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 tre 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 tre og 30 år. Hver middelverdi tegnes inn midt i perioden som middelverdien er beregnet over. Tre 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 er delvis skjult av den grønne kurven som viser glidende 30 års middelverdi. |
Helningen til trendlinjen er 0,18 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. Tre års glidende middelverdi etter midten av 1970-tallet er praktisk talt identisk for BEST og de tre andre seriene.
 |
| Figur 3: Tre års glidende middelverdi for fire serier med global overflatetemperatur. Temperaturseriene er à jour t.o.m. januar 2018. |
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 viste for inntil snaue to år siden mindre oppvarming enn de globale overflatetemperaturene, men nå viser de nesten like stor oppvarming. (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: Tre års glidende middelverdi for fire serier med global overflatetemperatur og for gjennomsnittet av to serier med satellittemperaturer i den nedre delen av troposfæren. Temperaturseriene er à jour t.o.m. januar 2018. |
Figur 4 viser at de satellittmålte temperaturene i den nedre delen av troposfæren viser litt 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 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: Tre års glidende middelverdi for global overflatetemperatur (blå) og for temperatur i den nedre delen av troposfæren målt fra satellitt (rød) og værballong (grønn). Temperaturseriene vises med årlig oppløsning, og de er à jour t.o.m. 2017. |
Satellitt- og overflatetemperaturene oppdateres hver måned, og figurene 1 til 4 har derfor månedsoppløsning og de er ajourført t.o.m. januar 2018. Ballongtemperaturene som jeg bruker, NOAA RATPAC-A, oppdateres årlig 5. Figur 5 har derfor oppløsning år, og den er ajourført t.o.m. 2017.
Denne siden er oppdatert i mars 2018. Den forrige versjonen fra 2016 kan du lese her.
1 Jeg lastet ned temperaturseriene med anamoliene for global overflatetemperatur fra nettet 4. mars 2018. De er ajour t.o.m. januar 2018. Jeg brukte disse nettadressene:
GISTEMP fra NASA: https://data.giss.nasa.gov/gistemp/tabledata_v3/GLB.Ts+dSST.txt. HadCRUT4 fra Met Office: http://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadcrut4/data/current/download.html
Velg 'Global (NH+SH)/2 Monthly'.
NOAA GlobalTemp: http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.noaaglobaltemp.html.
Velg 'Original source', så timeseries,
og så filen aravg.mon.land_ocean.90S.90N.{version}.{month}.asc
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 brukte den første delen av 'Monthly Global Average temperature' i avsnittet 'Land + Ocean (1850 – Recent)'.
4 RSS satellittemperaturene versjon 4.0 er hentet fra http://data.remss.com/msu/monthly_time_series/RSS_Monthly_MSU_AMSU_Channel_TLT_Anomalies_Land_and_Ocean_v04_0.txt
UAH satellittemperaturene versjon 6.0 er hentet fra https://www.nsstc.uah.edu/data/msu/v6.0/tlt/uahncdc_lt_6.0.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 . Under 'Download RATPAC data' valgte jeg 'HTTP', så 'ratpac-a/', og så 'RATPAC-A annual levels.txt.zip'. NOAA skriver at RATPAC-A er best egnet ved analyse av langsiktige temperaturendringer. Jeg har ikke funnet RATPAC-A temperaturene med oppløsning måned, og jeg har derfor brukt temperaturene med oppløsning år.
Ingen kommentarer:
Legg inn en kommentar