Методологія кліматичних досліджень: критика логічних помилок

Федеральний судовий центр США нещодавно оновив довідковий посібник з наукових доказів, включивши до нього новий розділ про кліматичну науку. Цей розділ зосереджується на просуванні досліджень атрибуції, які намагаються пов'язати кожен новий ураган, повінь чи посуху з викидами вуглекислого газу людиною, а отже, зокрема з виробниками викопного палива. Проте методологія цих досліджень викликає серйозні питання щодо наукової обґрунтованості.

Основна проблема полягає в тому, що наука передбачає перевірку гіпотез емпіричними тестами на реальних даних. Однак дослідження атрибуції та їхня методологія намагаються уникнути цього необхідного кроку. Замість цього ці дослідження стверджують, що підтверджують свої висновки посиланням на так зване фізичне розуміння та моделі, які самі не пройшли емпіричної перевірки. Іншими словами, замість використання емпіричних доказів для підтвердження гіпотези, вони використовують одну гіпотезу нібито для підтвердження іншої гіпотези. Вони припускають висновок, якого хочуть досягти. Цей процес називається круговим міркуванням.

Центральна частина ключових формулювань у новому розділі посібника містить таке визначення: атрибуція передбачає просіювання низки можливих причинних факторів для визначення ролі одного або кількох рушіїв щодо виявленої зміни. Зазвичай це досягається за допомогою фізичного розуміння, а також кліматичних моделей та статистичного аналізу, щоб порівняти, як змінна реагує, коли певні рушії змінюються або повністю усуваються.

Таким чином, щоб зробити атрибуцію, дослідники порівнюють подію, яка щойно сталася, з їхнім фізичним розумінням та кліматичними моделями. Обидві ці речі є припущеннями або гіпотезами, а не доказами. Категорію статистичного аналізу неможливо оцінити без додаткової інформації. Якщо це статистичний аналіз поточної гіпотези проти попередніх припущень, то це ще один приклад кругового міркування. Отже, дослідники порівняли нову гіпотезу з попередніми гіпотезами, і вони збігаються. Тому стверджується, що нова гіпотеза має бути правильною.

Відсутнім елементом є якесь емпіричне дослідження, яке встановлює остаточний зв'язок між зростанням глобальних температур і типом події, яку намагаються пов'язати з викидами вуглекислого газу. Примітно, що такого не існує для жодної форми екстремальних погодних явищ, будь то урагани, торнадо, посухи, повені чи щось інше. Хороша підбірка досліджень, які не змогли показати жодного зв'язку між глобальними температурами та екстремальними погодними явищами, міститься в книзі Стівена Куніна під назвою Unsettled.

Якби існував такий доведений емпіричний зв'язок, прихильники атрибуції посилалися б на ці дослідження замість того, щоб намагатися довести атрибуцію за допомогою власних апріорних припущень. Відсутність таких доказів свідчить про фундаментальну слабкість методології.

Коли кругове міркування поховане серед достатньої кількості заплутаних формулювань, його часто буває важко виявити. Це не є виправданням для фахівців з високими науковими ступенями, які схвалили цей посібник. Якщо хтось не здатний виявити кругове міркування, він не кваліфікований для участі у створенні подібного посібника.

Проблема полягає в тому, що наукова методологія вимагає чіткого розмежування між гіпотезами та емпіричними доказами. Гіпотеза повинна бути перевірена незалежними даними, а не іншими гіпотезами. Коли дослідження атрибуції використовують кліматичні моделі для підтвердження своїх висновків про конкретні погодні події, вони фактично використовують один набір припущень для підтвердження іншого набору припущень.

Це особливо проблематично в контексті судових справ, де такі дослідження можуть використовуватися як докази. Судова система потребує надійних, емпірично перевірених наукових доказів, а не теоретичних конструкцій, побудованих на непідтверджених припущеннях. Включення такої методології до офіційного довідкового посібника з наукових доказів викликає занепокоєння щодо можливого впливу на судові рішення.

Критики зазначають, що справжня наукова атрибуція вимагає демонстрації причинно-наслідкового зв'язку через емпіричні дані, а не через теоретичні моделі. Без такої емпіричної основи висновки про зв'язок конкретних погодних подій з викидами парникових газів залишаються спекулятивними, незалежно від того, наскільки складними є використані моделі.