind aber nie genau gleich.
00:33
It's a huge challenge to understand.
8
21360
4127
Es ist eine enorme Herausforderung,
sie zu verstehen.
sie zu verstehen.
00:37
The patterns that you see
9
25487
2132
Die Muster, die Sie sehen,
00:39
are there at all of the different scales,
10
27619
3720
gibt es in allen Größenordnungen.
Man kann diese Muster aber nicht
in kleinere Einheiten aufteilen und sagen:
in kleinere Einheiten aufteilen und sagen:
00:43
but you can't chop it into one little bit and say,
11
31339
2906
00:46
"Oh, well let me just make a smaller climate."
12
34245
2663
“Dann entwerfe ich eben
ein kleineres Klimamodell."
ein kleineres Klimamodell."
00:48
I can't use the normal products of reductionism
13
36908
4212
Man kann nicht die typische Form
des Reduktionismus anwenden,
des Reduktionismus anwenden,
00:53
to get a smaller and smaller thing that I can study
14
41120
2722
um immer kleinere Einheiten zu erhalten,
00:55
in a laboratory and say, "Oh,
15
43842
2308
die man im Labor untersuchen kann,
um dann zu sagen:
um dann zu sagen:
00:58
now that's something I now understand."
16
46150
2396
"Jetzt verstehe ich das alles."
01:00
It's the whole or it's nothing.
17
48546
3367
Entweder man versteht alles oder nichts.
01:03
The different scales that give you
18
51913
2552
Die unterschiedlichen Maßstäbe,
01:06
these kinds of patterns
19
54465
2122
die diese Muster sichtbar machen,
01:08
range over an enormous range of magnitude,
20
56587
3457
umfassen eine enorme Skala
an Größenordnungen.
an Größenordnungen.
01:12
roughly 14 orders of magnitude,
21
60044
2416
Es gibt etwa 14 davon,
01:14
from the small microscopic particles
22
62460
2491
von mikroskopisch kleinen Partikeln
01:16
that seed clouds
23
64951
2376
zur Wolkenimpfung
01:19
to the size of the planet itself,
24
67327
2560
bis zur Größe der Erde,
01:21
from 10 to the minus six
25
69887
1276
von 10 hoch -6 m
01:23
to 10 to the eight,
26
71163
1077
bis 10 hoch 8 m,
01:24
14 orders of spatial magnitude.
27
72240
2292
14 räumliche Größenordnungen.
01:26
In time, from milliseconds to millennia,
28
74532
3411
Auch bei Zeiteinheiten, von Millisekunden
bis zu Jahrtausenden,
bis zu Jahrtausenden,
01:29
again around 14 orders of magnitude.
29
77943
3055
unterscheidet man ca. 14 Größenordnungen.
Was bedeutet das?
01:32
What does that mean?
30
80998
1387
01:34
Okay, well if you think about how
31
82385
1939
Wenn man wissen möchte,
01:36
you can calculate these things,
32
84324
2660
wie sich diese Dinge berechnen lassen,
01:38
you can take what you can see,
33
86984
1960
dann sammelt man Beobachtungsdaten,
01:40
okay, I'm going to chop it up
34
88944
1026
teilt diese in viele kleine Einheiten auf
01:41
into lots of little boxes,
35
89970
1379
01:43
and that's the result of physics, right?
36
91349
2355
und erhält so physikalisch
korrekte Ergebnisse.
korrekte Ergebnisse.
01:45
And if I think about a weather model,
37
93704
1725
Ein Wettermodell
01:47
that spans about five orders of magnitude,
38
95429
2494
umfasst ca. fünf Größenordnungen,
01:49
from the planet to a few kilometers,
39
97923
3127
von der Größe der Erde
bis zu wenigen Kilometern.
bis zu wenigen Kilometern.
01:53
and the time scale
40
101050
1538
Zeiteinheiten reichen von wenigen Minuten
01:54
from a few minutes to 10 days, maybe a month.
41
102588
4412
bis zu zehn Tagen
oder vielleicht einem Monat.
oder vielleicht einem Monat.
01:59
We're interested in more than that.
42
107000
1395
Wir wollen aber mehr wissen.
02:00
We're interested in the climate.
43
108395
1305
Uns interessiert das Klima.
02:01
That's years, that's millennia,
44
109700
2141
Hier sind Jahre, Jahrtausende
02:03
and we need to go to even smaller scales.
45
111841
2573
und sogar noch kleinere Maßstäbe relevant.
02:06
The stuff that we can't resolve,
46
114414
1601
Kürzere Prozesse,
02:08
the sub-scale processes,
47
116015
1965
die wir nicht untersuchen können,
02:09
we need to approximate in some way.
48
117980
1980
müssen wir annähernd berechnen.
02:11
That is a huge challenge.
49
119960
1762
Das ist eine enorme Herausforderung.
02:13
Climate models in the 1990s
50
121722
2188
Klimamodelle der Neunzigerjahre
02:15
took an even smaller chunk of that,
51
123910
1970
haben noch weniger Größenordnungen,
02:17
only about three orders of magnitude.
52
125880
2018
nur ungefähr drei, berücksichtigt.
02:19
Climate models in the 2010s,
53
127898
2095
Klimamodelle zu Beginn des
21. Jahrhunderts,
21. Jahrhunderts,
02:21
kind of what we're working with now,
54
129993
1774
mit denen wir im Moment arbeiten,
02:23
four orders of magnitude.
55
131767
2940
greifen auf vier Größenordnungen zurück.
02:26
We have 14 to go,
56
134707
2303
14 Größenordnungen gibt es,
02:29
and we're increasing our capability
57
137010
2200
und alle zehn Jahre gelingt es uns,
02:31
of simulating those at about
58
139210
1870
eine weitere Größenordnung zu simulieren.
02:33
one extra order of magnitude every decade.
59
141080
3546
Jede zusätzliche räumliche Größenordnung
02:36
One extra order of magnitude in space
60
144626
1895
02:38
is 10,000 times more calculations.
61
146521
3249
erhöht den Rechenaufwand
um ein 10 000-Faches,
um ein 10 000-Faches,
02:41
And we keep adding more things,
62
149770
2380
und wir fügen
immer weitere Elemente hinzu,
immer weitere Elemente hinzu,
02:44
more questions to these different models.
63
152150
2374
die wieder neue Fragen aufwerfen.
02:46
So what does a climate model look like?
64
154524
2733
Wie sieht also ein Klimamodell aus?
02:49
This is an old climate model, admittedly,
65
157257
2341
Hier sehen Sie zugegebenermaßen
ein altes Modell,
ein altes Modell,
02:51
a punch card, a single line of Fortran code.
66
159598
4080
eine Lochkarte mit einer einzigen
Fortran-Codezeile.
Fortran-Codezeile.
02:55
We no longer use punch cards.
67
163678
1978
Wir benutzen keine Lochkarten mehr,
02:57
We do still use Fortran.
68
165656
2241
aber wir verwenden immer noch Fortran.
02:59
New-fangled ideas like C
69
167897
1957
Neumodische Programmiersprachen wie C
03:01
really haven't had a big impact
70
169854
3235
hatten keinen großen Einfluss
03:05
on the climate modeling community.
71
173089
2367
auf die Entwicklung von Klimamodellen.
03:07
But how do we go about doing it?
72
175456
1400
Wie gehen wir nun also vor?
03:08
How do we go from that complexity that you saw
73
176856
4624
Wie gelangen wir von der
vorhin erwähnten Komplexität
vorhin erwähnten Komplexität
03:13
to a line of code?
74
181480
2530
zu einer Codezeile?
Wir gehen Schritt für Schritt vor.
03:16
We do it one piece at a time.
75
184010
1573
03:17
This is a picture of sea ice
76
185583
1878
Hier sehen Sie ein Luftbild von Meereis,
03:19
taken flying over the Arctic.
77
187461
2098
das über der Arktis aufgenommen wurde.
03:21
We can look at all of the different equations
78
189559
2038
Wir können alle Gleichungen betrachten,
03:23
that go into making the ice grow
79
191597
3112
die dazu führen, dass das Eis wächst,
03:26
or melt or change shape.
80
194709
2114
schmilzt oder seine Form verändert.
Wir können Größenänderungen
03:28
We can look at the fluxes.
81
196823
1131
03:29
We can look at the rate at which
82
197954
1952
und die Zeit betrachten,
03:31
snow turns to ice, and we can code that.
83
199906
2845
in der Schnee zu Eis wird,
03:34
We can encapsulate that in code.
84
202751
2329
und das können wir als Code darstellen.
03:37
These models are around
85
205080
1226
Der Code dieser Modelle umfasst
03:38
a million lines of code at this point,
86
206306
2083
im Moment ca. eine Million Zeilen
03:40
and growing by tens of thousands of lines of code
87
208389
3470
und wird jedes Jahr
um zehntausende Zeilen erweitert.
um zehntausende Zeilen erweitert.
03:43
every year.
88
211859
1191
Dies ist ein Bestandteil,
03:45
So you can look at that piece,
89
213050
1653
03:46
but you can look at the other pieces too.
90
214703
1922
aber man kann noch weitere betrachten.
03:48
What happens when you have clouds?
91
216625
1933
Was ist eigentlich mit Wolken?
03:50
What happens when clouds form,
92
218558
2159
Was passiert, wenn sich Wolken bilden,
03:52
when they dissipate, when they rain out?
93
220717
1882
sich auflösen oder ausregnen?
03:54
That's another piece.
94
222599
1742
Das ist ein weiteres Element.
03:56
What happens when we have radiation
95
224341
1846
Was geschieht,
03:58
coming from the sun, going through the atmosphere,
96
226187
2534
wenn Solarstrahlung
die Atmosphäre durchdringt,
die Atmosphäre durchdringt,
04:00
being absorbed and reflected?
97
228721
1926
absorbiert und reflektiert wird?
04:02
We can code each of those
very small pieces as well.
very small pieces as well.
98
230647
3979
Jedes dieser winzigen Elemente
können wir als Code darstellen.
können wir als Code darstellen.
04:06
There are other pieces:
99
234626
1416
Es gibt noch weitere Elemente:
04:08
the winds changing the ocean currents.
100
236042
3460
Winde, die Meeresströmungen ändern,
04:11
We can talk about the role of vegetation
101
239502
3770
und die Rolle der Vegetation
04:15
in transporting water from the soils
102
243272
2329
beim Transport von Wasser aus dem Boden
04:17
back into the atmosphere.
103
245601
1969
zurück in die Atmosphäre.
04:19
And each of these different elements
104
247570
2914
Jedes dieser Elemente
04:22
we can encapsulate and put into a system.
105
250484
3624
können wir in einem System zusammenfassen.
04:26
Each of those pieces ends up adding to the whole.
106
254108
5148
Jedes Element trägt zum großen Ganzen bei.
04:31
And you get something like this.
107
259256
2297
Und dann erhält man Folgendes:
04:33
You get a beautiful representation
108
261553
2848
eine anschauliche Darstellung
04:36
of what's going on in the climate system,
109
264401
2622
der Vorgänge im Klimasystem,
04:39
where each and every one of those
110
267023
3389
in dem jedes auftauchende Klimamuster --
04:42
emergent patterns that you can see,
111
270412
2782
die Wirbel im Südlichen Ozean,
04:45
the swirls in the Southern Ocean,
112
273194
2003
04:47
the tropical cyclone in the Gulf of Mexico,
113
275197
2756
der tropische Wirbelsturm
im Golf von Mexiko,
im Golf von Mexiko,
04:49
and there's two more that are going to pop up
114
277953
1641
und zwei weitere,
04:51
in the Pacific at any point now,
115
279594
2354
die gleich im Pazifik auftauchen;
04:53
those rivers of atmospheric water,
116
281948
2713
die Ströme des Wasserdampfes
in der Atmosphäre --
in der Atmosphäre --
04:56
all of those are emergent properties
117
284661
2857
all diese spontan
auftretenden Eigenschaften,
auftretenden Eigenschaften,
04:59
that come from the interactions
118
287518
2124
die aus dem Zusammenspiel
05:01
of all of those small-scale processes I mentioned.
119
289642
3495
aller kleineren Prozesse hervorgehen.
05:05
There's no code that says,
120
293137
1905
Kein Code schreibt vor:
"Erschaffe einen Wirbel
im Südlichen Ozean."
im Südlichen Ozean."
05:07
"Do a wiggle in the Southern Ocean."
121
295042
1857
05:08
There's no code that says, "Have two
122
296899
2668
Kein Code schreibt vor:
"Erschaffe zwei tropische Wirbelstürme,
die einander umkreisen."
die einander umkreisen."
05:11
tropical cyclones that spin around each other."
123
299567
2898
05:14
All of those things are emergent properties.
124
302465
3812
All das sind Eigenschaften,
die spontan auftreten.
die spontan auftreten.
05:18
This is all very good. This is all great.
125
306277
2146
Das alles ist großartig.
05:20
But what we really want to know
126
308423
1270
Wir wollen aber wissen,
05:21
is what happens to these emergent properties
127
309693
1949
was mit diesen Eigenschaften geschieht,
05:23
when we kick the system?
128
311642
1705
wenn wir das System beeinflussen.
05:25
When something changes, what
happens to those properties?
happens to those properties?
129
313347
3533
Was geschieht mit diesen Eigenschaften,
wenn sich etwas ändert?
wenn sich etwas ändert?
05:28
And there's lots of different ways to kick the system.
130
316880
2989
Es gibt viele Möglichkeiten,
das System zu beeinflussen.
das System zu beeinflussen.
05:31
There are wobbles in the Earth's orbit
131
319869
2033
Im Verlauf von Hunderttausenden von Jahren
05:33
over hundreds of thousands of years
132
321902
1879
gibt es in der Erdbahn Schwankungen,
05:35
that change the climate.
133
323781
2026
die das Klima beeinflussen.
05:37
There are changes in the solar cycles,
134
325807
2136
Sonnenfleckenzyklen ändern sich
etwa alle elf Jahre
etwa alle elf Jahre
05:39
every 11 years and longer, that change the climate.
135
327943
3105
und beeinflussen so das Klima.
05:43
Big volcanoes go off and change the climate.
136
331048
3574
Große Vulkane brechen aus
und verändern das Klima.
und verändern das Klima.
05:46
Changes in biomass burning, in smoke,
137
334622
3238
Veränderungen
beim Verbrennen von Biomasse,
beim Verbrennen von Biomasse,
bei Rauchgasen oder Aerosolen;
05:49
in aerosol particles, all of those things
138
337860
1863
05:51
change the climate.
139
339723
1822
all das verändert das Klima.
05:53
The ozone hole changed the climate.
140
341545
4059
Das Ozonloch hat das Klima verändert.
05:57
Deforestation changes the climate
141
345604
2217
Entwaldung verändert das Klima,
05:59
by changing the surface properties
142
347821
1926
indem die Bodenbeschaffenheit,
die Verdunstung und
der Transport von Wasser
der Transport von Wasser
06:01
and how water is evaporated
143
349747
1990
06:03
and moved around in the system.
144
351737
2466
in diesem System beeinflusst werden.
06:06
Contrails change the climate
145
354203
2285
Kondensstreifen verändern das Klima,
06:08
by creating clouds where there were none before,
146
356488
2867
weil sie Wolken bilden,
wo vorher keine waren,
wo vorher keine waren,
06:11
and of course greenhouse gases change the system.
147
359355
4598
und auch Treibhausgase
verändern natürlich das Klima.
verändern natürlich das Klima.
06:15
Each of these different kicks
148
363953
3021
Jeder dieser unterschiedlichen Einflüsse
06:18
provides us with a target
149
366974
2151
liefert uns einen Parameter,
06:21
to evaluate whether we understand
150
369125
2835
mit dem wir überprüfen können,
06:23
something about this system.
151
371960
2161
ob wir dieses System verstehen.
06:26
So we can go to look at
152
374121
2392
Wir können uns also überlegen,
06:28
what model skill is.
153
376513
2704
was ein effektives Modell ausmacht.
Ich benutze das Wort
"effektiv" mit Bedacht:
"effektiv" mit Bedacht:
06:31
Now I use the word "skill" advisedly:
154
379217
2033
06:33
Models are not right or wrong; they're always wrong.
155
381250
2411
Modelle sind immer falsch.
06:35
They're always approximations.
156
383661
1720
Sie sind immer nur Annäherungen.
06:37
The question you have to ask
157
385381
1894
Man muss sich also fragen,
06:39
is whether a model tells you more information
158
387275
3079
ob ein Modell mehr Informationen liefert,
06:42
than you would have had otherwise.
159
390354
1925
als man ohne dieses Modell hätte.
06:44
If it does, it's skillful.
160
392279
3381
Wenn man mehr Informationen erhält,
ist es ein effektives Modell.
ist es ein effektives Modell.
06:47
This is the impact of the ozone hole
161
395660
2454
Hier sehen Sie den Einfluss des Ozonlochs
auf den Luftdruck auf Meereshöhe,
also niedriger und hoher Luftdruck,
also niedriger und hoher Luftdruck,
06:50
on sea level pressure, so
low pressure, high pressures,
low pressure, high pressures,
162
398114
2860
06:52
around the southern oceans, around Antarctica.
163
400974
2595
um den Südlichen Ozean
und um die Antarktis herum.
und um die Antarktis herum.
06:55
This is observed data.
164
403569
1913
Links sehen Sie Beobachtungsdaten
und rechts modellierte Daten.
06:57
This is modeled data.
165
405482
2088
06:59
There's a good match
166
407570
1594
Die Übereinstimmung ist recht groß,
07:01
because we understand the physics
167
409164
1951
weil wir die physikalischen Prozesse,
07:03
that controls the temperatures in the stratosphere
168
411115
3138
die die Temperaturen
in der Stratosphäre steuern,
in der Stratosphäre steuern,
07:06
and what that does to the winds
169
414253
1746
und deren Einfluss auf die Winde
07:07
around the southern oceans.
170
415999
2181
um die Südlichen Ozeane herum verstehen.
07:10
We can look at other examples.
171
418180
1519
Hier ein weiteres Beispiel.
07:11
The eruption of Mount Pinatubo in 1991
172
419699
2856
Beim Ausbruch des Pinatubo im Jahr 1991
07:14
put an enormous amount of aerosols, small particles,
173
422555
2799
gelangten große Mengen an Aerosolen,
also kleine Partikel,
also kleine Partikel,
07:17
into the stratosphere.
174
425354
1587
in die Stratosphäre.
07:18
That changed the radiation
balance of the whole planet.
balance of the whole planet.
175
426941
3147
Das veränderte die Strahlungsbilanz
des gesamten Planeten.
des gesamten Planeten.
07:22
There was less energy coming
in than there was before,
in than there was before,
176
430088
2782
Es traf weniger Energie
auf die Erde als zuvor,
auf die Erde als zuvor,
07:24
so that cooled the planet,
177
432870
1658
sodass es kühler wurde.
07:26
and those red lines and those green lines,
178
434528
2019
Die roten und grünen Linien
07:28
those are the differences between what we expected
179
436547
2565
stellen die Unterschiede
zwischen erwarteten
zwischen erwarteten
07:31
and what actually happened.
180
439112
1688
und tatsächlichen Werten dar.
07:32
The models are skillful,
181
440800
1783
Diese Modelle sind effektiv,
07:34
not just in the global mean,
182
442583
1693
nicht nur im Hinblick auf globale,
07:36
but also in the regional patterns.
183
444276
3044
sondern auch auf regionale Klimamuster.
07:39
I could go through a dozen more examples:
184
447320
2840
Ich könnte noch mehr Beispiele nennen:
07:42
the skill associated with solar cycles,
185
450160
2850
Modelle zum Zusammenhang
zwischen Sonnenfleckenzyklen
zwischen Sonnenfleckenzyklen
und der Ozonveränderung
in der Stratosphäre.
in der Stratosphäre.
07:45
changing the ozone in the stratosphere;
186
453010
2070
07:47
the skill associated with orbital changes
187
455080
2347
Modelle zu Veränderungen
der Erdumlaufbahn
der Erdumlaufbahn
innerhalb der letzten
6 000 Jahre.
6 000 Jahre.
07:49
over 6,000 years.
188
457427
2056
07:51
We can look at that too, and the models are skillful.
189
459483
2398
All diese Modelle sind effektiv.
07:53
The models are skillful in response to the ice sheets
190
461881
3094
Sie geben Aufschluss über Eisflächen,
07:56
20,000 years ago.
191
464975
1520
die es vor 20 000 Jahren gab.
07:58
The models are skillful
192
466495
1671
Solche Modelle sind auch effektiv,
08:00
when it comes to the 20th-century trends
193
468166
2904
um Trends des 20. Jahrhunderts
über einen Zeitraum
von Jahrzehnten zu beschreiben.
von Jahrzehnten zu beschreiben.
08:03
over the decades.
194
471070
1515
08:04
Models are successful at modeling
195
472585
2282
Modelle sind in der Lage,
08:06
lake outbursts into the North Atlantic
196
474867
2605
Gletscherläufe in den Nordatlantik
08:09
8,000 years ago.
197
477472
1765
vor 8 000 Jahren darzustellen.
Diese Modelle
08:11
And we can get a good match to the data.
198
479237
3090
stimmen mit unseren Daten
sehr genau überein.
sehr genau überein.
08:15
Each of these different targets,
199
483463
2387
Mit all diesen
unterschiedlichen Parametern
unterschiedlichen Parametern
08:17
each of these different evaluations,
200
485850
2130
und Auswertungen
08:19
leads us to add more scope
201
487980
2391
können wir den Umfang
unserer Modelle erweitern.
unserer Modelle erweitern.
08:22
to these models,
202
490371
1151
08:23
and leads us to more and more
203
491522
2744
Das führt dazu,
dass wir immer komplexere
Modelle erhalten,
Modelle erhalten,
08:26
complex situations that we can ask
204
494266
3988
an die wir immer interessantere
Fragen stellen können,
Fragen stellen können,
08:30
more and more interesting questions,
205
498254
2569
08:32
like, how does dust from the Sahara,
206
500823
2710
wie zum Beispiel: Wie kann Sahara-Sand,
08:35
that you can see in the orange,
207
503533
1734
der hier orange dargestellt wird,
08:37
interact with tropical cyclones in the Atlantic?
208
505267
3443
mit tropischen Wirbelstürmen
im Atlantik interagieren?
im Atlantik interagieren?
Wie beeinflussen organische Aerosole
aus dem Verbrennen von Biomasse --
aus dem Verbrennen von Biomasse --
08:40
How do organic aerosols from biomass burning,
209
508710
3477
08:44
which you can see in the red dots,
210
512187
2723
hier als rote Punkte dargestellt --
08:46
intersect with clouds and rainfall patterns?
211
514910
2934
Wolken und Regenmuster?
Wie beeinflusst die Umweltverschmutzung,
08:49
How does pollution, which you can see
212
517844
1787
08:51
in the white wisps of sulfate pollution in Europe,
213
519631
3899
hier z. B. Sulfate in Europa,
die als weiße Flächen gekennzeichnet sind,
die als weiße Flächen gekennzeichnet sind,
08:55
how does that affect the
temperatures at the surface
temperatures at the surface
214
523530
3335
die Temperaturen
und die Sonneneinstrahlung
und die Sonneneinstrahlung
08:58
and the sunlight that you get at the surface?
215
526865
3488
an der Erdoberfläche?
09:02
We can look at this across the world.
216
530353
3488
Wir können diese Zusammenhänge
überall auf der Welt beobachten.
überall auf der Welt beobachten.
09:05
We can look at the pollution from China.
217
533841
3660
Wir können einen Blick
auf die Verschmutzung in China
auf die Verschmutzung in China
09:09
We can look at the impacts of storms
218
537501
3598
und den Einfluss von Stürmen
09:13
on sea salt particles in the atmosphere.
219
541099
3444
auf Seesalz-Partikel
in der Atmosphäre werfen.
in der Atmosphäre werfen.
09:16
We can see the combination
220
544543
2561
Wir können das Zusammenwirken
all dieser
unterschiedlichen Prozesse sehen,
unterschiedlichen Prozesse sehen,
09:19
of all of these different things
221
547104
2171
die alle gleichzeitig ablaufen,
09:21
happening all at once,
222
549275
1468
09:22
and we can ask much more interesting questions.
223
550743
2407
und wir können noch
interessantere Fragen stellen:
interessantere Fragen stellen:
09:25
How do air pollution and climate coexist?
224
553150
4624
Wie beeinflussen sich
Luftverschmutzung und Klima?
Luftverschmutzung und Klima?
09:29
Can we change things
225
557774
1509
Können wir Dinge ändern,
die das Klima und die Luftverschmutzung
gleichzeitig verändern?
gleichzeitig verändern?
09:31
that affect air pollution and
climate at the same time?
climate at the same time?
226
559283
2589
09:33
The answer is yes.
227
561872
2344
Die Antwort ist "Ja".
09:36
So this is a history of the 20th century.
228
564216
3044
Hier sehen Sie den Klimaverlauf
des 20. Jahrhunderts.
des 20. Jahrhunderts.
09:39
The first one is the model.
229
567260
2243
Oben sehen Sie ein Modell.
Das simulierte Wetter
unterscheidet sich etwas
unterscheidet sich etwas
09:41
The weather is a little bit different
230
569503
1407
09:42
to what actually happened.
231
570910
1289
von den tatsächlichen Daten.
09:44
The second one are the observations.
232
572199
2032
Unten sehen Sie die Beobachtungsdaten.
09:46
And we're going through the 1930s.
233
574231
2325
Wenn wir uns die 1930er-Jahre anschauen,
09:48
There's variability, there are things going on,
234
576556
2824
sehen wir einige Klimaschwankungen,
09:51
but it's all kind of in the noise.
235
579380
2182
die aber eher gering ausfallen.
09:53
As you get towards the 1970s,
236
581562
2862
In den 1970er-Jahren
verändert sich das Bild.
09:56
things are going to start to change.
237
584424
2009
09:58
They're going to start to look more similar,
238
586433
2062
Beide Grafiken ähneln sich immer mehr,
10:00
and by the time you get to the 2000s,
239
588495
2558
und zu Beginn des 21. Jahrhunderts
erkennt man bereits die Klimamuster
der globalen Erwärmung,
der globalen Erwärmung,
10:03
you're already seeing the
patterns of global warming,
patterns of global warming,
240
591063
2642
10:05
both in the observations and in the model.
241
593705
2749
sowohl bei den Beobachtungen
als auch im Modell.
als auch im Modell.
Wir wissen,
10:08
We know what happened over the 20th century.
242
596454
2127
was im 20. Jahrhundert geschehen ist.
10:10
Right? We know that it's gotten warmer.
243
598581
1760
Wir wissen, dass es wärmer geworden ist
10:12
We know where it's gotten warmer.
244
600341
1611
und wo es wärmer geworden ist.
10:13
And if you ask the models why did that happen,
245
601952
2740
Wenn man die Modelle
nach dem Grund fragt,
nach dem Grund fragt,
dann erkennt man,
dass im Wesentlichen das CO2,
dass im Wesentlichen das CO2,
10:16
and you say, okay, well, yes,
246
604692
2125
10:18
basically it's because of the carbon dioxide
247
606817
1866
das wir in die Atmosphäre
freigesetzt haben,
freigesetzt haben,
10:20
we put into the atmosphere.
248
608683
1979
dafür verantwortlich ist.
10:22
We have a very good match
249
610662
1682
Modelle und Beobachtungen
10:24
up until the present day.
250
612344
2627
stimmen bisher sehr genau überein.
Es gibt aber einen entscheidenden Grund,
weshalb wir Modelle betrachten,
weshalb wir Modelle betrachten,
10:26
But there's one key reason why we look at models,
251
614971
3420
10:30
and that's because of this phrase here.
252
618391
2221
den der folgende Satz erklärt:
10:32
Because if we had observations of the future,
253
620612
2495
Wenn wir Beobachtungsdaten
aus der Zukunft hätten,
aus der Zukunft hätten,
10:35
we obviously would trust them more than models,
254
623107
3329
würden wir diesen
mehr vertrauen als Modellen.
mehr vertrauen als Modellen.
10:38
But unfortunately,
255
626436
1944
Doch leider ...
10:40
observations of the future
are not available at this time.
are not available at this time.
256
628380
5540
stehen uns zukünftige Daten
in der Gegenwart nicht zur Verfügung.
in der Gegenwart nicht zur Verfügung.
Es gibt also einen Unterschied,
wenn wir in die Zukunft blicken:
wenn wir in die Zukunft blicken:
10:45
So when we go out into the
future, there's a difference.
future, there's a difference.
257
633920
2705
10:48
The future is unknown, the future is uncertain,
258
636625
2562
Die Zukunft ist nicht vorhersehbar.
10:51
and there are choices.
259
639187
2404
Wir haben nun mehrere Möglichkeiten.
10:53
Here are the choices that we have.
260
641591
1833
Diese sehen folgendermaßen aus:
10:55
We can do some work to mitigate
261
643424
2139
Wir können versuchen,
10:57
the emissions of carbon dioxide into the atmosphere.
262
645563
2795
den CO2-Ausstoß
geringfügig einzuschränken.
geringfügig einzuschränken.
11:00
That's the top one.
263
648358
1926
Das wird in dem Modell oben simuliert.
11:02
We can do more work
264
650284
1906
Wir könnten aber auch daran arbeiten,
11:04
to really bring it down
265
652190
2176
den CO2-Ausstoß deutlich zu verringern,
11:06
so that by the end of the century,
266
654366
2218
damit dieser gegen Ende des Jahrhunderts
11:08
it's not much more than there is now.
267
656584
2464
nicht viel höher ist als jetzt.
11:11
Or we can just leave it to fate
268
659048
3767
Oder aber wir überlassen all
das dem Schicksal
das dem Schicksal
11:14
and continue on
269
662815
1493
und machen einfach weiter,
11:16
with a business-as-usual type of attitude.
270
664308
3746
wie wir es bisher getan haben.
11:20
The differences between these choices
271
668054
3456
Die Auswirkungen
dieser verschiedenen Entscheidungen
dieser verschiedenen Entscheidungen
11:23
can't be answered by looking at models.
272
671510
4797
können aber nicht durch das Betrachten
von Modellen beantwortet werden.
von Modellen beantwortet werden.
11:28
There's a great phrase
273
676307
1639
Es gibt einen großartigen Satz
11:29
that Sherwood Rowland,
274
677946
1793
von Sherwood Rowland,
11:31
who won the Nobel Prize for the chemistry
275
679739
3864
der den Chemie-Nobelpreis
für seine Forschung
zum Ozonabbau gewann.
zum Ozonabbau gewann.
11:35
that led to ozone depletion,
276
683603
2273
11:37
when he was accepting his Nobel Prize,
277
685876
2397
Als er den Nobelpreis entgegennahm,
11:40
he asked this question:
278
688273
1379
stellte er die Frage:
11:41
"What is the use of having developed a science
279
689652
2311
“Was bringt uns eine Wissenschaft,
11:43
well enough to make predictions if, in the end,
280
691963
3261
mit der wir Vorhersagen treffen können,
11:47
all we're willing to do is stand around
281
695224
2829
wenn wir nur herumstehen
11:50
and wait for them to come true?"
282
698053
2707
und darauf warten,
dass sich diese erfüllen?"
dass sich diese erfüllen?"
11:52
The models are skillful,
283
700760
2737
Unsere Modelle sind effektiv,
11:55
but what we do with the
information from those models
information from those models
284
703497
3318
aber was wir mit den Erkenntnissen
dieser Modelle anfangen,
dieser Modelle anfangen,
11:58
is totally up to you.
285
706815
2171
hängt ganz von Ihnen ab.
12:00
Thank you.
286
708986
1938
Vielen Dank.
12:02
(Applause)
287
710924
2916
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Gavin Schmidt - Climate scientistWhat 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 speakerSchmidt 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.
Gavin Schmidt | Speaker | TED.com