TED2014
Gavin Schmidt: The emergent patterns of climate change
Gavin Schmidt: Los patrones emergentes del cambio climático
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No se puede entender el cambio climático por partes, dice el científico ambiental Gavin Schmidt. Es todo o nada. En esta charla iluminadora, explica cómo se estudia el panorama general del cambio climático con modelos fascinantes que ilustran la infinita complejidad de las interacciones a pequeña escala de los eventos ambientales.
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
Vivimos en un medioambiente muy complejo:
00:15
complexity and dynamism
1
3187
1904
complejidad y dinamismo
00:17
and patterns of evidence
2
5091
2063
y patrones de evidencia
00:19
from satellite photographs, from videos.
3
7154
2885
de fotografías satelitales, de videos.
00:22
You can even see it outside your window.
4
10039
3011
Incluso pueden verlo
desde sus ventanas.
desde sus ventanas.
00:25
It's endlessly complex, but somehow familiar,
5
13050
3860
Es infinitamente complejo,
pero de alguna manera familiar,
pero de alguna manera familiar,
00:28
but the patterns kind of repeat,
6
16910
1960
pero los patrones parecen repetirse,
00:30
but they never repeat exactly.
7
18870
2490
aunque nunca se repiten exactamente.
00:33
It's a huge challenge to understand.
8
21360
4127
Entenderlo es un enorme reto.
00:37
The patterns that you see
9
25487
2132
Los patrones que vemos
00:39
are there at all of the different scales,
10
27619
3720
están ahí en distintas escalas,
00:43
but you can't chop it into one little bit and say,
11
31339
2906
pero no podemos
tomar un fragmento y decir,
tomar un fragmento y decir,
00:46
"Oh, well let me just make a smaller climate."
12
34245
2663
"Vamos a hacer
un clima más pequeño".
un clima más pequeño".
00:48
I can't use the normal products of reductionism
13
36908
4212
No se pueden usar los productos
normales del reduccionismo
normales del reduccionismo
00:53
to get a smaller and smaller thing that I can study
14
41120
2722
para hacer algo
más y más pequeño
más y más pequeño
que se pueda estudiar
en un laboratorio y decir,
en un laboratorio y decir,
00:55
in a laboratory and say, "Oh,
15
43842
2308
00:58
now that's something I now understand."
16
46150
2396
"¡Vaya! Esto es algo
que ahora entiendo".
que ahora entiendo".
01:00
It's the whole or it's nothing.
17
48546
3367
Es el todo o es nada.
01:03
The different scales that give you
18
51913
2552
Las diversas escalas que producen
01:06
these kinds of patterns
19
54465
2122
estos tipos de patrones
01:08
range over an enormous range of magnitude,
20
56587
3457
van desde un enorme
rango de magnitudes,
rango de magnitudes,
01:12
roughly 14 orders of magnitude,
21
60044
2416
de casi 14 órdenes
de magnitud,
de magnitud,
01:14
from the small microscopic particles
22
62460
2491
desde las partículas microscópicas
01:16
that seed clouds
23
64951
2376
que bombardean las nubes
01:19
to the size of the planet itself,
24
67327
2560
hasta el tamaño del planeta mismo,
01:21
from 10 to the minus six
25
69887
1276
de 10 a la menos 6
01:23
to 10 to the eight,
26
71163
1077
a 10 a la 8,
01:24
14 orders of spatial magnitude.
27
72240
2292
14 órdenes de magnitud espacial.
01:26
In time, from milliseconds to millennia,
28
74532
3411
En tiempo, desde milésimas
de segundo a milenios,
de segundo a milenios,
01:29
again around 14 orders of magnitude.
29
77943
3055
nuevamente cerca de
14 órdenes de magnitud.
14 órdenes de magnitud.
01:32
What does that mean?
30
80998
1387
¿Qué quiere decir esto?
01:34
Okay, well if you think about how
31
82385
1939
Si pensamos en cómo
01:36
you can calculate these things,
32
84324
2660
calcular estos fenómenos,
01:38
you can take what you can see,
33
86984
1960
podemos tomar lo que vemos,
01:40
okay, I'm going to chop it up
34
88944
1026
y voy a cortarlo
01:41
into lots of little boxes,
35
89970
1379
en muchas cajitas,
01:43
and that's the result of physics, right?
36
91349
2355
y ese es el resultado
de la física ¿de acuerdo?
de la física ¿de acuerdo?
01:45
And if I think about a weather model,
37
93704
1725
Y si pienso en un modelo climático,
01:47
that spans about five orders of magnitude,
38
95429
2494
este abarca cerca de
5 órdenes de magnitud,
5 órdenes de magnitud,
01:49
from the planet to a few kilometers,
39
97923
3127
del planeta a unos kilómetros
01:53
and the time scale
40
101050
1538
y en la escala temporal
01:54
from a few minutes to 10 days, maybe a month.
41
102588
4412
de algunos minutos a 10 días,
quizá un mes.
quizá un mes.
01:59
We're interested in more than that.
42
107000
1395
Nos interesa mucho más que eso.
02:00
We're interested in the climate.
43
108395
1305
Nos interesa el clima.
02:01
That's years, that's millennia,
44
109700
2141
Esto es años, milenios,
02:03
and we need to go to even smaller scales.
45
111841
2573
y necesitamos ir a
escalas aún menores.
escalas aún menores.
02:06
The stuff that we can't resolve,
46
114414
1601
A lo que no podemos resolver,
02:08
the sub-scale processes,
47
116015
1965
los procesos de las subescalas,
02:09
we need to approximate in some way.
48
117980
1980
necesitamos aproximarnos
de algún modo.
de algún modo.
02:11
That is a huge challenge.
49
119960
1762
Es un reto enorme.
02:13
Climate models in the 1990s
50
121722
2188
En la década de 1990,
los modelos climatológicos
los modelos climatológicos
02:15
took an even smaller chunk of that,
51
123910
1970
tomaban un trozo aún más pequeño,
02:17
only about three orders of magnitude.
52
125880
2018
de tan solo tres órdenes de magnitud,
02:19
Climate models in the 2010s,
53
127898
2095
En la década actual,
02:21
kind of what we're working with now,
54
129993
1774
estamos trabajando
con alrededor de
con alrededor de
02:23
four orders of magnitude.
55
131767
2940
4 órdenes de magnitud.
02:26
We have 14 to go,
56
134707
2303
Nos faltan 14
02:29
and we're increasing our capability
57
137010
2200
y estamos aumentando
nuestra capacidad
nuestra capacidad
02:31
of simulating those at about
58
139210
1870
de simularlos alrededor
02:33
one extra order of magnitude every decade.
59
141080
3546
de un orden de magnitud
por década.
por década.
02:36
One extra order of magnitude in space
60
144626
1895
Un orden extra de
magnitud en espacio
magnitud en espacio
02:38
is 10,000 times more calculations.
61
146521
3249
equivale a 10 000 veces
más cálculos.
más cálculos.
02:41
And we keep adding more things,
62
149770
2380
Y seguimos añadiendo más cosas,
02:44
more questions to these different models.
63
152150
2374
más preguntas a
estos diversos modelos.
estos diversos modelos.
02:46
So what does a climate model look like?
64
154524
2733
¿Cómo se ve un modelo climático?
02:49
This is an old climate model, admittedly,
65
157257
2341
Este es un modelo climático antiguo,
02:51
a punch card, a single line of Fortran code.
66
159598
4080
una tarjeta perforada,
una línea de código Fortran.
una línea de código Fortran.
02:55
We no longer use punch cards.
67
163678
1978
Ya no usamos tarjetas perforadas.
02:57
We do still use Fortran.
68
165656
2241
Pero aún empleamos Fortran.
02:59
New-fangled ideas like C
69
167897
1957
Las ideas modernas
como el lenguaje C
como el lenguaje C
03:01
really haven't had a big impact
70
169854
3235
no han tenido un gran impacto
03:05
on the climate modeling community.
71
173089
2367
en la comunidad de
modelado climático.
modelado climático.
Pero ¿cómo seguimos haciéndolo?
03:07
But how do we go about doing it?
72
175456
1400
03:08
How do we go from that complexity that you saw
73
176856
4624
¿Cómo vamos de
la complejidad que vieron
la complejidad que vieron
03:13
to a line of code?
74
181480
2530
a una línea de código?
03:16
We do it one piece at a time.
75
184010
1573
Lo hacemos uno por uno.
03:17
This is a picture of sea ice
76
185583
1878
Esta es una imagen de mar de hielo
03:19
taken flying over the Arctic.
77
187461
2098
tomada en un sobrevuelo en el Ártico
03:21
We can look at all of the different equations
78
189559
2038
Podemos ver las distintas ecuaciones
03:23
that go into making the ice grow
79
191597
3112
que describen el crecimiento de hielo
03:26
or melt or change shape.
80
194709
2114
o su derretimiento o cambio de forma.
03:28
We can look at the fluxes.
81
196823
1131
Podemos ver los flujos.
03:29
We can look at the rate at which
82
197954
1952
Podemos ver el ritmo al que
03:31
snow turns to ice, and we can code that.
83
199906
2845
la nieve se convierte en hielo,
y podemos codificarlo.
y podemos codificarlo.
03:34
We can encapsulate that in code.
84
202751
2329
Podemos encapsularlo en un código.
03:37
These models are around
85
205080
1226
Estos modelos son de cerca
03:38
a million lines of code at this point,
86
206306
2083
de un millón de líneas
de código en este punto.
de código en este punto.
03:40
and growing by tens of thousands of lines of code
87
208389
3470
y crecen unas decenas de
miles de líneas de código
miles de líneas de código
03:43
every year.
88
211859
1191
cada año.
03:45
So you can look at that piece,
89
213050
1653
Pueden ver esta pieza,
pero también las demás piezas.
03:46
but you can look at the other pieces too.
90
214703
1922
03:48
What happens when you have clouds?
91
216625
1933
¿Qué pasa cuando hay nubes?
03:50
What happens when clouds form,
92
218558
2159
¿Qué pasa cuando las nubes se forman,
03:52
when they dissipate, when they rain out?
93
220717
1882
se disipan, se precipitan?
03:54
That's another piece.
94
222599
1742
Es otra pieza.
03:56
What happens when we have radiation
95
224341
1846
¿Qué pasa cuando la radiación solar
03:58
coming from the sun, going through the atmosphere,
96
226187
2534
que penetra la atmósfera
04:00
being absorbed and reflected?
97
228721
1926
se absorbe y se refleja?
04:02
We can code each of those
very small pieces as well.
very small pieces as well.
98
230647
3979
Podemos codificar cada uno de ellos
también en piezas muy pequeñas.
también en piezas muy pequeñas.
04:06
There are other pieces:
99
234626
1416
Hay otras piezas:
04:08
the winds changing the ocean currents.
100
236042
3460
Los vientos que cambian
las corrientes oceánicas.
las corrientes oceánicas.
04:11
We can talk about the role of vegetation
101
239502
3770
Podemos hablar del
papel de la vegetación
papel de la vegetación
04:15
in transporting water from the soils
102
243272
2329
en el transporte
del agua del suelo
del agua del suelo
04:17
back into the atmosphere.
103
245601
1969
hacia la atmósfera.
04:19
And each of these different elements
104
247570
2914
Y cada uno de
esos diversos elementos
esos diversos elementos
04:22
we can encapsulate and put into a system.
105
250484
3624
pueden encapsularse y
ponerse en un sistema.
ponerse en un sistema.
04:26
Each of those pieces ends up adding to the whole.
106
254108
5148
Cada una de esas partes termina
por sumarse al conjunto.
por sumarse al conjunto.
04:31
And you get something like this.
107
259256
2297
Y el resultado es similar a esto.
04:33
You get a beautiful representation
108
261553
2848
Una hermosa representación
04:36
of what's going on in the climate system,
109
264401
2622
de lo que sucede en
el sistema climático,
el sistema climático,
04:39
where each and every one of those
110
267023
3389
en el que cada uno de esos
04:42
emergent patterns that you can see,
111
270412
2782
patrones emergentes
que pueden ver,
que pueden ver,
04:45
the swirls in the Southern Ocean,
112
273194
2003
los remolinos en
el Océano del sur,
el Océano del sur,
04:47
the tropical cyclone in the Gulf of Mexico,
113
275197
2756
el ciclón tropical en
el Golfo de México,
el Golfo de México,
04:49
and there's two more that are going to pop up
114
277953
1641
y otros dos más por surgir
04:51
in the Pacific at any point now,
115
279594
2354
en el Pacífico en
cualquier momento,
cualquier momento,
04:53
those rivers of atmospheric water,
116
281948
2713
esos ríos de agua atmosférica,
04:56
all of those are emergent properties
117
284661
2857
todos esos son propiedades emergentes
04:59
that come from the interactions
118
287518
2124
que provienen de las interacciones
05:01
of all of those small-scale processes I mentioned.
119
289642
3495
de todos esos procesos a
pequeña escala que mencioné.
pequeña escala que mencioné.
05:05
There's no code that says,
120
293137
1905
No hay un código que diga
05:07
"Do a wiggle in the Southern Ocean."
121
295042
1857
"Haga un giro en el océano del sur".
05:08
There's no code that says, "Have two
122
296899
2668
No hay un código que diga
"Haga dos ciclones que giren
uno en torno del otro".
uno en torno del otro".
05:11
tropical cyclones that spin around each other."
123
299567
2898
05:14
All of those things are emergent properties.
124
302465
3812
Todas esas cosas son
propiedades emergentes.
propiedades emergentes.
05:18
This is all very good. This is all great.
125
306277
2146
Todo esto está muy bien.
Es grandioso.
Es grandioso.
Pero lo que queremos saber es
05:20
But what we really want to know
126
308423
1270
05:21
is what happens to these emergent properties
127
309693
1949
¿qué pasa con todas esas
propiedades emergentes
propiedades emergentes
05:23
when we kick the system?
128
311642
1705
cuando pateamos el sistema?
05:25
When something changes, what
happens to those properties?
happens to those properties?
129
313347
3533
¿Qué pasa con esas propiedades
cuando algo cambia?
cuando algo cambia?
05:28
And there's lots of different ways to kick the system.
130
316880
2989
Y hay muchas maneras distintas
de patear el sistema.
de patear el sistema.
05:31
There are wobbles in the Earth's orbit
131
319869
2033
Hay tambaleos en
la órbita terrestre
la órbita terrestre
05:33
over hundreds of thousands of years
132
321902
1879
a lo largo de cientos
de millones de años
de millones de años
05:35
that change the climate.
133
323781
2026
que alteran el clima.
05:37
There are changes in the solar cycles,
134
325807
2136
Hay cambios en los ciclos solares,
05:39
every 11 years and longer, that change the climate.
135
327943
3105
cada 11 años aproximadamente,
que cambian el clima
que cambian el clima
05:43
Big volcanoes go off and change the climate.
136
331048
3574
Grandes volcanes
se apagan y cambian el clima.
se apagan y cambian el clima.
05:46
Changes in biomass burning, in smoke,
137
334622
3238
Cambios en la quema
de biomasa, humo,
de biomasa, humo,
05:49
in aerosol particles, all of those things
138
337860
1863
partículas en aerosol
y todas esas cosas
y todas esas cosas
05:51
change the climate.
139
339723
1822
alteran el clima.
05:53
The ozone hole changed the climate.
140
341545
4059
El hoyo en la capa de
ozono alteró el clima.
ozono alteró el clima.
05:57
Deforestation changes the climate
141
345604
2217
La deforestación cambia el clima
05:59
by changing the surface properties
142
347821
1926
al cambiar las propiedades
de la superficie
de la superficie
06:01
and how water is evaporated
143
349747
1990
y en cómo se evapora del agua
06:03
and moved around in the system.
144
351737
2466
y en cómo se mueve
en el sistema.
en el sistema.
06:06
Contrails change the climate
145
354203
2285
Las estelas de condensación
alteran el clima
alteran el clima
06:08
by creating clouds where there were none before,
146
356488
2867
al crear nubes en donde no había
06:11
and of course greenhouse gases change the system.
147
359355
4598
y, desde luego, los gases de efecto
invernadero alteran el sistema.
invernadero alteran el sistema.
06:15
Each of these different kicks
148
363953
3021
Cada uno de esos factores
06:18
provides us with a target
149
366974
2151
nos da una oportunidad
06:21
to evaluate whether we understand
150
369125
2835
para evaluar si entendemos
06:23
something about this system.
151
371960
2161
algo de este sistema.
06:26
So we can go to look at
152
374121
2392
Podemos ver
06:28
what model skill is.
153
376513
2704
qué tan preciso es el modelo.
06:31
Now I use the word "skill" advisedly:
154
379217
2033
Hablo de "precisión" intencionalmente:
06:33
Models are not right or wrong; they're always wrong.
155
381250
2411
Los modelos no están bien o mal:
siempre están mal.
siempre están mal.
06:35
They're always approximations.
156
383661
1720
Siempre son aproximaciones.
06:37
The question you have to ask
157
385381
1894
La pregunta que
hay que hacerse
hay que hacerse
06:39
is whether a model tells you more information
158
387275
3079
es si un modelo
da más información
da más información
06:42
than you would have had otherwise.
159
390354
1925
que algún otro.
06:44
If it does, it's skillful.
160
392279
3381
Si es así, es preciso.
06:47
This is the impact of the ozone hole
161
395660
2454
Este es el impacto del agujero
en la capa de ozono
en la capa de ozono
06:50
on sea level pressure, so
low pressure, high pressures,
low pressure, high pressures,
162
398114
2860
en la presión a nivel de mar,
baja presión, alta presión,
baja presión, alta presión,
06:52
around the southern oceans, around Antarctica.
163
400974
2595
alrededor de los mares del sur,
alrededor de la Antártica.
alrededor de la Antártica.
06:55
This is observed data.
164
403569
1913
Este es el dato observado.
06:57
This is modeled data.
165
405482
2088
Este es el modelo del dato.
06:59
There's a good match
166
407570
1594
Hay una buena similitud
07:01
because we understand the physics
167
409164
1951
porque entendemos la física
07:03
that controls the temperatures in the stratosphere
168
411115
3138
que controla las temperaturas
en la estratósfera
en la estratósfera
07:06
and what that does to the winds
169
414253
1746
y lo que hacen los vientos
07:07
around the southern oceans.
170
415999
2181
alrededor de los mares del sur.
07:10
We can look at other examples.
171
418180
1519
Podemos ver otros ejemplos.
07:11
The eruption of Mount Pinatubo in 1991
172
419699
2856
La erupción del volcán
Pinatubo en 1991
Pinatubo en 1991
07:14
put an enormous amount of aerosols, small particles,
173
422555
2799
dejó una enorme cantidad de
aerosoles, pequeñas partículas,
aerosoles, pequeñas partículas,
07:17
into the stratosphere.
174
425354
1587
en la estratósfera.
07:18
That changed the radiation
balance of the whole planet.
balance of the whole planet.
175
426941
3147
Eso cambió el balance de
radiación en el planeta entero.
radiación en el planeta entero.
07:22
There was less energy coming
in than there was before,
in than there was before,
176
430088
2782
Había menos energía
llegando que antes,
llegando que antes,
07:24
so that cooled the planet,
177
432870
1658
así que la Tierra se enfrió
07:26
and those red lines and those green lines,
178
434528
2019
y esas líneas rojas y
esas líneas verdes
esas líneas verdes
07:28
those are the differences between what we expected
179
436547
2565
son la diferencia entre
lo que se esperaba
lo que se esperaba
07:31
and what actually happened.
180
439112
1688
y lo que en realidad pasó.
07:32
The models are skillful,
181
440800
1783
Los modelos son precisos,
07:34
not just in the global mean,
182
442583
1693
no solo a escala global,
07:36
but also in the regional patterns.
183
444276
3044
sino en patrones locales.
07:39
I could go through a dozen more examples:
184
447320
2840
Podría poner una docena
más de ejemplos:
más de ejemplos:
07:42
the skill associated with solar cycles,
185
450160
2850
la precisión asociada
con los ciclos solares
con los ciclos solares
07:45
changing the ozone in the stratosphere;
186
453010
2070
que cambia el ozono
en la estratósfera;
en la estratósfera;
07:47
the skill associated with orbital changes
187
455080
2347
la precisión asociada con
los cambios en la órbita
los cambios en la órbita
07:49
over 6,000 years.
188
457427
2056
durante 6000 años.
07:51
We can look at that too, and the models are skillful.
189
459483
2398
Podemos estudiarlos y
los modelos son precisos.
los modelos son precisos.
07:53
The models are skillful in response to the ice sheets
190
461881
3094
Los modelos son precisos de
acuerdo a las capas de hielo
acuerdo a las capas de hielo
07:56
20,000 years ago.
191
464975
1520
de hace 20 000 años.
07:58
The models are skillful
192
466495
1671
Los modelos son precisos
08:00
when it comes to the 20th-century trends
193
468166
2904
cuando se buscan
tendencias en el siglo XX
tendencias en el siglo XX
08:03
over the decades.
194
471070
1515
entre décadas.
08:04
Models are successful at modeling
195
472585
2282
Los modelos son
exitosos para modelar
exitosos para modelar
08:06
lake outbursts into the North Atlantic
196
474867
2605
surgimientos de lagos
en el Atlántico norte
en el Atlántico norte
08:09
8,000 years ago.
197
477472
1765
hace 8 000 años.
08:11
And we can get a good match to the data.
198
479237
3090
Y podemos tener una buena
aproximación a los datos.
aproximación a los datos.
08:15
Each of these different targets,
199
483463
2387
Cada uno de estos
diferentes objetivos,
diferentes objetivos,
08:17
each of these different evaluations,
200
485850
2130
cada uno de las diferentes
evaluaciones,
evaluaciones,
08:19
leads us to add more scope
201
487980
2391
nos lleva a agregar mayor alcance
08:22
to these models,
202
490371
1151
a estos modelos,
08:23
and leads us to more and more
203
491522
2744
y nos lleva a situaciones
08:26
complex situations that we can ask
204
494266
3988
más y más complejas
en las que podemos
en las que podemos
08:30
more and more interesting questions,
205
498254
2569
hacer preguntas más
y más interesantes,
y más interesantes,
08:32
like, how does dust from the Sahara,
206
500823
2710
como, ¿cómo el polvo del Sahara,
08:35
that you can see in the orange,
207
503533
1734
que pueden ver es naranja,
08:37
interact with tropical cyclones in the Atlantic?
208
505267
3443
interactúa con los ciclones
tropicales en el atlántico?
tropicales en el atlántico?
08:40
How do organic aerosols from biomass burning,
209
508710
3477
¿Cómo el aerosol orgánico
de la quema de biomasa,
de la quema de biomasa,
08:44
which you can see in the red dots,
210
512187
2723
que pueden ver en puntos rojos,
08:46
intersect with clouds and rainfall patterns?
211
514910
2934
interactúa con los patrones
de nubes y lluvias?
de nubes y lluvias?
08:49
How does pollution, which you can see
212
517844
1787
¿Cómo la contaminación,
que pueden ver
que pueden ver
08:51
in the white wisps of sulfate pollution in Europe,
213
519631
3899
en los remolinos blancos de
contaminación por sulfatos en Europa,
contaminación por sulfatos en Europa,
08:55
how does that affect the
temperatures at the surface
temperatures at the surface
214
523530
3335
afecta la temperatura en la superficie
08:58
and the sunlight that you get at the surface?
215
526865
3488
y en la luz solar que
llega a la superficie?
llega a la superficie?
09:02
We can look at this across the world.
216
530353
3488
Podemos ver esto
en todo el mundo.
en todo el mundo.
09:05
We can look at the pollution from China.
217
533841
3660
Podemos ver
la contaminación de China.
la contaminación de China.
09:09
We can look at the impacts of storms
218
537501
3598
Podemos ver
el impacto de las tormentas
el impacto de las tormentas
09:13
on sea salt particles in the atmosphere.
219
541099
3444
sobre las partículas de
sal de mar en la atmósfera.
sal de mar en la atmósfera.
09:16
We can see the combination
220
544543
2561
Podemos ver la combinación
09:19
of all of these different things
221
547104
2171
de todas esas distintas cosas
09:21
happening all at once,
222
549275
1468
ocurriendo al mismo tiempo
09:22
and we can ask much more interesting questions.
223
550743
2407
y podemos hacernos preguntas
aún más interesantes.
aún más interesantes.
09:25
How do air pollution and climate coexist?
224
553150
4624
¿Cómo coexisten la contaminación
atmosférica y el clima?
atmosférica y el clima?
09:29
Can we change things
225
557774
1509
¿Podemos cambiar elementos
09:31
that affect air pollution and
climate at the same time?
climate at the same time?
226
559283
2589
que afectan tanto
la contaminación como el clima?
la contaminación como el clima?
09:33
The answer is yes.
227
561872
2344
La respuesta es sí.
09:36
So this is a history of the 20th century.
228
564216
3044
Así que esta la historia del siglo XX.
09:39
The first one is the model.
229
567260
2243
El primero es el modelo.
09:41
The weather is a little bit different
230
569503
1407
El clima es un poco diferente
09:42
to what actually happened.
231
570910
1289
de lo que en realidad pasó.
09:44
The second one are the observations.
232
572199
2032
La segunda son las observaciones.
09:46
And we're going through the 1930s.
233
574231
2325
Y vamos por la década de los treinta.
09:48
There's variability, there are things going on,
234
576556
2824
Hay cambios, están pasando cosas,
09:51
but it's all kind of in the noise.
235
579380
2182
pero es como una especie ruido.
09:53
As you get towards the 1970s,
236
581562
2862
Mientras nos acercamos
a la década de los setenta
a la década de los setenta
09:56
things are going to start to change.
237
584424
2009
las cosas empiezan a cambiar.
09:58
They're going to start to look more similar,
238
586433
2062
Empiezan a verse más similares,
10:00
and by the time you get to the 2000s,
239
588495
2558
y para el siglo XXI
10:03
you're already seeing the
patterns of global warming,
patterns of global warming,
240
591063
2642
ya estamos viendo el patrón
del calentamiento global,
del calentamiento global,
10:05
both in the observations and in the model.
241
593705
2749
tanto en las observaciones
como en el modelo.
como en el modelo.
10:08
We know what happened over the 20th century.
242
596454
2127
Sabemos qué ocurrió en el siglo XX.
10:10
Right? We know that it's gotten warmer.
243
598581
1760
Sabemos que se hizo más cálido.
10:12
We know where it's gotten warmer.
244
600341
1611
Sabemos dónde se hizo más cálido.
10:13
And if you ask the models why did that happen,
245
601952
2740
Y si le preguntan a los modelos
por qué ocurrió
por qué ocurrió
10:16
and you say, okay, well, yes,
246
604692
2125
y dicen, bueno, bien, sí,
10:18
basically it's because of the carbon dioxide
247
606817
1866
básicamente por
el dióxido de carbono
el dióxido de carbono
10:20
we put into the atmosphere.
248
608683
1979
que pusimos en la atmósfera.
10:22
We have a very good match
249
610662
1682
Tenemos un buen ajuste
10:24
up until the present day.
250
612344
2627
hasta el día de hoy.
10:26
But there's one key reason why we look at models,
251
614971
3420
Pero hay una razón fundamental
de por qué recurrimos a los modelos
de por qué recurrimos a los modelos
10:30
and that's because of this phrase here.
252
618391
2221
y es por esta frase.
10:32
Because if we had observations of the future,
253
620612
2495
Porque si tuviéramos
mediciones del futuro
mediciones del futuro
10:35
we obviously would trust them more than models,
254
623107
3329
obviamente confiaríamos más
en ellas que en los modelos,
en ellas que en los modelos,
10:38
But unfortunately,
255
626436
1944
pero desgraciadamente,
10:40
observations of the future
are not available at this time.
are not available at this time.
256
628380
5540
las mediciones del futuro
todavía no están disponibles.
todavía no están disponibles.
10:45
So when we go out into the
future, there's a difference.
future, there's a difference.
257
633920
2705
Así que cuando llegamos
al futuro, hay diferencias.
al futuro, hay diferencias.
10:48
The future is unknown, the future is uncertain,
258
636625
2562
El futuro es
desconocido, es incierto
desconocido, es incierto
10:51
and there are choices.
259
639187
2404
y hay alternativas.
10:53
Here are the choices that we have.
260
641591
1833
Estas son las alternativas que tenemos.
10:55
We can do some work to mitigate
261
643424
2139
Podemos hacer algo para mitigar
10:57
the emissions of carbon dioxide into the atmosphere.
262
645563
2795
las emisiones de dióxido
de carbono en la atmósfera.
de carbono en la atmósfera.
11:00
That's the top one.
263
648358
1926
Esa es la primera.
11:02
We can do more work
264
650284
1906
Podemos trabajar
11:04
to really bring it down
265
652190
2176
para realmente bajarlos
11:06
so that by the end of the century,
266
654366
2218
para que al fin de siglo,
11:08
it's not much more than there is now.
267
656584
2464
no sea mucho más
de lo que hay ahora.
de lo que hay ahora.
11:11
Or we can just leave it to fate
268
659048
3767
O lo dejamos a su suerte
11:14
and continue on
269
662815
1493
y seguimos
11:16
with a business-as-usual type of attitude.
270
664308
3746
con nuestra actitud
de "no pasa nada".
de "no pasa nada".
11:20
The differences between these choices
271
668054
3456
La diferencia entre esas alternativas
11:23
can't be answered by looking at models.
272
671510
4797
se puede ver en los modelos.
11:28
There's a great phrase
273
676307
1639
Hay una gran cita
11:29
that Sherwood Rowland,
274
677946
1793
de Sherwood Rowland,
11:31
who won the Nobel Prize for the chemistry
275
679739
3864
que ganó el Premio Nobel de Química
11:35
that led to ozone depletion,
276
683603
2273
por estudiar el agotamiento del ozono,
11:37
when he was accepting his Nobel Prize,
277
685876
2397
cuando estaba aceptando
el premio Nobel
el premio Nobel
11:40
he asked this question:
278
688273
1379
preguntó lo siguiente:
11:41
"What is the use of having developed a science
279
689652
2311
¿Cuál es el fin de desarrollar una ciencia
11:43
well enough to make predictions if, in the end,
280
691963
3261
capaz de hacer predicciones, si al final
11:47
all we're willing to do is stand around
281
695224
2829
todos nos quedamos quietos
11:50
and wait for them to come true?"
282
698053
2707
esperando a que se hagan realidad?
11:52
The models are skillful,
283
700760
2737
Los modelos son precisos,
11:55
but what we do with the
information from those models
information from those models
284
703497
3318
pero lo que hagamos con
la información de esos modelos
la información de esos modelos
11:58
is totally up to you.
285
706815
2171
está en nuestras manos.
12:00
Thank you.
286
708986
1938
Gracias.
12:02
(Applause)
287
710924
2916
(Aplausos)
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