Temperatura media globale: un numero o un dato? Illusione o realtà?

Temperatura media globale: un numero o un dato? Illusione o realtà?


di Fabio Spina

Quando aspettiamo il risultato delle elezioni, siamo abituati mentalmente a dare pesi diversi al fatto che i dati forniti siano “exit poll” o la prima proiezione o le varie successive o i risultati finali. Tutto dipende dalla consistenza del campione utilizzato per effettuare le inferenze statistiche.

Passiamo al calcolo della temperatura media globale, recentemente balzato alla cronache perché il mese di Aprile 2010 è stato “il più caldo mai registrato” con una  anomalia preoccupante di 0,76°C.

Calcolare la temperatura “rappresentativa” dello stato di un sistema complesso non è cosa banale, ad esempio per il corpo umano sarebbe forviante mettere numerosi sensori a copertura di tutta l’epidermide e successivamente calcolare la media, molto più indicativo è misurarla in un punto come l’ascella, la bocca o l’ano.

L’analisi del dato è banale come ricorda Massimo Troisi nel filmato qui sotto.

www.youtube.com/v/PByEeQngUeI

Per il sistema climatico ci si è accontentati di quello che storicamente era disponibile, banalmente rappresentativo del sistema si è ritenuta la temperatura media globale superficiale calcolata partendo da tutte le stazioni “ufficiali” che ricoprono il nostro globo (evitiamo in questa sede la problematica del distinguere tra variabilità fisiologica o patologica della grandezza). Facciamo l’ipotesi irreale che le misure effettuate presso quelle stazioni siano senza errore e tutte di qualità, senza problemi di cambiamento nel tempo,etc. Ma quante e dove sono le stazioni ”ufficiali” attuali? Se si vuole approfondire i dati si può andare sul sito della  NOAA dove si potrà trovare tutti i dettagli sulle medie mensili di molte grandezze meteorologiche; per la temperature si deve andare alla sezione “Temperature Rankings and Graphics”. Per leggere dove sono le attuali stazioni di misura c’è il box “Did you know?”, ed in questa c’è una mappa globale con dei punti rossi che serve a darvi l’idea. Si parla dei messaggi meteorologici  CLIMAT ( qui per i dettagli su questo tipo di messaggi). Alla pagina 11 di questo documento trovate gli errori presunti (esattamente è ”risoluzione”) secondo cui si codifica (che son ben diversi dai reali e comunque almeno un ordine di grandezza maggiore di quello relativo alle cifre con cui si forniscono normalmente i valori medi), inoltre per la temperatura si specifica come è calcolato il valore medio giornaliero utilizzato poi per la media mensile, cioè con 4 o 8 valori, e quindi con campionamento ogni 3 o 6 ore¹.

Per conoscere la consistenza del campione formato dai CLIMAT che arrivano in banca dati, anche se non è detto poi che questi siano calcolati avendo tutte le misure previste nel mese (esistono spesso lacune), si possono utilizzare appositi prodotti di “ climate monitoring“, in particolare a "  questo link potete produrre quando lo desiderate carte del tipo di quelle qui sotto.

Periodicamente vengono prodotti anche dei  documenti riassuntivi. Per l’Italia rappresentative del suo clima   sono cinque e fino a 7-8 anni fa credo fossero differenti (sono passati i tempi in cui Cristofaro Mennella diceva che per l’Italia occoreva parlare di climi e non di clima) ((In particolare 16022 PAGANELLA 46 09N – 11 02E 2,129 ; 16134 MONTE CIMONE 44 11N – 10 42E , 2,173 ; 16224 VIGNA DI VALLE 42 05N 12 – 13E 266 ; 16258 MONTE S. ANGELO 41 42N – 15 57E 848 ; 16550 CAPO BELLAVISTA 39 56N – 09 43E 150)).

La rete del GCOS-WMO (Global Climate Observing System del World Meterological Organization) è molto meno densa per e risulta così più omogenea (info   qui e   qui)²

Dal   sito del GTS (Global Telecomunication System) si può conoscere che il mondo meteorologico è definito nelle seguenti regioni: Region I – Africa , Region II – Asia , Region III – South America , Region IV – North America, Central America and the Caribbean , Region V – South-West Pacific , Region VI – Europe , The Antarctic – Antarctic Data Telecommunication Arrangement. Se riprendiamo la fig.1, ad esempio si potrà evincere che dalla regione I, il continente africano, dei Climat che vi aspettereste (non la copertura dell’intero globo) ne ricevete effettivamente circa il 50% nei due anni in esame. Badate bene che ora siamo nell’epoca più progredita dal punto di vista della tecnologia e telecomunicazioni, un secolo fa probabilmente da quel continente ne ricevevamo sensibilmente di meno. Quindi di una stazione africana, ammesso e non concesso che tutto sia perfetto, mediamente di 365 giorni se ne ricevono i dati di 180. Per i giorni non coperti da misure, con una sofisticata matematica “si ricostruiscono”, come fate per tutte le parti del Mondo dove non ci sono stazioni. La cosa più meravigliosa è che alla fine della ricostruzione tramite modello, vi viene offerto un dato di temperatura media globale con la certezza del millesimo di grado (altrimenti non si sarebbe potuto differenziare tra la temperatura globale dell’oceano di Aprile 2010 con 0.57°C da quella seconda classificata del 1998 con 0.56°C (sempre da  qui) che è di ordini di grandezza migliore di quanto potevate fare con una   misura diretta della temperatura dell’aria.

Naturalmente stiamo parlando della condizione attuale della disponibilità dei messaggi meteorologici, sicuramente nei decenni scorsi le cose andavano molto peggio in tutte le parti del Mondo.

Sul voto sulla scheda elettorale non c’è possibilità di errore come sulla temperatura dell’aria, nonostante ciò generalmente non c’è politico che ritenga utile commentare gli “exit poll”. Nello studio della serie storica delle temperature globali, si rischia non solo di commentare l’”exit poll” ma di confrontarlo con gli ”exit poll” dei secoli precedenti senza mai far cenno ai possibili errori, basando su questo delle scelte epocali. Occorrerebbe stare attenti all’interpretazione dell’elaborazioni statistiche, altrimenti si rischia che una canzone analoga a quella che segue tra qualche anno potrà essere scritta a sfondo “climatologico”.

Per tutti quelli che sono interessati all’argomento temperature, alla loro misura ed al controllo delle serie storiche ricordiamo il progetto Milleannidiclima, all’interno del quale Paolo Mezzasalma sta via via producendo delle analisi delle serie storiche delle stazioni italiane più rappresentative, al fine di definire un dataset di temperature il meno possibile affetto da bias che ci metta in condizione di “leggere” sulle serie dei segnali eventualmente diversi da quelli di origine naturale. Trovate tutto qui.



fonte: www.climatemonitor.it/?p=10726