El palo de hockey (VIII): más mala ciencia

En esta entrega añado algunos detalles que o bien no he mencionado o que creo que merecen más atención de la que les he dado.

Dos de esos detalles los encontramos enumerados en el propio MBH98:

Implicit in our approach are at least three fundamental assumptions. (1) The indicators in our multiproxy trainee network are linearly related to one or more of the instrumental training patterns. […] Regions not directly represented in the trainee network may nonetheless be indirectly represented through teleconnections with regions that are.

Implícito en nuestro enfoque hay al menos tres supuestos fundamentales. (1) Los indicadores en nuestra red de aprendices multiproxy están relacionados linealmente con uno o más de los patrones de entrenamiento instrumental. […] No obstante, las regiones que no están directamente representadas en la red de entrenamiento pueden representarse indirectamente a través de teleconexiones con regiones que sí lo están.

Es decir, los autores del MBH98 reconocen explícitamente que su trabajo se basa en la premisa de que existe una relación lineal entre temperatura y uno o más de los indicadores empleados en el palo de hockey. Esto es importante: la validez de los resultados obtenidos depende de que las premisas que se han dado por correctas sean realmente correctas, por lo que como mínimo (y aparte de todos los problemas que he explicado en las entregas anteriores) la gráfica del palo de hockey debería ir siempre acompañada de la coletilla “si las premisas de las que se partió son correctas”.

La premisa de la linealidad

Imaginemos (fuente) que el ancho de los anillos de los árboles sí depende de la temperatura, pero no lo hace de forma lineal sino que existe una temperatura óptima de crecimiento, por encima o por debajo de la cual los anillos son menos anchos, tal y como se muestra en la gráfica.

Imaginemos ahora que la temperatura en el año 1100 es la correspondiente al punto B de la gráfica, mientras que la temperatura actual es la correspondiente al punto A. Si se presupone linealidad, al comparar A y B, el año en que los anillos sean más estrechos (B) se interpretará como que ese año la temperatura fue más baja, cuando en realidad la temperatura pudo ser mayor que en el caso A. La interpretación del ancho de un anillo tiene que derivar de la relación real entre temperatura y ancho de los anillos. Presuponer linealidad fuerza una interpretación concreta, pero esa interpretación no tiene por qué ser correcta. Y las implicaciones de esto son enormes: si la gráfica del palo de hockey encuentra valores de los indicadores más bajos hace 1000 años que en la actualidad, ¿por qué interpretar que eso significa que la temperatura fue menor hace 1000 años?

El signo y la causalidad

En realidad, la relación entre temperatura y ancho de anillos, de existir, puede ser lineal pero con pendiente negativa, es decir que los anillos sean cada vez más estrechos cuanto mayor sea la temperatura. Pero sabemos que el palo de hockey tiene la forma que tiene gracias a los pinos longevos parcialmente descortezados, que han tenido un crecimiento anormal en el siglo XX, cuando la temperatura global ha subido algo menos de un grado. En ese caso la interpretación en MBH es que ese crecimiento significa mayor temperatura (fuente) ¿Qué significa que los anillos crezcan en tamaño? ¿Mayor temperatura? ¿Menor temperatura? La respuesta es que en MBH98/99 la interpretación de los anillos de un árbol es la que convenga con tal de que la reconstrucción tenga la misma forma que las medidas de termómetro en el periodo de calibración. Es decir, en MBH98/99 el signo de las correlaciones es ignorado y eso significa que una serie de datos puede ser interpretada tal cual o invirtiendo su signo en función de cómo su forma encaje mejor en la reconstrucción final.

This means that if a proxy has a strong inverted correlation to the (two-pick?) local temperature, it gets picked – no matter what the physical interpretation is! Since RegEM doesn’t care about the sign, it is now really so that the sign does not matter to them anymore. Anything goes!

I’m speechless. Stephen McIntyre

Esto significa que si un proxy tiene una fuerte correlación invertida con la temperatura local (¿dos opciones?), se selecciona, ¡sin importar cuál sea la interpretación física! Como a RegEM no le importa el signo, ahora resulta que el signo no les importa. ¡Todo vale!

Me quedo sin palabras.

De hecho, como vimos, el NOAMER PC1 es un palo de hockey, pero ¡que baja! y sin embargo es reinterpretado por el algoritmo MBH como útil para reconstruir la subida en el siglo XX, simplemente escalándolo por un factor negativo. Otro caso clamoroso es el de Tiljander, unos sedimentos que fueron empleados en una reconstrucción posterior (M08, Mann 2008) invertidos respecto de la interpretación que hacía la fuente original de los mismos (fuente). Aparte de eso, la parte más reciente de esos sedimentos era inválida, pero Mann la usó igualmente.

The claim that ‘‘upside down’ data were used is bizarre. Multivariate regression methods are insensitive to the sign of predictors. Michael Mann

La afirmación de que se usaron los datos boca abajo es extraña. Los métodos de regresión multivariable son insensibles al signo de los predictores.

¡¡Exacto!! Por eso es totalmente inapropiado el empleo de ese algoritmo. Usar la versión que mejor encaje en la reconstrucción, la normal o la invertida, es absurdo, pues los hipotéticos mecanismos físicos o biológicos que relacionan la temperatura con esos indicadores no son insensibles al signo de los datos. ¿Es compatible la presunción de que existe una relación causa-efecto entre los indicadores y la temperatura, con el hecho de que al algoritmo el signo de la serie de datos le resulte irrelevante? Creo que esto es una prueba clara de que el algoritmo MBH es un procesamiento de datos sin ningún tipo de sentido, y sin pretensión de tenerlo. Se deduce causalidad de una correlación sin más justificación que que se quiere deducir. Y porque la gráfica era útil para hacer avanzar el alarmismo climático.

Un par de apuntes más relativos a la importancia del signo: ¿puede en el algoritmo MBH un mismo indicador ser usado en algunos de los 11 tramos con coeficiente positivo y en el resto con coeficiente negativo? (fuente) Y teniendo en cuenta que algunos de los 112 indicadores MBH eran en realidad medidas de termómetro, ¿qué se puede decir de un algoritmo que invierte el signo de esas series de datos en la reconstrucción?

Las teleconexiones

Y abundando en la misma idea, otro concepto empleado en las reconstrucciones de ruido en el pasado es el de las teleconexiones. ¿Qué es la teleconexión? Es la idea de que un indicador en un lugar del planeta, pongamos que es un árbol en Valencia, es un sensor de la temperatura media anual en España, por ejemplo medida en Vigo. ¿Que no tiene sentido? Pues da igual: si se encuentra una correlación convincente entre ambas variables se asume que existe una relación causa-efecto. Es indiferente que no se tengan datos de temperatura medidos exactamente en el lugar donde está el indicador y que asumir la “teleconexión” sea la única forma de publicar artículos y hacer progresar la propia carrera como científico: esto no es ni serio ni ciencia.

En algunos artículos se ha considerado que un indicador era válido si su correlación con la temperatura superaba un cierto umbral al usar alguno de los dos datos de termómetro más próximos (fuente,fuente), es decir, el árbol puede no ser sensible a una temperatura medida a 100 km de distancia, pero mágicamente responder a la temperatura medida a 300 km de distancia. La misma idea se ha aplicado también con división en células: el indicador es fiable si tiene buena correlación con la célula de cómputo o con una célula adyacente a menos de 500 km (fuente). Porque si un árbol de Valencia responde a la temperatura en Burgos mejor que a la temperatura de Castellón eso demuestra que el indicador es fiable. Es lógico…

Considering that Mann et al believe in “teleconnections” of local sites with hemispheric climate, or that it is valid to view a site as a global indicator rather than reflecting strictly local temperature history, any correlation is a good correlation and there is no such thing as “upside down” thus SM is speaking nonsense. Craig Loehle

Teniendo en cuenta que Mann et al. creen en las “teleconexiones” de sitios locales con clima hemisférico, o que es válido ver un sitio como un indicador global en lugar de reflejar estrictamente el historial de temperatura local, cualquier correlación es una buena correlación y no existe tal cosa como “boca abajo”, por lo que Stephen McIntyre dice tonterías.

Cherry-picking

¿Con qué criterio se escogieron los 112 indicadores usados en en MBH98? ¿Por qué esos indicadores y no otros? Sin unos criterios públicos y establecidos a priori no existe ninguna garantía de que no se hayan ido probando indicadores hasta conseguir un resultado preestablecido (fuente).

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