Perdonad mi intromisión
Una grafica interesante producida por Lucia a partir de datos publicos del Climate Explorer. Muestra la temperatura absoluta reproducida por los modelos y la derivada de observaciones por GISSTEMP.
Como se ve ningun modelo acierta, y algunos tienen errores de mas de 2C. cuando se habla de la fiabilidad de los modelos siempre se habla de anomalias, nunca de los valores absolutos. Pero es fiable la prediccion de un modelo que no es capaz de predecir valores pasados, aunque parezca predecir bien la tendencia?
Imaginaros volar en un avion que no le da la velocidad correcta al piloto, sino solo la aceleracion.... yo mejor me bajo.
Si un modelo que simula la atmosfera no reproduce el valor exacto de la temperatura es porque hay estimaciones incorrectas en el balance de energia del sistema. No hay ningun fundamento solido para pensar que si la simulacion de un estado dado es incorrecta, la variacion sobre ese estado en el futuro vaya a ser correcta. Tampoco hay fundamento alguno para asegurar que si una serie de modelos producen simulaciones incorrectas, la media del esamble de esos modelos vaya acercarse mas a la realidad.
Ver figura
Eso no es cierto. El error de la variación de una variable puede ser mucho menor que el error de la variable.
Toda medición tiene dos posibles errores:
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Error aleatorio (EA): se detecta haciendo muchas estimaciones diferentes y si se distribuye normalmente (gauss) entonces el error disminuye a razón E/raiz(N), donde N es el número de estimaciones, y E es la desviación típica.
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Error sistemático (ES): error que depende del instrumento/modelo empleado (debido al material o ecuaciones empleadas en la estimación). Por lo tanto se trata de un
valor constante para cada instrumento/modelo. Este error suele desaparecer en gran medida al estimar los valores relativos: cambios, diferencias, tendencias, ...
Ejemplo1: Modelo meteorológico de temperatura. Temperatura de Madrid a las 06Z de hoy observada: 22,2 ± 0,1ºC
Temperatura de Madrid a las 06Z de hoy según GFS: 20 ± 1 ºC
Temperatura de Madrid a las 06Z de mañana según GFS: 18 ± 1ºC
Para estimar el error sistemático del Modelo GFS respecto al observatorio 8222 de Madrid, habría que repetir la comparación unas N veces, estimar la media y ver la diferencia entre el mejor estimador del modelo y la observación. Supongamos que la diferencia sistemática es de
2ºC, y que el error aleatorio es de
1ºC. Si el modelo pronostica una bajada de 2ºC en 24h, ¿es confiable aunque el error sistemático sea de 2ºC? Todos sabemos que los modelos meteorológicos afinan más para detectar cambios que para detectar valores absolutos de temperaturas y de precipitación.
Ejemplo2: Termómetro digital.Termómetro1, 12h: 20,2ºC
Termómetro2, 12h: 22,1ºC
Termómetro3. 12h: 18,4ºC
Termómetro1, 14h: 21,5ºC
Termómetro2, 14h: 23,3ºC
Termómetro3. 14h: 19,8ºC
¿Cuál será la temperatura a las 14h sabiendo que la temperatura "real" a las 12h era de 17,5ºC?
A pesar de que los termómetros tienen errores sistemáticos de hasta 5ºC, se pueden estimar cambios de temperatura con precisión de décimas. Lo mismo ocurre con los radiómetros de infrarrojo (por ejemplo EVEREST, CIMEL, etc.), que
se pueden corregir fácilmente y dar valores muy precisos de la temperatura radiométrica.
CONCLUSIOENSLa estimación realizada con N modelos cuyo error sistático es X y error aleatorio es Z, presenta un error que es del orden de Z/raiz(N), es decir, da igual cómo sea de grande el error sistemático X, siempre y cuando reproduzca bien la variación del pasado (error aleatorio bajo)
Saludos