O jajkach, kurach, przyczynowości i zdrowym sceptycyzmie

Działalność człowieka – przede wszystkim spalanie paliw kopalnych i zmiany w użytkowaniu terenu – doprowadziły już do wzrostu koncentracji dwutlenku węgla w powietrzu o ok. 50% (Friedlingstein i in., 2023, WMO 2023). To dobrze udokumentowany fakt naukowy. Mimo to, wciąż zdarza się, że ktoś próbuje wmówić opinii publicznej, że jest inaczej. Ostatnio jako podbudowa posłużył do tego artykuł naukowy On Hens, Eggs, Temperatures and CO₂: Causal Links in Earth’s Atmosphere, (Koutsoyiannis i in., 2023) czasami prezentowany mylnie jako stanowisko lub wyniki analizy przeprowadzonej przez brytyjskie Towarzystwo Królewskie. Poniżej znajdziecie nasz komentarz.

W ostatnich tygodniach furorę w mediach społecznościowych robią wpisy na temat artykułu Koutsoyiannis i inni (2023) zatytułowanego On Hens, Eggs, Temperatures and CO₂: Causal Links in Earth’s Atmosphere, który ukazał się na łamach czasopisma SCI wydawnictwa MDPI. Często we wpisach zawarte są odnośniki do innego, dwuczęściowego artykułu tych samych autorów Koutsoyiannis i inni 2022a i Koutsoyiannis i inni 2022b, opublikowanego w znacznie bardziej renomowanym Proceedings of the Royal Society A, który koncentruje się na metodach badawczych dzięki którym autorzy doszli do wniosków podanych w omawianym tekście.

W streszczeniu pracy Koutsoyiannis i inni (2023) autorzy piszą:

Jak sami Państwo widzą streszczenie brzmi rewelacyjnie i sugeruje niezwykłe odkrycie naukowe o wielkiej doniosłości, podważające niemal całą naszą wiedzę o systemie klimatycznym.

Jak autorzy doszli do tak mocnych wniosków? Skąd reakcja środowiska naukowego, krytykująca opublikowane teksty czy to na portalu z otwartymi uwagami PubPeer, czy w krytycznym artykule w Proceedings of the Royal Society A Asbrink (2023)? Czy i w jakim stopniu wnioski autorów są wiarygodne? Nie będziemy w tym tekście przytaczać tych krytyk, podaliśmy odnośniki aby czytelnicy sami mogli się z nimi zapoznać, sami natomiast przeprowadzimy niezależną analizę tez Koutsoyiannisa i współautorów.

Jak [nie]szukać przyczynowości

Zaczniemy od jajka, czyli od pomysłu na określanie przyczynowości, na który wpadli autorzy. W tekście Koutsoyiannis i inni 2022a zatytułowanym Revisiting causality using stochastics: 1. Theory opisują go tymi słowami:

Jednym słowem autorzy proponują pewien teoretyczny algorytm, który ma odpowiadać na pytanie „co jest przyczyną, a co skutkiem” w skomplikowanych systemach czy układach, w których zależności przyczynowo-skutkowe są ukryte i niekoniecznie widocznie wprost. Uważają, że wynaleźli test, który abstrahując od powiązań fizycznych w tych systemach, lecz jedynie wykorzystując metody stochastyczne, pozwala odpowiedzieć na to pytanie.

Dalsze wgłębienie się w tekst pozwala stwierdzić, że ten algorytm może jeszcze więcej. Wystarczy wziąć dwie dowolne wielkości w tym systemie i dysponując jedynie informacją o ich zmienności w czasie stwierdzić, która bardziej wpływa na drugą. W tym momencie czytania artykułu powinna zapalić się się czerwona lampka. Przecież w skomplikowanym systemie możliwe są sytuacje gdy np. jedna i druga badana wielkość są efektem (skutkiem) trzeciej przyczyny, czy trzeciej i czwartej, albo między nimi może nie zachodzić zależność przyczynowo-skutkowa, albo mogą być elementami pętli sprzężeń, żeby tylko wyliczyć kilka możliwości.

Wgłębiając się bardziej w teksty artykułów postanowiliśmy poszukać ograniczeń, jakie autorzy narzucili na swoją metodę. W pewnym miejscu napisali wprawdzie że „pokazują jedynie warunki konieczne, a nie wystarczające aby określić przyczynowość”, lecz w artykułach z zastosowaniami nie podali już tych, czy innych zastrzeżeń. We wszystkich tekstach brak jest dokładniejszych założeń, przy których ich metoda ma szansę działać. Testując algorytm autorzy podają wprawdzie kilka przypadków, w których jego wynik działania zgodny jest ze znaną przyczynowością, ale w żaden sposób nie dowodzą ogólności swojej metody.

Metoda Koutsoyiannisa i kolegów nie działa

Zgodnie z regułami dowodzenia i obalania twierdzeń matematycznych, aby obalić ogólną tezę, nie trzeba się wdawać w głębsze analizy – wystarczy pokazać konkretny przypadek, który jej przeczy. To jeden z wariantów metody dowodzenia przez zaprzeczenie, czyli reductio ad absurdum (sprowadzenia do absurdu), od dawna znanej w logice. Otóż tak się składa, że sami autorzy algorytmu stosując go, pokazują właśnie taki przypadek, choć sami tego nie zauważają.

O co chodzi? Ależ tak, o te wspomniane artykuły, które robią furorę w internecie. Zajmijmy się najpopularniejszym, bo obecnym w otwartym dostępie, artykułem On Hens, Eggs, Temperatures and CO₂: Causal Links in Earth’s Atmosphere.

Wykorzystując swój algorytm, Autorzy badają wybraną satelitarną serię średnich globalnych anomalii temperatury T(UAH) oraz koncentracji dwutlenku węgla [CO2] w atmosferze, a ściślej anomalii logarytmu tej koncentracji) z Mauna Loa. Dlaczego logarytmu? Czy dlatego, że w wielu podręcznikach fizyki atmosfery pokazuje się, że wymuszenie radiacyjne przez CO₂ opisane jest taką zależnością? Bynajmniej. Uzasadniają to tym, że logarytmowanie często używane jest w literaturze ekonomicznej (co u krytycznego czytelnika zapala kolejną czerwoną lampkę). Wynik zastosowania algorytmu sugeruje, że przyczyną wzrostu koncentracji CO₂ w atmosferze jest wzrost średniej temperatury globalnej.

Dalej autorzy powtarzają to samo ćwiczenie z serią danych o temperaturze z reanalizy NCEP/NCAR oraz uzupełniają dane o CO₂ serią z Bieguna Południowego i dochodzą do tej samej konkluzji. W kolejnych etapach przeprowadzają szereg dodatkowych analiz, aby odfiltrować efekty cyklu rocznego. Wynik bez zmian.

Jeszcze dalej autorzy rozszerzają swoje analizy na wyniki symulacji numerycznych CMIP6 na okres od 1850 roku i dochodzą do tego samego wniosku: i w tych danych ich metodyka wskazuje przyczynowość Δ? → Δln[CO2] pomimo tego, że w symulacjach CMIP6 wymuszeniem jest wzrost koncentracji gazów cieplarnianych, a efektem rosnąca anomalia temperatury.

I właśnie tym ostatnim testem Autorzy pokazali, że ich metoda dostarcza wyników niekoniecznie zgodnych z rzeczywistością. Symulacja z użyciem modelu systemu ziemskiego to eksperyment, w którym kontrolujemy warunki wymuszające ewentualne zmiany klimatu. Mamy więc pełną wiedzę na temat tego, który czynnik zaczął się w tej wirtualnej rzeczywistości zmieniać jako pierwszy, a który zmienił się w wyniku tego wymuszenia i praw fizycznych rządzących systemem klimatycznym (przepływami energii, ruchami powietrza, zmianami w pochłanianiu gazów przez ocean itd.).

W symulacjach CMIP6 „zarządzono” zmianę koncentracji gazów cieplarnianych i sprawdzono, co się w wyniku tego procesu stanie. Metoda Koustoyiannisa pokazała więc w tym przypadku jednoznacznie błędny wynik, przyczynowość jest odwrotna niż w badanym skomplikowanym układzie, czyli modelu!

Jeszcze dalej autorzy rozszerzają swoje analizy na uśrednione wyniki symulacji numerycznych wieloma modelami systemu ziemskiego CMIP6 na okres od 1850 roku i dochodzą następujących wniosków: dla symulacji przeważająca  przyczynowość jest odwrotna niż dla obserwacji:  Δln[CO2] → Δ? zgodnie z faktycznym ich przebiegiem. Pamiętajmy że w symulacjach w kontrolowany sposób wymuszeniem jest wzrost koncentracji gazów cieplarnianych, a efektem rosnąca anomalia temperatury.

Pomimo tego że w okresie lat 1850-2021 wyniki symulacji  kilkudziesięciu modelami w granicach błędu zgadzają się z wynikami obserwacji mamy dwie konkluzje co do przyczynowości. Według autorów w danych „rzeczywistych” występuje zależność Δ? → Δln[CO2], w uśrednionych wynikach symulacji wieloma metodami odwrotna.

Czy nie jest to paradoks? Empiryczna konfrontacja wyników symulacji  z rzeczywistością fizyczną przestała być kryterium ich poprawności, a stała się nią stochastyczna, nie do końca uzasadniona metoda oceniania przyczynowości.

Co miałoby powodować wzrost temperatury?

Przyznacie, że po tak wielkiej pracy nad udowadnianiem swojej tezy łatwo ulec przekonaniu że warto jej wyniki opublikować. Jednak cały czas autorzy mają wątpliwości i szukają uzasadnień, podając ich całą długą listę. Piszą:

Do pewnego stopnia zgadzamy się z tym cytatem. Nie ma pojedynczego czynnika, choć oczywiście są czynniki dominujące, jest wymuszenie antropogeniczne, są sprzężenia, szeroko opisywane i w Raportach IPCC i w wielu publikacjach oraz podręcznikach. Jednak kolejne zdania wprawiają w osłupienie:

To jest chochoł

Emisje antropogeniczne jako wyjaśnienie tego co działo się przez 4,5 miliarda lat? Czy Autorzy NAPRAWDĘ nie przeczytali fizycznych części Raportów IPCC? Nie znają podręczników? Nie wiedzą, co to są wymuszenie radiacyjne i nierównowaga radiacyjna? Twierdząc, jakoby „teoria klimatyczna głównego nurtu” nie uwzględniała możliwości wystąpienia wymuszeń (przyczyn zmian klimatu) innych niż ludzkie emisje CO₂, stawiają chochoła, którego następnie ochoczo starają się obalić:

Ups… Znaczy jednak… wiadomo, że zmiana albedo (wymuszenie radiacyjne) czy redystrybucja energii w oceanie (ok. 95% magazynu energii w systemie klimatycznym) mają wpływ na zmiany temperatury powietrza przy powierzchni Ziemi. Oraz to, że w wolnym cyklu węglowym zmiany temperatury mogą prowadzić do zmian w koncentracji CO₂. Te i inne fakty nie stanowią odkrycia Autorów artykułu. Są dobrze opisane nie tylko w raportach IPCC, ale też nawet podręcznikach podstawowej wiedzy o klimacie, co pokazuje, że „teoria klimatyczna głównego nurtu” bynajmniej nie uznaje antropogenicznej emisji CO₂ za główną przyczynę wszystkich zmian klimatu.

Naturalne i spowodowane przez człowieka zmiany koncentracji CO₂

Po postawieniu chochoł został obalony, ale znowu, bez zauważenia przez autorów konsekwencji. Żeby je zrozumieć zajmijmy się wspomnianą wyżej tezą autorów że naturalne zmiany koncentracji [CO2] w atmosferze są większe o czynnik 3 niż te spowodowane przez ludzkie emisje. Ten wynik powinien ich zastanowić, ale jak widać przeszli nad nim do porządku dziennego.

Bilans węglowy, zmiany w obiegu węgla w przyrodzie, badają tysiące naukowców i setki grup naukowych na świecie. Dane doświadczalne zbierają od lat, a po wielokrotnej weryfikacji, kompilacji i sprawdzeniu są one udostępniane w światowych bazach danych, np. tu.

Pamiętajmy, że nie chodzi tylko o CO₂, ale i metan, i o skład izotopowy węgla, i w końcu o ubytek tlenu w atmosferze wskutek spalania paliw kopalnych, a nie np. wymiany CO₂ między np. oceanem a atmosferą czy emisje wulkaniczne tego gazu, które nie powodują zmian zawartości tlenu.

Badając relacje przyczynowo-skutkowe autorzy sami powołują się na dane o cyklu węglowym i bilansie węgla w atmosferze Friedlingstein i inni, 2022. I sama praca i rysunek 2 z niej pokazują, że bilans węgla w skali roku nie domyka się na poziomie 0,3 GtC (gigatony węgla), czyli na poziomie ok. 3% emisji związanych z działalnością człowieka (patrz ilustracja poniżej). Taka część emisji umyka na razie pomiarom i nie jesteśmy pewni, gdzie ląduje. Resztę potrafimy wyjaśnić: pomiary pokazują, że odpowiednie ilości węgla pojawiają się w atmosferze i oceanie, oraz są pochłaniane przez roślinność czy gleby.

Tymczasem Koutsoyiannis i koledzy twierdzą, że oprócz 3% emisji antropogenicznych „gubimy” gdzieś także „naturalne zmiany [CO2]”, które miałyby wynosić 300% naszych emisji.

Pójdźmy dalej tym tropem i obejrzyjmy przedstawioną w ostatnim Raporcie IPCC analizę zmiany obiegu węgla w przyrodzie na podstawie setek badań (nie tylko cytowanych przez nas), od początku epoki przemysłowej (ilustracja 2).

Widać tam, że w atmosferze przybyło, ze spalania paliw kopalnych od 1850 roku, około 280 Gt CO₂, około połowę tego, co zawarte jest w całej roślinności na świecie. Widać też, że ludzie wyemitowali w tym czasie niemal 2 razy więcej CO₂ niż pozostało w atmosferze (470Gt, w tym ok 445 Gt ze spalania paliw kopalnych i 25Gt netto ze zmian użytkowania terenu).

Gdyby podany przez Autorów czynnik 3 potraktować poważnie to znaczyłoby że „zgubiliśmy” w budżecie węglowym równoważnik niemal 1500 Gt CO₂, czyli wartości większej niż w wieloletniej zmarzlinie, 3 razy większej niż w roślinności, i to nie zaburzając ani sygnatury izotopowej, ani ubytku tlenu, które jednoznacznie dokumentują źródło przyrostu koncentracji CO₂ w atmosferze. Druga opcja jest to, że mamy złe dane o spalaniu paliw kopalnych i że w efekcie spaliliśmy ich 3 razy mniej, że wszystkie raporty o wydobyciu, dane o handlu, eksporcie, imporcie itd. były trzykrotnie zawyżone a przypadkiem, z nieznanych cykli biogeochemicznych dostał się do atmosfery węgiel organiczny który uległ w niej utlenieniu.

Sprzeczność wniosku autorów z dobrze i wielorako udokumentowanymi danymi doświadczalnymi jednoznacznie dowodzi, że nie mają racji. Stwierdzenia w zawarte ich tekstach są nie do utrzymania w świecie rzeczywistym. Pokazaliśmy ich absurdalność i w ten sposób zamykamy nasz dowód.

Konkluzja, taka trochę ogólniejsza...

W tym miejscu wiemy już na pewno, że autorzy nie odkryli nowego twierdzenia matematycznego jednoznacznie identyfikującego związki przyczynowo-skutkowe w układach złożonych.

Jest powiedzenie „statystycznie można udowodnić wszystko”. Chyba jednak to powiedzenie nie jest prawdziwe. Trochę przykro, że ani autorzy, ani recenzenci nie wyłowili sprzeczności i niejasności w pracy. Zdarza się, w nauce mamy wiele podobnych przykładów. Szkoda, ale powszechnie znaną prawdą jest, że brak zdrowego sceptycyzmu w stosunku do własnego pomysłu badawczego potrafi zaprowadzić na manowce. Po kilku paroksyzmach powstają kolejne prace, które obalają błędne rozumowania czy wyniki, i nauka posuwa się do przodu.

Każdy naukowiec ma prawo się mylić. Publikacje o których piszemy się są jakimś szczególnym wyjątkiem. Czy to znaczy, że wszystko jest w porządku? Niestety nie. Jak już napisaliśmy zarówno w analizie wyników jak i w procesie recenzji zabrakło zdrowego sceptycyzmu. Nadzwyczajne wyniki wymagają nadzwyczajnych uzasadnień, czego zrozumienia nie było ani na etapie przygotowywania prac, ani na etapie ich recenzji.

Nieumyślnym, acz mającym poważne konsekwencje skutkiem takich zdarzeń w dzisiejszym świecie, pełnym sprzecznych doniesień i dezinformacji, może być (i jest w tym przypadku) podkopywanie społecznego zaufania do nauki. Niestety, cały czas społeczeństwa nie rozumieją, że nauka, przynajmniej w zakresie nauk przyrodniczych, skutecznie weryfikuje wyniki pracy poszczególnych naukowców, czy grup badawczych. Opublikowanie jednej, czy kilku publikacji z błędami czy nieścisłościami nie obala dobrze uzasadnionej eksperymentalnie wiedzy naukowej. Dopiero wiele kolejnych eksperymentów i znalezienie oraz wyjaśnienie błędu czy nieścisłości w poprzednich wynikach pozwala na aktualizację wiedzy. Nadzwyczajne wyniki zawsze, a szczególnie we wrażliwych społecznie obszarach wiedzy, warto traktować ze zdrowym naukowym sceptycyzmem.

prof. dr hab. Szymon Malinowski, prof. dr hab. Jacek Piskozub, dr Aleksandra Kardaś