的复杂性和气候模拟的现实
最近的一本书，“无用的算术：为什么环境科学家无法预测未来，”认为，定量模型，多环境科学的基础上，无法预测的复杂自然过程的结果。虽然这在一定程度上必争之地，它指向一个深刻的挑战根本的问题。
简单地说，人类如何设计并在全球管理，他们越来越多地占据主导地位最主要的地球系统动力学，当这些系统保证的复杂性，任何连贯的框架与他们的方法将这个问题，由于是一致的，不一定不完整和不准确？开箱这种困境可以帮助我们使用模型 - 这毕竟是唯一真正的工具，我们要试着去了解和解决高度复杂的系统 - 理性和道德。
用一个简单的观察开始。人为地球的特点是复杂的，整合的人/自然/建筑系统的不断变化的网络。这些系统非常复杂，整体感知。相反，一个透视需要朝向底层复杂识别的信息的子集是相关的。被感知的结构没有将系统作为一个整体，也不观察者的一些唯我发明，而是产生作为两者之间的相互作用的功能。
考虑一个城市系统，例如。如果一个寻求有关信息犯罪，惩罚，正义在亚利桑那州凤凰城，查询隐含建立在现有的市政政治边界为合适。如果一个关于凤凰的长期供水寻求信息，隐含的界限涉及至少七个州（因为凤凰城在科罗拉多河的水部分依赖）;大气物理和化学;与一些美国本土国复杂的政治和法律关系;和文化系统（例如，“厌恶”因子抑制回收污水进入饮用水）。如果一个有关资金流动的目的信息，凤凰最好的，因为其主要存在于网络空间的全球网络相对较小的结点理解。
在每一种情况下，相关的子系统由其中我们正在评估它的用途定义。但潜在的复杂系统本身不能由任何单一的角度来拍摄。人为地需要拥抱相互排斥的，但同样有效的本体 - 不是出于政治正确性的任何变态的感觉，但因为只有如此才能开始感知和理解系统本身，而不是每个查询提出所谓的子系统。
同样是高配车型如此。建模的本质是通过捕获这是“重要的”和信息“有关，”而忽略不相关的信息的更复杂的现实智能简化。这是做科学的一个完全合法的方式：牛顿，毕竟，发展了他的运动定律忽略这将使他的简单，因此强大的力量较小的（如摩擦），结论更加扑朔迷离。
一个是如何知道构建模型时砸什么样的信息？作为具有复杂的系统的任何观察，认为是对正被创建的模型的原因的功能，并且该底层系统的结构。这既不是纯创建观察者的，也不是底层系统的产物;这既分担的。
因此，正确创建的模型是一个方显英了解由建模者提出的查询所需的信息。每个型号都会有边界之内，它是有用的 - 那就是，在其内查询发送给它的信息和模型结构是合适的。但界限往往并不明显，尤其是在高度政治化的争论将有强大的倾向模型超越他们。因此，例如，全球气候变化的模型创建概率未来的情景，可以告知公众辩论 - 而是提出这些结果是不可避免的，或苛求一定的社会反应，是无效的。
除此之外，任何模型预测将来使有关技术状态这几乎是不可避免的错误的假设：我们无法知道哪些技术可能是50年后，但我们至少应该诚实足够的承认，并理解模型，使有关技术假设表述为有用的思想实验，但没有更多。更微妙的是，模型是不可避免的高度自反性系统的一部分。
气候模型，通过现有的，改变行为和机构在其无效最初设想的方式。所有好的模式削弱自己。然而，很显然，我们需要模型来探索我们正在创造世界的复杂性。什么是要做？下一篇专栏文章将提出一些建议。
简单地说，人类如何设计并在全球管理，他们越来越多地占据主导地位最主要的地球系统动力学，当这些系统保证的复杂性，任何连贯的框架与他们的方法将这个问题，由于是一致的，不一定不完整和不准确？开箱这种困境可以帮助我们使用模型 - 这毕竟是唯一真正的工具，我们要试着去了解和解决高度复杂的系统 - 理性和道德。
用一个简单的观察开始。人为地球的特点是复杂的，整合的人/自然/建筑系统的不断变化的网络。这些系统非常复杂，整体感知。相反，一个透视需要朝向底层复杂识别的信息的子集是相关的。被感知的结构没有将系统作为一个整体，也不观察者的一些唯我发明，而是产生作为两者之间的相互作用的功能。
考虑一个城市系统，例如。如果一个寻求有关信息犯罪，惩罚，正义在亚利桑那州凤凰城，查询隐含建立在现有的市政政治边界为合适。如果一个关于凤凰的长期供水寻求信息，隐含的界限涉及至少七个州（因为凤凰城在科罗拉多河的水部分依赖）;大气物理和化学;与一些美国本土国复杂的政治和法律关系;和文化系统（例如，“厌恶”因子抑制回收污水进入饮用水）。如果一个有关资金流动的目的信息，凤凰最好的，因为其主要存在于网络空间的全球网络相对较小的结点理解。
在每一种情况下，相关的子系统由其中我们正在评估它的用途定义。但潜在的复杂系统本身不能由任何单一的角度来拍摄。人为地需要拥抱相互排斥的，但同样有效的本体 - 不是出于政治正确性的任何变态的感觉，但因为只有如此才能开始感知和理解系统本身，而不是每个查询提出所谓的子系统。
同样是高配车型如此。建模的本质是通过捕获这是“重要的”和信息“有关，”而忽略不相关的信息的更复杂的现实智能简化。这是做科学的一个完全合法的方式：牛顿，毕竟，发展了他的运动定律忽略这将使他的简单，因此强大的力量较小的（如摩擦），结论更加扑朔迷离。
一个是如何知道构建模型时砸什么样的信息？作为具有复杂的系统的任何观察，认为是对正被创建的模型的原因的功能，并且该底层系统的结构。这既不是纯创建观察者的，也不是底层系统的产物;这既分担的。
因此，正确创建的模型是一个方显英了解由建模者提出的查询所需的信息。每个型号都会有边界之内，它是有用的 - 那就是，在其内查询发送给它的信息和模型结构是合适的。但界限往往并不明显，尤其是在高度政治化的争论将有强大的倾向模型超越他们。因此，例如，全球气候变化的模型创建概率未来的情景，可以告知公众辩论 - 而是提出这些结果是不可避免的，或苛求一定的社会反应，是无效的。
除此之外，任何模型预测将来使有关技术状态这几乎是不可避免的错误的假设：我们无法知道哪些技术可能是50年后，但我们至少应该诚实足够的承认，并理解模型，使有关技术假设表述为有用的思想实验，但没有更多。更微妙的是，模型是不可避免的高度自反性系统的一部分。
气候模型，通过现有的，改变行为和机构在其无效最初设想的方式。所有好的模式削弱自己。然而，很显然，我们需要模型来探索我们正在创造世界的复杂性。什么是要做？下一篇专栏文章将提出一些建议。
