¿Te refieres a datos del GRACE o del TOPEX y Jason?

Los del GRACE son datos gravimétricos de masa de los casquetes polares y no te van a servir para inferir nada directamente.

Los del los sats. TOPEX y Jason están aquí.

Tambien en NOAA


Aunque creo que te refieres concretamente a esto.

Todo sea por modificar un poco al alza las gráficas...

 

Es un argumento, sí. Otro es que, símplemente, ha salido un paper sobre el tema (y no, los que lo han realizado nada tienen que ver con la climatología y les importa un bledo) que reduce el margen de error un poquito y eleva el ratio de rebote otro poquito, siempre dentro de los límites del trabajo original que impuso el que se tuviese en cuenta este efecto.

Patagon:

Temo que estás equivocado. La falsabilidad se refiere a la ciencia y, más específicamente, a una teoría científica.

Pero los modelos del IPCC son político-filosóficos, y ni la política ni la filosofía se rigen por las normas del método científico; en este último caso se puede mentir y engañar sin otro límite que los fines que se pretendan conseguir... con la condición, por supuesto, de que esas mentiras se encuentren dentro de las fronteras de la credulidad de los destinatarios.

 

Comentarios interesantes de Roger Pielke sobre la capacidad predictiva de los modelos en cuanto e eventos extremos.

En relacion al paper

Ruff, T. W., and J. D. Neelin (2012), Long tails in regional surface temperature probability distributions with implications for extremes under global warming, Geophys. Res. Lett., 39, L04704, doi:10.1029/2011GL050610.

The recognition that the models need to skillfully predict changes in the statistics of climate variables (and they have not in hindcasts), if properly recognized by the IPCC impacts assessment group, would have major implications. So far they have mostly ignored this issue when seeking to convince people as to why the multi-decadal regional and global modal predictions should be considered robust.

[It will be] essential to verify whether high-resolution models accurately reproduce observed tail characteristics for any region for which an assessment of extreme events is being conducted. A model that has an error in the nature of the tail, e.g., erroneously produces a Gaussian rather than a long tail under current climate for a particular region, will likely have serious errors in quantitatively predicting the increase in exceedances under future climate.