Jak jsou nejistoty sdělovány?

Popis a kvantifikace nejistoty může hrát cennou úlohu při rozhodování. Kvantifikace nemůže odstranit nejistotu, ale může pomoci pochopit úrovně nejistoty, s nimiž se potýkáme. Pravděpodobnostní informace mohou být užitečným způsobem, jak vysvětlit pravděpodobnost možných futures. Statistické metody a modely hrají klíčovou roli při interpretaci a syntéze pozorovaných klimatických dat a projekcí z numerických klimatických modelů.

Pravděpodobnostní informace však nejsou vždy k dispozici. V tomto případě mohou jasné popisy budoucích změn, i když kvalitativně, poskytnout cenné poznatky o tom, co očekávat a jak se na základě těchto informací rozhodnout. Přístupy, jako je použití scénářů a cest, lze použít, pokud nejsou k dispozici pravděpodobnosti.

Typ a časový horizont kontextu rozhodnutí o přizpůsobení určí nejvhodnější informace (pravděpodobnostní či nikoli), které mají být použity.

Jak jsou nejistoty kvantifikovány a popsány?

Zacházení s nejistotou v IPCC

IPCC vypracoval společný přístup a kalibrovaný jazyk pro hodnocení a sdělování míry jistoty ve svých zjištěních. Tento přístup byl předložen v Pokynech IPCC k jednotnému zacházení s nejistotami (Mastrandrea et al., 2010) a uplatněn v páté hodnotící zprávě IPCC (výroční zpráva IPCC č. 5, 2013–2014) a nedávné zvláštní zprávě o globálním oteplování o 1,5 °C (zvláštní zpráva IPCC č. 1.5, 2018).

Tento přístup se opírá o dvě metriky (důvěra a pravděpodobnost)pro sdělování míry jistoty v klíčových zjištěních na základě hodnocení základních vědeckých poznatků autorskými týmy IPCC:

Důvěra: K vyjádření míry důvěry v klíčová zjištění se používá pět kvalifikátorů, a to od velmi nízké, přes nízkou, střední, vysokou až po velmi vysokou. Úroveň spolehlivosti syntetizuje úsudky o platnosti zjištění stanovené na základě hodnocení dostupných důkazů (typ, kvalita, množství nebo vnitřní konzistence) a stupně vědecké shody mezi různými důkazními liniemi (viz obrázek 1).

Obrázek 1 – Základem pro úroveň spolehlivosti je kombinace důkazů (omezených, středních, spolehlivých) a shody (nízkých, středních a vysokých). Důvěra se zvyšuje v pravém horním rohu. Obecně platí, že důkazy jsou nejrobustnější, pokud existuje více konzistentních nezávislých linek vysoké kvality (Mastrandrea et al., 2010).

Pravděpodobnost: Kvantifikované míry nejistoty ve zjištění vyjádřené pravděpodobnostně (na základě statistické analýzy pozorování nebo výsledků modelu nebo odborného úsudku). Pokud lze nejistoty kvantifikovat pravděpodobnostně, lze zjištění charakterizovat pomocí následujících pojmů (tabulka 1):

Tabulka 1 – Termíny pravděpodobnosti spojené s výsledky použitými v páté hodnotící zprávě IPCC a v SR1.5

Poznámka: Mezi další pojmy, které lze případně použít, patří extrémně pravděpodobná pravděpodobnost (95–100 % pravděpodobnost), pravděpodobnější než nepravděpodobná pravděpodobnost (>50–100 % pravděpodobnost), nepravděpodobnější než pravděpodobná pravděpodobnost (0– < 50 %) a extrémně nepravděpodobná pravděpodobnost (0–5 % pravděpodobnost).

Vzhledem k tomu, že kalibrovaný jazyk IPCC byl vyvinut v angličtině, měla by být při překladu tohoto přístupu do jiných jazyků použita opatrnost, protože to může vést ke ztrátě přesnosti.

Scénáře a cesty

Při absenci pravděpodobnostních důkazů nebo jako prostředek na podporu posouzení dopadů změny klimatu a zranitelnosti se často používají scénáře a další kvalitativní popisy budoucích změn. Je třeba dbát na to, aby scénáře, cesty a další pojmy byly někdy používány zaměnitelně, s širokou škálou překrývajících se definic (Rosenbloom, 2017). Některé užitečné definice jsou uvedeny ve zprávě IPCC AR5 (2014) a ve zvláštní zprávě IPCC SR1.5 (2018):

Scénáře jako věrohodné popisy toho, jak se může vyvíjet budoucnost, založené na soudržném a vnitřně konzistentním souboru předpokladů o klíčových hnacích silách (např. rychlosti technologických změn, cenách) a vztazích. Všimněte si, že scénáře nejsou ani předpovědi, ani prognózy, ale jsou užitečné pro poskytnutí přehledu o důsledcích vývoje a opatření.

Cesty popisují časovou evoluci přírodních a/nebo lidských systémů směrem k budoucímu stavu. Pojmy Pathway se pohybují od souborů kvantitativních a kvalitativních scénářů (nebo narativů) potenciálních budoucností až po rozhodovací procesy zaměřené na řešení, které se zaměřují na žádoucí společenské cíle. Přístupy Pathway se obvykle zaměřují na biofyzikální, technicko-ekonomické a/nebo sociálně-behaviorální trajektorie a zahrnují různou dynamiku, cíle a aktéry v různých měřítcích.

Různé typy scénářů a scénářů budoucích podmínek, které jsou užitečné pro rozhodování o přizpůsobení se změně klimatu, jsou k dispozici v celosvětovém a v některých případech i v celostátním až místním měřítku. Typicky mezi ně patří:

Scénáře emisí: Věrohodné znázornění budoucího vývoje emisí skleníkových plynů a aerosolů na základě soudržného a vnitřně konzistentního souboru předpokladů o hnacích silách (jako je demografický a socioekonomický rozvoj, technologické změny) a jejich klíčových vztazích. Scénáře koncentrace odvozené ze scénářů emisí se používají jako vstupy do klimatických modelů pro výpočet klimatických projekcí ve více měřítcích.

Socioekonomické scénáře: Scénáře, které popisují možnou budoucnost z hlediska počtu obyvatel, hrubého domácího produktu a dalších socioekonomických faktorů relevantních pro pochopení důsledků změny klimatu na celostátní až místní úrovni.

Klimatické projekce (a projekce dopadu na klima): Simulovaná reakce klimatického systému (nebo systému citlivého na klima) na scénář budoucích emisí nebo koncentrace skleníkových plynů a aerosolů obecně odvozených pomocí klimatických modelů (nebo modelů dopadu na klima). Klimatické projekce často slouží jako surovina pro vytváření scénářů změny klimatu, ale ty obvykle vyžadují další informace, jako je pozorované současné klima.

U aplikací, které jsou podkladem pro důležitá politická rozhodnutí nebo významná investiční rozhodnutí, se doporučuje, aby činitelé s rozhodovací pravomocí využívali celou škálu dostupných scénářů změny klimatu (a dopadů) a informací o modelech.

Další hlavní témata:

1. Co znamená nejistota?

3. Jak zohlednit nejistotu?