Lo que dicen realmente los modelos del IPCC

Gavin Schmidt en Realclimate.org

Durante las últimas dos semanas ha habido mucho debate en blogs sobre lo que los modelos utilizados en el cuarto informe de síntesis del IPCC (1) predicen o no sobre la variabilidad natural en presencia de una tendencia relacionada a largo plazo con los gases invernadero. Desafortunadamente, gran parte de la discusión se ha basado en gráficos, modelos de balance de energía y descripción de lo que es el componente forzado, en lugar de todo el ensamblaje de los modelos acoplados. Esto ha llevado a un excitante pero desinformado rumor sobre las tendencias a muy corta escala de tiempo. Ya hemos discutido (2) como los análisis a corto plazo de los datos pueden ser engañosos, y hemos comentado previamente que el uso de la incertidumbre en la media ensamblada era confundida con la envoltura de trayectorias posibles (3). Las salidas reales (4) de los modelos han estado disponibles (5) durante largo tiempo, y es algo sorprendente que nadie lo mirara específicamente, dada la atención que el asunto ha obtenido. En este post examinaremos directamente lo que muestran realmente las simulaciones de los modelos individuales

Primero, ¿Qué apariencia tiene la propagación de las simulaciones? La siguiente figura traza la anomalía de la temperatura media global para 55 realizaciones individuales del siglo XX y su continuación para el siglo XXI según el escenario SRES A1B. Para nuestros propósitos ese escenario está bastante cerca de los forzamientos reales durante años recientes. La media ensamblada equilibrada está trazada en la gráfica. Esto no es exactamente lo que el IPCC traza (ya promedia sobre un único modelo ensamblado antes de promediar en todos los modelos) pero en este caso la diferencia es menor.

Debe quedar claro que en la figura superior la tendencia a largo plazo (la señal del calentamiento global) es robusta, pero es igualmente obvio que el comportamiento a corto plazo de cualquier curva individual no lo es. Esto es el impacto de la variabilidad estocástica no correlacionada (¡la meteorología!) en los modelos que está asociada con los modelos interdecadales e interanuales, estos pueden ser asociados con la variabilidad del Pacífico tropical o fluctuaciones de la circulación oceánica por ejemplo. Los diferentes modelos tienen diferentes magnitudes de esta variabilidad que extienden lo que puede ser inferido de las observaciones y que querrías ajustar en un análisis más sofisticad . Para este post, sin embargo, es suficiente usarlos ‘tal y como estáni’.

Podemos caracterizar la variabilidad muy fácilmente mirando al rango de regresiones (líneas rectas) durante varios segmentos temporales y dibujando la distribución. Esta figura muestra los resultados para el periodo 2000-2007 y 1995-2014 (inclusive) junto con la curva Gaussiana que ajusta la distribución. Estos dos periodos fueron escogidos porque se corresponde con el análisis previo. La tendencia media (y modo) en ambos casos es de 0.2ºC/Década (como ha sido ampliamente discutido) y no hay una diferencia significativa entre las tendencias durante los dos periodos. Hay por supuesto una gran diferencia en la desviación estándar – que depende fuertemente de la longitud del segmento.

Durante el corto periodo de 8 años, las regresiones oscilan entre -0.23ºC/Dec a 0.61ºC/Dec. Observar que esto es sobre un periodo sin gran actividad volcánica y entonces la variación es predominantemente interna (algunos modelos incluyen la variabilidad del ciclo solar que provoca una pequeña diferencia). El modelo con la tendencia más grande tiene un rango entre -0.21ºC y 0.61ºC en 4 diferentes realizaciones, confirmando el papel de la variabilidad interna, 9 simulaciones de 55 tienen una tendencia negativa durante el periodo.

Durante el periodo mas largo, la distribución se hace más ajustada, y el rango se reduce a 0.04 a 0.42ºC/Dec. Notar que incluso para el periodo de 20 años, hay una realización que tiene una tendencia negativa. Para ese modelo, las 5 realizaciones diferentes dan un rango de tendencias de entre 0.04 y 0.19ºC/Dec.

Por lo tanto:

• Las afirmaciones (6) de que GCMs proyectan un incremento monótono de las temperatura incrementando los gases invernadero no son validas. La variabilidad natural no desaparece porque haya una tendencia a largo plazo. La media ensamblada se está incrementando monótonamente en ausencia de grandes erupciones volcánicas, pero esto es el componente forzado del cambio climático, no una única realización o algo que pudiera ocurrir en el mundo real.

• Las afirmaciones de una tendencia observada negativa durante los últimos 8 años serían inconsistentes con los modelos que no pueden apoyarla. Las afirmaciones similares de que las proyecciones del IPCC de un aumento de 0.2ºC/Dec durante las próximas e inmediatas décadas estarían falsificadas por tales observaciones y son igualmente falsas.

• Durante un periodo de 30 años, habría una base fuerte para argumentar que un tendencia negativa estaría fuera de los límites de confianza en un 95% en la tendencia esperada (el único modelo ejecutado en el ensamblado mencionado arriba sugiere que solo ocurriría ~2% del tiempo).

Aparece una cuestión relacionada que es cada cuanto deberíamos esperar para que se rompa un nuevo récord en la temperatura media global. Esto también es función de la variabilidad natural (Cuanto más pequeña es, más pronto esperaríamos un nuevo récord. Podemos examinar un modelo individual tras ejecutarlo y mirar la distribución. Aunque aquí hay un problema que se relaciona con la incertidumbre en las observaciones. Por ejemplo, las series GISTEMP (7) tienen al año 2007 ligeramente más cálido que 1998, que no es el caso en los datos HadCRU. Entonces en lo que estamos realmente interesados es en el periodo de espera para el próximo récord en el que no haya ambigüedades, es decir, un récord que sea al menos 0.1ºC más cálido que el previo (para que fuera claro en todos los conjuntos de datos de observación). Esto obviamente va a necesitar un periodo más largo de tiempo.

Esta figura muestra la distribución acumulada de los tiempos de espera para nuevos récord en los modelos que comienzan en 1990 y llegan al 2030. La curvan deben ser leídas como el porcentaje de nuevos récord que verías si esperas X años. Las dos curvas son para un nuevo récord de cualquier tamaño (negra) y para un récord sin ambigüedades (>0.1ºC por encima del previo, rojo). El principal resultado es que el 95% del tiempo, se verá un nuevo récord cada 8 años, pero para un récord sin ambigüedades, necesitas esperar 18 años para tener similar confianza. Como mencioné arriba, este resultado es dependiente de la magnitud de la variabilidad natural que varía durante los modelos diferentes. Por tanto en el mundo real la expectativa mostrada aquí no sería exactamente la misma, pero esta es razonablemente indicativa.

Podemos mirar también a como los resultados de Keenlyside et al (8) comparan la variabilidad natural en las simulaciones estándar (no inicializadas). En sus experimentos, la media decadal del periodo 2001-2010 y 2006-2015 son más frías que el de 1995-2004 (usando la aproximación más cercana a sus resultados con solo datos anuales). En las tendencias del IPCC, esto solo ocurre en una simulación, y después para la primera media decadal, no para la segunda. Esto implica que podrían estar ocurriendo mas cosas, no sólo el taponamiento de la variabilidad interna en su modelo. Aquí, las diferencias entre las primeras medias decadales se extienden de entre 0.09 a 0.19ºC – significativamente por encima de cero. Para el segundo periodo, el rango es de 0.16 a 0.32 ºC. Uno podría especular que hay realmente un enfriamiento que es implícito en su proceso mismo de inicialización. Sería instructivo intentar algún experimento similar con un ‘modelo perfecto’ (donde tu intentas y replicas otro modelo en lugar del mundo real) para investigar más esta idea.

Finalmente, solo quiero enfatizar que muchos de estos ejemplos, afirmaciones que han circulado sobre el espectro de las respuestas del modelo del IPCC si que nadie mirara realmente a cuales eran estas respuestas. Dado que el archivo de estos modelos existe y esta disponible para el público, no hay ya ninguna excusa para ello. Por tanto, si quieres hacer una afirmación sobre los resultados de los modelos del IPCC, ¡Descárgatelos primero!

Muchas gracias a Sonya Millar por elaborar estas medias desde el archivo del IPCC.

Gavin A. Schmidt
Climatólogo del Instituto Goddard de la NASA.

Artículo original:

http://www.realclimate.org/index.php/archives/2008/05/what-the-ipcc-models-really-say/#more-564

Referencias:

(1) http://ipcc-wg1.ucar.edu/wg1/wg1-report.html

(2) http://www.globalizate.org/realclimate211108veresp.pdf

(3) http://www.realclimate.org/index.php/archives/2007/12/tropical-troposphere-trends/

(4) http://www-pcmdi.llnl.gov/ipcc/about_ipcc.php

(5) http://www.realclimate.org/index.php/archives/2008/02/ipcc-archive/

(6) http://climatesci.org/2008/05/01/comments-on-the-new-york-times-article-decade-break-in-global-warming-may-01-2008/

(7) http://data.giss.nasa.gov/gistemp

(8) http://www.realclimate.org/index.php/archives/2008/05/global-cooling-wanna-bet/