Saltar al contenido

Autor: Silvia Alonso Pérez

Soy profesora e investigadora. Me gusta la divulgación científica, la música, leer, la programación, la tecnología, el running, la gente amable, sencilla y con buen humor.
Siempre aprendiendo algo nuevo.

La atmósfera primitiva era menos densa de lo que se creía

Según un estudio publicado recientemente en Nature, la atmósfera primitiva en nuestro planeta, hace más de 2700 millones de años, era menos densa de lo que hasta ahora se creía. Hasta ahora se pensaba que la atmósfera terrestre por aquel entonces podría haber tenido una densidad del doble de los niveles actuales, pero gracias a las huellas fósiles de gotas de lluvia se ha podido descartar esta posibilidad.

En el artículo publicado en Nature se estudian las huellas de gotas de lluvia que cayeron sobre cenizas volcánicas hace entre 2700 y 1700 millones de año. Al entrar en contacto con las cenizas volcánicas, las gotas formaron surcos que ahora pueden observarse en las rocas estudiadas, en el sur de África. La clave está en el tamaño de estas huellas y en el efecto que la presión atmosférica tiene sobre la forma de las gotas. Según Som et al., si la atmósfera primitiva hubiese sido más gruesa que la actual, el tamaño máximo de las huellas que hubiera dejado la lluvia en las cenizas volcánicas habría sido más pequeño.

Para comparar con el tamaño de huellas actuales, los investigadores tomaron medidas de las que la lluvia dejó en las cenizas del volcán Eyjafjalla, en Islandia, en el año 2010.

La referencia completa del artículo de Som et al. es: Som, S.M.; Catling, D.C.; Harnmeijer, J.P.; Polivka, P.M.; Buick, R. “Air

Tendencias que parecen lineales, pero no lo son

A medida que vas teniendo más experiencia en mostrar datos te das cuenta de la importancia que tiene el elegir la mejor manera de representarlos en una gráfica. La escala, los colores, los símbolos que representan los puntos, las curvas de ajuste, las leyendas…. todo tiene que hacerse de la manera más apropiada para que el lector entienda, de un solo vistazo, lo que queremos mostrar.

(Imagen de: Ciencia Activa).

Una vez representados los datos, un problema típico es elegir cuál es la forma de la curva de ajuste a una serie de puntos. Aveces, por simple inspección visual, nos da la impresión de que la nube de puntos se va ajustar muy bien a una recta. En ese caso elegimos un ajuste lineal, calculamos la bondad del ajuste a través de R^2 y si el valor es bueno nos quedamos satisfechos. Sin embargo aveces, aunque nuestra vista y el valor R^2 parezcan confirmarlo, el ajuste lineal no es la respuesta.

En el blog Topologic Oceans hay un post muy interesante sobre este tema, titulado «Graphing Out Loud: curves and lines«. En este artículo se habla del curioso caso de las series temporales de CO2 claramente manipuladas por el autor del blog C3Headlines en esta entrada. En C3Headlines, un blog que podríamos catalogar facilmente como «negacionista» en asuntos de Cambio Climático, tratan de echar un cable al autor de el todavía más conocido blog negacionista Watts Up With That?, acerca de este artículo donde su autor pone en duda (como siempre), los resultados publicados en un trabajo científico. El trabajo en cuestión es el paper titulado «Evidence for super-exponentially accelerating atmospheric carbon dioxide growth«, de Andreas D. Hüsler y Didier Sornette (Atmospheric and Oceanic Physics, 2011). Hüsler y Sornette llegan a la conclusión de que existe un crecimiento exponencial y acelerado de las concentraciones de CO2 en la atmósfera, pero los blogueros de Watts Up With That? y C3Headlines quieren hacer ver que los expertos no tienen razón y el crecimiento de las concentraciones de CO2 es simplemente lineal. Para ello en C3Headlines lo que hacen es representar los datos de una manera muy dudosa: por un lado, en vez de representar la serie de promedios anuales, eligen representar la serie de promedios de los meses de enero. El por qué solo usan los datos de enero pero en el título de la gráfica no lo aclaran (solo ponen Monthly CO2 ppm levels since late 1958) es todo un misterio que ya nos puede hacer pensar mal (¿quizás los datos de los meses de enero son los que muestran un comportamiento aparentemente más lineal de la serie?).

Ahora la cuestión clave es fijarse en el ajuste lineal marcado con una líne roja sobre los puntos grises. En la pequeña gráfica que se incluye en la parte superior izquierda se nos muestra cómo se vería un ajuste lineal (en rojo) y un ajuste exponencial (en verde). A simple vista la serie temporal mostrada parece asemejarse más a la línea roja, luego…el ajuste es lineal. Además, el R^2 es de 0.986, muy bueno, así que ya no hay dudas de que el ajuste lineal es el mejor. Pero, tal y como apunta el autor de Topologic Oceans, hay un pequeño problema

Juego online de geografía del Jet Propulsion Laboratory

Navegando por las entradas de blog de la web Global Climate Change (NASA) leí sobre una página del Jet Propulsion Laboratory en el que, si te gusta la geografía, puedes entretenerte un buen rato con un curioso juego online. Se llama «Where on Earth?» y puedes llegar a él desde aquí. En el juego te muestran una imagen de satélite tomada por el instrumento Multi-angle Imaging SpectroRadiometer (MISR), dan una serie de pistas sobre la región que se ve en la imágen y hacen una serie de preguntas que debes responder. El objetivo principal, por supuesto, es averiguar exactamente a qué lugar de la Tierra corresponde la imagen.

Los acertijos están diseñados para animarte a entender los procesos físicos, biológicos y humanos que influyen en nuestro planeta, abarcando temas que van desde la arqueología hasta la zoología. Dentro de cada acertijo podrás encontrar el enlace que lleva a las respuestas. Se publica un acertijo cada cuatro meses y puedes acceder a jugar con todos los anteriormente publicados.

Algunas imágenes parecen mucho más fáciles de localizar que otras, pero hay que ser un buen observador y saber mucho de nuestro planeta para conseguir responder a todas las preguntas. Un auténtico desafío para detectives

Verificado por MonsterInsights