În baza de date întreținută de NASA la Goddard Institute for Space Studies ( NASA GISS ), care funcționează în New York, pe lângă Universitatea Columbia, am identificat 14 stații meteo românești (Tabelul 1).
Tabelul 1. Stațiile meteo românești aflate în baza de date NASA GISS
Datele de temperatură înregistrate de cele 14 stații din România sunt utilizate pentru a crea distribuții globale ale temperaturii, precum cea prezentată aici . Trei din stațiile identificate – București Băneasa, Sulina și Sibiu, acoperă cel mai lung interval (1880 -2020) de înregistrări instrumentale ale temperaturii.
Am produs grafice ale tuturor celor 14 stații, dar, pentru economie de spațiu, voi prezenta doar patru. În Fig. 1 am reprezentat variația temperaturii medii anuale ale celor trei stații menționate, împreună cu datele înregistrate de stația Vârful Omu.
Fig. 1. Variațiile temperaturii medii anuale din patru stații meteo românești. Stația Vârful Omu are o scară a temperaturilor diferită de celelalte trei.
Cele trei stații cu perioada de activitate cea mai lungă prezintă intervale diferite de temperaturi medii, mai scăzute în Sibiu și mai ridicate în București Băneasa, respectiv în Sulina.
Pentru a compara variațiile temperaturii medii anuale, am calculat și reprezentat grafic anomaliile variațiilor în raport cu o valoare de referință (baseline) - media temperaturilor din intervalul 1951 – 1980. Această valoare de referință este folosită în mod curent de toate agențiile de modelare climatice din lume.
În Fig. 2 am reprezentat anomaliile temperaturilor medii anuale și am inclus, spre comparație, o imagine a anomaliilor globale produsă de NASA GISS.
Fig. 2. Anomaliile temperaturilor medii anuale din trei stații românești și la nivel global (terestru și marin).
Analiza anomaliilor de temperatură ale celor trei stații românești sugerează o încălzire de cca 1°C în perioada 1880-1920, urmată de o răcire cu aproape 0,5°C în următorii 20 ani și o nouă încălzire cu 0,5°C în perioada 1940-1960. Următorul interval de două decenii, 1960-1980, se remarcă printr-o lipsă a anomaliilor de temperatură. După care urmează o perioadă de 40 ani (1980 – 2020) în care anomaliile temperaturilor medii anuale din România au crescut cu cca 2°C, adică o rată de 0,5°C/deceniu.
Am observat această creștere nu doar în graficele celor trei locații prezentate mai sus, ci în toate cele 14 stații pe care le-am identificat în baza de date NASA GISS. Tendința de creștere a temperaturii cu un gradient similar celor trei stații se poate observa și în cazul stației de pe Vârful Omu (elevație 2.505 m), inclusă în Fig. 1.
O comparație între anomaliile temperaturii înregistrate de stațiile românești și cele globale, acoperind același interval de timp (1889-2020), arată similarități și diferențe.
De exemplu, apexul perioadei de răcire (-0,5°C) din sec. al XX-lea a fost România imediat înainte sau în anul 1940. Pe plan mondial, anul 194o coincide cu un maxim local al încălzirii terestre (anomalia este 0.0°C). Începând din 1980, pe plan global încălzirea crește cu cca 1,5°C față de 2°C în România. De asemenea, anomaliile globale prezintă un platou al variațiilor cu începere din 1998, care durează până în 2010. În România, creșterea anomaliilor temperaturii medii a fost relativ constantă în toată perioada ultimilor 40 ani.
Analiza erorilor
Orice măsurătoare instrumentală, inclusiv cea a temperaturilor, este supusă erorilor tehnice și umane. Numărul și complexitatea lor sunt suficient de mari pentru ca o analiză comprehensivă să depășească scopul și cadrul unui articol de pe Contributors.
Fiecare organizație importantă care menține și gestionează baze de date globale de temperatură are un protocol propriu pe care îl folosește pentru oficializarea noilor intrări în inventarul lor. Aceste protocoale sunt publice pe site-urile care oferă acces liber și gratuit celor care sunt interesați să folosească datele respective.
NASA GISS folosește datele primare din baza Global Historical Climatology Network (GHCN), menținută de NOAA-National Centers for Environmental Information (NCEI), și alte surse. Înainte de a fi postate pe net și folosite pentru propriile modele climatice, specialiștii de la NASA GISS supun datele brute unor procedee succesive de omologare:
- Date GHCN neajustate: Sunt supuse controlului de calitate ale mediilor lunare produse de NCEI și alte grupuri din date brute;
- Date GHCN ajustate: Sunt ajustări impuse de mutarea stațiilor și alte efecte non-climatice;
- Date GHCN ajustate și „curățate”: Sunt datele ajustate după îndepărtarea valorilor extreme (outliers) și a duplicatelor;
- Date ajustate și omogenizate: Ultima categorie de calitate a datelor care, după ajustările anterioare, sunt omogenizate de GISS pentru eliminarea efectelor de insulă termică urbană (Urban Heat Island - UHI).
Graficele celor 14 stații meteo din Romania (o parte sunt reprezentate în Fig. 1 și Fig. 2) le-am construit cu ultimul tip de date.
Dintre toate posibilele erori care sunt presupus corectate de NASA GISS înainte de postare pe net voi discuta doar pe ultimul: omogenizarea pentru înlăturarea efectelor UHI.
Ce este efectul de insulă termică urbană?
Pe limba lui Moș Ion Roată se spune: La oraș îi totdeauna mai cald ca la țară. Pe limba climatologilor, UHI este definit drept creșterea artificială (non-climatică) a temperaturii din cauza măsurătorilor efectuate în stații meteo situate într-un oraș sau apropierea unui oraș, mai mare sau mai mic.
Cauzele creșterii artificiale de temperatură sunt multiple: diferențe fizice între zonele urbane și cele rurale, inclusiv absorbția luminii solare, stocarea crescută a căldurii de către suprafețele artificiale, obstrucția re-radiației de către clădiri, absența transpirației plantelor, diferențe în circulația aerului, extinderea masivă a suprafețelor negre (asfaltul de pe străzi și acoperișuri) care cresc absorbția radiației solare în timpul zilei și a re-radiației în timpul nopții, precum și alte fenomene. [1]
În ultimii 50 ani (1970-2020) populația din multe țări a crescut rapid. De exemplu, în SUA s-a înregistrat un spor de populație de 66%, de la 200 la 332 milioane. Mai mulți oameni înseamnă mai multă infrastructură, mai multă energie consumată și generare de căldură adiacentă. Chiar dacă populația nu a crescut, nivelul nostru de viață a crescut, ceea ce înseamnă o varietate de creșteri în producție și consum, mai multe afaceri, mai multe loturi de parcare, trafic mai intens, mai mult aer condiționat etc.
Este o realitate faptul că zonele urbane sunt puternic suprareprezentate în ceea ce privește amplasarea de stațiilor de temperatură: mai puțin de 1% din suprafața globului este urbană, dar 27% stații din rețeaua Global Historical Climatology Network Monthly (GHCN-M) sunt amplasate în orașe cu o populație mai mare de 50.000 de locuitori.
Londra a fost primul oraș care a depistat efectul UHI. Măsurători existente atestă, de exemplu, că temperatura în Tokyo a crescut cu 2°C/100 ani față de restul Japoniei. National Integrated Heat Health Information System din cadrul NOAA atrage atenția că ariile urbane masiv dezvoltate pot experimenta temperaturi după-amiaza care sunt cu 9°C - 12°C mai mari decât zonele înconjurătoare cu vegetație. Literatura de specialitate indică prezența efectelor UHI în multe alte așezări urbane și la diferite scări spațiale: de exemplu, o pompă de căldură plasată prea aproape de termometru (un efect microclimatic) sau un mare oraș înconjurat de numeroase suburbii (efect de mezoscală).
În articolul Când vremea devine climă... am documentat clasificarea stațiilor meteo folosite de NOAA în cinci calități diferite în funcție de plasarea lor față de surse de căldură umane, nu naturale. Stațiile de bună calitate sunt extrem de puține – 1,2% dintr-un total de 1227. Și asta se întâmplă în SUA. Am introdus, de asemenea, și o poză semnificativă a unui termometru oficial instalat de NOAA într-o intersecție din centrul orașului Ardmore, Oklahoma. Și exemplele se pot înmulți.
Marile organizații care întrețin bazele de date de temperatură – NASA GISS, NOAA-NCEI, Berkeley Earth Project, Hadley Center/Climatic Research Unit – au propriile procedee pentru eliminarea/estomparea efectului UHI.
În cazul NASA GISS, ale căror date le-am folosit în studiul de față, omogenizarea temperaturilor pentru eliminarea/diminuarea efectelor UHI se face pe baza așa numitului indice de luminozitate (Brightness Index – BI) (vezi Tabelul 1).
BI este utilizat pentru a clasifica stațiile meteo ca rurale sau urbane. [2] O stație cu BI egal sau mai mic de 10 este rurală (stațiile marcate cu galben în Tabelul 1). Dacă BI > 10, stația este suburbană. Când BI>36, avem de-a face cu o stație urbană.
Clasificarea și atribuirea indeului de luminozitate se face folosind imagini din satelit conținând luminile nocturne. Conform clasificării NASA GISS, cel mai luminos oraș al României pe timp de noapte este Iași (BI=25). Urmează, în ordine descrescătoare, Constanța, Sibiu, Cluj Napoca, Bistrița, București Băneasa și Buzău (7 stații „suburbane”). Jumătate din stațiile meteo românești sunt clasificate ca aparținând zonelor rurale. Mă uit, mă mir și nu-mi vine a crede: Bistrița este mai „luminoasă” decât București Băneasa, iar Timișoara și Craiova au primit un BI=0, similar ca luminozitate cu stațiile Sulina și Vârful Omu. Despre Iași, orașul meu de suflet, n-am nicio îndoialăuD83DuDE00: este cel mai „luminat” din țară (BI = 25), deși aeroportul este relativ departe de orașul propriu-zis și noaptea se zăresc puține lumini în jurul lui.
Fișierul cu luminozități folosit de NASA GISS datează din 1997-98 și conține următoarele densități de populație atașate indicilor de luminozitate: BI = 0 - 10, 14 loc./km2; BI = 11 - 20, 82 loc./km2.
O simplă căutare pe net ne lămurește imediat ce înseamnă indicele de luminozitate în accepția NASA GISS:
Timișoara (BI=0), al treilea oraș al României ca populație, are o densitate de 2,556 loc./km².
Craiova (BI=0) are o densitate de 2,994loc./km2.
Ceva nu este în regulă aici.
După stabilirea indicelui de luminozitate, stațiile urbane și suburbane sunt omogenizate prin scăderea unei tendințe liniare bazată pe compararea cu un indicator mediu al stațiilor rurale din apropiere. Adică, temperaturile măsurate în stația București Băneasa (BI = 20, densitate teoretică 82 loc./km2, densitate reală 9.994 loc./km2) va fi ajustată pe baza valorilor de temperatură măsurate în stațiile „rurale” Craiova și Timișoara, care au BI = 0. În aceste condiții, omogenizarea efectelor HUI aplicată de NASA GISS înseamnă doar o reducere nesemnificativă, de aproximativ 0,01°C a încălzirii pe parcursul perioadei 1900-2009, conform studiului [2].
Modalitățile de înlăturarea încălzirii artificiale, non-climatice, introduse de efectele de insulă termică urbană au stârnit critici din partea specialiștilor. [3] Orice efect UHI asupra tendințelor temperaturii ar fi dificil de îndepărtat numai prin procedura de omogenizare folosită de NASA GISS. Pentru că dacă toate stațiile dintr-o zonă mică, atât urbane cât și rurale, se încălzesc în mod fals din cauza efectelor UHI, atunci acest semnal nu ar fi eliminat, deoarece este ceea ce se așteaptă în cazul încălzirii globale. Ajustările prin „omogenizare” pot, teoretic, să facă tendințele rurale și urbane să arate la fel, dar acest lucru nu înseamnă că efectul UHI a fost eliminat.
Pe 11 februarie 2021, Dr. Roy W. Spencer, fost cercetător NASA, a publicat pe blogul personal un studiu dedicat efectelor UHI asupra trendurilor de temperatură din SUA în perioada 1973-2020, așa cum apar ele în baza de date U.S. Historical Climatology Network (NOAA-USHCN) care stochează date numai din SUA (1.218 stații).
Folosind un set de 311 temperaturi dintr-o bază de date diferită (Integrated Surface Database, NOAA-ISD), Dr. Spencer a calculat, după eliminarea matematică prin analiză de regresie a efectelor HUI, că tendința temperaturilor (gradientul termic) în cazul stațiilor ISD este +0,13°C/deceniu, de două ori mai mică decât tendința de +0,26°C/deceniu, evidențiată de stațiile USHCN.
Pentru comparație, cele 15 stații românești înregistrează în perioada 1980-2020 un gradient de +0,5°C/deceniu, de două ori mai mare decât USHCN și de patru ori mai mare decât ISD.
După ce am finalizat partea grafică a studiului de față, am fost interesat să aflu dacă specialiștii români au efectuat măsurători/estimări ale efectelor HUI pentru stațiile meteo naționale. Din ce am scris mai sus, indicele de luminozitate BI, folosit de NASA GISS, nu este cel mai adecvat parametru în cazul României. De asemenea, am vrut să aflu dacă aceeași specialiști au efectuat analize ale erorilor instrumentale și umane prezente în înregistrările de temperatură de pe teritoriul național și dacă există corecții, ajustări sau omogenizări ale datelor de temperatură la nivel național. Am trimis un e-mail cu mai multe zile în urmă șefei Departamentului Climă din cadrul Administrației Naționale de Meteorologie, dar nu am primit niciun răspuns. Citeste intreg articolul si comenteaza pe contributors.ro
