El apocalipsis antropogénico, la nueva religión de la izquierda radical, y Greta, su niña profeta

Pedofrastia: estrategia de recurrir a niños en un discurso o debate con el fin de conmover a la audiencia, de modo que se deje llevar más por las emociones que por la razón.

El uso y abuso de una menor retrata a la secta climática

No hay mejor ejemplo que el de Greta Thunberg, la adolescente profeta del catastrofismo, de lo que es la charlatanería del cambio climático: es la apelación al miedo para imponer medidas perjudiciales para la economía. Se busca convencer como sea a la gente de que estamos cambiando el clima del planeta al tiempo que se siguen sin aportar las pruebas de que eso es así.

Ante la carencia de argumentos no dudan en recurrir a la manipulación emocional y a abusar de una menor con una clara deficiencia intelectual —digo que es deficiente pues confunde sus fantasías con hechos y cree que todo el mundo tiene que actuar como ella dice, porque ella lo dice—, o la cara muy dura, y que no nos extrañe que acabe siendo un muñeco roto dentro de unos meses. Tarde o temprano van a desmarcarse de esta iluminada.

“¡Las pruebas son abrumadoras!”

Seguro que sí. Y, a pesar de ello, siguen sin presentarlas (ver). Claramente se trata de  una religión: afirman que las pruebas son abrumadoras porque tienen fe en que lo que les están diciendo es cierto, pero todo lo que conocen son conjeturas. A los gretinos les han dicho que las pruebas son abrumadoras y los gretinos repiten que las pruebas son abrumadoras. Eso es todo. No hay nada más.

El código de silencio: se prohíbe decir que el emperador está desnudo

Y afirman que nadie debería cuestionar las creencias a las que ellos han llegado sin cuestionar su fundamento:

Que el cambio climático de origen antropogénico es una evidencia científica nadie debería cuestionarlo a estas alturas (al menos sin una rigurosa y sólida teoría alternativa para explicar los hechos evidentes). (fuente)

¡Nadie debería cuestionarlo! No conocen las pruebas, sólo repiten el dogma.¿Suena eso a ciencia?

No dudes. No cuestiones. Es una religión y una religión muy peligrosa pues es evidente que no existe separación entre este culto y el poder político.

No te atrevas a poner en dudas las creencias de Greta y los gretinos.

¿Hay que hablar de la niña profeta?

Hay quien opina que no deberíamos prestar atención a los desvaríos apocalípticos de esta iluminada, porque hacerlo es darle visibilidad a alguien que no es nadie relevante en el asunto del cambio climático. Pero no somos los escépticos con esta religión los que le ponemos un micrófono en la boca. No somos nosotros los que la sacamos en los telediarios. No somos nosotros los que distraemos la atención de la falta de pruebas con este señuelo. Ni somos nosotros los que la utilizan, la pasean por el mundo y los que le han robado la infancia y la han convertido en una patética vendedora de aceite de serpiente.

¿Cómo denunciar y combatir la pedofrastia sin hablar de la niña en cuestión? Hay que hablar de ella, por mucho que nos repugne esta secta y el abuso de una menor.

Temperatura y CO2 (II)

Aclaro que no dudo de que las gráficas anteriores sean fieles representaciones de los datos de los que proceden, y de hecho escribo esta entrada sabiendo que lo son, pero cuando veo gráficas me gusta buscar la fuente de los datos para saber qué es y de dónde sale lo que estoy viendo.

Las dos gráficas anteriores muestran una correlación negativa entre CO2 y temperatura: indican que la temperatura en Groenlandia se ha reducido un poco en los últimos 5000 años al tiempo que la concentración de CO2 en la atmósfera aumentaba un poco.

Como hace 5000 años no había ni termómetros ni sensores que midieran la concentración de CO2 en la atmósfera, lo lógico es plantearse si lo que muestran las gráficas anteriores es realmente temperatura y concentración de CO2. ¿De dónde salen esos datos?

El origen de lo que nos dicen que es temperatura es en realidad una interpretación de un determinado parámetro sacado de columnas de hielo (porcentaje en el hielo de isótopos pesados de oxígeno, fuente) que se hipotetiza que viene determinado por la temperatura ambiente.

Abraham nos dice que la curva azul está sacada de Alley 2000/2004, cuyos datos podemos descargar con este enlace (vía). He representado esos datos y, efectivamente, la coincidencia con la gráfica del tuit es absoluta:

groenlandia

¿Es de verdad esa gráfica una gráfica de temperatura? Si comparamos esa gráfica con otra reconstrucción de temperatura de Groenlandia (fuente), cuyos datos se pueden descargar con este enlace, nos saltarán las dudas.

imagen_5306

No se ve muy bien, pero he querido que la gráfica anterior sea estrecha para dejar claro que son sólo 4,000 años, no 10,000 como en la gráfica anterior y así evito comparaciones erróneas entre ambas gráficas. La comparación bien hecha viene a continuación: si se solapan ambas gráficas se ve que estos datos no están nada claros. Lamentablemente una de las series ha sido filtrada y no tenemos los datos originales. Fijémonos en el año 700DC: es prácticamente la temperatura más alta según unos datos y la más baja según los otros. ¿Cómo es posible eso? ¿Al mismo tiempo en Groenlandia tenían una temperatura alta y baja?

Y filtrando los datos se ve lo mismo (reproduzco la gráfica sin rehacerla yo porque me parece evidente que el filtrado que se presenta es coherente con los datos que acabamos de ver) (fuente):

image2

Para un análisis de las diferencias entre ambas curvas, tratando de entender si alguna es más verosímil que la otra, remito a este artículo.

¿Qué curva creemos? ¿La primera? ¿La segunda? ¿Ninguna?

Ya que estamos, seguimos con la fiesta: añadimos los datos de Vinther 2009, disponibles en la parte final de este enlace. Son los datos en negro representados suponiendo que representan variación respecto de -31.5ºC:

Si alguien quiere ver una versión suavizada de las curvas, de aquí puede descargar una hoja Excel que presenta esa gráfica.

A la vista de la tremenda disparidad de valores entre las tres reconstrucciones, ¿tenemos que creer que alguna de ellas es una medida exacta de la temperatura del pasado? ¿Tenemos que creer que el método empleado para crearlas es fiable y exacto? ¿Las tres?

En cuanto a la gráfica del CO2 presentada en el tuit, la encontramos sin problemas en el artículo referenciado, si bien para facilitar la comparación invierto la gráfica de ese artículo:

imagen_5308

Pero, ¿no nos habían dicho que CO2 y temperatura cambiaban al unísono? (ver). Del artículo de Alley 2004 podemos sacar luz sobre esto: los 4,000-10,000 años que muestran las gráficas anteriores son sólo el 1-2.5% final del periodo representado en la siguiente gráfica:

The only plausible explanations for this behavior involve the effects of carbon dioxide. R. B. Alley

Las únicas explicaciones plausibles para este comportamiento tienen que ver con el dióxido de carbono.

Y ya sabemos que la perfecta correlación entre las dos curvas es un artefacto visual: hay un desplazamiento de unos 800 años de una respecto de la otra: primero cambia la temperatura y luego cambia el CO2. Un “pequeño detalle” que los charlatanes ocultan porque no encaja en su discurso catastrofista. La única explicación que les parece verosímil a los “científicos” alarmistas implica anticausalidad. Y, curiosamente, no se les ocurre que la causalidad sea la contraria, que sea la temperatura la que haya determinado la concentración de CO2 (ver). Que poca imaginación, ¿verdad?

Nada de lo anterior evita que nos preguntemos si el CO2 de hoy calienta la tierra hoy por efecto invernadero. ¿Qué explicación tienen los alarmistas para esta gráfica?

El dogma de que la temperatura del planeta la regula al alza o a la baja un único factor, el CO2, sin más prueba que la fe en que es así, sería considerado estúpido por la comunidad científica si estos no tuvieran la fea costumbre de funcionar al son que marca su fuente de ingresos.

Doubling CO2 involves a 2% perturbation to this budget. So do minor changes in clouds and other features, and such changes are common. In this complex multifactor system, what is the likelihood of the climate (which, itself, consists in many variables and not just globally averaged temperature anomaly) is controlled by this 2% perturbation in a single variable? Believing this is pretty close to believing in magic. Instead, you are told that it is believing in ‘science.’ Such a claim should be a tip-off that something is amiss. After all, science is a mode of inquiry rather than a belief structure. Richard Lindzen

Duplicar el CO2 implica una perturbación del 2% en este total. También contribuyen cambios menores en las nubes y otras características, y estos cambios son comunes. En este complejo sistema multifactorial, ¿cuál es la probabilidad de que el clima (que en sí mismo consta de muchas variables y no sólo una anomalía de temperatura promediada globalmente) esté controlado por esta perturbación del 2% en una sola variable? Creer esto está muy cerca de creer en la magia. En cambio, te dicen que es creer en la “ciencia”. Tal afirmación debería ser un indicio de que algo anda mal. Después de todo, la ciencia es un modo de investigar más que una estructura de creencias.

Y la última gráfica que acabamos de ver también nos crea otra duda por otra razón: si esa gráfica es realmente temperatura, la temperatura actual no es diferente de la que hubo hace 125,000 ó 325,000 años. Que dato más inconveniente para los gretinos.

NOTA: los alarmistas han inventado un parámetro que es el (supuesto) cambio en la temperatura por duplicar el CO2 (fuente). Según la gráfica que hemos visto antes, un incremento del 50% en el CO2 (no llega a ser duplicar) está asociado en la gráfica a un cambio de unos 10ºC en la temperatura. Con esos números duplicar el CO2 supondría un cambio de 17ºC en la temperatura y un aumento del 30% en el CO2 supondría un aumento de 6.5ºC. Y tampoco está claro que la correlación que hemos visto, en la que ambas curvas son prácticamente idénticas, refleje una relación logarítimica entre ambas variables. La historieta que cuentan los alarmistas es que la relación es logarítmica pero entran en juego realimentaciones positivas que actúan como factores de amplificación. Y el hecho de que es la temperatura la primera que cambia, pues… pues… ¡es que es todo muy complejo!

El palo de hockey: El truco para ocultar la bajada ( Sandvik09)

Los que hayan leído las anteriores entregas de este blog verán claramente dónde están los engaños en la siguiente gráfica:

Digo engaños, en plural, porque no es uno sólo. Pero quería centrarme en uno en concreto: se nos está presentando como una única curva de temperatura lo que en realidad son dos curvas unidas, injertadas:

  • hasta el año 1900 más o menos la curva procede de procesar ruido sacado de árboles, y
  • desde 1900 en adelante los datos sí son temperatura, pues proceden de termómetros.

Este mismo engaño ya lo hemos visto otras veces, usado por supuestos divulgadores científicos (ver) y en la portada de un documento de la World Meteorological Organization (ver).

La historia de la gráfica que acabamos de ver es alucinante: la encontramos en un DOCUMENTO OFICIAL de Naciones Unidas (ver,ver), donde, ¡atentos! aparece citada como “Hanno 2009”. ¿Qué fuente es ésa? Los autores de ese documento de Naciones Unidas cogieron la gráfica de la Wikipedia en el año 2009, y había sido subida por una persona que firmaba como Hanno.

¡¡¡¿En serio?!!!

Lo digo en serio: documento oficial de Naciones Unidas. No me lo estoy inventando: lo explica el propio Hanno aquí. El tal Hanno es Hanno Sandvik, un científico noruego que publicó este mismo gráfico en la revista Naturen en 2008 (ver). Este señor explica que juntó las dos series de datos como si fueran una sola porque la función era de divulgación, no publicarlo en una revista científica. Claro, porque a la gente de la calle nos genera confusión que se usen dos colores diferentes para dos series de datos diferentes. Es decir, nos genera confusión que se nos informe correctamente y que no se mezcle en la misma gráfica el ruido sacado de los árboles y las medidas de termómetros. Por suerte los científicos como Sandvik nos engañan juntándolo todo en la misma gráfica y así nos ahorran la confusión de ver que hay dos series de datos y tener preguntarnos que si una de las series es temperatura, ¿qué narices es la otra serie de datos? Claro, entonces tocaría explicar de dónde sale el ruido que el científico de turno nos ha querido hacer pasar por temperatura. ¡Cuánta confusión!

Ah, y por cierto, Sandvik no entraba a valorar si la gráfica era correcta o no: estaba publicada en revistas revisadas por pares, el artículo no había sido retirado y para él eso era suficiente para difundir la gráfica. Esto debería ser suficiente para que cualquiera que confíe ciegamente en los llamados “divulgadores científicos” empiece a tener espíritu crítico con lo que estos le cuentan (ver). La fe no es científica. La fe en los que tienen fe es un error.

Otras entregas:

La fe

Que haya titulados universitarios que defienden sus creencias empleando la falacia de autoridad y que promueven la carencia de espíritu crítico como ¡una virtud! es algo que me deja anonadado. Si bien estas posturas son características de los autodenominados “escépticos” (ver), desconozco si Crespo pertenece a este movimiento.

“No somos expertos y ¡tenemos que confiar en la gente que sabe!” dice Crespo. ¿Desde cuándo no pensar es una cualidad positiva? No, no tenemos por qué tener fe en nadie.

La ciencia es todo lo contrario de lo que promueve Crespo. La ciencia es desconfianza en las opiniones de “los que saben”.

Science is the belief in the ignorance of the experts. Richard Feynman

La ciencia es no creer las cosas porque sí.  Y si tienes un título Universitario, como tiene Crespo, no puedes pretender usar el título para dar credibilidad a tus creencias, al tiempo que tienes el espíritu crítico desconectado cuando de dogmas oficiales se trata. Eso es lo que te permite tener una vida social cómoda, pero estás engañando a la gente que te escucha. Porque, que yo sepa, Crespo no informa a su audiencia de que no quiere pensar y de que se limita a repetir lo que dicen “los que saben”.

Crespo tiene un vídeo en youtube con el que presuntamente quiere convencer a la gente de que los seres humanos estamos causando un cambio en el clima. El vídeo está muy bien hecho desde el punto de vista técnico, eso hay que reconocérselo. Pero el contenido está basado en pruebas falsas y en ocultación de información relevante. El vídeo busca convencer, no informar.

La falsa correlación CO2-Temperatura

Empezamos por la falsa correlación CO2-Temperatura. Crespo afirma que aunque es una correlación, debemos deducir causalidad porque

  1. “las coincidencias no duran mucho tiempo” y que además
  2. “hay un mecanismo claro que conecta las dos cantidades”.

Lo primero es falaz, pues es una falsa dicotomía: puede haber causalidad y puede ser la opuesta, es decir que el CO2 responda a las variaciones en temperatura. O que ambos parámetros respondan a una misma causa. La coincidencia puede ser total y la causalidad no ser la que él promueve.

En cuanto al mecanismo, también la causalidad opuesta a la que él propone tiene un mecanismo plausible: los océanos actúan liberando CO2 cuando las temperaturas suben y capturando CO2 cuando las temperaturas bajan.

The most straightforward mechanism for explaining lower glacial CO2 is the cooling of the world ocean. CO2 solubility in seawater increases with decreasing temperature, and the temperature of the deep sea is an obvious place to look. (fuente)

El mecanismo más directo para explicar el CO2 glacial más bajo es el enfriamiento del océano mundial. La solubilidad del CO2 en el agua de mar aumenta con la disminución de la temperatura, y la temperatura de las profundidades del mar es un lugar obvio para mirar. 

Net cooling of surface waters tends to drive CO2 uptake; net warming drives outgassing. (fuente)

El enfriamiento neto de las aguas superficiales tiende a impulsar la absorción de CO2; el calentamiento neto impulsa la desgasificación.

In general, the colder parts of the oceans absorb CO2 and the warmer parts release CO2 into the atmosphere. This makes sense because COis more soluble in colder water. (fuente)

En general, las partes más frías de los océanos absorben CO2 y las partes más cálidas liberan CO2 a la atmósfera. Esto tiene sentido porque el CO2 es más soluble en agua más fría. 

As temperatures rise, carbon dioxide leaks out of the ocean like a glass of root beer going flat on a warm day. (fuente)

A medida que aumentan las temperaturas, el dióxido de carbono se escapa del océano como un vaso de cerveza de raíz que pierde el gas en un día cálido. 

Mearns speculates on the varying lags. When temperatures rise, oceans rapidly release CO2. When temperatures fall, plant growth produced by higher temperatures and CO2 release the CO2 slowly. The oceans slowly absorb this release of CO2. For CH4, when temperatures rise, bacteria producing the methane react slowly; but when temperatures fall, they freeze rapidly. (fuente)

Mearns especula sobre los diferentes retrasos. Cuando las temperaturas aumentan, los océanos liberan rápidamente CO2. Cuando las temperaturas caen, el crecimiento de las plantas producido por temperaturas más altas y CO2 libera el CO2 lentamente. Los océanos absorben lentamente esta liberación de CO2. Para CH4, cuando las temperaturas aumentan, las bacterias que producen el metano reaccionan lentamente; pero cuando las temperaturas caen, se congelan rápidamente. 

Crespo omite información relevante: para inferir una causalidad a partir de una correlación —como él hace creer razonable a su audiencia— hay que descartar primero que otras causalidades sean posibles.

Crespo omite otra información relevante: en los datos que él muestra el CO2 va por detrás de la temperatura una media de 800 años (ver).

Global warming alarmism, which falsely assumes that increasing atmospheric CO2 causes catastrophic global warming, is disproved – essentially, it assumes that the future is causing the past. In reality, atmospheric CO2 changes lag global temperature changes at all measured time scales. Allan McRae

El alarmismo del calentamiento global, que asume falsamente que el aumento del CO2 atmosférico causa un calentamiento global catastrófico, es refutado — esencialmente, supone que el futuro está causando el pasado–. En realidad, los cambios en el CO2 atmosférico van por detrás de los cambios de temperatura global en todas las escalas de tiempo medidas.

A lag (CO2 behind temperature) of 400–1000 yr is reported for Vostok and Taylor Dome (Fischer et al., 1999) and 800 ± 600 yr for EDC (Monnin et al., 2001) .Pedro et al. (2012)

un retraso (CO2 posterior a temperatura) de 400–1000 años se informó para Vostok y Taylor Dome (Fischer et al., 1999) y 800 ± 600 años para EDC (Monnin et al., 2001)

La hipótesis que Crespo cuenta como un hecho a su audiencia significa que en los datos que él presenta el CO2 de un año está causando el cambio en la temperatura de 800 años antes de ese año.

Crespo oculta información y la audiencia está siendo engañada.

La falsa reconstrucción de temperatura

Pasamos a la gráfica del palo de hockey de Mann (perfectamente identificada en la esquina superior derecha de la imagen):

¿Por qué oculta Crespo que lo que esa imagen muestra son dos series de datos independientes con las que ÉL ha hecho un injerto? Ese injerto no procede de los datos originales, donde las dos series de datos están en la misma gráfica pero identificadas como series diferentes:

  1. los datos finales son medidas de termómetro, mientras que
  2. los iniciales son ruido sacado de árboles.

¿Acaso Crespo no sabe que es así? Las personas que están viendo su vídeo tienen derecho a saber que lo que están viendo es una manipulación de los datos.

Por otro lado, la gráfica del palo de hockey es indefendible como prueba científica. Frente a la fe de Crespo, en este mismo blog podemos encontrar explicaciones detalladas de las chapuzas y trampas que crean esa basura de gráfica. Crespo tiene un título Universitario: se le supone capacidad para entender la diferencia entre una prueba válida y una que no lo es.

Y cuando haya entendido que está engañando a la gente con una prueba falsa, debería recapacitar sobre su creencia de que no hay que pensar y de que hay que creer en “los que saben”. Él ha tenido fe y como consecuencia divulga charlatanería catastrofista. ¿Cómo le hace sentir eso?

Y, por cierto, esta basura de gráfica se publicó en el informe del IPCC-AR3. Creo que aparecía seis veces en el documento y fue la prueba estrella del mismo. La fe de Crespo no está justificada.

NOTA: las mismas pruebas falsas que usa Crespo en su vídeo ya las usó Al Gore en su película de 2006 (ver). Tener desconectado el espíritu crítico no es una excusa válida para desinformar.

Leer más:

Conjeturas y dogmas incuestionables (II)

Ir a la primera parte.

En esta segunda parte de la entrada lo que voy a hacer es comentar artículos científicos que exploran hipótesis diferentes de la de los gases de efecto invernadero (o sea la del CO2) para la subida de temperatura del último siglo. Como decía en la primera parte de este artículo, la simple existencia de otras hipótesis o conjeturas capaces de explicar la evolución de la temperatura en las últimas décadas es demostración clara de que un modelo matemático no puede demostrar una relación causa-efecto. Crean lo que crean los alarmistas: su fe no es una prueba científica.

Multi-periodic climate dynamics: spectral analysis of long-term instrumental and proxy temperature records

Tras analizar el contenido frecuencial de la temperatura de las últimas décadas, estos autores concluyen que la evolución actual de la temperatura puede explicarse por ciclos naturales, y que esos ciclos predicen una caida de temperatura en los próximos años.

The agreement of the reconstruction of the temperature history using only the six strongest components of the spectrum, with M6, shows that the present climate dynamics is dominated by periodic processes. This does not rule out a warming by anthropogenic influences such as an increase of atmospheric CO2. Such secular effects could have been incorporated by the DFT, e.g., into the 250-yr cycle obtained from M6, and would then not show up as a discrepancy between SM6 and RM6. The prediction of a temperature drop in the near future results essentially from the ∼ 64-yr cycle, which to our knowledge is the Atlantic (Pacific) Multidecadal Oscillation. Four periods of the 64-yr cycle are clearly visible in Fig. 6, and the Atlantic (Pacific) Multidecadal Oscillation can be traced back for more than 1000 yr.

Uno de los autores de este artículo explica en un vídeo que simplemente considerando un ciclo sinusoidal de periodo 230 años (ciclo de de Vries), otro de periodo 65 años (AMO/PDO) y sucesos imprevisibles como El Niño o erupciones volcánicas se puede explicar la evolución de la temperatura del planeta en los últimos 170 años:

¿Por qué no? Si esta hipótesis fuera correcta, el efecto del CO2 en la temperatura sería mínimo. Y, de hecho, así lo sugieren los autores de la gráfica en el minuto 20 del vídeo.

Pero nótese que lo que vemos no es otra cosa que una correlación creada desde un ordenador. Los mismos autores del artículo recalcan que no están demostrando que la temperatura sea determinada por variaciones periódicas (que serían de origen natural: el sol). Su modelo matemático no demuestra cuál es la causa, sólo crea una correlación con la temperatura real:

While thus many indications point to the oscillations as intrinsic dynamics of the Earth, external causes for periodic dynamics cannot be ruled out. Strictly speaking, even the observed periodic-doubling could be that of an external forcing with just this dynamics.

The Effect of Natural Multidecadal Ocean Temperature Oscillations on Contiguous U.S. Regional Temperatures

En este artículo encontramos la misma idea que en el anterior: la evolución de la temperatura del planeta se puede explicar en parte por la superposición de variaciones periódicas documentadas en la literatura científica, si bien en este caso también consideran el posible efecto del CO2:

Atmospheric temperature time series for the nine climate regions of the contiguous U.S. are accurately reproduced by the superposition of oscillatory modes, representing the Atlantic multidecadal oscillation (AMO) and the Pacific decadal oscillation (PDO), on a monotonic mode representing, at least in part, the effect of radiant forcing due to increasing atmospheric CO2.

Pero, según su modelo, es más importante la variación natural que el efecto del CO2:

The conclusion is that the oscillatory mode (mostly due to the AMO) is significantly more important than the monotonic mode (mostly due to increasing atmospheric CO2) in explaining the 1980–2000 temperature increase.

Influence Of Relative Humidity And Clouds On The Global Mean Surface Temperature

En este otro artículo se expone que las temperaturas actuales pueden explicarse a partir de la humedad relativa del aire y una pequeña contribución del CO2:

O a partir de la nubosidad:

We will show that changes of relative humidity or low cloud cover explain the major changes in the global mean temperature. We will present the evidence of this argument using the observed relative humidity between years 1970 and 2011 and the observed low cloud cover between years 1983 and 2008.

Por supuesto la humedad relativa y las nubes pueden ser consecuencia y no causa de los cambios en la temperatura. Lo que estamos viendo es sólo una correlación entre la salida del modelo y los datos reales de temperatura. Esto no es una demostración de causa-efecto.

En este enlace se puede accede a una versión preliminar del artículo.

Quantifying the role of solar radiative forcing over the 20th century

Tal y como yo lo entiendo, Nir Shaviv y Shlomi Ziskin unifican en una única hipótesis los resultados que hemos visto antes: el viento solar afecta a los rayos cósmicos procedentes de la vía láctea y, por ese camino, de forma indirecta influye en la generación de nubes, que tienen un gran efecto en la temperatura del planeta.

Y su modelo también se puede ajustar para crear una notable correlación con los datos reales de temperatura:

With the model, we have shown that the observed land and ocean anomalies can to a large extent be described as a response to the theoretical radiative forcings.

The response of clouds and aerosols to cosmic ray decreases

Este artículo, en el que también participa Nir Shaviv, investiga si la reducción en los rayos cósmicos causada por cambios en la radiación solar (Forbush decreases) pueden tener efecto en la creación de nubes:

These results show with high confidence that there is a real impact of Forbush decreases on cloud microphysics. The suggested causal chain of reactions responsible for the observed correlations begins with a solar coronal mass ejections resulting in a FD with fewer cosmic rays → less atmospheric ionization → less aerosol nucleation → fewer formed CCN → fewer cloud droplets → larger cloud droplets, decrease in cloud fraction, cloud optical thickness, and in cloud emissivity. Finally since the droplets are larger removal by rain is more likely and is consistent with the reduction in liquid water content. We note that a Jz mechanism cannot be ruled out.
In conclusion, the results supports the suggestion that ions play a significant role in the life-cycle of clouds.

Estos resultados muestran con gran confianza que existe un impacto real de las disminuciones de Forbush en la microfísica de la nube. La cadena causal de reacciones sugerida responsable de las correlaciones observadas comienza con una eyección de masa coronal solar que resulta en un DF con menos rayos cósmicos → menos ionización atmosférica → menos nucleación de aerosol → menos CCN formado → menos gotas de nubes → gotas de nubes más grandes, disminución en la fracción de nubes, espesor óptico de la nube y en emisividad de la nube. Finalmente, dado que las gotas son más grandes, la eliminación por lluvia es más probable y es consistente con la reducción en el contenido de agua líquida. Notamos que no se puede descartar un mecanismo Jz.
En conclusión, los resultados respaldan la sugerencia de que los iones juegan un papel importante en el ciclo de vida de las nubes.

Increased ionization supports growth of aerosols into cloud condensation nuclei

Otro experimento en el que participa Nir Shaviv, tratando de confirmar todos los pasos de la cadena causal de su hipótesis:

In conclusion, a mechanism by which ions condense their mass onto small aerosols and thereby increase the growth rate of the aerosols, has been formulated theoretically and shown to be in good agreement with extensive experiments. The mechanism of ion-induced condensation may be relevant in the Earth’s atmosphere under pristine conditions, and able to influence the formation of CCN. It is conjectured that this mechanism could be the explanation for the observed correlations between past climate variations and cosmic rays, modulated by either solar activity or supernova activity in the solar neighborhood on very long time scales. The theory of ion-induced condensation should be incorporated into global aerosol models, to fully test the atmospheric implications.

En conclusión, un mecanismo por el cual los iones condensan su masa en pequeños aerosoles y, por lo tanto, aumentan la tasa de crecimiento de los aerosoles, se ha formulado teóricamente y se ha demostrado que está en buen acuerdo con amplios experimentos. El mecanismo de condensación inducida por iones puede ser relevante en la atmósfera de la Tierra en condiciones inmaculadas y puede influir en la formación de CCN. Se conjetura que este mecanismo podría ser la explicación de las correlaciones observadas entre las variaciones climáticas pasadas y los rayos cósmicos, modulados por la actividad solar o la actividad de supernova en el vecindario solar en escalas de tiempo muy largas. La teoría de la condensación inducida por iones debería incorporarse en los modelos globales de aerosoles, para probar completamente las implicaciones atmosféricas.

Conclusiones

Como hemos visto, la afirmación de que el CO2 es la única explicación posible a la evolución de la temperatura de las últimas décadas no es cierta. Y el argumento de que estas explicaciones alternativas son erróneas porque ya se sabe que es el CO2 el que establece la temperatura del planeta es simplemente una mentira destinada a engañar a la población.

Hay quien argumenta que la idea de que la temperatura de la tierra depende fundamentalmente de los ciclos solares ha sido refutada. Es falso, pues en realidad lo que dicen esas personas es que ellos no han visto una relación entre la radiación solar y la temperatura. Obviamente, que no la vean —o que no quieran verla— no quiere decir que esa relación no exista ni que la hayan refutado. Nir Shaviv cuantificó ese efecto en su artículo de 2008, encontrando que era un orden de magnitud mayor que el simple efecto por irradiación:

we find clear evidence indicating that the total flux entering the oceans in response to the solar cycle is about an order of magnitude larger than the globally averaged irradiance variations of 0.17 W/m2

Y también explica en su blog los errores en los argumentos de quienes afirman que ya se ha demostrado que el sol no es importante en la temperatura del planeta (fuente).

After that work was published there was not a single paper that tried to refute it. Nir Shaviv

Conjeturas y dogmas incuestionables (I)

Como ya vimos en una entrada anterior (ver), el consenso de los científicos, de ser real, no es una garantía de que las ideas que defienden esos científicos sean válidas.

La historia del ser humano está llena de momentos en los que los científicos han confundido sus creencias con pruebas incontestables. ¿Hemos de creer que actualmente los científicos no se equivocan, cuando nos consta que de hecho están errando clamorosamente en múltiples asuntos? ¿Antes no pero mágicamente ahora sí son infalibles? ¿Ahora sí? ¿Seguro?

La primera pregunta que hago a mis alumnos es: ¿crees que en algún momento de la historia de la medicina se ha dado el caso de que la gran mayoría de científicos y médicos se aferraban a ideas que no sólo eran erróneas sino peligrosamente erróneas, y se negaban a cambiar incluso cuando les constaba evidencia en contra de sus ideas? Si contestas afirmativamente a esa pregunta, como mínimo deberías plantearte si la actualidad es uno de esos momentos. Richard Feinman

Una conjetura no es una teoría científica

Una conjetura no es acientífica, pero no tiene la categoría de indiscutible ni es una teoría válida (fuente):

  1. Hechos: observaciones experimentales o resultados.
  2. Hipótesis: una suposición para explicar los hechos. Un punto de partida para desarrollar una teoría.
  3. El método científico: somete tu hipótesis a tantas pruebas como sea posible. Si no puedes explicar todos los hechos, la hipótesis es mala. Si explica todos los hechos conocidos, tienes una teoría.
  4. Teoría: Una explicación adquirida a través de pruebas repetidas utilizando el método científico. Una teoría explica por qué suceden las cosas.
  5. Leyes: una declaración basada en observaciones experimentales repetidas, generalmente una ecuación. Cuenta qué y cómo sucede algo, pero no por qué sucede.
  6. El principio de la navaja de Occam: si dos o más teorías explican todos los hechos conocidos, elija el más simple

Si alguien pretende que sus creencias deben ser consideradas una teoría científica sólida, debe presentar las pruebas científicas que le han llevado a tener esa opinión. Si no hay pruebas, sus creencias son sólo dogmas religiosos que apelan a la falacia de autoridad como única base real.

Lo que me interesa resaltar en esta entrada es que los resultados de los modelos matemáticos no son hechos observados, ni son el resultado de un experimento, sólo son la expresión en lenguaje matemático de una conjetura. Los ordenadores no tienen poderes mágicos: hacen lo que los algoritmos les dicen que tienen que hacer. Ni una coma más. Sus resultados pueden ayudar a refinar una conjetura, que seguirá siendo conjetura en tanto no sea validada empleando el método científico y pruebas científicas reales.

Rossiter dismisses CO2, as the climate control knob. “We always, as humans, are looking for cause-and-effect, but it’s extremely difficult to find it in a complex system like the Earth’s climate aver thousands of years,” he explained. “For the IPCC to say nothing else can explain [global warming except mankind’s CO2] is the apposite of what we do in science. We are trying to test the known hypothesis that there is no effect to anthropogenic warming. And in order to do that, you have to have data that removes all the other causes—factor out all the other elements, and isolate yours. It is simply not true that you can only model how temperature has changed from 1850 to today using a doubling of carbon dioxide levels. I can model it for you with baseball statistics from that same period if you give me enough time to scrub the models.” The Politically Incorrect Guide to Climate Change, de Marc Morano

Rossiter descarta el CO2, como la manivela de control climático. “Siempre, como humanos, buscamos causa y efecto, pero es extremadamente difícil encontrarlo en un sistema complejo como el clima de la Tierra hace miles de años”, explicó.” Que el IPCC diga que nada más puede explicar [el calentamiento global excepto el CO2 de la humanidad] es lo opuesto de lo que hacemos en la ciencia. Estamos tratando de probar la hipótesis conocida de que el calentamiento antropogénico no tiene ningún efecto. Y para hacerlo , debe tener datos que eliminen todas las demás causas: elimine todos los demás elementos y aísle los suyos. Simplemente no es cierto que solo pueda modelar cómo la temperatura ha cambiado de 1850 a hoy usando una duplicación de los niveles de dióxido de carbono. Puedo modelarlo para ti con estadísticas de béisbol de ese mismo período si me das suficiente tiempo para ajustar los modelos “.

Un modelo matemático es ajustado con el objetivo de crear una correlación. Que el modelo tenga “éxito” y esa correlación exista no es una demostración de causa-efecto: lo que causa la salida del modelo no tiene por qué ser lo que causa el resultado del mundo real que se busca explicar. De hecho, si otros modelos también son capaces de reproducir la misma salida implementando otras conjeturas, es evidente que la correlación obtenida, si es que se obtiene, no es una garantía de que la conjetura causa-efecto implementada en ese modelo sea correcta. Por la sencilla razón de que todos los modelos no pueden ser confirmación al mismo tiempo de conjeturas que son distintas. Tampoco el hecho de que la conjetura tenga una base física garantiza que sea correcta: los otros modelos también pueden estar basados en conjeturas plausibles.

Sigo en la segunda parte.

Leer más:

 

La adicción al cherry-picking en la Iglesia de la Calentología

Una información más detallada de lo que cuento en esta entrada se puede encontrar en este artículo de Andrew Montford.

this does not mean that one could not improve a chronology by reducing the number of series used if the purpose of removing samples is to enhance a desired signal. The ability to pick and choose which samples to use is an advantage unique to dendroclimatology. Esper et al. 2003

esto no significa que no se pueda mejorar una cronología mediante la reducción del número de series utilizadas si el propósito de eliminar muestras es mejorar la señal deseada. La capacidad de elegir qué muestras usar es una ventaja exclusiva de la dendroclimatología.

Escoger las series de datos que te permiten generar la señal que quieres, al tiempo que se ignoran las series de datos que te alejan de ese resultado deseado, es una práctica pseudocientífica denominada cherry-picking.

Los Urales Polares

Los datos procedentes de árboles de la región de los Urales Polares habían sido usados en prácticamente todas las reconstrucciones de “temperatura” basadas en árboles publicadas hasta el año 2005 (fuente). Gracias exclusivamente a esa serie de datos algunas de esas reconstrucciones conseguían el objetivo alarmista de eliminar el Periodo Cálido Medieval (ver).

¿Qué pasó en 2005? Ése fue el año en que McIntyre descubrió que esta serie de datos tenía (desde 1999) datos actualizados que no se habían usado en las reconstrucciones (fuente). Y, de hecho, la actualización no se “archivó”, es decir no se compartió con otros investigadores para ser usada en las reconstrucciones. ¿Qué problema tenía la nueva versión de los datos? Que mostraba valores en el siglo XI por encima de los del siglo XX, es decir, tenía un “problema”: sí mostraba el Periodo Cálido Medieval. Unos datos inconvenientes para el alarmismo. ¡Mejor no archivarlos y hacer como que no existen! El alarmismo tiene solución para los datos inconvenientes.

La existencia de esa actualización dejaba dos opciones para los científicos alarmistas: 1) usar los nuevos datos, que ya no tenían una forma de palo de hockey, o 2) dejar de usar los datos procedentes de los Urales Polares y buscar otros datos que les diesen la deseada forma de palo de hockey en sus reconstrucciones. Como era de esperar, los alarmistas dejaron de usar los Urales Polares, con datos muy numerosos, y pasaron a usar datos de una zona cercana denominada Yamal, mucho más reducidos en número pero que sí les daban una forma de palo de hockey útil para su misión (fuente).

the subsequent Briffa et al (2008 Phil Trans B) only includes the very small Yamal data – without the long Polar Urals chronology or the shorter chronologies. Wonder why? Stephen McIntyre

el posterior Briffa et al (2008 Phil Trans B) sólo incluye los muy pequeños datos de Yamal, sin la larga cronología de los Urales Polares o las cronologías más cortas. ¿Te preguntas por qué?

Mientras los Urales Polares decían “lo que tenían que decir” fueron útiles. Cuando dejaron de decir “lo que tenían que decir” dejaron de ser útiles.

Una imagen vale más que mil palabras. Yamal (negro) frente a Urales Polares actualizados (rojo):

O esta otra gráfica:

darrig72

Yamal

Yamal, por su parte, tenía sus propios problemas: la versión publicada en 2002 por los científicos rusos que recopilaron los datos, llamados Hantemirov y Shiyatov, no tenía una tendencia clara en el siglo XX, mientras que la versión empleada por los alarmistas a partir del año 2000 sí tenía una clara subida en el siglo XX (fuente). A la vista de esta diferencia con los datos originales, McIntyre pidió a Briffa los datos empleados en su artículo de 2006, petición que fue rechazada. McIntyre pidió entonces esos datos a la revista Science, petición que tampoco fue atendida, aunque le dijeron que debía pedir esos datos a los autores del artículo fuente de los mismos, que era anterior al de 2006. McIntyre pidió nuevamente los datos a Briffa, esta vez en su calidad de autor del artículo anterior, como Science había sugerido, y su petición fue nuevamente rechazada por éste.

En 2008 un nuevo artículo de Briffa abrió el camino a que los datos fueran examinados por McIntyre: en ese artículo se usaban nuevamente los datos de Yamal, pero el artículo había sido publicado en una revista de la Royal Society, cuya política de compartición de datos con otros investigadores era clarísima. McIntyre solicitó acceso a los datos y más de un año después esos datos finalmente le fueron entregados. La persecución de esos datos había durado 3 años en total.

Lo que encontró McIntyre fue realmente sorprendente: sin razón conocida Briffa sólo había usado la mitad de los datos originales para Yamal, hasta el punto de que en la parte final del siglo XX la reconstrucción de “temperatura” se había creado a partir de apenas una decena de árboles y la subida final en el siglo XX la creaba tan sólo uno de ellos:

Why did Briffa only have half the number of cores covering the Medieval Warm Period that the Russian had reported? And why were there so few cores in Briffa’s twentieth century? By 1988 there were only 12 cores used, an amazingly small number in what should have been the part of the record when it was easiest to obtain data. By 1990 the count was only ten, dropping still further to just five in 1995. Without an explanation of how the selection of this sample of the available data had been performed, the suspicion of ‘cherrypicking’ would linger over the study, particularly since the sharp twentieth century uptick in the series was almost entirely due to a single tree (fuente)

¿Cómo se llama usar sólo algunos de los datos disponibles, de tal forma que consigues el resultado que quieres? Cherry-picking.

Pero el cherry-picking no se limitaba a usar sólo la mitad de los datos de Yamal.

¿Por qué usar sólo Yamal?

¿Por qué no usar también la más numerosa serie de datos de los Polares Urales, de la misma región, en lugar de hacer la reconstrucción a partir de sólo una decena de “cores”?

En la gráfica se compara el número de series de datos disponibles para cada año en toda la región (color salmón) y las series disponibles sólo de Yamal, es decir las usadas por Briffa et al. (en azul):

McIntyre planteó en su blog las preguntas anteriores (ver enlaces en la parte final de esta entrada), con el dato adicional de que al añadir otras series de datos también disponibles en la zona (Khadyta River) la forma de palo de hockey desaparecía (fuente,fuente). Los alarmistas primero contestaron que McIntyre no era un científico profesional y que, por tanto, no sabía de lo que hablaba. Según ellos no se podían usar tan alegremente los datos que uno encontraba en internet.

McIntyre has based his ‘critique’ on a test conducted by randomly adding in one set of data from another location in Yamal that he found on the internet. People have written theses about how to construct tree ring chronologies in order to avoid end-member effects and preserve as much of the climate signal as possible. Curiously no-one has ever suggested simply grabbing one set of data, deleting the trees you have a political objection to and replacing them with another set that you found lying around on the web. (fuente).

Posteriormente la versión de los alarmistas fue la contraria: no había razón para no haber usado en la reconstrucción regional de Briffa08 los datos que McIntyre había usado para demostrar que la forma de palo de hockey desaparecía al usar más datos. El propio Briffa reconoció que los datos empleados por McIntyre sí podían haber formado parte de la reconstrucción, pero argumentó que sencillamente en su momento no consideraron usar otros datos que los procedentes de Hantemirov y Shiyatov (fuente).

Sencillamente no consideraron usar más datos, afirmó Briffa… O cómo justificar el injustificable cherry-picking.

Our current practice when selecting data to incorporate in a regional chronology, is to include data exhibiting high levels of common high-frequency variability (i.e. on the basis of high inter-site correlations, where these are calculated using high-pass filtered data). Judged according to this criterion it is entirely appropriate to include the data from the KHAD site (used in McIntyre’s sensitivity test) when constructing a regional chronology for the area. However, we simply did not consider these data at the time, focussing only on the data used in the companion study by Hantemirov and Shiyatov and supplied to us by them. (fuente)

No tenía ningún sentido esta explicación, pues el artículo del año 2000 ya usaba sólo esos datos y supuestamente en el del 2008 estaban creando reconstrucciones regionales, que serían tanto mejores cuantos más datos emplearan. ¿Por qué autorrestringir la cantidad de datos? ¿De verdad para su artículo Briffa et al. sólo habían considerado los datos procedentes de Yamal, sin en ningún momento plantearse incorporar otros datos?

Gracias al Climategate (ver) tenemos respuesta a la pregunta anterior: un e-mail de 2006 confirma que sí habían trabajado con más datos en la reconstrucción de esa región, en concreto datos de los Polares Urales además de Yamal (fuente):

To: philip.brohan@xxxxxxxxx.xxx
From: Tim Osborn
Subject: Re: Standardisation uncertainty for tree-ring series
Cc: Keith Briffa ,simon.tett@xxxxxxxxx.xxx

Hi Philip,
we have three “groups” of trees:
“SCAND” (which includes the Tornetrask and Finland multi-millennial chronologies, but also some shorter chronologies from the same region). …

“URALS” (which includes the Yamal and Polar Urals long chronologies, plus other shorter ones). These fall mainly within these 3 boxes:
52.5E, 67.5N
62.5E, 62.5N (note this is the only one not at 67.5N)
67.5E, 67.5N

“TAIMYR” (which includes the Taimyr long chronology, plus other shorter ones). These fall mainly within these 4 boxes:
87.5E, 67.5N
102.5E, 67.5N
112.5E, 67.5N
122.5E, 67.5N

We do some analysis at the group scale, and for this we take the JJA temperatures from each box and average to the group scale to obtain a single series from each of SCAND,
URALS and TAIMY.

We do some analysis at the overall scale, and for this we take these three group temperature series and average them to get an overall NW Eurasia temperature for boxes
with tree chronologies in them…

El contenido de otro e-mail, éste del año 2007 confirma que manejaban los datos de los Urales Polares junto con los de Yamal (fuente,fuente).

¿Por qué dijeron que no se plantearon usar otros datos aparte de los de Yamal, cuando la verdad era que sí los habían considerado? Recordemos lo que habían afirmado públicamente: “sencillamente no consideramos esos datos y nos centramos en los datos que nos proporcionaron Hantemirov and Shiyatov”. No era verdad. Mentían: sí habían considerado otros datos.

¿Por qué si como mínimo desde el año 2006 manejaban los datos de los Urales Polares, estos no fueron incluidos en el artículo de 2008? ¿Por qué negaron haber manejado más datos? Cabe pensar que no tenían una buena excusa para por qué no los habían usado. La verdad, obviamente, era que el cherry-picking tenía como objetivo obtener una forma concreta en la reconstrucción.

But the subsequent Briffa et al (2008 Phil Trans B) only includes the very small Yamal data – without the long Polar Urals chronology or the shorter chronologies. Wonder why? Stephen McIntyre

En contradicción con sus otras afirmaciones, también afirmaron que sí consideraron usar más datos, algo esperable para lo que aspiraba a ser una reconstrucción de la región, pero que vieron que no les daba tiempo a incorporar esos otros datos al artículo:

we had intended to explore an integrated Polar Urals/Yamal larch series but it was felt that this work could not be completed in time and Briffa made the decision to reprocess the Yamal ring-width data to hand, using improved standardization techniques, and include this series in the submitted paper. (fuente)

La nueva excusa para el cherry-picking es que creyeron que no les daba tiempo a incluir más datos para una edición temática de la revista Philosophical Transactions of the Royal Society a la que habían sido invitados a colaborar y que tenía un deadline (fecha tope). En definitiva, por un lado decían que su propósito había sido usar sólo los datos de los dos rusos mientras que por otro lado decían que no era ése su objetivo pero que al final lo habían hecho así por falta de tiempo para procesar los datos. Se quedaron sin tiempo para incorporar unos datos que sabemos gracias al ClimateGate que manejaban al menos desde dos años antes (fuente) (mis negritas):

the purpose of the work reported in Briffa (2000) and Briffa et al. (2008) was to reprocess the existing dataset of Hantemirov and Shiyatov

we had intended to explore an integrated Polar Urals/Yamal larch series

¿Cuál es la explicación verdadera, la primera o la segunda? Ni había razones para lo primero ni les faltó tiempo para lo segundo. Ninguna de las dos explicaciones es creíble.

Usar los Urales Polares actualizados (en rojo) frente a usar sólo Yamal (en negro). Fijémonos en el año 1000. Sobran las explicaciones sobre qué perseguía el cherry-picking.

¿A Briffa et al. no se les ocurrió usar los Urales Polares? Sabemos que eso es falso. Nótese por otro lado en la gráfica anterior cómo la curva roja va hacia abajo en la parte final del siglo XX, demostrando que un árbol no es un termómetro (ver). Sin embargo, al evitar el uso de los Urales Polares Briffa et al. se permitían el lujo de afirmar que no habían encontrado la típica “divergencia” en sus datos. No había divergencia porque no quisieron usar otros datos más que los de Yamal.

¿Estaban mintiendo? Otro dato. Uno de los argumentos empleados por Briffa et al. para no entregar los datos usados en sus artículos a McIntyre es que esos datos no pertenecían al CRU sino que pertenecían a los dos rusos:

were obtained from their owners, and thus they were never CRU’s to “release” (fuente)

Pero los correos electrónicos del ClimateGate revelaron que esos datos habían sido pagados por el CRU (fuente), y que, por lo tanto, sí pertenecían al CRU —¡los habían pagado ellos!— y claramente sí podían compartirlos con McIntyre. Si querían, claro.

¿Estaban mintiendo?

Conclusiones

En resumen, lo que estamos viendo es que los criterios para usar unos árboles u otros no existían ex-ante (con anterioridad al suceso) y que cuando personas escépticas como McIntyre trataban de obtener los datos empleados para entender qué se había hecho en los artículos lo único que encontraban eran trabas. Si entregaban esos datos los críticos confirmarían que había otros datos disponibles y que no los usaron sin una razón objetiva establecida de antemano. Es decir, entregar los datos pondría en evidencia que habían hecho cherry-picking. Las excusas para hacer cherry-picking sólo convencen a los ya convencidos, que son los que quieren que el resultado sea un palo de hockey que haga desaparecer el Periodo Cálido Medieval (ver).

Y conviene poner en contexto lo que estamos viendo en esta entrada con lo que ya sabemos del palo de hockey de Mann et al. (ver): los alarmistas son incapaces de reconocer que el palo de hockey de Mann no tiene validez como prueba científica y en lugar de eso usan el argumento de que “las reconstrucciones posteriores confirman el resultado de la de Mann“. La realidad es que las reconstrucciones posteriores a la de Mann son la misma “mala ciencia con una misión”: son el fruto del cherry-picking y sus resultados dependen de que se usen ciertos árboles de los que se sabe que han tenido un comportamiento anómalo (Yamal en este caso) que no se explica por la temperatura (ver), del mismo modo que el palo de hockey original dependía de la inclusión de los pinos longevos parcialmente descortezados y el cedro de Gaspé (fuente), cuyo anómalo comportamiento en el siglo XX se sabía que no era causado por la temperatura. Ese comportamiento anómalo que se sabe que no lo causa la temperatura —hasta el punto de que en algunos casos desaparece en las versiones revisadas de los datos— es usado como prueba de que los árboles son termómetros y de que el exterminio climático se acerca. Es Kafkiano.

imagen_5316

Las supuestas confirmaciones independientes de independientes no tienen nada (fuente) y de pruebas sólidas tampoco tienen nada (fuente). Mucha mala ciencia no suma de forma constructiva sino destructiva. Si lo único que tienes es mucha mala ciencia lo que demuestras es que no eres capaz de encontrar pruebas científicas que respalden tu “misión”.

Los que promueven estos estudios como pruebas científicas hacen un flaco favor a la ciencia y sospecho que a la humanidad en su conjunto.

NOTA: en 2013 Briffa et al. publicaron una nueva cronología para Yamal que era prácticamente idéntica a los resultados obtenidos por McIntyre añadiendo datos procedentes de Khadyta River (fuente). Como vemos en la gráfica, la supersubida final en los datos había desaparecido. Los datos erróneos ya podían descansar tranquilos pues durante años habían cumplido su misión en el engaño climático.

¿Qué nos dice esto de todas las reconstrucciones que generaban la subida final gracias a los datos de Yamal? En esta página podemos encontrar una tabla con reconstrucciones que usaron esos datos que posteriormente de facto fueron reconocidos como erróneos. Y los catastrofistas calladitos ante toda esta mala ciencia. ¿De verdad creen que su silencio cómplice ante los actos perpetrados por otros alarmistas es compatible con su pretensión de estar defendiendo la ciencia?

imagen_5317

Para leer más sobre el tema: