La temperatura de los Estados Unidos puedo chuparle la mente abierta blockchain bitcoin dirección

¡Por supuesto que puedo! En lugar de utilizar los datos de temperatura de EE. UU. De los “expertos”, esas personas en NOAA (la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica) que piensan que son tan buenos solo porque han pasado décadas estudiando todas esas “matemáticas” y aprendiendo cómo para hacerlo “bien”, tomaré los datos brutos y formaré un promedio simple. Esas personas de NOAA te dirán que no está bien, que a lo largo de los años las nuevas estaciones se han conectado y las antiguas se han retirado, así que debes tener eso en cuenta. Hablarán de cosas de matemática sofisticada como “ponderación de área”. Eso es solo trucos de NOAA, ¿no son solo un montón de fraudes? Podemos ignorar por completo el hecho de que a lo largo de los años la ubicación promedio de todas las estaciones contribuyentes se ha desplazado ligeramente hacia el norte hacia un territorio más frío:

Hay un gráfico que circula por Internet de Steve Goddard y Tony Heller, afirmando que la temperatura en los EE. UU. Ha ido disminuyendo, usando solo temperaturas altas, usando solo temperaturas de verano, usando solo datos desde 1918, basados ​​en un promedio simple sin tener en cuenta nuevas estaciones que entran en línea o estaciones viejas que se retiran o ponderación de área o cualquiera de esas cosas “expertas”:

Él también me bloqueó. Siguió publicando gráficos con datos originales y datos corregidos en el mismo gráfico y llamarlo fraude. Él nunca lo llama datos corregidos. Escribe una diatriba en la que acusa a NOAA o a la NASA o al NSIDC de fraude por “alterar” los datos o “cocinar” los datos, y luego muestra un gráfico de los datos originales y ajustados como su única evidencia. Siempre traté de exponer esto en los comentarios, y sus seguidores se amotinarían en su defensa. Creo que algunos de ellos lo entendieron, por lo que tratarían de apoyar su reclamo de fraude alegando que los ajustes siempre redujeron los datos iniciales y aumentaron los datos posteriores para aumentar el calentamiento. Así que publiqué el gráfico del ajuste reciente de NOAA que aumenta los datos iniciales, reduciendo la tendencia al calentamiento. Fue entonces cuando me bloquearon. Pero es fascinante discutir con personas como los seguidores de Heller. Es como discutir con una inteligencia artificial. Tienes que convertirte en un border collie australiano que reúne ovejas en un corral. Crees que estás progresando, pero luego miras hacia arriba y ves que no hay pluma. No puedes atraparlos. Lo mejor que puedes hacer es lograr que abandonen su argumento y te ataquen personalmente.

Ok, entonces, ¿qué está mal otra vez? ¿Cuál es la mejor manera de encontrar una tendencia de verano Tmax en los Estados Unidos? ¿El uso de datos de estaciones nunca cambió realmente o se intentó encontrar la mejor homogeneización con nuevas estaciones e instrumentos? No veo grandes problemas con los diferentes gráficos que se muestran y al final tendrá algunos problemas para explicar todas las variaciones de las afirmaciones climáticas simplificadas en la actualidad.

[Respuesta: buena suerte para encontrar estaciones que “nunca realmente cambiaron”. Incluso las estaciones que han estado en operación continua han cambiado los métodos de observación, lo que puede tener un profundo efecto, de hecho, el sesgo de tiempo de observación (TOB) es uno de los más importantes. Por cierto, por su propia naturaleza, este sesgo introduce una tendencia en los datos que, si no se corrige, crea un error tendencia de enfriamiento en datos sin procesar. Las estaciones también han cambiado los instrumentos, incluido el cambio de los termómetros de líquido en vidrio a los sensores de temperatura máximo / mínimo (MMTS). La gente de NOAA hace todo lo posible para dar cuenta de todos estos factores. Por supuesto, no lo tienen perfecto, pero sus esfuerzos representan lo mejor que se puede hacer con el conocimiento actual, basado en décadas de análisis y experiencia.

KTM: la gente aquí está molesta porque Heller está tratando de poner en duda en AGW (observe la G) utilizando un subconjunto de un subconjunto de un subconjunto de un subconjunto donde * puede * ser una tendencia negativa. Digo “puede”, porque hay más que considerar que solo “operación continua” y “solo medir por la tarde”. Tenga en cuenta que esto también va más allá en subconjuntos de subconjuntos. Todavía existe la ponderación del área, que puede mover aún más el foco a solo esa parte de los EE. UU. Que, de hecho, ha visto una tendencia decreciente en Tmax, y todavía está la cuestión de los cambios instrumentales. Y teniendo en cuenta la historia de Heller, dudo que haya considerado o haya considerado alguna de estas correcciones.

Desde un punto de vista científico, puede ser interesante ver por qué una pequeña parte específica del mundo tiene una tendencia opuesta a las expectativas globales. La cosa es: * esperamos * que las tendencias locales puedan diferir de las tendencias mundiales, incluso dando enfriamiento. No deja ninguna duda sobre AGW, necesitarías bastante más que eso. Además, Heller no está enmarcando esto como algo científicamente interesante.

Si no hay una buena explicación, las personas suministrarán la suya, lo cual es inútil. La gente de la conspiración imaginará que todo es una trama del gobierno. Encuentro eso altamente improbable. Lo que encuentro bastante plausible es algún tipo de defecto metodológico que da como resultado una tendencia. Lo que podría ser que no podría decir. Pero todos sabemos que los investigadores pasan horas interminables tratando de identificar las fuentes de sesgo implícito introducido por sus métodos, y corregirlos. Tal vez no los atraparon a todos?

Un ejemplo de una corrección que definitivamente muestra una tendencia es el “sesgo de tiempo de observación” (TOB). Sin corregir, introduce una tendencia de enfriamiento espuria en los datos, y es una de las fuentes más grandes de error sistemático en EE. UU. temperatura archivos. Lo menciono como un ejemplo de una explicación de parte de la tendencia presente en correcciones a datos brutos.

Además, ten en cuenta mente que las estimaciones de Tony Heller / Steve Goddard de todo, incluida la diferencia entre primas y datos corregidos, no son confiables Ignora consistentemente todo lo que se debe hacer, incluso con datos sin procesar y sin ajustar, como la alineación correcta de los registros con diferente cobertura de tiempo y ponderación de área adecuada. Esos son dos ejemplos particularmente deslumbrantes; simplemente se niega a hacer cosas que * deben * hacerse para corregirlo. Comprender los motivos de las correcciones es un esfuerzo que vale la pena; tomar la palabra de Heller / Goddard para saber cuáles son realmente las diferencias es una misión tonta.]

Cuando piensa que ha terminado, ha identificado varios problemas, los principales de los cuales son que algunas fuentes incluyen impuestos en los precios informados, y otros no. Además, algunas fuentes informan los precios originales, y algunos informan los precios corregidos que han sido corregidos por la inflación mediante la aplicación de un índice de precios. Pero la pregunta es, ¿cuál es el efecto neto de todas estas inconsistencias? ¿Crean un sesgo sistemático? ¿O son insignificantes, o se cancelan mutuamente? Entonces tienes que hacer los cálculos y ver qué se cae. La computación de los efectos de estas inconsistencias es luego el paso tres.

Creo que un investigador enfrentado con esta situación * podría * (dependiendo del propósito en cuestión) inclinarse a no ajustar los datos donde no importe mucho, pero probablemente no hará ajustes donde * sí *. Lo que también me llevaría a pensar que los ajustes con “gradientes a lo largo del tiempo” muy pequeños podrían ser menos comunes en la investigación en general que los que tienen gradientes significativos. ¿Por qué molestarse en hacer un ajuste si no importa de todos modos?

Segunda barra lateral: FWIW, durante el período temprano de los registros de temperatura larga, nadie estaba muy preocupado por los diversos problemas que causaban “problemas de homogeneidad”, porque el propósito pretendido de los datos no era estudiar el clima en absoluto; simplemente se recopiló como la base necesaria para crear un análisis meteorológico operacional, también conocido como “mapa meteorológico”. (Algunas pocas series temporales se remontan a ese período, y es más difícil decir qué pensaban las personas que crearon esos registros). En consecuencia, se realizaron cambios sin preocuparse de que la tendencia observada a largo plazo fuera tendenciosa, a menudo suficiente, hecha con tal ausencia de preocupación que el cambio en la metodología o la instrumentación ni siquiera fue documentado, dejando que los climatólogos futuros los deduzcan de los datos mismos. Un libro realmente esclarecedor que trata este tema con cierta extensión es “The Vast Machine”.

para estudiar el cambio climático fue el trabajo de Guy Callendar “Producción Artificial de CO2” de 1938. Es un documento muy “sintético”, ya que reúne muchas disciplinas diferentes; para argumentar que el consumo humano de combustibles fósiles calentaba el clima, tuvo que crear series temporales fiables de índices de mezcla de CO2 y temperatura, así como revisar la investigación espectrográfica infrarroja, que había avanzado considerablemente desde el último estallido de interés en CO2 y clima a fines del siglo XIX. Notablemente, ya en ese esfuerzo se hizo una cuenta de lo que ahora llamamos el “efecto Urban Heat Island”. La conclusión final de Callendar era errónea -el calentamiento de los años 30 fue más natural que la causada por los humanos-, pero tuvo tanto éxito y preguntó tantas buenas preguntas, que reinició todo el tema de investigación CO2-clima, trayendo al siglo XX.

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