Modelos climáticos: si la hipótesis no encaja con la observación, la hipótesis es errónea

A veces vemos gráficas en las que la predicción de temperatura de los modelos climáticos CMIP [Coupled Model Intercomparison Project] es más caliente que los datos observacionales, pero las predicciones y los datos no están completamente separados:

Temperatura superficial media del planeta

Y, sin embargo, otras gráficas muestran una más clara divergencia entre predicción y realidad.

Temperatura tropical a mitad de troposfera:

¿Por qué las dos gráficas anteriores son tan diferentes? Vamos a analizarlo, pues entender las implicaciones de ambas gráficas es muy interesante.

Una característica de estos modelos climáticos es que implementan, entre otras cosas, el mecanismo físico que algunos científicos creen responsable del calentamiento del planeta (i.e. efecto invernadero del CO2). Y, de acuerdo con estos modelos, el calentamiento producido bajo ese supuesto tiene la siguiente característica (fuente): se crea un punto caliente (hot-spot) a una cierta altura en la troposfera (la altura es representada por su presión atmosférica en hPa en la gráfica bajo estas líneas), en concreto entre 100 y 300 hPa. Los datos en la gráfica muestran, para un modelo climático concreto y para una supuesta duplicación del CO2 en la atmósfera, el incremento en grados centígrados (o kelvin) que predice el modelo para distintas latitudes, con el ecuador (EQ) representado en el centro de la gráfica.

¿Es esto relevante? Es más que relevante: es clave. Imaginemos que un modelo hace una predicción de temperatura media del planeta que encaja más o menos con la evolución real de la temperatura y, como en todos esos modelos, esa predicción es creada por un perfil de temperatura en la troposfera análogo al que acabamos de ver. De acuerdo. En tal caso, si el perfil real de temperatura en la troposfera no es el que el modelo ha predicho, eso quiere decir que el mecanismo físico por el cual se ha producido el calentamiento en el mundo real no es el que la hipótesis (implementada en el modelo) afirma. O, en otras palabras, aunque el modelo diera un resultado final más o menos correcto lo haría por mecanismos físicos diferentes de los reales. Como digo, esto es importantísimo.

Las dos gráficas con las que he empezado esta entrada son diferentes porque están mostrando dos resultados diferentes: la primera se fija en la predicción final del modelo, mientras que la segunda está analizando la existencia del mecanismo por el cuál se alcanza la predicción, es decir si el presunto hot-spot se ha producido o no en las latitudes en las que según los modelos debería ser más visible, que, como hemos dicho, son los trópicos. La segunda gráfica muestra que si las predicciones finales de los modelos coinciden poco con las observaciones, además lo hacen con un mecanismo físico distinto del real. Y eso hace irrelevante la predicción final pues su parecido con lo observado nunca va a reforzar la hipótesis de que el mecanismo físico que es la base de los modelos es el que ha creado el calentamiento.

En el IPCC-AR4 encontramos también la predicción de que si el calentamiento lo producen los gases de efecto invernadero, el patrón de temperatura en la atmósfera es característico y es el representado en la figura 9.1c (columna de la izquierda, fila central). Nos dicen que el patrón de calentamiento en la troposfera es diferente según cuál sea la causa del calentamiento:

Greenhouse gas forcing is expected to produce warming in the troposphere, cooling in the stratosphere, and, for transient simulations, somewhat more warming near the surface in the NH due to its larger land fraction, which has a shorter surface response time to the warming than do ocean regions (Figure 9.1c). […] The simulated responses to natural forcing are distinct from those due to the anthropogenic forcings described above.

Y hacen referencia a ese patrón como la firma (signature) que identifica la causa del calentamiento:

These figures indicate that the modeled vertical and zonal average signature of the temperature response should depend on the forcings.

Ese patrón de temperatura también es denominado la “huella dactilar” (fingerprint) del calentamiento creado por el efecto invernadero del CO2 (fuente).

What we see is that warming is strongly peaked in the tropical troposphere near the τ=1 level (which actually differs from model to model because the amount of water vapor differs among the models). Roughly speaking, the warming at τ=1 is from more than twice to about three times larger than near the surface regardless of the sensitivity of the particular model. This is, in fact, the signature (or fingerprint) of greenhouse warming. Richard Lindzen

Otros autores también consideran este patrón con hot-spot a mitad de troposfera como característico de un hipotético calentamiento por gases de efecto invernadero:

Tropospheric warming is a robust feature of climate model simulations that include historical increases in greenhouse gases (1–3). Maximum warming is predicted to occur in the middle and upper tropical troposphere (fuente)

El calentamiento troposférico es una característica robusta de las simulaciones de modelos climáticos que incluyen aumentos históricos de los gases de efecto invernadero. Se pronostica un calentamiento máximo en la troposfera tropical media y alta

Ésa es la predicción hecha en base a la hipótesis.

Por si todavía no entendemos la relevancia de este patrón de calentamiento, supongamos que en un examen de matemáticas se le pide a un estudiante que demuestre si esta igualdad es correcta o falsa:

Y el estudiante hace la demostración cometiendo todo tipo de errores matemáticos, pero concluyendo (acertadamente) que la igualdad es correcta. ¿Damos por buena su demostración porque la conclusión final es correcta? ¿Importa sólo el resultado final en una demostración? Pues con los modelos climáticos pasa lo mismo: si las predicciones de los modelos tienen como base física cambios en la atmósfera que se sabe que no se producen en el mundo real, esos modelos no pueden usarse para argumentar que los mecanismos físicos implementados en los modelos son la explicación de los cambios en la temperatura del planeta.

It doesn’t matter how beautiful your theory is, it doesn’t matter how smart you are. If it doesn’t agree with experiment, it’s wrong. Richard P. Feynman

No importa si tu teoría es hermosa, no importa cómo de inteligente eres. Si no es coherente con el experimento, es errónea.

A Test of the Tropical 200‐ to 300‐hPa Warming Rate in Climate Models

En este artículo se argumenta que la existencia de un cambio de temperatura en la capa de 200 a 300 hPa es una hipótesis nuclear y falsable de los modelos climáticos y que su inexistencia en la realidad debe ser interpretada como prueba en contra de los principios de funcionamiento de esos modelos.

Overall climate sensitivity to CO2 doubling in a general circulation model results from a complex system of parameterizations in combination with the underlying model structure. We refer to this as the model’s major hypothesis, and we assume it to be testable. We explain four criteria that a valid test should meet: measurability, specificity, independence, and uniqueness. We argue that temperature change in the tropical 200‐ to 300‐hPa layer meets these criteria. Comparing modeled to observed trends over the past 60 years using a persistence‐robust variance estimator shows that all models warm more rapidly than observations and in the majority of individual cases the discrepancy is statistically significant. We argue that this provides informative evidence against the major hypothesis in most current climate models.

La sensibilidad climática general a la duplicación de CO2 en un modelo de circulación general resulta de un sistema complejo de parametrizaciones en combinación con la estructura del modelo subyacente. Nos referimos a esto como la hipótesis principal del modelo, y asumimos que es comprobable. Explicamos cuatro criterios que debe cumplir una prueba válida: mensurabilidad, especificidad, independencia y singularidad. Argumentamos que el cambio de temperatura en la capa tropical de 200 a 300 hPa satisface estos criterios. La comparación de las tendencias modeladas con las observadas en los últimos 60 años utilizando un estimador de varianza robusto de persistencia muestra que todos los modelos se calientan más rápidamente que las observaciones y, en la mayoría de los casos individuales, la discrepancia es estadísticamente significativa. Argumentamos que esto proporciona evidencia informativa contra la hipótesis principal en la mayoría de los modelos climáticos actuales.

La gráfica representa aumento de temperatura por década, de acuerdo con un modelo climático (igual que hemos visto antes, se muestra para distintas latitudes y alturas):

En la imagen se muestra el calentamiento (grados centígrados/década) que predicen 102 modelos (en rojo) en esa zona de la troposfera en contraste con las medidas observacionales (en azul):

all 102 model runs warm more rapidly than observations

todos los modelos se calientan más rápido que los datos observacionales

we argue that to the extent GCMs are getting some features of the surface climate correct as a result of their current tuning, they are doing so with a flawed structure. If tuning to the surface added empirical precision to a valid physical representation, we would expect to see a good fit between models and observations at the point where the model predicts the clearest and strongest thermodynamic response to greenhouse gases. Instead, we observe a discrepancy across all runs of all models, taking the form of a warming bias at a sufficiently strong rate as to reject the hypothesis that the models are realistic.

Argumentamos que, en la medida en que los GCM están obteniendo algunas características del clima superficial como resultado de su ajuste actual, lo están haciendo con una estructura defectuosa. Si la sintonización con la superficie agrega precisión empírica a una representación física válida, esperaríamos ver un buen ajuste entre los modelos y las observaciones en el punto donde el modelo predice la respuesta termodinámica más clara y fuerte a los gases de efecto invernadero. En cambio, observamos una discrepancia en todas las ejecuciones de todos los modelos, tomando la forma de un sesgo de calentamiento a un ritmo suficientemente fuerte como para rechazar la hipótesis de que los modelos son realistas.

Ésta es la clave: da igual el resultado final si es alcanzado en base a mecanismos que se sabe que son incoherentes con las observaciones.

Testimony of John R. Christy. U.S. House Committee on Science, Space & Technology. 29 Mar 2017

De acuerdo con los propios modelos climáticos (y según se refleja en los informes del IPCC-AR5), los modelos reproducen mejor la temperatura atmosférica tropical vertical real (gris) cuando no incorporan efecto de los “gases invernadero” (azul) que cuando sí incorporan ese efecto (rojo):

Nótese que esta información fue apartada al material suplementario del IPCC-AR5, a pesar de la petición explícita de uno de los revisores de que, dada su importancia, apareciese en el texto principal del informe:

I was  reviewer (a relatively minor position in that report) in the AR5 and had insisted that such a figure be shown in the main text because of its profound importance, but the government appointed lead authors decided against it. John Christy

Por si acaso no queda claro, lo repito: los modelos reproducen mejor el perfil de temperatura de la troposfera tropical si no consideran los supuestos efectos invernadero de los gases atmosféricos.

Lack of Consistency between Modeled and Observed Temperature Trends

Izquierda: medidas reales, derecha: predicción de los modelos.

imagen_5593imagen_5592

while models predicted increasing trends with altitude in the tropical zone, observations actually showed a slight decrease

Mientras que los modelos predijeron tendencias crecientes con la altitud en la zona tropical, las observaciones en realidad mostraron una ligera disminución

On the warming in the tropical upper troposphere: Models versus observations

El calentamiento en la troposfera calculado en base a datos de satélite es mucho menor que el que predicen los modelos GCM [Modelos de Circulación General]:

One of the striking features in GCM‐predicted climate change due to the increase of greenhouse gases is the much enhanced warming in the tropical upper troposphere. Here we examine this feature by using satellite MSU/AMSU‐ derived deep‐layer temperatures in the tropical upper‐ (T24) and lower‐ (T2LT) middle troposphere for 1979–2010. It is shown that T24‐T2LT trends from both RSS and UAH are significantly smaller than those from AR4 GCMs.

Examination of space-based bulk atmospheric temperatures used in climate research

Un problema en los mecanismos físicos de los modelos es la explicación más probable a por qué no son capaces de reproducir el perfil de temperatura en la troposfera sobre los trópicos:

Trend magnitudes (°C decade−1) from radiosonde and CMIP-5 climate model simulations over the period 1979–2016. In the upper box are the trend magnitudes of the TMTlayer as calculated by the various datasets defined in Table 2 and in this paper.

The rate of observed warming since 1979 for the tropical atmospheric TMT layer, which we calculate also as +0.10 ± 0.03°C decade−1, is significantly less than the average of that generated by the IPCC AR5 climate model simulations. Because the model trends are on average highly significantly more positive and with a pattern in which their warmest feature appears in the latent-heat release region of the atmosphere, we would hypothesize that a misrepresentation of the basic model physics of the tropical hydrologic cycle (i.e. water vapour, precipitation physics and cloud feedbacks) is a likely candidate.

La tasa de calentamiento observado desde 1979 para la capa TMT atmosférica tropical, que calculamos también como +0.10 ± 0.03 ° C década−1, es significativamente menor que el promedio de los resultados generados por las simulaciones del modelo climático IPCC AR5. Debido a que las tendencias del modelo son en promedio muy significativamente más positivas y con un patrón en el que su característica más cálida aparece en la región de liberación de calor latente de la atmósfera, podríamos hipotetizar que una representación falsa de la física del modelo básico del ciclo hidrológico tropical (es decir, el vapor de agua, la física de precipitaciones y la retroalimentación de las nubes) es un candidato probable.

NOTA: para que nos demos cuenta de lo que es realmente un científico, hay uno que se pregunta durante cuánto tiempo más las predicciones de los modelos deben seguir pareciéndose a la temperatura media del planeta para que aceptemos que los modelos proporcionan información útil sobre cómo responde la temperatura a los cambios en el CO2 atmosférico (fuente). Y oculta a la audiencia que ese resultado proviene de una modelización errónea de los fenómenos físicos implicados. En la analogía de la demostración matemática que he puesto en la entrada, lo que tenemos es al estudiante queriendo convencer al profesor que le ha corregido el examen de que debe aprobarle porque el resultado final es correcto, ignorando que los cálculos que llevan a esa conclusión son claramente erróneos. Con el agravante, además, de que el estudiante logra ocultar al profesor que sus cálculos intermedios son erróneos.

NOTA: “Recently the alarmists have suggested we ignore the radiosonde thermometers, but instead take the radiosonde wind measurements, apply a theory about wind shear, and run the results through their computers to estimate the temperatures. They then say that the results show that we cannot rule out the presence of a hot spot. If you believe that you’d believe anything”. David Evans

NOTA: The pattern of temperature change estimated from HadAT2 radiosonde data is broadly similar, although the transition height between stratospheric cooling and tropospheric warming is noticeably lower than in the model simulations (Figure 5.7E). Another noticeable difference is that the HadAT2 data show a relative lack of warming in the tropical troposphere, where all four models simulate maximum warming (fuente)

NOTA:

Leer más:

13 comentarios sobre “Modelos climáticos: si la hipótesis no encaja con la observación, la hipótesis es errónea

  1. Es muy ilustrativo que hagan una predicción y cuando se constata que la predicción no encaja con lo observado se hagan los locos y miren a otro lado.

    El método científico dice que la hipótesis ha sido refutada: es errónea.

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  2. Artículo publicado en 2008 que limita el análisis de datos hasta 1999 consiguiendo así que las discrepancias analizadas no tengan significancia estadística. Y la EPA usó este resultado para argumentar ignorar las críticas a su “endangerment finding”.

    Sí, parece que “for some reason” truncaron el análisis…

    for some reason Santer et al truncated their data at 1999, just at the end of a strong El Nino. Steve and I sent a comment to IJOC pointing out that if they had applied their method on the full length of then-available data they’d get a very different result, namely a significant overprediction by models. The IJOC would not publish our comment.

    I later redid the analysis using the full length of available data, applying a conventional panel regression method and a newer more robust trend comparison methodology, namely the non-parametric HAC (heteroskedasticity and autocorrelation)-robust estimator developed by econometricians Tim Vogelsang and Philip Hans Franses (VF2005). I showed that over the 1979-2009 interval climate models on average predict 2-4x too much warming in the tropical lower- and mid- troposphere (LT, MT) layers and the discrepancies were statistically significant. This paper was published as MMH2010 in Atmospheric Science Letters

    https://climateaudit.org/2014/07/24/new-paper-by-mckitrick-and-vogelsang-comparing-models-and-observations-in-the-tropical-troposphere/

    Pregunta inocente… ¿este Santer es el mismo que aparecía en los e-mails del Climatategate en los que se hablaba de manipular los datos para eliminar el blip de 1940?

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  3. The pattern of stratospheric cooling and tropo-spheric warming in C-TP (Fig. 1a) is in accord with previous modelling work and represents the direct radiative signature of the change in CO2. Maximum warming occurs in the tropical upper troposphere, and temperature changes are hemispherically symmetric. (fuente)

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