Более простые модели могут быть лучше для определения некоторых климатических рисков

Обычно компьютерные модели климата становятся всё сложнее, так как исследователи стремятся учесть больше деталей системы Земли. Однако, по мнению команды учёных из Университета Пенсильвании, для оценки рисков менее сложные модели, способные лучше учитывать неопределённости, могут быть предпочтительнее.

Исследователи отмечают, что существует компромисс между способностью модели реалистично представлять систему и её способностью сообщать нам, насколько она уверена в своих прогнозах. Климатические риски важны для планировщиков, строителей, государственных служащих и бизнеса, а для их оценки необходимо понимать неопределённость, которую можно выявить только через множественные прогоны модели. Сложные модели требуют огромного времени суперкомпьютеров, тогда как простые модели, хотя и не дают столь детальной информации, можно запускать много раз быстро, чтобы лучше оценить вероятность редких событий, таких как наводнения.

«Нам нужны сложные модели для симуляции взаимодействий между процессами земной системы, — отметил Вивек Шрикришнан. — Но нам нужны простые модели для количественной оценки рисков». По словам Нэнси Туаны, важно, чтобы знания, производимые моделями, давали лицам, принимающим решения, ту информацию, которая им необходима. Клаус Келлер добавил, что использование простой модели, позволяющей лучше количественно оценить риски, может быть полезнее для принятия решений, чем сложная модель, затрудняющая анализ значимых исходов.