¿Contribuyen las actividades humanas al cambio climático?

Hay mucha evidencia que he visto que muestra la correlación entre las actividades humanas y el cambio climático, pero ¿qué evidencia hay para apoyar la causalidad ?

Esta pregunta es lo suficientemente ingeniosa como para preguntarle qué investigación hizo realmente antes de preguntar.
@David No he investigado más que lo que está en los sitios web de televisión/periódicos/lo que se enseña en la escuela.
Ojalá pudiera dar a esta pregunta más de +1. Esto es lo que realmente quiero saber.
No tengas miedo, otros votarán, ya que esta es una de las preguntas más candentes en la actualidad. Esté preparado para una discusión larga, a veces desorganizada y emocional (probablemente en ambos lados).
@Suma ¿Qué quiere decir con "la correlación no se demostró lo suficiente"? La tendencia actual es obvia: la temperatura está aumentando, los gases de efecto invernadero (CO2) creados por el hombre están aumentando rápidamente. Hay números duros para ambos. Los registros históricos podrían mostrar que esta correlación no es causalidad. Pero la correlación está ahí a simple vista.
Tienes razón, me equivoqué. La correlación está probada e incluso las personas que dudan de la causalidad no lo discuten. Borro el comentario.
La correlación es en sí misma un apoyo probatorio para la causalidad, pero ciertamente no es una prueba de la causalidad, sino que es solo una evidencia indirecta. Sin embargo, existe evidencia directa masiva y abrumadora de AGW, razón por la cual 975 de los científicos del clima y el 100% de las organizaciones científicas acreditadas aceptan AGW.
Los argumentos a favor de la causalidad obviamente se basan en gran medida en la ciencia climática teórica. Cualquier persona interesada en esta área debe consultar las propuestas del área 51 de cambio climático y geociencia .
Solo estoy al tanto de la afirmación de que los humanos están causando el cambio climático con las emisiones de CO2. Lo obtuve de Al Gore y el IPCC. ¿Conoces otras formas en que los humanos están causando el cambio climático?
@Wandera Lea mis artículos vinculados.
@wandera En cuanto a otras formas... ver esta respuesta
Se podría decir que sí, pero el efecto por humano es muy pequeño...
Predicho en 1958 .
@DanielRHicks En realidad se remonta a Svante Arrhenius en 1896 en.wikipedia.org/wiki/Svante_Arrhenius#Greenhouse_effect Hemos refinado sus modelos desde entonces, pero fue el primero en identificar la física relevante, escribir ecuaciones y conectar algunas medidas a Haz una predicción. La relación entre el CO2 y la temperatura desde entonces ha estado en línea con sus predicciones. En ciencia, la predicción exitosa generalmente se considera una fuerte evidencia de que una teoría es correcta.
@tuskiomi - ¿Apuñalé al hombre? Sí, pero con un cuchillo muy pequeño, y fue apuñalado de manera similar por otras 10,000 personas. Por lo tanto, no soy culpable, su muerte no es culpa mía.

Respuestas (7)

Los humanos afectan el clima principalmente de las siguientes maneras:

Emisiones directas de varios gases

Normalmente se considera el CO 2 , pero también otros gases de efecto invernadero. El efecto invernadero del dióxido de carbono se midió por primera vez en 1859.

Efecto invernadero
fuente

En el siglo XIX, los científicos se dieron cuenta de que los gases en la atmósfera causan un "efecto invernadero" que afecta la temperatura del planeta. Estos científicos estaban interesados ​​principalmente en la posibilidad de que un nivel más bajo de dióxido de carbono pudiera explicar las edades de hielo del pasado lejano. A principios de siglo, Svante Arrhenius calculó que las emisiones de la industria humana podrían algún día provocar el calentamiento global. Otros científicos descartaron su idea como defectuosa. En 1938, GS Callendar argumentó que el nivel de dióxido de carbono estaba subiendo y elevando la temperatura global, pero la mayoría de los científicos encontraron sus argumentos inverosímiles. Fue casi por casualidad que unos pocos investigadores en la década de 1950 descubrieron que el calentamiento global realmente era posible. A principios de la década de 1960, CD Keeling midió el nivel de dióxido de carbono en la atmósfera: estaba aumentando rápidamente. Los investigadores comenzaron a interesarse, luchando por comprender cómo había cambiado el nivel de dióxido de carbono en el pasado y cómo el nivel estaba influenciado por fuerzas químicas y biológicas. Descubrieron que el gas juega un papel crucial en el cambio climático, por lo que el aumento del nivel podría afectar gravemente nuestro futuro.

— El efecto invernadero del dióxido de carbono

Lista de gases de efecto invernadero
fuente

Agricultura

Otra fuente creada por el hombre es la emisión directa de gases de efecto invernadero a través de la agricultura (¡gracioso, pero cierto!): el estiércol (y las vacas) producen metano, que es un gas de efecto invernadero bastante eficaz.

Emisiones de metano del ganado de EE. UU.
fuente

El aumento de las concentraciones atmosféricas de metano ha llevado a los científicos a examinar sus fuentes de origen. El ganado rumiante puede producir de 250 a 500 L de metano por día. Este nivel de producción da como resultado estimaciones de la contribución del ganado al calentamiento global que puede ocurrir en los próximos 50 a 100 años en un poco menos del 2%.

— Emisiones de metano del ganado

Deforestación

Las plantas "fijan" carbono (un fenómeno llamado "secuestro de carbono"), cuantas menos plantas, menos fijación (y más carbono liberado por los incendios).

Ciclo del carbono forestal
fuente

Secuestro de carbón

— Secuestro de carbono: bosques y suelos, por Jukka Muukkonen, Estadísticas de Finlandia

Los océanos

Los cambios en el equilibrio biológico de los océanos afectan el clima porque se sabe que la biología marina tiene un gran efecto de fijación de carbono.

Secuestro de carbono por el océano
fuente

Uno de los lugares más prometedores para secuestrar carbono son los océanos, que actualmente absorben un tercio del carbono emitido por la actividad humana, aproximadamente dos mil millones de toneladas métricas cada año.

— Secuestro de carbono en el océano

Conclusión

Estos cuatro efectos se pueden mostrar en un laboratorio y no se requiere ningún modelo para hacerlo, pero tenemos muy buenos modelos para explicar los experimentos de laboratorio.

A diferencia del laboratorio, todo el sistema climático se comprende mucho menos. Y, sí, los modelos no son todo lo fiables que nos gustaría.

Sin embargo, debido a nuestro conocimiento de la química, es innegable que estamos afectando el clima. Tenga en cuenta que nadie ha afirmado que la intervención humana es la única causa del cambio climático, pero se puede decir, con seriedad, que los humanos están cambiando el clima. Un ejemplo muy simple, el aumento de la temperatura derrite el hielo en el polo, que no solo es responsable de reflejar parte de la luz fuera de la atmósfera, sino que también contiene metano, que luego se libera.

El debate solo puede ser sobre "cuánto" y "qué tan bien podemos revertir la tendencia (incluso más allá de nuestra contribución)".

"Las plantas 'fijan' carbono, cuantas menos plantas, menos fijación (y más carbono liberado por los incendios)" Tengo entendido que a medida que la madera se pudre, también libera CO2, por lo que el fuego no es necesario.
@jozzas: ese es de hecho el caso. estos son los peligros reales de los eventos de umbral: podemos calcular que con cierta cantidad de emisión de CO2, solo aumentaremos la temperatura media en tal o cual, pero hay hitos en el camino, como la temperatura a la que la tundra derretirse, lo que causará emisiones masivas por sí solo, al pudrir la turba que ha estado constantemente congelada.
Yo agregaría: Actividades que cambian el albedo de la Tierra o la atmósfera.
Hemos estado haciendo algo de eso durante siglos. Nada en eso es evidencia de que la contribución humana sea más que insignificante.
@guill Estoy de acuerdo en que mi respuesta no prueba eso, pero tenga en cuenta que también hay mucha evidencia de que la contribución no es insignificante. Elegí centrarme en la pregunta y evitar mencionar puntos que puedan alimentar una discusión poco constructiva.
Deberías llamarlo ganadería o cría de animales, no agricultura. Si va a contar las vacas como un efecto directo, también debe contar las plantas que cultivamos como un efecto negativo directo.
El flujo de radiación solar mencionado en la primera cifra de 343 W/m^2 parece incorrecto. Es más como 1100 W/m^2 .
Con respecto a la pudrición de la madera y la liberación de CO2, casi todos los átomos de carbono (99,99% aproximadamente) en la madera provienen de la atmósfera. Entonces, a menos que la madera desaparezca o se vaporice por completo, en promedio las plantas secuestran más carbono del que liberan.
@slebetman No "desaparecen", son procesados ​​por microorganismos en metano, quemados, comidos por mamíferos (que también producirán metano)... Al final casi no queda nada.
@Quentin: Pero esos organismos mismos adquieren el carbono para formar sus proteínas, grasas, etc. a partir de materia vegetal. Entonces, a menos que los organismos también desaparezcan por completo, en promedio, todo el proceso secuestra más carbono del que se libera. Tenga en cuenta que ni la materia vegetal ni los microbios se degradan por completo. La mayor parte de la materia vegetal (especialmente la celulosa resistente) no se procesa en absoluto. Incluso si se quema la materia vegetal, la ceniza residual se secuestrará de manera efectiva ya que no será procesada por los organismos ni se quemará.
Esta respuesta podría mejorarse al notar que hemos observado que los gases de efecto invernadero se aplican a escala planetaria, como en Venus (de hecho, fueron las misiones Mariner las que iluminaron los efectos de invernadero del CO2).

Sí, los humanos provocan el cambio climático (cada vez que se duplica el CO 2 , se produce un aumento de aproximadamente 1C ). Es realmente una pregunta sin sentido. Cualquier entrada a cualquier sistema de caos causará algún efecto en ese sistema . ¿Sabemos qué efecto estamos teniendo? ¿Podemos medirlo/predecirlo? ¿Tenemos alguna idea de cómo alterar/cambiar/controlar ese cambio? Y realmente, de lo que se trata el alboroto no es "cambiará el clima", sino "cambiará de una manera realmente mala" (es decir, el calentamiento global catastrófico)

Según Peter Stott , los modelos no pudieron predecir las temperaturas actuales (aunque se hace eco de la afirmación recurrente de que serán correctas en el futuro), lo que significa que ningún modelo existente ha predicho, correctamente, una cantidad significativa de cambio climático futuro , y una nueva investigación está revelando constantemente fallas en los modelos de predicción catastrófica existentes, por lo que la respuesta a esas preguntas debería ser no.

No se puede decir que un modelo que todavía tiene que hacer una predicción precisa sea un modelo exacto. Por lo tanto, no sabemos qué efecto estamos teniendo, no podemos predecirlo y, como resultado de esos dos, no sabemos cómo alterar o controlar ese efecto.

La causalidad en un sistema de caos es casi imposible de probar con nuestras habilidades actuales, por lo que confiamos en el modelado. Desafortunadamente, en lugar de insistir en que un modelo haga una predicción y la haga realidad antes de aceptarla, aceptamos los modelos como verdaderos si predicen con precisión eventos pasados ​​(no es broma), lo cual es trivialmente fácil.

¿Puede explicar por qué cree que el clima (a diferencia del tiempo) es un sistema caótico?
@Odd: un sistema caótico es aquel en el que pequeños cambios en los valores de entrada provocan cambios grandes y difíciles de predecir en los valores de salida, o dicho de otra manera, sistemas que son muy sensibles a pequeños cambios. Un ejemplo de pequeños cambios conocidos que afectan al clima serían las manchas solares, el CO2, el ozono, el polvo atmosférico...
Entiendo qué es un sistema caótico (y reconozco que la temperatura máxima de mañana se basa en uno), pero estamos debatiendo las temperaturas promedio a lo largo de los años, que pueden ser predecibles incluso a partir de un sistema caótico subyacente. No puedo predecir cara o cruz de un lanzamiento de moneda, pero puedo de 10.000.
Estoy de acuerdo en que puede ser predecible. Todo es posible. Pero hasta ahora nadie lo ha logrado. Estoy esperando la primera cita de un modelo que haya predicho con éxito un cambio climático futuro. -- Proporcioné ejemplos de factores conocidos de alta sensibilidad a pequeños cambios.
"pero estamos debatiendo las temperaturas promedio a lo largo de los años" Solo que no lo estamos. El clima es mucho más que solo temperaturas.
@Billare: ¿Qué parte encuentra antagónica?
Tu última frase.
Eliminé ese comentario anterior porque su evaluación era demasiado dura. Pero, ¿por qué arruinar tu publicación con ese tipo de cosas?
@Billare: gracias por la corrección, se eliminó la última oración. Entiendo tu argumento.
Ahora no me gusta la última oración actual. Porque implica en gran medida que las predicciones solo pueden ser válidas si se aplican a eventos futuros (e incluso ridiculiza esto). Lo cual es falso, y muestra una gran falta de comprensión de la ciencia. Predecir eventos pasados ​​está absolutamente bien . Muchas teorías científicas comenzaron de esta manera. Una vez más, mira la evolución. Solo recientemente hemos predicho con éxito observaciones futuras usándolo, y se aceptó como cierto (y con razón) mucho antes de eso.
Cómo entiendo la oración: si desea probar el modelo, debe intentar modelar algo que no usó al construir el modelo. Si construye el modelo utilizando todos los datos históricos, es trivialmente fácil que el modelo "prediga" todos esos datos históricos. Solo una vez que compara los resultados del modelo con algunos datos que no se usaron para construir el modelo, puede decir algo sobre si el modelo está funcionando o no.
@Russell Steen: ¿Cómo puede afirmar que los humanos causan el cambio climático cuando el clima estaba cambiando mucho antes de que existieran los humanos?
@oosterwal: es posible que haya comunicado mal mi punto. Mi punto es que es extremadamente improbable que NO tengamos ningún efecto sobre el clima, pero también es poco probable que estemos tan seguros en cuanto a la magnitud (o incluso el signo) de ese efecto como afirma el IPCC.
Quiero cuestionar la afirmación de que ningún modelo ha predicho correctamente el cambio climático futuro. De hecho, en lo que fue el primer artículo sobre el calentamiento global escrito hace 35 años, el autor predijo un cambio en la temperatura global durante los próximos 25 años de +0,8 °C que fue casi correcto (el aumento real fue de +0,7 °C). Vea esta publicación en RealClimate.org.
@Russell Steen: Gracias por su actualización. Estoy de acuerdo con esa evaluación.
De acuerdo con eso, también deberíamos haber visto un aumento de 1,1 °C para 2010 y un aumento de 0,58 °C a partir de 1990. Su predicción se desvió 0,2 °C en 1990 (casi el 50 % de su aumento proyectado) y 0,5 °C en 2010, calentándose solo aproximadamente la mitad de lo que predijo. Lo siento, pero hacer 35 años de predicciones y acertar un año no es muy buena predicción.
@Russell Steen No estoy seguro de dónde obtienes tus cifras. A partir del gráfico presentado, parece que su predicción de un aumento de 0,58 °C a partir de 1990 no es más de 0,1 °C y su predicción para 2010 no es más de 0,3 °C. Y, por supuesto, esperaría que su predicción se desviara cada vez más de la medición cuanto más se proyectara hacia el futuro.
[Se eliminó el comentario fuerte y la respuesta. ¡Por favor manténgalo civilizado! :-)]
¿Pregunta sin sentido? ¿En serio? Además, como dices, debido a que tenemos que basarnos en el modelado, realmente no lo sabemos. Por ejemplo, skeptic.com/reading_room/a-climate-of-belief
@RussellSteen enviándole un ping: haga referencia a esto...
@Sklivvz: elimine, como desee. Noté que no hay una solicitud de referencia coincidente en la respuesta a continuación de luis pedro que está de acuerdo con su punto de vista.
@RussellSteen (La respuesta de luis pedro ya tenía un aviso y ahora se eliminó). ¿Estás seguro de que quieres que se elimine? Podrías referenciarlo si quisieras... Además... ¡no conoces mi punto de vista! :-)
@Sklivvz: agregar referencias ahora, agregará más a medida que las encuentre.
No es cierto que los modelos nunca hayan predicho el cambio climático. La primera generación de GCM se hizo a principios de la década de 1970, en un momento en que no había habido un calentamiento sustancial desde la década de 1940, por lo que se arriesgaron a predecir que se produciría un calentamiento (lo cual sucedió). Esperar que esta primera generación de modelos muy simples obtenga la respuesta correcta no es razonable, el hecho es que predijeron el calentamiento en un momento en el que no había razón para pensar que habría un calentamiento aparte de las emisiones de CO2.
Muchos periodistas predijeron que el calentamiento global alcanzó su punto máximo en 1998. Los modelos climáticos predijeron que, aunque 1998 fue un año muy caluroso debido a El Niño, las temperaturas continuarían aumentando. Los últimos años se han disparado mucho más allá de 1998, estableciendo un récord tras otro en temperatura. Vea el gráfico en: en.wikipedia.org/wiki/Instrumental_temperature_record

No puedo responder a la pregunta directamente.

Sin embargo, ha habido al menos una revisión a gran escala sobre el consenso científico. Y se puede decir con seguridad que el consenso científico es abrumadoramente que la tendencia actual en el calentamiento global es causada por la humanidad. Sería extraño si este consenso llegara a existir sin una buena evidencia.

La revisión hizo una búsqueda de literatura revisada por pares publicada entre 1993 y 2003 con las palabras "cambio climático global" en sus resúmenes. Encontraron 928 resúmenes. De ellos, el 75 % respaldaba explícita o implícitamente a AGW. 0% lo rechazó. El 25% no tomó posición.

Como Russell ha señalado en el comentario, estos también incluyen propuestas de mitigación que no deberían contarse para el consenso (ya que simplemente se refieren a otros documentos), pero lo fueron. Además, la revisión solo utilizó una frase clave para su búsqueda, excluyendo partes de la literatura disponible.

Entonces, la revisión contiene un error sistemático (inclusión de propuestas de mitigación) y un error no sistemático. Sin embargo, debido a la gran cantidad de artículos, todavía es seguro asumir que estos no cambiarán significativamente el consenso informado.

Tenga en cuenta que esto no significa que no haya opiniones disidentes en la comunidad científica, las hay , simplemente que la gran mayoría de los expertos acepta AGW y que probablemente tengan buenas razones para hacerlo.

(Aún así, esta "respuesta" es más una FYI que una respuesta real ya que, quiero enfatizar nuevamente, no proporciona ninguna de las pruebas solicitadas).

Idealmente, esto debería ser un comentario. (Pero impresionante comentario.)
@Borror0 Estoy de acuerdo, pero es demasiado grande para un comentario, y creo que debería colocarse de manera más prominente, en particular porque contiene una referencia a una revisión que ha recopilado una gran cantidad de datos.
La revisión a gran escala que vincula es muy sesgada. Por ejemplo, incluyen propuestas de mitigación como documentos de apoyo. Entonces, si un documento demuestra una causa y cinco documentos usan ese documento como referencia para mostrar la mitigación, se contaría seis veces. Además, el estudio solo incluyó de 1993 a 2003. Solo mostraron artículos que usaban las palabras "cambio climático", en lugar de hacer un análisis exhaustivo. En general, parece que alguien buscó en Google una base de datos de revistas, con un objetivo específico en mente, como lo indica el hecho de que todo lo que no contrarrestó específicamente a AGW se contó como apoyo.
Dicho todo esto, es una buena referencia, gracias por proporcionarla. Proporciona más información sobre el tema.
Así que ahora dos personas han dicho de forma independiente que esta es una "buena referencia" / "comentario increíble", pero aún tiene un recuento total de votos de -1 y ninguna explicación. ¡¿Cómo?!
@Russell Algunos buenos puntos, actualicé la respuesta. Pero su caracterización del conteo no es del todo correcta. De hecho, no contaron todo lo que no se opuso a AGW como apoyo (25% neutral) y, de manera reveladora, no encontraron ni un solo artículo que realmente se opusiera a AGW (aunque existen ). Entonces, si bien estoy de acuerdo en que hay al menos dos errores diferentes en la revisión, no estoy de acuerdo en que todo lo que no mencionó a AGW se contó como apoyo. Además, este tipo de búsqueda bibliográfica basada en palabras clave está bien establecida y es bastante exhaustiva (aunque estaría bien tener más palabras clave).
@Russell (al diablo con estos breves comentarios) Además, el "objetivo específico en mente" que mencionó fue, según la revisión, la hipótesis de que "[los informes climáticos oficiales] podrían restar importancia a las opiniones disidentes legítimas". En otras palabras, su hipótesis nula era "AGW no tiene un amplio consenso en la ciencia" y no pudieron encontrar ningún apoyo para esto, rechazando la hipótesis nula. Este es un procedimiento estándar y, en principio, buena ciencia.
no hay "consenso", e incluso si hubiera "consenso" no hay evidencia científica. Hubo consenso de que el sol giraba alrededor de la tierra en la época de Galileo, ahora todos sabemos que es diferente. Hubo consenso en que la vida comenzó hace unos 6000 años en la época de Darwin. Hubo consenso en que los huesos de dinosaurios eran huesos de gigantes y héroes en la antigua Grecia.
@jwenting "no hay 'consenso'" - bueno, he citado fuentes que muestran lo contrario. ¿Cuáles son tus fuentes? Tal como está, su declaración es ridícula. || “incluso si hubiera 'consenso' no hay evidencia científica” – exactamente, eso es lo que también dije en la respuesta. Los otros consensos que cita se basan en la ignorancia en lugar de en los datos y no pertenecen a la discusión.
@jwenting Hay un consenso; la afirmación de lo contrario es una mentira. Y el consenso es la consecuencia de que haya evidencia científica, en este caso, evidencia científica abrumadora. Contra este consenso, no tienes... nada. Sus analogías son irrelevantes: este consenso es entre científicos del clima , mientras que el consenso contra Galileo fue entre personas que nunca habían mirado a través de un telescopio.
@KonradRudolph: consenso significa unanimidad y claramente no hay unanimidad. "Consenso abrumador" es solo neolengua. No existe tal cosa como una unanimidad abrumadora, o tienes unanimidad o no la tienes.
@vartec “consenso”, según el diccionario y el uso común, significa “acuerdo general”. “unanimidad” significa “ acuerdo absoluto ”. Pueden usarse como sinónimos o pueden denotar diferentes grados de concordancia. “Consenso abrumador” no es neolengua, y me molesta la acusación. Lo usé para dejar en claro que hay más que un “solo” acuerdo general , es decir, que el acuerdo es casi unánime. No hay nada de “nueva jerga” en esto, es una yuxtaposición normal de palabras para intensificar un significado.
¿Alguna idea de qué porcentaje contribuyen los fumadores al calentamiento global?
@cyril ¿Al calentamiento global? 0%. El efecto es completamente despreciable. Además, completamente sin relación con el asma. Más bien, probablemente estés sufriendo de humo de segunda mano.
Totalmente sí, me siento realmente amenazado por los fumadores y pensé que podría afectar el medio ambiente a pequeña escala. pero eso es un sufrimiento personal
@JimBalter Consensus La ciencia tiene un historial histórico malo. Por ejemplo, el consenso de los científicos solía ser que las diferentes especies fueron creadas directamente por Dios, el sol giraba alrededor de la tierra y la luz viajaba a través del éter. ¿Por qué el consenso es especialmente confiable cuando se trata del cambio climático?
el problema con "el consenso es abrumadoramente" no es el porcentaje, sino el interés personal de los votantes. Si se probara que el calentamiento global es falso y que la contribución humana es cero, ¿qué tan rápido el gobierno eliminará todos los programas y subvenciones de investigación climática como si no tuvieran importancia? ¿Y qué tan rápido perderán sus trabajos los climatólogos? Entonces, ¿por qué deberían votar diferente?

Las tendencias de la radiación solar no coinciden con las tendencias de la temperatura. Uno de los argumentos de los escépticos del cambio climático es que el aumento de las temperaturas globales es un fenómeno natural causado por el sol. Sin embargo, la mayoría de las medidas de la irradiancia solar total (también conocida como radiación solar, la energía electromagnética que incide sobre la superficie de la Tierra) muestran que, en general, está cayendo. (Esto, por supuesto, requiere dar un paso atrás para ver tendencias de TSI más grandes , más allá de los valles y picos causados ​​por el ciclo solar).

Datos de irradiancia de ACRIM de 1978-1984

En resumen, parece que el Sol se está enfriando. No dramáticamente, pero ciertamente no se está calentando, y ciertamente no lo suficiente como para explicar el aumento de las temperaturas globales. De hecho, cuando yuxtaponemos la temperatura climática con la radiación solar, como se muestra a continuación, encontramos que tienen poco que ver entre sí. Este es un enfoque básico de sentido común, pero si necesita una prueba matemática, Skeptical Science ha elaborado un cálculo y un análisis digeribles . De todos modos, solo un gráfico:

Del blog del científico atmosférico Bart Verheggen, *Nuestro clima cambiante*

Por lo tanto, es posible que no esté de acuerdo con que el calentamiento global sea antropogénico. Pero a medida que los científicos consideran que la radiación solar es solo una pieza de evidencia que se correlaciona con varias otras que han dejado otros comentaristas, se vuelve cada vez más claro que no es causada por el Sol. ¿Qué deja eso?

Bienvenido a Escépticos. Esta respuesta demuele una hipótesis alternativa al cambio climático antropogénico, pero eso no es suficiente para demostrar que es antropogénico.
Como argumentó Hume, es imposible obtener un conocimiento cierto de la causalidad a través de medios empíricos (ya que solo podemos observar directamente la correlación, no la causalidad). Esto significa que la ciencia esencialmente se reduce a la búsqueda de la mejor explicación, y la forma en que se hace es mostrando primero que las explicaciones alternativas son defectuosas y luego argumentando que entre las hipótesis que quedan, una tiene un mejor apoyo de la teoría. Este no es el tipo de pregunta a la que se le puede dar una respuesta definitiva basada puramente en observaciones.
En esta etapa (ya que hay una buena respuesta más arriba) parece más útil demoler las alternativas, en lugar de volver a intentar responder la pregunta por completo, lo que terminaría con una gran cantidad de repeticiones. Sólo mi opinión, por supuesto.
¿Por qué mirar sólo los últimos 35 años más o menos? Su enlace a "Irradiación solar total histórica" ​​lasp.colorado.edu/lisird/tsi/historical_tsi.html desde el año 1600 hasta ahora me parece explicar mucho más de los cambios de temperatura.
¿Qué pasa con la cubierta de nubes bajas y su influencia? arxiv.org/pdf/1907.00165.pdf

El informe del IPCC da las siguientes probabilidades:

El forzamiento radiativo total del clima de la Tierra debido a los aumentos en las concentraciones de los GEI de CO2, CH4 y N2O, y muy probablemente la tasa de aumento del forzamiento total debido a estos gases durante el período desde 1750

¿Qué quieren decir cuando dicen muy probable ? Significan 0,95 < p < 0,99. Cuando alguien dice que la evidencia del cambio climático es comparable a la evidencia de la evolución, está defendiendo que el IPCC está equivocado por órdenes de magnitud o está insultando gravemente a la biología académica.

255 miembros de la Academia Nacional de Ciencias de EE. UU., incluidos 11 ganadores del Premio Nobel, emitieron una carta que afirma:

Por ejemplo, hay pruebas científicas convincentes de que nuestro planeta tiene unos 4500 millones de años (la teoría del origen de la Tierra), que nuestro universo nació de un único evento hace unos 14000 millones de años (la teoría del Big Bang) y que la los organismos evolucionaron de los que vivían en el pasado (la teoría de la evolución). A pesar de que estos son aceptados abrumadoramente por la comunidad científica, la fama todavía espera a cualquiera que pueda demostrar que estas teorías están equivocadas. El cambio climático ahora entra en esta categoría.

En un intento por defender la sabiduría ortodoxa, los científicos de la corriente principal parecen estar dispuestos a pretender que la evidencia del cambio climático es mucho mejor de lo que realmente es.

Otras personas que se ven en defensa del cambio climático piensan que el IPCC tiene un poco de confianza.

Hay muchas razones por las que podría ser así:

  • Los seres humanos suelen sufrir de sesgo de confirmación. Incluso una lectura amigable de los correos electrónicos de Climate Gate que publicó Wikileaks sugiere que no se involucran en estrategias mentales para reducir su vulnerabilidad al sesgo de confirmación.
  • El código de computadora que utilizan para generar los modelos tiene estándares bajos . Probablemente tiene muchos errores que arrojan inexactitud adicional en los modelos que no se tienen en cuenta.
  • Algunos datos no están disponibles abiertamente para permitir una verificación independiente.
  • Hemos visto en la crisis financiera que los modelos informáticos complejos a menudo incluyen muchas suposiciones que los hacen demasiado confiados.
  • Los científicos del clima prueban sus modelos con datos pasados ​​y, por lo general, no hacen predicciones sobre el futuro para probar sus modelos. Como los modelos tienen muchos parámetros que hacen que los modelos parezcan mejores de lo que son.

Eso no significa que debamos asumir p=0, pero podría ser razonable usar un valor de probabilidad más bajo que el valor del IPCC. Si pasamos de 0,95 < p < 0,99 a 0,80 < p < 0,90 tenemos más del 10% de posibilidades de equivocarnos. Incluso si llegamos a 0,90 < p < 0,95, tenemos más de un 5 % de posibilidades de equivocarnos.

¿Por que importa? ¿No es suficiente p=0,80 para empezar a reducir las emisiones de CO2? Eso podría ser cierto. Sin embargo, si comenzamos con la geoingeniería, la confianza en nuestros modelos es muy importante. Comenzar la geoingeniería con la suposición de que nuestros modelos son magnitudes mejores de lo que realmente son es peligroso.

Parte de ser un buen escéptico debe ser evitar tener más confianza en tus creencias de lo que garantizan los datos. Deberíamos pasar de la clasificación binaria. En lugar de mostrar lealtad tribal, deberíamos llamar a nuestros amigos cuando exageran la evidencia.

Algunos conjuntos de datos no están disponibles públicamente, pero todavía hay muchos datos disponibles para verificación independiente .
@Fabian: Bien, cambié la declaración para decir de "los datos" a "algunos datos".
No entiendo su alegación en relación con la evolución. (1) ¿Quién afirma que existe evidencia comparable para ambos? (2) ¿Por qué esto significaría que el IPCC estaba equivocado en un orden de magnitud? ¿ Magnitud de qué ? ¿El valor p? ¿La confianza?
(1) El párrafo citado. Proporcioné un enlace. Decir que dos teorías están en la misma clase de evidencia sugiere que ambas tienen las mismas posibilidades de ser verdaderas. (2) Según el IPCC, esta afirmación sobre el cambio climático tiene una probabilidad de ser cierta inferior a 0,99. Creo que podemos estar de acuerdo en que la probabilidad de que la evolución sea cierta debería ser superior a 0,99999999.
La comparación de modelos económicos con modelos de cualquier ciencia física es irrisoria. Además, si alguna vez ha leído algún código científico, sabrá que casi siempre tiene un estándar de codificación deficiente (la informática puede ser una excepción aquí). Tenga en cuenta que los estándares de codificación se refieren solo a convenciones estilísticas, que ciertamente mejoran la capacidad de mantenimiento, pero son totalmente independientes de si el código funciona según lo previsto o no. El enlace que proporciona es en su mayoría comentarios engañosos, con poca o ninguna crítica real de la funcionalidad o calidad del código.
En realidad, no es cierto que los modelos no se prueben haciendo proyecciones del clima futuro. Los informes del IPCC han sido respaldados por una serie de proyectos modelo de intercomparación (siendo CMIP5 el más reciente) que hacen exactamente eso. Los modeladores ponen sus proyecciones a disposición del público, para que cualquiera pueda saber lo que dicen. ClimateExplorer es un buen portal para acceder a ellas, y yo lo uso. Por supuesto, las observaciones del futuro no están disponibles actualmente, por lo que los artículos escritos hoy solo pueden comparar los modelos actuales con el pasado y las generaciones anteriores de modelos con el clima actual.
En cuanto a la calidad del código, sospecho que este comentario se basa en el análisis de un programa (que en realidad no es un modelo: los intereses de investigación de las CRU se encuentran más en los conjuntos de datos de observación). El código para el modelo GISS de la NASA ha sido de dominio público durante mucho tiempo y ¿ha habido algún comentario adverso sobre la calidad del código? Además, el panel que realizó la revisión de la ciencia realizada por CRU pudo replicar el análisis por sí mismo en solo un par de días, por lo que el comentario sobre la calidad del código no significa que el programa no funcionó correctamente o que la ciencia fue defectuoso
en cuanto a "algunos datos no están disponibles abiertamente para permitir una verificación independiente". este es un argumento espurio, ya que si reconstruye los análisis utilizando solo los datos disponibles públicamente (de los cuales hay una cantidad considerable), obtiene esencialmente el mismo resultado. No es culpa de los científicos que las oficinas meteorológicas nacionales estén obligadas a obtener ganancias y no regalar sus datos, los científicos tienen que operar dentro de la ley. El escepticismo es bueno, pero también debemos ser escépticos con los escépticos.
@DikranMarsupial: Los científicos que escriben un artículo en Nature sobre las implicaciones de la política del cambio climático y no lo usan para solicitar la apertura de datos por parte de las oficinas meteorológicas nacionales tienen la culpa. | Al leer CMIP5 ( cisl.ucar.edu/dir/CAS2K11/Presentations/meehl/… ) con frecuencia dicen palabras como hindcast. Los pronósticos retrospectivos no son experimentos reales. ¿Podría señalarme experimentos reales con escalas de tiempo cortas que no sean retrospectivas?
Christian, los científicos han estado trabajando para que más datos estén disponibles y, de hecho, más de ellos ya están disponibles. Sin embargo, en realidad no cambia las conclusiones, por lo que es un poco una pista falsa. Por supuesto, los proyectos de intercomparación de modelos también involucran pronósticos retrospectivos, por la sencilla razón de que las observaciones del clima futuro no están disponibles en el momento actual. Sin embargo, hacen predicciones que pueden probarse cuando las observaciones están disponibles. Si quiere experimentos en escalas de tiempo cortas, mire los artículos que predijeron la respuesta climática a Pinatubo.
Sin embargo, cuando saquea en escalas de tiempo cortas , está tratando de predecir el ENSO en lugar de las tendencias climáticas a largo plazo, por lo que no es muy informativo al juzgar el efecto del aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero. Los efectos de ENSO son cíclicos y se promedian en el transcurso de 30 años aproximadamente (razón por la cual los climatólogos tienden a estudiar el clima en esa escala de tiempo).
Tenga en cuenta que algunos conjuntos de datos de temperatura de la superficie (como GISTEMP) usan solo datos disponibles públicamente, por lo que si la disponibilidad de datos es motivo de escepticismo, use GISTEMP en lugar de HADCRUT4 (aunque da prácticamente el mismo resultado).
Aparentemente, los datos de la estación para el último conjunto de datos de CRU ahora también están disponibles públicamente en cru.uea.ac.uk/data-availability .
@DikranMarsupial: (1) No importa si es difícil o no predecir algo sin retrospectiva. En lo que respecta a la ciencia, los experimentos retrospectivos no proporcionan la misma evidencia que los experimentos reales. Cuando se discuten los estándares de evidencia, la "equidad" no juega ningún papel. Los estándares son objetivos y no les importa. (2) Probablemente pueda controlar los modelos de los efectos de ENSO para obtener predicciones más relevantes. (3) Si perdiste tus carkeys en la oscuridad, argumentas que encontrar carkeys en la luz es mucho más fácil.
Christian, no digo que sea difícil, digo que es imposible. No tenemos una máquina del tiempo, por lo que los únicos datos que podemos usar para probar la última generación de modelos son datos del pasado. Sin embargo, hacen predicciones del futuro, que luego pueden analizarse más adelante. Esto se hace de manera rutinaria y los resultados se muestran claramente en los informes del IPCC. Si "controla por ENSO" en las observaciones, obtiene más o menos una línea recta con un poco de ruido ( iopscience.iop.org/1748-9326/6/4/044022 ), que está en buen acuerdo con los modelos de ejercicios CMIP anteriores.
@DikranMarsupial: (1) El hecho de que los científicos del clima no distingan entre imposible y no ser lo suficientemente inteligente como para pensar en una manera, no fomenta la confianza en sus modelos. (2) Si es casi una línea recta, debería poder predecir fácilmente el ruido de esa línea durante los próximos 3 años. Si haces eso para el futuro en lugar de para el pasado en retrospectiva, eso aumentaría mi confianza en la capacidad de los científicos del clima.
(1) Bien, digamos que acabo de terminar de dar los toques finales a mi nuevo modelo climático. Explique cómo puedo probarlo en este punto sin usar datos del pasado.
@DikranMarsupial: Haces predicciones para el futuro y esperas unos años. Si desea obtener la aprobación de un nuevo medicamento, así es como lo hace. Nadie aprobaría un fármaco basándose en el análisis de datos anteriores.
Christian, eso es exactamente lo que han hecho los proyectos de intercomparación de modelos. También analizaron los pronósticos retrospectivos, pero también archivaron las proyecciones realizadas por todos los principales grupos de modelado para análisis futuros y analizaron los resultados de CMIP anteriores; los resultados se presentan en los informes del IPCC y en otros lugares. Estos son los resultados de una comparación modelo-observación para el ejercicio CMIP3 proporcionado por RealClimate, por ejemplo, realclimate.org/images/model122.jpg .
@DikranMarsupial: si leo ese gráfico correctamente, no muestra que el modelo sea mejor en la predicción que el modelo trival de temperatura que permanece aproximadamente igual. No me parece un buen argumento para pensar que el modelo tiene un alto valor predictivo.
Christian, lo siento, esto se está volviendo aburrido. Primero afirmó que los climatólogos generalmente no comparan las proyecciones del modelo con el clima futuro. He demostrado que claramente este no es el caso, pero en lugar de admitir su error, está desviando la discusión hacia si esos modelos muestran habilidad. No es así como debe proceder la discusión científica genuina, ya que los errores deben reconocerse libremente.
@DikranMarsupial: No, afirmé que no lo hacen de una manera que pruebe sus modelos. Si la comparación no es capaz de rechazar el modelo trivial de temperatura constante, entonces no creo que podamos hablar de una prueba real del modelo. Si prueba un fármaco en un ensayo clínico, el resultado es un valor p. Me gustaría algo así como un valor p que valide que sus modelos climáticos superan al modelo trival.
En cuanto a lo que muestra la comparación, en un período de tiempo tan corto siempre será razonable que "la temperatura permanezca aproximadamente igual" debido a que el componente caótico en los datos es grande en comparación con la tendencia subyacente. Sin embargo, eso no significa que un modelo de "temperatura se mantiene aproximadamente igual" sería una guía plausible en una escala centenaria, donde el componente caótico cíclico se promediaría, pero la tendencia a largo plazo no. Tienes que saber lo suficiente sobre la física y las estadísticas para interpretar la comparación correctamente.
Se necesitan de 20 a 30 años para que la prueba tenga el poder estadístico adecuado, por lo que solo las proyecciones más antiguas del modelo son lo suficientemente antiguas para realizar este ejercicio. Si observa, por ejemplo, los primeros modelos de Hansen, encontrará que realmente superan al modelo trivial. Para modelos más recientes, todavía no hay suficientes datos de observación, pero los archivos de CMIP proporcionan exactamente las instalaciones para realizar estas pruebas cuando estén disponibles. Entonces, su afirmación es incorrecta, los modeladores están probando las proyecciones de sus modelos en la medida en que es posible sin una máquina del tiempo.
(1) No estoy diciendo que "la temperatura se mantenga más o menos igual". Estoy diciendo que su prueba no logra distinguir entre esa hipótesis y la hipótesis de que el modelo climático es mejor. (2) ¿Tiene algo como un valor p que mida qué tan bien los primeros modelos de Hansen superan al modelo trival? (3) Puede obtener potencia estadística adicional al predecir la diferencia de temperatura entre las estaciones de medición. No es trivial, pero podría construir un modelo decente para evaluar pronósticos.
(1) como he señalado, las proyecciones del modelo de Hansens 1988 pasan la prueba. (2) las temperaturas desde 1988 tienen una tendencia al calentamiento estadísticamente significativa (consulte, por ejemplo, la calculadora de tendencias SkS skepticalscience.com/trend.php , el intervalo de confianza para la tendencia GISTEMP desde 1988 no contiene cero). (3) no, no podría obtener potencia estadística adicional de esa manera, estaría buscando datos de la estación en lugar de datos promediados globales, y los datos de la estación tienen una varianza más alta (es decir, más ruido).
(1-2) Quiero saber si el modelo de Hansen es predictivo y qué tan bueno es para predecir. No quiero un análisis de datos al revés.
(3) Puede hacer 100000 declaraciones sobre cómo los datos de la estación interactúan entre sí. "Si la temperatura de los datos de la estación 2555> 20 grados en la fecha Y, la temperatura de los datos de la estación 2755 será < 22 en la fecha Z". Luego haga una competencia y deje que 20 equipos hagan predicciones modelo para la probabilidad de que las 100000 declaraciones sean verdaderas. Suma los valores de probabilidad de todas las declaraciones verdaderas y resta los de todas las falsas. Obtienes una puntuación para un modelo. La parte difícil será elegir tus 100000 predicciones con un máximo de grados de libertad, pero eso debería ser factible.
Las predicciones del modelo de Hansens se realizaron en 1988, por lo que el período de 1988 hasta el día de hoy no es un "análisis de datos hacia atrás" (estoy bastante seguro de que el profesor Hansen no posee una máquina del tiempo, por lo que el modelo no puede depender de ninguna manera). sobre el clima desde 1988). Los modelos de Hansen predijeron ligeramente el calentamiento en exceso (la climatología ha avanzado sustancialmente desde 1988), pero sus proyecciones son consistentes con la tendencia de calentamiento desde 1988, la hipótesis de "no calentamiento" no lo es.
Christian, creo que debería aprender más sobre cómo funcionan realmente los modelos climáticos antes de diseñar pruebas de su capacidad de pronóstico. Un GCM no tiene la resolución espacial para hacer proyecciones a nivel de estación (el Reino Unido cabe más o menos en una cuadrícula). Esta es la razón por la cual los métodos estadísticos de reducción de escala (uno de mis intereses de investigación) son necesarios para evaluar los impactos locales. La prueba que propones es fundamentalmente defectuosa por varias razones ( dos de las cuales te he dado ahora).
@DikranMarsupial: entiendes las cosas al revés. No se diseña una prueba para un modelo sino un modelo para una prueba. Básicamente dices que los modelos están mal diseñados para evaluar la eficiencia de los pronósticos. Sí, tendrías que cambiar a modelos para hacer predicciones locales. Así que lo que. En bioinformática tenemos CASP como concurso bianual para predicciones de estructura de proteínas. Nadie recibe crédito por las predicciones retrospectivas de la estructura de la proteína. Tal vez 100000 sea demasiado y 1000 puntos de datos sean mejores, pero ciertamente puede ir más allá de 1.
@DikranMarsupial: ¿Por qué usa palabras vagas como "consistente"? ¿No tiene alguna estadística que indique qué tan consistente es el modelo?
Christian, "consistente" no es una palabra vaga, tiene un significado estadístico específico, que es completamente apropiado para una comparación de hipótesis. La calculadora de tendencias SkS proporciona intervalos de confianza del 95 %, y la hipótesis de que "la temperatura permanece igual" es inconsistente en ese nivel. Sin embargo, ahora solo está fanfarroneando para evitar admitir que se equivocó al afirmar que "los científicos del clima prueban sus modelos con datos pasados ​​y, en general, no hacen predicciones sobre el futuro para probar sus modelos". Lamentablemente, este tipo de evasión abunda en debate sobre el clima en la WWW.
En segundo lugar, fue usted quien diseñó una prueba después de que se crearon los modelos, no los climatólogos, y observo que no hizo ningún intento por abordar los dos defectos que señalé en su prueba. Tampoco dije que los modelos están mal diseñados para evaluar la eficiencia de los pronósticos. Tergiversar la posición de alguien de esa manera es profundamente anticientífico. Terminaré la discusión ahí, no tiene sentido continuar una discusión científica con alguien dispuesto a rebajarse a ese nivel.
(4) Los climatólogos no pudieron crear pruebas decentes antes de hacer sus modelos. Espere que los modelos de Hansen evalúen por correo sus datos en retrospectiva o en plazos de 30 años. Solo estoy ilustrando cómo podría evaluar algunos modelos climáticos con pronósticos de 3 años. (5) Haces dos argumentos. (A) Los datos de la estación tienen ruido. Eso de ninguna manera implica que no sea posible predecir algo sobre ellos. Si hace 100000 pronósticos, eso debería promediar. (B) Los modelos climáticos que existen no hacen pronósticos locales. Que reparable. Puede hacer previsiones locales e integrarlas en modelos.
(6) Dijiste que el modelo no está equipado para evaluar la potencia pronosticada en plazos cortos. No creo que sea una tergiversación. (7) Te pedí valores de p y no me has dado ninguna estadística o similar sino la palabra consistente. Los valores de p son más precisos. ¿Está diciendo que los modelos de Hansen están dentro de un intervalo de confianza del 95 % de temperaturas precisas, mientras que la temperatura no cambia el modelo no está dentro de un intervalo de confianza del 95 %?
Christian, observo que no te disculpas por tergiversar mi posición y simplemente la repites. No dije que los modelos no estén equipados para evaluar el poder de pronóstico en plazos cortos, el problema no es de los modelos sino de las observaciones. Para que la prueba sea significativa, necesita observaciones durante un período lo suficientemente largo para que la tendencia subyacente sea detectable bajo el ruido. Los datos de la estación son peores ya que son ruidosos y necesitan un período más largo para que esto sea así que los datos promedio globales. Es la tendencia lo que los modelos pretenden proyectar, no el ruido.
El hecho de que parezca pensar que los modelos podrían adaptarse para dar pronósticos locales muestra que no tiene idea de cómo funcionan los modelos climáticos. Si esto fuera factible, ¿no cree que tal vez los modeladores ya lo habrían hecho, en lugar de usar la reducción de escala estadística (como señalé anteriormente?). No estar dispuesto a admitir que está equivocado en un tema en el que hay claros vacíos en su conocimiento no es escepticismo. Quizás debería considerar si usted mismo ha estado sujeto a algún sesgo de confirmación en su aceptación de las fuentes proporcionadas en su respuesta.
"Los climatólogos no lograron crear pruebas decentes antes de hacer sus modelos". Esto es una tontería, todo el propósito del ejercicio CMIP es coordinar la evaluación de modelos. Ya he señalado esto varias veces, y TODAVÍA lo estás ignorando. La vida es demasiado corta para continuar discutiendo con alguien que no está escuchando.
Explicación simple de sopesar los riesgos de asumir: 3.bp.blogspot.com/-TRZm8_7MaWs/UZUskeyUSqI/AAAAAAAABng/…
@Waterseas: el gráfico está lleno de falacias, pero este comentario es demasiado breve para incluirlas todas.
@Christian: Esta respuesta parece (??) caer en un malentendido común de los valores p . No es apropiado leer los valores p (como se usan para las pruebas de significación estadística) como la probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera.
@Oddthinking: los valores que da el informe del IPCC son probabilidades de que algo sea cierto. Es la probabilidad de que el evento sea cierto. Mi respuesta no dice nada acerca de las pruebas de significación estadística. Si cree que es engañoso llamarlos valores p, ¿prefiere cómo los llamo yo?
Entiendo que la ambigüedad del "valor de p" es confusa (y de ahí mis calificadores en mi comentario, en caso de que sea yo quien esté confundido). Me alegra saber que el IPCC está usando probabilidades, más fácil de entender. Cuando dices "Si pasamos de 0,95 < p < 0,99 a 0,80 < p < 0,90, el valor p para las afirmaciones sobre el cambio climático ya no es estadísticamente significativo". eso parece estar cambiando usos a otro significado.
"En un intento por defender la sabiduría ortodoxa, los científicos de la corriente principal parecen estar dispuestos a fingir que la evidencia del cambio climático es mucho mejor de lo que realmente es". - No hay evidencia de esto. "Decir que dos teorías están en la misma clase de evidencia sugiere que ambas tienen las mismas posibilidades de ser verdaderas". -- Afirmación injustificada y tendenciosa. Todo lo que dice el párrafo citado es que ambos están en una categoría , y claramente ambos están en la categoría descrita. "Pienso que el IPCC es un poco demasiado confiado". -- eso es al revés ... el IPCC es conservador por naturaleza .
"El hecho de que los científicos del clima no distingan entre imposible y no ser lo suficientemente inteligente como para pensar en una manera, no fomenta la confianza en sus modelos". -- Si hubiera tenido alguna credibilidad, esto habría sido suficiente para destruirlo.

Existe una abrumadora cantidad de evidencia de que, si bien a los humanos no les gustó CAUSAR el cambio climático, de hecho lo estamos acelerando. Un par de excelentes enlaces de investigación para explicar esto están aquí:

¿Es natural el calentamiento actual?

¿Cómo contribuyen las actividades humanas al cambio climático y cómo se comparan con las influencias naturales?

¿Esas referencias explican cómo el clima no sigue el aumento del CO2 atmosférico?
@wandera Ver esta respuesta. La temperatura sigue al CO2 atmosférico: skeptics.stackexchange.com/a/18326/5582
@wandera Lo que acaba de preguntar se conoce como una 'pregunta cargada'. El clima ESTÁ siguiendo al CO2, como acaba de decir Articuno.
@wandera Además, se sabe que su fuente es un poco chiflada, ya que su negocio afirma ser capaz de hacer pronósticos precisos con un año de anticipación, y sus afirmaciones sobre el calentamiento global van en contra del "consenso científico generalizado de que el calentamiento global". está ocurriendo debido a la actividad humana.' en.wikipedia.org/wiki/Piers_Corbyn
Busqué la conferencia en la que Corbyn presentó su teoría y resultó ser una conferencia sobre "Teoría del universo eléctrico" ( rationalwiki.org/wiki/Electric_Universe ). Eso pone el trabajo de Corbyn en perspectiva, incluso si las diapositivas de nivel del periódico sensacionalista utilizadas en su charla no lo hacen.
@DikranMarsupial Recomendaría evitar el uso de wiki racional como fuente si es posible, ya que tienen una gran tendencia a no usar argumentos que suenen neutrales y, en cambio, usan una redacción un tanto incendiaria.
@Waterseas es justo, lo bueno del enlace es que contiene enlaces tanto a "partidarios" como a "disecciones". Veo que esto se ha discutido en el intercambio de pila de física physics.stackexchange.com/questions/18950/…

Sí, los humanos contribuyen al cambio climático, pero existe un desacuerdo significativo con respecto al grado en que contribuyen los humanos.

El cambio climático ocurre, y ha estado sucediendo durante miles de millones de años. Que la existencia humana industrializada no sea más que un punto insignificante en la escala del tiempo geológico socava las opiniones frecuentistas sobre la importancia.

Para promover puntos de vista convenientes sobre el cambio climático antropogénico (ACC), a menudo mostramos gráficos recentistas como este:https://www.ncdc.noaa.gov/monitoring-references/faq/images/global-temp-and-co2-1880-2009.gif

La premisa es que correlación implica causalidad. Sin embargo, además del efecto invernadero, existen otros mecanismos naturales fáciles que ayudan a explicar esta correlación. Estos mecanismos no son mutuamente excluyentes, pero tienden a respaldar la idea de que la temperatura causa el carbono, no al revés.

Cuando das un paso atrás desde la visión recentista para examinar una escala de tiempo más larga, esta relación entre la temperatura y el CO 2 se debilita. De hecho, indica que la Tierra estaba más caliente incluso durante el ciclo de Milankovitch más reciente. Esto contraviene directamente las opiniones de que ACC es el resultado de la revolución industrial humana.

Temperatura durante la última fase del Ciclo de Milankovitch

Pero, de nuevo, a menudo se nos recuerda que la correlación es significativa durante períodos más largos (es decir, si selecciona los datos), como se evidencia aquí:

https://wattsupwiththat.com/2016/12/16/climate-change-debate-latest-results/

Sin embargo, esta relación solo se mantiene mientras los ciclos de Milankovitch sean relevantes. Durante períodos de tiempo geológicos aún más largos, la relación entre el CO 2 y la temperatura es nula:

CO2 fanerzoico

Por lo tanto, creo que es importante tener en cuenta todos los hechos.

De todos modos, aquí se encuentra una versión más extendida de este argumento contra el argumento del "consenso" .

Usted describe un artículo como simplista, pero no explica por qué debería caracterizarse como tal. ¿Puede usted explicar por favor?
El último gráfico es básicamente una imagen especular de los discutidos aquí y aquí , donde se llega a la conclusión opuesta.
@Oddpensamiento. "... el calentamiento in situ de la atmósfera no ocurre; en cambio, se propone un mecanismo de almacenamiento y liberación del océano a la atmósfera. Es físicamente plausible y teóricamente sólido". El calentamiento in situ se predice mediante la teoría de gases de efecto invernadero de ACC. Otro mecanismo sencillo se postula de tal manera que los océanos proporcionan un mecanismo de almacenamiento y liberación. Este mecanismo no es incompatible con las conjeturas de que los aumentos de CO2 pueden ser un resultado parcial del aumento de las temperaturas.
@Oddpensamiento. No veo ninguna conclusión opuesta fuerte. En ambos casos, los autores concluyen que existen múltiples factores que impulsan las temperaturas globales. Las diferencias de opinión se pueden resumir de la siguiente manera: "no entren en conflicto con el consenso" frente a mi "no apoyen el consenso". En ninguno de estos casos se utiliza CO2 fanerzoico para "apoyar el consenso".
Si el gráfico muestra evidencia que usted dice que ni apoya ni entra en conflicto con el consenso científico, ¿es razonable concluir que es una pista falsa que no avanza el argumento en ninguna dirección y puede eliminarse?
"Fácil" significa "ignorar las verdaderas complejidades de un tema; superficial". Está bien que usted tenga una opinión de que un artículo en particular es sencillo, pero (a) necesita demostrar con evidencia que es el caso antes de incluirlo en una respuesta, y (b) presentó esta evidencia, ¿por qué?
@Oddpensamiento. Simplemente está ahí para mostrar que otras fuerzas deben ser responsables en la escala de tiempo más larga (frecuentista)... que la visión de "consenso", definida aquí como la multitud alarmista ACC/CO2, simplifica demasiado un sistema complejo. ¿Por qué? ¿Crees que debería eliminarse?
@pensamiento extraño. "Fácil" en este contexto significa que la causalidad se entiende fácilmente y que se puede esperar que el mecanismo se manifieste fácilmente, en condiciones normales. No creo que signifique superficial en este contexto.
La opinión de consenso no es "la multitud alarmista ACC/CO2". Son los documentos del IPCC. Sostengo que un gráfico que no entra en conflicto con ese punto de vista no promueve su argumento en contra del punto de vista del IPCC y, por lo tanto, es una pista falsa. Además, aún no ha demostrado que un estudio arbitrario que ha elegido es fácil o relevante, por lo que también debe eliminarse como una pista falsa.
@Oddpensamiento. La pregunta es "¿Contribuyen las actividades humanas al cambio climático?". La respuesta es categóricamente, "sí". Pero existe un desacuerdo significativo con respecto al grado en que los humanos contribuyen y qué ponderaciones e interacciones precisas se deben dar a las variables subyacentes. Además, una percepción muy común es que el efecto invernadero es el principal mecanismo del cambio climático, lo que lleva a una conclusión muy lógica: ACC. Creo que demostrar el (in) efecto a largo plazo de los niveles de CO2 en las temperaturas proporciona el contexto necesario para la pregunta.
Actualizado para que quede mucho más claro cuál es tu posición.
Algunas de sus gráficas usan Fahrenheit y otras Celsius. Eso me molesta.
¿Contribuyen las actividades humanas al cambio climático?
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