Het urbanisatie effect en scheefgetrokken data voor de global warming theorie.

Recent werd een interessant wetenschappelijk artikel gepubliceerd waarbij de invloed van de locatie van de thermometer op de gemeten temperatuur wordt onderzocht, en dit in functie van de tijd.

We weten natuurlijk al lang dat het in de zomer in de stad veel warmer is dan op het platteland of in een bos. Door het feit dat vele gebieden sinds decennia, gelijklopend met een sterke bevolkingstoename, een grote verstedelijking hebben doorgemaakt, lijkt het dus evident dat het in die gebieden gemiddeld warmer is geworden.

Dat hoeft in essentie niets met een eventuele opwarming van de aardbol te maken te hebben, dan wel alles met het fenomeen van hitte eiland: de hitte geraakt in stedelijke gebieden in de zomer veel moeilijker weg doordat het wordt vastgehouden in verharde oppervlaktes, zoals gebouwen en wegen.

Echter, als de gemeten temperaturen van een bepaald meetpunt over een periode van bijvoorbeeld 50 jaar gebruikt worden zonder rekening te houden met het effect van het hitte-eiland, lijkt het er natuurlijk op dat de temperatuur globaal ( op onze aardbol ) stijgt, terwijl dit niet zo hoeft te zijn.

In het artikel werden daarom, aan de hand van machine learning algoritmes, de invloeden van de hitte-eilanden eruit gefilterd, en kwam men natuurlijk tot een heel andere data en dito trends, die meer in lijn liggen met hoe mensen effectief het klimaat heden ervaren.

Een kort stukje uit de abstract van het artikel:

Identifying and separating the signal of urbanization effects in current temperature data series is essential for accurately detecting, attributing, and projecting mean and extreme temperature change on varied spatial scales. This paper proposes a new method based on machine learning to classify the observational stations into rural stations and urban stations. Based on the classification of rural and urban stations, the global and regional land annual mean and extreme temperature indices series over 1951–2018 for all stations and rural stations were calculated, and the urbanization effects and the urbanization contribution of global land annual mean and extreme temperature indices series are quantitatively evaluated using the difference series between all stations and the rural stations. The results showed that the global land annual mean time series for mean temperature and most extreme temperature indices experienced statistically significant urbanization effects. The urbanization effects in the mean and extreme temperature indices series generally occurred after the mid-1980s, and there were significant differences of the magnitudes of urbanization effects among different regions. The urbanization effect on the trends of annual mean and extreme temperature indices series in East Asia is generally the strongest, which is consistent with the rapidly urbanization process in the region over the past decades, but it is generally small in Europe during the recent decades.

Link naar het artikel.

De vraag die zich dan stelt is van wie de temperatuur echt aan het stijgen is.

Share via
Copy link
Powered by Social Snap