La Predicción Del Cambio Climático a Nivel Regional (y su más que dudosa precisión)

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Global climate models do not easily downscale for regional predictions Fuente. Terradaily

 Allá por la década de los años 90 del siglo XX, el CSIC decidió que este impresentable administrador participara en el Primer Programa Nacional del Clima de España, y seguidamente que fuera Miembro de la Primera Comisión Nacional del Clima, que dicho sea de paso tan solo se reunió una vez.  En el grupo de trabajo en el que participaba, conocí a un famoso experto español que formó parte del IPCC durante más de un decenio, entablando una gran amistad que aun perdura. Hace pocos días cenábamos juntos, comentándome que los modelos de circulación general (para hablar en términos sencillos) no iban ya a aportar mucho más de lo publicado hasta la fecha. Si retrocedemos a aquellos años 90, cabe mencionar que el tamaño de los píxeles de tales modelos eran enormes, de unos 200 o 300 km de lado (si no recuerdo mal), por lo que las predicciones a escala regional, debían hacerse, por ejemplo, anidando los denominados “downscaling” estadísticos, que de hecho ya arrastraban las incertidumbres de los globales, añadiéndose pues otras nuevas, por lo que eran escasamente fiables, menor en el caso de las temperaturas y mucho más acusado a la hora de predecir las precipitaciones.

 Pues bien, en este sentido, los mentados constructos numéricos, no parecen haber mejorado mucho, como veremos a continuación, siendo un hecho que ha acabado  por reconocerse por los expertos en la materia, aunque no por sus usuarios, ya sean científicos o políticos.

  Ya os he comentado en post previos, mis serias dudas acerca de las proyecciones de estos modelos predictivos, lo cual no significa que niegue que “nos estemos calentando”.  Sin embargo, los modelos de circulación general a escala regional no soy útiles con vistas a predecir los futuros climas de un país o territorio, por lo que la creencia popular de que van a aumentar la temperatura y disminuir las precipitaciones por doquier no deja de ser más que una leyenda urbana, si nos referimos a espacios geográficos concretos aunque sean considerablemente extensos. Os expongo tan solo un ejemplo escrito en nuestra bitácora: “Cambio Climático: Hacía una Península Más Cálida o Más Fría. La Teoría del Recalentón”. Pero leer literalmente los siguientes fragmentos  lo redactado por los autores en agosto de 2016, es decir en la noticia que os mostramos completa al final de este post:

 “(…) Encontraron que las proyecciones de los cambios de temperatura con los modelos climáticos globales se hicieron cada vez más inciertos a escalas por debajo de aproximadamente 600 millas horizontales, una distancia equivalente a las anchuras combinadas de Pennsylvania, Ohio e Indiana. Mientras que los modelos climáticos podrían proporcionar información útil sobre el calentamiento global previsto para, por ejemplo, el Medio Oeste, la predicción de la diferencia entre el calentamiento de Indianápolis y Pittsburgh podría resultar inútil. Los cambios regionales en las precipitaciones resultan aún más difíciles de predecir, con estimaciones altamente inciertas a escalas inferiores a aproximadamente 1.200 millas, lo que equivale a la anchura combinada de todos los estados del océano Atlántico desde Nueva Jersey hasta Nebraska. La diferencia entre los cambios totales de lluvia en Filadelfia y Omaha debido al calentamiento global, por ejemplo, serían difíciles de evaluar. Los investigadores informan de los resultados de su estudio en la edición de agosto de “Advances in Atmospheric Sciences (…)”Los responsables políticos y partes interesadas usan la información de estos modelos para informar de sus decisiones”, dijo Mann. “Es crucial que entiendan la limitación de la información de las proyecciones de los modelos que pueden proporcionar a escala local.”.

  Si tiene dudas, mire en Internet un Mapa de los Estados de EE.UU. y calcule a ojo de pájaro las enormes distancias a las que se refieren los autores.

 Sorprende pues que en reuniones y convenciones internacionales, se siga soslayando gravísimamente este hecho. También resulta asombroso que una buena parte de los estudios científicos publicados acerca de los efectos del calentamiento climático en muchas regiones y países se soslaye también tal problema, dando por cierta, le mentada leyenda urbana. ¿No saben los investigadores la precisión de los ingenios sobre os que basan sus estudios y conclusiones?. Desgraciadamente parece ser que no, ya que de otro modo estarían incurriendo en un soberano fraude científico. Ahora bien, cuando más alarmistas sean los resultados de sus estudios antes se publicarán y en revistas de mayor impacto. Seamos claros, si en promedio el clima global del Planeta se calienta, bien pudiera suceder que en la región en la que usted vive, centro de unos años arrecie el frío o las precipitaciones, todo lo contrario de lo que la mayoría de los ciudadanos creen cierto, al leer la prensa.

 Ahora les ruego que relean el primer párrafo de este post, fruto de mi paupérrima experiencia, hará más de veinte años, y reflexionen en qué mundo vivimos, así como la cacareada objetividad de que hacen gala muchos de los que se autodenominan expertos sobre cambio climático. ¿Sin comentarios!.

 Juan José Ibáñez

 Global climate models do not easily downscale for regional predictions

by Staff Writers; University Park PA (SPX) Aug 26, 2016

One size does not always fit all, especially when it comes to global climate models, according to Penn State climate researchers. “The impacts of climate change rightfully concern policy makers and stakeholders who need to make decisions about how to cope with a changing climate,” said Fuqing Zhang, professor of meteorology and director, Center for Advanced Data Assimilation and Predictability Techniques, Penn State.

They often rely upon climate model projections at regional and local scales in their decision making.” Zhang and Michael Mann, Distinguished professor of atmospheric science and director, Earth System Science Center, were concerned that the direct use of climate model output at local or even regional scales could produce inaccurate information. They focused on two key climate variables, temperature and precipitation.

They found that projections of temperature changes with global climate models became increasingly uncertain at scales below roughly 600 horizontal miles, a distance equivalent to the combined widths of Pennsylvania, Ohio and Indiana. While climate models might provide useful information about the overall warming expected for, say, the Midwest, predicting the difference between the warming of Indianapolis and Pittsburgh might prove futile.

Regional changes in precipitation were even more challenging to predict, with estimates becoming highly uncertain at scales below roughly 1200 miles, equivalent to the combined width of all the states from the Atlantic Ocean through New Jersey across Nebraska. The difference between changing rainfall totals in Philadelphia and Omaha due to global warming, for example, would be difficult to assess. The researchers report the results of their study in the August issue of Advances in Atmospheric Sciences.

“Policy makers and stakeholders use information from these models to inform their decisions,” said Mann. “It is crucial they understand the limitation in the information the model projections can provide at local scales.”

Climate models provide useful predictions of the overall warming of the globe and the largest-scale shifts in patterns of rainfall and drought, but are considerably more hard pressed to predict, for example, whether New York City will become wetter or drier, or to deal with the effects of mountain ranges like the Rocky Mountains on regional weather patterns.

Climate models can meaningfully project the overall global increase in warmth, rises in sea level and very large-scale changes in rainfall patterns,” said Zhang. “But they are uncertain about the potential significant ramifications on society in any specific location.”

The researchers believe that further research may lead to a reduction in the uncertainties. They caution users of climate model projections to take into account the increased uncertainties in assessing local climate scenarios.

“Uncertainty is hardly a reason for inaction,” said Mann. “Moreover, uncertainty can cut both ways, and we must be cognizant of the possibility that impacts in many regions could be considerably greater and more costly than climate model projections suggest

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