¿Las muestras de satélites RSS no muestran calentamiento desde septiembre de 1996?

En el Climate Depot hay una afirmación de que

El estancamiento de la temperatura global se alarga: sin calentamiento global durante 17 años y 10 meses: desde septiembre de 1996 (214 meses)

y este gráfico de datos de satélites RSS está publicado

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¿Es ese gráfico una reproducción precisa de las muestras de temperatura del satélite RSS? ¿Es correcta la afirmación anterior?

La afirmación de que no ha habido calentamiento global es claramente incorrecta, ya que el globo incluye los océanos, donde el calentamiento ha continuado sin cesar, y la mayor parte de la ganancia de energía de la Tierra se ha ido a los océanos, consulte skepticalscience.com/global-warming-stopped- en-1998.htm .

Respuestas (2)

Sí, lo es. Puede confirmar esto consultando el sitio web de RSS y haciendo coincidir la similitud de los años mencionados con el cuadro completo:

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Como muestra la imagen, también es un caso clásico de selección de datos. Haz de eso lo que quieras.

Para ser justos, su gráfico también es culpable de la selección de cerezas. Agregar el contexto adicional es útil, pero la elección del punto de partida para el análisis de tendencias es una elección selectiva, a menos que utilice un análisis de tendencias más sofisticado (por ejemplo, un promedio móvil). De ahí por qué la gente discute tanto sobre los mismos números.
Es difícil culpar al satélite por no haber sido lanzado/medido antes de 1979. Este gráfico muestra los mismos datos que los OP (medidas de temperatura troposférica más baja de RSS), pero para sus mediciones de por vida. No estoy argumentando que un rango diferente no daría resultados diferentes, estoy diciendo que esto es todo lo que tenemos de esta fuente.
@Gracchus Lo que me frustra en cualquier debate sobre la ciencia del clima es que los malos argumentos de los escépticos a menudo se contrarrestan con argumentos de los principales científicos que usan exactamente las mismas técnicas sesgadas. La ingenuidad estadística de esto es extraordinariamente dañina para el proceso científico.
Esta conversación general sobre malos argumentos debería ocurrir en Skeptics Chat .
@Geobits Es bueno mostrar todos los datos en estas comparaciones. Pero también debe reconocer que un análisis de tendencia lineal depende en gran medida de los puntos inicial y final, y elegir un inicio arbitrario basado en el inicio de la serie de datos es tan malo como elegir uno en el medio.
@Articuno mejor aún, ¿podría sugerir que todas las preguntas sobre el cambio climático se trasladen a GeosciencesSE, ya que ese parece ser un lugar mucho más apropiado para discutir la climatología y es donde es más probable que los expertos en este tema se reúnan?
@matt_black, parece que no entiende el significado de la palabra "arbitrario", significa "basado en una elección aleatoria o un capricho personal, en lugar de cualquier razón o sistema". El hecho de que 1979 sea la fecha en que comienzan las observaciones es una clara razón a priori para iniciar una tendencia allí. No hay ninguna razón a priori para elegir septiembre de 1996, solo razones a posteriori (es decir, es una selección de cerezas).
@DikranMarsupial El inicio del conjunto de datos es un lugar arbitrario para juzgar la tendencia , ya que es irrelevante para la tendencia subyacente que se observa e, incluso en su definición, es una "elección aleatoria". Su respuesta trata bien con esto, así que no discutiré más aquí.
@matt_black, sus esfuerzos por redefinir la palabra "arbitrario" son simplemente absurdos. En primer lugar, no observamos la tendencia subyacente (está oscurecida por el ruido, de ahí el motivo del análisis estadístico). En segundo lugar, el problema de la selección selectiva es que los puntos inicial y final que elige son demasiado relevantes para la tendencia que estima . El uso de un período largo de más de 30 (siguiendo las pautas de la OMM) significa que el valor de la tendencia no es muy sensible a la elección de las fechas de inicio y finalización y se obtiene una estimación confiable de la tendencia subyacente. Esto es lo que hizo Geobits. De ninguna manera es una elección aleatoria, ...
si desea la estimación más confiable de la tendencia (suponiendo que los forzamientos sean más o menos lineales durante ese período), utilice la serie temporal más larga disponible. En cuyo caso, lo usa todo, como lo hizo Geobits. No hay nada aleatorio allí en absoluto.

Si bien @Geobits (+1) da una respuesta perfectamente buena a esta pregunta (es decir, es solo un caso claro de selección de cerezas), los comentarios que siguen sugieren que algunos no entienden por qué se trata de un error estadístico tan básico, así que lo haré. ampliar este tema en mi respuesta.

Sí, el conjunto de datos RSS muestra una tendencia plana desde septiembre de 1996, la verdadera pregunta es "¿es esto sorprendente o incluso significativo?". La respuesta es "un poco, pero no tanto como podrías pensar". Para demostrar por qué, también me dedicaré a la selección de cerezas y señalaré que también puede obtener un período largo con una tendencia plana al principio de la serie de tiempo:

Serie de tiempo RSS

( a través de woodfortrees.org ). Ahora que la selección selectiva son malas estadísticas, por lo que no afirmaría que la tendencia de 1980 a 1994 sea significativa de ninguna manera basada en una tendencia seleccionada selectivamente. La razón por la que lo hago es simplemente para demostrar que las tendencias planas se pueden seleccionar fácilmente a partir de datos de series de tiempo con ruido si eso es lo que realmente desea hacer.

Ahora, la tendencia que elegí es más corta que la que seleccioné en el diagrama de la pregunta original, pero, de nuevo, la de la pregunta tiene la ventaja del pico causado por el evento súper El-nino de 1998 , que es básicamente lo que permite que una tendencia tan larga sea seleccionada .

Esto me lleva a la segunda parte de la selección de cerezas, ¿por qué el conjunto de datos RSS (derivado de mediciones satelitales del trofosfero inferior) en lugar de un conjunto de datos de temperatura superficial? Sospecho que porque los conjuntos de datos derivados de satélites son más sensibles a los efectos de El-Nino, lo cual es evidente si trazo el RSS y HadCRUT4 (un conjunto de datos de temperatura superficial instrumental) juntos (he agregado una compensación para que las diferencias se puedan ver más claramente).

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Obviamente, el pico de súper El-Nino de 1998 es bastante más pequeño en el conjunto de datos de temperatura de la superficie que en el conjunto de datos RSS, y si intenta trazar la tendencia desde aproximadamente septiembre de 1996, encontrará que es claramente ascendente en el conjunto de datos HadCRUT4.

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Lo que explica por qué se eligió el conjunto de datos RSS en lugar de HadCRUT4. Ahora bien, no digo que HadCRUT4 sea correcto y RSS no sea correcto, lo que digo es que si alguien solo muestra un conjunto de datos, pregúntese por qué. Mejor aún, realice el análisis de todos los conjuntos de datos disponibles y vea lo que obtiene.

ACTUALIZACIÓN: Resulta que es una selección de cerezas aún más espectacular de lo que pensaba. El conjunto de datos RSS se deriva de las observaciones satelitales de MSU, sin embargo, hay otro conjunto de datos que se produce a partir de las mismas observaciones sin procesar de MSU, a saber, el conjunto de datos UAH (producido por los científicos escépticos del clima Roy Spencer y John Christy). Si graficas eso, nuevamente, encuentras que hay una clara tendencia al alza desde 1996. Me pregunto por qué eligieron RSS. ;o) Es impactante que los lectores de blogs escépticos caigan en este tipo de escandalosa selección selectiva y algunos escépticos incluso ataquen a quienes señalan los defectos acusándolos de selección selectiva.

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Ahora bien, ¿qué dice la literatura al respecto? Bueno, un buen comienzo es Easterling y Wehner, que observaron tendencias planas en los datos y en la salida del modelo, y descubrieron que este tipo de pausa no es tan inusual.

¿El clima se está calentando o enfriando?

David R. Easterling y Michael F. Wehner

DOI: 10.1029/2009GL037810

1 Numerosos sitios web, blogs y artículos en los medios han afirmado que el clima ya no se está calentando y ahora se está enfriando. Aquí mostramos que los períodos sin tendencia o incluso de enfriamiento de la temperatura del aire superficial promediada a nivel mundial se encuentran en los últimos 34 años del registro observado, y en las simulaciones de modelos climáticos de los siglos XX y XXI forzados con el aumento de los gases de efecto invernadero. Mostramos que el clima durante el siglo XXI puede y probablemente producirá períodos de una década o dos en los que la temperatura del aire superficial promediada a nivel mundial no muestra tendencia o incluso un ligero enfriamiento en presencia de un calentamiento a más largo plazo.

Lo que sugiere que este tipo de hiato no es tan sorprendente, incluso en presencia de un calentamiento a largo plazo debido a AGW.

¿Significa esto que los científicos están ignorando la pausa? No, por supuesto que no, es fuente de gran interés para los climatólogos ya que es una oportunidad para aprender más sobre la variabilidad climática no forzada. Por ejemplo, vea este editorial de Nature y siga las referencias.

¿Esta "pausa" en el calentamiento superficial/trofosférico inferior significa que el calentamiento global se ha detenido? No. La atmósfera es solo una pequeña parte del globo, y las mediciones del contenido de calor del océano han demostrado que los océanos han seguido calentándose (lo que implica que la pausa probablemente sea el resultado de una redistribución del calor entre el océano y la atmósfera). Diagrama de aquí .

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Ahora, desde una perspectiva estadística (soy estadístico), ¿cómo evitamos la selección selectiva? Bueno, un enfoque sería usar "detección de punto de cambio" , que es una familia de métodos utilizados para determinar cuándo hay un cambio en las propiedades estadísticas de una serie de tiempo. Todavía tengo que ver que se utilice dicho análisis, en el que la autocorrelación en la serie temporal se tenga debidamente en cuenta (lo cual es importante para evaluar la importancia estadística de las tendencias). No es que no haya buenos enfoques estadísticos para este problema, es solo que los blogs escépticos no los usan.

Es una pena que este tipo de argumento surja una y otra y otra vez en la discusión sobre el clima en los blogs, dado que ha sido respondido repetidamente, incluso en la medida en que los artículos de las revistas se han publicado específicamente para proporcionar una opinión entre pares. respuesta revisada a los malentendidos del blog. Por favor, ¿podemos pasar a temas más interesantes, en lugar de seguir sacando a la luz viejos bulos como este?

Esta es una buena respuesta y definitivamente un +1 en este tema. Pero creo que sacas la conclusión equivocada al final. Sí, los métodos de detección de puntos de cambio son el enfoque correcto, pero su falta de aplicación apunta a ambos lados de este argumento. Si son tan útiles, ¿por qué los principales científicos del clima los ignoran y tratan de refutar a los escépticos utilizando las mismas líneas de tendencia lineal simplistas y sesgadas? Es esta falta de rigor estadístico por ambas partes lo que me preocupa más que quién gana la discusión.
Es una pena que tuvieras que incluir el ataque tu quoq sin fundamento y, de hecho, groseramente injusto. No dije que el análisis de puntos de cambio sea el enfoque correcto, solo que es un método estadístico para evitar la selección selectiva. El problema con esto es que asume que no tenemos ningún conocimiento sobre la física del clima y, por lo tanto, no estaría controlando los factores de confusión conocidos (como ENSO). La razón por la que los climatólogos no se molestarían con esto es que están más interesados ​​en las causas de la aparente pausa y están usando la física, es decir, pueden hacerlo mejor que un ingenuo...
enfoque estadístico. Ahora, cuando los climatólogos realizan un análisis de tendencia, generalmente siguen las pautas de la OMM y usan un período de 30 años o más, ya que esto significa que es poco probable que la tendencia estimada esté demasiado influenciada por el ruido (y, por lo tanto, sea una estimación razonable de la tasa subyacente real de calentar/enfriar). Esto también significa que el cherry picking es ineficaz, ya que es la sensibilidad al ruido (por ejemplo, ENOS) lo que hace que el cherry picking funcione. Esto significa que su uso de las tendencias tiene un rigor estadístico considerablemente mayor que el ejemplo que se da aquí, por lo que el ataque tu quoc es incorrecto.
Tenga en cuenta que Easterling y Wehner en realidad hicieron el análisis estadístico que los escépticos deberían haber hecho antes de intentar hacer afirmaciones basadas en una tendencia plana (al ver que son estadísticamente inusuales), por lo que es un poco exagerado decir que los climatólogos no son mejores que escépticos en su uso de las tendencias cuando han hecho el trabajo que los escépticos deberían haber hecho!
@matt_black Da la casualidad de que hay un análisis de puntos de cambio en este artículo en RealClimate realclimate.org/index.php/archives/2014/12/…