martes, 21 de enero de 2014

Las temperaturas del año 2013


GISS (Goddard Institute for Space Studies) acaba de hacer públicos sus datos de temperatura del año 2013, que dan una anomalía global de + 0,61 ºC tomando como base el período de 30 años entre 1951 y 1980.

Vemos en el gráfico que la tendencia a un estancamiento de las temperaturas continúa, ya que la tendencia es, desde el año 2001 hasta el año 2013, de +0,001 ºC/año. Sin embargo, podemos observar también que el coeficiente de correlación de la recta de regresión es muy pequeño, lo que nos indica que esta tendencia no es significativa. En cambio, el coeficiente de correlación del período 1970-2000 es elevado, lo que indica que su tendencia es significativa.


 El período 2001-2013 continúa enmarcándose perfectamente en la tendencia del período 1970-2000, tanto en lo que se refiere a las anomalías globales como en las de los dos hemisferios. En el hemisferio norte, como en el sur, los coeficientes de correlación de las respectivas rectas de regresión del período 2001-2013 también tienen unos valores bajos que no permiten considerar que su tendencia sea significativa.




2 comentarios:

  1. - El período 2001-2013 continúa enmarcándose perfectamente en la tendencia del período 1970-2000 ...

    Solo si te obsesionas con la regresión lineal de mínimos cuadrados, cuya justificación se me escapa.

    Si lo miras con un filtro de 11 años (línea verde), por aquello de los ciclos solares, no ves nada de que continúe enmarcándose en la tendencia anterior:

    http://plazamoyua.files.wordpress.com/2013/03/hadcrut4-mm12m-mm11a.png

    Lo que ves es que parece haber un perfecto cambio de tendencia. Y si le plantas una polinómica al filtro verde, de forma que la sigue como un guante, ves la inflexión hacia 2003 - 2004.

    Yo me iría olvidando de ese juego de las líneas rectas, que no tiene sentido en ninguna serie de datos del clima, en ninguna escala.

    Pero en todo caso, ni el juego de rectas ni el de curvas te dice nada respecto al futuro.

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  2. La regresión lineal es perfectamente aplicable a los datos climáticos, como lo es a cualquier conjunto de datos que respondan a una distribución normal.

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