Gestione degli errori di misurazione
Gli errori di misurazione sono un fatto nella scienza. Più misurazioni di qualsiasi cosa differiranno tra loro, sia a causa della variazione della cosa misurata che del metodo di misurazione. La statistica ha aiutato gli scienziati a venire a capo di questo problema, permettendo loro di separare e quantificare i vari tipi di errore. Un gruppo di Oxford ha messo a punto nuove tecniche per analizzare gli errori di misurazione associati alle misurazioni fatte con i satelliti dei costituenti atmosferici provenienti dallo spazio. A bordo di Envisat, MIPAS (Michelson Interferometer for Passive Atmospheric Sounding) effettua misurazioni dello spettro dell'atmosfera terrestre. Grazie ad una complessa procedura d'elaborazione, è possibile ricavare dagli spettri le concentrazioni di gas a effetto serra e di altri gas. Gli errori derivanti dalla strumentazione in sé, dalla sua taratura, dai presupposti su cui si basano i modelli d'elaborazione dei dati e così via, possono distorcere i risultati. Per affrontare il problema, il team di Oxford ha fatto ricorso alla matematica avanzata. Sono state create nuove tecniche, come l'algoritmo di selezione micro-window. Gli intricati rapporti tra i differenti tipi di errore sono gestiti in base alle teorie già verificate sui dati sperimentali. La parte più delicata è capire come questi errori si propagano nel sistema di modelli di trasferimento radiativo diretto e la successiva inversione. Per questo è stata messa a punto una nuova tecnica di analisi a posteriori dell'errore: l'analisi REC (Residual and Error Correlation). L'analisi REC offre informazioni sul numero e la grandezza degli errori nei profili verticali risultanti delle varie specie gassose. Tutti insieme, questi risultati agevoleranno il lavoro degli scienziati con i dati raccolti da MIPAS e da altri strumenti simili.
