Il record climatico strumentale è il patrimonio culturale dell'umanità, il risultato del lavoro diligente di molte generazioni di persone in tutto il mondo. Però, i cambiamenti nel modo in cui viene misurata la temperatura, così come l'ambiente in cui si trovano le stazioni meteorologiche possono produrre tendenze spurie. Uno studio internazionale condotto da ricercatori dell'Universitat Rovira i Virgili (URV), l'Agenzia meteorologica statale e l'Università di Bonn (Germania) sono riuscite a identificare i metodi più affidabili che aiutano a correggere queste tendenze. Questi "metodi di omogeneizzazione" sono un passo fondamentale per convertire l'enorme sforzo compiuto dagli osservatori in dati affidabili sui cambiamenti climatici. I risultati di questa ricerca, finanziato dal Ministero spagnolo dell'Economia e della Competitività, sono stati pubblicati in Giornale del clima della Società Meteorologica Americana.

Le osservazioni climatiche possono spesso essere fatte risalire a più di un secolo fa, anche prima che esistessero automobili ed elettricità. Questi lunghi periodi di tempo rendono praticamente impossibile mantenere le stesse condizioni di misura negli anni. Il problema più comune è la crescita delle città intorno alle stazioni meteorologiche urbane. Sappiamo che le città stanno diventando sempre più calde a causa delle proprietà termiche delle superfici urbane e della riduzione delle superfici di evapotraspirazione. Per verificare questo, è sufficiente confrontare le stazioni urbane con le vicine stazioni rurali. Sebbene meno noto, problemi simili sono causati dall'espansione delle colture irrigue intorno agli osservatori.

L'altro motivo più comune per le distorsioni nei dati osservati è che le stazioni meteorologiche sono state trasferite, tra gli altri motivi, a causa dei cambiamenti nelle reti di osservazione. "Un tipico cambiamento organizzativo consisteva in stazioni meteorologiche, che c'era nelle città, trasferiti in aeroporti di nuova costruzione che necessitavano di osservazioni e previsioni, " spiega Victor Venema, un climatologo di Bonn e uno degli autori dello studio. "La stazione meteorologica di Bonn era in un campo nel villaggio di Poppelsdorf, che ora fa parte della città e, dopo essere stato spostato più volte, è ora nell'aeroporto di Colonia-Bonn, " lui dice.

Per quanto riguarda la stima robusta delle tendenze globali, i cambiamenti più importanti sono tecnologici, che sono realizzati contemporaneamente in una rete di osservazione. "Al momento siamo nel bel mezzo di un periodo di automazione generalizzata delle reti di osservazione, "dice Venema.

I programmi informatici che possono essere utilizzati per l'omogeneizzazione automatica dei dati delle serie temporali climatiche sono il risultato di diversi anni di sviluppo. Operano confrontando stazioni vicine tra loro e cercando i cambiamenti che avvengono solo in una di esse, a differenza dei cambiamenti climatici, che li riguardano tutti.

Per esaminare questi metodi di omogeneizzazione, il team di ricerca ha generato una banca di test in cui ha incorporato una serie di dati simulati che imitavano in modo affidabile le serie di dati climatici osservati, compresi i pregiudizi citati. Quindi, i cambiamenti spuri sono noti e possono essere studiati per determinare come i vari metodi di omogeneizzazione possono correggerli.

I set di dati dei test generati erano più diversi rispetto a quelli degli studi precedenti, così come le vere reti di stazioni, a causa delle differenze nel modo in cui sono stati utilizzati. I ricercatori hanno riprodotto reti con densità di stazioni molto varie perché in una rete densa è più facile identificare un piccolo cambiamento spurio in una stazione. Il set di dati del test utilizzato in questo progetto era molto più ampio rispetto agli studi precedenti (per un totale di 1, sono state analizzate 900 stazioni meteorologiche), che ha consentito agli scienziati di determinare con precisione le differenze tra i principali metodi di omogeneizzazione automatica sviluppati da gruppi di ricerca in Europa e in America. A causa delle grandi dimensioni del set di dati di prova, potevano essere testati solo i metodi di omogeneizzazione automatizzata.

Il gruppo di ricerca ha scoperto che è molto più difficile migliorare il segnale climatico medio stimato per una rete di osservazione che migliorare l'accuratezza delle serie temporali di ciascuna stazione.

Nella classificazione risultante, i metodi di omogeneizzazione proposti da URV e AEMET erano migliori degli altri. Il metodo sviluppato presso il C3 Center for Climate Change dell'URV (Vila-seca, Tarragona) del climatologo ungherese Peter Domonkos si è rivelato il migliore nell'omogeneizzare sia le serie delle singole stazioni che le serie medie della rete regionale. Il metodo AEMET, sviluppato dal ricercatore José A. Guijarro, era molto vicino.

Il metodo di omogeneizzazione sviluppato dalla National Oceanic and Atmospheric Administration degli Stati Uniti (NOAA) è stato il migliore nel rilevare e ridurre al minimo gli errori sistematici nelle tendenze di molte stazioni meteorologiche, specialmente quando queste distorsioni sono state prodotte simultaneamente e hanno interessato molte stazioni in date simili. 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, perciò, 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, Regno Unito, and vice-president of the World Meteorological Organisation's Commission for Weather, Clima, Water and Related Environmental Services &Applications.

"Sfortunatamente, much more climate data still has to be digitalised for even better homogenisation and quality control, "conclude.

Da parte sua, 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. "Curiosamente, 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. "Tuttavia, 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.