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Le metriche degli eventi estremi
#1
Climalteranti.it » Le metriche degli eventi estremi

Si sono viste molte discussioni sull’articolo Hansen et al. (2012, PNAS) e l’editoriale di accompagnamento sul Washington Post nei primi giorni di agosto. Ma in questo post, cercherò di sostenere che la maggior parte delle discussioni non sono state legate all’effettiva analisi descritta nell’articolo ma piuttosto a quello che la gente ritiene “importante”.


L’analisi di base
Hansen et al. hanno fatto in realtà una cosa molto semplice. Una volta definita la climatologia (ad esempio 1951-1980 o 1931 1980), calcolando la media stagionale e la deviazione standard ad ogni punto della griglia per questo periodo e quindi normalizzando allo scostamento dalla media, si ottiene qualcosa che assomiglia molto ad una distribuzione gaussiana “a campana”. Mettendo in grafico i valori per i decenni successivi si ha l’idea di quanto il clima di ogni decennio si discosta da quello della linea di base iniziale.
[Immagine: normal.jpg]
Lo spostamento della media dell’istogramma indica lo spostamento della temperatura media globale e la variazione nello scarto indica come si piazzerebbero gli eventi regionali rispetto al periodo della linea di base. (Notare che la variazione dello scarto non deve essere assimilata ad un cambiamento della variabilità climatica poiché un andamento simile si troverebbe come risultato di un trend di riscaldamento regionali particolari con variabilità locale costante). Questa figura, combinata con i cambiamenti di estensione dell’area soggetta a estremi caldi di temperatura:
[Immagine: jun.jpg]
è il principale risultato che ha portato Hansen et al. a concludere che:
“le ondate di calore, che durante il periodo di base coprivano meno dell’1% della superficie della Terra, ora ne coprono tipicamente circa il 10%. Ne consegue che si può affermare, con elevato grado di sicurezza, che anomalie estreme come quelle in Texas e nell’Oklahoma del 2011 e a Mosca del 2010 sono state una conseguenza del riscaldamento globale poiché la loro probabilità in assenza di riscaldamento globale sarebbe stata estremamente bassa.”
Questo ci mostra innanzitutto che le ondate di calore estremo, come quelle menzionate, non sono semplicemente “cigni neri”, cioè eventi estremamente rari che accadono per sfortuna. Possono sembrare eventi rari e inaspettati se ci si concentra su un singolo luogo, ma guardando all’intero globo, come ha fatto Hansen et al., la verità è diversa: questi eventi mostrano un aumento significativo e sistematico nei decenni recenti e non sono più affatto rari. In qualunque periodo essi ora coprono circa il 10% del pianeta. Ne consegue che la probabilità di eventi superiori a 3 sigma (definiti usando come linea di base per la media e sigma il periodo 1951-1980) è aumentata così tanto che l’attribuzione al trend di riscaldamento generale è praticamente assicurata. Non abbiamo dati né abbastanza lunghi né abbastanza affidabili da avere una conoscenza perfetta delle ondate di calore estreme in un clima stabile e quindi su queste cose non si può stabilire un nesso di causalità al 100%, ma la variazione è abbastanza grande da essere “altamente significativa”.

Voglio qui sottolineare che il nesso di causalità è per la metrica “anomalia stagionale di 3 sigma sopra la media”.

Questa metrica viene da un lavoro fatto da Hansen un decennio fa quando si chiedeva cosa fosse necessario affinché la gente si accorgesse dei cambiamenti climatici, dato che ha esperienza diretta solo del tempo meteorologico (Hansen et al, 1998) (pdf), ed è simile alla metrica usata in Pall et al. e in un’altro articolo recente sull’attribuzione degli eventi estremi. E’ strettamente connessa alla metrica del tempo di ritorno (i.e. se l’estensione delle anomalie estremamente calde in una qualunque estate aumenta di un fattore 10, il tempo di ritorno in un luogo generico va da 1 in 330 anni a 1 in 33 anni).
A una conclusione simile a quella di Hansen sono giunti Rahmstorf and Coumou (2011) (pdf qui) per una metrica correlata ma diversa: la probabilità eventi record piuttosto che eventi 3-sigma. Per il caldo record di Mosca del luglio 2010, la probabilità del record è aumentata di cinque volte a causa del trend di riscaldamento climatico locale, rispetto ad un clima stazionario (per ulteriori dettagli vedi i nostri articoli precedenti “The Moscow warming hole“ e “On record-breaking extremes“. Una estensione di questa analisi dalle conclusioni simili all’intero globo è attualmente in fase di revisione.
Vale la pena trattare alcune critiche mosse ad Hansen et al. – le dichiarazioni di Marty Hoerling sul New York Times riferite ai sui lavori (Dole et al, 2010) e Hoerling et al, (submitted) sull’attribuzione delle ondate di calore a Mosca ed in Texas, e un articolo sul blog di Cliff Mass dell’Università di Washington. *
*Possiamo tranquillamente ignorare la critica di Pat Michaels – persona particolarmente versata nel travisare il lavoro di Hansen – in quanto consiste nel provare errata un’affermazione (che la siccità negli USA è correlata alla temperatura media globale) che non appare da nessuna parte nell’articolo, nemmeno implicitamente. Un po’ come criticare una diagnosi di morbillo mostrando che la febbre non è correlata al numero di arti rotti.
La metrica usata da Hoerling e Mass nei loro calcoli di attribuzione è l’anomalia assoluta rispetto alla climatologia. Quindi se un’ondata di calore è 7 °C sopra la media estiva, e poiché il riscaldamento globale può aver contribuito 1 o 2 °C (a seconda del luogo, della stagione, etc.), loro affermano che solo 1/7 o 2/7 dell’anomalia è associata ai cambiamenti climatici e che il grosso dell’ondata di calore è dovuto a un qualche fenomeno di variabilità climatica rilevante da sempre (per dire, La Niña o un’alta pressione di blocco).
Ma questo rapporto di Hoerling-Mass è una metrica molto diversa da quella usato da Hansen, Pall, Rahmstorf e Coumou, Allen e altri ed è scorretto, da parte di Hoerling e Mass, affermare che le precedenti attribuzioni sono errate: stanno semplicemente attribuendo cose diverse. Questo sembra essere riconosciuto solo raramente. Abbiamo già parlato della differenza fra questi due tipi di metrica in Extremely hot e mostrato che più un evento è estremo, maggiore è l’aumento della probabilità come conseguenza del trend di riscaldamento.
Qual è quindi la metrica che più conta? Ed esistono metriche che sarebbero migliori o più utili?

Una questione di valori

Quello che la gente ritiene importante varia enormemente e, come dicono i francesi, “les goûts et les couleurs ne se discutent pas” (“sui gusti e sui colori non di discute”). Ma la scelta della metrica è davvero solo una questione di opinione? Io penso di no.
Perché la gente fa caso agli eventi meteorologici estremi? Perché, per esempio, una settimana con un’anomalia di 1°C è considerata irrilevante, ma una giornata con 7°C sopra la media è una notizia da telegiornale della sera? Il motivo è che gli impatti di un’ondata di calore non sono lineari. L’effetto marginale (in termini di salute pubblica, danni all’agricoltura, consumo di energia) di un grado in più in aggiunta a 6°C di un’ondata di caldo è molto più rilevante di un solo grado di anomalia. Esistono anche delle soglie, temperature superate le quali alcuni sistemi smetterebbero di funzionare del tutto. Si potrebbe pensare che questo sia indiscutibile. Naturalmente, per quei sistemi lontani dalla soglia e per un intervallo sufficientemente piccolo, gli effetti possono essere approssimati ad un andamento lineare, ma oltre un certo punto arriveranno ovviamente al collasso. E i punti in cui succede sono chiaramente riconducibili agli estremi.
Solo se postuliamo che le tutte le risposte siano lineari è possibile distinguere tra l’aumento della temperatura causato dal riscaldamento globale e la variabilità interna ad ogni stagione o periodo preso in esame, e l’attribuzione degli effetti scalerebbe come il rapporto Hoerling-Mass. Ma anche in questo caso la “frazione di anomalia dovuta al riscaldamento globale” è un po’ arbitraria, perché dipende dal riferimento scelto per definire tale anomalia: è la temperatura media di luglio o le ondate di calore estive precedenti (in qualunque modo queste vengano definite), la temperatura media estiva o la temperatura media annua? In questo ultimo caso (certamente un po’ insolito), la frazione di anomalia del luglio scorso attribuibile al riscaldamento globale è molto piccola, poiché per la maggior parte l’anomalia è perfettamente naturale e dovuta al ciclo stagionale! Quindi, la frazione di un evento dovuto al riscaldamento globale dipende da quale base di riferimento si usa per fare il confronto. Per esempio, si potrebbe scegliere un riferimento legato all’ENSO, alla PDO e alla NAO, e in tal caso il contributo del riscaldamento globale risulterebbe maggiore.
Tuttavia, se gli effetti sono significativamente non lineari tale separazione non può essere stabilita in modo semplice. Se gli effetti sono quadratici, un 1 ºC extra su 6 °C di anomalia è responsabile per il 26%, non del 14%. In caso di effetti cubici, sarebbe il 37% ecc. E se ci fosse una soglia a 6,5 °C, sarebbe il 100%.
Dato che non si può stimare esattamente la curva data dalla combinazione effetto/temperatura in ogni specifico caso, e ancor meno su scala globale (cosa che sarebbe comunque molto soggettiva), qualsiasi funzione dell’effetto deve essere giustificata. Tuttavia, sappiamo che, in generale, gli effetti saranno non lineari, e che vi sono delle soglie. Dato ciò, concentrarsi sui cambiamenti nella frequenza degli eventi (o nei tempi di ritorno, come si fa talvolta) è un approccio più generale e consente di valutare gli effetti in base alle osservazioni precedenti. E scegliere eventi eccezionali (superiori a 3-sigma, o eventi record) per calcolare i tempi di ritorno è un metodo ragionevole per identificare gli episodi che causano i danni maggiori, poiché la società e gli ecosistemi si sono adattati meno a questo tipo di fenomeni. Adoperare la metrica proposta da Hoerling e Mass equivale ad assumere che tutti gli effetti di eventi estremi sono lineari, il che è poco probabile. I sistemi del “dado truccato”, del “tempo di ritorno” e della “frequenza degli estremi” usati da Hansen, Pall, Rahmstorf e Coumou, Allen ecc. si riveleranno molto più utili per chiunque si preoccupi degli effetti che questi eventi estremi stanno provocando.

Climalteranti.it » Le metriche degli eventi estremi
C'è un confine sottile tra uno sbaglio e un colpo di genio; purtroppo dovresti essere un genio per vederlo.

Sheldon Cooper

L'Italia è ancora come la lasciai, ancora polvere sulle strade,
ancora truffe al forestiero, si presenti come vuole.
Onestà tedesca ovunque cercherai invano,
c'è vita e animazione qui, ma non ordine e disciplina;
ognuno pensa per sé, è vano, dell'altro diffida,
e i capi dello stato, pure loro, pensano solo per sé


Johann Wolfgang von Goethe
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#2
articolo valido ma sbagliato nel suo contenuto.
finchè Hansen non userà le tecniche statistiche per i valori estremi per analizzare i valori estremi risulterà credibile ad uno non informato, ma per chi conosce l'argomento sarà sempre un babbano
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#3
Everal Ha scritto:articolo valido ma sbagliato nel suo contenuto.
finchè Hansen non userà le tecniche statistiche per i valori estremi per analizzare i valori estremi risulterà credibile ad uno non informato, ma per chi conosce l'argomento sarà sempre un babbano

Puoi spiegarti meglio? Smile
C'è un confine sottile tra uno sbaglio e un colpo di genio; purtroppo dovresti essere un genio per vederlo.

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Johann Wolfgang von Goethe
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#4
Point Process Model
stimi una soglia variabile e analizzi i superamenti di quest'ultima potendo inserire covariate.
riesci a fare inferenza sulla stima della soglia e sulla significatività delle covariate inserite.
chiaramente la prima che sarebbe opportuno mettere sarebbe la CO2
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#5
[video=youtube;fmKlaZDw6YI]http://www.youtube.com/watch?v=fmKlaZDw6...r_embedded[/video]
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Sheldon Cooper

L'Italia è ancora come la lasciai, ancora polvere sulle strade,
ancora truffe al forestiero, si presenti come vuole.
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ognuno pensa per sé, è vano, dell'altro diffida,
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Johann Wolfgang von Goethe
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#6
dovete decidervi però, o si studiano gli eventi estremi o si fa inferenza sulla media annuale.
quel grafico non 'cnetra nulla con i fenomeni estremi
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