• Simulaciones por ordenador

    From Javier Prieto@2:341/14.43 to All on Fri Feb 23 09:50:48 2007
    Hola All!

    Interesante artículo en malaciencia respecto a las simulaciones por ordenador y
    lo que podemos sacar de ellas. Va referida a las informaciones aparecidas sobre
    informaciones dadas en la prensa relativas a interpretaciones de modelos de simulacion (en concreto una sobre el deshielo del ártico).


    Imprescindibles para avanzar en el conocimiento del clima tenemos que saber donde estamos y que podemos extraer de ellos (los modelos) en la actualidad. Igual que los modelos meteorológicos, tremendamente más "probados" y avanzados que los climáticos, todavía no llegamos a previsiones más allá del periodo de días, en los actuales climáticos, no podemos darle un gran umbral de confianza en un periodo mayor de unos pocos años.

    Dar por posiblemente válidas previsiones a casi 70/80 años vista en los modelos
    climáticos sería el equivalente a dar previsiones del tiempo que hará está semana de febrero el próximo año utilizando los modelos meteorólogicos.

    En los modelos meteorológicos se están llegando ya a previsiones de casi 1 semana (cuando antes era de días) con bastante fiabilidad, y comportamientos generales o tendencias en 1/2 semanas ... en los modelos climáticos hay que empezar a ajustarlos, y preocuparnos de lo que dicen en periodos de 10/20 años... el resto creo que hay que dejarlo para la investigación y no hacer de bruja Lola y no utilizarlo para generar pseudociencia de las posibilidades.
    No nos olvidemos, que uno de los modelos que sirve de guía (el del señor janssen es tuneado anualmente porque no se ajusta exactamente a la realidad observada, como obviamente debe hacerse para mejorar la precisión)

    Y desde luego no ser tendenciosos con la información expresada... y no hablar de horquillas sino de margenes de error (suena peor pero es así).
    Con esto quiero decir que no se entiende igual decir que la temperatura media dentro de x años será de 4 grados con un error de -2,+2 grados, que, obviando lo que es un gran margen de error... presentarlo como una 'horquilla' de valores posibles y eliminar la palabra 'error' del tema. Y peor para la prensa utilizando los extremos según les interesa.

    http://malaciencia.blogspot.com/2006/12/simulaciones-y-modelos-informticos.html

    Simulaciones y modelos informáticos
    Hace algunos días, leí una noticia en la que se afirmaba de forma sensacionalista, que el hielo del Ártico se va a derretir por completo en el año 2040. Veo que Malaprensa se me ha adelantado (saludos Josu) y ha puesto de manifiesto la poca relación entre los exagerados titulares y la realidad. Yo iré un poco más allá diciendo que cualquier predicción climática hecha a tan largo plazo, debe de tomarse con muchas precauciones. Y el motivo es muy sencillo: no conocemos aún lo suficiente las leyes que rigen el clima, y hay incontables variables a tener en cuenta. Aún así, se publican en ocasiones noticias que afirman como algo cierto y demostrado, predicciones que pueden llegar a tener un margen enorme de error. Y en la mayoría de ellas aparecen unas palabras mágicas: “simulación con ordenadores” (y si se quiere dar más importancia, “con superordenadores”)

    La mayoría de la gente olvida (o ignora) que un ordenador, por muy potente que sea, no es más que una herramienta que nos permite hacer un elevadísimo número de operaciones matemáticas por segundo, y manejar una enorma cantidad de datos.
    Esto nos permite realizar cálculos que de otra manera podría llevar años a un enorme grupo de personas dedicadas exclusivamente a ello. Pero sólo nos permite
    eso. Si los algoritmos matemáticos utilizados no son correctos, o los datos iniciales son erróneos, el resultado no nos sirve.

    Para ilustrar esto pondré un ejemplo sencillo. Hace unos meses, os hablé sobre el problema de los tres cuerpos y el análisis numérico. Con un ordenador y el software adecuado, se puede realizar una simulación del movimiento de los planetas, sin más que implementar correctamente la conocida Ley de Gravitación Universal de Newton y las Tres Leyes de Newton de la mecánica clásica, e introducir las masas de los planetas, así como sus posiciones y velocidades en un instante de tiempo determinado.

    Fácil ¿verdad? Bien, pensad en qué ocurriría si nos olvidamos, de Neptuno en nuestro modelo. El movimiento real de Urano no coincidiría con el previsto, pues no tendríamos en cuenta la gravedad de Neptuno. De hecho, fue así como se dedujo la existencia de este planeta, como comenté hace tiempo. Por otro lado este modelo es demasiado simple. Deberíamos tener en cuenta los satélites de cada planeta, ya que producen perturbaciones en los cuerpos que orbitan. Nuestra Tierra, por ejemplo, oscila levemente en torno al centro de masas del sistema Tierra-Luna. Así que hay que realizar más mediciones para obtener los datos (masa, posición y velocidad) de todos los satélites. Ya puestos, habría que tener en cuenta planetas menores, asteroides, cometas, y un gran número de objetos, ya que igualmente afectan nuestro sistema.

    Una vez hecho esto, la simulación seguiría teniendo alguna diferencia con respecto a la realidad, ya que todos los cuerpos tienen volumen. Supongo que todos sabéis también que las mareas se producen por eso. La cara de la Tierra que esté mirando a la Luna, es atraída con más fuerza por ésta, que la cara opuesta. Así que en nuestra simulación, deberíamos dividir cada objeto en “porciones” (cuantas más, mejor), y tratar por separado la interacción de cada porción. Como veis, partiendo de unas fórmulas muy simples, la cosa se va complicando cada vez más.

    Si incluyéramos todos los datos de todos los cuerpos observables de nuestro Sistema Solar, veríamos que aún así hay diferencias con la realidad. El movimiento de Mercurio sería diferente al previsto. ¿Por qué? Pues porque las Leyes de Newton no son suficiente. La órbita de Mercurio sufre una precesión mayor de la prevista por la mecánica clásica, y que sólo puede ser explicada por la Relatividad General de Einstein. Por tanto, nuestro modelo informático es erróneo.

    Como veis, algo aparentemente sencillo como un sistema planetario, se convierte
    en algo muy complicado de modelar con exactitud. Uno podría tener la tentación de obviar la física subyacente, y utilizar un modelo empírico. Es decir, en vez
    de utilizar las leyes físicas en nuestro modelo, utilizaríamos datos obtenidos a través de observaciones realizadas durante años y años, puesto que sabemos que el movimiento de cada cuerpo es cíclico y repetitivo. De hecho, seguro que muchos programas astronómicos de ámbito doméstico, utilizan esta aproximación. Parece obvio que si lo hacemos así, nuestro modelo no contemplará “desviaciones
    de la norma”, como por ejemplo, que un cometa se acerce demasiado a un planeta,
    alterando su trayectoria.

    En este ejemplo, los pequeños errores de partida no son problema, pues nos encontramos ante un sistema bastante estable. Las discrepancias entre la posición observada y la prevista, sólo serían apreciables en periodos de tiempo
    muy grandes. No ocurriría así en un sistema caótico. ¿Qué es un sistema caótico? Pues es un sistema en el que pequeñas variaciones en las condiciones iniciales, se traducen en grandes variaciones en el resultado final. Supongo que todos habréis oído hablar del famoso efecto mariposa. Ya sabéis, eso de “el
    batir de las alas de una mariposa en Hong Kong, puede producir una tormenta en Nueva York”. Por supuesto, no hay que tomarse la frase al pie de la letra. La mariposas no producen tormentas (como bien explica Remo en CPI), pero la metáfora da una idea de lo que es un sistema caotico.

    Un ejemplo de un sistema caótico podría ser el lanzamiento de unos dados. Si lanzáis unos dados varias veces, aunque los cojáis siempre de la misma forma, en la misma postura, e intentéis realizar siempre el mismo movimiento con la mano, caerán de forma diferente. Una pequeña variación casi inapreciable en la fuerza de lanzamiento o en la altura, produce un resultado final completamente diferente.

    Pues bien, todo lo que hemos comentado se nos junta en cualquier modelo informático que hagamos del clima. No conocemos todas las leyes físicas que lo rigen. No conocemos todas las relaciones entre ellas. No conocemos todos los datos iniciales. Y encima, es un sistema caótico. A día de hoy, la ciencia es capaz de predecir con cierta exactitud el clima, hasta unos días en el futuro. Y aun así, a veces ocurren errores. Imaginad una predicción de varios años o décadas.

    Todo esto no quiere decir que una simulación por ordenador sea inútil. No, claro que no. Es la única forma de realizar predicciones, dados los complejos modelos matemáticos y la inmensa cantidad de datos que definen el estado inicial del sistema. Y en ciencia, la única forma de comprobar la validez de una teoría, es realizar predicciones, y comprobar si éstas se cumplen. Si no se
    cumplen, el modelo es erróneo. Si se cumplen, puede que sea correcto (y fijáos que he dicho “puede”, ya que una teoría científica nunca puede ser demostrada completamente, sólo rebatida, o corroborada). En el caso de la climatología, las teorías y modelos aún están en pañales, y necesitan ser corroborados por la
    observación del mundo real. Y para eso necesitamos mucho tiempo, ya que una predicción para dentro de, por ejemplo, 10 años, sólo podemos comprobar si es correcta, transcurridos esos 10 años.






    Saludos,
    Javier

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  • From Enric Lleal Serra@2:343/107.1 to Javier Prieto on Wed Mar 7 13:05:22 2007
    ­Hola Javier!

    El Viernes 23 Febrero 2007 a las 09:50, Javier Prieto escribi¢ a All:

    En el caso de la climatología, las teorías y modelos aún están en
    pañales, y necesitan ser corroborados por la observación del mundo
    real. Y para eso necesitamos mucho tiempo, ya que una predicción para dentro de, por ejemplo, 10 años, sólo podemos comprobar si es
    correcta, transcurridos esos 10 años.

    Much¡simas gracias por el art¡culo.

    Justo el lunes por la noche vision‚ "El d¡a de ma¤ana" donde se plantea el cambio brusco clim tico de una manera cinematogr fica pero intentando darle un poco de rigor.

    Realmente, mientras la volv¡a a ver, pens‚ en este art¡culo y lo cotej‚ con la pel¡cula.

    Es importante tanto los datos que obtenemos, como de qu‚ manera los usamos y los hacemos encajar. Es muy importante tambi‚n, saber de d¢nde vienen y qui‚n los procesa, adem s de saber qui‚n emite los informes relacionados.

    Es decir, nos encontramos en un momento en que la informaci¢n corre a raudales,
    quiz s de una manera asfixiante y descontrolada. ¨Qu‚ informaci¢n nos cre‚mos? ¨Cu l no no nos cr‚emos? ¨Qui‚n esgrime el mayor rigor cient¡fico y el menos sensacionalista a la hora de hacer p£blicos estudios y noticias?

    La reflexi¢n del art¡culo hace una llamada a la calma, a la suspicacia, a la reflexi¢n y a la cr¡tica constructiva hacia esta nueva sociedad de la informaci¢n que construimos entre todos.

    Lo que ya dec¡an los romanos... ¨qui‚n vigila a los vigilantes? (l‚ase vigilante, pero p¢ngase cualquier profesi¢n relacionada con la informaci¢n en bruto y/o procesada).

    -
    A reveure!!
    Enric
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  • From Felipe T. Dorado@2:345/702 to Javier Prieto on Sun Apr 8 14:37:58 2007
    Hola Javier :)

    Viernes 23 Febrero 2007 09:50, Javier Prieto escribió a All:


    Interesante artículo en malaciencia respecto a las simulaciones por ordenador y lo que podemos sacar de ellas. Va referida a las informaciones aparecidas sobre informaciones dadas en la prensa relativas a interpretaciones de modelos de simulacion (en concreto una sobre el deshielo del ártico).

    Pues sí.

    todos los datos iniciales. Y encima, es un sistema caótico. A día de hoy, la ciencia es capaz de predecir con cierta exactitud el clima, hasta unos días en el futuro. Y aun así, a veces ocurren errores. Imaginad una predicción de varios años o décadas.

    "Unos dáis en el futuro" ...
    Mira lo que comenta el autor de tan interesante artículo:

    ______________________________cita_________________________________________
    Desconocía la sutil diferencia entre meteorología y climatología. Nunca te acostarás sin saber una cosa nueva :-)
    21 diciembre, 2006 18:58
    ____________________________fin cita______________________________________

    "Sutil" ...
    De modo que, por muy acertado que sea su análisis del estado de la simulación
    y los sistemas caóticos, lo que diga habrá que tomarlo con pinzas dado que habla como científico y no como periodista.


    mundo real. Y para eso necesitamos mucho tiempo, ya que una predicción para dentro de, por ejemplo, 10 años, sólo podemos comprobar si es correcta, transcurridos esos 10 años.

    De modo que la forma de comprobar si estamos calentando el planeta 4 grados es esperar con el termómetro en ristre hasta el años 2100.

    Yo hablo como exagerado. De ciencia ni papa.

    Felipe :)

    --- GoldED+/LNX 1.1.5
    * Origin: El Zoco BBS, COrdoba, Espa-na, UE, Tierra, Sol, VL. (2:3 (2:345/702)
  • From Javier Prieto@2:341/14.43 to Felipe T. Dorado on Tue Apr 10 13:14:12 2007
    Hola Felipe!


    "Sutil" ...
    De modo que, por muy acertado que sea su análisis del estado de
    la simulación y los sistemas caóticos, lo que diga habrá que
    tomarlo con pinzas dado que habla como científico y no como
    periodista.

    En fin, tu mismo. Creo que ya he dicho por lo menos 2 veces ;) que cuando he criticado algo no ha sido a los cientificos ni mucho menos.

    mundo real. Y para eso necesitamos mucho tiempo, ya que una
    predicción
    para dentro de, por ejemplo, 10 años, sólo podemos comprobar si es
    correcta, transcurridos esos 10 años.

    De modo que la forma de comprobar si estamos calentando el planeta
    4 grados es esperar con el termómetro en ristre hasta el años
    2100.

    Bueno, parece que algunos pretenden seguir investigando y otros prefieren comportarse como fans histéricas y hacer caso a la bruja Lola. Cada loco con su
    tema.
    De donde no hay no se puede sacar. los modelos no pueden explicar todavía el comportamiento del tiempo en el siglo XX (Con CO2 creciendo linealmente a lo largo de todo el siglo, los modelos dan un aumento lineal de la temperatura, no
    se explica ni la tendencia a la baja hasta los años 20,ni la subida hasta los 50, ni la bajada de nuevo hasta los 80). El 'very likely' del SPM2 es SOLO para
    la segunda mitad del siglo XX (si quieres extrapolar otras conclusiones más hacia atrás ya es cosa tuya) y los modelos se ejecutan o corren a partir de los
    60 (porque antes no se comportan correctamente al no conocer todas las causas del comportamiento).

    " Most of the observed increase in globally averaged temperatures since the mid-20th century is very likely due to the observed increase in anthropogenic greenhouse gas concentrations12." Pag 10 (UNDERSTANDING AND ATTRIBUTING CLIMATE
    CHANGE).

    Y respecto a las tendencias en fenómenos directamente observables debido a ese cambio (Tabla SPM-2, pag 9), de 7 tendencias 5 tienen un consenso de un 50% unicamente (more likely than not) de que han sido debidas a factores antropogénicos. Y de esas 7 tendencias, 5 tienen un likely nada más de que precisamente sean tendencias.
    Parece que tu lo ves muy claro, pero los cientificos todavía no lo tienen tan claro. Incluso en los resultados que proporcionan los modelos (en esa misma tabla) el incremento de las sequías por ejemplo, tiene un likely. A esa tabla (a mis breves entendederas) creo que le falta una columna más, diciendo el grado de confianza que se pueda tener en los resultados de los modelos.
    El que el pregonero Pachauri quiera salirnos con "que viene el lobo" a mi no me
    parece bien y nunca he dicho que no haya que hacer nada al respecto.

    http://www.ipcc.ch/SPM2feb07.pdf

    Si nos ponemos a modelar con los conocimientos actuales (Tabla-2 pag 4) veremos
    que salvo para 2 gases, el resto de los conocimientos cientificos al respecto el low o med (o sea más bien bajo) e incluso hay componentes de los cuales el grado de desconocimiento es tan grande que ni siquiera aparecen en la tabla.

    "Additional forcing factors not included here are considered to have a very low
    LOSU. (level of scientific understanding)"

    No tenemos que quedarnos con los brazos cruzados, pero las medidas que se tomen
    abrá que medirlas muy mucho no vayamos a empeorar las cosas, o hacer cosas inútiles o contraproducentes.

    Yo hablo como exagerado. De ciencia ni papa.

    En fin, tu mismo. Cuando salgan los artículos científicos en Mayo (y tengamos acceso a ellos) podremos comentarlo, lo demás tiene mejor cabida en el area politica o general.

    Saludos,
    Javier ;)

    --- APoint 1.25
    * Origin: Rafa STD Punto WeK (2:341/14.43)
  • From Felipe T. Dorado@2:345/702 to Javier Prieto on Fri Apr 13 12:19:04 2007
    Hola Javier :)

    Martes 10 Abril 2007 13:14, Javier Prieto escribió a Felipe T. Dorado:

    "Sutil" ...
    De modo que, por muy acertado que sea su análisis del estado de
    la simulación y los sistemas caóticos, lo que diga habrá que
    tomarlo con pinzas dado que habla como científico y no como
    periodista.

    En fin, tu mismo. Creo que ya he dicho por lo menos 2 veces ;) que cuando he criticado algo no ha sido a los cientificos ni mucho menos.

    No en éste área, Javier.


    mundo real. Y para eso necesitamos mucho tiempo, ya que una
    predicción
    para dentro de, por ejemplo, 10 años, sólo podemos comprobar si es
    correcta, transcurridos esos 10 años.

    De modo que la forma de comprobar si estamos calentando el planeta
    4 grados es esperar con el termómetro en ristre hasta el años
    2100.

    Bueno, parece que algunos pretenden seguir investigando y otros prefieren comportarse como fans histéricas y hacer caso a la bruja Lola. Cada loco


    Tras leer estas dos líneas dejo de leer el resto del mensaje y te respondo.

    ...

    No, estas tres:

    con su tema. De donde no hay no se puede sacar. los modelos no pueden


    "Fans histéricas". :DDD


    _Que la climatología no es la meteorología. Y nada mas, caramba_


    Por lo demás me doy por suspendido. No creo atienda la repesca por las nulas esperanzas que tengo de poder pasarla ... };D Hasta dudo de que lo que lo que yo mismo escribo tenga algún sentido ... ¿O era al revés? };)

    Felipe :|

    PD: voy a ponerle una vela a san lomborg a ver si así ...
    PD2: perdón por molestar en el ¡rea. Ya me voy ya.


    --- GoldED+/LNX 1.1.5
    * Origin: El Zoco BBS, COrdoba, Espa-na, UE, Tierra, Sol, VL. (2:3 (2:345/702)
  • From Javier Prieto@2:341/14.43 to Felipe T. Dorado on Mon Apr 16 12:42:28 2007
    Hola Felipe!



    Tras leer estas dos líneas dejo de leer el resto del mensaje y te respondo.

    ...

    No, estas tres:

    con su tema. De donde no hay no se puede sacar. los modelos no
    pueden


    "Fans histéricas". :DDD


    _Que la climatología no es la meteorología. Y nada mas, caramba_


    Pues no te entiendo, salvo por comodidad para no comentar los extractos y conclusiones del SPM, ¿que tiene que ver el ejemplo sobre astronomía que ha puesto el autor del artículo extrapolable a cualquier modelacion con que la climatología no sea la meteorología?, lo único que varía es la interpretación de una sola frase de todo el artículo, frase que ya he intentado corregir con mis comentarios iniciales desde el primer post, donde he intentado dejar claro que la meteorología no es lo mismo que la meteorología .... ni en lo que predicen ni es sus escalas temporales.

    "Igual que los modelos meteorológicos, tremendamente más "probados" y avanzados
    que los climáticos, todavía no llegamos a previsiones más allá del periodo de días, en los actuales climáticos, no podemos darle un gran umbral de confianza en un periodo mayor de unos pocos años.

    Dar por posiblemente válidas previsiones a casi 70/80 años vista en los modelos
    climáticos sería el equivalente a dar previsiones del tiempo que hará está semana de febrero el próximo año utilizando los modelos meteorólogicos."


    El resumen del artículo en cuestión podría ser que si no conocemos todas las variables que afectan a nuestro modelo , las diferencias entre la realidad y los resultados del modelo se van incrementando a mayor número de iteraciones del proceso. Independientemente que estemos hablando de Astronomía, Meteorología, Climatología o del cultivo de las naranjas.

    Esos desconocimientos no invalidad el que podamos crear modelos y que en función de nuestros conocimientos actuales podamos simular/modelar/predecir comportamientos, para eso están las constantes ;)

    Por ejemplo, imaginate (mal ejemplo porque no soy conductor, pero es lo que se me ocurre ;( ) que tienes un coche y que al conducirlo se desvía un poco a la izquierda y no eres capaz de averiguar la causa (esas cosas que tienen los talleres oficiales :) ). A corto plazo, en tu día a día, tu puedes crearte tu modelo de conducción y sabes que girando el volante un 10% a la derecha el comportamiento es el correcto.

    Lo mismo puede ocurrir con un modelo de la realidad, si bien no conoces las causas de determinados fenomenos, si puedes modelarlos porque de la experimentación puedes calcular el efecto que tienen esas causas desconocidas y
    ponderarlo de una manera adecuada. (ese 10% del giro del volante por ejemplo), con lo cual el modelo es válido para evaluar los comportamientos hasta cierto punto y será correcto.

    Ahora bien, al no conocer la causa concreta, a largo plazo, esa ponderación realizada puede variar, imaginate que la deriva a la izquierda del coche es debida a una rueda que se va desinflando... pues con el tiempo abrá que ir ponderando de nuevo ese efecto hasta que logremos averiguar la causa.
    Por eso, en un viaje corto por ejemplo, el preveer esa deriva del 10% es correcta y suficiente para evaluar el comportamiento que tenga el coche, pero en un viaje largo, ese fenomeno que conocemos en su magnitud actual se irá magnificando (la rueda se desinfla más) y nuestras previsiones de resolver el problema modificando un 10% el giro del volante serán incorrectos, llegando a ser totalmente inexactos en algun momento dado.

    Lo mismo puede ocurrir con los efectos en el cambio del clima (o cualquier otra
    realidad en la que no conozcamos todas las variables o su comportamient) , hoy no conocemos todas las variables que afectan al comportamiento del clima (lo dice el IPCC ¿no?) y en particular a su calentamiento por ejemplo, eso no invalida ni mucho menos los modelos actuales, ya que ese desconocimiento se palía con las observaciones y las correcciones adecuadas (obtenidas de la observación y experimentación) , pero ese mismo desconocimiento de determinadas
    causas o efectos si puede invalidar los resultados de los modelos a un plazo de
    tiempo largo, ya que lo que hoy ponderamos como constante realmente puede ser variable y tener efectos mayores o menores de los esperados... o totalmente los
    contrarios .

    El desconocimiento de bastantes de esas variables está reconocido en el SPM del
    IPCC ... así como el impacto que los cambios climatológicos antropogenicos en efectos que podamos distinguir hoy en día ...

    "http://www.ipcc.ch/SPM2feb07.pdf

    Si nos ponemos a modelar con los conocimientos actuales (Tabla-2 pag 4) veremos
    que salvo para 2 gases, el resto de los conocimientos cientificos al respecto el low o med (o sea más bien bajo) e incluso hay componentes de los cuales el grado de desconocimiento es tan grande que ni siquiera aparecen en la tabla.

    "Additional forcing factors not included here are considered to have a very low
    LOSU. (level of scientific understanding)"

    No tenemos que quedarnos con los brazos cruzados, pero las medidas que se tomen
    abrá que medirlas muy mucho no vayamos a empeorar las cosas, o hacer cosas inútiles o contraproducentes."


    Y pongo el resto por si ahora quieres comentarlo

    "De donde no hay no se puede sacar. los modelos no pueden explicar todavía el comportamiento del tiempo en el siglo XX (Con CO2 creciendo linealmente a lo largo de todo el siglo, los modelos dan un aumento lineal de la temperatura, no
    se explica ni la tendencia a la baja hasta los años 20,ni la subida hasta los 50, ni la bajada de nuevo hasta los 80). El 'very likely' del SPM2 es SOLO para
    la segunda mitad del siglo XX (si quieres extrapolar otras conclusiones más hacia atrás ya es cosa tuya) y los modelos se ejecutan o corren a partir de los
    60 (porque antes no se comportan correctamente al no conocer todas las causas del comportamiento).

    " Most of the observed increase in globally averaged temperatures since the mid-20th century is very likely due to the observed increase in anthropogenic greenhouse gas concentrations12." Pag 10 (UNDERSTANDING AND ATTRIBUTING CLIMATE
    CHANGE).

    Y respecto a las tendencias en fenómenos directamente observables debido a ese cambio (Tabla SPM-2, pag 9), de 7 tendencias 5 tienen un consenso de un 50% unicamente (more likely than not) de que han sido debidas a factores antropogénicos. Y de esas 7 tendencias, 5 tienen un likely nada más de que precisamente sean tendencias.
    Parece que tu lo ves muy claro, pero los cientificos todavía no lo tienen tan claro. Incluso en los resultados que proporcionan los modelos (en esa misma tabla) el incremento de las sequías por ejemplo, tiene un likely. A esa tabla (a mis breves entendederas) creo que le falta una columna más, diciendo el grado de confianza que se pueda tener en los resultados de los modelos."

    PD2: perdón por molestar en el ¡rea. Ya me voy ya.
    Que no Felipe, que no era ni mucho menos esa mi intención, mil perdones. Quería
    expresar un juicio de intenciones que me había hecho a mi mismo de dejar de hablar "en étereo" sobre unos supuestos artículos científicos que todavía no conocemos (ya que no se han hecho publicos cuales son los artículos en los cuales se ha basado este SPM) donde lo unico que vamos a conseguir es darle vueltas y vueltas a lo mismo y hablar de cosas concretas que ya tenemos... como
    el SPM.

    Saludos,
    Javier :)

    --- APoint 1.25
    * Origin: Rafa STD Punto WeK (2:341/14.43)