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Caldo estremo

In un post  su Realclimate, Stefan Rahmstorf e Dim Coumou mostrano perché il dibattito sugli estremi delle temperature è spesso viziato da domande mal poste.

 

A proposito delle ondate di calore estreme si sente spesso dire qualcosa del genere: “Se questa ondata ha superato di5 °Cil record precedente, il riscaldamento globale c’entra poco, visto che in un secolo è stato solo di1 °C”. Di seguito spieghiamo perché consideriamo questa logica doppiamente errata.
Si possono fare due domande diverse (Otto et al. 2012):


1. Quanto calore ha aggiunto il riscaldamento globale a questa ondata?

Ci è un po’ difficile inquadrare la domanda perché implica che la stessa situazione meteorologica si sarebbe verificata anche senza il riscaldamento globale, solo, per dire, ad un livello di temperatura inferiore di1 °C. Non è per forza vero, naturalmente, poiché il tempo meteorologico è fortemente stocastico e il riscaldamento globale può anche influenzare le caratteristiche della circolazione atmosferica.
Ma anche ad accettare la premessa di base (che potrebbe essere intesa in senso puramente statistico, sebbene non sia il modo tipico in cui viene posta), un riscaldamento antropogenico medio di1 °Cnel luogo di interesse significherebbe che1 °Cè anche la quantità aggiunta a un evento estremo? Solo in un sistema climatico lineare. Immaginate un’ondata di calore che spinge le temperature fino a30 °Cin un mondo senza riscaldamento globale. Nella stessa situazione meteorologica in presenza di riscaldamento globale, vi potreste aspettare che questa volta risulti in un’ondata di calore di31 °C. Ma potrebbe benissimo essere sbagliato. Potrebbe darsi che nello scenario con il riscaldamento il suolo si sia disseccato nei mesi precedenti a causa di quel1 °Cin più. Così si è perso il raffreddamento evaporativo, la luce solare incidente si trasforma in calore sensibile piuttosto che, in larga parte, in calore latente. Questo è un feedback non lineare, e non uno immaginario. Studi dettagliati hanno mostrato che potrebbe aver giocato un ruolo importante nell’ondata di calore europea del 2003 (Schär et al. 2004).

L’essenza del fenomeno è familiare agli oceanografi: se il livello medio del mare in un luogo sale di30 cm, ciò non significa che anche il livello dell’alta marea sale di30 cm. In alcuni casi sarà di più, a causa di feedback non lineari. Cioè, un livello dell’acqua maggiore aumenta la sezione del flusso (pensate ad un ingresso di marea) e riduce l’attrito sul fondale cosicché la marea scorre più velocemente, raggiungendo un picco più alto. La variazione di marea aumenta insieme al livello medio del mare.

Sono possibili diversi altri meccanismi non lineari che stiamo solo iniziando a comprendere – pensate agli studi recenti che mostrano come i cambiamenti della copertura nevosa o della superficie del ghiaccio marino in conseguenza del riscaldamento globale modifichino i sistemi meteorologici. Oppure pensate a fattori che potrebbero influenzare la persistenza di eventi di blocco particolarmente intensi. Per questo, dovremmo essere molto cauti nel presentare al pubblico argomenti essenzialmente deterministici e lineari sugli estremi di calore.
Nella letteratura scientifica, l’influenza del riscaldamento globale sugli eventi estremi è per questo generalmente discussa in termini probabilistici, cosa che meglio si adatta ad eventi stocastici. La tipica domanda è:

 

2. Quanta probabilità in più aggiunge il riscaldamento globale?
Per questa domanda si può mostrare facilmente come la logica del “più significativo è l’estremo climatico, meno c’entra il riscaldamento globale” è palesemente difettosa.
La variazione nella probabilità che siano raggiunti determinati valori di temperatura può essere visualizzata con una funzione di densità di probabilità (vedi figura). La distribuzione di probabilità potrebbe essere spostata mantenendone la forma verso valori più caldi, oppure potrebbe essere schiacciata e allargata oppure ancora potrebbe essere trasformata in una combinazione delle due possibilità (o qualche altra deformazione).

 

 

 

 

 

 

 

Il grafico dell’IPCC (2001) illustra come uno spostamento e/o uno schiacciamento di una distribuzione di probabilità delle temperature abbia delle conseguenze notevoli sulla probabilità di accadimento degli eventi estremi.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Per chiarire, analizziamo il caso più semplice di una distribuzione normale che viene spostata verso l’estremo caldo di una certa quantità, diciamo di una deviazione standard. Così una temperatura moderatamente estrema che è 2 deviazioni standard al di sopra della media diventa 4,5 volte più probabile (si veda il grafico qui sotto). Ma una temperatura veramente estrema, che sia 5 deviazioni standard oltre la media diviene 90 volte più probabile! Quindi: la stessa quantità di riscaldamento globale fa impennare la probabilità di eventi davvero estremi, come nel caso della recente ondata di calore che ha colpito gli Stati Uniti, molto di più di quanto incrementi la probabilità relativa ad eventi più moderati. Questo è l’esatto opposto dell’affermazione “più elevato è l’estremo climatico, meno c’entra il riscaldamento globale”. Ed è vero anche se la distribuzione di probabilità non è spostata ma è allargata e schiacciata di un valore costante. Questo è facile da mostrare in maniera analitica per le matematiche menti dei nostri lettori.

 

 

Il grafico illustra come il rapporto della probabilità degli estremi (rapporto fra clima più caldo e clima invariato – questo aumento di probabilità è mostrato con la linea tratteggiata, ordinate di riferimento sulla destra) dipenda proprio dal valore dell’estremo.

 

 

 

 

Riassumendo: anche nel caso più semplice, lineare, di uno spostamento nella distribuzione normale, la probabilità di “bizzarri” record di calore aumenta per via del riscaldamento globale. Ma più questo record è “bizzarro”, più potremmo sospettare che si stiano realizzando feedbacks non lineari che potrebbero incrementare ulteriormente la probabilità che questi record si realizzino.

 

Aggiornamento 29 Marzo: La rivista New Scientist cita questo post di RC in un articolo sull’“estate in marzo”.
P.s.
Una nostra “prospettiva” sugli estremi senza precedenti dell’ultimo decennio è stata appena pubblicata da Nature Climate Change: Coumou & Rahmstorf (2012), “A decade of weather extremes”.

Riferimenti:
Otto et al., Reconciling two approaches to attribution of the 2010 Russian heat wave, Geophysical Research Letters 2012, VOL. 39, L04702, doi:10.1029/2011GL050422

Schär, C. et al., The role of increasing temperature variability in European summer heat waves. Nature 427, 332–336 (2004).

 

Post originale su Realclimate: qui

Traduzione di Riccardo Mancioli e Riccardo Reitano

Revisione di: Simone Casadei e Sylvie Coyaud

27 responses so far

27 Responses to “Caldo estremo”

  1. Riccardo Reitanoon Mag 5th 2012 at 21:44

    Di eventi estremi e legame con il riscaldamento globale sentiremo parlare sempre più spesso, Trenta anni fa si prevedeva l’aumento di temperatura si discuteva su quando il segnale sarebbe venuto fuori dalla variabilità climatica, cosa poi accaduta. Oggi, similmente, con gli eventi estremi, dalla previsione di una loro intensificazione iniziano a emergergere dati significativi. Davvero un triste successo.

  2. Stefano Caserinion Mag 5th 2012 at 23:38

    Il grafico finale, che mostra come l’aumento di propabilità degli eventi estremi cresce esponenzialmente con l’entità stessa dell’estremo, è molto importante; fa capire che i segni del riscaldamento globale, che in termini di incremento della temperatura media globale è di meno di un grado, è molto più visibili sul caldo… estremo.

  3. Global Warming e caldo estremoon Mag 6th 2012 at 13:35

    […] […]

  4. Vincenzoon Mag 6th 2012 at 16:14

    eh si’, sui dati degli estremi ci sono i veri danni, quelli inequivocabili
    comunque chi non vuole capire non capirà certo grazie alla statistica
    ciao

  5. Fabioon Mag 7th 2012 at 16:42

    Peccato però che le analisi statistiche su questi dati non si facciano in questo modo.
    l’analisi dei valori estremi, o come pare vogliano intendere nei grafici l’analisi dei superamenti di soglia non si attuano in questo modo.

    lo studio dei massimi di una distribuzione è tutt’altra roba.
    bisogna però dire che sono tecniche complicate e spesso molto difficili da fare per mancanza di dati o per la perdita di informazione che comporta utilizzarli nel modo corretto.
    io stesso non avrei idea sul come partire per un0analisi del genere

  6. Fabioon Mag 7th 2012 at 16:48

    e poi scusate, ma l’IPCC non ha fatto uscire circa un mese fa un documento dove si spiega che non ci sono dati significativi che mostrino la correlazione tra eventi estremi e riscaldamento globale?

    ma è chiaro, l’IPCC è finanziato con i petroldollari

  7. Riccardo Reitanoon Mag 7th 2012 at 17:06

    Fabio
    hai ragione, le analisi quantitative degli eventi estremi non si fanno in questo modo. Infatti il post ha solo uno scopo illustrativo, spiegare il perché l’affermazione posta all’inizio è errata.
    Ma è anche vero che a volte, in assenza di serie temporali sufficientemente lunghe o affidabili, ci si debba accontentare di analisi semplificate pur di avere almeno qualche indicazione.

  8. Fabioon Mag 7th 2012 at 20:25

    anche a scopo illustrativo è sbagliato, perchè se non si conosce la distribuzione dei valori estremi non si può assolutamente sapere come reagiranno ad un aumento di uno dei parametri.

    e ricordo che sia nella distribuzione di Pareto che nella famiglia delle Gev non esiste il parametro media.
    quindi affermare che la media aumentando di 1°C trasla perfettamente in equivarianza tutta la curva è una semplificazione che nella realtà è assolutamente sbagliata

    la media è equivariante a cambiamenti di scala dei dati da cui è calcolata, ma il contrario non è assolutamente vero.

    così come l’ipotesi di un aumento di varianza dovuto al riscaldamento globale, chi ci dice che è veramente così? per ora niente ce lo fa dire

    inoltre qui si fa solo l’esempio della temperatura che possiamo vederla come una variabile continua e con una distribuzione che tende alla gaussiana, ma solo la temperatura può essere vista in questo modo, gli altri eventi no.

  9. Riccardo Reitanoon Mag 7th 2012 at 21:19

    Fabio
    ho l’impressione che stai criticando il post su questioni che non avevano intenzione di affrontare e che non hanno, infatti affrontato. Stai anche prendendo per affermazioni esempi che non hanno la pretesa di riflettere il reale andamento degli eventi. Infine, non hanno la pretesa di una trattazione esaustiva di tutti i tipi di eventi estremi.
    In due parole, gli stai facendo dire cosa che non hano detto per poi criticarli. Mi sembra abbastanza debole, per usare un eufemismo.

  10. Fabioon Mag 7th 2012 at 21:49

    “il post ha solo uno scopo illustrativo, spiegare il perché l’affermazione posta all’inizio è errata”

    “ci si debba accontentare di analisi semplificate”

    “questioni che non avevano intenzione di affrontare e che non hanno, infatti affrontato”

    “esempi che non hanno la pretesa di riflettere il reale andamento degli eventi”

    “Infine, non hanno la pretesa di una trattazione esaustiva di tutti i tipi di eventi estremi”

    scusa, eh! allora fammelo dire, ma per che ca22o l’hanno scritto l’articolo se poi il loro obiettivo era di fare esempi semplificati su questioni che non volevano essere affrontate senza la pretesa che poi la realtà si comporti nello stesso modo e soprattutto in maniera assolutamente non esaustiva?

    io critico l’articolo proprio perchè affronta in maniera semplifica un fenomeno molto molto complesso e la cosa produce da se molti errori.
    critico perchè affronta una questione che l’IPCC ha già analizzato scientificamente dimostrando che non ci sono le basi per trovare una relazione su quello che l’articolo discute
    critico perchè spiegano un fenomeno senza utilizzare i metodi che servono a spiegarlo, ne usano altri che non spiegano niente
    critico perchè pongono delle basi di risposta ad un fenomeno che nella realtà non sono dimostrati o sappiamo già che non avvengono in quel modo
    critico infine perchè l’articolo cita esclusivamente la temperatura, ma non dice che tutto il ragionamento che fanno (che è completamente sbagliato come prima detto) varrebbe solo per quest’ultima e non per tutti gli altri fenomeni

    poi dammi del criticone, ma vediamo se le tue stesse parole valgono il commento

  11. Fabioon Mag 7th 2012 at 21:54

    citando il titolo, Stefan Rahmstorf e Dim Coumou mostrano come il dibattito sugli estremi delle temperature è spesso viziato da riposte mal formulate

  12. stephon Mag 7th 2012 at 23:36

    @Riccardo
    “In due parole, gli stai facendo dire cosa che non hano detto per poi criticarli. Mi sembra abbastanza debole, per usare un eufemismo.”

    un ennesimo caso di strawman?

    @Fabio
    “così come l’ipotesi di un aumento di varianza dovuto al riscaldamento globale, chi ci dice che è veramente così? per ora niente ce lo fa dire”

    Lo dice il fatto che il clima è un sistema complesso, deterministico, altamente non lineare, assolutamente non in equilibrio ma anche caotico e stocastico. Caratterizzato da numerose oscillazioni (es. modi naturali di variabilità interna, quali ENSO, NAO…) che interagiscono fra di loro con un comportamento puramente caotico e da “situazioni random” (ad es. grandi eruzioni vulcaniche). Ebbene: la forzatura di queste interazioni caotiche modifica giocoforza le proprietà statistiche non solo di primo o secondo ordine come media e varianza ma pure di ordine superiore (per es. grado di asimmetria e curtosi) di una distribuzione di probabilità.

    E poi ce lo corroborano inferenze proxy.

  13. fabioon Mag 8th 2012 at 08:42

    assolutamente, citavo media e varianza perchè sono quelle citate nell’articolo, è chiaro che una modificazione anche di un solo paramentro potrebbe modificare drasticamente tutti gli altri.

    soprattutto la simmetria di distribuzione, non sappiamo come si comporterebbe.
    per quello dico che presentare la cosa in questo modo, parlando di valori estremi ma citando la media climatica (che è una VA completamente diversa) è assolutamente sbagliato

  14. Riccardo Reitanoon Mag 8th 2012 at 14:09

    Fabio
    il perché hanno scritto il post lo trovi nel primo paragrafo. Che poi tu avresti preferito altro va bene, ma questo è un altro discorso.

    Una breve citazione dal Report dell’IPCC visto che viene mal citato. La FAQ 3.1 recita:
    “While there is evidence that increases in greenhouse gases have likely caused changes in some types of extremes, there is no simple answer to the question of whether the climate, in general, has become more or less extreme.”

    Nel capitolo 3 si trovano i dettagli per le varie tipologie di eventi estremi. Andandoli a leggere è facile osservare che l’affermazione che l’IPCC abbia dimostrato “che non ci sono le basi per trovare una relazione su quello che l’articolo discute” è una molto libera e personale interpretazione.

  15. fabioon Mag 8th 2012 at 15:39

    non è una mia preferenza, è che non puoi parlare di valori estremi e poi fare quello che hanno fatto.
    non è un’opinione, è una constatazione

  16. Stefano Caserinion Mag 8th 2012 at 16:16

    Insomma, sig. Fabio, non è che riesce a discutere partendo dall’ipotesi che gli autori del post che Lei critica non siano dei polli, visto che sono climatologi di fama internazionale che lavorano in centri di ricerca prestigiosi e pubblicano su riviste con sistemi di peer review?
    Se ha degli argomenti li esprima, altrimenti se l’argomento principale è “tutto più complesso”, ma non sa come fare di meglio, non è molto utile.
    Il mio suggerimento è di cercare di leggere il post, e soprattutto l’articolo pubblicato su NCC linkato alla fine, con un po’ di fiducia e vedrà che capirà il perchè e l’importanza della tesi di Coumou & Rahmstorf, nonostante sia spiegata con un linguaggio divulgativo.

  17. Fabioon Mag 8th 2012 at 18:27

    guardate, so benissimo che certi argomenti per chi non ha “il modo di pensare” da statistico sono spesso distanti dalla normale logica quotidiana.

    provo a prendere il problema principale che riguarda l’analisi fatta.

    direi di partire dal presupposto che l’obbiettivo è analizzare i valori estremi, e qui chiaro.
    tra le varie categorie l’intenzione dell’articolo sembra essere quello dell’analisi dei massimi di distribuzione, viene infatti citato il nuovo record di massima, cioè il valore più alto tra i massimi di distribuzione.

    questo è il sunto di partenza, ed è bene specificarlo.

    ora, guardando i primi 3 grafici è chiaro che si riferiscono alla media climatica ed alle sue possibili traslazioni lineari.
    e qui abbiamo subito il primo problema, perchè siamo partiti volendo analizzare i massimi di distribuzione (Var. Aleatoria che si distribuisce come una GEV) e il grafico fa riferimento ad un’altra variabile aleatoria che ipotizziamo si distribuisca come una normale.
    abbiamo subito un problema, stiamo analizzando 2 cose diverse che si comportano in modi diversi e che soprattutto hanno parametri da stimare (sul campione analizzato) totalmente diversi

    i ragionamenti fatti nell’articolo sono in se giusti, il riferimento alla media climatica e al suo ipotetico comportamento magari non sono proprio corretti ma la conclusioni date alle variazione sono inequivocabili dal punto di vista di quella VA
    ma non è quello però il centro del problema.

    dovremmo accompagnare una relazione diretta tra le trasformazioni lineari che subisce la variabile media climatica con il possibile comportamento della variabile massimi di distribuzione, ma non abbiamo le basi per poter stabilire che i tempi di ritorno per valori di massimo elevati aumenti significativamente all’aumentare della media di un’altra distribuzione.

    ipotizziamo di prendere solo il mese di Aprile e di prendere la serie storiche dei massimi.
    abbiamo 1 campione di 30 anni (che è il minimo su cui poter lavorare) con 30 massimi.
    la media climatica è calcolata come il val medio della distribuzione delle medie mensili di Aprile nel corso del trentennio.
    quindi stiamo parlando di un dato che è il sunto informativo di ben 900 osservazioni e dall’altra parte solo 30 dati.
    questo purtroppo è il grosso problema dei valori estremi, la perdita di informazione.

    prendiamo quindi un nuovo campione di 30 anni, e dobbiamo far partire il confronto tra le 2 variabili.
    per la media climatica è più facile, si fa un test di omoschedasticità, sperando che non venga rifiutato e poi il test di uguaglianza delle medie.
    ammettiamo di rifiutarlo e che il dato del 2° campione sia più grande, dobbiamo ora valutare le differenze tra le due GEV stimate e qui cadiamo su condizioni che non conosco e non so come affrontare.
    immagino ci siano dei test per valutare i parametri, soprattutto il tempo di ritorno, ma dovremmo però considerare il fatto che le 2 distribuzioni stimate siano completamente diverse e basate su valori diversi.
    e qui mi fermo perchè la mie conoscenze non mi permettono di andare avanti, posso dire che dovremmo andare a verificare a parità di valore se il tempo di ritorno stimato è aumentato (ma posso solo supporre che si faccia così)

    e ricordo che tra le varie situazioni che ho messo in luce questa è la forse la più semplica da chiarire

  18. oca sapienson Mag 8th 2012 at 18:31

    @Fabio
    “io stesso non avrei idea sul come partire per un’analisi del genere”

    Allora come fa a sapere che è tutto “assolutamente sbagliato” ecc.?
    Può farsela leggendo i paper citati in fondo. Il post non li sostituisce. Dice solo che l’aritmetica ingenua non serve quando si ragiona in termini di probabilità. E spiega agli ingenui come ragionare, con una semplice PDF applicata a un caso semplificato. Come viene precisato più volte nel testo.

    “l’IPCC è finanziato con i petroldollari”

    Intende dire che la campagna per sopprimere l’IPCC dell’Opec, di Exxon Mobil ecc. è finanziata con i petrodollari, presumo.
    O allude ai 16.500 Fr. svizzeri versati dall’Arabia saudita nel 1998 e ai 30.000 dal Qatar nel 2008?

  19. Fabioon Mag 8th 2012 at 18:45

    vabbè, io ho provato a spiegarvi passo passo il punto più importante della questione.
    sta a voi decidere se leggerlo o no.
    ma confrontare 2 variabili aleatoria completamente diverse, con parametri e distribuzioni diverse e pensare che la prima spieghi la seconda è assolutamente fuori da ogni contesto.

    se si parla di massimi di distribuzione bisogna parlare della variabile massimi di distribuzione, è il concetto base di ogni tipo di ragionamento, in qualsiasi ambito.
    il mio messaggio è li, spero che qualcuno se lo legga

  20. oca sapienson Mag 8th 2012 at 22:29

    @Fabio

    Ho letto quello che lei ha scritto e come gli altri, non vedo il rapporto con il post. Il tema è palesemente PDF for dummies, detto con più garbo. Idem i 3 grafici “per visualizzare” nella sintesi del TAR-IPCC. Va ai decision-makers e i giornalisti, meglio non offenderli!

    C’è una cosa strana. Lei sembra usare un’analisi di tipo economico o da computer science. Con l’esempio dei picchi di aprile si è dimostrato da solo che non funziona. Ma Steph glielo aveva già detto e lei era d’accordo con lui.

    Forse non vi eravate capiti? Se guarda i papers citati in fondo all’articolo di Nature Climate Science, vedrà che che non usano né il suo metodo né la PDF for dummies.

  21. Vincenzoon Mag 8th 2012 at 22:51

    @ Fabio

    In generale a me quelli che parlano di statistica e sembra che la statistica l’abbiano studiata solo loro non mi predispongono bene. Se poi, come nel suo caso, trovo diversi errori di scrittura e diverse frasi confuse, le perplessità crescono. Ma sono arrivato alla fine e sulla sostanza, direi che l’articolo e il post deve rileggerselo meglio, perché ha letto qualcosa d’altro da quello che c’è scritto.
    Nessuno – almeno fra gli umani – puo’ dire con certezza quello che succederà agli estremi della distribuzione.
    Il senso dell’articolo di R&C è che loro – come dicono chiaramente – ipotizzano un caso, “analizziamo il caso più semplice di una distribuzione normale che viene spostata verso l’estremo caldo di una certa quantità, diciamo di una deviazione standard”. Dicono loro stessi che “la distribuzione di probabilità potrebbe essere spostata mantenendone la forma verso valori più caldi, oppure potrebbe essere schiacciata e allargata oppure ancora potrebbe essere trasformata in una combinazione delle due possibilità (o qualche altra deformazione)”.
    Ebbene R&C mostrano che nel caso da loro considerato l’aumento della probabilità degli estremi è esponenziale, ed è un conto algebrico basato sul rapporto fra la pdf spostata e quella iniziale.
    Se poi con il riscaldamento globale aumenterà solo la media e le probabilità degli estremi saranno sempre quelle, saremo tutti più felici; ma è una cosa un po’ difficile da credere, o almeno non è saggio crederci per stare più tranquilli.

  22. Fabioon Mag 9th 2012 at 14:15

    guardate che i ragionamenti fatti nell’articolo sono assolutamente corretti.
    è ovvio che una traslazione in avanti di una distribuzione, mantenendo fissa la varianza, porta ad avere a parità di valori alla destra della curva una probabilità maggiore.
    è una cosa ovvia, direi stra-ovvia.

    ma non c’entra con i valori estremi che inizialmente vengono citati.

    se prendi la variabile media climatica ottieni una normale e va bene, ma dalla variabile media climatica non puoi ottenere nessuna informazione riguardante i massimi in distribuzione.

    la media climatica è una distribuzione di medie annuali, ogni anno avrà la propria media diversa da quella degli anni successivi e precedenti.
    andando a suddividere in classi l’intervallo dei valori e ipotizzando che la variabile sia continua troviamo la nostra distribuzione.
    per n tendente ad infinito si distribuisce come una normale.

    però tutto questo non c’entra niente con l’obbiettivo dichiarato all’inizio, cioè di spiegare l’ipotetico aumento di frequenza degli eventi più estremi.

    abbiamo 2 variabili, 2 distribuzioni, 2 comportamenti, ma non conosciamo nessuna relazione tra loro.

    dire che la probabilità che un anno/mese possa chiudere con un valore “climatico” elevato aumenti non significa affatto che i valori massimi in distribuzione facciano lo stesso.
    un mese è fatto di 30 giorni e un anno di 365, la media ci sintetizza un’informazione e la varianza un’altra, ma il comportamento degli estremi non si sintetizza ne con la media ne con la varianza.

    un anno può essere mediamente più caldo di un’altro e presentare meno valori estremi, la relazione anno più caldo = massimi più elevati non è affatto dimostrata

  23. stephon Mag 11th 2012 at 21:14

    @Fabio
    io non capisco cosa non capisci. Ho la netta impressione che i tuoi ragionamenti si basino su un approccio statistico tout court, senza tenere in debita considerazione il modo in cui funziona un sistema complesso come lo è il clima. Ci sono vincoli fisici di natura termodinamica, non è solo una questione di numeri.
    Mii pare di avere già detto che il clima è un sistema complesso, deterministico, altamente non lineare, assolutamente non in equilibrio ma anche caotico e stocastico. Per cui possiamo già dire che la relazione fra 2 variabili, 2 distribuzioni e 2 comportamenti diversi è sostanzialmente riconducibile a quanto detto prima. Mi spiego meglio con esempi.
    Sappiamo che esistono alcune importanti sorgenti di variabilità interna che interagiscono fra di loro con un comportamento puramente caotico e che sono responsabili della variabilità interannuale, per es. l’ENSO che è la principale su scala globale (ed è importante soprattutto per la troposfera tropicale) o i modi anulari quali l’AO (importante per l’emisfero nord) e la NAO (settore euro-atlantico). Il modo in cui l’ENSO (o la NAO) producono effetti climatici su scala regionale/globale è influenzato dallo stato del sistema climatico: in un sistema forzato nel quale l’accumulo di gas serra (o qualsiasi altra forzatura esterna) produce uno squilibrio radiativo e modula il trend termico di fondo, il modo il cui queste oscillazioni interne redistribuiscono i flussi di calore e impattano l’atmosfera su scala regionale cambia.
    Inoltre andrebbe anche valutata la questione che riguarda l’accumulo di energia: il sistema la accumula stoccandola principalmente negli oceani (e già questo, al netto dell’inerzia, è una bella ipoteca), tuttavia una minima ma non indifferente quota parte di surplus energetico rimane disponibile in atmosfera. La prima valvola di sfogo che ha l’atmosfera per smaltire la quantità di calore in eccesso è costituita dall’energia cinetica che deriva dal movimento vibrazionale delle molecole d’aria e quindi la sua temperatura sale. Come già dicevi tu, questo non fa che aumentare la probabilità di fenomeni estremi di caldo. Ciò detto, rimane la seconda valvola di sfogo utilizzata dall’atmosfera per smaltire la quantità di calore in eccesso: l’immissione di energia nel motore atmosferico con un conseguente aumento di carburante a disposizione dei fenomeni meteorologici. Ma qui entreremmo nell’ambito collaterale dell’intensificazione dei flussi di acqua in un atmosfera più ricca di vapore (e non era il tema del post).
    Detto del fatto che su scala globale il rapporto segnale/rumore è molto più facilmente rintracciabile rispetto alla scala regionale (soggetta come è agli effetti della variabilità interna), oggi si cominciano ad effettuare interessanti inferenze anche su scala regionale.
    Lo stato dell’atmosfera e degli oceani è mutato, gli eventi meteorologici sono influenzati da un clima mutato (da squilibri nel bilancio dei flussi di energia) perché le condizioni ambientali al contorno nei quali si manifestano sono più calde e più umide di prima. Dunque un singolo evento ovviamente non è una conseguenza del cambiamento climatico, ma condizioni climatiche mutate influenzano il modo in cui gli eventi estremi si manifestano.

    “e poi scusate, ma l’IPCC non ha fatto uscire circa un mese fa un documento dove si spiega che non ci sono dati significativi che mostrino la correlazione tra eventi estremi e riscaldamento globale?”

    Se ti riferisci a SREX, affatto. Low confidence in un evento non significa necessariamente che questo evento abbia anche una low likelihood di manifestarsi. Ti segnalo un’intervista ad una co-autrice del terzo capitolo, quello che parla appunto degli eventi estremi.
    http://www.ethlife.ethz.ch/archive_articles/120329_Interview_Seneviratne_su/index_EN
    Un passaggio illuminante:
    “What are the underlying messages of your chapter?
    The main message is that there are already changes in extremes that we can observe. How sure we are with regard to these changes depends strongly on the considered extremes and regions. For instance, we assess it as very likely that increases in hot extremes have been observed on the global scale. On the other hand, cold extremes have become less frequent. In the case of heavy precipitation events, we identify more regions with increases than decreases globally, hence an overall tendency for increases in these events at the global scale, but at the level of single regions it is often more difficult to identify a signal.”

  24. stephon Mag 11th 2012 at 21:42

    @Fabio
    ancora una cosa che forse non era chiara: per eventi estremi si intendono eventi che si verificano raramente, in generale, perché sono al limite delle distribuzioni di probabilità di una variabile climatica. Raramente sia nella frequenza, sia nell’intensità, sia nell’estensione geografica, sia nella durata e sia nei tempi in cui si manifestano i fenomeni atmosferici e gli eventi climatici estremi. I cambiamenti del clima mutano ognuna di queste caratteristiche.

  25. AGWon Mag 23rd 2012 at 19:53

    E’ evidente negli ultimi decenni un aumento degli eventi caldi eccezionali e ,contemporaneamente, una dimunuzione drastica degli eventi di freddo eccezionale, sempre piu’ rari e sempre meno incisivi. Il tanto decantato febbraio 2012, un mese in Europa come non si vedeva dal gennaio 1987,e’ comunque stato mediamente piu’ caldo di moltissimi altri mesi fino agli anni 80 e , comunque , guardate quanto tempo e’ dovuto passare dall’anteriore mese con una temperatura media europea cosi’ bassa.
    Questo e’ un esempio, ma avendo i dati e analizzati delle medie e degli estremi di tutte le stazioni mondiali fin dalla PEG posso benissimo estenderlo a quasi tutto il globo.
    Il terzo grafico quindi non e’ esatto -la terza ipotesi aumento eventi di caldo estremo, parita’ di eventi di freddo estremo- perche’ questi ultimi sono dimuniti tanto quanto sono aumentati i primi ,anzi anche un po’ di piu’.
    Il primo grafico rispecchia piu’ la realta’ dei dati. La cosidetta increase in variance e’ molto discutibile, ora e’ amplificata da piu’ informazioni, dai media, ha qualche sfondo di realta’ ,ma in termini globali medi non incide come si ipotizza nel terzo grafico.

  26. La parola all'estate - Pagina 35on Ago 2nd 2012 at 13:01

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  27. gw ed heat waveson Ago 2nd 2012 at 20:55

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