Spójrzmy na wykres średniej globalnej temperatury dla ostatnich 134 lat w skali absolutnej (Kelvina) w oparciu o dane NASA GISS Global Land-Ocean Temperature Index (LOTI):
Przyznać należy, że średnie temperatury dla planety Ziemia wyglądają wyjątkowo stabilnie. Nie ma nawet śladu znaczącego ocieplenia lub ochłodzenia.
Część z Czytelników widziała być może nieco inny, znacznie bardziej katastroficzny, wykres tej samej średniej globalnej temperatury przedstawiony niedawno przez NASA:
Wybór rozdzielczości skali na pionowej osi może powodowywać radykalnie różne interpretacje (i emocje także) tych samych danych. Co właściwie znaczy termin "średnia globalna temperatura", a ściślej czy przenosi on jakąś sensowną informację? Wykres przedstawia uśrednione wartości temperatur przy powierzchni ziemi połączone z temperaturą powierzchni oceanu. Jak wiadomo na naszej planecie występują bardzo różne strefy klimatyczne - od chłodu Arktyki przez obszary zwrotnikowe i tropikalne z powrotem do mrozów Antarktyki. Poleganie na uśrednianych wartościach może być zawodne. Załóżmy przykładowo, że następuje stopniowe ocieplenie na obszarach podzwrotnikowych i tropikalnych oraz jednocześnie ochłodzenie na obszarach umiarkowanych, arktycznych i antarktycznych. Średnia globalna temperatura nie pokaże żadnych zmian, pomimo tego, że większość globu będzie doświadczała faktycznego ocieplenia lub ochłodzenia.
Z powyższym powiązany jest problem powierzchni i rozmieszczenia stacji pomiarowych. Poniżej grafika ilustrująca ten problem. Przykład ten przedstawia zmiany temperatur prostokątnego obszaru. Na większości obszaru temperatura rośnie, natomiast przy jednym brzegu gwałtownie opada.
Jeśli mierzymy temperaturę głównie na kwadratach środkowych to średnia wyjdzie nam łagodnie wzrastająca - prawie jak na wykresie NASA. Jeśli mierzymy głównie na kwadratach skrajnych trend temperatury będzie silnie opadający. Jeśli mierzymy na wszystkich kwadratach trend będzie wciąż minimalnie spadający (spadek temperatury na obszarach brzegowych jest znacznie mocniejszy niż jej wzrost na obszarach środkowych co "ciągnie" średnią temperatury w dół).
Wiadomo, że jeśli chodzi o historyczne zapisy temperatury, stacje pomiarowe lokowane były na obszarach gęściej zaludnionych, czyli w klimatach cieplejszych, bo tam zwykle ludzie zamieszkują. Obszary arktyczne miały znacznie mniej stacji pomiarowych, obszary antarktyczne do niedawna prawie w ogóle. W takiej sytuacji przeliczanie średniej historycznych temperatur da nam zupełnie fałszywy obraz, znacznie ją zawyżając. Obszary cieplejsze będą nadreprezentowane, obszary zimne prawie zupełnie pominięte. Tym bardziej dotyczy to pomiarów temperatury powierzchni oceanów. W ostatnich dekadach sytuacja jest lepsza o tyle, że mamy dokładne, ciągłe pomiary satelitarne na całej powierzchni globu. Ale to dopiero od końca lat 70-tych ubiegłego wieku.
Z tego już tylko powodu wiadomo, że wykres NASA nie jest prostym uśrednieniem mierzonych na całym świecie temperatur. Wykres ten jest rekonstrukcją: produktem wieloetapowych poprawek, złożonych procesów mapowania, homogenizacji i kalibracji gdzie wejściowe dane pomiarowe są na rozmaite sposoby przetwarzane przez specjalnie do tego celu tworzone modele. I dopiero wynik tych wszystkich operacji przekłada się na naszą końcową grafikę.
Co ciekawe, roczne średnie na wykresie NASA wyliczane są z dokładnością do setnej części stopnia Celsjusza. Zaskakująca dokładność na przykład dla roku 1882, czyli wtedy gdy Henryk Sienkiewicz wybierał się do Afryki podziwiać krajobrazy i polować na dziką zwierzynę, co później zaowocowało powieścią W pustyni i w puszczy. Oczywiście mało kto w 1882 roku głowił się wyznaczaniem średniej globalnej temperatury (z uwzględnieniem temperatury powierzchni oceanów). Owszem, powstawała wtedy sieć stacji meteorologicznych, ale to było głównie w Ameryce Północnej i Europie. Co więcej, ręczne zapisy danych dokonywane były z dokładnością do dziesiętnej części stopnia Celsjusza. Jeśli ktoś dla przykładu sprawdzi maksymalną temperaturę z dnia 13 września 1910 roku w Halifax w Kanadzie to będzie to 22,2 ºC. Nie trzeba być klimatologiem by zorientować się, że z uśredniania pomiarów znanych z dokładnością do dziesiętnej części stopnia Celsjusza nie da się wyznaczyć setnych części pokazanych na wykresie NASA. Te setne części stopnia nie pochodzą zatem z żadnych danych instrumentalnych, ale zostały wygenerowane przez komputerowy program przetwarzający dane, gdzie zdefiniowano precyzję wyniku do dwóch miejsc po przecinku.
Co gorsza, zapisy historycznych danych temperatury obciążone są błędem podwójnego zaokrąglenia: oryginalne pomiary w Ameryce Północnej dokonywano w skali Fahrenheita, operatorzy stacji meteorologicznych zaogrąglali wynik pomiaru do liczny całkowitej w tejże skali po czym konwertowali go do skali Celsjusza i ponownie zaokrąglali do dziesętnej części stopnia Celsjusza.1 Co z kolei prowadzi do kumulowania się błędów. Wystarczy powiedzieć, że jeśli dla wykresu średniej globalnej temperatury NASA istnieje zakres błędu (tj. odchylenie standardowe) raptem ±0,28 ºC przez prawie cały wykres można w zakresie tego błędu poprowadzić prawie zupełnie poziomą średnią temperatury:
Na grafice powyżej niebieska krzywa to oryginalna średnia NASA. Czerwona krzywa to średnia globalnych temperatur, jaką przeprowadzić można przyjmując błąd pomiaru i zapisu rzędu ±0,28 ºC. Zakładając nieco większy błąd pomiarowy - zwłaszcza dla pomiarów z pierwszych dekad - krzywa w ogóle może wyjść płaska.
Grafika NASA nie jest zatem średnią mierzonych temperatur, ale ich rekonstrukcją, przede wszystkim dla danych historycznych. Produktem wieloetapowych poprawek, procesów mapowania, homogenizacji i kalibracji. Jak solidnie uzasadnione są poszczególne fazy tego procesu? Czy nawet niewielka zmiana poprawek, parametrów, czy założeń wstępnych na różnych etapach może znacząco wpłynąć na zaprezentowaną grafikę średnich temperatur? Pochylimy się nad tymi pytaniami.
*******************
1) Rhines, A., Tingley, M. P., McKinnon, K. A. and Huybers, P. (2015), "Decoding the precision of historical temperature observations". Q.J.R. Meteorol. Soc., vol. 141, p. 2923–2933.
