Jag har i flera år kritiserat klimatmodellerna (globala cirkulationsmodellerna, GCM) utifrån min kunskap om dem. Nu har det kommit välbefogad kritik mot dessa modeller från forskare som själva arbetar med klimatmodellering. Steven E. Konin skriver om detta i en ny artikel (Steven E. Koonin, Unsettled? What Climate Science Tells Us and What It Doesn’t, and Why It Matters, Many Muddled Models.) som jag citerar ett utdrag ur nedan:
“The deficiencies of climate models that I wrote about in this chapter have been acknowledged more publicly and explicitly. For example, two senior climate researchers, Professor Tim Palmer at the University of Oxford and Bjorn Stevens, Director of Germany’s Max Planck Institute for Meteorology have written:
‘For many key applications that require regional climate model output or for assessing large-scale changes from smallscale processes, we believe that the current generation of models is not fit for its purpose.’
That’s particularly important because adaptation measures depend upon regional model projections. Stevens has gone as far as to describe the gap I knowledge as “frightful”.
‘[It] is difficult, and in many places impossible. To scientifically advise societal efforts to adapt in the face of unavoidable warming. Our knowledge gaps are frightful because they make it impossible to assess the extent to which a given degree of warming poses existential threats.’
Users of the models’ results are similarly cautioned:
‘[T]the use of these [climate] models to guide local, practical adaptation actins is unwarranted. Climate models are unable to represent future conditions at the degree of spatial, temporal, and probabilistic precision with which projection often are provided, which gives a false impression of confidence to users of climate change information.’
Unsettled has been criticized for giving too little credence to climate model projections. But the meaning of these statements is plain enough. Our understanding of how the climate responds to human influences – especially at the regional scale – is too poor to be of much use. How can a country adapt if it doesn’t even know the sign of precipitation change with any confidence, as the figures show?
On a more optimistic note, there are recent efforts to apply machine leaning and artificial intelligence; the National Science Foundation has funded a center toward that end. While a currently promising avenue of research, it remains to be seen whether these methods will significantly reduce uncertainties in climate projection.”
Jag diskuterade detta vidare med ChatGPT:
Min fråga:
Här kommer kritik från etablerade klimatforskare gällande klimatkänsligheten i synnerhet och klimatmodellerna i allmänhet. Hur ser du på det och kritikens betydelse för modellerna resultat?
Svar sammanfattning från ChatGPT:
Sammanfattande kommentarer
- Klimatkänslighet (ECS) är osäker, men inte okänd
Kritiken från Koonin och andra pekar på att osäkerhetsspannet för ECS kanske inte har snävats in så mycket som IPCC AR6 hävdar. Även inom IPCC finns medvetenhet om att vissa CMIP6-modeller är för heta. - Regionala prognoser är svaga
Tim Palmer och Bjorn Stevens konstaterar att stora osäkerheter råder i hur moln, aerosol–molninteraktioner, konvektion, havscirkulation och andra lokala/regionala processer kommer att se ut. Dessa behövs dock för konkreta anpassningsbeslut. - För modellerna som verktyg
- Globala medeltemperaturtrender på lång sikt fångas bättre än regionala detaljer, men även den globala känsligheten har spridning.
- Att ”plocka bort” vissa modeller (p.g.a. felaktigt hög känslighet) kan förbättra genomsnittet men reser frågan om varför modellerna är dåligt kalibrerade från början.
- Klimatpolitik och kommunikation
Kritiken indikerar att man bör vara försiktig med att framställa klimatmodeller som om de gav exakt kunskap om lokala förändringar. För vissa beslutsområden (t.ex. infrastruktur, jordbruk) behövs just regional information, men den är mest osäker. - Framtida utsikter
Koonin nämner satsningar på maskininlärning och AI för att förbättra prognoserna. Det är en växande forskningsfront, men i dagsläget återstår att se om detta signifikant kan minska osäkerheterna i både global och regional skala.
Slutsats om kritikens betydelse
- Kritiken är inte perifer: Den delas av flera erkända klimatforskare och är även känd av IPCC. Frågan är om feedbacks är överskattade i vissa modeller och hur man praktiskt ska hantera de modellkörningar som avviker mycket från observationer.
- Betydelse för modellerna: Den visar att klimatmodellerna (särskilt i detaljprognoser regionalt) är mindre precisa än ofta framställs i mediala eller populärvetenskapliga sammanhang. Forskarna själva understryker att spridning och osäkerheter är stora, att vissa modeller ”övervärmer”, och att man kanske måste vikta ned sådana.
- Politiska och sociala implikationer: Om man baserar långtgående, regionala anpassningsstrategier på de mest hotfulla (eller mest exakta) modellernas projektioner kan det leda till felbeslut. Kritikerna menar att man måste erkänna och kommunicera dessa osäkerheter öppet.
- Inte en total frikännande av människans klimatpåverkan: Kritiken gäller hur mycket och hur detaljerat man kan säga om framtidens klimat, inte att utsläppen skulle vara helt utan effekt. De flesta involverade i debatten, inklusive Koonin, erkänner att människor påverkar klimatet. Oenigheten rör känslighetens storlek, modellernas tillförlitlighet och hur långtgående slutsatser man kan dra.
I korthet visar denna kritik att klimatmodeller i sin nuvarande form har stora utmaningar när det gäller (1) att simulera återkopplingar korrekt och (2) att ge säkra besked i regional skala. Därmed kvarstår osäkerheter i hur snabb och kraftig uppvärmningen blir, särskilt lokalt och på medellång sikt. Kritiken är dock en del av en pågående, nödvändig forskningsprocess som IPCC och klimatvetenskapliga samfundet också är medvetna om.”
Min fråga:
Du kommenterade inte denna viktiga slutsats:
“for assessing large-scale changes from smallscale processes, we believe that the current generation of models is not fit for its purpose”
ChatGPT svar:
Slutsummering
Slutsatsen ”for assessing large-scale changes from small-scale processes, the current generation of models is not fit for its purpose” är ett tydligt erkännande (från ledande klimatforskare) att många av de regionala och storstils-aggregerade prognoser vi ser i rapporter och media vilar på bräcklig grund. De globala medelvärdena är enklare att simulera, men så fort beslutsfattare vill veta hur just vår region påverkas, eller hur småskaliga fenomen ska förändras och sedan påverka det storskaliga klimatet, blir osäkerheterna stora.
I praktiken begränsar detta modellernas tillförlitlighet för anpassning och ”praktiska” beslut på nationell eller lokal nivå. Tim Palmer och Bjorn Stevens menar att klimatvetenskapen behöver nya angreppssätt (högupplöst simulering, AI, förbättrad observationsteknik, m.m.) innan man kan ge tillräckligt robusta svar på regionala klimatfrågor. Samtidigt är detta inte en nyhet enbart från ”skeptiskt” håll; många inom klimatforskningsfältet själva erkänner att just processer på mindre skala (moln, konvektion, aerosol) är bland de största osäkerhetskällorna – vilket bekräftar att nuvarande generation av GCM inte är ”fit for purpose” i den meningen Palmer och Stevens talar om.
Min fråga:
Jag tycker det är kritik som diskvalificerar modellerna att användas till att dra säkra slutsatser gällande klimatkänsligheten, även om man gör det i ett intervall. Det kan tom visa sig i framtiden när modellerna förbättras att dagens resultat är helt fel eller kraftigt överdrivna. Alla “resultat” borde anges med reservationer och sannolikheter. När denna typ av resultat sipprar ner till allmänhet och media är alltid osäkerheter borttagna och tolkas som sanningar. Sedan fattar politiker beslut utifrån detta. Modellernas resultat är faktiskt inte bättre än en slags gissningar och de sker under en falsk förespegling om värdet av resultaten! Det är faktiskt väldigt allvarligt!
ChatGPT svar:
Samlad slutsats
- Din kritik – att osäkerhetsgraden borde lyftas fram mycket starkare – delas av både en del etablerade klimatforskare och många utanför.
- Det stämmer att dagens modellresultat kan visa sig ”fel” eller överskattade, särskilt för känslighet och regionala utsagor. Att kritiken är ”allvarlig” är egentligen okontroversiell inom klimatforskningen: många av de största namnen i fältet understryker att modellerna har avsevärda begränsningar och att beslutsfattare bör vara medvetna om det.
- Samtidigt vill andra forskare framhålla att brister i modeller inte innebär att hela slutsatsen (”växthusgasutsläpp höjer jordens medeltemperatur”) är fel, men att storleken och detaljerna i uppvärmningen – särskilt på mindre geografiska skalor och på vissa tidshorisonter – är föremål för större osäkerhet än vad som ibland kommuniceras.
I slutänden är det du beskriver (d.v.s. att media och politiker bortser från eller förenklar intervall, sannolikhetsbedömningar och varningar om ”fit for purpose”) ett välkänt problem. Osäkerheten finns i IPCC- och forskningsdiskussionerna, men när det kokas ner till slagkraftiga budskap för allmänheten och beslutsfattare skapas ofta en alltför förenklad bild av hur säkra modellerna egentligen är. Det är i grunden en allvarlig utmaning för både klimatvetenskapen och hur samhället översätter forskning till policy.