
Originariamente Scritto da
steph
Alcuni elementi aggiuntivi in risposta ad alcuni commenti.
. Come ho già detto: un conto è il rallentamento del trend e la "spalmatura" su una specie di alto plateau, un conto una sua diminuzione. Ci sono almeno due grafici che mostrano bene quel che dico e ad es. quel che diceva Lorenzo.
Uno è questo (è la quarta o la quinta volta che viene postato negli ultimi giorni

):
gisstrend12.jpg
L'altro è quello del calcolo delle medie su base decennale: il decennio 2001-10 è più caldo di quello precedente (anche per questo, effetto dejà-vu

).
Schermata 2013-07-04 a 01.05.56.png
. Sulla "novità" del plateau: elz ha già introdotto alcune ipotesi di spiegazione, per il momento le lascio da parte (ma ci tornerò), è evidente che guardare al solo aumento della co2 correlandolo al plateau termico pare un po' fuorviante, dal momento che 10-15 anni sono sempre un lasso di tempo troppo breve per poter separare la normale fluttuazione data dalla variabilità interna dal trend di fondo.
Tuttavia, sia nelle serie termiche sia nelle simulazioni fasi di plateau termici anche più lunghi di 10-15 anni ci sono già state e non dovrebbero mancare nemmeno in futuro. In questo senso, non rappresentano nessuna eccezionalità, pur denotando una relativa novità rispetto alle fasi di impennata.
Schermata 2013-10-01 a 23.43.13.pngSMC_pause.jpgSchermata 2013-10-01 a 23.46.40.png
http://www.cgd.ucar.edu/staff/trenbe...ange2011-1.pdf
Fra l'altro già più di 20 anni fa si faceva notare l'importanza della variabilità naturale di corto periodo.
Per es.:
Interdecadal oscillations and the warming trend in global temperature time series
. Dal punto di vista climatologico, 15 anni non sono sufficienti per stabilire un trend con sufficiente significatività statistica. La cosa è già stata ampiamente spiegata negli esaustivi post di Lorenzo.
Aggiungo un paio di cose sul significato climatico di un tale span.
Prendiamo i 3 dataset di terra, con i trend calcolati fino allo scorso mese di giugno e la stima del livello di incertezza (che indica quanto la stima del valore differisce dal valore "vero"):
Giss 0.11±0.06 K
Hadcrut4 0.07±0.06 K
NCDC 0.07±0.06 K
Le incertezze danno i limiti del livello di confidenza al 95%: come dire che per es. per giss si è sicuri al 95% che il trend degli ultimi 15 anni è compreso fra 0.05 e 0.17 K
Ma questo metodo di stima ha dei limiti, il più evidente e grosso dei quali è quello di presupporre che la temperatura di ogni mese sia indipendente da quella del mese precedente e da quella del mese successivo. In realtà il sistema climatico ha una grande quantità di inerzia, e per ogni mese la probabilità che questo sia caldo (o freddo) aumenta se il mese precedente era altrettanto caldo (o freddo). Questa "autocorrelazione" aumenta ulteriormente le incertezze, dal momento che cala l'indipendenza dei singoli dati.
E più è corta la finestra temporale scelta, maggiore è il peso di questo processo autoregressivo di primo ordine sul computo delle incertezze.
Statistical significance of trends and trend differences in layer-average atmospheric temperature time series - Santer - 2012 - Journal of Geophysical Research: Atmospheres (1984?2012) - Wiley Online Library
The Skeptical Science temperature trend calculator
Quindi, per riassumere: incertezze derivanti dal semplice trattamento statistico dei dati, dal rumore climatico di fondo (la variabilità interannuale, che si stempera solo allargando la finestra temporale) e dall'inerzia del clima fanno sì che 15 anni siano un periodo ancora troppo breve per trarre inferenze climatiche.
Ma certamente non lo sono per verificare possibili ipotesi causali che stanno a cavallo fra il tempo che fluttua e il clima che emerge...
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