Nesta segunda parte do artigo, o Ph.D. Bibek Bhatta, diretor do Programa de Mestrado em Contabilidade e Finanças da Queen’s University, em Belfast, compartilha sua análise sobre a metodologia utilizada em sua pesquisa sobre a influência do CO₂ nas temperaturas globais. As considerações finais e os comentários adicionais serão abordados na terceira parte, dada a importância e a extensão do estudo.
É fundamental ressaltar que os valores numéricos apresentados na pesquisa possuem uma precisão elevada, com centésimos e milésimos de grau. No entanto, essa precisão não reflete a prática comum da meteorologia, onde as temperaturas são geralmente relatadas até a primeira casa decimal. Mantemos os dados originais para garantir a coerência da pesquisa, mesmo que esse nível de detalhamento não seja uma prática habitual na meteorologia operacional. Este ponto evidencia a diferença entre a modelagem acadêmica e a prática do dia a dia, que, segundo Bhatta, também se aplica aos estudos do IPCC.
O primeiro passo no estudo foi a comparação entre as temperaturas históricas e as emissões de CO₂ provenientes de atividades humanas. Para isso, Bhatta utilizou dados da Rede Global de Climatologia Histórica (GHCN), um dos bancos de dados meteorológicos mais renomados do mundo. As informações foram coletadas de estações meteorológicas de superfície em diversos países, abrangendo longas séries históricas.
A temperatura média diária foi calculada a partir da média entre as temperaturas mínima e máxima registradas em cada estação, um procedimento bem documentado na literatura científica. O estudo também implementou métodos para mitigar a influência da urbanização nas temperaturas, uma vez que o efeito urbano pode ser confundido com a ilha de calor, fenômenos que, embora relacionados, são distintos.
“O efeito urbano envolve um conjunto mais amplo de interferências provocadas pela ocupação humana”, explica Bhatta.
Para corrigir essas distorções, os pesquisadores utilizaram dados da Global Human Settlement Layer (GHSL), que fornece informações sobre a expansão urbana desde 1975. Essa correção só pôde ser aplicada aos últimos 50 anos, dado o raio de 10 quilômetros considerado ao redor de cada estação meteorológica. Com isso, a amostra foi reduzida de 105 milhões para 102 milhões de observações, distribuídas por 3.094 estações meteorológicas.
Para garantir a uniformidade dos dados, foram selecionadas apenas as estações com séries históricas longas e contínuas, iniciando-se em 1900 ou antes e permanecendo ativas até 2020. Bhatta acredita que esse critério é crucial para evitar distorções decorrentes de mudanças na rede de observação ao longo do tempo.
Os efeitos sazonais foram removidos por meio de modelagem estatística mensal, levando em conta fatores como o movimento orbital da Terra e a variação da distância em relação ao Sol. Após esse processo, restaram 42.456.992 registros de temperaturas mínimas e máximas provenientes de 992 estações, com a maioria localizadas nos Estados Unidos, Alemanha, Rússia, Suécia e Canadá.
Para ampliar a base de dados, Bhatta permitiu estações com registros a partir de 1920, aumentando o número de observações para 66,4 milhões. O tratamento estatístico foi realizado de forma gradual, analisando inicialmente as cem estações com o maior número de registros e expandindo a amostra até alcançar as 992 séries mais completas. Embora a ampliação da amostra aumentasse a cobertura geográfica, também elevava o número de registros ausentes.
Bhatta repetiu os cálculos utilizando mais de duas mil estações, e os resultados se mantiveram consistentes com os obtidos anteriormente, apesar da maior quantidade de lacunas nos dados. Este aspecto será aprofundado na terceira parte da série.
Na primeira etapa da análise, Bhatta utilizou um modelo de regressão para todo o período histórico, buscando identificar a tendência de longo prazo das temperaturas mínima, máxima e média. As linhas de tendência foram então sobrepostas ao gráfico de dispersão dos dados brutos de temperatura diária, permitindo a visualização da evolução das séries ao longo de mais de dois séculos.
Siga nossas redes e entre no nosso canal exclusivo de notícias.
