¿Cuán precisos han sido hasta ahora los modelos informáticos de calentamiento global? ¿Hay coherencia entre los modelos?

Ninguna de las dos respuestas anteriores comprende realmente los propósitos de los modelos climáticos, ni sus fortalezas y debilidades reales para esos propósitos.

Por un lado, si bien hay algo en común entre un modelo climático
y un solucionador PDE, la precisión de la solución PDE, como en, digamos, un
problema aerodinámico, no es el propósito. El propósito es diseñar un
sistema experimental con la dinámica importante del sistema real. Una vez
vemos los tipos de comportamiento que ya hemos observado, podemos someter
El modelo a los forzamientos y ver cómo responde en el futuro.

Los modelos grandes, que no son ejercicios de ajuste de curvas sino simulaciones verdaderas,
no están en perfecto acuerdo, pero muchas características en la predicción
(wamring global, estratosfera de enfriamiento, secado en el suroeste de los Estados Unidos)
son comunes a todos ellos y pueden considerarse bastante robustos
predicciones Y sí, lo que vemos ahora está muy en línea con
predicciones de modelos climáticos de la década de 1990.

La idea de Jim Sealy de que los modelos climáticos se utilizan para predecir eventos específicos
y grandes transiciones está bastante mal. Los ejemplos que menciona serían
considerado como forzamientos, no como dinámica de modelos. No es el “trabajo” de
¡La física de la atmósfera para decidir cuándo pasa un asteroide! Entonces un
la incapacidad de “predecir” tal evento por un modelo atmosférico no dice
usted tiene algo sobre la probabilidad de tal evento, pero eso no es un
fracaso. ¡Es simplemente la herramienta incorrecta para el trabajo!

Mi profesor de análisis numérico básicamente nos dijo que no creyéramos ningún modelo de clima informático. La razón es que la resolución numérica de PDE a gran escala todavía es en gran medida insoluble. Por lo tanto, estos modelos tienen que basarse en simplificaciones generales que a menudo producen resultados poco confiables.