Di J. KAUPPINEN AND P. MALMI
Abstract:
In questo documento dimostreremo che i modelli GCM utilizzati nel rapporto IPCC AR5 non sono in grado di calcolare le influenze delle variazioni della bassa copertura nuvolosa sulla temperatura globale. Ecco perché i modelli mostrano un cambiamento naturale della temperatura molto ridotta, lasciando poi grande margine al cambiamento della temperatura osservata a causa del contributo dei gas a effetto serra. Questo è il motivo del perchè l’IPCC deve usare una sensibilità molto grande per compensare un componente naturale in minima presenza. Inoltre devono tralasciare il forte feedback negativo dovuto alle nuvole per ingrandirne la sensibilità. Questo documento dimostra che una parte dei cambiamenti di bassa copertura nuvolosa controlla praticamente la temperatura globale.
1. Introduzione:
La sensibilità climatica ha un’incertezza estremamente grande nella letteratura scientifica. I valori più bassi stimati sono molto vicini allo zero mentre i più alti arrivano addirittura a 9 gradi Celsius per un raddoppio della CO2. La maggior parte dei papers utilizzano modelli di circolazione (GCM) generalmente teorici per la stima. Questi modelli offrono sensibilità molto grandi con un intervallo di incertezza molto ampio. Tipicamente i valori di sensibilità sono compresi tra 2 e 5 gradi. L’IPCC utilizza questi documenti per stimare le anomalie della temperatura globale e la sensibilità climatica. Tuttavia, ci sono moltissimi articoli, in cui sono stimate sensibilità inferiori a un grado utilizzando i GCM. Il problema di base è ancora una prova sperimentale mancante nella sensibilità climatica. Uno degli autori (JK) ha lavorato come revisore esperto dell’IPCC nel Rapporto AR5. Uno dei suoi commenti riguardava le prove sperimentali mancanti per l’enorme sensibilità presentata nel rapporto [1]. Come risposta al commento, l’IPCC afferma che esiste una prova osservativa, ad esempio in Technical Riepilogo del rapporto. In questo articolo studieremo attentamente il caso.
2. La bassa copertura nuvolosa praticamente controlla la temperatura globale:
Il compito di base è dividere l’anomalia della temperatura globale osservata in due parti: la componente naturale e la parte dovuta ai gas serra. In ordine per studiare la risposta dobbiamo ri-presentare la Figura TS.12 dal Riepilogo tecnico del rapporto IPCC AR5 (1). Figura 1. Qui evidenziamo la sottofigura “Superficie terrestre e oceanica” in Figura 1. Solo la curva nera è una anomalia della temperatura osservata in quella figura. Le fasce rosse e blu vengono calcolate utilizzando modelli climatici. Non consideriamo i risultati computazionali come prove sperimentali. Soprattutto i risultati ottenuti dai modelli climatici sono discutibili perché i risultati sono in conflitto tra loro.
Nella Figura 2 vediamo l’anomalia della temperatura globale osservata (rossa) e globale cambiamenti di copertura nuvolosa bassa (blu). Queste osservazioni sperimentali indicano che l’aumento dell’1% della frazione di bassa copertura nuvolosa riduce la temperatura di 0,11 °C.
Questo numero è in ottimo accordo con la teoria fornita negli articoli [3,
2, 4]. Utilizzando questo risultato siamo in grado di presentare l’anomalia naturale della temperatura moltiplicando le variazioni della copertura nuvolosa bassa di -0,11 °C/%. Questo naturale contributo (blu) è mostrato in Figura 3 sovrapposto alla anomalia di temperatura osservata (rosso). Come possiamo vedere, non c’è spazio per il contributo dei gas serra, ovvero della forzante antropica all’interno di questa precisione sperimentale. Nonostante l’anomalia della temperatura mensile è molto rumorosa, è facile notare un paio di periodi decrescenti nel crescente trend della temperatura. Questo comportamento non può essere spiegato dalla concentrazione monotonicamente crescente di CO2 e sembra essere ben oltre l’accuratezza dei modelli climatici.
La curva rossa nelle figure 2 e 3 corrispondono alla curva nera, tra gli anni
1983 e 2008, nella suddetta sottofigura “Superficie terrestre e oceanica”. Se le misurazioni di nuvole e di CO2 sono stati presi correttamente, in considerazione dai modelli climatici, le buste blu e rosse devono sovrapporsi alla curva nera osservata. Come vediamo la tendenza della busta blu è più verso una diminuzione. Suggeriamo che ciò sia dovuto a un errore o elaborazione mancante del contributo di copertura delle nuvole basse. Nel rapporto AR5 è pari riconosciuto che le nuvole basse danno la più grande incertezza nel calcolo. Nonostante questo l’IPCC presuppone ancora che la differenza tra le fasce blu e rosse nella figura 1 siano il contributo dei gas a effetto serra.
Sfortunatamente, l’intervallo di tempo (1983-2008) in Fig 2 è limitato a 25 anni a causa della mancanza di dati nella copertura delle nuvole basse. Durante questo periodo di tempo la concentrazione di CO2 è aumentata da 343 ppm a 386 ppm ed entrambe le figure 1 (IPCC) e 2 mostrano l’aumento di temperatura osservato di circa 0,4 °C. L’attuale cambiamento della temperatura globale, quando la concentrazione di CO2 sale da C0 a C, è
∆T = ∆T2CO2 ln C/C0/in 2 − 11°C · ∆c, (1) dove ∆T2CO2 è il cambiamento di temperatura globale, quando la concentrazione di CO2 è raddoppiato e isc è il cambiamento della frazione di copertura nuvolosa bassa. Il primo e il secondo termine sono i contributi di CO2 [5] e delle nuvole basse, rispettivamente.
Utilizzando la sensibilità 2T2CO2 = 0,24 °C derivata negli articoli [3, 2, 4] il contributo di gas serra alla temperatura è solo di circa 0,04 °C secondo il primo termine nell’equazione precedente. Questo è il motivo per cui non vediamo questo piccolo aumento in temperatura in Figura 3, dove l’anomalia della temperatura è abbastanza rumorosa con una risoluzione temporale nel mese. Si vede chiaramente nella Figura 2 che le anomalie rosse e blu sono come immagini speculari. Ciò significa che il primo termine è molto più piccolo di valore assoluto del secondo termine (11 °C · ∆c) nell’equazione (1).
Si scopre che i cambiamenti nell’umidità relativa e nelle nuvole basse la copertura dipende l’una dall’altra [4]. Quindi, invece di una copertura nuvolosa bassa, possiamo usare variazioni dell’umidità relativa al fine di derivare l’anomalia naturale della temperatura.
Secondo le osservazioni un aumento dell’1% dell’umidità relativa diminuisce la temperatura di 0,15 °C, e di conseguenza l’ultimo termine dell’equazione sopra può essere approssimato di −15 ° C∆φ, dove ∆φ è la variazione dell’umidità relativa all’altitudine delle nuvole basse.
La Figura 4 mostra la somma delle variazioni di temperatura dovute al naturale e contributi di CO2 rispetto all’anomalia della temperatura osservata. La componente naturale è stata calcolata usando i relativi cambiamenti dell’umidità. Adesso vediamo come la forzante naturale non spiega completamente la temperatura anomala osservata. Quindi dobbiamo aggiungere il contributo di CO2 (linea verde), perché il tempo
di intervallo è ora di 40 anni (1970–2010). La concentrazione di CO2 è ora aumentata da 326 ppm a 389 ppm. La linea verde è stata calcolata usando la sensibilità di 0,24 °C, che sembra essere corretto. In Fig. 4 vediamo chiaramente quanto ottimamente un cambiamento dell’umidità relativa può modellare la forte temperatura minima durante l’anno. Questo è impossibile da interpretare con la concentrazione di CO2.
La sensibilità climatica che teorizza l’IPCC è di circa un ordine di grandezza troppo elevata, perché nei modelli climatici manca il forte feedback negativo delle nuvole. Se poniamo attenzione al fatto che solo una piccola parte dell’aumento della concentrazione di CO2 è antropogenico, dobbiamo riconoscere che il cambiamento climatico antropogenico in pratica non esiste. La maggior parte della CO2 extra viene emessa dagli oceani [6],
secondo la legge di Henry. Le nuvole basse praticamente controllano la temperatura media globale. Negli ultimi cento anni la temperatura è aumentata di circa 0,1 °C a causa della CO2. Il contributo umano è stato di circa 0,01 °C.
Conclusione
Abbiamo dimostrato come i modelli GCM utilizzati nel rapporto IPCC AR5 non possono calcolare correttamente il componente naturale incluso nella temperatura globale osservata. La ragione è che i modelli non riescono a derivarne le influenze della bassa copertura nuvolosa sulla temperatura globale. Una componente naturale troppo piccola risulta troppo grande porzione per il contributo dei gas serra come l’anidride carbonica. Questo è il motivo per cui l’IPCC rappresenta la sensibilità climatica più grande di un ordine di grandezza della nostra sensibilità di 0,24 °C. Perché la componente antropogenica ha aumentato il CO2 ma inferiore al 10%, non abbiamo praticamente alcun cambiamento climatico antropogenico. Le nuvole basse controllano principalmente la temperatura globale.
References [1] T.F. Stocker, D. Qin, G.-K. Plattner, L.V. Alexander, S.K. Allen, N.L. Bindoff, F.-M. Breon, J.A. Church, U. Cubasch, S. Emori, P. Forster, P. Friedlingstein, N. Gillett, J.M. Gregory, D.L. Hartmann, E. Jansen, B. Kirtman, R. Knutti, K. Krishna Kumar, P. Lemke, J. Marotzke, V. Masson-Delmotte, G.A. Meehl, I.I. Mokhov, S. Piao, V. Ramaswamy, D. Randall, M. Rhein, M. Rojas, C. Sabine, D. Shindell, L.D. Talley, D.G. Vaughan, and S.-P. Xie. Technical Summary, book section TS, page 33115. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 2013. [2] J. Kauppinen, J. Heinonen, and P. Malmi. Influence of relative humidity and clouds on the global mean surface temperature. Energy & Environment, 25(2):389–399, 2014. [3] J. Kauppinen, J. Heinonen, and P. Malmi. Major portions in climate change; physical approach. International Review of Physics, 5(5):260–270, 2011. [4] J. Kauppinen and P. Malmi. Major feedback factors and effects of the cloud cover and the relative humidity on the climate. arXiv e-prints, page arXiv:1812.11547, Dec 2018. [5] G. Myhre, E. J. Highwood, K. P. Shine, and F. Stordal. New estimates of radiative forcing due to well mixed greenhouse gases. Geophysical Research Letters, 25(14):2715–2718, 1998. [6] J. Kauppinen and P. Malmi. To be published. Department of Physics and Astronomy, University of Turku E-mail address: jyrkau@utu.fi
