IL GIOCO DELLA COLPA DEL CLIMA

Stiamo davvero causando condizioni meteorologiche estreme?

William M Briggs

Nota 25, The Global Warming Policy Foundation

Contenuti

  • Circa l’autore
  • Riepilogo
  • introduzione
  • Nozioni di base sull’attribuzione
  • Affermazioni basate su modelli
  • Confronti basati sulla storia
  • Conclusione
  • Appunti
  • Processo di revisione
  • Informazioni sulla Fondazione per la politica sul riscaldamento globale

Circa l’autore

William M Briggs è autore di Uncertainty: The Soul of Modeling, Probability & Statistics e coautore di The Price of Panic: How the Tyranny of Experts Turned a Pandemic in a Catastrophe. Ha conseguito il dottorato di ricerca in statistica e il master in fisica dell’atmosfera, entrambi alla Cornell University. Studia la filosofia della scienza e l’uso e l’abuso delle previsioni scientifiche.

Recensione

Fonte

Riepilogo

Le affermazioni fatte nei cosiddetti studi di attribuzione degli eventi di cambiamento climatico soffrono di grossolane sovra-certezze e non possono essere attendibili. Le tecniche utilizzate in questi studi sono agli inizi e non garantiscono la fiducia riposta in esse. Questi studi presuppongono (a) modelli di previsione perfetti o (b) cause note e prive di incertezza del cambiamento climatico. Nessuna delle due condizioni regge. Per questo motivo, le affermazioni di attribuzione sono troppo certe o sbagliate. Non dovrebbero essere utilizzati in nessuna decisione politica.

È ora di cambiare

FonteIl tempo questo pomeriggio è stato particolarmente clemente. Questa felice circostanza era dovuta al “cambiamento climatico” o era naturale? Alcuni scienziati dicono che possiamo notare la differenza, ma mostrerò che tali affermazioni sono premature.
La parola naturale nasce perché alcuni hanno la curiosa e falsa idea che il clima della terra non sia mai cambiato prima che l’umanità iniziasse a “interferire” con esso. Questa presunta interferenza, si dice, sia iniziata sul serio circa cento anni fa con l’avvento dell’industrializzazione su larga scala.
Ora è vero che l’uomo, come ogni altra creatura, influenza in una certa misura il clima e l’ambiente. È impossibile che qualsiasi creatura, uomo compreso, non abbia effetto. Dopotutto, ogni essere vivente fa parte dell’ambiente. Non esiste quindi uno stato “naturale” del clima, definito come operante senza l’influenza dell’uomo.
Possiamo, tuttavia, indovinare come sarebbe il clima senza l’influenza dell’uomo, ma non saremmo mai in grado di verificare in modo indipendente se la nostra ipotesi è vera. Possiamo anche modellare come sarà il clima sotto determinati cambiamenti, ma per fidarsi di questi modelli devono prima dimostrare abilità di previsione. Se non possono, o sono imprecisi, non ci si può nemmeno fidare di loro. Infine, potremmo scegliere una data e dire che tutte le osservazioni prima che siano “naturali” e tutte dopo sono contaminate dal “cambiamento climatico”. Ma questa non è una prova che l’uomo abbia causato le differenze. È mera supposizione.
I cosiddetti studi sull’attribuzione di eventi di cambiamento climatico si basano su tutti questi tipi di ipotesi e affermazioni. In quanto tali, o sono errate o sono troppo certe, come verrà dimostrato.

Attribuzioni

Si dice che alcuni eventi meteorologici attuali siano attribuibili al “cambiamento climatico”. Questi eventi, dicono alcuni, non sarebbero apparsi o sarebbero stati nettamente diversi se il clima fosse stato nel suo stato “naturale”.
Curiosamente, gli eventi attribuiti al cambiamento climatico sono sempre “estremi” o dannosi; non sono mai utili. Nessuno si preoccupa di verificare se con il cambiamento climatico ci sarà un aumento dei piacevoli pomeriggi estivi, o un clima migliore per la crescita dei raccolti. I ricercatori cercano solo il male; è quindi solo il male che verrà segnalato. Ciò dimostra un errore irreparabile di conferma negli studi di attribuzione.
Le rivendicazioni di attribuzione sono diventate una cosa seria. Tanto che alcuni insistono di poter identificare la misura in cui gli eventi meteorologici estremi sono stati causati dall’uomo. 1 Queste affermazioni causali vengono quindi sfruttate per attribuire la colpa di eventi (come particolari tempeste) a determinate persone e la colpa porta a cause legali. 2 Una di queste cause è già stata intentata contro una società energetica, sebbene non sia sopravvissuta alla sua prima comparizione in tribunale. 3 Altri appariranno sicuramente se non si comprende quanto siano errate queste affermazioni.

Nessuna coerenza

Di seguito, dettagliamo in che cosa consistono le affermazioni di attribuzione e mostriamo come falliscono. Queste critiche si uniscono ad altre aspre critiche, come quelle fatte da Shannon Osaka e Rob Bellamy. In un articolo del 2020 4 mettono in discussione la motivazione degli studi di attribuzione, avvicinandosi a suggerire che sono spesso eseguiti per scopi propagandistici.
Sebbene alcuni siano entusiasti di questi studi, 5 la pratica crescente di attribuire ogni evento di maltempo al “cambiamento climatico” è diventata una preoccupazione per altri scienziati. Gli avvertimenti sull’andare troppo lontano (il cielo è sempre in caduta) e sul diluire il messaggio stanno già apparendo. 6
L’attribuzione di eventi è lontana da una scienza certa. Ad esempio, Osaka e Bellamy notano che a una siccità in California sono stati applicati undici diversi studi di attribuzione e tutti “sono giunti a conclusioni diverse”, incluso uno che diceva che la siccità era naturale. [I] non è raro che più studi [di attribuzione] sullo stesso evento”, affermano, “arrivano a conclusioni diverse, in base alla natura della domanda o ai metodi utilizzati”.
Nel 2012, la relazione speciale del gruppo intergovernativo sui cambiamenti climatici sulle condizioni meteorologiche estreme ha fatto eco al consenso di Hohenkammer, concludendo che “una volta che ci si adegua alla crescita della popolazione e ai cambiamenti economici, non esiste alcuna connessione statistica tra il cambiamento climatico e le misure dei danni legati al clima”. 7 L’Hohenkammer Consensus, fornito da un gruppo di eminenti scienziati del clima, ha concluso che «le tendenze all’aumento dei danni climatici erano principalmente dovute all’aumento della popolazione e dell’attività economica nel percorso delle tempeste, che non era attualmente possibile determinare la parte dei danni attribuibili ai gas serra». 8
Questa prova è stata in gran parte ignorata e i professionisti degli studi di attribuzione si tuffano in avanti. 9

Non è poi così male

Gli studi sull’attribuzione si concentrano su eventi negativi o estremi che la teoria del riscaldamento globale – ora chiamato cambiamento climatico e una volta chiamato raffreddamento globale – insiste che saranno più estremi o peggiori in un clima cambiato. Le affermazioni sull’attribuzione sembrano convalidare questa teoria e affermano che gli eventi estremi sono effettivamente più frequenti.
Eppure semplici osservazioni non lo supportano. Ad esempio, alcuni studi sull’attribuzione affermano che le siccità sono più frequenti, ma in realtà le siccità non sono aumentate. 10 È più o meno lo stesso con altri eventi: gli uragani non sono aumentati di numero o intensità dal 1851. 11 Tenendo conto dei cambiamenti nel metodo di osservazione (come l’introduzione del radar Doppler), la frequenza dei tornado è stata statica, o addirittura diminuita. 12 Molti eventi sono stati più frequenti in epoche storiche, come le ondate di calore e le inondazioni. 13
Alcuni eventi hanno una grande incertezza di misurazione, tale che non si può affermare con certezza se siano aumentati o diminuiti per lunghi periodi. Gli incendi sono un buon esempio. La stampa spesso pubblicizza aumenti. Eppure il National Interagency Fire Center, che mantiene un database di incendi boschivi, afferma che “le persone non dovrebbero “mettere alcuna scorta” in numeri prima del 1960 e che confrontare la moderna area degli incendi con le stime precedenti è “non accurato o appropriato”. 14
In generale, qualsiasi pretesa di attribuzione dovrebbe essere confrontata con le registrazioni effettive dell’evento in questione, aggiungendo l’incertezza inerente alle misurazioni di epoca storica.

Nozioni di base sull’attribuzione

Tipi di reclami

Esistono due tipi principali di pretesa di attribuzione:

  • confrontare le osservazioni attuali rispetto a quelle passate e affermare che ci sono stati cambiamenti nella frequenza e nella gravità di alcuni eventi;
  • esaminare modelli di cd cambiamento climatico e confrontarli con modelli di cd climi naturali. 15

In teoria, gli eventi studiati possono essere qualsiasi cosa. In pratica, si tratta sempre di eventi “cattivi”. Alcuni esempi: ondate di caldo 16 e ondate di freddo, 17 forti piogge 18 e piogge mancanti. 19
Ancora una volta, è strano e preoccupante che vengano scoperti solo eventi negativi. Fa sia troppo caldo che troppo freddo, o troppo umido o troppo secco, troppo nuvoloso o troppo sereno con il cambiamento climatico. Non è mai più piacevole.
Il fatto che il cambiamento climatico possa essere solo sfortunato e in modi contraddittori dice di più sui ricercatori che sull’atmosfera.

Dichiarazioni su ciò che non esiste

Si dice che il clima mutato sia il clima con cui viviamo ora, o che faremo nel prossimo futuro; un clima che si è adattato alle attività dell’uomo (e solo alle sue), attività solitamente limitate alla produzione di anidride carbonica atmosferica. Si dice che il clima “naturale” sia il clima come sarebbe stato se l’uomo non avesse prodotto così tanti gas serra, o come era in passato.
È possibile indovinare come sarebbe un’atmosfera naturale se l’uomo non avesse influenzato il clima, ma questa ipotesi non può mai essere verificata. Ciò significa che qualsiasi affermazione su questo clima naturale non osservabile sarà quindi molto incerta. Questa incertezza si rivela importante, come vedremo.

Probabilità degli eventi

Il tipo più semplice di affermazione di attribuzione viene effettuato utilizzando dichiarazioni di probabilità. Si calcolano due probabilità. Primo, la probabilità di un dato evento nel clima mutato, e secondo, lo stesso ma per il clima naturale; il clima in cui non viviamo e che non si può osservare. Se il rapporto tra questi due numeri è maggiore di 1, l’evento si dice più frequente nel clima mutato, e se è minore di 1 si dice che è meno frequente. Se l’evento è più frequente, l’argomento è che l’uomo ha causato un aumento della frequenza.
La figura 1 è un esempio esagerato dei principali sostenitori dell’attribuzione di eventi, Stott e Walton. 20 In questa vignetta, l’evento arbitrario (una variabile climatica come la temperatura massima giornaliera) ha un intervallo di valori possibili. Viene presa una soglia tale che al di là di essa l’evento si dice “estremo”. La probabilità dell’evento estremo dato un clima cambiato, quello che chiamano il “mondo reale”, è ombreggiata in rosso. La probabilità dell’evento, dato il “mondo naturale”, è ombreggiata in verde. L’area rossa è più grande di quella verde, il che implica che l’evento è più probabile con il cambiamento climatico. Ciò è indicato anche dal rapporto P1/P0 > 1.

Figura 1: da Stott e Walton
Ridisegnato dall’originale.

Questo grafico fa sembrare che l’attribuzione sia facile, che la separazione tra il mondo reale e quello naturale sia marcata e distinta.
Questo non è mai il caso. Le curve negli studi di attribuzione sono generalmente vicine alla sovrapposizione e devono essere elaborate statisticamente (argomento discusso di seguito), il che aggiunge ulteriore incertezza. I modelli climatici utilizzati negli studi di attribuzione sono grossolani e pensati per essere globali o su larga scala, tuttavia sono sempre estrapolati a eventi locali, una mossa rischiosa dato che la superficie e altre caratteristiche sono drammaticamente diverse su piccola scala. 21

Dimensioni dell’evento

Un altro modo per formulare un’affermazione di attribuzione è dire che l’evento osservato sarebbe ancora apparso ma sarebbe stato di diversa grandezza in un clima naturale. Ad esempio, Reed e altri, 22 parlando dell’uragano Florence nel 2018, hanno affermato che i totali delle precipitazioni terrestri sono aumentati del 5-6% “a causa del cambiamento climatico”. In altre parole, le precipitazioni sarebbero state inferiori in un mondo “naturale”.
Questi tipi di affermazioni sono equivalenti al metodo delle probabilità degli eventi, poiché affermano effettivamente che un evento più estremo era più probabile nel mutato clima.

Incertezze

Ci sono un gran numero di incertezze e difficoltà con tutte queste formulazioni, molte delle quali non sono immediatamente evidenti.
La nostra tesi è che gli studi di attribuzione sono troppo certi e non dovrebbero essere utilizzati per prendere decisioni. L’incertezza nelle rivendicazioni di attribuzione è semplicemente troppo grande e in modi non sempre riconosciuti.

Affermazioni basate su modelli

Molti modelli

Ricordiamo che l’output dei modelli di un clima mutato e del clima naturale vengono confrontati per calcolare i rapporti di probabilità per un particolare evento. L’uso di modelli fisici del clima introduce problemi immediati perché non esiste un solo modello del clima; ci sono molti. Ciascuno pretende di rappresentare bene il clima così com’è ora, e com’era prima dell’era industriale. Ma a meno che non siano duplicati l’uno dell’altro, non possono avere tutti ragione, e rimane una possibilità che nessuno di loro lo sia. Le rivendicazioni di attribuzione cambieranno, come hanno notato Osaka e Bellamy, a seconda del modello utilizzato.
Fondamentalmente, tutte le affermazioni sono subordinate alla qualità di questi modelli. Se c’è un’incertezza nell’abilità di un modello, deve essere aggiunta all’incertezza nelle stesse affermazioni di attribuzione, cosa che non viene mai fatta. 23 In altre parole, le affermazioni sull’attribuzione del clima basate su modelli presuppongono modelli perfetti, il che è assurdo.
Questa critica non può essere sottovalutata. Tutte le rivendicazioni di attribuzione presuppongono la perfezione del modello. I modelli non possono essere “abbastanza buoni”: devono essere impeccabili affinché l’attribuzione abbia un significato definito. Poiché i modelli sono imperfetti, non è mai così.
I modelli del clima presente o futuro possono in linea di principio essere verificati in modo predittivo, ma non esiste un modo affidabile per verificare la veridicità dei modelli preindustriali o naturali. Ciò rende immediatamente sospette tutte le affermazioni di attribuzione che si basano su modelli climatici naturali.
Si noti inoltre che i modelli climatici utilizzati devono dimostrare abilità nel prevedere i tipi di estremi studiati. Questo non è un compito semplice. In effetti, l’abilità nel prevedere gli estremi è scarsa o assente: i modelli tendono a esagerarli. 24 I modelli non sono nemmeno così bravi a prevedere i mezzi. 25 I modelli globali devono prevedere bene anche gli eventi locali, cosa che non fanno.26
Tutto ciò implica necessariamente che i modelli climatici attuali o modificati esagerino le frequenze degli eventi estremi rispetto ai modelli naturali, il che significa che i rapporti di probabilità sono troppo alti, quindi le affermazioni di attribuzione sono troppo certe.

Incertezze sugli eventi

Gli eventi studiati sono di solito quelli che si sono verificati di recente e hanno generato in qualche modo interesse. Ad esempio, uno studio ha chiesto se una recente alluvione notevole sia stata causata dal “cambiamento climatico”. 27 Essere influenzati dagli eventi attuali non è sistematico, il che porta a distorsioni nella segnalazione.
La tentazione di non pubblicare o perseguire affermazioni di attribuzione “null” o vantaggiose è un problema doloroso. La letteratura include solo quelle affermazioni che sono ritenute “significative”, portando a una sopravvalutazione dell’importanza del cambiamento climatico.
Questa è una critica più profonda di quanto possa sembrare. Il modello climatico effettivo o modificato utilizzato in uno studio di attribuzione fornisce le probabilità per un evento. Ma avrebbe potuto fornire probabilità di altri eventi, o lo stesso evento in altri momenti. Le affermazioni di attribuzione rappresentano quindi di per sé previsioni e pertanto possono e devono essere utilizzate per verificare l’accuratezza del modello. Per quanto ne sappiamo, questo non accade mai. In altre parole, uno studio di attribuzione dice che l’evento ha ora probabilità P1. Anche questa è una previsione, facilmente soggetta a verifica. Allora perché nessuna verifica?
C’è anche l’arbitrarietà di rango nella scelta di quali misure precise rappresentino un evento. È troppo facile scegliere la ciliegia. Ad esempio, Vautard e altri hanno esaminato le ondate di calore in Europa nel giugno e nel luglio del 2019.28 Per un mese hanno utilizzato la “temperatura media giornaliera media più alta di 3 giorni”, e poi in un altro mese sono passati bruscamente a “3 giorni per tutto l’anno”.
Questo interruttore casuale rende i loro risultati altamente sospetti. È come se gli autori stessero cercando misure che confermerebbero i loro pregiudizi.

Quale modello?

La molteplicità dei modelli rappresenta un problema simile all’uso di misure arbitrarie e ad hoc per rappresentare un evento. Poiché in qualsiasi studio di attribuzione si può fare riferimento a un numero qualsiasi di modelli climatici (in coppie che rappresentano i climi reali e naturali), la tentazione di segnalare o enfatizzare solo il “migliore” può essere irresistibile.
Un problema simile si verifica quando, invece di riferire solo su un modello, la gamma di attribuzioni viene presentata attraverso una suite di modelli. 29 Un approssimativo accordo nelle attribuzioni tra i modelli può essere propagandato come una prova evidente che l’attribuzione è reale. Eppure molti modelli climatici sono costruiti dagli stessi gruppi di persone, basandosi sulla stessa ricerca e copiando molto. C’è quindi una grande sovrapposizione tra i modelli. In altre parole, i risultati di diversi modelli non sono del tutto indipendenti. L’indipendenza, o la mancanza di essa, tra una serie di modelli è un argomento che necessita di indagine.

Abilità del modello

Anche valutare l’abilità del modello non è facile. La maggior parte dei modelli sono combinazioni di equazioni dinamiche e probabilistiche, ciascuna con molti componenti sintonizzabili. Gli scienziati modificano questi componenti in modo che i modelli rappresentino meglio il clima attuale o passato. Questa messa a punto dà un’impressione sleale dell’effettiva abilità dei modelli nel prevedere nuovi eventi.
È un noto adagio che qualsiasi modello può essere realizzato per adattarsi perfettamente ai vecchi dati. Questo è il motivo per cui solo l’abilità nel prevedere dati mai visti prima o utilizzati in alcun modo deve essere l’unico vero giudice delle prestazioni del modello.
Pensala in questo modo: un modello del clima reale può essere sintonizzato in modo da suggerire che un evento di interesse è certo che si verificherà. Se l’evento si verifica effettivamente, il modello “confermerà” falsamente l’attribuzione. Con quale frequenza si verifica questa distorsione nelle modifiche al modello?
Infine, l’uso di misure artificiali delle prestazioni per valutare modelli climatici effettivi o modificati aumenta la percezione che i modelli climatici naturali – quelli che tentano di descrivere il clima senza l’influenza umana – siano ugualmente abili. Ma questo non può essere dedotto; infatti, come detto, la valutazione delle prestazioni dei modelli climatici naturali comporta sempre un livello di incertezza che non può essere eliminato.

Calibrazione e precisione dei modelli

Richiediamo almeno che i modelli siano sia calibrati che precisi. Per ‘calibrato’ intendiamo almeno questo: che il modello riproduca fedelmente la frequenza osservata di tutti gli eventi che potrebbero essere studiati. In caso contrario, il modello non è calibrato ed è inadeguato per gli studi di attribuzione. Nessun modello climatico lo fa.
Tuttavia, le frequenze corrispondenti non sono sufficienti. Supponiamo di avere un modello di lanci di monete, che ogni volta prevedeva l’opposto del risultato: ogni volta che prevedeva croce, appariva testa e viceversa. La frequenza delle teste osservate corrisponderebbe alla frequenza delle teste previste nel modello, anche se il modello era sempre sbagliato. La calibrazione non è sufficiente; abbiamo anche bisogno di precisione.
Qui sarebbe bello dare un esempio concreto dalla letteratura degli effetti della mis-calibrazione e dell’inesattezza delle previsioni future effettive sugli studi di attribuzione, solo che non possiamo trovarne uno. Questa assenza è una prova convincente che gli studi di attribuzione sono troppo sicuri e troppo sperimentali per fidarsi.

Un requisito rigoroso

I modelli devono essere calibrati e accurati su ogni evento e scala spaziale per cui viene eseguito uno studio di attribuzione. Questo criterio rende la bontà del modello ancora più difficile da dimostrare di quanto sembri, perché i modelli sono generalmente sintonizzati su un comportamento “medio” o medio su larga scala, il che ovviamente ha molto senso, poiché questo fornisce la migliore comprensione di ciò che sta accadendo in tutto il mondo.
Ma, ancora una volta, gli eventi scelti per gli studi di attribuzione sono solitamente estremi; non sono globali o nella media per progettazione. È abbastanza difficile stimare gli estremi per gli eventi attuali, per non parlare di quelli modellati, specialmente nei modelli preindustriali con scarse osservazioni.
Questo tipo di convalida del modello è, per quanto ne sappiamo, completamente assente dalle affermazioni di attribuzione.

Difficoltà statistiche

Poiché gli eventi scelti per l’analisi sono rari o poco frequenti, le stime delle loro probabilità sono naturalmente piccole. È noto che le piccole probabilità, stimate da frequenze rare, sono più variabili e sono molto più difficili da stimare in modo affidabile. Sono inclini a oscillazioni maggiori nel processo di stima. 30
Questo è fondamentale, perché anche piccoli cambiamenti alle probabilità stimate di eventi estremi nei climi reali e naturali possono portare a oscillazioni selvagge nelle affermazioni di attribuzione. In effetti, più l’evento è estremo, più selvagge sono queste oscillazioni.

Confronti basati sulla storia

Nessun modello necessario

La modellazione del clima non è necessaria per fare affermazioni di attribuzione, come notato sopra. Un altro modo per fare un’affermazione è mostrare che gli eventi erano meno frequenti storicamente e sono più frequenti ora, a giudicare da osservazioni fatte prima e dopo una data arbitraria.
La flessibilità nella data rende facile muoversi per dare i risultati “migliori”, un altro punto di ingresso per i pregiudizi.
La difficoltà è che le misurazioni del passato comportano più incertezza rispetto alle misurazioni del presente, e spesso sostanzialmente di più. Questa incertezza deve essere trasportata attraverso tutti i livelli di un’analisi di attribuzione, ma non lo è. Maggiore è l’incertezza nella misura, più difficile è avanzare una pretesa di attribuzione.
Ad esempio, gli eventi del passato hanno quasi sempre un “plus-orinus” collegato a loro. Possiamo spiegarli matematicamente, ma questo non accade mai. Anche qui vale la critica alle stime statistiche degli estremi.

Conclusione

È forte il desiderio di dire che gli eventi attuali notevoli, dannosi o estremi sono causati dalle attività dell’uomo. Stranamente, questo è accompagnato da una mancanza di desiderio di affermare che le attività dell’uomo producono effetti benefici. Tutti gli eventi investigati sono eventi “cattivi”, quindi questi sono tutti quelli che verranno segnalati.
Ciò introduce un forte pregiudizio nei rapporti di attribuzione, probabilmente legato al desiderio di incolpare ogni evento meteorologico spiacevole sul riscaldamento globale.
La rivista Climate Change si è persino vantata di questo in una call for papers sulle attribuzioni. 31 Hanno detto che spingere le attribuzioni sulla stampa può produrre “momenti insegnabili entro breve tempo dopo un evento” e “può portare chiarezza a una questione complessa”. È abbastanza vero che le pretese di attribuzione sono chiare, ma sono anche sbagliate o fuorvianti, come abbiamo visto.
Sfortunatamente, la chiarezza che l’osservazione diretta mostra che le cose non sono poi così male fuori, e che gli eventi dannosi non sono aumentati, o addirittura sono diminuiti, non è penetrata nella comunità degli studi di attribuzione del clima.
Gli studi sull’attribuzione di eventi di cambiamento climatico si basano su una delle due ipotesi, entrambe false o non dimostrate. Gli studi basati su modelli presumono che i modelli siano perfetti e rappresentino l’atmosfera senza errori o banali. Tutte le osservazioni dimostrano che questa ipotesi è sbagliata. I modelli hanno un errore di previsione medio troppo elevato e un errore di previsione sconosciuto ma presumibilmente grande di eventi estremi. Non sono quindi affidabili. 32 Ancora una volta, i modelli devono dimostrare abilità a tutte le frequenze e le scale degli eventi per i quali sono rivendicate le attribuzioni. Inoltre, i modelli del passato, o il cosiddetto clima “naturale”, non possono mai essere confermati in modo indipendente, lasciandoci dubbi sulla loro utilità. Se i modelli sono sbagliati o incerti, lo sono anche le affermazioni sulle attribuzioni.
Gli studi di attribuzione basati sull’osservazione presuppongono che l’uomo sia la causa unica o più importante dei cambiamenti nelle osservazioni prima e dopo una data ad hoc. Le affermazioni che è così non sono provate perché i modelli climatici effettivi o modificati utilizzati per realizzarli sono imperfetti. Inoltre, l’incertezza nelle misurazioni degli eventi passati, che può essere sostanziale, non viene mai presa in considerazione, rendendo questi studi privi di significato.
Non è che gli studi di attribuzione siano impossibili; è solo che sono poveri, o peggio. Pertanto non dovrebbero essere utilizzati per il processo decisionale in alcun modo pubblico.

Appunti

  1. Vedere “Inferring causation from time series in Earth system sciences” di Runge et al., 2019, Nature Communications, https://doi.org/10.1038/s41467-019-10105-3.
  2. G Lusk, “L’utilità sociale dell’attribuzione degli eventi: responsabilità, adattamento e perdita e danno basati sulla giustizia”, ​​Cambiamento climatico 2017, 143: 201-212.
  3. B Jarvis, “Il cambiamento climatico potrebbe distruggere la sua casa in Perù. Così ha citato in giudizio una società energetica in Germania”, New York Times, 9 aprile 2019. https://www.nytimes.com/interactive/2019/04/09/magazine/climate-change-peru-law.html.
  4. S Osaka e R Bellamy, “Weather in the Anthropocene: Extreme event attribution and a modeled nature-culture divide”, Transactions of the Institute of British Geographers 2020; 45: 906–920, https://doi.org/10.1111/tran.12390.
  5. RA Betts, “Ascolta la colpa per condizioni meteorologiche estreme”, Nature World View, 26 gennaio 2021, https://www.nature.com/articles/d41586-021-00185-x.
  6. DR Durran, “Può l’emissione di avvisi di tempo pericoloso informare l’attribuzione di eventi estremi al cambiamento climatico?”, Bulletin of the American Meteorological Society 2020, 101, E1452-E1463.
  7. R McKitrick, “Questo scienziato ha dimostrato che il cambiamento climatico non sta causando condizioni meteorologiche estreme, quindi i politici hanno attaccato”, Financial Post, 7 giugno 2019. https://financialpost.com/opinion/ross-mckitrick-this-scientist-proved-climate-change-isnt-causing-extreme-weather-so-politicians-attacked.
  8. http://sciencepolicy.colorado.edu/research_areas/sparc/research/projects/extreme_events/munich_workshop/ccdl_workshop_brochure.pdf.
  9. Vedi ad esempio il 2019 Explaining Extreme Events from a Climate Perspective dell’American Meteorological Society, https://www.ametsoc.org/ams/index.cfm/publications/bulletin-of-the-american-meteorological-society-bams/explaining-extreme-events-from-a-climate-perspective/.
  10. F Kogan, W Guo e W Yang, “Tendenza della siccità di quasi 40 anni durante il riscaldamento della terra e la sicurezza alimentare 1981-2019”, Geomatica, pericoli naturali e rischio 2020; 11 (1): 469-490.
    https://www.researchgate.net/publication/339518633_Near_40-year_drought_trend_during_1981-2019_earth_warming_and_food_security.
  11. http://www.drroyspencer.com/2020/08/even-with-laura-louisiana-hurricanes-have-not-increased-since-1851/.
  12. VA Gensini e HE Brooks, “Tendenze spaziali nella frequenza dei tornado negli Stati Uniti”. Scienze del clima e dell’atmosfera 2018; 1: Numero articolo: 38.
  13. I Goklany, Impatti del cambiamento climatico: percezione e realtà. Rapporto n. 46, The Global Warming Policy Foundation, 2021.
  14. https://www.carbonbrief.org/factcheck-how-global-warming-has-increased-us-wildfires.
  15. Cfr. ad esempio P Stott et al., “Detection and attribution of climate change: a regionalspective”, Climate Change 2010, 1: 192-211.
  16. O Angelil, D Stone, M Wehner, et al., “Una valutazione indipendente delle dichiarazioni di attribuzione antropogenica per recenti eventi di temperatura e precipitazioni estreme”. Giornale del clima, 2017; 30: 5-16.
  17. NS Diffenbaugh, D Singh, JS Mankin, “Eventi climatici senza precedenti: cambiamenti storici, obiettivi ambiziosi e impegni nazionali”. Progressi scientifici 2018; 4: eaao3354.
  18. K van der Wiel, SB Kapnick, GJ van Oldenborgh, et al., “Rapida attribuzione delle precipitazioni estreme che inducono alluvioni dell’agosto 2016 nel sud della Louisiana ai cambiamenti climatici”. Scienze dell’idrologia e del sistema terrestre 2017: 21: 897–921.
  19. NS Diffenbaugh, DL Swain, D Touma, “Il riscaldamento antropogenico ha aumentato il rischio di siccità in California”. Atti dell’Accademia Nazionale delle Scienze 2015; 112: 3931–3936.
  20. P Stott e P Walton, “Attribuzione di eventi legati al clima: comprendere le esigenze degli stakeholder”, Weather 2013; 68: 274-279; la loro figura 3.
    Grazie a Ross McKitrick per averlo sottolineato.
  21. KA Reed et al., “Attribuzione prevista dell’influenza umana sull’uragano Florence”, Science Advances 2020; 6: eaaw9253.
  22. Assumiamo che il rapporto di probabilità basato sul modello sia P1 = P0 = p. In effetti, quando la qualità del modello diminuisce, p tende a 1, rendendo più difficile rivendicare l’attribuzione.
  23. EJ Becker, H van den Dool, M Pena, “Extremi climatici a breve termine: abilità di previsione e prevedibilità”, Journal of Climate 2013; 26: 512–531. C Park, et al., “Valutazione di più modelli climatici regionali per gli estremi climatici estivi sull’Asia orientale”, Climate Dynamics 2016; 46: 2469–2486.
  24. Cfr. ad esempio KL Swanson, “Emerging selection bias in largescale climate change Simulations”. Lettere di ricerca geofisica 2013; 40, doi:10.1002/grl.50562. D Koutsoyiannis, A Efstratiadis, N Mamassis, A Christodes, “Sulla credibilità delle previsioni climatiche” Scienze idrologiche 2008;
  25. 53(4). Per mostrare che i modelli globali funzionano male a livello locale, GG Anagnostopoulos, D Koutsoyiannis, A Christodes, A Efstratiadis, N Mamassis, “Un confronto tra i risultati dei modelli climatici locali e aggregati con i dati osservati”. Rivista di scienze idrologiche 2010; 55(7). Infine, R Knutti e J Sedlacek, “Robustness and errors in the new CMIP5 climate model projections”, Nature Climate Change 2012; 3: 369-373, ammettono le scarse prestazioni del modello, ma concludono notevolmente “Le incertezze non dovrebbero impedire che le decisioni vengano prese”. Tuttavia, le incertezze nelle prestazioni del modello significano anche che le decisioni dovrebbero essere meno certe.
  26. Semplici modelli di cambiamenti nelle variabili socioeconomiche fanno un lavoro migliore per spiegare i modelli spaziali delle tendenze della temperatura sulla terra. Vedere R McKitrick e L Tole, “Valutazione dei modelli esplicativi del modello spaziale delle tendenze climatiche superficiali utilizzando la selezione del modello e i metodi di media bayesiana”. Dinamiche climatiche 2012. doi:10.1007/s00382-012-1418-9.
  27. K van der Wiel et al. operazione. cit.
  28. R Vautard et al. “Contributo umano alle ondate di caldo record di giugno e luglio 2019 in Europa occidentale”, Environmental Research Letters 2020, doi:10.1088/17489326/aba3d4.
  29. Anche se non l’ho ancora visto in letteratura.
  30. Una tecnica comune è l’analisi dei valori estremi generalizzati (GEV). Ad esempio, Vautard et al., op. cit., usalo.
  31. Call for paper: https://www.springer.com/journal/10584/updates/17773280.
  32. Anche l’IPCC ammette carenze nei modelli. Vedi AR5 Synthesis Report: Climate Change 2014, Capitolo 9, p. 75., in cui si afferma che molti “studi non sono riusciti a trovare forti relazioni tra osservabili e proiezioni”, https://www.ipcc.ch/report/ar5/syr/.

Processo di revisione

GWPF pubblica articoli in una serie di formati diversi, con un diverso processo di revisione relativo a ciascuno.

  • I nostri report GWPF di lunga durata di punta sono tutti esaminati dal nostro Academic Advisory Panel.
  • I briefing e le note del GWPF sono documenti più brevi e vengono rivisti internamente e/o esternamente come richiesto.

Inoltre, per la maggior parte delle pubblicazioni, invitiamo recensioni esterne da parte di soggetti che ci aspetteremmo fossero critici. Se questi critici hanno commenti sostanziali, offriamo di pubblicarli insieme al documento principale. In questo modo, speriamo di incoraggiare un dibattito aperto sulle aree importanti in cui operiamo.
Il processo di revisione per gli articoli GWPF è quindi un po’ più approfondito di una tipica recensione per una rivista accademica.

  • Sono coinvolti più potenziali revisori
  • Il numero di commenti sostanziali in genere supera la revisione paritaria della rivista
  • L’identità dell’autore è nota ai potenziali revisori.

Essendo un’organizzazione soggetta a critiche a volte molto ostili, il nostro processo di revisione deve essere molto attento. Tutte le parti coinvolte trattano pertanto le recensioni con la massima serietà.
La responsabilità finale della pubblicazione spetta al presidente degli amministratori fiduciari, Terence Mordaunt, e al direttore del GWPF, il dottor Benny Peiser. Ma in ogni caso, le opinioni espresse sono quelle dell’autore. GWPF non ha mai avuto alcuna posizione aziendale.

Informazioni sulla Fondazione per la politica sul riscaldamento globale

La Global Warming Policy Foundation è un think tank multipartitico e apartitico e un ente di beneficenza educativo registrato che, sebbene di mentalità aperta sulla scienza contestata del riscaldamento globale, è profondamente preoccupato per i costi e altre implicazioni di molte delle politiche attualmente sostenute .
Il nostro obiettivo principale è analizzare le politiche sul riscaldamento globale e le loro implicazioni economiche e di altro tipo. Il nostro obiettivo è fornire l’analisi e la consulenza economica più solide e affidabili. Cerchiamo soprattutto di informare i media, i politici e l’opinione pubblica, in modo degno di nota, sull’argomento in generale e sulla disinformazione a cui sono troppo frequentemente sottoposti in questo momento.
La chiave del successo del GWPF è la fiducia e la credibilità che ci siamo guadagnati agli occhi di un numero crescente di politici, giornalisti e pubblico interessato. Il GWPF è finanziato in modo schiacciante da donazioni volontarie da un certo numero di privati ​​e trust di beneficenza. Al fine di rendere chiara la sua completa indipendenza, non accetta regali né da società energetiche né da chiunque abbia un interesse significativo in una società energetica.
Le opinioni espresse nelle pubblicazioni della Global Warming Policy Foundation sono quelle degli autori, non quelle del GWPF, dei suoi fiduciari, dei suoi membri del Consiglio consultivo accademico o dei suoi direttori.



I canali dei social media stanno limitando la portata di Megachiroptera: Twitter, Facebook ed altri social di area Zuckerberg hanno creato una sorta di vuoto cosmico intorno alla pagina ed al profilo mostrando gli aggiornamenti con ritardi di ore.

Megachiroptera non riceve soldi da nessuno e non fa pubblicità per cui non ci sono entrate monetarie di nessun tipo. Il lavoro di Megachiroptera è sorretto solo dalla passione e dall’intento di dare un indirizzo in mezzo a questo mare di disinformazione.

Non ci sono complotti

Ci sono persone e fatti

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