modelos


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

Nos habíamos quedado aquí:

Hay un curioso manto de silencio en la blogosfera, que a mi me suena a la calma tórrida que anuncia la tormenta. Ninguno de los blogs de referencia ha abierto la boca -hasta donde yo he visto- pero se nota que la peña está al loro.

Por entonces llevaba un par de entradas hablando de la nueva teoría. Sin dar ningún detalle matemático, ni código, ni leches. Y contestando alguna crítica, desde la superioridad de tener mejores conocimientos sobre la teoria que sus críticos. Claro, no te jode. Si no proporcionas los datos y procedimientos, sabes más por cojones.

Pasaron unos días. Ahora ya va por siete entradas. Y los críticos habían pasado de seguir interviniendo. Salvo para pedir que entregara los malditos datos. Hasta que a Archibald -otro “solarista”- se le ha ocurrido hacer una entrada en WUWT sobre el asunto. Es del 29 de junio, pero yo he estado un poco “ausente” estos dias. Y veo que se ha montado la marimorena. ¡700 comentarios! Y una discusión -digamos- calentita.

 

Y el chise está en los comentarios, claro. La bronca. Para el que se le haga largo, resumo.

Lo que ya dijimos antes del argumento circular. Si partes de que la pequeña variación del sol (input) *tiene* que notarse en la temperatura global media (output), entonces, si no se nota, resulta que *tiene* que haber algún prodigio contrarrestando lo que debía de notarse y no se ve. Y contrarrestándolo con bastante exactitud. Y de ahí le sale a Evans su fantasía del “notch filter”, con un retraso de igual tamaño que el ciclo solar. A ese efecto le llamamos “fuerza X”, y nos dan el premio Nobel. Como fantasía, acojonante.

El problema es que la asunción (el output tiene que reflejar el input más o menos linealmente) no está garantizada en el sistema climático. Y lo gracioso es que se trata de la misma asunción de los alarmistas, cambiando de input.

Es posible que se pueda decir en descargo de Evans que se trata de un ejercicio teórico válido. Si parto de la misma asunción sobre el sistema que los alarmistas, y le busco una solución alternativa a lo que observamos, les hago la puñeta. El sol explica mejor que el CO2 lo que podemos ver y medir. Pero hay, que yo haya visto, tres escollos gordos. Tres conejos de la chistera.

1. Usa una “radiación solar total” (su input principal) muy discutible. Lo mismo que los alarmistas se sacan de la gorra las amplificaciones al efecto del CO2 que necesitan para inventarse un problema.

2. Se saca de la gorra otro input que tiene toda la pinta de “ad hoc”: El supuesto efecto de las pruebas nucleares sobre la temperatura global durante los años que duraron. Supuesto por Evans, vaya. Completamente equivalente al efecto de los aerosoles de los alarmistas. O sea, cosas que pueden ser, que incluso tienen algún soporte teórico, pero que nadie ha medido, ni se sabe cuantificar.

3. Otros posibles “tuneos” que no se pueden saber mientras no presente los malditos cálculos y procedimientos.

A todo eso hay que añadir que el argumento circular tiene una solución no circular. Si los ciclos de unos once años de variación en lo que emite el sol no se pueden ver en la temperatura, no quiere decir que haya una fuerza x de sentido contrario contrarrestándolos, sino que quiere decir que no se notan. Que el sistema los “digiere”. Que es un sistema autorregulado, con vaivenes; como tantos y tantos que se ven en la naturaleza. De la misma manera que digiere el (por otra parte también pequeño) efecto del CO2.

¿Más resumido todavía? Se podría decir así. Si yo fuera hombre de fe en lugar de escéptico descreído, me costaría menos creer en la vaina del CO2 que en la vaina de Evans. Porque tiene menos saltos mortales. Sí, tiene demasiados para tomárselo en serio, pero yo creo que son menos.

Nota: Esta discusión sí ha demostrado una cosa. Que al menos la mitad de los “escépticos del clima” son escépticos de verdad. Y entre los que publican, probablemente más. Los alarmistas les acusaban de pillar acríticamente todo lo que les conviene. Y aquí se ha visto que no es así.

Nota 2: Dudo mucho que se pueda concluir de lo de Evans que el ciclo solar efectivamente no aparece en la temperatura. Cuando lo presente completo, y se estudie, se verá. Pero si fuera fiable, sería un dato muy a favor de Lindzen, Spencer, Christy, y otros climatólogos “escépticos”. No habría una relación lineal entre forzamiento y temperatura en el sistema climático, y los modelos alarmistas tendrían la (falta de) utilidad que imaginábamos. Como el de Evans.

Es una buena idea de Ross McKitrick en un artículo en el Financial Post:

Y tiene razón. La jerga del IPCC se fundamenta el palabras fetiche. Memes. Como si tuvieran un departamento de relaciones públicas especialmente desvergonzado. Y así, cuando se refieren a un calentamiento, es un calentamiento “inequívoco”, pero cuando se refieren a un no-calentamiento se convierte en una “pausa”. Hiatus en inglés, que resulta más pomposo. Tras el que -como su propio nombre indica- vendrá de nuevo el calentamiento. Pero eso es justamente lo que no sabemos, y habrá que ver.

McKitrick lo dibuja así:

mckitrick-modelos-y-realidad

Pero se puede remarcar la discrepancia, para cegatos:

mckitrick-modelos-y-realidad-discrepancia

También hay que destacar otro detalle fundamental. Así como está, parece que los modelos han acertado durante el 90% de la predicción. Vaya, que lo han clavado. Y que luego, justo al final, hay una discrepancia. Pero no es así. Esos modelos están hechos conociendo lo que había pasado hasta el año 2.000. Esto es, antes de 2.000 no se trata de una “predicción”, sino de un “ajuste”.

En palabras de McKitrick, que lleva años publicando estudios sobre la discrepancia entre los modelos climáticos y la realidad:

Los datos anteriores al año 2.000 representan reconstrucciones históricas. Los modelistas podían “espiar la respuesta” al ajustar los modelos, ya que no solo podían observar los aportes al sistema climático (como los niveles de gases invernadero, la actividad volcánica, los cambios solares, y así), sino también observar el resultado correcto. Eso es, la temperatura real. El acierto durante el intervalo histórico no es, por tanto, prueba de la calidad de los modelos, ya que están forzados a alinearse con las observaciones.

Por eso tal vez convenga guarrear un poco más el gráfico de McKitrick, para señalar esa circunstancia. Que *toda* la predicción es dicrepancia. El 100%.

mcitrick-la-discrepancia

Se podía expresar así:

IPCC (2007):

Durante las dos primeras décadas del siglo XXI, la temperatura global de superficie subirá a un ritmo de unos 0,2º C por década.

Realidad (2014)

Durante el tiempo  de predicción de los modelos, estos han tenido una discrepancia con la realidad de 0,2ºC por década, o del 100% de la cifra de calentamiento predicha

La pregunta que lleva haciendo desde 2007 el climatólogo dr. Pielke es: ¿Cuánto tiempo de discrepancia con los modelos necesita el IPCC para reconocer que las predicciones de los modelos no sirven?

Y la respuesta que da hoy Ross McItrick es:

Vamos a alcanzar la marca de 20 años sin calentamiento en los datos de los satélites al final de 2015, y en los datos de superficie al final de 2017. Con unos niveles de CO2 en continuo ascenso, en ese momento será imposible reconciliar los modelos con la realidad, y se caerá en pedazos el consenso ortodoxo sobre cómo responde el sistema climático a los gases invernadero.

Nota anecdótica. Yo recuerdo haber preguntado a algunos de los discrepantes del IPCC que estudiaban estas estadísticas del clima y de los modelos (por ejemplo Jeff Condon), a empezar a interesarme por esta discusión en 2007, cuándo llegaría un momento de dificultad insuperable para los modelos, de seguir sin haber calentamiento. Y ya solían dar la misma respuesta entonces: unos 10 años. Solo faltan tres.

Nota no tan (solo) anecdótica. En 2007, la peña del IPCC era en realidad mucho más estricta en ese sentido que los “escépticos”. Gavin Schmidt va a sustituir este año a James Hansen como jefe de la sección de cambio climático (GISS) de la NASA. Por edad. O sea, es el sumo pontífice de la calentología. Y en 2007 respondía a la misma pregunta [–>]:

OK, simply to clarify what I’ve heard from you.

Pregunta: (1) If 1998 is not exceeded in all global temperature indices by 2013, you’ll be worried about state of understanding

Respuesta: Yes.

Cometrario (pm): Estamos en 2014, bien superado 2013, y la condición se cumple.

Pregunta: (2) In general, any year’s global temperature that is “on trend” should be exceeded within 5 years (when size of trend exceeds “weather noise”)

Respuesta: Probably, I’d need to do some checking

Comentario (pm): No sabemos el resultado de sus comprobaciones, y nos quedamos con el “probablemente”.

Pregunta: (3) Any ten-year period or more with no increasing trend in global average temperature is reason for worry about state of understandings.

Respuesta: No. There is no iron rule of climate that says that any ten year period must have a positive trend. The expectation of any particular time period depends on the forcings that are going on. If there is a big volcanic event, then the expectation is that there will be a cooling, if GHGs are increasing, then we expect a warming etc. The point of any comparison is to compare the modelled expectation with reality – right now, the modelled expectation is for trends in the range of 0.2 to 0.3 deg/decade and so that’s the target. In any other period it depends on what the forcings are.

Comentario (pm): Ya no son 10 años, son 15 o más. Y no ha habido ningún “big volcanic event” ni ninguna otra justificación para la falta de calentamiento. Lo de que “el calentamiento se lo comió el fondo del mar (que no medimos)” no es uno de los “forzamientos” que mencionaba Schmidt como justificante de una falta de calentamiento.

Resumiendo a Gavin Schmidt. Según lo que decía en 2007, ya se cumplen de sobra dos condiciones para pensar que “debemos estar preocupados por nuestro estado de conocimiento”, y probablemente tres.

O sea, la discrepancia.

OK, simply to clarify what I’ve heard from you.

(1) If 1998 is not exceeded in all global temperature indices by 2013, you’ll be worried about state of understanding

(2) In general, any year’s global temperature that is “on trend” should be exceeded within 5 years (when size of trend exceeds “weather noise”)

(3) Any ten-year period or more with no increasing trend in global average temperature is reason for worry about state of understandings

I am curious as to whether there are other simple variables that can be looked at unambiguously in terms of their behaviour over coming years that might allow for such explicit quantitative tests of understanding?

[Response: 1) yes, 2) probably, I’d need to do some checking, 3) No. There is no iron rule of climate that says that any ten year period must have a positive trend. The expectation of any particular time period depends on the forcings that are going on. If there is a big volcanic event, then the expectation is that there will be a cooling, if GHGs are increasing, then we expect a warming etc. The point of any comparison is to compare the modelled expectation with reality – right now, the modelled expectation is for trends in the range of 0.2 to 0.3 deg/decade and so that’s the target. In any other period it depends on what the forcings are. – gavin]

– See more at: http://www.realclimate.org/index.php/archives/2007/12/a-barrier-to-understanding/comment-page-2/#comment-78146

OK, simply to clarify what I’ve heard from you.

(1) If 1998 is not exceeded in all global temperature indices by 2013, you’ll be worried about state of understanding

(2) In general, any year’s global temperature that is “on trend” should be exceeded within 5 years (when size of trend exceeds “weather noise”)

(3) Any ten-year period or more with no increasing trend in global average temperature is reason for worry about state of understandings

I am curious as to whether there are other simple variables that can be looked at unambiguously in terms of their behaviour over coming years that might allow for such explicit quantitative tests of understanding?

[Response: 1) yes, 2) probably, I’d need to do some checking, 3) No. There is no iron rule of climate that says that any ten year period must have a positive trend. The expectation of any particular time period depends on the forcings that are going on. If there is a big volcanic event, then the expectation is that there will be a cooling, if GHGs are increasing, then we expect a warming etc. The point of any comparison is to compare the modelled expectation with reality – right now, the modelled expectation is for trends in the range of 0.2 to 0.3 deg/decade and so that’s the target. In any other period it depends on what the forcings are. – gavin]

Dos enlaces. Para quien le interese saber algo sobre qué son y cómo funcionan los modelos climáticos.

La mayor parte de la gente que cree en el cuento del Calentamiento Global Acojonante, no sabe la función de los modelos climáticos en el esquema. Piensan que -como el resto de lo que imaginan “la ciencia”- la teoría trata de la aplicación más o menos inmediata de problemas físicos muy comprobados en el laboratorio. Y que por eso es algo ya probado y resuelto; sin discusión.

Otros, más informados, sí saben de los modelos. Creen que “están basados en leyes conocidas de la física“. Eso es lo que les repiten una y otra vez los científicos y las academias. Y saben que la parte “acojonante” de la teoría viene de que si en los modelos climáticos meten el efecto del CO2, los modelos reproducen el clima conocido (unos 100 – 150 años), y si no, no. Y que esos modelos predicen el achicharramiento del mundo. Luego … saca el talonario, que tenemos un problema muy grave y muy inminente.

Los críticos del IPCC suelen decir que esa idea de que los modelos se basan en leyes conocidas de la física es una broma grotesca. Que a esas leyes les añaden unos “ajustes” sacados de la gorra, y solo con los ajustes ocurre el achicharramiento. Y que, además, es mentira que reproducen bien el clima conocido. Mentira, tanto con, como sin el efecto del CO2.

Para el lego la cuestión es difícil. No puede coger el código de un modelo y ponerse a ver lo que hace. Hay que saber de demasiadas cosas. Aunque sí puede ver los resultados, y juzgar por sí mismo.

En el mar:

temperatura-global-mar-abril-2014

 

Y en el aire:

spencer-modelos-realidad

 

Nótese que en estos gráficos, la parte predictiva (no conocida por los modelistas) solo empieza hacia el año 2.000.

Para ver que van muy mal basta un vistazo. Pero entender que son conceptualmente aberrantes (como herramientas de predicción) es más complicado. Lo que traigo hoy son dos perlas que ayudan mucho en ese aspecto. El más rápido es un vídeo de un modelista y matemático. Chris Essex. Además es muy bueno como conferenciante.

 

Lleva más tiempo digerir esta entrada en WUWT, pero es excelente. Un comentario de Robert Brown elevado a entrada por Watts. Y Brown está tocado con la capacidad de escribir muy bien. Merece la pena leer, además, los comentarios siguientes del propio Brown en la conversación. Y, al menos, los de Roy Spencer y Willis Eschenbach. Dice justamente las mismas cosas que Essex en el vídeo, pero con más detalle y profundidad. Y Brown no conocía el vídeo de Essex – ni a la persona.

Y aunque es un poco repetición, conviene recordar esto. Hay muchos matemáticos entre los más escépticos del cuento del Calentamiento Global Acojonante. Fundamentalmente de tres campos:

  1. Econometras (análisis de series temporales), que dicen que estadísticamente no se ve el CO2 en los datos que hay del clima.
  2. Modelistas computacionales, que dicen que el cuento (de los modelos) no está basado en “leyes físicas” ni de broma. Ni pueden predecir nada.
  3. Estudiosos del caos, que dicen que ni siquiera existe la herramienta matemática teorica para digerir el problema del clima. (Essex también lo apunta en su conferencia).

Las dos perlas de hoy afectan al punto 2. Un buen ejemplo del 3 sería esta entrada, ya clásica, en el blog de Judith Curry:

Y un ejemplo del punto 1, muy reciente, este:

Una muy rápida. Es un dato, un gráfico, bastante conocido pero muy poco representado / cuantificado. Y es clave, dentro de la necesaria comparación entre los modelos climáticos que causan la gran alarma, y la realidad — que no produce alarma ninguna. Se trata del calentamiento en la troposfera profunda, en vez de en la capa baja. Toda la teoría de un calentamiento como el que se le supone al CO2, pasa porque el aire en altura se caliente a un ritmo mucho más rápido que en superficie. Hay una discusión desde siempre si esa característica de mayor calentamiento en altura es una señal de calentamiento por CO2 en los modelos, o sería igual para un calentamiento por cualquier causa. Ver debate en Lucía [–>]. Pero nadie discute que los modelos climáticos son consistentes en predecir un calentamiento más amplio en altura que en superficie. De media, como un factor de 1,2 veces más amplio.

Así que esa medida es muy buena para comparar los modelos con la realidad, porque al ser mayor el calentamiento -en teoría- se puede apreciar antes. Y se puede apreciar mejor.

El gráfico es de John Christy y Richard McNider, en un artículo para WUWT:

Un poco sorprendidos porque el cretino del Secretario de Estado llame “flatearthers” a los que señalan las inconsistencias entre la teoría (los modelos) y la realidad. Una de las inconsistencias se muestra en este gráfico sobre esa medida del calentamiento en altura. La fantasía de los modelos (rojo), y la muy cruda realidad (azul -globos meteorológicos, y verde -satélites-). He añadido la escala gris de la derecha para cuantificar visualmente la diferencia teoría / realidad.

models-datasets-christyUn escándalo. Las mediciones de la realidad muestran tres veces menos calentamiento que los modelos en esa altura. Para los que piensan que el mayor calentamiento en altura es una característica del calentamiento por CO2, la conclusión sería que el Calentamiento Global Acojonante medido no es por el CO2. Y para los que creen que esa es una característica de cualquier calentamiento, la única conclusión es que la teoría y los modelos no valen de nada. Salvo que se agarren a lo que se agarran siempre. Las mediciones que no nos convienen están mal.

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