El passat mes de gener vaig publicar un post on et parlava del problema de comparar les temperatures del present amb les d'un passat del qual, un dia acabarem per admetre-ho, tenim informacions molt limitades (1).
Unes informacions del passat que, pel que fa a
Suïssa, es van enregistrar a unes estacions de mesura que van entrar en funcionament en diferents anys de diferents segles, amb aparells i mètodes de mesura que no es van estandarditzar fins al 1863, i de les que només tenim sèries completes de dades per un nombre reduït d'estacions. I, per acabar-ho d'adobar, només calia afegir a la confusió un concepte que no vol dir estrictament res: les
temperatures preindustrials (2):
Només un nombre reduït de les 88 estacions de mesura que hi havia el 1864 estan encara en funcionament. Les altres van ser abandonades o substituïdes per altres estacions. En alguns casos, l'estació encara és present, però la sèrie de mesures es va interrompre temporalment. Si prenem l'exemple de l'any 1863 a la Suïssa francòfona, de les 17 estacions que hi havia (...) només Ginebra, Neuchâtel i Gd-St-Bernard tenen una sèrie completa de dades fins a l'actualitat.
Just per situar-nos en un context cronològic, et proposo que donis un cop d'ull a una pàgina neozelandesa que presenta d'una manera didàctica l'evolució de les mesures climatològiques al llarg de la història (3). He corregit algunes dades en la transcripció de l'apartat dedicat a
Daniel Fahrenheit (4) basant-me en les informacions recollides a
Wikipedia:
El 1713, l'alemany Daniel Fahrenheit va començar a experimentar amb termòmetres de mercuri. El 1714 va reeixir a crear el primer termòmetre fiable per la mesura de les temperatures, construït amb vidre i mercuri. El 1717 va reeixir a produir en sèrie i a comercialitzar els primers termòmetres que presentaven la novetat de mostrar la mateixa temperatura en la mateixa situació, encara que aquesta es mesurés en diferents aparells. En 1724 va crear la primera escala de temperatura, que imprimiria als seus termòmetres. En aquesta escala, el gel es fon a 32 °F, la temperatura corporal és de 98,6 °F i l'aigua bull a 212 °F. Aquesta és l'escala que encara s'utilitza avui als EUA.
On estava? Ah, sí, les
temperatures preindustrials Si, pel que fa a les mesures fiables de la temperatura, ja hem vist un parell de coses sobre
Daniel Fahrenheit, et proposo que ens aturem un moment sobre l'inici de la
revolució industrial:
En 1763-1764, mentre James Watt reparava una màquina de Newcomen, va començar a pensar a fer unes modificacions per millorar-la. El 1774 va crear amb Matthew Boulton una empresa per construir una nova màquina de vapor que reemplaçaria la màquina de Newcomen. Pocs anys més tard la patentaria. Hom considera aquesta màquina com el gran motor de la revolució industrial.
Crec que val la pena recordar que el període de temps que cobreix els anys entre la producció del primer termòmetre fiable de
Daniel Fahrenheit i la fabricació de la màquina de
Thomas Newcomen o la de
James Watt va tenir lloc durant La
Petita Edat de Gel (5), un període caracteritzat per unes temperatures molt baixes a la regió de l'
Atlàntic Nord.
No estic dient que no hi ha altres tècniques que permetin conèixer les temperatures que hi havia al planeta abans de la fabricació del primer termòmetre de
Daniel Fahrenheit. Però vull sostenir la idea que, quan ens movem en escales on 1 °C pot marcar una gran diferència pel que representa en termes de
canvi climàtic,
cal ser molt prudents amb la utilització de les mesures,
i documentar escrupolosament quines són les fonts o les tècniques que hom ha utilitzat per extreure les conclusions fetes a partir d'elles.
Per exemple, imagina que hom et diu que les mesures de pluviometria que et presenta una gràfica històrica han estat recuperades a partir del nombre de rogatives que es transmetien a les autoritats eclesiàstiques implorant la pluja. Que quan aquelles manifestacions pujaven en intensitat, hom ho ha interpretat com que la sequera era més forta. I que algú ha desenvolupat un mètode per traduir aquelles informacions "qualitatives" (deixem-ho així) en valors quantitatius.
No sé què en pensarien d'aquests mètodes els jesuïtes que el 1904 van fundar l'Observatori de l'Ebre en 1904. Tampoc sé què en pensaran aquells ciutadans que segueixen estan orgullosos que Catalunya disposi de les sèries meteorològiques més antigues d'Espanya. Tot el que puc dir és que, personalment, no dono gaire crèdit als valors quantitatius estimats a partir d'aquelles "rogatives". I que, molt probablement, em comportaria de manera un xic desagradable amb algú que les presentés com a prova de quines eren les precipitacions en temps preindustrials.
Pel que fa a tot allò que pugui estar lligat al concepte de
preindustrial, crec que no tinc ja gran cosa més a dir. Bé, sí, però ho faré un dia que tingui més temps, a la segona entrega d'aquest post.
El mes de març vaig publicar un post on parlava d'un eventual col·lapse de l'
Atlantic meridional overturning circulation (AMOC) (6). En aquest post hi havia un paràgraf on et parlava del nerviosisme dels investigadors de la
Technische Universität München (
Alemanya) pel fet de no disposar de prou dades per comprendre la dinàmica de l'
AMOC.
Uns dies més tard, vaig llegir que, l'octubre del 2023, altres investigadors deien que, més enllà de la disponibilitat de més dades per l'anàlisi de l'AMOC, el problema es trobava principalment en la qualitat d'aquestes. Es demanaven si valia la pena seguir recollint dades sense reflexionar abans com resoldre les seves deficiències, amb l'objectiu de crear un nou sistema d'observació que corregís les llacunes en les dades de l'antic sistema (7).
Al mateix post t'explicava, a cop de destral, que la
disponibilitat de dades de qualitat és un element crucial en el disseny dels models climàtics i en la fiabilitat de les seves prediccions:
- Complexitat dels models: els models climàtics intenten simular sistemes naturals que, en si mateixos, són extraordinàriament complexos i han de tenir en compte d'un gran nombre de factors.
- Dades insuficients: els models climàtics requereixen una enorme quantitat i diversitat de dades per ser precisos. Tanmateix, sovint hi ha una manca de dades històriques i actuals, especialment a escala regional.
- Incertesa de les prediccions: a causa de la complexitat dels models i la manca de dades, les prediccions dels models climàtics estan envoltades d'incerteses.
Si no estàs familiaritzat amb la llengua del vídeo, recorda d'activar els subtítols seleccionant la teva llengua de preferència.
Hem arribat a un
punt d'inflexió on les dades utilitzades per elaborar prediccions que fins ara es consideraven fiables no són ja suficients o no tenen la qualitat esperada? En contrast amb allò que afirmava;
Gavin A. Schmidt -
Director of the NASA Goddard Institute for Space Studies (GISS) a la conferència
TED del 2014 que pots trobar aquí damunt, a un article publicat deu anys més tard a
Nature,
Gavin A. Schmidt reconeixia quelcom inquietant (8):
Vaig heretar un projecte que fa un seguiment dels canvis de temperatura des del 1880. Utilitzant aquest fons de dades, he fet prediccions climàtiques a principis de cada any des del 2016. És humil i una mica preocupant admetre que cap any ha confós més els científics del clima que el 2023.
Si ho he entès bé,
Gavin A. Schmid ens està parlant de vuit anys de prediccions que van començar el 2016 (l'any de la conferència
TED va ser el 2014) i d'un any en què aquestes no es confirmen (2023) i ens porten davant d'una situació dramàtica. Només puc dir que jo soc molt més indulgent amb els resultats d'algunes de les previsions de
MeteoSuisse.
Tanmateix, tot i que el subtítol de l'article de
Gavin A. Schmidt afirmava que:
Necessitem amb urgència més i millors dades, més endavant tot invita a pensar que el problema es troba justament en la incapacitat actual de modelitzar correctament la complexitat del clima del nostre planeta:
L'anomalia de la temperatura del 2023 ha revelat una bretxa de coneixements sense precedents, potser per primera vegada des de fa uns 40 anys, quan les dades dels satèl·lits van començar a oferir a la modelització una visió inigualable i en temps real del sistema climàtic de la Terra. Si l'anomalia d'El Niño no s'estabilitza l'agost d'enguany, una expectativa raonable basada en esdeveniments anteriors d'El Niño, aleshores el món estarà en un territori inexplorat.
Això podria implicar que l'escalfament global ja estaria alterant el funcionament del sistema climàtic molt abans del que havien previst els científics. També podria significar que les inferències estadístiques, basades en esdeveniments del passat, són menys fiables del que pensàvem, afegint més incertesa a les prediccions estacionals de les sequeres i els patrons de pluja (...)
Gran part del clima del món està impulsat per enllaços complexos i de llarga distància, coneguts com a teleconnexions, alimentats pels corrents marins i atmosfèrics. Si el seu comportament està canviant o divergeix notablement de les observacions anteriors, hem de conèixer aquests canvis en temps real. Necessitem saber per què el 2023 va resultar ser l'any més càlid dels últims 100.000 anys. I necessitem saber-ho ràpidament.
Més enllà de totes les salvatjades que l'home hagi pogut infringir al planeta que l'ha permès viure i que expliquen bona part del que està passant, estic segur que
Gavin A. Schmidt sap molt més que jo sobre
paleoclimatologia i també sobre que el canvi climàtic és una constant del nostre planeta des de l'època en què...,
ho veurem en un altre post més endavant. En el cas concret de
l'alarma causada per la fusió del gel als pols (9):
En primer lloc, hem d'aclarir les nostres percepcions del temps geològic que es deriven de la nostra visió limitada del clima al llarg de la història humana. Pot ser temptador veure tota la preindustrialització com una mena d'Edèn climàtic, que com a humans hem corromput i, per tant, que la Terra estaria millor sense nosaltres.
La veritat és molt més estranya, miraculosa i interessant. Mai hi ha hagut una línia de base climàtica al planeta. De fet, el nostre clima actual és més una anomalia que una regla. Des dels albors de la vida pluricel·lular, els casquets de gel han cobert els pols com a màxim un 20% del temps
.
|
| Analista de dades: algú que fa conjectures de precisió basades en dades poc fiables proporcionades per persones amb coneixements qüestionables. |
Si la descripció del treball d'
analista de dades amb la que he il·lustrat aquesta part del post t'ha fet riure, t'he de dir que, en molts casos, no està molt lluny de la realitat.
Al llarg de la meva vida professional, he treballat donant suport a enginyers que basaven els seus càlculs pel disseny d'una nova línia elèctrica basant-se en
hipòtesis climàtiques que els permetrien assegurar, en cas de situacions extremes, el funcionament d'aquells equipaments: torres d'alta tensió, conductors, etc. També he donat suport als analistes i enginyers que dissenyaven els models que guien les
previsions de consum elèctric que preparen
els plans de producció de les centrals elèctriques. Uns models on, com pots imaginar, les
previsions meteorològiques tenen un pes molt important.
Tinc doncs alguna idea de què representa haver de presentar resultats quan no has pogut trobar algunes de les dades que necessitaves i has hagut de treballar amb
inferències estadístiques, o quan t'has quedat amb dubtes sobre la qualitat de les dades que has utilitzat. No és un treball fàcil. Així que, no puc més que imaginar remotament la complexitat dels
models climàtics amb què treballen els equips sota la direcció de
Gavin Schmidt.
Si els registres meteorològics actuals em diguessin que les torres d'alta tensió que vam dissenyar basant-nos en hipòtesis climàtiques que fa uns anys consideràvem fiables, avui haurien de suportar la força de vents o d'allaus que abans no coneixíem, que la fusió del permafrost comprometria els fonaments que les donen suport, o que els conductors haurien de suportar la força de vents, de càrregues de gel o de temperatures a l'estiu que abans no coneixíem, tindríem un problema: les situacions extremes ja no serien les mateixes.
Podríem tornar a analitzar aquells equipaments en la situació actual..., però les situacions extremes semblen ja imprevisibles. Et deixo imaginar el que això pot voler dir en termes de seguretat de l'aprovisionament elèctric, gestió de riscs, cost d'assegurances, etc.
Com la responsabilitat de la
NASA va molt més enllà de la d'una empresa elèctrica d'un petit país alpí, entenc perfectament la preocupació de
Gavin Schmidt quan diu que necessita, amb urgència, més i millors dades en temps real. Car, els models climàtics que hom havia construït durant anys, gràcies a
inferències estadístiques basades en esdeveniments anteriors, podrien no ser ja vàlids si l'escalfament global ha alterat el funcionament del sistema climàtic que hem conegut fins ara.
Estic segur que l'equip de
Gavin Schmidt ha fet els tests necessaris per saber quines són les dades que necessita, quin és el temps màxim en què haurien d'estar disponibles i quin és el seu cost d'adquisició. També estic segur que té un projecte ferm, amb un pressupost precís i que ja l'ha presentat a la instància governamental adequada que haurà d'alliberar els recursos humans, materials i financers necessaris.
Si no és el cas, tenim un problema afegit.
- Veure Estacions astronòmiques i estacions meteorològiques, publicat en aquest blog el 29.01.2024
- Veure Canvi climàtic: de què estem parlant en realitat? (6), publicat en aquest blog el 09.05.2021
- Measuring the weather – a timeline, Science Learning Hub
- Wikipedia: Daniel Gabriel Fahrenheit [en] [fr] [es] [ca]
- Wikipedia: Little Ice Age [en] [fr] [es] [ca]
- Veure Un viatge de retorn al Dryas recent ? publicat en aquest blog el 23.03.2024
- Frajka-Williams, Eleanor; Foukal, Nicholas; Danabasoglu, G.. (2023). Should AMOC observations continue: how and why?. Philosophical Transactions of the Royal Society A. 381. 10.1098/rsta.2022.0195
- Gavin Schmidt: Climate models can’t explain 2023’s huge heat anomaly - we could be in uncharted territory, Nature 627, 467 (2024) [PDF]
- Patrick Mellor: Why Paleobiology Is Critical to our Climate Future, Livin Carbon Blog, 21.12.2022
