Dove trovare Dati meteo storici

L'accesso a dati meteo storici affidabili è la base di qualsiasi studio sul clima. I dataset disponibili oggi coprono più di un secolo in alcune regioni, offrendo ricchi record di temperatura, precipitazioni, vento e pressione atmosferica. Le fonti più autorevoli sono mantenute da agenzie governative, organizzazioni intergovernative e gruppi di ricerca accademici.

Amministrazione Nazionale Oceanica e Atmosferica (NOAA)

NOAA gestisce i Centri Nazionali per l’Informazione Ambientale (NCEI), che detiene il più grande archivio di dati climatici al mondo. Il loro Global Historical Climatology Network (GHCN)] fornisce record giornalieri e mensili da decine di migliaia di stazioni meteo in tutto il mondo.

Valutazione del clima e Dataset (ECA&D)

Il progetto ECA&D, coordinato dal Royal Netherlands Meteorological Institute (KNMI), fornisce dati di osservazione giornalieri per oltre 200 stazioni in tutta Europa. Esso comprende indici per eventi estremi come le onde di calore, le precipitazioni pesanti e i giorni di gelo. Il ECA&D sito web[]] offre un'interfaccia di mappa facile utilizzo per selezionare stazioni e scaricare i dati in formati di testo o NetCDF particolarmente utili.

Centro di ricerca NASA Langley

]CERES[] [Clouds and the Earth’s Radiant Energy System] project e MERRA-2 la rianalisi fornisce dati climatici globali dal 1980 in poi.

Organizzazione meteorologica Mondiale (WMO)

Il WMO coordina il Global Observing System (GOS), che standardizza la raccolta dei dati in 193 paesi membri. Mentre il WMO stesso non ospita dati grezzi, fornisce linee guida e collegamenti ai servizi meteorologici nazionali.

Servizio di Cambiamento Climatico Copernicus (C3S)

Il programma Copernico dell’Unione Europea offre la rianalisi ERA5, che fornisce previsioni oraria di variabili atmosferiche dal 1940 al presente. ERA5 è ampiamente considerato come uno dei prodotti di rianalisi più completi e precisi, che copre l’intero globo su una griglia di 30 chilometri.

Accesso ai dati

Una volta individuata la fonte, il processo di accesso ai dati storici del tempo può essere suddiviso in quattro fasi chiare. Ogni passo richiede un'attenta attenzione al formato dei dati, alla risoluzione temporale e alla copertura spaziale.

Passo 1: Scegli il tuo tipo di dati e il periodo

Per l’analisi di tendenza a lungo termine, i dati mensili sono spesso sufficienti, mentre gli studi di eventi estremi richiedono valori giornalieri o sub-daily. Inoltre, determinare l’inizio e la fine degli anni. Molti set di dati hanno record incompleti prima del 1900, soprattutto nelle regioni in via di sviluppo. Ad esempio, il GHCN di NOAA include alcune stazioni del 1700, ma la copertura globale diventa densa solo dopo il 1950.

Fase 2: Selezionare Regione geografica e stazioni

La maggior parte dei portali consente di selezionare i dati tramite rettangolo di latitudine/longitude, paese o cliccando su una mappa. Per i dati basati sulla stazione, è possibile cercare per nome della stazione o ID.

  • Consistenza della stazione:[] Stazioni preferite con pochi vuoti nel record. Alcuni indici riportano la percentuale dei dati mancanti.
  • Proximity to study site: Per gli studi locali, utilizzare la stazione più vicina che ha un record abbastanza lungo.
  • Bandiere di qualità:[ Molti set di dati includono bandiere di controllo di qualità che indicano se un valore passato o assegni non riusciti.

Passo 3: Scaricare in Formato appropriato

I formati comuni per i dati meteorologici storici includono:

  • CSV (Valori separati dalla Comma): Facile da aprire in fogli di calcolo o caricare in Python/R. Adatto per piccoli set di dati.
  • NetCDF (Network Common Data Form):[] Formato auto-descrivibile che memorizza array multidimensionali.
  • JSON:] Spesso usato nelle risposte alle API. Buon per gli strumenti basati sul web ma meno comune per grandi archivi.
  • GRIB:[]] Standard in meteorologia per le uscite del modello NWP.

Per la maggior parte degli studi storici, CSV o NetCDF sarà sufficiente. Se si utilizza il CDS Copernicus, è possibile richiedere i dati in NetCDF con opzioni per variabili specifiche e livelli di pressione.

Passo 4: Controllare la licenza di dati e la citazione

I dati NOAA sono generalmente nel dominio pubblico. I dati Copernicus richiedono l'attribuzione e possono avere specifiche condizioni di licenza per l'uso commerciale. I dati citati sono adeguati per garantire la riproducibilità. La maggior parte dei fornitori offrono un formato di citazione raccomandato nella loro documentazione.

Utilizzo di dati storici meteo

Dopo aver scaricato i dati, inizia il lavoro reale. I record meteorologici grezzi sono raramente pronti per l'analisi immediata. È necessario pulire, rimodellare e convalidare i dati prima di trarre conclusioni. Le sottosezioni seguenti delineano le tecniche essenziali.

Pulizia e riempimento dei dati

I registri storici contengono spesso valori mancanti, outlier o addirittura bandiere deliberatamente codificate (ad esempio, 9999 per mancante).

  • Rimovi o imputi i valori mancanti:[] Se una stazione ha meno del 30% i dati mancanti, è possibile riempire le lacune utilizzando l'interpolazione (ad esempio, l'interpolazione lineare per la temperatura) o utilizzando i dati delle stazioni vicine.
  • Controllo per i pilastri:[] Valori di bandiera che cadono al di fuori di tre deviazioni standard dal mezzo mensile.
  • L'omogeneizzazione:[] Le stazioni possono muoversi o cambiare gli strumenti nel tempo, introducendo salti artificiali. Utilizzare strumenti come il [RHtest] pacchetto in R o HOMER]]]] software per rilevare e regolare le omogeneità.

Visualizzazione dei dati

La visualizzazione dei dati consente di individuare le tendenze, i cicli e le anomalie in anticipo. I seguenti strumenti e tecniche sono ampiamente utilizzati negli studi climatici:

  • Trame di serie temporali:[[] Temperatura di trama o precipitazioni contro il tempo per osservare le tendenze a lungo termine.
  • Heatmaps:[] Mostra anomalie della temperatura mensili durante gli anni, rivelando rapidamente periodi di riscaldamento o spostamenti decadali.
  • Histograms and box plots:[] Esaminare la distribuzione dei dati giornalieri. Utile per analizzare i cambiamenti nelle soglie estreme (ad esempio, numero di giorni superiori a 30°C).
  • Mapping:[]] Usa mappe di contorno o trame di colore grigliate per visualizzare i modelli spaziali di tendenze (ad esempio, cambiamento di temperatura per decennio).

In Python, librerie come Matplotlib], ]Seaborn], e Cartopy gestire la maggior parte delle attività di visualizzazione.

Analisi delle tendenze

Il metodo più semplice è la regressione lineare dei valori annuali o mensili contro il tempo. Tuttavia, si dovrebbe considerare l'autocorrelazione nei dati climatici utilizzando La pendenza di Sino o Mann-Kendall test, entrambi non parametrici e robusti per gli outlier.

Quando si studiano precipitazioni, si noti che le tendenze sono spesso non lineari e influenzate da grande variabilità naturale (ad esempio, El Niño-Southern Oscillation).

Confronto tra regioni e periodi

le anomalie rispetto ad un periodo di base (1981-2010 è comune). Le anomalie eliminano le differenze assolute a causa di latitudine o di elevazione, rivelando se una posizione è riscaldante o raffreddamento rispetto alla sua storia.

Quando si effettuano confronti spaziali, assicurarsi che i dati siano sulla stessa griglia o riprogettati ad un sistema di coordinate comune. I set di dati di analisi come ERA5 forniscono già campi grigliati globali, rendendo il confronto semplice.

Applicazioni in Studi sul Clima

I dati storici meteorologici sono la colonna portante di numerose aree di ricerca, di seguito sono quattro applicazioni principali che dimostrano il valore pratico di questi dataset.

Valutare le tendenze di temperatura e di precisione a lungo termine

L’uso più fondamentale è quello di documentare come il clima è cambiato negli ultimi 100-150 anni. Ad esempio, il record di temperatura globale di NOAA mostra un aumento di circa 1,1°C dal 1880.

Comprendere eventi meteorologici estremi

I dati storici permettono agli scienziati di mettere in contesto gli estremi recenti. La 2021 Pacific Northwest fustellata, per esempio, era finora al di fuori della gamma storica che ha sollevato domande circa l'adeguatezza dei modelli climatici esistenti. Utilizzando i record di temperatura giornalieri che tornano al 1900, i ricercatori hanno calcolato che tale evento aveva un periodo di ritorno stimato di migliaia di anni in condizioni climatiche pre-industriali.

Modelli futuri scenari climatici

I dati storici vengono utilizzati per convalidare e calibrare i modelli climatici. Prima di proiettare le condizioni future, i modelli vengono eseguiti nel periodo storico (ad esempio, 1850–2014) e confrontati con le osservazioni. Le differenze aiutano i modellisti a migliorare le parametrizzazioni. I prodotti di rianalisi come ERA5 sono particolarmente preziosi per la valutazione dei modelli, perché forniscono campi continui e fisicamente costanti.

Decisioni di politica d'informazione

I governi e i pianificatori della città si affidano ai dati storici del clima per prendere decisioni basate su prove. Ad esempio, gli standard di progettazione delle infrastrutture (ad esempio, la capacità di drenaggio delle tempeste, il carico termico della costruzione) sono derivati dalla temperatura storica e dagli estremi delle precipitazioni.

Flusso di lavoro pratico per uno studio sul clima

Per legare tutto insieme, ecco un flusso di lavoro passo per passo che è possibile adattare per il proprio modulo di ricerca o insegnamento.

  1. Definisci la domanda di ricerca. Ad esempio, “La frequenza delle onde di calore nell’Europa centrale è aumentata dal 1960?”
  2. Seleziona la fonte di dati.[] Scegliere ECA&D per i dati della stazione o ERA5 per la rianalisi grigliata.
  3. Scarica i dati.] Usa il portale del provider (ad esempio, CDS per ERA5, mappa ECA&D) e seleziona variabili rilevanti (periodo massima temperatura, mesi estivi).
  4. Dati regolari.] Rimuovere le stazioni con valori mancanti >20%. Applicare l'omogeneizzazione se l'omogeneità a lungo termine è critica.
  5. Definire un indice di onde di calore. Definizioni comuni: almeno tre giorni consecutivi con temperature superiori al 90esimo per cento del periodo di base.
  6. Calcola la frequenza dell'onda di calore all'anno.[ Usa Python (Panda) o R (dplyr) per contare gli eventi all'estate.
  7. Analizzare la tendenza.[ Applicare Mann-Kendall test e la pendenza di Sen per determinare se il cambiamento è significativo.
  8. Visualizzare i risultati.[] Trama frequenza annuale dellaonda di calore con una linea di tendenza aderente.
  9. Interpreta e cita.[ Discutere le implicazioni nel contesto del cambiamento climatico regionale e citare le fonti di dati originali.

Sfide e migliori pratiche

Un'altra sfida comune è il cambiamento dei dati, le stazioni si muovono e osservano le pratiche si evolvono. Per mitigare questo, utilizzare sempre set di dati omogeneizzati se disponibili. Ad esempio, i Global Historical Climatology Network-Monthly (GHCN-M) includono modifiche per i dati di tipo "di tipo "di tipo "di"

Le migliori pratiche includono: documentare ogni passo di elaborazione dei dati, utilizzare il controllo della versione per il vostro codice e i dati, condividere i set di dati derivati quando possibile, e sempre cross-check valori estremi contro eventi noti (ad esempio, confrontare un'onda di calore record con i rapporti di notizie locali).