A gennaio 2023 NOAA GHCN ha cambiato temperature e anno iniziale delle serie

Marzo 3, 2023 Off Di miometeo

GHCN è il Global Historical Climatology Network Version 4 (Menne et al. 2012) con 26000 stazioni.

Da novembre 2011 scarico ogni mese le serie di temperatura globale (terra+oceano e oceano) dal sito NOAA Climate at a glance (CAG) e le raccolgo e conservo. Non solo visualizzo i dati ma calcolo anche gli spettri, i fit lineari e non lineari e la pendenza complessiva della serie completa (dal 1880) e di altre tre sotto-serie che iniziano dagli anni 1951, 1997 e 2001, pendenza che ha lo scopo di verificare se negli ultimi anni si osserva qualche variazione del ritmo di crescita o di diminuzione. Ho quindi messo a punto nel corse del tempo un software di riduzione piuttosto stabile.

Nello scaricare e analizzare i dati di gennaio 2023, ho visto che i risultati erano in contrasto con quelli del mese precedente (dicembre 2022). All’inizio ho tentato di modificare il software ma i risultati non miglioravano. Sono poi passato a studiare con più attenzione il sito CAG e con grande sorpresa ho visto che in automatico l’inizio della serie veniva posto al 1850 (indicato dalla freccia; fino a dicembre 2022 questo valore era 1880): avevo nei file 360 dati (30 anni) in più che il mio software, tutto basato sul 1880, gestiva con difficoltà.

Fig.1: Pagina iniziale del sito CAG (Climate at a glance) in cui è indicato l’anno iniziale di default delle serie. Notare che viene indicata la scelta “Globe” e subito sotto la “Global Time Series”. Di default il sito si setta sui dati nazionali americani.

Dopo alcune perplessità iniziali (come e dove hanno recuperato 30 anni di dati mensili che fino a quel momento non avevano?) ho deciso di mantenere, per compatibilità con i dati precedenti, l’anno iniziale al 1880 e ho quindi eliminato gli anni aggiunti all’inizio della serie.
Nell’analisi di questa nuova serie del 2023 (modificata per iniziare dal 1880) ho però osservato un brusco salto nella pendenza, all’inizio solo nella sottoserie che inizia dal 1997 in cui una tranquilla diminuzione di pendenza, iniziata a giugno 2020, improvvisamente subisce un aumento non giustificato. Ho poi verificato che lo stesso effetto si nota nella serie completa e nelle due sottoserie rimanenti. I grafici della pendenza per le altre serie (slopexx.png o .pdf, con xx uguale a 51, 01 e 80) sono disponibili nel sito di supporto o anche, per chi volesse farsi del male, nell’enorme sito che contiene tutti questi dati dall’inizio, ma che non sempre è chiaro, essendo stato costruito solo per me.

Fig.2: Pendenza, dal 1.1.1997 a fine serie, di tutti i mesi da novembre 2011 a gennaio 2023. Qui viene graficata solo la pare che inizia nel 2018. Nel sito generale è disponibile la sequenza completa.

HCN aveva già fatto “salti” nelle serie di temperatura: quello mostrato in figura 3, avvenuto nel 2015, è dello stesso ordine di grandezza di quello di gennaio 2023 di cui stiamo parlando.

Fig.3: Esempio di un altro salto nella temperatura terra+oceano di GHCN, tra aprile e maggio 2015.

ulla falsariga di figura 3, ho costruito i gif animati con i dati di dicembre 2022 e gennaio 2023 che mostrano quale sia il cambiamento apportato a gennaio ’23 o, come credo più probabile, dall’introduzione dei 30 anni iniziali e dal ricalcolo di tutte le “omogenizzazioni” successive. Riporto in figura 4 un esempio del cambiamento in cui la pendenza cambia del 10% in un mese, rimandando al sito di supporto per gli altri periodi analizzati.

Fig.4: Comportamento dell’anomalia di temperatura tra dicembre 2022 e gennaio 2023. Le linee rossa e blu sono i fit lineari, rispettivamente, di tutta la serie visualizzata e del tratto gennaio 2002-dicembre 2013 cioè del periodo compreso tra i due forti El Nino del 97-98 e 2015-2016.

Anche la temperatura dell’oceano ha subito una modifica, ma di entità minore, come si vede in figura 5.

Fig.5: Comportamento dell’anomalia di temperatura oceanica (SST) e del suo spettro MEM tra dicembre 2022 e gennaio 2023. La linea rossa in a) è il fit lineare dell’intera serie mentre in b) è un coseno di riferimento che non varia tra i due mesi.

In particolare, lo spettro subisce solo variaFrancozioni di potenza; il massimo molto debole attorno a 25-26 anni cambia il suo periodo ma potrebbe essere semplicemente una fluttuazione.

Conclusioni
Io non so a cosa sia dovuto il salto improvviso, osservabile tra dicembre 2022 e gennaio 2023, ma so che la natura procede in modo graduale, soprattutto in intervalli temporali così brevi come 30 giorni.
Devo quindi attribuire la variazione osservata a fattori esterni che hanno prodotto quello che ritengo essere un evento innaturale e che, ancora una volta, obbliga a considerare l’ipotesi “complottista” di una scelta fatta a tavolino con lo scopo di sostenere una narrativa più politica che scientifica che contrasta sempre di più con la situazione osservata sperimentalmente, ad esempio con il fatto che da più parti si osserva che, almeno dagli ultimi 8 anni, le temperature globali sono in una fase di stasi (v. UAH v6, gennaio 2023 o USCRN dec. 2022) se non di diminuzione.

Anche il più recente lavoro di Nicola Scafetta (2023) ha un paragrafo intitolato “4.5. Doubts Regarding the Global Surface Temperature Revised Records” che inizia con “The most recent revisions of the global surface temperature records may have used inappropriate temperature homogenization models that have artificially blended urban warming toward rural areas and may have filled uncovered areas (e.g., the polar regions) with overly warm model temperature predictions” che mi sembra sufficiente per far nascere dubbi in ogni cambiamento che si osserva nel normale procedere dei parametri delle serie globali.

Tutti i grafici sono disponibili nel sito di supporto

Bibliografia

Menne, M. J., C. N. Williams, B.E. Gleason, J. J Rennie, and J. H. Lawrimore, 2018: The Global Historical Climatology Network Monthly Temperature Dataset, Version 4., J. Climate, in press. doi:10.1175/JCLI-D-18-0094.1
Scafetta N.: CMIP6 GCM Validation Based on ECS and TCR Ranking for 21st Century Temperature Projections and Risk Assessment, Atmosphere, 14,345, 2023. https://doi.org/10.3390/atmos14020345.

NB: il post è uscito in originale sul blog di Franco Zavatti.