España no es una excepción... en realidad, se ha adelantado a buena parte del mundo:
Nuevo estudio máxima calidad temperaturas España: “La pausa” en el calentamiento desde 1990
José Carlos Gonzalez-Hidalgo, Dhais Peña-Angulo, Michele Brunetti y Nicola Cortesi estudian la evolución de temperaturas en España (1950 – 2010). Usando la nueva base de datos de temperatura máxima y mínima MOTEDAS, creada a partir de un control de calidad de los datos de AEMET, y 1358 de sus estaciones. El objetivo principal es averiguar si se puede detectar la famosa pausa en el calentamiento global a escala subregional, en la cuenca del Mediterráneo Oriental. Que es una de las zonas que, según los modelos es de las que más se deberían estar calentando.
Pues los estudios de AEMET y SMC dicen lo contrario, ya no sé a quien creer.
Una cosa es decir que la tendencia en el calentamiento en la España continental no es significativamente superior a cero desde los años 90 y otra que la pausa empezó en los años 90. Aunque parezca un poco rebuscado, no es lo mismo, o al menos eso es lo que yo creo.
Intentaré explicarme (o liarlo más), y advierto que es muy largo:
Básicamente, cuando decimos que la tendencia es significativamente mayor que cero, lo que queremos decir es que, incluso teniendo en cuenta las variaciones aleatorias de la serie de temperatura, la probabilidad de que la tendencia sea menor que cero es menos del 5% ó del 1% (los niveles de confianza que se utilizan habitualmente, que en el artículo se refieren como p<0.05 y p<0.01), y por tanto la probabilidad de que sea mayor que cero sería del 95% ó del 99%, según el valor que consideremos.
Un procedimiento para estimar la incertidumbre de la medida es hacer un ajuste de la serie de datos por mínimos cuadrados (o el método de Sen en el artículo, pero el resultado varía poco), y lo que se separan los datos de esa recta es lo que se considera "ruido". De esta manera se puede estimar la intensidad del "ruido" que altera la tendencia.
Como el "ruido" es aleatorio (aunque no necesariamente gaussiano), su tendencia a largo plazo es a anularse, pero a corto plazo puede suponer valores considerables. Por eso, una misma señal puede ser significativa en un período de 35 años, y sin haber cambiado nada, no serlo en un período de 20 años: simplemente porque en un período de 20 años la influencia del ruido respecto a la señal es más grande de lo que era en el período de 35 años.
Como no tengo acceso a la base de datos MOTEDAS utilizada en el artículo, he hecho una prueba. Para aprender, entretenerme ... y perder mucho tiempo: He tomado las 31 estaciones de la España peninsular de GHCN versión 3.3, he calculado para cada una de ellas la anomalía mensual (diferencia entre la temperatura mensual de cada estación y su media en el período 1951-2010), y luego he hecho la media de las 31 estaciones, "a lo bruto", sin tener en cuenta que la distribución no es uniforme en el territorio ni ninguna otra consideración. Y luego he hecho la media anual.
He hecho el cálculo para los datos de GHCN (
ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/ghcn/v3/ghcnm.tavg.latest.qca.tar.gz) ajustados y (
ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/ghcn/v3/ghcnm.tavg.latest.qcu.tar.gz ) sin ajustar , y los he superpuesto al gráfico del artículo. La línea verde son los datos GHCN sin ajustar, la negra los GHCN ajustados (prácticamente no hay diferencia) y la roja los resultados de la base de datos MOTEDAS del artículo. A mí me parece, que para comparar 31 estaciones "a lo bruto" con 1358 estaciones de MOTEDAS el resultado es aceptable.
Repitiendo algunos de los cálculos que hacen en el artículo , pero con los datos de GHCN sin ajustar:
La tendencia en los últimos
20 años: 0.125 K/década, Intervalo confianza 95%: -0.287 0.540
35 años: 0.234 K/década, Intervalo confianza 95%: 0.076 0.401
60 años: 0.162 K/década, Intervalo confianza 95%: 0.097 0.236
Efectivamente, se ve que en los últimos 20 años la tendencia ha descendido: 0.125 frente a 0.162 del período completo (aunque está en su intervalo de confianza), pero es que también se ve que la amplitud del intervalo de confianza es bastante mayor cuando tomamos 20 años que cuando tomamos 60. Una tendencia de 0.162 K/década en los últimos 20 años, tampoco habría resultado significativa. Se puede hacer la prueba: la tendencia tendría que ser casi de 0.4 K/década para que el resultado de los últimos 20 años se convierta en significativa. Esto refleja principalmente el hecho de que al disminuir el período de la muestra la incertidumbre se hace más grande, no que haya un descenso significativo en el calentamiento.
He hecho otra prueba, he generado 1.000 series aleatorias con características similares a los datos : 60 años, pendiente total 0.162, autocorrelación de los residuos 0.153 y desviación estándard de los residuos 4.35 décimas de grado. Aproximadamente en el 35% de los casos la tendencia era significativa en 35 años, pero no lo era en 20 años. Y esto en una serie que, por construcción, estamos seguros de que presenta una tendencia a largo plazo de 0.162 K/década. Es decir, la situación de que el calentamiento no sea significativo en 20 años pero sí en 35 años, es algo relativamente normal para una serie de datos como esta.
Así que tenemos que en un período de 20 o 30 años la tendencia no es significativa, pero en uno de 35 ó más sí. Entonces, ¿con qué período nos quedamos, con el de 20, 30, 35 o con los 60 años de datos ?
Una forma más de abordar el problema: el estudio de los puntos de ruptura. Hay distintas formas de evaluar si una serie de datos se puede aproximar de forma adecuada por una sola recta o es mejor mediante dos o más rectas. He utilizado el método más sencillo, el de
Lund & Reeves , y no encuentro punto de ruptura significativo al 95%. Eso significaría que lo más adecuado estadísticamente es tratar la serie de datos por una sola recta para todo el período de 60 años. Y si tomamos la serie entera de 60 años, el calentamiento es significativo al 99%.
Bueno, intentaré resumir un poco este monumental latazo: En mi opinión, matemáticamente es correcto decir que no hay calentamiento estadísticamente significativo en los últimos 20 o 30 años. Pero otra cosa distinta es interpretar esto como que hay una pausa estadísticamente significativa en el ritmo de calentamiento: el análisis estadístico de la serie de datos COMPLETA no indica que haya una ruptura en los últimos 20 o 30 años, y por tanto hay que tomar el dato completo, que sí es significativo.
Por supuesto, todo esto si no me he equivocado mucho en los cálculos, y teniendo en cuenta que lo he hecho sobre la serie deducida de GHCN sin ajustar, que es ligeramente distinta de la de MOTEDAS. En cualquier caso, lo que quiero resaltar es que hay que tener mucho cuidado con las interpretaciones de los datos: Falta de significación estadística en la tendencia de los últimos 20 años no es equivalente a demostración de pausa en el ritmo de calentamiento. En mi opinión estos datos no detectan "la famosa pausa".