Klimatske promene: jednačine sa bezbroj nepoznatih


Zamislite sebe na čelu tima koji klasičnu raskrsnicu treba da transformiše u kružni tok. Šta biste sve uzeli u obzir pri projektovanju i izgradnji? Ovaj zadatak je prilično izazovan, ali s obzirom na to da nije reč o pionirskom poduhvatu – možete se osloniti na prethodna iskustva i proračune. Recimo, znamo da pri izračunavanju kapaciteta kružne raskrsnice moramo ukalkulisati kapacitet uliva, saobraćajno opterećenje izliva, geometrijske faktore, kao i broj saobraćajnih traka u kružnom toku. Ako imamo dovoljan broj podataka o karakteristikama saobraćaja na tom konkretnom mestu (koliki je broj automobila po satu, kada su najčešće gužve…), moći ćemo da napravimo matematički model koji će nam pokazati kako će transformacija izgledati i kako će uticati na saobraćaj.

Prediktivni modeli, bazirani na sistematski prikupljenim i ukrštenim podacima, mogu nam – osim u saobraćaju – pomoći i u domenu vremenske prognoze, demografskih projekcija i izrade energetskih planova. Možemo li ih onda koristiti i za predviđanje razvoja klimatskih promena? Tu stvari postaju nešto komplikovanije.

 

Kako predvideti budućnost

Prethodnih decenija izneto je nekoliko prepesimističnih prognoza u vezi sa klimatskim promenama. Da su se ostvarile, naša planeta bi danas bila pakleno vrela, a pod vodom bi se našli ne samo priobalni gradovi, već i čitave ostrvske državice poput Maldiva i Kiribata. Greške su, međutim, daleko češće „vukle“ ka optimističnoj krajnosti: mnogi negatori klimatskih promena tendenciozno su birali podatke kako bi pokazali da promene nema, ili da je jedva primetna, te da za nju nije odgovoran čovek. Slične teze promovišu i različiti domaći mediji, o čemu je Tragač pisao u nekoliko navrata (1, 2, 3…).

U svojoj knjizi „Šum: nesavršenost ljudskog rasuđivanja“ Danijel Kaneman sa koautorima navodi niz studija kojima demonstrira koliko smo loši kada je reč o predviđanju budućnosti. Kako Kaneman navodi, „bilo koji linearni model, kada se dosledno primeni, bolji je od ljudskih stručnjaka u predviđanju ishoda na osnovu istih informacija“. Čak i najprostija pravila i algoritimi imaju velike prednosti nad ljudskim sudijama, čija predviđanja su opterećena greškama različitih izvora. Da li to znači da imamo rešenje?

Međuvladin panel za klimatske promene (IPCC) sačinio je 1990. prvi izveštaj zasnovan na matematičkom modelovanju za predviđanje posledica klimatskih promena. Uvidom u rezultate serije sprovedenih prediktivnih modela zaključeno je da će nivo mora u narednim godinama najverovatnije rasti 1,9 milimetara godišnje.

U međuvremenu se ispostavilo da je stvarna stopa porasta nivoa mora tokom ovog tridesetogodišnjeg perioda iznosila 3,4 milimetara godišnje, dok je stvarna stopa topljenja leda bila 40% brža od predviđanja koje su nudili matematički modeli. Osim toga, ispostavilo se da su matematički modeli sa početka dvehiljaditih znatno potcenili i rast emisije ugljen-dioksida.

Dakle, matematički modeli su precizniji od ljudi, ali nam na polju klimatskih promena ne mogu ponuditi precizne dalekosežne zaključke, uprkos tome što istraživački timovi širom sveta svakog momenta (pa i upravo sada, dok ovo čitate) prikupljaju, klasifikuju i upoređuju podatke o porastu temperature i mora, o topljenju leda, kao i o emisijama gasova.

 

Sistem začaranih krugova

U čemu je problem? Za razliku od kružnih raskrsnica, gde tačno znamo koje inpute treba da uključimo, izrada prediktivnih modela u kontekstu klimatskih promena je poput lova u mutnom. Broj činilaca je ogroman, a međupovezanost takva da u ovom trenutku ne možemo do kraja da je razumemo. Čitav sistem dodatno komplikuju „začarani krugovi“, kojih je, prema računici naučnika sa državnog univerziteta u Oregonu, više od pedeset.

Na primer, porast temperature dovodi do topljenja leda, topljenjem leda smanjuje se reflektivnost, a smanjenje reflektivnosti dovodi do porasta temperature. I tako u krug. A može i ovako: što je temperatura veća, veće su šanse za šumske požare; požari dovode do pojačanih emisija ugljen-dioksida, što posledično dovodi do dodatnog povećanja temperature. I opet u krug.

Kao da pred sobom imamo gomilu nabacanih domina. Izvucite jednu, i to će dovesti do niza malih pomeranja koje je nemoguće precizno predvideti unapred, pre izvlačenja.

 

Dobre namere i skrivene cene

Čak i kada nam deluje da pred sobom imamo neki pozitivan činilac (npr. razvoj električnih automobila) treba uzeti u obzir i potencijalnu skrivenu „cenu“ (ekološke posledice povećane tražnje za litijum-jonskim baterijama).

Švedski inženjer Sten Gustaf Tulin je tokom šezdesetih godina prošlog veka dostavio Zavodu za patente i žigove SAD niz patenata kojim je trebalo da se smanje nepovoljne ekološke posledice nastale usled svakodnevne upotrebe papirnih kesa. Izrada jednokratnih papirnih kesa dovodila je do masovne seče šuma, a za njihovu proizvodnju bile su potrebne velike količine električne energije i vode. Rešenje za ovaj problem bila bi izrada izdržljivih kesa od čvršćeg materijala, koje bi mogle da se koriste duže, što bi smanjilo utrošak energije i potrebnog materijala za njihovu izradu. Tulin je kao rešenje ponudio plastičnu kesu, koja zauzima veoma malo prostora i koja se može saviti bez oštećenja, kako bi mogla iznova i iznova da se koristi. Nešto više od pola veka kasnije, proizvodnja i upotreba plastičnih kesa predstavlja jedan od najvećih ekoloških problema današnjice.

 

Opasni „štreberi“

Prediktivni modeli dobro funkcionišu u mnogim oblastima fizike, gde vladaju dobro shvaćeni zakoni, a cela jednačina se svodi na nekoliko varijabli. Međutim, proračuni nisu ni blizu toliko pouzdani u složenim društvenim i ekonomskim sistemima.

U svom tekstu o opasnostima „klimatskog optimizma“ naučni novinar Jag Bala navodi kako „štreberi mogu biti opasni, jer kreiranje sofisticiranih prediktivnih modela lako dovodi u zabludu da možemo biti sigurni u to kako će se stvari razvijati. I dok od šire javnosti možemo očekivati da modele pogrešno razume, prihvatanje loših modela vidimo i među istaknutim liderima, donosiocima odluka, naučnicima i medijima“.

Kada bismo, kao laici, zavirili „ispod haube“ prediktivnih klimatskih modela, verovatno bismo bili impresionirani brojem podataka koji su u igri. Dok postajemo živa replika „sinus-kosinus“ mima, propuštamo da se zapitamo da li su svi ti podaci – iako ih je neshvatljivo mnogo – zaista dovoljni. Istrenirali smo modele da nam srede kružne tokove u saobraćaju, ali kružni tokovi klimatskih promena ne mogu se proučavati po istom obrascu. Biće nam potrebno mnogo vremena da dođemo do odgovarajuće jednačine, a za njom ćemo tragati u konstantnom strahu da bi njene podivljale nepoznate mogle prečicama da nas odvedu u propast.

Milica Lazić i Stefan Janjić, FakeNews Tragač

Ukratko

22/05/2024

Ne, „pravilo 7-38-55“ nije pravilo

Portal Gradske info pridružio se nizu portala koji su preneli netačne navode o takozvanom „pravilu 7-38-55“, prema kojem se sedam odsto komunikacije prenosi rečima, 38 odsto tonom…

TOP 5 – NAJČEŠĆE LOKACIJE MANIPULACIJA