Milano dal 1940 a oggi
Statistiche aggiornate mensilmente a partire dal 1940.
ERA5 · rianalisi Copernicus
Milano, misurata un giorno alla volta dal 1940.
Serie giornaliera dalla rianalisi ERA5, un valore per giorno. Ogni banda è un anno: blu sotto la media di riferimento, rossa sopra.
- Anno
- n.d.
- Media
- n.d.
- Anomalia
- n.d.
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Anomalia annua · base 1961-1990
Quanto si è spostata la media
Ogni barra è la differenza fra la temperatura media di quell'anno e la media del trentennio 1961-1990, il periodo di riferimento standard dell'Organizzazione meteorologica mondiale.
Un anno singolo non dice niente. Il 1947 fu caldissimo e il 1956 gelido, e questo accadeva anche prima che qualcuno parlasse di emissioni. Quello che conta è dove sta il centro della distribuzione, e se si muove.
I numeri in tabella: anomalia annua
I valori compaiono qui quando la serie è stata letta.
La regressione lineare ordinaria assume errori indipendenti e distribuiti normalmente, ipotesi che su una serie climatica non è mai perfettamente vera. Accanto trovi lo stimatore di Theil-Sen, che prende la mediana di tutte le pendenze fra coppie di anni e non chiede residui normali, e il test di Mann-Kendall, non parametrico, che risponde a una sola domanda: la probabilità di osservare una monotonia così marcata se non ci fosse nessun trend. Sull'indipendenza nessuno dei due aiuta. L'autocorrelazione fra anni consecutivi gonfia la significatività, e gli intervalli mostrati qui non sono corretti per questo, quindi il valore di p va letto come indicativo.
Il verdetto del test di Mann-Kendall sul periodo coperto dalla serie compare qui quando i dati sono stati letti.
Massime giornaliere · due trentenni a confronto
Quello che era raro è diventato normale
Le stesse giornate, contate. A sinistra il primo trentennio della serie, a destra l'ultimo. Stessa città, stessa griglia, stesso modello.
La curva non cambia forma. Si sposta. Lo spostamento si sente soprattutto nella coda destra, dove stanno le giornate estreme: basta uno scorrimento modesto della campana perché il numero di quelle giornate cambi di parecchio.
I numeri in tabella: distribuzione delle massime
I valori compaiono qui quando la serie è stata letta.
SU30 · TR20 · FD · conteggi su soglia fissa
Contare i giorni
Le medie annue si prestano a essere discusse. Il numero di notti in cui non si è scesi sotto i 20 gradi, molto meno: o quella notte c'è stata o non c'è stata.
Sono conteggi di giorni su soglia fissa, della stessa famiglia degli indici dell'Expert Team on Climate Change Detection and Indices dell'Organizzazione meteorologica mondiale. FD segue la definizione ETCCDI. SU30 e SU35 alzano la soglia dei giorni estivi, che per l'ETCCDI sta a 25 °C, e TR20 conta la notte anche quando la minima tocca esattamente i 20 gradi. Le soglie usate qui stanno per esteso nella tabella del metodo, così il conteggio si rifà con la stessa regola.
La linea è lo stimatore di Theil-Sen. Ogni indice usa la soglia dichiarata nella tabella del metodo.
I numeri in tabella: indici annuali
I valori compaiono qui quando la serie è stata letta.
Record giornalieri per decennio
Da che parte cadono i primati
Per ogni giorno del calendario esiste un anno in cui quel giorno è stato il più caldo di sempre, e un anno in cui è stato il più freddo. Qui sono contati per decennio.
In un clima stabile i due colori si equivalgono, e i primati diventano sempre più rari con il passare del tempo, perché servono valori sempre più estremi per battere un archivio sempre più lungo.
I numeri in tabella: record per decennio
I valori compaiono qui quando la serie è stata letta.
Precipitazione · totale annuo e Rx1day
Dove i dati non provano niente
Due indicatori di pioggia: il totale annuo e il massimo caduto in un giorno solo.
Le precipitazioni si comportano diversamente dalla temperatura: variano molto da un anno all'altro, e per estrarne un segnale servono serie più lunghe di quelle che bastano per il termometro. Il verdetto qui sotto viene dallo stesso test di Mann-Kendall usato per la temperatura.
I numeri in tabella: precipitazioni annue
Il verdetto statistico sulle precipitazioni si calcola nel browser e compare qui insieme ai grafici.
Controlli incrociati
Le obiezioni
Quattro sono ragionevoli e meritano una risposta con i numeri di questa pagina. Una è insensata e viene detta lo stesso.
È l'isola di calore urbana. Milano è cresciuta, il cemento scalda.
L'obiezione è seria, e su una stazione meteo urbana sarebbe centrata. Qui però il dato non viene da un termometro dentro la città.
ERA5 è una rianalisi: un modello atmosferico globale su una griglia di circa 25 chilometri che assimila osservazioni di stazioni, radiosonde, aerei, boe e satelliti. La cella usata qui copre Milano e la pianura intorno, e la descrizione della superficie nel modello non segue anno per anno l'espansione edilizia della città. Il riscaldamento che vedi non può essere prodotto da palazzi che il modello non sa esistere.
Se invece della rianalisi usassi il termometro di Brera, misureresti la somma di clima e isola di calore, e l'obiezione tornerebbe legittima. È il motivo per cui questa pagina usa ERA5.
I dati sono aggiustati a tavolino.
La serie qui sopra non è stata toccata da me. Arriva dall'archivio Copernicus attraverso l'API Open-Meteo, e la trovi qui sotto come file scaricabile insieme alle query esatte che l'hanno prodotta.
Sul metodo: tutti i calcoli, medie, anomalie, regressioni, test di significatività, sono eseguiti dal JavaScript di questa pagina, nel tuo browser, sui dati grezzi. Apri il sorgente e leggili.
Sulla completezza: la serie copre giorni consecutivi senza interruzioni di calendario, e gli anni non completi sono esclusi da ogni statistica annuale. Il conteggio esatto compare qui quando i dati sono stati letti.
Il clima è sempre cambiato. C'è stata l'era glaciale.
Vero, e nessuno lo nega. La domanda qui è a che velocità stia cambiando adesso e cosa lo stia spingendo.
La differenza di temperatura media globale fra un massimo glaciale e un periodo interglaciale è piccola in valore assoluto, ma si accumula in millenni. Il ritmo misurato su questa serie compare qui quando i dati sono stati letti.
Le oscillazioni glaciali-interglaciali si misurano in millenni. Le transizioni più rapide documentate nei carotaggi si contano su scale di secoli. Qui si sta parlando di un intervallo che una persona ha vissuto per intero.
Faceva caldo anche nel 1947, e nel 2003 fu peggio.
Sono anni reali e li vedi nel grafico delle anomalie, dove svettano rispetto ai loro contemporanei.
Il 2003 resta uno degli anni più caldi della serie. La sua posizione esatta in classifica, e quanti anni successivi lo hanno superato, compaiono qui quando i dati sono stati letti.
Il confronto fra il 2003 e la normale del trentennio di riferimento, e fra il 2003 e la normale corrente, compare qui quando i dati sono stati letti.
È il sole, sono i cicli solari.
Questa pagina non contiene dati di irraggiamento solare, quindi non pretendo di rispondere con i miei numeri.
Le ricostruzioni della costante solare totale (TSI) del PMOD/WRC di Davos e della missione TSIS della NASA sono pubbliche e coprono l'era satellitare dal 1978. Confrontale con il grafico qui sopra.
Dati, metodo, limiti
Da dove vengono questi numeri
La richiesta esatta che ha prodotto questa serie, i metodi con cui è stata trattata e i limiti del dato. La serie completa si scarica qui sotto.
La fonte
I valori compaiono qui quando la serie è stata letta.
La query
Il parametro models=era5 non è opzionale. Senza, l'API sceglie il modello migliore disponibile e dal 2017 passa a ECMWF IFS a 9 km. Cambiare modello a metà serie introduce un salto artificiale proprio negli anni recenti, che sono quelli in discussione.
La query esatta che ha prodotto questa serie compare qui quando i dati sono stati letti.
I metodi statistici
I limiti
Una rianalisi è un modello vincolato dalle osservazioni, non una misura diretta. La cella di griglia ha lato di circa 25 chilometri e copre l'hinterland oltre alla città, quindi i valori assoluti possono discostarsi da quelli di una stazione urbana. La densità di osservazioni assimilate nel 1940 era molto inferiore a quella odierna, il che rende i primi decenni meno vincolati dai dati e più dipendenti dal modello. Nessuna di queste limitazioni agisce in modo da creare un trend crescente dal nulla.
Da citare
I valori compaiono qui quando la serie è stata letta.
Elaborazione e pagina: i calcoli girano nel browser sui dati grezzi.
Cosa questi numeri non dicono
ERA5 è una rianalisi: un modello meteorologico vincolato dalle osservazioni assimilate, quindi ogni valore giornaliero resta una ricostruzione e non la lettura di un termometro milanese. La cella di griglia misura un quarto di grado, dell'ordine di venticinque chilometri, e descrive quell'area nel suo insieme, mentre il microclima di un singolo quartiere si perde nella media. L'isola di calore urbana entra nella serie solo in parte, perché a quella risoluzione l'edificato non viene risolto. Quello che si legge qui riguarda Milano nel periodo mostrato: una pendenza locale non si estrapola al pianeta, e la copertura osservativa dei primi decenni è più rada di quella recente.
Metodi e intervalli di applicabilità
- Regressione lineare ai minimi quadrati, con intervallo di confidenza Intervallo: Restituisce una pendenza media sull'intervallo selezionato. Vale finché la tendenza di fondo è all'incirca lineare e i residui non sono fortemente autocorrelati. L'intervallo al 95 per cento copre l'incertezza di campionamento della pendenza, non l'errore della rianalisi che sta a monte. Su finestre corte l'intervallo si allarga fino a comprendere lo zero, e la pendenza smette di dire qualcosa. Un anno eccezionale che cade all'inizio o alla fine del periodo sposta la retta più di quanto la sposterebbe cadendo a metà.
- Stimatore di Theil-Sen Intervallo: Mediana delle pendenze calcolate su tutte le coppie di punti. Assume una tendenza monotona e non chiede residui normali, quindi gli anni anomali lo spostano molto meno di quanto spostino i minimi quadrati. La pendenza esce nelle stesse unità della retta, così le due si confrontano direttamente. Uno scarto ampio fra Theil-Sen e minimi quadrati segnala che pochi anni stanno guidando il risultato, e vale la pena guardare quali.
- Test di Mann-Kendall Intervallo: Rileva la presenza di una tendenza monotona, crescente o decrescente, senza assumere che sia lineare. Non quantifica la pendenza: dice soltanto quanto sarebbe improbabile osservare quel segno in una serie priva di tendenza. Le stagioni vanno trattate separatamente, altrimenti il ciclo annuale entra nel conteggio delle concordanze. L'autocorrelazione fra anni consecutivi gonfia la significatività, quindi il valore p va letto come indicativo. Un esito non significativo dice che i dati non bastano a escludere il caso, il che non equivale a dire che la tendenza sia assente.
- Indici climatici ETCCDI Intervallo: Definizioni concordate a livello internazionale per contare giorni estivi, notti tropicali, giorni di gelo e simili, su soglie fisse in gradi oppure su percentili della base 1961-1990. Le soglie fisse rendono confrontabili città diverse, i percentili misurano lo scostamento rispetto al clima locale del periodo di riferimento. Un conteggio su soglia fissa è sensibile alla soglia stessa. Quando la distribuzione delle massime si addensa vicino ai trenta gradi, pochi decimi spostano molti giorni da un lato all'altro della linea, e il conteggio cresce più in fretta della temperatura media.
Riferimenti primari
- Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Biavati, G., Horányi, A., Muñoz Sabater, J., Nicolas, J., Peubey, C., Radu, R., Rozum, I., Schepers, D., Simmons, A., Soci, C., Dee, D., Thépaut, J.-N. (2023) ERA5 hourly data on single levels from 1940 to present Copernicus Climate Change Service (C3S) Climate Data Store (CDS) doi:10.24381/cds.adbb2d47 ↗
- Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., et al. (2020) The ERA5 global reanalysis Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 146(730) doi:10.1002/qj.3803 ↗
- Zippenfenig, P. (2023) Open-Meteo.com Weather API Zenodo doi:10.5281/zenodo.7970649 ↗
- Copernicus Climate Change Service (2019) Licence to Use Copernicus Products, version 1.2 ECMWF https://apps.ecmwf.int/datasets/licences/copernicus/ ↗
- Mann, H. B. (1945) Nonparametric Tests Against Trend Econometrica, 13(3) doi:10.2307/1907187 ↗
- Sen, P. K. (1968) Estimates of the Regression Coefficient Based on Kendall's Tau Journal of the American Statistical Association, 63(324) doi:10.1080/01621459.1968.10480934 ↗
- Zhang, X., Alexander, L., Hegerl, G. C., Jones, P., Klein Tank, A., Peterson, T. C., Trewin, B., Zwiers, F. W. (2011) Indices for monitoring changes in extremes based on daily temperature and precipitation data WIREs Climate Change, 2(6) doi:10.1002/wcc.147 ↗
Provenienza dei dati
- Open-Meteo Historical Weather API ↗ Licenza: CC BY 4.0 sui dati dell'API, AGPLv3 sul codice sorgente. L'API gratuita è riservata all'uso non commerciale entro 10.000 chiamate al giorno, 5.000 all'ora e 600 al minuto; l'uso commerciale richiede un piano a pagamento. Weather data by Open-Meteo.com, con collegamento a https://open-meteo.com/ accanto a ogni punto in cui i dati sono mostrati.
- ERA5, Copernicus Climate Change Service (C3S) Climate Data Store ↗ Licenza: Licence to Use Copernicus Products, versione 1.2 (novembre 2019). Art. 4.1: gratuita, mondiale, non esclusiva, royalty free e perpetua. Art. 5.1.1: attribuzione obbligatoria nella formula prevista. Generated using Copernicus Climate Change Service information 2026