Wyjątkowo zimny maj

June 1, 2020

Tegoroczny maj skonfundował nieco naszych rodzimych denialistów klimatycznych, powodując masowe zwątpienie w realność zjawiska globalnego ocieplenia.

Przyznam że nigdy nie rozumiem , co kryje się za pytaniami, gdzie się podziało globalne ocieplenie. Czy pytający naprawdę wierzą, że wzrost średniej temperatury planety nie miał miejsca? Czy też może są przekonani, że w Polsce akurat to zjawisko nie zachodzi? Jeśli traktują jakieś zjawisko pogodowe jako dowód obalający hipotezę ocieplenia klimatu, to przecież powinni mieć jakąś hipotezę alernatywną, która lepiej oddaje ich wierzenia i opinie. I przyznaję, spotkałem się w internecie z przypadkami, gdy ktoś przekonywał mnie, że tak naprawdę nie wiadomo, czy zmiana klimatu w ogóle jest obserwowana, ale jakoś większość denialistów przez większą część roku będzie gotowa zarzekać się, że “nikt poważny nie kwestionuje samego globalnego ocieplenia”

Czy można potraktować pojedyncze zjawisko pogodowe jako dowód obalający hipotezę ocieplenia klimatu? Jak najbardziej.

Wystarczy takie wybrać zdarzenie pogodowe, którego zajście byłoby (bardzo) mało prawdopodobne przy danym klimacie. Przykładowo, gdybyśmy wzięli mapę temperatury atmosfery z pojedynczego dnia 21 tysięcy lat temu, i wybrali z niej nawet niewielki wycinek odpowiadający terytorium współczesnej Polski, to zapewne nawet osoba która z klimatologią i paleoklimatologią nie miała nic do czynienia zauważyłaby, że coś z tą pogodą jest nie tak. Ktoś o większym doświadczeniu mógłby natomiast wywnioskować, że system klimatyczny który to zjawisko pogodowe wytworzył, wyglądał drastycznie inaczej niż obecny: na przykład sporą powierzchnię lądów półkuli północnej pokrywał kilkukilometrowy lądolód.

Przekładając to na język statystyki (będę używać interpretacji częstotliwościowej, ale analogiczne rozumowanie można przeprowadzić i z użyciem Bayesa), w najprostszym przypadku mamy jakiś rozkład odpowiadający hipotezie, którą chcemy sfalsyfikować, i zdarzenie gdzieś na krańcu tego rozkładu. Jeśli jest ono odpowiednio ekstremalne — to znaczy, gdyby znikome było prawdopodobieństwo jego zaobserwowania jeśli hipoteza jest prawdziwa — możemy naszą hipotezę odrzucić.

Czy tegoroczny maj jest takim zdarzeniem? Czy faktycznie był on wyjątkowo zimny?

Można to ocenić na kilka sposobów. Jeśli jesteśmy bardzo leniwi, możemy wykorzystać to, że rozkład anomalii miesięcznych z ostatnich kilkudziesięciu lat da się modelować jako trend liniowy (“ocieplenie klimatu”) plus biały szum gaussowski (“pogoda”). Jeśli to założenie akceptujemy, łatwo jest obliczyć, że tegoroczny maj wypadał około 2 odchylenia standardowe poniżej linii trendu wieloletniego, a prawdopodobieństwo zaobserwowania co najmniej tak ekstremalnego zdarzenia wynosiło 2.3%.

Czy 2.3% to dużo? Zależy od kontekstu. Nie ma przecież nic wyjątkowego w tym, że to akurat maj był chłodniejszy a kwiecień nie; gdyby było na odwrót, denialiści klimatyczni pytaliby się miesiąc temu, czy globalne ocieplenie już się skończyło. Innymi słowy, mamy do czynienia tutaj z problemem porównań wielokrotnych, kiedy wykonujemy ten sam test statystyczny więcej niż raz, co oczywiście zwiększa prawdopodobieństwo zaobserwowania interesującego nas zdarzenia. Traktując każdy miesiąc jako zdarzenie niezależne (co nie jest prawdą, ale uwzględnienie autokorelacji tylko nieznacznie zmieni wynik), wychodzi nam, że prawdopodobieństwo że jakiś miesiąc (albo miesiące) jest 2 odchylenia standardowe poniżej linii trendu wynosi około 24% rocznie, 42% w ciągu 2 lat, 56% w ciągu 3 lat, 75% w ciągu 5 lat, i 94% w ciągu dekady. Jeśli więc nie obserwujemy takich zimnych anomalii częściej niż raz na kilka lat — a nie obserwujemy — to nie mamy powodów aby odrzucić nasze początkowe założenie o liniowym trendzie wzrostowym, a zatem i ocieplaniu się klimatu.

Alternatywnie, możemy też zapytać, jak prawdopodobne jest zaobserwowanie zdarzenia “najchłodniejszy od 29 lat miesiąc”. Przyjmując podobne założenia co poprzednio, można oszacować że w przypadku maja prawdopodobieństwo to wynosi 1.8%, co jest wynikiem zbliżonym do poprzedniego. Oczywiście, im dłuższego rekordu wymagamy, tym mniej prawdopodobna jest jego realizacja, i z tego właśnie powodu nie rejestrujemy już, w odniesieniu do wartości miesięcznych, bezwzględnych rekordów zimna.

Prawdopodobieństwo pobicia n-letniego rekordu dla różnych wartości trendu liniowego (wyrażonych w odchyleniach standardowych składników resztowych na rok). Panel górny: rekordy zimna, panel dolny: rekordy ciepła. Linie przerywane pokazują dane dla maja (dane z okresu 1950-2020) i długości rekordu wynoszącej 29 lat.

Dla porównania, prawdopodobieństwo zaobserwowania najcieplejszego od 29 lat maja wynosi już 5.6%, a dla dłuższych rekordów nie spada poniżej 4.3%. Oznacza to, że przy ocieplającym się klimacie prawdopodobieństwo zarejestrowania nowego, bezwzględnego rekordu gorąca nie zmniejsza się, i faktycznie rekordy takie padają regularnie.

Dlatego też czerwiec 2019 był w Polsce najcieplejszy od 238 lat, a maj 2020 był najzimniejszy tylko od lat 29.