Ho tratto il titolo di questo post da un articolo pubblicato sul blog di Steve McIntyre, Climate Audit, lo statistico che nella vita ha deciso di rovinare le giornate all’IPCC ed ai professionisti del clima a tavolino.
L’oggetto è qualcosa che solo qualche settimana fa abbiamo sfiorato anche noi di CM, ovvero i dataset delle temperature di superficie degli oceani (SST) ed il loro impiego. Nel nostro precedente approfondimento ci siamo soffermati sull’esclusione delle osservazioni satellitari dall’ultima versione della serie storica delle SST messa a punto dalla NOAA1. Il dataset si chiama ERSST.v3 e ne trovate la spiegazione a questo link.
Già più volte abbiamo parlato delle operazioni di tuning cui sono soggetti i modelli di previsione per migliorarne la fedeltà alle serie osservate, in questo caso però è accaduto esattamente l’inverso. Nel cercare di migliorare la serie storica delle SST, si è fatto ricorso ai modelli per sopperire alla mancanza di dati2 . Con questa operazione si è giunti ad una serie storica che abbassa di 0.3°C le SST medie del periodo pre-industriale rispetto al dataset impiegato precedentemente.
Alla fine il giro è questo: 1) non dispongo di osservazioni sufficienti, perciò le genero con un modello che è stato testato con quello che ho, 2) con quello che ho generato decido di abbassare la temperatura di qualche decimo di grado, 3) questa serie storica la uso per miglirare i modelli di previsione e 4) con questi dati stabilisco che le SST sono salite rispetto al periodo pre-industriale di 0.7°C, con uno scarto di +/- 0.2°C.
Tutto ciò è considerato un miglioramento della qualità delle serie storiche, ovvero un aumento della rappresentatività rispetto a quanto realmente accaduto. Ma se quanto è realmente accaduto non lo so perchè non ho abbastanza dati ed ho dovuto stabilirlo io, più che una miglioria mi sembra una partita di giro. Ora questo dataset nuovo fiammante, da cui ricordiamo che sono state eliminate le informazioni più recenti ed attendibili provenienti dai satelliti, sarà impiegato -se non è già accaduto- sia per “migliorare” le serie storiche delle temperature medie globali, dato che 3/4 della superficie del pianeta sono liquidi, sia per insegnare ad altri modelli ancora che il periodo pre-industriale è stato più freddo, per cui cotanto realistico riscaldamento non può che avere una forte correlazione con quanto prodotto dagli uomini da allora ad oggi.
Non stupisce che sull’International Journal of Climate tale Ben Santer3 abbia avuto modo di affermare che non c’è più discrepanza tra le osservazioni e le simulazioni numeriche4. Sono diventate la stessa cosa, dalle seconde nascono le prime, con le prime si testano le seconde. Sorpresa: coincidono!
Anche quanto segue viene dal blog di McIntyre, ma da un commento al suo post: “chi controlla i dati controlla il passato, chi controlla il passato controlla il clima”. Se Orwell fosse stato un climatologo è probabile che avrebbe detto così.
NB: Grazie a Maurizio Morabito per la segnalazione.
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- Smith et al 2008 [↩]
- Dal documento della NOAA che accompagna il nuovo dataset delle SST: […] we improved the tuning procedures using simulated data […] [↩]
- A proposito di interessi, nel 1998 la McArthur Foundation gli ha riconosciuto un premio di 270.000 dollari per il suo contributo all’attribuzione del riscaldamento globale alle cause antropiche [↩]
- In summary, considerable scientific progress has been made since the first report of the U.S. Climate Change Science Program (Karl et al., 2006). There is no longer a serious and fundamental discrepancy between modelled and observed trends in tropical lapse rates, despite DCPS07’s incorrect claim to the contrary. Progress has been achieved by the development of new TSST , TL+O, and T2LT datasets [↩]
Quello che non si vuol capire o si fa finta di non capire, è che gli interventi critici sono sempre benvenuti se attinenti agli argomenti affrontati, mentre diventano inutili se animati da un non comprensibile atteggiamento ostile. Che senso ha la filippica di Achab sulla correttezza dell’informazione? Le precisazioni c’erano già da tempo sull’articolo da lui citato mentre su questo articolo ero già intervenuto di nuovo su esortazione di un altro lettore. A cosa serve questa polemica? Il blog c’è per essere offerto al vostro confronto, non certo per validazione del pensiero di chi scrive.
Ciò detto, come ho già avuto modo di commentare, non mi sembra che la rilettura del documento di Smith et al cambi molto la sostanza del problema, visto che la ridefinizione dei paramentri del tuning operata dopo il test con il modello, contribuisce in modo pesante al cambiamento della serie. In effetti non è stato messo un numero al posto di un altro, ma si è impiegato il tuning per decidere quali dati considerare buoni e quali no, specialmente dove ci sono poche osservazioni. In questo modo si è eliminato quello che si ritiene essere un rumore, ma che potrebbe invece essere rappresentativo.
Ad ogni buon conto, dato che questi argomenti sono decisamente ostici e visto che ne abbiamo diverse interpretazioni, come sempre lascio aperta la porta di CM. Quanti tra voi pensano che il post debba essere riscritto, se credono, lo facciano ed io lo pubblicherò per un confronto con gli altri lettori.
In questo modo avremo soddisfatto la pluralità di vedute ed interpretazioni ed avremo reso un servizio certamente più completo all’informazione.
Vi aspetto.
gg
aggiungo sempre sui trend delle temperature questa peer review mai abbastanza considerata.
http://www.knmi.nl/~laatdej/2006joc1292.pdf
A. T. J. DE LAAT* and A. N. MAURELLIS “EVIDENCE FOR INFLUENCE OF ANTHROPOGENIC SURFACE PROCESSES ON LOWER TROPOSPHERIC AND SURFACE TEMPERATURE TRENDS†INTERNATIONAL JOURNAL OF CLIMATOLOGY Int. J. Climatol. 26: 897–913 (2006)
“These findings suggest that over the last two decades non-GHG anthropogenic processes have also contributed
significantly to surface temperature changes. We identify one process that potentially could contribute to the observed
temperature patterns, although there certainly may be other processes involved”
Questi risultati suggeriscono che negli ultimi due decenni, i processi che non riguardano l’effetto dei gas serra di origine antropica (isole di calore) hanno contribuito in maniera significativa alla variazioni di temperatura della superficie. Abbiamo individuato un processo che potenzialmente potrebbe contribuire a migliorare l’osservazione dei modelli di temperatura, anche se sicuramente ci possono essere altri processi coinvolti.
@ Pellegrini
c’è anche questa della D’Arrigo
http://www.co2science.org/articles/V9/N17/EDIT.php
@ Pellegrini
Errata corrige avevo sbagliato il nome
intanto c’è questo Esper 2009
http://co2science.org/articles/V12/N23/EDIT.php
ma c’era anche la D’Arrigo 2006 ( mele e arance)
http://www.co2science.org/articles/V7/N21/C3.php
@Maurizio Morabito
Ho come l’impressione che stiamo parlando di due cose diverse. Tu ti riferisci alla sola componente LF (fig. 2 nell’articolo e riportata da ClimateAudit) o alla ricostruzione complessiva (fig 6 nell’articolo)? Immagino alla prima perchè altrimenti non si spiegherebbe il riferimento alla curva ad U e alla metà del riscaldamento osservato. Se invece guardi la fig. 6, la vera nuova ricostruzione della SST, tutto ciò non esiste.
Passo allora la mia domanda a Giordano Monti…cosa e’ cambiato, esattamente, da dover necessitare una modifica dell’articolo originale? A parte qualche piccolissimo aggiustamento, che non cambia il problema di fondo (gia’ spiegato due volte…)
Mi sembra che alla luce dell’aggiornamento dello stesso McIntyre il post andrebbe per correttezza riscritto.
Sono sostanzialmente d’accordo con Achab, il moralizzatore. (Se lei pensa che notare la divulgazione di notizie false (che sono stati sostituiti i dati con l’output dei modelli) implichi far di cognome “moralizzatoreâ€, accetto l’appellativo) e dunque da oggi divento anche io un moralizzatore. 🙂
dimenticavo: da oggi vietate le minigonne e le camicette troppo scollate!
@ Claudio Gravina
in spirito collaborativo, senza essere polemico:
Lo studio da lei citato qui sopra, può essere considerato non mainstream? Perchè se si, allora significherebbe che c’è spazio per risultati solidi, anche contrari alle interpretazioni comuni, purchè scientificamente motivati. Forse quindi l’editoria scientifica non è così biased, anche se ammetto che dal vostro punto di vista (che io non condivido in nulla e per nulla), una rondine possa non far primavera. Infine si possono avere gli estremi dell’articolo, dal momento che è gia pubblicato?
Cordiali Saluti
Lo studio non è definibile mainstream, ma prima di cantare vittoria, la invito a leggere bene nomi e cognomi dei ricercatori. Gli estremi verranno pubblicati all’interno dell’articolo, di prossima pubblicazione.
E poi, sì, nemmeno noi abbiamo mai definito l’editoria solo biased, ma particolarmente biased. C’è differenza.
Claudio Gravina
@Gravina
Le chiedo scusa, ma sto facendo confusione e non riesco a capire.Nomi e cognomi di quali ricercatori? Dove si può trovare quest’articolo? Su quale rivista è pubblicato? O non è ancora pubblicato?
Cordiali Saluti
Ecco qui: http://www.climatemonitor.it/?p=3009
Lo studio è del 2008, ma pubblicato su peer review questo mese.
Comunque tutto questo sta per diventare “secondario”. E’ stato pubblicato con tanto di imprimatur del PEER REVIEW (nel pieno rispetto dell’Achab-standard) uno studio fatto da climatologi (secondo la Galati-accezione) che mette in seria difficoltà l’interpretazione che l’IPCC fa del MWP. Attenzione, non voglio essere biased: non è una nuova lettura dei dati, bensì una seria critica all’interpretazione statistica fatta nell’AR4.
Registrando l’RSS di questo sito, saprete quando pubblicheremo l’articolo.
Allora non mi sono spiegato…anche se la serie storica non contiene i valori “modellati”, il problema che rimane e’ che sono i valori “modellati” a giustificare il raffreddamento della serie storica.
Si trattasse di piccole variazioni percentuali, non ci sarebbe molto da dire. Ma qui si sta parlando di almeno meta’ del riscaldamento che sarebbe stato “osservato”. Solo che non e’ piu’ l’osservato a venire preso in considerazione…
Notevole anche il fatto che tale “raffreddamento del passato” praticamente aumenti con il passare degli anni, per cui una curva quasi a U diventa un’innalzamento lineare delle temperature.
@Maurizio Morabito
Sul punto 1) sono assolutamente in disaccordo. Non è questo ciò che hanno fatto. Visto che io sono senz’altro biased, uso le parole di uno che la pensa all’opposto, Ryan O (commento #38 su ClimateAudit):
“I read their method descriptions, and I do not believe they incorporate any model data into the observations.”
Visto che è biased poteva anche mandare giù il rospo una volta tanto e citare il mio intervento iniziale. Ho detto esattamente la stessa cosa. Questa è la prova che lei sia davvero biased verso chi scrive.
@Guidi
Ho fatto anche io peggio di quanto si pensasse? Può essere, ma non dovrebbe essere consolazione per nessuno. Il post su Lean l’ho seguito per una decina di giorni e non ho visto correzioni; mea culpa per il non aver più verificato prima di scriverne qui, ma sinceramente non immaginavo avrebbe richiesto tutto questo tempo rimediare. Per cortesia non metta in ballo paroloni come “libertà ” decisamente fuor di luogo di fronte ad un semplice commento. Lei rettifichi o meno ciò che crede e nel modo che ritiene opportuno così come fanno gli altri. Ed è altrettanto ovvio che come lei commenta il lavoro degli altri, gli altri commenteranno il suo.
@Gravina
Se lei pensa che notare la divulgazione di notizie false (che sono stati sostituiti i dati con l’output dei modelli) implichi far di cognome “moralizzatore”, accetto l’appellativo.
Se lei ritiene inoltre che sia scandaloso, abbiamo senz’altro un’idea opposta dello scandalo. Sono felice di suscitare scandalo se significa non prendere per buono qualunque cosa mi venga presentata.
E sono senz’altro biased così come lo è lei e chiunque altro, nè più nè meno. O forse un pò meno di lei visto che piuttosto che riconoscere l’errore commesso (lo stesso di McIntire e Ryan O in un primo momento come da loro stessi riconosciuto) e modificare il post preferisce attaccare chi lo fa notare. O per non essere biased dovrei conformarmi al pensiero di chi tiene il blog?
Vogliamo commentare le modifiche apportate da Smith et al alla SST? Ottimo, come prima cosa dovremmo metterci daccordo su quanto hanno scritto, i dati e la procedura utilizzata. L’ho letto una prima volta e devo ammettere che quest’ultima non mi è molto chiara; ma sui dati mi sembra sia chiaro.
@ Achab
Non ci siamo. Innanzitutto ognuno prende i tempi che vuole per rettificare, se poi le sfugge tale rettifica la colpa è solo sua. Esistono gli RSS in questo blog per rimanere sempre aggiornati. Come vede le diamo tutti gli strumenti, se poi non li sa o non li vuole usare non è un problema nostro.
Lei provoca sempre, sempre e comunque. E lo fa scientemente.
E mi creda, non è una questione di conformismo, perchè sarebbe davvero semplice per me, dall’interfaccia di amministrazione, prendere il suo IP e bandirlo per sempre da queste pagine.
In fondo però dobbiamo ringraziarla, perchè una nemesi in letteratura serve sempre, diversamente non potrebbero esistere gli eroi.
Ah, le ho posto una domanda più su.
Claudio Gravina
Mi dispiace per il moralizzatore ma quanto ho segnalato a Guidi a mio parere rimane validissimo anche dopo le correzioni di McIntyre
1) non dispongo di osservazioni sufficienti, perciò le genero con un modello che è stato testato con quello che ho,
2) con quello che ho generato decido di abbassare la temperatura di qualche decimo di grado,
3) questa serie storica la uso per migliorare i modelli di previsione e
4) con questi dati stabilisco che le SST sono salite rispetto al periodo pre-industriale di 0.7°C, con uno scarto di +/- 0.2°C.
Tutto quello che sappiamo adesso e’ che i dati in 2) probabilmente non sono stati usati in 3). Il problema rimane pressocche’ invariato: ci affidiamo a numeri ricostruiti usando modelli, per spostare ogni vecchia osservazione verso il freddo. E giustificare quindi circa la meta’ del “segnale di riscaldamento globale” di +0.7C.
Al massimo c’e’ da cambiare “questa serie storica” in “la serie storica cosi’ corretta”…
Se poi si usano modelli che includono i forcing antropogenici, mi pare assolutamente ovvio che quelli stimino il XIX secolo piu’ freddo di quello che era.
@ Achab
Vedo che ultimamente è propenso a fare predicozzi a tutto spiano in questo blog. Come fa di secondo nome, il “moralizzatore”?
Quando è stato il caso, le rettifiche sono sempre giunte su CM. Di scandalistico c’è sempre il suo intervento a due piedi, decisamente biased e tutt’altro che disinteressato.
Venendo al caso in oggetto, ho fatto notare io stesso come la aggiunta postuma di McIntyre evidenzi un problema ben più grosso, dal punto di vista statistico.
Lei, piuttosto, cosa ne pensa del trimming degli outliers scomodi?
@ Achab
Ti ringrazio sentitamente. Il post Lean vs Lean è stato corretto con un’aggiunta specifica ed i dati aggiornati il 24 aprile scorso, con tanto di ammissione di errore e (me ne pento) ringraziamento nei tuoi confronti per aver sollevato la questione (il pentimento è solo perchè non ti sei preso la briga di andare a controllare prima di fare questa esegesi delle virtù informative) http://www.climatemonitor.it/?p=2124.
In quest’altro caso, il mio ultimo commento per me aggiunge un problema e non elimina il primo, quindi non cambia assolutamente la sostanza del messaggio, nè l’incertezza nel procedimento di ricostruzione impiegato nel nuovo dataset. Tuttavia, spero mi sia quanto meno lasciata la libertà di decidere in che forma pubblicare le correzioni, gli aggiornamenti etc etc.
Devo dire, parafrasando con ironia la tua chiosa, che nella fretta di menar le mani hai finito per fare anche tu “peggio di quanto si pensasse”. 🙂
Spesso ci si ritrova ad apprezzare la correttezza degli organi di informazione di altri paesi. Riconoscere un errore è segno di intelligenza e di onestà intellettuale; ma quando si tratta di fare informazione non basta, anche l’aspetto formale ha il suo peso. E lo scopo di questo blog è fare informazione e stimolare la discussione critica, se non erro.
Steve McIntyre ha riconosciuto l’errore e inserito l’update all’interno del post. Altri lasciano l’affermazione precedente ma con carattere tagliato cui segue la nuova affermazione. Ci sono altri modi, ma il principio è lo stesso, dare lo stesso rilievo.
Da noi invece non usa, titolone scandalistico in prima pagina e smentita a taglio basso in undicesima. O nemmeno quella. E devo dire sinceramente purtroppo, anche qui. Il post “Lean vs Lean” non è mai stato corretto e in questo post la (mezza) ammissione è fra i commenti. In entrambi c’è molta scienza dietro e sofisticate analisi dati; discutibili, ovviamente, ma scienza.
Se anche in questo blog che ha aspirazioni di serietà e scientificità si usa lo stile scandalistico, anche su questo siamo messi “peggio di quanto si pensasse”.
In pratica McIntyre e Ryan non sono affatto sicuri che gli output del modello non siano stati impiegati per riempire i vuoti delle osservazioni, perchè il procedimento dicono sia poco chiaro. Tuttavia fanno la loro scelta ed optano per questa soluzione, cioè hanno un buon livello di confidenza che tale output sia stato impiegato per migliorare l’algoritmo di interpolazione e NON per le osservazioni. Non è la stessa cosa ma ci si avvicina molto.
E poi, Ryan si pone un’altra domanda leggittima: perchè usare un modello che includa i forcing (anche antropici) per testare un periodo in cui si suppone che forcing antropici non ve ne fossero? In quale direzione sono andate le correzioni all’algoritmo? Se non si usa un “control run” ma un modello con forcing antropici è evidente che darà risultati di tendenza al raffreddamento quando questi non ci sono. Sarà , ma a me (posto che probabilmente non ho capito)sembra più che altro che alla partita di giro si siano aggiunte delle scatole cinesi.
gg
Anzi è anche emerso che in caso di errore elevato, la media globale venga calcolata effettuando un trimming dei dati “indesiderati”.
Il post è stato aggiornato, è vero. In realtà a leggere bene cambia qualche dettaglio, ma non il concetto di fondo. Stando alla nuova interpretazione i dati simulati non tornerebbero a far parte del dataset iniziale, vi è comunque una ricostruzione tramite algoritmi e parametrizzazioni che, queste sì, vengono affinate tramite modelli.
http://www.climateaudit.org/?p=6100#comment-342989
http://www.climateaudit.org/?p=6100#comment-343016
Il post di Climate Audit è stato aggiornato. Questo articolo è stato pubblicato prima o dopo l’aggiornamento?
chi controlla i dati controlla il passato, chi controlla il passato controlla il climaâ€. Se Orwell fosse stato un climatologo è probabile che avrebbe detto così.
molto efficace1