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Klimatologie über Modelle - Lexikon der Argumente
Edwards I 474 Modelle/Klimatologie/Edwards: Simon Shackley, beschrieb zwei "epistemische Lebensstile" in der Klimamodellierung. In seinen Begriffen,... a) verwenden Klimabeobachter Modelle, um "das Klimasystem zu verstehen und zu erforschen, mit besonderem Schwerpunkt auf seiner Sensitivität gegenüber sich ändernden Variablen und Prozessen", und sehen die Modelle als Werkzeuge für diesen Zweck. Indes,... b) sehen die Konstrukteure von Klimamodellen die Modelle als einen Selbstzweck. Sie versuchen, "die volle Komplexität des Klimasystems [in Modellen] zu erfassen, die dann für verschiedene Anwendungen genutzt werden können." Konstrukteure von Klimamodellen konzentrieren sich eher auf einen erhöhten "Realismus", ein Adjektiv, das sich nicht auf Genauigkeit bezieht, sondern auf die Einbeziehung aller physikalischen Prozesse, die das Klima beeinflussen, in das Modell. Klimaseher hingegen neigen dazu, sich auf die Modellierung der grundlegendsten und am besten verstandenen Prozesse zu konzentrieren und eine Vielzahl verschiedener Modelle zu verwenden, einschließlich einfacherer null-, ein- und zweidimensionaler Modelle(1). Edwards I 475 Der Ansatz der Modellkonstrukteure hat auch eine politische Dimension, da diejenigen, die die Ergebnisse der Globalen Klimamodelle anzweifeln, oft argumentieren, dass Modellkonstrukteure die Auswirkungen einiger nicht einbezogener Prozesse, wie z.B. der kosmischen Strahlung, nicht berücksichtigen(2). Das Hinzufügen weiterer Prozesse verringert die Anfälligkeit der Modellkonstrukteure für diese Art von Angriff, obwohl es gleichzeitig die Möglichkeiten erhöht, die Genauigkeit der Parametrisierungen in Frage zu stellen. >Parameterisierung. Edwards I 476 Korrekturen: Kontroversen über die Abstimmung toben sowohl innerhalb als auch außerhalb der Klimamodellierungsgemeinschaft. Der Philosoph und Physiker Arthur Petersen stellt fest, dass "Simulationswissenschaftler unterschiedliche Ansichten über die Norm haben, keine Ad-hoc-Korrekturen zu Modellen hinzuzufügen"(3). Einige akzeptieren diese Korrekturen als notwendig; andere betrachten sie fast als moralisch verdächtig und versuchen, sie zu eliminieren. David Randall und Bruce Wielicki argumentieren, dass Tuning "künstlich verhindert, dass ein Modell ein schlechtes Ergebnis produziert." Randall und Wielicki stellen fest, dass einige Modellierer Tuning als "Kalibrierung" bezeichnen - und damit die positive Konnotation dieses Begriffs ausnutzen - und schreiben: "Tuning ist schlechter Empirismus. Kalibrierung ist schlechte Empirie mit einem Sack über dem Kopf." Doch Randall und Wielicki räumen auch ein, dass es im Fall von physikalischen Prozessen, von denen bekannt ist, dass sie wichtig sind, die aber nicht gut verstanden werden, vielleicht keine Wahl gibt(4). Im Allgemeinen betrachten Modellierer Tuning als ein notwendiges Übel. Die meisten versuchen, bestimmte Beschränkungen einzuhalten. Die Abstimmung sollte z. B. die abgestimmte Variable nicht außerhalb ihres bekannten Bereichs des beobachteten Verhaltens bringen. >Simulation. Edwards I 478 Beweisbarkeit von Modellen: Die Logik der Simulationsmodellierung erfordert oder erlaubt nicht einmal einen endgültigen Beweis. Zum Beispiel leiten sich Parametrisierungen per Definition nicht von exakten physikalischen Prinzipien ab; niemand erwartet, dass sie sich als perfekt genau erweisen. Naomi Oreskes, Kristin Shrader-Frechette und Kenneth Belitz argumentierten auf den Seiten von 'Science', dass die Rede von "Verifikation" oder "Validierung" von Modellen schlechte Erkenntnistheorie sei(5). Das Wort "Verifikation", schrieben sie, impliziert normalerweise einen endgültigen Beweis. Aber Modelle, argumentierten Oreskes et al., sind im Wesentlichen komplizierte induktive Argumente. Edwards: Dies impliziert nur, dass die Modellergebnisse mit den Beobachtungen übereinstimmen. Diese Übereinstimmung an sich sagt nichts darüber aus, ob das Modell aus den richtigen Gründen zu seinen Ergebnissen gekommen ist. >Beweise, >Beweisbarkeit, >Beobachtung. 1. Shackley. “Epistemic Lifestyles.” Changing the atmosphere: Expert knowledge and environmental governance, 107-33. 2001. Cambridge: MA MIT Press. 2. H. Svensmark and N. Calder, The Chilling Stars: The New Theory of Climate Change (Icon Books, 2007). 3. A. Petersen, Simulating Nature: A Philosophical Study of Computer-Simulation Uncertainties and Their Role in Climate Science and Policy Advice (Het Spinhuis, 2007), 39. 4. D. A. Randall and B. A. Wielicki, “Measurements, Models, and Hypotheses in the Atmospheric Sciences,” Bulletin of the American Meteorological Society 78, no. 3 (1997), 403–. 5. N. Oreskes et al., “Verification, Validation, and Confirmation of Numerical Models in the Earth Sciences,” Science 263, no. 5147 (1994): 641–._____________ Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders. Übersetzungen: Lexikon der ArgumenteDer Hinweis [Begriff/Autor], [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] bzw. "Problem:"/"Lösung", "alt:"/"neu:" und "These:" ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente. |
Klimatologie
Edwards I Paul N. Edwards A Vast Machine: Computer Models, Climate Data, and the Politics of Global Warming Cambridge 2013 |
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