Một số kết quả ở Alberta – Watts Up With That?

Từ Blog về sự nóng lên toàn cầu của Tiến sĩ Roy Spencer

bởi Roy W. Spencer, Ph. D.

Bản tóm tắt

So sánh các địa điểm theo dõi nhiệt độ ở nông thôn với thành thị trên khắp Canada trong mùa hè 1978-2022 cho thấy xu hướng ấm áp trung bình vào ban đêm dự kiến ​​​​ở các khu vực thành thị, với hiệu ứng ban ngày yếu hơn. Khi áp dụng cho các chẩn đoán dựa trên hình ảnh Landsat về quá trình đô thị hóa gia tăng theo thời gian, 20% xu hướng nhiệt độ ở một khu vực nhỏ bao gồm Calgary và Edmonton được phát hiện là do quá trình đô thị hóa ngày càng tăng. Calgary dẫn đầu danh sách các thành phố của Canada có tốc độ đô thị hóa gia tăng, với ước tính 50% xu hướng ấm lên vào ban đêm trên 10 khu vực đô thị chủ yếu của Canada là do đô thị hóa gia tăng và 20% xu hướng ấm lên vào ban ngày.

Giới thiệu

Đây là một phần của tôi tiếp tục điều tra về mức độ mà các bộ dữ liệu nhiệt độ trên đất liền đang tạo ra các xu hướng ấm lên do quá trình đô thị hóa ngày càng tăng (hiệu ứng đảo nhiệt đô thị, UHI). Hiện hành “đồng hóa” các kỹ thuật điều chỉnh dữ liệu nhiệt kế không cố gắng điều chỉnh các xu hướng đô thị một cách rõ ràng để phù hợp với các xu hướng nông thôn, mặc dù tôi cho rằng chúng thực hiện chức năng này nếu hầu hết các trạm ở nông thôn. Thay vào đó, chúng giống như các bài tập thống kê “xây dựng sự đồng thuận” trong đó đa số sẽ thắng. Vì vậy, nếu hầu hết các trạm bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng UHI ngày càng tăng, ở các mức độ khác nhau, thì những trạm này không bắt buộc phải phù hợp với các trạm nông thôn. Thay vào đó, điều ngược lại xảy ra. Ví dụ, ở Mỹ các Watts và cộng sự. phân tích của dữ liệu trạm cho thấy bộ dữ liệu đồng nhất của Hoa Kỳ (USHCN) tạo ra các xu hướng nhiệt độ lớn bằng với các xu hướng được tạo ra bởi các trạm có vị trí tồi tệ nhất về các nguồn nhiệt giả. Họ còn phát hiện ra rằng việc chỉ sử dụng các vị trí nhiệt kế có vị trí tốt sẽ dẫn đến giảm đáng kể xu hướng nhiệt độ so với bộ dữ liệu đồng nhất được sử dụng rộng rãi.

Tôi coi đồng nhất hóa là một cách tiếp cận hộp đen không giải quyết được sự nóng lên giả trong các bản ghi nhiệt kế do quá trình đô thị hóa lan rộng theo thời gian. Cách tiếp cận của tôi đã khác: Ghi lại sự khác biệt về nhiệt độ tuyệt đối giữa các cặp trạm và liên hệ điều đó với một số đo lường độc lập về sự khác biệt trong quá trình đô thị hóa. Bộ dữ liệu toàn cầu dựa trên Landsat về các khu vực “đã xây dựng” (mà tôi tạm gọi là các biện pháp đô thị hóa) cung cấp Cơ hội sửa sai để đô thị hóa trong dữ liệu nhiệt kế kéo dài từ những năm 1970 (khi loạt vệ tinh Landsat bắt đầu).

Khu vực tập trung chính của tôi để bắt đầu là miền đông nam Hoa Kỳ, một phần vì người đồng nghiên cứu của tôi, John Christy, là nhà khí hậu học của bang Alabama, và tôi được tài trợ một phần thông qua văn phòng đó. Nhưng tôi cũng đang kiểm tra các khu vực khác. Cho đến nay, tôi đã thực hiện một số phân tích sơ bộ cho Vương quốc Anh, Pháp, Úc, Trung Quốc và Canada. Ở đây tôi sẽ hiển thị một số kết quả ban đầu cho Canada.

Bước đầu tiên là định lượng, từ các trạm có khoảng cách gần nhau, sự khác biệt về nhiệt độ trung bình hàng tháng giữa các khu vực đô thị hơn và nông thôn hơn. Bộ dữ liệu nhiệt độ tôi đang sử dụng là Cơ sở dữ liệu bề mặt tích hợp hàng giờ toàn cầu (ISD), được lưu trữ liên tục tại NOAA/NCEI. Dữ liệu bị chi phối bởi các quan sát hoạt động hàng giờ (hoặc 3 giờ) được thực hiện để hỗ trợ ngành hàng không tại các sân bay trên khắp thế giới. Chúng chủ yếu (nhưng không hoàn toàn) độc lập với các phép đo tối đa và tối thiểu (Tmax và Tmin) tạo nên các bộ dữ liệu nhiệt độ toàn cầu đồng nhất và được sử dụng rộng rãi khác. Ưu điểm của bộ dữ liệu ISD là độ phân giải thời gian hàng giờ, cho phép điều tra kỹ lưỡng hơn về hiệu ứng ngày và đêm, đồng thời thiết bị đo đạc và bảo trì tốt hơn để hỗ trợ an toàn hàng không. Một nhược điểm là không có nhiều trạm trong bộ dữ liệu so với bộ dữ liệu Tmax/Tmin.

Như tôi đã thảo luận trong bài đăng cuối cùng của mình về chủ đề này, một thành phần quan trọng đối với phương pháp của tôi là bộ dữ liệu đô thị hóa toàn cầu có độ phân giải cao (1 km) tương đối gần đây có nguồn gốc từ các vệ tinh Landsat từ năm 1975 như một phần của EU. Định cư con người toàn cầu (GHS) dự án. Điều này cho phép tôi so sánh các trạm lân cận để định lượng mức độ ấm của đô thị có liên quan đến sự khác biệt trong quá trình đô thị hóa như được chẩn đoán từ hình ảnh Landsat của các cấu trúc “xây dựng”.

Nhiệt độ mùa hè giữa thành thị và nông thôn ở Canada

Canada là một quốc gia chủ yếu là nông thôn, với các trạm theo dõi nhiệt độ rải rác khắp nơi. Hầu hết dân số (nơi có hầu hết các nhiệt kế) tập trung dọc theo bờ biển và đặc biệt là dọc theo biên giới Hoa Kỳ. Có tương đối ít sân bay so với quy mô của đất nước, điều này hạn chế số lượng trận đấu giữa nông thôn và thành thị mà tôi có thể thực hiện.

Đối với khoảng cách tối đa 150 km giữa các cặp trạm, cũng như một số thử nghiệm khác để đưa vào (ví dụ: chênh lệch độ cao giữa các trạm dưới 300 m), Hình 1 cho thấy sự khác biệt về nhiệt độ trung bình và giá trị đô thị hóa dựa trên Landsat trung bình của khu vực đối với ( a) 09 UTC (đêm muộn) và (b) 21 UTC (buổi chiều). Những thời điểm này được chọn để tính gần đúng thời gian của nhiệt độ tối thiểu và tối đa (Tmin và Tmax) tạo nên các bộ dữ liệu nhiệt độ toàn cầu khác, vì vậy tôi có thể so sánh với chúng.

Như các nghiên cứu khác đã ghi nhận, hiệu ứng UHI đối với nhiệt độ lớn hơn vào ban đêm, khi năng lượng mặt trời được mặt đường hấp thụ vào lòng đất (có độ dẫn nhiệt cao so với đất hoặc thảm thực vật) được giải phóng vào không khí và bị giữ lại trên thành phố bởi sự ổn định của lớp ranh giới về đêm và gió yếu hơn so với ban ngày. Đối với tập hợp giới hạn các cặp đài Canada này, độ lệch ấm UHI là 0,21 độ. C trên 10% đô thị hóa trong ngày và 0,35 độ. C trên 10% vào ban đêm.

Tiếp theo, nếu chúng ta áp dụng các mối quan hệ này vào dữ liệu đô thị hóa và nhiệt độ hàng tháng tại ~70 trạm riêng lẻ nằm rải rác khắp Canada, chúng ta sẽ biết được mức độ đô thị hóa ngày càng tăng đã ảnh hưởng đến xu hướng nhiệt độ. (LƯU Ý: các mối quan hệ trong Hình 1 chỉ áp dụng theo nghĩa trung bình và vì vậy không biết chúng áp dụng tốt như thế nào đối với các trạm riêng lẻ trong các bảng bên dưới.)

Trên khoảng 70 trạm của Canada, 10 trạm có xu hướng nóng lên giả được chẩn đoán lớn nhất (1978-2022) được liệt kê bên dưới. Lưu ý rằng các xu hướng thô có sự thay đổi đáng kể, một số trong số đó có thể không liên quan đến thời tiết hoặc khí hậu (thay đổi về thiết bị, địa điểm, v.v.). Bảng 1 là kết quả ban đêm, Bảng 2 là kết quả ban ngày.

BẢNG 1: Xu hướng nhiệt độ ban đêm đô thị hóa nhiều nhất (1978-2022)

Calgary, Ottawa, Windsor, Montreal và Edmonton là năm địa điểm nhà ga có tốc độ đô thị hóa gia tăng cao nhất kể từ những năm 1970 được đo bằng Landsat, và do đó có tốc độ nóng lên giả tạo lớn nhất kể từ năm 1978 (thời gian sớm nhất mà tôi có được nhiệt độ hàng giờ dữ liệu). Tính trung bình trên 10 địa điểm có tốc độ tăng trưởng cao nhất, 48% xu hướng ấm lên trung bình được ước tính là do riêng quá trình đô thị hóa.

Bảng 2 cho thấy các kết quả tương ứng đối với nhiệt độ buổi chiều mùa hè, mà từ Hình 1, chúng ta biết rằng có hiệu ứng UHI yếu hơn so với nhiệt độ ban đêm.

BẢNG 2: Xu hướng nhiệt độ buổi chiều đô thị hóa nhiều nhất (1978-2022)

Đối với top 10 trạm đô thị hóa nhiều nhất trong Bảng 2, mức giảm trung bình của xu hướng ấm lên vào buổi chiều quan sát được là 20%, so với 48% đối với xu hướng ban đêm.

So sánh với Dữ liệu CRUTem5 ở SE Alberta

Làm thế nào để các kết quả trong Bảng 1 ảnh hưởng đến các xu hướng nóng lên được báo cáo rộng rãi trên khắp Canada? Do Canada chủ yếu là vùng nông thôn với chỉ các phép đo thưa thớt, điều đó sẽ khó xác định từ dữ liệu có sẵn. Nhưng chắc chắn rằng ý thức của công chúng về các vấn đề biến đổi khí hậu bị ảnh hưởng nặng nề bởi điều kiện nơi họ sống và hầu hết mọi người sống ở các khu vực đô thị hóa.

Là một thử nghiệm duy nhất về việc sử dụng các phép đo nhiệt độ chủ yếu dựa trên sân bay này để theo dõi khí hậu, tôi đã kiểm tra khu vực phía đông nam Alberta được giới hạn bởi các vĩ độ/kinh độ 50-55N và 110-115W, bao gồm Calgary và Edmonton. Khu vực so sánh được xác định bởi bộ dữ liệu nhiệt độ CRUTem5 được IPCC chấp thuận, báo cáo dữ liệu trung bình trên 5 độ. lưới vĩ độ/kinh độ.

Có 4 trạm trong tập dữ liệu của tôi ở khu vực này và việc lấy trung bình dữ liệu nhiệt độ thô của 4 trạm tạo ra xu hướng (Hình 2) về cơ bản giống với xu hướng được tạo bởi tập dữ liệu CRUTem5, có các phương pháp đồng nhất hóa rộng rãi và (có lẽ) nhiều trạm hơn (thường bị giới hạn về thời gian ghi chép, do đó phải được ghép lại với nhau). Mức độ đồng ý cao này ít nhất là một phần ngẫu nhiên.

Áp dụng các hiệu chỉnh đô thị hóa từ Hình 1 (lớn đối với Calgary và Edmonton, nhỏ đối với Cold Lake và Red Deer) dẫn đến xu hướng nhiệt độ trung bình của khu vực giảm trung bình 20%. Điều này hỗ trợ cho tuyên bố của tôi rằng các quy trình đồng nhất hóa được áp dụng cho bộ dữ liệu Tmax/Tmin toàn cầu đã không điều chỉnh xu hướng đô thị theo xu hướng nông thôn, mà thay vào đó thể hiện sự điều chỉnh “biểu quyết” trong đó tập dữ liệu bị chi phối bởi các trạm có tốc độ đô thị hóa ngày càng tăng sẽ chủ yếu giữ lại các đặc điểm xu hướng của UHI- các địa điểm bị ô nhiễm.

kết luận

Các thành phố của Canada cho thấy hiệu ứng đảo nhiệt đô thị đáng kể vào mùa hè, đặc biệt là vào ban đêm và các ước tính về tốc độ đô thị hóa gia tăng dựa trên Landsat cho thấy rằng điều này đã gây ra một thành phần nóng lên giả tạo của các xu hướng nhiệt độ được báo cáo, ít nhất là đối với các địa điểm có quá trình đô thị hóa gia tăng. Một phép so sánh hạn chế ở Alberta cho thấy vẫn còn xu hướng nóng lên của đô thị trong bộ dữ liệu CRUTem5, phù hợp với các bài đăng trước đây của tôi về chủ đề này và công việc được thực hiện bởi những người khác.

Vấn đề này rất quan trọng vì chính sách năng lượng hợp lý phải dựa trên thực tế chứ không phải nhận thức. Trong chừng mực mà các ước tính về sự nóng lên toàn cầu bị phóng đại, thì các quyết định về chính sách năng lượng cũng sẽ như vậy. Như nó là, có bằng chứng (ví dụ như nơi đây) rằng các mô hình khí hậu được sử dụng để hướng dẫn chính sách tạo ra sự nóng lên nhiều hơn mức quan sát được, đặc biệt là vào mùa hè khi nhiệt độ quá cao là vấn đề đáng lo ngại. Nếu sự nóng lên quan sát được thậm chí còn ít hơn so với báo cáo, thì các mô hình khí hậu ngày càng trở nên không liên quan đến các quyết định chính sách năng lượng.