La señora Solomon acaba de publicar su predicción climática global para los próximos 1000 años (ya habíamos hecho un breve comentario aquí). Asombroso! Terrible! … y los medios se frotan las manos, prometiéndose aumento en la tirada; y los políticos se frotan las manos, prometiéndose mayor control sobre nuestras vidas; ah! el miedo que todo lo puede!
Podríamos entablar una discusión más o menos filosófica sobre la pertinencia de tales predicciones (proyecciones, modelos), pero nunca una discusión científica seria sobre el tema: yo no soy matemático, ni experto en prospección de datos, ni estadísitico …. usted? Sería una discusión más o menos infructuosa, pues, a falta de argumentos científico-racionales, terminaríamos allí donde habíamos empezado: a unos les parecerá absurdo dar como buena la proyección de un modelo a 1000 años, a otros les parecerá que -donde hay patrón no manda marinero- lo mejor es ponerse en la cola de los obedientes y no rechistar cuando alguna «eminencia» profiere un «loquesea».
Así que lo mejor es que escuchemos a quien sí entiende de estas cosas. Los Drs. J. Scott Armstrong y Kesten C. Green son, hoy por hoy, probablemente los mejores expertos en «forecasting» a los que se puede recurrir. Por eso, el Senado Norteamericano, que no suele contentarse con su opinión, querido lector, ni con la mía, que no lee El Mundo ni El País y que se debe a sus votantes (no como nuestros políticos, que sólo se deben a su partido), ha decidido preguntarles cómo ven ellos el tema éste de las predicciones y los modelos climáticos.
Y Amstrong y Green han dado cumplida respuesta (las negritas son mías):
To: Senator James M. Inhofe
From: Drs. J. Scott Armstrong and Kesten C. Green
Re: Your Request for an Analysis of the U.S. Environmental Protection Agency’s Advanced Notice of Proposed Rulemaking for Greenhouse GasesStatement
Scientific understanding about the Earth’s climate is tentative at best. As a result of uncertainties over what causes climate to change and how and when, there are rival theories and arguments among scientists about how to interpret the evidence.
Rather than join these arguments, we have examined the processes that have been used to analyze the available data in order to derive forecasts of climate over the 21st Century. We have concluded that the forecasting process reported on by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) lacks a scientific basis.1. No scientific forecasts of the changes in the Earth’s climate. Currently, the only forecasts are those based on the opinions of some scientists. Computer modeling was used to create scenarios (i.e., stories) to represent the scientists’ opinions about what might happen. The models were not intended as forecasting models (Trenberth 2007) and they have not been validated for that purpose. Since the publication of our paper, no one has provided evidence to refute our claim that there are no scientific forecasts to support global warming.
We conducted an audit of the procedures described in the IPCC report and found that they clearly violated 72 scientific principles of forecasting (Green and Armstrong 2008). (No justification was provided for any of these violations.) For important forecasts, we can see no reason why any principle should be violated. We draw analogies to flying an aircraft or building a bridge or performing heart surgery—given the potential cost of errors, it is not permissible to violate principles.2. Improper peer review process. To our knowledge, papers claiming to forecast global warming have not been subject to peer review by experts in scientific forecasting.
3. Complexity and uncertainty of climate render expert opinions invalid for forecasting. Expert opinions are an inappropriate forecasting method in situations that involve high complexity and high uncertainty. This conclusion is based on over eight decades of research. Armstrong (1978) provided a review of the evidence and this was supported by Tetlock’s (2005) study that involved 82,361 forecasts by 284 experts over two decades.
Long-term climate changes are highly complex due to the many factors that affect climate and to their interactions. Uncertainty about long-term climate changes is high due to a lack of good knowledge about such things as:
a) causes of climate change,
b) direction, lag time, and effect size of causal factors related to climate change,c) effects of changing temperatures, and
d) costs and benefits of alternative actions to deal with climate changes (e.g., CO2 markets). Given these conditions, expert opinions are not appropriate for long-term climate predictions.4. Forecasts are needed for the effects of climate change. Even if it were possible to forecast climate changes, it would still be necessary to forecast the effects of climate changes. In other words, in what ways might the effects be beneficial or harmful? Here again, we have been unable to find any scientific forecasts—as opposed to speculation—despite our appeals for such studies.
We addressed this issue with respect to studies involving the possible classification of polar bears as threatened or endangered (Armstrong, Green, and Soon 2008). In our audits of two key papers to support the polar bear listing, 41 principles were clearly violated by the authors of one paper and 61 by the authors of the other. It is not proper from a scientific or from a practical viewpoint to violate any principles. Again, there was no sign that the forecasters realized that they were making mistakes.5. Forecasts are needed of the costs and benefits of alternative actions that might be taken to combat climate change. Assuming that climate change could be accurately forecast, it would be necessary to forecast the costs and benefits of actions taken to reduce harmful effects, and to compare the net benefit with other feasible policies including taking no action. Here again we have been unable to find any scientific forecasts despite our appeals for such studies.
6. To justify using a climate forecasting model, one would need to test it against a relevant naïve model. We used the Forecasting Method Selection Tree to help determine which method is most appropriate for forecasting long-term climate change. A copy of the Tree is attached as Appendix 1. It is drawn from comparative empirical studies from all areas of forecasting. It suggests that extrapolation is appropriate, and we chose a naïve (no change) model as an appropriate benchmark. A forecasting model should not be used unless it can be shown to provide forecasts that are more accurate than those from this naïve model, as it would otherwise increase error. In Green, Armstrong and Soon (2008), we show that the mean absolute error of 108 naïve forecasts for 50 years in the future was 0.24°C.
7. The climate system is stable. To assess stability, we examined the errors from naïve forecasts for up to 100 years into the future. Using the U.K. Met Office Hadley Centre’s data, we started with 1850 and used that year’s average temperature as our forecast for the next 100 years. We then calculated the errors for each forecast horizon from 1 to 100. We repeated the process using the average temperature in 1851 as our naïve forecast for the next 100 years, and so on. This «successive updating» continued until year 2006, when we forecasted a single year ahead. This provided 157 one-year-ahead forecasts, 156 two-year-ahead and so on to 58 100-year-ahead forecasts. We then examined how many forecasts were further than 0.5°C from the observed value. Fewer than 13% of forecasts of up to 65-years-ahead had absolute errors larger than 0.5°C. For longer horizons, fewer than 33% had absolute errors larger than 0.5°C. Given the remarkable stability of global mean temperature, it is unlikely that there would be any practical benefits from a forecasting method that provided more accurate forecasts.
8. Be conservative and avoid the precautionary principle. One of the primary scientific principles in forecasting is to be conservative in the darkness of uncertainty. This principle also argues for the use of the naive no-change extrapolation. Some have argued for the precautionary principle as a way to be conservative. It is a political, not a scientific principle. As we explain in our essay in Appendix 2, it is actually an anti-scientific principle in that it attempts to make decisions without using rational analyses. Instead, cost/benefit analyses are appropriate given the available evidence which suggests that temperature is just as likely to go up as down. However, these analyses should be supported by scientific forecasts.
El documento pdf completo aquí. (Incluídos los dos apéndices referenciados)
Geralt,
No soy muy amigo de la Wikipedia, por lo inexacta que puede llegar a ser, pero por no irnos por los cerros de Úbeda, digo que tienes la respuesta en el cuarto párrafo del propio enlace que das:
Es lo que digo en #14 e insisto: no es un problema tecnológico, es una limitación fundamental de las leyes de la Física.
Sobre lo de tirar la vida a la basura que apuntas, hombre, hay matices. Una cosa es que se esté realizando un esfuerzo considerable en modelizar el régimen turbulento en determinadas condiciones, donde se espera poder conseguir resultados medianamente usables (casi todo en temas de aeronaútica) y otra cosa distinta es que valga o no sirva para nada en todas las condiciones imaginables. Una cosa es tratar de modelizar el aire en las alas de los aviones con los slats desplegados (régimen ligeramente turbulento) y otra distinta es modelizar un ciclón en el Golfo de México. Las ecuaciones con las mismas, pero las condiciones en un caso y otro son radicalmente distintas, lo que hace que en un caso se pueda esperar conseguir algo con la modelización y en otro se sepa que no hay nada que hacer.
Saludos,
Currela,
Lo que yo entiendo por teoría del Caos, estrictamente, es esto:
Teoría del Caos
Reconozco que no soy un experto, pero esto no indica la imposibilidad de conocer y predecir: dice que es muy complicado, ya que la precisión necesaria está fuera de rango. Y aquí aporto yo mi granito de arena: por ahora. Esto es básicamente un problema tecnológico y del estado del arte, como cuando la comunidad científica rechazó el modelo kepleriano, porque el ptolemaico ofrecía mejores resultados debido a las técnicas del momento… De hecho, la turbulencia está siendo metódicamente estudiada, y si no fuera predecible, Jiménez Sendín y su Wallturb estarían tirando su vida a la basura…
Geralt #13,
Desde el siglo XIX sabemos que no todo es predecible. En concreto, hay sistemas (ahora llamados caóticos) que no son predecibles porque su comportamiento a largo plazo difiere radicalmente en función de diferencias ínfimas en sus condiciones iniciales. En román paladino, si no conocemos con una precisión INFINITA su estado actual, no seremos capaces de conocer su comportamiento a largo plazo. No es una cuestión de saber resolver o no las ecuaciones de NS, es que no hay forma de conocer a largo plazo la evolución de un sistema; no es una limitación de las matemáticas o de la capacidad de computación; es una limitación de las leyes de la naturaleza, como el principio de indeterminación de Heisenberg. Por eso se asustó tanto Poincaré cuando analizó en profundidad el ya famoso atractor de Lorentz, porque tenía que abandonar la idea decimonónica de que todo era predecible.
El caso de Hiperión es paradigmático en dinámica caótica: Se puede conocer a largo plazo con una precisión enorme su posición orbital y con ninguna precisión su posición angular, dado que el movimiento angular del satélite sobre su órbita no es determinista, sino caótico.
El tema de la modelización atmosférica es otro caso de libro de dinámica caótica, que no determinista, como apuntas. Es imposible conocer a largo plazo el comportamiento del sistema porque exigiría conocer en todo momento el estado del mismo con precisión infinita, lo cual es obviamente imposible. Por eso se pone el ejemplo churrigueresco del batir de alas de mariposa en nosedónde que produce los ciclones y tal.
No es cuestión de saber encontrar o no soluciones exactas, como apuntas, es que éstas no existen o, en puridad, es que hay infinitas soluciones y no tenemos forma de saber cuál es la verdadera.
Saludos,
Para Currela,
Modelar adecuadamente el tiempo atmosférico y resolver las ecuaciones de Navier-Sotkes es todo uno: si caracterizas adecuadamente condiciones de contorno e iniciales y se halla la solución exacta a las EN-S, resuelves todo lo relacionado con fluidos, dentro de una escala tal que la longitud característica es mucho mayor que el recorrido molecular libre.
En cuanto a lo de Hiperión, estamos en la precisión: es un problema de N cuerpos del que no se conoce solución exacta, pero si hay modelos que reducen y caracterizan adsecuadamente el problema con suficiente precisión.
Personalmente, croe que aquí Gödel no tiene nada que ver, ya que no se pone en duda o no que las formulaciones sean verdaderas e indemostrables, sino que las ecuaciones del modelo matemático que modelan la realidad física tengan o no soluciones exactas. Es decir, no trato de demostrar la validez del modelo de E-NS, si no que, en el modelo matemático del sistema físico, las E-NS se comportan de manera determinista, igual que la gravitación universal. Luego, el modelo debe predecir comportamientos. Otra cosa diferente es que seamos capaces en el estado actual del calcularnos las soluciones o no. En lo que no entro es en la demostración. Curiosamente, los CFDs DNS parecen converger todos a soluciones iguales, lo que parece confirmar el carácter determinista del modelo…
De todas maneras, un placer discutir de estas cosas con gente que sabe de esto y no dice memeces como los periodistas!
Para Geralt #11,
Me temo que desde el Teorema de Incompletitud de Gödel las cosas no son como dices.
Lo que trato de indicar en #9 es que los sistemas caóticos no son predecibles a largo plazo como las órbitas planetarias y si no me crees, te sugiero que calcules, dentro de cien meses (que no cien años) la posición angular de Hiperión en su órbita perfectamente «kepleriana» alrededor de Saturno y luego hablamos.
Exacto, ese es el problema, que no hay forma de saber cuáles son las condiciones de contorno ni las iniciales para modelizar el tiempo atmosférico. ¿Te suena lo de la alas de la mariposa y los ciclones?. Por cierto, hasta donde sé, modelizar el tiempo atmosférico es ligeramente más complicado que encontrar una solución a las ecuaciones de Navier-Stokes… por muchas condiciones de contorno e iniciales que se sepan.
Saludos,
Currela, a pesar de que entiendo tu argumentación, no comparto lo que dices. La predicción del tiempo atmosférico no puede demostrarse matemáticamente que sea imposible. La situación actual es que no se conoce la solución exacta a las ecuaciones de Navier-Stokes, que adecuadamente caracterizadas con las condiciones iniciales y de contorno predecirían, igual de precisamente que las orbitales de Kepler, el comportamiento, no sólo de la atmósfera, si no de cualquier fluido, resolviendo de un plumazo grandes problemas ingenieriles (mayormente aeronáuticos) actuales.
De todas maneras, como dirían los hijos de la pérfida Albión «this is peanuts!», ya que lo importante es que, con el estado actual del arte, semejante petulancia y prepotencia de decir «Aquí estoy yo y el futuro va a ser así» está absolutamente fuera de lugar…
¿Seguro «que’l» Elvira no «tié na» que ver con la ínclita «menestra de igual da»?, porque tienen muchas semejanzas… ¿intelectuales?… estoy siendo generoso con los atributos de ambos. Jua, jua, jua, es que me parto sólo.
¿Y hace falta gastar tanto tiempo para desmontar la predicción de la tal Solomon?. A ver. Una predicción a 1000 años, con una incertidumbre razonable, de la órbita de Júpiter es algo que cualquier estudiante de quince años no logsiano puede hacer. Una predicción a varios días vista de un sistema caótico y además (por si acaso) fuertemente no lineal como el clima planetario es algo que está matemáticamente demostrado que no es posible, más allá de un cierto nivel de incertidumbre, que curiosamente crece (la incertidumbre) a medida que lo hace el periodo de la predicción. ¿Y la tal Solomon pretende decir que puede hacer una predicción a ¡¡¡mil años!!!?. ¿Y hay algunos que pierden el tiempo en demostrar que es mentira?. ¿Sabe alguien en qué tómbola le dieron el título a la tal Solomon?. Igual en alguna universidad española…
No me digáis que, como chiste, el tema de la predicción a mil años no tiene desperdicio ¿eh?.
Saludos,
Medeo, yo lo tengo entre mis favoritos para echar unas risas. Lo que no sé es como lo tienen catalogado en «ciencia y medio ambiente» cuando evidentemente es un blog humorístico. Los comentarios de los que pasan por allí también suelen ser divertidos.
No sé inglés, así que no se lo que dice. te podrías currar las traducciones, pero supongo que eres un hombre ocupado y no tienes tiempo para esas pequeñeces…
Por cierto Ijon, entré en la página «güe» del Elvira ese, y no tiene desperdicio. Zafio hasta saciarse. Y por lo visto es catedrático…..»azín bamoz».
No seáis pesimistas, seguro que Pedro Jeta les hace un hueco en su panfleto a estos liantes y, luego, entre Ruiz de Elvira y Catalán desmontan tanta falacia.
Pues calcula: Si cuando Obama salió apoyando a Israel, practicamente ningún medio español lo publicó, no fuera a ser que el mesías pasara a ser angel caido, imaginatelos hablando de unos tales Armstrong y Green.
A lo mejor, si fueran futbolistas…
Demoledor, pero ya sabes, dirán que a estos también los paga alguna petrolera.
¿Por cierto, tu te estarás forrando con esto, no? jejeje
No veas Ellroy, multimillonario me estoy haciendo 😛
El informe es, como dices, demoledor. Ahora me acabo de hacer 20.000 litros de té verde y estoy sentado esperando a que la prensa española se haga eco de la «noticia». Mi predicción: el nombre de estas dos personas no saldrá en los medios patrios en los próximos 1000 años.