{"id":551,"date":"2008-04-30T07:48:15","date_gmt":"2008-04-30T12:48:15","guid":{"rendered":"http:\/\/www.realclimate.org\/index.php\/archives\/2008\/04\/back-to-the-future\/langswitch_lang\/sp"},"modified":"2008-07-21T17:00:39","modified_gmt":"2008-07-21T22:00:39","slug":"back-to-the-future","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.realclimate.org\/index.php\/archives\/2008\/04\/back-to-the-future\/","title":{"rendered":"Back to the future Volver al Futuro<\/lang_sp>"},"content":{"rendered":"
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A few weeks ago I was at a meeting<\/a> in Cambridge that discussed how (or whether) paleo-climate information can reduce the known uncertainties in future climate simulations.<\/p>\n

The uncertainties in the impacts of rising greenhouse gases on multiple systems are significant: the potential impact on ENSO or the overturning circulation in the North Atlantic, probable feedbacks on atmospheric composition (CO2<\/sub>, CH4<\/sub>, N2<\/sub>O, aerosols), the predictability of decadal climate change, global climate sensitivity itself, and perhaps most importantly, what will happen to ice sheets and regional rainfall in a warming climate. <\/p>\n

The reason why paleo-climate information may be key in these cases is because all of these climate components have changed in the past. If we can understand why and how those changes occurred then, that might inform our projections of changes in the future. Unfortunately, the simplest use of the record – just going back to a point that had similar conditions to what we expect for the future – doesn’t work very well because there are no good analogs for the perturbations we are making. The world has never before seen such a rapid rise in greenhouse gases with the present-day configuration of the continents and with large amounts of polar ice. So more sophisticated approaches must be developed and this meeting was devoted to examining them.<\/p>\n

Traducido por Angela Carosio<\/small><\/lang_sp>
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The first point that can be made is a simple one. If something happened in the past, that means it’s possible! Thus evidence for past climate changes in ENSO, ice sheets and the carbon cycle (for instance) demonstrate quite clearly that these systems are indeed sensitive to external changes. Therefore, assuming that they can’t change in the future would be foolish. This is basic, but not really useful in a practical sense. <\/p>\n

All future projections rely on models of some sort. Dominant in the climate issue are the large scale ocean-atmosphere GCMs that were discussed extensively in the latest IPCC report, but other kinds of simpler or more specialised or more conceptual models can also be used. The reason those other models are still useful is that the GCMs are not complete. That is, they do not contain all the possible interactions that we know from the paleo record and modern observations can occur. This is a second point – interactions seen in the record, say between carbon dioxide levels or dust amounts and Milankovitch forcing imply that there are mechanisms that connect them. Those mechanisms may be only imperfectly known, but the paleo-record does highlight the need to quantify these mechanisms for models to be more complete.<\/p>\n

The third point, and possibly the most important, is that the paleo-record is useful for model evaluation. All episodes in climate history (in principle) should allow us to quantify how good the models are and how appropriate are our hypotheses for climate change in the past. It’s vital to note the connection though – models embody much data and assumptions about how climate works, but for their climate to change you need a hypothesis – like a change in the Earth’s orbit, or volcanic activity, or solar changes etc. Comparing model simulations to observational data is then a test of the two factors together. Even if the hypothesis is that a change is due to intrinsic variability, a simulation of a model to look for the magnitude of intrinsic changes (possibly due to multiple steady states or similar) is still a test both of the model and the hypothesis. If the test fails, it shows that one or other elements (or both) must be lacking or that the data may be incomplete or mis-interpreted. If it passes, then we a have a self-consistent explanation of the observed change that may, however, not be unique (but it’s a good start!).<\/p>\n

But what is the relevance of these tests? What can a successful model of the impacts of a change in the North Atlantic overturning circulation or a shift in the Earth’s orbit really do for future projections? This is where most of the attention is being directed. The key unknown is whether the skill of a model on a paleo-climate question is correlated to the magnitude of change in a scenario. If there is no correlation – i.e. the projections of the models that do well on the paleo-climate test span the same range as the models that did badly, then nothing much has been gained. If however, one could show that the models that did best, for instance at mid-Holocene rainfall changes, systematically gave a different projection, for instance, of greater changes in the Indian Monsoon under increasing GHGs, then we would have reason to weight the different model projections to come up with a revised assessment. Similarly, if an ice sheet model can’t match the rapid melt seen during the deglaciation, then its credibility in projecting future melt rates would\/should be lessened.<\/p>\n

Unfortunately apart from a few coordinated experiments for the last glacial period and the mid-Holocene (i.e. PMIP<\/a>) with models that don’t necessarily overlap with those in the AR4 archive, this database of model results and tests just doesn’t exist. Of course, individual models have looked at many various paleo-climate events ranging from the Little Ice Age to the Cretaceous, but this serves mainly as an advance scouting party to determine the lay of the land rather than a full road map. Thus we are faced with two problems – we do not yet know which paleo-climate events are likely to be most useful (though everyone has their ideas), and we do not have the databases that allow you to match the paleo simulations with the future projections. <\/p>\n

In looking at the paleo record for useful model tests, there are two classes of problems: what happened at a specific time, or what the response is to a specific forcing or event. The first requires a full description of the different forcings at one time, the second a collection of data over many time periods associated with one forcing. An example of the first approach would be the last glacial maximum where the changes in orbit, greenhouse gases, dust, ice sheets and vegetation (at least) all need to be included. The second class is typified by looking for the response to volcanoes by lumping together all the years after big eruptions. Similar approaches could be developed in the first class for the mid-Pliocene, the 8.2 kyr event, the Eemian (last inter-glacial), early Holocene, the deglaciation, the early Eocene, the PETM, the Little Ice Age etc. and for the second class, orbital forcing, solar forcing, Dansgaard-Oeschger events, Heinrich events etc. <\/p>\n

But there is still one element lacking. For most of these cases, our knowledge of changes at these times is fragmentary, spread over dozens to hundreds of papers and subject to multiple interpretations. In short, it’s a mess. The missing element is the work required to pull all of that together and produce a synthesis<\/em> that can be easily compared to the models. That this synthesis is only rarely done underlines the difficulties involved. To be sure there are good examples – CLIMAP (and its recent update, MARGO) for the LGM ocean temperatures, the vegetation and precipitation databases for the mid-Holocene at PMIP, the spatially resolved temperature patterns over the last few hundred years from multiple proxies, etc. Each of these have been used very successfully in model-data comparisons and have been hugely influential inside and outside the paleo-community. <\/p>\n

It may seem odd that this kind of study is not undertaken more often, but there are reasons. Most fundamentally it is because the tools and techniques required for doing good synthesis work are not the same as those for making measurements or for developing models. It could in fact be described as a new kind of science (though in essence it is not new at all) requiring, perhaps, a new kind of scientist. One who is at ease in dealing with the disparate sources of paleo-data and aware of the problems, and yet conscious of what is needed (and why) by modellers. Or additionally modellers who understand what the proxy data depends on and who can build that into the models themselves making for more direct model-data comparisons. <\/p>\n

Should the paleo-community therefore increase the emphasis on synthesis and allocate more funds and positions accordingly? This is often a contentious issue since whenever people discuss the need for work to be done to integrate existing information, some will question whether the primacy of new data gathering is being threatened. This meeting was no exception. However, I am convinced that this debate isn’t the zero sum game implied by the argument. On the contrary, synthesising the information from a highly technical field and making it useful for others outside is a fundamental part of increasing respect for the field as a whole and actually increases the size of the pot available in the long term. Yet the lack of appropriately skilled people who can gain the respect of the data gatherers and deliver the ‘value added’ products to the modellers remains a serious obstacle. <\/p>\n

Despite the problems and the undoubted challenges in bringing paleo-data\/model comparisons up to a new level, it was heartening to see these issues tackled head on. The desire to turn throwaway lines in grant applications into real science was actually quite inspiring – so much so that I should probably stop writing blog posts and get on with it. <\/p>\n

The above condensed version of the meeting is heavily influenced by conversations and talks there, particularly with Peter Huybers, Paul Valdes, Eric Wolff and Sandy Harrison among others.<\/small> <\/p>\n


\nUnas semanas atr\u00e1s estuve en una reuni\u00f3n<\/a> en Cambridge donde se discuti\u00f3 como, o si, la informaci\u00f3n paleo clim\u00e1tica puede reducir las incertidumbres conocidas en simulaciones clim\u00e1ticas futuras.<\/p>\n

Las incertidumbres en el impacto que provoca el aumento de gases de invernadero en m\u00faltiples sistemas son significativas: el potencial impacto de ENSO Oscilaci\u00f3n del Sur, El Ni\u00f1o (El Ni\u00f1o Southern Oscillation, ENSO, por sus siglas en ingl\u00e9s), o el vuelco en la circulaci\u00f3n del atl\u00e1ntico norte, probable informaci\u00f3n sobre la composici\u00f3n atmosf\u00e9rica (CO2, CH4, N2O, aerosoles), la posibilidad de pronosticar los cambios clim\u00e1ticos por d\u00e9cadas la sensibilidad misma del clima global y, quiz\u00e1s la m\u00e1s importante es que suceder\u00e1 con las capas de hielo y el r\u00e9gimen de lluvias regional en un clima m\u00e1s c\u00e1lido.<\/p>\n

La raz\u00f3n por la cual la informaci\u00f3n paleo clim\u00e1tica puede ser clave en estos casos es que todos estos componentes clim\u00e1ticos han cambiado en el pasado. Si se pueden entender el c\u00f3mo y el porqu\u00e9 de estos cambios en el pasado, se pueden modelar nuestras proyecciones de cambio para el futuro. Lamentablemente, el simple uso del registro, ir hacia atr\u00e1s hasta un punto que tenga condiciones similares a las que esperamos para el futuro no funciona muy bien, ya que no hay buenas analog\u00edas a los trastornos que estamos causando. Nunca se ha visto antes un aumento tan veloz de gases de invernadero con la presente configuraci\u00f3n de los continentes y vastas cantidades de hielo polar. Por ende, se deben desarrollar enfoques m\u00e1s sofisticados y esta reuni\u00f3n estuvo dedicada a examinar dichos enfoques.<\/p>\n

La primera observaci\u00f3n que se puede hacer es muy sencilla. \u00a1Si algo sucedi\u00f3 en el pasado, entonces eso significa que es posible! As\u00ed, cambios en ENSO, capas de hielo y los ciclos del carbono, por ejemplo, demuestran claramente que estos sistemas son realmente sensibles a cambios externos. Por lo tanto, asumir que no pueden cambiar en el futuro ser\u00eda ingenuo. Esto es b\u00e1sico, pero no verdaderamente \u00fatil desde un punto de vista pr\u00e1ctico. <\/p>\n

Toda proyecci\u00f3n futura cuenta con modelos de alg\u00fan tipo. Lo que domina en el tema clim\u00e1tico son los GCMs (Global Climate Model, GCM por sus siglas en ingl\u00e9s) modelos clim\u00e1ticos globales oc\u00e9ano atmosf\u00e9ricos a gran escala, que fueron discutidos extensamente en el \u00faltimo informe del Panel Intergubernamental del Cambio Clim\u00e1tico, conocido por sus siglas IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change en ingl\u00e9s), pero tambi\u00e9n se pueden usar otros modelos m\u00e1s simples, m\u00e1s especializados o m\u00e1s conceptuales. La raz\u00f3n por la que estos otros modelos son a\u00fan \u00fatiles es que los GCMs no son completos, no contienen todas las posibles interacciones que conocemos de los registros paleo clim\u00e1ticos y pueden ocurrir observaciones modernas. Segundo, las interacciones observadas en los registros como, por ejemplo, entre los niveles de di\u00f3xido de carbono o cantidades de polvo y el forzante de Milankovitch, implican que hay un mecanismo que los conecta. Estos mecanismos pueden ser solo imperfectamente conocidos, pero los registros paleo clim\u00e1ticos resaltan la necesidad de cuantificar dichos mecanismos para que los modelos sean m\u00e1s completos. <\/p>\n

Tercero, y probablemente el tema m\u00e1s importante, es que los registros paleo clim\u00e1ticos son \u00fatiles para evaluar los modelos. Todo episodio en la historia clim\u00e1tica, en principio, debiera dejarnos cuantificar cuan buenos son nuestros modelos y cuan apropiada es nuestra hip\u00f3tesis sobre cambios clim\u00e1ticos en el pasado. Sin embargo, es vital tomar nota de un detalle, los modelos incluyen muchos m\u00e1s datos y suposiciones sobre c\u00f3mo funciona el clima, pero para que el clima de los modelos cambie se necesita una hip\u00f3tesis, como podr\u00edan ser un cambio en la \u00f3rbita terrestre, actividad volc\u00e1nica, cambios en el sol, etc. Comparar simulaciones de modelos clim\u00e1ticos con datos observados se convierte en una evaluaci\u00f3n de los dos factores juntos. A\u00fan cuando la hip\u00f3tesis sea que los cambios se deben a variaciones intr\u00ednsecas, una simulaci\u00f3n en un modelo buscando la magnitud de cambios intr\u00ednsecos (posiblemente debido a m\u00faltiples estados constantes o similar) sigue siendo una prueba de evaluaci\u00f3n tanto para el modelo como para la hip\u00f3tesis. Si la evaluaci\u00f3n fracasa, es una muestra que uno o algunos elementos (o ambos) son deficientes, o que la informaci\u00f3n est\u00e1 incompleta o mal interpretada. Si la evaluaci\u00f3n es exitosa, tenemos una explicaci\u00f3n consistente de los cambios observados que puede, no obstante, no ser \u00fanica, pero es un buen punto de partida.<\/p>\n

Pero, \u00bfCu\u00e1l es la relevancia de estas evaluaciones? \u00bfQu\u00e9 es lo que un modelo sobre impactos de cambios en el vuelco de la circulaci\u00f3n oce\u00e1nica del atl\u00e1ntico norte, o cambios en la \u00f3rbita terrestre, puede realmente ofrecer para proyecciones futuras? Aqu\u00ed se dirige la mayor parte de la atenci\u00f3n. La clave desconocida es, si la habilidad de un modelo en una cuesti\u00f3n paleo clim\u00e1tica esta correlacionada con la magnitud del cambio en una situaci\u00f3n. Si no est\u00e1 correlacionada, por ejemplo, las proyecciones de los modelos paleo clim\u00e1ticos que dieron buenos resultados abarcan la misma esfera de acci\u00f3n que los modelos que dieron malos resultados, entonces no se ha ganado mucho. Sin embargo, si se puede demostrar que los modelos exitosos en, por ejemplo, cambios en el r\u00e9gimen de lluvias a mediados del Holoceno, dieron sistem\u00e1ticamente proyecciones diferentes, por ejemplo, a grandes cambios en el Monz\u00f3n \u00edndico bajo condiciones de gases de invernadero crecientes (Green House Gases, GHG por sus siglas en ingl\u00e9s), entonces se tendr\u00eda una raz\u00f3n para sopesar las diferentes proyecciones de modelos para llegar a una evaluaci\u00f3n revisada. Asimismo, si un modelo no puede coincidir con el r\u00e1pido derretimiento de las capas de hielo en un per\u00edodo de deshielo, entonces se debiera disminuir la credibilidad al proyectar futuras estimaciones de derretimiento.<\/p>\n

Desafortunadamente, aparte de unos pocos experimentos coordinados para el \u00faltimo per\u00edodo glacial y mediados del Holoceno (por ejemplo PMIP<\/a>, Paleoclimate Modelling Intercomparison Proyect, por sus siglas en ingl\u00e9s) con modelos que no necesariamente superponen con los que se encuentran en el archivo AR4 (Fourth Assessment Report, AR4 por sus siglas en ingl\u00e9s), no existe una base de datos de resultados y evaluaciones. Se han mirado varios eventos paleo clim\u00e1ticos en modelos individuales, desde la Peque\u00f1a Edad de Hielo al Cret\u00e1ceo, pero esto solo sirve como grupo de exploraci\u00f3n adelantada que determina solo un trazado en la tierra en lugar de la hoja de ruta completa. De modo que nos enfrentamos con dos problemas: todav\u00eda no se sabe qu\u00e9 eventos paleo clim\u00e1ticos ser\u00edan los m\u00e1s \u00fatiles (aunque todos tienen ideas propias), y no se tiene la base de datos que permitir\u00eda hacer coincidir las paleo simulaciones con las proyecciones a futuro.<\/p>\n

Cuando se miran los registros paleo clim\u00e1ticos para sacar de ellos modelos de evaluaci\u00f3n \u00fatiles, hay dos tipos de problemas: lo que sucedi\u00f3 en un per\u00edodo espec\u00edfico, y cu\u00e1les son las respuestas a un forzante o evento espec\u00edfico. Para el primero se requiere una descripci\u00f3n completa de los diferentes forzantes en el per\u00edodo espec\u00edfico, para el segundo, una recopilaci\u00f3n de datos abarcando muchos per\u00edodos de tiempo asociados con un forzante. Un ejemplo del primer enfoque ser\u00eda el \u00faltimo per\u00edodo glacial m\u00e1ximo donde se debieran incluir, por lo menos, los cambios en la \u00f3rbita terrestre, los gases de invernadero, polvo, capas de hielo y vegetaci\u00f3n. La segunda clase se caracteriza por su b\u00fasqueda de respuestas a erupciones volc\u00e1nicas mediante el agrupamiento de todos los a\u00f1os posteriores a grandes erupciones. Se podr\u00edan desarrollar enfoques similares para la primera clase para el per\u00edodo Plioceno medio, el evento conocido como 8.2 kyr, el per\u00edodo Eemian (tambi\u00e9n conocido como Riss W\u00fcrm, \u00faltimo per\u00edodo inter glacial), principios del Holoceno, la desglaciaci\u00f3n, principios del Eoceno, el PETM (Paleocene-Eocene Thermal Maximum, PETM por sus siglas en ingl\u00e9s), la Peque\u00f1a Edad de Hielo, etc, y para la segunda clase, forzantes orbitales, forzantes solares, eventos de Dansgaard-Oeschger, eventos de Heinrich, etc.<\/p>\n

Pero todav\u00eda falta un elemento. En la mayor\u00eda de los casos nuestro conocimiento sobre cambios en estos per\u00edodos de tiempo es fragmentario, est\u00e1 repartido desde docenas a cientos art\u00edculos, y sujeto a m\u00faltiples interpretaciones. Resumiendo, es una situaci\u00f3n muy complicada. El elemento que falta es poner toda esa informaci\u00f3n junta y producir un resumen que sea f\u00e1cilmente comparable con los modelos. El hecho que este resumen se hace solo en raras ocasiones hace hincapi\u00e9 en las dificultades que entra\u00f1a. Hay buenos ejemplos de ello, CLIMAP (Long range Investigation, Mapping and Prediction, CLIMAP por sus siglas en ingl\u00e9s) y su reciente actualizaci\u00f3n, MARGO (Multiproxy approach for the reconstruction of the glacial ocean surface, MARGO por sus siglas en ingl\u00e9s) por las temperaturas oce\u00e1nicas del \u00faltimo per\u00edodo glacial m\u00e1ximo(LGM, por sus siglas en ingl\u00e9s), las bases de datos de precipitaci\u00f3n y vegetaci\u00f3n para el per\u00edodo Holoceno medio en PIMP, especialmente la resoluci\u00f3n de los patrones de temperatura de los \u00faltimos cientos de a\u00f1os de m\u00faltiples servidores porxy, etc. Se han utilizado con mucho \u00e9xito cada uno de estos sistemas en modelos de comparaci\u00f3n de datos y han sido muy influyentes dentro y fuera de la comunidad paleo clim\u00e1tica. <\/p>\n

Parece raro que este tipo de estudio no se realice con mayor frecuencia, pero tiene sus razones. Fundamentalmente se debe a que las herramientas y las t\u00e9cnicas requeridas para obtener un buen resumen no son las mismas que para hacer mediciones o desarrollar modelos. Se podr\u00eda describir como un nuevo tipo de ciencia (aunque en la ciencia no sea nuevo para nada) que requerir\u00eda, quiz\u00e1, de un nuevo tipo de cient\u00edfico, alguien que se sintiera c\u00f3modo con las distintas fuentes de datos paleol\u00edticos y que fuera consciente de los problemas, y a\u00fan as\u00ed fuera consciente de lo que los modelistas necesitan y por qu\u00e9 lo necesitan. O, por otra parte, se necesitar\u00edan personas que trabajen en modelos que entiendan de qu\u00e9 dependen los datos indirectos y qui\u00e9n puede desarrollarlos en los modelos, haciendo de este modo m\u00e1s directa la comparaci\u00f3n de datos con los modelos.<\/p>\n

\u00bfLa comunidad paleol\u00edtica debiera, entonces, incrementar el \u00e9nfasis en la s\u00edntesis y asignar m\u00e1s fondos y posiciones consecuentes? Esto es, a menudo, una cuesti\u00f3n pol\u00e9mica, ya que cuando se discute la necesidad de trabajadores para integrar la informaci\u00f3n existente, algunos se preguntan si la primac\u00eda de la recopilaci\u00f3n de datos nuevos est\u00e1 siendo amenazada. Esta reuni\u00f3n no fue una excepci\u00f3n. Sin embargo, estoy convencido que este debate no es la suma cero impl\u00edcita en el argumento, sino todo lo contrario. Resumir la informaci\u00f3n desde un campo altamente t\u00e9cnico y hacer dicha informaci\u00f3n \u00fatil para otros fuera del campo es fundamental para aumentar el respeto por este campo de estudio y as\u00ed incrementar la cantidad de fondos de investigaci\u00f3n disponibles a largo plazo. Sin embargo, la falta de gente capacitada que podr\u00eda ganarse el respeto de los recolectores de informaci\u00f3n y que podr\u00edan entregar un producto con valor agregado a los encargados de ejecutar los modelos presenta un serio obst\u00e1culo.<\/p>\n

A pesar de los problemas y de los incuestionables desaf\u00edos que representa llevar datos paleol\u00edticos y comparaciones de modelos a un nuevo nivel, fue alentador ver que estos temas fueron abordados de frente. El deseo de tirar l\u00edneas para solicitudes de subvenci\u00f3n para la ciencia real fue muy inspirador, tanto as\u00ed, que yo debiera dejar de escribir blogs y dedicarme a ello.<\/p>\n

La versi\u00f3n condensada de la reuni\u00f3n est\u00e1 altamente influenciada por conversaciones y charlas de la misma, particularmente con Peter Huybers, Paul Valdes, Eric Wolff y Sandy Harrison entre otros.<\/small>
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