.webp){kind=small}
· Ciência, Meio Ambiente
Por que importa: Anteriormente, destacamos as práticas inadequadas de Roy Spencer na comparação de modelos com observações, mas agora aprofundamos um pouco mais a investigação, e o resultado não é nada animador.
Anteriormente, destacamos as práticas inadequadas de Roy Spencer na comparação de modelos com observações, mas agora aprofundamos um pouco mais a investigação, e o resultado não é nada animador. Algumas semanas atrás, as trocas de e-mails dos autores do CWG foram publicadas após uma ordem judicial para que fossem tornadas públicas.
Nelas, há uma troca interessante entre Steve Koonin e Roy Spencer. Koonin queria que Spencer abordasse a queixa (óbvia) de que a comparação feita por Roy das "tendências de temperatura do Cinturão do Milho" era tendenciosa. Roy concordou em investigar, mas não está claro se ele chegou a responder Koonin.
De qualquer forma, nenhuma declaração ou resposta pública foi feita. A conversa, no entanto, revelou a origem dos dados e o método de Roy para fazer a comparação, o que me inspirou a tentar replicar a análise de forma mais apropriada. Então, vamos ver o que podemos descobrir. Divisões Climáticas da NOAA: A NOAA possui um excelente site com seus dados de Divisão Climática (ClimDiv), que são um produto agregado a partir dos dados de estações individuais, mas com médias calculadas nos níveis de divisão, estado e região.
Apresenta médias para 9 regiões dos EUA continentais, as principais bacias hidrográficas, áreas do Serviço Nacional de Meteorologia (NWS) e diversas regiões agrícolas. O mapa do Cinturão do Milho com as médias está abaixo: Spencer provavelmente utilizou este índice pré-computado (abrangendo 11 estados, embora seu gráfico indique 12 – ele pode ter tentado criar seu próprio índice para 12 estados, mas não creio que isso faça muita diferença, além de dificultar a replicação).
De qualquer forma, os dados do Cinturão do Milho (código 261 para os dados observacionais ponderados por área) podem ser baixados diretamente e as tendências JJA calculadas para o período de 50 anos, de 1973 a 2022 (seguindo o gráfico de Spencer). Tenho certeza de que será uma grande surpresa para nossos leitores que, de todas as regiões calculadas no conjunto de dados ClimDiv da NOAA durante esse período, o índice do Cinturão do Milho apresente uma das tendências de verão mais baixas (0,1ºC/década, embora com um amplo intervalo de confiança de 95% [-0,07, 0,27]).
Que surpresa. Observe que as tendências anuais são muito menos ruidosas e mais semelhantes entre as regiões (mas isso não seria tão útil, não é mesmo. ). Isso pode ser comparado com os dados dos modelos CMIP6 de uma área aproximadamente análoga (100-81ºO, 40-46ºN). Esses dados são relativamente fáceis de extrair do site ClimateExplorer para 144 simulações individuais (usando o cenário histórico + SSP245).
Aprofundando: Algumas semanas atrás, as trocas de e-mails dos autores do CWG foram publicadas após uma ordem judicial para que fossem tornadas públicas.
Spencer (eu acho) optou por baixar a média do conjunto para cada modelo (ou talvez apenas uma única execução de cada modelo). Em ambos os casos, ele descarta informações muito relevantes do conjunto para cada modelo específico. Vamos então traçar as tendências de junho a agosto (JJA) para a região do Cinturão do Milho, incluindo dois elementos que Spencer ignorou.
Primeiro, a incerteza na tendência de mínimos quadrados ordinários (OLS) nas observações (que é grande) e, segundo, a dispersão entre os conjuntos de modelos individuais. Como fizemos anteriormente, podemos plotar as tendências em relação à sensibilidade climática (aqui usarei a Resposta Climática Transitória - TC) para ver a diferença que os "modelos quentes" fazem (o IPCC AR6 avaliou que a faixa provável de TC era de 1,4 a 2,2 °C, muito provavelmente de 1,2 a 2,4 °C).
Observe que quanto mais ruidosa a estatística (períodos curtos, regiões pequenas, etc. ), menos clara será qualquer diferença relacionada à sensibilidade climática. Tendências de JJA na região do Cinturão do Milho em observações da NOAA e 144 simulações individuais do CMIP6 de 33 modelos. Como no gráfico original de Spencer, a maioria das simulações tem uma tendência maior do que a observada (todas, exceto duas, na verdade).
No entanto, ainda não terminamos. Lembre-se de que as simulações são um conjunto de oportunidades. Alguns modelos têm membros suficientes no conjunto para estimar razoavelmente o desvio padrão e a dispersão de 95% para a tendência nesse modelo, mas outros têm apenas um membro e nenhuma dispersão pode ser calculada.
Se assumirmos que o desvio padrão médio (neste diagnóstico, 0,11ºC/década) é uma boa estimativa nesses casos, podemos plotar as médias do conjunto, juntamente com uma dispersão estimada de 95%, para cada modelo. Tendências de junho a agosto na região do Cinturão do Milho em observações da NOAA e as médias do conjunto e dispersão de 95% de 33 modelos CMIP6.
Agora temos uma comparação estatística um pouco mais regular e podemos ver que essa observação está dentro da dispersão de 95% de cerca de meia dúzia de modelos. Portanto, é uma correspondência plausível (senão provável). Dado o grande número de comparações que se poderia teoricamente fazer, se uma área (especificamente escolhida) for um valor discrepante, não é tão surpreendente.
No entanto, o objetivo da crítica à figura de Spencer é começar A questão não era que essas tendências de temperatura no Cinturão do Milho tivessem sido bem previstas, mas sim que esse índice foi escolhido a dedo para fornecer a pior comparação possível. Então, o que um índice diferente teria mostrado.
Resumo final: Nelas, há uma troca interessante entre Steve Koonin e Roy Spencer.
Não verifiquei todos [As outras regiões agrícolas não são tão facilmente traduzidas em retângulos de latitude/longitude. ], mas examinei a região Noroeste (124-111ºO, 42-49ºN) — essa região aqueceu mais do que a média dos EUA continentais em aproximadamente o mesmo grau em que a região do Cinturão do Milho ficou abaixo.
E — há uma coerência muito maior com o conjunto. Mas isso não teria fornecido um argumento tão útil, é claro. Isso significa que os modelos são perfeitos. Claro que não. Uma análise válida teria examinado uma variedade de comparações desse tipo e feito uma declaração sobre a utilidade dos modelos com base nessa análise coletiva.
Analisar apenas uma ou duas pequenas áreas ou safras isoladas não será informativo. Comparações úteis versus inúteis entre modelos e observações. Meu objetivo aqui não é discutir a utilidade das projeções do CMIP6 para as regiões produtoras de milho, trigo e soja dos EUA, etc. Isso é melhor deixado para pessoas com maior conhecimento sobre essas aplicações.
No entanto, quero (novamente) enfatizar alguns pontos: As observações também têm incertezas. Sejam elas na tendência linear e/ou estrutural, precisam ser consideradas em qualquer comparação. Os dados observacionais provêm de uma única realização. É preciso pensar no que significa a incerteza irredutível associada à variabilidade interna.
Os conjuntos de modelos são complexos. Não se pode substituir uma análise feita com base em dados facilmente baixáveis do ClimateExplorer. O fato de a tendência observada estar ou não próxima da média do conjunto de modelos não é um bom teste da habilidade do(s) modelo(s) ou do conjunto de múltiplos modelos.
O teste apropriado é se a observação do mundo real é intercambiável com um membro do conjunto do modelo. As comparações visuais mostradas acima abordam isso, mas também pode ser feito quantitativamente de maneiras que levem em consideração tanto a incerteza observacional quanto a dispersão. Comparações como as apresentadas por Spencer nos relatórios do Departamento de Energia ou da Heritage Foundation são fundamentalmente falhas, pois nunca lidam seriamente com nada disso e serão continuamente apontadas como seleção tendenciosa de dados.
Uma última reflexão. Steve, pare um momento e pense por que Roy nunca abordou as críticas. Só estou especulando, mas a interseção entre pessoas geralmente consideradas cientistas "eminentes" e pessoas que se envolvem nesse tipo de manipulação é inexistente. A postagem "As Trapaças de Spencer: Parte II" apareceu primeiro no RealClimate.
"Anteriormente, destacamos as práticas inadequadas de Roy Spencer na comparação de modelos com observações, mas agora aprofundamos um pouco mais a investigação, e o resultado não é nada animador...."
