Modelos climáticos y p*** realidad; ¿se entienden los gráficos?

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:

Controversy over comparing models with observations

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

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.

csc 2016-04-07 12:32:41
El problema está en que no se puede modelizar correctamente cuando se busca solamente una causa y se obvian el resto. El problema de los modelos es que son políticos no científicos. Realmente para la variabilidad climática seguro que es imposible realizar un modelo único que funcione, y mucho menos que funcione a largo plazo con gran precisión. Pero seguramente que no es tan difícil preparar un conjunto de modelos, (3 o 4), con todos los datos que disponemos que te den unos márgenes máximos y mínimos de variabilidad con un rango de error acotado y razonable. Quizás trabajando a partir de los modelos que más o menos siguen a la realidad, puede ser que ahora acierten por casualidad pero llevamos un tiempo y puede que algo hayan modelizado bien.
- plazaeme 2016-04-07 13:19:10
  Imagina: - No sabes todos los factores que intervienen desde fuera. - No sabes la fuerza de los factores que sí crees conocer. De algunos estás mas seguro, de otros mucho menos. - No sabes el efecto sobre el sistema de esas fuerzas que sólo conoces relativamente. Creen conocerlo con un margen del 300%. ¡Pero llevan más de 30 años creyendo lo mismo, sin poder avanzar nada! O sea, muchos más datos, y mucha mayor capacidad de computación, pero mucho mucho de ambas, no les han servido para mejorar el conocimiento de lo que consideran la cifra clave del sistema. La madre del cordero. - No sabes cómo cambia el sistema por sí mismo, sin fuerza externa alguna. Para que te hagas una idea. Mira esto. /media/2012/08/greenland-gisp2-k-50000.jpg Ves unos dientes de sierra tremendos. Pequeñitos a la derecha, con la temperatura alta, y enormes en el resto, con la temperatura baja. Lo rojo es el Calentamiento Global Acojonante. No es temperatura "global", sino de la cima de Groenlandia. Pero es un buen canario. Vale, pues no saben lo que produce esos dientes. Ni los pequeños ni los grandes. Saben que no pueden ser los ciclos de Milankovitch, que no puede ser el CO2, y pare usted de contar. Y encima cuentas con datos malejos y completamente demasiado breves para capturar esos dientes. Lo que pasa es que te pones a jugar con los escasos datos que tienes, te convences de lo que te apetece, consigues medio encajar un modelo conveniente durante cien años (hacia atrás), y te lo crees. Pero resulta que hacia delante falla. ¿Sorpresa? No debiera serlo. Aquí tienes un ejemplo excelente: Ooops! Another big failure of the climate models – rainfall did not increase Se habían convencido con los modelos de que un calentamiento produce más extremos de lluvia. Más donde ya llueve mucho, y más sequía donde hay sequía. Y se ponen a mirar el pasado, varios siglos, y ven que ni de coña.
  
  csc 2016-04-07 18:09:54
  Por eso digo que el problema es que los modelos son políticos.... porque lo primero que hacen es coger la causa de todo mal, el CO2, y luego montan unos modelos que van siguiendo el "crecimiento" de la temperatura del siglo XX, o simplemente desde el año 1970 al 2000 porque es lo que más cuadra con la "causa" y el "efecto" que pretendemos demostrar... esto es fácil de hacer forzando a los modelos informáticos (incluso puedes meter una lista de datos y que te la presenten, como ya lo tienes sabes lo que tiene que dar, sin necesidad de calcular... jeje) y luego sale lo que sale.... evidentemente en un sistema no lineal como es el clima, no aciertas más que por casualidad y encima te aparecen efectos raros como la "pausa" que no pensabas que pudieran salir.... Para evitar cosas de estas existen los estudios a doble ciego, para que el investigador no tergiverse los resultados encontrando lo que quiere encontrar... por ejemplo. Y por esto los de la física seria (por ejemplo los que trabajan con aceleradores de partículas) tardan décadas en confirmar plenamente una hipótesis, porque la tienen que comprobar de forma fehaciente por diversos caminos.... por ejemplo con el famoso boson de higgs, desde que se formuló la hipótesis en 1964 hasta que se ha confirmado en 2013... casi 50 años.... un montón de experimentos y cantidad de dinero invertida en aceleradores de partículas como por ejemplo el LHC del CERN fabricado expresamente para ello. Y aún así si hablas con un físico no te dará la garantía al 100% de que se ha descubierto, sino que se ha descubierto algo que puede ser el boson de higgs.
Malotote 2016-04-07 07:10:27
Se entiende de cine Lo próximo es tirar esos modelos a la basura pero sin hacer otros nuevos Estudiar que variables no se están teniendo en cuenta sol, nubes, rayos cósmicos.... todo lo que quieran Crear un único modelo pero que cumpla todo lo que llevamos de mediciones y esperar 5 años a ver como funciona, reajustandolo
- plazaeme 2016-04-07 08:14:56
  Yo creo que es un problema más cabrón. Tienes estos elementos a considerar, y no conoces bien ninguno. 1- Forzamientos externos. Por ejemplo que el sol caliente más o menos, o que los volcanes metan mucha o poca ceniza en la estratosfera. Es muy probable que haya forzamientos desconocidos, y que entre los conocidos algunos estén mal cuantificados. Esta parte sería la que resulta más fácil ir corrigiendo ... si no hubiera que tener en cuenta las otras. 2- Sensibilidad climática. La reacción del sistema a esos "forzamientos externos". Podría reaccionar de forma pasiva, dejándose llevar. Podría reaccionar en contra, disminuyendo el efecto. O podría reacionar con virulencia, aumentando el efecto. Si los forzamientos de (1) ocurrieran de uno en uno, sin que nada más cambie, sería fácil calcular (2). Es lo que intentan con los volcanes más explosivos, o cuando hay un el Niño muy fuerte, pero de momento sin éxito. El problema es que tiene pinta de que esa "sensibilidad climática" es variable, dependiendo de la fase o "configuración" del sistema climático en ese momento. 3- Variabilidad interna no forzada. El sistema climático podría variar por sí mismo, sin ninguna ayuda desde fuera. Es lo que hacen todos los sistmas caóticos. Si no conoces lo que está haciendo la "variabilidad interna no forzada" es imposible que puedas calcular (1) o (2) con alguna confianza. Lo que hacen es imaginar que la variabilidad interna no forzada ocurre sólo en una escala temporal corta (una o dos décadas), que le mete a la variabilidad forzada un +/- relativamente suave en ese plazo. Y que en varias décadas se promedia y se puede prescindir de ella. Para que te hagas una idea. 1- Forzamientos externos. Los cambian con frecuencia, algunos por mucho. Por ejemplo, el de los aerosoloes lo han reducido en la mitad del IPCC de 2007 al de 2013. Y ni siquiera están seguros del todo de su signo. Y es probable que los haya desconocidos, como rayos cósmicos, o bio-aerosoles, o lo que no se le ha ocurrido a nadie. 2- Sensibilidad climática. La imaginan no variable, que es una asunción sacada de la gorra, y la calculan entre 1,5ºC y 4,5ºC para el mismo forzamiento (doblar la cantidad de CO2). Un margen de un factor x3. Y aun con ese margen es un cáculo muy problemático (que puede ser o no ser). 3- Variabilidad interna no forzada. Literalmente, NPI. Al principio aseguraban que se promediaba en 10 años, o muy poco más. Ahora van aumentando el plazo cada vez más, porque se les va descuadrando todo. Resumiendo. El plan de "modelo único", mejorándolo hasta que con los datos suficientes sea realista, que es lo que se haria en cualquier proyecto de ingeniería, es irrealizable para un problema como este. Vaya, en un plazo razonable.
Modelos climáticos / realidad, el análisis de McIntyre – Economía y Libertad 2016-05-24 13:10:20
[…] 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: Modelos climáticos y p*** realidad; ¿se entienden los gráficos? […]

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