Hacer la ciencia del clima más útil

The Rasmus @ 29 de marzo 2011

La semana pasada, hubo un taller de Cordex en modelización climática regional en el Centro Internacional de Física Teórica (ICTP), cerca de Trieste, Italia.

La iniciativa Cordex, como la abreviatura « regional coordinado climático Downscaling Experimento "sugiere, trata de reunir a la comunidad de creadores de modelos climáticos regionales. Al menos, esta iniciativa tiene la bendición del Programa Mundial de Investigaciones Climáticas PMIC .

Creo que la casa mensaje importante para llevar a la mayor parte del taller es que las partes interesadas y los usuarios finales de información sobre el clima no debería ser tan sólouna simulación de los modelos de clima mundial, o simplemente un método de reducción de escala. Esto es muy de acuerdo con las recomendaciones del IPCC sobre las buenas prácticas de papel . La razón principal de esto es el grado de incertidumbres en el modelado del clima regional, como se explica en un post anterior .

Tengo la sensación de que la cuestión de la incertidumbre es a veces visto como problemático y difícil de tratar. La incertidumbre no quiere decir que estamos completamente despistado - significa que no tenemos conocimiento exacto sobre absolutamente todos los detalles. La incertidumbre no es nada nuevo - en que vivimos con ella todos los días. Todas las disciplinas científicas tienen que vivir con la incertidumbre también.

Por otra parte, podemos describir y la incertidumbre del modelo. La pregunta acerca de la incertidumbre es una pregunta sobre la información acerca de los procesos, ya sea entendido, las variaciones al azar (conocido como "ruido" o procesos estocásticos), o deficiencias sistemáticas modelo (sesgos).

La física teórica tiene una larga tradición de incertidumbres - tomar la física cuántica, por ejemplo. Esto ha llevado a una anécdota, donde - de acuerdo con Wikiquote - Albert Einstein es parafraseado por haber dicho "Dios no juega a los dados con el universo".

La incertidumbre es a menudo el modelo en las estadísticas, aunque los modelos estocásticos.Una frase común en los textos de estadística es "tomar una variable aleatoria X ... " . Creo que los estadísticos pueden contribuir más a las ciencias del clima en una mejor descripción de las incertidumbres, además de una mejor calibración de los modelos estadísticos. Y no estoy solo.En una acción COST-iniciativa europea denominada "valor", encabezado por Douglas Maraun, la intención es incluir a los estadísticos para la modelización del clima mejorado.

Podemos obtener mucha información sobre todos estos aspectos de nuestros modelos y las observaciones reales (datos empíricos). Las palabras clave son las evaluaciones y pruebas. Por lo tanto, tan importante para combinar los modelos basados ​​en nuestra comprensión del mundo con datos empíricos.

Otro punto es el hecho de que los modelos de circulación general que nuestra comprensión de los procesos pertinentes codificados en las líneas de código informático, mientras que los modelos empírico-estadísticos de captura de todos los procesos pertinentes, simplemente por el hecho de que se trata de emedded en los propios datos. El problema con los modelos estadísticos es que uno no sabe si realmente la captura de las conexiones reales, o si un buen partido es sólo una coincidencia.

La belleza de los modelos de computadora es cuando las características reales se prevé, y la combinación de modelos empíricos con modelos estadísticos basados ​​en la física mejorar nuestra confianza de las habilidades reales de predicción.

Una cosa es bastante clara en el taller Cordex - tiene una fuerte repercusión muy a los servicios de clima global, pidió en la Conferencia Mundial sobre el Clima-3 (CMC-3), así como la
comunidad IAV - ser "IAV 'Impacto, Adaptación y Vulnerabilidad".

El calentamiento global está destinado a afectar a una gran parte de la población de la tierra.Para muchas personas, los hechos científicos realmente no hablan alto y claro. ¿Qué modelo de sesgo significa y qué consecuencias tiene eso para mi evaluación del riesgo? Los hechos científicos también debe ser complementado con la narrativa, o una línea de historia que visualiza los posibles resultados .

 Para los servicios de clima global, la ciencia y la infraestructura no es suficiente - también tenemos que interpretar la información en conocimiento, basada en la ciencia. Me pregunto si se supone que este trabajo de comunicación va a pasar sin esfuerzo, o si la gente ve que esta será una tarea hercúlea. Tal vez tendremos la respuesta a que en la conferencia científica abierta en Denver 24 al 28 octubre de este año.

Fuente: realclimate.org