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Cambiamenti della copertura nuvolosa nel periodo di riscaldamento globale: i risultati del progetto internazionale satellitare

ABSTRACT

Mostriamo i risultati dell’analisi delle serie climatiche di nuvolosità globale e regionale per il periodo 1983-2009. I dati sono stati ottenuti nell’ambito del progetto satellitare internazionale ISCCP. Viene descritta la tecnologia dell’analisi statistica delle serie storiche che include l’algoritmo di smoothing e l’analisi wavelet. Entrambi i metodi sono destinati all’analisi di serie non stazionarie. 

I risultati dell’analisi mostrano che sia la nuvolosità globale che quella regionale mostrano una diminuzione del 2-6% quindi la tendenza della temperatura ad aumentare. La maggiore diminuzione nuvolosa si osserva nei tropici e negli oceani. Il coefficiente di correlazione tra le serie di nubi globali da un lato e le serie globali di temperatura superficiale dell’aria e degli oceani, dall’altro, raggiunge valori di -0,84 / -0,86. Il coefficiente di determinazione che caratterizza l’accuratezza della regressione per la previsione delle variazioni di temperatura globale in base ai dati sulle variazioni nella nuvola più bassa, in questo caso è 0,316.

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INTRODUZIONE

Le nuvole sono tra i fenomeni che ogni persona affronta quotidianamente dal momento della nascita. È anche uno degli elementi meteorologici chiave. La nuvolosità ha un’influenza decisiva sul bilancio energetico della Terra, poiché determina l’arrivo della radiazione solare e regola la radiazione termica in uscita. Attraverso le precipitazioni che cadono dalle nuvole, inizia il ciclo globale dell’acqua. Tuttavia, la fisica della formazione e dell’evoluzione delle nuvole rimane ancora un’area di conoscenza non sufficientemente studiata.

La riflettività totale (albedo) del pianeta Terra è di circa il 30%, il che significa che circa il 30% della radiazione solare in entrata a onde corte viene riflessa nello spazio. Se tutte le nuvole fossero rimosse, l’albedo globale diminuirebbe al 15% e la quantità di energia a onde corte disponibile per riscaldare la superficie del pianeta aumenterebbe da 239 a 288 W/m2 (Hartmann, 1994). In questo caso ipotetico, anche le radiazioni a onda lunga sarebbero interessate, di cui 266 W/m2 andrebbero riflesse nello spazio rispetto agli attuali 234 W/m2 (Hartmann 1994). Pertanto, l’effetto completo di rimuovere tutte le nuvole comporterebbe comunque un aumento dell’afflusso di calore, caratterizzato da un valore di circa 17 W/m2. Pertanto, la copertura globale delle nuvole ha un chiaro effetto di raffreddamento generale sul pianeta, sebbene l’effetto netto delle nuvole alte e basse sia l’opposto.

Le nuvole del livello inferiore, di regola, hanno un effetto di raffreddamento sul clima globale. Spesso hanno uno spessore ottico significativo e riflettono la maggior parte della radiazione in arrivo a onde corte. Inoltre, a causa della bassa altitudine e della temperatura elevata, generano una grande quantità di radiazioni a onda lunga nello spazio e in livelli più alti dell’atmosfera. Viceversa, le nuvole del livello superiore, di regola, danno un effetto di riscaldamento, poiché, a causa della loro grande altezza e bassa temperatura, emettono solo meno radiazioni a onda lunga nello spazio. Inoltre, di solito sono sottili e riflettono solo leggermente la radiazione in arrivo a onde corte. Questa non è una considerazione puramente teorica, ma è dimostrata dalle osservazioni, che saranno discusse di seguito.

Le osservazioni di nubi provenienti da stazioni meteorologiche hanno una serie di gravi difetti. Innanzitutto, la valutazione del punto nuvola è effettuata soggettivamente dall’osservatore. Inoltre, dato che la scala della nuvolosità orizzontale varia da diversi chilometri a diverse decine di chilometri, l’effettiva copertura del territorio della Terra con l’aiuto di una rete meteorologica a terra è pari a un centesimo dell’1%.

La comparsa di satelliti meteorologici ha cambiato radicalmente la situazione riguardante la raccolta di informazioni sulla distribuzione spaziale e temporale delle nuvole su scala globale. Particolarmente importante è stato il funzionamento continuo dei satelliti geostazionari Meteosat, che hanno fornito un monitoraggio continuo del tempo per ogni tratto di copertura nuvolosa con un’elevata risoluzione spaziale. L’uso di apparecchiature di telerilevamento satellitari multicanale (DZ) ha fornito un’analisi più informata della distribuzione verticale delle nuvole. Per la prima volta, è stato possibile iniziare a generalizzare il clima dei dati delle nuvole su scala globale. Tuttavia, un confronto tra i risultati dell’analisi dei campi di nuvole ottenuti da diversi satelliti e l’utilizzo di algoritmi di elaborazione diversi ha mostrato differenze significative. Particolarmente evidenti tali discrepanze sono state trovate nella regione polare (Chernokulsky 2012; Chernokulsky, Mokhov, 2012).

Per implementare il compito più importante di armonizzazione e elaborazione uniforme delle osservazioni di nuvole dai satelliti, il progetto International Satellite Cloud Climatology, ISCCP (Schiffer and Rossow, 1983), è stato lanciato negli Stati Uniti nel 1982. Questo progetto è stato lanciato nell’ambito del WMO Climate Research Program (WCRP). L’obiettivo del progetto era raccogliere e analizzare i dati di misurazione dei satelliti per monitorare la distribuzione globale delle nuvole, ottenere informazioni sulle proprietà fisiche delle nuvole, sulla loro variabilità giornaliera, stagionale e annuale. La raccolta e l’analisi dei dati è iniziata il 1 ° luglio 1983 e continua ancora oggi. Si noti che l’autore dell’articolo (Norris, 2000) ha criticato l’algoritmo di elaborazione delle nuvole nell’ambito del progetto ISCCP in termini di correzione angolare dei dati osservativi.

Ad oggi, un certo numero di computer interattivi e centri sperimentali scientifici sono stati formati nell’ambito di ISCCP. Il centro di elaborazione principale, il Satellite Processing Center (SPC), invia i risultati al Global Processing Center (GPC), in cui i dati vengono integrati in base alle dipendenze spaziali e temporali. Nella fase successiva, i dati sono georeferenziati nel Centro Dati di Correlazione (CDC). I dati vengono quindi calibrati e verificati nel Satellite Calibration Center (SCC).

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