Temp2016-05

Denne siden er ajourført juni/juli 2016.

FNs klimapanel refererer ofte til temperaturseriene GISTEMP, HadCRUT4 og NOAA global. De inneholder anomaliene til global overflatetemperatur, dvs. lufttemperatur over land og hav. Hver anomali er differansen mellom temperaturen i en måned og gjennomsnittet av temperaturen i samme måned i en referanseperiode. Figur 1 viser gjennomsnittet av disse tre seriene i forhold til referanseperioden januar 1981 til desember 2010 ¹.

Figur 1: Gjennomsnittet av GISTEMP, HadCRUT4 og NOAA global temperaturseriene. Blå punkter er månedsverdiene, rød kurve er 3 års glidende middelverdi og grønn kurve er 30 års glidende middelverdi.

Alle temperaturer i dette innlegget, både i figurer og i omtale, er anamolier i forhold til referanseperioden 1981 til 2010. Denne samme referanseperioden er valgt for lettere å kunne sammenligne global overflatetemperatur med temperaturer målt vha. satellitter og værballonger.

Figur 1 viser at det er store variasjoner fra måned til måned. Klima defineres ofte som gjennomsnittlig vær gjennom 30 år. De heltrukne kurvene er glidende middelverdi over 3 og 30 år. Hver middelverdi tegnes inn  midt i perioden som middelverdien er beregnet over. 3 års middelverdien varierer også mye, men 30 års middelverdien er ganske stabil og viser jevn temperaturstigning siden starten på 1970-tallet.

I resten av innlegget vil vi vise temperaturer målt vha. satellitter og værballonger. Vi har ballongtemperaturer siden 1958 og satellittemperaturer siden 1979. Det er derfor nyttig å kunne studere detaljene i Figur 1 etter 1958, noe vi kan i Figur 2. Der er også trenden over de siste 30 årene, beregnet med lineær regresjonsanalyse, vist med tykk blå linje ². Den første halvparten av trendlinjen er delvis skjult av den grønne kurven med 30 års glidende middelverdi.

Figur 2: Utsnitt av Figur 1 etter 1958. I tillegg vises trenden over de siste 30 årene som en blå linje. Den er beregnet med lineær regresjonsanalyse. Den første halvparten av den blå trendlinjen, fra juni 1986 til mai 2006, er delvis skjult av den grønne kurven som viser den glidende 30 års middelverdien.

Helningen til trendlinjen er 0,17 grader celcius per tiår, som er oppvarmingen vi har registrert i de siste tiårene. To sigma usikkerheten til den beregnede trendlinjen er mye mindre enn helningen, og vi sier derfor at den beregnede trenden er statistisk signifikant med veldig god margin. Det er ekstremt lite sannsynlig at tilfeldig støy på temperaturmålingene ville gitt en like stor eller større trend hvis det ikke hadde vært en underliggende global oppvarming.

Såkalte klimaskeptikere har i mange år kritisert de tre temperaturseriene som er brukt i Figur 1 og 2. En av disse var Richard Müller ved Berkeley universitetet. Han satte sammen et team som brukte mange flere råmålinger enn de andre. De kunne gjøre det fordi de behandlet råmålingene anderledes og i følge dem selv mer matematisk korrekt enn de andre gjorde. De kom frem til temperaturserien BEST ³. Figur 3 viser at BEST temperaturserien fullt ut bekrefter den globale oppvarmingen. 3 års glidende middelverdi etter midten av 1970-tallet er praktisk talt identisk for BEST og de tre andre seriene.

Figur 3: 3 års glidende middelverdi for fire serier med global overflatetemperatur.

Temperaturene som er vist i figurene så langt er målt ved jordoverflaten. Med satellitter og værballonger kan vi måle temperaturen i flere høydesjikt i atmosfæren. Satellittemperaturene i den nedre delen av troposfæren viser noe mindre oppvarming enn de globale overflatetemperaturene. (Troposfæren er de nederste ca 10 km av atmosfæren.) Figur 4 viser de samme fire globale temperaturseriene som Figur 3 gjør. I tillegg viser den gjennomsnittet av UAH og RSS satellittemperaturene i den nedre delen av troposfæren (TLT). De sistnevnte er tilgjengelige fra 1979, og figuren starter derfor i 1979 ⁴.

Figur 4:  3 års glidende middelverdi for fire serier med global overflatetemperatur og for gjennomsnittet av to serier med satellittemperaturer i den nedre delen av troposfæren.

Figur 4 viser at de satellittmålte temperaturene i den nedre delen av troposfæren viser mindre oppvarming enn overflatetemperaturene. Vi har globale temperaturserier målt med værballonger siden 1958. De viser større oppvarming i den nedre delen av troposfæren enn overflatetemperaturene, dvs. at målingene fra satellitt og med værballonger spriker. Figur 5 viser dette. Den blå kurven med overflatetemperatur ligger mellom den røde kurven med satellittemperaturene og den grønne kurven med ballongtemperaturene.

Figur 5: 3 års glidende middelverdi for global overflatetemperatur (blå) og for global temperatur målt fra satellitt (rød) og med værballong (grønn).

Satellitt- og overflatetemperaturene oppdateres hver måned, og figurene 1 til 4 har derfor månedsoppløsning og de er ajourført t.o.m. mai 2016. Ballongtemperaturene som jeg bruker, NOAA RATPAC-A, oppdateres årlig ⁵. Figur 5 har derfor oppløsning år, og den er ajourført t.o.m. 2015. Temperaturstigningen pga. den kraftige El Nino i årsskiftet 2015/2016 forventes å gi utslag i den nedre delen av troposfæren noen måneder forsinket i forhold til på overflaten. Det blir derfor spennende å se Figur 5 når den blir oppdatert med årsverdiene for 2016. Jeg satser derfor på å oppdatere denne siden når NOAA har publisert 2016-temperaturene.

Denne siden er oppdatert i månedskiftet juni/juli 2016. Den forrige versjonen fra 2012 kan du lese her.

¹ Seriene med anamoliene for global overflatetemperatur kan du lese mer om og laste ned fra disse nettsidene:
GISTEMP fra NASA: http://data.giss.nasa.gov/gistemp/
HadCRUT4 fra Met office: http://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadcrut4/data/current/download.html
GlobalTemp fra NOAA: http://www.ncdc.noaa.gov/data-access/marineocean-data/noaa-global-surface-temperature-noaaglobaltemp

I mange figurer har jeg vist gjennomsnittet av disse tre seriene. Da har jeg først beregnet temperaturene relativt til referanseperioden 1981 til 2010 for hver enkelt serie og deretter beregnet middelet av dem.

² Med lineær regresjonsanalyse beregnes en trendlinje som best mulig passer med et sett målinger. Se https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_regression. Etter å ha beregnet en trend er det vanlig å beregne sannsynligheten for at helt tilfeldige målinger kunne gitt en like stor eller større trend, positiv eller negativ. Hvis sannsynligheten er mindre enn 5% pleier vi å si at den beregnede trenden er statistisk signifikant. Når to sigma usikkerhet til den beregnede trenden er mye mindre enn absoluttveriden av trenden er denne sannsynligheten mye mindre enn 5%.

I notatet 'Statistical analysis of global temperatures', se bit.ly/29kgUlC, har jeg skrevet detaljert om hvordan jeg bruker lineær regresjonsanalyse i analyse av globale temperaturer. Notatet har mange referanser til matematiske lærebøker og nettsteder.

³ BEST temperaturserien kan du lese mer om og laste ned fra http://berkeleyearth.org/data/ . Jeg har brukt temperaturene i den første delen av 'Monthly Global Average'.

⁴ RSS satellittemperaturene versjon 3.3 er hentet fra http://data.remss.com/msu/monthly_time_series/RSS_Monthly_MSU_AMSU_Channel_TLT_Anomalies_Land_and_Ocean_v03_3.txt .
UAH satellittemperaturene versjon 6.0 Beta er hentet fra http://vortex.nsstc.uah.edu/data/msu/v6.0beta/tlt/uahncdc_lt_6.0beta5.txt

⁵ RATPAC temperaturseriene fra NOAA er målt med værballonger. Du kan laste ned RATPAC data fra http://www.ncdc.noaa.gov/data-access/weather-balloon/radiosonde-atmospheric-temperature-products-accessing-climate . NOAA skriver at RATPAC-A er best egnet når en er interessert i langsiktige temperaturendringer, og jeg har derfor brukt RATPAC-A. Jeg har ikke funnet RATPAC-A temperaturene med oppløsning måned, og jeg har derfor brukt temperaturene med oppløsning år.