Pielke resume el estado de la ciencia del cambio climático

El dr. Roger Pileke (padre), todo para vosostros. Pero antes un resumen tomado de Wikipedia, que, a pesar de su sesgo habitual, no puede evitar decir:

Roger A. Pielke, Sr. ( * 22 de octubre 1946) es un meteorólogo y climatólogo especializado en variabilidad climática y cambio climático, vulnerabilidad ambiental, modelado numérico, dinámica atmosférica, interacciones tierra/océano - atmósfera, modelado de capas límite turbulentas. Y particularmente se enfoca en la meteorología de mesoescala y en los procesos de clima globales, regionales, y a microescala. Pielke es un científico altamente citado ISI.¹

El profesor Pielke ha publicado más de 300 artículos científicos, 50 capítulos en textos, y coeditado 9 libros.

Resumen de temas de climatología

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Hoy quiero resumir unas cuantas conclusiones principales con respecto a la ciencia del clima. Proporciono ejemplos de trabajos e informes “peer reviewed” que reafirman estas conclusiones. Recientemente, un directivo de programa del  National Science Foundation me pidió comentar sobre la necesidad de una evaluación más amplia en el tema del clima por parte de la National Academy of Sciences. Aunque no soy optimista de que la Academia vaya a hacerlo (incluso si el directivo insiste),  al menos es un rayo de esperanza. Con la publicación de informe “Climate Change Assessments, Review of the Processes & Procedures of the IPCC“ (see), al final hay una base para proporcionar una valoración más inclusiva sobre el clima.

Sea como sea, he hecho una lista en forma de puntos concretos sobre un número de conclusiones acerca de la ciencia del clima. Se pueden considerar como hipótesis, y los lectores del blog con credenciales en climatología están invitados a presentar evidencias que las refuten.

• Aunque las causas naturales son idudablemente importantes en los cambios y variaciones del clima, las influencias del hombre son significativas, y suponen una serie diversa de forzamientos del clima de primer orden. Incluyendo, pero no limitadas a la emisión de dióxido de carbono (CO2). La mayor parte, si no todas estas influencias van a seguir siendo de interés / preocupación (concern) durante las próximas décadas.  [p.ej. ver Pielke et al 2009].
• El papel de los humanos en el sistema climático implica más que el calentamiento globalT [NRC, 2005; Kabat et al 2004]
• Las simulaciones de modelo multi-decadales  del IPCC son llamadas incorrectamente "proyecciones" o "predicciones". Realmente son "experimentos de sensitividad" [Pielke 2002].
• Las simulaciones de modelo multi-decadales  del IPCC son consideradas por esa comunidad como un problema de condición de frontera (p.ej. una desviación del clima actual se debe principalmente a la acumulación de gases invernadero en la atmósfera, especialmente dióxido de carbono). El sistema climático real, sin embargo,  es un problema de condiciones iniciales, porque los valores de las variables del clima en cualquier momento dado (en el océano, continentes, hielo continental, y atmósfera) importan en términos de cómo evoluciona el sistema climático en las siguientes décadas. [Pielke 1998].
• El downscaling [-->] dinámico de las simulaciones de modelo multi-decadales  del IPCC a escalas regionales no han proporcionado hasta el momento mayor habilidad que lo que es posible usando downscaling [-->] estadístico de los modelos climáticos globales. [Castro 2005] [Que no te creas los resultados a escala regional, ni siquiera a título de experimento -PM]
• La tendencia de temperatura media global de superficie es una métrica extremadamente inadecuada para juzgar el calentamiento y enfriamiento global. En cambio la medición del contenido de calor de la capa superior del océano es un método mucho más apropiado para esta evaluación, y los datos desde 2003 son excelentes para este propósito. [Pielke 2003 y Pielke 2008].

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Y la conclusión de Pielke (cito de memoria), era:

Aunque estoy de acuerdo en que la medición es todavía de poco tiempo, la cuestión que debrían responder los modelistas es durante cuanto más tiempo se puede mantener esa discrepancia, sin que consideren que los modelos no valen para hacer predicciones]

Hay algunas implicaciones de política de estas conclusiones:

1. La presentación (y financiación de simulaciones de modelos) de impactos regionales décadas hacia adelante es ciencia defectuosa. Representa un desperdicio de dinero puesto que no tiene una capacidad predictiva demostrada en esa escala temporal y espacial, o, de hecho, ninguna oportunidad de validar esas predicciones hasta que esas décadas hayan pasado.
2. Centrarse en el CO2 como el forzamiento humano dominante es también una perspectiva científica defectuosa e incompleta. Puede fácilmente llevar a decisiones políticas muy costosas, y que no consigan apenas nada, si lo consiguen, en términos de mitigación real del rol de los humanos en el sistema climático. Políticas enfocadas a controlar la emisión de gases invernadero deben necesariamente ser apoyadas por políticas complementarias en otros forzamientos climñaticos de primera magnitud.
3. Política climñatica no es sinónimo de política energética. Aunque hay zonas comunes, mucho de los dos asuntos está separado.
4. Las Evaluaciones integradas en el marco de la vulnerablidad, con un énfasis en gestión de riesgo y prevención de desastres, ofrecen un enfoque subutilizado a las cuestiones del clima. [p.ej.g. para recursos de agua ver].

Complemento:

Justo hoy se publica una entrevista de Hans von Storch a Roger Pielke en la

• Atmospheric Sciences Section of AGU Newsletter

P: Como consideras el rol de los modelos y su potencial?

R: Los modelos son herramientas poderosas para entender cómo funciona el sistema climático en escalas multidecadales, siempre que haya observaciones para comparar la realidad con las simulaciones. Sin embargo, cuando se usan para predicciones de impactos sociales y ambientales dentro de una décadas, en las que no hay datos para validarlos, aparentan una habilidad de predicción para los responsables políticos que no existe. Estas predicciones son, en realidad, estudios modelizados de sensibilidad, y como tales es necesario subrayar esta importante limitación en su uso como predicciones. Salvo que se acompañen de un adecuado reconocimiento de esta gran incertidumbre, implican una confianza en sus resultados que no existe.