Assessment of the bias introduced by the automatisation of climate records combining climatological and metrological approaches
- Autores: Alba Gilabert Gallart
- Directores de la Tesis: Enric Aguilar Anfrons (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Rovira i Virgili ( España ) en 2016
- Idioma: inglés
- Tribunal Calificador de la Tesis: César Azorín Molina (presid.), Manola Brunet India (secret.), Renate Auchman (voc.)
- Programa de doctorado: Programa Oficial de Doctorado en Cambio Climático
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: TDX
- Resumen
Des de l’últim terç del segle XX, les estacions meteorològiques automàtiques (AWS) han anat reemplaçant gradualment els sistemes d’observació manuals a nivell global. Aquesta transició té el potencial d’introduir biaixos sistemàtics (AWS biax) a les series climàtiques quan aquestes estan combinades amb mesuraments fets amb sistemes de mesura manuals (MAN) i constitueix un dels problemes més importants als quals s’enfronta la comunitat climàtica, ja que la qualitat i homogeneïtat de la majoria de registres globals es veu compromesa. L’objectiu d’aquest treball és la descripció estadística del biaix y la seva minimització. Aquest estudi es pot dividir en quatre parts. En la primera part s’examina gràcies als inusualment llargs mesuraments paral·lels (AWS-MAN) de l’Observatori de l’Ebre (Roquetes, Espanya), de l’Observatori Fabra (Barcelona, Espanya) i de l’Observatori de Murcia (Murcia, Espanya) a l’escala diària. D’aquesta part, es conclou que la principal característica del AWS biaix és que aquest depèn de l’AWS instal·lada. La segona part mostra com la introducció dels procediments metrològics de calibració redueixen o almenys suavitzen la transició a les AWS i donen traçabilitat a les dades, millorant la qualitat i la fiabilitat de les series de temperatura. Per analitzar aquestes hipòtesis, és van instal·lar tres experiments de camp. Concloent que la introducció d’aquests procediments redueix el biaix i millora la qualitat de les series temporals de temperatura. La tercera part, analitza el biaix a escala horària. S’observa que en aquest cas l’AWS calibrada (AWSc) a aquesta escala també redueix el biaix, però d’altres factors com el diferent temps de resposta dels sistemes té un efecte important en les diferències AWSc-MAN. A la quarta part, s’aconsegueix donar traçabilitat a les series de temperatura ajustades mitjançant l’estimació combinada de la incertesa instrumental més la de l’homogeneïtzació. Aquest estudi mostra com la consideració d’aquesta incertesa combinada també té un efecte sobre la tendència de les series de temperatura llargues. Com s’ha descrit, aquesta tesi doctoral intenta combinar tres disciplines – la climatologia, la metrologia i la meteorologia – per fer front a un problema complex, la transició a les AWS, és una contribució a la comunitat climàtica global. Des del último tercio del siglo XX, las estaciones meteorológicas automáticas (AWS) han ido sustituyendo gradualmente los sistemas de observación manual a nivel global. Esta transición tiene el potencial de introducir sesgos sistemáticos (sesgo AWS) a las series climáticas cuando estas están combinadas con medidas tomadas con sistemas de medida manuales (MAN) y constituye uno de los problemas más importantes a los que se enfrenta la comunidad climática, ya que la calidad y la homogeneidad de la mayoría de registros globales se ven comprometidos. El objetivo de este trabajo es la descripción estadística del sesgo y su minimización. Este estudio se puede dividir en cuatro partes. En la primera se examina gracias a las inusualmente largas series paralelas (AWS-MAN) del Observatorio del Ebro (Roquetes, España), del Observatorio Fabra (Barcelona, España) y del Observatorio de Murcia (Murcia, España) a escala diaria. De esta parte, se concluye que la principal característica del sesgo AWS es que este depende de la AWS instalada. La segunda parte muestra cómo la introducción de los procedimientos metrológicos de calibración reduce o cómo mínimo suaviza la transición a las AWS i da trazabilidad a los datos, mejorando la calidad y la fiabilidad de las series de temperatura. Para analizar estas hipótesis, se instalaron tres experimentos de campo. Con lo que se concluye que la introducción de estos procedimientos reduce el sesgo y mejora la calidad de las series temporales de temperatura. La tercera parte, analiza a escala horaria. Se observa que en esta la AWS calibrada (AWSc) también reduce el sesgo, pero otros factores cómo el distinto tiempo de respuesta de los sistemas tienen un efecto importante sobre las diferencias AWS-MAN. A la cuarta parte, se consigue dar trazabilidad a las series de temperatura ajustadas mediante la estimación combinada de la incertidumbre instrumental más la de la homogeneización. Este estudio muestra como la consideración de esta incertidumbre combinada también tiene un efecto sobre la tendencia de las series de temperatura largas. Como se ha descrito, esta tesis doctoral intenta combinar tres disciplinas – la climatología, la metrología y la meteorología – para hacer frente a un problema complejo, la transición a las AWS, es una contribución a la comunidad climática global. During the last third of the 20th century, Automatic Weather Stations (AWS) have gradually replaced manual observations systems in many places around the world. This transition has the potential to introduce a systematic bias (AWS bias) into climate time-series when combined with measurements taken from manual (MAN) observing systems and constitutes one of the most striking problems which the climate community faces, as the quality and homogeneity of most global records is compromised. The objective of this work is the statistical description bias and its minimisation from derived climate series. This study can be divided into four parts. In the first parts the transition to AWS is examined with the exceptionally long parallel records of Ebro Observatory (Roquetes, Spain), Fabra Observatory (Barcelona, Spain) and Murcia Observatory (Murcia, Spain) at the daily scale. For this part is found that the main characteristic of the AWS bias is highly dependent on the AWS installed. The second part demonstrates how the introduction of metrological calibration procedures can reduce or smooth the transition to AWS and give traceability and improve the quality and reliability of the temperature time-series. To achieve this, three field trials are installed. As result is concluded that the introduction of these procedures reduces the bias and improves the quality of the temperature time-series. In the third part, the bias is analysed at the hourly scale. Here it is noted that the calibrated AWS (AWSc) reduces the bias at this scale, but other factors like the different response time of both sensors has a high effect on the differences AWSc – MAN. In the fourth part, the traceability of the adjusted temperature series by estimating the combined homogenisation plus instrumental uncertainty is estimated. This study shows that the consideration of these uncertainties also has an effect on the long-term temperature trend. As described in the previous paragraphs, this PhD thesis attempts to combine three disciplines -metrology, climatology and meteorology- to deal with the complex problem of automatic weather station transition, as a contribution to the global climate community.
