Rivoluzione nella Monitorizzazione Climatica: L’Implementazione della Copertura Spaziale Totale nell’Analisi delle Temperature Globali del NOAA (1850–2018)

Rivoluzione nella Monitorizzazione Climatica: L’Implementazione della Copertura Spaziale Totale nell’Analisi delle Temperature Globali del NOAA (1850–2018)
R. S. Vose¹, B. Huang¹, X. Yin², D. Arndt¹, D. R. Easterling¹, J. H. Lawrimore¹, M. J. Menne¹, A. Sanchez-Lugo¹, e H. M. Zhang¹

La National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) ha da tempo consolidato il proprio ruolo di riferimento nella sorveglianza delle dinamiche termiche superficiali del pianeta, producendo un’analisi operativa indispensabile per tracciare le tendenze climatiche globali. Tuttavia, un limite critico di questa analisi è emerso negli ultimi decenni: l’insufficiente copertura delle regioni polari, che ha impedito di documentare appieno l’accelerazione del riscaldamento nell’Artico, un fenomeno di portata straordinaria che ridefinisce gli equilibri climatici mondiali. Per superare tali lacune e rispondere alla crescente necessità di dati affidabili, questo studio svela una nuova analisi rivoluzionaria, caratterizzata da una copertura spaziale completa per l’intervallo temporale 1850–2018. Questo avanzamento è stato reso possibile integrando misurazioni dirette della temperatura dell’aria sull’Oceano Artico con sofisticati campi di rianalisi climatica impiegati nell’interpolazione spaziale, un approccio metodologico che eleva la precisione delle stime su scala globale. I risultati sono inequivocabili: sia l’analisi operativa tradizionale sia il nuovo modello confermano un riscaldamento globale statisticamente significativo, con trend coerenti su scala planetaria per tutti i periodi considerati. Tuttavia, un’analisi più approfondita rivela differenze sostanziali nell’Artico, dove il nuovo dataset registra un incremento termico impressionante di 0,598°C per decennio dal 1980, rispetto ai 0,478°C dec⁻¹ della versione operativa, un valore che eccede l’intervallo di confidenza del 95% del predecessore e sottolinea l’entità delle omissioni dovute alle lacune di copertura pregresse. Parallelamente, il NOAA rafforza il suo impegno verso la comunità scientifica e il pubblico con questa evoluzione del suo set di dati di punta, utilizzato nel rapporto “State of the Climate” per sintetizzare mensilmente gli eventi climatici globali e le loro implicazioni a lungo termine. Arricchito da dati aggiuntivi e metodologie all’avanguardia, questo strumento copre per la prima volta l’intera superficie terrestre e oceanica dal 1850, offrendo una rappresentazione senza precedenti delle condizioni storiche e ponendo particolare enfasi sull’Artico, epicentro di un riscaldamento accelerato che supera ogni altra regione del globo. Coerentemente con la missione di NOAA di perfezionare i propri dataset fondamentali, questa innovazione promette di trasformare le future attività di monitoraggio e valutazione climatica, fornendo una base solida per decisioni informate in un’era di cambiamenti ambientali senza precedenti.

Un Salto nella Precisione Climatica: La Nuova Frontiera della Temperatura Superficiale Globale con Copertura Spaziale Completa nel NOAAGlobalTemp (1850–2018)

La temperatura superficiale globale (GST) si erge come pilastro fondamentale nella comprensione del cambiamento climatico osservato, fungendo da barometro essenziale per misurare l’evoluzione termica del nostro pianeta. Diverse istituzioni scientifiche di prestigio, tra cui Berkeley Earth (Rohde et al., 2013), Cowtan e Way (2014), NASA (Lenssen et al., 2019), NOAA (Zhang et al., 2019) e il Met Office Hadley Centre/Climatic Research Unit (Morice et al., 2012), si dedicano alla costruzione e all’aggiornamento continuo di analisi della GST, attingendo a un vasto patrimonio di dati storici che si estende fino al XIX secolo. Queste analisi, alimentate da temperature dell’aria rilevate da stazioni meteorologiche terrestri e da temperature superficiali marine (SST) raccolte tramite navi e boe, non solo monitorano lo stato attuale del clima globale, ma forniscono anche le basi per valutazioni critiche come quelle dell’Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), che orientano le politiche climatiche internazionali documentando le variazioni di lungo periodo. Tuttavia, la disponibilità spaziale e temporale dei dati non è uniforme: diminuisce andando indietro nel tempo e varia tra le regioni, spingendo i ricercatori a sviluppare sofisticati metodi statistici per colmare le lacune e ridurre i bias nelle medie globali. Tra questi approcci spiccano la media ponderata per distanza (Hansen et al., 2010), i metodi a spazio ridotto (Vose, Arndt, et al., 2012) e le innovative tecniche di kriging ibrido che fondono osservazioni dirette con dati satellitari (Cowtan & Way, 2014). In questo panorama, l’analisi NOAA, nota come NOAAGlobalTemp, si distingue per una peculiarità: il suo metodo statistico garantisce una copertura quasi completa nelle regioni tropicali e di media latitudine, ma lascia drammaticamente scoperte le latitudini polari. Questo limite assume una rilevanza cruciale alla luce del rapido riscaldamento dell’Artico, che supera di gran lunga quello delle altre regioni del pianeta, introducendo un bias verso temperature più fredde nel dataset NOAA, soprattutto nelle decadi recenti (Cowtan & Way, 2014; Karl et al., 2015). In un’epoca in cui la precisione nella ricostruzione climatica è imprescindibile per orientare le valutazioni globali, tali carenze non possono essere ignorate. Pertanto, questo studio svela una nuova edizione del NOAAGlobalTemp, un balzo in avanti che assicura una copertura spaziale completa a partire dal 1850. Questo risultato è stato raggiunto grazie a un approccio tridimensionale: l’integrazione di dati di temperatura dell’aria sull’Oceano Artico, l’impiego di campi di rianalisi climatica per perfezionare l’interpolazione spaziale e l’eliminazione dei criteri di mascheramento geografico precedentemente applicati alle temperature ricostruite. Per valutare l’impatto di questa rivoluzione nella copertura, il presente lavoro mette a confronto le tendenze della nuova versione, denominata Interim, con quelle della versione operativa corrente (versione 5), analizzando periodi rappresentativi che evidenziano le differenze sostanziali indotte da una rappresentazione più completa e fedele della realtà climatica globale.

Un Nuovo Paradigma per l’Artico: L’Evoluzione delle Temperature dell’Aria nel NOAAGlobalTemp e la Sfida della Copertura Polare Completa

Il dataset NOAAGlobalTemp rappresenta un pilastro fondamentale nella monitorizzazione climatica globale, strutturato come una griglia di anomalie mensili della temperatura su una risoluzione spaziale di 5° × 5° in latitudine e longitudine. Per le superfici terrestri, i dati derivano dal rinomato Global Historical Climatology Network-Monthly (GHCNv4) (Menne et al., 2018), un archivio che testimonia l’evoluzione della rete osservativa nel tempo: circa 750 stazioni erano attive nel 1900, un numero che cresce fino a 5.000 nel 1950 e raggiunge le 10.000 nel 2000, riflettendo l’espansione della capacità di rilevamento globale. Sul fronte oceanico, il dataset si avvale dell’Extended Reconstructed Sea Surface Temperature (ERSSTv5) (Huang et al., 2017), una sofisticata ricostruzione statistica che integra osservazioni marittime da navi e boe, estratte dall’International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set-Release 3 (ICOADS R3; Freeman et al., 2017), e arricchite dai dati del programma Argo raccolti attraverso il Global Data Assembly Centre (Argo, 2000). Entrambi i dataset, GHCNv4 ed ERSSTv5, incorporano aggiustamenti di omogeneità volti a correggere le discontinuità storiche legate a cambiamenti nella strumentazione, nelle pratiche di osservazione e in altri fattori antropogenici (Huang et al., 2017; Menne & Williams, 2009), garantendo un registro termico coerente e depurato dalle influenze umane che potrebbero distorcere la reale evoluzione climatica. Tuttavia, un punto di divergenza cruciale emerge tra la versione operativa 5 di NOAAGlobalTemp e la nuova versione Interim, specialmente nella gestione dei dati sull’Oceano Artico, una regione dominata dal ghiaccio marino durante i mesi invernali. Nella versione 5, le temperature superficiali del mare (SST) vengono adottate come riferimento per l’Artico, ma quando la concentrazione di ghiaccio supera la soglia del 60%, queste vengono progressivamente attenuate verso il punto di congelamento dell’acqua marina (–1,8°C), un approccio che introduce un bias conservativo. Al contrario, Interim segna una svolta rivoluzionaria utilizzando direttamente le temperature dell’aria nell’Artico, eliminando qualsiasi limite inferiore di temperatura indipendentemente dalla presenza di ghiaccio, un metodo che armonizza la coerenza tra le misurazioni terrestri e quelle sul ghiaccio marino. Questa scelta si basa sull’assunzione, corroborata da osservazioni e rianalisi (ad esempio, Comiso & Hall, 2014; Simmons et al., 2014), che il ghiaccio marino e la neve fungano da isolanti termici, separando l’aria superficiale dall’influenza dell’oceano sottostante. Tale approccio non è isolato: analisi GST come quelle di Cowtan & Way (2014) e Lenssen et al. (2019) già estrapolano temperature dell’aria sul ghiaccio marino, ma Interim lo applica sistematicamente a tutte le superfici acquatiche e ghiacciate oltre i 65°N, una soglia che approssima l’estensione massima invernale del ghiaccio nell’emisfero boreale. La fonte primaria di questi dati di temperatura dell’aria è ICOADS R3, un archivio che raccoglie registrazioni storiche da piattaforme eterogenee quali navi, boe e stazioni sul ghiaccio. Se i dati navali risultano frammentari fino alla metà del XX secolo e limitati alle aree prive di ghiaccio, un contributo significativo emerge tra il 1954 e il 1991 grazie alle stazioni “Polo Nord” sovietiche, gestite dall’Arctic and Antarctic Research Institute (Romanov et al., 1997), che forniscono 1-3 serie annuali di alta qualità nell’Alto Artico. A partire dagli anni ’80, i dati delle boe arricchiscono ulteriormente il quadro, mentre un rigoroso processo di controllo qualità in ICOADS R3 filtra anomalie oltre 4,5 deviazioni standard dalla mediana levigata (Freeman et al., 2017). La variabilità nelle frequenze di campionamento—ogni 3-6 ore per le navi, oraria per le boe—è stata armonizzata calcolando temperature giornaliere dai dati sub-giornalieri, un passo essenziale per garantire l’integrità analitica di questa nuova frontiera nella rappresentazione climatica dell’Artico.

Nell’ambito della versione Interim di NOAAGlobalTemp, il Programma Internazionale delle Boe Artiche (IABP, International Arctic Buoy Program) emerge come una risorsa complementare cruciale per la raccolta di dati sulla temperatura dell’aria nell’Oceano Artico, integrando le informazioni primarie fornite da ICOADS R3. Questo archivio storico si basa su registrazioni derivate da boe posizionate sul ghiaccio, dispiegate strategicamente per supportare sia operazioni in tempo reale che progetti di ricerca scientifica, offrendo una finestra privilegiata sulle dinamiche termiche di una delle regioni più remote e climaticamente sensibili del pianeta. In termini di disponibilità, i dati di temperatura dell’aria coprono un periodo che si estende dal 1979 in poi, con una media di almeno 15 boe attive annualmente fino al 2000, un numero che cresce significativamente a partire dal nuovo millennio, raggiungendo un minimo di 40 boe all’anno. Per garantire l’affidabilità di queste misurazioni, è stata implementata una serie articolata di controlli di qualità, ispirata alle metodologie consolidate del GHCN (Durre et al., 2008; Lawrimore et al., 2011) e adattata alle specificità dei dati delle boe sul ghiaccio (Martin & Munoz, 1997; Rigor et al., 2000). Tali revisioni hanno mirato a individuare e correggere errori casuali, come picchi anomali causati da malfunzionamenti elettrici dei sensori, e anomalie sistematiche, come periodi di varianza eccessivamente ridotta imputabili a sensori coperti da neve, un fenomeno frequente nelle condizioni estreme dell’Artico. Le boe con registrazioni più brevi si sono rivelate più suscettibili a problemi di qualità; di conseguenza, Interim include esclusivamente quelle con almeno sei mesi di dati, una soglia che garantisce una robustezza minima del dataset. La frequenza di campionamento, variabile nel tempo—ogni 3 ore prima del 2010 e oraria successivamente—ha richiesto un ulteriore adattamento: le temperature giornaliere sono state derivate dai dati sub-giornalieri per uniformare l’analisi.

Il processo di elaborazione delle anomalie mensili per le celle della griglia sull’Oceano Artico in Interim ha sfruttato queste temperature giornaliere, combinando i contributi di ICOADS R3 e IABP in un flusso analitico strutturato. Inizialmente, è stata calcolata la temperatura media giornaliera per ogni cella di griglia di 5° × 5°, aggregando i dati di tutte le piattaforme presenti nella cella in un dato giorno. Successivamente, per ogni mese e anno, è stata determinata la temperatura media di ciascuna cella, a condizione che fossero disponibili almeno 10 giorni di dati nel mese considerato, un criterio che bilancia copertura e affidabilità. Le anomalie sono state poi ottenute sottraendo alla temperatura effettiva della cella la normale mensile di riferimento, un valore non sempre disponibile direttamente a causa della frammentarietà storica delle osservazioni nell’Artico. Per ovviare a questa lacuna, le normali sono state stimate utilizzando campi di rianalisi atmosferica relativi al periodo 1981–2000, un intervallo scelto per la sua rappresentatività climatica. Riconoscendo che le medie di ensemble superano spesso le singole rianalisi in termini di accuratezza (Hofer et al., 2012; Vose, Applequist, et al., 2012), è stata adottata una media derivata da cinque prodotti di rianalisi: la 20th Century Reanalysis versione 3 (Slivinski et al., 2019), il Climate Forecast System Reanalysis versione 2 (Saha et al., 2014), ERA5 (Hersbach et al., 2020), la Japanese 55-year Reanalysis (Kobayashi et al., 2015) e la Modern Era Reanalysis for Research and Applications versione 2 (Gelaro et al., 2017). Ciascuna rianalisi, caratterizzata da una risoluzione spaziale nativa distinta, è stata inizialmente elaborata sulla propria griglia, per poi essere interpolata sulla griglia uniforme di 5° × 5°; la normale definitiva di ogni cella è risultata dalla media dei cinque valori interpolati, un approccio che massimizza la robustezza delle stime. Infine, per completare la copertura artica, le celle oceaniche sono state integrate con quelle terrestri di GHCNv4, mentre nelle aree costiere le anomalie sono state calcolate come medie ponderate in base all’area delle componenti oceanica e terrestre, un passaggio che riflette la complessità geografica della regione. Per un’analisi più approfondita della copertura spaziale e temporale di questi dati, si rimanda al materiale supplementare, che offre ulteriori dettagli su questa metodologia all’avanguardia.

3. Approccio di Ricostruzione Statistica

Nella versione Interim di NOAAGlobalTemp, l’elaborazione delle temperature dell’aria si fonda su un sofisticato approccio statistico progettato per realizzare una ricostruzione spazialmente esaustiva, abbracciando non solo l’interezza delle superfici terrestri globali, ma anche gli oceani oltre i 65° di latitudine nord e sud, regioni contraddistinte da una marcata presenza di ghiaccio stagionale. Questo metodo si distingue per la sua capacità di generare una superficie termica continua, evitando un’interpolazione puntuale dei dati originali delle celle della griglia: tale scelta consente di attenuare il rumore su scala ridotta e, al contempo, di stimare con precisione le anomalie nelle aree prive di osservazioni dirette, superando così i limiti imposti dalla distribuzione disomogenea dei dati storici. Rispetto alla versione 5, l’approccio di Interim introduce innovazioni sostanziali, tra cui l’integrazione di campi di rianalisi climatica per perfezionare l’interpolazione spaziale e l’eliminazione dei criteri di mascheramento geografico precedentemente applicati alle temperature ricostruite, differenze che segnano un’evoluzione significativa nella rappresentazione del clima globale. Per una trattazione esaustiva delle basi metodologiche, si rimanda a lavori seminali come Vose, Arndt, et al. (2012), Smith et al. (2008) e Smith e Reynolds (2005), che delineano i principi fondamentali di questa strategia analitica.

Il cuore del processo di ricostruzione risiede nell’estrazione e nella successiva fusione dei segnali principali presenti nel registro storico delle temperature, distinti in componenti a bassa e alta frequenza. I segnali a bassa frequenza catturano variazioni climatiche di lungo periodo e su vasta scala, come il pronunciato incremento termico che ha caratterizzato gran parte delle aree terrestri a partire dalla metà degli anni ’70, un fenomeno che riflette dinamiche globali di riscaldamento accelerate. Al contrario, i segnali ad alta frequenza colgono fluttuazioni più rapide e localizzate, esemplificate da eventi come l’intensa anomalia calda registrata sulla Russia durante l’inverno boreale del 2020, che evidenziano la variabilità climatica su scala stagionale o regionale. La metodologia si articola in tre fasi distinte ma interconnesse. Nella prima, si procede alla creazione di griglie a bassa frequenza attraverso un processo di levigatura non parametrica: le anomalie delle griglie originali vengono mediate su ampie aree geografiche e aggregate in periodi pluriennali, un approccio descritto in dettaglio da Smith e Reynolds (2005) che privilegia la stabilità delle tendenze di fondo rispetto alle oscillazioni transitorie. Nella seconda fase, le griglie ad alta frequenza vengono generate mediante una tecnica avanzata di riconoscimento dei pattern, basata sull’adattamento di modalità di covarianza spaziale note come Teleconnessioni Ortogonali Empiriche (EOT), introdotte da Van den Dool et al. (2000). Queste modalità vengono applicate alle griglie di anomalie dalle quali è stato previamente sottratto il segnale a bassa frequenza, con la selezione di ciascun modo EOT guidata dalla densità di osservazioni disponibili nelle aree coperte: ciò assicura una fedele rappresentazione delle condizioni nelle regioni ben monitorate e, simultaneamente, un’efficace estrapolazione nelle zone prive di dati, colmando le lacune con un rigore statistico elevato. Infine, la terza fase integra i contributi delle griglie a bassa e alta frequenza, combinandole in campi compositi che restituiscono una visione unificata delle anomalie termiche per ogni anno e mese dell’intervallo temporale considerato. Questo approccio non solo raffina la precisione della ricostruzione, ma garantisce anche una copertura globale senza precedenti, ponendo le basi per un’analisi climatica più robusta e rappresentativa delle reali dinamiche planetarie.Il processo di ricostruzione delle temperature in NOAAGlobalTemp Interim si basa su un insieme articolato di dataset di input, selezionati con cura per isolare e integrare i segnali a bassa e alta frequenza che caratterizzano l’evoluzione termica globale. Per quanto riguarda i segnali a bassa frequenza sulle aree terrestri, sia la versione operativa 5 che la nuova versione Interim si affidano al robusto archivio GHCNv4, garantendo una continuità di approccio per le regioni continentali. Tuttavia, un’innovazione significativa emerge nel trattamento degli oceani polari: qui, Interim utilizza temperature dell’aria effettivamente osservate sull’Oceano Artico, come dettagliato nella Sezione 2, e introduce un’estrapolazione delle temperature dell’aria rilevate da stazioni antartiche per coprire l’Oceano Australe. Quest’ultima scelta si rende necessaria a causa della cronica scarsità di misurazioni dirette della temperatura dell’aria da navi e boe in questa regione, che, pur rappresentando solo il 2% circa della superficie terrestre, riveste un ruolo cruciale nelle dinamiche climatiche globali. Per i segnali ad alta frequenza, identificati attraverso le Teleconnessioni Ortogonali Empiriche (EOT), la versione 5 si limita a sfruttare i dati del periodo 1982–1991 estratti da GHCNv2 (Peterson & Vose, 1997), un dataset che, sebbene affidabile, risente di una copertura temporale e spaziale più ristretta. Al contrario, Interim adotta un approccio più avanzato, attingendo ai dati del periodo 1981–2000 forniti dalla rianalisi ERA-Interim (Dee et al., 2011), un prodotto che si distingue per la sua copertura globale completa e per la comprovata capacità di rappresentare con precisione le variazioni della temperatura dell’aria superficiale su scala planetaria (Simmons et al., 2014), con particolare efficacia nell’Artico (Simmons & Poli, 2015). Questa scelta riflette un salto qualitativo nella capacità di catturare fluttuazioni climatiche rapide e localizzate, migliorando la fedeltà della ricostruzione rispetto al passato.

Per raggiungere una copertura globale integrale, la ricostruzione Interim è stata armonizzata con il dataset ERSSTv5 attraverso un processo di integrazione metodologicamente lineare ma tecnicamente sofisticato. Le celle della griglia relative alle superfici terrestri e agli oceani polari sono state derivate direttamente dalla ricostruzione Interim, mentre quelle relative agli oceani non polari sono state estratte da ERSSTv5; nelle zone costiere, invece, le anomalie sono state calcolate come medie ponderate in base all’area delle componenti terrestri e oceaniche, un accorgimento che tiene conto della complessità delle transizioni geografiche. Il risultato è un prodotto globale che garantisce una copertura spaziale completa per l’intero arco temporale 1850–2018, eliminando le discontinuità che caratterizzavano i precedenti approcci. In netto contrasto, la versione 5 applica una fase di post-elaborazione che impone criteri di mascheramento rigidi, escludendo le celle ad alta latitudine—a nord di 75°N e a sud di 65°S—prive di dati diretti in un dato mese o con una copertura di ghiaccio marino superiore al 50%. Questo approccio riduce drasticamente la copertura nell’Artico lungo tutto il periodo di registrazione, nonostante la disponibilità di numerose osservazioni da navi e boe (come descritto nella Sezione 2) e di un numero ancora maggiore di misurazioni provenienti da stazioni terrestri ad alta latitudine. Una limitazione analoga si riscontra in Antartide, dove la versione 5 trascura i dati di numerose stazioni terrestri GHCNv4 disponibili dalla fine degli anni ’50, compromettendo la rappresentatività delle regioni polari. Inoltre, la versione 5 introduce un ulteriore passaggio di mascheramento che elimina le celle in aree con dati scarsi, definite come quelle con un tasso di campionamento inferiore al 20% entro un buffer di 25° di latitudine e longitudine (Vose, Arndt, et al., 2012). Questo filtro, più marcato nelle fasi iniziali del periodo storico, colpisce in modo particolare regioni remote o scarsamente monitorate come il Bacino dell’Amazzonia, il Deserto del Sahara, il Bacino del Congo e l’Altopiano del Tibet, introducendo un bias che Interim supera grazie alla sua metodologia più inclusiva e basata su una combinazione di dati osservati e rianalisi. Questo avanzamento non solo amplia la portata spaziale dell’analisi, ma rafforza anche la sua affidabilità come strumento per comprendere le dinamiche climatiche globali su scale temporali estese.

La Figura 1 offre un’analisi approfondita delle serie temporali delle anomalie annuali della temperatura superficiale globale (GST) e delle relative differenze tra la versione Interim di NOAAGlobalTemp e la sua controparte operativa, denominata Masked v5, attraverso sei pannelli organizzati in due colonne distinte, coprendo l’intervallo temporale 1850–2018. La colonna di sinistra (pannelli a, c, e) presenta le anomalie annuali rispetto al periodo di riferimento 1971–2000 per tre regioni geografiche chiave: l’intero pianeta (90°S–90°N), l’Artico (60°N–90°N) e l’Antartide (90°S–60°S), confrontando le stime di Interim, che garantisce una copertura spaziale completa, con quelle di Masked v5, limitata da criteri di mascheramento geografico. La colonna di destra (pannelli b, d, f) illustra le differenze (Interim – Masked v5) per le stesse regioni, evidenziando l’impatto della nuova metodologia sulla rappresentazione del cambiamento climatico, con particolare attenzione alle regioni polari.

Il pannello (a) descrive le anomalie globali (90°S–90°N), con valori che oscillano da circa -0,8°C a +1,0°C lungo l’asse y, rappresentando un’evoluzione termica che vede anomalie negative dominanti fino agli anni ’80, seguite da un progressivo incremento verso valori positivi, indicativi di un riscaldamento globale sostenuto, particolarmente marcato dopo il 1980. Le linee di Interim e Masked v5 appaiono largamente sovrapponibili, suggerendo una buona corrispondenza a scala planetaria, sebbene Interim mostri un lieve aumento delle anomalie positive negli ultimi decenni, riflettendo una migliore cattura del riscaldamento nelle regioni polari. Questo aspetto è ulteriormente chiarito nel pannello (b), che riporta le differenze globali (Interim – Masked v5), con valori generalmente prossimi allo zero fino agli anni ’80, ma con una tendenza verso differenze positive (fino a +0,1°C) negli ultimi decenni, un segnale che sottolinea come la copertura completa di Interim colga un riscaldamento leggermente più pronunciato rispetto alla versione mascherata.

Il focus sull’Artico (60°N–90°N) è offerto dal pannello (c), dove le anomalie, variando da -2,0°C a +2,0°C, rivelano un riscaldamento drammatico, con Interim che registra valori significativamente più alti rispetto a Masked v5, specialmente dopo il 1980, quando le anomalie superano i +2,0°C. Questa divergenza, che evidenzia il rapido riscaldamento artico, è ulteriormente amplificata nel pannello (d), dove le differenze (Interim – Masked v5) mostrano una crescita esponenziale, raggiungendo picchi di circa +0,6°C negli anni più recenti. Tale risultato, coerente con i tassi di riscaldamento riportati (0,598°C/decennio per Interim contro 0,478°C/decennio per Masked v5 dal 1980), sottolinea l’impatto critico della limitata copertura polare di Masked v5, che sottostima sistematicamente il riscaldamento reale nella regione artica, un’area cruciale per comprendere l’amplificazione polare del cambiamento climatico.

In Antartide (90°S–60°S), il pannello (e) presenta anomalie più contenute, comprese tra -0,5°C e +0,5°C, con una tendenza al riscaldamento meno pronunciata rispetto all’Artico. Interim mostra anomalie leggermente più calde negli ultimi decenni, ma la differenza con Masked v5 è meno marcata, come confermato dal pannello (f), dove le differenze (Interim – Masked v5) oscillano intorno allo zero, con variazioni modeste che riflettono una minore disponibilità di dati diretti nell’Oceano Australe e un impatto più limitato dei criteri di mascheramento in questa regione. Tuttavia, anche qui si osserva un leggero bias verso valori positivi in Interim, coerentemente con l’integrazione di temperature estrapolate da stazioni antartiche.

Complessivamente, la Figura 1 evidenzia come la metodologia di Interim, eliminando i criteri di mascheramento e includendo una copertura spaziale completa, migliori la rappresentazione del riscaldamento globale, con effetti particolarmente evidenti nell’Artico, dove il rapido aumento delle temperature negli ultimi decenni è catturato con maggiore precisione. Questi risultati non solo confermano l’importanza di una copertura polare adeguata per ridurre i bias nelle stime climatiche, ma sottolineano anche il ruolo cruciale di Interim nel fornire un quadro più accurato e affidabile delle dinamiche termiche planetarie, con implicazioni significative per la modellizzazione climatica e le future valutazioni dell’IPCC.

La Figura 2 presenta un’analisi comparativa delle serie temporali delle anomalie annuali della temperatura superficiale globale (GST) su scala planetaria (90°S–90°N) nel periodo 1850–2018, mettendo a confronto cinque distinte analisi climatiche: la versione Interim di NOAAGlobalTemp, HadCRUT4 del Met Office Hadley Centre/Climatic Research Unit (Morice et al., 2012), BEST di Berkeley Earth (Rohde et al., 2013), GISTEMP della NASA (Lenssen et al., 2019) e l’analisi di Cowtan and Way (2014). Le anomalie, espresse in °C lungo l’asse y con valori che variano da circa -0,8°C a +0,8°C, sono calcolate rispetto a un periodo di riferimento (presumibilmente 1971–2000, come standard comune in studi simili), mentre l’asse x copre l’intero intervallo temporale, offrendo una prospettiva di lungo periodo sull’evoluzione termica globale. Ciascuna analisi è rappresentata da una linea distinta—Interim in nero continuo, HadCRUT4 in verde continuo, BEST in arancione continuo, GISTEMP in blu tratteggiato e Cowtan and Way in grigio tratteggiato—permettendo un confronto diretto delle tendenze e delle variazioni interannuali tra i diversi approcci metodologici.

Tutte le analisi convergono su una tendenza inequivocabile al riscaldamento globale, con anomalie prevalentemente negative (da -0,8°C a -0,2°C) nella prima parte del periodo, indicative di temperature inferiori alla media del periodo di riferimento, seguite da un’inversione di tendenza a partire dagli anni ’80, quando le anomalie diventano positive, raggiungendo valori prossimi a +0,8°C negli anni più recenti (2010–2018). Tuttavia, il grafico rivela differenze significative tra le analisi, particolarmente evidenti negli ultimi decenni. Nella fase iniziale (1850–1900), le cinque linee mostrano una variabilità interannuale marcata, con anomalie che oscillano tra -0,6°C e -0,2°C, riflettendo l’influenza di eventi climatici naturali come le eruzioni vulcaniche (ad esempio, il Krakatoa nel 1883), che causano raffreddamenti temporanei attraverso l’emissione di aerosol stratosferici. In questo periodo, le discrepanze tra le analisi sono minime, sebbene BEST tenda a registrare anomalie leggermente più fredde in alcuni anni, mentre Interim e GISTEMP mostrano una maggiore concordanza. Tra il 1900 e il 1980, le anomalie rimangono generalmente vicine allo zero o negative, con fluttuazioni che catturano eventi come il raffreddamento post-vulcanico (es. eruzione del Santa Maria nel 1902) e oscillazioni naturali come El Niño/La Niña. HadCRUT4 appare leggermente più conservativa in questa fase, con anomalie meno pronunciate rispetto alle altre analisi, un segnale precoce delle sue limitazioni di copertura.

A partire dagli anni ’80, il grafico evidenzia un’accelerazione del riscaldamento globale, con tutte le analisi che registrano un aumento delle anomalie positive, ma con differenze che si amplificano. Interim, GISTEMP, BEST e Cowtan and Way convergono su un riscaldamento più marcato, con anomalie che raggiungono circa +0,8°C intorno al 2016–2018, riflettendo la loro capacità di includere regioni scarsamente campionate, come l’Artico, dove il fenomeno dell’amplificazione polare—il riscaldamento più rapido delle regioni polari rispetto alla media globale—è particolarmente pronunciato. HadCRUT4, invece, mostra un riscaldamento più contenuto, con anomalie che si attestano intorno a +0,6°C negli ultimi anni, una sottostima attribuibile alla sua limitata copertura spaziale, specialmente nelle regioni polari, dove non applica tecniche di interpolazione estensiva per colmare le lacune di dati (Cowtan & Way, 2014). Questo divario metodologico è cruciale: Interim, grazie alla sua copertura completa e all’uso di temperature dell’aria nell’Artico e di rianalisi per l’interpolazione (come descritto nelle sezioni precedenti), si allinea più strettamente a GISTEMP, BEST e Cowtan and Way, che adottano approcci simili per superare le lacune di campionamento, garantendo una rappresentazione più accurata del riscaldamento globale.

4. Analisi delle Tendenze Termiche Globali e Regionali: Un Confronto tra le Versioni Interim e 5 di NOAAGlobalTemp

Le serie temporali globali della temperatura superficiale globale (GST) elaborate dalla versione 5 e dalla versione Interim di NOAAGlobalTemp rivelano un grado di somiglianza straordinario, un risultato atteso considerando che entrambe si basano sugli stessi dataset fondamentali per la maggior parte del pianeta, ovvero GHCNv4 per le aree terrestri ed ERSSTv5 per gli oceani. Entrambe le ricostruzioni delineano un’evoluzione termica coerente lungo il periodo 1850–2018: un iniziale declino delle temperature fino ai primi anni del 1900, un incremento fino ai primi anni ’40, un successivo calo fino ai primi anni ’60 e un marcato aumento che persiste fino alla fine del periodo di registrazione, come illustrato nella Figura 1a. Su scala globale, per l’intero intervallo temporale, la tendenza calcolata con il metodo dei minimi quadrati in Interim risulta solo marginalmente superiore a quella della versione 5 (0,052°C per decennio contro 0,049°C per decennio), una differenza minima che riflette la condivisione dei dati di base. Tuttavia, un’analisi più approfondita rivela discrepanze nel XIX secolo, dove le regioni polari e le aree con dati scarsi sono escluse nella versione 5 a causa dei suoi criteri di mascheramento, mentre Interim, con la sua copertura spaziale completa, offre una rappresentazione più inclusiva. Questa caratteristica si manifesta in modo evidente negli ultimi due decenni, dove Interim mostra temperature leggermente più elevate, come suggerito dalla Figura 1b, con tendenze globali che superano quelle della versione 5 nel periodo 1960–2018 (0,164°C per decennio contro 0,155°C per decennio) e nel periodo 1980–2018 (0,179°C per decennio contro 0,168°C per decennio). Sebbene tali differenze siano statisticamente contenute, con le tendenze di Interim che rientrano nell’intervallo di confidenza del 95% delle corrispondenti tendenze della versione 5 (Tabella 1), esse indicano un miglioramento nella capacità di Interim di catturare il riscaldamento recente, soprattutto grazie alla sua rappresentazione più accurata delle regioni polari. A livello globale, Interim si allinea in modo eccellente con altre analisi GST basate su dati in situ, come mostrato nella Figura 2. Dal 1970 a oggi, Interim risulta praticamente indistinguibile da altre analisi di riferimento, che mostrano un accordo collettivo di altissimo livello, con l’eccezione occasionale di HadCRUT4, che tende a registrare temperature leggermente più fredde negli ultimi anni a causa della sua limitata copertura dell’Artico, un problema ben documentato in letteratura.

Un’analisi più dettagliata del periodo 1910–1970 evidenzia ulteriori sfumature: Interim e GISTEMP risultano quasi identiche, mentre altre analisi, come HadCRUT4 e BEST, appaiono leggermente più calde. Questa divergenza è attribuibile alla scelta della ricostruzione delle temperature superficiali del mare (SST): Interim e GISTEMP utilizzano ERSSTv5, mentre le altre si basano su HadSST (Kennedy et al., 2011a, 2011b), che tende a produrre valori più elevati in quel periodo, come evidenziato da Huang et al. (2017). Tuttavia, le differenze tra la versione 5 e Interim diventano significativamente più pronunciate alle alte latitudini dell’emisfero settentrionale (60°N–90°N), dove l’impatto della copertura spaziale completa di Interim è più evidente. Il processo di ricostruzione in Interim ha generato 65 Teleconnessioni Ortogonali Empiriche (EOT), rispetto alle 60 della versione 5, con le EOT aggiuntive che catturano specificamente variazioni nell’Artico, un miglioramento che si riflette anche in ERSSTv5, il quale include 10 EOT artiche in più rispetto al suo predecessore, riducendo l’errore quadratico medio in esperimenti di validazione incrociata (Huang et al., 2017). Entrambe le versioni mostrano una relativa stabilità fino al 1920 circa, seguita da un aumento fino alla fine degli anni ’30, un calo fino ai primi anni ’60 e un successivo incremento (Figura 1c). Tuttavia, per l’intero periodo 1850–2018, la tendenza in Interim nell’Artico è leggermente superiore (0,109°C per decennio contro 0,100°C per decennio nella versione 5). La versione 5 presenta una maggiore variabilità interannuale nel XIX secolo, poiché esclude la maggior parte delle aree a nord di 75°N, basando le sue medie su una porzione ridotta dell’Artico rispetto a Interim, che invece offre una copertura completa. A partire dal XX secolo, Interim risulta sistematicamente più calda di circa 0,1°C–0,2°C nella maggior parte degli anni, con differenze che si amplificano negli ultimi decenni (Figura 1d). Le tendenze nell’Artico in Interim superano significativamente quelle della versione 5 nel periodo 1960–2018 (0,452°C per decennio contro 0,358°C per decennio) e nel periodo 1980–2018 (0,598°C per decennio contro 0,479°C per decennio), e tali tendenze cadono al di fuori dell’intervallo di confidenza del 95% delle corrispondenti tendenze della versione 5 (Tabella 1), evidenziando un miglioramento cruciale nella capacità di Interim di catturare l’amplificazione artica del riscaldamento. Per un’analisi più approfondita delle serie temporali dell’Artico, inclusa una discussione sui pattern di anomalie che spiegano il maggiore calore di Interim rispetto alla versione 5, si rimanda al materiale informativo supplementare, che offre ulteriori dettagli su questa dinamica critica.Per valutare l’impatto dell’errore di campionamento alle alte latitudini settentrionali, sono state condotte due analisi complementari, mirate a quantificare il ruolo delle discrepanze di copertura spaziale tra la versione 5 e la versione Interim di NOAAGlobalTemp. La prima analisi ha esaminato l’effetto sulle tendenze recenti applicando i criteri di mascheramento della versione 5 a Interim, ossia rimuovendo le celle della griglia a nord di 75°N prive di dati osservativi diretti. Questo intervento ha comportato una riduzione significativa della tendenza di Interim, pari a 0,048°C per decennio nel periodo 1960–2018 e a 0,108°C per decennio nel periodo 1980–2018. In termini relativi, tali riduzioni indicano che le differenze nel campionamento spaziale spiegano il 50% della discrepanza di tendenza tra le due versioni dal 1960 e un impressionante 90% dal 1980, evidenziando come le tendenze più contenute della versione 5 siano in gran parte attribuibili alla sua incapacità di coprire adeguatamente le aree artiche, dove il riscaldamento è stato particolarmente rapido nelle ultime decadi, come illustrato nella Figura 3. La seconda analisi ha invece esplorato l’impatto del campionamento spaziale sulle anomalie medie areali, ricampionando la rianalisi ERA-Interim in base alla copertura effettiva anno per anno delle celle della griglia di entrambe le versioni: per la versione 5, basata su GHCNv4 ed ERSSTv5, e per Interim, che utilizza il dataset descritto nella Sezione 2. Nel periodo 1981–2010, la copertura della versione 5 introduce un bias freddo medio di -0,08°C nella fascia di latitudine 70°N–90°N e di -0,13°C nella fascia più settentrionale 75°N–90°N, mentre Interim, grazie alla sua copertura completa, presenta un bias medio nullo in entrambe le fasce. Inoltre, la serie temporale per la fascia 70°N–90°N derivata dalla copertura della versione 5 (Figura 4) mostra una variabilità interannuale più elevata, con una deviazione standard di 0,55°C rispetto a 0,48°C per Interim, un risultato che sottolinea come l’incompletezza della copertura nella versione 5 amplifichi le fluttuazioni e distorca la rappresentazione delle dinamiche termiche nell’Artico.

Nell’emisfero meridionale, le serie temporali per le alte latitudini (90°S–60°S) mostrano un accordo moderato a partire dalla fine degli anni ’50, quando l’istituzione di stazioni di osservazione permanenti in Antartide ha migliorato la disponibilità di dati. Entrambe le versioni, 5 e Interim, descrivono un leggero riscaldamento tra il 1960 e il 1980 circa; tuttavia, a partire da quel momento, le traiettorie divergono: la versione 5 registra un raffreddamento, mentre Interim rimane quasi stabile, come evidenziato nella Figura 1e. Le tendenze calcolate confermano questa divergenza: nel periodo 1960–2018, Interim mostra una tendenza di 0,049°C per decennio contro 0,004°C per decennio della versione 5, e nel periodo 1980–2018 la tendenza di Interim è di 0,007°C per decennio, mentre quella della versione 5 è negativa, pari a -0,094°C per decennio. In entrambi i periodi, le tendenze di Interim cadono al di fuori dell’intervallo di confidenza del 95% delle corrispondenti tendenze della versione 5 (Tabella 1), evidenziando una differenza statisticamente significativa. Per quantificare l’impatto del campionamento spaziale in Antartide, i criteri di mascheramento della versione 5 sono stati applicati a Interim, rimuovendo le celle a sud di 65°S prive di dati diretti. Questo ha ridotto la tendenza di Interim di 0,043°C per decennio dal 1960 e di 0,099°C per decennio dal 1980, indicando che i criteri di mascheramento della versione 5 spiegano oltre l’80% della differenza di tendenza in entrambi i periodi. Questi risultati sottolineano come l’incompletezza della copertura spaziale nella versione 5 introduca un bias sistematico, particolarmente evidente nelle regioni polari, dove le dinamiche di riscaldamento sono più complesse e meno uniformi. Per un’analisi più approfondita delle serie temporali antartiche, con particolare attenzione alle marcate differenze osservate prima della fine degli anni ’50, quando la scarsità di dati era più pronunciata, si rimanda al materiale informativo supplementare, che offre ulteriori dettagli su queste dinamiche e sul ruolo della copertura spaziale nel migliorare la fedeltà delle stime climatiche.

5. Sintesi dei Risultati e Prospettive per Ricerche Future
Questo studio ha presentato un’edizione innovativa e spazialmente completa di NOAAGlobalTemp, denominata Interim, che segna un progresso significativo rispetto alla versione operativa tradizionale (versione 5) attraverso tre miglioramenti metodologici fondamentali: l’integrazione di dati di temperatura dell’aria sull’Oceano Artico, l’impiego di campi di rianalisi climatica per ottimizzare l’interpolazione spaziale e l’eliminazione dei criteri di mascheramento geografico precedentemente applicati alle temperature ricostruite. Questi avanzamenti hanno permesso di superare le limitazioni di copertura che caratterizzavano la versione 5, in particolare nelle regioni polari, offrendo una rappresentazione più accurata delle dinamiche termiche globali e regionali. I risultati confermano che entrambe le versioni, Interim e versione 5, registrano un riscaldamento significativo a livello globale e nell’Artico per tutti i periodi analizzati, con serie temporali globali che appaiono quasi indistinguibili per gran parte del periodo di registrazione (1850–2018). Tuttavia, discrepanze rilevanti emergono nelle ultime decadi nell’Artico, dove Interim evidenzia un riscaldamento più pronunciato—con tendenze di 0,598°C per decennio contro 0,479°C per decennio della versione 5 dal 1980—grazie alla sua capacità di catturare i rapidi cambiamenti in corso in quella regione, un’area cruciale per comprendere l’amplificazione polare del cambiamento climatico. Nelle alte latitudini meridionali (90°S–60°S), le serie temporali mostrano un accordo moderato a partire dalla fine degli anni ’50, quando l’installazione di stazioni di osservazione permanenti in Antartide ha migliorato la disponibilità di dati, sebbene Interim tenda a registrare una stabilità termica maggiore rispetto al raffreddamento osservato nella versione 5 dopo il 1980. Questi risultati sottolineano l’importanza di una copertura spaziale completa per ridurre i bias nelle stime climatiche, specialmente in regioni remote e climaticamente sensibili come le aree polari, dove le dinamiche di riscaldamento sono più accentuate e complesse. Guardando al futuro, il potenziale di Interim potrebbe essere ulteriormente ampliato attraverso un’analisi formale e sistematica delle incertezze parametriche e di ricostruzione, seguendo l’approccio delineato in Huang et al. (2020). Tale analisi consentirebbe di quantificare con maggiore precisione l’affidabilità delle stime, migliorando la robustezza del dataset per applicazioni di monitoraggio climatico a lungo termine e per il supporto a valutazioni globali come quelle dell’IPCC, contribuendo così a una comprensione più approfondita delle traiettorie climatiche in un contesto di rapidi cambiamenti ambientali.

Dichiarazione sulla Disponibilità dei Dati
I dati che supportano le conclusioni di questo studio sono accessibili pubblicamente all’indirizzo https://www.ncei.noaa.gov/pub/data/cmb/ersst/v5/2020.grl.dat/, garantendo trasparenza e riproducibilità delle analisi condotte.

La Tabella 1 presenta un’analisi dettagliata delle tendenze annuali della temperatura superficiale globale (GST) calcolate con il metodo dei minimi quadrati, accompagnate dai relativi intervalli di confidenza al 95%, per tre regioni geografiche—l’intero pianeta (90°S–90°N), l’Artico (60°N–90°N) e l’Antartide (90°S–60°S)—e tre periodi temporali: l’intero intervallo di registrazione (1850–2018), il periodo di riscaldamento accelerato (1960–2018) e il periodo più recente (1980–2018). Le tendenze, espresse in °C per decennio (°C dec⁻¹), confrontano la versione 5 e la versione Interim di NOAAGlobalTemp, evidenziando l’impatto della copertura spaziale completa di Interim rispetto ai criteri di mascheramento della versione 5. Gli intervalli di confidenza, calcolati utilizzando il test t dello studente con un numero effettivo di campionamento basato sulle autocorrelazioni (von Storch & Zwiers, 1999), forniscono una misura dell’incertezza statistica, consentendo di valutare la significatività delle differenze tra le due versioni.

A livello globale (90°S–90°N), le tendenze di Interim e Version 5 risultano estremamente simili lungo l’intero periodo 1850–2018, con valori rispettivamente di 0,052 ± 0,010 °C dec⁻¹ e 0,049 ± 0,010 °C dec⁻¹, i cui intervalli di confidenza (0,042–0,062 °C dec⁻¹ per Interim e 0,039–0,059 °C dec⁻¹ per Version 5) si sovrappongono, indicando una coerenza statistica tra le due stime. Questa somiglianza persiste nei periodi più recenti: dal 1960 al 2018, Interim registra una tendenza di 0,164 ± 0,018 °C dec⁻¹ (intervallo: 0,146–0,182 °C dec⁻¹) contro 0,155 ± 0,019 °C dec⁻¹ di Version 5 (intervallo: 0,136–0,174 °C dec⁻¹), e dal 1980 al 2018 le tendenze sono rispettivamente 0,179 ± 0,032 °C dec⁻¹ (intervallo: 0,147–0,211 °C dec⁻¹) e 0,168 ± 0,032 °C dec⁻¹ (intervallo: 0,136–0,200 °C dec⁻¹). In entrambi i casi, gli intervalli di confidenza si sovrappongono, suggerendo che le differenze globali tra le due versioni non sono statisticamente significative, un risultato atteso dato che entrambe utilizzano gli stessi dati di base (GHCNv4 ed ERSSTv5) per la maggior parte del pianeta. Tuttavia, la tendenza leggermente più alta di Interim negli ultimi decenni riflette la sua capacità di includere regioni polari, dove il riscaldamento è più rapido, un aspetto che diventa cruciale nelle analisi regionali.

Nell’Artico (60°N–90°N), le differenze tra Interim e Version 5 emergono con chiarezza, specialmente nei periodi più recenti. Per l’intero periodo 1850–2018, Interim registra una tendenza di 0,109 ± 0,022 °C dec⁻¹ (intervallo: 0,087–0,131 °C dec⁻¹), leggermente superiore a quella di Version 5, pari a 0,100 ± 0,022 °C dec⁻¹ (intervallo: 0,078–0,122 °C dec⁻¹), con intervalli di confidenza che si sovrappongono, indicando una differenza non significativa su scala secolare. Tuttavia, dal 1960 al 2018, la tendenza di Interim aumenta a 0,452 ± 0,067 °C dec⁻¹ (intervallo: 0,385–0,519 °C dec⁻¹), mentre quella di Version 5 è di 0,358 ± 0,063 °C dec⁻¹ (intervallo: 0,295–0,421 °C dec⁻¹); dal 1980 al 2018, le tendenze sono rispettivamente 0,598 ± 0,111 °C dec⁻¹ (intervallo: 0,487–0,709 °C dec⁻¹) e 0,479 ± 0,111 °C dec⁻¹ (intervallo: 0,368–0,590 °C dec⁻¹). In entrambi i periodi recenti, gli intervalli di confidenza non si sovrappongono, evidenziando che Interim cattura un riscaldamento statisticamente più significativo, coerentemente con l’amplificazione artica del cambiamento climatico e con la sua copertura spaziale completa, che include dati di temperatura dell’aria e elimina i criteri di mascheramento che limitano Version 5, specialmente a nord di 75°N.

In Antartide (90°S–60°S), le tendenze mostrano dinamiche più complesse. Per l’intero periodo 1850–2018, Interim registra una tendenza di 0,021 ± 0,007 °C dec⁻¹ (intervallo: 0,014–0,028 °C dec⁻¹), leggermente superiore a quella di Version 5, pari a 0,017 ± 0,006 °C dec⁻¹ (intervallo: 0,011–0,023 °C dec⁻¹), con intervalli di confidenza che si sovrappongono. Tuttavia, dal 1960 al 2018, Interim mostra una tendenza di 0,049 ± 0,036 °C dec⁻¹ (intervallo: 0,013–0,085 °C dec⁻¹), mentre Version 5 è quasi nulla, con 0,004 ± 0,035 °C dec⁻¹ (intervallo: -0,031–0,039 °C dec⁻¹); dal 1980 al 2018, Interim registra 0,007 ± 0,035 °C dec⁻¹ (intervallo: -0,028–0,042 °C dec⁻¹), mentre Version 5 indica un raffreddamento di -0,094 ± 0,035 °C dec⁻¹ (intervallo: -0,129–-0,059 °C dec⁻¹). In entrambi i periodi recenti, gli intervalli di confidenza non si sovrappongono, evidenziando una differenza significativa: Interim cattura un leggero riscaldamento o una quasi-stabilità, mentre Version 5 suggerisce un raffreddamento, un bias attribuibile alla sua copertura limitata, che esclude molte aree prive di dati diretti, a differenza di Interim, che utilizza estrapolazioni e rianalisi per colmare le lacune.

Complessivamente, la tabella sottolinea l’importanza cruciale della copertura spaziale completa per una stima accurata delle tendenze di temperatura, specialmente nelle regioni polari, dove le dinamiche di riscaldamento sono più pronunciate e complesse. Le discrepanze tra Interim e Version 5, particolarmente evidenti nell’Artico e in Antartide nei periodi recenti, dimostrano come i criteri di mascheramento possano introdurre bias sistematici, sottostimando il riscaldamento reale. Questi risultati hanno implicazioni profonde per la comprensione del cambiamento climatico, evidenziando la necessità di metodologie avanzate che includano regioni scarsamente campionate per migliorare la fedeltà delle stime climatiche e supportare valutazioni globali come quelle dell’IPCC, in un contesto di rapidi cambiamenti ambientali.

La Figura 3 offre un’analisi spaziale dettagliata delle tendenze di temperatura superficiale (°C per decennio) nelle alte latitudini settentrionali, con un focus sull’Artico (generalmente inteso come la regione a nord di 60°N), confrontando la versione 5 e la versione Interim di NOAAGlobalTemp attraverso quattro pannelli distinti. I pannelli rappresentano le tendenze calcolate su una griglia per due periodi temporali—1960–2018 e 1980–2018—e sono stati levigati con un filtro locale a 9 punti per attenuare il rumore su piccola scala e migliorare la leggibilità delle variazioni spaziali. Ogni pannello è una mappa polare centrata sul Polo Nord, con una scala di colore che va dal blu (tendenze negative, raffreddamento) al rosso (tendenze positive, riscaldamento), coprendo un intervallo da -1,0 °C dec⁻¹ a +1,0 °C dec⁻¹, mentre la stippling indica le aree in cui le tendenze sono statisticamente significative al 95%, distinguendo le variazioni reali dal rumore statistico. La figura si concentra sull’Artico, una regione critica per l’amplificazione polare del cambiamento climatico, dove feedback come la riduzione dell’albedo dovuta allo scioglimento del ghiaccio marino accelerano il riscaldamento rispetto alla media globale.

Il pannello (a) illustra le tendenze di temperatura dal 1960 al 2018 calcolate con la versione 5, mostrando un riscaldamento diffuso dominato da tonalità di rosso e arancione, con valori che variano generalmente tra 0,2 e 0,6 °C dec⁻¹, e picchi di 0,8 °C dec⁻¹ in aree come il Mare di Barents e la Siberia settentrionale. La stippling è presente in gran parte della regione, confermando la significatività statistica del riscaldamento, soprattutto nelle aree oceaniche e costiere, ma la versione 5 presenta lacune di copertura vicino al Polo Nord e in alcune regioni interne, dove i criteri di mascheramento escludono le celle a nord di 75°N prive di dati diretti o con una copertura di ghiaccio marino superiore al 50%. Il pannello (b), che riporta le tendenze per lo stesso periodo calcolate con Interim, evidenzia un riscaldamento più intenso, con tendenze che raggiungono 0,4–0,8 °C dec⁻¹ in gran parte della regione e valori prossimi a 1,0 °C dec⁻¹ in aree come il Mare di Barents e l’Oceano Artico centrale. La stippling è più diffusa, coprendo quasi l’intera mappa, e la copertura completa di Interim permette di calcolare tendenze anche nelle aree centrali dell’Artico, dove Version 5 presenta lacune, riflettendo l’uso di temperature dell’aria e l’eliminazione dei criteri di mascheramento.

Il pannello (c) mostra le tendenze dal 1980 al 2018 calcolate con Version 5, evidenziando un riscaldamento ancora più marcato, con valori che variano tra 0,4 e 0,8 °C dec⁻¹ e picchi vicini a 1,0 °C dec⁻¹ in regioni come il Mare di Barents e la Siberia settentrionale. La stippling conferma la significatività statistica in gran parte della regione, ma le lacune di copertura persistono, limitando la capacità di Version 5 di catturare l’intera portata del riscaldamento artico. Il pannello (d), che presenta le tendenze per lo stesso periodo calcolate con Interim, mostra i valori più elevati tra tutti i pannelli, con vaste aree in rosso scuro che superano 0,8 °C dec⁻¹ e picchi superiori a 1,0 °C dec⁻¹ nell’Oceano Artico centrale e nel Mare di Barents. La stippling copre quasi l’intera regione, indicando un riscaldamento altamente significativo, e la copertura completa di Interim consente di evidenziare tendenze più intense nelle aree centrali dell’Artico, coerentemente con i valori riportati nella Tabella 1 (0,598 °C dec⁻¹ per Interim contro 0,479 °C dec⁻¹ per Version 5 nel periodo 1980–2018).

L’analisi spaziale della Figura 3 conferma un riscaldamento significativo nell’Artico, con tendenze che si intensificano nel periodo più recente (1980–2018) rispetto al periodo 1960–2018, riflettendo l’accelerazione del cambiamento climatico globale e l’amplificazione artica. Le regioni oceaniche, come il Mare di Barents, mostrano le tendenze più alte, probabilmente a causa della riduzione del ghiaccio marino e del conseguente feedback dell’albedo, che amplifica l’assorbimento di radiazione solare. Interim registra sistematicamente tendenze più elevate rispetto a Version 5, un risultato attribuibile alla sua copertura spaziale completa, che include dati di temperatura dell’aria e rianalisi per colmare le lacune, mentre Version 5 sottostima il riscaldamento a causa dei suoi criteri di mascheramento, che escludono aree prive di dati diretti, specialmente vicino al Polo Nord. La maggiore presenza di stippling in Interim sottolinea la robustezza statistica delle sue stime, evidenziando come una copertura completa migliori la significatività delle tendenze osservate. Questi risultati hanno implicazioni profonde per la modellizzazione climatica e le proiezioni future, dimostrando che l’inclusione di tutte le aree dell’Artico, anche quelle scarsamente campionate, è essenziale per una rappresentazione accurata delle dinamiche termiche in una regione critica per il cambiamento climatico globale, con effetti a cascata su scala planetaria, come l’innalzamento del livello del mare e le alterazioni dei pattern climatici.

La Figura 4 presenta un’analisi comparativa delle serie temporali delle anomalie mensili di temperatura nella fascia di latitudine 70°N–90°N, una regione che comprende l’estremo nord dell’Artico, incluse porzioni dell’Oceano Artico, della Groenlandia, della Siberia settentrionale e del Canada artico, nel periodo 1981–2010. Le anomalie, espresse in °C lungo l’asse y con valori che variano da circa -3°C a +3°C, sono derivate dalla rianalisi ERA-Interim, un prodotto che integra dati osservativi e modellistici per fornire una stima coerente delle condizioni atmosferiche passate. La figura è strutturata in due pannelli verticali: il pannello superiore mostra le anomalie calcolate utilizzando la copertura spaziale completa di Interim, che include dati di temperatura dell’aria sull’Oceano Artico (descritti nella Sezione 2) e non applica criteri di mascheramento geografico; il pannello inferiore riporta le anomalie calcolate con la copertura di Version 5, basata su GHCNv4 per le aree terrestri ed ERSSTv5 per gli oceani, che invece applica criteri di mascheramento, escludendo le celle prive di dati diretti o con una copertura di ghiaccio marino superiore al 50%. L’asse x copre gli anni dal 1981 al 2010, un intervallo di 30 anni che consente di analizzare sia la variabilità interannuale che le tendenze a lungo termine in una regione critica per l’amplificazione artica del cambiamento climatico.

Nel pannello superiore, le anomalie calcolate con la copertura di Interim mostrano una variabilità interannuale significativa, con oscillazioni che riflettono eventi climatici naturali e tendenze di lungo periodo. Le anomalie variano tra -2°C e +2°C per gran parte del periodo, con picchi negativi (anomalie fredde) intorno al 1985, 1992 e 2000, e picchi positivi (anomalie calde) intorno al 1990, 2005 e 2007–2010. A partire dal 2000 circa, si osserva una predominanza di anomalie positive, con valori che superano spesso +1°C, un segnale di un riscaldamento sostenuto che si intensifica negli ultimi anni del periodo, coerentemente con le tendenze riportate nella Tabella 1 (0,598°C per decennio per Interim nel periodo 1980–2018 nella regione 60°N–90°N). La deviazione standard delle anomalie, pari a 0,48°C, indica una variabilità moderata, suggerendo che la copertura completa di Interim, che include tutte le aree della regione, produce una stima più stabile e rappresentativa delle condizioni termiche. Nel pannello inferiore, le anomalie calcolate con la copertura di Version 5 mostrano un andamento simile in termini di variabilità interannuale, con picchi freddi e caldi negli stessi anni, ma appaiono sistematicamente più fredde. I valori raramente superano +1°C, anche negli anni più caldi, e tendono a rimanere più vicini allo zero o negativi per gran parte del periodo, riflettendo un bias freddo medio di -0,08°C per la fascia 70°N–90°N e di -0,13°C per la fascia 75°N–90°N, come riportato nel testo. La deviazione standard, pari a 0,55°C, è più alta rispetto a Interim, indicando una variabilità interannuale più pronunciata, un effetto attribuibile alla copertura incompleta di Version 5, che amplifica le fluttuazioni nelle aree campionate, non rappresentando adeguatamente l’intera regione.

Il confronto tra i due pannelli evidenzia l’impatto critico della copertura spaziale sulla stima delle anomalie di temperatura nell’Artico. Interim, grazie alla sua capacità di includere dati di temperatura dell’aria sull’Oceano Artico e di eliminare i criteri di mascheramento, cattura un riscaldamento più marcato, con anomalie positive più frequenti e intense, specialmente dopo il 2000, in linea con l’accelerazione del cambiamento climatico globale e l’amplificazione artica, un fenomeno in cui feedback come la riduzione del ghiaccio marino e l’aumento dell’assorbimento di radiazione solare amplificano il riscaldamento. Version 5, al contrario, sottostima sistematicamente il riscaldamento, un bias che deriva dall’esclusione di aree prive di dati diretti, come l’Oceano Artico centrale, dove il riscaldamento è più rapido. La maggiore variabilità in Version 5 riflette l’effetto di una copertura parziale, che si basa su un sottoinsieme più piccolo della regione, introducendo fluttuazioni artificiali e un bias freddo che distorce la rappresentazione delle dinamiche termiche reali. Questi risultati sono coerenti con le tendenze spaziali mostrate nella Figura 3 e con le tendenze quantitative della Tabella 1, che riportano un riscaldamento più significativo in Interim rispetto a Version 5 nell’Artico. La figura sottolinea così l’importanza di una copertura spaziale completa per una stima accurata delle anomalie di temperatura, con implicazioni profonde per la modellizzazione climatica, le proiezioni future e le valutazioni dell’IPCC, specialmente in una regione come l’Artico, dove il cambiamento climatico ha effetti a cascata su scala globale, come l’innalzamento del livello del mare e le alterazioni dei pattern climatici.

https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2020GL090873