Revisión científica, pero no es El Niño

Como decíamos antes, la revisión de las revistas científicas especializadas es una revisión de mínimos. Te garantiza un mínimo de calidad, pero no es infalible, y es especialmente laxa a la hora de publicar artículos novedosos que cuestionen la visión dominante. Vamos a ver el último ejemplo de esa falibilidad:

Influence of the Southern Oscillation on tropospheric temperature – (pdf)
McLean, J. D., C. R. de Freitas, and R. M. Carter (2009)
J. Geophys. Res., 114, D14104, doi:10.1029/2008JD011637

La revista en que ha aparecido (Journal of Geophysical Research) la publica la American Geophysical Union, institución que, como sabemos, ha respaldado expresamente el consenso científico sobre el origen humano del actual cambio climático. Así que parece que tienen algún problema con la rigurosidad de sus procesos de revisión. Parece que la causa es que la AGU permite que sea el propio autor del documento el que elija 5 colegas para que revisen el documento. Sus autores (John McLeanChris de FreitasBob Carter) tienen una larga trayectoria de participación en distorsiones de la ciencia climática. Ahora dicen haber demostrado que el reciente calentamiento global es consecuencia de procesos naturales y, por tanto, con escasa influencia humana o del efecto invernadero.

Su estudio encuentra una fuerte correlación entre las temperaturas y una anomalía oceánica cuasicíclica llamada El Niño. Pero para entender a qué se refieren exactamente necesitamos conocer la diferencia entretendencia variabilidad. La diferencia se aprecia bien en este gráfico:

La línea azul son los datos anuales de temperatura global media. Vemos que hay una tendencia de calentamiento a largo plazo (línea gris) y que los datos van oscilando alrededor de esa tendencia en el corto plazo (esto es la variabilidad alrededor de la tendencia). Sabemos que la tendencia de calentamiento responde fundamenalmente al aumento de gases de efecto invernadero, mientras que la variabilidad (la oscilación de los datos a corto plazo alrededor de la tendencia) responde a la dinámica interna de fluidos oceánica y atmosférica. Dentro de esta dinámica de fluidos, se sabe que es especialmente relevante una anomalía del Océano Pacífico llamada El Niño (ENSO: El Niño Southern Oscillation). El registro cronológico de Niños más utilizado se llama MEI (Multivariate Enso Index), pero los autores utilizan otro índice llamado SOI (Southern Oscillation Index). Debemos saber que el Niño en sí mismo no muestra ninguna tendencia, así que difícilmente va a poder explicar cualquier tendencia. También se sabe desde hace mucho que el índice de El Niño influye en esa variabilidad en el corto plazo, determinando en buena medida los máximos y mínimos relativos (con respecto a la tendencia) con un retraso de unos 5 o 6 meses. Así que, si algo novedoso podría aportar este documento, sería sobre tendencias. Pero antes de analizar el documento vamos con las declaraciones de sus autores:

El propio artículo publicado dice:

Los modelizadores del clima reconocen que sus modelos no reproducen adecuadamente las temperaturas globales medias desde 1950 a 1990 y aplican un factor de influencia humana para compensar ese déficit. La fuerza de la relación con retraso en el tiempo entre ENSO y GTTA, como se demuestra aquí, sugiere que la variación en la pobremente modelizada ENSO podría explicar el déficit y puede ser la causa de gran parte del calentamiento observado desde mediados del s. XX.

este estudio ha mostrado que el forzamiento natural del clima asociado a ENSO es una contribución principal de la variabilidad y quizás de la tendencia reciente en la temperatura global, una relación que no está incluida en los modelos climáticos actuales. [...]

Aquí [en este documento] hemos mostrado que ENSO y el Gran Cambio de Clima en el Pacífico pueden explicar gran parte del calentamiento total y la variación de temperatura en las regiones tropicales.

En la nota de prensa uno de los autores del documento dice:

la estrecha relación entre ENSO y la temperatura global, como se describe en el documento, deja poco espacio para cualquier calentamiento guiado por las emisiones humanas de dióxido de carbono. Los datos disponibles indican que las temperaturas globales futuras continuarán cambiando principalmene en respuesta al ciclo de ENSO, la actividad volcánica y los cambios solares.

Nuestro documento confirma lo que muchos científicos ya saben: que no hay justificación científica para regular las emisiones, y que, independientemente de la severidad de los recortes propuestos, el ETS (esquema de comercio de emisiones) no ejercerá ningún efecto mensurable en el clima futuro.

Es importante conocer estas declaraciones porque, tras las duras críticas posteriores en la blogosfera, la defensa del autor principal (McLean) consistirá en decir sin el menor rubor que ellos ¡en ningún momento han hablado de la tendencia reciente de calentamiento!. Un caso típico de identidad disociativa: una para el círculo científico que es capaz de entender su análisis y otra bien distinta para el gran público que sólo lee sus notas de prensa.

Si vamos al documento veremos que en lugar de analizar los datos, lo que analizan es la diferencia entre datos, de modo que se cargan cualquier tendencia de su análisis, lo cual hace imposible que pueda mostrar nada sobre tendencias (sólo sobre variabilidad). Los autores buscan una correlación entre dos series temporales: SOI (que es un índice del Niño) y temperaturas globales medias (concretamente del aire en la baja troposfera según el análisis de Spencer y Christy). Hallan una gran correlación entre ambos y dicen que eso explica tanto el calentamiento de los últimos 50 años, que deja poco espacio para el efecto invernadero. Esto ya nos da la primera pista: la ciencia no se va destruyendo mutuamente, sino que se complementa. Si resultados prievios apuntan a un calentamiento por las emisiones de invernadero, cuando se obtiene un resultado aparentemente contradictorio no se desechan los anteriores y punto, sino que hay que ver cómo se armonizan los resultados en una teoría global. Sin embargo en este caso, simple y llanamente no han mostrado ninguna influencia de El Niño en el calentamiento reciente, porque a los datos de temperatura le han eliminado la tendencia antes de compararlos con el índice de El Niño. Primero hacen un suavizado anual (hallan la media móvil de cada 12 meses, eliminando así meteorología de ciclo inferior al año, que puede estar justificado) y luego hallan la diferencia entre esos puntos. Una demostración teórica y luego un ejemplo práctico:

Supongamos que, tal y como creemos, la temperatura es el resultado de sumar una variabilidad en función del tiempof(t) ]que no muestra ninguna tendencia + una tendencia lineal de calentamiento (un factor (a) que multiplica al tiempo (t)):

T = f(t) +at

Donde a es la tendencia de calentamiento y f(t) no tiene ninguna tendencia. Ahora hallamos la diferencia (con respecto al tiempo):

ΔT = [ f(t) - f(t-1) ] + [ at - a(t-1) ] = Δf + [at - at + a] = Δf + a

Ahora la tendencia se ha reducido a una constante (ya no multiplica al tiempo; no aumenta), y, como lo que miran en la correlación es la variación, no se está analizando la tendencia de calentamiento.

Veamos un ejemplo. Supongamos que tenemos una variabilidad que no muestra ninguna tendencia (p.ej. que va oscilando sobre cero con una amplitud de 1: +1, -1, +1, -1…). Esta variabilidad es lo que en la explicación teórica hemos llamado f(t), y representa la variabilidad asociada a la dinámica de fluidos que se veíamos alrededor de la tendencia de fondo:

Supongamos que, además, tenemos una tendencia de fondo de calentamiento derivada del aumento del efecto invernadero. Esto es lo que en la explicación teórica habíamos llamado “una constante por el tiempo (at)”, en este ejemplo voy a suponer a=1, de modo que y=x, es decir, el calentamiento aumenta en una unidad por período; aumenta de uno en uno (1:1, 2:2, 3:3…):

La temperatura global media sería por tanto el resultado de sumar ambas cosas (variabilidad interna + tendencia forzada):

Y así tenemos una versión simplificada de la temperatura real que veíamos antes.

Pues bien, lo que hacen los autores no es comparar estas temperaturas con el índice del Niño. Lo que comparan es la diferencia entre puntos (1-2=-1, 4-1=3, 3-4=-1…), es decir, cuánto baja y cuánto sube por período. Esta diferencia equivale a la variación, que, como puede verse en el gráfico, es: resto 1, sumo 3, resto 1, sumo 3, de modo que obtenemos siempre el mismo patrón: -1, 3, -1, 3, -1, 3… (en azul en el gráfico de abajo) que, por tanto, no muestra ninguna tendencia (en rojo):

Y esto es lo que comparan con el índice de El Niño. Ahora queda claro que sólo están mirando la variabilidad. Un índice que no muestre ninguna tendencia puede obtener una excelente correlación con estos datos. Por ejemplo imaginemos un índice SOI (El Niño) que muestra unos datos sin tendencia del tipo: 0, 4, 0, 4, 0, 4 (línea púrpura, con su tendencia en azul claro):

Obtenemos una perfecta correlación de modo que las temperaturas serían iguales a ese índice menos 1:

T = SOI – 1

¿Explica eso la tendencia de calentamiento (at)? Evidentemente no. Tan sólo explica la variabilidad en torno a la tendencia (que es lo que obtienes si aplicas esa fórmula al índice SOI).

Esa trampa está de por sí bastante bien, pero es que además, incluso dentro del ámbito que realmente están analizando (la variabilidad alrededor de la tendencia de calentamiento) este estudio es bastante malo. La función de respuesta sirve para saber cómo está afectando a los diferentes períodos el filtro que le hemos aplicado a las temperaturas. [ Explicación técnica que puedes salterte: la idea es coger los diferentes períodos (1 año, 2 años, 3 años...) y comparar la amplitud del ciclo en cada período (1 año, 2 años, 3 años...) antes y después de aplicar el filtro. P.ej, miramos la amplitud de los ciclos en períodos de 3 años en los datos y lo dividimos entre la amplitud de los ciclos en ese mismo período de 3 años que obtenemos tras aplicar el filtro ]. La división (o ratio) es: datos_filtrados/datos_originales. Si el resultado es 1 significa que el filtro no ha afectado a los datos (esto es, que la amplitud de ciclo es la misma antes y después de aplicar el filtro). Si el resultado es menor que 1, eso significa que estás disminuyendo o desinflando la amplitud de los ciclos que se manifiestan en ese período. Si el resultado es mayor que 1 significa que estás aumentando la amplitud con respecto a los datos originales. Así, si miramos la función de respuesta del filtro que aplican en este documento:

Vemos que el filtro que aplican a los datos arroja un resultado mayor que los propios datos de entrada (función > 1) justamente para el período en que más influencia tiene el Niño. Es decir, el filtro utilizado magnifica artificialmente las oscilaciones de temperatura cuyo ciclo está entre 1,5 – 7 años, y, justamente, da la casualidad de que la “ciclicidad” del Niño es de 3-7 años, de modo que la gran correlación que obtienen se debe en parte a este “inflado” artificial de las temperaturas en el período en que más afecta el fenómeno que quieren analizar.

Además hay un tercer fallo cuando los autores dicen [párrafo 30] que, cuando una serie temporal muestra un promedio diferente en la primera y en la segunda mitad de los datos, pero con la misma variabilidad en ambos invervalos, esto, según los autores, indica que ha habido un cambio de ritmo a la mitad del período (se refieren al cambio hacia más Niños en 1976). James Annan muestra que eso no nos aclara si lo que ha habido es un cambio de ritmo o una tendencia lineal. Traduzco (aunque esta parte a mí se me escapa): tomemos una tendencia lineal más ruido, y=at+e, donde t (tiempo) cubre un plazo desde -T a T, y e es cualquier ruido añadido con varianza s2. El promedio esperado de la primera mitad del período [desde -T a 0] es -aT/2, y el promedio de la segunda mitad es aT/2. La desviación estándar de la primera mitad es raíz cuadrada de (a2T2/12 + s2), donde estas dos contribuciones vienen de la tendencia lineal y del ruido respectivamente. La desviación estándar de la segunda mitad es, raíz cuadrada de (a2T2/12 + s2). Lo cual, según dice Annan, muestra que la diferencia de promedios sin cambio en la variabilidad no dice si hay un cambio de ritmo o tan sólo una tendencia lineal.

Curiosamente, el documento pretende mostrar algo que Vigilantcomentaba de pasada en un foro un par de semanas antes de publicarse este artículo, adivinando un retraso en la influencia de ENSO sobre las temperaturas de unos 5-6 meses (en este documento obtienen 7 meses). Quien le iba a decir a Vigilant que hay quien piensa que es digno de publicarse como investigación! En todo caso, los científicos de RealClimate ya mostraron que eliminando la influencia del Niño la tendencia sigue siendo la misma.

Después de todas estas críticas (que se publicarán próximamente en la misma revista (aunque seguramente con mucha menos repercusión mediática)), el propio autor principal (McLean) reconoce que su documento no analiza ninguna tendencia: “el documento de McLean et al (JGR, 2009) no analiza tendencias en la temperatura global media (MGT); más bien, examina hasta que punto ENSO explica la variaciónen la MGT [temperatura global media]“.

Actualización: al final resulta que, si no te deshaces de todo lo demás, el Niño da cuenta de un 3,7 % de la variación de temperaturas (y no del 72% como decía este documento).

Actualización II: los autores ya han sacado la nueva versión oficial sobre lo que dice su propio trabajo. El mismo post de Taminomencionado en la anterior actualización da buena cuenta de estas afirmaciones.

Actualización III: ya se han remitido las críticas a la revista que publicó esta atrocidad. Y ya se ha aceptado para publicación:Comment on “Influence of the Southern Oscillation on tropospheric temperature” by J. D. McLean, C. R. de Freitas, and R. M. Carter (Foster et al 2010), Journal of Geophysical Research (SkepticalScienceJames Annanpdf1pdf2).

Resumen de los hechos:
http://www.skepticalscience.com/Global-warming-and-the-El-Nino-Southern-Oscillation.html
http://initforthegold.blogspot.com/2009/07/surprising-conclusions-from.html
http://deepclimate.org/2009/07/30/is-enso-responsible-for-recent-global-warming-no/
No hay tendencia:
http://tamino.wordpress.com/2009/07/24/old-news
Suavizados utilizados (eliminan ruido menor de un año y climatológico, inflando el marco temporal del Niño):
http://moregrumbinescience.blogspot[....]ow-not-to-analyze-climate-data.htm l
El cambio de 1976 puede ser la tendencia:
http://julesandjames.blogspot.com/2[....]rial-standards-at-agu-journals.html
2/3 es efecto invernadero:
http://julesandjames.blogspot.com/2009/08/another-comment-on-mclean-et-al.html
Análisis en condiciones: 3,6 %
http://tamino.wordpress.com/2009/08/04/influence-of-the-southern-oscillation-on-tropospheric-temperature/

La NO-Respuesta de McLean (quien, en lugar de reconocer que ha mentido/la ha cagado, irá a publicar teorías de la conspiración en E&E):
http://julesandjames.blogspot.com/2010/03/mclean-debunked-at-last.html
http://julesandjames.blogspot.com/2010/03/denial-isnt-just-river-in-egypt-it-runs.html
http://julesandjames.blogspot.com/2010/03/mcleans-whine-part-2.html
Lo que McLean citó del tercer revisor y lo que no citó de ese mismo revisor:
http://scienceblogs.com/stoat/2010/03/selective_quotation.php
Lo que dijeron los 3 revisores:
http://rabett.blogspot.com/2010/03/its-always-f-third-referee.html

Actualización IV: el diario en que se publicó el artículo (Journal of Geophysical Research) ha destacado en su editorial la corrección de este error:

Un filtro inapropiado de los datos dio lugar a un estudio sesgado

McLean et al. alcanzaron una conclusión inválida porque filtraron los datos de manera inapropiada. Esto provocó que McLean et al. sobreestimaran la influencia de ENSO en su estudio. En realidad, ENSO contribuye menos de 1/3 a la señal. Así pues, el reconocimiento general de que el reciente aumento de temperatura probablemente se debe a las emisiones humanas de gases de efecto invernadero no se refuta por el estudio de McLean et al.

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