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  1. #61
    Uragano L'avatar di burian br
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    Predefinito Re: Analisi e simulazioni sulla T globale: solar forcing "debunked"?

    Citazione Originariamente Scritto da Copernicus64 Visualizza Messaggio


    Capitolo II


    Il magnifico tris d’assi! : TSI vulcani e PDO





    Dove eravamo rimasti?


    Ah si! Diciamo che con gli effetti tidali sembrerebbe diminuire d’importanza il ruolo dell’attività solare sulle variazioni climatiche.


    Ora però sul tidal forcing si pongono 2 questioni: la prima è che, benchè i lunisolar tides sembrino molto efficaci nello spiegare gran parte delle variazioni nel breve e nel lungo termine questi presentano alcune “criticità” (prendendo a prestito un termine orrendo che ora va tanto di moda ):


    PUNTO 1:

    il primo punto riguarda il fatto che l’ipotesi è poco supportata dalla fisica in termini quantitativi, ovvero l’effetto ci dovrebbe essere ma stando ai numeri, non dovrebbe malgrado tutto condizionare così pesantemente il trend della T globale… Un aspetto curioso è il fatto che il modello migliore sia proprio quello “estremo”, ovvero quello che vede un forcing costante, senza diminuzioni, della componente tidale nel corso di almeno 150 anni!

    Questo sembra un po’ inverosimile, ecco perché ho provato a parametrizzare un modello con effetto più o meno decrescente di decennio in decennio e vedere se questo ancora riuscisse ad essere robusto, considerando anche gli altri effetti combinati. I risultati però non sono stati soddisfacenti rispetto all’ipotesi estrema.

    L’ipotesi "no diluizione degli effetti" d’altra parte potrebbe essere spiegata col fatto che le correnti oceaniche possono avere tempi di ritorno anche di secoli, e quindi, l’integrale dell’effetto può essere molto diverso da quello atteso considerando i lunisolar tides operanti come una forzante “classica”.

    Intanto da miei precedenti studi, ho potuto constatare che il tidal forcing si esplica in varie zone dell’oceano con ritardi che sono molto diversi tra loro nelle varie aree…questo significa che le componenti oceaniche opportunamente modellizzate, potrebbero almeno in parte sostituire il tidal forcing. A tal proposito lo stesso snowholic mi suggeriva di riportare correlogrammi per mostrare le influenze del tidal forcing sui vari settori dell’oceano...
    Ecco qua alcune correlazioni lungo una serie temporale dette anche "cross correlation".


    Qui riporto in modo sommario 3 “settori” chiave, ovvero quello che rigurada la PDO, la zona indopacifica, la temperatura oceanica globale e quella del nordatlantico (in pratica la AMO).

    Allegato 507835

    Notare che sono correlazioni di lunghissimo periodo (fino a 84 anni od oltre!). Una nota tecnica: qui la correlazione è positiva perchè l'effetto è invertito di segno, ma in realtà l'aumento del momento angolare lunare RAFFREDDA la T globale e non il contrario. In teoria quindi il trend in nero dovrebbe andare in giù e non in su, ma fa lo stesso, nell'equazione c'è un + anzichè un -

    Si vede che la PDO presenta ritardi di rilievo contenuti, nell’ordine del decennio. Sia per l’indopacifico che per il nord atlantico invece il segnale è molto ritardato con effetti massimi dopo i 40-50 anni.

    Nel caso delle temperature dell’atlantico (0-90N) addirittura il segnale più robusto emerge dopo diversi decenni, almeno considerando l’intero settore. Stessa cosa si può dire per la media degli oceani.

    Naturalmente vi invito a prendere questi risultati con una certa cautela, dal momento che non sono state fatte altre analisi più approfondite (per esempio la spectral analysis), comunque diciamo che sono “preliminarmente” molto interessanti!

    PUNTO 2:

    L’altra questione è che il tidal forcing tende ad essere un network di smistamento di segnali non solo interni, ma anche “esterni” al sistema climatico... considerate per esempio che il tidal forcing sembra essere molto associato all’attività vulcanica!

    Il che non deve sorprendere perché gli effetti gravitazionali lunari sono proprio quelli che rendono il nostro pianeta così “vitale” al suo interno…in un certo senso dovremmo essere grati al nostro satellite se tutti i gas presenti in atmosfera e con essi la vita sulla terra, e noi stessi esistiamo! ...A tale proposito mi riservo di presentare alcuni risultati molto interessanti relativamente alla modellazione degli effetti gravitazionali sull’attività vulcanica in un altro prossimo TD.

    Per non parlare dell’apparente influenza degli effetti gravitazionali del sistema solare sulla variabilità dei cicli solari sui quali si è molto dibattuto…Dunque si, il tidal forcing sembra malgrado tutto una variabile importante per le variazioni climatiche, ma muove i fili in modo molto complesso e spesso indiretto.

    Quindi, considerando queste grosse incertezze determinate da ritardi “biblici” che vanno a interferire con le altre componenti oceaniche e vulcaniche del modello, ho provato a costruire un ipotesi alternativa meno complessa e con meno incognite.

    IPOTESI PDO-VULCANI-TSI
    In pratica, i lunisolar tides in questi modelli che vi mostrerò sono stati sostituiti essenzialmente da 2 componenti: una componente vulcanica di lungo periodo (fino ad oltre 30 anni) e la PDO modellizzata con ritardi che arrivano fino a circa 8 anni. Sulla componente vulcanica, devo spiegare perché inizialmente non sono stati inseriti ritardi. La componente tidale, così come la AMO maschera i suoi effetti ritardati. La PDO al contrario tende ad esaltarli, probabilmente perché non c’è sovrapposizione dei 2 segnali. Precedentemente invece, specie dopo l’inserimento della AMO i ritardi perdevano di importanza, dunque era inutile inserirli. Quindi, una volta tolto il tidal forcing e aggiunta la PDO, ecco che il forcing vulcanico con effetti di lungo periodo ricompare stabile e chiaro nel modello!
    Bene, questo è il modello integrato degli effetti dell’attività vulcanica: vulc(lag~0)+vulc(lag1-11)0.5+vulc(lag11-22)0.5.


    Dove il numero di lag si riferisce agli anni. Questo effetto di ritardo è stato ricavato analizzando un modello con la pdo e tutti i dati inseriti più la co2. Va detto che anche in questo caso la miglior parametrizzazione del modello dipende dalla amo, cioè se viene inserita o meno, dato che come dicevamo questa tende a “mangiarsi” parzialmente gli altri effetti…
    Quanto alla PDO, il ritardo è evidente man mano che ci si sposta dal tempo 0. Infatti, rispetto alla AMO che non presenta ritardi, la PDO sembra condizionare il clima in modo graduale. Qui per brevità non mostro come ci sono arrivato, dico solo che utilizzando l’analisi di cross-correlation si vede appunto che sulla T globale presenta dei ritardi che arrivano grosso modo fino a 10 anni, quindi ottimizzando il sistema si può anche arrivare solo fino a 7-8 anni.

    Insomma utilizzando questi 2 nuovi parametri nel modello “completo”, questi provocano un “offset” del tidal forcing che virtualmente “scompare” per il periodo 1850-1950, specie se si considera anche un effetto di diluizione del segnale lungo i 150 anni: questo verosimilmente accade non perché un tale effetto non esista, ma perché ci sono 2 componenti ad esso legate che possono sostituirlo, almeno considerando il periodo in esame (1850-1950).

    Qui vi mostro il modello con gli effetti vulcanici ritardati, la pdo e la TSI con le 2 ipotesi “classica e AMOC…


    Allegato 507836



    Si vede che con le sole 2 componenti PDO e vulcani saremmo certo in un periodo piuttosto freddo, anche se con temperature in leggera risalita rispetto al periodo di cooling tra gli anni 50 e gli anni 70. Consideriamo ora l’ipotesi TSI “classica” (trend in verde) e poi l’ipotesi TSI “AMOC high" (trend in viola)
    …Beh trovo questo modello molto molto interessante.

    In quest’altra slide per maggiore chiarezza è presentato unicamente il modello in cui l’effetto AMOC è esattamente come descritto nel lavoro presentato a inizio Td (AMOC "very high" ).


    Allegato 507837


    Praticamente tutte le oscillazioni degne di nota non dovute all’ENSO sono presenti!



    …E qui sto mostrando le simulazioni dal 1950, non un artificio legato alle proprietà dei modelli basati sullo scarto quadratico minimo e che quindi tendono “ad aggiustare” i dati per approssimare il trend lineare.


    Non essendoci la co2 probabilmente il modello vede un plateau che parte dagli anni 90 e rimane più o meno invariato fino al periodo attuale per poi diminuire leggermente fino al 2040. Notare che qui praticamente lo “scollamento” dalla T "reale" inizia chiaramente solo dopo il nino del 1998, come se un qualche equilibrio si fosse rotto dopo di allora…

    Insomma abbiamo una base interessante da cui partire…


    Per non appesantire troppo il post, direi che per ora ci fermiamo qui…



    ...a brevissimo per la prossima puntata!
    Ci capisco sempre di meno, ma grande lavoro

    Magari, ecco, per rendere la lettura più fruibile anche a chi di statistica non ne mastica proprio, potresti spiegare ogni tanto qualche concetto (tipo il correlogramma)?

    Grazie ancora Copernicus. Scrivi tra l'altro in maniera assolutamente gradevole, è un vero piacere leggerti. Peccato per i contenuti spesso incomprensibili (non per tua incapacità, ma per mia e nostra ignoranza).

  2. #62
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    Predefinito Re: Analisi e simulazioni sulla T globale: solar forcing "debunked"?

    Citazione Originariamente Scritto da burian br Visualizza Messaggio
    Ci capisco sempre di meno, ma grande lavoro

    Magari, ecco, per rendere la lettura più fruibile anche a chi di statistica non ne mastica proprio, potresti spiegare ogni tanto qualche concetto (tipo il correlogramma)?

    Grazie ancora Copernicus. Scrivi tra l'altro in maniera assolutamente gradevole, è un vero piacere leggerti. Peccato per i contenuti spesso incomprensibili (non per tua incapacità, ma per mia e nostra ignoranza).
    Grazie a te per l'apprezzamento, malgrado la materia "ostica"! Hai ragione, certe volte dovrei spiegare meglio, ad ogni modo quello che ho postato (ho dei dubbi anch'io se si possa definire correlogramma) non è altro che un indice di correlazione (che indica quanto 2 variabili sono associate) che varia in funzione dei ritardi di un determinato effetto. Sulla scala delle ordinate, l'indice va da -1 a +1 (+1 totale associazione, -1 totale associazione inversa). Sulle ascisse è riportato il tempo in mesi; al tempo 0 indica un associazione immediata. Come si vede, per tutte le variabili l'associazione non è immediata ma anzi aumenta anche dopo decine di anni. La correlazione può essere negativa perchè due cose possono essere inversamente associate (tanto per fare un esempio l'albedo è inversamente associato alla temperatura terrestre). L'effetto tidale è quello di aumentare l'upwelling oceanico, quindi di far risalire le acque fredde dalle profondità dell'oceano e di raffreddare il clima. Nei grafici che ho postato questa associazione negativa è riportata come positiva perchè è messo in rilievo l'effetto opposto, ovvero la diminuzione dell'upwelling che provocherebbe un aumento delle temperature globali. Mi scuso per l'ulteriore complicazione che forse avrei potuto evitare!

  3. #63
    Uragano L'avatar di burian br
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    Predefinito Re: Analisi e simulazioni sulla T globale: solar forcing "debunked"?

    Citazione Originariamente Scritto da Copernicus64 Visualizza Messaggio
    Grazie a te per l'apprezzamento, malgrado la materia "ostica"! Hai ragione, certe volte dovrei spiegare meglio, ad ogni modo quello che ho postato (ho dei dubbi anch'io se si possa definire correlogramma) non è altro che un indice di correlazione (che indica quanto 2 variabili sono associate) che varia in funzione dei ritardi di un determinato effetto. Sulla scala delle ordinate, l'indice va da -1 a +1 (+1 totale associazione, -1 totale associazione inversa). Sulle ascisse è riportato il tempo in mesi; al tempo 0 indica un associazione immediata. Come si vede, per tutte le variabili l'associazione non è immediata ma anzi aumenta anche dopo decine di anni. La correlazione può essere negativa perchè due cose possono essere inversamente associate (tanto per fare un esempio l'albedo è inversamente associato alla temperatura terrestre). L'effetto tidale è quello di aumentare l'upwelling oceanico, quindi di far risalire le acque fredde dalle profondità dell'oceano e di raffreddare il clima. Nei grafici che ho postato questa associazione negativa è riportata come positiva perchè è messo in rilievo l'effetto opposto, ovvero la diminuzione dell'upwelling che provocherebbe un aumento delle temperature globali. Mi scuso per l'ulteriore complicazione che forse avrei potuto evitare!
    Grazie mille Copernicus. Sei ottimo a spiegare, mi è bastato leggere quest'intervento per capire quel grafico
    Saresti un ottimo professore, dico sul serio

  4. #64
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    Predefinito Re: Analisi e simulazioni sulla T globale: solar forcing "debunked"?



    TSI vs CO2 : LO SCONTRO FINALE!






    ...Il titolo è esagerato ma giusto per tenere alta la suspance della serie a puntate!



    A questo punto, partendo dal “tris d’assi” pdo, vulcani, Total solar irradiance (TSI), testiamo le ipotesi tsi senza amoc tsi amoc “soft” e TSI amoc high con l’enso e poi anche con la AMO ed infine con la co2, considerando la simulazione che parte sempre dal 1950…


    TSI IP1 senza AMOC : benino con enso3 ma viene da pensare che al solito dopo il 1940 il trend è piuttosto piatto…vero che non c’è la AMO però almeno la PDO dovrebbe spiegare meglio il cooling 50-70, cosa che quasi non fa, e questo si vede anche dal suo segnale che è troppo debole…


    TSI IP2 AMOC low : il modello migliora molto sia come r2 che come robustezza dei segnali… Sia PDO sia effetto solare…anche l’ENSO è bello robusto con un bel coefficiente di 0.416…ma per la simulazione ancora non ci siamo, è poco presente il calo nel periodo 50-70 …


    TSI IP2 AMOC high: qui l’r2 diminuisce, anche se però i coefficienti migliorano moltissimo per pdo e vulcani, mentre l’attività solare diminuisce di importanza. Però, la migliore simulazione è di gran lunga quella con l’ipotesi AMOC high…L’unica cosa che manca all’appello è il “rebound” della T dopo il nino del 1998…


    tsi pdo vulc enso 1950.jpg



    ma vediamo dopo che abbiamo costruito un modello solido senza AMO cosa succede ad aggiungere questa variabile tanto “amata”!



    TSI IP1 senza AMOC : …ora il modello con il miglior R2 è quello con ipotesi TSI IP1 “classica”, anche se di pochissimo rispetto all’ipotesi AMOC low…


    TSI IP2 AMOC low :anche se l'r2 diminuisce leggerissimamente, i coefficienti di pdo enso e vulcani sono più alti per l’ipotesi low…


    TSI IP2 AMOC high: l’ipotesi AMOC high sembra meno efficace con una perdita eccessiva di R2… la TSI perde molto di importanza, anche se questo potrebbe essere dovuto a fenomeni di colinearità con la AMO una volta che viene introdotta nel modello...


    tsi pdo vulc enso amo 1950.jpg


    Ecco infine cosa succede con la co2 che, ricordiamo, è un segnale piuttosto flebile fino agli anni 50…


    TSI senza AMOC: Con l’ipotesi IP1 il segnale della CO2 è praticamente inconsistente…infatti la simulazione non riesce a spiegare tutto l’aumento avutosi dopo il 1950…


    TSI IP2 AMOC high : Apparentemente meno buona l’ipotesi AMOC “high” l’r2 è un po’ più basso. Però attenzione, mentre diminuisce l’importanza della TSI, aumenta eccessivamente quello della co2…infatti nella simulazione ora il trend è piuttosto eccessivo!


    TSI IP2 AMOC low : Con l’ipotesi AMOC “soft” invece aumenta l’r2 e la media dei coefficienti… la simulazione è quasi perfetta!…


    tsi pdo vulc enso amo co2 1950.jpg


    Notare che senza la AMO, il miglior modello in fase di simulazione era fornito dall’ipotesi AMOC high, cosa che evidentemente riflette un certo grado di colinearità tra “TSI Ipotesi AMOC” e la AMO stessa per cui, una volta inserita nel modello tende a spiegare la variabilità un po’ a spese della variabile TSI AMOC high.




    NOTE CONCLUSIVE SULL’IPOTESI TSI-AMOC…

    Malgrado alcune leggere incongruenze, possiamo dire che abbiamo ottenuto un buon modello, coerente dal punto di vista fisico che avvalora l’ipotesi di “ritardo” dell’attività solare legato al ciclo AMOC, anche se l’effetto non è apparentemente così ritardato se ci riferiamo al dataset 1850-1950…


    utilizzando tutti i dati prevarrebbe l’ipotesi AMOC “alta” che ricordiamo ha ritardi ancora più consistenti (massimo dell'effetto ancora a 22-33 anni), anche se è lecito sollevare dubbi a causa dell’elevato grado di colinearità di questa serie di dati con il trend della co2.


    PLOT FINALE


    Nell’ultimo plot è riportata solo l'ipotesi TSI AMOC low che eleggerei a miglior modello, in base a R2 complessivo e peso dei coefficienti rappresentati...


    qui riporto anche anche l’ipotesi "zero co2" ovvero il trend come sarebbe stato in assenza di evidenti effetti antropici (linea tratteggiata in beige)…un lento calo dopo i primi anni 2000 che accelererebbe da qui in poi.


    tsi pdo vulc enso amo co2 1950 IP2 low.jpg


    Ho inserito anche i valori di sensibilità climatica calcolati in base a questo modello per un raddoppio di co2. Qui i dati di sensibilità climatica sono calcolati per il periodo 1850-1950, (la sensibilità climatica dovrebbe avere un valore “fisso”). Siccome il modello simula molto bene il trend successivo al 1950, il valore di sensibilità climatica calcolato in questo modo dovrebbe essere più affidabile, dato che si evita almeno in parte il problema dell’“overfitting” legato alla non stazionarietà della variabile CO2 (cosa che accade quando è presente un trend evidente nei dati) Overfitting - Wikipedia

    Utilizzando la serie suddetta si ottiene +0.64 °C per raddoppio di co2, che è un valore teorico apparentemente troppo basso, ma che potrebbe essere logicamente spiegato con il fatto che la componente antropica è fatta non solo di co2 ma anche di aerosol e solfati ad esempio, dunque la risultante finale potrebbe essere quella.


    Se utilizziamo tutta la serie, la sensibilità climatica arriva invece a +1,2 °C…


    Perché questa discrepanza? 2 potrebbero essere le ipotesi:


    1) Come già accennato, il modello tende a minimizzare gli scarti quadratici e quindi per far questo utilizza la co2 che è la componente di trend lineare, per cui se si utilizza tutta la serie temporale 1850-2018 il valore è sovrastimato a scapito degli altri fattori i cui valori dei coefficienti vengono “limati” per così dire. Notare che il modello simulato spiega molto bene l’aumento di T avutosi dal 1950 fino ai nostri giorni.


    2) la componente antropica è cambiata con il tempo, essendo forse diminuiti gli aerosol da solfati in proporzione alla co2 e agli altri gas serra. In effetti, se si simula il modello partendo dagli anni 80, periodo in cui la produzione di solfati era ancora elevata sia in Europa che in America, il valore di sensibilità climatica risulta addirittura un po’ più basso (+0.48) di quello ottenuto partendo dagli anni 50!


    Forse “in medio stat virtus” e potrebbero essere vere entrambe le ipotesi. Personalmente ritengo più probabile un valore collocabile tra +0,6 e +1,0…certo siamo ben lontani dai catastrofismi più volte evocati dai media e dagli addetti alla “divulgazione” scientifica, ma non bisogna con questo minimizzare perché i fattori che oggi mascherano o contengono gli effetti dei GHG, domani potrebbero esaltarli. Di converso, il modello ci dice che siamo ancora in tempo per prendere i giusti provvedimenti.


    In conclusione, questa è chiaramente solo un ipotesi basata su labili evidenze di tipo osservazionale, quindi non pretende certo di risolvere la questione in termini così spiccioli. Però, abbiamo avvalorato l’ipotesi solare AMOC, e in parte spiegato il “mancato raffreddamento” (notare la narrazione speculare!) degli ultimi 2 decenni dovuto alla minore attività solare…


    In effetti per il modello TSI - “AMOC” non è prospettato alcun crollo della temperatura nei prossimi decenni ma solo un possibile leggero cooling di qui a poco che ci riporterebbe su valori simili a quelli pre-nino 2016 . E questo perché in contemporanea sta aumentando il forcing legato ai GHG…

    …A meno che qualche grossa eruzione vulcanica non ci metta lo zampino naturalmente!

    Insomma, quindi tutto risolto? Niet! Infatti, nella prossima puntata vedremo che la TSI potrebbe non essere l’unico candidato per il forcing solare, e questo proprio in virtù dell’ipotesi AMOC!

    Arrivederci a breve per l’ultima puntata!

  5. #65
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    Predefinito Re: Analisi e simulazioni sulla T globale: solar forcing "debunked"?

    Citazione Originariamente Scritto da Copernicus64 Visualizza Messaggio


    Capitolo II


    Il magnifico tris d’assi! : TSI vulcani e PDO





    Dove eravamo rimasti?


    Ah si! Diciamo che con gli effetti tidali sembrerebbe diminuire d’importanza il ruolo dell’attività solare sulle variazioni climatiche.


    Ora però sul tidal forcing si pongono 2 questioni: la prima è che, benchè i lunisolar tides sembrino molto efficaci nello spiegare gran parte delle variazioni nel breve e nel lungo termine questi presentano alcune “criticità” (prendendo a prestito un termine orrendo che ora va tanto di moda ):


    PUNTO 1:

    il primo punto riguarda il fatto che l’ipotesi è poco supportata dalla fisica in termini quantitativi, ovvero l’effetto ci dovrebbe essere ma stando ai numeri, non dovrebbe malgrado tutto condizionare così pesantemente il trend della T globale… Un aspetto curioso è il fatto che il modello migliore sia proprio quello “estremo”, ovvero quello che vede un forcing costante, senza diminuzioni, della componente tidale nel corso di almeno 150 anni!

    Questo sembra un po’ inverosimile, ecco perché ho provato a parametrizzare un modello con effetto più o meno decrescente di decennio in decennio e vedere se questo ancora riuscisse ad essere robusto, considerando anche gli altri effetti combinati. I risultati però non sono stati soddisfacenti rispetto all’ipotesi estrema.

    L’ipotesi "no diluizione degli effetti" d’altra parte potrebbe essere spiegata col fatto che le correnti oceaniche possono avere tempi di ritorno anche di secoli, e quindi, l’integrale dell’effetto può essere molto diverso da quello atteso considerando i lunisolar tides operanti come una forzante “classica”.

    Intanto da miei precedenti studi, ho potuto constatare che il tidal forcing si esplica in varie zone dell’oceano con ritardi che sono molto diversi tra loro nelle varie aree…questo significa che le componenti oceaniche opportunamente modellizzate, potrebbero almeno in parte sostituire il tidal forcing. A tal proposito lo stesso snowholic mi suggeriva di riportare correlogrammi per mostrare le influenze del tidal forcing sui vari settori dell’oceano...
    Ecco qua alcune correlazioni lungo una serie temporale dette anche "cross correlation".


    Qui riporto in modo sommario 3 “settori” chiave, ovvero quello che rigurada la PDO, la zona indopacifica, la temperatura oceanica globale e quella del nordatlantico (in pratica la AMO).

    Allegato 507835

    Notare che sono correlazioni di lunghissimo periodo (fino a 84 anni od oltre!). Una nota tecnica: qui la correlazione è positiva perchè l'effetto è invertito di segno, ma in realtà l'aumento del momento angolare lunare RAFFREDDA la T globale e non il contrario. In teoria quindi il trend in nero dovrebbe andare in giù e non in su, ma fa lo stesso, nell'equazione c'è un + anzichè un -

    Si vede che la PDO presenta ritardi di rilievo contenuti, nell’ordine del decennio. Sia per l’indopacifico che per il nord atlantico invece il segnale è molto ritardato con effetti massimi dopo i 40-50 anni.

    Nel caso delle temperature dell’atlantico (0-90N) addirittura il segnale più robusto emerge dopo diversi decenni, almeno considerando l’intero settore. Stessa cosa si può dire per la media degli oceani.

    Naturalmente vi invito a prendere questi risultati con una certa cautela, dal momento che non sono state fatte altre analisi più approfondite (per esempio la spectral analysis), comunque diciamo che sono “preliminarmente” molto interessanti!
    Io ci andrei molto cauto nell'interpretazione di quei correlogrammi (confermo che si chiamano così, anche se rappresentano la correlazione incrociata e non l'autocorrelazione). A parte i valori di correlazione piuttosto bassi, le correlazioni su lag elevati diventano meno affidabili, sia perché si riduce il campione (per un lag L nel calcolo della funzione di autocorrelazione si usano n-L dati) sia perché nel caso di serie non stazionarie possono rappresentare un trend comune anziché una autentica correlazione incrociata. Il primo problema potrebbe non essere presente in questo caso visto che i lunisolar tides hanno una serie molto lunga sia indietro sia in avanti (dipende da come hai impostato il programma), ma i due correlogrammi delle temperature globali e indo-pacifiche sono i tipici correlogrammi da serie con trend in comune.
    Più interessante quello della PDO, che sembra avere una correlazione debole ma significativa nel breve termine e quello AMO che effettivamente sembra mostrare una correlazione importante, con le variazioni mareali che innescano una fase AMO dopo qualche decennio. Quando sarebbe il prossimo passaggio ad AMO- secondo questa relazione?

    Per quale motivo non hai testato ENSO? Da qualche parte avevo visto gente che sostiene sia possibile prevedere gli eventi ENSO con quella serie, mi interessava una conferma da fonte attendibile.
    Ultima modifica di snowaholic; 16/06/2019 alle 18:28

  6. #66
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    Predefinito Re: Analisi e simulazioni sulla T globale: solar forcing "debunked"?

    Citazione Originariamente Scritto da Copernicus64 Visualizza Messaggio
    Ho inserito anche i valori di sensibilità climatica calcolati in base a questo modello per un raddoppio di co2. Qui i dati di sensibilità climatica sono calcolati per il periodo 1850-1950, (la sensibilità climatica dovrebbe avere un valore “fisso”). Siccome il modello simula molto bene il trend successivo al 1950, il valore di sensibilità climatica calcolato in questo modo dovrebbe essere più affidabile, dato che si evita almeno in parte il problema dell’“overfitting” legato alla non stazionarietà della variabile CO2 (cosa che accade quando è presente un trend evidente nei dati) Overfitting - Wikipedia

    Utilizzando la serie suddetta si ottiene +0.64 °C per raddoppio di co2, che è un valore teorico apparentemente troppo basso, ma che potrebbe essere logicamente spiegato con il fatto che la componente antropica è fatta non solo di co2 ma anche di aerosol e solfati ad esempio, dunque la risultante finale potrebbe essere quella.


    Se utilizziamo tutta la serie, la sensibilità climatica arriva invece a +1,2 °C…


    Perché questa discrepanza? 2 potrebbero essere le ipotesi:


    1) Come già accennato, il modello tende a minimizzare gli scarti quadratici e quindi per far questo utilizza la co2 che è la componente di trend lineare, per cui se si utilizza tutta la serie temporale 1850-2018 il valore è sovrastimato a scapito degli altri fattori i cui valori dei coefficienti vengono “limati” per così dire. Notare che il modello simulato spiega molto bene l’aumento di T avutosi dal 1950 fino ai nostri giorni.


    2) la componente antropica è cambiata con il tempo, essendo forse diminuiti gli aerosol da solfati in proporzione alla co2 e agli altri gas serra. In effetti, se si simula il modello partendo dagli anni 80, periodo in cui la produzione di solfati era ancora elevata sia in Europa che in America, il valore di sensibilità climatica risulta addirittura un po’ più basso (+0.48) di quello ottenuto partendo dagli anni 50!


    Forse “in medio stat virtus” e potrebbero essere vere entrambe le ipotesi. Personalmente ritengo più probabile un valore collocabile tra +0,6 e +1,0…certo siamo ben lontani dai catastrofismi più volte evocati dai media e dagli addetti alla “divulgazione” scientifica, ma non bisogna con questo minimizzare perché i fattori che oggi mascherano o contengono gli effetti dei GHG, domani potrebbero esaltarli. Di converso, il modello ci dice che siamo ancora in tempo per prendere i giusti provvedimenti.


    In conclusione, questa è chiaramente solo un ipotesi basata su labili evidenze di tipo osservazionale, quindi non pretende certo di risolvere la questione in termini così spiccioli. Però, abbiamo avvalorato l’ipotesi solare AMOC, e in parte spiegato il “mancato raffreddamento” (notare la narrazione speculare!) degli ultimi 2 decenni dovuto alla minore attività solare…


    In effetti per il modello TSI - “AMOC” non è prospettato alcun crollo della temperatura nei prossimi decenni ma solo un possibile leggero cooling di qui a poco che ci riporterebbe su valori simili a quelli pre-nino 2016 . E questo perché in contemporanea sta aumentando il forcing legato ai GHG…

    …A meno che qualche grossa eruzione vulcanica non ci metta lo zampino naturalmente!

    Insomma, quindi tutto risolto? Niet! Infatti, nella prossima puntata vedremo che la TSI potrebbe non essere l’unico candidato per il forcing solare, e questo proprio in virtù dell’ipotesi AMOC!

    Arrivederci a breve per l’ultima puntata!
    Io su questo invece ritengo più affidabile la serie intera, proprio perché stiamo facendo regressioni lineari su una serie fortemente autocorrelata e con problemi di collinearità allungare il periodo dovrebbe portare a stime meno distorte, anche perché consente di stimare meglio le variabili che hanno andamento ciclico ed evitare problemi accidentali di collinearità presenti nei sottoperiodi.

    Inoltre la CO2 ha poca variabilità fino al 1950 e la varianza della stima dei coefficienti è inversamente proporzionale alla variabilità della variabile esplicativa, non si può sperare di avere una buona stima della CO2 usando solo quel periodo. Qui non c'è un problema di overfitting, si usa una serie lunga con poche variabili, il problema è l'autocorrelazione e il rischio di correlazioni spurie.

    Sarebbe interessante vedere in termini di previsione quanta differenza emerge nei prossimi anni, con l'aggiunta di nuovi dati in cui le principali variabili dovrebbero muoversi in direzioni opposte si dovrebbe aprire un divario notevole tra le varie ipotesi, che quindi risulterebbero testabili in tempi relativamente brevi (5-10 anni).
    Ultima modifica di snowaholic; 16/06/2019 alle 18:29

  7. #67
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    Predefinito Re: Analisi e simulazioni sulla T globale: solar forcing "debunked"?

    Citazione Originariamente Scritto da snowaholic Visualizza Messaggio
    Io su questo invece ritengo più affidabile la serie intera, proprio perché stiamo facendo regressioni lineari su una serie fortemente autocorrelata e con problemi di collinearità allungare il periodo dovrebbe portare a stime meno distorte, anche perché consente di stimare meglio le variabili che hanno andamento ciclico ed evitare problemi accidentali di collinearità presenti nei sottoperiodi.

    Inoltre la CO2 ha poca variabilità fino al 1950 e la varianza della stima dei coefficienti è inversamente proporzionale alla variabilità della variabile esplicativa, non si può sperare di avere una buona stima della CO2 usando solo quel periodo. Qui non c'è un problema di overfitting, si usa una serie lunga con poche variabili, il problema è l'autocorrelazione e il rischio di correlazioni spurie.

    Sarebbe interessante vedere in termini di previsione quanta differenza emerge nei prossimi anni, con l'aggiunta di nuovi dati in cui le principali variabili dovrebbero muoversi in direzioni opposte si dovrebbe aprire un divario notevole tra le varie ipotesi, che quindi risulterebbero testabili in tempi relativamente brevi (5-10 anni).
    E' vero il fatto che l'autocorrelazione elevata e la brevità della serie aumentano i problemi di colinearità e incertezza delle stime. Ma gli andamenti ciclici di breve periodo sono molto stabili (proprio perchè stazionari). Il problema sorge con la TSI, perchè lì si tratta di una media mobile di lungo periodo. Quindi in parte ti do ragione. Ma il problema sorge con la co2 perchè come sai meglio di me è una variabile non stazionaria. Se il segnale non sovrasta gli altri nella fase iniziale (cioè nel periodo 1850-1950) poi non ci sono grossi rischi di overfitting. L'overfitting non deriva dalla complessità del modello, che anzi è molto semplice rispetto alla lunghezza della serie, ma dal fatto che la co2 non è stazionaria. Essendo non stazionaria, il modello sovrastima l'effetto. Se noti, quando c'è la serie intera, tutte le altre variabili vengono ridimensionate per ottenere il miglior fit, ma gli effetti delle singole variabili nella realtà sono più forti, e questo si vede dalle oscillazioni reali che sono più ampie nell'andamento reale. In pratica il modello tende troppo ad aggiustare gli scostamenti di tipo eteroschedastico (mi scuso per il termine cacofonico e per la scarsa comprensibilità per i non "esperti"). Questo è un pò un limite di un semplice modello di regressione, in quanto non tiene conto della non stazionarietà.

    Ad ogni modo, contavo di inserire anche il modello con tutta la serie, ma con i caveat di cui sopra. Grazie per i suggerimenti e la competenza!

  8. #68
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    Predefinito Re: Analisi e simulazioni sulla T globale: solar forcing "debunked"?

    Citazione Originariamente Scritto da snowaholic Visualizza Messaggio
    Io ci andrei molto cauto nell'interpretazione di quei correlogrammi (confermo che si chiamano così, anche se rappresentano la correlazione incrociata e non l'autocorrelazione). A parte i valori di correlazione piuttosto bassi, le correlazioni su lag elevati diventano meno affidabili, sia perché si riduce il campione (per un lag L nel calcolo della funzione di autocorrelazione si usano n-L dati) sia perché nel caso di serie non stazionarie possono rappresentare un trend comune anziché una autentica correlazione incrociata. Il primo problema potrebbe non essere presente in questo caso visto che i lunisolar tides hanno una serie molto lunga sia indietro sia in avanti (dipende da come hai impostato il programma), ma i due correlogrammi delle temperature globali e indo-pacifiche sono i tipici correlogrammi da serie con trend in comune.
    Più interessante quello della PDO, che sembra avere una correlazione debole ma significativa nel breve termine e quello AMO che effettivamente sembra mostrare una correlazione importante, con le variazioni mareali che innescano una fase AMO dopo qualche decennio. Quando sarebbe il prossimo passaggio ad AMO- secondo questa relazione?

    Per quale motivo non hai testato ENSO? Da qualche parte avevo visto gente che sostiene sia possibile prevedere gli eventi ENSO con quella serie, mi interessava una conferma da fonte attendibile.
    Certamente, sono da prendere con le molle quando la correlazione incrociata prende serie così lunghe e come dici tu potrebbero essere 2 variabili A e B correlate con una variabile C. Ma i lunisolar tides presentano un andamento un pò più complesso di un semplice trend e hanno delle componenti oscillatorie abbastanza evidenti. Quindi non sono malaccio per questo scopo, anche se sono correlazioni da prendere con una certa prudenza. Avevo fatto anche un modello su 2000 anni che confermava un ruolo chiave dei lunisolar tides sulle oscillazioni della T globale, però l'altra serie millenaria proposta da Keeling è piuttosto diversa anche per il periodo 1600-2100 che è l'altra serie che ho utilizzato qui (e che ritengo più affidabile), quindi comunque i dubbi ci sono...

    Quanto all'ENSO, se noti il post introduttivo sui tides, si nota una notevole assonanza con le oscillazioni ENSO. Curiosamente però, facendo la correlazione incrociata, la relazione è meno evidente, forse perchè prevale la periodicità più che l'intensità dell'evento...quindi sarebbe ancora da indagare meglio, magari con qualche modello diverso dalla semplice regressione lineare. Sulla AMO avevo fatto un modello anni fa ed essendo molto correlata ai tides di lungo periodo si poteva in effetti fare una previsione interessante. L'andamento della AMO proposto per l'orizzonte previsionale deriva in gran parte proprio da quel modello. Questa ad ogni modo è prevista in graduale calo. Se ho il tempo, a breve posto qualche altra analisi e previsione sia sull'ENSO che sulla AMO relativamente agli effetti gravitazionali (e di marea).

  9. #69
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    Predefinito Re: Analisi e simulazioni sulla T globale: solar forcing "debunked"?

    Salve a tutti!



    Anche se come ovvio tiene banco nella discussione forumistica la scaldatona prevista per i prossimi giorni (non date retta a GFS! ), proverò a continuare la trattazione e le analisi statistiche sull’ipotesi solare “AMOC”.


    Prima però, in questo post volevo rispondere a snowholic su due questioni:


    Per quanto riguarda l’ENSO e gli effetti tidali (che ricordo, sono effetti gravitazionali dovuti alle variazioni del momento angolare lunare che provocano variazioni di lungo periodo nell'upwelling oceanico), ecco cosa viene fuori con la correlazione incrociata (sulle ordinate il grado di correlazione e sulle ascisse il tempo in mesi). Qualcosa si vede ma sono andamenti oscillatori (d’altra parte entrambe le variaibli mostrano queste oscillazioni periodiche). Notare che qui l’effetto è di provocare la tendenza verso una NINA nel breve perché come ho spiegato prima, i valori del tidal forcing sono invertiti di segno.


    cross corr tides enso3.jpg


    Riguardo alla critica sempre molto costruttiva di snowholic, relativamente al fatto che sarebbe meglio far lavorare il modello con tutti i dati per la stima della CO2, posto qui anche il plot con tutti i dati inseriti e confrontato con l’andamento simulato a partire dal 1950 in poi e infine con il trend simulato senza CO2 definito come “natural” (in tutto sono 3 equazioni)…


    modello TSI IP2 low+ co2 simulaz & all data.jpg



    Come si vede, nei modelli con la CO2 c’è una differenza tra plot simulato dal 1950 e plot con tutta la serie. Snowholic suggerisce di considerare solo quello con tutta la serie. Io dal canto mio mi sento più tranquillo con anche la simulazione.
    Possono essere di aiuto anche altre diagnostiche statistiche ma per mia esperienza la miglior garanzia è la simulazione… ho sempre lavorato così…anzi, gli "svarioni" che ho preso in passato lavorando con tutti i dati non si contano!


    Detto questo, è possibile che le stime, specie per la CO2 partendo dagli anni 50 siano “ballerine”, ma è anche vero che non conta tanto la stima della CO2 in se, quanto piuttosto (AL NETTO degli effetti naturali) se un certo tasso di CO2 riesca a spiegare adeguatamente “il disavanzo”. E qui si vede che lo fa egregiamente, guardate come gradualmente aumenta la forbice tra effetti con CO2 ed effetti "naturali"... Al limite insomma, si potrebbero anche considerare solo gli effetti naturali in periodi “non sospetti” e vedere per difetto quanto è effettivamente il gap causato dall’effetto antropico lungo la serie storica simulata.



    L’altra questione è che essendo la CO2 una variabile non stazionaria, c’è il rischio di avere un modello “super-confidente” rispetto alle reali incertezze che scaturiscono proprio dalla non stazionarietà. Al punto che se io provo a fare un modello ARIMA “automatico” che utilizza vari algoritmi, questo sceglie i predittori più “solidi”, mentre la CO2 viene del tutto scartata! Sembra un paradosso ma è così…E’ chiaro che comunque noi ci affidiamo anche alla fisica e quindi in questo caso dovremmo ragionevolmente tenere in conto un suo effetto.

    Ad ogni modo, il punto centrale è che si vede che a seconda di come vengano trattati i dati varia molto la sensibilità per un raddoppio di CO2. Con la simulazione siamo a +0.65 mentre con tutta la serie la stima sale a +1.17. Naturalmente stiamo parlando dell’ipotesi AMOC, che in effetti abbassa leggermente le stime (utilizzando tutti i dati la sensibilità è +1.26 nel caso dell’ipotesi “classica”). D’altra parte abbiamo visto nei precedenti post come il miglior modello, seppur di poco, sia in effetti proprio quello basato sull’ipotesi AMOC. Nulla di certo, è solo una possibile ipotesi che comunque sembra lavorare benino.


    Una parola sul valore molto basso di sensibilità climatica di +0.65 ottenuto con la simulazione:

    Qui stiamo parlando dell’effetto antropico in toto, dunque è probabile che altri effetti (inquinamento da solfati in primis) tendano a “silenziare” almeno in parte l’effetto della CO2 come forzante in se e per se. Ne combiniamo talmente tante su questo pianeta che è facile che la risultante dell’effetto antropico non sia solo il puro riscaldamento (e questo ce lo dicono anche le stime e le incertezze fornite dall’IPCC). Infatti, riguardo alla differenza tra la simulazione dagli anni 50 e la stima ottenuta con tutti i dati, può anche darsi che in passato ci sia stato un maggior contributo dei solfati rispetto ad oggi e che questo al netto possa giustificare la differenza nel grado di sensibilità. Mia modesta opinione, credo soprattutto ad un problema di eccessivo aggiustamento della serie per minimizzare gli scarti quadratici (così funziona un modello lineare) più che ad un reale cambiamento nel tipo di emissioni antropiche, sicchè con tutti i dati potrebbe venire un pò sovrastimato l'effetto della CO2.


    Considerando le incertezze che ci sono anche nella ricostruzione dei valori di temperatura del passato, leggeri scostamenti nella simulazione sono forse anche fisiologici e dunque sarebbe meglio non “forzare” il modello per ottimizzare il fit. Del resto, come si può vedere (linea verde) l’andamento complessivo viene più che bene anche nella simulazione…

    Malgrado questo, sembra che comunque la TSI, almeno in base a queste ricostruzioni, dia qualche problemino di sovrastima delle T nel periodo ‘50-90…


    ...non è che niente niente la “forzante” solare operi soprattutto attraverso qualche altro fattore o meccanismo?




    Ma questo lo vedremo nella prossima puntata!

  10. #70
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    Predefinito Re: Analisi e simulazioni sulla T globale: solar forcing "debunked"?

    Fantastico Copernicus.

    Quindi tu propendi per un'ipotesi multifattoriale in cui la CO2 ha un peso inferiore alle stime eseguite?

    Notavo che hai anche inserito nei tuoi tre trend anche un'area "previsionale", in quanto non finiscono nel presente, ma provi a estrapolare un andamento futuro. Nel caso del trend in cui è inserita la CO2, noto come dal 2020 al 2045 le temperature resterebbero stabili. In proposito (non so se lo avessi scritto, nel caso mi scuso ), hai considerato che in quel periodo di 25 anni la CO2 in atmosfera potrebbe aumentare anche di 100 ppm? O il fatto che l'andamento fino al 2045 sembri quasi "piatto" deriva dal fatto che hai usato la stima della CO2 del presente supponendo resti uguale (il che spiegherebbe l'assenza di ulteriori incrementi)?

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