Moeten we (nog) geloven in klimaatmodellen?

Ruth
Vanhaecht

Volgens het laatste rapport van het IPCC (Intergovernmental Panel for Climate Change) wijzen de modelresultaten met een matige zekerheid op een toename van overstromingen in West- en Centraal-Europa ten gevolge van intense neerslag bij een globale opwarming van 1,5 °C. Bij een opwarming van 2 °C of meer zou dit gebeuren met grote zekerheid. Elke conclusie gaat dus vergezeld van een zekere gradatie van onzekerheid. Doorgaans stelt een volgend IPCC-rapport de onzekere bevindingen van het voorgaande rapport bij; soms wordt zelfs grif toegegeven dat er toch meer onzekerheid bij komt kijken dan eerder werd gerapporteerd. Voortschrijdend wetenschappelijk inzicht, maar wat heeft men daar werkelijk aan wanneer er op deze grond beslissingen gemaakt moeten worden?  Wat is de zin van dergelijke klimaatmodeluitkomsten voor de praktijk wanneer ze onzeker zijn?

Afgelopen academiejaar verdiepte ik me in klimaatmodellen vanuit een wetenschappelijk-filosofisch oogpunt. Ik ging op zoek naar de oorsprong van de onzekerheid op de modeluitkomsten om wantrouwen of vertrouwen in deze uitkomsten te rechtvaardigen. Hiertoe bekeek ik de modellen vanuit drie verschillende ‘vensters’. 

Vanuit de ervaring

Wanneer het begint te druppelen, ben ik tevreden indien ik hierop voorzien ben en een regenjas bij me heb. De regen die ik voel, is een ervaring van het weer; de voorzorg die me mijn regenjas deed inpakken (toen het nog niet regende) is een ervaring van het klimaat. In tegenstelling tot de regen, die ik kan voelen, zien en ruiken, is dat geen zuiver zintuiglijke ervaring: het is de ervaring van een verstandelijk concept dat verklaart waarom het Belgische weer de neiging heeft zich regenachtig te gedragen. Dat ik me bij de zoveelste regenbui bedenk dat de ongewone hoeveelheid regen in 2024 een gevolg zal zijn van wat men klimaatverandering noemt, is evenmin een zuiver zintuiglijke ervaring van klimaatverandering; het is de ervaring van een concept dat die ongewone hoeveelheid verklaart. Noch het klimaat, noch klimaatverandering is een object dat men zuiver zintuiglijk kan ervaren. Het enige dat direct via de zintuigen ‘binnenkomt’ zijn weerfenomenen: de ervaring dat het regent, zonnig is, of dat het waait; het klimaat is een abstractie die als verklaring dient, voorzorg inspireert (het meenemen van een regenjas in april) en teleurstelling in de hand werkt (als het vaker regent in juli dan het langjarige gemiddelde).

Vanuit deze reflecties kunnen we de onzekerheid in klimaatmodelvoorspellingen terugvoeren tot de twee discrepanties. De eerste discrepantie bestaat tussen onze observaties (al dan niet met behulp van meetinstrumenten) en de ongefilterde werkelijkheid, die volgens Kant ontoegankelijk is voor ons. De tweede discrepantie bestaat tussen onze observaties (via zintuiglijke ervaring of meetinstrumenten) en de concepten gevormd op basis hiervan, zoals ‘klimaat’ en ‘klimaatverandering’.

Conceptuele beschouwingen

De wetenschap van vandaag gebruikt modellen om oorzaak-gevolg relaties binnen een ‘doelsysteem'—het object waarvoor het model model staat—af te leiden. Zo is het doelsysteem van een klimaatmodel het complexe klimaatsysteem. Het weer en het klimaat—dat volgens het venster van de ervaring geen object is van directe zintuigelijke ervaring, maar al een abstractie—zijn in ons wetenschappelijk begrip manifestaties van dit systeem.

Het begrip ‘model’ verduidelijkt hoe een klimaatmodel slechts bepaalde oorzaak-gevolgrelaties van het doelsysteem kan blootleggen. Een klimaatmodel is ontworpen met een specifieke vraag indachtig—bv. omtrent de neerslag in een bepaald gebied—en representeert dus nooit elk aspect van het doelsysteem; het richt zich op een bepaald soort uitkomst die deze vraag zo goed mogelijk kan beantwoorden. Een gegeven klimaatmodel is dus niet geschikt voor het beantwoorden van eender welke vraag over het klimaat, en elke modeluitkomst dient geïnterpreteerd te worden rekening houdende met de grenzen van het model.

Meekijkend over schouders van wetenschappers

Een klimaatmodel opstellen is geen rechtlijnig proces. Aangezien ons begrip van de wereld dat evenmin is, kan een klimaatmodel toch tenminste in die zin ‘adequaat’ zijn en niet louter een te sterke vereenvoudiging die uiteindelijk geen inzicht verschaft in de complexe werkelijkheid.

Een klimaatmodel stelt processen in de atmosfeer voor met niet-lineaire differentiaalvergelijkingen, maar dat is niet voldoende. De meest recente klimaatmodellen integreren ook de fysische processen werkzaam in de oceaan, de ijskappen, de biosfeer, en de aardmantel en -korst. Het koppelen van deze verschillende modelcomponenten gebeurt wiskundig gezien verre van elegant, wat de werkzaamheid van het allegaartje aan vergelijkingen er niet gemakkelijker op maakt. Bovendien kan het model in het algemeen niet exact opgelost worden. Met numerieke technieken kunnen we benaderende oplossingen uitrekenen voor een beperkt aantal locaties en een beperkt aantal tijdstippen. Omwille van beperkte kennis of incompatibiliteit met de oplossingsmethoden, moeten sommige relevante fysische processen beschreven worden met een constante waarde, wat alsnog een sterke vereenvoudiging en dus afwijking impliceert.

Dit is slechts een greep uit de moeilijkheden bij de bouw van een klimaatmodel. Doorheen het hele proces worden afwegingen gemaakt, waarbij vooral de vraag waarop het model een antwoord moet bieden richting geeft. Zo is het bouwen van het model dus geen noodzakelijke opeenvolging van de ‘juiste’ stappen, maar een opeenvolging van keuzes. Hoewel dit weloverwogen keuzes van specialisten zijn, bestaat er geen unieke oplossing en is het model van de ene modelbouwer het andere niet.

Op het scherp van de snede: vermeende zekerheid versus waarheid 

Discrepanties tussen werkelijkheid en zintuiglijke ervaring, modellen die slechts een deel van het klimaatsysteem voldoende representeren, gebrekkig inzicht in fysische processen en wiskundige vergelijkingen, en subjectieve, weliswaar gespecialiseerde, besluitvorming… Pleit dit alles nu tegen vertrouwen in klimaatmodellen? Niet zozeer; wetenschapsfilosoof Mauricio Suárez meent dat grote onzekerheid over het gemodelleerde systeem precies één van de voornaamste redenen is om het te modelleren! Moest alles zo klaar als een klontje zijn, dan zouden we de boeken dicht kunnen doen. Dat is duidelijk niet het geval: wat de menselijke impact op de aarde zal zijn is niet bekend, maar inzicht in het systeem van oorzaak-gevolgrelaties kan voorzorg inspireren.  Hiervoor is absolute zekerheid geen vereiste. De grote uitdaging binnen de klimaatwetenschap is het goed afwegen van de zekerheid waarmee besluiten kunnen worden getrokken, zonder hiervoor accuraatheid op te offeren of de zin van dit streven uit het oog te verliezen.

Bibliografie

Andersen, P. W. 1972. ‘More Is Different’. Science 177 (4047): 393–96. https://doi.org/10.1126/SCIENCE.177.4047.393/ASSET/9904C4F0-3533-4A2B-8….

Aristotle. 1933. Metaphysics, Volume I: Book 8. Edited by Hugh Tredennick. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Bachelard, G. 1964. The Poetics of Space. Edited by M. Jolas. Boston, Massachusetts: Beacon Press.

Bailer-Jones, D. M. 2009. Scientific Models in Philosophy of Science. Pittsburgh: University of Pittsburgh Press.

Bauer, P., A. Thorpe, and G. Brunet. 2015. ‘The Quiet Revolution of Numerical Weather Prediction’. Nature 2015 525:7567 525 (7567): 47–55. https://doi.org/10.1038/nature14956.

Baumberger, C., R. Knutti, and G. Hirsch Hadorn. 2017. ‘Building Confidence in Climate Model Projections: An Analysis of Inferences from Fit’. Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change 8 (3): e454. https://doi.org/10.1002/WCC.454.

Beniston, M. 2013. ‘Grand Challenges in Climate Research’. Frontiers in Environmental Science 1 (OCT): 69877. https://doi.org/10.3389/FENVS.2013.00001/BIBTEX.

Beobide-Arsuaga, G., T. Bayr, A. Reintges, and M. Latif. 2021. ‘Uncertainty of ENSO-Amplitude Projections in CMIP5 and CMIP6 Models’. Climate Dynamics 56 (11–12): 3875–88. https://doi.org/10.1007/S00382-021-05673-4/FIGURES/11.

Bertalanffy, L. von. 1972. ‘The History and Status of General Systems Theory.’ Academy of Management Journal 15 (4): 407–26. https://doi.org/10.2307/255139.

Berto, F., and J. Tagliabue. 2023. ‘Cellular Automata’. The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Winter 2023 Edition). 2023. URL = <https://plato.stanford.edu/archives/win2023/entries/cellular-automata/&…;.

Bjerknes, V. 2009. ‘The Problem of Weather Prediction, Considered from the Viewpoints of Mechanics and Physics’. Translated by Esther Volken, and Stefan Brönnimann. Meteorologische Zeitschrift 18 (6): 663–67. https://doi.org/10.1127/0941-2948/2009/416.

Black, M. 1933. The Nature of Mathematics: A Critical Survey. London & New York: Kegan Paul, Trench, Trubner & Co., Ltd.

Blauwe Cluster. 2022. ‘Duin Voor Dijk: Een Meer Natuurlijke Vorm van Kustbescherming ’. 2022. https://www.blauwecluster.be/kustscan/duin-voor-dijk-een-meer-natuurlij….

Boltzmann, L. 1974. Theoretical Physics and Philosophical Problems: Selected Writings. Edited by Brian McGuinness. Dordrecht, Holland and Boston, U.S.A: D. Reidel Publishing Company.

Brown, J. R., C. M. Brierley, S. I. An, M. V. Guarino, S. Stevenson, C. J.R. Williams, Q. Zhang, et al. 2020. ‘Comparison of Past and Future Simulations of ENSO in CMIP5/PMIP3 and CMIP6/PMIP4 Models’. Climate of the Past 16 (5): 1777–1805. https://doi.org/10.5194/CP-16-1777-2020.

Charney, J G, R Fjörtoft, and & J. Von Neumann. 1950. ‘Numerical Integration of the Barotropic Vorticity Equation’. Tellus 2 (4): 237–54. https://doi.org/10.3402/TELLUSA.V2I4.8607.

Clemen, R. T. 1989. ‘Combining Forecasts: A Review and Annotated’. International Journal of Forecasting 5:559–83.

Collingwood, R. G. 1939. ‘Question and Answer’. In An Autobiography, 29–43. Oxford: Oxford University Press.

Cortois, P. 1990. ‘Jean Cavaillès’ Aanloop Tot de Wetenschapstheorie’. Tijdschrift Voor Filosofie 52 (1): 100–120. https://about.jstor.org/terms.

Couvreux, F., F. Hourdin, D. Williamson, R. Roehrig, V. Volodina, N. Villefranque, C. Rio, et al. 2021. ‘Process‐Based Climate Model Development Harnessing Machine Learning: I. A Calibration Tool for Parameterization Improvement’. Journal of Advances in Modeling Earth Systems 13 (3). https://doi.org/10.1029/2020MS002217.

Covey, C., K. M. AchutaRao, U. Cubasch, P. Jones, S. J. Lambert, M. E. Mann, T. J. Phillips, and K. E. Taylor. 2003. ‘An Overview of Results from the Coupled Model Intercomparison Project’. Global and Planetary Change 37 (1–2): 103–33. https://doi.org/10.1016/S0921-8181(02)00193-5.

Danabasoglu, G., J. F. Lamarque, J. Bacmeister, D. A. Bailey, A. K. DuVivier, J. Edwards, L. K. Emmons, et al. 2020. ‘The Community Earth System Model Version 2 (CESM2)’. Journal of Advances in Modeling Earth Systems 12 (2). https://doi.org/10.1029/2019MS001916.

Descartes, R. 1637. ‘Première Partie ET Seconde Partie’. In Discours de La Méthode: Pour Bien Conduire SA Raison ET Chercher La Vérité Dans Les Sciences, 1–9.

Dethier, C. 2023. ‘Interpreting the Probabilistic Language in IPCC Reports’. Ergo an Open Access Journal of Philosophy 10 (0). https://doi.org/10.3998/ERGO.4637.

Duhem, P. 1987. Brill’s Studies in Intellectual History: Prémices Philosophiques. Edited by A. J. Vanderjagt. Vol. 3. Leiden: E.J. Brill.

Duhem, P. 1902. Les Théories Électriques de J. Clerk Maxwell. Paris: Herrmann.

———. 1980. The Evolution of Mechanics. Edited by Michael Cole. Alphen aan den Rijn, The Netherlands and Germantown, Maryland, USA: Sijthoff & Noordhoff International Publishers B.V.

Durack, P. J. 2024a. ‘WCRP-CMIP CMIP6_CVs Version: 6.2.58.63 - CMIP6 Institution_id Values’. GitHub. 2024. https://wcrp-cmip.github.io/CMIP6_CVs/docs/CMIP6_institution_id.html.

———. 2024b. ‘WCRP-CMIP CMIP6_CVs Version: 6.2.58.63 - CMIP6 Source_id Values’. GitHub. 2024. https://wcrp-cmip.github.io/CMIP6_CVs/docs/CMIP6_source_id.html.

Eidhammer,T., A. Gettelman, D. Watson-Parris, K. Thayer-Calder, G. Elsaesser, H. Morrison, M. van Lier-Walqui, C. Song, and D. McCoy. 2024. ‘An Extensible Perturbed Parameter Ensemble (PPE) for the Community Atmosphere Model Version 6’. Egusphere.

Eyring, V., S. Bony, G. A. Meehl, C. A. Senior, B. Stevens, R. J. Stouffer, and K. E. Taylor. 2016. ‘Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) Experimental Design and Organization’. Geoscientific Model Development 9 (5): 1937–58. https://doi.org/10.5194/gmd-9-1937-2016.

Fisher, R. A. 1922. ‘On the Mathematical Foundations of Theoretical Statistics’. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series A, Containing Papers of a Mathematical or Physical Character 222 (594–604): 309–68. https://doi.org/10.1098/RSTA.1922.0009.

Fleteren, D. 2021. ‘Overstromingen in België En Buurlanden Op Een Na Duurste Natuurramp van 2021’. De Standaard. 2021. https://www.standaard.be/cnt/dmf20211227_95950101.

Frigg, R. 2023. ‘Models and Theories in Science’. Oxford Bibliogrpahies. https://doi.org/10.1093/OBO/9780195396577-0245.

Frigg, R., S. Hartmann. 2020. ‘Models in Science’. Stanford Encyclopedia of Philosophy, 1–22. https://plato.stanford.edu/entries/models-science/#OntoWhatMode.

Frigg, R., E. Thompson, and C. Werndl. 2015. ‘Philosophy of Climate Science Part I: Observing Climate Change’. Philosophy Compass 10 (12): 953–64. https://doi.org/10.1111/phc3.12294.

Frisch, M. 2019. ‘Calibration, Validation, and Confirmation’. In Computer Simulation Validation: Fundamental Concepts, Methodological Frameworks, and Philosophical Perspectives, edited by Claus Beisbart and Nicole J Saam, 981–1004. Simulation Foundations, Methods and Applications. Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-70766-2_41.

Fritsch, J. M., J. Hilliker, J. Ross, and R. L. Vislocky. 2000. ‘Model Consensus’. Weather and Forecasting 15 (5): 571–82. https://doi.org/10.1175/1520-0434(2000)015<0571:MC>2.0.CO;2.

Gates, W. Lawrence. 1992. ‘AMIP: The Atmospheric Model Intercomparison Project’. Bulletin of the American Meteorological Society 73 (12): 1962–70. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1992)073<1962:ATAMIP>2.0.CO;2.

Giancoli, D. C. 2014. ‘31. Maxwell’s Equations and Electromagnetic Waves’. In Physics for Scientists & Engineers with Modern Physics, Fourth edition, 937–58. Pearson.

Gramelsberger, G. 2009. ‘Conceiving Meteorology as the Exact Science of the Atmosphere: Vilhelm Bjerknes’s Paper of 1904 as a Milestone’. Meteorologische Zeitschrift 18 (6): 669–73. https://doi.org/10.1127/0941-2948/2009/0415.

Gyakum, J. R. 1986. ‘Experiments in Temperature and Precipitation Forecasting for Illinois’. Weather and Forecasting 1 (1): 77–88. https://doi.org/10.1175/1520-0434(1986)001<0077:EITAPF>2.0.CO;2.

Hagedorn, R., F. J. Doblas-Reyes, and T. N. Palmer. 2005. ‘The Rationale behind the Success of Multi-Model Ensembles in Seasonal Forecasting — I. Basic Concept’. Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography 57 (3): 219. https://doi.org/10.3402/TELLUSA.V57I3.14657.

Hamill, T. M., and S. J. Colucci. 1997. ‘Verification of Eta–RSM Short-Range Ensemble Forecasts’. Monthly Weather Review 125 (6): 1312–27. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1997)125<1312:VOERSR>2.0.CO;2.

Hepach, M. G. 2023. ‘Is Climate Real? A Phenomenological Approach to Climate and Its Changes’. https://philpapers.org/rec/HEPICR.

Hepach, M. G., and F. Hartz. 2023. ‘What Is Lost from Climate Change? Phenomenology at the “Limits to Adaptation”’. Geographica Helvetica 78 (2): 211–21. https://doi.org/10.5194/GH-78-211-2023.

Herrington, A. R., P. H. Lauritzen, M. Lofverstrom, W. H. Lipscomb, A. Gettelman, and M. A. Taylor. 2022. ‘Impact of Grids and Dynamical Cores in CESM2.2 on the Surface Mass Balance of the Greenland Ice Sheet’. Journal of Advances in Modeling Earth Systems 14 (11). https://doi.org/10.1029/2022MS003192.

Hertz, H. 1956. The Principles of Mechanics. Edited by D. E. Jones and J. T. Walley. New York: Dover Publications Inc.

Hestenes, D. 2006. ‘Notes for a Modeling Theory of Science, Cognition and Instruction’.

Horsten, L. 2023. ‘Philosophy of Mathematics’. The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Winter 2023 Edition). 2023. https://plato.stanford.edu/archives/win2023/entries/philosophy-mathemat….

Hourdin, F., T. Mauritsen, A. Gettelman, J. C. Golaz, V. Balaji, Q. Duan, D. Folini, et al. 2017. ‘The Art and Science of Climate Model Tuning’. Bulletin of the American Meteorological Society 98 (3): 589–602. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-15-00135.1.

Husserl, E. 1982. Ideas Pertaining to a Pure Phenomenology and to a Phenomenological Philosophy (1912-1929). Edited by F. Kersten. Vol. I. The Hague: Martinus Nijhoff Publishers bv.

———. 1991. On the Phenomenology of the Consciousness of Internal Time (1893-1917). Translated by Rudolf Bernet. Edited by John Barnett Brough. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.

IPCC. 1992. ‘Climate Change 1992: The Supplementary Report to The IPCC Scientific Assessment’. Cambridge.

———. 1992. ‘CLIMATE CHANGE: The IPCC 1990 and 1992 Assessments’. Canada.

———. 2001. Climate Change 2001: The Scientific Basis. Contribution of Working Group I Contribution to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Edited by J. T. Houghton, Y. Ding, D. J. Griggs, M. Noguer, P. J. van der Linden, X. Dai, K. Maskell, and C. A. Johnson. Cambridge, United Kingdom; New York, USA: Cambridge University Press; University Press New York.

———. 2023. Climate Change 2021 – The Physical Science Basis: Working Group I Contribution to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/DOI: 10.1017/9781009157896.

Ji, Y., J. Fu, B. Liu, Z. Huang, and X. Tan. 2024. ‘Uncertainty Separation of Drought Projection in the 21st Century Using SMILEs and CMIP6’. Journal of Hydrology 628 (January):130497. https://doi.org/10.1016/J.JHYDROL.2023.130497.

John, A., H. Douville, A. Ribes, and P. Yiou. 2022. ‘Quantifying CMIP6 Model Uncertainties in Extreme Precipitation Projections’. Weather and Climate Extremes 36 (June):100435. https://doi.org/10.1016/J.WACE.2022.100435.

Jun, S., S. Choi, and B. Kim. 2018. ‘Dynamical Core in Atmospheric Model Does Matter in the Simulation of Arctic Climate’. Geophysical Research Letters 45 (6): 2805–14. https://doi.org/10.1002/2018GL077478.

Kant, I. 1998. Critique of Pure Reason. Edited by Paul Guyter and W. Allen Wood. Cambridge: Cambridge University Press.

Keller, E. Fox. 2002. ‘Models, Simulation, and “Computer Experiments”’. In The Philosophy of Scientific Experimentation, edited by Hans Radder. Pittsburgh, Pennsylvania: Pittsburgh University Press,.

Kim, D., A. H. Sobel, A. D. Del Genio, Y. Chen, S. J. Camargo, M. Yao, M. Kelley, and L. Nazarenko. 2012. ‘The Tropical Subseasonal Variability Simulated in the NASA GISS General Circulation Model’. Journal of Climate 25 (13): 4641–59. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-11-00447.1.

Kim, D., A. H. Sobel, E. D. Maloney, D. M. W. Frierson, and I. Kang. 2011. ‘A Systematic Relationship between Intraseasonal Variability and Mean State Bias in AGCM Simulations’. Journal of Climate 24 (21): 5506–20. https://doi.org/10.1175/2011JCLI4177.1.

Knebusch, J. 2008. ‘Art and Climate (Change) Perception : Outline of a Phenomenology of Climate’.

Knutti, R. 2018. ‘Climate Model Confirmation: From Philosophy to Predicting Climate in the Real World’. Climate Modelling: Philosophical and Conceptual Issues, February, 325–59. https://doi.org/10.1007/978-3-319-65058-6_11/FIGURES/1.

Koninklijk Meteorologisch Instituut (KMI). 2024. ‘Klimatologisch Seizoenoverzicht Winter 2024’. www.meteo.be.

Kriegler, E., J. Edmonds, S. Hallegatte, K. L. Ebi, T. Kram, K. Riahi, H. Winkler, and D. P. van Vuuren. 2014. ‘A New Scenario Framework for Climate Change Research: The Concept of Shared Climate Policy Assumptions’. Climatic Change 122 (3): 401–14. https://doi.org/10.1007/S10584-013-0971-5/FIGURES/2.

Ladyman, J., and K. Wiesner. 2020. What Is a Complex System? New Haven & London: Yale University Press.

Lafferty, D. C, and R. L. Sriver. 2023. ‘Downscaling and Bias-Correction Contribute Considerable Uncertainty to Local Climate Projections in CMIP6’. Authorea Preprints, April. https://doi.org/10.22541/ESSOAR.168286894.44910061/V1.

Lambert, S. J., and G. J. Boer. 2001. ‘CMIP1 Evaluation and Intercomparison of Coupled Climate Models’. Climate Dynamics 2001 17:2 17 (2): 83–106. https://doi.org/10.1007/PL00013736.

Lehner, F., C. Deser, N. Maher, J. Marotzke, E. M. Fischer, L. Brunner, R. Knutti, and E. Hawkins. 2020. ‘Partitioning Climate Projection Uncertainty with Multiple Large Ensembles and CMIP5/6’. Earth System Dynamics 11 (2): 491–508. https://doi.org/10.5194/ESD-11-491-2020.

Leonard, B. P., A. P. Lock, and M. K. MacVean. 1996. ‘Conservative Explicit Unrestricted-Time-Step Multidimensional Constancy-Preserving Advection Schemes’. Monthly Weather Review 124 (11): 2588–2606. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1996)124<2588:CEUTSM>2.0.CO;2.

Levine, W. S. 2005. ‘Fundamentals of Dynamical Systems’. Handbook of Networked and Embedded Control Systems, 3–20. https://doi.org/10.1007/0-8176-4404-0_1.

Lewis, J. M. 1998. ‘Clarifying the Dynamics of the General Circulation: Phillips’s 1956 Experiment’. Bulletin of the American Meteorological Society 79 (1): 39–60. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1998)079<0039:CTDOTG>2.0.CO;2.

Lguensat, R., J. Deshayes, H. Durand, and V. Balaji. 2023. ‘Semi-Automatic Tuning of Coupled Climate Models With Multiple Intrinsic Timescales: Lessons Learned From the Lorenz96 Model’. Journal of Advances in Modeling Earth Systems 15 (5). https://doi.org/10.1029/2022MS003367.

Lian, R., and Q. Zeng. 2023. ‘An Overview of the Dynamic Framework in Earth-System Model and Its Well-Posedness’. Chinese Annals of Mathematics, Series B 44 (6): 803–18. https://doi.org/10.1007/s11401-023-0045-6.

Lynch, P. 2007. ‘The Origins of Computer Weather Prediction and Climate Modeling’. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2007.02.034.

Ma, Q., Yumeng C., and M. Ionita. 2024. ‘European Summer Wet-Bulb Temperature: Spatiotemporal Variations and Potential Drivers’. Journal of Climate 37 (6): 2059–80. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-23-0420.1.

Manabe, S., and K. Bryan. 1969. ‘Climate Calculations with a Combined Ocean-Atmosphere Model’. Journal of the Atmospheric Sciences 26 (4): 786–89. https://doi.org/10.1175/1520-0469(1969)026<0786:CCWACO>2.0.CO;2.

Suárez, M. 2024. Inference and Representation: A Study in Modeling Science. Chicago and London: The University of Chicago Press.

McGuffie, K., and A. Henderson-Sellers. 2005. A Climate Modelling Primer. A Climate Modelling Primer. https://doi.org/10.1002/0470857617.

Meehl, G. A. 1995. ‘Global Coupled General Circulation Models’. Bulletin of the American Meteorological Society 76 (6): 951–57. https://doi.org/10.1175/1520-0477-76.6.951.

Meehl, G. A., G. J. Boer, C. Covey, M. Latif, and R. J. Stouffer. 2000a. ‘The Coupled Model Intercomparison Project (CMIP)’. Bulletin of the American Meteorological Society 81 (2): 313–18. https://doi.org/10.1175/1520-0477(2000)081<0313:TCMIPC>2.3.CO;2.

———. 2000b. ‘The Coupled Model Intercomparison Project (CMIP)’. Bulletin of the American Meteorological Society 81 (2): 313–18. https://doi.org/10.1175/1520-0477(2000)081<0313:TCMIPC>2.3.CO;2.

Molteni, F., R. Buizza, T. N. Palmer, and T. Petroliagis. 1996. ‘The ECMWF Ensemble Prediction System: Methodology and Validation’. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 122 (529): 73–119. https://doi.org/10.1002/QJ.49712252905.

Monerie, P. A., C. M. Wainwright, M. Sidibe, and A. Afolayan Akinsanola. 2020. ‘Model Uncertainties in Climate Change Impacts on Sahel Precipitation in Ensembles of CMIP5 and CMIP6 Simulations’. Climate Dynamics 55 (5–6): 1385–1401. https://doi.org/10.1007/S00382-020-05332-0/FIGURES/9.

Moors, E. 2023. ‘“Sinds de Klimaatverandering Hebben We Geen Slechte Wijnjaren Meer”’. De Tijd. 2023. https://www.tijd.be/ondernemen/voeding-drank/sinds-de-klimaatveranderin….

Müller, C., J. Franke, J. Jägermeyr, A. C. Ruane, J. Elliott, E. Moyer, J. Heinke, et al. 2021. ‘Exploring Uncertainties in Global Crop Yield Projections in a Large Ensemble of Crop Models and CMIP5 and CMIP6 Climate Scenarios’. Environmental Research Letters 16 (3): 034040. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ABD8FC.

Müller, R. 2009. ‘The Notion of a Model: A Historical Overview’. In Philosophy of Technology and Engineering Sciences, 637–64. Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-51667-1.50028-8.

Nagel, T. 1986. The View From Nowhere. New York: Oxford University Press.

National Center for Atmospheric Research (NCAR). 2017a. ‘CAM6 Scientific Guide: Coupling of Dynamical Core and Parameterization Suite’. GitHub. 2017.

———. 2017b. ‘CAM6 Scientific Guide: Dynamics’. GitHub. 2017.

———. 2017c. ‘CAM6 Scientific Guide: Model Physics’. GitHub. 2017.

Oberkampf, W. L, and M. F. Barone. 2006. ‘Measures of Agreement between Computation and Experiment: Validation Metrics’. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2006.03.037.

Oberkampf, W. L., T. G. Trucano, and C. Hirsch. 2004. ‘Verification, Validation, and Predictive Capability in Computational Engineering and Physics’. Applied Mechanics Reviews 57 (5): 345–84. https://doi.org/10.1115/1.1767847.

O’Loughlin, R. 2024. ‘Why We Need Lower-Performance Climate Models’. Climatic Change 177 (2). https://doi.org/10.1007/s10584-023-03661-7.

O’Neill, B. C., C. Tebaldi, D. P. Van Vuuren, V. Eyring, P. Friedlingstein, G. Hurtt, R. Knutti, et al. 2016. ‘The Scenario Model Intercomparison Project (ScenarioMIP) for CMIP6’. Geoscientific Model Development 9 (9): 3461–82. https://doi.org/10.5194/GMD-9-3461-2016.

O’Regan, G. 2021. A Brief History of Computing. Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-66599-9.

Pachauri, R. K. 2008. ‘REPORT OF THE 26 TH SESSION OF THE IPCC’.

Phillips, N. A. 1956. ‘The General Circulation of the Atmosphere: A Numerical Experiment’. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 82 (352): 123–64. https://doi.org/10.1002/qj.49708235202.

Planton, Y. Y., E. Guilyardi, A. T. Wittenberg, J. Lee, P. J. Gleckler, T. Bayr, S. McGregor, et al. 2021. ‘Evaluating Climate Models with the CLIVAR 2020 ENSO Metrics Package’. Bulletin of the American Meteorological Society 102 (2): E193–217. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-19-0337.1.

Poincaré, H. 1892. Les Méthodes Nouvelles de La Mécanique Céleste, Tome I. Solutions Périodiques. - Non-Existence Des Intégrales Uniformes. Solutions Asymptotiques.  . Vol. I. Paris: Gauthier-Villars et Fils, Imprimeurs-Libraires.

———. 1979. Wetenschap En Hypothese. Edited by W. A. Verloren van Themaat. Amsterdam: Boom Meppel.

Powis, C. M., D. Byrne, Z. Zobel, K. N. Gassert, A. C. Lute, and C. R. Schwalm. 2023. ‘Observational and Model Evidence Together Support Wide-Spread Exposure to Noncompensable Heat under Continued Global Warming’. Science Advances 9 (36). https://doi.org/10.1126/SCIADV.ADG9297/SUPPL_FILE/SCIADV.ADG9297_SM.PDF.

Renson, T. 2024. ‘Plots Staat Een Duin Voor Je Raam: “Wat Is Ons Appartement Nog Waard Zonder Zeezicht?” ’. De Standaard. 2024. https://www.standaard.be/cnt/dmf20240229_93952738.

Riahi, K., D. P. Van Vuuren, E. Kriegler, J. Edmonds, B. C. O’neill, S. Fujimori, N. Bauer, et al. 2016. ‘The Shared Socioeconomic Pathways and Their Energy, Land Use, and Greenhouse Gas Emissions Implications: An Overview’. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.05.009.

Richardson, L. F. 1922. Weather Prediction by Numerical Process. Cambridge: Cambridge University Press. https://archive.org/details/weatherpredictio00richrich/weatherpredictio….

Rohrlich, F. 1990. ‘Computer Simulation in the Physical Sciences’. PSA: Proceedings of the Biennial Meeting of the Philosophy of Science Association 1990 (2): 507–18. https://doi.org/10.1086/PSAPROCBIENMEETP.1990.2.193094.

Sanders, F. 1963. ‘On Subjective Probability Forecasting’. Journal of Applied Meteorology 2 (2): 191–201. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1963)002<0191:OSPF>2.0.CO;2.

———. 1973. ‘Skill In Forecasting Daily Temperature and Precipitation: Some Experimental Results’. Bulletin of the American Meteorological Society 54 (11): 1171–78. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1973)054<1171:SIFDTA>2.0.CO;2.

Sargent, R. G. 2010. ‘Verification and Validation of Simulation Models’. Proceedings - Winter Simulation Conference, 166–83. https://doi.org/10.1109/WSC.2010.5679166.

Schneider, B., and T. Nocke. 2014. ‘Image Politics of Climate Change: Introduction’, March, 9–26. https://doi.org/10.14361/TRANSCRIPT.9783839426104.INTRO.

Sherwood, S. C., and M. Huber. 2010. ‘An Adaptability Limit to Climate Change Due to Heat Stress’. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 107 (21): 9552–55. https://doi.org/10.1073/PNAS.0913352107/SUPPL_FILE/PNAS.0913352107_SI.P….

Stensrud, D. J., H. E. Brooks, J. Du, M. S. Tracton, and E. Rogers. 1999. ‘Using Ensembles for Short-Range Forecasting’. Monthly Weather Review 127 (4): 433–46. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1999)127<0433:UEFSRF>2.0.CO;2.

Stouffer, R. J., V. Eyring, G. A. Meehl, S. Bony, C. Senior, B. Stevens, and K. E. Taylor. 2017. ‘CMIP5 Scientific Gaps and Recommendations for CMIP6’. Bulletin of the American Meteorological Society 98 (1): 95–105. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-15-00013.1.

Suzuki, K., J. Golaz, and G. L. Stephens. 2013. ‘Evaluating Cloud Tuning in a Climate Model with Satellite Observations’. Geophysical Research Letters 40 (16): 4464–68. https://doi.org/10.1002/grl.50874.

Székely, M., L. Carletto, and A. Garami. 2015. ‘The Pathophysiology of Heat Exposure’. Temperature 2 (4): 452. https://doi.org/10.1080/23328940.2015.1051207.

Tebaldi, C., K. Debeire, V. Eyring, E. Fischer, J. Fyfe, P. Friedlingstein, R. Knutti, et al. 2021. ‘Climate Model Projections from the Scenario Model Intercomparison Project (ScenarioMIP) of CMIP6’. Earth System Dynamics 12 (1): 253–93. https://doi.org/10.5194/ESD-12-253-2021.

Thompson, P. D. 1977. ‘How to Improve Accuracy by Combining Independent Forecasts’. Monthly Weather Review 105 (2): 228–29. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1977)105<0228:HTIABC>2.0.CO;2.

Thomson, W. 1884. Notes of Lectures on Molecular Dynamics and the Wave Theory of Light; Delivered at the Johns Hopkins University Baltimore by Sir William Thomson, Professor in the University of Glasgow; Stenographically Reported by A.S. Hathaway. Edited by A.S. Hathaway. Baltimore: Johns Hopkins University. https://archive.org/details/notes-of-lectures-on-molecular-dynamics-and….

Toth, Z., and E. Kalnay. 1993. ‘Ensemble Forecasting at NMC: The Generation of Perturbations’. Bulletin of the American Meteorological Society 74 (12): 2317–30. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1993)074<2317:EFANTG>2.0.CO;2.

Ullrich, P. A., C. Jablonowski, J. Kent, P. H. Lauritzen, R. Nair, K. A. Reed, C. M. Zarzycki, et al. 2017. ‘DCMIP2016: A Review of Non-Hydrostatic Dynamical Core Design and Intercomparison of Participating Models’. Geoscientific Model Development 10 (12): 4477–4509. https://doi.org/10.5194/gmd-10-4477-2017.

Vitart, F., and A. W. Robertson. 2019. ‘Introduction: Why Sub-Seasonal to Seasonal Prediction (S2S)?’ Sub-Seasonal to Seasonal Prediction: The Gap Between Weather and Climate Forecasting, January, 3–15. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-811714-9.00001-2.

Vorms, M. 2018. ‘Theories and Models’. In The Philosophy of Science: A Companion, edited by Anouk Barberousse, Dennis Bonnay, and Mikaël Cozic, 171–224. New York: Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/OSO/9780190690649.003.0005.

Vuuren, D. P. van, J. Edmonds, M. Kainuma, K. Riahi, A. Thomson, K. Hibbard, G. C. Hurtt, et al. 2011. ‘The Representative Concentration Pathways: An Overview’. Climatic Change 109 (1): 5–31. https://doi.org/10.1007/S10584-011-0148-Z/TABLES/4.

Weyant, J., M. Grubb, P. R. Shukla, and R. S. J. Tol. 1995. ‘Integrated Assessment of Climate Change: An Overview and Comparison of Approaches and Results’. Climate Change 3. https://www.researchgate.net/publication/221678860.

Winsberg, E.. 2012. ‘Values and Uncertainties in the Predictions of Global Climate Models’. Journal 22 (2): 111–37. https://doi.org/10.1353/ken.2012.0008.

———. 2018. Philosophy and Climate Science. Cambridge: Cambridge University Press.

———. 2024. ‘Herman Roelants Lecture on Science: Eric Winsberg, From Modelling Climate Change to Modelling Epidemics and Beyond: Moral-Epistemic Duties in Model Building’. May 22.

Winther, R. G. 2021. ‘The Structure of Scientific Theories’. In The Stanford Encyclopedia of Philosophy , edited by Edward N. Zalta, Spring 2021 Edition. Metaphysics Research Lab, Stanford University. \url{https://plato.stanford.edu/archives/spr2021/entries/structure-scientifi….

Wobus, R. L., and E. Kalnay. 1995. ‘Three Years of Operational Prediction of Forecast Skill at NMC’. Monthly Weather Review 123 (7): 2132–48. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1995)123<2132:TYOOPO>2.0.CO;2.

Wolfram, S. 1986. ‘Theory and Applications of Cellular Automata : Including Selected Papers, 1983-1986’, 560.

World Climate Research Programme (WRCP). 2023. ‘Grand Challenges Overview’. 2023. https://www.wcrp-climate.org/grand-challenges/grand-challenges-overview.

World Meteorological Organization. 2007. ‘The Role of Climatological Normals in a Changing Climate’. Geneva. https://library.wmo.int/idurl/4/52499.

———. 2017. ‘WMO Guidelines on the Calculation of Climate Normals (WMO-No. 1203)’. Geneva.

Wu, Y., C. Miao, X. Fan, J. Gou, Q. Zhang, and H. Zheng. 2022. ‘Quantifying the Uncertainty Sources of Future Climate Projections and Narrowing Uncertainties With Bias Correction Techniques’. Earth’s Future 10 (11): e2022EF002963. https://doi.org/10.1029/2022EF002963.

Wu, Y., C. Miao, L. Slater, X. Fan, Y. Chai, and S. Sorooshian. 2024. ‘Hydrological Projections under CMIP5 and CMIP6: Sources and Magnitudes of Uncertainty’. Bulletin of the American Meteorological Society 105 (1): E59–74. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-23-0104.1.

You, Q., Z. Cai, F. Wu, Z. Jiang, N. Pepin, and S. S. P. Shen. 2021. ‘Temperature Dataset of CMIP6 Models over China: Evaluation, Trend and Uncertainty’. Climate Dynamics 57 (1–2): 17–35. https://doi.org/10.1007/S00382-021-05691-2/FIGURES/11.

Ysebaert, T. 2020. ‘Watertekort in Overijse, Sproeiverbod in 42 Gemeenten ’. De Standaard. 2020. https://www.standaard.be/cnt/dmf20200522_04968713.

Zhang, S., and J. Chen. 2021. ‘Uncertainty in Projection of Climate Extremes: A Comparison of CMIP5 and CMIP6’. Journal of Meteorological Research 35 (4): 646–62. https://doi.org/10.1007/S13351-021-1012-3/METRICS.

 

Download scriptie (1008.4 KB)
Universiteit of Hogeschool
KU Leuven
Thesis jaar
2024
Promotor(en)
Sylvia Wenmackers