Eccoci all’ormai consueto appuntamento quasi-mensile con l’andamento delle anomalie termiche globali. Anche questo mese il primo dato ad essere stato pubblicato è quello relativo alle letture satellitari della bassa troposfera effettuate da RSS (Remote Sensing System). Abbiamo lasciato un mese di marzo davvero “rovente” con una anomalia pari a +0.652°C. Chiaramente gli appassionati di statistiche climatiche sono rimasti per tutto il mese di aprile con il fiato sospeso (lo posso dire con certezza, dal tenore delle email che quotidianamente ricevo).

Ebbene, il mese di aprile, indovinate un po’, è ancora caldissimo. L’anomalia è ancora su livelli considerevoli, sebbene vi sia un netto ridimensionamento rispetto al mese precedente. I numeri:

RSS (Remote Sensing System Dati)

12/2009 +0.243°C
01/2010 +0.640°C
02/2010 +0.588°C
03/2010 + 0.652°C
04/2010 + 0.546°C

Come possiamo notare siamo su livelli inferiori anche rispetto a Febbraio 2010, in ogni caso rimaniamo, a livello globale, ancora quasi in cima al picco. Esattamente, il picco. A quanto sembra questo potrebbe essere il definitivo canto del cigno di questa forte anomalia, in quanto ormai ben sappiamo dalle consolidate previsioni primaverili, che El Niño èin fase nettamente calante (per un approfondimento e per una lettura dei dati recenti rimando all’articolo di Guido Guidi, di pochi giorni fa). Secondo le previsioni, ci aspetta nuovamente una Niña da moderata a forte. Vedremo.

Per il mom ento possiamo disaggregare il dato globale e analizzare per zona geografica l’anomalia di aprile. L’emisfero nord ha registrato una lieve riduzione dell’anomalia, che invece è stata decisamente più consistente nell’emisfero sud (si è quasi dimezzata). Anche la fascia tropicale ha registrato un sensibile calo (da + 0.726°C a +0.634°C).

E ora il grafico dell’andamento dell’anomalia termica globale.

Anomalia termica globale per il mese di Aprile - Dati RSS, elaborazione Climate Monitor

Sono da poco uscite le letture di RSS e puntualmente siamo qui a parlarne. C’è subito da dire una cosa: l’anomalia rimane altissima, vedremo più avanti di quantificarla. Oceani sopra la media, temperature della bassa trosposfera abbondantemente sopra la media. Tuttavia gli ultimi outlook prospettano il ritorno di una Niña davvero molto forte. Chiaramente la media dei run è meno estrema, ma prospetta in ogni caso un evento davvero notevole. Vedremo tra qualche mese se gli outlook verranno confermati, essendo prevista La Niña per la seconda metà / fine di quest’anno.

Passiamo alle rilevazioni di RSS

RSS (Remote Sensing System – Dati)

12/2009 +0.243°C
01/2010 +0.640°C
02/2010 +0.588°C
03/2010 + 0.652°C

Ebbene sì, avete letto bene siamo addirittura al di sopra dell’anomalia di gennaio. Per quanto riguarda il dato, disaggregato per zone geografiche, è da notare che la zona dei tropici e l’emisfero Sud hanno ridotto, seppur lievemente, la propria anomalia. La parte del leone la fa l’emisfero Nord che addirittura raddoppia la propria anomalia registrata a febbraio, passando da +0.321°C a +0.678°C.

Come sempre, ecco il grafico, questa volta sì piuttosto impressionante, delle anomalie termiche.

Marzo 2010 - Anomalia termica

Siamo alla prima settimana di marzo e come ormai siamo abituati a fare da qualche anno, andiamo ad analizzare i dati sulle anomalie termiche. Attualmente disponiamo del solo dato di RSS (Remote Sensing System). Per riepilogare brevemente la situazione, non dimentichiamo il notevole dato registrato a Gennaio: +0.64°C.

RSS riporta per il mese di febbraio una anomalia pari a +0.588°C. Prima di passare ad un riepilogo delle letture precedenti, ricordiamo una volta di più che RSS fornisce letture della bassa troposfera.

RSS (Remote Sensing System – Dati)

11/2009 +0.328°C
12/2009 +0.243°C
01/2010 +0.640°C
02/2010 +0.588°C

L’anomalia, quindi, rientra lievemente dai valori di gennaio, attestandosi tuttavia su valori notevoli. Non dimentichiamo, in ogni caso, che da mesi ormai ci troviamo in condizioni di El Niño davvero forti. Andando a recuperare i dati di un altro anno con un El Niño ancora più forte, il 1998, notiamo come l’anomalia termica, a febbraio, era ancora in forte aumento (+0.736°C): che sia un segnale delll’imminente fine di questo periodo di anomalia positiva?

Andando a disaggregare i dati per latitudine, notiamo come Febbraio 2010 abbia registrato una anomalia amplissima a livello dei tropici: +1.015°C. Vi segnaliamo anche l’anomalia registrata sugli USA continentali, parimenti amplissima, ma di segno opposto: -1.771°C. Per buona pace di tutti quei lettori che mi hanno scritto, scandalizzati per il titolo del mio precedente articolo “Qualche ragionamento sul caldissimo Gennaio 2010“, comunico che l’anomalia complessiva dell’Emisfero Settentrionale si è dimezzata, rispetto alla lettura di Gennaio.

Il consueto grafico con R.

Poche ore orsono, è stato pubblicato il dato consolidato di UAH (University of Alabama, Huntsville), per Gennaio 2010. La lettura satellitare della bassa troposfera è in linea con la precedente di RSS (Remote Sensing System). Anzi, rincara la dose. UAH ci restituisce una anomalia pari a +0.724°C. Non c’è che dire: anomalie davvero consistenti. In risposta ad alcuni lettori, qui di seguito vi proponiamo l’immagine del pianeta, con evidenziate le zone a maggior anomalia positiva.

L’immagine è tratta dal sito di Roy Spencer:

Anomalie secondo UAH - Image courtesy of Roy Spencer

Questa immagine ci consente, finalmente, di individuare i colpevoli: possiamo notare come il Nord America, nella fattispecie il Canada, la Groenlandia e le altissime latitudini mostrino una fortissima anomalia positiva. D’altro canto la East Cost americana, l’Europa, Cina e Mongolia mostrano anomalie negative anche consistenti. Ecco spiegata, per cui, la difficoltà di percezione nostra e di tanti lettori, a fronte di un inverno sicuramente non caldissimo nel nostro continente, di letture satellitari invece impietose di fronte ad un picco caldissimo in bassa troposfera.

A ciò si aggiunga una ulteriore considerazione. Proprio perchè le letture satellitari provengono dalla bassa troposfera, non è assolutamente detto che nel giro di un solo mese, o meno, queste si propaghino anche a livello del suolo. Ovviamente questo tipo di confronto potremo farlo nel momento in cui usciranno anche i dati di HadCRUT e GissTemp.

Veniamo alle cause.

E’ da escludere in modo categorico un problema tecnico ai satelliti, infatti le letture delle temperature superficiali oceaniche sono in perfetto accordo nel restituirci un gennaio molto caldo.

Non dobbiamo dimenticare che stiamo vivendo un El Niño, a tratti di forte intesità, da qualche mese ormai. A questo punto le ipotesi sono due:

• indici teleconnettivi particolarmente sfavorevoli al freddo;
• gli oceani così caldi hanno inibito l’afflusso di vaste masse di aria oceanica sui continenti. Questo blocco circolatorio potrebbe avere bloccato sui continenti le grandi masse d’aria fredda.

Queste sono solo ipotesi e c’è da dire che, al momento, nessun meteorologo ha individuato una spiegazione plausibile a questo picco di gennaio che, non dimentichiamolo, è probabilmente da record: il più caldo negli ultimi 32 anni.

Diciamolo subito: gennaio 2010 è stato caldo, anzi caldissimo su scala globale. Attualmente disponiamo delle sole letture satellitari, afferenti la bassa troposfera. Entrambe le letture, UAH (University of Alabama, Huntsville) e RSS (Remote Sensing System), hanno restituito letture a dir poco eccezionali.

Sì, perchè a partire dalla prima lettura effettuata nel lontano 1979, per trovare un dato come quello del mese appena concluso, bisogna tornare indietro nientemeno che al fantomatico 1998. In attesa che il dato UAH venga consolidato e pubblicato, tuttavia in via ufficiosa, è stato confermato l’allineamento con la lettura di RSS, vi proponiamo la lettura di quest’ultima serie.

RSS (Remote Sensing System – Dati)

10/2009 +0.282°C
11/2009 +0.328°C
12/2009 +0.243°C
01/2010 +0.640°C

Davvero un salto considerevole e degno di nota. Vale la pena annotare a margine la presenza di El Niño, oggi come allora (1998). Tant’è.

Andando a scomporre il dato, emerge che la quasi totalità del riscaldamento ha avuto luogo nell’emisfero settentrionale, sebbene anche quello meridionale abbia subito un riscaldamento interessante.

Come sempre, il grafico prodotto con R.

Visto l’interesse suscitato dai passati articoli, abbiamo deciso di andare avanti nell’approfondire nuove tecniche di rappresentazione grafica ed elaborazione dei dati. Siamo ormai arrivati alla versione 1.1 del nostro grafico delle temperature. Fino a ieri, eravamo in grado di rappresentare la serie storica (scaricandola da internet e rendendola fruibile a R), e di sovraimporre la serie smussata.

Abbiamo utilizzato Lowess come tecnica per smussare i dati (sebbene sappiamo che Lowess non sia uno smussatore tout-court). Oggi vedremo come aggiungere altri elementi utili al grafico quali:

• una retta di regressione;
• la lettura e l’evidenziazione dell’ultimo dato climatico disponibile;
• la visualizzazione del trend decadale.

Nel caso non l’abbiate ancora fatto, vi consigliamo di procurarvi il software statistico R, disponibile sia per Windows che per Linux. E’ un software open source, ormai ben consolidato ed affidabile negli algoritmi e nella precisione di calcolo (viene abitualmente utilizzato in campo accademico, come alternativa ai software proprietari dal costo spesso proibitivo).

Prima di iniziare, ringraziamo il sito Processtrends.com per i preziosi consigli e suggerimenti.

Questa nuova versione del grafico (la 1.1) corregge alcuni errori presenti nella versione precedente che, quindi, è da ritenersi superata e da ignorare. Analizziamo il codice, passo a passo.


####################
# INIZIALIZZAZIONE #
####################

options(digits=6) # APPROSSIMAZIONE ALLA 6° CIFRA DECIMALE
library(tseries)


In questa fase istruiamo R con due comandi base: da un lato fissiamo l’arrotondamento da noi desiderato, dall’altro lato carichiamo la libreria relativa alle serie storiche, perchè ci tornerà utile più avanti.
Nel caso in cui non abbiate installato la libreria, vi ricordiamo rapidamente il comando da utilizzare:

install.packages("tseries")

Procediamo adesso con una fase molto importante:

#############################
# INPUT E PREPARAZIONE DATI #
#############################

dati<- "http://www.remss.com/data/msu/monthly_time_series/RSS_Monthly_MSU_AMSU_Channel_TLT_Anomalies_Land_and_Ocean_v03_2.txt"

RSS_mensile <- read.table(dati,skip = 3,sep = "",dec=".",row.names = NULL,header = FALSE,as.is = T,colClasses = c(rep("numeric",3),rep("NULL", 8)),comment.char = "#",na.strings = c("*", "-",-99.9, -999.9),col.names = c("Anno", "Mese", "RSS_anom", rep("",8)))

anno_fraz <- RSS_mensile$Anno + (RSS_mensile$Mese-1)/12

RSS_data_frame<-data.frame(RSS_mensile,anno_fraz)
attach(RSS_data_frame)
c<-nrow(RSS_data_frame)
ultimo_mese <- RSS_data_frame$Mese[c]
ultimo_anno <- RSS_data_frame$Anno[c]
ultimo_dato <- RSS_anom[c]

RSS <- ts(RSS_anom,start=c(1979,1),frequency=12)

Come possiamo vedere, questo segmento di codice scarica i dati relativi a RSS, allocando l’intera tabella all’interno della variabile dati. Tuttavia a noi interessano soltanto le prime tre colonne che intitoliamo “Anno”, “Mese” e “RSS_anom”.

Richiamiamo la vostra attenzione su questi due importanti comandi:

1. colClasses = c(rep("numeric",3),rep("NULL", 8)): in questo modo suggeriamo a R di interpretare le prime tre colonne come dato numerico, le restanti invece non ci interessano;
2. comment.char = "#",na.strings = c("*", "-",-99.9, -999.9): con questo invece ordiniamo a R di convertire in stringa vuota tutte quelle celle della tabella che contengano uno dei caratteri elencati (asterisco, “-” ecc.). Questo è un comando utilizzabile sempre, qualora si importi una tabella in R.

I dati forniti sono su base mensile, per consentirne però una più semplice rappresentazione grafica, andiamo a calcolare l’anno come frazione di tempo e inseriamo i dati nel vettore anno_fraz. A questo punto creiamo una nuova matrice di dati che contenga tutte le colonne della serie RSS_mensile più il vettore colonna appena creato anno_fraz. Abbiamo quasi terminato, dal punto di vista della formattazione dei dati, non ci rimane altro che individuare alcune grandezze utili, come ultimo_mese, ultimo_anno, ultimo_dato.

Creiamo quindi la serie storica RSS (per ulteriori informazioni su questo passaggio, vi invitiamo a leggere gli articoli già pubblicati).

######################
# GRAFICO PRINCIPALE #
######################


plot(anno_fraz,RSS_anom,type="s",col="grey",xlab="",ylab = "°C - Anomalia termica",xlim=c(1979, 2010), ylim=c(-0.6,max(RSS)),cex.axis=0.95,cex.lab=0.95)
lines(RSS,type="h",col="lightgrey") # GRAFICO DI FONDO
abline(h=0,col="darkgrey")

Questa sezione non la commenteremo, in quanto ormai l’abbiamo affrontata più volte, ci concentriamo invece sulla regressione e sulla visualizzazione dei relativi dati.


###############
# REGRESSIONE #
###############


lm_fit <- lm(RSS_anom~anno_fraz)
a <- coef(lm_fit)[1]
b <- coef(lm_fit)[2]
yr1 <- min(anno_fraz)
yr2 <- max(anno_fraz)
y1 <- a+b*yr1
y2 <- a+b*yr2
x_val <- c(yr1,yr2)
y_val <- c(y1,y2)
lines(x_val,y_val,type="l",col="red")
b <- signif(b, 3)

Raccogliendo alcuni consigli, compresi quelli del gentile lettore Tommaso, individuiamo la retta di regressione con il comando lm() e volendo possiamo rappresentare la retta con il comando:

abline(lm_fit, col=”red”, lwd=2)

Nel caso volessimo alleggerire l’elaborazione e quindi utilizzare il comando appena descritto, sarebbe sufficiente anteporre il simbolo # alle righe immediatamente successive al comando lm_fit <- lm(RSS_anom~anno_fraz).

Per il momento, tuttavia, vi consigliamo di non escludere alcuna riga dall’elaborazione, in quanto le variabili individuate ci servono per poter visualizzare le informazioni necessarie:


##################
# ULTIMA LETTURA #
##################

points(yr2, ultimo_dato, pch=20, col = "blue")
points(1995, -0.5, pch=20, col = "blue")
note2 <- paste("Ultima osservazione ",ultimo_mese, "/", ultimo_anno, " = ", ultimo_dato," °C")
text(1995, -0.5, note2, pos = 4, col = "blue", cex = 0.7)

#########
# TREND #
#########

note3 <- paste("Trend = ",b," °C / anno ")
text(1995,-0.4, note3,pos=4, col = "red", cex = 0.7)


A questo punto il codice è abbastanza self-explanatory. Nella variabile yr2 abbiamo registrato l’ultima data disponibile nella serie. Andiamo a visualizzarla con il comando points alle coordinate, quindi, di yr2 e ultimo_dato. Una nota sul calcolo del trend: abbiamo utilizzato la variabile interna b, ovvero il coefficiente angolare della retta di regressione e l’abbiamo visualizzato con il comando text.

Ecco il risultato:

Vi lasciamo con un “compito” da svolgere a casa

Vi proponiamo una variante del grafico appena esaminato. Tale variante può essere utile per visualizzare in linea il dato dell’anomalia termica (o per lo sviluppo di un widget web). A voi la sperimentazione:

Eccoci per il (quasi) consueto appuntamento con l’andamento delle anomalie termiche del nostro pianeta. Gennaio è ormai iniziato da qualche giorno, quindi non dovrebbero tardare nemmeno le serie GISS e HadCRUT che, notoriamente, escono sempre dopo le due serie satellitari UAH e RSS. E infatti siamo qui per proporvi le due letture satellitari, sotto forma di dato numerico e di grafico. Ne approfittiamo per fare anche un riepilogo dell’anno appena chiuso.

RSS (Remote Sensing System – Dati)

1/2009 +0.325°C
2/2009 +0.242°C
3/2009 +0.194°C
4/2009 +0.202°C
5/2009 +0.090°C
6/2009 +0.081°C
7/2009 +0.388°C
8/2009 +0.270°C
9/2009 +0.476°C
10/2009 +0.282°C
11/2009 +0.328°C
12/2009 +0.243°C

L’anomalia è sempre piuttosto alta, sebbene sia in parte rientrata rispetto al caldo novembre 2009. Vale la pena ricordare il dato di dicembre 2008, che registrò una anomalia pari a +0.172°C.

Grafico delle anomalie termiche, secondo RSS.

UAH (University of Alabama, Huntsville – Dati)

1/2009 +0.304°C
2/2009 +0.347°C
3/2009 +0.206°C
4/2009 +0.090°C
5/2009 +0.045°C
6/2009 +0.003°C
7/2009 +0.411°C
8/2009 +0.229°C
9/2009 +0.422°C
10/2009 +0.286°C
11/2009 +0.497°C
12/2009 +0.280°C

L’anomalia registrata è superiore a quella di RSS, vi è comunque un netto calo rispetto alla rilevazione del mese di novembre 2009. Nel dicembre 2008, UAH ha registrato una anomalia pari a +0.182°C.

Ed ecco il grafico di UAH.

Ricordiamo che sia per UAH, sia per RSS le letture sono relative alla bassa troposfera.

Anche questo mese è venuto il tempo di aggiornare l’anomalia termica globale. Vi forniamo la lettura satellitare RSS e cogliamo l’occasione per pubblicare la versione 1.1 del nostro grafico delle anomalie. Come potrete vedere dall’immagine più in basso, abbiamo aggiunto alcune informazioni al grafico come ad esempio: il valore relativo all’ultima lettura e il trend complessivo da inizio rilevazione (nel caso di RSS, per cui, dal 1979 ad oggi).

Passiamo ai dati, riepilogo da gennaio 2009:

1/2009 +0.325°C
2/2009 +0.242°C
3/2009 +0.194°C
4/2009 +0.202°C
5/2009 +0.090°C
6/2009 +0.081°C
7/2009 +0.388°C
8/2009 +0.270°C
9/2009 +0.476°C
10/2009 +0.282°C

Quindi, come emerge dai dati, l’anomalia è diminuita in modo decisivo, rispetto al mese di settembre dello stesso anno. Lo stesso mese, però del 2008, l’anomalia registrata fu pari a +0.181°C, quindi ottobre 2009 è più caldo rispetto all’anno scorso. Ricordiamo che le letture satellitari sono relative alla bassa troposfera.

Ed ora il grafico nella nuova versione, sempre elaborato tramite il software statistico R.

Oggi è stato pubblicato il dato dell’anomalia termica globale secondo il GISS. Abbiamo già avuto modo di esaminare i dati di RSS e UAH (vi rimando qui). Il mese di maggio registra una anomalia pari a +0.55°C, per il GISS, rispetto ad una anomalia pari a +0.46°C del mese di aprile. La lettura del dato NASA GISS è quindi in controtendenza rispetto alle letture satellitari (che registrano un calo dell’anomalia termica). Per il momento rimaniamo in attesa del dato di HadCRUT per poter tirare le somme di questo mese appena trascorso.

RSS ha da poco pubblicato l’anomalia termica registrata a maggio 2009, a livello della bassa troposfera. L’anomalia registrata è in sensibile calo rispetto a quella del mese precedente, ovvero rispetto ai +0.202°C di aprile. Il mese di maggio ha registrato una anomalia positiva di soli +0.090°C.

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