10-08-2007, 19:44:54
Muchas gracias, Manel. Tengo muy poca experiencia en esto de los foros y me suelo expresar mal. La idea del mensaje anterior es discutir los artículos en sí, antes de discutir nuestra propia interpretación. Por eso los colgué y no los discutí extensamente.
Me parece justo que contestes sólo a mi mensaje, así que voy a tratar de entrar más en los detalles.
Este método es aún más evidente en el segundo artículo, ya que literalmente predice las temperaturas extremas en cada ciudad considerada, y da los datos en la tabla 1 por separado. Se entiende que las predicciones se refieren a los mismos puntos con los mismos equipos, ya que son éstos los que se usan para calibrar el modelo. Si bien un termómetro en concreto puede no dar una temperatura exacta, sí da una temperatura precisa. (Inciso: la exactitud mide cuán distinta es una medida del valor real, mientras que la precisión mide cuán parecidas son las medidas del mismo valor entre sí, independientemente de si se acercan al valor real). Esto significa que las variaciones de temperatura sí se pueden calcular con confianza.
Ninguno de los modelos necesita o pide exactitud en la medida (dentro de unos límites razonables). Si los datos dicen que la temperatura es 20ºC y en realidad es 18ºC, el modelo predice 25ºC y la estación mide más o menos los mismo, cuando en realidad son 23ºC. Las conclusiones principales no cambian. Otra cuestión a discutir sería si las estaciones metereológicas están en microclimas, en cuyo caso no queda más que llamarles inútiles. Personalmente, no creo que sea así.
Por cierto, la corrección en el primer artículo es en contra de prejuicio, siguiendo esta pintoresca expresión. Este modelo muestra lo mismo que el anterior a tiempos largos (subida de temperaturas), pero afina a tiempos cortos. El modelo original daba como resultado el predominio del factor humano en todo momento.
La cuestión de las previsiones económicas viene del artículo "Anthropogenic climate change for 1860 to 2100 simulated with the HadCM3 model under updated emissions scenarios", que supongo que ya habréis discutido. En él se dan varias posibilidades (no una sola) que tratan de conseguir un intervalo de confianza, esto es, si usas la más optimista, puedes suponer que la realidad es más pesimista, y viceversa. El primer artículo usa la considerada "realista", una de las intermedias. De todos modos, incluso si se cuestiona la validez de ese dato, este modelo no depende de él, como comentan los autores en el último párrafo del material suplementario: "We expect the uncertainty of future anthropogenic emissions to have a negligible impact on our forecasts, since projections of global Ts for the coming few decades are insensitive to a range of plausible emission scenarios". O, siendo más precisos, el modelo depende poco de ese dato. Incluso si suponemos que las emisiones no crecen, el resultado es similar, lo cual es lógico para predicciones a corto plazo.
El segundo artículo directamente usa los modelos más optimista y más pesimista, y da los resultados por separado.
-Precipitación
-Biosfera
-Masas de agua
-Aerosoles atmosféricos
Otra vez estoy simplificando mucho. Por cierto, el mismo artículo que enlazaba contiene una figura con la humedad relativa calculada. Otra cuestión metodológica es que existen controles para saber si nos falta tener en cuenta algún efecto importante. Para eso los modelos "predicen" los resultados de los últimos años. Si hubieran decidido no incorporar el vapor de agua, el modelo habría fallado... o no. Incluso si fuera el factor más importante, un modelo podría ser válido sin tenerlo en cuenta. El ejemplo es sencillo: imagina una zona cubierta uniformemente en el tiempo y el espacio por vapor de agua. Nuestro modelo no lo tiene en cuenta, pero lo calibramos con los datos que tenemos y no da resultados correctos. ¿Qué ha ocurrido? Que al calibrar el modelo con los datos que tenemos hemos incluido el efecto del vapor de agua sin saberlo. Como esos efectos no cambian en el tiempo, la predicción es correcta, a pesar de que no hemos tenido en cuenta el factor más importante. En realidad, la evaporación cambia mucho en el tiempo y el espacio, así que todos los modelos contienen simulaciones detalladas del proceso.
En los cáculos que me haces para separar la contribución humana al efecto invernadero estás suponiendo una relación lineal con la abundancia de gases ¿tienes datos que lo confirmen? Ambos artículos predicen una relación no lineal, que es precisamente lo que permite a los autores del primero decir que sus datos apenas dependen de las previsiones de emisión.
Creo que me acaba de quedar un "tocho" de agárrate y no te menees. Como dije al principio, tengo poca experiencia en estas cosas y a lo mejor debería ir punto por punto. Acepto sugerencias... y riñas :/
Otra cosa, no soy experto en esto, soy bioquímico con un interés muy fuerte por las matemáticas, la física y la informática.
Me parece justo que contestes sólo a mi mensaje, así que voy a tratar de entrar más en los detalles.
Quote:Vamos a imaginar una temperatura media planetaria de 20 grados en 2006. Examinamos los datos de cerca y descubrimos que una pequeña región de la Antártida tiene una temperatura constante —con mínimas subidad y bajadas— de -40 grados. Descubrimos que hay otra pequeña región en Oriente Medio que tiene una temperatura constante de 40 grados. Y descubrimos que el resto del mundo tiene una temperatura constante de 20 grados. La media es exacta.A no ser que te haya entendido mal, este ejemplo no se aplica a ninguno de los dos artículos. En ambos se trata cada punto de referencia por separado y, si se saca alguna conclusión, es sólo después de examinar el resultado en cada zona geográfica. Por seguir el ejemplo, ambos artículos tratan de predecir lo que ocurre en la Antártida y en Oriente Medio y llegan a la conclusión de que en ambos sitios la temperatura sube y subirá más. De hecho, ambos tienen una figura con un mapa en el que se muestran los resultados locales.
Llega 2007. Oye, se han vuelto locos: la pequeña región de Oriente Medio se ha industrializado a tope, industrias de primera y segunda generación, muy térmicas, han puesto además varias centrales de carbón, etc. La temperatura constante de ese valle ha subido a 56 grados. En la Antártida, mientras, no pasa nada: todo sigue a -40. En el resto del mundo, igual, todo a 20. Sacamos la media: ¡sopla! ¡calientamiento global! ¡la temperatura media del planeta ha subido en un año de 20 grados a 28 grados! ¡Alarma, alarma! ¡Tomemos medidas! El resto del mundo entra en fase de tomar medidas, en la Antártida no hay medidas que tomar y el resto ya lo conoces.
Este método es aún más evidente en el segundo artículo, ya que literalmente predice las temperaturas extremas en cada ciudad considerada, y da los datos en la tabla 1 por separado. Se entiende que las predicciones se refieren a los mismos puntos con los mismos equipos, ya que son éstos los que se usan para calibrar el modelo. Si bien un termómetro en concreto puede no dar una temperatura exacta, sí da una temperatura precisa. (Inciso: la exactitud mide cuán distinta es una medida del valor real, mientras que la precisión mide cuán parecidas son las medidas del mismo valor entre sí, independientemente de si se acercan al valor real). Esto significa que las variaciones de temperatura sí se pueden calcular con confianza.
Quote:Mientras los datos viejos y nuevos no sean fiables —lo que incluye representatividad adecuada—, y no lo son, ningún algoritmo corrector puede sacar ninguna cifra ajustada a la realidad, por lo cual el modelo traído por Rasmo, que es tu primer ejemplo, puede dedicarse a hacer el pino. De hecho, las correcciones, por desgracia, siempre son a favor de prejuicio. Sentado eso, resulta curioso en ese modelo que extrapolando datos climáticos se permitan "adivinar" que a partir de 2009, como tú dices, comenzará a pesar más el calentamiento antropogénico. Es mucho extrapolar, a mi juicio. Pero si somos buenas personas y suponemos que para explicar el factor humano extrapolan también previsiones económicas... bueno, en ese caso vamos listos.Entramos en un terreno un poco más farragoso. Siempre es lícito cuestionar los datos. Sin embargo, lo que interesa en el debate es si los datos dan lo que pide el modelo. Me parece que la confusión se debe a que hay un presupuesto que no se nombra. Los modelos dan por sentado que las variaciones en las medidas son representativas de las variaciones en las temperaturas.
Ninguno de los modelos necesita o pide exactitud en la medida (dentro de unos límites razonables). Si los datos dicen que la temperatura es 20ºC y en realidad es 18ºC, el modelo predice 25ºC y la estación mide más o menos los mismo, cuando en realidad son 23ºC. Las conclusiones principales no cambian. Otra cuestión a discutir sería si las estaciones metereológicas están en microclimas, en cuyo caso no queda más que llamarles inútiles. Personalmente, no creo que sea así.
Por cierto, la corrección en el primer artículo es en contra de prejuicio, siguiendo esta pintoresca expresión. Este modelo muestra lo mismo que el anterior a tiempos largos (subida de temperaturas), pero afina a tiempos cortos. El modelo original daba como resultado el predominio del factor humano en todo momento.
La cuestión de las previsiones económicas viene del artículo "Anthropogenic climate change for 1860 to 2100 simulated with the HadCM3 model under updated emissions scenarios", que supongo que ya habréis discutido. En él se dan varias posibilidades (no una sola) que tratan de conseguir un intervalo de confianza, esto es, si usas la más optimista, puedes suponer que la realidad es más pesimista, y viceversa. El primer artículo usa la considerada "realista", una de las intermedias. De todos modos, incluso si se cuestiona la validez de ese dato, este modelo no depende de él, como comentan los autores en el último párrafo del material suplementario: "We expect the uncertainty of future anthropogenic emissions to have a negligible impact on our forecasts, since projections of global Ts for the coming few decades are insensitive to a range of plausible emission scenarios". O, siendo más precisos, el modelo depende poco de ese dato. Incluso si suponemos que las emisiones no crecen, el resultado es similar, lo cual es lógico para predicciones a corto plazo.
El segundo artículo directamente usa los modelos más optimista y más pesimista, y da los resultados por separado.
Quote:En el segundo caso, que supongo satelital, no veo que tengan en cuenta —porque tú no lo indicas— el vapor de agua, que es con mucho —tanto como el 95%—, el más abundante de todos los gases con efecto invernadero, y que en un 99% es de origen natural. Así que nos quedamos con que el ser humano puede llegar a tener influencia industrial en una fracción del 5% restante, big thing. Con la extrapolación al futuro tropezamos con lo mismo que antes: la influencia humana sobre el clima no puede computarse sin tener en cuenta los factores económicos. Sin ellos, lo único que puedes decir es que, si todo sigue igual —o sea, si lo que sube sigue subiendo, si lo que baja sigue bajando, si lo que oscila sigue oscilando—, pasará tal cosa o pasará tal otra. Pero el fracaso de la proyecciones de Kyoto respecto del segundo mundo demuestran que ese es un método viciado.El segundo caso no es satelital, tiene métodos y objetivos diferentes. Puedes considerarlo otro ejemplo, no necesariamente más o menos importante. Como mi idea era que leyeras directamente el artículo, apenas entré en detalles. El modelo físico lo puedes encontrar aquí. A modo de resumen, los datos que tiene en cuenta son:
-Precipitación
-Biosfera
-Masas de agua
-Aerosoles atmosféricos
Otra vez estoy simplificando mucho. Por cierto, el mismo artículo que enlazaba contiene una figura con la humedad relativa calculada. Otra cuestión metodológica es que existen controles para saber si nos falta tener en cuenta algún efecto importante. Para eso los modelos "predicen" los resultados de los últimos años. Si hubieran decidido no incorporar el vapor de agua, el modelo habría fallado... o no. Incluso si fuera el factor más importante, un modelo podría ser válido sin tenerlo en cuenta. El ejemplo es sencillo: imagina una zona cubierta uniformemente en el tiempo y el espacio por vapor de agua. Nuestro modelo no lo tiene en cuenta, pero lo calibramos con los datos que tenemos y no da resultados correctos. ¿Qué ha ocurrido? Que al calibrar el modelo con los datos que tenemos hemos incluido el efecto del vapor de agua sin saberlo. Como esos efectos no cambian en el tiempo, la predicción es correcta, a pesar de que no hemos tenido en cuenta el factor más importante. En realidad, la evaporación cambia mucho en el tiempo y el espacio, así que todos los modelos contienen simulaciones detalladas del proceso.
En los cáculos que me haces para separar la contribución humana al efecto invernadero estás suponiendo una relación lineal con la abundancia de gases ¿tienes datos que lo confirmen? Ambos artículos predicen una relación no lineal, que es precisamente lo que permite a los autores del primero decir que sus datos apenas dependen de las previsiones de emisión.
Creo que me acaba de quedar un "tocho" de agárrate y no te menees. Como dije al principio, tengo poca experiencia en estas cosas y a lo mejor debería ir punto por punto. Acepto sugerencias... y riñas :/
Otra cosa, no soy experto en esto, soy bioquímico con un interés muy fuerte por las matemáticas, la física y la informática.