RealClimate: aggiornamenti 2022 ai record di temperatura

13 gennaio 2023 di Gavin

Un altro gennaio, un altro punto dati annuale.

Come negli anni passati, il lancio annuale delle analisi GISTEMP, NOAA, HadCRUT e Berkeley Earth dei dati sulla temperatura superficiale ha portato alla luce molte storie sulle tendenze a lungo termine e sugli eventi specifici del 2022, per lo più focalizzati sugli impatti (in corso) L'evento La Niña e la litania degli eventi meteorologici estremi (anni record nel Regno Unito e altrove, piogge intense e inondazioni, uragano Ian, ecc. Ecc.).

Ma ci sono alcune cose che non vengono trattate molto nelle storie tradizionali, e quindi possiamo approfondirle un po' qui.

Che influenza ha realmente ENSO?

È ben noto (tra i lettori qui, suppongo), che l'ENSO influenza la variabilità interannuale del sistema climatico e le temperature medie annuali. Gli eventi di El Niño aumentano il riscaldamento globale (come nel 1998, 2010, 2016 ecc.) e gli eventi di La Niña (2011, 2018, 2021, 2022 ecc.) impartiscono un leggero raffreddamento.

Di conseguenza, una linea tracciata da un anno di El Niño a un successivo anno di La Niña mostrerà quasi sempre un raffreddamento – un fatto ben noto ai disinformatori climatici (anche se non sono così pronti a mostrare le incertezze in tali scelte!). Ad esempio, le tendenze dal 2016 al 2022 sono -0,12±0,37ºC/dicembre, ma con incertezze così grandi il calcolo non ha senso. Molto più predittive sono le tendenze a lungo termine che sono costantemente (ora) superiori a 0,2ºC/dec (e con incertezze molto minori ±0,02ºC/dec negli ultimi 40 anni).

Vale la pena esplorare quantitativamente quale sia l'impatto, ed è qualcosa che sto osservando da un po'. È abbastanza semplice correlare le anomalie annuali detrend con l'indice ENSO (la correlazione massima è per i valori dell'inizio della primavera), quindi utilizzare tale regressione per stimare l'impatto specifico per qualsiasi anno e per stimare una serie temporale corretta da ENSO.

Le registrazioni della temperatura superficiale stanno diventando più coerenti

Già nel 2013/2014 le differenze tra gli indici di superficie (HadCRUT3, NOAA v3 e GISTEMP v3) contribuivano alla confusione iniziale relativa alla 'pausa', che apparentemente era evidente in HadCRUT3, ma non così tanto negli altri record (vedi questa discussione del 2015). Da allora tutte le serie hanno adottato una migliore omogeneizzazione SST e HadCRUT5 ha adottato un'interpolazione attraverso il polo simile a quella utilizzata nei prodotti GISTEMP. Dal prossimo mese in poi, la NOAA passerà alla versione 5.1 che ora incorporerà i dati delle boe artiche (una grande innovazione) e fornirà anche una registrazione spazialmente completa. La conseguenza è che le registrazioni degli strumenti di superficie saranno molto più coerenti di quanto lo siano mai state. Alcune differenze rimangono prima della Seconda Guerra Mondiale (molte disomogeneità dell'SST da affrontare) e nel XIX secolo (dove la scarsità di dati è una vera sfida).

L’incertezza strutturale nelle registrazioni satellitari è ampia

Mentre le registrazioni di superficie stanno diventando più coerenti, le varie registrazioni satellitari sono più distanti che mai. Le differenze tra i record RSS e UAH TLT sono molto più ampie della diffusione nei record di superficie (in effetti, abbracciano tali tendenze), rendendo alquanto dubbia qualsiasi affermazione di maggiore precisione. Allo stesso modo, la differenza nelle versioni dei record AIRS (v6 vs. v7) delle anomalie della temperatura del suolo produce tendenze abbastanza distinte (nel caso di AIRS v6, novembre 2022 è stato eccezionalmente freddo, cosa non osservata in altri record).

Quando raggiungeremo 1,5ºC sopra il livello preindustriale?

Questa era una domanda molto comune nelle interviste alla stampa di questa settimana. Ha alcune componenti distinte: qual è il periodo “preindustriale” a cui si fa riferimento, qual è l'incertezza in quella linea di base e quali sono le differenze nei dati a lungo termine da allora?

L'ultimo rapporto dell'IPCC discute questo problema in modo approfondito, ma l'idea di base è che, poiché gli impatti attesi a 1,5°C derivano in gran parte dalle simulazioni del modello CMIP che hanno una base nominale di circa 1850, si tratta di un fenomeno "preindustriale" di solito si presume che le temperature siano una sorta di media della metà del XIX secolo. Questa non è una nozione universalmente accettata – Hawkins et al (2017), ad esempio, suggeriscono che dovremmo utilizzare una linea di base del XVIII secolo – ma è più facile da rendere operativa.