Asi que para enfocar la discusion y si os parece bien, podemos abrir este nuevo tema.
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.
From 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.
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
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?.
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?.
Y mas allá de los problemas inherentes a cualquier tipo de modelización (interpolación, errores numéricos, etc...), está el propio desconocimiento de la dinámica climática.
Y en climatología hay muchos factores que aún se desconocen: efecto del albedo, corrientes marinas, retroalimentaciones varias, etc...
Lo que no valdrá es predecir estadísticas de máxima resolucion sin aceptar pruebas estadísticas de esa resolución. Lo mismo se aplica a la ventana temporal.
Se aceptan comentarios y propuestas.
Saludos.
Esto te va a gustar:
http://www.metoffice.gov.uk/climatechange/guide/ukcp/index.html
A la derecha, donde dice " How the climate may change in your region (requires Flash)"
Lo que mas me "gusta" es cuando da las variaciones en la precipitacion, sobre todo teniendo en cuenta las graficas del primer post de este tema sobre variabilidad del la precipitacion en los modelos climaticos
Function Ln(x)
Ln = Application.WorksheetFunction.Ln(x)
End Function
Function Normal(x, m, s)
Normal = Application.WorksheetFunction.NormDist(x, m, s, True)
End Function
Function prob(m1, s1, m2, s2)
' Calcula la intersección de dos distribuciones normales
' Primero calcula los puntos de intersección
' hay dos casos
' si las desviaciones típicas son iguales, sólo hay un punto
' si son distintas, hay dos
'
' luego se calcularán las áreas correspondientes con la distribución normal acumulada
' cuidando de elegir la de menor altura en cada caso
'
' en s1 debe estar el de menor desviación típica
'
If s2 < s1 Then
tmp = s1
s1 = s2
s2 = tmp
tmp = m1
m1 = m2
m2 = tmp
End If
'
' si son varianzas iguales
' en m1 debe estar la de menor media
'
If s1 = s2 Then
'x1 = -100 '-infinito
x2 = (m1 + m2) / 2
p1 = 0
If m2 < m1 Then
tmp = m1
m1 = m2
m2 = tmp
End If
' no hay intersección por la izquierda
p1 = 0
' p2 de -infinito a x2 sobre la de mayor media
p2 = Normal(x2, m2, s2)
' p3 de x2 a infinito sobre la de menor media
p3 = 1 - Normal(x2, m1, s1)
Else
' Realizado con mapple y simplificado. Es una ecuación de 2º grado
b = s1 ^ 2 * m2 - s2 ^ 2 * m1
d = s1 * s2 * Sqr((m1 - m2) ^ 2 + 2 * (s1 ^ 2 * Ln(s1 / s2) + s2 ^ 2 * Ln(s2 / s1)))
x1 = (-b - d) / (s2 ^ 2 - s1 ^ 2)
x2 = (-b + d) / (s2 ^ 2 - s1 ^ 2)
' p1 por la más estrecha, o sea la de menor varianza de -infinito a x1
p1 = Normal(x1, m1, s1)
' p2 por la mas ancha, o sea por la de mayor varizanza de x1 a x2
p2 = Normal(x2, m2, s2) - Normal(x1, m2, s2)
' p3 por la más estrecha o sea la de menor varianza de x2 a infinito
p3 = 1 - Normal(x2, m1, s1)
End If
prob = p1 + p2 + p3
End Function
No me aclaro, me resulta imposible obtener una serie de datos de temeratura global. Sí consigo las medidas por satélite o por estaciones, pero de modelos, no hay forma.
Lo mejor que he encontrado está en http://aom.giss.nasa.gov/ pero aún no logro hacerme con datos. Pero parece que lo conseguiré.
Es la ciencia más precisa que hayamos tenido. Partimos de un modelo caótico, con incertidumbres, con modelos distintos. Aplicamos modelos estadístocos por ello, y describe con una precisión del 99.97% la temperatura. Vamos anda!.
Un saludo.
...VALIDACIÓN DE LOS PATRONES DE PRECIPITACIÓN DE INVIERNO EN LA PENÍNSULA IBÉRICA UTILIZANDO DATOS DE MODELOS Y OBSERVACIONES (http://www.aeclim.org/3congr/nieto.pdf)
Como conclusión final, podemos decir que mientras que los datos del reanálisis han sido validados de forma positiva, los datos proporcionados por los modelos considerados son sólo adecuados a nivel descriptivo para el estudio de la estructura espacial de la precipitación. Sin embargo no resultan en ningún caso adecuados para el estudio de la estructura temporal de la precipitación, y por lo tanto no son fiables para la predicción de la precipitación en la Península Ibérica.
AIRS retrievals use cloud-cleared thermal IR radiance spectra in the 15 micron band with an accuracy better than 2 ppm.About the AIRS Global Carbon Dioxide Data of Earth's Mid-Troposphere (http://airs.jpl.nasa.gov/AIRS_CO2_Data/About_AIRS_CO2_Data/)
Page 14AIRS/AMSU/HSB Version 5 Level 2 Quality Control and Error Estimation (http://disc.sci.gsfc.nasa.gov/AIRS/documentation/v5_docs/AIRS_V5_Release_User_Docs/V5_L2_Quality_Control_and_Error_Estimation.pdf)
Qual_CO2
This indicator is always set to 2 in V5. All values in the CO2 profile are set to the
assumed first guess,i.e., they are not a retrieved quantity in V5. The first-guess
value of the CO2 concentration (parts per million by volume) is calculated for
each footprint via the following algorithm:
CO2_ ppmv(t) = 371.92429 +1.840618 t
where the time between the current FOV and 0hr UT on Jan 1, 2002:
t =(tFOV t0UT _ 01Jan 02)
is expressed in fractions of a year. This linear fit to the time variation of CO2
observed at Mauna Loa is applied globally to avoid non-linear effects in the RTA
calculation that could arise from very large differences between assumed and
true CO2 concentration, while at the same time not introducing geospatial or
Data Processing
The VPD retrieval is a post-processing algorithm applied after the AIRS Level 2
products have been generated. In brief, the VPD CO2 solution for an AIRS Level
2 retrieval spot is obtained by an iterative process that minimizes the RMS
difference (i.e., residuals) between the Level 2 cloud-cleared radiances and
radiances computed from the retrieved Level 2 profiles for a number of selected
CO2 channels in the 15 μm band. The process begins with the AIRS derived
Level 2 atmospheric state and then proceeds to separately perturb the T(p),
H2O(p), O3(p), and CO2 . The solution is obtained when the residuals are
individually minimized.
The AIRS Level 2 tropospheric CO2 product is the average of the solutions for a
2 x 2 array of adjacent AIRS Level 2 retrieval spots, covering a 90 km x 90 km
area at nadir. Retrievals for which the solutions for the 2 x 2 arrays satisfy a
spatial coherence QA that requires agreement of the separate retrievals to be
within 2 ppm in an RMS sense are included in the standard product (AIRX2STC).
Retrievals that fail this QA test are included in the support product (AIRX2STP).
The AIRS Level 3 tropospheric CO2 products are derived by binning the Level 2
standard product retrievals in a grid that is 2° in latitude by 2.5° in longitude over
a daily, an 8-day and a calendar monthly time span. The user may easily
generate custom time spans by combining one or more of these products.
me gustaría ver el algoritmo o el pseudocódigo de un programa de esos que corren determinadas organizaciones para explicar el "calentamiento global" (si es que existe) para ver que variables manejan y como ajustan los resultados.
Los modelos son modelos y por ello modelan la realidad, si se ajustan más o menos, o se funcionan mejor o peor es otra cosa. Existen teorías físicas que se sustentan débilmente (matemáticamente hablando) y que en cambio son muy útiles, incluso la base de la tecnología actual.
Por contra existen otras, muy sólidas, con una base matemática en la que todo encaja a la perfección y no sirven para nada,o no se han podido implementar.
Si, Fortuna,
lo mismo pensaba, pero respecto a la tasa de mezcla, ..., que no se quién dijo hace poco que era mayor que la que se suponía ::)
por supuesto, con estas imágenes, queda desmentida cualquier influencia de relevvancia del CO2 en el mecanismo del Ozono y del vórtice polar, me parece a mí ::)
también me preguntaba si habrá alguna otra sustancia, o mezcla de sustancias, o dinámica física (vientos o hielos en suspensión), que emitan en 15 micrometros. :confused:
parece que si, que esa tasa es inconsistente con la humedad medida en la estratosfera,
habiendo, de todos modos, mecanismos para la "deshidratación" estratosférica,
distribución de h20(http://www.atmosp.physics.utoronto.ca/SPARC/News17/Figures/17_Sherwood_fig_2.jpg)Recent insights into the regulation of water vapour entering the stratosphere (http://www.atmosp.physics.utoronto.ca/SPARC/News17/17_Sherwood.html)
tasas de mezcla experimental de halocarbonados (resultados y gráfica en página 78),
http://www.isas.ac.jp/publications/hokokuSP/hokokuSP45/75-82.pdf (http://www.isas.ac.jp/publications/hokokuSP/hokokuSP45/75-82.pdf)
En realidad, sí puedes. Yo miré un poco. A lo mejor me busco un compilador fortran un día (supongo que para linux) e igual lo dejo correr (cuando sepa que leches saca)
http://aom.giss.nasa.gov/code4x3.html