Copertura nuvolosa e temperatura globale

Un recente lavoro di O.M. Pokrovsky (2019) analizza la relazione tra temperatura globale e copertura nuvolosa. Per la copertura nuvolosa usa i dati ISCCP (alcune informazioni anche in Rossow e Schiffer,1991) e come serie di temperatura globale HadCRUT4 (terra+oceano).
L’articolo è in russo e per me non è facilmente comprensibile, anche se leggo (con qualche difficoltà) il russo e capisco qualche parola. Ad ogni fine pratico, posso dire di non aver letto l’articolo il cui sommario in inglese recita:

Cloud Changes in the Period of Global Warming: the Results of the International Satellite Project
O. M. Pokrovsky
Russian State Hydrometeorological University, St. Petersburg
E-mail: pokrov_06@mail.ru

The results of analysis of climatic series of global and regional cloudiness for 1983–2009. Data were obtained in the framework of the international satellite project ISCCP. The technology of statistical time series analysis including smoothing algorithm and wavelet analysis is described. Both methods are intended for the analysis of non-stationary series. The results of the analysis show that both global and regional cloudiness show a decrease of 2–6%. The greatest decrease is observed in the tropics and over the oceans. Over land, the decrease is minimal. The correlation coefficient between the global cloud series on the one hand and the global air and ocean surface temperature series on the other hand reaches values (–0.84) — (–0.86). The coefficient of determination that characterizes the accuracy of the regression for the prediction of global temperature changes based on data on changes in the lower cloud, in this case is 0.316.Keywords: cloudiness, ISCCP data, climate change, global and regional scale, climate series analysis, linear and nonlinear trends, wavelet analysis.     Il testo completo dell’articolo è disponibile nel sito di supporto

In questo post uso i dati annuali sia della copertura nuvolosa (che chiamerò anche GCC, o Global Cloud Cover) derivati dalla figura 1 dell’articolo, che delle temperature globali HadCRUT4 e NOAA. L’intervallo temporale è definito da GCC ed è compreso tra il 1983 e il 2009 (27 anni).

Fig.1: valori annuali della copertura nuvolosa globale (GCC), in percentuale. Non ho digitalizzato le barre di errore.

Nella figura successiva i dati digitalizzati di GCC e il loro spettro LOMB.

Fig.2: GCC digitalizzata e spettro LOMB. I valori originali sono a passo costante, per cui avrei potuto usare lo spettro MEM, ma l’incertezza nella digitalizzazione ha generato un passo “quasi” costante e quindi ho usato LOMB. La linea verde-mare è il fit lineare da cui ho calcolato la serie detrended richiesta dal calcolo dello spettro.

La figura 2 mostra alcune caratteristiche che vale la pena sottolineare:

  1. La percentuale di copertura nuvolosa (GCC) è diminuita visibilmente dal 1986 al 2000 e dal 2001 è aumentata rispetto al 2000 per poi restare grossolanamente costante fino al 2009 (fine serie).
  2. Una situazione di quasi costanza dal 2001 al 2009 ricorda la pausa nelle temperature globali (questa è una mia posizione: altri fanno iniziare la pausa dal 1998).
  3. Sappiamo che la copertura nuvolosa è un fattore importante nella regolazione della temperatura: grosso modo, una maggiore copertura significa temperatura più bassa e viceversa. Questa relazione inversa verrà verifica in seguito.
  4. Dallo spettro, nel quadro inferiore, si vede che la copertura non è casuale e che esistono almeno due ciclicità, 8-10 anni e 4 anni, durante le quali la GCC si ripeterebbe con caratteristiche simili. Poi, il gruppo attorno a 0.9-1.3 anni mostrerebbe una variazione annuale -e una semestrale a 0.5 anni- che legherebbe la GCC a fattori astronomici (rivoluzione della Terra attorno al Sole) e forse di circolazione emisferica.
  5. La serie lunga solo 27 anni non permette di dettagliare meglio quanto può essere dedotto dallo spettro.

Ora posso confrontare le serie a due a due e verificare la similitudine tra i due andamenti. Successivamente mostrerò gli spettri e le funzioni di cross-correlazione (CCF) per misurare la concordanza tra le serie con un’accuratezza maggiore rispetto alla semplice ispezione visuale.

Fig.3: Confronto tra GCC (invertita) e temperature globali HadCRUT4 (terra+oceano) sullo stesso intervallo temporale 1983-2009.

Da notare in questa figura come la pausa coincida nei due casi ma anche come la salita delle temperature tra il 1983 e il 1999 sia ben descritta dalla copertura nuvolosa. A titolo di ulteriore esempio ho confrontato la GCC anche con i dati annuali NOAA, come si vede in figura 4.

Fig.4: Confronto tra GCC (invertita) e Temperature globali NOAA (terra+oceano) sullo stesso intervallo temporale 1983-2009.

Anche in questo caso la pausa coincide nelle due serie e, di nuovo, la salita delle temperature è ben rappresentata dalla pendenza della copertura nuvolosa tra il 1983 e il 1999.

Il confronto successivo è tra gli spettri delle tre serie:

Fig.5: Confronto tra gli spettri di GCC, HadCRUT4 e NOAA. La potenza di entrambe le temperature è stata moltiplicata per 35 in modo da rendere la figura più leggibile. Gli spettri MEM non mostrano le frequenze maggiori di 0.5 (i periodi minori di 2 anni) per evitare problemi con l’intervallo di frequenza di Nyquist che deve essere compreso tra 0 e 0.5 in frequenza.

I tre spettri mostrano essenzialmente le stesse caratteristiche (massimi tra 7.5 e 8.5 anni e a 4 anni oltre al debole picco a ~2.5 anni) cioè mostrano che i dati non sono soltanto esteticamente legati come appare dalle due figure precedenti, ma hanno in comune periodicità che potremmo immaginare legate a caratteristiche fisiche di entrambe le grandezze.

Si può confrontare lo spettro di GCC con l’analisi wavelet mostrata nella figura 5 di Pokrovsky, 2019: il gruppo di periodi a circa 1 anno esiste su tutto l’intervallo analizzato; il periodo di 4 anni si osserva fino al 1992, diventa più debole fino a circa il 2001 per poi scomparire. Il massimo che nello spettro LOMB è a circa 9 anni, nella wavelet parte da 8 e supera i 32 anni, sempre con le potenze più elevate della scala wavelet (con una estensione di 27 anni io non ho ritenuto accettabili periodi superiori a 20 anni).
Considero questo confronto una conferma dello spettro LOMB di figura 5.

Per finire questa analisi su più piani, mostro la funzione di cross-correzione (CCF) tra la copertuta nuvolosa ed entrambe le serie di temperatura globale:

Fig.6: Funzione di cross-correlazione tra copertura nuvolosa e le due serie di temperatura. La CCF a lag zero, cioè il coefficiente di correlazione di Pearson, vale tra -0.7 e -0.8, mentre in Pokrovsky 2019 viene dato un valore più elevato (-0.84/-0.86). Credo che quest’ultimo valore sia stato calcolato dalle serie mensili che io non ho disponibili e che permettono una migliore risoluzione spaziale.

La figura 6 ci mostra una correlazione, il che non significa che le grandezze siano fisicamente legate (cioè che siano variabili aleatorie dipendenti), ma le caratteristiche mostrate (soprattutto gli spettri) suggeriscono in modo indipendente che una relazione fisica deve esistere tra copertura nuvolosa e temperatura globale.

Credo che come chiusura si potrebbe usare questa frase:

Scusate, non la ricordo più, com’è quella storia che dice che la temperatura dipende in modo esclusivo dalla CO2? Potreste ricordarmela? Grazie.

I dati di questo post sono disponibili nel sito di supporto.

Bibliografia

 

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Author: Franco Zavatti

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12 Comments

  1. Caro Franco, grazie per il bel pezzo.

    Mi stupisco di come nessuno abbia gia’ liquidato la questione dicendo che in un mondo piu’ caldo e’ normale che ci siano meno nubi, quindi si tratta di un feedback positivo, ergo nel 2050 non ci saranno piu’ nubi e moriremo arrostiti come tacchini al Ringraziamento…

    Post a Reply
    • Caro Massimo,
      stai parlando di quel mondo che, assieme alle alte temperature genera la foresta pluviale, i metri di pioggia dei monsoni, i cicloni dell’Atlantico e i tifoni del Pacifico, per non parlare dei tornado e delle normali precipitazioni delle zone calde e temperate?
      Hai ragione: adesso mi studio una risposta per questi “liquidatori” che, bontà loro, vorrebbero infilarci nel caldo loculo del forno. Franco

  2. @aleD

    La temperatura cresce… intendi la “temperatura h globale media”?…. la media su un anno di una non – osservabile fisica, una quantità intensiva mediata di una quantità estensiva?

    Hai idea di come la calcolino?
    Sono in stragrande maggioranza valori “sintetici”, ottenuti facendo girare codici di calcolo, simulazioni, le cosiddette “reanalisi”.

    99% fuffa.

    Immagine allegata

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  3. Caro Franco, ottimo lavoro!
    Le variazioni della copertura nuvolosa sono perfettamente in grado di spiegare la metà delle variazioni di temperatura registrate, senza scomodare l’effetto serra. Non lo dico io, ma R. Spencer in un suo vecchio post. Sono le nubi, in particolare, a determinare attraverso una complessa rete di interazioni, lo scambio termico al top dell’atmosfera e, grazie all’interazione con gli oceani, determinano l’effetto “iride infrarossa” ipotizzata da Lindzen.
    https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2007GL029698
    .
    Personalmente non sono del tutto d’accordo con chi sostiene la natura esclusivamente naturale del riscaldamento globale in quanto la CO2, il vapor acqueo e altri gas serra giocano, sicuramente, un qualche ruolo. Così come non sono d’accordo con chi sostiene la natura esclusivamente antropica del riscaldamento globale. Ad oggi non sono in grado di stabilire quanta parte del riscaldamento registrato sia da attribuire all’uomo e quanta parte alla variabilità interna al sistema. Seguendo i ragionamenti di N. Scafetta, sarei propenso a sostenere un’equa ripartizione di responsabilità. 🙂
    .
    Dall’esame dei grafici allegati al tuo post, noto una correlazione quasi perfetta tra variazioni di temperatura e variazioni della copertura nuvolosa. Come giustamente scrivi, ciò non implica causalità. Sarebbe bello se lo stesso discorso avesse valore anche per l’altra parte del cielo, ma è solo una pia illusione.
    Ad ogni buon conto il tuo lavoro rafforza l’idea che sia la variabilità interna al sistema a giocare un ruolo preponderante nel riscaldamento globale. cambiamenti climatici.
    Ciao, Donato.

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    • Caro Donato,
      certo, nessuno immagina che i gas serra non producano alcun effetto sulla temperatura globale (e a maggior ragione, sulle temperature locali), ma, come ben sai, il problema è il calcolo della proporzione, cioè quello di
      conoscere o anche solo di immaginare il peso dei gas serra sul complesso dei riscaldamenti (uso il plurale perché penso con fatica ad un solo effetto valido su tutta la superficie-atmosfera terrestre).
      C’è poi tutto il processo di propagazione degli errori, dalla misura “grezza” della temperatura all’omogenizzazione locale, al trasferimento dei valori omogenizzati dalle stazioni di misura alle zone senza stazioni (davvero vaste e climaticamente molto diverse in più di alcuni casi); e poi il calcolo delle normali e la loro applicazione a zone diverse, per arrivare alle anomalie e alla fine, nelle regioni miste terra-mare siamo in grado di
      applicare la giusta anomalia alla terra e al mare, separatamente?: mi chiedo spesso quale possa essere l’incertezza vera, complessiva, sulle anomalie finali, non la deviazione standard dei residui relativi all’ultima operazione.
      Tutta l’operazione esula dalle mie competenze, ma ho come l’impressione che il risultato finale possa mangiare una frazione non piccola del riscaldamento “osservato”. Per questo, pur usando i valori normalmente disponibili, ho una specie di ritrosia ad usarli come se fossero verità
      assoluta.
      Per quanto ne so, la proporzione di riscaldamento antropico è essenzialmente un valore fissato a priori, senza possibilità di dimostrare nulla. Qualcuno, come Scafetta, usa gli RCP per fare in modo che il modello ricostruisca i dati osservati, ma gli RCP stessi sono il frutto di un’ipotesi a priori mai dimostrata (che l’AGW sia l’unica fonte del riscaldamento “osservato”).
      Anche la sensibilità del sistema climatico alla CO2 è frutto della stessa ipotesi: se, ad esempio, la CO2 conta zero nel bilancio energetico, parlare di sensibilità alla CO2 perde di significato. Non dico sia così, ovviamente,
      ma mi sembra di sbattere la faccia sempre sullo stesso muro dell’ipotesi non dimostrata.
      Poi c’è la politica sullo sfondo: tutte queste discussioni sarebbero normale dialettica scientifica (parliamoci chiaro: tutte le incertezze scientifiche e le ipotesi su cui non siamo d’accordo sarebbero un normale scambio di opinioni se non ci fosse l’occupazione della politica che usa i dubbi come certezze, per i suoi scopi).
      Sono certo che la variabilità naturale gioca un ruolo preponderante nel riscaldamento attuale, ma se queste certezze (sempre e comunque “fino a prova contraria”) cozzano contro roba come l’articolo di Ripple et al.,2019
      mi cadono le braccia, anche se spero sempre di riuscire a resistere a questa ondata da Controriforma. Ciao. Franco

  4. ” com’è quella storia che dice che la temperatura dipende in modo esclusivo dalla CO2?”

    Il problema con climacatastrofisti & co. è lo stesso che si deve affrontare con un complottista convinto,
    A ogni prova e spiegazione oggettiva e razionale, quelli fanno un salto avanti e rilanciano.
    Dunque tra poco leggeremo, come già accaduto con il freddo che dipende dal caldo, o con la crescita vegetale che in realtà è una cosa brutta, che anche la copertura nuvolosa dipende dalla CO2. Antropica, si intende.

    Post a Reply
    • Sono d’accordo: il problema vero di queste “teorie” è che non prevedono una prova che possa falsificarle. Sono in grado di affermare che qualunque cosa succeda, può essere ricondotta ad una spiegazione “razionale” nell’ambito della teoria.
      Se posso, vorrei congratularmi con il nick name, denso di significati alchemici e di “materia prima”, frutto della seconda putrefazione, che qui, forse, abbiamo un po’ perso (la materia prima, non la putrefazione)… Franco

  5. Sull’irraggiamento solare… carino…

    “Revised historical solar irradiance forcing”

    https://arxiv.org/pdf/1804.00287.pdf

    “Context. There is no consensus on the amplitude of the historical solar forcing. The estimated magnitude of the total solar irradiance difference between Maunder minimum and present time ranges from 0.1 to 6 W/m2 making uncertain the simulation of the past and future climate.
    One reason for this disagreement is the applied evolution of the quiet Sun brightness in the solar irradiance reconstruction models.
    This work addresses the role of the quiet Sun model choice and updated solar magnetic activity proxies on the solar forcing reconstruction.”

    Post a Reply
    • @robertok06:

      mostra come il contenuto d’energia degli oceani e il bilancio energetico della terra siano in diminuzione, come trend, negli ultimi 19 anni…

      E la temperatura globale cresce… perché?

    • Caro Roberto,
      grazie per l’articolo di Devitte at al.: ad una prima “passata” mi sembra non solo interessante ma dirompente: questa frase a corredo della figura 14,
      “At first sight it seems surprising that the EEI (Earth Energy Imbalance, ndt) is decreasing during a period of continued greenhouse gas emission.” butta per aria la “teoria” dell’AGW e la dipendenza dai gas serra. E, anche se la zona geografica è diversa, forse anche l’esistenza del presunto Hot Spot tropicale (ma devo leggere meglio). Gli autori sono anche riusciti a trovare una conferma attraverso l’uso del contenuto di calore degli oceani (OHC). Credo vada letto con molta attenzione. Franco
      PS: Il secondo articolo per ora l’ho solo aperto, senza leggere quasi nulla.

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