“El cambio climático de origen antropogénico es un hecho”

Los argumentos de la Iglesia de la Calentología siempre son los mismos:

Así lo demuestran los datos y lo reconoce el conjuntos de la academia, las organizaciones internacionales y la quasi totalidad de Gobiernos del mundo.

Ya está, ése es todo el argumento: pruebas que nunca presentan junto con falacia de autoridad. Pero así consiguen la virtud barata (ver). ¿Alguien puede dudar de que el alarmismo climático es una pseudociencia comparable al terraplanismo?

El que afirma tiene que demostrar:

Los argumentos de barra de bar y las mentiras, como la del consenso, el palo de hockey, etc. sólo sirven para demostrar lo que todos sabemos: que lo del alarmismo es una estúpida secta.

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Los ajustes convenientes (III)

Temperatura medida en zonas rurales

¿Qué se ve si se limita el cálculo de temperatura a las estaciones rurales en EEUU, teniendo en cuenta sus cambios de ubicación documentados? Eso nos lo cuenta el artículo al que se accede pinchando en esta imagen:

imagen_5395we compile a new estimate of Northern Hemisphere surface air temperature trends since 1881, using records from predominantly rural stations in the monthly Global Historical Climatology Network dataset. Like previous weather station-based estimates, our new estimate suggests that surface air temperatures warmed during the 1880s-1940s and 1980s-2000s. However, this new estimate suggests these two warming periods were separated by a pronounced cooling period during the 1950s-1970s and that the relative warmth of the mid-20th century warm period was comparable to the recent warm period. 

recopilamos una nueva estimación de las tendencias de la temperatura del aire en la superficie del hemisferio norte desde 1881, utilizando registros de estaciones predominantemente rurales en el conjunto de datos mensual de la Red Global de Climatología Histórica. Al igual que las estimaciones anteriores basadas en estaciones meteorológicas, nuestra nueva estimación sugiere que las temperaturas del aire en la superficie se calentaron durante las décadas de 1880, 1940, 1980 y 2000. Sin embargo, esta nueva estimación sugiere que estos dos períodos de calentamiento estuvieron separados por un pronunciado período de enfriamiento durante las décadas de 1950 y 1970 y que el calor relativo del período cálido de mediados del siglo XX fue comparable al período cálido reciente.

Datos sin procesar (salvo por cambio de ubicación), usando únicamente los que —¡supuestamente!— no tienen alteración “artificial” del registro por ITU (isla térmica urbana). Durante 30 años la temperatura bajó mientras el CO2 subía y el calentamiento de final de siglo era comparable al de lo años 30. Y esto es inconveniente para la secta catastrofista.

¿Por qué hay una diferencia entre estaciones rurales y urbanas?

Islas térmicas urbanas

Como ya hemos visto en el blog (ver), un problema en las medidas es la existencia de una progresiva urbanización (ver imagen bajo estas líneas): si una estación de medida estaba en zona rural en 1950, en una zona medio urbanizada en los años 80 y está plenamente integrada en una ciudad en 2010, esa estación va a mostrar un aumento de temperatura que no es real: es el efecto de las islas térmicas urbanas (ITU). El gráfico lo explica muy bien:

Este problema lo podemos llamar “sesgo de urbanización” o problema de las “islas térmicas urbanas” (ITU).

Lógicamente las medidas en una zona que de verdad sea rural están libres de este problema y son, a priori, mucho más fiables que las medidas realizadas en zonas urbanas. Pero si defines como rural lo que no lo es, por ejemplo porque no tienes suficientes estaciones realmente rurales, puedes incluso aumentar el sesgo en lugar de corregirlo, pues darás por supuesto que su calentamiento o enfriamiento es real y fiable, cuando en realidad ese calentamiento puede tener un error mayor incluso que el de una zona altamente urbanizada:

This means that if a town grew from 500 to 1,000 persons over the time period of the calculation, it would be considered “rural” in the GISS analysis, yet would record 0.22 °C false warming. By contrast a town that grew from 240,000 to 250,000 persons would only add 0.014 °C false warming, yet it would be adjusted to have the same trend as the small town, which in this case would entail an increase in its warming rate. (fuente)

Esto significa que si una ciudad creció de 500 a 1,000 personas durante el período de tiempo del cálculo, se consideraría “rural” en el análisis de GISS, pero registraría un calentamiento falso de 0.22 °C. Por el contrario, una ciudad que creció de 240,000 a 250,000 personas sólo agregaría 0.014 °C de falso calentamiento, sin embargo, se ajustaría para tener la misma tendencia que la pequeña ciudad, lo que en este caso implicaría un aumento en su tasa de calentamiento.

Es decir, definiendo erróneamente lo que es rural y lo que es urbano, la supuesta corrección del efecto ITU no sólo no lo corrige sino que lo agrava, porque las estaciones con mayor sesgo son las que se toman como referencias más fiables para corregir al resto.

¿Qué sesgo introducen las islas térmicas urbanas?

Puesto que la población mundial ha crecido en el último siglo (con ciudades cada vez más grandes), en principio el efecto que cabe esperar es que las temperaturas muestren un calentamiento creciente que no es real. Y este falso calentamiento puede ser del mismo orden de magnitud que el famoso “calentamiento global”:

Results indicate that in the United States the two global land-based temperature data sets have an urban bias between + 0.1°C and +0.4°C over the twentieth century (1901-84). This bias is as large or larger than the overall temperature trend in the United States during this time period, +0.16°C/84 yr. (fuente)

Los resultados indican que en los Estados Unidos, los dos conjuntos de datos de temperatura global en tierra tienen un sesgo urbano entre +0.1 °C y +0.4 °C durante el siglo XX (1901-84). Este sesgo es tan grande o más grande que la tendencia general de temperatura en los Estados Unidos durante este período de tiempo, + 0.16 °C/84 años.

We found that for the Unadjusted dataset, the subset of these fully urban stations show a warming trend of about 0.7 ◦C/century relative to the fully rural subset. In the Time-of-Observation adjusted version of the U.S. Network (the “Partially adjusted” dataset), this difference was partially reduced, which suggests that some of the apparent urban-rural difference is due to different observation practices between the subsets. However, the urban-rural difference still substantial (about 0.5 ◦C/century) for the Time-of-observation adjusted version.[…] it seems very likely that the oft-cited claims of unusual “global warming” have been substantially exaggerated by urbanization bias, at least. (fuente)

Descubrimos que para el conjunto de datos sin ajustar, el subconjunto de estas estaciones totalmente urbanas muestra una tendencia al calentamiento de aproximadamente 0,7 °C/siglo en relación con el subconjunto totalmente rural. En la versión ajustada por Tiempo de Observación de la Red de EE. UU. (El conjunto de datos “Parcialmente ajustado”), esta diferencia se redujo parcialmente, lo que sugiere que parte de la aparente diferencia urbano-rural se debe a las diferentes prácticas de observación entre los subconjuntos. Sin embargo, la diferencia urbano-rural sigue siendo sustancial (alrededor de 0,5 ° C/siglo) para la versión ajustada por tiempo de observación. […] parece muy probable que las afirmaciones citadas con frecuencia de inusual “calentamiento global” se hayan exagerado sustancialmente por sesgo de urbanización, al menos.

we conclude that about 50% of the recorded warming of China since the 1940s could be due to uncorrected urbanization bias. (fuente)

Concluimos que alrededor del 50% del calentamiento registrado de China desde la década de 1940 podría deberse a un sesgo de urbanización no corregido. 

The average warming rate of average air temperature attributable to urbanization is 0.124 ± 0.074 °C/decade in the YRDUA [Yangtze River Delta urban agglomeration]. Urbanization has a measurable effect on the observed climate warming in the YRD aggravating the global climate warming. (fuente)

La tasa de calentamiento promedio de la temperatura promedio del aire atribuible a la urbanización es 0.124 ± 0.074 °C/década en el YRDUA [aglomeración urbana del delta del río Yangtze]. La urbanización tiene un efecto medible en el calentamiento climático observado en el YRD que agrava el calentamiento climático global. 

above‐CO2 emission threshold regions (asterisks) have significantly larger trends than both the global means and the below‐threshold regions (plus signs). The trends also increase with increasing CO2 emissions threshold. For example, the surface measurements show an above‐threshold trend (see left‐most edge of curve) of about 0.13 K/decade larger than the global mean trend and 0.18 K/decade larger than the below‐threshold temperature trend. (fuente)

Las regiones por encima del umbral de emisión de CO2 (asteriscos) tienen tendencias significativamente más grandes que las medias globales y que las regiones por debajo del umbral (signos positivos). Las tendencias también aumentan con el aumento del umbral de emisiones de CO2. Por ejemplo, las mediciones de superficie muestran una tendencia en las zonas por encima del umbral (ver el extremo izquierdo de la curva) de aproximadamente 0.13 K/década más grande que la tendencia media global y 0.18 K/década más grande que la tendencia de temperatura en las zonas por debajo del umbral

Annual and seasonal urbanization‐induced warming for the two periods at Beijing and Wuhan stations is also generally significant, with the annual urban warming accounting for about 65∼80% of the overall warming in 1961∼2000 and about 40∼61% of the overall warming in 1981∼2000 (fuente)

El calentamiento anual y estacional inducido por la urbanización durante los dos períodos en las estaciones de Beijing y Wuhan también es generalmente significativo, con el calentamiento urbano anual representando aproximadamente el 65∼80% del calentamiento general en 1961∼2000 y aproximadamente el 40∼61% del total calentamiento en 1981∼2000 

‘parece muy probable que las afirmaciones frecuentemente citadas de inusual “calentamiento global” hayan sido exageradas sustancialmente por el sesgo de urbanización, al menos.’

Es lógico pensar que un ajuste que intente eliminar el efecto ITU lo que hará es reducir las temperaturas recientes en comparación con las más antiguas.

With regard to CRU data, Brohan et al. (2006, p. 11) emphasized that reasonable urbanization adjustments should always yield reductions in temperatures: “recent temperatures may be too high due to urbanisation, but they will not be too low.” Yet the GISS method routinely yields adjustments that increase the estimated trend. (fuente)

Con respecto a los datos de CRU, Brohan et al. (2006, p. 11) enfatizaron que los ajustes razonables de urbanización siempre deberían producir reducciones en las temperaturas: “las temperaturas recientes pueden ser demasiado altas debido a la urbanización, pero no serán demasiado bajas”. Sin embargo, el método GISS rutinariamente produce ajustes que aumentan la tendencia estimada.

Es decir, el resultado esperable es que la temperatura resumen de todas las estaciones de medida se parezca más tras el ajuste a la de las estaciones realmente rurales que a la de las estaciones parcial o totalmente urbanas. O, dicho aún de forma más clara: el ajuste de los datos debería reducir la magnitud del “calentamiento global”. Debería…

the highly urbanized subset shows considerably more warming than the average for the full dataset. This suggests that a substantial component of this warming is urbanization bias. So, if the NASA GISS urbanization adjustments are reliable, they should have substantially reduced the trend for the adjusted subset (fuente)

El subconjunto altamente urbanizado muestra un calentamiento considerablemente mayor que el promedio del conjunto de datos completo. Esto sugiere que un componente sustancial de este calentamiento es el sesgo de urbanización. Entonces, si los ajustes de urbanización de la NASA GISS son confiables, deberían haber reducido sustancialmente la tendencia para el subconjunto ajustado

El alucinante “ajuste” de los datos

Aunque las gráficas que vienen a continuación ya las hemos visto en el blog (ver), las vuelvo a poner para completar la explicación de cómo el ajuste hace cambios realmente importantes en los datos.

Gráfica publicada en 1999 (fuente):

y la versión de 2019 (fuente):

Nótese que ha subido 0.75 ºC la temperatura de final de siglo respecto de la de los años 40. Eso es un ajuste descomunal, del mismo orden de magnitud que la señal que presuntamente se está midiendo. De hecho, no había calentamiento a final de siglo en la primera gráfica (1999) y sí lo hay en la segunda (2019).

El conveniente ajuste

Los ajustes de la NASA-GISS supuestamente quitan el “sesgo de urbanización”, pero la realidad es que no lo hacen (fuente). En realidad el algoritmo empleado ¡¡¡¡corrige enfriamiento!!!! en la gran mayoría de las estaciones urbanas:

while it is true that there are some types of urban development which can introduce cooling under certain conditions, these “urban cooling” trends are very limited and rare. Urbanization bias is almost entirely a warming bias – that’s why we get Urban Heat Islands.

At any rate, they certainly shouldn’t be occurring for 85% of the urban stations, which is what NASA’s adjustment program calculates. (fuente)

si bien es cierto que hay algunos tipos de desarrollo urbano que pueden introducir enfriamiento bajo ciertas condiciones, estas tendencias de “enfriamiento urbano” son muy limitadas y raras. El sesgo de urbanización es casi completamente un sesgo de calentamiento — es por eso que tenemos las Islas de Calor Urbanas.

En cualquier caso, [los ajustes que calientan aún más] ciertamente no deberían estar ocurriendo en el 85% de las estaciones urbanas, que es lo que calcula el programa de ajuste de la NASA.

Por otro lado, el ajuste usado en el GISS tiende a crear forma de palo de hockey a partir de un calentamiento lineal (pues las correcciones dejan de aplicarse a partir de cierto año, calculado por el algoritmo, es decir aplican correcciones más grandes en los datos más viejos):

We note that by removing a lot of urbanization bias from the pre-1980s records, but not much from the post-1980s records, this artificially makes global temperatures for recent decades appear more unusual than if they had been unadjusted. (fuente)

Observamos que al eliminar una gran parte del sesgo de urbanización de los registros anteriores a la década de 1980, pero no mucho de los registros posteriores a la década de 1980, esto artificialmente hace que las temperaturas globales de las últimas décadas parezcan más inusuales que si no se hubieran ajustado.

Sigo en la cuarta y última parte.

NOTA: los datos de temperatura son un caos sometido a múltiples influencias no climáticas. Pero eso no valida los “ajustes”. Un ajuste es aceptable cuando se sabe alguna característica del error que posibilita su corrección. Corregir errores cuya existencia no consta por comparación entre estaciones es un acto de fe. Y que se haga de forma automatizada no lo convierte en un proceso objetivo. No son máquinas las que deciden implantar, mantener o eliminar un algoritmo de ajuste: son personas como Mann o Hansen.

Leer más:

 

Temperatura y CO2 (VI)

¿Puede el efecto suceder antes que la causa?

Un sistema real no puede reaccionar a sucesos futuros. El efecto no puede producirse ante de que suceda su causa. Si el efecto se produce antes que la causa, la causa no es la que estamos considerando.

He resaltado en entradas anteriores que los alarmistas tienen un problemón con los indicadores de temperatura y CO2 sacados de núcleos de hielo, pues en esos datos los cambios en la reconstrucción de temperatura se producen antes que en la reconstrucción de CO2. Hemos visto que manejan desde la ocultación del dato (ver,ver) hasta varios argumentos ad hoc (ver,ver) para tratar de minimizar el daño que estas pruebas científicas suponen a su ideología.

Vamos a ver resultados de simulaciones en las que se analiza si con un modelo sencillo de excitación una correlación puede dictaminar que el efecto sucede antes que la causa.

Lead-lag relationships between global mean temperature and the atmospheric CO2 content in dependence of the type and time scale of the forcing

En este artículo se simulan dos posibles causas de un aumento en la temperatura: cambios en la irradiación solar y cambios en las emisiones de CO2. Nótese que ni la temperatura ni la concentración de CO2 son consideradas las causas últimas de los cambios: ambas son efectos de la causa última.

Y su conclusión es que en el segundo caso, la temperatura siempre cambia después que el CO2, mientras que en el primer caso, quién va por delante depende de si los cambios en las emisiones de CO2 son rápidos o lentos: en cambios lentos (emisiones en forma de sinusoide de periodo cientos de años) el CO2 cambia primero.

In additional idealized numerical experiments, driven by periodic external emissions of carbon dioxide into the atmosphere, T always lags behind q [atmospheric CO2 content] as expected. In contrast, if the model is driven by the periodic non-greenhouse radiative forcing, T leads q for the external forcing time scale ≤4 ×102 yr, while q leads T at longer scales.

O, en otras palabras, bajo la hipótesis de que la causa son las emisiones de CO2 no se debería observar que la temperatura cambie primero. Un resultado inconveniente para el alarmismo, sin duda.

Dicho lo cual, yo haría los siguientes comentarios:

  1. Sólo han examinado excitación sinusoidal. Habría que ver con formas de onda con mayor contenido frecuencial y más parecidas a los indicadores históricos (e.g. tren de pulsos) cuál es el resultado.
  2. Determinan qué curva va por delante de qué curva de forma automatizada, calculando qué desplazamiento de curvas da la correlación máxima.
  3. No garantizan que en sus simulaciones las curvas de temperatura y CO2 sean prácticamente idénticas (ni, por supuesto, idénticas a curvas reales), como se observa en los núcleos de hielo.

Time lag between changes in global temperature and atmospheric CO2 content under anthropogenic emissions of CO2 and CH4 into the atmosphere

En este artículo los mismos autores (con un par de incorporaciones) lo que hacen es cambiar la causa: dan por supuesto que al mismo tiempo que cambian las emisiones de CO2 también cambian las emisiones de CH4 (metano). En su modelo la concentración de metano sufre un transitorio rápido que combinado con la variación más lenta en la concentración de CO2 produce cambios en la temperatura que en algunos casos una correlación puede considerar anteriores a los cambios en la concentración de CO2.

O, en otras palabras, en este artículo se da por supuesto que hay dos causas y se llega a la conclusión de que uno de los efectos (i.e. cambio en la temperatura) en algunos casos puede ser o parecer anterior a otro factor que tiene un efecto más lento (i.e. el cambio en la concentración de CO2). Esta hipótesis aplicada a los indicadores de temperatura y CO2 equivaldría a suponer la existencia de un tercer factor/causa de efecto rápido que es el que realmente provoca los cambios de tendencia en la temperatura (y que tendría que variar siempre con antelación al CO2 para poder explicar los cambios de temperatura reales en los núcleos de hielo). Es decir, de forma artificial se simula una causa diferente del CO2 que es algo así como esa misma hipotética causa adelantada y se hipotetiza que en tal caso la temperatura podría cambiar antes que el CO2, pero obviamente no cambiaría antes que la verdadera causa, que en este supuesto inventado es el CH4.

Al igual que en el artículo anterior, la excitación es sinusoidal (con ambas causas en fase).

En definitiva, nada nuevo bajo el sol: está claro que si dos variables están correladas (con un retardo de cientos de años, como ya sabemos), una posibilidad es que ambas respondan a cambios en una causa común. En este artículo se examina la posibilidad de que esa causa común, la industrialización, pueda hacer que la temperatura cambie antes que el CO2 por acción de dos factores con distinto tiempo de reacción en la cadena de causalidad: emisiones de CH4 y emisiones de CO2. Es decir, para que el CO2 pueda ser considerado culpable del crimen necesita obligatoriamente contar con un cómplice. Todo un mazazo para el alarmismo.

NOTA: no pasa nada por lanzar hipótesis, y de hecho ya tenemos varias sobre por qué la temperatura cambia primero y el CO2 cambia después. Lo que es anticientífico es pretender que una hipótesis es una teoría indiscutible con el argumento de que quien la propone tiene autoridad en la materia o porque se ha publicado en una revista prestigiosa. 

NOTA: es curioso cómo en el segundo de los artículos en la introducción hablan de los núcleos de hielo y de cómo la temperatura cambia antes que el CO2, pero en el artículo usan un modelo basado en el “desarrollo económico” y emisiones antropogénicas para así meter el CH4 en sus simulaciones.

Leer más:

“An inconsistent truth”

¿Cuál es la causa? ¿Es natural o es causado por el ser humano?

Si es natural, no puedes hacer nada al respecto. Y el resto de cuestiones ya no importan.

Si es causado por el ser humano, aún tienes que demostrar que una temperatura más alta es mala. Y eso es difícil, porque es buena.

Y también tienes que demostrar que más CO2 es malo. Y eso es muy dificil porque es bueno.

Fred Singer

“Estaría bien quitar al menos una parte del bultito de los años 40”

En el periodo 1940-1970 las temperaturas descendieron (en general en todo el mundo):

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Y, de hecho, algunos científicos nos avisaban a finales de ese periodo de que o se tomaban medidas o de seguir así íbamos a morir todos congelados (ver). Nótese la bajada de 0.3 ºC entre 1945 y 1970 en esta gráfica publicada en 1975:

En 1981 la temperatura global del planeta seguía mostrando la bajada de temperatura entre 1940 y 1970 (fuente):

Y otro dato más: en 1999 la NASA afirmaba que la década más calurosa del siglo XX en USA había sido la de los años 30, siendo 1934 el año más caluroso del siglo, y trataban de explicar por qué USA no mostraba calentamiento (fuente). Fijémonos bien en las gráficas en la captura de pantalla: hay descenso de temperatura entre 1940 y 1970.

Al ver que la temperatura subía tras 1970 los expertos cambiaron radicalmente las predicciones: ya no íbamos a morir congelados, íbamos a morir abrasados. Hala, con un par. Y en ambos casos, curiosamente, era por culpa del ser humano, los combustibles fósiles y las emisiones de CO2. Pero esta nueva historieta tenía ahora un problema con las temperaturas previas a la subida: ¿por qué había bajado la temperatura entre 1940 y 1970, si en ese periodo los niveles atmosféricos de COestaban aumentando?

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El problemilla que plantean los datos de termómetro para la Iglesia de la Calentología no es baladí. Por ejemplo, los devotos de esta Iglesia descartan tajantemente que el sol tenga influencia en el clima —¡está descartado, dicen!— con el argumento de que en los últimos años la radiación solar baja mientras la temperatura sube (ver). Si, según ellos, la ausencia de correlación positiva descarta el sol como causa, la bajada de la temperatura mientras el COsube también tiene que descartar el COcomo causa. Porque el argumento es el mismo en ambos casos, usando una gráfica en lugar de otra. Por supuesto, pueden echarle cara al asunto y tener un criterio diferente según les conviene (ejemplo), con la disonancia cognitiva puesta a toda máquina. Como vemos, este “bultito” del que estamos hablando es muy inconveniente para el fanatismo climático.

¿Y qué hace un calentólogo ante los datos inconvenientes? ¿Reconocer estar equivocado? ¿Reconocer que sus creencias no tienen una base tan sólida como afirma? No, claro que no: cambia los datos para que no haya grieta en los dogmas de su Iglesia. En palabras de los propios calentólogos:

Estaría bien quitar al menos una parte del bultito de los años 40, pero [si queda algo de bultito] seguimos con la pregunta de por qué hay un bultito.

Está diciendo que estaría bien cambiar los datos para que sean coherentes con su mensaje… ¡qué fuerte!

Y esto lo sabemos gracias al ClimateGate (ver,ver). Veamos con más detalle las elucubraciones de los miembros de esta Iglesia sobre cómo “corregir” las temperaturas para eliminar el bultito inconveniente. Calculaban que quitar 0.15 ºC sería suficiente (bajo el texto original pongo una traducción al español):

Phil, Here are some speculations on correcting SSTs to partly explain the 1940s warming blip.

If you look at the attached plot you will see that the land also shows the 1940s blip (as I’m sure you know).

So, if we could reduce the ocean blip by, say, 0.15 degC, then this would be significant for the global mean — but we’d still have to explain the land blip. I’ve chosen 0.15 here deliberately. This still leaves an ocean blip, and i think one needs to have some form of ocean blip to explain the land blip (via either some common forcing, or ocean forcing land, or vice versa, or all of these). When you look at other blips, the land blips are 1.5 to 2 times (roughly) the ocean blips — higher sensitivity plus thermal inertia effects. My 0.15 adjustment leaves things consistent with this, so you can see where I am coming from.

Removing ENSO does not affect this.

It would be good to remove at least part of the 1940s blip, but we are still left with “why the blip”.

Phil, aquí hay algunas especulaciones sobre la corrección de las TSM [Temperaturas de la Superficie Marítima o Sea Surface Temperature] para explicar en parte el problema del bultito de los años cuarenta.

Si miras la gráfica adjunta, verás que la tierra también muestra el bultito de la década de 1940 (como estoy seguro de que sabes).

Entonces, si pudiéramos reducir el bultito marítimo en, digamos, 0,15 °C, entonces esto sería significativo para la media global, pero aún tendríamos que explicar el bultito de la tierra. He elegido 0,15 aquí deliberadamente. Esto todavía deja un bultito en el mar, y creo que uno necesita tener alguna forma de bultito en el océano para explicar el bultito en la tierra (a través de algún forzamiento común, o la fuerza del océano, o viceversa, o todo esto). Cuando miras otros bultitos, los bultitos terrestres son de 1.5 a 2 veces mayores (aproximadamente) que los bultitos del océano: mayor sensibilidad más efectos de inercia térmica. Mi ajuste de 0.15 deja las cosas consistentes con esto, para que puedas ver de dónde vengo.

Eliminar ENSO no afecta a esto.

Sería bueno eliminar al menos parte del bultito de los años 40, pero todavía nos queda “por qué hay un bultito”.

Sería bueno eliminar al menos parte del bultito de los años 40.” ¿Para quién y por qué sería bueno manipular los datos para que cuenten una historia falsa pero coherente con sus bastardos intereses? ¿Bueno, en qué sentido?

Seguramente estamos malinterpretando lo que estas honestas personas querían decir… Y es que la Iglesia de la Calentología es víctima de malas intepretaciones de sus palabras y actos, ¿o es que no nos hemos enterado de eso? ¡Son inocentes falsamente acusados!

Es impactante la absoluta falta de ética con la que hablan de cómo cambiar los datos “inconvenientes”. ¿Debemos tener fe en la honestidad de los científicos alarmistas (oximoron como la copa de un pino)? Gracias, pero no gracias: quiero ver los datos sin manipular y las opiniones de los alarmistas que se las queden para ellos. Un dato que haya tocado un “científico” de esta camada es un dato que carece de credibilidad. Salvo que nos guste ser engañados, claro.

LLegó el ajuste

Gráfica publicada en 1999 (fuente,fuente):

y la versión de 2019, en la que los datos han sido “ajustados” (fuente):

El calentamiento que —como hemos visto antes— en 1999 la propia NASA afirmaba que no existía en el siglo XX, mágicamente sí existe en la gráfica de 2019.

La temperatura cambia antes que el CO2: ocultan este hecho (ver,ver,ver).

La temperatura sigue una trayectoria incoherente con la hipótesis del calentamiento por CO2: cambian los datos.

Es la ciencia de los alarmistas. No es ciencia.

Seguiré hablando de los ajustes de los datos de temperatura en próximas entradas.

NOTA: creo que la temperatura del planeta ha subido desde 1970. Lo que no tengo tan claro es que los datos “ajustados” digan correctamente cuánto ni que la reescritura de las temperaturas del pasado sea un fiel reflejo de las temperaturas del pasado. Casi que lo más grave es lo segundo: se está cambiando la historia haciendo desaparecer cambios de temperatura que está documentado que han existido (ver,ver,ver) pero que son inconvenientes para el alarmismo. Supongo que a cualquiera que haya leído las primeras entradas de este blog le sonará la historia.

NOTA: el argumento de que si dos variables no tienen una relación directa (e.g. una baja mientras la otra sube) entonces se deduce que una no causa la otra es una falacia: parece razonable pero no lo es. Lo explico en esta entrada. No confundamos arrogancia ni tener un titulito con competencia (ver).

NOTA: cambios automatizados (i.e. hechos en base a un algoritmo) no significa que los cambios se realicen de forma objetiva: la decisión de usar el algoritmo a la vista del resultado es una decisión subjetiva. ¿Seguirían usando ese algoritmo de manipulación de los datos si el resultado final no les gustase? Seguro que encontrarían mil razones para revisar o abandonar el algoritmo si quisieran encontrarlas.

You could argue that it might be better to leave them unadjusted, but it’s really not kosher to go in on a case by case basis. Our approach is to set up an objective scheme and then let the computer and the satellite make the decision – its not necessarily the best way, but its objective, even though, as our caveat states, it is going to give “bad” results at some individual stations. (fuente)

Leer más:

 

Ofrecen un premio en metálico para quien demuestre que las emisiones antropogénicas de CO2 han creado un calentamiento global peligroso

members of the Coalition have established a fund now totaling $10,000 to be granted to the first applicant to present real-world evidence showing that the man-made fraction of airborne carbon dioxide causes dangerous global warming.

los miembros de la Coalición [Climate Science Coalition] han establecido un fondo que ahora totaliza $10,000 que se otorgará al primer solicitante que presente evidencia en el mundo real que demuestre que la fracción artificial de dióxido de carbono en el aire causa un calentamiento global peligroso.

¿Cuál es la excusa de los climastrólogos para no recibir ese premio?

NOTA: puede que no sea un método muy ortodoxo, pero este tipo de iniciativas, como ya sucediera con la homeopatía (ver), transmiten un mensaje muy claro.

Leer más:

La falacia del pack

Los autodenominados “escépticos” son grandes maestros en el uso de falacias. Si bien la base de ese movimiento es la falacia de autoridad, ya sea resaltando que tienen un titulito, que son científicos o proclamándose portavoces de “los que saben” (ver,ver), no dudan en recurrir a los argumentos ad populum y ad hominem para defender los dogmas de su grupo.

Pero hay otra falacia que también es típica de los “escépticos”, y es juntar en el mismo listado o texto temas en los que creen tener argumentos y razón, con temas que son incapaces de defender con argumentos racionales. A falta de un mejor nombre la he llamado la falacia del pack. Este sofisma viene a ser algo así como:

“como tengo razón en mi crítica a los antivacunas, la homeopatía y el terraplanismo, eso demuestra que mi opinión sobre el cambio climático también es correcta”.

Porque los mencionan juntos…

Tres ejemplos de esta falacia:

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Puede parecer una falacia de falsa analogía, pero no lo es porque ni se molestan en argumentar una analogía: el argumento es que como tienen razón en A se demuestra que tienen razón en B. Y no busques más porque no hay más.

Leer más:

Cuando falla la profecía

¿Sabías que sólo queda un mes para que el café y el chocolate desaparezcan? Los expertos ya lo sabían en el 2017 (fuente).

Y en 1998 los expertos ya avisaban de que las Maldivas iban a desaparecer incluso antes del año 2010 (ver). En 2008 se confirmaba que iban a desaparecer en un par de años y sus dirigentes ya buscaban países de acogida para la población (ver). En 2018 los expertos ya sabían que las Maldivas serían inhabitables antes del 2030 (ver).

Démonos prisa porque en 2010 el Mediterráneo se habrá quedado sin playas, como los expertos ya sabían en el año 2001. En 2019 los expertos ya saben que será en 2050 cuando nos quedemos sin playas (ver).

Los expertos ya sabían en 2007 que el Ártico se quedaría sin hielo en 2013 (ver). Y eso siendo optimistas, decían. Y sabían que los osos polares iban a desaparecer. Todavía hay hielo en el Ártico (ver) y la población de osos polares es mayor ahora que en 2007 (ver).

En 2019 los expertos ya saben que el futuro estará marcado por las extinciones masivas y por zonas del planeta que quedarán inhabitables (ver).

¿Qué hacen los miembros de una secta cuando falla la profecía? No necesariamente cuestionan sus creencias. Se agarran a cualquier explicación ad hoc sobre por qué ha fallado la profecía y no sólo no se reduce su fe sino que posiblemente sale reforzada e intensifican su labor por captar más miembros para su secta (ver). Y lanzan una nueva profecía: aunque en el pasado erraron, ahora sí ven el futuro con claridad.