I dati NOAA aggiornati ad aprile 2012

Le anomalie di temperatura media mondiale (GHCN-M 3.1.0) scaricabili da qui sono state aggiornate con i dati relativi al mese di aprile 2012. Ho descritto l’aggiornamento precedente (marzo 2012) qui.
Le differenze di temperature (novembre 2011-aprile 2012) si presentano così (pdf)

Fig.1: Differenza tra l'anomalia di novembre 2011 e quella di Aprile 2012. Ricordo che questa differenza corrisponde ad una differenza di temperatura (TNov-TApr) se la temperatura di riferimento è la stessa.

insieme alla posizione temporale degli eventi caldi (triangoli rossi) e freddi (triangoli blu) riportati negli elenchi a destra.
Si nota un avvicinamento alla linea di zero, in particolare nella parte iniziale del grafico (1880-1920), come si vede nel confronto tra tutti i dataset disponibili (pdf)

Fig.2: Confronto tra le differenze di anomalie da dicembre 2011 ad aprile 2012, rispetto a novembre 2011.

Tutti i dati, tranne dicembre 2011, mostrano un andamento simile: in particolare, attorno al 1892 si nota un aumento di temperatura (presente anche in dicembre, seppure debole) che dovrebbe indicare l’evento ENSO del 1892.
Per mostrare differenze e somiglianze tramite dati più leggibili, nel grafico successivo vengono mostrate le medie mobili a 4.25 anni (51 mesi) di tutti i dataset (pdf).

Fig.3: Medie mobili a passo 51 mesi (4.25 anni) dei valori rappresentati in Fig.2.

Nel grafico non sembra essere presente niente di particolare, tranne uno smussamento dell’ampia “insenatura” presente nei dati dei due mesi precedenti, tra il 1886 e il 1912. Nella parte tra il 1960 e il 1990, il grafico rientra nella fascia dalla quale era parzialmente uscito gennaio 2012 (linea verde).

Però adesso si hanno a disposizione 6 set di dati, con i quali si può tentare di vedere se c’è qualche andamento sistematico.
Con questo scopo ho fatto le seguenti operazioni:

Ho “fittato” con i minimi quadrati (non pesati) tutti i dataset per osservare eventuali variazioni di pendenza.È sufficiente guardare i grafici per capire che un fit lineare non è adatto a rappresentare i dati: per questo non solo non mostro i fit, ma quelle rappresentazioni lineari non le ho neanche tracciate. I minimi quadrati mi garantiscono la costruzione di una media e tanto mi basta per avere una pendenza e un errore. L’andamento nel tempo delle pendenze è mostrato nella figura 4 (pdf)

Fig.4: Come cambia nel tempo la pendenza dei dati NOAA. La linea continua è il fit parabolico (pesato con gli errori).

 

insieme al fit parabolico (questa volta pesato). I dati numerici sono disponibili qui. Dal grafico, credo si possano dedurre due cose: la pendenza sta tranquillamente crescendo in modo lineare e i dati di aprile sono un “incidente” di NOAA oppure la parabola ha un senso e il coefficiente angolare comincia a diminuire (i dati tendono ad appiattirsi). Guardando la Fig.2, la prima ipotesi non sembra probabile e vedremo poi come qualcos’altro sembri confermare la seconda ipotesi.

Ho calcolato gli spettri di potenza di tutti i 6 dataset mensili disponibili (vedere qui per una discussione sugli spettri) e li mostro nella Fig.5 (pdf) e nell’ingrandimento della sua parte sinistra (Fig.6, pdf).

Fig.5: Spettro di potenza di tutti i dati. Si noti la differenza di potenza (altezza) dei massimi e anche lo spostamento della posizione.

Fig.6: Come Fig.5. In evidenza la situazione per i massimi di potenza inferiore.

 

In entrambe le figure precedenti appare, nella legenda, kr=2. Uso questo parametro per rappresentare a maggiore risoluzione la ricostruzione dello spettro dopo aver calcolato i coefficienti: kr=2 significa che uso una risoluzione doppia rispetto a quella dei dati originali (un punto ogni 15 giorni rispetto a un punto ogni mese), pagando questo vantaggio con file di lunghezza doppia, tripla,.. ecc. L’effetto di usare kr=2 rispetto a kr=1 si può vedere nella figura 7 successiva (pdf)

Fig.7: Dati di Aprile 2012: confronto tra gli spettri calcolati con kr=1 e con kr=2, a parità di altre condizioni. I numeri vicino ai massimi sono la lunghezza dei periodi, in anni.

Avendo notato dalle Figg. 5 e 6 che i massimi hanno diversa altezza ho pensato di raccogliere le altezze per i periodi di circa 66, 62, 20-21 anni e calcolare il loro andamento nel tempo. Ho ricavato una tabella e il grafico di Fig.8 (pdf)

Fig.8: Andamento temporale dell'altezza di 3 massimi nello spettro di tutti i dataset. Le linee continue sono i fit parabolici non pesati.

da cui si vede che le aggiunte di un valore al dataset NOAA delle temperature globali terra+oceano tendono a produrre un “disegno” con la logica di smussare le distribuzioni (v. il commento di N. Scafetta qui) dopo un aumento iniziale delle differenze.

I grafici e alcuni dati numerici sono disponibili qui

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Author: Franco Zavatti

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