Chi mi conosce sa che da sempre mi occupo con interesse di meteorologia e climatologia, sia per curiosità personale sia per formazione tecnica. Oggi mi è passato in timeline un recente articolo pubblicato sul sito web de la Verità dal titolo Cinquant’anni di dati dimostrano che non è cambiato niente. Che analizzando i dati della stazione meteo di Bordeaux-Mérignac conclude che la temperatura non sarebbe cambiata in modo significativo negli ultimi cinquant’anni. All’occhio di chi è esperto nell’analisi di dati, i grafici a sostegno di questa tesi sembrano raccontare altro. E siccome sono una persona curiosa per natura, ho scaricato i dati giornalieri della stazione (1975–2025, fonte Meteostat) e li ho rielaborati in modo autonomo, utilizzando esclusivamente statistiche descrittive standard e aggregazioni stagionali (giugno–luglio–agosto), senza imporre a priori modelli fisici o climatici.

Cosa si sta davvero misurando?

La prima cosa da chiarire è che non si tratta solo di “temperature medie”, ma di un insieme coerente di indicatori:

• temperatura minima estiva (Tmin)
• temperatura massima estiva (Tmax)
• temperatura media estiva
• numero di giorni con Tmax > 30°C
• numero di giorni con Tmax > 35°C

Questa distinzione è cruciale: in climatologia, limitarsi alla media può nascondere variazioni significative nella distribuzione, soprattutto negli estremi.

Il significato delle tre curve è spiegato alla nota 1.

Il confronto tra due climatologie

Per ridurre l’effetto della variabilità interannuale, la serie è stata suddivisa in due periodi quasi equivalenti:

• 1975–1999
• 2000–2025

Il confronto delle medie stagionali produce il seguente risultato:

• Tmin estiva: +1.35°C (+9.2%)
• Tmax estiva: +1.38°C (+5.4%)
• temperatura media estiva: +1.24°C (+6.2%)
• giorni >30°C: +6.8 giorni (+43%)
• giorni >35°C: +3.0 giorni (+156%)

Interpretazione statistica del confronto

Questo tipo di analisi non è una regressione, ma un confronto tra due campioni indipendenti su statistiche aggregate. Tre elementi sono rilevanti:

• Coerenza del segnale: tutti gli indicatori termici si muovono nella stessa direzione. Questo riduce fortemente la probabilità che il risultato sia dovuto a sola variabilità casuale.
• Asimmetria tra minime e massime: L’aumento delle Tmin è sistematicamente più marcato o comparabile a quello delle Tmax. Questo è coerente con una traslazione del campo termico di base, tipica di sistemi in riscaldamento.
• Gli estremi : gli indicatori più informativi sono quelli di coda: +43% nei giorni sopra i 30°C, +156% nei giorni sopra i 35°C. Questi non descrivono una media, ma una variazione nella probabilità degli eventi estremi.

Questo grafico mostra visivamente la trasformazione della frequenza degli estremi. Qui si vede meglio di qualsiasi regressione lineare il passaggio da una climatologia con pochi eventi estremi a una con eventi caldi molto più frequenti.

Il grafico mette a confronto le tre metodologie, ed il limite dei modelli globali emerge chiaramente: se la regressione lineare e quella polinomiale si limitano a descrivere una tendenza media (risultando quasi sovrapponibili), l’analisi LOESS ‘ascolta’ i dati localmente, rivelando un andamento non lineare che evidenzia il netto cambio di passo avvenuto negli ultimi decenni..

Ecco perché la regressione lineare non basta

Una regressione lineare impone per costruzione che il trend sia costante nel tempo, mentre eventuali accelerazioni o cambi di regime vengano “mediati” in un unico coefficiente b

Questo non è un errore matematico, ma una scelta modellistica molto restrittiva. Nel caso di Bordeaux-Mérignac, questa scelta tende a sottostimare la variazione recente, appiattire eventuali cambi di regime, ignorare la dinamica delle code della distribuzione

I tre grafici mostrano l’andamento della media mobile, che evidenzia chiaramente che la fase 1975–fine anni ’90 è relativamente stabile; tra fine anni ’90 e 2010 avviene una transizione mentre negli ultimi 10–15 anni si osserva un livello sistematicamente più alto

Lettura dinamica del sistema

Senza introdurre modelli complessi, che andrebbero oltre lo scopo di questa analisi veloce, la combinazione di medie mobili, confronto tra sottoperiodi e distribuzione degli estremi porta a una conclusione descrittiva robusta: il sistema non è stazionario, la distribuzione si è spostata verso valori più elevati e la probabilità degli eventi estremi è aumentata in modo marcato.

Questo grafico è spesso il più “immediato” dal punto di vista comunicativo, e mostra la distribuzione dei giorni con Tmax >30° nelle due fasce prese in esame. Mostra chiaramente che non si tratta solo di uno shift della media, ma anche di una modifica della dispersione e della distribuzione.

In conclusione

La mia analisi dei dati di Bordeaux-Mérignac per il periodo 1975–2025 non supporta l’interpretazione di una sostanziale stabilità climatica, con andamento lineare e variazioni trascurabili, come sostenuto dall’articolo. Al contrario, emerge un quadro coerente e ripetuto su più indicatori:

• aumento delle temperature estive medie (~+1–1.5°C)
• incremento più marcato delle temperature minime
• forte crescita degli eventi estremi caldi

Il punto metodologicamente più importante non è se una regressione lineare sia “corretta”, ma se sia sufficiente a descrivere un sistema che evolve anche nella forma della distribuzione, e non solo nel suo valore medio.

Nel caso specifico, i dati suggeriscono chiaramente che non lo è.

Una nota finale

Tutte le elaborazioni sono state effettuate su dati giornalieri osservativi aggregati stagionalmente, utilizzando esclusivamente statistiche descrittive standard e metodi noti di analisi delle serie temporali.