Potoczne i naukowe znaczenia terminu „anomalia” istotnie się różnią, co prowadzi czasem do nieporozumień. Postanowiliśmy więc wyjaśnić, czym właściwie jest anomalia oraz dlaczego naukowcy tak często posługują się tym terminem.

Rysunek 1: Kolaż ilustracji Alexas_Fotos, A-r-e-s, oraz wizualizacji NASA/GISS.

Słowo „anomalia” często pojawia się na wykresach dotyczących zagadnień związanych z klimatem czy szerzej – naukami o Ziemi. U osób niezajmujących się na co dzień tymi tematami budzi to zdumienie. „A co to za anomalia? Kto określa, co jest anomalne?”, pytają, sięgając po potoczne rozumienie tego terminu. W mowie codziennej używamy go do określenia czegoś bardzo rzadkiego, dziwnego, bardzo odbiegającego od normy, a wręcz – „nienaturalnego”.

Tymczasem w nauce „anomalia” oznacza po prostu odchylenie od średniej. Nie musi być ono wcale duże. W klimatologii najczęściej będzie to odchylenie od średniej wieloletniej – z wybranego okresu referencyjnego, najczęściej trzydziestoletniego. Podając wartości anomalii, należy też zaznaczyć, względem jakiego okresu referencyjnego (okresu odniesienia) została wyznaczona.

Anomalia jest wygodna w użyciu

Czemu? Najlepiej chyba posłużyć się przykładem. Spójrz na poniższe mapki przedstawiające warunki panujące w lutym 2018. Żeby było trudniej, wybrałam Australię. Na mapce po lewej przedstawione są faktyczne średnie temperatury, a po prawej – średnie anomalie. Z mapki po lewej dowiesz się z niej, że w centrum kontynentu było goręcej niż na południe od niego – tylko że tak jest każdego lata. Odczytasz z niej wartości temperatury, jednak jeśli nie mieszkasz w Australii i nie śledzisz jej map pogody, trudno ci będzie coś z nich wywnioskować. Czy luty 2018 był zwyczajny, czy może dużo gorętszy lub chłodniejszy niż średnia? Tego typu pytania są bardzo częste w badaniach klimatu. „Od ręki” pozwoli na nie odpowiedzieć mapka po prawej: od razu widać, że we wschodniej części Australii było cieplej niż zwykle a w zachodniej – chłodniej. Szczególnie ciepło jak na tę porę roku było także na południe od kontynentu.

Rysunek 2: Średnie temperatury oraz średnie anomalie temperatury w lutym 2018 w Australii. Dane pochodzą z reanalizy NCEP/NCAR. Okres referencyjny dla policzenia anomalii: 1981-2010.

Użycie anomalii eliminuje niektóre błędy

Wyjaśnię to na mocno uproszczonym przykładzie. Wyobraź sobie, że na stacji meteorologicznej A „od zawsze” korzystano z tego samego termometru, który nie był idealnie skalibrowany i w związku z tym każdy pomiar był zawyżony o 0,1°C. Oznacza to, że temperatury mierzone i zapisywane na tej stacji były zawsze niepoprawne. Gdy obliczono z nich średnią (na przykład dla 30 lat), również ona była niepoprawna – zawyżona o 0,1°C. Za to gdy obliczono anomalię – od aktualnego (zawyżonego) pomiaru odjęto zawyżoną średnią – błąd został wyeliminowany:

W rzeczywistości jest mało prawdopodobne, by na stacji funkcjonował źle skalibrowany termometr, jednak możliwe jest na przykład, że położenie stacji nie jest do końca reprezentatywne dla otaczającego ją obszaru. Takie przykłady opisujemy w artykułach Mit: Ocieplenie wynika z błędów pomiarowych powodowanych złą lokalizacją stacji, Mit: Globalne ocieplenie to efekt miejskiej wyspy ciepła.

Zmiana okresu referencyjnego nie zmienia trendu

Kwestią, która często budzi wątpliwości u osób wgryzających się dopiero w tematykę zmian klimatu, jest dobór okresu referencyjnego, względem którego liczy się anomalie. Niektórzy podejrzewają, że dobór okresów referencyjnych pozwala naukowcom na jakieś manipulacje danymi. Spójrz jednak na poniższe wykresy, przedstawiające zmiany temperatury we Wrocławiu. Nie masz chyba wątpliwości, że zawierają te same dane? Kształt wykresu jest za każdym razem taki sam. Zmiana okresu referencyjnego oznacza tylko, że wykres przesuwa się w pionie. Pomiędzy minimalną a maksymalną zanotowaną wartością jest zawsze ta sama różnica (ok. 2,1°C), widzimy takie same zmiany w czasie. O ile więc poprawnie podano okres referencyjny, to nie ma tu żadnego fałszerstwa.

Rysunek 3: Zmiany średniej temperatury we Wrocławiu według opracowania grupy Berkeley Earth (źródło danych). Dla zwiększenia czytelności ilustracji, wykreślono wartości prostej średniej ruchomej dla przedziałów jedenastoletnich. Na wykresach wykorzystano kolejno okresy referencyjne 1801-1830, 1961-1990 oraz 1981-2010.

Przy okazji praktyczna wskazówka: zdarza się, że autor nie poda okres referencyjnego bezpośrednio na wykresie (tylko, przykładowo na początku artykułu), a następnie ktoś wykorzysta jego ilustrację w swoim tekście lub prezentacji i tak po serii pominięć lub zapomnień trafiamy czasem na ilustrację bez tej ważnej informacji. Oczywiście najlepiej byłoby odnaleźć oryginalne źródło i ją zweryfikować, jeśli jednak nie ma to dużego znaczenia, to przynajmniej w przybliżeniu okres referencyjny łatwo jest zidentyfikować na podstawie samego wykresu. Najprawdopodobniej będzie to „okrągłe” trzydziestolecie, w obrębie którego krzywa oscyluje wokół zera.

Skąd różne okresy referencyjne?

Skoro okres referencyjny nie ma większego znaczenia, to czemu w literaturze znajdziemy tak dużo różnych? Jedni używają 1961-1990, inni już 1981-2010, jeszcze inni całego dwudziestego wieku. W tej kwestii nie ma po prostu jednego wspólnego standardu. Dobór okresu odniesienia może być podyktowany różnymi czynnikami.

Pierwszy to dostępność wystarczająco dobrych danych pomiarowych. Z reguły dane pomiarowe zbierane konkretną metodą są dostępne od pewnego momentu. Przykładowo, satelitarne obserwacje zasięgu lodu arktycznego, uznawane za dużo dokładniejsze niż naziemne, mamy dopiero od końca lat siedemdziesiątych. Jeśli więc chcemy policzyć z nich trzydziestoletnią średnią, to do dyspozycji mamy tylko trzydziestolecie 1981-2010 i to jest popularny okres odniesienia dla danych o zasięgu lodu (mimo, że np. temperatury często podawane są w odniesieniu do wcześniejszych trzydziestoleci).

Rysunek 4: Zasięg lodu morskiego w Arktyce – anomalia względem okresu 1981-2010. Dane NSDIC, ilustracja za Copernicus Climate Change Service.

Częstym celem opracowań jest porównanie „aktualnego” klimatu z tym, jaki występował wcześniej lub którego spodziewamy się w przyszłości albo określenie, jak wyniki pomiarów z konkretnego roku „odbiegają od normy”. W takim przypadku jako okres odniesienia przyjmuje się na ogół ostatnie „okrągłe trzydziestolecie”. Dzięki takiemu podejściu przedstawiane wyniki są intuicyjnie zrozumiałe dla „zwykłego człowieka”, bo punktem odniesienia jest „to co znamy”.

Sensowność takiego podejścia pokazuje przykład lata 2017. Z Biuletynu Monitoringu Klimatu Polski przygotowywanego przez IMGW-PIB dowiemy się, że lipiec 2017 był miesiącem lekko chłodnym – normalnym na Pomorzu a bardzo ciepłym na Podkarpaciu. Mimo to wiele osób odebrało go jako szczególnie chłodny. Tę rozbieżność łatwo wyjaśnić: miesiąc faktycznie był chłodniejszy od tych lipców, które są świeże w naszej pamięci. W porównaniu do okresu 1961-1990 charakteryzował się anomalią +0,83°C ale względem 1981-2010 było to -0,28°C (dane za Pogoda i klimat).

Rysunek 5: Anomalia średniej miesięcznej temperatury w lipcu 2017 w porównaniu z okresem 1971-2000. Źródło: Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej – Państwowy Instytut Badawczy.

Warto zauważyć, że – jak pokazuje nasz przykład – choć praktyka podawania anomalii względem ostatnich trzech pełnych dekad odpowiada naszej percepcji pogody, to jednocześnie „maskuje” postępowanie globalnego ocieplenia (koncentrując się na tym, że lipiec 2018 był „chłodny jak na ostatnie trzydziestolecie” nie zauważamy, że był za to ciepły w porównaniu z poprzednim).

Motywem do wybrania konkretnego okresu referencyjnego może być także chęć łatwego (nie wymagającego przeliczania) porównania danych ze wcześniejszymi publikacjami. To dlatego popularnym okresem pozostaje trzydziestolecie 1961-1990, które stanowiło naturalny punkt odniesienia w latach dziewięćdziesiątych, gdy zainteresowanie zmianą klimatu zaczęło rosnąć i pojawiły się pierwsze raporty IPCC.

W wielu publikacjach (na przykład analizach NASA Goddard Institute for Space Studies) stosuje się także okres referencyjny 1951-1980. Jego zaletą jest to, że nie obejmuje dekad, w których ocieplenie klimatu zaczęło przyśpieszać a jednocześnie dysponujemy w jego przypadku dużą (w porównaniu z XIX wiekiem) ilością dobrej jakości danych pomiarowych. Ustalenie i konsekwentne trzymanie się okresu referencyjnego „przed okresem ocieplenia” pozwala śledzić postępy ocieplenia bez zbytniej gimnastyki umysłowej. Zalety tego rozwiązania wielokrotnie podkreślał James Hansen, kierujący NASA GISS w latach 1981-2013 (np. Hansen i in. 2012).

Rysunek 6: Globalna średnia anomalia temperatury względem okresu 1951-1980, czarna linia przedstawia średnie roczne a czerwona – dane wygładzone metodą LOWESS. Źródło: NASA GISS.

Ciekawym zagadnieniem jest dobór okresu referencyjnego, który byłby reprezentatywny dla wymienianego na przykład w Porozumieniu Paryskim „okresu przedprzemysłowego” – piszemy o tym w tekście „…względem okresu przedprzemysłowego” – co to właściwie oznacza?

Anomalia – typowo i nietypowo

Typowo, licząc anomalię, bierzemy pod uwagę średnie dla odpowiadających sobie okresów:

  • anomalia średniej rocznej temperatury, to odchylenie średniej rocznej od średniej z okresu referencyjnego,
  • marcowa anomalia opadów, to odchylenie sumy opadów w marcu od średniej sumy opadów w marcach z okresu referencyjnego,
  • anomalia prędkości wiatru 21 sierpnia, to odchylenie średniej prędkości wiatru tego dnia od średnich prędkości wiatru w dniach 21 sierpnia okresu referencyjnego.

Dzięki temu podejściu od razu wiemy, czy dany dzień, miesiąc lub sezon były typowe czy nietypowe dla określonej pory roku.

Rysunek 7: Anomalia prędkości wiatru (w m/s) 21 sierpnia 2018. Reanaliza NCEP, wizualizacja za stroną NOAA/ESRL Physical Sciences Division, Boulder Colorado

Można jednak spotkać także inne podejścia. Na przykład na stronie NASA GISS prezentowana jest ciekawa wizualizacja zmian średniej temperatury w kolejnych miesiącach od roku 1880 do dziś (patrz rysunek 8). Tu za punkt odniesienia przyjęto średnią roczną dla lat 1980-2015. To oznacza, że miesiące letnie zawsze mają anomalię dodatnią (w końcu latem jest najcieplej) a zimowe – ujemną (bo zimą jest najchłodniej), co ładnie ilustruje roczny cykl zmian temperatury. Jednocześnie doskonale widzimy, że oznaczone różnymi kolorami przebiegi dla kolejnych lat znajdują się (średnio rzecz biorąc) coraz wyżej względem osi poziomej, co obrazuje ocieplenie klimatu. Zauważyć można, że średnie temperatury, które w XIX wieku były typowe dla przełomu maja i czerwca, dziś występują w kwietniu, a średnie, jakie osiągamy w miesiącach letnich, na początku historii pomiarów nie występowały w ogóle.

Rysunek 8: Roczne przebiegi średnich temperatur według serii NASA/GISS. Na osi poziomej miesiące, na pionowej – odchylenie temperatury w określonym miesiącu od średniej z całych lat 1980-2015. Kolorami oznaczono przebiegi dla kolejnych lat, czarne kropki to wyniki dla roku 2018.

Być może intryguje cię, dlaczego cykl roczny jest widoczny, mimo że średnią obliczono dla całej kuli ziemskiej, a przecież gdy na jednej półkuli panuje lato, na drugiej jest w tym czasie zima. Zróżnicowanie wynika z faktu, że półkule naszej planety nie są takie same. Na północnej obejmuje dużo większą powierzchnię lądów, które latem nagrzewają się i a zimą stygną silniej niż woda. Dlatego zmiany temperatury na półkuli północnej mają większą amplitudę i powodują, że w ciągu roku zmienia się średnia temperatura całej planety.

Mamy nadzieję, że dzięki temu tekstowi pojęcie anomalii stało się dla ciebie bardziej zrozumiałe i może masz ochotę pooglądać w związku z tym trochę danych. W takim przypadku zapraszamy na naszą podstronę z linkami.

Aleksandra Kardaś, konsultacja: prof. Szymon P. Malinowski

Fajnie, że tu jesteś. Mamy nadzieję, że nasz artykuł pomógł Ci poszerzyć lub ugruntować wiedzę.

Nie wiem, czy wiesz, ale naukaoklimacie.pl to projekt non-profit. Tworzymy go my, czyli ludzie, którzy chcą dzielić się wiedzą i pomagać w zrozumieniu zmian klimatu. Taki projekt to dla nas duża radość i satysfakcja. Ale też regularne koszty. Jeśli chcesz pomóc w utrzymaniu i rozwoju strony, przekaż nam darowiznę w dowolnej wysokości