Mekanik Karıştırma

Não existe nenhuma tipologia universal sobre incertezas. A distinção em tipos de

incertezas tem sido feita unicamente para propósitos práticos ao lidar com problemas

três dimensões: i) sua “localização”, isto é, onde ela ocorre: por exemplo, nos julgamentos

de especialistas, nos modelos, nos dados; ii) seu “nível”, isto é, onde a incerteza se

manifesta no espectro que vai gradualmente do determinismo, passando pela probabilidade

e possibilidade, até chegar na ignorância; iii) sua “natureza”, isto é, se a incerteza vem

principalmente de imperfeição de conhecimento ou é uma conseqüência direta da

variabilidade inerente do sistema estudado. Nosso interesse neste trabalho é adotar um

ponto de vista prático com relação às incertezas, procurando representá-las por meio de

distribuições de probabilidades e por isso é importante compreender que tipo de

conhecimento incerto permite esta representação.

Segundo (DESSAI; HULME, 2003) a grande incerteza que existe na faixa de

projeções da temperatura média global do IPCC vem a partir tanto do que eles chamam de

conhecimento “incompleto”, quanto do que denominam conhecimento “inatingível”. O

primeiro tipo de incertezas, também denominadas “incertezas epistêmicas”, ou subjetivas,

dependem somente do estagio atual do conhecimento e podem ser reduzidas com o tempo.

A segunda espécie, denominadas “incertezas estocásticas” ou aleatórias, não podem ser

reduzidas devido à variabilidade intrínseca do sistema do clima e dos sistemas sociais, e por

isso esses autores as chamam conhecimento inatingível.

As incertezas epistêmicas surgem a partir de conhecimento incompleto dos fatores

que influenciam os eventos e os processos. Em relação ás mudanças climáticas este tipo de

incerteza inclui, por exemplo, valores desconhecidos para a sensibilidade climática e a taxa

de seqüestro de calor do Oceano profundo ou a parametrização de um modelo de impactos

climáticos. O conhecimento inatingível deriva da indeterminação dos sistemas humanos e

da imprevisibilidade do sistema do clima. Por exemplo, as emissões globais de GEE, por

inerentemente incertas. O sistema do clima é também imprevisível em uma certa extensão,

no sentido estocástico, devido a sua natureza caótica, isto é, pequenas diferenças nas

condições iniciais de um modelo de mudança de clima global podem levar a resultados

muito diferentes em termos de aquecimento global e elevação do nível médio do mar

(LORENZ, 1993; SMITH, 2002).

No contexto desses dois tipos de incerteza tem existido uma controvérsia sobre a

adequação da representação probabilística das incertezas em mudanças climáticas. Para

(DESSAI; HULME, 2003) é no contexto do conhecimento incompleto das mudanças

climáticas que se ajusta perfeitamente o conceito de incerteza epistêmica no sentido de que

ao se coletar mais informação, este tipo de incerteza pode ser reduzida, embora seja

possível que a incerteza aumente com mais pesquisa (MANNING ET TAL, 2004).

A representação de incertezas epistêmicas através de distribuições de probabilidades

baseadas em evidências científicas, ou através do julgamento de especialistas, tem sido

relativamente bem aceita entre os estudiosos de mudança de clima, embora a agregação da

opinião de especialistas seja ainda controversa (CLEMEN; WINKLER, 1999). Em

mudanças climáticas, o conhecimento inatingível não se traduz somente em incerteza

estocástica e esta é a área onde a divisão entre cientistas naturais e sociais é mais notável.

A incerteza estocástica vem da variabilidade nas populações conhecidas ou

observáveis e, portanto representa aleatoriedade nas amostras. Este tipo de incerteza surge,

por exemplo, quando nós tentamos prever o tempo e o clima, e os cientistas têm tentado

superá-la com as chamadas simulações “ensemble” que é um método que atribui uma

distribuição de probabilidades sobre valores obtidos por experimentos de simulações de

modelos climáticos (MITCHELL ET TAL, 1999). Embora não completamente

de incerteza estocástica seja melhor representada no futuro conforme o poder

computacional aumente (ALLEN, 1999).

Em Ciências Sociais o tratamento das incertezas estocásticas tem sido mais

problemático. Por exemplo, atribuir probabilidades às trajetórias de desenvolvimento de um

país ou do mundo e conseqüentemente às emissões de GEE, tem levado a um intenso

debate no qual alguns autores argumentam que as probabilidades em ciências naturais são

diferentes das probabilidades em ciências sociais, por exemplo, (GRUBLER;

NAKICENOVIC, 2001), enquanto que outros afirmam que não existe tal distinção

(SCHNEIDER, 2002).

Existe um elemento importante nesta discussão que deve ser ressaltado e que

completa o quadro sobre o conhecimento inatingível, que é a noção de “reflexividade”.

Seres humanos são capazes de refletir criticamente sobre as implicações de seu

comportamento e fazer ajustes à luz da experiência. Em um contexto de mudanças

climáticas, se os cientistas estabelecerem que a temperatura global aumentará entre 1,4°C e 5,8°C em 2100, com ou sem distribuição de probabilidades, a sociedade seguramente reagirá a essa informação. Ao refletir criticamente sobre ela a sociedade criará uma

percepção do problema (Isso é bom? É ruim? Afetará minhas crianças? Afetará meus

negócios?) e agirá conforme essa percepção, mesmo que seja não fazer nada. Esta reação

em uma forma coletiva tem tradicionalmente assumido duas formas: mitigar o problema

reduzindo as emissões de GEE e aumentando os sumidouros ou adaptar-se ao problema

desenhando as estratégias para lidar com os impactos das mudanças climáticas (DESSAI;

Quando as pessoas mitigam ou se adaptam às mudanças climáticas, elas mudam o

futuro, podendo tornar as afirmações originais dos cientistas incorretas caso eles tivessem

atribuído probabilidades aos eventos ou valores. Por exemplo, as publicações das quatro

estórias de desenvolvimento do mundo do Relatório Especial de Cenários de Emissões do

IPCC (SRES, 2001), poderiam tornar um mundo do tipo B1 mais provável do que um

mundo do tipo A2, no qual os impactos das mudanças climáticas poderia ser muito mais

pronunciado7. Entretanto se a sociedade se percebesse seguindo um mundo do tipo B1

poderia, eventualmente, se tornar complacente em relação às políticas de proteção climática

e acabar se movendo em direção a um mundo do tipo A2. Este exemplo grosseiro mostra o

papel importante que a incerteza reflexiva desempenha nos sistemas sociais (DESSAI;

HULME, 2003).

Assim, dentro da esfera do conhecimento inatingível é apropriado introduzir uma

nova categoria que é a incerteza reflexiva, que junto com a incerteza estocástica fornece um

quadro abrangente do conhecimento inatingível no contexto das mudanças climáticas. A

incerteza reflexiva somente se aplica a sistemas humanos, pois sistemas naturais não são

reflexivos à informação sobre o futuro (previsões).

O fato de que os seres humanos são parte do sistema sendo pesquisado no caso do

problema das mudanças climáticas, tornam, portanto as incertezas irredutíveis no contexto

da previsão e todas as probabilidades provisórias. No caso das mudanças climáticas

(SAREWITZ; PIELKE, 1999) nota que o processo de previsão para a decisão é dificultado

pelo fato de que as relações que informam probabilidades de especialistas são em si

7

Resumidamente, a estória do Mundo B1 inclui um rápido crescimento econômico com redução de intensidade material e a introdução de tecnologias limpas e eficientes no uso de recursos naturais. A ênfase é sobre soluções globais aos problemas econômicos com aprimoramentos nas áreas ambiental, social e busca de maior equidade. A estória do mundo A2 inclui um crescimento econômico regional e fragmentado orientado para crescimento econômico per capita e uma mudança tecnológica mais fragmentada e lenta que B. Não há preocupação ambiental (WATSON, 2001).

mesmas altamente não estacionárias e talvez influenciadas pelas próprias previsões.

Entretanto, (SLAUGTHER; 1994) considera que tentativas de previsões com avaliações

implícitas ou explícitas de especialistas são úteis no contexto dos sistemas sociais onde

fenômenos qualitativos relativos à escolha humana são dominantes, pois nos ajudam a

mapear as lacunas em nosso conhecimento sobre estes sistemas e a pensar em futuros

prováveis.

A Tabela 1.1 tenta sumarizar os diferentes tipos de incertezas introduzidas neste

capítulo. A “reflexividade” é o principal obstáculo para estimar probabilidades das

mudanças climáticas. A modelagem de “reflexividade”, isto é, o comportamento humano

iterativo, é fundamentalmente complexo e alguns concordariam ser impossível realizar tal

modelagem. Embora possamos ver a reflexividade como um problema, não pensamos que

Tipo de Conhecimento Tipo de Incerteza Possível de Representar com Probabilidades Incompleto Epistêmica Sim (Limitado pelo conhecimento da época. Incompleto -

Inatingível Estocástica Natural

Sim. (Com limites) Inatingível Humana Reflexiva

Não. (Há a necessidade de

Cenários.)

Tabela 1.1: Características de diferentes tipos de incerteza no contexto das mudanças climáticas segundo (DESSAI; HULME, 2003).

ela deveria excluir a estimativa de probabilidades na área de mudanças climáticas. Podemos

usar uma combinação de probabilidades para representar incertezas estocásticas naturais e

epistêmicas, e métodos de cenários de questões do tipo “O que aconteceria se?“ para

condicionadas aos pressupostos adotados, porque é impossível saber o quanto de incerteza

permanece não qualificada na representação. Uma representação híbrida como esta pode,

entretanto, ser utilizada como uma ferramenta heurística para aprendizagem social,

organizando a pesquisa, identificando interdependências e desenvolvendo melhor o

entendimento geral das questões complexas além de ter um potencial de guiar a formulação

de políticas baseadas em avaliações de cenários (ROTMANS; DOWLATABADI, 1998).

Neste trabalho representamos incertezas epistêmicas com distribuições de

probabilidades, tais como as incertezas nos valores da sensibilidade climática e inércia

térmica do Oceano e na vulnerabilidade de um ecossistema, mas também de incertezas

reflexivas existentes no sistema econômico, quando falamos, por exemplo, da

probabilidade do custo de abatimento de emissões de GEE ter este ou aquele valor. O custo

de abatimento depende sensivelmente das expectativas dos agentes econômicos sobre o

comportamento do mercado de carbono, e das ações anunciadas pelo governo para mitigar

emissões. O conhecimento dos custos futuros apresenta incertezas sem dúvida reflexivas

em face de políticas acordadas em negociações internacionais ou mesmo em face de

possíveis desfechos de um acordo ainda a ser feito. Nosso intuito ao representarmos as

incertezas dessa maneira é o de formarmos um esquema conceitual que nos ajude a

compreender as possíveis interações entre os vários elementos do problema analisado aqui,

organizando nosso conhecimento e revelando algumas das lacunas nele existentes. O

modelo das incertezas em mudanças climáticas adotado a seguir, embora limitado, é útil

para descobrir caminhos de pesquisa valiosos aos tomadores de decisões (Ver Capitulo 3