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La scienza del clima è un sforzo cooperativo

… e per questo è così entusiasmante, dice Gavin Schmidt  in un’intervista in esclusiva a Climalteranti a Venezia il 29 marzo,  in occasione della conferenza “Communicating climate change issues”.
Il video della prima parte dell’intervista è disponibile qui, in seguito la traduzione a cura di Sylvie Coyaud.

Chissà se esiste uno scienziato del clima laureato in scienze del clima. Lei in che cosa si è laureato?
Ho studiato matematica a Oxford, il mio dottorato era in matematica applicata alla dinamica dei fluidi, vagamente associata agli oceani. Poi da post-doc, ho cominciato a interessarmi al clima.

Come mai?

Era dove c’erano le domande più interessanti. C’è un sacco di complessità nella scienza del clima. Con i problemi di matematica, ci si può arrangiare con le medie, postulare “poniamo una mucca sferica”…

Questa è fisica!

Vale anche in matematica. Ma davanti a problemi reali, se vuole trovare delle risposte rilevanti per il mondo reale, non basta presumere che tutte le complessità scompariranno. Deve affrontare le complessità, vuol dire che deve occuparsi di questioni vere, tener conto anche di piccoli dettagli, e questo vuol dire che non sarà facile trovare una risposta. Non potrà semplicemente scrivere  equazioni e risolverle, che è quello che un matematico fa. Quando diventa uno scienziato del clima, o quando si occupa di qualcosa di più complesso, deve accettarne la complessità, usare metodi diversi, pensare in modo diverso. E’ più interessante, ed è anche più nell’interesse degli altri.

Nelle scienze del clima c’è biologia, geologia, altre discipline oltre alla dinamica dei fluidi, qualcuno le padroneggia tutte?

No. Non c’è una singola persona che padroneggia tutte le discipline. Il clima stesso, come campo di studio, continua a crescere. Una volta se ne occupavano meteorologi e oceanografi. E poi sono arrivati quelli dei ghiacci, e quelli dell’uso del suolo, e quelli dei ghiacciai, e adesso della vegetazione, e della microbiologia, e degli ecosistemi… Come problema, si sta allargando ben oltre le competenze di chiunque. Per sua stessa natura, richiede un lavoro in collaborazione. Dobbiamo essere al contempo umili – una singola persona non può sapere tutto – e ambiziosi, far sì che tutti si capiscano e si ritrovino sulla stessa pagina. Non tutti hanno voglia di lavorare in questo modo, ma c’è abbastanza gente disposta a farlo e si riesce ad andare avanti. E’ fondamentalmente uno sforzo cooperativo, per questo è così entusiasmante.

Ora lei fa modelli al Goddard Center della NASA, da quando ci lavora?

Sedici anni.

In quel periodo che cosa è migliorato e cosa c’è che ancora non va?

Quando sono arrivato, credo che come gruppo non ci eravamo resi conto di quello che era necessario per essere competitivi, per fare scienza di punta. Erano state fatte cose buone in passato, ma andavano in tutte le direzioni, mancava una coerenza. Io volevo fare cose ben precise, bisognava radunare tutto, fare uno sforzo di coordinamento. Una volta avviato lo sforzo, abbiamo fatto un sacco di progressi in settori nei quali eravamo rimasti indietro.

Per esempio?

Siamo in grado di combinare chimica atmosferica, aerosol, tutte le diverse fonti e le diverse interazioni, di portare i modelli fin nella stratosfera e oltre, migliorare gli oceani, far confluire il tutto e di cercare i modi diversi in cui i vari elementi interagiscono. Il fatto che il vento influisce sulle polveri, le polveri sui solfati, i solfati sono influenzati dalla chimica e questa è influenzata da altro ancora. Possiamo accertarci di includere nei modelli tutti questi agganci e tutte queste connessioni. Siamo uno dei gruppi… forse due o tre sono allo stesso livello. Ci sono solo tre o quattro gruppi al mondo che fanno quello che facciamo noi.

Oltre a far girare i modelli, ne confrontate i risultati ogni tanto?

Lo facciamo di continuo. Costruiamo i modelli, per fornire la nostra stima migliore di come funzionano tutti questi processi. Poi cerchiamo le serie di dati che ci permettano di controllare. C’è un impatto dell’ENSO su quei processi? Cerchiamo tutte le volte che c’è stato un Niño e se ha fatto lo stesso effetto che nei modelli. Oppure prendiamo lo strato dell’ozono in stratosfera, cerchiamo di prevedere quando si doveva formare il buco, e se la chimica del modello produce il buco della dimensione giusta al momento giusto.
Quando ci sono buoni dati osservativi come nel periodo moderno, è facile controllare se i modelli funzionano bene. Ma non basta. Non stiamo cercando di farli combaciare con quanto è già successo, devono avere un potere predittivo, prevedere qualcosa che non è ancora stato osservato perché sta decenni nel futuro. Non possiamo star seduti ad aspettare e verificare fra trent’anni. Nel frattempo utilizziamo qualcos’altro, il paleoclima. Come le cose sono cambiate in passato, e perché sono cambiate, e se i modelli se la cavano bene rispetto ai dati disponibili, che non sono così completi come quelli del periodo moderno. Sono dati di tipo diverso, carote di ghiaccio, speleotemi, sedimenti oceanici… Però i segnali sono molto più ampli. Quello del ventesimo secolo è piccolo, rispetto a quello che ci aspettiamo in futuro. Ma nel passato ci sono stati grandissimi cambiamenti che i modelli devono essere capaci di “prevedere”.
Oggi siamo arrivati a un’ottima coordinazione con la gente che studia quei dati e li capisce. I modelli riescono a riprodurli ed è un buon motivo per pensare che sono corretti.

Funzionano sul lungo periodo, però, nel futuro così come nel passato.

Funzionano anche a breve, anche di venti minuti in venti minuti! Per tutto il tempo.

Sì, ma le previsioni sono a trenta, cinquant’anni. Invece i governi – e se non sbaglio certe agenzie come la NOAA già ci provano – vorrebbero modelli di previsione intermedi, a cinque-dieci anni. Sono fattibili?

Con le previsioni a breve termine, il problema non è che i modelli non siano capaci di calcolarle: lo fanno già. Quello che succede è che le risposte per i prossimi cinque anni sono estremamente dipendenti dal punto di partenza. Faccio partire un modello nell’Ottocento, mettiamo e oggi siamo nel 2010. Il cambiamento climatico è uguale ogni volta che lo faccio andare. Ma il tempo meteorologico è sempre un caso particolare. Un evento come il Niño o la Niña è totalmente casuale, non conserva la memoria di quello che gli è successo nell’Ottocento. Se nel 2010 vuol vedere cosa succede fra cinque anni, conta moltissimo che il 2010 sia un anno di Niña e che gli oceani siano in quel particolare stato. L’idea è che se usiamo questa informazione, dovremmo avere previsioni migliori sull’evoluzione del clima a breve.
Dopo dieci o vent’anni, il cambiamento della CO2 farà una grande differenza, il processo va avanti. Ma a breve termine, c’è un sacco di rumore associato al tempo che fa, agli oceani, che non è altrettanto prevedibile dell’effetto della CO2, ma che può essere prevedibile se si sa esattamente lo stato dell’oceano.
E qui sorgono due problemi. Sappiamo esattamente come stanno gli oceani? Oggi sì, ne sappiamo probabilmente abbastanza. Ma lo sapevamo dieci o vent’anni fa? Non proprio, il che rende difficile controllare le previsioni. Il secondo problema è che non sappiamo bene come fare questi modelli. E’ una questione filosofica, oltre che pratica. Come cominciamo? Mettiamo di inserire tutto quello che vediamo adesso negli oceani e di andare avanti da lì, succede che il modello va da tutt’altra parte. Ha già un proprio clima ed è quello a muoverlo. Il mondo reale non è così. Allora inseriamo un po’ di differenze? E quali? Anche tecnologicamente, ci sono problemi.
Non è affatto chiaro come i modelli di previsione a breve termine saranno utili. Di sicuro è un campo di ricerca valido. Ma se il pubblico vuole previsioni climatiche operative, come quelle meteo, dovrà aspettare un bel po’.

2 responses so far

2 Responses to “La scienza del clima è un sforzo cooperativo”

  1. stephon Mag 3rd 2012 at 20:05

    Grazie per questo primo assaggio. Molto interessante e meritevole la certosina traduzione.

  2. […] Prima parte dell’intervista: video e post […]