Climate4you – update september 2023 (parte3)

Global sea level from tide-gauges, updated to December 2020

Il termine “Global sea level from tide-gauges, updated to December 2020” si riferisce alla misurazione del livello globale del mare utilizzando strumenti chiamati mareografi, e i dati sono stati aggiornati fino a dicembre 2020.

I mareografi sono strumenti utilizzati per misurare il livello del mare rispetto a un punto di riferimento fisso sulla terraferma. Questi strumenti sono posizionati in varie parti del mondo e contribuiscono a fornire dati per monitorare e studiare i cambiamenti nei livelli del mare nel tempo.

Questo tipo di misurazione è molto importante per vari motivi:

1. Cambiamenti Climatici: Il riscaldamento globale sta causando lo scioglimento dei ghiacciai e delle calotte polari, contribuendo all’aumento del livello del mare. Monitorare i livelli del mare aiuta a comprendere meglio l’impatto dei cambiamenti climatici.
2. Pianificazione Costiera: Molte città e infrastrutture si trovano lungo le coste. Conoscere i cambiamenti nel livello del mare è fondamentale per la pianificazione e la protezione di queste aree.
3. Navigazione: I livelli del mare influenzano la navigazione e le operazioni portuali. Avere dati accurati è essenziale per garantire la sicurezza in mare.

Quando si dice che i dati sono “aggiornati a dicembre 2020”, significa che l’ultimo set di dati disponibile include misurazioni fino a quella data. Questo può essere utile per i ricercatori, i pianificatori e chiunque sia interessato a comprendere e rispondere ai cambiamenti nel livello del mare.

Questo grafico rappresenta i dati relativi al livello del mare raccolti dalle stazioni di misurazione mareografica selezionate da Holgate nel 2007. Ecco una spiegazione dettagliata delle diverse parti del grafico:

1. Parte Superiore (Sea Level, Holgate-9 since 1900):
   • Questa sezione mostra le misurazioni mensili del livello del mare da nove stazioni mareografiche scelte da Holgate.
   • I punti blu rappresentano le osservazioni medie mensili di tutte le stazioni.
   • La linea viola rappresenta una media mobile di 121 mesi (circa 10 anni) dei dati, il che fornisce una visualizzazione più liscia delle variazioni del livello del mare nel tempo.
   • Si può notare una tendenza all’aumento del livello del mare nel corso del tempo, indicata dalla frase “Linear trend for entire period: +2.12 mm/yr”, che suggerisce che il livello del mare è aumentato in media di 2,12 mm all’anno durante il periodo considerato.
2. Parte Centrale (Mappa del Mondo):
   • Mostra la posizione geografica delle nove stazioni mareografiche selezionate da Holgate.
   • Si fa notare che alcune stazioni, come Auckland (Nuova Zelanda) e Cascais (Portogallo), non hanno fornito dati dopo certe date, quindi il loro contributo ai dati complessivi è limitato a periodi specifici.
3. Pannello Centrale (Annual sea level change calculated as 12 month trend):
   • Questo grafico mostra il cambiamento annuale del livello del mare, calcolato su un intervallo di 12 mesi.
   • Gli andamenti in questo grafico possono essere più volatili poiché mostrano variazioni annuali.
4. Pannello Inferiore (Annual sea level change calculated as 10 yr trend):
   • Mostra il cambiamento del livello del mare calcolato su un intervallo di 10 anni. Questo fornisce una visione più a lungo termine delle tendenze.
   • Essendo calcolato su un periodo più lungo, le variazioni sono generalmente più lisce rispetto al grafico dei 12 mesi.

Il testo fornisce ulteriori dettagli sulle stazioni mareografiche e sulle loro contribuzioni ai dati complessivi. Viene anche sottolineato che, a causa della mancanza di dati da Auckland e Cascais dopo determinate date, la serie di dati Holgate-9 potrebbe essere sottorappresentata per l’emisfero australe dal 2000 in poi.

In sintesi, il grafico fornisce una panoramica delle tendenze a lungo termine e a breve termine del livello del mare basate su dati mareografici selezionati.

I dati dai mareografi provenienti da tutto il mondo suggeriscono un aumento medio del livello del mare globale di 1-2 mm/anno, mentre i dati ottenuti dai satelliti (pagina 37) suggeriscono un aumento di circa 3,3 mm/anno, o anche di più. La differenza evidente (circa 1:2) tra i due set di dati è notevole ma non ha una spiegazione generalmente accettata. Tuttavia, si sa che le osservazioni satellitari affrontano diverse complicazioni nelle aree vicine alla costa. Vignudelli e altri (2019) forniscono una panoramica aggiornata delle attuali limitazioni dell’altimetria satellitare classica nelle regioni costiere.

References:
Holgate, S.J. 2007. On the decadal rates of sea level change during the twentieth century. Geophys. Res. Letters, 34, L01602, doi:10.1029/2006GL028492
Vignudelli et al. 2019. Satellite Altimetry Measurements of Sea Level in the Coastal Zone. Surveys in Geophysics, Vol. 40, p. 1319–1349.
https://link.springer.com/article/10.1007/s10712-019-09569-1

Northern Hemisphere weekly and seasonal snow cover, updated to September 2023

La frase

“Northern Hemisphere weekly and seasonal snow cover, updated to September 2023” si traduce in italiano come:

“Copertura nevosa settimanale e stagionale dell’emisfero settentrionale, aggiornata fino a settembre 2023.”

Ecco una spiegazione dettagliata:

• Emisfero Settentrionale: si riferisce alla metà superiore del nostro pianeta, cioè tutto ciò che si trova a nord dell’equatore.
• Copertura nevosa settimanale e stagionale: indica le misurazioni o le osservazioni della quantità e della distribuzione della neve sulla superficie terrestre dell’emisfero settentrionale, registrate su base settimanale e per ogni stagione.
• Aggiornata fino a settembre 2023: significa che l’ultimo set di dati o informazioni disponibile comprende misurazioni o osservazioni fino a settembre 2023.

In sostanza, la frase informa che ci sono dati disponibili sulla copertura nevosa nell’emisfero settentrionale, raccolti settimanalmente e per stagione, e questi dati sono stati aggiornati fino a settembre 2023.

http://www.natice.noaa.gov/ims/

le due mappe mostrano la copertura di neve e ghiaccio marino nell’emisfero settentrionale in due date differenti: il 20 settembre 2022 (a sinistra) e il 20 settembre 2023 (a destra). Ecco una spiegazione dettagliata:

1. Mappa dell’Emisfero Settentrionale: Le mappe sono proiezioni dell’emisfero settentrionale della Terra. Mostrano l’Asia, l’Europa, il Nord America e il Polo Nord al centro.
2. Copertura Nevosa (bianco): Le aree colorate in bianco rappresentano la copertura nevosa sulla terraferma. Queste sono le regioni dove è caduta la neve e si è accumulata sul terreno.
3. Ghiaccio Marino (giallo): Le aree colorate in giallo rappresentano il ghiaccio marino. Queste sono le regioni degli oceani dove l’acqua si è congelata, formando una calotta di ghiaccio sulla superficie del mare.
4. Comparazione tra le due date: Comparando le due mappe, è possibile osservare le differenze nella copertura nevosa e nel ghiaccio marino tra il settembre 2022 e il settembre 2023. Questo può fornire informazioni sui cambiamenti climatici, sul ritiro o sull’avanzamento del ghiaccio marino e sulla copertura nevosa in un anno.
5. Fonte delle mappe: Le mappe provengono dal National Ice Center (NIC), che è un’istituzione specializzata nel monitoraggio e nella documentazione delle condizioni di ghiaccio e neve.

In sintesi, queste mappe forniscono una visualizzazione grafica delle condizioni di neve e ghiaccio nell’emisfero settentrionale in due momenti specifici. Analizzando le differenze tra le mappe, gli scienziati possono trarre conclusioni sulle tendenze climatiche, sul ritiro del ghiaccio e sulle variazioni nella copertura nevosa.

Questo grafico rappresenta la copertura nevosa nell’emisfero settentrionale, misurata settimanalmente, dal gennaio 2000 al 2022. Ecco una spiegazione dettagliata:

1. Asse delle ordinate (asse verticale): L’asse delle ordinate mostra la quantità di superficie coperta dalla neve, espressa in chilometri quadrati (km²). Inizia da 0 e arriva fino a 60.000.000 km².
2. Asse delle ascisse (asse orizzontale): L’asse delle ascisse rappresenta gli anni, dal 2000 al 2022.
3. Linea blu sottile: Questa linea mostra i dati settimanali sulla copertura nevosa nell’emisfero settentrionale. Si può notare una tendenza ciclica, con picchi e valli, che rappresentano le variazioni stagionali della neve (ad esempio, più neve in inverno e meno in estate).
4. Linea blu spessa: Rappresenta la media mobile di 53 settimane (circa 1 anno) dei dati sulla copertura nevosa. Questa media serve a “lisciare” le fluttuazioni settimanali e a fornire una visione più chiara delle tendenze generali lungo l’anno.
5. Linea rossa orizzontale: Questa linea rappresenta la media della copertura nevosa nell’emisfero settentrionale per il periodo 1972-2022. Serve come punto di riferimento per confrontare se la copertura nevosa in un dato anno è stata superiore o inferiore alla media di questo periodo di 50 anni.
6. Fonte dei dati: I dati provengono dal Global Snow Laboratory dell’Università Rutgers.

In sintesi, il grafico mostra come la copertura nevosa nell’emisfero settentrionale è variata settimana per settimana dal 2000 al 2022, con una media mobile annuale e una media di riferimento del periodo 1972-2022. Attraverso questo grafico, gli scienziati e i ricercatori possono analizzare le tendenze nella copertura nevosa e osservare eventuali variazioni nel corso del tempo.

Questo grafico rappresenta la copertura nevosa nell’emisfero settentrionale dal gennaio 1972 al 2022. Ecco una spiegazione dettagliata:

1. Asse delle ordinate (asse verticale): L’asse delle ordinate mostra la quantità di superficie coperta dalla neve, espressa in chilometri quadrati (km²). Inizia da 0 e arriva fino a 60.000.000 km².
2. Asse delle ascisse (asse orizzontale): L’asse delle ascisse rappresenta gli anni, dal 1972 al 2022.
3. Linea blu sottile: Questa linea rappresenta i dati settimanali sulla copertura nevosa nell’emisfero settentrionale. Come si può osservare, ci sono picchi e valli regolari ogni anno, indicando le variazioni stagionali della copertura nevosa (ad esempio, più neve durante i mesi invernali e meno durante i mesi estivi).
4. Linea blu spessa: Questa è la media mobile di 53 settimane (circa 1 anno) dei dati sulla copertura nevosa. Questo tipo di media “liscia” le fluttuazioni settimanali e fornisce una visione più chiara delle tendenze generali lungo l’anno.
5. Linea rossa orizzontale: Questa linea rappresenta la media della copertura nevosa nell’emisfero settentrionale per il periodo 1972-2022. Serve come punto di riferimento per determinare se la copertura nevosa in un dato anno è stata superiore o inferiore alla media di questo arco di 50 anni.
6. Fonte dei dati: I dati sono forniti dal Global Snow Laboratory dell’Università Rutgers.

In sintesi, il grafico illustra come la copertura nevosa nell’emisfero settentrionale sia variata settimana per settimana dal 1972 al 2022. Mostra anche una media mobile annuale e una media di riferimento per il periodo 1972-2022. Queste informazioni sono fondamentali per analizzare le tendenze a lungo termine nella copertura nevosa e osservare eventuali cambiamenti nel corso degli anni.

Questo grafico rappresenta la copertura nevosa stagionale nell’emisfero settentrionale a partire dal gennaio 1972. La fonte dei dati è il Global Snow Laboratory dell’Università Rutgers. Ecco una spiegazione dettagliata:

Il grafico è diviso in quattro sezioni verticali, ognuna delle quali rappresenta una stagione specifica: inverno, primavera, estate e autunno. Ogni sezione mostra la variazione della copertura nevosa nell’emisfero settentrionale per quella stagione specifica negli anni dal 1972 al 2025.

1. Asse delle ordinate (asse verticale): L’asse verticale rappresenta la copertura nevosa in milioni di chilometri quadrati (M km²). Inizia da 0 e va fino a 60.
2. Asse delle ascisse (asse orizzontale): L’asse orizzontale mostra gli anni, dal 1972 al 2025.
3. Colonne blu: Ogni colonna rappresenta la copertura nevosa media per una specifica stagione in un determinato anno. Ad esempio, per la sezione “WINTER” (inverno), la colonna per l’anno 1972 mostra la copertura nevosa media per quell’inverno.

• WINTER (Inverno): Le colonne in questa sezione mostrano la copertura nevosa media durante i mesi invernali di ogni anno. Come si può osservare, la copertura nevosa in inverno è stata generalmente stabile nel corso degli anni.
• SPRING (Primavera): Qui, le colonne rappresentano la copertura nevosa media durante i mesi primaverili di ogni anno. Si nota una tendenza generale al ribasso nel corso degli anni, indicando una diminuzione della copertura nevosa nella primavera nel corso del tempo.
• SUMMER (Estate): Questa sezione mostra la copertura nevosa durante i mesi estivi. Come previsto, la copertura nevosa in estate è significativamente inferiore rispetto alle altre stagioni, con una tendenza alla diminuzione nel corso degli anni.
• FALL (Autunno): Le colonne qui mostrano la copertura nevosa nei mesi autunnali di ogni anno. Anche in questa sezione si osserva una tendenza generale al ribasso.

In sintesi, il grafico illustra come la copertura nevosa nell’emisfero settentrionale sia variata stagionalmente dal 1972 al 2025. Mostra le tendenze e le variazioni stagionali, evidenziando in particolare una tendenza al ribasso nella copertura nevosa durante la primavera, l’estate e l’autunno negli ultimi decenni.

Greenland Ice Sheet net surface mass balance, updated to September 2023

Il termine “Greenland Ice Sheet net surface mass balance” si riferisce al bilancio tra l’accumulo e la perdita di ghiaccio sulla superficie del manto glaciale della Groenlandia. Il bilancio di massa superficiale tiene conto di vari fattori, tra cui la neve che si accumula, il ghiaccio che si scioglie e si riforma, e la sublimazione (il passaggio diretto dalla fase solida a quella gassosa).

“Net” indica che si sta considerando la differenza tra l’accumulo e la perdita di ghiaccio, per avere un’idea generale se il manto glaciale sta crescendo o riducendosi nel tempo.

Quando si parla di aggiornamento a settembre 2023, significa che i dati o le informazioni fornite sono stati aggiornati fino a quella data, fornendo un’immagine attuale dello stato del manto glaciale.

Comprendere il bilancio di massa del manto glaciale della Groenlandia è cruciale per diversi motivi, in particolare per valutare l’impatto dei cambiamenti climatici sulla regione e su scala globale. La fusione del manto glaciale della Groenlandia contribuisce all’innalzamento del livello del mare, che può avere effetti devastanti sulle comunità costiere in tutto il mondo.

Queste due mappe mostrano informazioni dettagliate sul bilancio di massa superficiale del manto glaciale della Groenlandia. Esamino ciascuna mappa per spiegare i dettagli:

1. Mappa a sinistra (Surface Mass Balance, 20 September 2023):

• Mostra il bilancio di massa superficiale del manto glaciale della Groenlandia per il giorno 20 settembre 2023.
• Le zone colorate rappresentano le aree di guadagno (blu) o perdita (marrone) di massa di ghiaccio.
• La scala di colore sulla sinistra indica la quantità di massa guadagnata o persa in millimetri d’acqua per giorno (mm/day). Ad esempio, un valore di +12 indica un guadagno di 12 millimetri d’acqua in un giorno, mentre un valore di -12 indica una perdita di tale quantità.
• Ci sono anche alcune stazioni meteorologiche (indicato come “PROMICE weather station”) mostrate sulla mappa.
• La parte inferiore della mappa mostra un grafico temporale del guadagno e della perdita di massa dal settembre 2023 al 2024. La linea grigia rappresenta la media del bilancio di massa superficiale dal 1981 al 2010, mentre la linea nera rappresenta i dati per il periodo 2023-2024.

2. Mappa a destra (Net Surface Mass Balance Anomaly since September 1, 2023):

• Mostra l’anomalia accumulata nel bilancio di massa superficiale dal 1° settembre 2023.
• L’anomalia è la differenza tra il bilancio di massa superficiale per un dato periodo e la media storica per quel periodo.
• Le aree in rosso indicano dove il bilancio di massa è inferiore alla media storica, mentre le aree in blu indicano dove è superiore.
• La scala di colore sulla destra mostra la quantità di anomalia in millimetri (mm). Ad esempio, un valore di +80 indica un guadagno di 80 millimetri rispetto alla media storica, mentre un valore di -80 indica una perdita di tale quantità.
• La parte inferiore della mappa mostra un grafico temporale delle anomalie accumulate dal settembre 2023 al 2024. Le varie linee rappresentano le anomalie per diversi periodi rispetto alla media storica del 1981-2010.

In sintesi, queste mappe offrono una visione dettagliata del bilancio di massa superficiale del manto glaciale della Groenlandia, mostrando sia i dati giornalieri per una data specifica sia l’anomalia accumulata rispetto alla media storica.

Atmospheric specific humidity, updated to September 2023

Il termine “Atmospheric specific humidity” si riferisce alla quantità di umidità o vapore acqueo presente nell’aria, ed è comunemente espressa in grammi di vapore acqueo per chilogrammo d’aria (g/kg). In altre parole, descrive la quantità effettiva di vapore acqueo nell’aria, a prescindere dalla temperatura.

Quando si dice “updated to September 2023”, significa che i dati o le informazioni fornite sono stati aggiornati fino a quella data, dandoci una visione attuale della quantità di umidità specifica nell’atmosfera fino a settembre 2023.

L’umidità specifica è un parametro importante in meteorologia e climatologia poiché influisce su molti aspetti del tempo e del clima, tra cui la formazione di nubi, la precipitazione e la sensazione di comfort o disagio per gli esseri umani.

http://en.wikipedia.org/wiki/Humidity

http://en.wikipedia.org/wiki/Troposphere

http://www.esrl.noaa.gov/psd/cgi-bin/data/timeseries/timeseries1.pl

Questo grafico mostra l’umidità atmosferica specifica a tre diverse altitudini nella parte inferiore dell’atmosfera (la troposfera) dal gennaio 1948. Ecco una spiegazione dettagliata di ogni parte:

1. Asse delle ordinate (l’asse verticale):
   • L’umidità specifica è misurata in grammi di vapore acqueo per chilogrammo d’aria (g/kg).
2. Asse delle ascisse (l’asse orizzontale):
   • Mostra gli anni dal 1948 al 2023.
3. Atmospheric specific humidity at 300 mb (ca. 9 km altitude):
   • Questa parte superiore del grafico rappresenta l’umidità specifica a circa 9 km di altitudine.
   • I valori oscillano tra 0,24 e 0,32 g/kg.
   • Puoi vedere le fluttuazioni mensili (linee blu sottili) e una media mobile di 37 mesi (circa 3 anni) rappresentata dalla linea blu spessa.
4. Atmospheric specific humidity at 600 mb (ca. 4.2 km altitude):
   • La parte centrale del grafico rappresenta l’umidità specifica a circa 4,2 km di altitudine.
   • I valori variano tra 1,9 e 2,5 g/kg.
   • Anche qui, le linee blu sottili mostrano le fluttuazioni mensili, mentre la linea blu spessa rappresenta la media mobile di 37 mesi.
5. Atmospheric specific humidity at 1000 mb (near surface):
   • Questa parte inferiore del grafico rappresenta l’umidità specifica vicino alla superficie terrestre.
   • I valori variano tra 9 e 12 g/kg.
   • Come nelle altre due sezioni, le linee blu sottili rappresentano valori mensili e la linea blu spessa indica la media mobile di 37 mesi.

Osservazioni generali:

• L’umidità specifica tende ad essere maggiore vicino alla superficie (dove l’aria può contenere più vapore acqueo) e diminuisce con l’aumentare dell’altitudine.
• Le linee blu spesse (media mobile di 37 mesi) aiutano a visualizzare tendenze generali e riducono le variazioni a breve termine, rendendo più chiare le tendenze a lungo termine.
• Il grafico è basato sui dati del Earth System Research Laboratory (NOAA) e fornisce un’idea dell’umidità atmosferica dal 1948 al 2023 a diverse altitudini.

Il vapore acqueo è il gas serra più importante nella troposfera. La concentrazione più alta si trova entro una fascia di latitudine che va dai 50°N ai 60°S. Le due regioni polari della troposfera sono relativamente secche. Il diagramma sopra mostra l’umidità atmosferica specifica come stabile o leggermente in aumento fino a un’altitudine di circa 4-5 km. A livelli più alti nella troposfera (circa 9 km), l’umidità specifica è in diminuzione per tutta la durata del record (dal 1948), ma con variazioni più brevi sovrapposte alla tendenza in calo. Un’analisi della frequenza di Fourier (non mostrata qui) mostra che queste variazioni sono particolarmente influenzate da una variazione periodica di circa 3,7 anni. La diminuzione persistente dell’umidità specifica a circa 9 km di altitudine è particolarmente degna di nota, poiché questa altitudine corrisponde approssimativamente al livello in cui l’effetto teorico della temperatura dell’aumento della CO2 atmosferica dovrebbe inizialmente manifestarsi.

Atmospheric CO2, updated to September 2023

“Atmospheric CO2, updated to September 2023” significa che si sta parlando della concentrazione di CO2 (diossido di carbonio) nell’atmosfera, e i dati o le informazioni presentate sono aggiornati fino a settembre 2023. In altre parole, si tratta di un resoconto o di una misurazione del livello di CO2 nell’atmosfera fino a quella data specifica.

http://www.esrl.noaa.gov/gmd/ccgg/trends/

I due grafici mostrano dati relativi alla concentrazione di CO2 (diossido di carbonio) nell’atmosfera rilevati presso l’Osservatorio di Mauna Loa, Hawaii, USA, a partire dal 1959.

1. Grafico Superiore (Quantità Mensile di CO2 Atmosferica):
   • Questo grafico mostra la tendenza a lungo termine della concentrazione di CO2 nell’atmosfera dal 1959 al 2023.
   • L’asse Y rappresenta la concentrazione di CO2 in parti per milione (ppm).
   • La linea blu mostra i valori mensili di CO2, mentre la linea tratteggiata spessa rappresenta una media mobile di 37 mesi, che corrisponde approssimativamente a una media su 3 anni. Questa media mobile aiuta a vedere la tendenza generale eliminando le fluttuazioni a breve termine.
   • Si può notare che la concentrazione di CO2 è in costante aumento nel corso degli anni, evidenziando l’incremento dei livelli di CO2 nell’atmosfera terrestre.
2. Grafico Inferiore (Tasso di Crescita Annuale di CO2):
   • Questo grafico mostra quanto è cambiata la concentrazione di CO2 da un anno all’altro dal 1959 al 2023.
   • L’asse Y rappresenta il cambiamento nella concentrazione di CO2, misurato in ppm.
   • La linea blu sottile rappresenta il cambiamento su base annua, ovvero la differenza tra la media degli ultimi 12 mesi e la media dei 12 mesi precedenti.
   • La linea tratteggiata spessa rappresenta una media mobile di 37 osservazioni, che corrisponde approssimativamente a una media su 3 anni.
   • Il grafico mostra le fluttuazioni nel tasso di crescita della CO2. Anche se ci sono variazioni annuali, è evidente un generale aumento nel tempo. Alcune delle fluttuazioni possono essere influenzate da fattori naturali, come le variazioni climatiche o eventi vulcanici.

In sintesi, mentre il primo grafico mostra il costante aumento della CO2 nell’atmosfera, il secondo grafico mostra come questo aumento stia cambiando anno dopo anno. Entrambi i grafici sottolineano l’importanza del monitoraggio dei livelli di CO2, dato il suo ruolo come principale gas serra responsabile dei cambiamenti climatici.

The relation between annual change of atmospheric CO2 and La Niña and El Niño episodes, updated to
September 2023

La frase “The relation between annual change of atmospheric CO2 and La Niña and El Niño episodes, updated to September 2023” si riferisce allo studio e all’analisi della correlazione tra le variazioni annuali nella concentrazione di CO2 nell’atmosfera e gli episodi di La Niña e El Niño fino a settembre 2023.

Andiamo per parti:

1. Variazione Annuale di CO2 Atmosferica: Questo si riferisce al cambiamento nei livelli di CO2 nell’atmosfera da un anno all’altro.
2. Episodi di La Niña e El Niño:
   • El Niño e La Niña sono termini che descrivono le fluttuazioni periodiche della temperatura dell’acqua nell’oceano Pacifico equatoriale. Queste variazioni hanno effetti significativi sul clima globale.
   • El Niño si riferisce a un riscaldamento anomalo delle acque dell’oceano Pacifico equatoriale, e di solito porta a condizioni più calde e secche in alcune parti del mondo e più umide in altre.
   • La Niña, d’altro canto, è caratterizzata da un raffreddamento anomalo di queste acque e porta a condizioni climatiche opposte a quelle di El Niño.

La frase suggerisce che ci potrebbe essere un’analisi o uno studio che esplora come queste variazioni climatiche (El Niño e La Niña) influenzano o sono correlate con le variazioni annuali dei livelli di CO2 nell’atmosfera. Ad esempio, durante un episodio di El Niño, potrebbero verificarsi siccità in alcune aree, portando a incendi forestali che rilasciano grandi quantità di CO2. Allo stesso modo, le variazioni nelle correnti oceaniche e nelle temperature superficiali del mare possono influenzare l’assorbimento di CO2 da parte degli oceani.

La parte “aggiornato a settembre 2023” indica che i dati o l’analisi includono informazioni fino a quel mese e anno.

Questi due grafici mostrano una correlazione visiva tra il tasso di crescita annuale del CO2 atmosferico e l’Indice Oceanico Niño (ONI).

Pannello Superiore (Verde) – Variazione annuale di CO2 atmosferico:

• Questo grafico rappresenta la variazione del tasso di crescita del CO2 atmosferico nel corso degli anni, misurato in parti per milione (ppm) alla stazione di Mauna Loa, Hawaii.
• Le fluttuazioni in questo grafico mostrano come il tasso di crescita del CO2 nell’atmosfera ha variato da un anno all’altro dal 1960 al 2025.

Pannello Inferiore (Rosso e Blu) – Oceanic Niño Index (ONI):

• Questo grafico rappresenta l’Indice Oceanico Niño (ONI), che è una misura standardizzata della temperatura dell’acqua superficiale nell’oceano Pacifico centrale.
• I valori positivi (in rosso) indicano un episodio di El Niño, che è associato a un riscaldamento anomalo delle acque dell’oceano Pacifico equatoriale.
• I valori negativi (in blu) indicano un episodio di La Niña, che è associato a un raffreddamento anomalo delle stesse acque.
• La linea tratteggiata orizzontale indica la soglia zero, al di sopra della quale si verifica El Niño e al di sotto della quale si verifica La Niña.

Interpretazione:

• Il grafico cerca di stabilire una correlazione tra le variazioni nel tasso di crescita del CO2 e gli eventi di El Niño e La Niña.
• Ad esempio, durante un episodio di El Niño, potrebbero verificarsi siccità in alcune aree, che possono portare a incendi forestali e quindi a un rilascio maggiore di CO2 nell’atmosfera. Inoltre, le alterazioni delle correnti oceaniche e delle temperature possono influenzare l’assorbimento di CO2 da parte degli oceani, influenzando così la sua concentrazione atmosferica.

In sintesi, questi grafici forniscono una rappresentazione visiva di come gli episodi di El Niño e La Niña possano influenzare, o essere correlati a, le variazioni annuali dei livelli di CO2 nell’atmosfera.

I cambiamenti del CO2 atmosferico globale sembrano variare approssimativamente in accordo con le variazioni dell’Indice Oceanico Niño. La sequenza tipica degli eventi è che le variazioni del CO2 atmosferico globale seguono, fino a un certo punto, le variazioni dell’Indice Oceanico Niño, ma chiaramente non in tutti i dettagli. Molti processi, sia naturali che antropogenici, controllano la quantità di CO2 atmosferico, ma è evidente che i processi oceanografici siano particolarmente importanti (vedi anche il diagramma nella pagina successiva).

CO2 atmosferico e l’attuale pandemia da coronavirus: Le iniziative politiche moderne di solito presuppongono che l’influenza umana (principalmente la combustione di combustibili fossili) rappresenti la ragione principale dell’aumento osservato del CO2 atmosferico dal 1958 (diagrammi a pagina 44).

La pandemia di coronavirus a partire da gennaio 2020 ha portato a una marcata riduzione del consumo globale di combustibili fossili. È quindi illuminante seguire l’effetto di questa riduzione sulla quantità di CO2 atmosferico.

Tuttavia, non si vede ancora un chiaro effetto della suddetta riduzione nell’emissione di CO2 dai combustibili fossili. Presumibilmente, la spiegazione principale di ciò è che il contributo umano è troppo piccolo rispetto alle numerose fonti e sink naturali di CO2 atmosferico per apparire in diagrammi che mostrano la quantità di CO2 atmosferico (vedi, ad esempio, i diagrammi a p. 44-46).

The phase relation between atmospheric CO2 and global temperature, updated to August 2023

La relazione di fase tra CO2 atmosferica e temperatura globale, aggiornata ad agosto 2023″ si riferisce all’analisi della correlazione e della temporizzazione tra i livelli di diossido di carbonio (CO2) nell’atmosfera e le temperature globali.

In termini semplici, una “relazione di fase” in questo contesto indica se le variazioni nei livelli di CO2 precedono, seguono o sono sincronizzate con le variazioni delle temperature globali. Questo è un argomento di grande interesse e dibattito nella scienza del clima, poiché ha implicazioni significative per la comprensione delle cause e degli effetti del cambiamento climatico.

I ricercatori esaminano dati storici e attuali per cercare di capire questa relazione. Fino alla mia ultima formazione in aprile 2023, le evidenze suggerivano che l’aumento dei livelli di CO2 atmosferica, causato principalmente dalla combustione di combustibili fossili e dalla deforestazione, stava guidando un aumento delle temperature globali, contribuendo al riscaldamento globale e ai cambiamenti climatici. Tuttavia, ci sono anche periodi nella storia della Terra in cui le temperature sono aumentate prima dell’aumento dei livelli di CO2.

L’aggiornamento a “agosto 2023” indica che l’analisi in questione include i dati più recenti disponibili fino a quel momento. Per una risposta più precisa e dettagliata, sarebbe necessario accedere a dati e studi specifici pubblicati dopo la mia ultima formazione.

http://www.climate4you.com/GreenhouseGasses.htm#CO2%20Since1958

http://www.climate4you.com/SeaTemperatures.htm#HadSST2%20diagram

http://www.climate4you.com/GlobalTemperatures.htm#HadCRUT%20TempDiagram

questi due grafici rappresentano la variazione mensile in alcuni indicatori chiave legati al clima e all’atmosfera.

Prima di tutto, ecco una breve panoramica delle serie di dati presentate:

• CO2 atmosferica (Mauna Loa; verde): Questo rappresenta la variazione mensile della concentrazione di CO2 nell’atmosfera, misurata dalla stazione di Mauna Loa.
• Temperatura della superficie del mare globale (HadSST4; blu): Questa serie di dati mostra la variazione della temperatura della superficie del mare a livello globale.
• Temperatura dell’aria superficiale globale (HadCRUT5; rosso puntinato): Questo indica la variazione della temperatura dell’aria sulla superficie terrestre a livello globale.

Le fluttuazioni nei grafici sono rappresentate come “DIFF12”, che è la differenza tra la media degli ultimi 12 mesi e la media dei 12 mesi precedenti per ogni serie di dati. In altre parole, mostra come ciascun indicatore è cambiato da un anno all’altro su base mensile.

Grafico superiore (dal 1958):

• Questo grafico mostra le variazioni mensili di questi indicatori dal 1958 fino al momento attuale. Si può vedere l’interazione e le tendenze a lungo termine tra le variazioni della CO2 atmosferica e le variazioni delle temperature globali, sia dell’aria superficiale che della superficie del mare.

Grafico inferiore (ultimi 15 anni):

• Questo grafico mostra le stesse serie di dati, ma si concentra sugli ultimi 15 anni per evidenziare le dinamiche più recenti. Questo permette di vedere più chiaramente le fluttuazioni e le tendenze a breve termine.

Da questi grafici, si può cercare di dedurre come le variazioni nelle concentrazioni di CO2 potrebbero influenzare le temperature globali, sia dell’aria superficiale che del mare. Tuttavia, va notato che la correlazione non implica necessariamente causalità, e la comprensione del legame tra CO2 e temperatura richiede un’analisi approfondita e la considerazione di molti altri fattori.

“La sequenza tipica degli eventi mostra che le variazioni nella concentrazione di CO2 atmosferica globale seguono le variazioni della temperatura dell’aria superficiale globale, che a sua volta seguono le variazioni delle temperature della superficie oceanica globale. Pertanto, le variazioni nella concentrazione di CO2 atmosferica globale di solito sono in ritardo di 9,5-10 mesi rispetto alle variazioni della temperatura dell’aria superficiale globale e di 11-12 mesi rispetto alle variazioni della temperatura della superficie oceanica globale. Riferimento: Humlum, O., Stordahl, K. e Solheim, J-E. 2012. La relazione di fase tra il diossido di carbonio atmosferico e la temperatura globale. Global and Planetary Change, 30 agosto 2012. [Link al sito ScienceDirect http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0921818112001658?v=s5 ]”

Si tratta di una ricerca che esamina la sequenza temporale tra le variazioni dei livelli di CO2 atmosferica, la temperatura dell’aria superficiale e la temperatura della superficie oceanica. In altre parole, il testo suggerisce che prima si verifica un cambiamento nelle temperature oceaniche, poi nelle temperature dell’aria superficiale e, infine, si osserva un cambiamento correlato nei livelli di CO2 atmosferica.

Global air temperature and atmospheric CO2, updated to September 2023

“Global air temperature and atmospheric CO2, updated to September 2023” in italiano si traduce come:

“Temperatura dell’aria globale e CO2 atmosferica, aggiornate a settembre 2023”.

Questo significa che si ha a disposizione una serie di dati o un’analisi che riguarda sia la temperatura dell’aria a livello globale sia i livelli di CO2 atmosferica, e questi dati sono stati aggiornati o estesi fino a settembre 2023. In pratica, si sta parlando delle ultime informazioni disponibili riguardanti la temperatura globale dell’aria e la concentrazione di CO2 nell’atmosfera fino a quel periodo.

http://www.esrl.noaa.gov/gmd/ccgg/trends/

“Diagrammi che mostrano le stime mensili della temperatura globale dell’aria secondo UAH, RSS, HadCRUT5, NCDC e GISS (blu) e il contenuto mensile di CO2 atmosferica (rosso) secondo l’Osservatorio di Mauna Loa, Hawaii. La serie di dati di Mauna Loa inizia nel marzo 1958 e, pertanto, il 1958 è stato scelto come anno di inizio per tutti i diagrammi sopra indicati. Le ricostruzioni delle precedenti concentrazioni atmosferiche di CO2 (prima del 1958) non sono incorporate in questo diagramma, poiché tali valori passati di CO2 sono derivati con altri metodi (nuclei di ghiaccio, stomi o misurazioni più vecchie utilizzando una metodologia diversa) e, pertanto, non sono direttamente comparabili con misurazioni atmosferiche dirette.”

Il testo descrive dei diagrammi che confrontano stime mensili della temperatura dell’aria a livello globale con le misurazioni mensili della concentrazione di CO2 nell’atmosfera secondo l’Osservatorio di Mauna Loa. Esso sottolinea anche che le ricostruzioni storiche delle concentrazioni di CO2 antecedenti al 1958 non sono state incluse nel diagramma a causa delle differenze nei metodi di raccolta dei dati.

La maggior parte dei modelli climatici è programmata per attribuire al gas serra diossido di carbonio (CO2) una significativa influenza sulla temperatura dell’aria globale calcolata. Pertanto, è rilevante confrontare diversi record di temperatura dell’aria con le misurazioni di CO2 atmosferica, come mostrato nei diagrammi sopra. Tuttavia, qualsiasi confronto non dovrebbe essere fatto su base mensile o annuale, ma per un periodo di tempo più lungo, poiché altri effetti (oceanografici, copertura nuvolosa, ecc.) possono sovrastare la potenziale influenza della CO2 su scale temporali brevi, come solo pochi anni. È altrettanto inappropriato presentare nuovi record meteorologici, siano essi quotidiani, mensili o annuali, come dimostrazione della legittimità dell’ipotesi che attribuisce grande importanza alla CO2 atmosferica per le temperature dell’aria globale. Un tale record meteorologico potrebbe benissimo essere il risultato di altri fenomeni. Purtroppo, molti media cadono ripetutamente in questa trappola. Quello che definisce esattamente la lunghezza critica di un periodo rilevante da considerare per valutare la presunta importanza della CO2 rimane sfuggente e rappresenta ancora un tema di discussione. Tuttavia, la lunghezza del periodo critico deve essere inversamente proporzionale alla sensibilità della temperatura alla CO2, includendo gli effetti di feedback. Pertanto, se l’effetto netto della temperatura della CO2 atmosferica è forte, il periodo critico sarà breve e viceversa. Tuttavia, la storia delle ricerche climatiche passate fornisce alcuni indizi su ciò che tradizionalmente è stato considerato la lunghezza di periodo rilevante su cui confrontare temperatura e CO2 atmosferica.”

Il testo esplora la relazione tra la CO2 atmosferica e le temperature globali, sottolineando l’importanza di guardare a periodi di tempo più lunghi piuttosto che a brevi intervalli quando si analizza questa relazione.

Dopo circa 10 anni di contemporaneo aumento della temperatura globale e della CO2, l’IPCC è stato istituito nel 1988. Per ottenere il sostegno pubblico e politico per l’ipotesi della CO2, il periodo di riscaldamento di 10 anni che ha portato al 1988 è stato probabilmente considerato importante. Se la temperatura globale fosse stata in diminuzione in quel periodo, sarebbe stato probabilmente difficile ottenere sostegno politico per l’ipotesi nel 1988. Basandosi sui precedenti 10 anni di contemporaneo aumento di temperatura e CO2, molti scienziati climatici nel 1988 presumibilmente pensavano che la loro comprensione delle dinamiche climatiche fosse sufficiente per concludere sull’importanza della CO2 nell’influenzare le temperature globali osservate. Pertanto, si può concludere con certezza che nel 1988 dieci anni fossero considerati un periodo abbastanza lungo per dimostrare l’effetto dell’aumento della CO2 atmosferica sulle temperature globali. Il periodo di 10 anni è anche la base per i diagrammi di anomalia della temperatura mostrati a pagina 4.”

Il testo discute dell’istituzione dell’IPCC nel 1988 e di come l’aumento contemporaneo della temperatura globale e della CO2 negli anni precedenti sia stato cruciale per sostenere l’ipotesi che la CO2 influenzi il clima.

Latest 20-year QC1 global monthly air temperature changes, updated to August 2023

Il termine “Latest 20-year QC1 global monthly air temperature changes, updated to August 2023” si può tradurre in italiano come “Ultimi cambiamenti della temperatura dell’aria globale mensili per 20 anni, aggiornati ad agosto 2023”. Ecco una spiegazione dettagliata di ciascuna parte dell’espressione:

1. Latest 20-year: Si riferisce all’ultimo periodo di 20 anni. Ad esempio, se l’aggiornamento è a agosto 2023, il periodo potrebbe essere da settembre 2003 ad agosto 2023.
2. QC1: Questo è probabilmente un acronimo o un termine specifico. “QC” potrebbe stare per “Quality Control”, indicando che i dati sono stati sottoposti a un processo di controllo della qualità di primo livello. Tuttavia, senza ulteriore contesto, è difficile dire esattamente a cosa si riferisce “QC1”.
3. Global monthly air temperature changes: Cambiamenti globali della temperatura dell’aria su base mensile. Questo si riferisce alle variazioni delle temperature atmosferiche registrate in tutto il mondo, su base mensile.
4. Updated to August 2023: Aggiornato fino ad agosto 2023, il che significa che l’ultimo set di dati o informazioni disponibili include i dati fino ad agosto 2023.

In sintesi, sembra che la frase si riferisca a un dataset o a un rapporto che presenta i cambiamenti delle temperature atmosferiche globali su base mensile per gli ultimi 20 anni, e che questi dati siano stati controllati per la qualità e aggiornati fino ad agosto 2023.

il grafico rappresenta l’analisi delle tendenze delle temperature atmosferiche globali mensili degli ultimi 20 anni, classificate come “Quality Class 1” (Classe di Qualità 1). Ecco una spiegazione dettagliata di ciascun elemento del grafico:

1. 20 year trend analysis QUALITY CLASS 1: Questo titolo indica che l’analisi delle tendenze si basa sui dati degli ultimi 20 anni e rientra nella Classe di Qualità 1.
2. Assi:
   • L’asse verticale (Y) rappresenta le variazioni della temperatura atmosferica globale in gradi Celsius (°C).
   • L’asse orizzontale (X) mostra il periodo di tempo considerato, che va da inizio 2003 a fine 2023.
3. Linea blu sottile: Rappresenta i valori mensili delle variazioni della temperatura atmosferica globale. Osservando questa linea, è possibile vedere come la temperatura è variata ogni mese durante il periodo di 20 anni.
4. Linea nera spessa: È la linea di tendenza lineare dei dati. Questa linea indica la tendenza generale della variazione della temperatura nel corso del tempo.
5. Linee nere sottili: Indicano l’intervallo di confidenza al 95% per la tendenza lineare. Ciò significa che c’è il 95% di probabilità che la vera tendenza della temperatura rientri tra queste due linee.
6. Linea verde spessa: Rappresenta una tendenza polinomiale di 5° grado. Questo è un altro tipo di modello matematico utilizzato per adattarsi ai dati e mostra una tendenza più complessa rispetto alla tendenza lineare.
7. Linee verdi sottili: Simili alle linee nere sottili, rappresentano l’intervallo di confidenza al 95% per la tendenza polinomiale.
8. Statistiche chiave: Nella parte inferiore del grafico sono riportate alcune statistiche chiave. In particolare:
   • “Polynomial Fit: Degree = 5” indica che il modello polinomiale utilizzato ha un grado di 5.
   • “Linear Fit” mostra l’equazione della tendenza lineare.
   • “Number of data points used = 240” indica che sono stati utilizzati 240 punti dati per creare questo grafico.
   • “Coeff of determination, R-squared” fornisce una misura di quanto bene il modello (sia lineare che polinomiale) si adatta ai dati. Un valore di R^2 vicino a 1 indica un buon adattamento.

In sintesi, il grafico fornisce un’analisi visiva delle tendenze delle temperature atmosferiche globali negli ultimi 20 anni, mostrando sia una tendenza lineare che una tendenza polinomiale.

Nel persistente dibattito scientifico sul clima, spesso viene posta la seguente domanda: la temperatura dell’aria di superficie sta ancora aumentando o è sostanzialmente rimasta senza significativi cambiamenti negli ultimi 15-16 anni? Il diagramma sopra può essere utile in questo contesto e dimostra le differenze tra due approcci statistici spesso utilizzati per determinare le recenti tendenze delle temperature. Si prega di notare che tali adattamenti cercano solo di descrivere il passato e di solito hanno un potere predittivo limitato, se non nullo.

Inoltre, prima di utilizzare qualsiasi analisi di tendenza lineare (o altra) su una serie temporale, si dovrebbe scegliere un adeguato modello statistico basato su giustificazioni statistiche. Per le serie temporali delle temperature globali, non c’è una ragione fisica a priori per cui la tendenza a lungo termine dovrebbe essere lineare nel tempo. Infatti, le serie temporali climatiche spesso hanno tendenze per le quali una retta non è una buona approssimazione, come è chiaramente dimostrato da diversi dei diagrammi mostrati nel presente rapporto.

Per una lodevole descrizione dei problemi spesso riscontrati nelle analisi delle serie temporali delle temperature, si prega di consultare Keenan, D.J. 2014: Analisi Statistiche delle Temperature di Superficie nel Quinto Rapporto di Valutazione dell’IPCC.

Vedi anche i diagrammi a pagina 12.

Sunspot activity (SIDC) and QC1 average satellite global air temperature, updated to August 2023

Il termine “Sunspot activity (SIDC) and QC1 average satellite global air temperature, updated to August 2023” può essere tradotto e spiegato come segue:

1. Sunspot activity (SIDC): “Sunspot” si traduce in italiano come “macchie solari”, che sono regioni temporanee sulla superficie del Sole che appaiono più scure rispetto alle aree circostanti. Esse sono causate da intense attività magnetiche. “SIDC” si riferisce probabilmente al “Solar Influences Data Center”, un centro di ricerca che si occupa della registrazione e dello studio delle macchie solari.
2. QC1 average satellite global air temperature: Questa parte si riferisce alla temperatura atmosferica globale media, misurata attraverso i satelliti e classificata come “Quality Class 1” (Classe di Qualità 1).
3. Updated to August 2023: Ciò significa che l’ultima volta che i dati sono stati aggiornati è stato ad agosto 2023.

In sintesi, la frase sembra indicare un rapporto o un set di dati che correla l’attività delle macchie solari (come registrato dal SIDC) con le temperature atmosferiche globali (registrate con satelliti di Classe di Qualità 1) fino ad agosto 2023.

Il grafico mostra la correlazione tra la variazione della temperatura dell’aria globale e il numero delle macchie solari dal 1979 ad agosto 2023.

Ecco una spiegazione dettagliata:

1. QC1 average satellite global temperature: La linea blu rappresenta la temperatura dell’aria globale, misurata attraverso i satelliti e classificata come “Quality Class 1” (Classe di Qualità 1). La linea più sottile rappresenta i valori mensili, mentre la linea più spessa indica la media mobile di 37 mesi, che corrisponde quasi a una media mobile di 3 anni.
2. SIDC monthly sunspot numbers: La parte colorata in giallo e arancione rappresenta il numero di macchie solari osservate ogni mese, fornite dal Solar Influences Data Analysis Center (SIDC). Le macchie solari sono regioni temporanee sulla superficie del Sole che appaiono più scure rispetto alle aree circostanti e sono causate da intense attività magnetiche.
3. Periodi 21, 22, 23, e 24: Questi si riferiscono a cicli solari specifici. Ogni ciclo solare ha una durata media di 11 anni, durante la quale l’attività solare aumenta e diminuisce.
4. ‘Bump’ asimmetrico intorno al 1998: Questo picco anomalo della temperatura nel 1998 è stato influenzato dal fenomeno oceanografico El Niño. L’El Niño è un fenomeno climatico caratterizzato da un anomalo riscaldamento delle acque dell’Oceano Pacifico equatoriale e può avere un impatto significativo sul clima globale. Anche gli anni 2015-16 mostrano una simile influenza di El Niño.
5. Temperatures in year 2019-20: La temperatura in questi anni è stata influenzata da un moderato El Niño.
6. Estate 2023: Si menziona l’inizio di un nuovo episodio di El Niño.

In sintesi, il grafico cerca di mostrare come l’attività solare (rappresentata dal numero di macchie solari) e gli eventi climatici come El Niño possano influenzare la temperatura atmosferica globale.

Monthly sunspot activity (SIDC) and average neutron counts (Oulu, Finland), updated to September
2023

Il testo “Monthly sunspot activity (SIDC) and average neutron counts (Oulu, Finland), updated to September 2023” fa riferimento a due diversi tipi di dati astronomici e geofisici che sono stati aggiornati fino a settembre 2023:

1. Attività delle macchie solari (SIDC): Le macchie solari sono aree temporanee sulla superficie del sole che appaiono più scure rispetto alle aree circostanti a causa delle loro temperature relativamente più basse. L’attività delle macchie solari è un indicatore dell’attività solare e può influenzare vari fenomeni sulla Terra, compresi i cambiamenti climatici e le interferenze nelle comunicazioni radio. Il “SIDC”, che sta per Solar Influences Data Analysis Center, è un istituto che monitora e analizza l’attività solare.
2. Conteggio medio di neutroni (Oulu, Finlandia): I neutroni sono particelle subatomiche che possono essere prodotte nell’atmosfera terrestre quando i raggi cosmici (particelle ad alta energia provenienti dallo spazio) interagiscono con le particelle atmosferiche. Il conteggio dei neutroni può essere utilizzato come indicatore dell’attività dei raggi cosmici, che a sua volta è influenzata dall’attività solare. La stazione di Oulu, in Finlandia, è uno dei luoghi in cui viene monitorato il conteggio dei neutroni.

In sostanza, il testo sta indicando che sono disponibili dati aggiornati fino a settembre 2023 riguardanti l’attività delle macchie solari e il conteggio dei neutroni. Questi dati possono essere utilizzati per analizzare l’attività solare e il suo impatto sul clima terrestre, sulle comunicazioni radio e su altri fenomeni correlati.

I due grafici mostrati nell’immagine rappresentano dati relativi all’attività solare e al conteggio dei neutroni nel periodo dal 1964 al 2023. Osserviamo ogni grafico separatamente:

1. Grafico superiore (SIDC sunspot number; monthly average values):
   • Questo grafico rappresenta l’attività delle macchie solari misurata dal SIDC (Solar Influences Data Analysis Center) nel corso degli anni.
   • L’asse verticale (o asse delle ordinate) mostra l’indice dell’attività delle macchie solari, che è essenzialmente il numero medio mensile di macchie solari osservate.
   • L’asse orizzontale (o asse delle ascisse) rappresenta gli anni, da aprile 1964 a settembre 2023.
   • Le diverse colorazioni rappresentano diversi cicli solari, che sono cicli naturali di circa 11 anni di durata in cui l’attività solare aumenta e diminuisce.
   • Le zone colorate in giallo, arancione e rosso mostrano gli aumenti e le diminuzioni dell’attività delle macchie solari nel corso del tempo. Per esempio, vediamo che ci sono picchi (zone più scure) intorno agli anni 1980, 1990, 2000, 2011 e un picco emergente nel 2023.
2. Grafico inferiore (Oulu Neutron Monitor; monthly average values):
   • Questo grafico mostra il conteggio medio mensile di neutroni, come rilevato dal monitor di neutroni di Oulu, in Finlandia.
   • L’asse verticale mostra il conteggio dei neutroni, indicato come “counts per minute”.
   • Anche in questo caso, l’asse orizzontale rappresenta gli anni, dal 1964 al 2023.
   • Le zone colorate in blu scuro e chiaro rappresentano l’attività dei neutroni. Un’osservazione interessante è che il conteggio dei neutroni sembra essere in qualche modo inversamente proporzionale all’attività delle macchie solari. Ad esempio, quando c’è un picco di macchie solari (come intorno al 2000), c’è una diminuzione del conteggio dei neutroni e viceversa.

In sintesi, questi grafici forniscono una visualizzazione dell’attività solare e del conteggio dei neutroni nel corso degli anni. Mostrano la relazione tra l’attività solare (misurata in termini di macchie solari) e i raggi cosmici (misurati in termini di conteggio dei neutroni). La relazione inversa suggerisce che quando l’attività solare è elevata, la quantità di raggi cosmici che raggiungono la Terra diminuisce, e viceversa.

Monthly sunspot activity (SIDC), Oceanic Niño Index (ONI), and change rates of atmospheric CO2 and
specific humidity, updated to September 2023

Il testo “Monthly sunspot activity (SIDC), Oceanic Niño Index (ONI), and change rates of atmospheric CO2 and specific humidity, updated to September 2023” fa riferimento a quattro diversi set di dati climatici e astronomici che sono stati aggiornati fino a settembre 2023. Vediamo ogni termine nel dettaglio:

1. Monthly sunspot activity (SIDC):
   • Come discusso in precedenza, questo si riferisce all’attività delle macchie solari, che sono aree temporanee sulla superficie del sole che appaiono più scure rispetto alle aree circostanti a causa delle loro temperature relativamente più basse. L’attività delle macchie solari è monitorata dal Solar Influences Data Analysis Center (SIDC) e rappresenta un indicatore dell’attività solare.
2. Oceanic Niño Index (ONI):
   • L’ONI è un indice che misura la variazione della temperatura dell’acqua di superficie nell’oceano Pacifico centrale ed è utilizzato come principale indicatore del fenomeno El Niño, che è una variazione periodica nel sistema oceano-atmosfera nell’Oceano Pacifico tropicale. Un valore ONI positivo indica condizioni di El Niño (acqua più calda del normale), mentre un valore negativo indica condizioni di La Niña (acqua più fredda del normale).
3. Change rates of atmospheric CO2:
   • Questo si riferisce alle variazioni nel livello di diossido di carbonio (CO2) nell’atmosfera terrestre. Il CO2 è un gas serra, e la sua concentrazione nell’atmosfera è un fattore chiave nel cambiamento climatico. L’aumento delle concentrazioni di CO2 è associato all’incremento della temperatura globale.
4. Specific humidity:
   • L’umidità specifica è una misura della quantità di vapore acqueo nell’aria. Può avere un impatto sul clima, poiché l’acqua è un gas serra. Le variazioni dell’umidità specifica possono influenzare le temperature e le precipitazioni in diverse parti del mondo.

In sintesi, il testo indica che sono disponibili dati aggiornati fino a settembre 2023 riguardanti l’attività delle macchie solari, l’indice ONI, le variazioni dei livelli di CO2 nell’atmosfera e l’umidità specifica. Questi dati sono tutti rilevanti per lo studio del clima e del cambiamento climatico.

Questo grafico mostra la correlazione tra diversi indicatori climatici e astronomici. Ecco una spiegazione dettagliata:

1. SIDC-Sunspot Number (in basso):
   • Questo grafico mostra l’attività delle macchie solari nel tempo. Le macchie solari sono aree temporanee sulla superficie del sole che appaiono più scure a causa delle loro temperature relativamente più basse. Si può notare come l’attività delle macchie solari abbia un ciclo, con periodi di picchi (molti punti solari) e minimi (pochi o nessun punto solare).
2. Oceanic Niño Index (ONI) (in rosso e blu):
   • Questo grafico mostra la variazione della temperatura dell’acqua di superficie nell’oceano Pacifico centrale. I valori positivi (in rosso) indicano condizioni di El Niño (acqua più calda del normale) e i valori negativi (in blu) indicano condizioni di La Niña (acqua più fredda del normale).
3. Change rate of atmospheric CO2 (in verde):
   • Questo grafico rappresenta la variazione annuale della quantità di CO2 nell’atmosfera. Una variazione positiva indica un aumento della concentrazione di CO2 nell’arco di un anno, mentre una variazione negativa indica una diminuzione.
4. Specific humidity at 300 mb (ca. 9 km altitude) (in blu scuro):
   • Questo grafico mostra il tasso di variazione dell’umidità specifica all’altitudine di circa 9 km. L’umidità specifica è una misura della quantità di vapore acqueo nell’aria.

Osservazioni e correlazioni:

• Le linee verticali sottili indicano i momenti stimati in cui ci sono stati minimi nell’attività delle macchie solari.
• Tipicamente, dopo un minimo delle macchie solari, sembra esserci un episodio caldo di El Niño seguito da un episodio freddo di La Niña.
• Le variazioni nell’ONI sembrano essere seguite prima da variazioni nell’umidità specifica e poi, infine, da variazioni nel tasso di CO2 atmosferica.

Il grafico è stato ispirato da una pubblicazione che suggerisce una correlazione tra la terminazione dei cicli solari e la variabilità nella troposfera. In altre parole, ci potrebbero essere legami tra l’attività solare (come le macchie solari) e i cambiamenti nel clima terrestre.

In sintesi, il grafico cerca di mostrare come l’attività solare possa influenzare vari parametri climatici sulla Terra, come la temperatura delle acque superficiali dell’oceano, l’umidità atmosferica e i livelli di CO2.

Monthly lower troposphere temperature (UAH) and global cloud cover, updated to April 2021

“Monthly lower troposphere temperature (UAH) and global cloud cover, updated to April 2021” indica che si sta esaminando un dataset o un grafico che mostra due serie di dati:

1. Monthly lower troposphere temperature (UAH): Questo rappresenta le temperature mensili registrate nella troposfera inferiore. La troposfera inferiore è lo strato più basso dell’atmosfera terrestre e si estende da terra fino a circa 8-15 km di altitudine, a seconda della latitudine. UAH fa riferimento all’Università dell’Alabama a Huntsville, una delle principali fonti di dati sulla temperatura della troposfera raccolti attraverso i satelliti.
2. Global cloud cover: Questo rappresenta la copertura nuvolosa media globale ogni mese. La copertura nuvolosa è una misura della percentuale del cielo coperto da nuvole in un dato momento o periodo.

“Updated to April 2021” indica che i dati mostrati includono registrazioni fino ad aprile 2021.

Se si ha un grafico o un dataset che mostra queste due serie di dati, esso probabilmente cerca di esaminare e/o illustrare le relazioni o le tendenze tra le variazioni della temperatura nella troposfera inferiore e i cambiamenti nella copertura nuvolosa globale. Le nuvole hanno un impatto significativo sul bilancio energetico della Terra, influenzando sia l’assorbimento che la riflessione della radiazione solare, quindi può essere interessante vedere come la copertura nuvolosa globale si relaziona alle temperature atmosferiche.

Il grafico presenta due serie di dati riguardanti il periodo dal 1980 al 2020:

1. Pannello Superiore – Copertura Nuvolosa Globale:
   • Questo pannello mostra la percentuale di copertura nuvolosa globale nel tempo. I dati sono forniti dalla “Satellite Application Facility on Climate Monitoring (CM SAF)”.
   • Il grafico rappresenta i valori mensili (linea sottile) e una media mobile di 37 mesi (linea spessa), che serve per lisciare le fluttuazioni a breve termine e mostrare una tendenza generale.
   • La copertura nuvolosa è espressa in percentuale, e si può notare che varia tra il 60% e il 70% nel periodo considerato.
2. Pannello Inferiore – Anomalia della Temperatura della Troposfera Inferiore:
   • Questo pannello mostra l’anomalia della temperatura globale della troposfera inferiore. L'”anomalia” si riferisce alla differenza tra la temperatura di un dato mese e la media della temperatura di un periodo di riferimento (in questo caso 1991-2020), quindi non rappresenta la temperatura assoluta ma quanto essa si discosta dalla media.
   • I dati provengono dall’Università dell’Alabama a Huntsville (UAH).
   • Anche in questo caso, il grafico mostra i valori mensili (linea sottile) e una media mobile di 37 mesi (linea spessa).
   • Le anomalie termiche variano tra -0.8 e 0.8 gradi Celsius durante il periodo rappresentato.

Osservazioni:

• La copertura nuvolosa ha un impatto diretto sulla temperatura terrestre. Le nuvole possono riflettere la radiazione solare verso lo spazio (effetto di raffreddamento) o intrappolare il calore irradiato dalla superficie terrestre (effetto di riscaldamento). Questo grafico può aiutare a comprendere la relazione tra la copertura nuvolosa e l’anomalia della temperatura.
• Sembrerebbe che ci siano alcune correlazioni tra i due grafici, ma per fare affermazioni definitive sarebbe necessaria un’analisi più approfondita.

Il grafico, inoltre, cita la fonte dei dati sulla copertura nuvolosa, evidenziando la pubblicazione di Karlsson e altri ricercatori, che fornisce ulteriori dettagli sui dati e la metodologia utilizzata.

Climate and history; one example among many
1812: Napoleon’s Russian 1812 campaign

“1812: Napoleon’s Russian 1812 campaign” si riferisce a una delle campagne militari più famose e disastrose della storia. Ecco una breve panoramica:

Nel 1812, Napoleone Bonaparte, l’Imperatore dei Francesi e uno dei comandanti militari più potenti dell’epoca, lanciò un’invasione della Russia. Aveva riunito una Grande Armée (Grande Armata) di circa 600.000 soldati da vari paesi europei sotto il suo controllo. Il motivo principale dell’invasione era di costringere lo Zar Alessandro I della Russia a aderire al Blocco Continentale, un embargo economico contro il Regno Unito.

La campagna iniziò nel giugno del 1812 quando Napoleone attraversò il fiume Neman. Inizialmente, l’armata di Napoleone ebbe successo e avanzò profondamente nel territorio russo. Tuttavia, gli russi applicarono la tattica della “terra bruciata”, ritirandosi e distruggendo risorse e città per impedire ai francesi di approvvigionarsi.

La campagna culminò nella Battaglia di Borodino a settembre, la battaglia più grande e sanguinosa della campagna. Anche se i francesi risultarono vincitori, subirono pesanti perdite. Dopo la battaglia, Napoleone riuscì a entrare a Mosca, ma trovò la città in gran parte abbandonata e in fiamme, rendendola inadatta come quartier generale invernale.

Con l’inverno russo in arrivo e con scarse risorse a disposizione, Napoleone decise di ritirarsi dalla Russia ad ottobre. La ritirata divenne catastrofica per l’Armata Napoleonica a causa del freddo estremo, delle scarse risorse e degli attacchi costanti da parte delle forze russe. Della Grande Armée che era entrata in Russia, solo una frazione riuscì a tornare.

L’insuccesso della campagna russa segnò l’inizio della fine del dominio napoleonico in Europa. L’anno successivo, una coalizione di nazioni europee, galvanizzate dalla debolezza di Napoleone, si unì contro di lui, portando alla sua abdicazione nel 1814.

Il legame tra clima e storia in questo contesto è spesso citato. L’inverno russo, noto per la sua crudeltà, giocò un ruolo cruciale nella sconfitta di Napoleone. Molti ritengono che se Napoleone avesse anticipato le difficoltà poste dal clima russo, avrebbe potuto pianificare diversamente o addirittura evitare l’invasione.

Le due immagini sono rappresentazioni artistiche relative alla Battaglia di Borodino, combattuta il 6 settembre 1812, durante la campagna russa di Napoleone. Ecco una descrizione delle due immagini basata sulle informazioni fornite e sull’aspetto visivo:

1. The Battle at Borodino 6 September 1812 (dipinto ad olio di Hess)
   • Questa immagine mostra una vasta panoramica del campo di battaglia di Borodino. Si possono vedere grandi gruppi di soldati in combattimento, con diversi morti e feriti sparsi sul terreno. L’ambiente è caotico, con fumo e polvere che riempiono l’aria, un tipico scenario di un intenso combattimento. La scena cattura la ferocia e l’intensità della battaglia, che fu una delle più sanguinose della campagna.
2. Napoleon watching from the Shevardino Redoubt (dipinto ad olio di Vereschagin)
   • Questa immagine mostra Napoleone Bonaparte e il suo staff che osservano la battaglia da una posizione elevata, probabilmente il Redoubt Shevardino. Napoleone è raffigurato in modo prominente, con il suo tipico cappello e uniforme. È circondato dai suoi ufficiali e aiutanti, e sembra che stiano discutendo o valutando la situazione. In lontananza, si può intravedere la battaglia in corso. La scena enfatizza la posizione di comando di Napoleone e il suo ruolo come leader strategico, osservando e dirigendo la battaglia da una distanza sicura.

Entrambe le immagini forniscono una prospettiva sulla Battaglia di Borodino: una offre una vista ravvicinata del caos e dell’intensità del combattimento, mentre l’altra mostra la battaglia da una prospettiva di comando, evidenziando il ruolo di Napoleone come leader e stratega.

Il 22 giugno 1812, la Grande Armée di Napoleone invase la Russia, attraversando il fiume Niemen. Ciò che ufficialmente fu proclamato come la Seconda Guerra Polacca era iniziato. L’esercito russo aveva trascorso un anno e mezzo preparandosi per un’offensiva, ma invece iniziò a ritirarsi non appena iniziarono le operazioni. Per aggiungere alla generale confusione nel quartier generale russo, questioni come il comando e la strategia non erano state decise a causa del caos e delle trame. Poiché nessuno e niente era preparato per una guerra difensiva, l’esercito russo comandato dal generale Barclay continuò quindi il loro ritiro senza una grande resistenza, cercando una posizione adatta in cui resistere. Apparentemente, tale posizione non fu facilmente trovata, quindi il ritiro continuò per settimane. Questo sviluppo lasciò la gente di Mosca e San Pietroburgo perplessa su ciò che stava accadendo, e lo Zar Alessandro si trovò in una posizione difficile. Già il 28 giugno Napoleone entrò a Vilna, a 170 km a est del Niemen. Nell’ovest della Russia, nel luglio 1806, il tempo si rivelò estremamente caldo con temperature diurne che raggiungevano i 36°C (Zamoyski 2005). Molti soldati francesi che in precedenza avevano fatto campagna con Napoleone in Egitto affermarono di non aver mai marciato in un caldo simile. All’inizio di luglio, un forte temporale si abbatté sull’area vicino a Vilna, rendendo tutte le strade impraticabili per un breve periodo.

Peggio ancora, le perdite tra i cavalli della Grande Armée furono orrende. Ciò mise l’artiglieria di Napoleone in una posizione difficile, ma l’organizzazione degli approvvigionamenti dell’esercito fu ancora più duramente colpita. Dopo il temporale, il caldo continuò. I cavalli rimasti ebbero enormi difficoltà. Non abituati al tipo di dieta a cui erano esposti in Russia, soffrivano di coliche e diarrea o stitichezza. La situazione generale degli approvvigionamenti peggiorò rapidamente e la maggior parte dei soldati dovette cercare qualcosa da mangiare e prepararlo da soli. Non sorprende che, in queste circostanze, molti soldati morirono per disidratazione, malnutrizione e fame, mentre altri contrassero la dissenteria. Quando la Grande Armée il 28 luglio raggiunse Vitebsk, 400 km dentro la Russia, l’intero esercito era già stato ridotto di un terzo, senza combattere una singola grande battaglia. Il clima estivo stava iniziando a trasformare l’intera campagna in un incubo.

L’esercito russo non era in una situazione migliore di quella francese e le sue truppe erano in uno stato di miseria mentre si ritiravano verso Smolensk, 380 km a sud-ovest di Mosca. Napoleone era convinto che l’esercito russo avrebbe dovuto combattere in difesa della importante città di Smolensk. Tuttavia, le forze russe e il generale Barclay erano in uno stato di confusione tattica e nessuna forte difesa della città fu organizzata. Invece, Smolensk fu avvolta dalle fiamme e cadde nelle mani di Napoleone il 17 agosto.

La città bruciata non rappresentava né un bastione efficace né una risorsa essenziale per il suo esercito. Secondo il suo segretario, il barone Fain (Zamoyski 2005), lo stesso Napoleone si sentiva ora scoraggiato e disgustato per come si stavano sviluppando gli eventi e non sapeva bene cosa fare dopo. La battaglia di Smolensk rivelò a Napoleone un fatto molto spiacevole: il singolo soldato russo non deponeva le armi nemmeno in situazioni estremamente difficili. 129 anni dopo, Adolf Hitler avrebbe fatto la stessa osservazione. Napoleone e il suo esercito erano sconcertati da tutto ciò. Questo non era come si supponeva fosse la guerra. Inoltre, a questi disagi si aggiungeva il fatto che i russi avevano adottato una nuova tattica ora che gli invasori erano nel vero e proprio territorio russo. Evacuavano l’intera popolazione mentre si ritiravano, lasciando città e villaggi deserti e bruciati. Diventava sempre più difficile per l’esercito francese trovare provviste.

Napoleone si rese conto che non poteva fermarsi dove si trovava, a Smolensk, e poiché non si sarebbe ritirato per ragioni politiche, poteva solo avanzare ulteriormente nella speranza di ottenere alla fine una vittoria militare decisiva sui russi. Se non prima, i russi avrebbero sicuramente difeso la loro antica capitale, Mosca. Basandosi sulle conoscenze esistenti sul clima nell’ovest della Russia, Napoleone in quel momento si aspettava almeno altri due mesi di buon tempo per la campagna, prima dell’inizio dell’inverno.

L’umore nel quartier generale russo non era molto migliore, anche se la situazione generale stava lentamente cambiando a loro favore. La ritirata era molto meno ordinata di prima e gli eserciti russi ora lasciavano dietro di sé un sentiero di carri abbandonati e uomini e cavalli morti o morenti. Come i francesi, anche i russi erano turbati dalla svolta disumana che la campagna aveva preso. La ritirata in corso significava che la disciplina si stava sgretolando e tutti erano alla ricerca di traditori. Tutto ciò aveva un effetto negativo sull’esercito e sull’autorità di Barclay.

A San Pietroburgo, lo Zar Alessandro percepì un umore generalmente depressamente fatalista e decise che l’esercito russo aveva bisogno di un nuovo comandante al posto di Barclay. Fu fortemente sollecitato dall’opinione pubblica a scegliere il Maresciallo di Campo Mikhail Ilarionovich Kutuzov come successore di Barclay. Alessandro stesso non era troppo contento di questa scelta, poiché considerava Kutuzov sia immorale che incompetente. Sua sorella Caterina, tuttavia, lo esortò ad accettare l’inevitabile, e Kutuzov fu nominato il 20 agosto 1812. Kutuzov dichiarò che avrebbe salvato Mosca e partì alla ricerca del suo quartier generale.

Dopo aver valutato lo stato dell’esercito russo, Kutuzov sentì improvvisamente che non poteva affrontare Napoleone, la cui forza era ora stimata in 165.000, in calo rispetto ai 450.000 originali. L’estate russa aveva avuto il suo tributo. Kutuzov decise quindi di continuare la ritirata avviata da Barclay due mesi prima. Forse sospettava anche che Napoleone fosse un generale superiore a lui. Il 3 settembre Kutuzov ispezionò le posizioni difensive trovate vicino al villaggio di Borodino, a circa 100 km ad ovest di Mosca. Qui avrebbe resistito.

Kutuzov assunse posizioni interamente difensive senza alcuna possibilità tattica di prendere l’iniziativa. Fortunatamente per lui, Napoleone aveva appena preso un raffreddore con un associato attacco di disuria e non era in una forma al suo solito livello. Infatti, Napoleone avrebbe probabilmente fornito la peggiore prestazione della sua intera carriera militare. L’esercito francese invasore era ora ridotto a 126.000 uomini, mentre Kutuzov aveva circa 155.000 uomini sotto il suo comando.

La prima grande battaglia durante la campagna russa di Napoleone iniziò la mattina del 6 settembre 1812. Prima di questa battaglia, entrambi gli eserciti avevano perso più della metà della loro forza originale a causa di otto settimane di estate russa. La battaglia di Borodino fu combattuta duramente con diversi contrattacchi russi, ma lentamente i francesi stavano prendendo il sopravvento grazie alla loro superiorità a livello tattico, e l’esercito russo dovette ritirarsi. La battaglia di Borodino fu il più grande massacro registrato nella storia fino a quel momento, superato solo dal primo giorno della battaglia della Somme nel 1916. Stime recenti indicano un totale di circa 73.000 vittime, 45.000 russe e 28.000 francesi, compresi gli alleati.Dopo Borodino, l’esercito di Kutuzov non era in condizione di combattere in nessuna posizione, per quanto forte fosse. Si ritirò quindi al villaggio di Fili, a ovest di Mosca, annunciando inizialmente che avrebbe combattuto davanti a Mosca fino all’ultima goccia di sangue. Tuttavia, nel successivo consiglio di guerra a Fili, prese la decisione di abbandonare Mosca a Napoleone, al fine di preservare un esercito russo in campo, una scena splendidamente ritratta nel Guerra e Pace di Tolstoj. L’esercito russo continuò quindi la sua ritirata attraverso Mosca, creando grande costernazione tra gli abitanti. Kutuzov poi si diresse verso sud e successivamente sud-ovest, stabilendo un campo fortificato per il suo esercito vicino a Tarutino, a circa 120 km a sud-ovest di Mosca.

Il villaggio di Fili (ora un sobborgo di Mosca) riappare più tardi nella storia. In modo alquanto ironico, questa fu la località scelta da Trotsky nel 1922 per la cooperazione con l’azienda aeronautica tedesca Junckers per la produzione segreta tedesco-russa di aerei e motori, in un momento in cui la Reichwehr tedesca era limitata dal trattato di Versailles del 1919 a 100.000 uomini e lo sviluppo di aerei militari, carri armati, navi da battaglia e altri beni militari di punta era limitato (Bellamy 2007). All’inizio di dicembre 1941, Fili segna anche una delle posizioni più avanzate raggiunte dalla Wehrmacht tedesca nella loro spinta verso Mosca durante l’operazione Barbarossa.

Riferimenti citati: Bellamy, C. 2007. Absolute War. Soviet Russia in the Second World War. Pan Books, Pan Macmillan Ltd., Londra, 814 pp. Zamoyski, A. 2005. 1812 – La marcia fatale di Napoleone su Mosca. Harper Perennial, Londra, 644 pp.

https://www.climate4you.com/Text/Climate4you_September_2023.pdf