Como contribuyente al informe del CLIVAR quisiera decir un par de cosas.
Patagon: En todos los años que llevo trabajando nunca, ni una sola vez, me he dedicado a la propaganda. Siempre me he dedicado a la ciencia, a veces mejor y otras peor, pero nunca he escrito una palabra o puesto una coma que no creyera demostrada con datos. Tu comentario, siendo muy suave, me parece de una gran ligereza además de un insulto.
Pacomet, el adjetivo iba, y va dirigido al informe, no a ningun investigador en particular. Y tiene sentido hacer la diferencia, porque aunque todos los que participan lo hagan de buena fe, eso no hace imposible que el resultado final sea dudoso. Yo he usado prudence anteriormente, y me parecia lo mejor que habia, y creia que los resultados eran fiables. El problema surge cuando se suman muchos intereses ademas de los cientificos y la incertidumbre se difumina aunque sea de forma no intencionada.
- Por que no hay error bars en ningun grafico o tabla?
- Por que se dice
Downscaling dinámico: modelos regionales de clima (RCMs)
Un aspecto clave es el conocimiento y delimitación de los diferentes niveles de incertidumbre relacionados con estos estudios. Pero luego no se dan valores numericos de esa incertdumbre?
- Por que se dice
El conjunto de los RCMs de PRUDENCE que se emplean de forma amplia en este informe muestra un acuerdo razonable en términos de temperaturas y precipitación estacional [Jacob et al., 2007] frente la base de datos observacional CRU [New et al., 1999].Pero luego no se aporta ningun valor concreto que apoye esa afirmacion.
La realidad es bien distinta. Incluso en la fase de control los modelos discrepan, a veces en valores superiores al 60% uno con respecto a otro.
Si pretendemos que un modelo es fiable a la hora de predecir condiciones futuras, una condicion necesaria (pero no suficiente) es que el modelo sea capaz de replicar condiciones presentes. Aun asi, todavia es cuestionable su validez fuera del periodo de calibracion, pero si ni si quiera reproduce bien las condiciones de control como vamos a fiarnos de las condiciones futuras. Muchas veces se les da la vuelta a esto usando ensembles, que solo vienen a decir que los modelos fallan en el mismo sentido, y puestos que todos se equivocan de la misma manera el resultado debe ser correcto.
Existe una posibilidad (en mi opinion remota) de que los pronosticos vayan por el buen camino, pero una exposicion cientifica seria y honesta deberia hacer hincapie en las posibilidades de error y en la incertidumbre, un tema que solo se menciona para dar la impresion de que se ha resuelto, no porque se haya encontrado una solucion.
Navegar los datos del prudence es una odisea, pero despues de mucho consultar las tablas explicativas, aqui dejo un par de ejemplos, uno del CNRS frances y otro del DMI danes que se refieren a la precipitacion anual (en este caso suma de los valores diarios - en años de 360 dias, porque esa es la dimension temporal de los ficheros netcdf - ).
Como se ve la discrepancia en la peninsula es del orden del 50% de un modelo a otro, y eso es para el periodo de control, con datos sabidos y medidos. Ante tal discrepancia como podemos fiarnos de la tendencia. (y el 95% significance level es solo de los modelos entre si, no entre estos y la realidad)
Precipitacion anual en Europa, periodo de control, 1961-1990 modelo Arpege Frances
Precipitacion anual en Europa, periodo de control, 1961-199 modelo del DMI danes
Saludos
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