Osservando le misurazioni satellitari delle variazioni di temperatura nello strato inferiore dell'atmosfera terrestre, gli scienziati hanno scoperto che i modelli climatici potrebbero aver sovrastimato la variabilità naturale della temperatura da un decennio all'altro.

La statistica del Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) Giuliana Pallotta e lo scienziato del clima Benjamin Santer hanno creato un quadro statistico per valutare in modo completo il significato delle differenze tra la variabilità naturale simulata e osservata nella temperatura troposferica medio-alta (TMT). La troposfera è la regione più bassa dell'atmosfera, che si estende dalla superficie terrestre ad un'altezza di circa 4 a 12 miglia, a seconda della latitudine e della stagione.

Il team ha scoperto che nelle generazioni attuali e precedenti di modelli climatici, la naturale variabilità da decennio a decennio della temperatura troposferica è sistematicamente troppo grande rispetto alle stime della variabilità naturale ottenute dai satelliti. Una tale sopravvalutazione del "rumore climatico" naturale renderebbe più difficile identificare un segnale di riscaldamento troposferico causato dall'uomo. La ricerca appare in Giornale del clima .

"I nostri risultati rafforzano la fiducia nelle precedenti affermazioni sul riscaldamento rilevabile della troposfera causato dall'uomo e implicano che queste affermazioni potrebbero essere conservative, " ha detto Pallotta.

Conoscenza migliorata di questo segnale di riscaldamento troposferico, e una migliore comprensione delle incertezze nelle osservazioni della temperatura da satellite, hanno contribuito a far progredire gli studi di rilevamento e attribuzione, che aiutano a svelare le cause dei recenti cambiamenti climatici.

La variabilità interna naturale si verifica in assenza di cambiamenti causati dall'uomo nella composizione atmosferica. Costituisce il rumore di fondo rispetto al quale deve essere rilevato qualsiasi segnale di riscaldamento causato dall'uomo in lenta evoluzione. Lo studio si concentra sullo spettro della variabilità interna, fornendo informazioni sulla ripartizione della variabilità della temperatura su scale temporali che vanno da mesi a decenni. Tali informazioni sono una componente fondamentale degli studi di rilevamento del segnale antropogenico.

Pallota e Santer hanno esplorato la sensibilità dei confronti spettrali tra modello e dati a un'ampia gamma di decisioni soggettive. Questi includevano la scelta di set di dati TMT di modelli satellitari e climatici, il metodo utilizzato per separare i segnali di riscaldamento dal rumore di variabilità naturale, l'intervallo di frequenze considerato e il modello statistico utilizzato per rappresentare la variabilità naturale osservata.

"Troviamo che su scale temporali da uno a due decenni, la variabilità TMT osservata è in media sovrastimata dalle ultime due generazioni di modelli climatici, " Ha detto Santer. I modelli analizzati facevano parte delle fasi precedenti e più recenti del progetto di intercomparazione dei modelli accoppiati (CMIP5 e CMIP6).

Una delle sfide affrontate dai ricercatori è che i cambiamenti della temperatura troposferica nel mondo reale rappresentano solo una singola istanza del segnale di riscaldamento causato dall'uomo e della variabilità climatica naturale. È difficile separare in modo univoco segnale e rumore in questa singola realizzazione di segnale e rumore. Il team ha esplorato molti modi diversi per ottenere questa separazione nei dati TMT satellitari. Per ciascuno dei metodi di separazione del segnale e del rumore applicati, hanno studiato molti diversi modelli statistici della "memoria" a breve ea lungo termine del rumore climatico.

Pallotta ha osservato:"La modellizzazione statistica ci ha permesso di generare molte migliaia di diverse stime plausibili della variabilità climatica interna dalla singola realizzazione del cambiamento climatico osservato. Senza la modellizzazione statistica, sarebbe stato più difficile fare inferenze affidabili sulla significatività statistica delle differenze tra la variabilità della temperatura troposferica osservata e la variabilità della temperatura nei modelli climatici".

Il team intende applicare il quadro statistico sviluppato ad altre variabili climatiche. Un ovvio passo successivo è guardare le temperature superficiali, che sono quasi tre volte più lunghi del record TMT satellitare di 41 anni.