le reanalisi cfsr non sono spazzatura ma (in generale tutte le reanalisi) non sono state create per i trend climatici, per le era5 alcuni parametri sono stati appositamente preparati anche per i trend ma è un eccezione, in generale le reanalisi devono essere verificate rispetto alle osservazioni; qui però il problema più grosso non è neppure se sono affidabili le reanalisi ma passare da un modello all'altro e questo è fatale, due modelli diversi possono avere climatologie parecchio diverse e non si possono mischiare insieme, è come prendere i dati di caselle e calcolare le anomalie sulla climatologia di torino centro, non si può fare.
In africa centrale la correlazione cfsr(prima del cambio di modello)- osservazioni è < 0.3, più alta nelle aree extra-tropicali e non vuole comunque dire che i trend di lungo termine siano corretti(ma almeno le fluttuazioni si), poi le reanalisi finiscono e ci mischiano insieme un diverso modello creando quei salti, d'altra parte se il noaa non usa queste reanalisi ci sarà un motivo no?
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Ultima modifica di elz; 19/08/2019 alle 20:49
e' la copertura spaziale dei dati a livello globale discutibile ,
poiche le temperature SST Oceaniche che rappresentano oltre il 70 % della superficie terrestre e' piuttosto ' generica ' e inserita per interpolazione , per la minima copertura , poche boe ,
rispetto alla stragrande maggioranza dei dati terrestri condizionati anche dal fattore antropico urbanizzazione , isole di calore .
Il motivo è evidente da questa immagine, a sinistra le anomalie rispetto ad un riferimento comune, i modelli hanno simili hindcast e sono ragionevolmente in linea tra di loro, a destra le temperature assolute sono invece diverse anche di 2.5°, non si possono unire i dati di due modelli diversi hanno climatologie troppo differenti.
Ultima modifica di elz; 19/08/2019 alle 22:09
è un link a twitter si dovrebbe vedere(?), è la media globale, le temperature assolute a 2m dipendono fortemente dal modello la loro variazione nel tempo invece no, può essere un problema per quei fenomeni che dipendono da una soglia (innevamento, ghiacci) ma non per le anomalie globali.
https://pbs.twimg.com/media/EBTbfW1U...jpg&name=large
ed ovviamente anche questo è stato studiato.
Weak dependence of future global mean warming on the background climate state | SpringerLink
L'amplificazione del riscaldamento nei deserti e nelle aree stagionalmente aride è meno nota di quella artica ma è ben evidente nei dati ed è conseguenza essenzialemente di due fenomeni.
1- la maggiore sensibilità al feedback del vapore acqueo, dato che la relazione tra gas serra e forcing radiativo è logaritmica a parità di latitudine il forcing radiativo è maggiore nelle regioni dove l'atmosfera è più secca.
2- a differenza degli oceani e delle aree umide non c'è molta acqua da evaporare e di conseguenza si scalda maggiormente la superficie, il riscaldamento è forte nella parte bassa della troposfera(secondo le reanalisi fino a circa 850-700hpa) e decade rapidamente al di sopra di questo livello, il feedback di lapse rate (variazione del gradiente verticale) è positivo o meno negativo delle regioni convettive dove il calore latente rilasciato dalla condensazione riscalda l'alta troposfera e può essere facilmente dissipato verso lo spazio.
è lo stesso fenomeno osservato durante el nino, quello che avviene nei deserti invece è simile all'amplificazione artica nella stagione fredda, in quel caso il calore extra proviene dall'oceano artico ma il risultato è lo stesso con un forte riscaldamento in prossimità della superficie.
succede nelle medie annuali ed anche stagionalmente nelle aree aride con un rapido declino del riscaldamento all'aumentare delle precipitazioni medie ed una tendenza ad assestarsi a valori più elevati come si può vedere da questo lavoro(le serie sat nel frattempo sono però cambiate), questi i dati di berkeley earth dal 1950 al 2018 vs precipitazioni gpcc.
Observational Evidence for Desert Amplification Using Multiple Satellite Datasets | Scientific Reports
mm/giorno annuale 50s/50n estate 20n/50n 0-1 1.51 1.77 1-2 1.29 1.46 2-3 1.16 1.35 3-4 1.1 1.27 4-5 1.1 1.25 >5 1.03 0.95
Ultima modifica di elz; 20/08/2019 alle 10:26
Il fatto è che in quei modelli si valuta proprio la variazione nel tempo non solo delle temperature globali, ma anche di quelle locali. Ora, non so se il dato globale viene ricavato con altri mezzi indipendenti dalle stime a livello locale, o se sia semplicemente la sommatoria delle anomalie calcolate a livello locale in tutto il globo.
Grazie elz per le spiegazioni. Un'altra domanda. Mi piacerebbe comparare gli output (magari mensili e sotto forma di mappa del mondo) dei principali modelli che che analizzano le temperature globali in diversi modi: usando solo le stazioni, solo i dati satellitari, dati combinati. Hai dei link da darmi? So che non ha senso comparare i dati assoluti (come dicevi anche tu qualche post fa) ma almeno i trend dovrebbero essere simili, no? Soprattutto nelle zone a maggiore copertura di stazioni (anche se c'è il problema annoso dell'urbanizzazione attorno alle stazioni).
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