TED2014
Gavin Schmidt: The emergent patterns of climate change
Gavin Schmidt: Os padrões resultantes da mudança climática.
Filmed:
Readability: 4
1,270,244 views
Você não pode compreender a mudança climática por partes, diz o Climatologista Gavin Schmidt. É tudo ou nada. Nessa palestra esclarecedora, ele explica como ele estuda o panorama das mudanças climáticas com modelos fascinantes, que ilustram as interações infinitamente complexas de eventos ambientais de pequena escala.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
We live in a very complex environment:
0
864
2323
Vivemos em um ambiente muito complexo:
00:15
complexity and dynamism
1
3187
1904
complexidade, dinamismo
00:17
and patterns of evidence
2
5091
2063
e padrões de evidências
00:19
from satellite photographs, from videos.
3
7154
2885
de fotografias de satélite, de vídeos.
00:22
You can even see it outside your window.
4
10039
3011
Você pode até ver pela sua janela.
00:25
It's endlessly complex, but somehow familiar,
5
13050
3860
É infinitamente complexo,
mas de alguma forma familiar,
mas de alguma forma familiar,
00:28
but the patterns kind of repeat,
6
16910
1960
mas os padrões meio que se repetem,
00:30
but they never repeat exactly.
7
18870
2490
mas nunca de forma idêntica.
00:33
It's a huge challenge to understand.
8
21360
4127
Compreender isso é um enorme desafio.
00:37
The patterns that you see
9
25487
2132
Os padrões que você vê
00:39
are there at all of the different scales,
10
27619
3720
existem em todas as diferentes escalas,
00:43
but you can't chop it into one little bit and say,
11
31339
2906
mas você não pode dividi-los
em pedacinhos e dizer:
em pedacinhos e dizer:
00:46
"Oh, well let me just make a smaller climate."
12
34245
2663
"Bem, deixe-me criar um clima menor".
00:48
I can't use the normal products of reductionism
13
36908
4212
Não posso usar as ferramentas
normais de reducionismo
normais de reducionismo
00:53
to get a smaller and smaller thing that I can study
14
41120
2722
para obter uma coisa cada vez menor,
00:55
in a laboratory and say, "Oh,
15
43842
2308
que eu possa estudar
no laboratório e dizer:
no laboratório e dizer:
00:58
now that's something I now understand."
16
46150
2396
"Agora sim. Isso eu entendo".
01:00
It's the whole or it's nothing.
17
48546
3367
Ou é tudo ou é nada.
01:03
The different scales that give you
18
51913
2552
As diferentes escalas que proporcionam
01:06
these kinds of patterns
19
54465
2122
esses tipos de padrões
01:08
range over an enormous range of magnitude,
20
56587
3457
variam em uma enorme escala de grandeza,
01:12
roughly 14 orders of magnitude,
21
60044
2416
cerca de 14 ordens de grandeza,
01:14
from the small microscopic particles
22
62460
2491
desde pequenas partículas microscópicas
01:16
that seed clouds
23
64951
2376
que compõem as nuvens,
01:19
to the size of the planet itself,
24
67327
2560
ao tamanho do próprio planeta,
01:21
from 10 to the minus six
25
69887
1276
de 10 elevado a menos seis,
01:23
to 10 to the eight,
26
71163
1077
até 10 elevado a oito,
01:24
14 orders of spatial magnitude.
27
72240
2292
14 ordens de grandeza espaciais.
01:26
In time, from milliseconds to millennia,
28
74532
3411
No tempo, de milissegundos até milênios,
01:29
again around 14 orders of magnitude.
29
77943
3055
novamente cerca de 14 ordens de grandeza.
01:32
What does that mean?
30
80998
1387
O que isso significa?
01:34
Okay, well if you think about how
31
82385
1939
Bem, se você pensar sobre como
01:36
you can calculate these things,
32
84324
2660
você pode calcular essas coisas,
01:38
you can take what you can see,
33
86984
1960
você pode ter o que você pode ver.
01:40
okay, I'm going to chop it up
34
88944
1026
Ok, eu vou cortar isso
01:41
into lots of little boxes,
35
89970
1379
em um monte de quadradinhos,
01:43
and that's the result of physics, right?
36
91349
2355
e esse é o resultado da física, certo?
01:45
And if I think about a weather model,
37
93704
1725
E se eu pensar em um modelo climático
01:47
that spans about five orders of magnitude,
38
95429
2494
que se estenda por cinco
ordens de grandeza,
ordens de grandeza,
01:49
from the planet to a few kilometers,
39
97923
3127
do planeta até alguns quilômetros,
01:53
and the time scale
40
101050
1538
e a escala do tempo,
01:54
from a few minutes to 10 days, maybe a month.
41
102588
4412
de alguns minutos
até 10 dias, talvez um mês.
até 10 dias, talvez um mês.
01:59
We're interested in more than that.
42
107000
1395
Estamos interessados em mais que isso.
02:00
We're interested in the climate.
43
108395
1305
Estamos interessados no clima.
02:01
That's years, that's millennia,
44
109700
2141
Isso são anos, milênios,
02:03
and we need to go to even smaller scales.
45
111841
2573
então precisamos de escalas ainda menores.
02:06
The stuff that we can't resolve,
46
114414
1601
As coisas que não podemos resolver,
02:08
the sub-scale processes,
47
116015
1965
os processos de subescala,
02:09
we need to approximate in some way.
48
117980
1980
temos que aproximar.
02:11
That is a huge challenge.
49
119960
1762
Isso é um enorme desafio.
02:13
Climate models in the 1990s
50
121722
2188
Os modelos climáticos na década de 1990
02:15
took an even smaller chunk of that,
51
123910
1970
pegaram um pedaço ainda menor do que esse,
02:17
only about three orders of magnitude.
52
125880
2018
apenas cerca de 3 ordens de grandeza.
02:19
Climate models in the 2010s,
53
127898
2095
Os modelos climáticos na década de 2010,
02:21
kind of what we're working with now,
54
129993
1774
tipo os que estamos trabalhando agora,
02:23
four orders of magnitude.
55
131767
2940
4 ordens de grandeza.
02:26
We have 14 to go,
56
134707
2303
Nós temos 14 para usar,
02:29
and we're increasing our capability
57
137010
2200
e estamos aumentando a nossa capacidade
02:31
of simulating those at about
58
139210
1870
de simulá-los em cerca
02:33
one extra order of magnitude every decade.
59
141080
3546
de uma ordem extra
de grandeza a cada década.
de grandeza a cada década.
02:36
One extra order of magnitude in space
60
144626
1895
Uma ordem extra de grandeza no espaço
02:38
is 10,000 times more calculations.
61
146521
3249
significa 10 mil vezes mais cálculos.
02:41
And we keep adding more things,
62
149770
2380
E continuamos adicionando coisas,
02:44
more questions to these different models.
63
152150
2374
mais perguntas, a esses
diferentes modelos.
diferentes modelos.
02:46
So what does a climate model look like?
64
154524
2733
Como é um modelo climático?
02:49
This is an old climate model, admittedly,
65
157257
2341
Este é um modelo climático antigo,
reconhecidamente
reconhecidamente
02:51
a punch card, a single line of Fortran code.
66
159598
4080
um cartão perfurado, uma
única linha de código Fortran.
única linha de código Fortran.
02:55
We no longer use punch cards.
67
163678
1978
Não usamos mais cartões perfurados.
02:57
We do still use Fortran.
68
165656
2241
Mas ainda usamos Fortran.
02:59
New-fangled ideas like C
69
167897
1957
Ideias modernas, como a linguagem C,
03:01
really haven't had a big impact
70
169854
3235
não tiveram um grande impacto
03:05
on the climate modeling community.
71
173089
2367
na comunidade de modelagem climática.
03:07
But how do we go about doing it?
72
175456
1400
Mas como se chega a esse ponto?
03:08
How do we go from that complexity that you saw
73
176856
4624
Como ir daquela complexidade que você viu,
03:13
to a line of code?
74
181480
2530
até uma linha de código?
03:16
We do it one piece at a time.
75
184010
1573
Trabalhamos com uma peça de cada vez.
03:17
This is a picture of sea ice
76
185583
1878
Esta é uma imagem de gelo marítimo
03:19
taken flying over the Arctic.
77
187461
2098
se arriscando sobre o Ártico.
03:21
We can look at all of the different equations
78
189559
2038
Podemos observar todas
as diferentes equações
as diferentes equações
03:23
that go into making the ice grow
79
191597
3112
que investigam o aumento do gelo,
03:26
or melt or change shape.
80
194709
2114
ou seu derretimento, ou mudança de forma.
03:28
We can look at the fluxes.
81
196823
1131
Podemos observar os fluxos.
03:29
We can look at the rate at which
82
197954
1952
Podemos observar a que taxa a neve
03:31
snow turns to ice, and we can code that.
83
199906
2845
se transforma em gelo, e codificar isso.
03:34
We can encapsulate that in code.
84
202751
2329
Podemos encapsular isso em código.
03:37
These models are around
85
205080
1226
A essa altura, esses modelos têm
03:38
a million lines of code at this point,
86
206306
2083
cerca de um milhão de linhas de código,
03:40
and growing by tens of thousands of lines of code
87
208389
3470
e crescem dezenas de milhares
de linhas de código por ano.
03:43
every year.
88
211859
1191
03:45
So you can look at that piece,
89
213050
1653
Você pode observar aquela peça,
03:46
but you can look at the other pieces too.
90
214703
1922
mas pode observar
as outras peças também.
as outras peças também.
03:48
What happens when you have clouds?
91
216625
1933
O que acontece quando se tem nuvens?
03:50
What happens when clouds form,
92
218558
2159
O que acontece quando as nuvens se formam,
03:52
when they dissipate, when they rain out?
93
220717
1882
quando elas se dissipam, quando chove?
03:54
That's another piece.
94
222599
1742
Essa é outra peça.
03:56
What happens when we have radiation
95
224341
1846
O que acontece quando temos a radiação
03:58
coming from the sun, going through the atmosphere,
96
226187
2534
vindo do Sol, atravessando a atmosfera,
04:00
being absorbed and reflected?
97
228721
1926
sendo absorvida e refletida?
04:02
We can code each of those
very small pieces as well.
very small pieces as well.
98
230647
3979
Também podemos codificar cada
uma dessas pequenas peças.
uma dessas pequenas peças.
04:06
There are other pieces:
99
234626
1416
Existem outras peças:
04:08
the winds changing the ocean currents.
100
236042
3460
os ventos mudando as correntes oceânicas.
04:11
We can talk about the role of vegetation
101
239502
3770
Podemos falar sobre o papel da vegetação
04:15
in transporting water from the soils
102
243272
2329
no transporte de água do solo
04:17
back into the atmosphere.
103
245601
1969
de volta à atmosfera.
04:19
And each of these different elements
104
247570
2914
E podemos encapsular cada um desses
04:22
we can encapsulate and put into a system.
105
250484
3624
diferentes elementos,
e colocá-los em um sistema.
e colocá-los em um sistema.
04:26
Each of those pieces ends up adding to the whole.
106
254108
5148
Cada uma dessas peças
acaba se juntando ao todo.
acaba se juntando ao todo.
04:31
And you get something like this.
107
259256
2297
E no final, você tem algo assim.
04:33
You get a beautiful representation
108
261553
2848
Você tem uma linda representação
04:36
of what's going on in the climate system,
109
264401
2622
do que está acontecendo
no sistema climático, onde cada um desses
04:39
where each and every one of those
110
267023
3389
04:42
emergent patterns that you can see,
111
270412
2782
padrões resultantes que você pode ver,
04:45
the swirls in the Southern Ocean,
112
273194
2003
os redemoinhos no Oceano Antártico,
04:47
the tropical cyclone in the Gulf of Mexico,
113
275197
2756
o ciclone tropical no Golfo do México,
04:49
and there's two more that are going to pop up
114
277953
1641
e há mais dois que vão aparecer
04:51
in the Pacific at any point now,
115
279594
2354
no Pacífico a qualquer momento,
04:53
those rivers of atmospheric water,
116
281948
2713
os rios de água atmosférica,
04:56
all of those are emergent properties
117
284661
2857
são todos propriedades
04:59
that come from the interactions
118
287518
2124
das interações dos processos
05:01
of all of those small-scale processes I mentioned.
119
289642
3495
de pequena escala que eu mencionei.
05:05
There's no code that says,
120
293137
1905
Não há nenhum código que diga:
05:07
"Do a wiggle in the Southern Ocean."
121
295042
1857
"Faça uma rotação no Oceano Antártico."
05:08
There's no code that says, "Have two
122
296899
2668
Não há um código que diga: "Pegue dois
05:11
tropical cyclones that spin around each other."
123
299567
2898
ciclones tropicais que girem
em torno um do outro".
em torno um do outro".
05:14
All of those things are emergent properties.
124
302465
3812
Essas coisas são propriedades resultantes.
05:18
This is all very good. This is all great.
125
306277
2146
Isso tudo é muito bom. Isso tudo é ótimo.
05:20
But what we really want to know
126
308423
1270
Mas o que realmente queremos saber
05:21
is what happens to these emergent properties
127
309693
1949
é o que acontece com essas
propriedades resultantes
propriedades resultantes
05:23
when we kick the system?
128
311642
1705
quando estimulamos o sistema.
05:25
When something changes, what
happens to those properties?
happens to those properties?
129
313347
3533
Quando algo muda, o que acontece
com essas propriedades?
com essas propriedades?
05:28
And there's lots of different ways to kick the system.
130
316880
2989
Há muitas maneiras diferentes
de estimular o sistema.
de estimular o sistema.
05:31
There are wobbles in the Earth's orbit
131
319869
2033
Há oscilações na órbita da Terra
05:33
over hundreds of thousands of years
132
321902
1879
ao longo de centenas de milhares de anos,
05:35
that change the climate.
133
323781
2026
que alteram o clima.
05:37
There are changes in the solar cycles,
134
325807
2136
Há mudanças nos ciclos solares,
05:39
every 11 years and longer, that change the climate.
135
327943
3105
a cada 11 anos ou mais,
que alteram o clima.
que alteram o clima.
05:43
Big volcanoes go off and change the climate.
136
331048
3574
Grandes vulcões entram em erupção,
e mudam o clima.
e mudam o clima.
05:46
Changes in biomass burning, in smoke,
137
334622
3238
Mudanças na queima da biomassa, na fumaça,
05:49
in aerosol particles, all of those things
138
337860
1863
em partículas de aerossóis,
05:51
change the climate.
139
339723
1822
todas essas coisas mudam o clima.
05:53
The ozone hole changed the climate.
140
341545
4059
O buraco de ozônio muda o clima.
05:57
Deforestation changes the climate
141
345604
2217
O desmatamento muda o clima,
05:59
by changing the surface properties
142
347821
1926
alterando as propriedades da superfície
06:01
and how water is evaporated
143
349747
1990
e a forma como a água evapora
06:03
and moved around in the system.
144
351737
2466
e se desloca em torno do sistema.
06:06
Contrails change the climate
145
354203
2285
Rastros de condensação mudam o clima
06:08
by creating clouds where there were none before,
146
356488
2867
ao criar nuvens onde
antes não havia nenhuma,
antes não havia nenhuma,
06:11
and of course greenhouse gases change the system.
147
359355
4598
e gases de efeito estufa, é claro,
alteram o sistema.
alteram o sistema.
06:15
Each of these different kicks
148
363953
3021
E cada um desses diferentes estímulos
06:18
provides us with a target
149
366974
2151
nos proporcionam um alvo
06:21
to evaluate whether we understand
150
369125
2835
para analisarmos se entendemos
06:23
something about this system.
151
371960
2161
alguma coisa a respeito do sistema.
06:26
So we can go to look at
152
374121
2392
Assim, podemos observar
06:28
what model skill is.
153
376513
2704
o que é "habilidade" do modelo.
06:31
Now I use the word "skill" advisedly:
154
379217
2033
Eu uso a palavra "habilidade",
deliberadamente:
deliberadamente:
06:33
Models are not right or wrong; they're always wrong.
155
381250
2411
os modelos não estão certos ou errados;
eles estão sempre errados.
eles estão sempre errados.
06:35
They're always approximations.
156
383661
1720
Eles são sempre aproximações.
06:37
The question you have to ask
157
385381
1894
O que você tem que perguntar
06:39
is whether a model tells you more information
158
387275
3079
é se um modelo te dá mais informações
06:42
than you would have had otherwise.
159
390354
1925
do que você teria de outra forma.
06:44
If it does, it's skillful.
160
392279
3381
Caso sim, ele é hábil.
06:47
This is the impact of the ozone hole
161
395660
2454
Este é o impacto do buraco de ozônio
06:50
on sea level pressure, so
low pressure, high pressures,
low pressure, high pressures,
162
398114
2860
sobre a pressão do nível do mar,
baixa pressão, altas pressões,
baixa pressão, altas pressões,
06:52
around the southern oceans, around Antarctica.
163
400974
2595
em torno dos oceanos do sul,
em torno da Antártica.
em torno da Antártica.
06:55
This is observed data.
164
403569
1913
Isso é dado observado.
06:57
This is modeled data.
165
405482
2088
Isto é dado modelado.
06:59
There's a good match
166
407570
1594
Esta é uma boa comparação,
07:01
because we understand the physics
167
409164
1951
porque entendemos a física
07:03
that controls the temperatures in the stratosphere
168
411115
3138
que controla as temperaturas
na estratosfera,
na estratosfera,
07:06
and what that does to the winds
169
414253
1746
e o que isso faz com os ventos
07:07
around the southern oceans.
170
415999
2181
em torno dos oceanos do sul.
07:10
We can look at other examples.
171
418180
1519
Podemos pegar outros exemplos.
07:11
The eruption of Mount Pinatubo in 1991
172
419699
2856
A erupção do Monte Pinatubo em 1991
07:14
put an enormous amount of aerosols, small particles,
173
422555
2799
despejou uma enorme
quantidade de aerossóis,
quantidade de aerossóis,
07:17
into the stratosphere.
174
425354
1587
pequenas partículas, na estratosfera.
07:18
That changed the radiation
balance of the whole planet.
balance of the whole planet.
175
426941
3147
Isso mudou o equilíbrio da
radiação de todo o planeta.
radiação de todo o planeta.
07:22
There was less energy coming
in than there was before,
in than there was before,
176
430088
2782
Houve menos energia chegando
do que havia antes,
do que havia antes,
07:24
so that cooled the planet,
177
432870
1658
então isso esfriou o planeta,
07:26
and those red lines and those green lines,
178
434528
2019
e aquelas linhas vermelhas e verdes,
07:28
those are the differences between what we expected
179
436547
2565
são as diferenças entre o que esperávamos
07:31
and what actually happened.
180
439112
1688
e o que realmente aconteceu.
07:32
The models are skillful,
181
440800
1783
Os modelos são hábeis
07:34
not just in the global mean,
182
442583
1693
não apenas num sentido global,
07:36
but also in the regional patterns.
183
444276
3044
mas também nos padrões regionais.
07:39
I could go through a dozen more examples:
184
447320
2840
Eu poderia dar mais uma dúzia de exemplos:
07:42
the skill associated with solar cycles,
185
450160
2850
a habilidade associada aos ciclos solares,
07:45
changing the ozone in the stratosphere;
186
453010
2070
alterando o ozônio na estratosfera;
07:47
the skill associated with orbital changes
187
455080
2347
a habilidade associada
às mudanças orbitais,
ao longo de 6 mil anos.
ao longo de 6 mil anos.
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
Podemos analisar isso também,
e os modelos são hábeis.
e os modelos são hábeis.
07:53
The models are skillful in response to the ice sheets
190
461881
3094
Os modelos são hábeis em resposta
às placas de gelo de 20 mil anos atrás.
07:56
20,000 years ago.
191
464975
1520
07:58
The models are skillful
192
466495
1671
Os modelos são hábeis
08:00
when it comes to the 20th-century trends
193
468166
2904
quando se trata das tendências
08:03
over the decades.
194
471070
1515
do século 20, ao longo das décadas.
08:04
Models are successful at modeling
195
472585
2282
Os modelos são bem-sucedidos em modelar
08:06
lake outbursts into the North Atlantic
196
474867
2605
erupções de lagos no Atlântico Norte,
08:09
8,000 years ago.
197
477472
1765
8 mil anos atrás.
08:11
And we can get a good match to the data.
198
479237
3090
E nós conseguimos uma boa
combinação dos dados.
combinação dos dados.
08:15
Each of these different targets,
199
483463
2387
Cada um destes diferentes alvos,
08:17
each of these different evaluations,
200
485850
2130
cada uma destas diferentes avaliações,
08:19
leads us to add more scope
201
487980
2391
leva-nos a adicionarmos mais escopo
08:22
to these models,
202
490371
1151
a esses modelos,
08:23
and leads us to more and more
203
491522
2744
e leva-nos a mais e mais
08:26
complex situations that we can ask
204
494266
3988
situações complexas,
que nos permitem fazer
que nos permitem fazer
08:30
more and more interesting questions,
205
498254
2569
perguntas cada vez mais interessantes,
08:32
like, how does dust from the Sahara,
206
500823
2710
tipo: como a poeira do Saara,
08:35
that you can see in the orange,
207
503533
1734
que você pode ver em laranja,
08:37
interact with tropical cyclones in the Atlantic?
208
505267
3443
interage com os ciclones
tropicais no Atlântico?
tropicais no Atlântico?
08:40
How do organic aerosols from biomass burning,
209
508710
3477
Como os aerossóis orgânicos
da queima de biomassa,
da queima de biomassa,
08:44
which you can see in the red dots,
210
512187
2723
que você pode ver nos pontos vermelhos,
08:46
intersect with clouds and rainfall patterns?
211
514910
2934
se cruzam com os padrões
de nuvens e de chuva?
de nuvens e de chuva?
08:49
How does pollution, which you can see
212
517844
1787
Como a poluição, que você pode ver
08:51
in the white wisps of sulfate pollution in Europe,
213
519631
3899
nos tufos brancos de poluição
de sulfato na Europa,
de sulfato na Europa,
08:55
how does that affect the
temperatures at the surface
temperatures at the surface
214
523530
3335
como isso afeta as temperaturas
na superfície
na superfície
08:58
and the sunlight that you get at the surface?
215
526865
3488
e a luz do solar que temos na superfície?
09:02
We can look at this across the world.
216
530353
3488
Podemos observar isso em todo o mundo.
09:05
We can look at the pollution from China.
217
533841
3660
Podemos observar a poluição na China.
09:09
We can look at the impacts of storms
218
537501
3598
Podemos ver os impactos das tempestades
09:13
on sea salt particles in the atmosphere.
219
541099
3444
nas partículas de sal
marítimas na atmosfera.
marítimas na atmosfera.
09:16
We can see the combination
220
544543
2561
Podemos ver a combinação
09:19
of all of these different things
221
547104
2171
de todas estas coisas diferentes
09:21
happening all at once,
222
549275
1468
acontecendo ao mesmo tempo,
09:22
and we can ask much more interesting questions.
223
550743
2407
e podemos fazer perguntas
muito mais interessantes.
muito mais interessantes.
09:25
How do air pollution and climate coexist?
224
553150
4624
Como a poluição do ar e o clima coexistem?
09:29
Can we change things
225
557774
1509
Podemos mudar as coisas
que, ao mesmo tempo,
que, ao mesmo tempo,
09:31
that affect air pollution and
climate at the same time?
climate at the same time?
226
559283
2589
afetam a poluição do ar e o clima?
09:33
The answer is yes.
227
561872
2344
A resposta é sim.
09:36
So this is a history of the 20th century.
228
564216
3044
Esta é a história do século 20.
09:39
The first one is the model.
229
567260
2243
O primeiro é o modelo.
09:41
The weather is a little bit different
230
569503
1407
O clima está um pouco diferente
09:42
to what actually happened.
231
570910
1289
do que realmente aconteceu.
09:44
The second one are the observations.
232
572199
2032
O segundo são as observações.
09:46
And we're going through the 1930s.
233
574231
2325
E estamos passando pela década de 1930.
09:48
There's variability, there are things going on,
234
576556
2824
Há variabilidade, há coisas acontecendo,
09:51
but it's all kind of in the noise.
235
579380
2182
mas a maioria não é considerável.
09:53
As you get towards the 1970s,
236
581562
2862
Chegando na década de 1970,
09:56
things are going to start to change.
237
584424
2009
as coisas vão começando a mudar.
09:58
They're going to start to look more similar,
238
586433
2062
Eles vão ficando mais parecidos,
10:00
and by the time you get to the 2000s,
239
588495
2558
e quando você chega na década de 2000,
10:03
you're already seeing the
patterns of global warming,
patterns of global warming,
240
591063
2642
você já vê os padrões do
aquecimento global
aquecimento global
10:05
both in the observations and in the model.
241
593705
2749
tanto nas observações, quanto no modelo.
10:08
We know what happened over the 20th century.
242
596454
2127
Sabemos o que aconteceu
ao longo do século 20.
ao longo do século 20.
10:10
Right? We know that it's gotten warmer.
243
598581
1760
Certo? Sabemos que está
ficando mais quente.
ficando mais quente.
10:12
We know where it's gotten warmer.
244
600341
1611
Sabemos onde está ficando mais quente.
10:13
And if you ask the models why did that happen,
245
601952
2740
E se você perguntar aos modelos
por que isso aconteceu, você diz: "Bem,
10:16
and you say, okay, well, yes,
246
604692
2125
10:18
basically it's because of the carbon dioxide
247
606817
1866
é basicamente por causa
do dióxido de carbono
do dióxido de carbono
10:20
we put into the atmosphere.
248
608683
1979
que jogamos na atmosfera."
10:22
We have a very good match
249
610662
1682
Nós temos uma ótima correspondência
10:24
up until the present day.
250
612344
2627
até os dias atuais.
10:26
But there's one key reason why we look at models,
251
614971
3420
Mas há uma razão principal
pela qual examinamos os modelos:
pela qual examinamos os modelos:
10:30
and that's because of this phrase here.
252
618391
2221
é por causa dessa frase aqui.
10:32
Because if we had observations of the future,
253
620612
2495
Porque "se tivéssemos
observações do futuro,
observações do futuro,
10:35
we obviously would trust them more than models,
254
623107
3329
obviamente confiaríamos nelas,
mais do que nos modelos.
mais do que nos modelos.
10:38
But unfortunately,
255
626436
1944
Mas infelizmente, as observações do futuro
10:40
observations of the future
are not available at this time.
are not available at this time.
256
628380
5540
não estão disponíveis no momento".
10:45
So when we go out into the
future, there's a difference.
future, there's a difference.
257
633920
2705
Quando investigamos o futuro,
há uma diferença.
há uma diferença.
10:48
The future is unknown, the future is uncertain,
258
636625
2562
O futuro é desconhecido, é incerto,
10:51
and there are choices.
259
639187
2404
e há opções.
10:53
Here are the choices that we have.
260
641591
1833
Eis as opções que nós temos.
10:55
We can do some work to mitigate
261
643424
2139
Podemos fazer alguma coisa para mitigar
10:57
the emissions of carbon dioxide into the atmosphere.
262
645563
2795
as emissões de dióxido
de carbono na atmosfera.
de carbono na atmosfera.
11:00
That's the top one.
263
648358
1926
Essa é a número um.
11:02
We can do more work
264
650284
1906
Nós podemos trabalhar mais
11:04
to really bring it down
265
652190
2176
para realmente diminuí-la
11:06
so that by the end of the century,
266
654366
2218
e, ao final do século,
11:08
it's not much more than there is now.
267
656584
2464
não haverá muito mais do que existe agora.
11:11
Or we can just leave it to fate
268
659048
3767
Ou podemos deixar por conta do destino
11:14
and continue on
269
662815
1493
e continuar
11:16
with a business-as-usual type of attitude.
270
664308
3746
com a atitude de costume.
11:20
The differences between these choices
271
668054
3456
As diferenças entre essas escolhas
11:23
can't be answered by looking at models.
272
671510
4797
não podem ser respondidas pelos modelos.
11:28
There's a great phrase
273
676307
1639
Existe uma ótima frase
11:29
that Sherwood Rowland,
274
677946
1793
de Sherwood Rowland,
11:31
who won the Nobel Prize for the chemistry
275
679739
3864
vencedor do prêmio Nobel de Química,
11:35
that led to ozone depletion,
276
683603
2273
pela descoberta da camada de ozônio.
11:37
when he was accepting his Nobel Prize,
277
685876
2397
Quando estava recebendo seu prêmio Nobel,
11:40
he asked this question:
278
688273
1379
ele fez esta pergunta:
11:41
"What is the use of having developed a science
279
689652
2311
"De que adianta ter desenvolvido a ciência
11:43
well enough to make predictions if, in the end,
280
691963
3261
o bastante para fazer
previsões se, no final,
previsões se, no final,
11:47
all we're willing to do is stand around
281
695224
2829
tudo o que estamos dispostos
a fazer é não fazer nada,
a fazer é não fazer nada,
11:50
and wait for them to come true?"
282
698053
2707
e esperar que elas se tornem realidade?"
11:52
The models are skillful,
283
700760
2737
Os modelos são hábeis,
11:55
but what we do with the
information from those models
information from those models
284
703497
3318
mas o que fazemos com as
informações desses modelos
informações desses modelos
11:58
is totally up to you.
285
706815
2171
cabe totalmente a nós.
12:00
Thank you.
286
708986
1938
Obrigado.
(Aplausos)
12:02
(Applause)
287
710924
2916
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