Nella prima parte ho mostrato le misurazioni satellitari Landsat dell’urbanizzazione intorno alle stazioni di monitoraggio della temperatura terrestre della Global Historical Climate Network (GHCN). Praticamente tutte le stazioni GHCN hanno mostrato un aumento della copertura delle strutture “edificate” (BU) degli insediamenti umani https://ghsl.jrc.ec.europa.eu/datasets.php . Come esempio di questa crescita, ecco la variazione quarantennale dei valori BU (che vanno da 0 a 100%) a 1 km di risoluzione spaziale sul sud-est degli Stati Uniti.
Fig. 1. Variazione quarantennale dell’urbanizzazione nel sud-est degli Stati Uniti nel periodo compreso tra il 1975 e il 2014.
Come si è manifestato questo cambiamento nell’urbanizzazione nelle stazioni GHCN distribuite in tutto il mondo? La Figura 2 mostra come l’urbanizzazione sia aumentata in media nelle 19.885 stazioni GHCN da 20N a 82,5N di latitudine, a diverse risoluzioni di media spaziale dei dati.
Fig. 2. Variazione media quarantennale (dal 1975 al 2014) dei valori di urbanizzazione (BU) basati su Landsat su 19.885 stazioni GHCN da 20N a 82,5N a cinque diverse scale di mediazione dei dati BU di 1 km.
NESSUNA delle 19.885 stazioni GHCN ha mostrato una crescita negativa, il che non sorprende perché ciò richiederebbe la rimozione delle strutture di insediamento umano nel corso del tempo. In tutte le analisi che seguono utilizzerò le medie BU 21×21 km centrate sulle posizioni delle stazioni GHCN.
Qual è quindi l’effetto dell’urbanizzazione misurata in questo modo sulle temperature GHCN? E soprattutto sui trend di temperatura utilizzati per monitorare il riscaldamento globale?
Mentre sappiamo tutti che le aree urbane sono più calde di quelle rurali, soprattutto di notte e in estate, l’aumento dell’urbanizzazione porta a un riscaldamento strano nelle stazioni GHCN che hanno registrato una crescita (che sono la maggior parte)?
E anche se così fosse, la procedura di omogeneizzazione utilizzata dal NOAA per correggere gli effetti di temperatura anomali elimina (anche solo in parte) l’effetto dell’isola di calore urbana (UHI) sui trend di temperatura riportati?
John Christy ed io abbiamo indagato su queste domande confrontando il set di dati di temperatura GHCN (sia nella versione non corretta che in quella corretta [omogeneizzata]) con queste misure basate su Landsat della struttura degli insediamenti umani, che chiamerò semplicemente “urbanizzazione”.
Ecco cosa ho scoperto finora.
Il riscaldamento UHI più forte con l’aumento dell’urbanizzazione si verifica nelle stazioni extraurbane.
Come hanno dimostrato Oke (1973) e altri, l’effetto dell’isola di calore urbana è fortemente non lineare, con (ad esempio) un aumento del 2% dell’urbanizzazione in siti rurali che causa un riscaldamento molto maggiore rispetto a un aumento del 2% in un sito urbano. Ciò significa che un set di dati di monitoraggio climatico con stazioni prevalentemente rurali non è immune da un riscaldamento anomalo dovuto all’urbanizzazione crescente, a meno che non vi sia stata una crescita assolutamente nulla.
Ad esempio, la Figura 3 mostra la sensibilità delle temperature (assolute) GHCN all’aumento dell’urbanizzazione in diverse classi di urbanizzazione, sulla base di oltre 1 milione di coppie di stazioni separate da meno di 150 km.
Figura 3. Calcolo della variazione media bin della temperatura con la variazione dell’urbanizzazione (BU), in bins medi BU di 2 stazioni di 0-2%, 2-5%, 5-10%, 10-20%, 20-30%, 30-40%, 40-50%, 50-60%, 60-70% e 70-100%, per quattro stagioni e tutte le stazioni GHCN nella fascia di latitudine 30N-70N. Le linee solide rappresentano i dati GHCN aggiustati (omogeneizzati) mentre le linee tratteggiate rappresentano i dati non aggiustati.
Nella Fig. 3, la sensibilità di gran lunga maggiore a un cambiamento nell’urbanizzazione è nella categoria 0-2% (quasi rurale). Nella Fig. 3 possiamo anche vedere che la procedura di omogeneizzazione utilizzata dal NOAA riduce questo effetto solo del 9% in media in tutte le stagioni, e ancora meno (2,1%) nella stagione estiva.
Se integriamo le sensibilità della Fig. 3 da 0 al 100% di urbanizzazione, otteniamo l’effetto UHI totale sulla temperatura (Fig. 4).
Fig. 4. Effetti UHI mediati stagionalmente in tutte le stazioni GHCN tra 30N e 70N integrando i valori dT/dBU della Fig. 3 dallo 0% al 100%, per i dati di temperatura aggiustati (omogeneizzati) (solido) e non aggiustati (tratteggiato). La curva nera è una relazione power-law con la temperatura che aumenta con la radice quadrata dell’urbanizzazione.
I dati di temperatura qui utilizzati sono la media delle temperature massime e minime giornaliere ([Tmax+Tmin]/2), e poiché quasi tutto l’effetto dell’isola di calore urbana è in Tmin, la scala di temperatura nella Fig. 4 sarebbe quasi raddoppiata per l’effetto UHI in Tmin. La curva nera nella Fig. 4 è una relazione a radice quadrata che sembra adattarsi ragionevolmente bene ai dati per la maggior parte delle stazioni GHCN (che sono generalmente urbanizzate per meno del 30%). Ma non è altrettanto non lineare della relazione a radice quadrata calcolata da Oke (1973) per alcune stazioni del Canada orientale, utilizzando i dati sulla popolazione come misura dell’urbanizzazione. Non ci dice se, o di quanto, ci sia un riscaldamento anomalo nei trend di temperatura del GHCN. Per indagare su questa questione, ho quindi esaminato come la procedura di omogeneizzazione del NOAA modifichi i trend delle stazioni in funzione della rapidità con cui l’ambiente della stazione è diventato più urbano. Se calcolo la variazione media del trend indotta dall’omogeneizzazione nelle diverse categorie di crescita dell’urbanizzazione delle stazioni, dovremmo vedere un aggiustamento negativo del trend associato a una crescita positiva dell’urbanizzazione, non è vero? Ma succede esattamente il contrario. Nella Figura 5, vediamo che le 881 stazioni senza trend di urbanizzazione nel periodo 1975-2014 hanno un trend medio di 0,011 C/decennio più caldo nei dati corretti (omogeneizzati) rispetto ai dati non corretti. Questo è di per sé possibile, poiché i dati sono aggiustati per il tempo di osservazione (“Tobs”), la dislocazione delle stazioni, il tipo di strumento, ecc.
Figura 5. Gli aggiustamenti dei trend di temperatura delle stazioni GHCN derivanti dalla procedura di omogeneizzazione inspiegabilmente aumentano i trend di temperatura delle stazioni all’aumentare dell’urbanizzazione, anziché ridurli come ci si aspetterebbe se la procedura di omogeneizzazione della NOAA rimuovesse il riscaldamento spurio dovuto agli effetti dell’isola di calore urbana.
Quindi assumiamo che il valore a crescita zero dell’urbanizzazione nella Fig. 5 rappresenti ciò che dovremmo aspettarci per gli aggiustamenti non legati all’urbanizzazione dei trend GHCN. Spostandoci a destra rispetto alla crescita zero dell’urbanizzazione nella Fig. 5, le stazioni con una crescita crescente dell’urbanizzazione dovrebbero avere aggiustamenti verso il basso nei loro trend di temperatura, ma invece vediamo, per tutte le classi di crescita dell’urbanizzazione, aggiustamenti verso l’alto! Quindi, sembra che la procedura di omogeneizzazione della NOAA stia falsamente riscaldando i trend di temperatura delle stazioni (in media) quando dovrebbe raffreddarli. Non so come concludere altrimenti.Perché gli aggiustamenti della NOAA vanno nella direzione sbagliata? Non lo so. A dir poco, trovo questi risultati… strani.
Prima di saltare alla conclusione che i trend di temperatura GHCN hanno un riscaldamento troppo elevato e fuori luogo per essere affidabili per il monitoraggio del riscaldamento globale, ciò che ho mostrato non ci dice quanto i trend di temperatura media terrestre siano distorti verso l’alto. I miei calcoli molto preliminari (utilizzando le curve UHI della Fig. 4 applicate alla curva di crescita dell’urbanizzazione di 21×21 km della Fig. 2) suggeriscono che il riscaldamento UHI mediato su tutte le stazioni è circa il 10-20% dei trend GHCN. Piccolo, ma non insignificante. Ma questo potrebbe cambiare quando approfondirò l’argomento.