CNR: ma è uno scherzo vero ?

[elz]

sono correzioni appunto, sono ipotesi e quindi si omogenizza, cioè SI INVENTA, non sono dati reali

i dati pre 1900/1940 sono tutti da cestinare, parer mio, è una cosa già detta e ridetta 3000 volte

Puoi dirla anche altre 3000 ma rimane una tua opinione che i dati pre 1940 sono a cestinare, io dico invece che con le opportune correzioni sono ragionevolmente raffrontabili con il presente, d'altra parte sono anche compatibili nei limiti dell'incertezza ad esempio con gli indicatori biologici/glaciali ecc.

E se dovessimo cestinare tutti i dati corretti dovremmo buttar via tutti i dataset che esistono anche degli ultimi decenni; a partire ad esempio da quelli satellitari(c'è qualcuno che pensa che nello spazio ci siano strumenti in grado per magia di misurare direttamente le temperature in troposfera? e senza bisogno di intercalibrazioni tra i vari strumenti? nonchè correzioni per il decadimento dell'orbita,la variazione nel campionamento a diversi orari del giorno che di fatto è la versione satellitare del problema di cui si parlava sopra...e molte altre).
Tra l'altro per i satelliti l'estate 2014 nell'area italiana, a differenza dei dati di superficie, finisce in linea con 3 altre estati dei 2000, nessuna polemica su questo?

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Tanto per dare un idea di cosa si fa con i dataset satellitari:

Before we can begin to study intersatellitedifferences, we must first remove a number of sources
of long term drift and bias from the data. The two most
important of these are correction of the incidence
angles, with errors due to orbital decay and an apparent
satellite attitude bias (Wentz and Schabel 1998; Mears
et al. 2002), and effects due to evolution each
instrument’s local measurement time, which aliases the
local diurnal cycle into the long term record (Christy et
al. 2000).

The removal of the diurnal sampling effect is more
complicated. Spencer and Christy used averages of
cross-scan bias, with the constant bias mentioned
above removed by comparing ascending and
descending orbital nodes, to deduce the local diurnal
slope for a zonal band. This method is too noisy to
accurately remove the diurnal cycle for each grid point
separately. We instead use a modeled brightness
temperature climatology calculated using 5 years of
hourly CCM3 (Kiehl et al. 1996) output to adjust each
measurement to local noon (Mears et al. 2002). Our
diurnal climatology is validated by comparing it to
morning/evening
differences
in
actual
MSU
measurements (Mears et al. 2002).

Estratto da:
A NEW TROPOSPHERIC TEMPERATURE DATASET FROM MSU
Carl A. Mears*, Matthias C. Schabel, and Frank J. Wentz
Remote Sensing Systems