modelos


Hace un par de días Roy Spencer mostró unos resultados de un estudio que está haciendo, comparando el comportamiento de los modelos climáticos de los alarmistas con la atmósfera real.

Se puede apostar que de las toneladas de dinero que se dedican a investigar el “calentamiento global”, más del 99% se dedican a demostrar que los modelos alarmistas describen la realidad, aunque no lo parezca; y menos del 1% se dedican a averiguar por qué funcionan fatal. Entre ese menos del 1% están Spencer y Lindzen (ahora jubilado).

Pequeño recordatorio previo. La alarma del clima se basa en una teoría científica razonablemente comprobada y de fuste, y en una especulación científica que no ha pasado de la fase de especulación. La parte del fuste es que los gases invernadero calientan un poco la atmósfera. La parte especulativa es que el sistema reacciona a ese pequeño calentamiento, multiplicándolo como por tres.

Este trabajo de Spencer consiste en mirar la parte principal de la especulación. La idea alarmista dice que un calentamiento (por el motivo que sea, por ejemplo el aumento del CO2) produce mayor evaporación del mar. Y es impepinablemente cierto. Y la tesis dice también que esa evaporación da más vapor de agua, que es un gas invernadero. De hecho, el principal.

Pero esa es la cuestión. ¿De verdad hay más vapor de agua en la atmósfera cuando hace más calor? Donde estamos nosotros -a nivel de suerficie- sin duda. Pero el grueso del efecto invernadero ocurre bastante más arriba, y la cuestión es saber qué pasa ahí arriba.

Spencer lo ha estado midiendo con los satélites de la NASA. Mirando, desde que hay satélites adecuados para verlo (2005), la proporción de humedad en función de la temperatura, en tres capas de altura diferentes. Troposfera alta; media-alta; y media-baja. Y los resultados tienen mala pinta para los modelos, y para la idea del IPCC de que el sistema reacciona aumentando el calentamiento (con “feedbacks positivos”).

Se ve en esta imagen suya. Cada gráfico es una de las capas, de arriba a abajo.

spencer-retroalimentacion-y-hot-spot-2

Colores.

– Rojo y amarillo: La humedad absoluta desciende al aumentar la temperatura. Es un “feedback negativo”, justo lo contrario de lo que necesitan los alarmistas.

– Verde: la humedad absoluta aumenta con la temperatura, más o menos manteniendo la humedad relativa. En general es la idea de los alarmistas y sus modelos (pero luego lo medirá con precisión).

– Azul: La humedad absoluta aumenta todavía más, elevando la humedad relativa. Se nota en la zona de El Niño.

De ahí no se puede sacar más que una idea muy gruesa y cualitativa. Hace falta comparar esa realidad medida con lo que están haciendo los modelos. El trabajo es preliminar porque de momento sólo ha podido hacerlo con dos modelos. Uno de ellos le parece muy adecuado, porque es de los que reproduce bien El Niño / La Niña con una amplitud real (no todos los modelos lo hacen). Lo que necesita es compararlo con todos los modelos, para lo que hay problemas técnicos transitorios que describe en su artículo.

He guarreado con colores (azul, rojo y rosa) el gráfico que presenta Spencer, intentando que se entienda de un vistazo. A la izquierda, las mediciones (la realidad) y a la derecha el modelo “bueno”. Los colores están cambiados respecto al gráfico de arriba. Rojo significa “feedback” positivo fuerte, como el que necesita el alarmismo. El azul, “feedback” negativo. El rosa es positivo suave. Y se ve a la legua que al menos ese modelo “bueno” no tiene nada que ver con la realidad. Compárese la diferente proporción de azul / rojo en ambos. Azul significa menos calentamiento.

spencer-retroalimentacion-y-hot-spot
Pongo el original por si el guarreado no se entiende. Se supone que las anotaciones del gráfico lo explican. Cada curva corresponde a un nivel de la troposfera. Azul es el alto, rojo el medio-alto y verde el medio-bajo. Spencer destaca, además, cómo en los modelos van juntas las tres capas en los trópicos, pero en la realidad, ni de coña (aparte de quedar en lados opuestos de la “frontera”).

spencer-retroalimentacion-y-hot-spot-0

Hay que notar una detalle importante. En el eje Y de los gráficos se represetan las latitudes como si todas midieran lo mismo. Pero trasladado a área (superficie), 1º de latitud en el ecuador es el doble que en los extremos del gráfico. Quiere decir que la zona azul de “feedback” negativo es, comparativamente, mucho mayor de lo que parece.

Spencer lo resume así:

Esto es bastante preliminar, y esperamos a que el archivo CMIP5 vuelva a estar en línea a final de mes de forma que podamos analizar más modelos. Pero si esta discrepancia entre los modelos y las observaciones se mantiene en la mayor parte de los modelos, o en todos ellos, podríamos tener una pista de que los modelos podrían no estar reflejando un incremento en la eficacia de precipitación con el calor, y además de por qué no vemos el “tropical hotspot” … y por qué el calentamiento global es en general más débil que el que está programado en los modelos.

Es lo que comentábamos al principio. La parte especulativa esa de la teoría, que mientras no se mida sigue siendo una especulación. Y si cuando se mide resulta lo contrario … problema para los alarmistas. O, en palabras de Spencer:

Los modelos no contienen la microfísica de lluvia necesaria. No puedes parametrizar algo que no entiendes y que no eres capaz de medir.

Añadido posterior para que se entienda mejor: El asunto es que si en los trópicos un calentamiento cambia la convección, de forma que es más eficaz creando lluvia, quiere decir que a cierta altura el aire se hace más seco porque la lluvia ha descargado la humedad. Y se tambalea el cuento alarmista. El sistema no estaría multiplicando el calentamiento inicial, sino disminuyéndolo.

Andan los alarmistas muy contentos con una nueva virguería de Cowtan, que dice que tomando como se debe los datos de los modelos, reduce en un tercio la disparidad de estos con la realidad. Que no dejaría de tener su gracia. Quiere decir que en 15 años se han preocupado tanto, tanto, de contrastar los modelos con la realidad, que no habían visto la manera obvia de hacerlo — si tiene razón Cowtan. Y se ve que lo de la realidad les preocupa mucho.

Lo cuentan en WUWT:

Lo malo es que Cowtan ha hecho su gimnasia con las mediciones de termómetros, tan discutibles y problemáticas. Cuando tiene una comparación a la que no hay que hacerle gimnasia alguna, porque miden lo mismo. Los modelos comparados con las mediciones de temperatura desde satélite.

El gráfico clásico que mejor lo muestra es el de Roy Spencer y John Christie. Que no en vano se dedican a medir las temperaturas desde satélites.

modelos-climaticos-y-realidad-grafico-spencer

Lo de Cowtan nos viene bien para recordar la disparidad escandalosa. Y para actualizarla. En dos sentidos. Llevarla a 2014, y usar la nueva serie UAH de Spencer y Christie, mejorada. Tiene la ventaja de ir clavada con los cálculos del otro equipo que hace la misa medición desde satélites (RSS). No merece la pena representar las dos, porque prácticamente no se distinguen en un gráfico.

Pero también se puede aprovechar para otra cosa. Mirar las críticas que hacen los alarmistas al gráfico anterior, que les duele más que una fractura de coxis. Todas van en la misma línea. Se trata -dicen- de una “trampa” basada en la alineación. El gráfico está alineado de forma bastarda en el año 1983, para dar la impresión exagerada de lo que no es.

Un ejemplo muy bueno de la crítica, porque está más trabajado que otras, es el de Bart Verheggen. Usa datos de los modelos sacados por Jos Hagelaars de Climate Explorer, igual que el gráfico que critican.

Nota: Todos los datos son medias de 5 años. De forma que, por ejemplo, el punto de 2014 es la media de los años 2010 a 2014, ambos incluidos. Y los datos de los modelos los he tomado digitalizando el gráfico de Hagelaars.

La reproducción de los críticos del gráfico de Spencer es así:

https://ourchangingclimate.files.wordpress.com/2014/02/jos-hagelaars-spencers-graph-reconstructed-part-2.png?w=500&h=388

Y, según ellos, Spencer debería haber hecho la sobreposición de los datos realidad / modelos de esta forma:

Jos Hagelaars - spencers-graph-reconstructed-part-1

Sostiene que son muy diferentes. Curioso, porque yo veo a la realidad saliéndose ya de casi todos los modelos, en ambos casos.  Puede que parezcan muy distintos para quien se marea con los gráficos, no lo sé; pero no explica por qué su alineación es mejor. Pone el cero en la media 1986-2005. Lo que ya de antemano te dice que va a minimizar cualquier diferencia, porque la mitad quedará a un lado y la otra mitad al contrario. Lo que no va a cambiar es la tendencia.

Vamos a verlo. Simplificando; solo la media de los modelos, y la temperatura medida por UAH desde los satélites. En azul los modelos, en rojo la realidad.

La alineación de Spencer es bastante obvia. Todo alineado en el primer punto de datos. Que siendo una media de cinco años, tampoco puede ser un punto muy “loco”.

modelos-climaticos-y-realidad-1

Pero lo mismo podemos hacer lo que hacen Verheggen y Hagelaars.

modelos-climaticos-y-realidad-2

Depende cómo mires un gráfico, te pueden parecer diferentes, o exactamente iguales. Porque lo que importa es la tasa de calentamiento, la tendencia. Y es lo que hay que mirar.  Tampoco cuesta nada ponerlas en el gráfico, para que la gente no tenga que imaginarlas. Sale por el mismo precio.

Por cierto, también se puede alinear el gráfico con las dos líneas de tendencia partiendo del mismo punto; que es la mejor forma de ver si se separan o no se separan, y por cuánto.

modelos-climaticos-y-realidad-3

Y lo mismo se puede representar como a los críticos les parece “bien alineado”, pero con la inconveniente cifra de la línea de tendencia enmarcada en rosa.

modelos-climaticos-y-realidad-4

¿Que sugería visualmente el gráfico de Spencer? Pues que los modelos producen como el doble de calentamiento que la realidad. ¿Y que nos dice el gráfico de Verheggen y Hagelaars si le ponemos la oportuna línea de tendencia con su fórmula? ¡Pues que los modelos calientan el doble que la realidad! ¿Quien está haciendo trucos con las alineaciones, para tratar de ocultar lo que pasa?

Añadido. Hay otra forma de joder un poco a los alarmistas. Usar polinómicas para ver si se aceleran. Y tiene guasa lo que resulta.

modelos-climaticos-y-realidad-5

Es muy difícil que creas algo, si tus garbanzos dependen de que creas lo contrario.

Lao-Tze, hacia 500 años antes de Cristo. Y le llamó a ese fenómeno el “efecto garbanzo”.

Veamos un ejemplo de “efecto garbanzo” en la actualidad.

ministros-calentar-conversaciones-clima-paris

La ecuación de Lao-Tze va así: Ministros ⇒ pasta ⇒ científicos ⇒ creencia.

Hay quien piensa que el orden de los factores cambia el resultado. Científicos ⇒ creencia ⇒ ministros ⇒ pasta. Pero da igual. Siempre que ocurra que para los científicos: creencia ⇒ pasta; tendrás que es muy difícil que creas algo, si tus garbanzos dependen de que creas lo contrario. Y no cambia nada si son los científicos los que han convencido a los ministros, o es al revés. La cuestión es: creencia ⇒ pasta. Lao-Tze sabía de lo que hablaba. Y desde entonces lo sabemos más o menos todos.

A partir de ahí todo el problema es encajar mejor o peor los datos disponibles en la creencia.

Seguimos con Yahoo News (clic en la imagen anterior):

Justo cuatro meses antes de la conferencia de las NNUU en la capital francesa, con el encargo de producir un “pacto climático” histórico, científicos USA han afirmado esta semana que 2014 fue récord para la subida del nivel del mar, temperatura global, y los gases invernadero que conducen a un Calentamiento Global Acojonante.

Veamos esos tres puntos.

1. Nivel del mar.

jevrejeva-2014-subida-nivel-del-mar-y-co2

El nivel del mar lleva subiendo al mismo ritmo, con una ligera oscilación natural de unos 60 años, desde 1880. El ritmo son unos 2 mm/año, y la aceleración de las emisiones desde 1953 (flecha vertical) no ha cambiado nada que se pueda observar.

En esas condiciones de subida bastante monótona, es inevitable que casi todos los años supongan … ¡¡¡un nuevo récord!!! Pero eso no significa ni que sea por las emisiones de CO2, ni que suponga un problema. Problema sería si empieza a descender el nivel del mar. Porque tiene un nombre muy feo: ¡Glaciación!

2. Temperatura.

Es sabido que le acaban de dar un nuevo masaje a la serie de temperatura que usan esos científicos USA citados. En el mundillo le llaman temperaturas “karlizadas”, por el autor del prodigio (Karl et al 2015). El resultado de la karlización es eliminar la molesta pausa que hay en el calentamiento global desde 1998. El proceso consiste en una nueva corrección de las temperaturas. En este caso, las del mar. El aire junto a la superficie del mar. Como el mar es el 70% de la superficie de la tierra, afectan mucho a la media global.

Ojo, hablamos de una virguería que consiste en correcciones de unos pocas ¡centésimas de grado! Si ves la serie antes y después de la corrección parece una minucia.

ersst-v3-y-v4-temperatura-mar-global

Y te pueden decir que la tendencia lineal no ha cambiado. Pero lo que ha cambiado es que han conseguido hacer desaparecer una notable y muy incómoda desaceleración:

ersst-v3-y-v4-temperatura-mar-global-con-polinom

Y con no decirte que esa desaceleración y la pausa se siguen viendo en las temperaturas medidas desde satélites, todos contentos. Tampoco hay ni récord ni nada que se le parezca.

uah-junio-2015

3. Conducen a (un Calentamiento Global Acojonante).

Calentamiento Global Acojonante es, por definición, lo que dicen los modelos. La alarma está en las predicciones de los modelos, no en nada de lo que hayamos observado. Y es fácil comparar las temperaturas recién “karlizadas” con los modelos para ver si conducen o no conducen a un Calentamiento Global Acojonante.

ersst-y-modelos-temperatura-global-mar

Conducen como a medio Calentamiento Global Acojonante. ¿Pero, es acojonante medio Calentamiento Global Acojonante? Difícilmente. El Armagedón imaginario que nos trae el IPCC tiene números. 3ºC de calentamiento por doblar la cantidad de CO2 en el aire. Y medio Armagedón es la mitad de eso. 1,5ºC por multiplicar por 2 el CO2. ¡Pero esa es la cifra por las que les llaman “negacionistas” (y otras cosas mucho peores) a climatólogos muy sensatos como Roy Spencer y Judith Curry!

Roy Spencer: Entre 1,3ºC y 1,5ºC por doblar el CO2:

Merece la pena ese reciente artículo, donde muestra de una manera mucho más académica y profunda que las temperaturas “karlizadas” conducen a medio Calentamiento Global Acojonante. Que no acojona nada. A las temperaturas “no karlizadas” les pasa lo mismo.

Judith Curry: 1,6ºC por doblar la cantidad de CO2. Por un procedimiento completamente distino e independiente del de Spencer.

Pero es que los estudios de los autores “no-negacionistas” van apuntando en la misma dirección:

Listado de los cálculos de esa “sensibilidad climática” basados en mediciones, desde 2002. Los cuatro últimos (derecha) son de 2013 (2) y 2014 (2).

ecs-tiempo-lewis

O sea, todo apunta a que los modelos exageran mucho, como por un factor de dos, y hablamos de un problema imaginario.

Nota: Los datos de los estudios de “sensibilidad climática” vienen de este trabajo de comparación de Nic Lewis:

Y hay algo peor en esta sección de “conducen a”. La NOAA tiene dos series de temperatura del mar distintas. Una la hacen con termómetros de los barcos y boyas (ERSST). La otra, desde satélites, pero contrastada con llos termómetros de barcos y boyas (OIv2). Presumiblemente mucho mejor. Pero para su cálculo de temperatura global media, la que usan es la que da más calentamiento. La de sólo barcos y boyas, y “karlizada”.

Si miramos “a dónde conduce” la serie que usa el combinado de satélites y termómetros, resulta a menos de medio Calentamiento Global Acojonante.

oiv2-y-modelos-temperatura-global-mar

Podemos resumir así el “efecto garbanzo”. Si el calentamiento es poco, decimos -¡récord!- y nos olvidamos de que es poco. Y si lo que se observa no “conduce a”, miramos los modelos (lo imaginario), que seguro que “conduce a”. Siempre se puede señalar algo que mantenga los garbanzos en su sitio. Sólo hay que tener el cuidado de no señalar todo al mismo tiempo, y así evitar la discrepancia.

En noviembre habrá en París una nueva conferencia / negociación sobre políticas contra las emisiones de CO2. En este caso tratan de forzar acuerdos que obliguen a algunos signatarios a realizar reducciones en las emisiones, y a aportar capital. Y, como siempre, los meses anteriores se dedican a crear ambiente y presión para que los gobiernos dubitativos pasen por el aro. Fundamentalmente, “trabajándose” la opinión pública.

El alarmismo climático es una teoría que no tiene pruebas científicas (empíricas). Si hay algún lector que discrepe de este detalle tan simple, no tiene más que señalarnos en los comentarios las pruebas científicas que cree que tiene el alarmismo del calentamiento global. Mientras tanto, a falta de pruebas, las campañas de los calentólogos siempre se han basado en dos elementos. Un falso “consenso” de los científicos, y los modelos climáticos. Y como los modelos climáticos están fallando estrepitosamente en sus predicciones, ya sólo les queda el falso “consenso” para hacer campaña.

Y es una campaña bastante sorprendente. Completamente novedosa en el mundo científico. Todo se basa en comenzar cualquier afirmación con un meme del tipo de “los científicos dicen …”, o de “la ciencia dice …”. Que es el mismo procedimiento por el que se convencía a los analfabetos en el siglo XIX. Bastaba con señalar: “El periódico dice …”. Y como estaba por escrito, se suponía que para el analfabeto tenía que ser cierto.

https://plazamoyua.files.wordpress.com/2013/05/obama-97-por-ciento-consenso.png?w=510

El único problema es que el 97% de los científicos no dicen lo que Obama y los alarmistas dicen que dicen. En ninguno de los estudios que supuestamente han pretendido medir ese porcentaje. Es una mentira evidente que la prensa se traga encantada. Tan fácil de comprobar como comparar las preguntas de las encuestas con las afirmaciones atribuidas al falso consenso. Por ejemplo, el estudio al que se refiere Obama en ese tuit no pregunta en ningún momento si el “cambio climático” es peligroso. Que sea real no dice nada; porque el clima siempre cambia y siempre es real. Y que sea “man-made” es irrelevante … si es moderado.

Hay mil ejemplos. En esta ilustrativa discusión en el Financial Post, entre McKitrick y Cook, Ross pone este ejemplo:

En un debate reciente en Nueva Orleans oí al activista climático Bill McKibben afirmar que había un consenso de que los gases invernadero suponían un “peligro grave”. Pero en cuanto le preguntaron por la fuente de su afirmación, rápidamente lo retiró.

Recomiendo el debate.

Es de libro. Puedes hacer una encuesta preguntando a los científicos del cambio climático si los humanos influyen en el clima; y preguntando si los humanos han causado al menos la mitad del calentamiento observado, o son una causa dominante. Y aunque tengas un 97% contestando que sí (un estudio posterior sólo producía un 66% [–>]), eso no quiere decir que haya ningún motivo para alarmarse. Por la sencilla razón de que la mitad de un calentamiento muy pequeño, y muy inferior al predicho, es un calentamiento irrelevante.

spencer-christy-modelos-climaticos-observaciones

Se supone que los periodistas deberían contrastar lo que ponen. Si un político (y los de la ONU lo son), o un ecologista (también son políticos), les dicen que “el 97% de los científicos dicen X”, lo menos que podían hacer es comprobar que efectivamente han dicho X, y no Y. Al menos se enterarían de que el famoso consenso no tiene nada que ver con alarma o problema alguno. Al contrario; es completamente compatible con una bendición.

Añadido gratis.

Que las emisiones de CO2 deberían de calentar algo el clima no lo discute ningún climatólogo. El problema está en saber cuánto es “algo”. El general se acepta que el efecto directo es como 1ºC por doblar la cantidad de CO2 en el aire. Y eso no sólo no es malo, sino que es muy bueno. Para imaginar un problema o alarma, hay que imaginar que el sistema climático reacciona a ese calentamiento suave, amplificándolo. La medición clave para comprobar esa amplificación es la diferencia de calentamiento entre la superficie (1,5 m.) y la troposfera alta (de 7 a 12 Km.). Si hay esa amplificación, el aire en altura debería calentarse más que en superficie. Sobre todo en los trópicos.

No es algo muy fácil de medir. Se intenta con globos sonda y con satélites. Y no se observa ese fenómeno. Los alarmistas critican las mediciones. Normal, porque se fastidiaría su teoría. Roy Spencer ha desarrollado un sistema nuevo de medirlo con satélites, atendiendo las críticas de los alarmistas. Con este resultado para los trópicos (20N – 20S):

– Calentamiento en los modelos: 1,89 veces superior en altura que en superficie.

  • Superficie: 0,19ºC década.
  • Altura: 0,35ºC / decada.

– Calentamiento observado: ¡Es inferior en altura que en superficie!

  • superficie: 0,10ºC / década.
  • Altura: 0,07ºC / década.

EL gráfico resumen es este:

roy-spencer-still-no-tropical-hotspot

No es fácil de ver, pero está bien explicado en su blog:

Desde ca’n Curry:

Apasionante. Alexander Bakker es un joven investigador que en 2006 entró en un proyecto del KNMI llamado Adaptación de la información climática para las evaluaciones de impacto. O sea, usar la ciencia en el mundo de la realidad. Que es probablemente la mejor situación posible para observar la correspondencia entre la ciencia y la realidad. Y en el proyecto usaban como herramienta básica, por supuesto, el paradigma de los chicos del calentamiento global. Los modelos climáticos de los que sale la alarma que tanto parece angustiarnos. Pero después de ocho años, a Bakker no le quedó más remedio que reconocer que esos modelos son una herramienta rota.

In most of my projects, I explicitly or implicitly relied on General Circulation Models (GCM) as the most credible tool to assess climate change for impact assessments. Yet, in the course of time, I became concerned about the dominant role of GCMs. During my almost eight year employment, I have been regularly confronted with large model biases. Virtually in all cases, the model bias appeared larger than the projected climate change, even for mean daily temperature. It was my job to make something ’useful’ and ’usable’ from those biased data. More and more, I started to doubt that the ’climate modelling paradigm’ can provide ’useful’ and ’usable’ quantitative estimates of climate change.

Entre otros, describe muy bien un problema que los “escépticos” se han hartado de señalar, y que Feynman describe como uno de los puntos clave del auto engaño de los “expertos”. Los modelos nuevos están “tuneados” (ajustados) a los modelos anteriores. Aunque sea implícitamente. Y se consideran más “fiables” o “robustos” cuando dan los resultados que se esperan de los modelos que ya había. Y al final todo nace de los informes Charney et al. (1979) y Bolin et al. (1986), con su “sensibilidad climática” entre 1,5º y 4,5º de calentamiento por doblar la cantidad de CO2. Pero esos informes venían de una “opinión experta”, y de una comprensión muy limitada del sistema climático.

Es un razonamiento perfectamente circular. Afirmamos algo, más o menos a huevo, y especificamos que se trata de algo provisional, a la espera de que más datos y una mejora en la capacidad de los ordenadores permitan crear unos modelos climáticos para resolver el problema. Pero según van llegando más datos (toneladas de ellos), y mejora la capacidad de computación (espectacularmente), resulta que tuneamos los modelos para que su resultado coincida con la estimación habían hecho a huevo. Y de ahí resulta que la “sensibilidad climática” que calcula (ejem) el IPCC en 2013 es milimétricamente calcada que la del cálculo a ojo de Charney. Entre 1,5º y 4,5º por doblar la cantidad de CO2 en la atmósfera. 35 años tirados a la basura por obsesionarse con un paradigma que no funciona.

Enlaces:

 

Y la versión práctica del asunto:

El asno posmoderno se corrre con Kuhn:

 

vale, y tú repasa a Luego me dices si un paradigma depende de un %. Un paradigmilla, quizá :P

 

 

El problema es que Kuhn no se corría con el asno posmoderno:

“A few years ago I happened to meet Kuhn at a scientific meeting and complained to him about the nonsense that had been attached to his name. He reacted angrily. In a voice loud enough to be heard by everyone in the hall, he shouted, ‘One thing you have to understand. I am not a Kuhnian.’” – Freeman Dyson, The Sun, The Genome, and The Internet: Tools of Scientific Revolutions

La tesis de Bakker parece pensada como para darle a los asnos posmodernos en el morro. Porque habla en lenguaje Kuhn. Y porque los asnos se quedan con la parte de la película que les interesa, y olvidan el resto. Toda esa vaina del consenso viene de la idea kuhniana de que un científico no puede trabajar fuera del paradigma central si quiere ser operativo. Pero se olvidan de la parte en la que al paradigma empiezan a estallarle las costuras, por las evidentes contradicciones con los datos. Ya tantas, que no se puede disimular más. O sea, la crisis del paradigma. Que eventualmente será sustituido por otro — probablemente el superviviente de la lucha de varios. Pero antes de la sustitución hay que darle leña al mono, para que no impida -con su poder- el nacimiento del monito que reinará después.

paradigm-shift

Habrá que recordar a Feynman una vez más, cuando explica que lo más difícil -pero de mayor valor- es darse cuenta cuándo no sabes.

Willis Eschenbach les ha hecho un regalo de Navidad a los niños del calentamiento global.

Pero hay que explicarlo un poco para que se entienda. Como sabéis, la alarma esa del calentamiento global viene de “los modelos climáticos”. Así, en plural y sin nombre. Que suena a como quien habla de “los Dioses”. Y el gran argumento, el único argumento en realidad de los que impulsan en cuento del CO2, es que “los modelos” sólo pueden reproducir el calentamiento global que hemos observado (aprox. 1975 – 2000) si incluyen un CO2 que calienta que te quemas. Por tanto, el CO2 calienta que te quemas. Por lo tanto, la mayor parte del calentamiento es por culpa de ese CO2. Por lo tanto, te espera un achicharramiento en un futuro no demasiado lejano. Y por lo tanto, ya estamos sufriendo las consecuencias aunque todavía no estemos  achicharrados.

¡Qué quieres! Son gente de su tiempo. No se puede esperar que tengan mucha admiración por las leyes de la lógica. Ni que las conozcan, siquiera. Son gentes de consenso, que no tiene nada que ver ni con lógica, ni con ciencia.

Planteado así, quien tiene un poco de neurona pregunta: ¿Qué es “los modelos”? ¿Son muchos? ¿Todos dicen lo mismo? ¿Hay mejores y peores? ¿Y los mejores dicen lo mismo que los peores? ¿Por qué no van seleccionando los buenos, y mejorándolos; y rechazando los peores?

Pues resulta que no. Esa operación no se puede hacer -dicen- porque no hay mejores o peores. Unos reflejan mejor ciertos aspectos del clima durante cierto tiempo, y otros reflejan mejor otros aspectos distintos del clima. O durante un tiempo distinto. Y además, cada vez que se hace correr un modelo, está inicializado con datos distintos. En un estado determinado del sistema entre muchos posibles. Y no se puede esperar que reproduzca los detalles de su evolución con exactitud en el tiempo. No están pensados para eso.  Pero,- afirman con dos cojones -“la media de los modelos” en el largo plazo sí refleja lo que va a ocurrir. Porque hacia atrás refleja muy bien lo que ha ocurrido, por ejemplo con la temperatura media global del planeta.

Y por eso nunca te enseñan los modelos uno a uno. Porque cada uno de ellos muestra algo que no tiene la menor relación con el sistema que modela (la tierra). Pero, mágicamente, la media representa la realidad, y niquelada.

La pega es que ni siquiera eso es cierto. Por ejemplo, Zorita:

The CMIP5 models, as an ensemble, still do not reproduce the observed trends over the last 30 years. This is not a problem of model initialization. Data assimilation in this context seems to me a fudge factor – although very useful for other purposes. [–>]

Ese es el problema de la famosa Pausa en el calentamiento global. Que aunque podían decir (más o menos) que “los modelos” (la media de los modelos) replicaba bien la temperatura global, por ejemplo 1900 – 2000, ahora ya no pueden decir que lo haga durante los últimos 30 años. Y de esos 30 años, los últimos 15 son los únicos que han funcionado en “modo predicción” (antes de conocer la realidad)

Este es el contexto del regalo de Willis. Poder ver “los modelos” individualmente, y poder mirar qué diablos hay debajo de la famosa  “media de los modelos”. Se ha tomado el currazo de extraer los datos de la web del Real Instituto Meteorológico de Holanda (KNMI), en un formato digerible por cualquier programa de cálculo, o estadístico. De cada uno de los ¡42 modelos! de los que sale “la media de los modelos”. Y los ha metido todos juntos en una fácil hoja de Excel.

Y es, digamos, curioso. A mero título de ejemplo (ni siquiera he hecho los gráficos de los 42). Dos modelos. Primero, representados entre 1980 y 2015. Los he dejado en temperatura absoluta como venían. Creo que es mucho más realista. He elegido la temperatura del aire de superficie en el mar, porque la única serie climática que viene en temperatura absoluta es la de la superficie del mar, de NOAA / Reynolds. Era la mejor comparación posible. He alineado las temperaturas (modelo / Reynolds) en el origen, porque no tienen por qué ser iguales — pero sí deberían de tener una tendencia similar. Clic, que si no, no se ve.

willis-cmip5-2ejemplos

Los dos modelos parecen dos mundos que no tienen nada que ver entre sí. Lo malo es que el modelo 5 se parece mucho más a la realidad más comparable en la variación que muestra dentro de un año (los subibajas), pero se parece mucho menos en la pendiente de tendencia que muestra. En la pendiente, el 19 está muchísimo más cerca.

¿Y qué pasa si miramos los calentamientos en el futuro de ambos modelos? ¡Pues que también son muy distintos!

willis-cmip5-modelo-5

willis-cmip5-modelo-19

Otra representación curiosa puede ser la de todos juntos, en el típico “gráfico de spaghetti”. No se ve un carajo, pero resulta preocupante darse cuenta de que juegan con temperaturas absolutas tan diferentes. Una planeta con una temperatura media del aire sobre la superficie del mar a 287,5 K (13,85ºC) es muy distinto de otro a 290,5 K (16,85ºC). Sólo la diferencia en la superficie de hielo marino debería de ser enorme. Y con ello, la cantidad de rayos de sol que se reflejan, sin entrar en el sistema. Por no hablar de la evaporación, la humedad absoluta, la lluvia, las nubes, que tienen todas mucho que ver también con la temperatura.

willis-cmip5-spaghetti

No hay duda de que con el juguete de tío Willis habrá gente con mejores herramientas y conocimientos estadísticos que tratará de hacer una digestión lo más completa del viejo problema de “los modelos”. De la rara historia esa de que no se puede decir cuáles son mejores, e irlos seleccionando. Y de la historia, más rara aun, que pretende que la media de mucha basura tiene algún sentido. Por ejemplo Robert Brown, [–>], [–>], [–>], [–>], [–>]

Brown a Willis:

Ah, sir, bless you. A “bit of a game” is a massive understatement, and it became quite clear that I didn’t have time for it while teaching, and I haven’t had a chance over the last four or five days since I (finally) stopped after getting grades in. You have saved me much time, and I will respond by performing the long awaited model by model analysis. In fact, they’ll fit right into the “paper” I’ve been working on.

rgb [–>]

Brown al mundo:

The thing I really don’t understand is why I’m doing this, why this isn’t all done in the literature already. Why isn’t there a paper entitled “Why we can reject 40 out of 42 of the models in CMIP5″ or whatever it turns out to be? [–>]

Los defensores del IPCC (ya se sabe, la alarma del clima y eso) tienen, entre sus muchos trucos, uno muy llamativo. Por ejemplo, si uno señala que los modelos climáticos en los que se basa la alarma llevan unas predicciones que van de culo, y que siempre se ha entendido que unas malas predicciones implican una mala teoría o modelo, los carbono-maníacos contestan diciendo que el IPCC no hace “predicciones”, sino “proyecciones”. ¿Mande?

La gente normal entiende por “proyección” una predicción condicional. Por ejemplo, si para tal futuro (tantos años) han ocurrido tales emisiones de gases CO2 (tantas toneladas), entonces la temperatura media global habrá subido tantas décimas de grado. Hasta el que asó la manteca se da cuenta de que eso es una predicción como la copa de un pino. Todo lo condicional que usted quiera, pero ni un ápice menos predicción. Si la condición (x toneladas de CO2) se cumple, y la temperatura (x décimas de grado) no se cumple, es una predicción fallida. Punto.

Lo explica el estadístico Matt Briggs, en un resumen de una presentación suya para la AGU.

Por supuesto, un “escenario” no es más que un conjunto de condiciones determinadas.

Ejemplo. Modelos de un “escenario” IPCC concreto (RCP 8.5) cuyas condiciones (emisiones) se han cumplido hasta el momento, y la realidad. Raya roja: media de los modelos de temperatura de cinco años. Rayas azul y verde: Media de las observaciones (satélites y globos sonda) de temperatura de cinco años. Cada punto es una media móvil de cinco años.

models-datasets-christy

Si queremos ver todos los modelos citados, en vez de su promedio, es esto:

http://plazamoyua.files.wordpress.com/2013/06/spencer-christy-modelos-realidad.png?w=510&h=338

Se trata del aire en altura en los trópicos. Le llaman el “tropical hot spot”. Es una característica esencial de los modelos, porque nace de la amplificación que hacen los modelos del pequeño calentamiento que produce directamente el CO2. Esa es la tesis del IPCC. No que el CO2 calienta algo. Eso lo acepta todo el mundo, y no le preocupa a nadie. La “gracia” del IPCC es que el sistema climático amplifica es calentamiento del CO2. Pero, a lo que se ve, es el sistema climático de los modelos, y no el de la tierra, el que hace tal cosa. Los modelos, ahí, en el sitio clave, se calientan tres veces más que la realidad. En lo que conocemos la realidad.

Predicción / projección / escenario fallidos; mala teoría. ¿Fácil, no?

Pues no tanto. He estado buscando literatura sobre la jerga y gimnasia IPCC acerca su la diferencia entre predicciones y predicciones. Y se las trae. Agárrate, que vienen curvas.

Projections of future climate change are not like weather forecasts. It is not possible to make deterministic, definitive predictions of how climate will evolve over the next century and beyond as it is with short- term weather forecasts. It is not even possible to make projections of the frequency of occurrence of all possible outcomes in the way that it might be possible with a calibrated probabilistic medium-range weather forecast. Projections of climate change are uncertain, first because they are dependent primarily on scenarios of future anthropogenic and natural forcings that are uncertain, second because of incomplete understanding and imprecise models of the climate system and finally because of the existence of internal climate variability. The term climate projection tacitly implies these uncertainties and dependencies. Nevertheless, as greenhouse gas (GHG) concentrations continue to rise, we expect to see future changes to the climate system that are greater than those already observed and attributed to human activties. It is possible to understand future climate change using models and to use models to characterize outcomes and uncertainties under specific assumptions about future forcing scenarios.

Traducido: las proyecciones IPPC no son predicciones, porque:

  1. Porque son condicionales a unos escenarios (ya hemos visto que eso es una idiotez).
  2. Por una falta de conocimiento del sistema climático, y por la imprecisón de los modelos.
  3. Porque existe la variablilidad natural.

¿Conclusión? La conclusión imaginaria del IPCC es esta. Con un par:

En todo caso, según aumente el CO2, esperamos ver futuros cambios en el sistema climático que serán mayores que los observados hasta ahora, y que son atribuidos a las actividades humanas.

La conclusión racional, son dos:

1) Si conocieran la variabilidad natural, la podrían predecir. Tal vez no la fase exacta en un subibaja, pero sí su media en el tiempo, en x décadas. Y podrían predecir: Dentro de X décadas, la tasa media de calentamiento será tanta. Pero dicen que no pueden predecir, entre otras cosas por la variabilidad natural. Luego no conocen su cantidad. Y si no conocen su cantidad, por definición no pueden hacer atribución ninguna (causa natural / causa humana) sobre el calentamiento observado. O sea, el “son atribuidos”, es un cuento. Quiere decir que “son atribuidos”, sin el conocimiento suficiente para atribuir nada. Son atribuidos mediante la falacia: no se nos ocure nada mejor. No se os ocurrirá nada mejor, pero si la no-predicción falla como falla, la ocurrencia es mala.

2) Si le llaman “proyección” a una “suposición; imaginación; esperanza; creencia; opinión” (expect), es obvio que su “proyección” no es una preddicción. Pero por el mismo motivo, es obvio que no hablamos de algo “basado en las leyes de la física”, sino en una especulación calenturienta.

Resumen:

¿Son predicciones las proyecciones del IPCC? No; tiene razón el IPCC. Sus proyecciones no son predicciones ni de broma. Tampoco son lo que el resto de la humanidad entiende por una “proyección”. Son lo que el resto de la humanidad entiende como charlatanería. Todo lo “experta” que se quiera, pero nada más que palabrería.

Si hicieran predicciones o proyecciones en -el sentido habitual del término- sabríamos que plantean algo en serio. Que puede ser acertado o erróneo, y se verá en función del acierto de las predicciones. Lo que se venía llamando ciencia hasta ahora. Pero si no pueden hacer predicciones, por falta de conocimiento del sistema, y por no saber lo que varía naturalmente, no pueden, ni meternos miedo con ese “conocimiento”, ni decirnos cuánta parte del calentamiento observado hasta ahora es “antropogénica”.

El sistema climático es muy complicado de entender. No hay duda. La jerga de IPCC, en cambio, sólo necesita un poco de atención. En mi libro se llama cuento.

Añadido. Dibujo para la discusión posterior.

elipticus-y-el-futuro

Página siguiente »

Seguir

Recibe cada nueva publicación en tu buzón de correo electrónico.

Únete a otros 807 seguidores