Temperaturmålinger er mer komplisert enn man får inntrykk av i massemediene. Uttrykk som “aldri før er det målt…” brukes ofte ukritisk.
Ofte sammenligner man temperaturer over lengre tidsperioder, og over forskjellige målerplasseringer. I slike tilfeller er det viktig å forstå hva som kan påvirke verdiene, og om dette vil kunne påvirke slutningene vi kan trekke.
For å unngå feilslutninger – å måle “epler mot bananer” – så må man ofte “tukle” med dataen. Det vil si å justere for påvirkninger som gjør at verdiene ikke er sammenlignbare. Dette kalles for homogenisering.
Værstat har tidligere skrevet om utfordringene rundt kvalitetssikring av temperaturdata og homogenisering: Kan vi stole på temperaturdata fra Meteorologisk institutt?
Værstat har registrert at mange er skeptiske til justeringer som gjøres, eller rett og slett er uvitende om at slike justeringer i det hele tatt skjer eller hvorfor.
Forskningen bak
I denne artikkelen skal vi se nærmere på homogeniseringen av temperaturdata for Oslo. Det er blitt etablert en offisiell dataserie for Oslo som går helt tilbake til 1837. Den siste versjonen er basert på fagfellevurdert forskning publisert (Nordli et al. 2014, bak betalingsmur).
Utfordringen er at målestasjonene i Oslo er flyttet flere ganger, blant annet fra Observatoriet i Solli Plass til dagens plassering ved universitetet (Blindern). Den viktigste faktoren som endrer temperaturene ved slike flyttinger er høydemeter.
Mens Observatoriet ligger 25 meter over havet, så ligger Blindern høyere med 94 meter over havet. Dette gir betydelige utslag på temperaturmålingene.
Forskerene bruker et dataprogram kalt HomeR for å homogenitetsteste og “korrigere” temperaturserier. Verktøyet er et resultat av et felleseuropeisk arbeid for å standardisere metoder og verktøy for å homogenisere temperaturserier med hjelp av algoritmer.
Målet er ifølge svenske SMHI å forsikre seg om at temperaturserier vises som om den hadde blitt målt på samme plass, under samme forhold og med samme målermetoder gjennom hele perioden. Et viktig prinsipp er å teste temperaturserier mot andre nærliggende målestasjoner for å identifisere unaturlige brudd.
Du kan selv hente ut de homogeniseste verdiene for Oslo i verktøyet seklima.met.no. Velg tidsoppløsning “År”, og søk frem “Homogenisert middeltemperatur (år)”, og søk opp Oslo Blindern.
Det teoretisk grunnlaget
I denne saken skal vi få et forsøke å skape en relativt homogen temperaturserie gjennom å fokusere på høydemeterforskjellene.
Det er de adiabatiske prosessene som forklarer hvordan temperaturene endres ved høydemeterene. Enkelt forklart så synker lufttrykket når luften stiger, dette fører til at luften utvider seg og taper energi. Det fører igjen til lavere temperaturer.
Avhengig av hvor mettet luften er med vanndamp, så endrer temperaturen seg med mellom ca. 0,5 og 1 grad celcius per 100 meter.
Les mer om adiabatiske prosesser i denne artikkelen fra UiO.
Høydemeterjustere Oslos temperaturdata
Med denne kunnskapen i bakhånd og tilgang til en rekke dataserier fra forskjellige målestasjoner i Oslo fra 1837 til 2021 så kan vi gjøre en enkel test av homogeniseringsarbeidet.
Følgende stasjoner er benyttet i modellene nedenfor (med oppgitt høyde over havet):
Målet for høydemeterjusteringen er å justere temperaturseriene til 94 meter over havet. Da blir temperaturene mer sammenlignbare (sett bort fra andre forskjeller) med målerlokasjonen på Blindern som er plassert 94 meter over havet.
De interaktive visualiseringene i denne saken er best tilpasset PC-skjermer. Dersom de virker litt små, så kan man forstørre de ved å klikke på pilene nederst til høyre (da åpnes de i fullskjerm).
Ovenfor ser du de opprinnelig verdene per målestasjon (årsmiddel), skilt med forskjellige farger. Vi ser tydelig avvikene mellom målestasjonene, og spesielt ved Tryvann (som ligger over 500 meter over havet, som trekker ned temperaturene).
Øverst i grafen oppgis det justeringsfaktorer (satt til 0). Forsøk å klikke på de andre justeringsfaktorene for å justere høydemeterne til 94 meter over havet.
Klikker du på -0,2, så vil dette si at du reduserer målt temperatur med 0,2 grader per økte 100 meter. For Tryvann vil dette gi følgende regnestykke: -0,2 x (94 meter – 514 meter) / 100 = -0,2 x -420 / 100 = +0,84 grader. Det vil si at målt temperatur økes med 0,84 grader. Er det målt 5,0 grader, så antar man at temperaturen ville vært 5,84 grader dersom det var målt ved 94 moh. på samme tid.
Hvilken justeringsfaktor gir justerte temperaturer som gir temperaturer som sammenfaller tettest mellom temperaturseriene? Forsøk selv!
Neste interaktive visualisering gir samme data, men med et beregnet et gjennomsnitt av alle temperaturseriene (i blått).
Forsøk nå de forskjellige justeringsfaktorene og se hvilken som gir en temperaturserie som er nærmest observasjoner på Blindern (i sort).
Sammenligning med offisiell homogenisert temperaturserie
Det kan synes som justeringsfaktor på -0,55 grader per økte 100 meter gir de mest sammenfallende justerte temperaturene på årsbasis. Vi ser dette spesielt mellom observasjonene på Tryvann og Blindern, men også for målestasjonene mellom Tryvann, Bygdøy, Observatoriet og Blindern på 1930-tallet.
Alle temperaturjusteringene med justeringsfaktør -0,55 grader per økte 100 meter kan man se i tabellen nederst i saken.
Jeg har derfor laget en temperaturserie av gjennomsnittlige verdier ved justeringsfaktor på -0,55. Denne vises sammen med den offisielle homogeniserte temperaturserien (som man kan hente ut på seklima.met.no):
Den offisielle serien er markert i rød farge, mens den høydemeterjusterte (ved -0,55 / +100 meter) er markedert i blå farge i grafen ovenfor.
Her ser vi at seriene har meget sammenfallende verdier i perioden ca. 1900 til 2021. Det er naturlig i perioden etter 1937 hvor vi har målinger direkte fra Blindern, men verdiene er også sammenfallende før 1937, før målestasjonen var etablert.
Det vil si at selv uten målinger direkte fra Blindern, så kan man med rimelig sikkerhet anta hva målingene ville ha vært dersom man hadde målt på Blindern også før 1937.
Vi har også gjort en enkel kontroll av verdiene fra Blindern. Dersom det hadde vært andre faktorer som påvirker målingene på Blindern betydelig, så ville vi kunne se en gradvis avvikelse av høydemeterjusterte verdier fra Tryvann.
Hvorfor økende avvik før 1900?
Det er tydelig at det er et problem med målingene som er gjort på Observastoriet før 1900. Her avviker parallelle observasjoner selv om de er målt i nærheten av hverandre (Observatoriet Vindu og Hytte).
Forskningen bak homogenitetstestingen (Nordli et al. 2014), beskriver mulige instrumentfeil i perioden 1837 til 1921.
Fritt oversatt fra side 7 (kap. 4):
Ifølge metadata så ble de to Greiner-termomenterne som hadde blitt benyttet fra starten tatt ned for kalibrering februar 1921. Desverre så hadde begge kvikksølvdråper ved enden av rørene. Som følge av dråpene så viste termomenterne ca. 0,3 grader celcius for lavt.
Forskerne undersøkte om temperaturene i observasjonsprotokollene hadde blitt korrigert tidligere, men fant det sannsynlig at de ikke hadde blitt korrigert. Dette med grunnlag i sammenligninger med temperaturmålinger ved Torungen, Ås og Hamar i perioden 1883-1933.
Forskerne valgte for enkelthets skyld å legge til korrigeringer for instrumentfeilen for hele perioden 1837 til 1920. Det påpekes at man ikke kan være sikker på at feilen var tilstede helt fra man startet å bruke termomenterne i 1837.
Utfordringen med globale homogeniserte snitt-temperaturer
Værstat har laget denne artikkelen og interaktive visualisering og justering av data for å gi et innblikk i utfordringene homogeniseringsarbeidet forsøker å løse. Det er ikke et vitenskapelig arbeide, men underbygger at temperaturseriene i Oslo på årsbasis fra 1900 til 2021 synes å sammenfalle med en enkel høydemeterjustering.
Forskningen som gjøres er ofte lite tilgjengelig, og man benytter dataprogram og algoritmer som er vanskelig å forstå for allmennheten.
Utfordringen blir betydelig større ved store datasett som globale temperaturestimater. Da blir terskelen høyere for å reprodusere funn og ettergå justeringene som gjøres. Dersom det ikke er åpenhet og bred forståelse om dette og usikkerheten i estimatene, så kan det føre til mistro og mistillit til verdiene.
De globale estimatene er gjentatte ganger revidert gjennom endringer i beregningsmodellen og algoritmene.
Værstat har tidligere skrevet om endringene av HadCRUT-dataserien for globale temperatuerer. Gjennomgangen viser gjentatte administrative endringer: De menneskeskapte temperaturjusteringene
De administrative endringene bidro til påstander om at den tidligere beregnede pausen i global oppvarming kunne “glemmes”: Aftenposten erklærer at pausen i global oppvarming kan glemmes
Værstat har valgt å publisere homogeniserte temperaturserier for norske temperaturserier, da det er verdier som er etterprøvbare med realtivt lav terskel (slik vi ser eksempel på i denne saken). Justeringene er basert fagfellevurdert forskning og alle endringer er forklart. Det er fortsatt usikkerhet, men det kommer vi aldri unna da temperaturmålinger har mange feilkilder (spesielt lengre tilbake i tid).
Støtte Værstat?
Liker du innholdet i denne artikkelen, og vil lese mer om værstatistikk?
- Følg Værstat på Facebook, Twitter eller meld deg på nyhetsbrev for å bli minnet på når Værstat er ute med nytt innhold!
- Ønsker du å støtte Værstat økonomisk og bidra til flere slike artikler? Gi donasjoner på Vippsnr. 64 75 94, eller les om muligheter for regelmessige bidrag.
Illustrasjonsbilde: Værhytta på Blindern, Av Ingrid Våset, MET. Lisens: CC BY 2.0
Ekstra – sjekk høydemeterjusteringene selv! Filtrer på tiår og se opprinnelig verdier og høydemeterjusteringer til 94 moh. ved -0,55 grader per +100 meter:
Jeg forstår betydningen av homogenisering, men man må huske at her er det snakk om statistikk som gjennomsnitt, standard avvik, trender osv. Statistisk vil enkeltavvik jevne ut hverandre. Man kan imidlertid ikke benytte enkeltverdier i en homogenisert serie da enkeltmålinger kan være påvirket av lokale fenomener som man ikke vet noe om. Man kan f.eks. ikke trekke ut høyeste og laveste temperatur av en slik homogenisert serie. Da må man holde seg til de aktuelle (korrekte) målingene og leve med det faktum at man kanskje mangler målinger eller at måleserien er kort.
Hei Olav! Det er riktig at man ikke kan med sikkerhet si hva enkeltmålinger faktisk var når man estimerer homogeniserte verdier, og spesielt ikke døgnekstremer som høyeste og laveste da dette varierer mye lokalt.
Men man kan faktisk ikke si med sikkerhet hva døgnmiddel faktisk var heller, da disse verdiene også ble beregnet. Man målte ved noen gitte tider i døgnet og estimerte en døgnmiddel, f.eks. ved hjelp av Köppens formel.
En ting vi kan være sikre på, er at man er usikre på hva temperaturverdiene var før i tiden – spesielt med datidens teknologi og instrumentfeil, manuelle målinger nedskrevet i bøker, kalkulerte verdier og annen usikkerhet.
Med tiden har man forsøkt å kvalitetssikre verdiene, og da hjelper det veldig å ha parallelle målinger, slik som vi har for Oslo. Da kan man kontrollere for feil, flytting av måler ovs.
Når det gjelder ekstremverdier, så blir det jo helt feil å angi dette for Oslo som helhet, da det avhenger veldig av målerlokasjonen. Tryvanns høyeste ekstremer vil jo være betydelig lavere enn høyeste verdier målt ved havnivå (og motsatt).
Takk for svarkommentaren.
[…] Oslos offisielle temperaturstatistikk er basert på en rekke målestasjoner og er homogenisert til nåværende stasjon på Blindern. Les mer om homogenisering i Værstats sak Bli med å «tukle» med Oslos temperaturdata! […]