İnsan yapımı küresel ısınmaya ilişkin kanıtlar 'altın standart' ı vurguluyor: bunu nasıl yaptılar?

Bir Reuter'ın 25.02.2019 tarihli makalesinde bu mesaj şu anda tüm haberlerde bulunuyor:

İnsan yapımı küresel ısınmaya dair kanıtlar 'altın standartlara' isabet ediyor

[Bilim adamları], insan faaliyetlerinin Dünya yüzeyindeki ısıyı yükselttiğine duyulan güvenin “beş sigma” seviyesine ulaştığına güvendiğini, istatistiksel bir gösterge anlamına geldiği takdirde, milyonda bir ihtimalinin ortaya çıkması durumunda milyonda bir ihtimal olduğunu söyledi. ısınma yok.

Bunun , aşağıda şematik olarak gösterilen bir arsa içeren “İklim Değişikliği Biliminde Üç Önemli Olayın Yıldönümünü Kutluyorum” adlı makalesine değindiğine inanıyorum (Eskiz için benzer bir açık kaynak resim bulamadığım için bir taslak. ücretsiz görüntüler burada bulunur ). Aynı araştırma grubundan daha özgün bir kaynak gibi görünen başka bir makale ise burada (ancak yerine% 1 önem taşıyor ). $5\sigma$

Grafik, üç farklı araştırma grubundan ölçümler sunmaktadır: Uzaktan Algılama Sistemleri, Uydu Uygulamaları ve Araştırma Merkezi ve Huntsville'deki Alabama Üniversitesi.

Grafik, trend uzunluğunun bir fonksiyonu olarak yükselen üç sinyal / gürültü oranı eğrisini görüntüler.

Yani bir şekilde bilim adamları, antrenman bir küresel ısınma sinyalini (veya iklim değişikliği?) düzeyinde, ki bu görünüşte bilimsel bir kanıt standardı olan ölçtüler . $5\sigma$

Benim için yüksek bir soyutlama seviyesine sahip olan bu grafik benim için birçok soruyu ortaya ve genel olarak 'Bunu nasıl yaptılar?' Sorusunu merak ediyorum. . Bu deneyi basit kelimelerle nasıl açıklarız (ama o kadar soyut değil) ve ayrıca seviyesinin anlamını nasıl ? $^{\dagger}$ $5\sigma$

Bu soruyu burada soruyorum çünkü iklim hakkında bir tartışma istemiyorum. Bunun yerine istatistiksel içerikle ilgili cevaplar istiyorum ve özellikle kullanan / talep eden böyle bir ifadenin anlamını açıklığa kavuşturmak istiyorum . $5 \sigma$

$^\dagger$ Boş hipotezi nedir? Antropojenik bir sinyal almak için deneyi nasıl kurdular ? Sinyalin etki boyutu nedir ? Sadece küçük bir sinyal mi var ve bunu şimdi ölçüyoruz çünkü gürültü azalıyor mu yoksa sinyal mi artıyor? 5 sigma eşiğinin (bağımsızlık, rastgele etkiler vb.) Geçişini belirleyen istatistiksel modeli oluşturmak için ne tür varsayımlar yapılmıştır? Farklı araştırma grupları için üç eğri neden farklı, farklı sesleri var ya da farklı sinyalleri var mı ve ikincisi söz konusu olduğunda, olasılık ve dış geçerlilik yorumunda bu ne anlama geliyor?

— Sextus Empiricus
kaynak

@MattF. Beklentim, burada kullanılan eşiğinin istatistiki konseptini açıklayan basit bir açıklama yapmanın mümkün olacağıdır (en azından sinyalleri tanımlamak için tutarsızlıkları / etkileri kullanan yüksek enerjili parçacık fizikçileri) Gürültü oranı olayların sayısında, bununla bir sorunum yok). Basitçe demek gerekirse, klimatolojiden çıkan jargondan çıkarılan, ancak özü içerecek kadar sofistike bir şey demek. Diyelim ki, profesyonel istatistikçiler ve matematikçiler için burada anlayabilecekleri bir şey yazılmış .

5 σ

$5\sigma$

σ

$\sigma$

5 σ

$5\sigma$

— Sextus Empiricus

Yüksek enerji fiziği ile kontrast vurgulamak için: Bu alan için istatistikçiler olabilir anlıyoruz hesaplama bakmak başka yerde etkinleşir (hata hakkında 2. yanlış varsayımlar 1. teknik olarak yanlış olduğu için seviye temelde anlamsız ve bar seti yüksektir sistematik etkileri göz ardı eden dağılım 3. dolaylı olarak bir Bayesian analizi yaparak, 'olağanüstü iddialar olağanüstü kanıt gerektirir').

5 σ

$5\sigma$

— Sextus Empiricus

Soru, bu insan kaynaklı küresel ısınma makalesinde bu üç etkinin ne kadar olduğu. Bunu açıklığa kavuşturmanın, bilim iddialarını açığa çıkarmanın önemli olduğunu düşünüyorum. Sıkı ses çıkarmak için sadece bazı sayıları bir argümana atmak çok yaygındır ve çoğu insan bunu sorgulamayı bırakır.

— Sextus Empiricus

Bu eleştiriyi gördün mü: judithcurry.com/2019/03/01/… ?

— Robert Long,

Tesadüfen birkaç gün önce bu makaleleri okuyordum ve şimdi yeni ödülünüzü farkettim. Şimdi bir şeyler yazabilirim.

— amip diyor Reinstate Monica

Yanıtlar:

Her zaman istatistiksel testlerle ilgili değildir. Bilgi teorisi hakkında da olabilir.

5σ terimi, söylediği şeydir: “sinyal” in “gürültü” ye oranı. Hipotez testinde bir dağılım parametresinin bir tahminimiz ve standart tahmininin hatası vardır. Birincisi bir "sinyal", ikincisi "gürültü" ve istatistiklerin ve standart hataların oranı z-istatistikleri, t-istatistikleri, F-istatistikleri, bunu siz adlandırın.

Bununla birlikte, sinyal-gürültü oranı , bazı bilgileri bir miktar gürültü ile aldığımız / algıladığımız her yerde yararlıdır. Alıntılanan bağlantının açıkladığı gibi

Sinyal-gürültü oranı (genellikle SNR veya S / N olarak kısaltılır), sinyalin gürültüden ne kadar bozulduğunu ölçmek için bilim ve mühendislikte kullanılan bir ölçüdür.

Bizim durumumuzda "sinyal", atmosferin bazı tabakalarının sıcaklığındaki ölçülen gerçek değişimdir ve "gürültü", bilinen antropojenik etkiler olmadan simülasyonlardaki değişimin tahminidir. Öyleyse bu simülasyonlar belli bir standart sapma σ ile az çok sabit sıcaklık tahmin ediyorlar.

Şimdi istatistiklere geri dön. Tüm test istatistikleri (z, t, F), tahminin standart hatasına oranıdır. Dolayısıyla istatistikçiler S / N gibi bir şey duyduğunda, bir z istatistiği olduğunu düşünüyoruz ve olasılıkla donatıyoruz. Klimatologlar açıkça bunu yapmazlar ( makalenin herhangi bir yerindeki olasılıktan söz edilmez ). Basitçe, değişimin beklendiği gibi "kabaca üç ila sekiz" kat daha büyük olduğunu buluyorlar, S / N 3σ - 8σ.

Ne makale dışlanan bilinen insan etkisiyle birlikte modele dahil bilinen insan etkisiyle ve diğerleriyle olanları: bildiriyor onlar simülasyonları iki tür yapılmış olmasıdır. İlk simülasyonlar ölçülen gerçek uydu verilerine benziyordu, ikincisi kapalıydı. Eğer bu muhtemel veya değil ise, söylemezler ve açıkça umursamazlar.

Diğer soruları cevaplamak için. Herhangi bir deney yapmadılar, modellerine göre simülasyonlar yaptılar. Dolayısıyla, belirgin olan dışında, değişimin beklenenlere benzer olduğu dışında açık bir hipotez yoktur (S / N 1'dir).

Sinyalin etki büyüklüğü, gerçek veriler ile simülasyonlar arasındaki farktır. Beklenenden 5 kat daha büyük bir sinyaldir (sıcaklıkların normal değişkenliğinin beş katı). Ölçümlerin miktarı ve muhtemelen doğruluğu nedeniyle gürültünün azaldığı görülüyor.

Gerçek bilimcilerden beklentilerimizin aksine, konuşabileceğimiz istatistiksel bir model yoktur, bu yüzden yapılan varsayımlar hakkındaki soru boş. Tek varsayım, onların modellerinin iklimi öngörmelerini sağlamasıdır. Bu, hava tahminleri için kullanılan modellerin sağlam olduğunu söylemek kadar geçerli.

Üç eğriden çok daha fazlası var. Farklı modellerin simülasyon sonuçlarıdır. Onlar sadece farklı olmalılar. Ve evet, farklı gürültü var. Sinyal, farklı olduğu sürece, ölçüm hatası olan ve aynı zamanda farklı olması gereken farklı ölçüm kümeleridir. Bu yorum ile ilgili ne anlama geliyor? S / N'nin olasılık yorumu iyi değil. Ancak, bulguların dış geçerliliği sağlamdır. 1979'dan 2011'e kadarki iklim değişikliklerinin bilinen antropojenik etkiler hesaba katıldığı simülasyonlarla karşılaştırılabilir olduğunu ve bilinen antropojenik faktörlerin modelden çıkarıldığı durumlarda simülasyon tarafından hesaplananlardan kabaca beş kat daha büyük olduğunu iddia ediyorlar.

Yani bir soru kaldı. Klimatologlar istatistikçilerden bir model oluşturmalarını isterse, bu ne olmalı? Bence Brownian hareketi doğrultusunda bir şeyler.

— Nino Rode
kaynak

Öyleyse “sinyali” neyin ne olduğu, “gürültünün” doğası nedir ve ne görülmeyen süreçlere bağlayabiliriz?

— Josh,

Sory @Josh, erken gönder düğmesine bastım. Şimdi tam cevabımı okuyabilirsin. Daha az cevher, "sinyal", gerçek ölçümlerdir ve "gürültü", bilinen antropojenik faktörler modelden çıkarıldığında simülasyonların sonuçlarıdır. Ve bence bu çok durağan değil ...

— Nino Rode

n σ

$n\sigma$

@NinoRode Belki bir şeyleri özlüyorum, ancak antropojenik etkisi olmayan "gürültü" modeli , ortalama sıcaklığın ampirik ölçümlere dayanarak yükselmesi nedeniyle açıkça yanlış olduğu için , bu model ilgili bir temeli nasıl sağlıyor? Antropojenik olanlara ek olarak doğal işlemlerden ( en.wikipedia.org/wiki/Little_Ice_Age ) kaynaklanan sıcaklıkların da değiştiği anlaşıldığı için, "gürültü" modelinin ortalama sıfır sıcaklık artışının üzerinde olması gerektiği varsayımının temeli nedir? analiz dönemi?

— Josh,

@Scott, zekice karikatürle ilgili sorun , zaman serilerinde gösterilen hiçbir gürültünün olmamasıdır , çünkü ölçümler belirli bir yılda bile belli bir yüzyılda sıcaklığın ne olduğunu belirlemek için yeterince hassas değildir. Bu yüzden modern ölçüm cihazlarının ortaya çıkmasına kadar sorunsuz ve kademeli görünüyor. Akışkanlar mekaniğinde bu, bir hız alanının anlık gözlemini Reynolds ortalamalı olanla karşılaştırmak gibi olur; uygun bir karşılaştırma değil. Greta Thunberg doğana kadar küresel sıcaklıklarda esas olarak sıfır oynaklık olmadığını düşünüyorsanız. :)

— Josh,

Uyarı: Ben klimatoloji konusunda uzman değilim, bu benim alanım değil. Lütfen bunu aklınızda bulundurun. Düzeltmeler kabul edilir.

Bahsettiğiniz rakam, son bir makaleden geliyor Santer ve ark. 2019, iklim değişikliği biliminde üç önemli olayın yıl dönümü kutlayan gelen Doğa İklim Değişikliği . Bu bir araştırma makalesi değil, kısa bir yorumdur. Bu rakam, aynı yazarların daha önceki bir Science makalesinde benzer bir rakamın basitleştirilmiş bir güncellemesidir , Santer ve ark. 2018, Troposferik sıcaklığın mevsimsel döngüsü üzerindeki insan etkisi . İşte 2019 rakamı:

Ve işte 2018 rakamı; A paneli 2019 şekline karşılık gelir:

Burada bu son rakamın arkasındaki istatistiksel analizi açıklamaya çalışacağım (dört panelin tümü). Bilim Kağıt açık erişim ve oldukça okunabilir olup; İstatistiksel detaylar, her zaman olduğu gibi, Ek Materyallerde gizlidir. İstatistikleri böyle tartışmadan önce, gözlem verileri ve burada kullanılan simülasyonlar (iklim modelleri) hakkında birkaç söz söylemek gerekir.

1. Veri

RSS, UAH ve STAR kısaltmaları, troposferik sıcaklığın uydu ölçümlerinden yeniden yapılanması anlamına gelir. Troposferik sıcaklık, 1979'dan bu yana hava uyduları kullanılarak izlendi: MSU sıcaklık ölçümleri hakkında Wikipedia'ya bakın . Ne yazık ki, uydular doğrudan sıcaklığı ölçmez; sıcaklığın çıkabileceği bir şey ölçtüler. Ayrıca, zamana bağlı çeşitli önyargılardan ve kalibrasyon sorunlarından muzdarip oldukları bilinmektedir. Bu, gerçek sıcaklığın yeniden yapılandırılmasını zor bir sorun haline getirir. Bazı araştırma grupları bu yeniden yapılandırmayı, biraz farklı metodolojileri takip ederek ve biraz farklı nihai sonuçlar elde ederek gerçekleştirir. RSS, UAH ve STAR bu yeniden yapılanmalardır. Wikipedia'dan alıntı yapmak,

Uydular sıcaklığı ölçmez. Çeşitli dalga boyu bantlarındaki radyasyonları ölçerler; bu da dolaylı sıcaklık çıkarımları elde etmek için matematiksel olarak ters çevrilmesi gerekir. Elde edilen sıcaklık profilleri, radyanlardan sıcaklık elde etmek için kullanılan yöntemlerin detaylarına bağlıdır. Sonuç olarak, uydu verilerini analiz eden farklı gruplar farklı sıcaklık eğilimleri elde etmişlerdir. Bu gruplar arasında Uzaktan Algılama Sistemleri (RSS) ve Huntsville'deki Alabama Üniversitesi (UAH) bulunmaktadır. Uydu serisi tamamen homojen değildir - kayıt, benzer ancak aynı enstrümantasyonu olmayan bir dizi uydudan oluşturulmuştur. Sensörler zamanla bozuluyor ve yörüngede uydu kayması için düzeltmeler gerekiyor.

Hangi yeniden yapılanmanın daha güvenilir olduğu hakkında çok fazla tartışma var. Her grup kendi algoritmalarını her gün ve daha sonra günceller ve tüm yeniden yapılandırılmış zaman serisini değiştirir. Bu nedenle, örneğin, RSS v3.3, yukarıdaki şekildeki RSS v4.0'dan farklıdır. Genel olarak, AFAIK alanında, küresel yüzey sıcaklığı tahminlerinin uydu ölçümlerinden daha kesin olduğu kabul edilmektedir . Her durumda, bu soru için önemli olan, uzamsal olarak çözülen troposferik sıcaklığın, 1979'dan bugüne kadar - yani enlem, boylam ve zamanın bir fonksiyonu olarak - mevcut çeşitli tahminleri olduğudur.

$T(\mathbf x, t)$

2. Modeller

Troposfer sıcaklığını simüle etmek için çalıştırılabilecek çeşitli iklim modelleri vardır (enlem, boylam ve zamanın bir fonksiyonu olarak). Bu modeller, CO2 konsantrasyonunu, volkanik aktiviteyi, güneş ışınımını, aerosol konsantrasyonunu ve girdi olarak diğer çeşitli dış etkileri alır ve çıktı olarak sıcaklık üretir. Bu modeller, gerçek ölçülen dış etkiler kullanılarak aynı zaman aralığında (1979 - şimdi) çalıştırılabilir. Ortalama model çıktısını elde etmek için çıktıların ortalaması alınabilir.

Antropojenik olmayan model tahminleri hakkında fikir edinmek için antropojenik faktörleri (sera gazları, aerosoller, vb.) Girmeden de bu modelleri çalıştırabilirsiniz. Diğer tüm faktörlerin (güneş / volkanik / vb.) Ortalama değerlerinin etrafında değiştiğine dikkat edin, bu nedenle antropojenik olmayan model çıktısı inşaat tarafından sabit kalır. Başka bir deyişle, modeller iklimin doğal olarak değişmesine izin vermez, spesifik bir dış neden yoktur.

$M(\mathbf x,t)$ $N(\mathbf x, t)$

$z$

$T(\mathbf x, t)$ $M(\mathbf x, t)$ $N(\mathbf x, t)$

$T(\mathbf x, i)$ $M(\mathbf x, i)$ $N(\mathbf x, i)$ $i$

Yıllık ortalama: tüm yıl boyunca ortalama sıcaklık.
Yıllık mevsim döngüsü: yaz sıcaklığı eksi kış sıcaklığıdır.
$\mathbf x$ $i$
Küresel ortalama ile yıllık mevsimsel döngü çıkarıldı: (2) ile aynı, ancak yine de küresel ortalamayı çıkardı.

$M(\mathbf x, i)$ $F(\mathbf x)$

$T(\mathbf x, i)$ $F(\mathbf x)$

Z (ben) = \underset{x}{Σ} T (x, ben) F (x),

$Z(i) = \sum_\mathbf x T(\mathbf x, i) F(\mathbf x),$

β

$\beta$

z

$z$

W (ben) = \underset{x}{Σ} N- (x, ben) F (x),

$W(i) = \sum_\mathbf x N(\mathbf x, i) F(\mathbf x),$

β_{n o i s e}

$\beta_\mathrm{noise}$

β_{n o i s e}

$\beta_\mathrm{noise}$

z

$z$ -statistic:

z = \frac{β}{{var}^{1 / 2} [β_{n O ben s e}]} .

$z = \frac{\beta}{\operatorname{Var}^{1/2}[\beta_\mathrm{noise}]}.$

$z$

4. Bazı yorumlar

İlk parmak izi (panel A), en önemsiz olan IMHO'dur. Basitçe, gözlemlenen sıcaklıkların monoton şekilde büyüdüğü, boş hipotezin altındaki sıcaklıkların olmadığı anlamına gelir. Bu sonuca varabilmek için bu karmaşık makineye ihtiyaç duyulduğunu sanmıyorum. Küresel ortalama düşük troposferik sıcaklık (RSS değişkeni) zaman serileri şuna benzer :

ve açıkça burada çok önemli bir eğilim var. Bunu görmek için herhangi bir modele ihtiyaç olduğunu sanmıyorum.

$z$

— amip Reinstate Monica diyor
kaynak

(+1) Bu harika bir cevap! Sakıncası yoksa: "PCA zaman noktalarında" adımını genişletebilir misiniz? Her boyutu ayrı ayrı analiz etmek yerine orada bir PCA yapmanın ardındaki düşünceyi anlamıyorum.

— mkt - Monica,

β_{noise}

$\beta_{\text {noise}}$

N (x, i)

$N(x,i)$

F (x)

$F(x)$

T (x, i)

$T(x,i)$

F (x)

$F(x)$

N (x, 2019)

$N(x, 2019)$

Evet, bu şeyler her açıdan tartışılabilir. Ben şahsen, herhangi bir taraf hakkında fazla bir karara varmadan, ancak argümanların net ve açık olmasını isterim. İklim hakkındaki raporlar şu anda çok bulanık.

— Sextus Empiricus

F (x)

$F(x)$