- Bakgrunnen for samarbeidet er de mange timene med snømåking under den forferdelige snøvinteren i Tromsø i 2000, forteller professor Fred Godtliebsen.

Til daglig befatter han seg slett ikke med anvendte problemstillinger av typen snømengde i Nordens Paris. Tvert imot, han er teoretiker og professor i statistikk ved Universitetet i Tromsø.

Akkurat denne vinteren kom Godtliebsen imidlertid i kontakt med en annen Winther, sistnevnte med fornavn Jan-Gunnar og klimaforsker ved Norsk Polarinstitutt i Tromsø. Der fikk han tilgang på data om snøvintrene i Tromsø og klimaet på den nordlige halvkule. Sammen har de utviklet en helt ny metode for å analysere kompliserte klimadata.

Ser ikke skogen ?

- Ser vi på datasettene på forskjellige tidsskalaer, kan analysene bli forskjellige. Derfor er det viktig å analysere dataene på flest mulig tidsskalaer for å kunne hente ut mest mulig informasjon. Dette er spesielt viktig innen klimaforskning, forklarer professor Godtliebsen, og gir et eksempel:

- Ser du på skogen fra lang avstand, får du et helt annet bilde enn hvis du går helt nært. Slik er det også med de datasettene vi analyserer. Enkel statistikk fanger ikke opp alle nyansene. Da ser vi ikke om det er bjørk eller rogn.

I en artikkel i tidsskriftet Geophysical Research Letters viser forskerne at avanserte tidsserie-analyser - SiNos-metoden - bedre kan avdekke statistisk signifikante trekk i klimadata.

? for bare trær

- Det vi ser med det blotte øyet, kombinert med erfaringsgrunnlag og enkel statistikk er ikke alltid nok. Vi så et behov for en bedre analysemetode, sier klimaforsker Jan-Gunnar Winther ved Norsk Polarinstitutt.

Han viser til kjente datasett over temperaturen på den nordlige halvkule. Vi ser klart forskjellene mellom istider og mellomistider, men vi ønsker også å kunne si noe om temperatursvingninger og klimaforskjeller innen de ulike periodene, sier Winther.

- Dessuten får analysene høyere vitenskapelig kvalitet. Metoden kan svare ganske presist på om observasjonene er statistisk signifikante.

Får fram nyansene

Det er viktig fordi det innen klimaforskning viser seg at selv små endringer kan få dramatiske konsekvenser.

- Selv en temperaturnedgang på 0,2 grader Celsius over den nordlige halvkule forårsaket på slutten av 1500-tallet en serie med dårlige år i Europa, opplyser Winther og mener det setter dagens temperaturøkning i perspektiv.

Den nye metoden gjør det også lettere for statistikere og klimaforskere å komme til enighet. Metoden bekrefter med statistiske og nøytrale midler det andre har funnet fra før, og klimaforskere kan snakke med større tyngde om for eksempel menneskeskapte klimaendringer.

Vellykket samarbeid

Det er ingen selvfølge at statistikk-professorer oppsøker anvendte forskningsmiljøer.

- Det kan være mer behagelig for statistikere å ikke gå ut i anvendelsesmiljøer. Da slipper vi å plages med ikke-idealiserte datasett. Men samtidig søker vi etter å utvikle metodikken og da er ikke-idealiserte data ideelle, sier Fred Godtliebsen.

Samarbeidsprosjektet er dermed et godt eksempel på en hyggelig bieffekt av å ha etablert Norsk Polarinstitutt i Tromsø. Men samarbeid tar også tid - både å starte og følge opp. Dessuten kan tverrfaglige prosjekter kun bli vellykkede hvis de ikke forstås som skeive - at den er mer avhengig av den andre parten.

- Det er ingen selvfølge at tverrfaglig samarbeid fungerer. Det er for eksempel lite givende å samarbeide hvis den ene parten kun er dataleverandør. Dette prosjektet er inspirerende for begge. Det er nødvendig for at samarbeidet skal vedvare over tid, sier Winther.

Det hjelper også at begge parter får anerkjennelse gjennom publikasjoner og at man har klart å få finansiert tre nye rekrutteringsstillinger.

De harde trettiåra

Bare for å det sagt: Godtliebsens inntrykk - da han måket snø vinteren for tre år siden - av at snømengden i Tromsø har økt, stemmer. Hele 70 prosent er økningen siden de meteorologiske målingene startet i 1920. Den nye analysemetoden viser imidlertid at økningen fra år til år var større på 1930-tallet enn den årlige økningen i snøvintrene like før tusenårsskiftet. Ingen grunn til å klage altså, alt var verre før.