Het ontwerpen van klimaatexperimenten is bijna onmogelijk in de echte wereld. Wij kunnen niet, bijvoorbeeld, bestudeer de effecten van wolken door alle wolken voor een bepaalde tijd weg te halen en te kijken wat er gebeurt.

In plaats daarvan, we moeten onze experimenten virtueel ontwerpen, door computermodellen te ontwikkelen. Nutsvoorzieningen, een nieuwe open-source set klimaatmodellen heeft ervoor gezorgd dat dit onderzoek meer collaboratief is geworden, efficiënt en betrouwbaar.

Volledige klimaatmodellen zijn ontworpen om zo dicht mogelijk bij de natuur te staan. Het zijn representaties van de gecombineerde kennis van klimaatwetenschap en zijn zonder twijfel de beste hulpmiddelen om te begrijpen hoe de toekomst eruit zou kunnen zien.

Echter, veel onderzoeksprojecten richten zich op kleine delen van het klimaat, zoals plotselinge windveranderingen, de temperatuur in een bepaald gebied, of oceaanstromingen. Voor deze onderzoeken is concentreren op een klein detail in een volledig klimaatmodel is als het zoeken naar een speld in de hooiberg.

Het is dan ook gebruikelijk om in dergelijke gevallen de hooiberg weg te halen door gebruik te maken van eenvoudiger klimaatmodellen. Wetenschappers schrijven deze modellen meestal voor specifieke projecten. Een citaat dat gewoonlijk aan Albert Einstein wordt toegeschreven, vat het proces misschien het beste samen:"Alles moet zo eenvoudig mogelijk worden gemaakt, maar niet eenvoudiger."

Hier is een voorbeeld. In een paper van vorig jaar keek ik naar de temperatuur- en windveranderingen in de bovenste atmosfeer dicht bij de evenaar. Ik hoefde niet te weten wat er in de oceaan gebeurde, en ik had geen scheikunde nodig, poolijs, of zelfs wolken in mijn model. Dus schreef ik een veel eenvoudiger model zonder deze ingrediënten. Het heet "MiMA" ( m odel van an l gedealiseerd m oist EEN atmosfeer), en is vrij beschikbaar op het web.

De nadelen van eenvoudigere modellen

Natuurlijk, het gebruik van eenvoudigere modellen brengt zijn eigen problemen met zich mee.

Het belangrijkste is dat onderzoekers heel duidelijk moeten zijn wat de limieten zijn voor elk model. Bijvoorbeeld, het zou moeilijk zijn om onweersbuien te bestuderen met een model dat geen wolken reproduceert.

Het tweede probleem is dat hoewel de wetenschappelijke resultaten kunnen worden gepubliceerd, de code zelf is dat meestal niet. Iedereen moet geloven dat het model inderdaad doet wat de auteur beweert, en erop te vertrouwen dat er geen fouten in de code zitten.

Het derde probleem met eenvoudigere modellen is dat iedereen die gepubliceerd werk probeert te dupliceren of voort te bouwen, zelf een soortgelijk model moet herbouwen. Maar aangezien de twee modellen door twee (of meer) verschillende mensen zullen worden geschreven, het is hoogst onwaarschijnlijk dat ze precies hetzelfde zullen zijn. Ook, de tijd die de eerste auteur besteedt aan het bouwen van hun model wordt vervolgens een tweede keer besteed door een tweede auteur, om op zijn best hetzelfde resultaat te bereiken. Dit is erg inefficiënt.

Open source klimaatmodellen

Om sommige (zo niet alle) van deze problemen te verhelpen, enkele collega's en ik hebben een raamwerk van klimaatmodellen gebouwd, Isca genaamd. Isca bevat modellen die gemakkelijk te verkrijgen zijn, helemaal gratis, gedocumenteerd, en wordt geleverd met software om de installatie en het gebruik gemakkelijker te maken. Alle wijzigingen worden gedocumenteerd en kunnen ongedaan worden gemaakt. Daarom, het is voor iedereen gemakkelijk om precies dezelfde modellen te gebruiken.

De tijd die iedereen nodig zou hebben om zijn eigen versie van hetzelfde model te bouwen, kan nu worden gebruikt om de bestaande modellen uit te breiden. Meer paar ogen op één model zorgen ervoor dat fouten snel kunnen worden geïdentificeerd en gecorrigeerd. De bespaarde tijd kan ook worden gebruikt om nieuwe analysesoftware te bouwen, die nieuwe informatie uit bestaande simulaties kan halen.

Als resultaat, de klimaatmodellen en de daaruit voortvloeiende wetenschappelijke experimenten worden zowel flexibeler als betrouwbaarder. Dit alles werkt alleen omdat de code openbaar beschikbaar is en omdat eventuele wijzigingen continu worden bijgehouden en gedocumenteerd.

Een voorbeeld is mijn eigen code, MiMA, die deel uitmaakt van Isca. Ik sta versteld van de breedte van het onderzoek waarvoor het wordt gebruikt. Ik schreef het om naar de tropische bovenste atmosfeer te kijken, maar anderen hebben het sindsdien gebruikt om de levenscyclus van weersystemen te bestuderen, de Indiase moesson, het effect van vulkaanuitbarstingen op het klimaat, enzovoort. En dat is slechts een jaar na de eerste publicatie.

Het op deze manier openlijk beschikbaar stellen van modellen heeft nog een ander voordeel. Het gebruik van een toegankelijk bewijs kan het wantrouwen tegen de klimaatwetenschap dat in sommige kringen nog steeds heerst, tegengaan.

De bewijslast ligt automatisch bij de sceptici. Omdat alle code aanwezig is en alle wijzigingen traceerbaar zijn, het is aan hen om op fouten te wijzen. En als iemand een fout vindt, nog beter! Het corrigeren ervan is gewoon een volgende stap om de modellen nog betrouwbaarder te maken.

Open source gaan met wetenschappelijke code heeft veel meer voordelen dan nadelen. Het maakt samenwerking mogelijk tussen mensen die elkaar niet eens kennen. En, het belangrijkste, het zal onze klimaatmodellen flexibeler maken, betrouwbaarder en over het algemeen nuttiger.

Dit artikel is oorspronkelijk gepubliceerd op The Conversation. Lees het originele artikel.