RealClimate: un NOAA

23 aprile 2023 di Gavin 55 commenti

Cosa implica realmente un nuovo concorrente nella quota record dei satelliti della bassa troposfera?

All'inizio dell'anno, abbiamo notato che il gruppo NOAA-STAR aveva prodotto una nuova versione (v5.0) dei dati satellitari MSU TMT che rappresentava un cambiamento piuttosto radicale rispetto alla versione precedente (4.1). Si scopre che la v5 ha un trend notevolmente inferiore rispetto alla v4.1, che ha avuto il trend più alto tra i recuperi UAH e RSS. A marzo è uscito il documento che descrive la nuova versione (Zou et al., 2023) e con esso la disponibilità non solo dei record TMT e TLS aggiornati (che esistevano nella versione 4.1), ma anche di un nuovo TLT (Temperature of la Bassa Troposfera) (dal 1981 ad oggi). La serie TMT aggiornata era già presente nel confronto dei dati del modello, ma non abbiamo ancora mostrato i nuovi dati TLT nel contesto.

I lettori ricorderanno che il prodotto TLT è nominalmente una media ponderata delle anomalie della temperatura atmosferica dalla superficie fino a 5 km circa. La ponderazione varia leggermente tra terra e oceano e in funzione della topografia o del tipo di superficie (alcuni confronti di modelli di osservazione ne tengono conto, ma una ponderazione uniforme globale è spesso sufficiente). La natura della misurazione, utilizzando scansioni fuori nadir dello strumento, ha reso il recupero più rumoroso rispetto ad altri prodotti MSU e ci è voluto del tempo per affrontare questi problemi. Alcuni veterani potrebbero persino ricordare la storia piuttosto tumultuosa, che coinvolge pretese di precisione troppo sicure, la scoperta di errori sistematici a causa del decadimento orbitale, correzioni, replicazioni indipendenti e più errori, più correzioni, ecc. Questa storia dovrebbe mitigare qualsiasi affermazione ora che l’incertezza strutturale è stata finalmente sconfitta, ma vale la pena scavare un po’ più a fondo per vedere dove entra in gioco.

Differenze intra-TLT

Innanzitutto, come si confrontano le tre versioni TLT? Ho realizzato due versioni di questo grafico per evidenziare dove e come differiscono le tre linee. Certamente non è così semplice come uno spostamento della tendenza lineare.

Come previsto, le variazioni di anno in anno sono molto simili, ma ci sono notevoli divergenze tra il 1996 e il 1999 che sono (principalmente) legate al trattamento dei dati della NOAA-14 che ha avuto una grande deriva orbitale e strumentale. Anche le tendenze prima del 1995 (0,07/0,14/0,16 ºC/dec, rispettivamente per UAH, RSS e NOAA-STAR) e dopo il 2001 (0,14/0,20/0,17 ºC/dec) variano tra i prodotti. Pertanto la somiglianza del trend dell’intero periodo (1981-2022) tra UAH e NOAA-STAR è in qualche modo casuale (0,14/0,20/0,13 ºC/dec) costituito da un trend più ampio in NOAA-STAR fino a ~1988, un trend più piccolo a 2000, e una tendenza leggermente più ampia negli ultimi due decenni. Questa eterogeneità nelle differenze è molto probabilmente dovuta all’incertezza strutturale nel modo in cui sono costruiti i dati, e l’intervallo delle tendenze nei tre prodotti è probabilmente una sottostima della vera incertezza. Non è una democrazia in cui la risposta "giusta" viene decisa a maggioranza!

Confronti tra lavelli da cucina

Come si confronta il nuovo record TLT con i record di superficie? Qui possiamo confrontare i record di dati di superficie in situ (GISTEMP, HadCRUT5, NOAA NCEI), le radiosonde, le rianalisi (ERA5 e JRA55) e (per un periodo più breve), i recuperi satellitari AIRS. Ognuno di questi ha i propri problemi, ma apportano una ricchezza di dati indipendenti a sostegno della questione. Analogamente a quanto sopra, includo due versioni dei grafici con linee di base diverse.

Ciò che impressiona in modo schiacciante da questi grafici è la somiglianza di tutti questi record, e non solo nelle variazioni di anno in anno. Le tendenze al rialzo differiscono sicuramente leggermente, ma descrivono tutte in modo riconoscibile lo stesso cambiamento climatico. Curiosamente, i record TLT raggruppano la diffusione degli altri set di dati indipendenti, suggerendo che l’incertezza strutturale è semplicemente maggiore nei recuperi satellitari (comprese le diverse versioni dei dati AIRS).

Ma perché dovrebbe essere così? Storicamente, si è discusso molto degli effetti non climatici nelle stazioni di superficie e nei dati oceanici: spostamenti delle stazioni, riscaldamento urbano, modifiche degli strumenti, ecc. Sebbene questi siano effetti importanti, sono spesso locali. Le stazioni a livello globale non si sono mosse nello stesso momento, i cambi di strumento sono avvenuti in tempi diversi in luoghi diversi, aree urbanizzate a ritmi diversi e in tempi diversi. Pertanto le implicazioni di ciò che si fa riguardo a questi problemi hanno per lo più impatti locali. Ci sono cambiamenti sistematici che hanno implicazioni maggiori – ad esempio il cambiamento delle fonti di dati nel trasporto marittimo negli anni ’30/40/50 e l’aliasing di errori negli strumenti e nella copertura nell’oceano – e tali correzioni dominano l’impatto degli aggiustamenti sulla media globale. andamento della temperatura superficiale.