Una revisione (v5.0) delle temperature globali da satellite del gruppo NOAA STAR

È stata pubblicata la nuova versione v5.0 delle temperature della media troposfera del NOAA Center for Satellite Applications and Research (STAR). Il riferimento è Zou et al., 2023. Due punti qualificanti, riportati a lato dell’articolo recitano:

  • La nuova calibrazione dello strumento ha rimosso riscaldamenti spuri nelle osservazioni da NOAA-11 a NOAA-14 e raffreddamenti spuri in NOAA-15 (alcuni dei satelliti usati, nda)
  • La nuova serie fornisce un trend di 0.14 K/decennio durante il periodo 1979-2021 e un trend maggiore, 0.22 K/decennio, dopo il 2002

Mentre il primo di questi punti è una dichiarazione di quanto è stato fatto e, almeno per me, non è in discussione, il secondo fornisce valori della pendenza della serie basati su scelte arbitrarie degli intervalli (cherry picking), scelte che commenterò successivamente.

In un post sul sito di Judith Curry, Ross McKitrick descrive il modo corretto di fittare i dati allo scopo di verificare se effettivamente la pendenza cambia dopo una certa data e lo applica alla temperatura globale troposferica (TTT) ma l’argomento esula dagli scopi del mio post (comunque trova che solo la media troposfera [MT], e solo temporaneamente, mostra un’accelerazione che quindi non è una caratteristica stabile); invece afferma anche che STAR, dopo la correzione, ha una pendenza leggermente inferiore a quella di UAH: possiamo dire che ora STAR e UAH coincidono largamente e che entrambe confermano che i modelli producono riscaldamenti troppo elevati e quindi problemi con la sensibilità climatica ECS, lasciando alla sola serie RSS (Remote Sensing System) un riscaldamento più in linea con i modelli.
Non ho usato in questo caso la serie totale della troposfera (TTT) ma ho preferito utilizzare i dati delle singole zone dell’atmosfera terrestre: bassa troposfera (LT), media troposfera (MT) e alta troposfera (UT). Nei confronti con le equivalenti serie di UAH (University of Alabama Huntsville) ho usato, per quest’ultima, la serie della tropopausa (TP).
Intanto diciamo che STAR v5.0 contiene una nuova versione della temperatura della media troposfera (TMT) ottenuta nel modo classico (basata su MSU) ma usando come calibrazione una serie TMT (detta reference TMT o RTMT) derivata dagli autori (Zou et al, 2021) tramite l’uso esclusivo di sensori posizionati in orbite stabili e sincrone con il Sole il che ha permesso di ottenere la temperatura con un’accuratezza di 0.01 K/decennio nel calcolo dei trend; la serie copre l’intervallo 2002-oggi. Anche se gli autori concentrano la loro attenzione sulla media troposfera (mid-troposhere o MT), anche le serie dell’alta troposfera (UT) e della bassa stratosfera (LS) sono state costruite tramite la calibrazione con RTMT e quindi fanno parte della nuova versione 5.0.

Inizio quindi col mostrare la serie globale della bassa troposfera, e successivamente le altre due (MT e UT), notando che la scelta degli autori di definire due intervalli (inizio serie-2021 e 2002-fine serie) porta a scegliere, oltre a questi, altri intervalli altrettanto arbitrari usati per mostrare le pendenze e scelti quasi sempre prima o dopo forti eventi El Nino. Per tutte le serie di questo post uso gli intervalli:

  1. inizio serie- marzo 2023 (serie completa)
  2. inizio serie-2001 (comprende El Nino 1997-98)
  3. 2002-2014 (dopo El Nino 1997-98 e subito prima di El Nino 2015-16)
  4. 2015-marzo 2023 (periodo finale con El Nino 2015-16)
  5. inizio serie-2021 (Zou et al., solo media troposfera MT)
  6. 2002-marzo 2023 (Zou et al., solo media troposfera MT)

e riporto nei singoli grafici i valori numerici delle pendenze in °C/decennio invece che in °K/decennio come viene fatto dai gestori dei dataset [ricordo che “decade” in inglese indica 10 anni mentre in italiano indica 10 giorni].
Per l’intervallo numero 4 (2015-2023), che fornisce sempre una pendenza negativa, bisogna sottolineare che dipende fortemente da El Nino 2015-16, da alcuni El Nino minori e dalla lunga La Nina finale: infatti se si sceglie di far iniziare l’intervallo un anno prima (2014-2023; come esempio uso la serie LT di STAR) la pendenza risulta essere positiva (0.08±0.05°C/decennio). In casi come questo, quando la vicinanza di un forte evento condiziona il fit, è necessario essere molto cauti nel fare affermazioni facilmente smentibili, tipo “la temperatura media sta diminuendo negli ultimi 8 anni”.
Diverso è il caso del periodo numero 3 (2002-2014), tra i due forti El Nino: qui non sono presenti distorsioni e i 13 anni di stabilità della temperatura media sono significativi.

Fig.1: Serie STAR della bassa troposfera (LT) e i fit dei tratti descritti nel testo.
Fig.2: Serie STAR della media troposfera (MT) e i fit dei tratti descritti nel testo. In basso a destra le pendenze dei periodi definiti da Zou et al. (2023).
Fig.3: Serie STAR dell’alta troposfera (UT) e i fit dei tratti descritti nel testo.

Nel recente passato, in particolare durante la pausa nella crescita delle temperature tra il 2001 e il 2014, mentre gli scettici facevano notare la sua incompatibilità con la CO2 che continuava a crescere, i “modellisti” sottolineavano la necessità di non usare brevi intervalli di tempo che avrebbero potuto essere influenzati da fluttuazioni locali (cioè eventi naturali) e quindi produrre falsi trend: se questa logica vale ancora, la scelta degli autori di usare il periodo successivo al 2002 per mostrare, nei fatti, un’accelerazione nel riscaldamento (da 0.14 a 0.22 °K/decennio) rispetto al periodo precedente, non ha alcun senso. Al contrario, io credo che si possa definire un periodo qualsiasi (poter giustificare la scelta sarebbe preferibile anche se non sempre è possibile) e calcolarne il trend, sapendo che la selezione è arbitraria e che affermazioni sui “massimi sistemi” sono fuori luogo.

Nel sito di supporto sono riportati gli equivalenti grafici dei dati UAH v6.0, mentre di seguito mostro i confronti tra le due serie.

Fig.4: Confronto tra le serie STAR v5.0 e UAH v6.0.

Il confronto è chiaro: le tre serie STAR sono davvero molto simili alle serie UAH e una conferma viene anche dalla successiva tabella 1 dove riporto le pendenze dei fit lineari (i trend) e le differenze percentuali per le estensioni complete delle tre serie, dall’inizio a marzo 2023.
I grafici e i parametri dei fit lineari delle serie: globale, NH e SH per le tre regioni dell’atmosfera LT, MT e UT sono disponibili nel sito di supporto.

Table 1: Confronto fra le pendenze delle serie complete di STAR e UAH per LT, MT, UT
LT Trend Unità Δ%
STAR 0.129±0.007 °C/decennio 4/133
UAH 0.133±0.006 °C/decennio 3%, UAH>STAR
MT Trend Unità Δ%
STAR 0.092±0.006 °C/decennio 2/94
UAH 0.094±0.006 °C/decennio 2%, UAH>STAR
UT Trend Unità Δ%
STAR 0.017±0.008 °C/decennio 1/17
UAH 0.016±0.007 °C/decennio 6%, UAH<STAR

Dalla tabella si vede, come aveva scritto McKitrick, che STAR ha una pendenza complessiva inferiore a quella di UAH del 2-3 %, mentre per l’alta troposfera la pendenza UAH è superiore del 6% a quella di STAR. Posso ipotizzare che il valore più alto di quest’ultimo rapporto dipenda dalla non sovrapposizione tra l’alta troposfera di STAR e la tropopausa di UAH.

Conclusioni
La conclusione principale è quella già evidenziata da McKitrick: adesso abbiamo due delle tre principali temperature globali da satellite che coincidono largamente, per cui sempre più decisamente si mostra che le previsioni dei modelli climatici usati dall’IPCC sono troppo elevate (“calde”) e che quindi le premesse su cui si basano i modelli stessi devono essere riviste nel senso di dare maggiore importanza alle cause naturali del riscaldamento osservato e di conseguenza minore importanza all’azione antropica. Quest’ultima affermazione è problematica perché va contro la ragione stessa dell’esistenza dell’IPCC che nasce per studiare l’influenza antropica sul clima e attualmente attribuisce all’uomo il 100% della cosiddetta “crisi climatica” che sempre più le osservazioni dimostrano essere o inesistente o, nella migliore delle ipotesi, fortemente ridimensionata.

Bibliografia

  • Articolo di Ross McKitrick sul sito di Judith Curry, 2023.
  • Zou Cheng-Zhi, Xu Hui, Hao Xianjun, Lu Qian: Mid-Tropospheric Layer Temperature Record Derived From Satellite Microwave So Journal of Geophysical Research: Atmospheres128:6, 2023. https://doi.org/10.1029/2022JD037472.
  • Zou, C.-Z., Xu, H., Hao, X., & Fu, Q.: Post-millennium atmospheric temperature trends observed by satellites on stable orbitsGeophysical Research Letters48(13), e2021GL093291, 2021. https://doi.org/10.1029/2021GL093291
    Tutti i dati e i grafici sono disponibili nel sito di supporto

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