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Come ti cambio il passato, ovvero, un commento sui dati della ricerca “pausebuster”

Riassunto: Vengono presentati alcuni dei dati utilizzati per il lavoro di Karl et al.,2015 (detto pausebuster per il tentativo di cancellare la pausa delle temperature globali dopo il 2000), nonché sottolineati certi aspetti poco chiari.
Abstract: Some data used in Karl et al.,2015 (named the pausebuster paper for the aim to cancel the after-2000 pause in global temperature) are presented and commented in a few quite unclear behaviours.

Una notizia importante per chi si occupa o si diletta di clima è quella uscita sul Daily Mail il 7 febbraio scorso, sotto forma di una intervista in cui il dr. J.J. Bates (ex responsabile dell’archiviazione dati a NOAA, in pensione dalla fine del 2016) accusa Karl (ex direttore NOAA, in pensione anche lui) di aver usato, per il suo ultimo lavoro, dati non archiviati – e quindi documentati e controllati, assieme al software di analisi – e programmi di elaborazione preliminari e instabili, con lo scopo di annullare la pausa nelle temperature globali di inizio secolo, in vista della COP21 di Parigi e a sostegno scientifico dei relativi accordi politici.

Come è noto, la pausa procurava (e procura) un notevole imbarazzo ai modelli climatici che supportano l’AGW, tanto che per spiegarla/giustificarla, nel corso degli anni sono stati proposte circa 50 spiegazioni diverse o forse di più.

I dettagli sull’uso dei dati da parte di Karl e colleghi sono spiegati in un post di Bates sul sito di Judith Curry (link). I dati sono disponibili a questo sito NOAA sia in originale che nella versione “corretta” tramite il programma instabile cui accennavo poco fa. Io qui uso alcuni dei dati contenuti nelle cartelle “WithoutCorrections” e “NewAnalysis”: quelli della prima cartella li chiamo anche “raw” (grezzi) anche se certamente non lo sono, essendo il risultato di una complessa elaborazione che, partendo dalle singole stazioni distribuite su una griglia geografica, dalla loro varia (e sparsa) posizione territoriale e dalla mancanza di molti dati, provvede ad uniformare l’informazione e a costruire la serie temporale che usiamo.
Per dati “corretti” intendo sia i dati “raw” passati attraverso il programma preliminare e instabile cui ho già accennato (GHCNMv.3.2.2) che i dati disponibili nel sito NOAA Climate at glance (CAG), mensili e annuali, presenti anche nel sito di supporto dal novembre 2011. Chiamo questi ultimi dati anche “ufficiali” perché lo sono e perché sono diversi da quelli corretti da Karl, come si vedrà più avanti.

In fig.1 (pdf) mostro i dati “raw” mensili terra+oceano e solo oceano, e il confronto tra terra+oceano e i dati ufficiali relativi a novembre 2014 (come quelli usati da Karl) e a dicembre 2016 (ultima serie disponibile).

Fig.1: In alto i dati “raw” mensili di terra+oceano e oceano a confronto. in basso sono confrontati terra+oceano(linea nera) e le due serie ufficiali di novembre 2014 (linea blu) e dicembre 2016(linea verde). Questi dati sono mostrati solo per informazione: nel seguito saranno usati i dati annuali.

In fig.2 (pdf) i dati annuali grezzi di terra+oceano e di oceano e il confronto tra i “raw” e i dati “NewAnalysis” depositati da Karl, entrambi terra+oceano. Da notare che i dati sono stati depositati in un sito ftp e non archiviati, come Bates fa notare nel suo post.
Qui si vede l’effetto dell’uso di GHCNMv.3.2.2: la correzione alza (rende più caldi) i dati iniziali della serie fino a circa il 1945 e i dati successivi al 2005 (ma qui la correzione è piccola e quasi paragonabile ad un altro paio lungo la serie). La pendenza complessiva passa da 0.089 a 0.068 °C/decade, con una diminuzione di quasi il 24%.

Fig.2: In alto come in fig.1 per i dati annuali. Da notare la differenza sistematica tra le due serie che inizia subito prima di El Niño 97-98. In basso il confronto tra i dati raw terra+oceano e i dati corretti con GHCNMv.3.2.2 da Karl.

Nel quadro superiore di fig.2 si vede che le due serie si accordano bene, pur con qualche differenza lievemente maggiore tra il 1920 e il 1945, fino all’inizio di El Niño 97-98; dal 1997 mostrano uno scarto sistematico compreso tra 0.05 e 0.1 °C. Perché? Cosa è successo dopo il 1997? Questi dati sono “raw”, per i quali si può discutere come siano state coperte (interpolate) le aree mancanti, in particolare nelle regioni polari e in vaste aree marine, ma sostanzialmente -e per i nostri fini- sono dati accettati, sui quali non c’è discussione.

La minore salita delle temperature marine non trova riscontro nè nell’OHC (Ocean Heath Content) dell’oceano globale (dove inizia dal 2005-2006) nè nella VAT (Vertical Averaged Temperature) dello stesso oceano globale, dove c’è una diminuzione dal 2004 e un rapido aumento dal 2010. Ancora, le temperature terra+oceano non mostrano un aumento di pendenza rispetto a quelle marine, anzi entrambe lasciano vedere una pausa dal 2001, anche se parzialmente mascherata da El Niño 2010.

Per me questa discrepanza resta un mistero.

Per confronto, mostro in fig.3 (pdf) anche i dati “ufficiali”, cioè quelli normalmente disponibili come dati NOAA-NCEI sul sito CAG.

Fig.3: come il quadro inferiore di fig.2, con l’aggiunta dei dati ufficiali NOAA, relativi a novembre 2014 e a dicembre 2016, e i fit lineari di tutte le serie.

Se osserviamo i fit lineari e i valori numerici delle pendenza, notiamo che ci sono tre aspetti poco chiari:

  1. I dati ufficiali (linee rossa e azzurra) sono sistematicamente più caldi di circa 0.3°C rispetto ai dati corretti (linea marrone). Perché?
  2. La pendenza dei dati corretti 1880-2014 (linea marrone) è uguale alla pendenza dei dati ufficiali 1880-2016, quelli con El Niño 2015-2016 (linea rossa). Rispetto alla pendenza dei dati ufficiali 1880-2014 (quelli direttamente confrontabili, linea azzurra) c’è una differenza di circa il 4.5%, piccola ma reale. I dati corretti da Karl (linea marrone) hanno forse bisogno di un’ulteriore correzione perchè la loro pendenza possa coincidere con quella dei dati CAG al 2014?
  3. Nei dati ufficiali al 2014 e al 2016 (linee azzurra e rossa), attorno al 1937-38 si nota una differenza di anomalia pari a circa 0.1°C, ~10 volte i rispettivi, presunti errori di misura ed elaborazione, e non mi sembra di vedere altre situazioni simili nel resto del dataset. Perchè gli algoritmi (o i codici) di analisi producono queste differenze, e per di più in quella zona critica che tante variazioni e discussioni ha prodotto in passato?

In conclusione la solita domanda, ormai trita e ritrita: perché ogni volta che si mette mano a un dataset di temperature globali -cioè alla base minima comune su cui innestare i diversi ragionamenti- sono sempre di più i dubbi e le domande che le certezze?

Tutti i grafici e i dati, iniziali e derivati, relativi a questo post si trovano nel sito di supporto qui, nell’ultima sezione in basso

Bibliografia

 

  • Thomas R. Karl, Anthony Arguez, Boyin Huang, Jay H. Lawrimore, James R. McMahon, Matthew J. Menne, Thomas C. Peterson, Russell S. Vose, Huai-Min Zhang: Possible artifacts of data biases in the recent global surface warming hiatus, Science , 348, 1469-1472, 2015. DOI:10.1126/science.aaa5632
  • Due ulteriori link sulla vicenda Bates-Karl:
    Judith Curry 6.2.17
    WUWT 7.2.17

 

 

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Published inAttualitàClimatologia

11 Comments

  1. Benedetto Rocchi

    Una ulteriore conferma del cortocircuito metodologico di questa fase terminale di scienza ordinaria: invece che tentare di modificare la teoria per rendere ragione di un un più ampio ordine di osservazioni si cerca di modificare le osservazioni per salvare la teoria.

  2. Luigi Mariani

    Caro Franco,
    i tuoi dubbi circa l’efficacia della soluzione di un ente terzo mi paiono del tutto ragionevoli. Peraltro l’ente terzo ci sarebbe già ed è l’IPCC, emanazione dell’Onu (Wmo e Unep) ma alla luce dei precedenti una tale scelta, temo, sarebbe un po’ come cadere dalla padella alla brace.
    Ciao.
    Luigi

    PS: conto su una riduzione nelle ore di sonno per approfondire adeguatamente la questione….

    • Caro Luigi,
      lo confesso: quando ho risposto al tuo commento non mi è mai passato per la testa (e neanche per la sua anticamera) che l’ente di cui tu hai parlato e a cui io pensavo potesse essere l’IPCC (o una sua simil-copia).
      Credo ci sia una corrente di pensiero che cerca di far passare l’idea che l’IPCC possa essere una specie di “braccio scientifico” dell’ONU mentre io penso che sia il suo “braccio politico” per il clima e per questo mai avrei immaginato una
      soluzione come questa. Però hai ragione: il famoso ente lo abbiamo già … e lasciamo perdere …
      .
      Io ho cominciato a dormire poco solo da qualche anno, per cui aspetta ancora un po’ per approfondire. E’ meglio. Ciao. Franco

  3. Luigi Mariani

    Caro Franco,
    la polemica fra Bates e Karl mi sembra emblematica del fatto che dati così sensibili in qaunto passibili di ricadute economiche globali sono affidati a persone che si comportano all’apparenza in modo tutt’altro che ineccepibile. Per lo meno questo è quanto afferma Bates al riguardo di Karl sul sito di Judith Curry (e qui segnalo che ho letto solo il post di Bates e non le migliaia di commenti che lo seguono, e mi scuso ma ho una vita sola….).
    Come risolvere questo problema? Poiché i governi sono spesso tifosi, per evitare che questo abbia strani effetti sui dati si potrebbe affidare la gestione di serie storiche tanto importanti a un ente terzo vincolato ad un codice etico estemente stringente e fissato a priori. Che ne pensi?
    Luigi

    • Caro Luigi,
      io ho letto il primo post su WUWT, l’articolo del Daily Mail, il post di Bates sul sito di Curry e la risposta di Curry (che in realtà riporta, oltre alle sue, anche le risposte di Bates) alle molte critiche. E ho letto una buona parte dei commenti: ma io, a differenza tua, sono in pensione e non dormo più di 3-3.5 ore per notte e quindi me lo posso permettere (almeno
      finché riesco a sopravvivere :-)).

      Il problema della gestione dei dati, come tu dici, sensibili è complicato e non sono in grado di vedere una soluzione che non comporti la (assoluta) onestà dei gestori che potrebbero o dovrebbero avere contratti a tempo indeterminato (e quindi, spero, meno soggetti ai ricatti).
      La nascita di un ente esterno (che per me dovrebbe essere in ogni caso statale) la vedo complicata dal fatto che in mezzo c’è la gestione dei sistemi di rilevamento (stazioni, palloni, satelliti, boe, radar, lidar, carote, ecc) cioè la gestione dei fornitori di dati all’ente esterno: il problema quindi si
      riproporrebbe, anche se rivolto a soggetti diversi.
      Se l’ente dovesse gestire l’acquisizione (ma come?) diventerebbe un carrozzone al pari di quelli già esistenti e probabilmente affidabile quanto lo sono quelli o forse anche meno.
      Ho l’impressione di essere un po’ pessimista sulla vicenda e se qualcuno volesse o potesse iniettare una dose di fiducia e di ottimismo mi vaccinerei volentieri. Franco

  4. commento subito per ringraziare Guido della vignetta molto significativa aggiunta al post. Franco

    • roberto

      caro Franco
      non è che in fig.3 tre la differenza (quasi sistematica) è dovuta a due “basi” diverse con cui calcolare le anomalie ?
      Ho guardato i dati raw sul “SITO NOAA” e sono nel formato *.asc che significa ? come si leggono ?
      saluti roberto

    • Caro Roberto,
      la base su cui sono state calcolate le anomalie è la stessa (1971-2000) per tutti i dati. Leggi nel sito di supporto (in fondo) il file readme.txt di Karl.
      Ma trovo in ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/ghcn/v3/products/ghcnm.latest.month che la base è 1961-1990.
      Nella pagina CAG https://www.ncdc.noaa.gov/cag/time-series/global è scritto: Please note, Global and hemispheric anomalies are with respect
      to the 20th century average
      .
      Quindi hai ragione: la differenza dipende dalla base, 1901-2000 per i dati ufficiali (CAG) e 1971-2000 per i dati usati da Karl.
      Grazie per averlo notato. E’ comunque imbarazzante che tre serie degli stessi dati, prodotti dallo stesso ente abbiano tre basi diverse.
      L’estensione .asc direi che significa ascii. Il formato per i dati annuali è:
      1880 -0.379454
      1881 -0.323582
      1882 -0.330574 ecc
      e quello dei dati mensili è
      1880 1 -0.407433
      1880 2 -0.555195
      1880 3 -0.558402
      1880 4 -0.501644
      1880 5 -0.481019
      1880 6 -0.559512 ecc
      Quando ho anno e mese io traduco sempre in anno.mese/12 e quindi gennaio lo scrivo ad esempio 1880.0833 e dicembre come anno successivo.0 (cioè 1881.000 è dicembre 1880). Nel post, per i dati mensili, uso questo sistema.
      Ciao. Franco

    • roberto

      “E’ comunque imbarazzante che tre serie degli stessi dati, prodotti dallo stesso ente abbiano tre basi diverse.”
      concordo anche io. Ho poi scoperto che erano file ascii quindi riesco ad usarli e scaricarli.
      grazie roberto

    • Franco,
      penso che quanto segue spieghi molte cose sulla famosa “settled science”:

      “What you see is that the slowdown just goes away.” –Thomas Karl (NOAA), Science Magazine, 4 June 2015.
      “The slowdown hasn’t gone away.” –Peter Stott (Met Office), The Sunday Times, 12 February 2017

      gg

    • Guido,
      fulgido esempio della scienza ormai “settled”!
      Non ricordavo la data dell’affermazione di Karl: mi fa piacere pensare che a luglio del 2015 avevo già scritto su CM un post sulla pausa (che è viva e lotta insieme a noi)
      http://www.climatemonitor.it/?p=38581
      in cui dico già nel titolo quasi le stesse cose di Peter Stott.
      Franco

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