Di Joanne Nova – 1 Novembre 2019
Questo è quanto: era il 4% più nuvoloso nel 1985, quindi più o meno lo stesso dopo il 2000 – questa è la Pausa e la Causa
Un nuovo studio russo, di OM Pokrovsky, mostra come la copertura nuvolosa globale è notevolmente diminuita dal 1986 al 2000. Si tratta di un declino molto ampio in termini di atmosfera planetaria. Pokrovsky utilizza i dati satellitari ISCCP (“Progetto internazionale di climatizzazione delle nuvole con rilevazione da satellite” – un programma statunitense). Sono i migliori dati per la rilevazione delle nuvole che ci siano. Gli effetti delle nuvole sono così forti che la maggior parte delle differenze tra i modelli favoriti dall’IPCC derivano dalle ipotesi che i modelli realizzano riguardo alle nuvole. I feedback sulle nuvole sono la “più grande fonte di incertezza. [IPCC, 2007]
Le nuvole coprono i due terzi della superficie terrestre, riflettendo circa il 30% dell’energia totale dal Sole verso lo spazio. Un piccolo cambiamento nella copertura nuvolosa può facilmente riscaldare o raffreddare il pianeta.
Questo, da solo, spiega tutto il riscaldamento verificatosi tra il 1986 e il 2000. Questo spiega anche la pausa. Non sappiamo perché le nuvole siano diminuite, ma sappiamo che la causa non è stata dovuta alla CO2, che ha continuato ad aumentare incessantemente anno dopo anno e persino più velocemente dopo la fine del secolo.
Qualcos’altro sta guidando la formazione delle nuvole, o la densità o la longevità, e i modellisti climatici globali non sanno cosa sia.
“Pertanto, i cambiamenti della copertura nuvolosa nell’arco di tre decenni durante il periodo di riscaldamento globale possono spiegare non solo la tendenza lineare della temperatura globale, ma anche una certa variabilità interannuale.”
Cosa modifica le nuvole?
I cambiamenti nella copertura nuvolosa potrebbero essere causati dal cambiamento nel campo magnetico solare, che può guidare la formazione di nuvole attraverso il suo effetto sui raggi cosmici che bombardano la Terra (vedi Henrik Svensmark). Ma le nuvole potrebbero anche essere influenzate dal vento solare o dai cambiamenti spettrali solari, nessuno dei quali è incluso nei GCM. Le nuvole potrebbero anche essere guidate da cambiamenti negli aerosol dovuti ai vulcani, batteri e plancton. Le nuvole potrebbero anche formarsi diversamente con i cambiamenti nel jet stream o nelle correnti oceaniche. Le correnti a getto ondeggianti immettono enormi “quantità” di aria fredda in zone dove è presente aria calda – sicuramente una ricetta per una maggiore formazione di nuvole. (vedi il lavoro di Stephen Wilde).
I modelli climatici globali non hanno alcuna possibilità di prevedere la copertura nuvolosa. Presumono che i cambiamenti nelle nuvole siano un feedback, non una forzante. Quindi, fin dall’inizio, i modelli non riconoscono nemmeno che alcune forze esterne potrebbero cambiare in modo indipendente la copertura nuvolosa. Nel 2012, Miller et al. hanno riferito che i modelli hanno sbagliato i feedback sulle nuvole di 70 W/m2, un errore quasi 20 volte maggiore dell’effetto totale della CO2. Che farsa.
Calcolo dell’effetto di riscaldamento
L’effetto delle nuvole è complicato. Le nuvole alte causano riscaldamento. Le nuvole basse causano raffreddamento. Le nuvole al di sopra gli oceani di colore scuro cambiano l’albedo della Terra più delle nuvole sopra un deserto luminoso. Le nuvole ai tropici rifletteranno più luce in arrivo rispetto alle nuvole sopra i poli. Ma nella sua forma più brutalmente semplice, più nuvole ci sono, più il mondo si raffredda.
La Figura 9 in basso descrive la relazione tra le temperature globali e la copertura nuvolosa. Sembra che Pokrovsky l’abbia usato per calcolare l’effetto della riduzione delle nuvole. Un effetto di riscaldamento di 0,07 ° C per ogni diminuzione dell’1% nella copertura nuvolosa, significa che una caduta del 4% nella copertura nuvolosa porterebbe a 0,3 ° C di riscaldamento. Questo solo per il periodo dal 1986 al 2000 dC ed è all’incirca la stessa quantità di riscaldamento che si è visto in Hadley. In questa situazione, non importa quanto la tendenza delle temperature di Hadley sia “regolata”, fintanto che un analista usa le temperature di Hadley per stimare la tendenza lineare, l’incremento dovuto alle nuvole si adatterà. (Aspettatevi che Hadley 5.0 inizi a regolare i punti di svolta chiave accanto al pasticcio con questo segnale chiaro.)
Le conclusioni nel documento:
La Figura 9 mostra i corrispondenti risultati dell’analisi di regressione. Come temperature globali, abbiamo usato i dati di CRUTEM 3 (University of East Anglia, Gran Bretagna, http://www.uea.ac.uk). Il numero di punti per l’analisi statistica era 318. L’equazione di regressione ha la forma Y = – 0,0659 X + 19,637. Il coefficiente di determinazione che caratterizza l’accuratezza della regressione è 0,277. Quest’ultimo significa che questo modello rappresenta circa il 28% della dispersione osservata della temperatura dell’aria superficiale. L’elevata copertura nuvolosa globale è associata a basse temperature globali, a dimostrazione dell’effetto di raffreddamento delle nuvole. Il modello di approssimazione lineare di regressione suggerisce che un aumento dell’1% della copertura nuvolosa globale corrisponde a una diminuzione globale della temperatura di circa 0,07 ° C e viceversa.
Nel caso di nuvolosità globale del livello inferiore, l’equazione di regressione cambia leggermente: Y = – 0,062 X + 16,962. Il coefficiente di determinazione che caratterizza l’accuratezza della regressione aumenta e in questo caso è 0,316. Da un punto di vista statistico, questo modello rappresenta circa il 31% della dispersione osservata della temperatura dell’aria superficiale. Le nuvole alte sono associate a basse temperature globali, a dimostrazione dell’effetto di raffreddamento delle nuvole basse. Un semplice modello di regressione lineare suggerisce che un aumento dell’1% della copertura globale delle nuvole basse corrisponde a un calo di temperatura globale di circa 0,06 ° C e viceversa.
Pertanto, i cambiamenti della copertura nuvolosa nell’arco di tre decenni durante il periodo di riscaldamento globale possono spiegare non solo la tendenza lineare della temperatura globale, ma anche una certa variabilità interannuale. Ma l’inclusione di un blocco che descrive l’evoluzione temporale della copertura nuvolosa nei modelli climatici rimane un problema a causa della natura stocastica della variabilità delle nuvole. Tuttavia, i modelli climatici sono deterministici e non possono essere combinati direttamente con i blocchi di nuvole stocastiche. Tuttavia, il fattore di copertura nuvolosa sui cambiamenti climatici non può essere ignorato a causa del contributo significativo di questo parametro che forma il clima e dovrebbe essere studiato più attentamente per migliorare le previsioni climatiche.
RIFERIMENTI
IPCC, Rapporto di valutazione 4, 2007, Gruppo di lavoro 1, Le basi di scienze fisiche, Capitolo 8. [PDF] Pagina 636 8.6.3.2 “Nuvole”
Pokrovsky OM (2019) Cambiamenti nelle nuvole nel periodo del riscaldamento globale: i risultati del progetto internazionale satellitare Russian Academy of Sciences, DOI: https://doi.org/10.31857/S0205-9614201913-13
https://journals.eco-vector.com/0205-9614/article/view/11444
Fonte: Jo Nova
