Un estudio recién salido del horno, que por otra parte sigue unas pautas que se están convirtiendo en un clásico. Cuando los que tienen un conocimiento profundo y actualizado de estadística miran los datos del clima, llegan a conclusiones muy diferentes que los científicos del clima. En general, hoy, ese conocimiento en el análisis de series temporales está en el campo de la econometría. Es su especialidad. Analizar la evolución de valores en el tiempo, y tratar de ver que conclusiones se pueden sacar de esos datos. Y ese es el problema del clima.  Saber por qué sube o baja la temperatura, o el nivel del mar, etc, con el tiempo. Y lo curioso es que los del clima no están usando las herramientas matemáticas actuales que existen para resolver el tipo de problema que tienen entre manos. No las conocen, pero tampoco llaman a los que las dominan para pedirles ayuda.

No es una novedad. Fue la conclusión principal del informe Wegman [2006 –>]. Y después lo hemos visto repetido unas cuantas veces. Pero como la estadística es una materia árida y oscura, especialmente a ese nivel, este tipo de problemas no suele llegar al público.

Pero, por dar una idea:

We have introduced a statistical tool, rather unknown within geophysics but widely used within the field of econometrics, to the problem of analyzing the relationship between global surface air temperature and sea level.

Que viene del estudio que quiero mencionar:

Del que me entero por Twitter, por Richard Tol [–>]:

Rahmstorf es un muy conocido cafre del clima. Mereció uno de esos palabros que suelen surgir en el blog de McIntyre para describir la estadística que usa esa tropa. Como aquel de las “mannomáticas” (por Mann). En este caso fue el “rahmsmoothing” [–>].  Hizo hace pocos años uno de esas trabajos alarmistas según los cuales el nivel del mar se va a salir del mapa. Buscando documentación, veo que Johansen ya le había dado una collejita:

Parece que lo de hoy es la profundización de aquella colleja.

As an alternative to process-based, physical models, Rahmstorf (2007) suggested to apply  semi-empirical models and he formulated a statistical relationship between global averages and  surface temperature and rate of sea level rise. The work caused some debate , which led to a modification of the  model (Vermeer and Rahmstorf, 2009) debated in Taboada and Anadón (2010) and Vermeer and  Rahmstorf (2010). Parallel to this, Grinsted et al. (2010) and Jevrejeva et al. (2009, 2010)  formulated similar semi-empirical models. Common to these semi-empirical methods is that they  yield larger projected global sea level changes by the end of this century than stated in IPCC (2007)  and therefore they have caused concern.

Our reservation about the statistical approach applied in the above work is that it does not take the possibility of random walk character and the resulting stochastic trends into account. This  implies a risk of misleading and biased determination and estimation of statistical models.

Por señalar, resumiendo, lo más interesante para el lego de lo que he visto en el nuevo estudio. Estudian la relación entre la temperatura global media y la variación del nivel del mar. Y encuentran algo completamente normal desde una climatología clásica, al parecer contraria a la climatología del “cambio climático” / fin del mundo (p.e. Rahmstorf). Y es que es el nivel del mar el que mueve la temperatura del aire, y no al revés. Completamente esperable; el mar se calienta o enfría (con lo que se expande o contrae), y la temperatura del aire sigue a la temperatura del mar.

Determina que el calentamiento del aire de la primera parte del siglo XX tuvo un fuerte componente de variabilidad natural (corrientes oceánicas), mientras que el actual viene del forzamiento externo [del que el CO2 sería lo principal -pm]. Porque hay un desajuste en el primer calentamiento en la relación calentamiento del aire / nivel del mar.  Pero creo que se podría interpretar, a la inversa, que es pipa que los forzamientos IPCC explican las temperaturas pasadas recientes, como la primera mitad de siglo. El IPCC no mete esas corrientes marinas en el ajo. O sea, chungo para los famosos modelos en los que se basa la histeria.

Y finalmente me parece especialmente digno de mención que no pueden ver el efecto del forzamiento externo (hoy, según el IPCC, básicamente el CO2) en el nivel del mar. Y que harían falta unos mil años para discriminar ese efecto del CO2, de la tendencia de fondo de siglos, muy anterior al CO2. Lo que parece exactamente la teoría Akasofu de “saliendo de la Pequeña Edad de Hielo”.

We expected the forcing to determine the development of sea level, but could  not find any sign of this in our data material. A Monte Carlo experiment revealed that we need in  the order of 1000 year of data in order to detect this effect. This is in contrast with results from global climate model experiments, where a clear signal from expansion of the sea water is seen in 20th century integrations.

Apuesto a que dará que hablar en el mundillo escéptico (los alarmistas intentarán ignorarlo). Por cierto, de los autores uno es estadístico, pero los otros dos meteorólogos. Y a Søren_Johansen, los estudios sobre cointegración (como este) le dieron fama mundial según Wikipedia [–>].

A ver si se anima más gente como Johansen, y empiezan a crear una climatología estadística de fuste. Pero, ¿y si perdemos el miedo? No pasa nada; disfruta del calorcillo … mientras dure.