scinquisitor (scinquisitor) wrote,
scinquisitor
scinquisitor

  • Mood:

Насколько беспрецедентно потепление?

Я не являюсь специалистом в области климатологии, но я немного разбираюсь в статистике. Я уже давно искал какие-нибудь сырые температурные данные, которые лежали бы в открытом доступе, чтобы своими глазами посмотреть растет ли температура хоть где-нибудь и, если растет, то насколько сильно.

К сожалению, однородных данных по глобальным температурам я не нашел, но я нашел данные измерений среднегодовых температур по ряду городов России, находящиеся в свободном доступе. Вот ссылка на исходные архивы для тех, кто захочет воспроизвести мой анализ: www.pogoda.ru.net/file.htm

Если существует глобальное потепление, оно, по определению, должно касаться и российских городов. Иначе это какое-то не очень глобальное явление. Найденные мной данные интересны тем, что для некоторых городов, например, для Санкт-Петербурга, существуют измерения среднегодовой температуры, скажем, 200-летней давности. Это означает, что можно не только сравнить температуру сегодня и 50 лет назад, но и посмотреть насколько рост температуры за последние 50 лет отличается от роста температуры за такие же 50 лет, но столетием раньше т.е. до того, как началось бурное развитие промышленности, увеличившее выбросы антропогенного углекислого газа, который многие считают виновником потепления.

Ниже приведены четыре графика. Два для Санкт-Петербурга, два для Екатеринбурга. Для этих городов имеется наибольшее число измерений среднегодовой температуры. Из графиков видно, что, действительно, существует положительная тенденция роста среднегодовой температуры, как в Санкт-Петербурге (за последние 50 лет) так и в Екатеринбурге (за последние 30 лет; примечание: там просто есть пробелы в данных, поэтому не удается взять ровно такой же интервал в 50 лет для Екатеринбурга, но это не влияет на результаты).

Санкт-Петербург

Екатеринбург

Помните, как на уроках алгебры писали уравнение прямой y = k*x + b? Вот это "к" - тангенс угла, под которым данная прямая пересекает ось X, или "угловой коэффициент".  Если прямая - прямая регрессии т.е. прямая, которая ближе всего лежит к некоторому набору точек, то "к" - так же называют коэффициентом линейной регрессии. Если " больше нуля, то прямая идет вверх, если к меньше нуля, то вниз, а если " равно нулю, прямая идет параллельно оси Х.

Коэффициент линейной регрессии изменений температуры в обоих городах близок по значениям. В первом случае  средний прирост температуры составляет 0.0381 градуса в год, а во втором случае 0.0257 градуса в год. То есть за 15-20 лет, температура в этих городах должна вырасти примерно на пол-градуса.

Так же из графиков видно, что эти коэффициенты превышают таковые, посчитанные по данным, смещенным на 100 лет в прошлое, во времена до появление развитой индустриальной промышленности (0.0213 < 0.0381 и 0.0214 < 0.0257 соответственно). То есть средний рост температуры за год сегодня, казалось бы, превышает прирост температуры за год, столетием назад.

Но из курса математической статистики, я знаю, что коэффициенты регрессии, полученные таким образом, не точны. В любых данных полно шума, есть случайные отклонения и разброс. В ряде случаев ошибку, можно оценить. В таких ситуациях, корректней работать не с коэффициентом регрессии, а с доверительным интервалом коэффициента регрессии. Если мы говорим, что 95%-ым доверительным интервалом коэффициента регрессии является интервал от 1 до 2, это значит, что с вероятностью 95% реальное значение данного коэффициента находится между значениями 1 и 2.

Грубо говоря, мы не можем сказать точно, как проходит прямая, но мы можем указать две прямые (с двумя разными коэффициентами регрессии) между которым искомая прямая зажата с заданной вероятность. 95%-ый доверительный интервал - это некий стандартный порог. Как правило, используют либо 95%-ый доверительный интервал, либо 99% доверительный интервал (более широкий).

Давайте посчитаем 95%-ый доверительный интервал для коэффициента линейной регрессии на графиках роста температуры в Петербурге за последние 50 лет и в Екатеринбурге за последние 30 лет.

Для Санкт-Петербурга 95%-ый доверительный интервал это (0.0196;0.0566). Для Екатеринбурга это (0.0175; 0.0339). Т.е. с вероятностью 95% мы знаем, что если данная тенденция роста температуры сохранится, мы можем ожидать потепление на 0.2 - 0.6 градуса в Санкт-Петербурге, и 0.2 - 0.4 градуса в Екатеринбурге за следующие 10 лет. Доверительный интервал, в обоих случаях, не пересекает ноль, то есть мы знаем, с большой уверенностью, что температура, действительно, растет. Для меня это до сих пор не было очевидным.

Теперь самое интересное наблюдение.

Значение коэффициента линейной регрессии для контрольных наборов данных, т.е. для периодов 1840-1910 и 1860-1910 для Санкт-Петербурга и Екатеринбурга соответственно, попадают внутрь доверительных интервалов для коэффициентов линейной регрессии, посчитанных по данным более современных измерений в периоды 1940-2010 и 1960-2010 соответственно. 

Смотрите: 0.0214 попадает в интервал (0.0175; 0.0339), а 0.0213 попадает в интервал (0.0196;0.0566). Это значит, что мы не можем сказать, что текущие коэффициенты регрессии статистически значимо отличаются от тех, что имелись столетием ранее. Иными словами, потепление в Санкт-Петербурге за период 1940-2010 статистически не отличается от потепления  в период 1840-1910. И потепление в Екатеринбурге за период 1960-2010 статитстически не отличается от потепления в период 1860-1910. А теперь, вспомним, что в период 1840-1910 никакого бурного развития промышленность не было и не было "огромных выбросов антропогенного углекислого газа". Т.е. да потепление есть, но статистически оно не более выражено, чем потепление, которого было за 100 лет до него, без участия человека.

Мне кажется, что данное наблюдение, по меньшей мере интересно. Я не берусь утверждать, что эти данные можно экстраполировать на весь земной шар - это не так. Я не знаю, какой статистический анализ показывает, что глобальное потепление сегодня как-либо значимо превосходит те потепления, которые встречались раньше, без участия человека (климатологические модели, на которые ссылаются, для меня недостаточно прозрачны, чтобы я мог в них разобраться). Если какой-то анализ для глобальных температур дает иные результаты, а именно, статистически значимые, мне интересно, почему для проанализированных российских городов это не так. Мне так же было бы интересно провести аналогичный анализ для других городов, не только в России, если найдутся данные. Критика и обсуждение данных идей приветствуется




Tags: статистика
Subscribe
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic
  • 104 comments
Previous
← Ctrl ← Alt
Next
Ctrl → Alt →
Previous
← Ctrl ← Alt
Next
Ctrl → Alt →