Di Ronan Connolly – 22 Febbraio 2022

Un nuovo studio di scienza del clima, che coinvolge un gruppo di 17 esperti provenienti da 13 paesi, è stato pubblicato sulla rivista scientifica Atmosphere. Lo studio ha esaminato i vari aggiustamenti dei dati che vengono regolarmente applicati ai record di temperatura europei nel set di dati ampiamente utilizzato del Global Historical Climatology Network (GHCN) negli ultimi 10 anni.

Il set di dati sulla temperatura mensile GHCN è la principale fonte di dati per le registrazioni dei termometri utilizzate da molti dei gruppi che calcolano il riscaldamento globale, tra cui NOAA, NASA Goddard Institute for Space Studies (GISS) e Japan Meteorological Agency (JMA).

La lunghezza di questi termometri può variare da decenni a oltre un secolo. Nel corso di questi lunghi periodi, i record di temperatura delle singole stazioni meteorologiche spesso contengono cambiamenti improvvisi dovuti a fattori locali che non hanno nulla a che fare con le tendenze della temperatura globale o nazionale. Ad esempio, i cambiamenti nella posizione della stazione meteorologica, i tipi di termometri utilizzati o la crescita di isole di calore urbane intorno alla stazione.

Per cercare di correggere questi pregiudizi non climatici, la NOAA, che gestisce il set di dati GHCN, ha eseguito un programma per computer per identificare i salti improvvisi nei record utilizzando metodi statistici. Ogni volta che il programma identifica un salto brusco, applica una regolazione per rimuovere quel salto dal record della stazione. Questo processo è chiamato omogeneizzazione della temperatura. Fino ad ora, la maggior parte degli scienziati ha dato per scontato che il processo funzionasse correttamente.

In questo nuovo studio, gli autori hanno analizzato migliaia di versioni diverse del set di dati scaricato nell’arco di 10 anni. Hanno studiato gli aggiustamenti di omogeneizzazione per più di 800 record di temperatura europei. Hanno scoperto che questi aggiustamenti cambiavano drammaticamente ogni giorno quando la NOAA rilanciava il loro programma per computer.

Gli autori hanno scoperto che solo il 17% degli aggiustamenti della NOAA erano coerenti da una corsa all’altra.

Inoltre, compilando i record storici noti come metadati della storia della stazione per ciascuna delle stazioni, sono stati in grado di confrontare le regolazioni applicate dal programma informatico della NOAA con i cambiamenti documentati che si erano verificati nella stazione meteorologica. Hanno scoperto che meno del 20% degli aggiustamenti che la NOAA aveva applicato corrispondeva a qualsiasi evento notato dagli osservatori della stazione, come un cambiamento nella strumentazione o uno spostamento della stazione.

I risultati dello studio mostrano che la maggior parte degli aggiustamenti di omogeneizzazione effettuati dalla NOAA sono stati sorprendentemente incoerenti.

Inoltre, ogni giorno, man mano che arrivano gli ultimi aggiornamenti ai record dei termometri, le rettifiche NOAA applica all’intero set di dati vengono ricalcolate e modificate. Di conseguenza, per una data stazione, ad esempio Cheb, Repubblica Ceca, le temperature omogeneizzate ufficiali per il 1951 (ad esempio) potrebbero essere molto diverse nel set di dati di martedì rispetto a quello di lunedì.

Lo studio in sé non si è concentrato sugli effetti netti di questi aggiustamenti sulle tendenze climatiche a lungo termine. Tuttavia, gli autori hanno avvertito che queste bizzarre incongruenze in questo set di dati climatici ampiamente utilizzato sono scientificamente preoccupanti. Sono anche preoccupati per il fatto che la maggior parte dei ricercatori che utilizzano questo importante set di dati non erano a conoscenza di questi problemi fino a questo momento.

Gli autori concludono il loro studio formulando varie raccomandazioni su come questi problemi potrebbero essere risolti e su come gli sforzi di omogeneizzazione della temperatura possono essere migliorati in futuro.

Dettagli sullo studio

Valutazione degli aggiustamenti di omogeneizzazione applicati ai record di temperatura europei nel set di dati del Global Historical Climatology Network

di Peter O’Neill, Ronan Connolly, Michael Connolly, Willie Soon, Barbara Chimani, Marcel Crok, Rob de Vos, Hermann Harde, Peter Kajaba, Peter Nojarov, Rajmund Przybylak, Dubravka Rasol, Oleg Skrynyk, Olesya Skrynyk, Petr Štěpánek, Agnieszka Wypych e Pavel Zahradníček

Atmosfera 2022, 13(2), 285; https://doi.org/10.3390/atmos13020285

Fonte : Global Warming Solved