En el tema de "Articulos cientificos contra el calentamiento antropogenico" se habla a menudo de la fiabilidad de los modelos.  Son dos cosas diferentes.  Practicamente no hay ningun cientifico que niegue que el CO2 antropogenico tenga un efecto sobre el calentamiento del planeta, pero  el argumento  en cuanto a la magnitud del efecto y si los modelos climaticos en los que se basan una serie de recomendaciones politicas, sociales y economicas son fiables o hasta que punto son fiables, esta lejos del consenso o la unanimidad.

Asi que para enfocar la discusion y si os parece bien, podemos abrir este nuevo tema.

Para empezar, y cambiando de variable, aqui pongo una grafica de la capacidad de los modelos para reproducir la variacion global de la precipitacion:



.

La media de los modelos se queda muy por debajo del valor real y atenuan muchisimo la  variabilidad.

Es interesante que sin embargo al restringirse a Europa y Norteamerica (mayor densidad de estaciones y por tanto gran parte del input a los modelos), la grafica es mas realista, pero parece que este valor tiene excesivo peso en el valor global:


Fuente

CitarAsi que para enfocar la discusion y si os parece bien, podemos abrir este nuevo tema.

Me parece perfecto. Todo modelo o teoría científica debe ser falsable, es decir, debe contener la posibilidad de un conjunto de medidas experimentales que la invaliden. Es más, son los creadores del modelo los que deberían indicar el grado de apliacación del modelo y los posibles experimentos que lo inavalidan. Einstein, llegó a decir:

los años venideros traerán la decisión definitiva. Si no existiese ese
corrimiento al rojo de las rayas espectrales debido al potencial gravitatorio, la teoría de la
relatividad general sería insostenible. Por otro lado, el estudio del corrimiento de las rayas
espectrales, caso de que se demuestre que su origen está en el potencial gravitatorio,
proporcionará conclusiones importantes sobre la masa de los cuerpos celestes.

http://www.librosmaravillosos.com/teoriarelatividad/pdf/parte02.zip

Uno de los problemas que tienen los modelos es el tamaño de la celda. En http://mate.uprh.edu/~pnm/notas4061/odes1/odes1.htm se resuelve una ecuación diferencial de primer orden con un tamaño demasiado grande del parámetro h. (subrayo que es de primer orden, si el orden es mayor, la cosa se complica, y no digamos si son sistemas de ecuaciones diferenciales de segundo orden en derivadas parciales)

El resultado es el siguiente:



http://mate.uprh.edu/~pnm/notas4061/odes1/odes1.htm

Cuando el parámetro h tiende a 0, el resultado es exacto. (se muestra el error, no el valor)




En los modelos climáticos, hacer un tamaño de celda próximo a 0 se requiere aumentar el número de celdas, para todo el globo terrestre. El total sería proporcional elevar al cuadrado. Lo que se hace es recurrir a modelos locales. En lugar de tomar todo el mundo, se toma sólo España, por ejemplo. El problema de los modelos locales es que toman como variables de contorno los datos de otros modelos globales, con lo que si el modelo global diverge de las soluciones, el modelo local, también.

Entenderlo es fácil. Si el modelo indica que la temperatura de Francia, Marruecos, y las costas españolas han aumentado 1ºC, sería un error que, a pesar de tener una celda mucho más pequeña, resultara que por aumentar el CO2, no aumentara la temperatura otro en España. Es más, si eliminamos el CO2 de España, seguro que también se eleva la temperatura al tomar los datos de contorno con el CO2 aumentado.

Pero recordemos que los modelos son climáticos. Lo que pretenden es tener una distribución de probabilidades. Por ello, deben correrse varias veces, para obtener una media y una distribución típica. Cuantas más veces se corra, más exacta es la precisión de la media obtenida y por tanto, se necesitan más iteraciones.

Unas imagenes sobe la topografia en los modelos globales.  En unas se muestra la altura de la superficie en metros (geopotencial de la superficie) para un modelo global de 2.5 ° de resolucion y en otras el equivalente a la topografia mas realista a 1 km de resolucion. 

Alpes 

La altura maxima del modelo es de 1200m a 1400m, la altura maxima a 1km de resolucion es de 4536m, la altura maxima real es de 4810m en el Mont Blanc

Caucaso,  modelo: 2000m a 2200m ; altura maxima real: Elbrus 5642m

GCM a 2.5°


GTOPO 30 a 1km de resolucion


America del Sur

Altura maxima del modelo: 4000m a 4500m; altura maxima a 1km de resolucion: 6795m; altura maxima real 6954m en el Aconcagua, aprox. 33°Sur

GCM a 2.5°


GTOPO 30 a 1km de resolucion



Himalayas

Altura maxima del modelo 5000 a 5500m, Oeste de Nepal Sikim y Butan muy difuminado el relieve; altura maxima real: numerosos picos de mas de 8000m, con el Everest a 8848m

GCM a 2.5°

Bien por el tópic.

Patagon, Fortuna, como parece que dominais el tema quizás podreis explicarnos a los mas legos cual es la diferencia real entre el modelo climatológico y el meteorológico. No su resultado, sino qué mecanismos usan y como llegan, a grosso modo a las conclusiones a que llegan.

Gracias de antemano y saludos

Sobre la diferencia climático / meteorológico (y sobre la calidad de los modelos climáticos), puede que te interese esto, epsilon-9.

Hendrik Tennekes, ex director científico del Insituto Meteorológico de Holanda

Citar
Roger Pielke Sr. has graciously invited me to add my perspective to his discussion with Gavin Schmidt at RealClimate. If this were not such a serious matter, I would have been amused by Gavin's lack of knowledge of the differences between weather models and climate models. As it stands, I am appalled. Back to graduate school, Gavin!

A weather model deals with the atmosphere. Slow processes in the oceans, the biosphere, and human activities can be ignored or crudely parameterized. This strategy has been very successful ... / ... it is a fortunate coincidence that the dominant synoptic systems in the atmosphere have scales on the order of many hundreds of kilometers, so that the shortcomings of the parameterizations and the observation network, including weather satellite coverage, do not prevent skillful predictions several days ahead.

A climate model, however, has to deal with the entire climate system, which does include the world's oceans. The oceans constitute a crucial slow component of the climate system. Crucial, because this is where most of the accessible heat in the system is stored. Meteorologists tend to forget that just a few meters of water contain as much heat as the entire atmosphere. Also, the oceans are the main source of the water vapor that makes atmospheric dynamics on our planet both interesting and exceedingly complicated. For these and other reasons, an explicit representation of the oceans should be the core of any self-respecting climate model.

CitarFrom my perspective it is not a little bit alarming that the current generation of climate models cannot simulate such fundamental phenomena as the Pacific Decadal Oscillation. I will not trust any climate model until and unless it can accurately represent the PDO and other slow features of the world ocean circulation. Even then, I would remain skeptical about the potential predictive skill of such a model many tens of years into the future.

http://climatesci.org/2009/01/29/real-climate-suffers-from-foggy-perception-by-henk-tennekes/

Y, hablando de los modelos y el mar, también puede ser de interés esto ...

http://climatesci.org/2009/05/05/have-changes-in-ocean-heat-falsified-the-global-warming-hypothesis-a-guest-weblog-by-william-dipuccio/

Que se puede resumir en este gráfico:

¿Y por qué no un poco de Lucia Liljegren?

http://rankexploits.com/musings/2009/us-climate-change-report-shows-surface-temperatures-lower-than-projected/

Es un buen sitio para seguir la discusión de los modelos "consistentes con" o "no consistentes con" la realidad. Aunque a mi me convence más la idea de que todo el quid está en la mar.

Gràcias Lois por la información y los enlaces!

Saludos

Cita de: epsilon-9 en Jueves 25 Junio 2009 20:56:09 PM
Bien por el tópic.

Patagon, Fortuna, como parece que dominais el tema quizás podreis explicarnos a los mas legos cual es la diferencia real entre el modelo climatológico y el meteorológico. No su resultado, sino qué mecanismos usan y como llegan, a grosso modo a las conclusiones a que llegan.

Gracias de antemano y saludo

Bueno, yo no he trabajado con ellos. Pero en los foros, he tenido discusiones con un forero que sí trabaja en ello.

Para entender la diferencia hay que saber que el sistema climático es matemáticamente irresoluble, pero a estas alturas, seguro que ya lo sabes. Los modelos meteorológicos pronostican bien en periodos cortos de tiempo. Pero cada día que pasa, la incertidumbre aumenta. A un mes, es casi jugarse a cara o cruz lo que va a pasar.

El caos aparece a grandes escalas de tiempo. ¿Cómo es posible que si modelos meteorológicos no pueden predecir un mes, los climáticos digan que el planeta se calienta por el efecto del aumento del CO2 a lo largo de 100 años?.

La diferencia entre clima y meteorología es que el clima es una estadística sobre los fenómenos meteorológicos. Así, miden máximas y mínimas anuales de temperatura, precipitación y demás. Cantidad de luz media diaria, días de sol o nublados, días de nieve, mímas anuales de las máximas, etc. Pura estadítica.

La predicción climatologica no pretende acertar que tiempo va a hacer en un día o en un año, sino si las estadísticas se van a mantener en décadas o por el contrario van a evolucionar.

Una de las herramientas de las que se dispone son las simulaciones por ordenador. Si se ejecuta un programa de simulación de meteorología muchas veces con parámetros ligeramente distintos, los datos que se obtienen varían y mucho de una ejecuación a otra si se deja correr para muchos meses. Pero si el modelo es bueno, debe reproducir los valores observados a nivel climático, es decir, las medias y las desviaciones típicas de los valores climaticos (las estadísticas que indicaba antes) deben coincidir con las observadas más o menos.

Una vez que el modelo se ve que funciona, se hacen ensayos de laboratorio. ¿Que pasaría si el nivel CO2 (y/o otros gases) se dobla?. ¿Que pasaría si la actividad del sol cambiara? (esto no se hace jeje) ¿y los ratos cósmicos? (tampoco jeje) . Lo que se debe simular está muy documentado por el IPCC, que organinza los experimentos.

Los resultados de esos modelos climáticos son que cuando se aumenta el CO2, el promedio de la temperatura aumenta en todos los modelos y otras cosas desagradables. Aunque meteorológicamente hablando lo más normal es que no haya ninguna relación entre la metorología obseravada para cada día/mes y lo que dice el modelo. Ello no es ningún error ya que siendo el sistema caótico, lo importante es observar si las estadísticas son estables.

El problema, en mi opinión es cómo se evalua la validez de esos modelos para poder corregirlos y que sean fiables.

Entiendo, entonces, que el modelo climático es, en el fondo, un modelo meteorológico que debe correrse usando como datos iniciales datos medios en vez de datos instantáneos.

Y, entonces, entiendo, tambien, que el modelo no tiene que correr, necesariamente, dia a dia, hora a hora o més a mes. Supongo que podemos decidir el intervalo de tiempo que querramos. Si los datos medios son anuales, el modelo ¿puede ir a saltos de año en año?.

Perdonad mi insistencia y saludos

Cita de: epsilon-9 en Viernes 26 Junio 2009 07:57:36 AM
Entiendo, entonces, que el modelo climático es, en el fondo, un modelo meteorológico que debe correrse usando como datos iniciales datos medios en vez de datos instantáneos.

Y, entonces, entiendo, tambien, que el modelo no tiene que correr, necesariamente, dia a dia, hora a hora o més a mes. Supongo que podemos decidir el intervalo de tiempo que querramos. Si los datos medios son anuales, el modelo ¿puede ir a saltos de año en año?.

Respecto a la segunda cuestión, el intervalo de tiempo o paso de tiempo suele estar condicionado por el método numérico empleado, es decir, del conjunto de instrucciones matemáticas que permiten la resolución de las ecuaciones. Eso sí, se puede apuntar que el paso de tiempo debe acompañar al tamaño de rejilla (resolución espacial). Cuanto más detalle espacial, más detalle temporal debemos establecer.

Y respecto a las diferencias entre modelos meteorológicos y climáticos, en mi opinión, el fundamento de ambos es prácticamente el mismo. Generalmente, en los primeros se resuelve el movimiento y las transformaciones termodinámicas del aire atmosférico (ec. de Navier-Stokes y sus "descendientes") tomando en consideración una serie de "actores", normalmente, los más importantes y se desechan los más irrelevantes. A estos modelos se les exige la identificación de las estructuras meteorológicas y su colocación en el espacio y el tiempo (¿qué tiempo hará en qué sitio y a qué hora?)

Sin embargo, un modelo climático como ya habéis comentado, nos debe dar unos promedios en plazos de años. El problema es que para esto, hay que empezar a incluir una barbaridad de "actores" más. Incluso hay que invitar como protagonista a los océanos. Hay que incluir temas como los gases de efecto invernadero, fuentes de calor externas, efectos de la vegetación, superficies nevadas, heladas, desiertos, sus evoluciones, factores económicos y su evolución... Ya el mero hecho de incluir estos factores es extremadamente problemático (¿realmente sabemos cómo afecta cada uno de esos factores? ¿qué interacciones se producen?).

Y a esto, tenemos que añadirle el problema de la capacidad de cálculo, que es monstruoso. De ahí, que se estén haciendo cálculos con tamaños de malla tan poco "realistas" (topografías irreales)