Взлом сервера Climatic Research Unit привел к большому скандалу вокруг глобального потепления. Именно так называлась очередная сенсационная новость о ГП, которую с удовольствием обсасывали любители теорий заговоров среди ученых.
Я скептики не верю в Деда Мороза и привычка проверять информацию въелась вместе с многочисленными лабораторками во время обучения на физическом факультете РГУ. Результат небольших раскопок выкладываю на суд.
Климатологические исследования одни из самых сложных задач. И нередко именно эти задачи решают на суперкомпьютерах. Причина?
Нужно обрабатывать огромное кол-во данных в миллионах точек земного шара за много лет. Поскольку и этих данных мало, а вычислительных мощностей все равно не хватает, приходится прибегать к некоторым упрощениям или физическим моделям. Реальный объект упрощается и мы получаем некоторый абстрактный объект, поведение которого уже предсказывать достаточно легко. Пример физической модели вы должны помнить по школе — идеальный газ.
Возвращаясь к ГП, для того чтобы получить компьютерную модель, которая окажется по зубам суперкомпьютеру, часть данных приходится выкидывать. Как определить какие данные нужны, а какие нет? Очень просто(на самом деле не все так просто :)) берут данные за известный промежуток времени, делят его пополам. Данные за первую половину закладывают в компьютерную модель, которая пытается выдать прогноз на второй промежуток. Прогноз сверяют с известными данными. Если исходные данные подобраны плохо или модель неудачная, то и прогнозируемость будет плохой. Распознаватели каптчи привет, знакомые проблемы?
Данные «подтасовывают», пока модель не начинает выдавать приемлемый результат или отказываются от модели. Затем по аналогичной методике выборки данных, модель прогоняют уже на других данных.
А теперь вернемся к перехваченной переписке. О чем там шла речь? Ой! Один ученый писал другому о том, что он подтасовывает данные для получения нужного результата.
«Как только Тим получит диаграмму, мы отошлем ее сегодня же или первым делом завтра с утра. Я только что проделал трюк Майкла, использованный им в статье в Nature, и для каждой серии за последние двадцать лет (т.е. с 1981 года и далее) изменил реальные температурные данные в сторону увеличения, плюс сделал то же самое с сериями Кейта, начиная с 1961 года, — чтобы скрыть понижение».
(Once Tim's got a diagram here we'll send that either later today or first thing tomorrow. I've just completed Mike's Nature trick of adding in the real temps to each series for the last 20 years (ie from 1981 onwards) amd from 1961 for Keith's to hide the decline.)
Значит ли это письмо что данные подтасовывались? Да! Но шла ли там речь об отработке методики или о создании мифа о ГП сказать нельзя.
В заключение реальная история из студенческого прошлого. Однажды на лабораторке, выполняем с другом измерения, все по методичке. Прибор допотопный, замученный поколениями студентов выдает данные. Данные собраны, сверяем с кривой из методички. Погрешность порядка 90%. По методичке не более 10%. Мы в ужасе, а повторять процедуру лень, она занимала примерно минут 40. Ну результаты подправляем чтобы было хотя бы 20% и несем к преподу. Тот смеется и ничего не объясняя отправляет переснимать показания. Переснимаем, получаем ту же погрешность в 90% и с повинной к преподу, просим обьяснить. Он говорит, этот прибор в силу древности уже лет 10 не дает точных данных и погрешность в 90% это хороший результат. Но вместе с тем прибор учит не совершать серьезной научной ошибки, не уклоняться от объяснения данных которые вам не нравятся.
Я скептик
Климатологические исследования одни из самых сложных задач. И нередко именно эти задачи решают на суперкомпьютерах. Причина?
Нужно обрабатывать огромное кол-во данных в миллионах точек земного шара за много лет. Поскольку и этих данных мало, а вычислительных мощностей все равно не хватает, приходится прибегать к некоторым упрощениям или физическим моделям. Реальный объект упрощается и мы получаем некоторый абстрактный объект, поведение которого уже предсказывать достаточно легко. Пример физической модели вы должны помнить по школе — идеальный газ.
Возвращаясь к ГП, для того чтобы получить компьютерную модель, которая окажется по зубам суперкомпьютеру, часть данных приходится выкидывать. Как определить какие данные нужны, а какие нет? Очень просто(на самом деле не все так просто :)) берут данные за известный промежуток времени, делят его пополам. Данные за первую половину закладывают в компьютерную модель, которая пытается выдать прогноз на второй промежуток. Прогноз сверяют с известными данными. Если исходные данные подобраны плохо или модель неудачная, то и прогнозируемость будет плохой. Распознаватели каптчи привет, знакомые проблемы?
Данные «подтасовывают», пока модель не начинает выдавать приемлемый результат или отказываются от модели. Затем по аналогичной методике выборки данных, модель прогоняют уже на других данных.
А теперь вернемся к перехваченной переписке. О чем там шла речь? Ой! Один ученый писал другому о том, что он подтасовывает данные для получения нужного результата.
«Как только Тим получит диаграмму, мы отошлем ее сегодня же или первым делом завтра с утра. Я только что проделал трюк Майкла, использованный им в статье в Nature, и для каждой серии за последние двадцать лет (т.е. с 1981 года и далее) изменил реальные температурные данные в сторону увеличения, плюс сделал то же самое с сериями Кейта, начиная с 1961 года, — чтобы скрыть понижение».
(Once Tim's got a diagram here we'll send that either later today or first thing tomorrow. I've just completed Mike's Nature trick of adding in the real temps to each series for the last 20 years (ie from 1981 onwards) amd from 1961 for Keith's to hide the decline.)
Значит ли это письмо что данные подтасовывались? Да! Но шла ли там речь об отработке методики или о создании мифа о ГП сказать нельзя.
В заключение реальная история из студенческого прошлого. Однажды на лабораторке, выполняем с другом измерения, все по методичке. Прибор допотопный, замученный поколениями студентов выдает данные. Данные собраны, сверяем с кривой из методички. Погрешность порядка 90%. По методичке не более 10%. Мы в ужасе, а повторять процедуру лень, она занимала примерно минут 40. Ну результаты подправляем чтобы было хотя бы 20% и несем к преподу. Тот смеется и ничего не объясняя отправляет переснимать показания. Переснимаем, получаем ту же погрешность в 90% и с повинной к преподу, просим обьяснить. Он говорит, этот прибор в силу древности уже лет 10 не дает точных данных и погрешность в 90% это хороший результат. Но вместе с тем прибор учит не совершать серьезной научной ошибки, не уклоняться от объяснения данных которые вам не нравятся.
