Scafetta vuelve por más

Un nuevo artículo de Scafetta y es casi tan malo como el anterior.

En marzo, describimos cómo un artículo de comparación modelo-observaciones en GRL por Nicola Scafetta (Scafetta, 2022a) se equivocó básicamente en todo lo que uno podría equivocarse (la incertidumbre en las observaciones, la variabilidad interna en los modelos, la base estadística para las comparaciones, ¡mucho!). Ahora está de regreso con un nuevo artículo en una revista diferente que podría verse como un intento de reparar los agujeros en el primero, pero si bien hace algunos progresos, ahora agrega algunos errores nuevos al intentar RCP en sus conclusiones originales.

Incertidumbre observacional

Señalamos en marzo que Scafetta había descuidado por completo la incertidumbre observacional al calcular el cambio de temperatura observado (2011-2021 en comparación con 1980-1990). Ahora lo ha incluido, pero ha cometido un error masivo, de modo que es aproximadamente un factor de diez demasiado pequeño (¡aunque esto es una especie de progreso!). Su error es claro en su Apéndice 1, y consiste en que él usa la precisión de la anomalía media global anual (alrededor de 0.05ºC, ¡refiriéndose descaradamente al cálculo de GISTEMP!) para estimar la incertidumbre en la media de 11 años (como sigma_/sqrt(10)=0.016

ºC). ¿Por qué está mal? Bueno, la serie de tiempo de observación tiene una serie de cosas diferentes: en cualquier período de 11 años, habrá una realización particular del clima (desde la variabilidad diaria hasta la estacional, los efectos ENSO, etc.). Sin embargo, esta realización del ‘ruido’ no es con lo que estamos tratando de comparar los modelos (dado que no hay expectativas de que pueda coincidir con la trayectoria climática específica que se ve en el mundo real), estamos apuntando al cambio a largo plazo. . Entonces, en la estimación de ese cambio a largo plazo, debemos incluir la incertidumbre de eso debido a la variabilidad interanual (el ‘ruido’ en este caso).

En términos formales, estamos modelando el cambio decenal estimado en la temperatura como un cambio climático a largo plazo, un cambio asociado con la variabilidad interna estocástica y el error de medición:

Delta T_ = Delta T_ + Delta T_ + Delta T_

con T_

se supone que es constante por definición durante cada década, y así

sigma_^2 = sigma_^2 + sigma_^2

los sigma_

se puede estimar a partir de la muestra decenal y para GISTEMP o ERA5 es de alrededor de 0,05ºC, mientras que sigma_ es mucho menor (0.016ºC más o menos). Entonces, el intervalo de confianza del 95% en el cambio decenal debido a la variabilidad interna es, por lo tanto, alrededor de 1.96*sqrt(0.05^2-0.01^2)=0.1ºC – ¡esto no puede ser simplemente ignorado! Existe aún otra fuente de incertidumbre: la de los propios forzamientos. En particular, no tenemos información perfecta sobre cómo los aerosoles han variado en las últimas décadas y la incertidumbre se traduce en diferencias en las tendencias de temperatura, incluso si la sensibilidad climática se conociera perfectamente.

Scafetta también tiene un poco de discusión sobre la incertidumbre derivada de los valores mensuales en lugar de los números anuales, pero pasa por alto el problema real de la gran cantidad de autocorrelación en los residuos de la serie de tiempo mensual del SAT (rhoaproximadamente 0,7

) que debe tenerse en cuenta al estimar la incertidumbre de la media o la tendencia (ya que reduce los grados de libertad efectivos). La autocorrelación en los residuos de la serie temporal anual del SAT es pequeña (rhoaprox. ~0.1) y puede despreciarse en su mayoría, por lo que las fórmulas estándar pueden usarse para la incertidumbre.

Distracciones sin sentido

Por alguna razón, este nuevo documento está lleno de muchos análisis que no agregan nada a las conclusiones (OMI). Esto no es realmente muy importante, muchos periódicos sufren de esto (¡tal vez incluso algunos de los míos!), Pero se interpone en el camino de ver lo que realmente está sucediendo. Por ejemplo, tenga en cuenta la falta de diferencias sustanciales entre los SSP en la Figura 4 para el período de 1980 a 2021: ¿cuál fue el punto de hacer lo mismo para cada escenario cuando nada depende de ello? (Tenga en cuenta que el corto período 2015-2021 no es lo suficientemente largo como para que las diferencias en las emisiones hagan mella en las concentraciones o, posteriormente, en el clima).

En segundo lugar, Scafetta dedica mucho tiempo a jugar juegos inspirados en los datos de MSU-TLT; no ambas versiones, que existen tanto de UAH como de RSS, sino solo la de UAH que sugiere que es (sobre la base de nada) más precisa. que cualquier dato de superficie in situ. Mi opinión al respecto probablemente difiere un poco de la suya, pero nuevamente se trata de una cuestión de incertidumbre desatendida. El registro RSS TLT se calienta en 0,65 ºC (¡más que cualquier producto en el periódico!), en comparación con solo 0,40 ºC en el registro UAH, y esto ni siquiera se menciona, aunque por sí solo sería un argumento igualmente claro para un subestimar de la sensibilidad del modelo climático. El descuido de la incertidumbre estructural muy real en los registros MSU-TLT es un (otro) pulgar descarado en la escala en apoyo de su conclusión preferida. Como puede ver aquí, la inclusión de los datos RSS socavaría aún más el argumento de Scafetta:

Comparación de los cambios del SAT multimodelo (1980-1990 a 2011-2021) a los productos UAH y RSS MSU-TLT. Misteriosamente, la línea de la derecha (de RSS), que es claramente consistente con casi todos los modelos, no se usa ni se menciona en el nuevo artículo de Scafetta.

En tercer lugar, y este es un punto menor (aunque revelador), el mapa espacial de los resultados de GISTEMP (fig. 7c) y el texto asociado son simplemente incorrectos. De hecho, todas las declaraciones relacionadas con la escasez del producto GISTEMP son incorrectas. El producto GISTEMP también se llena en los polos (utilizando estaciones dentro de los 1200 km) y no tiene los espacios que se muestran. Creo que ha usado datos de una opción de trazado con el radio de influencia reducido a 250 km, pero este no es el producto GISTEMP real. Esto afecta (al menos) lo que se informa como datos medios globales de GISTEMP en la Tabla 4 y probablemente el resto, pero no verifiqué cada número.

Espejismo de triaje

El enfoque de Scafetta, tanto en el último documento como en este, es dividir los modelos en grupos de sensibilidad climática baja, media y alta. La «mejor suposición» del IPCC para ECS es de alrededor de 3 °C (con un rango probable de 2,5 a 4 °C) a partir de varias limitaciones observacionales, por lo que alguien que quisiera evaluar la evaluación del IPCC habría hecho que los tres grupos correspondieran a ECS 4ºC. Sugerimos esta proyección en nuestra reciente Naturaleza comentario (Hausfather et al, 2022. Scafetta, sin embargo, opta por dividir los grupos a 3ºC y 4,5ºC, y los grupos tienen una ECS media de 2,5, 3,7 y 5,1ºC respectivamente, en comparación con 2,2, 3,2 y 4,9ºC para una agrupación ‘similar al IPCC’, en particular empujando el grupo medio cerca del borde de los valores ‘probables’ del IPCC. (Tenga en cuenta que las medias de los grupos dependen de la selección del modelo, y estoy usando los 58 modelos que usamos en Hausfather et al (2022), en comparación con los 38 de Scafetta. Tenga en cuenta también que el valor ECS de KACE-1-0-G es incorrecto: debería ser de 4,75 ºC en lugar de 4,48 ºC y el modelo debería estar en el grupo ‘high ECS’ Esto fue algo que encontramos al escribir nuestro comentario y está en el datos suplementarios allí, pero obviamente no se ha propagado completamente a través del ecosistema de datos). El punto es reforzar afirmaciones sin respaldo como «solo el grupo de GCM de bajo ECS puede considerarse suficientemente validado» que luego puede reciclarse en la esfera mediática contraria.

Pero aun así, está claro en la Fig. 4 (como lo estaba en nuestra figura en la queja inicial) que las observaciones in situ y de reanálisis son consistentes con haber sido extraídas de muchos de los conjuntos de modelos en los grupos ECS medio e incluso alto de Scafetta.

Fig 4b de Scafetta (2022b) (izquierda) y el gráfico de nuestra publicación de blog anterior. ¡Encuentra la diferencia!

Específicamente, mientras que en promedio hay una tendencia a una mayor cambios de temperatura en modelos ECS superiores (como era de esperar), las observaciones (con la excepción de UAH-TLT) son claramente compatibles con muchos de los modelos con ECS>3ºC (aunque no para ECS>5ºC, conclusión a la que llegó el IPCC !). Dado que el mundo real es solo una realización de un sistema caótico, no debe rechazar un modelo si el mundo real se encuentra dentro de la distribución esperada del conjunto. En nuestra nota de marzo, dimos una prueba estadística específica que aborda específicamente esta situación (tomada de un caso similar discutido en Santer et al (2008)) – como era de esperar, Scafetta ignora esto, ya que las observaciones de ERA5 son compatibles con más del 65 % de los modelos para los que hay varios miembros del conjunto.

Incluso los problemas reales se estropean

Para ser claro, hay son problemas reales con el conjunto CMIP6. Algunos de los modelos de alto ECS (ECS > 5ºC) son incompatible con las tendencias recientes y tiene sentido descartarlas (o restarles peso) en las predicciones transitorias a corto plazo (Hausfather et al, 2022). Ahí son Diferencias sistemáticas en el Océano Austral en las últimas décadas entre las tendencias de TSM observadas y modeladas. Sin embargo, los problemas reales que generan estos desajustes ni siquiera se mencionan, y mucho menos se discuten: ¿Hay problemas con los forzamientos que están impulsando artificialmente el calentamiento en algunos modelos? Sí. (Fasullo et al, 2021); ¿Faltan procesos en todos estos modelos CMIP6 que puedan explicar la discrepancia del océano austral? Probablemente. (Rye y otros, 2020); ¿La fase de la nube en algunos modelos se está ajustando de manera inapropiada? Quizás (Cesana et al, subm). En cambio, obtenemos una letanía de insinuaciones vagas sobre los efectos de isla de calor urbano supuestamente ignorados (citando los mismos tres documentos varias veces) con una pizca de astrología. Quiero decir, realmente, ¿quién revisó esto? (¡Y no me hagan empezar con la extrapolación sin información de sus resultados a la política climática!).

Línea de fondo

Como quedó claro en el comentario que hicimos en su primer artículo, la variabilidad interna del conjunto multimodelo y la incertidumbre observacional en la tendencia hacen insostenible la conclusión preferida de Scafetta (que debemos rechazar todos los modelos con ECS por encima de 3ºC). En lugar de una nueva metodología ‘avanzada’ que limita mejor ECS que cualquier trabajo anterior, los esfuerzos aquí son de mala calidad, derivados y, cuando se examinan, en realidad respaldan las conclusiones anteriores del IPCC y los documentos en los que se basaron. Estos dos documentos deberían convertirse en lecciones objetivas sobre cómo no comparar modelos con observaciones que, irónicamente, podrían hacer que se citen relativamente bien.

Referencias

  1. N. Scafetta, «Pruebas avanzadas de simulaciones de GCM CMIP6 de ECS bajo, medio y alto frente a ERA5-T2m», Cartas de investigación geofísica, vol. 49, 2022. http://dx.doi.org/10.1029/2022GL097716

  2. Z. Hausfather, K. Marvel, GA Schmidt, JW Nielsen-Gammon y M. Zelinka, «Simulaciones climáticas: reconocer el problema del ‘modelo caliente'», Naturaleza, vol. 605, págs. 26-29, 2022. http://dx.doi.org/10.1038/d41586-022-01192-2

  3. JT Fasullo, J. Lamarque, C. Hannay, N. Rosenbloom, S. Tilmes, P. DeRepentigny, A. Jahn y C. Deser, «Calentamiento espurio de la era histórica tardía en CESM2 impulsado por emisiones prescritas de quema de biomasa», Cartas de investigación geofísica, vol. 49, 2022. http://dx.doi.org/10.1029/2021GL097420

  4. CD Rye, J. Marshall, M. Kelley, G. Russell, LS Nazarenko, Y. Kostov, GA Schmidt y J. Hansen, «El derretimiento de los glaciares antárticos como impulsor de las tendencias climáticas recientes del océano Austral», Cartas de investigación geofísica, vol. 47, 2020. http://dx.doi.org/10.1029/2019GL086892

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