"Андрей Петрович Паршев. Почему Америка наступает " - читать интересную книгу автора

ошибиться с исходным материалом, не все общепринятые истины верны, ведь
Волга в действительности впадает вовсе не в Каспийское море.
Компьютерное моделирование не всесильно, увы. Причина концептуальная:
строя модель, пользуются известным поведением какого-то объекта в каком-то
диапазоне условий. Ну, например, продувают крыло в аэродинамической трубе;
делают 10 замеров подъемной силы на различных скоростях потока, откладывают
точки и соединяют их линией, скорее всего, не совсем прямой. Это уже модель.
Затем уже без продувки можно определить подъемную силу на промежуточных
скоростях - с некоторой достоверностью. Но ведь важно-то знать ее на
скоростях, в трубе недостижимых - а вот именно этого-то и нельзя. Можно,
конечно, продолжить линию графика вперед - но какова ее форма в
действительности? Аэродинамика крыла может сильно отличаться в зависимости
от условий. На практике сопротивление воздуха на высоких скоростях меняется
по сложному закону, и, например, при достижении скорости звука
авиаконструкторы и летчики-испытатели встретились со многими, всегда
неприятными, сюрпризами.
Модели более-менее эффективны, когда поведение моделируемых объектов
хорошо известно, на этом построены системы управления зенитным огнем. Там
стреляешь в упрежденную точку, в которой самолет будет находиться через
несколько секунд после выстрела. Все просто - потому что в "электронных
мозгах" сидит модель поведения аналогичных объектов: при таком-то его
положении и такой-то траектории к моменту подлета снаряда такой объект
окажется в такой-то области. А если придется стрелять в какую-нибудь
летающую тарелку, движущуюся по траекториям, недоступным для земных
самолетов? Скорее всего, промажешь.
И наоборот: стендовые стрелки, обычно стреляющие как раз по летающим
тарелочкам, отлично поражают дичь, появившуюся внезапно и на сходных с
тарелочками скоростях. А по лениво машущей крыльями вороне могут и
пропуделять.
Предсказать поведение привычного объекта в необычных, не встречавшихся
раньше условиях на основе компьютерных моделей непросто, достоверность
подобного предсказания невелика. Особенно это ограничение касается
многофакторных моделей, когда изучаемое явление зависит от многих
параметров.
Даже если наблюдаешь за сложным объектом много лет при неизменных
условиях - нет гарантии, что предскажешь его поведение всегда. Даже
созданные человеком машины иногда, при редком сочетании факторов ведут себя
не так, как хотелось бы - что уж говорить о природе?
Можно смело утверждать: рано говорить о предсказании климата Земли при
изменении одного параметра - в нашем случае температуры. Почему такая
смелость? Да потому хотя бы, что адекватной модели земного климата пока нет
и для обычных условий. Не умеем предсказывать даже при постоянной
среднеземной температуре - что уж говорить о ситуации при повышении на
несколько градусов!
Не думайте, что компьютерные модели в климатологии появились только для
изучения "парникового эффекта". А обычные-то прогнозы? Сколько уже лет
предсказывают погоду! Результаты предсказаний столько же лет служат
неистощимым источником материала для юмористов (Джером К. Джером шутил на
эту тему более века назад).
Рекомендую свой метод: я где-то вычитал, что погода меняется в среднем