El cambio climático: ¿un bulo científico?

[Manel]

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.

De nada. Solo hay una cosa que me tiene intrigado: haces referencia a dos artículos, ya lo habías hecho antes, y después dices

Como mi idea era que leyeras directamente el artículo, apenas entré en detalles.

...pero el caso es que no habías puesto enlace a ninguno de los dos artículos, de modo que no los he podido leer y me he guiado por tus resúmenes. Ahora sí has puesto un enlace a uno de los artículos, pero todavía no al otro, por lo que si quieres una respuesta un poco centrada en su contenido solo tienes que ponerlo

A no ser que te haya entendido mal, este ejemplo no se aplica a ninguno de los dos artículos.

No, el ejemplo del rodeo se aplica al propósito, no a los artículos cuyas líneas generales has resumido.

Siempre es lícito cuestionar los datos.

No es que sea lícito; es que es obligatorio.

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.

Salvo que te hayas expresado mal, ahí tienes en vivo y en directo dos prejuicios, lo cual invalida epistemológicamente el resultado. La función de los datos no es dar satisfacción al modelo; es este el que debe ceñirse a los datos, que es distinto, y poder explicarlos respecto de datos de otra naturaleza o en un contexto diferente. El segundo prejuicio es dar por sentado equivalencias.

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.

Una gran parte está en peores condiciones que microclimas, así que únete a mí y a la NASA y llámalas inútiles con toda tranquilidad (y desesperación). Por eso te he dicho que lo importante son los datos (además del propósito, of course), y tanto los datos viejos como los nuevos no son fiables. Si el modelo realiza labor previa de ajuste y verificación en base a datos viejos obtenidos en condiciones muy recusables, el modelo se viciará con tendencias que tal vez no existan.

Por cierto, la corrección en el primer artículo es en contra de prejuicio, siguiendo esta pintoresca expresión.

Si parte de la construcción y experimentación del modelo se ha basado en pruebas con los datos disponibles desde 1982, el prejuicio lo lleva pegadito a la espalda como una pegatina. La red de estaciones SAT tiende al calentamiento, además de la poca representatividad. Corregir eso, que se puede, supone sin embargo tirar de ojímetro, puesto que, que yo sepa, nadie ha realizado el exhaustivo estudio necesario para determinar la desviación de cada estación en concreto —y son unas 7000— de la temperatura que pudiéramos llamar científicamente aceptable, así como estudios de otro tipo de desviaciones que tienen más que ver con la metodología empleada en el uso de cada estación y otros detalles no irrelevantes. Lo dan por imposible. Tampoco hay, que yo sepa, ningún estudio estimativo fiable de la temperatura por parcelas suficientemente representativas —quizá cada 1000 km2 bastaría— de los millones de metros cuadrados de superficie marina que no son cubiertos por las estaciones meteorológicas marinas. También lo dan por imposible. A partir de ahí, cualquier estimación sobre estos aspectos será a ojímetro, se incorporará a ojímetro al modelo y el resto cualquier ojímetro te lo podrá confirmar.

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.

No lo hemos 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.

Como podrás imaginar, tales escenarios equivalen a ojímetro en acción y por tanto invalidan también los resultados. Me explico un poco más: los escenarios económicos a tener en cuenta en un estudio climatológico de escala planetaria son tantos, tan diversos y tan peculiares que las meras estimaciones de que la industria mundial crecerá o decrecerá tanto o cuanto —en tres versiones—, de que esta zona de Asia crecerá así o asá —en tres versiones—, etc., son perfectamente inútiles. La razón es que se desconoce la relación entre, digámoslo así, el "punto y cantidad de emisión de gases de efecto invernadero", que es lo ha de prever la economía del modelo, y el "punto y cantidad de repercusión de la emisión", que es donde finalmente tiene presencia climática. Como ocurrió con aquello de Chernobyl, puede escacharrarse una central nuclear en Ucrania y la nube radiactiva llegar a Suecia sin aparecer ni de visita por Georgia, que está al lado de Ucrania. En esto pasa algo parecido: puede emitirse mucho CO2 en una zona determinada y —por los vientos y la falta de atractores locales— acumularse sobre otra zona alejada que quizá tenga masa forestal para mitigar el efecto y que es donde la detecta el satélite o el globo. Si entre ambas zonas hay la diferencia económica que existía (y existe) entre Ucrania y Suecia la hemos jodido, pues los escenarios económicos zonales que hayas previsto no sirven. ¿Cómo evitar estas y otras complicaciones? Realizando estimaciones. Muy bien, muy bonito, pero hay que saber que el resultado es científicamente objetable.

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.

Es la confirmación de lo que te acabo de señalar ahí arriba, pero como no has puesto enlace al primer artículo no puedo decir más.

El segundo caso no es satelital, tiene métodos y objetivos diferentes.

Lo he leído y la introducción empieza con dos prejuicios procalentamiento:

Populations in Economically Developing Nations (EDNs) depend extensively on climate for their welfare (e.g. agriculture, water resources, power generation, industry) and are likewise vulnerable to variability in the climate system, whether due to anthropogenic forcings or natural processes. Furthermore,changes in atmospheric composition (e.g., greenhouse gases and aerosols) and land cover are likely to significantly alter regional climates (Nakicenovic and co authors, 2001), thereby affecting local socio-economic development and livelihoods of EDN populations.

China es una EDN, no depende grandemente del clima para su bienestar (primer prejuicio) y, como es evidente, cualquier alteración del clima que haya sufrido en los últimos 20 años por causas antropogénicas o naturales no ha afectado a su desarrollo socioeconómico (segundo prejuicio, que se da como consecuencia —"thereby"— del primero). Cualesquiera mermas que China haya sufrido en su economía por causa de la terrible contaminación que genera, ha sido suplida con creces por inversiones del exterior y por la liberalización económica y legal que ha emprendido. Conclusión, nos hemos cargado el "thereby", y por culpa de esos dos prejuicios que he señalado, el caso de China no se ajusta a este modelo, o este modelo no explica lo de China, como prefieras.

Puedes considerarlo otro ejemplo, no necesariamente más o menos importante.

Es otro ejemplo de lo que te he dicho al principio: han desarrollado un complejo modelo informático para sacarle partido mediante una red de PCs a los datos de que se dispone. El problema es que los datos de que se dispone son deficientes y poco representativos. Epistemológicamente, siempre tropezamos en la misma piedra. En lugar de invertir tiempo y dinero en mejorar la red de estaciones, rehaciéndola de arriba abajo, expandiéndola allí donde falta, buscando regularidad en la cobertura geográfica y horaria, poniéndola bajo control de una autoridad independiente —la ONU no vale, no es independiente ni democrática—, etc. y a la vez acordar un método de trabajo falsable y sólido, con unidades de medida universales, horarios iguales, automatismo en las mediciones, etc., desarrollan un complejo programa informático que no servirá porque los datos disponibles no sirven, científicamente hablando.

Si hubieran decidido no incorporar el vapor de agua, el modelo habría fallado... o no.

O sí. Según el propósito del modelo. Si trata de calibrar el efecto humano en los GHG, debe contar con la madre del cordero, que es el vapor de agua. A menudo no se tiene en cuenta, resultando que la influencia humana en el aumento de emisión de gases llega al 5% y pico, cifra respetable y preocupante. Con el vapor de agua considerado, la cifra cae dramáticamente al 0.30 o por ahí, porcentaje ridículo e insignificante.

Incluso si fuera el factor más importante, un modelo podría ser válido sin tenerlo en cuenta.

Es, de muy largo, el factor más importante. Arriba te he dado porcentajes aproximados (pero cortos, creo).

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.

Empezando por lo último: no todos. Es más, hay fuentes oficiales de datos sobre GHG que no incluyen el vapor de agua. Y yendo a tu ejemplo: te he entendido (algún autor lo llama "descuento de ambiente" o algo así). En cuanto a... joer, espera, hace tiempo leí algo sobre el vapor de agua que vendría al pelo. Un minuto que lo busque. Ya está, es esto: Water Vapor Rules the Greenhouse System. Lectura recomendable para comprobar defectos y trampas que he comentado al respecto.

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, ...

La relación lineal la prejuzgan los partidarios del cambio climático antropogénico. Es a ellos a quienes debes dirigir esa cuestión. Yo solo la falso. Ejemplo de relación líneal: Kyoto tenía como propósito inicial modificar una serie de procedimientos industriales en los países desarrollados al objeto de reducir las emisiones de GHG en un porcentaje equis en 2010. Los cálculos y los tiempos se les fueron al garete más tarde, pero esa es otra cuestión. La relación, como ves, es lineal: si tú haces esto, bajará tanto. Tal afirmación, suponiendo relación no lineal, no tiene sentido. Como de hecho no ha habido relación lineal, la han pifiado.

Por lo demás, los estudios —no solo esos dos— empiezan a establecer patrones no lineales precisamente porque Kyoto ha resultado un fiasco científico. Ha pasado lo que no esperaban, un crecimiento no lineal respecto de los anteriores 25 años debido a la pujanza de ciertas zonas del mundo hasta entonces bastante deprimidas. La globalización, que lo llaman.

... que es precisamente lo que permite a los autores del primero decir que sus datos apenas dependen de las previsiones de emisión.

Lo cual no les libra de posible error al respecto si el propósito es cuantificar o porcentualizar la contribución humana, porque —misterios de la economía industrial— igual pasado mañana comenzamos un decrecimiento lineal como hubo en Japón en los 90 o un súbito estancamiento tipo crack del 29.

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 hmm
Otra cosa, no soy experto en esto, soy bioquímico con un interés muy fuerte por las matemáticas, la física y la informática.

No tienes nada por lo que disculparte. Habrás visto que soy pesado con la epistemología, pero dado que eres bioquímico lo comprenderás: imagina cualquier experimento en que el observador fumara, no llevara guantes ni protección bucal y craneal, las ventanas estuvieran abiertas de par en par, etc.