Ilmastonmuutos 2: Väärän popularisoinnin turmio

Olen havahtunut siihen, että olen saattanut olla ylioptimistinen. Tunne on erikoinen.

Jottei tule epäselvyyttä: nykytiedoilla olen jämerästi “ilmastouskovainen”. Tiede ei tämän selvemmäksi voi tulla, ja olisi järjetöntä olla toimimatta vaikka epäselvyys olisi paljon suurempikin. Pidän kuitenkin samalla jämeryydellä kiinni siitä, että oma leirini ei saa käyttää huonoja argumentteja. Uskottavuutta ei saa menettää.

Aiemmassa kirjoituksessa avasin, miksi ilmastonmuutosta ei voi “ymmärtää”.  Se on yksinkertaisesti liian monimutkainen kasa sairaita matemaattisia yhtälöitä, jotka eivät maalaisjärjellä kerta kaikkiaan avaudu. Lisäksi probabilistiset ennusteet antavat tietoa sellaisessa muodossa, jota terveet ihmisaivot eivät kykene absorboimaan.

Pahin unohtui. Ilmastonmuutoksen olemassaolo voidaan todistaa ennen muuta tilastoilla. Valitettavasti tilastoilla ei varsinaisesti voi todistaa mitään.

Tilastotieteen perusajatuksia on hypoteesin testaus. Esitetään väite (nollahypoteesi), ja sen jälkeen testataan, voidaanko osoittaa että väite on melko varmasti epätosi. Viime kädellä tilastoilla osoitetaan väitteitä vääriksi; se ei silti tarkoita, että vastakkainen väite olisi automaattisesti oikea. Jos tätä ei ymmärrä, popularisoinneissa voi mennä pahasti metsään.

Liian kansantajuisten mallien esittäminen jopa lyö itseään vastaan. Niissä on aina oiottu ja yksinkertaistettu, ja milloinkaan ne eivät vastaa todellisuutta kunnolla. Kun sitten jokin tällainen kansantajuinen malli osoittautuu virheelliseksi, vastapuoli saa tilaisuuden lytätä koko tutkimuksen. Olkinukkeargumentti, mutta ilmastouskova on itse luonut olkinukkensa.

Ilmastouskovan olisi parempi nöyrästi myöntää, että tulkinnoissa on epävarmuutta.  Tapausesimerkkinä otan SkepticalSciencen sinällään mainion grafiikan.

(Lähde: http://www.skepticalscience.com/graphics.php?g=47)

Grafiikan perusteellla “skeptikot” ovat kiinnittäneet huomiota siihen, että viimeisten 15 vuoden aikana keskilämpötila on laskenut. On se. Vuoden 1970 jälkeen on ollut peräti viisi viilenemisjaksoa… jos unohtaa sen että näiden jaksojen välissä lämpötila on yhdessä yössä noussut kymmeniä kertoja enemmän. Mitään fysikaalista järkeä tuollaisessa tulkinnassa ei ole.

Vastaavasti “realistit” tulkitsevat datan tavalla, joka ei vaadi fysiikan lakien vastaisisia ihmekuumenemisia.  Sen tulkinnan mukaan lämpötilassa on paljon kohinaa, mutta koko ajan se on keskimäärin noussut.

Esitys on nokkela, kansainomainen ja näyttävä. Olen nähnyt sitä käytettävän myös suomalaisessa ympäristökeskustelussa. Valitettavasti on riski, että se voi kompastua omaan nokkeluuteensa.

Suoran viivan sovittaminen dataan nimittäin on helppoa mutta vaarallista — niin tehdään siksi että niin tehdään aina. Oikeasti lähes mihin tahansa dataan voi sovittaa lähes minkä tahansa käyrän. Ammattitaito syntyy siitä, että osaa poistaa ne käyrät jotka eivät kuvaa todellisuutta.

Yllä oleva kuvapari kyllä osoittaa sen, että “skeptikoiden” tulkinta on järjetön. Sen sijaan se ei kerro, onko “realistien” tulkinta oikea.  Käytännössä tähän dataan voisi hyvin sovittaa myös käyrän, jonka kasvu alkaa pysähtyä noin vuoden 2000 tienoilla. Jopa niin, että jos saisin nämä datat eteeni tietämättä niistä mitään, aloittaisin kokeilun jollakin sellaisella epälineaarisella sovituksella.

Olenkin yrittänyt löytää raakadataa johon tuo sovitus on tehty, mutta en löytänyt. Käytin kuitenkin yhtä datasettiä joka on ollut tuossa taustalla, NOAA GSTA. Data kertoo poikkeaman pitkän aikavälin keskiarvosta. (Raakadata csv-formaatissa: NOAA. R-skriptit: NOAA.R)

Dataan saa mukavasti sovitettua suoran Y=-0.11+0.027*X, missä X on vuosia alkaen vuodesta 1970. Sovituksen R2-arvo on 0.53, mikä on säämittauksissa kohtuullinen joskaan ei loistava arvo. (R2=1 tarkoittaisi että datapisteet ovat käytännössä kaikki punaisella viivalla, R2=0 tarkoittaa että ne ovat missä sattuu).

Toisaalta dataan voi aivan yhtä hyvin sovittaa myös vaikkapa kolmannen asteen polynomin. Sen arvoksi tulee Y= -0.02 + 0.0026*T + 0.0014*T^2 – 0.000022*T^3. Tässä sovituksessa kasvu tosiaankin pysähtyy. Sovituksen R2-arvo on lähes täsmälleen sama kuin lineaarisen, eli ei ole mitään varsinaista syytä pitää sitä huonompana.

Dataan voi myös sovittaa kosinifunktion (miksi ei voisi?). Sovitus ei ole aivan yhtä täydellinen kuin kahdessa edellisessä, mutta R2-arvo on silti 0.51 jos käytetään sovitusta Y= 0.41 – 0.45* cos(Y*π/36)). Tämä yksinkertaisesti tarkoittaisi, että lämpötilaa ajaa noin 144 vuoden pituinen sykli.

Olisi mukavaa sanoa, että nämä sovitukset ovat naurettavia, mutta tilastomielessä ne eivät ole. Jos kaksi sovitusta antaa käytännössä yhtä hyvän tuloksen, on vaikea mennä väittämään toista paremmaksi. (Jokainen näistä sovituksista muuttuu, jos mennään ajassa kauemmas taaksepäin. Mutta millä tahansa ajanjaksolla katsottuna suora viiva ei yleensä ole erityisen hyvä kuvaaja).

Itse asiassa nämä sovitukset eivät välttämättä edes ole naurettavia, ei edes tuo kosinisovitus. Epälineaarisuus voi jopa olla todellista, ja perustua oikean fysiikkaan. Se vaikuttaa hämärältä vain, jos ei ymmärrä eroa “lämpötilan” ja “energian” välillä.

Ilmakehään ei tällä hetkellä pumpata liikaa “lämpötilaa”; siihen pumpataan liika energiaa. Ero on merkittävä. Energia voi siirtyä moneen eri paikkaan: esimerkiksi syvälle mereen, tai jäätiköiden sulattamiseen, tai yläilmakehään. Silloin se ei lämmitä maanpintaa. Mutta jos “ylilämpö” voi siirtyä yllättävästi, se voi myös palata yllättävästi.

Yhden ainoan pintalämpötilan seuraaminen ei siis kerta kaikkiaan kerro koko totuutta. Tilastoja väärinkäyttämällä voidaan “todistaa” oikeastaan mitä vain. Toisaalta tiedetään, että malleissa on otettava huomioon muitakin muuttujia kuin pintalämpötila, eikä kaikkia ilmiöitä edelleenkään osata asteen tarkkuuudella mallintaa.

Tilastoja on syytä käyttää varovasti, ellei tiedä täsmälleen mitä on tekemässä.

Lisää kirjoituksia ympäristöstä: täällä

Miksi ilmastoskeptikoita on mahdoton “voittaa”?

Ilmastonmuutos on kasa perverssejä osittaisdifferentiaaliyhtälöitä ja sielua riipiviä termodynaamisia mallinnuksia, eikä sitä voi ymmärtää maalaisjärjellä, saati popularisoida. Tässä, näin uskon, on ydinongelma. Skeptikot vaativat aivan perustellusti helppotajuisia selityksiä, ja sellaisia heille pitäisi pystyä antamaan. Mutta kun ei voi.

English version: here.

Sain kimmokkeen tälle ajatuksselle kirjoituksesta, jossa Petteri Järvinen vertasi ilmastonmuutosintoilua uskonnollisiin liikkeisiin. Siinä kirjoituksessa Järvinen ei ottanut kantaa ilmastonmuutokseen sinällään, mutta myöhemmässä kirjoituksessa hän asemoi itsensä selkeästi ilmastoskeptikoksi.

Vihreällä puolella kirjoitus on lytätty täysin, mm sanomalla sitä “hupsuksi”. Olen pitkälti samaa mieltä, mutta käännän silti kysymyksen omiani vastaan. Entäpä jos Järvisen uskontoajatus onkin jollakin tasolla oikea? Kuinka moni ilmastonmuutokseen uskova oikeasti ymmärtää syvällisellä tasolla, miten ilmastonmuutos itse asiassa toimii?

Provokatiivinen väitteeni: ei yksikään. Vielä provokatiivisempi: yksikään ilmastonmuutostutkijakaan ei ymmärrä.

Mitä tarkoittaa “ymmärtää”?

Asian ydin on tuo sana “ymmärrä”. Mitä se tarkoittaa? Kliseisesti se tarkoittaa, että asian “ymmärtää” oikeasti vasta silloin, jos sen osaa selittää kenelle tahansa maallikolle jada jada.

Meteorologiaa vain ei kukaan osaa selittää yhdellekään maallikolle, eikä edes itselleen. Voin sanoa tämän jonkinasteisella taustalla: vaikka fyysikko olenkin, tärkein sivuaineeni oli juuri meteorologia, ja sekä graduni että väitöskirjani sivusivat aluetta. Missään vaiheessa en kuitenkaan koe “ymmärtäneeni” meteorologiasta oikeastaan mitään.

Laskuharjoitukset ja tentit menivät kyllä jollakin tavalla läpi. Harvoin jos koskaan osasin kuitenkaan selittää, mitä olin tekemässä. Ei oikeastaan tarvitsekaan: ammattilaistasolla meteorologia tai mikä tahansa kova tiede on ennen muuta laskujen vääntämistä.

Millaisia asioita ei esimerkiksi voi ymmärtää?

Konkreettinen esimerkki: tiedetään, että päiväntasaajalla on sateista ja kuumaa; noin 30. leveysasteella on kuivaa ja suuria aavikoita (Sahara pohjoisessa, Kalahari etelässä); ja noin 60. leveysasteen kohdalla on sateista ja kurjaa (Suomi). Syynä on ns Hadleyn solu: ilma nousee päiväntasaajalla, laskee 30. leveysasteen paikkeilla, ja nousee taas 60. leveysasteen kohdalla.

Ilmiö on selvästi olemassa. Mutta mistä se johtuu? Lyhyenä oppimääränä toimii vaikkapa University of Wisconsinin kahdeksansivuinen tiivistelmä. Selityksessä on 15 kaavaa joista suuri osa osittaisdifferentiaaliyhtälöitä; mallina se kuitenkin on karkea. Se on siis malli joka on liian monimutkainen ollakseen ymmärrettävä, mutta liian yksinkertainen ollakseen toimiva.

Hadley-soluun liittyy myös anekdootti elävästä elämästä. Yritimme aikoinaan parin opiskelukaverin kanssa saada selville, “miksi” ilma laskee juuri nimenomaan 30. leveysasteella (miksei 45. leveysaste, tai vaikkapa 15?).  Meteorologian laitokselta ei löytynyt ketään, joka olisi pystynyt asian “selkokielisesti” selittämään. Tuskin löytyy edelleenkään. Kyllä selitys on jossakin siellä kaavoissa, mutta ei sitä ymmärtää voi.

Hadley-solun selittäminen on ilmastotieteen ongelmana yksinkertainen ja konkreettinen, jopa triviaali. Jos näinkin perusasia vaatii ammattimaista fysiikan opiskelua, eikä sitä silti “ymmärrä” edes ammattimainen fysiikan opiskelija, miten voi olettaa että kukaan pystyisi “ymmärtämään” aihealueen todella vaikeita ongelmia?

Voiko kansa oppia ymmärtämään?

Järvisen kirjoituksessa on tärkeä pointti. “Ensinnäkin ennusteiden muuttuminen. Oli helppo uskoa ilmastonmuutokseen kun Suomessa oli leutoja talvia. Kylmyys ja lumi piti lisätä ennusteisiin jälkikäteen — tai ainakin sellainen vaikutelma jäi. Uskottavinta olisi tehdä ennuste, joka osoittautuisi ajan myötä paikkansapitäväksi ilman jatkuvaa säätämistä.”

Kyllä. Juuri tähän pitäisi pyrkiä, ja on aivan perusteltua vaatia sitä. Mutta ei onnistu.

Ilmastomallit, samoin kuin kaikki hiukankaan pidemmät sääennusteet, ovat probabilistisia malleja. Tällainen malli voi ilmoittaa, että on 30% todennäköisyys, että Varsinais-Suomessa tulee ukkosia. Koska ukkoset ovat hyvin paikallisia,  tällainen ennuste voi olla täysin tarkka, mutta silti kaikkialla “väärässä”. Turussa voi ukkostaa kolmena päivänä peräkkäin, Salossa ei yhtenäkään.

A-J Punkka on kirjoittanut erittäin pitkistä sääennusteista erinomaisen artikkelin, jossa kuvaa asiaa hiukan toisella tapaa.  “Kausiennuste ei nimittäin kerro mitään päivittäisistä säänvaihteluista eikä etenkään jakson todellisista ääriarvoista. Ennuste voi siis olla täydellinen, mutta herkimpään aikaan sattuva erittäin ankara (joskin lyhytkestoinen) hallajakso voi tuottaa pahat satotappiot.”

Punkka tuntuu kuitenkin olevan optimisti: “Tilanteen mutkikkuuden taustalla suurimpana yksittäisenä tekijänä lienee vähäinen ellei mitätön kansan totuttaminen ja valistaminen uudentyyppisiin ennusteisiin.” Ehkä kansan siis voisi kouluttaa ymmärtämään, mitä tutkijat itse asiassa tarkoittavat?

Vahvasti epäilen, edes sääennusteiden suhteen. Ääripäissä ehkä. Jos ennuste antaa neljänä kesänä peräkkäin 90% todennäköisyyden, että juhannus on helteinen, ja kaikkina juhannuksina sataakin räntää, voi jo matemaattisestikin katsoa että ennuste on reilusti pielessä.

Kuitenkin jo tässä ollaan toivottoman äärellä. Oletetaan, että juhannukseksi 2014 ennustetaan 90% todennäköisyydellä hellettä, ja silloin sataakin räntää. Voidaanko heinäkuussa 2014 todeta, että ennuste meni pieleen? Ei. Yhden vuoden perusteella siitä ei voi sanoa yhtään mitään. Ennusteen mukaan oli 10% todennäköisyys, että juhannuksena olisi muuta kuin hellettä. Ehkä 2014 sattui olemaan se yksi vuosi kymmenestä, jolloin näin tapahtui.

Miten tämän pystyy selittämään maallikolle, kun itsekin asian täysin ymmärtävänä kiroaisin oikeassa elämässä Ilmatieteen laitoksen alimpaan helvettiin juhannukseni pilaamisesta?

Missä mättää: heuristiikat

Ihmisaivoja ei ole luotu ymmärtämään todennäköisyyksiä, vaan pysymään hengissä savannilla.  Ihmisaivot tuottavat heuristiikkoja, yksinkertaisia malleja jotka melkein aina toimivat, mutta jotka eivät hallitse monimutkaisia abstrakteja todennäköisyyksiä. Kahneman&Tverskyn hilpeä kirja on täynnä esimerkkejä. Edes todennäköisyyslaskennan ammattilaiset eivät oikeassa elämässään hallitse abstrakteja todennäköisyyksiä, jos sellaisia heille heitetään eteen yllättäen.

On aivan oikein, että ihmiset vaativat selityksiä, joita he voivat ymmärtää. Se on jopa äärimmäisen suotavaa. On traagista, että juuri tässä nimenomaisessa äärimmäisen tärkeässä tapauksessa tällaisia selityksiä ei ole.

Mitä sitten pitäisi tehdä?

Ei harmainta aavistusta.  Ehkä auttaisi, jos me ilmastonmuutokseen uskovat myöntäisimme, että jollakin tasolla kyseessä todellakin on “uskon asia”. Kukaan meistä ei ole käynyt läpi edes pientä osaa tutkimuksista. Käytännössä joudumme “uskomaan” siihen, että IPCC:n raportin koonneet gurut ovat olleet rehellisiä ja asiantuntevia.

Onko tämä silti sokeaa “uskoa”? Mielestäni ei. Periaatteessa kuka tahansa voi lukea itsensä fysiikan tohtoriksi, alkaa seurata kirjallisuutta, ja selvittää asioita matematiikan tasolla. Vaikka asioita ei voi “ymmärtää”, matematiikkaa voi. Kaikki tieto on periaatteessa saatavilla, vaikka kukaan ei sitä kokonaisuutena hallitsekaan. Ei tämä silti vahva argumentti ole. Jos kaikki olisivat fysiikan tohtoreita, maailma olisi, no, ei ainakaan parempi paikka.

Tiede on myös itseään korjaava prosessi, joka perustuu jatkuvaan kritiikkiin ja teorioiden muokkaamiseen. Jos teoria ei vastaa todellisuutta, ennen pitkää teoria kaatuu. Tämä tarkoittaa tosin sitä, että teorioita joudutaan hienosäätämään jatkuvasti — juuri sitä, mistä Järvinen tiedemaailmaa kritisoi. Suo siellä, vetelä täällä.

Olen myös nähnyt tiedemaailmaa sisältäpäin, muutaman tutkijanpestin kautta. Se antaa raikkaankyynisen syyn uskoa siihen, että tiedeyhteisö toimii ilmastonmuutosasiassa avoimin kortein. Niin kaunaisessa ja riitaisassa yhteisössä ei nimittäin mikään salaliitto pysyisi tuntia kauempaa hengissä. Jos joku saa mahdollisuuden puukottaa kaveriaan akateemisesti selkään, hän sen myös epäröimättä tekee.

Juuri akateemisen maailman pikkumaisuus on suurin syy, miksi ainakaan denialistien suuret salaliittoteoriat eivät ole uskottavia. Tätä pikkumaisuutta on kuitenkin hieman vaikea kommunikoida suurelle yleisölle.

Ja laajempi kysymys — mitä pitäisi tehdä, jos on mahdotonta tuottaa sellaisia selityksiä joihin ihmisillä on oikeus — siihen en tiedä vastausta.

Muita kirjoituksia ympäristöstä: täällä

Translate »