2014-2018, média neste mapa, foram os anos mais quentes no registro moderno em comparação com a linha de base de 1951-1980 do GISTEMP. As áreas em vermelho apresentaram temperaturas mais quentes do que o normal, enquanto as áreas em azul estavam mais frias do que o normal durante este período. Crédito:NASA
Uma nova avaliação do registro da NASA das temperaturas globais revelou que a estimativa da agência sobre o aumento da temperatura da Terra a longo prazo nas últimas décadas tem precisão de menos de um décimo de grau Fahrenheit, proporcionando confiança de que pesquisas passadas e futuras estão capturando corretamente o aumento das temperaturas da superfície.
A avaliação mais completa de incerteza estatística já feita no produto de dados GISS Surface Temperature Analysis (GISTEMP) mostra que os valores anuais provavelmente têm precisão de 0,09 graus Fahrenheit (0,05 graus Celsius) nas últimas décadas, e 0,27 graus Fahrenheit (0,15 graus C) no início do registro de quase 140 anos.
Este registro de dados, mantido pelo Goddard Institute for Space Studies (GISS) da NASA na cidade de Nova York, é um de um punhado mantido pelas principais instituições científicas ao redor do mundo que monitoram a temperatura da Terra e como ela aumentou nas últimas décadas. Este registro de temperatura global forneceu uma das referências mais diretas de como o clima do nosso planeta mudou com o aumento das concentrações de gases de efeito estufa.
O estudo também confirma o que os pesquisadores vêm dizendo há algum tempo:que o aumento da temperatura global da Terra desde 1880 - cerca de 2 graus Fahrenheit, ou um pouco mais de 1 grau Celsius - não pode ser explicado por qualquer incerteza ou erro nos dados. Daqui para frente, esta avaliação dará aos cientistas as ferramentas para explicar seus resultados com maior confiança.
GISTEMP é um índice amplamente usado de anomalia da temperatura média da superfície global - ele mostra o quanto mais quente ou mais fria do que a superfície normal da Terra em um determinado ano. "Normal" é definido como a média durante um período de referência de 1951-80.
A NASA usa GISTEMP em sua atualização anual de temperatura global, em parceria com a Administração Oceânica e Atmosférica Nacional. (Em 2019, NASA e NOAA descobriram que 2018 foi o quarto ano mais quente já registrado, com 2016 ocupando o primeiro lugar.) O índice inclui dados de temperatura da superfície terrestre e do mar até 1880, e hoje incorpora medições de 6, 300 estações meteorológicas, estações de pesquisa, navios e bóias em todo o mundo.
Anteriormente, GISTEMP forneceu uma estimativa da contabilização da incerteza para as lacunas espaciais entre as estações meteorológicas. Como outros registros de temperatura de superfície, GISTEMP estima as temperaturas entre as estações meteorológicas usando dados das estações mais próximas, um processo chamado interpolação. Quantificar a incerteza estatística presente nessas estimativas ajudou os pesquisadores a ter certeza de que a interpolação era precisa.
"É importante entender a incerteza porque sabemos que no mundo real não sabemos tudo perfeitamente, "disse Gavin Schmidt, diretor do GISS e co-autor do estudo. "Toda ciência se baseia em conhecer as limitações dos números que você inventa, e essas incertezas podem determinar se o que você está vendo é uma mudança ou uma mudança realmente importante. "
O estudo descobriu que as mudanças individuais e sistemáticas na medição da temperatura ao longo do tempo eram a fonte mais significativa de incerteza. Também contribuiu o grau de cobertura da estação meteorológica. A interpolação de dados entre as estações contribuiu com alguma incerteza, assim como o processo de padronização de dados que foram coletados com diferentes métodos em diferentes pontos da história.
Depois de adicionar esses componentes, O valor de incerteza do GISTEMP nos últimos anos ainda era inferior a um décimo de grau Fahrenheit, que é "muito pequeno, "Schmidt disse.
A equipe usou o modelo atualizado para reafirmar que 2016 foi provavelmente o ano mais quente do registro, com uma probabilidade de 86,2 por cento. O próximo candidato mais provável para o ano mais quente já registrado foi 2017, com uma probabilidade de 12,5 por cento.
"Tornamos a quantificação da incerteza mais rigorosa, e a conclusão do estudo foi que podemos ter confiança na precisão de nossa série de temperatura global, "disse o autor principal Nathan Lenssen, estudante de doutorado na Columbia University. "Não precisamos reafirmar nenhuma conclusão com base nessa análise."
Outro estudo recente avaliou o GISTEMP de uma maneira diferente, o que também acrescentou confiança à sua estimativa de aquecimento a longo prazo. Um artigo publicado em março de 2019, liderado por Joel Susskind do Goddard Space Flight Center da NASA, comparou os dados GISTEMP com os da sonda atmosférica infravermelha (AIRS), a bordo do satélite Aqua da NASA.
GISTEMP usa a temperatura do ar registrada com termômetros ligeiramente acima do solo ou do mar, enquanto o AIRS usa sensor infravermelho para medir a temperatura bem na superfície da Terra (ou "temperatura da pele") do espaço. O registro AIRS de mudança de temperatura desde 2003 (que começa quando o Aqua foi lançado) se aproximou do registro GISTEMP.
Comparar duas medições semelhantes, mas registradas de maneiras muito diferentes, garantiu que fossem independentes uma da outra, Schmidt disse. Uma diferença foi que o AIRS mostrou mais aquecimento nas latitudes mais ao norte.
"O Ártico é um dos lugares que já detectamos que estava esquentando mais. Os dados do AIRS sugerem que está esquentando ainda mais rápido do que pensávamos, "disse Schmidt, que também foi co-autor do artigo de Susskind.
Tomados em conjunto, Schmidt disse, os dois estudos ajudam a estabelecer o GISTEMP como um índice confiável para pesquisas climáticas atuais e futuras.
"Cada um deles é uma maneira de você tentar fornecer evidências de que o que está fazendo é real, "Schmidt disse." Estamos testando a robustez do próprio método, a robustez das premissas, e do resultado final contra um conjunto de dados totalmente independente. "
Em todos os casos, ele disse, as tendências resultantes são mais robustas do que o que pode ser explicado por qualquer incerteza nos dados ou métodos.