Hace relativamente pocos años la comunidad de la alarma del clima se ofendía si alguien hablaba del “tuneado” (ajustado) de los modelos. Pero al final la expresión entró en la literatura oficial, y se quedó. Y no es algo de lo que se hable mucho. Al contrario; tal vez sea el mayor arcano de la ciencia del calentamiento global.

¿Qué es el tuneado; qué es lo que se ajusta? Una serie de parámetros “estimados” que se introducen en el modelo, en vez de que lo calcule el modelo. Con la posibilidad de “estimar” una cantidad u otra muy distinta. En palabras del estudio que nos ocupa:

The process of parameter estimation targeting a chosen set of observations is an essential aspect of numerical modeling. This process is usually named tuning in the climate modeling community.

Veamos el problema. Todo el mundo entiende que los modelos climáticos reciben unos datos del estado inicial del sistema, y después aplican leyes físicas bien conocidas para ver cómo evoluciona. Y que con ese procedimiento son capaces de acertar más o menos decentemente la temperatura global conocida del pasado — por ejemplo entre 1900 y 2000. Lo que produce una muy conveniente conclusión: Si pueden acertar las temperaturas del siglo XX, simplemente aplicando leyes físicas conocidas, eso significa que también pueden acertar las del sigo XXI aplicando las mismas leyes.

Lo que NO te explican, nunca, es que los modelos han sido “tuneados” (ajustados) para reproducir esas temperaturas.

Sintetizando la diferencia entre lo que suponemos y lo que pasa:

tuneado-modelos-climaticos

Expliquemos el significado de ese “nada” que figura como resultado de la triste realidad. O mejor, que lo explique el IPCC [–>]. Por otra parte es obvio.

If the model has been tuned to give a good representation of a particular observed quantity, then agreement with that observation cannot be used to build confidence in that model.

Sin duda es posible que el modelo sirva para comprender la relación entre algunas variables del sistema, si los “ajustes” aplicados son acertados — y eso no se puede saber. Pero de ninguna forma se puede usar como medida de confianza en el modelo el que acierte las temperaturas del siglo XX, si ha sido tuneado para conseguirlo. Y eso es lo que hacen, pero de una forma más o menos oscura. Los científicos nunca dicen en la literatura que la confianza que tienen en los modelos venga de esa capacidad de reproducir las temperaturas del siglo XX. Pero cuando traducen esa literatura a los periodistas y a los políticos, ese es justamente el mensaje que producen.

Ojo; lo que publica el IPCC, y que tomamos por la Biblia, no es literatura científica sino “traducción” (interpretación, etc) de la misma. Especialmente lo que destinan al público. Por ejemplo, las FAQ. Y mira [–>] lo que pasa:

Una tercera fuente de confianza viene de la habilidad de los modelos de reproducir las características de climas y cambios climáticos pasados.

…/…

Un ejemplo es que la tendencia de temperatura global del pasado siglo (mostrada en la figura 1) se puede modelar con gran acierto cuando se incluyen tanto los factores naturales como los humanos que afectan al clima.

Figura 1 (de FAQ 8.1: How Reliable Are the Models Used to Make Projections of Future Climate Change?)

ipcc-ar4-modelos-realidad

Repetición sintetizada de la jugada:

  1. IPCC: Si un modelo está tuneado para reproducir la tendencia de la temperatura global del siglo XX, esa capacidad de reproducirla no se puede usar como medida de confianza del modelo.
  2. IPCC: Una fuente de nuestra confianza en los modelos viene de su gran capacidad de reproducir la tendencia de la temperatura global de siglo XX.

¿¿¿Mande???

Nota. Las dos afirmaciones vienen del mismo informe del IPCC (AR4 – 2007), aunque de secciones distintas. La primera es para los científicos; la segunda para los pardillos.

Ahora sólo queda por saber aquello de lo que no tenemos la menor duda. Si los modelos están tuneados para reproducir la tendencia de temperatura del siglo XX. Del estudio de hoy:

The increase of about one Kelvin of the global mean temperature observed from the beginning of the industrial era, hereafter 20th century warming, is a de facto litmus test for climate models. However, as a test of model quality, it is not without issues because the desired result is known to model developers and therefore becomes a potential target of the development.

El problema es que ese asunto no está documentado. No se sabe cómo lo hacen ni qué criterios usan. De palabra, y según este estudio, parece que un 35% de los modelistas dicen que usan la temperatura del siglo XX para tunear su modelo, y un 30 dice que no. Pero decir es gratis. Y el caso es que todos los modelos que se publican reproducen razonablemente la tendencia de temperatura global del siglo XX, cuando tienen diferencias entre sí tan grandes como que el efecto del CO2 es hasta el doble en unos que en otros. Ese efecto del CO2, con todas las “retroalimentaciones” del sistema, es una salida del modelo, no un parámetro. Sin embargo, a pesar de esa enorme diferencia, mediante el tuneo producen todos el mismo resultado de temperatura del siglo XX que conocían antes de empezar a modelar.

Pongamos un ejemplo gráfico. Los modelo de la generación más reciente, llamada CMPI5, usan (conocen) las temperaturas hasta 2005. Así que todo lo anterior a 2005 es “retropredicción”, y presumiblemente “tuneo”; y lo posterior es predicción propiamente dicha. Y mira lo que pasa:

modelos-climaticos-tuneo-y-prediccion

Seguiremos hablando de este estudio, del que esta entrada tal vez sirva como aperitivo.

Fuente, Judith Curry (mejor empezar por ahí):

los-pobres-se-van-a-calentar-mas

Lo han sacado esta noche en The Guardian (clic), y tal vez tenga repercusión en tu periódico o tele favoritos. Además es un caso precioso, porque no cabe mejor ejemplo de eso que llaman ciencia del calentamiento global – o calentología para los amigos.

La idea es muy impactante. Los países pobres, que han causado muchas menos emisiones de CO2 que los ricos, van a sufrir mucho más por el Calentamiento Global Acojonante. No cabe mayor injusticia; teniendo menos culpa van a tener más penalización. Porque los países pobres tienden a ser los de las zonas tropicales, y los ricos los de las latitudes altas. (Nota: técnicamente, el quintil más rico de la población mundial vive sobre todo en latitudes altas, y el quintil más pobre en latitudes bajas).

El lector avisado se preguntará si acaso va a haber más calentamiento en las zonas tropicales. Porque es lo contrario de lo que pensaba. Y el lector inteligente -o “facha”, según se mire- se preguntará si han medido ya ese fenómeno en  lo que llevamos de Calentamiento Global Acojonante. La respuesta es no. Doble no. El estudio del que sale el artículo, así como el conocimiento estándar, dice literalmente: high latitude regions experience larger warming signals than the global mean. [Página 3, penúltimo párrafo –>]. Lo que implica necesariamente que las latitudes bajas tienen (y tendrán) menos calentamiento que las altas.

¿Y cómo cojones pasan de tener menos calentamiento las regiones con más pobres, a (literalmente) ser golpeadas con mayor dureza por el calentamiento global? Mediante un prodigio llamado calentología. Se basa en una estrategia que utiliza los siguientes pasos:

  1. No medir la realidad. Nunca. Y prescindir de ella si se tiene a mano alguna medición inconveniente.
  2. Utilizar modelos climáticos para una función en la que ya se han demostrado perfectamente inútiles.
  3. Construir un artefacto estadístico que produzca, en esos modelos, el resultado que se desea.
  4. Llamar “evidencia” a las operaciones anteriores.
  5. Anunciar el fin del mundo -o el problema de su interés- a bombo y platillo.
  6. Dejar que la prensa extraiga aun más jugo que el que proporciona la falsa “evidencia”.

En este caso, el artilugio estadístico consiste en cambiar de problema imaginario. En vez de que el problema sea el calentamiento, se define como “días con extremos de temperatura”. Las temperaturas son mucho más estables en los trópicos, con variaciones mucho menores. Y estos calentólogos han encontrado que en los modelos que han usado resulta más probable que ocurran “extremos” en los trópicos, al aumentar el CO2.

By utilising simulations of cumulative carbon dioxide (CO2) emissions and temperature changes from eleven earth system models, we demonstrate that the inherently lower internal variability found at tropical latitudes results in large increases in the frequency of extreme daily temperatures (exceedances of the 99.9th percentile derived from pre-industrial climate simulations) occurring much earlier than for mid-to-high latitude regions.

Pero claro, se olvidan explicar que, precisamente porque los trópicos tienen mucha menos variación de temperatura, la diferencia entre “extremo” y “no extremo”, o la diferencia entre percentiles, es mucho menor. Y probablemente sea irrelevante, o inapreciable. De hecho especifican que esta “emergencia” de la señal de días de calor “extremo” ocurre rápidamente en los trópicos, tanto en los modelos con mucho o con poco calentamiento por CO2 [pág. 5, 2º párrafo –>]. La cantidad de Calentamiento Global Acojonante da igual. Y entonces da la mismo que esos modelos estén representando algo real o irreal; si fuera real, en otros calentamientos anteriores también habría ocurrido el mismo prodigio estadístico, sin que nadie se preocupara por ello. Vaya, sin que lo notara siquiera. ¡Porque los calentamientos (y los enfriamientos) son menores en los trópicos, hagan lo que hagan las estadísticas marginales sobre un concepto irrelevante (en los trópicos) de “percentil extremo”.

El estudio es:

Y ya en el título tiene dos pipas. Los modelos climáticos no son “experiencias”. Y si el artificio estadístico fuera real, no sería propio de un calentamiento “antropogénico”, sino propio de cualquier calentamiento por el motivo que fuera. Por ejemplo, natural.

Esto es la calentología. Un mundo imaginario que presenta problemas inexistentes basados en estadística creativa. Pero no les preguntes cuál es el problema de que en tu pueblo tropical sean diez días en tres años, en lugar de un solo día en el mismo plazo, en los que la temperatura alcance 28,2ºC en lugar de quedarse en 28,1ºC. Un poner. Es sólo quiere decir que eres lo suficientemente torpe para no entender una “emergencia” estadística. Y los torpes nos seguimos quedando con esto:

Slide1

O con esto:

modelos-climaticos-y-realidad-tmt-trop-gavin-curry

Esta es una entrada que continúa la vieja discusión de hasta qué punto los modelos climáticos están fuera de la realidad. O sea, hasta qué punto son predicciones fallidas. Y es un punto de un valor muy muy grande. Predicciones muy fallidas.

En este caso discuten uno de los gráficos más famosos de comparación modelos / realidad. El de Christy, que tanto él como Judith Curry utilizaron en sendas comparecencias en el senado.

Slide1

Los alarmistas se ponen de los nervios con ese dibujo, por motivos obvios. Y hacen unas críticas, que a base de repetirlas por todas partes como loritos, y a base de no escuchar lo que les contestan, se las acaban creyendo. Proponen dos errores imaginarios que supuestamente invalidarían el gráfico. Que Christy alineó mal los modelos con las observaciones, y que no tuvo en cuenta los márgenes de ambos.

En lo de la alineación, el más activo ha sido Verheggen — luego seguido por todos los demás. Y plantea una gimnasia completamente absurdas para tratar de oscurecer el asunto. Un ejercicio inútil, porque para evitar su embarrado del campo basta con decirle: Muestra la tendencia de calentamiento de los modelos y de la realidad, y explica cómo te parecen compatibles dos cifras que difieren en un factor de tres (300%). Para la troposfera tropical (como ese gráfico); si prefieres la cifra global, menos relevante, la diferencia sigue siendo un factor de dos (200%).

Lo contamos aquí, con muchos dibujitos:

Ya parece que han comprendido que el asunto de la alineación no va a ninguna parte. Y que han metido la pata hasta el fondo, porque proponían que Christy (escéptico, del equipo UAH) había cometido un error básico e indudablemente malintencionado. Cuando resulta que Mears (alarmista, del equipo RSS) usaba la misma alineación para su propia comparación entre sus mediciones y los modelos. Sin que ningún alarmista le criticara. Simplemente, se trata de la mejor alineación que se puede hacer para comparar la diferencia de calentamiento de modelos y realidad. Y si lo expresas en números (de tendencia lineal) se acaba la discusión. Un 300% es un 300%, lo dibujes como lo dibujes.

En la otra crítica, la inclusión de los márgenes, la voz cantante la lleva Gavin Schmidt. Hicimos un comentario y aproximación de trazo gordo aquí:

La novedad es que McIntyre ha llevado a cabo un estudio del gráfico que presenta Schmidt, con un análisis estadístico de las consecuencias de lo que propone. Y como suele pasar con McIntyre -y su habitual profundidad y precisión- parece bastante indiscutible lo que concluye:

En el presente caso, de la distribución en el panel derecho (abajo):

  • Una ejecución de un modelo será más caliente que las observaciones más del 99,5% de las veces.
  • Será más caliente por más de 0,1ºC / década aproximadamente el 88% de las veces.
  • Y será más caliente que las observaciones por más de 0,2ºC / década más del 41% del tiempo.

trp_tmt_distributions

Merece la pena leer la entrada completa, para los de aficiones técnicas:

Hay una anécdota marginal en la entrada. El gráfico en discusión de Christy es sobre la troposfera tropical. Pero Steve, que recoge a discusión desde el blog de Curry [–>], piensa que Schmidt hace la crítica con un histograma de la troposfera global (no sólo tropical). En realidad Schmidt había hecho los dos histogramas, global y tropical; pero McIntyre no lo sabe. Y para hacer la comparación buena, lleva a cabo una “emulación” para sacar lo que sería el gráfico de Schmidt en la parte sólo tropical. Y su análisis depende de que la emulación sea correcta.

He puesto los dos juntos. El de Schmidt, desconocido para McIntyre, y la emulación de McIntyre. La emulación es casi perfecta. Y la única diferencia de un punto en una de las barras sólo puede hacer los modelos todavía peores.

histogramas-schmidt-mcintyre-tropical-tmt

Resumiendo la idea clave. Los intentos de los alarmistas de defender sus modelos no se sostienen a la vista de la realidad. Las críticas de los escépticos con gráficos como el de Christy son correctas. El calentamiento real, que sí hay, no tiene nada que ver con el calentamiento de los modelos,  que es de donde viene la alarma. Esta diferencia entra la imaginación / especulación y la realidad, que señala Christy, es cierta:

Slide1

El otro día citábamos un estudio nuevo en el que se concluía que ligar “calentamiento global” con mayores extremos de precipitación y de sequía es otra trola más del cuento del clima. Hoy vemos (robamos) un entrevista con Eduardo Zorita, coautor, de Axel Bojanowski en el Spiegel Online. Clic para original en alemán.

Desde TGPF [–>]

Interview with Eduardo Zorita

Eduardo Zorita

Eduardo Zorita estudia el clima de los milenios pasados. Es un renombrado experto en modelos climáticos y datos climáticos hitóricos. El Dr. Zorita trabaja en el Helmholtz Centre for Materials and Coastal Research en Geesthacht, cerca de Hamburgo.

SPIEGEL ONLINE: Sr. Zorita,  usted tiene noticias inquietantes para sus colegas: Los modelos climáticos que predicen cómo cambiará el clima en el futuro paraecn tener fallos significativos  de acuerdo con su investigación. ¿Es cierto?

Eduardo Zorita: Bueno, la predicción de que el aire y el mar continuará calentándose en respuesta a los gases invernadero que emitimos no está en cuestión. Con respecto a las temperaturas los modelos parecen estar trabajando bien. Pero nuestro estudio muestra que los modelos climáticos tienen problemas calculando los cambios en la precipitación.

Nota: Es de suponer que Zorita define “trabajar bien” como acertar el signo de algo, pero ni de lejos su cantidad. Por ejemplo, como en este gráfico (clic):

modelos-climaticos-y-realidad-tmt-trop-gavin-curry

SPIEGEL ONLINE: Eso iría al corazón de las predicciones porque las predicciones más importantes se refieren a cambios en la precipitación. ¿Qué deberíamos pensar de que el calentamiento suponga más eventos de sequía?

Zorita: Las predicciones no son fiables. Nuestro trabajo muestra que los resultados de los modelos climáticos difieren evidentemente de los datos de precipitación.

SPIEGEL ONLINE: ¿Cómo lo han averiguado?

Zorita: Hemos analizado los datos de las condiciones de humedad en todo el hemisferio norte durante los últimos 1.200 años, basados en el crecimiento de los anillos de los árboles, sedimentos marinos profundos, y estalactitas.

SPIEGEL ONLINE: Todos los años lo árboles añaden un nuevo anillo, su tronco se hace algo más grueso. En años lluviosos, los anillos son más anchos; en años secos, más finos. Pero además del efecto de la lluvia también hay otras inluencias ambientales que afectan el crecimiento de los anillos — ¿cómo se puede uno fiar de los datos?

Zorita: Hemos comprobado la verosimilitud evaluando los datos climáticos independientemente. Resultó que individualmente proporcionan los mismos resultados que el conjunto. Además, la interpretacion de los datos climáticos se deriva de otros estudios que hicieron otros colegas que trabajan independientemente de nosotros, y ahora hemos reunido los datos en un sólo conjunto.

SPIEGEL ONLINE: ¿Confirman los datos que el clima ya ha cambiado en el sentido que calculan los modelos? La precipitación también debería mostar un cambio durante el siglo XX debido a las influencias humanas.

Zorita: Nuestros datos no muestran anormalidades durante el siglo XX; la precipitación realmente no ha cambiado. Desde el siglo IX al XI fue similarmente seco, pero entonces no había cambio climático antropogénico. Incluso las sequias severas recientes en el oeste de Estados Unidos se atemperan con datos similares de la Edad Media. Además, los datos de los últimos 1.200 años muestran que la lluvia es más volátil de lo que pensábamos previamente.

SPIEGEL ONLINE: Se predice que las regiones secas se harán más secas, según los modelos climáticos; las humedas más húmedas; estos son los avisos de las predicciones climáticas. ¿Pueden ustedes confirmar al menos esta asunción?

Zorita: No, no podemos. Aunque ese escenario es físicamente verosímil,  no lo vemos en los datos.

SPIEGEL ONLINE: Se considera un conocimiento elemental que las temperaturas aceleran el ciclo del agua; esto es, se evaporará más agua en respuesta. Entonces más vapor de agua, siendo un gas invernadero, conducirá a una aceleración del calentamiento. ¿Eso también está equivocado?

Zorita: No, la asunción parece verosímil, teniendo en cuenta que el calentamiento se intensifique. Sin embargo, durante los últimos 1.200 años no hemos detectado ninguna evidencia de una relación entre calentamiento global y un aumento de la lluvia. Este es un asunto de pensar.

SPIEGEL ONLINE: ¿En qué sentido?

Zorita: Nuestro estudio es una señal de advertencia. Muestra que necesitamos chequear los modelos mejor. No pueden apenas modelar el ciclo del agua, que es el fenómeno climático central.

SPIEGEL ONLINE: ¿No teme recibir ahora la crítica concentrada de los modelistas climáticos?

Zorita: Esperamos que haya crítica — eso es lo que mantiene la ciencia viva. Después de todo nuestro estudio no es completo; por ejemplo, se basa sólo en información del hemisferio norte — e incluso ahí hay áreas que sólo están cubiertas ligeramente. Y no podemos afirmar nada de extremos de precipitación, porque nuestros datos muestran medias de humedad de varios años. Aun así, consideramos que nuestros resultados son una urgente reclamación de llenar los huecos de nuestro conocimiento.

SPIEGEL ONLINE: ¿En qué tipo de huecos está pensando?

Zorita: Tenemos que explorar el comportamiento de las nubes y los aerosoles. Incluso nuestro conocimiento de cómo se intercambia la humedad entre el suelo y el aire es insuficiente. Esto es problemático, porque son estos factores los que van a determinar mayormente el futuro del clima.

Full interview (in German)

Translation GWPF / traducción del inglés de pm.

Comentario. ¿Es muy relevante el estudio? Depende. Desde el punto de vista del conocimiento de la realidad, probablemente no. Pero desde el punto de vista del cuento del Calentamiento Global Acojonante, mucho. Porque esto es una parte tan legítima de ese cuento como la parte contraria. Y es francamente anti-alarmista. Quiero decir que si eres razonablemente escéptico de la paleoclimatología, este estudio te parecerá de una importancia muy relativa. Pero si eres un entusiasta de los anillos de los árboles y esos prodigios, como son los alarmistas del clima, te tienes que tragar este estudio como si fuera a misa. Y entonces los modelos climáticos quedan -todavía más- como el culo.

Apuesta a que harán como que no se enteran.

Parece que hay dudas. Por ejemplo, si ves esto …

modelos-climaticos-y-realidad-tmt-trop-gavin-curry

… ¿cuántos segundos tardas en sospechar que los modelos, en general, no están modelando la realidad, y llevan un calentón salido de madre? Yo creo que entre uno y dos, pero se admiten protestas.

Luego ya, se puede explicar. Hablamos de la troposfera tropical en una altura media. que es donde debería ocurrir el grueso del efecto invernadero, y del Calentamiento Global Acojonante. El el gráfico se ven modelos comparados con mediciones reales. El calentamiento, expresado en tendencia lineal de 36 años (desde que se mide).

Modelos climáticos: Son las barras. En el eje horizontal ves los distintos calentamientos, en grados por año. De 0,00 a 0,05 grados por año (5 grados por siglo). Y la altura de las barras indican cuántos modelos, o realizaciones de modelos (total 102), dan cada cifra del eje. Por ejemplo, hay seis modelos o realizaciones con un calentamiento lineal de 0,02º / año, que son 2º / siglo. La tercera barra empezando por la izquierda.

Mediciones realidad: Son los puntos de la izquierda con rayas horizontales. Están a distintas alturas para que se puedan ver, la altura no indica nada en este caso. Los puntos son cada medición (son distintos grupos que lo hacen, y distintas versiones), y las rayas horizontales marcan la incertidumbre de la medición. La incertidumbre está exagerada (ver más adelante).

Resumen: Tomando como “realidad” el desparrame de todas las mediciones de la realidad, y sus incertidumbres (exageradas), hay modelos o realizaciones de modelos que quedan dentro de la realidad, y las hay que quedan fuera. En concreto:

Modelos dentro de la realidad: 8%

Modelos fuera de la realidad: 92%

Lo mismo para la troposfera global, en vez de sólo la parte tropical, queda así.

modelos-climaticos-y-realidad-tmt-glob-gavin-curry.png.png

Decíamos al principio que parece que hay dudas de que se puedan entender los gráficos de comparaciones de modelos y realidad. En realidad es Judith Curry la que lo duda:

La parte de la controversia viene del gráfico usual de John Christy.

Slide1

Que Gavin Schmidt le protestó mucho en Twitter por usarlo [–>], y le sugiere que ponga barras de tendencias y las mediciones de la realidad con sus incertidumbres. Schmidt exagera, según Kappenberger [–>], porque incluye las mismas cosas mas de una vez. Si Kappenberger tiene razón entrarían menos modelos en la realidad. Porque los que entran, lo hacen por el extremo caliente de la incertidumbre de las mediciones. Y Curry alega que esos gráficos no se entienden en una presentación para un público general, con la imagen sólo como un minuto en el proyector.

De ahí viene la historia, y la pregunta de si se entiende o no se entiende que los modelos van de culo, usando gráficos como los primeros mostrados en la entrada. Y para darle más morbo he usado los mismos gráficos que ha puesto en Gavin Schmidt en Twitter [–>]. El morbo de usar los gráficos de un alarmista cafre nivel 10, pero coloreándolos para que se entiendan — si tengo suerte.

¿Se entiende el problema de los modelos con la versión Gavin Schmidt? Curry dice que no. Yo creo que con colorines se entiende de cine. Y que no hay ninguna diferencia con el gráfico de Christy, salvando que Schmidt más mediciones de observaciones, alguna de las cuales no existía cuando Christy hizo su gráfico. ¡Pero es que lo que presenta Gavin Schmidt no arregla el carcajeante problema de los modelos! Compárese lo rojo con lo verde, que es comparar lo imaginario con lo real.

modelos-climaticos-y-realidad-tmt-trop-gavin-curry

El resumen:

temperatura-modelos-vs-calentamiento-puntos

La entrada:

Si te enseñan este gráfico de abajo, comparando lo que dicen los modelos climáticos con lo que miden los termómetros de superficie, no ves nada que te llame mucho la atención.

modelos-y-hadcrut4-ed-hawkins

En 2013 la temperatura real se estaba saliendo por debajo de casi todos los modelos, pero como ya hemos ajustado las mediciones de termómetros, y además 2014 y 2015 han sido años calientes, todo está correcto. Los modelos son chupis. Dicen.

Pero si te fijas en el cartel de la temperatura (eje vertical), dice: cambio de temperatura relativo a 1961 – 90. No dice temperatura. Puede estar muy caliente o muy fría; no lo sabes.

Pero los procesos físicos del sistema climático son dependientes de la temperatura, no del cambio de temperatura. Así que cada modelo debe funcionar con una temperatura. Y lo hacen. Pero si ves el gráfico de los modelos climáticos expresados en temperatura, parece un asunto un poco más raro.

modelos-climaticos-temperatura-absoluta

Es de Bob Tisdale, y viene de aquí [–>].

La empanada de espaguetis resulta muy guarra, y no se puede ver bien lo que hace cada modelo. Pero sí queda claro que parten con diferencias de temperatura de hasta 3ºC, y van manteniendo esa diferencia, calcada. Menos algún despistado.

modelos-climaticos-temperatura-absoluta-2

Tres grados de diferencia en la temperatura media global es una cantidad muy notable. Puede ser como la mitad, o más, de la diferencia entre una glaciación y un interglacial (1).  Dos tierras con una diferencia de temperatura global de tres grados son dos sistemas muy distintos. Deberían tener cantidades de nieve y hielo muy diferentes, y eso cambia mucho la luz del sol que se refleja. También deberían diferir en la cantidad de vapor de agua (gas invernadero) y de nubes (reflejan la luz del sol). Y de desiertos (polvo y albedo). Incluso de CO2, por la temperatura del mar. Pero a los modelos climáticos no parece importarles nada de eso.

Vamos a mirarlo mejor. En el gráfico no se ve bien. Por los  extremos, que es lo único que puede verse, da la impresión que se mueven de forma igual. Con independencia de que sean de los modelos con mucha o con poca temperatura. Pero lo podemos comprobar. Tenemos la colección que hizo Willis Eschenbach de los 42 modelos CMIP5 que son los modelos climáticos actuales (2).

Advertencia. Los modelos representados en el gráfico anterior de Bob Tisdale funcionan con un “escenario” (RCP8.5) de mucho mayores emisiones de CO2 que estos que se bajó Eschenbach (RCP4.5). Los segundos tienen un calentamiento mucho menor. Pero nos sirve igual para nuestro propósito. La idea es que en el mismo “escenario”, todos los modelos tienen los mismos “forzamientos”. El sol calienta lo mismo; hay las mismas emisiones humanas de CO2 y de volcanes; etc. O sea, la naturaleza (por lo que creen que saben), y la perra humanidad, están “tirando del clima” en el miso sentido y cantidad. Y lo que queremos ver es si esos “forzamientos” iguales tienen un efecto diferente, dependiendo de la temperatura a la que esté la tierra. Según los modelos.

Deberían tener efectos diferentes. Y en eso se basa la muy alarmista idea de que existen “puntos de inflexión” en el sistema climático. Una frontera en la que, sobrepasada, te vas a achicharrar. ¡La Tierra pasa a ser Venus! Pero esa es una frontera de temperatura. Obviamente, el modelo que va con mayor temperatura debería alcanzar antes los puntos de inflexión que haya en el camino.

Midamos. Se ha hecho lo siguiente.

1- Ordenar los 42 modelos según su temperatura inicial. Tomando como “temperatura inicial” la media de los 50 primeros años (1860 – 1910). Es algo muy asimilable a lo que llaman “temperatura preindustrial”. Prácticamente la misma.

2- Se representan esas temperaturas iniciales en el gráfico. Queda una curva ascendente, porque están ordenadas por temperatura. Los puntos azules.

3- Se calcula la tasa de calentamiento de cada uno de los 42 modelos en el siglo XXI.

4- Se representa en el mismo gráfico esa tasa de calentamiento del siglo XXI de cada modelo, con los modelos en el mismo orden. Los puntos rojos.

Por aclarar. El primer punto azul es el modelo de menor temperatura de partida. Y el primer punto rojo es la tasa de calentamiento de ese mismo modelo en el siglo XXI (2001 -2100). Y así con cada par de puntos rojo / azul.

temperatura-modelos-vs-calentamiento-puntos

La gracia es que la correlación es ligeramente negativa (-0,27). Tan ligeramente, que es mejor considerarla inexistente. Hay modelos con poca temperatura que se calientan mucho, y poco. Y modelos con mucha temperatura que se calientan poco, y mucho. O sea que, según los modelos, da lo mismo a qué temperatura esté la tierra, dentro de ese enorme rango de tres grados. Los mismos “forzamientos” producen el calentamiento que le da la gana a cada modelo (entre 0,9ºC y 2,7ºC / siglo), ¡independientemente de la temperatura que tenga la tierra!

Pero entonces, la temperatura de Venus (o una glaciación) no se alcanzan por pasar un punto de inflexión, sino que hace falta un forzamiento -literalmente- acojonante. Pero ese no es el caso ni de Venus, ni de la glaciación.

O puesto de otra forma. El “forzamiento” puro del CO2 que hemos emitido es relativamente pequeño. Lo calculan como en 1º C por doblar la cantidad de CO2. Todo el resto del calentamiento imaginario, como para acojonar a los niños, viene de “retroalimantaciones”. El sistema climático multiplica (como X3) ese pequeño calentamiento (“forzamiento”). Básicamente, con el vapor de agua y las nubes. ¡Pero el vapor de agua y las nubes dependen de la temperatura, no del cambio de temperatura! Y en estos modelos, una diferencia de temperatura de tres grados (que es muchísimo) no hace nada.

Por cierto, esto apunta a la misma crítica de los modelos de Willis Eschenbach. Él lo mira en modelos individuales, y llega a la conclusión de que para saber la temperatura global que va a predecir un modelo, ¡no necesitas el modelo! Basta una fórmula relativamente sencilla, y saber los “forzamientos” que le van a meter. El gráfico de McIntyre es mas claro, y su entrada (3) resume y enlaza a las varias de Willis.

En rojo, lo que dice el modelo climático que cuesta de muchos, pero muuuuchos $$$$$$$$. En negro, el resultado de la fórmula de Willis , bien simpe:

https://climateaudit.files.wordpress.com/2011/05/linear_giss.png

Para eso, nos podíamos haber ahorrado los modelos. Te lo dice tío Willis con un lápiz y un papel. Y hemos comprobado, por otro procedimiento, que es cierto. Al modelo le da igual a qué temperatura esté la tierra. Básicamente le dan igual la tierra y el sistema climático. Está representando otra cosa. Y de ahí que Christy muestre en el senado locuras como la de ayer (4):

christy-modelos-realidad-troposfera-media

Eso sí; de precio, los modelitos son la pera.

También se entiende que les dé la risa cuando les preguntan para qué necesitan 42 modelos. ¿No pueden elegir -por ejemplo- los cinco mejores? Pues no, no pueden. No hay “mejores”. Todos son igualmente fantasía. Y para eso, una fantasía de chichinabo. Como la fórmula de Willis:

 T(n+1) = T(n)+λ ∆F(n+1) / τ + ΔT(n) exp( -1 / τ )

Añadido posterior para remarcar lo que se ve en el gráfico. Dos puntos.

1- Con exactamente las mismas circunstancias (un “escenario” relativamente moderado), los modelos difieren (entre unos y otros), en el calentamiento de un siglo entero, por un factor de tres. Entre 0,88ºC en 100 años, y 2,72ºC en 100 años.

tasa-calentamiento-modelos-climaticos

2- Parece muy peculiar que se puedan imaginar retroalimentaciones positivas fuertes, dependientes de la temperatura, y que no haya alguna correlación positiva entre temperatura y calentamiento.

temp-modelos-vs-calentamiento-correl

Actualización (24 horas después). Esto viene niquelado para la entrada. Jonathan Gómez Cantero, campeón de la alarma del clima:

jonathan-gomez-cantero-campeon.png

De Diario de Ávila:

La tesis del campeón:

… y aunque ahora mismo frenáramos de golpe la emisión de gases de efecto invernadero sólo con los que tenemos en la atmósfera llegaríamos probablemente a 1,9; es decir, que la situación está ya muy cerca del no retorno

Dos problemas gordos

1- Según el IPCC (2013 AR5), por doblar el CO2 lo más probable es un calentamiento entre 1,5º y 4,5º. Nuestra emisiones han supuesto como aumentar el CO2 en un 45% desde “preindustrial”. De 275 ppm a 400 ppm. O sea, un calentamiento (para el IPCC entre 0,675ºC y 2,02ºC. Pero para el campeón sólo es probable la cifra más alta, mientras que para el IPCC son exactamente igual de probables la alta que la baja – una tercera parte menos.

2- Como hemos visto en la entrada, si los modelos funcionan con una diferencia entre sí de tres grados, y no tienen diferencias en los resultados de calentamiento achacables a esa diferencia de temperatura, en los modelos no hay un punto de no retorno por una diferencia de 1,9º. ¿De dónde lo saca el campeón, si no viene de los modelos climáticos? ¿De la gorra?

Notas / datos:

 

Los modelos climáticos; esos que son la única base de la alarma de clima; esos en los que se basa la idea de una “ciencia establecida” sobre la que no cabe discusión, ni dudas, ni preguntas; son un cachondeo.

Roy Spencer y John Christy, que miden la temperatura global con satélites, suelen expresarlo así:

modelos-climaticos-y-realidad-grafico-spencer

A veces un primo de Obama se tropieza por casualidad con ese gráfico, y los alarmistas le mienten diciendo que está mal alineado, y que si lo hubieran hecho “bien” se vería de una forma menos dramáticamente aberrante. Por ejemplo, Hagelaars en casa de Verheggen [–>]. Y siempre te pueden liar con una filosofía sobre cómo alinear gráficos de tal manera que si te apetece creerles lo harás. Pero por apetencia; no porque hayas examinado una filosofía que es de carcajada [–>].

Creo que hay otra forma, pasando de dibujos y alineaciones, de darles en el morro. Los modelos climáticos; esos que son la única base de la alarma de clima; esos en los que se basa la idea de una “ciencia establecida” sobre la que no cabe discusión, ni dudas, ni preguntas; son exactamente este cachondeo.

 

tendencia-modelos-climaticos-y-realidad

El gráfico muestra las tendencias lineales (en grados / década) de la colección de 42 modelos climáticos del Climate Explorer, entre 1980 y 2016. Y se comparan con lo mismo de la realidad, medida por satélites (UAH) y termómetros de superficie (HadCrut4).

No estamos hablando ni de La Pausa, ni de un período corto seleccionado a propósito. Hablamos de todos los datos desde que se pueden medir con satélites y tener dos mediciones independientes. Y es una fecha conveniente, porque abarca prácticamente toda la época que llamamos de Calentamiento Global Acojonante.

Es importante señalar que cuando hablan de “los modelos” se refieren a esa barra rosa que mide la media de los 42 modelos. Pero entre los modelos más bajos y los más altos hay una diferencia de calentamiento de x3. Es obvio que habrá -con suerte- algún modelo que se acerque al calentamiento que ha habido realmente; un puñado que no esté muy lejos; y una mayoría de caca de vaca. Pero también es obvio que la media de caca de vaca es mierda.

Si esta gente alarmista hablara de “los mejores modelos” (los más cercanos a la realidad conocida) en vez de “los modelos” (media de mierda = mierda), habría muchas posibilidades de tomarse lo que dicen en serio. Por ejemplo, si en ese gráfico hicieran una selección eligiendo los modelos que están dentro de un margen de las mediciones.

 

tendencia-modelos-climaticos-y-realidad-buscando-mejores

La película sería muy distinta si hablaran de “los mejores modelos”. tendrían mucha menos dispersión. Y algún parecido con la realidad. Y la media de cifras cercanas a la realidad es una cfira cercana a la realidad. Y te ahorras 39 modelos, que son carísimos. Y te centras en mejorar los mejores, partiendo de lo que puede ser una buena base — ya se verá en el futuro.

 

tendencia-mejores-modelos-climaticos-y-realidad

Pero entre todos los políticos y todos los periodistas, aparentemente no hay nadie que les pregunte: ¿Cómo queda la película si eligen los mejores modelos en vez de la media de toda la mierda?

40 de 42 modelos van más calientes que la realidad. Exactamente lo que dice el gráfico de Spencer y Christy. Es el 95,2%. Nota, en su gráfico aparecen 90 modelos porque usan todas las realizaciones y algunos modelos tienen mas de una. En estos de hoy los que tienen más de una realización se han promediado. Pero sale lo mismo. Y con la ventaja de que todo está actualizado a noviembre de 2015.

Pregunta. ¿Si el 95,2% de los modelos van más calientes que la realidad, y si los cálculos más recientes (y mejores) de la “sensibilidad climática” (lo que se calienta el ambiente por el CO2) están todos en el límite inferior del rango del IPCC, usted que elige, señor? La caliente media de la mierda, o el rango inferior del IPCC?

https://plazamoyua.files.wordpress.com/2015/11/rango-ecs-del-ipcc1.png?w=510

Literatura científica del siglo XXI del cálculo del calentamiento por doblar la cantidad de CO2

Resumen: Normalmente no es lo mismo la media de todo, que la media de lo que todavía no ha sido desmentido por la realidad. No es lo mismo 0,21 que 0,13.

Datos:

– Los datos de los modelos CMIP5 son los que extrajo Willis Eschenbach del Climate Explorer del KNMI:

Aunque son con las emisiones de escenario RCP4.5, en 2016 todavía no hay ninguna separación entre los escenarios.

– Los datos de la realidad (UAH y HadCrut4) son los originales de sus sitios.

 

 

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

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

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 😛

 

 

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:

https://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]