Una aparente calma en la reciente tasa de calentamiento global que ha sido ampliamente aceptada como un hecho es en realidad un artefacto que surge de métodos estadísticos defectuosos, dicen los científicos de Stanford.
El estudio, titulado "Desacreditando el hiato climático" y publicado en línea en la revista cambio climático , es una evaluación exhaustiva de la supuesta desaceleración, o hiato, del calentamiento global. "Tradujimos las diversas afirmaciones y afirmaciones científicas que se han hecho sobre el hiato y las probamos para ver si resisten un riguroso escrutinio estadístico", dijoEl autor principal del estudio, Bala Rajaratnam, profesor asistente de estadística y de ciencia del sistema terrestre.
El hallazgo pone en tela de juicio la idea de que el calentamiento global "se detuvo" o "pausó" durante el período comprendido entre 1998 y 2013. La reconciliación del hiato fue uno de los principales objetivos de la evaluación del cambio climático de 2013 realizada por el Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático IPCC.
Usando un nuevo marco estadístico que fue desarrollado específicamente para estudiar procesos geofísicos como las fluctuaciones de temperatura global, Rajaratnam y su equipo de colaboradores de Stanford han demostrado que el hiato nunca sucedió.
"Nuestros resultados muestran claramente que, en términos de las estadísticas de los datos de temperatura global a largo plazo, nunca hubo una pausa, una pausa o una desaceleración en el calentamiento global", dijo Noah Diffenbaugh, científico del clima en la Escuela deCiencias de la Tierra, Energía y Medio Ambiente, y coautor del estudio.
Boyas oceánicas defectuosas
Los hallazgos del grupo de Stanford son los últimos de una serie creciente de documentos que ponen en duda la existencia de una pausa. Otro estudio, dirigido por Thomas Karl, director de los Centros Nacionales de Información Ambiental de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica NOAA y publicado recientemente en la revista ciencia descubrió que muchas de las boyas oceánicas utilizadas para medir la temperatura de la superficie del mar durante las últimas décadas dieron lecturas más frías que las mediciones obtenidas de los barcos. El grupo NOAA sugirió que al corregir las mediciones de la boya, la señal de hiato desaparece.
Si bien el grupo de Stanford también concluyó que no ha habido una pausa, una distinción importante de su trabajo es que lo hicieron utilizando tanto las mediciones de temperatura no corregidas más antiguas como las más nuevas y corregidas del grupo NOAA.
"Al usar ambos conjuntos de datos, nadie puede afirmar que inventamos una nueva técnica estadística para obtener cierto resultado", dijo Rajaratnam, quien también es miembro del Instituto para el Medio Ambiente de Stanford Woods. "Vimos que allífue un debate en la comunidad científica sobre el hiato del calentamiento global, y nos dimos cuenta de que los supuestos de las herramientas estadísticas clásicas que se estaban utilizando no eran apropiados y, por lo tanto, no podían dar respuestas confiables ".
Más importante aún, la técnica del grupo de Stanford no se basa en suposiciones fuertes para funcionar. "Si uno hace suposiciones fuertes y no son correctas, la validez de la conclusión se pone en tela de juicio", dijo Rajaratnam.
Un enfoque diferente
Rajaratnam trabajó con el estadístico de Stanford Joseph Romano y el estudiante de posgrado de ciencias del sistema de la Tierra Michael Tsiang para analizar de nuevo las afirmaciones de hiato. El equipo examinó metódicamente no solo los datos de temperatura sino también las herramientas estadísticas que los científicos estaban utilizando para analizar los datos.Observar esto último reveló que muchas de las técnicas estadísticas que los científicos del clima estaban empleando eran desarrolladas para otros campos como la biología o la medicina, y no ideales para estudiar procesos geofísicos. "Las suposiciones subyacentes de estos análisis a menudo no estaban justificadas", dijo Rajaratnam.dijo.
Por ejemplo, muchas de las herramientas estadísticas clásicas a menudo asumen una distribución aleatoria de puntos de datos, también conocida como distribución normal o gaussiana. También ignoran las dependencias espaciales y temporales que son importantes al estudiar la temperatura, la lluvia y otros fenómenos geofísicos que puedencambian diariamente o mensualmente, y que a menudo dependen de mediciones anteriores. Por ejemplo, si hace calor hoy, hay una mayor probabilidad de que haga calor mañana porque ya hay una ola de calor.
Las temperaturas globales de la superficie están vinculadas de manera similar, y uno de los ejemplos más claros de esto se puede encontrar en los océanos. "El océano es muy profundo y puede retener el calor durante mucho tiempo", dijo Diffenbaugh, quien también es miembro senior deThe Woods Institute. "La temperatura que medimos en la superficie del océano es un reflejo no solo de lo que está sucediendo en la superficie en ese momento, sino también de la cantidad de calor atrapado debajo de la superficie, que se ha acumulado durante años".
Mientras diseñaban un marco que tomaría en cuenta las dependencias temporales, los científicos de Stanford rápidamente se encontraron con un problema. Aquellos que abogan por una pausa afirman que durante el período de 15 años entre 1998 y 2013, las temperaturas globales de la superficie tampoco aumentaron atodos, o aumentaron a un ritmo mucho más lento que en los años anteriores a 1998. Sin embargo, estadísticamente, esta es una afirmación difícil de probar porque el número de puntos de datos para el supuesto período de pausa es relativamente pequeño, y la mayoría de las herramientas estadísticas clásicas requieren grandescantidad de puntos de datos.
Sin embargo, existe una solución alternativa. Una técnica que Romano inventó en 1992, llamada "submuestreo", es útil para discernir si una variable, ya sea la temperatura de la superficie o los precios de las acciones, ha cambiado a corto plazo en función de una cantidad limitadade datos ". Para estudiar el hiato, tomamos la idea básica de submuestreo y luego la adaptamos para hacer frente al pequeño tamaño de la muestra del supuesto período de hiato", dijo Romano. "Cuando comparamos los resultados de nuestra técnica con esoscalculado usando métodos clásicos, encontramos que la confianza estadística obtenida usando nuestro marco es 100 veces más fuerte que la que informó el grupo NOAA ".
La técnica del grupo Stanford también manejó la dependencia temporal de una manera más sofisticada que en estudios anteriores. Por ejemplo, el estudio NOAA tuvo en cuenta la dependencia temporal al calcular los cambios de temperatura de la superficie del mar, pero lo hizo de una manera relativamente simple, con una temperaturael punto se ve afectado solo por el punto de temperatura directamente anterior a él. "En realidad, sin embargo, la temperatura podría estar influenciada no solo por los puntos de datos anteriores, sino por seis o 10 puntos antes", dijo Rajaratnam.
Sacando canicas de un frasco
Para entender cómo la técnica de submuestreo del grupo Stanford difiere de las técnicas clásicas que se habían usado antes, imagine colocar 50 canicas de colores, cada una representando un año en particular, en un frasco. Las canicas varían de azul a rojo, lo que significa un promedio global diferentetemperaturas de superficie.
"Si quisiera determinar la probabilidad de obtener 15 canicas de cierto patrón de color, podría extraer 15 canicas a la vez, trazar su color promedio en un gráfico y ver dónde cae su arreglo original de canicas en esa distribución", Dijo Tsiang." Este enfoque es análogo a la cantidad de científicos climáticos que habían abordado previamente el problema de la pausa ".
En contraste, la nueva estrategia que inventaron Rajaratnam, Romano y Tsiang es similar a unir las canicas antes de colocarlas en el frasco. "Unir las canicas juntas preserva sus relaciones entre sí, y eso es lo que hace nuestra técnica de submuestreo".Tsiang dijo: "Si ignora estas dependencias, puede alterar la fuerza de sus conclusiones o incluso llegar a la conclusión opuesta".
Cuando el equipo aplicó su técnica de submuestreo a los datos de temperatura, descubrieron que la tasa de aumento de la temperatura de la superficie global no se detuvo ni disminuyó de 1998 a 2013 de una manera estadísticamente significativa. De hecho, la tasa de cambio en el nivel globalla temperatura de la superficie no fue estadísticamente distinguible entre el período reciente y otros períodos anteriores en los datos históricos.
Los científicos de Stanford dicen que sus hallazgos deberían recorrer un largo camino hacia el restablecimiento de la confianza en la ciencia básica y los modelos informáticos climáticos que forman la base para las predicciones del cambio climático.
"El calentamiento global es como otros sistemas ruidosos que fluctúan enormemente pero que siguen una tendencia", dijo Diffenbaugh. "Piense en el mercado de valores de Estados Unidos: ha habido mercados alcistas y mercados bajistas, pero en general ha crecido mucho en el pasadosiglo. Lo que queda claro al analizar los datos a largo plazo en un marco estadístico riguroso es que, a pesar de que el clima varía de un año a otro y de una década a otra, la temperatura global ha aumentado a largo plazo y en el período recienteno se destaca como anormal "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Escuela de Ciencias de la Tierra, Energía y Medio Ambiente de Stanford . Original escrito por Ker Than. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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