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? [–>]