Bias #1 | storie di occhi e di calore

Anche sui set di dati climatologici e meteorologici rilevanti le temperature e i flussi di energia occorre prestare particolare attenzione a fenomeni di bias, vale a dire "distorsioni" fra i valori reali e quelli misurati che possono risultare "inquinati" da svariati motivi.

Questi ultimi possono a loro volta dipendere dal tipo di strumentazione usato (si pensi, ad es., alla differenza fra palloni sonda e tipologia di satelliti nelle misure troposferiche o a quella fra le navi commerciali o i mareografi e le boe fisse e derivanti che misurano la temperatura dell'acqua a diverse profondità e l'associato flusso di energia), dalle metodologie applicate agli stessi strumenti di rilevamento per poterli rendere più efficaci (pensiamo ad es. alla calibrazione dei satelliti o ai cambi di modalità di misura delle temperature marine introdotte nelle navi), dalle condizioni ambientali di contorno (pensiamo ad es. al famoso e mitizzato effetto isola urbana di calore, ma anche alla localizzazione generale delle capannine meteo) o da quelle dello strumento stesso (vedi, ad es., la diversa qualità dei materiali con la quale venivano costruite le stesse capannine) ecc. ecc.

Un primo tipo di bias che andiamo velocemente a considerare oggi, riguarda le anomalie nelle temperature superficiali oceaniche e nella fattispecie: paragonare un tipo di ricostruzione con un altro deve essere fatto tenendo conto delle differenze e degli eventuali bias, altrimenti si rischia di fare il solito gioco fallace del paragone fra mele e banane (come si fa chez mamma Watts, as usual....scommettiamo che il rimorchio a breve....?), pretendendo di dimostrare che, siccome le prime sono meno lunghe delle seconde, allora quest'ultime sono sicuramente truccate. Classica petizione di principio.

Laddove si paragonano dataset differenti, occorre sempre ricordare che:

1) quelli costruiti a partire da dati satellitari dovrebbero essere regolati in ragione dei ben noti bias raffreddanti di cui soffrono i satelliti perché sono solitamente associati ad aerosol e nuvole che tendono a raffreddare i valori delle T misurate, rispetto a quelle effettive; e questo è ad es. il caso del dataset ERSST.v3b, la ricostruzione adottata per i dati ufficiali NOAA e per l'indice delle SST globali, o le OI.v2 / Reynolds.

Inoltre la loro influenza è maggiore negli oceani australi, perché la maggior parte di dati oceanici sono raccolti in situ, e perciò alle latitudini australi medio-alte i dati satellitari sono viziati da un leggero bias raffreddante nelle SST rispetto ai dati raccolti con altri metodi.

2) le misurazioni delle SSTA vengono generalmente fornite dall'ICOADS, ogni ente (NCDC-NOAA, Hadley Centre-MetOffice, UNISYS, KNMI...) aggiunge elaborazioni e mediazioni (per togliere bias e regolare i dati). E ogni ente, inoltre, aggiunge interpolazioni secondo i suoi metodi: per es. la NOAA (che fornisce tre tipi di lettura: la NCDC, la ERSST e la OI) tende ad interpolare molto i suoi dati per ottenere una copertura il più omogenea possibile, l'OI.v2 risulta essere la ricostruzione più interpolata e dunque raffinata e precisa, la versione NCDC esclude i dati nelle aree in cui si supera una soglia minima di errore (come le regioni polari influenzate dalla fusione glaciale), incluse invece nelle ERSST.v3b. UNISYS (società privata), oltre a fornire colori da era glaciale prossima e imminente, non fornisce neppure una descrizione di come sono ottenute le SSTA, nessuna possibilità di trovarla in rete (che tipo di batimetria usa?).

3) le medie di riferimento cambiano parecchio, anche in ragione dell'età dei set introdotti. Ad es. le OI.v2 sono ricostruite solo su dati dal 1981, l'NCDC calcola la media 1901-2000 utilizzando l'anomalia del proprio set, le ERSST.v3b sono state ricalcolate dal 1880 onward su base mensile 1971-2000, e OSDPD (molto usate nelle analisi delle SSTA) non sono truccate verso il superfreakkante rosso lavico ma - dal momento che usano la tecnologia satellitare recente inferendo le temperature nell'interfaccia di skin a partire dai flussi notturni della radiazione infrarossa salente - usano un baseline climatologico molto breve comprendente il periodo 1984-1993 senza il 1991 e il 1992, troppo influenzati dagli aerosol del Pinatubo. Inoltre quest'ultima sembrerebbe essere utilizzata principalmente per individuare aree di SST elevate potenzialmente dannose per i coralli.

Cambiando medie di riferimento, interpolazioni, elaborazioni e con dati a volte viziati da bias satellitari, cambia anche parecchio la baseline da cui partire. E non tenerne conto (come detto prima nel post segnalato), significa solo mischiare mele con banane.

Il calore è negli occhi di chi guarda o la freddezza è in quelli di chi è guardato? No, in questo caso lo scopo - neanche tanto celato - è quello di sostenere una tesi di partenza buona per chi vende fumo caldo soffiandolo negli occhi di chi guarda meglio.