Et team af klimatologer studerer, hvordan man kan minimere fejl i observeret klimatendens

Den instrumentelle klimarekord er menneskehedens kulturarv, resultatet af det flittige arbejde fra mange generationer af mennesker over hele verden. Imidlertid, ændringer i måden, hvorpå temperaturen måles, såvel som miljøet, hvor vejrstationer er placeret, kan producere falske tendenser. En international undersøgelse udført af forskere fra Universitat Rovira i Virgili (URV), det er lykkedes statens meteorologiske agentur og universitetet i Bonn (Tyskland) at identificere de mest pålidelige metoder, der hjælper med at rette op på disse tendenser. Disse "homogeniseringsmetoder" er et nøgletrin i at omsætte den enorme indsats, som observatører har gjort, til pålidelige data om klimaændringer. Resultaterne af denne forskning, finansieret af det spanske ministerium for økonomi og konkurrenceevne, er blevet offentliggjort i Journal of Climate fra American Meteorological Society.

Klimaobservationer kan ofte spores mere end et århundrede tilbage, allerede før der var biler og el. Disse lange perioder betyder, at det er praktisk talt umuligt at opretholde de samme målebetingelser gennem årene. Det mest almindelige problem er væksten i byer omkring byvejrstationer. Vi ved, at byer bliver varmere og varmere på grund af byoverfladers termiske egenskaber og reduktionen af ​​evapotranspirationsoverflader. For at bekræfte dette, det er tilstrækkeligt at sammenligne bystationer med nærliggende landlige stationer. Selvom mindre kendt, lignende problemer er forårsaget af udvidelsen af ​​kunstvandede afgrøder omkring observatorier.

Den anden mest almindelige årsag til skævheder i observerede data er, at vejrstationer er blevet flyttet, blandt andre grunde, på grund af ændringer i observationsnetværkene. "En typisk organisatorisk ændring bestod af vejrstationer, som plejede at være i byer, bliver overført til nybyggede lufthavne, som havde brug for observationer og forudsigelser, " forklarer Victor Venema, en klimatolog fra Bonn og en af ​​forfatterne til undersøgelsen. "Vejrstationen i Bonn lå tidligere på en mark i landsbyen Poppelsdorf, som nu er en del af byen og, efter at den var blevet flyttet flere gange, det er nu i Köln-Bonn lufthavn, " han siger.

Hvad angår den robuste vurdering af globale tendenser, de vigtigste ændringer er teknologiske, som laves samtidigt i et observationsnetværk. "I øjeblikket er vi midt i en periode med generaliseret automatisering af observationsnetværkene, " siger Venema.

De computerprogrammer, der kan bruges til automatisk homogenisering af klima -tidsseriedata, er resultatet af flere års udvikling. De fungerer ved at sammenligne stationer, der er tæt på hinanden, og lede efter ændringer, der kun finder sted i en af ​​dem, i modsætning til klimaændringer, som påvirker dem alle.

For at undersøge disse homogeniseringsmetoder, forskergruppen genererede en testbank, hvori de indarbejdede et sæt simulerede data, der pålideligt efterlignede sættene med observerede klimadata, herunder de nævnte skævheder. Derfor, de falske ændringer er kendte, og de kan studeres for at bestemme, hvordan de forskellige homogeniseringsmetoder kan korrigere dem.

De genererede testdatasæt var mere forskellige end dem i tidligere undersøgelser, og det samme var de rigtige netværk af stationer, på grund af forskelle i, hvordan de blev brugt. Forskerne reproducerede netværk med meget varierede tætheder af stationer, fordi det i et tæt netværk er lettere at identificere en lille falsk ændring i en station. Testdatasættet, der blev brugt i dette projekt, var meget større end i tidligere undersøgelser (i alt 1, 900 vejrstationer blev analyseret), som gjorde det muligt for forskerne nøjagtigt at bestemme forskellene mellem de vigtigste automatiske homogeniseringsmetoder udviklet af forskningsgrupper i Europa og Amerika. På grund af testdatasættets store størrelse, kun de automatiserede homogeniseringsmetoder kunne testes.

Forskergruppen opdagede, at det er meget sværere at forbedre det estimerede gennemsnitlige klimasignal for et observationsnetværk end at forbedre nøjagtigheden af ​​hver stations tidsserier.

I den resulterende klassificering, metoderne til homogenisering foreslået af URV og AEMET var bedre end de andre. Metoden udviklet på URV's C3 Center for Climate Change (Vila-seca, Tarragona) af den ungarske klimatolog Peter Domonkos viste sig at være den bedste til at homogenisere både serierne fra individuelle stationer og middelserien fra det regionale netværk. AEMET -metoden, developed by the researcher José A. Guijarro, was very close behind.

The homogenisation method developed by the National Oceanic and Atmospheric Administration of the United States (NOAA) was best at detecting and minimizing systematic errors in trends from many weather stations, especially when these biases were produced simultaneously and affected many stations on similar dates. This method was designed to homogenize data sets from stations the world over where the main concern is the reliable estimation of global trends.

The results of this study have demonstrated the value of large test data sets. "It is another reason why automatic homogenisation methods are important:they can be tested more easily and this helps in their development, " explains Peter Domonkos, who started his career as a meteorological observer and is now writing a book on the homogenisation of climate time series.

"The study shows the importance of very dense station networks in making homogenisation methods more robust and efficient and, derfor, in calculating observed trends more accurately, " says the researcher Manola Brunet, director of the URV's C3, visiting member of the Climate Research Unit of the University of East Anglia, Norwich, United Kingdom, and vice-president of the World Meteorological Organisation's Commission for Weather, Klima, Water and Related Environmental Services &Applications.

"Unfortunately, much more climate data still has to be digitalised for even better homogenisation and quality control, " she concludes.

For his part, the researcher Javier Sigró, also from the C3, points out that homogenisation is often just the first step "that allows us to go to the archives and check what happened with those observations affected by spurious changes. Improving the methods of homogenisation means that we can do this much more efficiently."

"The results of the project can help users to choose the method most suited to their needs and developers to improve their software because its strong and weak points are revealed. This will enable more improvement in the future, " says José A. Guijarro from the State Meteorology Agency of the Balearic Islands and co-author of the study.

Previous studies of a similar kind have shown that the homogenisation methods that were designed to detect multiple biases simultaneously were clearly better than those that identify artificial spurious changes one by one. "Curiously, our study did not confirm this. It may be more an issue of using methods that have been accurately fitted and tested, " says Victor Venema from the University of Bonn.

The experts are sure that the accuracy of the homogenisation methods will improve even more. "Alligevel, we must not forget that climate observations that are spatially more dense and of high quality are the cornerstone of what we know about climate variability, " concludes Peter Domonkos.