Hora de Córdoba
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Modelos Computados del Clima:
La varita de Harry Potter en Acción

Por Eduardo Ferreyra
Presidente de FAEC
27 de noviembre, 2008

Sólo los analfabetos en informática creen en el Calentamiento Global causado por el hombre. Por ello la gente no comprende que, sin el uso de las computadoras mágicas de Harry Potter, no hay ninguna prueba del efecto sobre el clima de las emisiones humanas de gases de invernadero a la atmósfera. Así de simple.

“Los científicos de hoy han reemplazado a las matemáticas
por experimentos, y vagan de ecuación en ecuación
y eventualmente construyen una estructura
que no tiene relación con la realidad.”

- Nikola Tesla,
1934

Los modelos computados tienen un lugar importante en la ingeniería pero son totalmente inútiles en el negocio de predecir la fortuna, quiero decir, “predecir el clima.” En ingeniería uno puede construir un modelo y hacer luego los ensayos en el mundo real para confirmar la validez y precisión del modelo. Eso no se puede hacer con el planeta Tierra y su clima. No se puede construir un planeta y su atmósfera para “ensayar” a un determinado modelo computado del clima.

Los profesionales expertos en programación pueden programar modelos que hagan cualquier cosa que ellos deseen. Si usted programa un modelo para que una cantidad X de aumento de CO2 “fuerce” un aumento Z de la temperatura, entonces los resultados mostrarán ese aumento. Esto no hace que sea cierto en el mundo real.

Los populares juegos de video son una muestra de la manera en que se puede programar un “modelo de acción espacio/temporal” y ver sus resultados en tiempo real en la pantalla de un monitor de TV. Los códi-gos del programa tienen cientos, miles de rutinas compuestas de miles, a veces millones constantes y de variables que son afectadas por la acción y respuesta inducida por el operador del juego (o también por el operador del modelo climático) y sus resultados se muestran en la pantalla como veloces autos de carrera, o solados que deambulan por fortalezas eliminando enemigos a la vista, o algo mucho más conectado con la vida real: un simulador de vuelos como el Flight Simulator IV que, conectado a la Internet accede a infor-mación satelital en tiempo real de las condiciones climáticas en cualquier lugar del mundo, y muestra la oro-grafía perfecta de la ruta de vuelo. Nada se diferencian esos códigos de video juego con los de los modelos del clima: por eso la climatología que usa modelos matemáticos computados puede ser definida con toda justicia como “Climatología PlayStation®”. Un juego para adolescentes con mucha imaginación y poco raciocinio.

GIGO: Basura Entra, Basura Sale

“…todos nuestros modelos tienen errores y ello hará que fallen inevitablemente en rastrear la realidad en el término de pocos días, sin importar lo bien inicializados que estén.” –James Annan, William Connolley, modelistas del clima, en RealClimate.org

GIGO es el Axioma de Oro del arte de la computación. Son las siglas de las palabras inglesas “Garbage In, Garbage Out” –si los datos ingresados al programa son basura, el resultado será igualmente basura.

Las computadoras necesitan información precisa, exacta, y los procedimientos también exactos para obte-ner respuestas precisas, exactas, y sin ellas lo que se obtiene es inútil. Total, definitiva y sin compasión alguna, inútil para todo servicio. No hay atajos ni rodeos para evitar esto. Las CPU y los procesadores auxiliares no pueden llenar los vacíos, las ausencias de datos, las dudas, como lo hace la Naturaleza cuando se hacen experimentos en la vida real, en un mundo real, sólido y tangible. Con las computadoras todo tiene que ser programado, todos los valores tienen que ser incluidos desde el principio, y todo lo que está progra-mado tiene que ser entendido 100%, y debe ser 100% exacto. Hasta los modelos computados del clima más sofisticados y caros del mundo incluyen muchas aproximaciones a valores que se conocen como “para-metrizaciones”. Son simples suposiciones a “ojo de buen cubero” que van siendo más tarde “ajustadas” para que reflejen los resultados que los modeladores quieren obtener. Eso está muy bien para los juegos de video, pero es inaceptable para la ciencia del clima. Esas “parametrizaciones” incluyen:

Corolario de Ciencia Computada 101: Si un modelo computado incluye meramente una aproximación para lo que cálculos posteriores o datos que dependen de ella son deriva-dos de esa aproximación, la respuesta del modelo es inútil.

Una computación incompleta, sesgada o directamente equivocada (suposiciones y adivinanzas) basada en una física del clima pobremente entendida producen en los modelos resultados inútiles. Pero como estos modelos han sido “tuneados” (estimados a ojo de buen cubero o alterados deliberadamente para obtener los resultados deseados por la teoría) los modelos obtienen resultados que “parecen ser”, o “sugieren” que son probables, o hasta convincentes para los analfabetos en informática y procesamiento de códigos de pro-gramación, pero carecen totalmente de sentido y utilidad para la predicción. Lo que los modelistas hacen es jugar con las cifras hasta que creen que sus suposiciones son correctas; un ejercicio fútil. Son una imi-tación de las profecías de Michel de Nostradamus. Técnicamente, están ajustando matemáticamente varias ecuaciones relacionadas con el clima basadas en suposiciones teóricas, no comprobadas en la vida real.

Los científicos alarmistas presentan sus “predicciones” con gráficas elegantes o “renderings” con colores bonitos, pero eso no añade absolutamente nada a la precisión de sus predicciones. Les agrada usar colores amarillos, naranja o rojos para inducir un efecto emocional para resultados de sus modelos sin valor cientí-fico alguno. En el primer ejemplo mostrado más bajo se observa el uso del color para inducir una sensación de un fuerte aumento de la temperatura. La ubicación del CERO, o ningún cambio en la temperatura, está dentro de la zona roja de la escala! El mismo gráfico fue procesado con un programa de pintura común, desplazando los valores hasta hacer que el cero esté en la escala del azul para mostrar una imagen donde no se observa un calentamiento masivo, sino una situación normal. Los datos de la temperatura son los mismos. Solo hay que analizar la escala al pie de cada gráfico y comparar los colores con los del mapa.


Figura 1: El "cero" de la escala está incluido dentro del "área roja".

La sensación instintiva está afectada por el abundante color rojo de la imagen. La intención es hacer creer que hubo un calentamiento masivo en toda la Tierra.


Figura 2: El cero ha sido llevado a un punto más neutro de la escala.

La sensación visual es que no se observa calentamiento porque los rojos y amarillos han desaparecido y han sido reemplazados por el negro y el azul. Esto indica la facilidad con que se puede desviar la atención del lector mediante el impacto visual de los colores cálidos, sugieriendo subconscientemente una relación con el calor. Es una táctica ampliamente usada por la NASA y los otros organismos que colaborna con el IPCC en el mantenimiento del fraude.

Pregunta: ¿Usaría usted una calculadora manual matemáticamente descompuesta?

Nada es emocional en relación con las computadoras ya que ellas son máquinas de lógica pura: 1+1 debe ser = 2. Imagine intentar usar una calculadora descompuesta basada solamente en una aritmética pobre-mente comprendida para obtener una respuesta correcta, pero no tiene usted manera alguna de confirmar si la respuesta es correcta –a menos de que espere entre 50 y 100 años. ¿Suena como una locura? Bienvenido al mundo del Modelado Climático Computado!

Dicen los modeladores que los modelos no tienen que ser tan exactos para proveer resultados relevantes. Sólo producen, según ellos, "proyecciones" o "escenarios plausibles" del clima futuro. Eso equivale a decir que una calculadora no tiene que estar basada en aritmética precisa para ser útil en las matemáticas! Propaganda acientífica a ultranza.

Tiempo versus Clima

Se usan modelos computados para predecir nuestro tiempo meteorológico de la semana, y todos sabemos hasta donde llega su precisión. Los clásicos chistes sobre que “si el pronóstico dice que será un día soleado lo mejor es salir con paraguas” me libera de mayores comentarios al respecto. Pero Al gore y Gavin Schmidt pueden decirle con absoluta precisión cómo será el clima dentro de 50 o 100 años!

Por favor, no se deje engañar por la falacia de que los principios básicos de la computación varían si se está modelando al tiempo de la semana o al clima a largo plazo. Como tampoco que uno es más preciso que el otro en el largo plazo. Los códigos de programación son códigos de programación sin importar cuál sea el nombre que le quiera dar, y la manera en que una computadora trabaja no cambia porque usted le cambie el nombre al código usado. No puede usted tener excusas para los datos que faltan, sustituir observaciones con datos creados matemáticamente, parametrizar lo que le resulta imposible modelar y luego correr al modelo durante un tiempo más largo y pensar que sus resultados tienen siquiera una remota relación con la realidad.

La existencia de parametrizaciones (o suposiciones “a ojo de buen cubero”) significa que hay varios cálculos que no han sido totalmente resueltos a escala y por ello está errados en su diseño. Esto es ciencia compu-tacional básica, no hay escape ni vueltas que darle. Usted tiene resultados basados en cálculos estimados (que no sabe si son buenos o errados) y esto rinde resultados sin valor. Ningún pase mágico, ni acrobacia verbal puede cambiar este hecho concreto, sólido. Cualquier código de programación que no sea 100% perfecto producirá resultados sin sentido con cálculos científicos y matemáticos. Esto son los fundamentos de cómo operan las computadoras.

El Mito del Ensayo

Ensayar un modelo comparándolo con el clima pasado es nada más que un ejercicio avanzado en “ajuste a las curvas”, o “curve fitting”, como le llaman los modelistas, y no prueba absolutamente nada. Esto significa que se está intentando que el resultado del modelo se ajuste a las observaciones históricas de temperatura y otras variables del clima. Por ejemplo, ajustarse a la curva de las temperaturas globales de los últimos 100 años. Aún si se consigue hacer coincidir la curva de su modelo con la de las observaciones históricas, eso no tiene ningún significado. El modelo podría estar empleando algunos cálculos irrelevantes que simplemente se ajustan a la curva histórica pero que no tienen relación con el mundo real. Con una computadora existen infinitas maneras de hacer coincidir las curvas de la temperatura, pero sólo una única manera de representar al mundo real. Es imposible que los modelos computados demuestren cuál combina-ción de procesos de la física del clima se ajusta de manera correcta al mundo real. No se deje engañar, este razonamiento es irrefutable para quienes entienden de ciencia de la computación y modelado del clima.

“Estos códigos son lo que son –el resultado de 30 años o más de esfuerzos de docenas de diferentes científicos [nota: no son ingenieros profesionales de software], alrededor de una docena de distintas plataformas de software y una transición de las tarjetas perforadas del Fortran 66 al Fortran 95 en sistemas paralelos masivos.”
-Gavin Schmidt
, Relaclimate.org

Ciencia Computada versus Ciencia Natural

Para hacer peores las cosas, no se trata de científicos de la computación creando estos modelos sino “científicos naturales” creando códigos en Fortran. Estos científicos de ciencias naturales ni siquiera comienzan a tener una comprensión básica de la ciencia de la computación y las adecuadas prácticas de programación. Sus códigos no están 100% disponibles al público y no tendrá usted una auditoría indepen-diente o una validación de los códigos. Códigos torpes y llenos de “bichos” (o “bugs”, como se conocen entre los programadores) proliferan en estos modelos del clima, y sin embargo no hay nada parecido a una rendición de cuentas para estas fallas enormes e insalvables. ¿Cómo se hace para separar un error de pro-gramación de una anomalía en la temperatura? ¿Cómo se puede reemplazar la información observacional con una compleja ecuación matemática? No se puede. Tan simple como eso.

¿Cuantos de los modelos usados por el IPCC tuvieron alguna corrección o cambios en sus códigos desde el más reciente informe del IPCC? Si es que se ha hecho alguna corrección o algún cambio, todos los resulta-dos anteriores de los modelos se convierten en nulos y se deben eliminar basado en la lógica más simple, invalidando de tal modo las ridículas conclusiones del informe AR4 del IPCC.

“Ningún código complejo se puede demostrar que es “verdad” (menos aún demostrado que esté libre de bugs). Por ello las publicaciones que informan de los resultados de los MCG sólo pueden ser sugerentes.”
– Gavin Schmidt,
RealClimate.org

Conclusión

Todos los analfabetos informáticos están convencido de que porque algo se hace en “super computadoras” que cuestan miles de millones de dólares, eso es infalible. Mientras más complejo es el modelo, más “miste-rioso” parece ser para la persona común. La gente le da ese aura mística a los modelos del clima porque son mayoritariamente desconocedores de la ciencia de la computación –son analfabetos informáticos. No tienen conocimientos sobre la manera en que operan las computadoras y cuando oyen el término computadora no quieren aparecer como estúpidos o ignorantes, asienten con la cabeza y siguen adelante con la deglución de la carnada que le ofrecen los medios y los partes de prensa de organizaciones multinacionales interesa-das en la agenda del cambio climático y el Gobierno Único Mundial.

¿Por qué no usamos entonces a las computadoras para predecir el futuro de cualquier cosa? Porque no pueden hacerlo, ni siquiera remotamente. Algunas pueden predecir el tiempo a un plazo muy corto (de 1 a 3 días) hasta que llegan al punto en que toda la información equivocada que están procesando, junto a toda la información que está ausente, y las millones de variables que nos son tomadas en cuenta, más las que fueron calculadas mal, comienzan a interactuar y crecen de manera exponencial mientras más avanza el modelo en el tiempo hasta que bum!, el modelo fracasa. Sin bromas, simplemente hay demasiadas variables que no pueden ser tenidas en cuenta (porque se ignoran), y no existe todavía la computadora lo bastante potente para comenzar a tomar estas variables en cuenta, y reproducir los resultados en una grilla de cua-drados lo bastante pequeños para que reflejen la realidad.

Es asombrosa la tremenda ignorancia de los científicos que diseñan estos modelos del clima. O por lo menos lo es su desprecio por las realidades que he descrito hasta aquí. Es apabullante el hecho de que no tienen ninguna comprensión científica de los sistemas de computación que están usando. Ellos confían en el anal-fabetismo informático del público en general, los redactores científicos de los medios, y sobre todo de los políticos que deben tomar decisiones de trascendencia vital que afectarán gravemente a la humanidad. Esos científicos necesitan imperiosamente mantener la percepción pública de “intelectuales” y grandes “científicos” para llevar adelante al fraude.

Ellos esperan que usted crea que pueden “modelar” al clima a 50-100 años en el futuro cuando no pueden darle un pronóstico más o menos certero a 3 días de distancia. El siguiente es un ejemplo de la manera en que los modelos usados por el IPCC en su último informe profetizan al clima futuro y lo que los registros de las observaciones muestran lo que ocurrió en realidad.

Freeman Dyson, professor emérito de Física de la Unviersidad de Princeton, y reconocido como el padre de la climatología moderna dice en un artículo del diario inglés The Register.

Los Modelos del Clima Son Basura

“Mi primera herejía dice que todo la histeria sobre el calentamiento global está groseramente exagerada. Me estoy oponiendo a la hermandad sagrada de los expertos modelistas del clima y la multitud de ciudadanos engañados que creen en las cifras predichas por los modelos computados. […] Pero yo he estudiado a los modelos del clima y se lo que pueden hacer. Los modelos re-suelven las ecuaciones de la dinámica de fluidos, y hacen un muy buen tra-bajo al describir los movimientos de fluidos de la atmósfera y los océanos. Hacen un muy pobre trabajo cuando describen las nubes, el polvo, la química y la biología de campos, granjas y bosques. Los modelos no comienza a des-cribir el mundo real en el que vivimos. El mundo real es confuso y compli-cado y repleto de cosas que no comprendemos. Es mucho más fácil para un científico sentarse en un edificio con aire acondicionado y correr programas de modelos computados que ponerse gruesas ropas de invierno y medir lo que realmente está ocurriendo afuera en los pantanos y las nubes. Esa es la razón por la que los expertos modeladores del clima terminan creyendo en sus propios modelos.”

El profesor Dyson aprendió muy temprano en su carrera sobre las trampas del modelado. En 1953, y gracias a una muy buena autoridad: el físico Enrico Fermi, que construyó al primer reactor nuclear en 1942. El joven físico Dyson y su equipo de graduados y post-doctorados había desarrollado orgullosamente lo que parecía ser un modelo notablemente confiable del comportamiento subatómico que se correspondía con las reales mediciones del Fermi. Para desazón de Dyson, Fermi desecho rápidamente su modelo. Cuenta Freeman Dyson:

“Desesperado, le pregunté a Fermi si no estaba impresionado por la concordancia entre los números calculados por el modelo y sus cifras medidas en la realidad. Él respondió: '¿Cuántos parámetros arbitrarios usó usted para sus cálculos?' Pensé por un momentos sobre nuestros procedimientos de atajos que habíamos empleado y le dije, 'Cuatro'. Me respondió, 'Recuerdo que mi amigo Johnny von Neumann [el co-creador de la teoría de los juegos] acostumbraba decir, con cuatro parámetros yo puedo diseñar un elefante, y con cinco puedo hacer que mueva la trompa.' Con eso se terminó la conversación”

El profesor Dyson abandonó muy pronto su línea de investigación. Años más tarde, después de la muerte de Enrico Fermi, nuevos desarrollos en la ciencia confirmaron que la impresionante concordancia entre el mode-lo de Dyson y las medidas de Fermi eran falsas, y que Dyson y sus alumnos se ahorraron años de dolores y miserias gracias al sabio rechazo de Fermi a su modelo especulativo. Aunque era elegante, como nos dice Dyson, "no era una base sobre la que se puede construir una ciencia."

No sean tontos. No se dejen engañar. Cualquier analista o programador profesional de computación se lo puede decir: los Modelos de Circulación General Acoplados Océano/Atmósfera no pueden predecir el futuro en un sistema tan complejo y caótico como el clima de la Tierra. Punto.

Eduardo Ferreyra
Presidente de FAEC


ACTUALIZACIÓN de Noviembre 29, 2009

Un ejemplo de la precisión de los pronósticos del tiempo se puede ver en los siguientes gráficos. El Servicio Meteorológico Nacional (SMN) de Argentina emplea modelos regionales del clima que son mucho menos complicados de programar porque no deben tener en cuenta variables que afectan al clima global. Sin embargo la diferencia ente lo pronosticado y la realidad observada muchas veces es grande.

En los ejemplos de más abajo, el pronóstico del SMN enviado a las 18:00 horas del día 29 de noviembre 2008, pronostica para las 21:00 horas (apenas a tres horas de distancia en el futuro), una temperatura para el área de la ciudad de Córdoba de 28ºC, tal como se observa en la captura de pantalla de su boletín diario de pronósticos.


Pronóstico para las 21 horas del 29/11/2008 en Córdoba: 28º C

De la página de InfoClima.com (a la que se puede acceder desde la imagen al pie de todas nuestras páginas de FAEC), informa los datos recibidos desde el SMN, en este caso, con una lectura obtenida a las 18:00 horas. La temperatura de las 18:00 de Córdoba era de 20.ºC, –8º C menos que su propio pronóstico realizado a la misa hora!


Temperatura a las 18:00 horas del 29/11/2008 en Córdoba

Podemos suponer tres cosas:

  1. Que el modelo usado por el SMN para los pronósticos del tiempo no está lo suficientemente ajustado (o “tuneado”, como está de moda entre los jóvenes de hoy),

  2. Que los empleados del SMN no miran por la ventana antes de hacer los pronósticos (altamente reco-mendable!) o,

  3. Que los empleados que envían los datos al webmaster para confeccionar los boletines no “chequean” si la última información de la temperatura de una región tiene alguna relación con el pronóstico enviado a los usuarios del servicio.

  4. Aceptamos que el trabajo de chequear los datos actuales con los de los pronósticos es una tarea titánica, dada la gran cantidad de estaciones que controla el SMN, y que es disculpable que no se haga. Por ello nos inclinamos a pensar que la falla está en el modelo computado de pronósticos que hace un promedio de las temperaturas de días anteriores y las combina con los datos más recientes de cada región. ¿O quizás están haciendo el pronóstico a “ojo de buen cubero”?





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