I dati NOAA aggiornati ad agosto 2012

Le anomalie di temperatura media mondiale terra+oceano (GHCN-M) scaricabili da qui sono state aggiornate con i dati relativi al mese di agosto 2012.

Da questo mese ci sono state modifiche al software di gestione delle disomogeneità e il risultato è che si è passati nel database delle anomalie/temperature dalla versione GHCN-M 3.1.0 alla versione GHCN-M 3.2.0 (informazioni qui; vedere anche il Technical Report).

Si può trovare una descrizione dell’aggiornamento precedente (luglio 2012) qui. Tutti i grafici e i dati numerici sono disponibili qui.

Le differenze di temperature (novembre 2011-agosto 2012) si presentano così: (pdf)

Fig.1: Differenza tra l’anomalia di novembre 2011 e quella di agosto 2012 (= differenza di temperatura tra nov11 e ago12).

Nel confronto con le differenze di anomalia relative ai mesi precedenti si vede che con l’attuale modifica del “Pairwise Homogeneity Algorithm” (PHA) la situazione si è drasticamente modificata in diversi punti:

  1. Le differenze di anomalia (o di temperatura) sono aumentate di circa un ordine di grandezza, passando dai millesimi di grado ai 2-3 centesimi.
  2. La stessa cosa (più amplificata) succede per la dispersione, passata da 2-3 millesimi di grado a circa 4 centesimi.
  3. L’effetto più evidente è il rovesciamento del segno della pendenza e l’aumento del suo valore assoluto, da un massimo precedente di circa 1.2·10-3(°C/10 anni) al massimo attuale di circa -2.5·10-3 (°C/10 anni).
  4. Nei mesi precedenti, la differenza di temperatura (Nov11 – altro mese) era negativa fino a circa il 1945 per poi diventare positiva dal 1945 in poi – cioè i dataset successivi avevano temperature più alte di quelle del dataset di nov11 fino al 1945 e più basse dopo – mentre nel dataset di agosto 2012 succede esattamente il contrario, con differenze positive (temperatura di nov11>ago12) nella prima metà e negative nella seconda, accentuando, come visto nel punto precedente, la differenza tra freddo e caldo.

Tutto questo si vede bene nella successiva Fig.2 (pdf), nella quale sono presenti anche gli eventi caldi (rossi) e freddi (blu) del periodo, elencati alla destra del grafico.

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

La Fig.3 (pdf), con le medie mobili dei dati di Fig.2, mostra con grande evidenza anche i cambiamenti nella struttura dei dati più recenti nei quali si nota una specie di “pianerottolo” o di relativa stabilità a partire dal 1978-80. Un altro pianerottolo si vede tra il 1950 e il 1960, quando tutti i dati precedenti mostrano una salita significativa.

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

Ho calcolato con i minimi quadrati (non pesati) la pendenza del grafico di Fig.1 e quella di tutte le altre differenze di anomalia. L’andamento di mese in mese delle pendenze è mostrato nella Fig.4 (pdf)

Fig.4: Differenze di anomalie: evoluzione temporale delle pendenze dei fit lineari.

Nella Fig.5 (pdf) rappresento le pendenze delle anomalie (cioè dei dati originali) utilizzando ancora una relazione lineare.

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.

Fermo restando che le pendenze fino a luglio 2012 possono essere rappresentate con una retta orizzontale, si noti che marzo 2011 è il mese in cui il dataset NOAA raggiunge la pendenza inferiore. Come si vedrà successivamente, da aprile 2011, e prima di agosto 2012, cambiano anche altri parametri.
Gli spettri di potenza dei 10 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 disponibili. 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 maggiore evidenza i massimi di periodo minore.

Nelle Figg. 6 e 7 sono presenti per confronto i periodi (che chiamerò “astronomici”) legati alle interazioni tra Sole e pianeti, elencati in Scafetta (2010) (pdf) e in Scafetta (2012) (pdf), osservati in altri dataset e 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.

Nella Fig.8 (pdf) mostro l’andamento temporale del periodo di maggiore potenza (circa 211 anni e “non astronomico”) in questo dataset: la sua improvvisa scomparsa avviene a partire dai dati di aprile 2012. Da notare anche l’evidente scostamento dello spettro di agosto 2012 rispetto ai quattro mesi precedenti. Un periodo simile (207 anni) si trova anche nello spettro dei dati TSI di Steinhilber (2009)(v. ad esempio, qui), relativi all’Olocene.

Fig.8: Spettro di potenza relativo al periodo di circa 211 anni, scomparso da aprile 2012.

Ripeto la domanda del post precedente: è possibile che l’omogenizzazione dei dati tenda a cancellare alcuni periodi, anche di grande potenza (il picco di 211 anni ha una potenza di circa 20 volte superiore al picco di 20-21 anni) o caratteristici? Ad esempio, in GHCN-M non sono mai stati presenti i periodi di 10-11 e 12 anni, ben visibili in Hadcrut3vgl.

Da notare anche la tendenza del periodo 21-22 anni alla progressiva uscita dalla fascia (21.5±5% anni). La Fig.9 (pdf) mette in evidenza un salto improvviso, sia nella durata del periodo che nella potenza spettrale, ad aprile 2012; da questa data in poi tutti i periodi di 20 anni sono al di fuori della fascia “astronomica” (cioè sono sotto la riga verde che rappresenta il periodo di 20.43 anni, limite inferiore della fascia) anche se si nota un progressivo e regolare tentativo di rientrare nella fascia.

Fig.9: Evoluzione temporale del periodo (cerchi neri, scala sinistra) e della potenza spettrale (rombi rossi, scala destra) del massimo a circa 20 anni. La riga orizzontale verde è il limite inferiore (21.43 anni) della banda rosa di fig.7 corrispondente a questo massimo.

Ho aggiunto un nuovo valore all’altezza dei periodi di 66, 62, 21-22 e 9 anni e tutti i valori disponibili per il periodo di 211 anni alla tabella rappresentata in Fig.10 (pdf)

Fig.10: Andamento temporale dell’altezza di 5 massimi nello spettro di tutti i dataset. Il grafico per 21-22 anni è lo stesso mostrato in Fig 9. Al grafico di 211 anni è stato sottratto il valore 124 per poter mantenere scala e limiti.

Il periodo di 62 anni, “morto” dopo aprile 2011, quando i parametri del dataset subiscono un improvviso cambiamento, continua a non essere presente. La stessa sorte è toccata al periodo di 211 anni.

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, variamente rappresentato sia in forma che in ampiezza. La potenza del periodo di 9 anni resta costante, mentre per gli altri due si ha una diminuzione rispetto a luglio 2012.

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Author: Franco Zavatti

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9 Comments

  1. Questa è la frase esatta di Menne.
    “The changes in the adjusted land surface air temoperature data are then propagated through the calculation of overall global mean. Assuming that I have understood your analysis correctly, this is likely the reason for the change you noticed.”

    La mia traduzione mantiene il senso perché l’omogenizzazione non fa previsioni e quindi le modifiche non si applicano in avanti, solo indietro. Io ho inteso il “probabilmente” come: qualunque cosa hai trovato dipende dall’omogenizzazione. Punto.
    A parte il fatto che lo dico/lo diciamo da almeno 10 mesi, il problema è la differenza tra agosto e settembre: evidentemente nel mio mail non mi sono spiegato abbastanza bene.

    Post a Reply
    • Per quel che ho potuto capire io: la correzione dei dati si propaga [a tutto il dataset?] attraverso la media globale. Propagare significa che da un punto si trasmette al resto del corpo o del sistema (propagazione di una perturbazione, di un’infezione, di un’epidemia ecc., ecc.). La media globale, quindi, dovrebbe essere la responsabile del cambiamento dei dati del 1880. A questo punto, onestamente, rinuncio a capire. Anche perché capire senza conoscere l’algoritmo è impresa ardua se non impossibile. Resta il mio rifiuto (preconcetto, lo ammetto) di accettare che le misure del passato possano essere modificate a distanza di centinaia d’anni. Per il semplice fatto che non è più possibile ricreare le condizioni di allora e non si conoscono gli errori sistematici e/o accidentali di quelle misure. Mi si risponderà che la statistica consente questo e altro. Io continuo ad avere forti perplessità, nonostante i prodigi della statistica. Per me l’analisi statistica può essere applicata a un campione costituito da dati omogenei o, per essere più precisi, relativi ad un ben preciso fenomeno che si sviluppa nel corso di un tempo limitato e per il quale le condizioni al contorno restano immutate (vedi campagna per la ricerca del bosone di Higgs, misure per l’individuazione di materia oscura o esperimento OPERA per il calcolo del “rimescolamento” dei neutrini). Applicare simili metodi a misurazioni eseguite con metodiche e strumentazioni profondamente diverse e distanti tra loro centinaia di anni mi sembra ridicolo.
      In merito al cambiamento radicale del segno delle anomalie siamo al punto di partenza: ipse dixit. Che razza di modo di concepire la fisica!
      Ciao, Donato.

  2. Franco, leggendo le tue considerazioni mi è venuto un dubbio. Premetto che sono stato uno che ha sempre sottolinato in altri commenti ai tuoi post precedenti la sparizione di ciclicità dopo l’omogeneizzazione dei dati. Oggi, però, guardando i grafici con gli spettri di potenza, ho constatato che le ciclicità esistono e sono anche belle evidenti. L’unica cosa che viene meno è la coincidenza di queste ciclicità con quelle astronomiche individuate da N. Scafetta. Il trattamento di omogeneizzazione, quindi, più che far sparire le ciclicità le fa slittare nel senso che anticipano o posticipano quelle di N. Scafetta. Resta il problema dello slittamento delle ciclicità anche rispetto a quelle evidenziate dai dati grezzi. Se, però, l’omogeneizzazione è necessaria per poter confrontare i dati, dobbiamo farcene una ragione. Permane, in ogni caso, il mio personalissimo dubbio in merito al modo in cui si omogeneizzano i dati del passato con quelli odierni senza conoscere gli errori relativi tra i dati odierni e quelli del passato (sistematici, essenzialmente). Questo, però, è un altro discorso.
    Impressionante, infine, il “ribaltamento” delle anomalie verificatosi dopo il cambio dell’algoritmo di omogeneizzazione: ciò che era freddo è diventato caldo e viceversa. Mah! Chissà cosa accadrà in seguito?
    Ciao, Donato.

    Post a Reply
    • No, Donato, non c’è stato uno shift ma una “morte”, anzi due. Se guardi la fig.10 puoi vedere che i massimi da circa 62 e 66 anni esistevano entrambi, poi quello da 62 è scomparso. Quello da 211 anni, che non è un massimo di Scafetta e che per questo io non avevo preso in considerazione prima, era in ottima salute (come ho scritto è o era il più potente dello spettro) ed è scomparso – non shiftato – da un mese all’altro.
      Sono convinto che l’omogenizzazione sia necessaria ma che questo processo porti variazioni tutte positive (o negative, a questo punto dipende dal mese) fino al 1945 e tutte negative (positive) dal 1945 ad oggi continua a non piacermi. Il punto non è il 1945 che grosso modo dovrebbe essere il centro del periodo di riferimento, ma la sistematicità.
      Il ribaltamento è davvero impressionante: ormai ho i programmi che calcolano le variazioni in cui basta cambiare il mese e leggere i risultati. Ma le cose erano talmente incredibili che ho controllato a mano i risultati e ho scaricato tre volte i dati noaa per paura di qualche errore.
      Cosa accadrà in seguito? Penso che per qualche mese i risultati saranno simili ad agosto per poi cambiare appena si accorgono di qualche errore. Però incombe l’omogenizzazione dell’omogenizzazione come appare dal sito di Watts ( informazione da Guido) sulle modifiche dei dati giss.

      Franco

    • Dimenticavo: ho mandato a Matt Menne (uno degli autori del rapporto tecnico sulle modifiche) un paio dei grafici di questo post, solo per informarlo di cosa avevo trovato. Finora non ho ricevuto risposta.

    • Hai perfettamente ragione. Nello scrivere il commento ho tenuto presente essenzialmente il grafico della figura 7. Per il resto concordo con te: il periodo di 62 anni e quello di 211 anni sono defunti. Sono molto curioso di conoscere le considerazioni di Menne: credo che risponderà.
      Ciao, Donato.

    • >Sono molto curioso di conoscere le considerazioni di Menne: credo che risponderà.

      Menne mi ha risposto: un mail gentile in cui linka il Technical Report e le FAQ annesse e mi dice che, se ha capito bene la mia analisi, molto probabilmente i cambiamenti che ho notato dipendono dalle correzioni apportate, che si propagano all’indietro.
      Questo è tutto

    • Della serie: però! Mica me ne ero accorto! 🙂
      A parte la battuta scherzosa e un po’ “dissacrante”, abbiamo avuto la conferma che l’algoritmo di omogeneizzazione e/o di correzione modifica le misure del passato. La cosa che mi inquieta in tutto questo, però, è un’altra. Scrive Menne “… molto probabilmente ….. dipendono dalle correzioni apportate, che si propagano all’indietro”. Quel “molto probabilmente” mi lascia molto perplesso. Possibile che non si siano accorti di questa “propagazione all’indietro” delle correzioni? Delle due l’una: o lo sapevano e, quindi, l’algoritmo di omogeneizzazione modifica scientemente le misure del passato, oppure non lo sapevano e, quindi, vi è un errore nella procedura di omogeneizzazione. Assumendo la buona fede (non ho motivi per dubitarne) di Menne, quel “molto probabilmente” significa che la cosa non era prevista altrimenti avrebbe risposto che il loro algoritmo corregge tutte le misure del dataset (nuove e vecchie). Se è così, “molto probabilmente” i prossimi aggiornamenti del dataset saranno diversi. In questa ipotesi, caro Franco, avresti reso un bel servigio al NOAA (ed a tutti noi, ovviamente).
      Ciao, Donato.

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  1. Climatemonitor - [...] può trovare una descrizione dell’aggiornamento precedente (agosto 2012) qui e qualche commento qui. Tutti i grafici e i dati numerici sono [...]

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