I dati NOAA aggiornati a giugno 2012

Le anomalie di temperatura media mondiale terra+oceano (GHCN-M 3.1.0) scaricabili da qui sono state aggiornate con i dati relativi al mese di giugno 2012. Si può trovare una descrizione dell’aggiornamento precedente (maggio 2012) qui.
Le differenze di temperature1 (novembre 2011-giugno 2012) si presentano così (pdf).

Fig.1: Differenza tra l’anomalia di Novembre 2011 e quella di Maggio 2012.

Insieme alla posizione temporale degli eventi caldi (triangoli rossi) e freddi (triangoli blu) riportati negli elenchi a destra.
Si nota un’apparente somiglianza con il grafico di maggio, caratterizzata però da sistematiche differenze tra il 1960 e il 1980 e, soprattutto, da un notevole aumento medio (circa 0.03 °C) tra il 2000 e il 2010. È notevole, invece, la somiglianza (direi la quasi coincidenza) con i dati relativi a marzo 2012 come si vede meglio in Fig.3. (pdf).

 

Fig.2: Confronto tra le differenze di anomalie da dicembre 2011 a maggio 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.
Le differenze e le somiglianze, in particolare la quasi coincidenza con i dati relativi a marzo 2012, diventano più leggibili, nel grafico successivo che mostra le medie mobili a 4.25 anni (51 mesi) di tutti i dataset mensili (pdf).

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

Il grafico mostra la grande dispersione (circa 0.005 °C) delle curve attorno al 2000 e quella doppia (0.01 °C) nella parte iniziale. Da notare la quasi coincidenza tra i dati di marzo e quelli di giugno: è la prima volta che due correzioni del dataset si somigliano tanto.

Con gli 8 mesi che ho adesso a disposizione ho fatto nuovamente le operazioni iniziate dai dati di aprile 2012, con qualche piccola modifica tipo fissare la lunghezza del file di dati a novembre 2011 per evitare di includere nei fit i picchi spuri della parte finale dei file successivi, più lunghi, ogni volta di un dato:

1. Ho calcolato con i minimi quadrati (non pesati) la pendenza del grafico di Fig.1. L’andamento di mese in mese delle pendenze è mostrato nella Fig.4 (pdf) insieme al fit parabolico. Come si vede, la parabola dei minimi quadrati comincia a perdere significato in quanto appare un inizio di seconda campana (un’oscillazione?) che si può mettere in evidenza congiungendo i punti sul grafico. I dati numerici sono disponibili qui.

 

Fig.4: Evoluzione temporale della pendenza dei dati NOAA. La linea continua è il fit parabolico (pesato con la varianza dei fit delle singole pendenze).

2. Nella Fig.5 (pdf) ho calcolato le pendenze delle anomalie (cioè dei dati originali) utilizzando ancora una relazione lineare. Come si vede, le pendenze sono diminuite costantemente fino ad aprile per poi risalire a maggio e a giugno. Questo andamento parabolico dipende dal modo con cui le temperature vengono ricostruite ogni mese, ma uno sguardo superficiale può far pensare che negli ultimi mesi le temperature stiano risalendo, accentuando l’AGW. È però esattamente il contrario, come di vede nel primo dei grafici nel sito di supporto. I minimi quadrati lineari dei dati, dal 2004 alla fine dei singoli file mensili, forniscono pendenze negative sempre maggiori, tranne l’ultimo dato di giugno che presenta una leggera risalita rispetto ad aprile e a maggio.

Fig.5: Pendenza delle anomalie mese dopo mese. Si noti che il fit lineare (png), (pdf) delle anomalie non ha molto senso: qui viene usato come indicazione di massima della situazione complessiva.

3. Gli spettri di potenza degli 8 dataset mensili disponibili vengono mostrati nella successiva Fig.6 (pdf) e nell’ingrandimento della sua parte sinistra (Fig.7, pdf).

Fig.6: Spettro di potenza di tutti i dati. Da notare la differenza di potenza (altezza) dei massimi e anche lo spostamento della posizione (periodo corripondente al massimo). I calcoli degli spettri sono stati fatti con kr=2 (per una discussione su questo punto vedere il post per i dati di aprile 2012)

Fig.7: Come Fig.6. In evidenza la situazione per i massimi di periodo minore.

Nelle Figg. 6 e 7 sono presenti per confronto i periodi legati alle interazioni tra Sole e pianeti elencati in Scafetta (2010) e presenti in altri dataset e in molti proxy: solo un massimo – sui 6 mostrati- (14.5-15 anni) è nettamente entro una fascia rosa, mentre altri due (5-6 e 21-22 anni) sono al bordo inferiore delle rispettive fasce, forse con tendenza ad uscirne. (N.Scafetta: Empirical evidence for a celestial origin of the climate oscillations and its implications. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics 72, 2010, 951-970, pag.954). È possibile che l’omogenizzazione dei dati tenda a cancellare alcuni periodi caratteristici?

Ancora, ho registrato l’altezza dei periodi di 66, 62, 20-21 e 9 anni e l’ho aggiunta alla tabella rappresentata in Fig.8 (pdf).

Fig.8: Andamento temporale dell’altezza di 4 massimi nello spettro di tutti i dataset. Le linee continue sono i fit parabolici non pesati.

Da notare che il periodo di 62 anni è definitivamente scomparso.
Dal grafico si vede che i tre periodi “ancora vivi” si comportano nello stesso modo, con una potenza minima ad aprile-maggio e un aumento successivo.

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  1. Ricordo che le differenze di anomalia di Fig.1 sono differenze di temperatura solo se la temperatura di riferimento è la stessa, cioè se le due anomalie sono calcolate rispetto alla stessa temperatura. Le modifiche, che interessano anche i valori più indietro nel tempo, farebbero pensare ad un cambiamento della temperatura media di riferimento ma in questa pagina NOAA la temperatura 1901-2000 terra+oceano continua ad essere di 13.9 °C malgrado le modifiche mensili. Per questo motivo la considero costante e uso indifferentemente i termini “differenze di anomalia” e “differenze di temperatura”. L’argomento è già stato discusso su CM qui []
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Author: Franco Zavatti

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1 Comment

  1. “È possibile che l’omogenizzazione dei dati tenda a cancellare alcuni periodi caratteristici?”

    Purtroppo questo fatto è stato notato anche da altri che si sono occupati dal problema: tutte le omogeneizzazioni tendono a far sparire le periodicità presenti nei dati grezzi. La cosa potrebbe significare che le periodicità insite nei dati grezzi sono un artificio strumentale (cosa a cui non credo minimamente in quanto nei dati di prossimità le periodicità ci sono e sono anche molto evidenti) o che gli algoritmi di omogeneizzazione sono calibrati (non ho elementi per dire se scientemente o no) in modo da “cancellare” la variabilità. La cosa è piuttosto preoccupante.
    Ciao, Donato.

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  1. Climatemonitor - [...] di luglio 2012. Si può trovare una descrizione dell’aggiornamento precedente (giugno 2012) qui. Le differenze di temperature (novembre 2011-luglio 2012)…

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