Lei non sa chi sono io!

Tutti li utilizzano, tutti ne parlano, tutti li assurgono a verità per l’una o per l’altra tesi. Di chi, o cosa, sto parlando? Dei dati e delle misurazioni che generano le serie storiche delle anomalie termiche globali. Anche su Climate Monitor facciamo un uso smodato (ma critico) di queste serie, di alcune in particolare, e proprio di queste vorrei, insieme a voi, andare ad indagarne la natura.

Le serie che utilizziamo sono di natura satellitare (UAH e RSS) e con stazioni a terra (GISS e HadCRUT). Ognuna di questa serie di dati, inoltre, ha la sua precipua metodologia di interpolazione dei dati e di filtraggio. In questo breve viaggio, cercherò di mettere in luce le caratteristiche salienti di ciascuna serie, in modo tale da poterne cogliere meglio le differenze. Partirò dalle più giovani: le misurazioni satellitari.

I satelliti hanno cominciato a fornire sondaggi della nostra atmosfera a partire dal 1978, in particolare le rilevazioni attengono alla troposfera, che è lo strato inferiore della nostra atmosfera (per capirci è lo strato nel quale ci troviamo noi esseri umani). Ciò che misura un satellite non è la temperatura della troposfera, bensì misura la radianza che essa emette, ovvero ci dà una misurazione della luce emessa dalla troposfera (misurata su diverse lunghezze d’onda).

Tale grandezza viene successivamente convertita in temperatura, i metodi utilizzati sono svariati e al momento non è nostro interesse indagarli (uno su tutti è il diverso “peso” che viene attribuito al dato in base all’altitudine della rilevazione1 ). Per rendere le misurazioni più attendibili, i satelliti sono stati “tarati” per sondare la bassa troposfera (sentiamo parlare spesso di Lower Troposphere), questo perchè si vuole “isolare” meglio il dato che potrebbe, invece, essere influenzato dai valori della stratosfera (più fredda nella zona a contatto con la troposfera e comunque in via di raffreddamento).

Giungiamo quindi alle due principali serie satellitari: RSS (Remote Sensing System) e UAH (University of Alabama, Huntsville ). Come avrete ormai intuito, la principale difficoltà nell’effettuare una misurazione termica tramite satellite, consiste nella capacità di isolare al meglio la fascia di troposfera più rappresentativa e in accordo con le temperature superficiali del nostro pianeta. Questo porta ad una continua revisione delle serie, le versioni attualmente in uso sono la 3.2 per RSS e la 5.2 per UAH. La serie RSS è recentemente stata aggiornata dalla versione 3.0 alla 3.2 (qui potete leggere i dettagli tecnici). Ricordo che alla pagina Dati di Climate Monitor, potete trovare tutte e quattro le fonti di dati, comprese chiaramente RSS e UAH aggiornate alle ultime versioni.

I dati non vengono raccolti da un solo satellite, bensì da una pletora di strumenti (nel caso di RSS, ad esempio, si tratta dei satelliti NOAA -6,7,8,9,10,12,14,15,16 e il satellite TIROS -N2 ). L’abbondanza di strumentazione atta al rilevamento è dovuta a vari fattori: decadimento dell’orbita, obsolescenza, problemi tecnici a bordo. La ridondanza dei dati, comunque, viene tenuta in considerazione e risolta tramite interpolazione dei dati (capita spesso che due satelliti misurino una stessa area della superficie terrestre).

Fin qui gli aspetti tecnici più interessanti. Tuttavia, la domanda che tutti si pongono concerne l’affidabilità delle misurazioni satellitari. Come abbiamo detto, le registrazioni in nostro possesso non sono molto lunghe (partono dal 1979 e addirittura in alcuni anni non sono disponibili alcune lunghezze d’onda). Detto ciò vediamo qual è lo stato dell’arte nell’individuazione dei trend nelle anomalie termiche globali.

RSS3

• Canale TLT (Temperature Lower Troposhere): +0.157°C / decade
• Canale TMT (Temperature Middle Troposhere): +0.092°C / decade
• Canale TTS (Temperature Troposhere/Stratosphere): -0.029°C / decade
• Canale TLS (Temperature Lower Stratosphere): -0.334°C / decade

UAH4

Trend globale: +0.13°C / decade

Tutto bene? Non proprio. Una parte del dibattito sulle rilevazioni satellitari5
, infatti, riguarda la riconciliazione di queste misurazioni con quelle delle stazioni terrestri. E qui le differenze sono anche notevoli. Il trend decadale per il GISS e l’Hadley Center è pari a rispettivamente +0.161°C e +0.160°C quindi, se RSS è tutto sommato in linea, UAH è molto distante dalle rilevazioni terrestri. Un altro problema di cui soffrono le serie RSS e UAH è riconducibile alla natura stessa delle orbite dei satelliti. Questi ultimi non transitano sui poli e di conseguenza ci forniscono una misurazione fino ad un massimo di 82.5° di latitudine nord e sud. Ovviamente allo stato attuale non è semplice stabilire se i dati satellitari siano errati, male interpolati o al contrario corretti. Come vedremo in un prossimo post anche i dati terrestri, infatti, soffrono di alcuni mali sistemici all’interno delle serie numeriche. Sembra strano, ma al giorno d’oggi, con la nostra tecnologia, non si riesce ad avere la certezza totale sul numero, sulla rilevazione.

Approfondimento

Per i più curiosi, a richiesta, affrontiamo brevemente la funzione che va a calcolare la temperatura, derivandola dall’altitudine della rilevazione satellitare.

Attenzione, c’è della matematica!

La funzione utilizzata6 per calcolare la temperatura, in pratica, lega il contributo di ciascuno strato atmosferico alla radianza misurata . Ovvero:

Dove:

Ws è il peso superficiale

T(z) è la temperatura in funzione dell’altitudine

W(z) è la funzione che pesa la temperatura al variare dell’altitudine

Il tutto viene calcolato dalla superficie al TOA (Top Of Atmosphere, lo strato più alto misurato). Da notare, infine, che Ws e W(z) dipendono da un coefficiente k(z), il coefficiente di assorbimento atmosferico, anche questo funzione dell’altitudine z , oltre che dell’emissività superficiale e e dell’angolo di incidenza terrestre theta . Per il momento è tutto, non voglio appesantire ulteriormente questo post, più avanti, se ci sarà l’interesse da parte dei lettori, potremo affrontare i vari parametri della funzione di cui sopra.

1. Weighting Functions secondo RSS [↩]
2. Scheda di servizio [↩]
3. http://www.ssmi.com/msu/msu_data_description.html#msu_decadal_trends [↩]
4. http://vortex.nsstc.uah.edu/data/msu/t2lt/uahncdc.lt [↩]
5. Temperature Trends in the Lower Atmosphere: Steps for Understanding and Reconciling Differences [↩]
6. Construction of the Remote Sensing Systems V3.2 atmospheric temperature records from the MSU and AMSU microwave sounders; Carl A. Mears, Frank J. Wentz; 2008 [↩]