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En términos generales, se empieza a tomar muy en serio que el problema climático que viene es un enfriamiento pre-era glacial, y no lo contrario.Desgraciadamente, viviremos para verlo. Afortunadamente, será un shock lo bastante grande como para que provoque una convulsión en la comunidad científica que limpie mucha de la purria política que se le ha ido acumulando.
Bueno quizás es bueno que nos defina exactamente eso de "términos generales" y quienes son los que toman en serio el acabose glacial que está a la vuelta de la esquina según unos.Desgraciadamente sí, viviremos para contarlo y entonces dentro de 20-30-40 años el shock será tan grande que hasta usted va a buscar a esos quienes tomaban en serio porque seguramente si no lo han desplumado a usted, seguro que sí a muchos otros. Estoy de acuerdo la política no hace más que intoxicar la ciencia. Sirva como prueba la bajísima cantidad de gente que cree que estamos ante el mayor reto al que se enfrenta la humanidad.Nosotros mientras tanto a lo nuestro.Saludos,
o EU heads of government:[/color]As concerned citizens, we urge you to safeguard our future by supporting at least a 50% target to reduce carbon pollution by 2030. Scientists warn that anything less than this will lead us to the point of no return on climate change. Strong European leadership on climate now can kick-start negotiations towards the make or break Paris summit next year, we are counting on you.[/font][/color][/b][/size][/l]
Tengo que leer un libro que me han mandado donde veo que se critica bastante el tipo de datos de entrada utilizados por los cambios en el número de estaciones, de ubicaciones, densidad de ellas, etc. Por eso todo lo que sea de la era pre-satelital me temo que es para tomar "cum grano salis".
Vamos a ver, os lleváis hablando del efecto isla de calor la mitad del hilo y preguntáis que por qué hacen falta homogeneizar las medidas...resulta que muchas de las medidas que se utilizan no se hicieron con un fin climatológico sino más bien hidrológico, de predicción meteorológica o para la agricultura.
Se homogeneiza porque existen fuentes de incertidumbre a la hora de calcular la tendencia a largo plazo. Si estas incertidumbres fuesen aleatorias no influirían a largo o plazo o lo harían mínimamente pero resulta que no es así, que algunas veces se cambian los sensores de sitio (principalmente se mueven a aeropuertos), o se construye algo cercano, o es el sensor propiamente dicho el que se cambia (1).
En el siglo XIX y principios del 20 era típico colocar una pantalla de metal para proteger el sensor, llamadas pantallas Montsouri, sin embargo se demostró que introducía un error positivo en la medida debido a que en días soleados y calmados el metal influía y calentaba levemente el sensor, por eso se introdujeron las pantallas Stevenson (2) y por lo tanto debías corregir los datos anteriores eliminando en lo posible ese sesgo introducido. Luego se demostró que la radiación del suelo podía afectar también a este tipo de instrumentos. Ahora se utilizan estaciones meteorológicas automáticas mucho más precisas y protegidas y con menos mantenimiento (3). Para medir la precipitación resulta que al principio de siglo los sensores solían ponerse en tejados donde la turbulencia de los vientos afectaba a la medida por eso en la actualidad se ponen más cercanos al suelo. El error está estimado en torno al 10%.
Los datos raw y los programas open source que realizan la homogeneización están disponibles, no entiendo que diga que no los encuentra.(1) http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/wcc.46/abstract(2) http://www2.meteo.uni-bonn.de/mitarbeiter/venema/themes/homogenisation/HOME/C3_Terragona_screen_intercomparison_large.JPG(3) http://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/ushcn/v2/monthly/menne-etal2010.pdf
Una vez , recuerdo, una estación daba valores muy anómalos de pluviometría en verano, a una hora concreta, y no tenía sentido. Al ir a revisarla se descubrió que la verja estaba rota y a un perro le había dado por mear en el puto sensor. Lo que se hizo es eliminar los datos dudosos, y dejar huecos. ¿Porque? Porque la gente trabaja con datos reales, y cada cual elegirá uno de los miles de métodos para rellenar huecos en series; lo que no puedes hacer es precocinarlos como te salga de las pelotas y darlos tal cual.