What Happened to Global Warming? Scientists Say Just Wait a Bit
Richard A. Kerr
Adaptação da revista Science de um artigo de J. KNIGHT et al., BULL. AMER. METEOR. SOC., 90 (SUPPL.), S22--S23 (AUGUST 2009) The blogosphere has been having a field day with global warming's apparent decade-long stagnation. Negotiators are working toward an international global warming agreement to be signed in Copenhagen in December, yet there hasn't been any warming for a decade. What's the point, bloggers ask?
Climate researchers are beginning to answer back in their preferred venue, the peer-reviewed literature. The pause in warming is real enough, but it's just temporary, they argue from their analyses. A natural swing in climate to the cool side has been holding greenhouse warming back, and such swings don't last forever. "In the end, global warming will prevail," says climate scientist Gavin Schmidt of NASA's Goddard Institute for Space Studies (GISS) in New York City.
The latest response from the climate community comes in State of the Climate in 2008, a special supplement to the current (August) issue of the Bulletin of the American Meteorological Society. Climate researcher Jeff Knight and eight colleagues at the Met Office Hadley Centre in Exeter, U.K., first establish that—at least in one leading temperature record—greenhouse warming has been stopped in its tracks for the past 10 years. In the HadCRUT3 temperature record, the world warmed by 0.07°C±0.07°C from 1999 through 2008, not the 0.20°C expected by the Intergovernmental Panel on Climate Change. Corrected for the natural temperature effects of El Niño and its sister climate event La Niña, the decade's trend is a perfectly flat 0.00°C.
So contrarian bloggers are right: There's been no increase in greenhouse warming lately. That result came as no surprise to Knight and his colleagues or, for that matter, to most climate scientists. But the Hadley Centre group took the next step, using climate modeling to try to quantify how unusual a 10-year warming pause might be. In 10 modeling runs of 21st century climate totaling 700 years worth of simulation, long-term warming proceeded about as expected: 2.0°C by the end of the century. But along the way in the 700 years of simulation, about 17 separate 10-year intervals had temperature trends resembling that of the past decade—that is, more or less flat.
From this result, the group concludes that the model can reproduce natural jostlings of the climate system—perhaps a shift in heat-carrying ocean currents—that can cool the world and hold off greenhouse warming for a decade. But natural climate variability in the model has its limits. Pauses as long as 15 years are rare in the simulations, and "we expect that [real-world] warming will resume in the next few years," the Hadley Centre group writes. And that resumption could come as a bit of a jolt, says Adam Scaife of the group, as the temperature catches up with the greenhouse gases added during the pause.
Pinning the pause on natural variability makes sense to most researchers. "That goes without saying," writes climate researcher Stefan Rahmstorf of Potsdam Institute for Climate Impact Research in Germany by e-mail. "We've made [that point] several times on RealClimate," a blog. Solar physicist Judith Lean of the Naval Research Laboratory in Washington, D.C., and climate modeler David Rind of GISS reached the same conclusion in a peer-reviewed 15 August paper in Geophysical Research Letters. They broke down recent temperature variation into components attributable to greenhouse gases, pollutant aerosols, volcanic aerosols, El Niño/La Niña, and solar variability. Combined, those influences explain all of the observed variability, by Lean and Rind's accounting. But unlike the Hadley Centre's model-based analysis, this assessment attributes a good deal of climate variability to variability in solar activity. That's because most models can't translate solar variability into climate variability the way the actual climate system can (Science, 28 August, p. 1058), Rind says.
Researchers may differ about exactly what's behind recent natural climate variability, but they agree that no sort of natural variability can hold off greenhouse warming much longer. "Our prediction is that if past is prologue, the solar component will turn around and lead to rapid warming in the next 5 years," says Rind. Climate modeler David Smith of the Hadley Centre, who was not involved in the State of the Climate analysis, says his group's climate model forecasts—made much the way weather forecasts are made—are still calling for warming to resume in the next few years as ocean influences reverse (Science, 10 August 2007, p. 746). Whether that's in time to boost climate negotiations is anyone's guess.
9 comentários:
Que conveniente começar em 1975!!!
Ecotretas
Sim, é conveniente na medida em que o gráfico pretende representar a dinâmica das últimas décadas e analisar pormenores na variabilidade interanual. Se ler o relatório do IPCC verá que se apresentam gráficos com horizontes temporais muito maiores.
Três inconsistências no seu argumento:
1. se as emissões de CO2 não pararam de subir porque parou a temperatura de subir? Esta resposta é MUITO importante! Repare que mesmo que exista uma origem humana do fenómeno, é bom sabermos que variável influenciou a estabilização ou redução da temperatura global, para a usarmos na redução do problema!
2. sobre os dados mais antigos: admita-se que pretende estudar os melros no Alentejo, e que é necessário saber quantos melros lá existem. Avança para o campo, escolhe uma área de 1 km2, e após observações aturadas de várias semanas, estima que lá existem 6 melros. Depois sabendo que o Alentejo tem 31.152km2, calcula que existem em todo o Alentejo um total de: 6 x 31.152 = 186.912 melros e (presumo) arredonda o número dizendo, p.e., que «há 200.000 melros no Alentejo». Não vai defender que «há 186.912 melros no Alentejo» certo? Se é possível fazer este raciocínio com melros, porque é que não é possível fazer este raciocínio com temperaturas? e perceber que quando se misturam temperaturas medidas com a precisão de milésimas de grau Celsius (nos últimos anos), com temperaturas estimadas com precisão +/- 5 graus celsius (ou pior no caso dos anéis das árvores e provetes de gelo, em que a estimativa é obtida sem recurso a termómetros!), é absurdo insistir em obter conclusões com a precisão da décima de grau celsius, ou sequer de 1 grau celsius, à imagem do que fez anteriormente não dizendo que há 186.912 melros no Alentejo...
3. Sobre a fiabilidade das temperaturas mais antigas é o próprio M.B.A. a referir que há dúvidas sobre se o período quente medieval foi um fenómeno global. Mas então não há dúvidas sobre as restantes temperaturas obtidas antes de existirem termómetros, e a sua representatividade planetária?
«Afirmações extraordinárias requerem provas extraordinárias», e isso é que sempre tem faltado nesta história do aquecimento, ou arrefecimento, ou da constância das temperaturas globais...
Anonimo:
1 - Para comecar uma serie temporal de 10 anos no clima nao tem significancia estatistica. Devido a quantidade de variabilidade estocastica nas medicoes (isto e, variabilidade que nao conseguimos explicar a luz dos co nhecimentos actuais). Alias, a definicao internacional de Clima sao periodos minimos de 30 anos, periodos inferiores pertencem ao ramo da metereologia. E se ler com atencao a literatura da area verificara que todas as regressoes lineares que se tentam tracar nos ultimo 10 anos lhe dao um desvios padrao muito superiores ao sinal. Isto significa muito simplesmente que nao e possivel saber na realidade qual a tendencia, precisa de series temporais maiores para obter um sinal mais limpo de ruido estatistico.
A razao porque o CO2 nao causa aumento monotono das temperaturas e que, para comecar, para descrever matematicamente os efeitos do CO2 no balanco radiativo do planeta voce tem de usar um funcao logaritmica e nao um progressao ritmetica, quer isto dizer que quanto mais CO2 ha na atmosfera mais voce tem de adicionar para obter um efeito mensuravel, dai que se descreve a sensibilidade climatica em x graus celsius para um duplicacao da concentracao de CO2 e nao x graus celsios por molecula de CO2 a mais.
Em cima disso e perfeitamente expectavel (alias ja aconteceu previamente no registo instrumental) que ocorram periodos de aparente pausa no aumento das temperaturas porque o forcing que o CO2 sobre exerce sobre a temperatura media do planeta e inferior a amplitude de temperaturas medias de ano para ano.
Anonimo (cont.):
2 - Lamento ter de o aborrecer uma vez mais com estatistica mas mais uma vez e a explicacao para a sua duvida. Todos os instrumentos de leitura tem um erro, e nao so, todos os metodos de leitura ou medicao de variaveis na natureza tem erro de medicao, e um facto e e um problema quando voce faz poucas medicoes ou observa a realidade poucas vezes, um exemplo pratico e a tomada da febre numa pessoa, o erro d termometro e extremamente importante assim como a tecnica que voce usa para tomar essa temperatura porque so o fara uma vez e retirara conclusoes com base apenas nessa observacao.
Mas, aquilo que a estatistica demonstra e que se se fizerem multimas leituras, multiplas observacoes, sempre com o mesmo instrumento/tecnica os multiplos erros de observacao cancelam-se a si proprios e a media dessas observacoes sera muito proxima da realidade, quanto mais observacoes mais precisa sera a sua media na medicao da realidade, neste contexto, o uso de um instrumento impreciso tem como efeito pratico apenas que voce precisara de mais medicoes para obter uma media fidedigna do que aquilo que necessitaria com um instrumento muito preciso. E e precisamente isto o que se passa pelo mundo fora com as estacoes metereologicas e outras multiplas tecnicas de observacao de temperaturas, a quantidade de observacoes de temperatura para cada grelha do planeta e mais do que suficiente para se obter uma medicao fidedigna. Quanto as medicoes feitas no inicio do chamado registo instrumental convem frisar que medicoes metereologicas sao feitas pelo mesno desde a Idade Media pelo Homem, simplesmente nao eram feitas em quantidade suficiente para se ter medicoes fidedignas. Como margem de seguranca so se considera como parte do registo instrumental as medicoes feitas a partir de 1850, apesar de em algumas regioes do globo, especialmente Europa e Reino Unido em particular ja existirem registos suficientes para se ter uma media fidedigna pelo menos desde o inicio do Sec. XVIII. So que a Europa nao e suficientemente representativa do globo terrestre logo, so se trabalha com medicoes a partir de 1850.
Anonimo(ultima parte):
3 - Mais uma vez estatistica. No caso das temperaturas para periodos anteriores ao registo instrumental usam-se as chamadas variaveis proxy, isto e, fenomenos naturais que estao relacionados de forma conhecida com a temperatura media de onde ocorreram e que sao passiveis de observacao actualmente, exemplos: deposicao de calcario em estalactites/estalagmites; formacao de aneis nas arvores, deposicao de sedimentos, temperatura do solo em profundidade etc. Naturalmente estas medicoes de temperatura, que sa no fundo feitas por inferencia estao sujeitas a maior erro de medicao que um termometro. Mas como explicado em 2 isto nao seria grande problema se se fizerem uma grande quantidade de medicoes. O problema e que a quantidade desteas variaveis e distribuicao espacial e menor a medida que recuamos no tempo, pelo que as nossas estimativas de temperatura tem cada vez maiores margens incerteza.
No caso do periodo Optimo Medieval este foi indentificado com grande grau de certeza mais uma vez na Europa e EUA, onde ha maior quantidade de medicoes feitas, no entanto, para o resto do Globo, a quantidade de medicoes e menor e mais esparsa. Tem-se tentado colmatar esta escassez nos anos recentes e a realidade e que as medicoes que estao a chegar de outris pontos do globo indicam que o Optimo Medieval nao foi tao pronunciado assim em outros pontos do planeta.
Desculpas pela toalha de texto.
Lowlander,
É claro que não me aborreceu, e agradeço-lhe a enorme atenção que me dedicou. Só tenho pena de a conversa estar a ser «assim» por teclado. :-)
Certo, mesmo com algumas imprecisões no seu comentário (a função logarítmica é monótona crescente e julgo que se está a referir a uma proporcionalidade linear, ou se preferir do primeiro grau no comentário 1) julgo que compreendi o sentido geral do que refere.
Mas o problema é que a série de valores discretos, consiste em vários subconjuntos de valores de temperaturas, e o que refere sobre a compensação de erros só é correcto dentro de alguns subconjuntos: aqueles em que as medições foram efectuadas da mesma forma. Por outro lado quando mistura os subconjuntos isso deixa de ser verdade para o conjunto, porque não são muitos! Claro que para uniformizar os subconjuntos pode substituir as medições directas de temperaturas (onde as temos) pelo mesmo processo indirecto, mas julgo que concordamos que isso não é desejável.
Em particular repare que dentro do subconjunto das medições obtidas por recurso a termómetros, as condições locais em que as temperaturas têm sido medidas não permaneceram constantes ao longo dos anos (por exemplo numa sequência de ocupação de solos nas proximidades das estações: florestas, campos, urbanização). Ora como já foi observado por vários técnicos sobre estes efeitos, mais do que não estarem quantificados, nem sequer estão completamente identificadas as variáveis que os determinam, e – evidentemente - não produzem desvios que se compensam reciprocamente quando as condições de fronteira se alteram!
Da mesma maneira o recurso à dendrologia para a estimativa de temperaturas, está longe de produzir resultados consensuais. Para não referir os ciclos solares, também aqui se aplicam as considerações que indiquei sobre as estações meteorológicas. Para além desta componente da (com a sua indulgência) «vizinhança florestal», as espécies têm longevidades e crescimentos muito diferentes (sombras), que se estendem das dezenas de anos aos 5000 anos (árvores vivas), distribuídas heterogeneamente na própria mata, e sobre o planeta; o que nuns casos (provavelmente) é vantajoso e noutros (provavelmente) não o será para o fim aqui em apreço.
Podia acrescentar mais dúvidas para afastamentos temporais maiores, onde se recorre a outras técnicas para estimativa de temperaturas, mas julgo que já me fiz entender sobre elas. Asseguro-lhe que terei todo o gosto em consultar as referências que queira indicar para me orientar. Nunca tive problemas em mudar de ideias e assumir que me enganei, tenho é de perceber porque estou enganado.
Já agora, estou à espera de ver um requinte (na minha modesta opinião) engraçado um destes dias: um ajustamento a um conjunto discreto de pontos, por uma função contínua não diferenciável – pelo menos nesses pontos. O requinte dos requintes seria obter o ajustamento por uma função contínua não diferenciável.
Obrigado
Anonimo:
"a função logarítmica é monótona crescente e julgo que se está a referir a uma proporcionalidade linear, ou se preferir do primeiro grau no comentário 1"
Talvez tenha sido impreciso sim. O que eu quero dizer com a funcao logaritmica e que o efeito do CO2 na temperatura terrestre tem um limite no eixo das ordenadas Y. Mas uma funcao logaritmica nao e monotona crescente. E crescente mas cresce cada vez menos a medida que se aproxima da sua "singularidade" no eixo de Y.
"e o que refere sobre a compensação de erros só é correcto dentro de alguns subconjuntos: aqueles em que as medições foram efectuadas da mesma forma. Por outro lado quando mistura os subconjuntos isso deixa de ser verdade para o conjunto, porque não são muitos!"
Aconselho-o a consultar a informacao detida nas bases de dados dos institutos de metereologia por esse mundo fora. Sao enormes. Os climatologos estatiticos calculam que com 1/4 das medicoes que fazemos obteriamos medias com fidedignidade quase igual a que detemos actualmente. Portanto, existe enormissima redundancia no sistema. Obviamente que no passado havia menos medicoes mas nao se esqueca que 1850 e um ano escolhida com grande margem de seguranca, ja existia uma enorme quantidade de medicoes redundantes nesta altura. Por outr lado, o facto que aponta de haverem varios subconjuntos e uma vantagem e nao um problema. Porque o que isso significa e que voce tem, a medida que o tempo passa novos metodos de medicao que comecam a funcionar em paralelo com os antigos. O resultado disto e que voce pode comparar subconjuntos entre si a procura de "bias" em qualquer dos subconjuntos de dados. Assim sendo os subconjuntos de medicoes calibram-se entre si porque sao medicoes independentes umas das outras o que concomitantemente diminui a margem de erro de medicao e reduz o numero de medicoes necessarias para obter uma media fidedigna.
Mesmo que esta "calibracao" nao fosse feita, o que interessa, estatisticamente, para a precisao da sua media e o numero de medicoes dentro de cada subconjunto e nao a comparacao de subconjuntos entre si.
Repare neste exemplo:
O metodo A tem um erro X de medicao que usa por 10 anos para medir a temperatura depois passa a usar o metodo B com erro de X/2 que usa por 10 anos (admitamos que este metodo substitui o outro e portanto nao e possivel calibrar os dois metodos entre si, o que na pratica nunca se passa bem assim)
O que interessa nao e numero de anos que usou cada metodo mas sim a quantidade de observacoes que usou durante o periodo de uso, assim sendo desde que voce tenha, grosso modo, o dobro das observacoes com o metodo A que com o metodo B a precisao da sua media sera igual a do metodo B, e portanto, as bases de dados sao comparaveis.
"Em particular repare que dentro do subconjunto das medições obtidas por recurso a termómetros, as condições locais em que as temperaturas têm sido medidas não permaneceram constantes ao longo dos anos (por exemplo numa sequência de ocupação de solos nas proximidades das estações: florestas, campos, urbanização)."
Precisamente para resolver esse problema e que voce tem multiplas observacoes numa determinada grelha de terreno. Para eliminar o erro de amostragem e tambem para comparar series de dados de uma estacao com outras na mesma grelha de terreno e ver se existe "bias" nas observacoes, isto e, calibrar observacoes.
Anonimo (cont.):
"Da mesma maneira o recurso à dendrologia para a estimativa de temperaturas, está longe de produzir resultados consensuais. Para não referir os ciclos solares, também aqui se aplicam as considerações que indiquei sobre as estações meteorológicas."
Em primeiro lugar a dendrologia nao e a unica variavel proxy usada para medir temperatura e uma de muitas, multiplas, nao sendo assim uma peca fundamental na engrenagem digamos assim.
Em segundo lugar quando falamos de variaveis proxy estas sao calibradas internamente nas suas multiplas observacoes, entre series de dados de varias metodologias proxy, e com o registo instrumental.
Em terceiro lugar nao vejo arelevancia dos ciclos solares nesta discussao, tera de me elucidar melhor sobre isso.
"Já agora, estou à espera de ver um requinte (na minha modesta opinião) engraçado um destes dias: um ajustamento a um conjunto discreto de pontos, por uma função contínua não diferenciável – pelo menos nesses pontos. O requinte dos requintes seria obter o ajustamento por uma função contínua não diferenciável."
Ja aconteceu. Muitas vezes. A mais recente foi "o problema da garrafa", veja no Realclimate, ha la uns posts sobre isso do ano passado e levou a um ajustamento, em baixa, das tenperaturas no inicio do registo instrumental, outro, mais complexo e que sinceramente nao compreendo (tambem ha posts no realclimate) em proprio muito bem foi na base de dados de temperatura nos EUA que levou a um ajustamento em baixa das temperaturas recentes (depois de 1950 ou 60 salvo erro) e em alta das temperaturas antes dessa decada e que ate levou a media global de temperaturas a ser ajustada em baixa em cerca de 0.01 celsius ou coisa assim, na altura os "cepticos" fizeram grande alarido o que nao deixou de ser ironico ja que aparentemente uma anomalia termica de 0.8 celsius e nao so adjectivada de pequena e pouco fiavel, mas um ajustamento de -0.01 nas mesmissimas bases de dados que criticam e certo, justo e prova de arrefecimento do planeta.
Diatribes a parte, a calibracao das bases de dados e tarefa constante sempre a procura de "bias", positivo ou negativo, nas series de dados.
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