На самом деле нет, все более менее ок с теорией. Теория влияния парникового эффекта была предложена в начале 70ых, когда еще все данные скорее указывали на оледенение, но оказалось ,что нет, таки потепление.
Вот сравнение теорий и наблюдений за 40 лет

Fig.1 Теория 1975 года (толстая линия).

Fig.2 Теория 1981 года (толстая и тонкая серая линия).

Fig.3 Теория 1988 года (толстая, тонкая серая и пунктирная линия).

Fig.4 Теория 2006 года (толстая и пунктирная линия). отсюда https://imfromjasenevo.dreamwidth.org/442235.html:
no subject
Date: 2018-01-19 02:39 am (UTC)может, оно и к лучшему
no subject
Date: 2018-01-19 04:46 am (UTC)Интересно, что комментировавшие у меня "ученые" не понимают, чем сценарии отличаются от наблюдений.
no subject
Date: 2018-01-19 08:56 am (UTC)А правильно ли я понял, что экспериментальные указания на возможное потепление появились уже после его предсказания?
no subject
Date: 2018-01-19 06:12 am (UTC)Это что, артефакты расчётов? какое-то известное явление?
no subject
Date: 2018-01-19 08:56 am (UTC)no subject
Date: 2018-01-19 09:05 am (UTC)no subject
Date: 2018-01-19 03:21 pm (UTC)Дело в том, что если циркуляцию понимать буквально, от это дало бы очень маленькую скорость течения, при которой бы не было выигрыша конвекции перед теплопроводностью, т.е. и эффекта переноса теплых масс воды не наблюдалось бы.
no subject
Date: 2018-01-19 03:36 pm (UTC)Чертовски серьёзен. Едет очень медленный поезд, пассажиры подсаживаются, слезают, пьют чай на платформе.
Можно работать в системе координат, привязанной к станциям. Можно сесть в поезд и посмотреть, кто сколько кипятку потребляет.
У вас будут два отчёта, - от станционных буфетчиков и от проводников. Пока они не сойдутся, анализ будет неточный (насколько? отдельная тема). Но пока поезд не вернулся на изначальную станцию, никто не имеет права требовать сходимости баланса, а без этого никаких доказательных обвинений/оправданий быть не может.
ПС: если можно, - то не Профессор, а просто Хахам. Я хотел бы не то, чтоб совсем анонимизироваться, но насколько можно в интернет-срачах, не выпендриваться своими регалиями. На это есть Академики. А я есть аноним, с которым можно обсуждать явно высказанные суждения (а вот за этот базар я стараюсь отвечать).
no subject
Date: 2018-01-19 04:15 pm (UTC)no subject
Date: 2018-01-19 04:26 pm (UTC)Траектория океанического течения (разветвлённого), частью которого является Гольфстрим, - пара экваторов, с учётом извилистости, и показательная величина - не микроны в секунду (х.з., что это такое, я задумался о своих передвижениях по ойкумене), а метры в день/километры в месяц/экваториальные градусы в год.
no subject
Date: 2018-01-22 01:17 pm (UTC)Пишут в вики. а английской схожие цифры.
Он длинный и глубокий
Date: 2018-01-22 01:33 pm (UTC)no subject
Date: 2018-01-22 01:38 pm (UTC)no subject
Date: 2018-01-24 03:07 am (UTC)Тут ведь проблема в том, что у нас есть практически монотонный повышательный тренд. Под него можно подогнать тысячи моделей, которые будут его "предсказывать". Ключевая вещь -- количество свободных параметров в этих моделях, которых обычно много. И подгоняются они, разумеется, для лучшего соответствия наблюдениям. А чтобы описать такой тренд, с избытком хватит 3-4 коэффициентов. Причём сам собой процесс отбора моделей, которые как-то работают, среди прочих, тоже эквивалентен наличию дополнительных свободных параметров. На подобные грабли часто и больно наступают всякие алгоритмические торгаши на бирже, например.
Вот если бы у нас была более богатая история, со сложными колебаниями в обе стороны -- то другое дело. В общем, количество параметров, нужных для описания кривой, должно быть существенно больше свободных параметров в моделях. Скажем, быть квадратом от числа свободных параметров. Те параметры, которые подогнаны под некоторые наблюдения, должны пройти верификацию на тестовой выборке, которая не была использована при подгоне. То, что специалисты по Machine Learning давно знают.