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Una risposta alla domanda che assilla il Prof. Zichichi

Mail ZichichiIn data 24 luglio abbiamo ricevuto una mail dal Prof. Antonino Zichichi, mail inviata anche presumibilmente agli scienziati firmatari della (strana) petizione “contro le eco-bufale” (spiegata in questo post) e agli altri autori della richiesta di chiarimenti (riportata in questo post).

Nella mail il prof. Zichichi propone la seguente domanda ai 37 firmatari: “Per concludere che è l’attività umana che cambia il clima devi avere un modello matematico in grado di sostenere la tua conclusione. Quanti parametri liberi sono presenti nel tuo modello?

Questa domanda è contenuta in un documento di 6 pagine di testo e 5 figure, intitolato “Evoluzione del clima ed evoluzione delle forze fondamentali” in cui il Prof. Zichichi illustra le sue ragioni (disponibile qui).

 

Riportiamo qui sotto la mail di risposta che abbiamo inviato al Prof. Zichichi.

 

Gent. Prof. Zichichi,

abbiamo ricevuto la sua mail con la domanda sul numero di parametri presenti nei modelli, questione che Lei ha già posto innumerevoli volte. Le rispondiamo sperando di aiutarla a capire questo punto, che fra l’altro non è certo tra i più complessi della scienza del clima.

I modelli climatici hanno molti parametri, come inevitabile per modelli che descrivono un sistema complesso come è il clima del pianeta. Sono parametri di numerose equazioni diverse che insieme concorrono a definire le varie componenti del sistema climatico. La presenza di tanti parametri ed equazioni è comune a molti modelli complessi, applicati in tanti altri settori, come i modelli che governano il funzionamento degli aerei o la regolazione delle dighe. Si tratta di modelli sviluppati da almeno 4 decenni di una grande ricerca scientifica, condotta in decine di diversi centri di ricerca, da migliaia di studiosi.

 

I modelli sono cresciuti molto in termini di complessità (una descrizione della loro evoluzione è contenuta nel capitolo 1 del Quinto Rapporto sul Clima (AR5) dell’IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) – primo gruppo di lavoro “Working Group I Contribution to the IPCC Fifth Assessment Report Climate Change 2013: The Physical Science Basis”, disponibile qui, da qui è tratta la figura a fianco) e l’attività, per la taratura e valutazione dei loro risultati  ha  occupato una larga parte dell’attività degli scienziati.

L’IPCC, che effettua una raccolta e revisione della principale letteratura scientifica peer-reviewed nei vari campi della scienza climatica, ha dedicato nell’ultimo rapporto AR5, sempre nel volume del primo gruppo di lavoro, un intero capitolo a questo tema, intitolato “Evaluation of Climate Models”: 126 fitte pagine contenente 6 tabelle e 47 figure, con circa 1150 riferimenti a pubblicazioni scientifiche, in cui vengono date risposte a molti temi complessi relativi al funzionamento dei modelli climatici.

Mentre la lettura e comprensione di queste pagine richiede competenze sulla climatologia e la modellistica dei sistemi fisici e naturali, le segnaliamo che un Box presente nel capitolo, “Box 9.1 – Climate Model Development and Tuning” (pag. 749 qui) è stato scritto con un linguaggio divulgativo per rispondere alle domande semplici come quella che Lei ha posto.

Le riportiamo qui il testo di questo Box:

 

“Box 9.1 | Climate Model Development and Tuning

 

The Atmosphere–Ocean General Circulation Models, Earth System Models and Regional Climate Models evaluated here are based on fundamental laws of nature (e.g., energy, mass and momentum conservation). The development of climate models involves several principal steps:

  1. Expressing the system’s physical laws in mathematical terms. This requires theoretical and observational work in deriving and simplifying mathematical expressions that best describe the system.
  2. Implementing these mathematical expressions on a computer. This requires developing numerical methods that allow the solution of the discretized mathematical expressions, usually implemented on some form of grid such as the latitude–longitude–height grid for atmospheric or oceanic models.
  3. Building and implementing conceptual models (usually referred to as parameterizations) for those processes that cannot be represented explicitly, either because of their complexity (e.g., biochemical processes in vegetation) or because the spatial and/or temporal scales on which they occur are not resolved by the discretized model equations (e.g., cloud processes and turbulence). The development of parameterizations has become very complex (e.g., Jakob, 2010) and is often achieved by developing conceptual models of the process of interest in isolation using observations and comprehensive process models. The complexity of each process representation is constrained by observations, computational resources and current knowledge (e.g., Randall et al., 2007).

 

The application of state-of-the-art climate models requires significant supercomputing resources. Limitations in those resources lead to additional constraints. Even when using the most powerful computers, compromises need to be made in three main areas:

  1. Numerical implementations allow for a choice of grid spacing and time step, usually referred to as ‘model resolution’. Higher model resolution generally leads to mathematically more accurate models (although not necessarily more reliable simulations) but also to higher computational costs. The finite resolution of climate models implies that the effects of certain processes must be represented through parameterizations (e.g., the carbon cycle or cloud and precipitation processes; see Chapters 6 and 7).
  2. The climate system contains many processes, the relative importance of which varies with the time scale of interest (e.g., the carbon cycle). Hence compromises to include or exclude certain processes or components in a model must be made, recognizing that an increase in complexity generally leads to an increase in computational cost (Hurrell et al., 2009).
  3. Owing to uncertainties in the model formulation and the initial state, any individual simulation represents only one of the possible pathways the climate system might follow. To allow some evaluation of these uncertainties, it is necessary to carry out a number of simulations either with several models or by using an ensemble of simulations with a single model, both of which increase computational cost.

 

Trade-offs amongst the various considerations outlined above are guided by the intended model application and lead to the several classes of models introduced in Section 9.1.2.

 

Individual model components (e.g., the atmosphere, the ocean, etc.) are typically first evaluated in isolation as part of the model development process. For instance, the atmospheric component can be evaluated by prescribing sea surface temperature (SST) (Gates et al., 1999) or the ocean and land components by prescribing atmospheric conditions (Barnier et al., 2006; Griffies et al., 2009). Subsequently, the various components are assembled into a comprehensive model, which then undergoes a systematic evaluation. At this stage, a small subset of model parameters remains to be adjusted so that the model adheres to large-scale observational constraints (often global averages).

This final parameter adjustment procedure is usually referred to as ‘model tuning’. Model tuning aims to match observed climate system behaviour and so is connected to judgements as to what constitutes a skilful representation of the Earth’s climate. For instance, maintaining the global mean top of the atmosphere (TOA) energy balance in a simulation of pre-industrial climate is essential to prevent the climate system from drifting to an unrealistic state. The models used in this report almost universally contain adjustments to parameters in their treatment of clouds to fulfil this important constraint of the climate system (Watanabe et al., 2010; Donner et al., 2011; Gent et al., 2011; Golaz et al., 2011; Martin et al., 2011; Hazeleger et al., 2012; Mauritsen et al., 2012; Hourdin et al., 2013).

 

With very few exceptions (Mauritsen et al., 2012; Hourdin et al., 2013) modelling centres do not routinely describe in detail how they tune their models. Therefore the complete list of observational constraints toward which a particular model is tuned is generally not available. However, it is clear that tuning involves trade-offs; this keeps the number of constraints that can be used small and usually focuses on global mean measures related to budgets of energy, mass and momentum. It has been shown for at least one model that the tuning process does not necessarily lead to a single, unique set of parameters for a given model, but that different combinations of parameters can yield equally plausible models (Mauritsen et al., 2012). Hence the need for model tuning may increase model uncertainty. There have been recent efforts to develop systematic parameter optimization methods, but owing to model complexity they cannot yet be applied to fully coupled climate models (Neelin et al., 2010).

 

Model tuning directly influences the evaluation of climate models, as the quantities that are tuned cannot be used in model evaluation. Quantities closely related to those tuned will provide only weak tests of model performance. Nonetheless, by focusing on those quantities not generally involved in model tuning while discounting metrics clearly related to it, it is possible to gain insight into model performance. Model quality is tested most rigorously through the concurrent use of many model quantities, evaluation techniques, and performance metrics that together cover a wide range of emergent (or un-tuned) model behaviour. The requirement for model tuning raises the question of whether climate models are reliable for future climate projections. Models are not tuned to match a particular future; they are tuned to reproduce a small subset of global mean observationally based constraints. What emerges is that the models that plausibly reproduce the past, universally display significant warming under increasing greenhouse gas concentrations, consistent with our physical understanding.”

 

Speriamo che questo testo le possa essere d’aiuto per trovare la risposta alla sua domanda; le suggeriamo comunque di leggere l’intero capitolo per ulteriori dettagli.

 

Riguardo al testo che ci ha inviato, dobbiamo ammettere di averlo trovato davvero poco comprensibile e poco congruente con la domanda da Lei stesso posta. Nella parte iniziale abbiamo infatti rilevato diverse affermazioni senza fondamento ed errori basilari di comprensione della scienza del clima (ad esempio quella secondo cui le difficoltà nello studio del clima non sarebbero mai menzionate), errori che del resto hanno caratterizzato la quasi totalità dei suoi scritti sul tema del cambiamento climatico che abbiamo potuto leggere negli ultimi 15 anni.

 

La invitiamo quindi ad approfondire un minimo la scienza del clima, prima di esprimersi sui mezzi di comunicazione.

Infine, la invitiamo ad essere più rispettoso del lavoro dei molti studiosi, anche italiani, che con passione e serietà lavorano per migliorare giorno dopo giorno gli strumenti più adeguati che oggi abbiamo a disposizione per capire l’evoluzione dell’interferenza umana con il clima del pianeta.

 

Distinti saluti

 

Ugo Bardi, Università di Firenze

Daniele Bocchiola, Politecnico di Milano

Stefano Caserini, Politecnico Milano

Claudio Cassardo, Università di Torino

Sergio Castellari, Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia

Claudio Della Volpe, Università di Trento

Gabriele Messori, Stockholms Universitet

Elisa Palazzi, Istituto di Scienze dell’Atmosfera e del Clima (ISAC-CNR)

36 responses so far

36 Responses to “Una risposta alla domanda che assilla il Prof. Zichichi”

  1. CimPyon Set 3rd 2017 at 23:29

    Grandi.
    🙂

  2. ocasapienson Set 4th 2017 at 16:07

    Ugo Bardi et al.

    temo che il destinatario non legga l’intero capitolo. Dal box non capirà perché i modelli sono esperimenti in silico, tutti diversi, alcuni con una manciata di parametri e relativo tuning, mentre altri ne hanno due o tre.

    la invitiamo ad essere più rispettoso del lavoro dei molti studiosi prima di esprimersi sui mezzi di comunicazione.

    Qui l’ironia è un po’ troppo sottile, a mio avviso.
    Ha appena detto che parlate “di Scienza senza averne mai fatta”. Avrei scritto più chiaramente che lui non ha mai fatto scienza del clima e con le sue esternazioni sta solo sperando – invano dopo Crozza – di causare “l’Hiroshima culturale” di cui vi accusa.

  3. robertok06on Set 4th 2017 at 18:05

    “The Atmosphere–Ocean General Circulation Models, Earth System Models and Regional Climate Models evaluated here are based on fundamental laws of nature (e.g., energy, mass and momentum conservation). ”

    Semplicemente non vero!… incredibile!… lo dicono, che non e’ vero, persino molti articoli che trattano proprio dei codici di calcolo che stanno dietro a questi modelli!
    … ovviamente lista (non esaustiva) a richiesta.
    Ci sono molti modelli che persibo NON conservano in certe occasioni l’energia del sistema, altri che utilizzano nel “tuning” delle variabili che non sono osservabili fisiche… e quindi non soggette ad alcuna legge di conservazione di natura… ma cosa dite?

    Zichichi avra’ anche i suoi problemi di comprensione dei principi di modellistica applicata in climatologia… ma se i rapporti IPCC sono la cosa migliore che avete da proporgli… beh… e’ solo un caso di “oste, com’e’ il tuo vino?”.

    Sperando di non essere stato troppo aggressivo, maleducato, off-topic, prolisso,… cos’altro?… antipatico?… un saluto a tutti… continuate cosi’ e di “negazionisti” ne troverete sempre di piu’.

    Buona giornata a todos.

  4. Stefano Caserinion Set 5th 2017 at 08:35

    @ Robertok06
    @ Sperando di non essere stato troppo aggressivo, maleducato, off-topic, prolisso,… cos’altro?…

    è stato solo piuttosto superficiale, con accuse generiche che per la loro genericità non possono essere valutate.

    Il citato capitolo dell’IPCC (http://www.ipcc.ch/pdf/assessment-report/ar5/wg1/WG1AR5_Chapter09_FINAL.pdf) ha 8 sottocapitoli e più di 1000 riferimenti bibliografici, molti di questi sono critici sulle performance dei modelli su questo o quell’aspetto.
    Non si cela in alcun modo le cattive performance dei modelli su questo o quel
    aspetto, perchè il fine è fare sempre meglio.
    Ma si fa certo prima a dire “sono tutti sbagliati”, così si evita di confrontarsi con i dati, colleghi, la realtà. Non ho chiaro quale sia l’utilità di questo attegiamento.

  5. robertok06on Set 5th 2017 at 14:25

    @caserini

    No? Sicuro?

    Non metto in dubbio che l’IPCC abbia pubblicato uno o piu’ capitolo del loro rapporto/bibbia alla precisione dei modelli, quello che NON metto in dubbio e’ che… come dire?… la vostra comunita’ di climatologi nel complesso dimentichi spesso e volentieri gli enormi limiti nella precisione dei suddetti modelli.
    Un esempio? (ma ne trovo altri 1000 in 10 minuti, senza problema): il post su questo blog precedente questo qui…

    http://www.climalteranti.it/2017/08/06/ondate-di-calore-e-cambiamenti-climatici-non-occorre-esagerare-la-realta-e-sufficiente/

    … dove gli scriventi (lei incluso) dicono che…

    “Spesso chi racconta dell’ondata di calore che sta avvolgendo l’Italia esagera senza motivo una realtà che è già da sola molto preoccupante, e dimentica di citare il legame con la causa principale, il surriscaldamento globale.”

    … il legame e’ basato tutto e solo sui risultati di MODELLI, niente piu’… o analisi di dati fatte male (vedasi il da voi citato http://www.mdpi.com/2073-4433/8/7/115 ) dove “dimenticano” che le temperature nelle 28 capitali europee studiate su 36 anni sono SICURAMENTE aumentate anche a causa dell’effetto isola urbano (o come diavolo si traduce in italiano).
    Ma voi qui su Climalteranti, come altri climatologi veri o wannabe (la maggior parte dei bloggari “verdi” in effetti) date SEMPRE per scontata la CERTEZZA del legame fra le due cose, cioe’ l’assoluta precisione dell’output dei modelli. Non e’ cosi’, Caserini? Mi sbaglio?

    Che siano i stessi modellisti a discutere degli enormi problemi che incontrano ogni giorno nello sviluppo e utilizzo dei loro modelli e codici di calcolo non ci piove…vogliamo vederne altri?… per esempio su quale “filosofia” ci sia dietro al tuning dei modelli?

    G Schmidt? F Otto?… per esempio?… o questo critico della karlizzazione dei dati?

    http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/2017EF000554/pdf

    … che calcola una pendenza praticamente nulla nel fit della temperature media globale (fig.1, “2002-2014; y = 0.0008x -1.2078; R2 = 0.0044”), su un periodo (per quanto corto di soli 13 anni), e trova che l’ipotesi nulla di ZERO aumento della temperatura globale NON puo’ essere escluso…

    “During the pause (2002–2014), the null hypothesis of a zero warming rate cannot
    thus be excluded.”

    Mi dica dove, per esempio nel vostro articolo precedente citato sopra gli scriventi mettano in dubbio, anche solo per un momento, che “la causa principale” possa non essere il CAGW. Dove? Io l’ho letto e riletto, ma non lo trovo.

    In questo blog sul negazionista Zichichi, avete (dopo averlo preso in giro per bene parecchie volte, qui e su blog sodali… vedasi oca…) cercato di avere un comportamento corretto e cordiale, per quanto fermo (ragionevole, lo ammetto)… ma alla fine della fiera sono sicuro… vi prego, smentitemi!… che alla prossima occasione il dogma CAGW sara’ di nuovo al centro di tutto… lo vedo gia’ l’articolo sul catastrofico uragano Harvey (sodale steph, sul suo blog)… dove il legame col CAGW e’ certo e sicuro!… lo dice poi il modellino di nientepopodimenoche’ Michael “Hockeystick” Mann… quindi deve essere vero, no?… vedasi articolo delle cheerleaders del Guardian:

    https://www.theguardian.com/commentisfree/2017/aug/28/climate-change-hurricane-harvey-more-deadly

    Dai!… Essere partigiani della propria causa e’ nobile e ragionevole… ma bisogna essere corretti… voi entrate a gamba tesa anche su scienziati come la Curry.. o Christy.
    Alla luce di questo, a mio avviso qui avete spesso piu’ il comportamento di hooligans che fanno il tifo per la propria squadra “a prescindere”… dimenticando i meriti della squadra avversaria… sempre e comunque… una specie di diatriba Livorno vs Pisa dei nostri tempi.
    “Meglio un morto in casa che la Curry sulla porta”? 🙂

    Mah…

  6. Stefano Caserinion Set 5th 2017 at 14:53

    troppi temi… ancora generici e abbastanza confusi. rispondo su tre

    @ dove “dimenticano” che le temperature nelle 28 capitali europee studiate su 36 anni sono SICURAMENTE aumentate anche a causa dell’effetto isola urbano (o come diavolo si traduce in italiano).

    il dibattito sull’importanza delle isole di calore sulle T globali è roba di 20 anni fa; ci vuole poco a trovare studi su che hanno mostrato il peso – irrisorio – che hanno sulle T globali. Per questo a volte il tema non è neppure menzionato.

    @Ma voi qui su Climalteranti, come altri climatologi veri o wannabe (la maggior parte dei bloggari “verdi” in effetti) date SEMPRE per scontata la CERTEZZA del legame fra le due cose, cioe’ l’assoluta precisione dell’output dei modelli. Non e’ cosi’, Caserini? Mi sbaglio?

    Sì, sbaglia.
    Non si da nulla per sontato. Ci si basa sulle evidenze scientifiche. Che sono nettamente a favore di una causa antropica sul riscaldamento globale; le altre cause sono state valutate e messe da parte perchè non erano in grado di spiegare il riscaldamento globale in corso. O ha trovate Lei altre cause che non sono state ancora pubblicate in letteratura?

    @ … che calcola una pendenza praticamente nulla nel fit della temperature media globale (fig.1, “2002-2014; y = 0.0008x -1.2078; R2 = 0.0044”), su un periodo (per quanto corto di soli 13 anni), e trova che l’ipotesi nulla di ZERO aumento della temperatura globale NON puo’ essere escluso…

    un periodo di 13 anni… per favore Kersevan… di cosa stiamo parlando…

  7. agrimensore gon Set 5th 2017 at 17:03

    Scusate, in genere leggo senza intervenire, ma questa volta devo fare un’eccezione.
    In che modo il testo proposto nell’articolo costituisce una risposta alle perplessità di Zichichi sul numero dei parametri?
    Di seguito cito tra virgolette:
    “With very few exceptions (Mauritsen et al., 2012; Hourdin et al., 2013) modelling centres do not routinely describe in detail how they tune their models. Therefore the complete list of observational constraints toward which a particular model is tuned is generally not available”
    E già questo potrebbe bastare per dar ragione a Zichichi, ma poi:
    “(…) by focusing on those quantities not generally involved in model tuning while discounting metrics clearly related to it, it is possible to gain insight into model performance. Model quality is tested most rigorously through the concurrent use of many model quantities, evaluation techniques, and performance metrics that together cover a wide range of emergent (or un-tuned) model behavior”
    Questo è assai discutibile. Ad esempio se uso parametri per il tuning della copertura nuvolosa, non è che posso escludere che ci siano problemi di overfitting andando a considerare il fit con un’altra grandezza, ad esempio la temperatura, perché la copertura nuvolosa è un driver importante della temperatura. L’unico modo è confrontare le previsioni con la realtà successiva a tale previsioni.
    Inoltre:
    “The requirement for model tuning raises the question of whether climate models are reliable for future climate projections.”
    Che sostanzialmente è quanto espresso da Zichichi
    E in conclusione:
    “What emerges is that the models that plausibly reproduce the past, universally display significant warming under increasing greenhouse gas concentrations, consistent with our physical understanding.”
    Che ancora non risponde affatto alle critiche di Zichichi

    Qual è la parte che dovrebbe risultare convincente per il prof. Zichichi? In quale parte di questo testo si capisce che nonostante il tuning di vari parametri non si incorra, almeno in parte, nei pericoli dell’overfitting, che mi pare essere proprio la critica di Zichichi (non che io sia il suo esegeta, ma credo di poter sintetizzare in questo modo)?

  8. robertok06on Set 5th 2017 at 18:17

    @caserini

    “troppi temi… ancora generici e abbastanza confusi. rispondo su tre”

    Non sono per niente confuso… non si preoccupi. Al massimo scomodo a voi.

    1) Isole di calore: e’ l’articolo DA LEI LINKATO/CITATO che dice che sono importanti e dovranno esser tenute in conto in studi futuri, NON IO!… lo capisce questo o no, Caserini?
    E’ incredibile! Io leggo I VOSTRI riferimenti bibliografici, e quando li riporto qui non vi vanno bene? Ma scherziamo? Ma dove siamo, alle elementari?

    2) “O ha trovate Lei altre cause che non sono state ancora pubblicate in letteratura?”

    Il fatto che io non le abbia trovate e le vostre siano solo basate sull’output dei modellini farlocchi non significa che non ci siano e quindi i modellini abbiano ragione… roba da far cadere le braccia questa…

    3) “un periodo di 13 anni… per favore Kersevan… di cosa stiamo parlando…”:

    ??? come di cosa stiamo parlando? Stiamo parlando di un articolo peer-reviewed, che ho linkato, e che lei evidentemente non ha neanche guardato.
    Don’t shoot the messenger, Caserini!… ripeto, io non invento nulla… scriva un contraddittorio a Earth’s Future, rivista della American Geophysical Union, che devo dirle?
    Ad ogni modo, se 13 anni le sembran pochi, uno dei vostri santini ha scritto questo, nell’abstract di un famoso articolo recente:

    “The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Fifth Assessment Report (1) concluded that the global surface temperature “has shown a much smaller increasing linear trend over the past 15 years [1998–2012] than over the past 30 to 60 years.””

    … cioe’ l’IPCC ha considerato il cambiamento di trend di temperatura su 15 anni… moooolto di piu’ dei “miei” 13, no? (degli autori dell’articolo peer-reviewed, ripeto).

    E’ un’altro esempio del vostro metodo: 15 anni vanno bene se dimostrano quello che volete voi, quando qualcuno usa un periodo praticamente uguale, 13 invece di 15, allora siamo al … “per favore, di cosa stiamo parlando”?
    Nel caso estremo, di questi giorni, si prende il primo uragano a fare landfall sugli USA dopo 12 anni di “secca” e lo si dichiara la prova provata del CAGW!…
    Due pesi e due misure… molto poco scientifico. 🙂

    Ah… il link all’ultimo articolo da me citato, giusto per non parlare di aria fritta:

    “Possible artifacts of data biases in the recent global surface warming hiatus”,
    T. R. Karl et al., Science 26 Jun 2015: Vol. 348, Issue 6242, pp. 1469-1472; DOI:10.1126/science.aaa5632

    http://science.sciencemag.org/content/348/6242/1469.full

    … anche questo non va bene, immagino. 🙂

  9. robertok06on Set 5th 2017 at 18:53

    @agrimensore g

    “Qual è la parte che dovrebbe risultare convincente per il prof. Zichichi? In quale parte di questo testo si capisce che nonostante il tuning di vari parametri non si incorra, almeno in parte, nei pericoli dell’overfitting, che mi pare essere proprio la critica di Zichichi (non che io sia il suo esegeta, ma credo di poter sintetizzare in questo modo)?”

    Ottima osservazione (come il resto che non ho riportato qui)… mi associo alle tue domande di spiegazioni. Vediamo cosa ti risponderanno.

    Ad ogni modo, giusto per aggiungere qualche dettaglio sul tuning dei modelli e non essere “genrico e confuso” come dice Caserini… ti propongo la lettura di questi due articoli, che ho citato en passant prima ma che non avevo sotto mano:

    “On judging the credibility of climate predictions”, Friederike E. L. Otto · Christopher A. T. Ferro, Thomas E. Fricker· Emma B. Suckling, Climatic Change (2015) 132: 47-60.

    https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s10584-013-0813-5.pdf

    Si possono leggere cose come questa:

    “While there is a strong consensus concerning recent climate change and the associated influence of human activities, worrying disagreements persist about the credibility of climate predictions.”

    Worrying ma non nella redazione di Climalteranti, che e’ worry-free… 🙂

    Sottolineo che Friederike Otto e’ deputy-director all’Environmental Change Institute a Oxford, non al CERN come Zichichi.

    O questo?

    “Practice and philosophy of climate model tuning across six U.S. modeling centers”,
    G. A. Schmidt et al., Geoscientific Model Development Discussions, doi:10.5194/gmd 2017-30, 2017

    https://www.geosci-model-dev-discuss.net/gmd-2017-30/gmd-2017-30.pdf

    “Model calibration (or “tuning”) is a necessary part of developing and testing coupled ocean-atmosphere climate models regardless of their main scientific purpose.
    There is an increasing recognition that this process needs to become more transparent for both users of climate model output and other developers.”

    “… there is a core commonality of approaches.
    However, practices differ significantly on some key aspects, in particular, in the use of initialized forecast analyses as a tool, the explicit use of the historical transient record, and the use of the present day radiative imbalance vs. the implied balance in the pre-industrial as a target.”

    … come si possa, sulla base di questo secondo estratto, prendere l’output di modelli cosi’ diversi e “fare la media” dell’ensemble e dare a questo numero un significato fisico compiuto solo dio lo sa. Non e’ neanche fantascienza, e’ una presa per i fondelli basata sulla statistica creativa.

    Ma andiamo avanti. Gavino il Modellista & Co. continuano cosi’:

    “This complexity and wide range of scales that need to be incorporated imply that simulations will necessarily include approximations to well-understood physics and empirical formulations for unresolved effects.”

    … approximations???… ma se poi li usano, gli stessi modelli, per pronosticare il clima al 2300 d.C.? Ma siamo fuori o che?

    “However, at the same time, the process of model development has become more convoluted and now involves many more components than it did originally.
    This has led predictably to an unfortunate reduction in transparency over time.”

    … “reduction in transparency”… mmmh… e la richiesta etico-scientifica che i risultati siano replicabili da altri come la trattiamo alla luce di questa riduzione di trasparenza (cioe’, tradotto: il codice di calcolo e’ una black box probabilmente ignota a tutti).

    Qui si collega all’articolo precedente, di Otto et al:

    “It is worth expanding on why this matters: First, model development must involve expert judgments which, given a different set of experts, might have gone in a different direction.
    Had different choices been made, it’s conceivable that this would impact on climate sensitivity and other emergent responses.”

    … cioe’, in soldoni… e’ l’OPINIONE/DESIDERIO dell’ “esperto” che fa girare il programma, a decidere quali valori assegnare alle variabili durante la fase di tuning… e, ripeto, molte di queste variabili NON sono osservabili fisiche (non lo dico io, sia chiaro, ma loro)…

    “Parameteres…. Still others may emerge from the construction of parameterizations but not correspond directly to well-defined physical processes, e.g., “erosion rates” for clouds (Tiedtke, 1993)”

    … ???? e’ scienza questa?
    In soldoni: lancio i fondi di caffe’ ed interpreto “da esperto” la forma/figura sul tavolo… poi in base a quello decido che il parametro 147, alla riga 128351 della subroutine FORTRAN scritta da un post-doc 7 anni fa debba prendere il valore 1.38E-3.

    Una volta fatto questo, faccio girare il codice su un supercalcolatore del DoE per 2 settimane, a costi assurdi, e se trovo che la equilibrium climate sensitivity e’ nel range fra 2 e 5, che mi va bene, allora, DA ESPERTO QUALE SONO, decido che il modello ha “skills”… se invece il valore della ECS e’ troppo basso e il mio modello non predice la catastrofe climatica a venire assegno al parametro 147 un altro valore, chesso’?… 1.6E-2?… il tutto all’interno di un loop Repeat Until CAGW=”true”… 🙂

    E’ una specie di roulette, nulla di piu’.

    Buona lettura del resto degli articoli, sono piu’ che interessanti… direi ottimi! 🙂

  10. mario01on Set 5th 2017 at 21:49

    qualcuno dovrebbe spigare a zichichi che neanche le equazioni che lui usa nelle sue ricerche di fisico si basano su una teoria formale consistente “In ogni formalizzazione coerente della matematica che sia sufficientemente potente da poter assiomatizzare la teoria elementare dei numeri naturali — vale a dire, sufficientemente potente da definire la struttura dei numeri naturali dotati delle operazioni di somma e prodotto — è possibile costruire una proposizione sintatticamente corretta che non può essere né dimostrata né confutata all’interno dello stesso sistema.” (K.Godel)
    e non parliamo poi dell’uso del calcolo numerico per risolvere problemi che matematicamente non hanno soluzione …

    Insomma , la scienza non è perfetta , ma zichichi sta dimenticando che una teoria scientifica , anche se incompleta e in via di sviluppo , non puo’ essere ignorata del tutto specialmente quando nel corso dei decenni l’evidenza sperimantale si accumula .

  11. Stefano Caserinion Set 6th 2017 at 09:38

    @ Agrimensore

    @ “The requirement for model tuning raises the question of whether climate models are reliable for future climate projections.” Che sostanzialmente è quanto espresso da Zichichi.

    No. La domanda di Zichichi è “Quanti parametri liberi sono presenti nel tuo modello?”
    Abbiamo indicato un capitolo in cui si spiega come i climatologi lavorano coi modelli, e un box riassuntivo.
    Il testo da Lei riportato mostra proprio che quella domanda se la fanno per prima – ovviamente – quelli che lavorano coi modelli

    @ Qual è la parte che dovrebbe risultare convincente per il prof. Zichichi? In quale parte di questo testo si capisce che nonostante il tuning di vari parametri non si incorra, almeno in parte, nei pericoli dell’overfitting, che mi pare essere proprio la critica di Zichichi (non che io sia il suo esegeta, ma credo di poter sintetizzare in questo modo)?

    Non ci interessa fare gli esegeti o capire cosa potrebbe convincere il Prof. Zichichi. È scontato che nessuno ha scritto qualcosa che possa rispondere direttamente e specificatamente alle domande del prof. Zichichi, come e quelle di mio zio ecc. Quel testo si limita a rispondere alla domanda sul numero di parametri. A mio parere chi lo legge dovrebbe capire che la domanda del prof. Zichichi è insensata.

    Se per lei non è sufficiente, rispetto la sua opinione; io la penso diversamente.

    @ Roberto Kersevan
    1) ma perché usa questi toni incazzati… si rilassi… non capisco in quale articolo /citato linkato si ipotizzi un peso rilevante delle isole di calore sulle T globali. Le ripeto, ci hanno lavorato in tanti, non ci perda altro tempo, non ci caverà nulla le assicuro

    2)
    @Il fatto che io non le abbia trovate e le vostre siano solo basate sull’output dei modellini farlocchi non significa che non ci siano e quindi i modellini abbiano ragione… roba da far cadere le braccia questa…

    Non è che non li abbiamo trovato io e lei: non le ha trovate 50 anni di ricerca scientifica sul clima. Quindi l’unica ipotesi sopravvissuta, nettamente la più accreditata dagli esperti del settore, viene considerata. Ma se Lei ne trova un altra, festeggiamo assieme.

    3)
    certo, due anni in meno contano; se prende 11 anni, vedrà molti più periodi in cui l’aumento delle T non è significativo. Ma ha ancora meno senso.

    anche questo tema dello slowdown è stato stra-dibattuto; solo noi ci abbiamo dedicato almeno 5 post (non li linko perché purtroppo abbiamo un problema con le immagini passate – lo stiamo risolvendo).
    Dopo il 2015 e il 2106 (e il 2017), tutti questi discorsi sullo slowdown hanno perso molto del loro interesse, servono solo per capire quale sia il peso dei diversi fattori.

  12. robertok06on Set 6th 2017 at 09:52

    @mario01

    Lascia perdere i teoremi di Godel, che c’entrano come il due di coppe quando in tavola ci sono i bastoni a briscola… leggi piuttosto questo…

    “Predicting weather and climate: Uncertainty, ensembles and probability”

    … lo puoi scaricare qui…

    goo.gl/VD2N6W

    … e anche tu capirai che le obiezioni di Zichichi, seppur da lui formulate in maniera poco chiara e/o ortodossa, hanno molto piu’ che dei fondamenti, hanno basi reali e solide.

    Buona lettura.

  13. […] le vostre conclusioni”. Su questa richiesta, ci siamo messi con alcuni colleghi a produrre un documento che trovate su Climalteranti, dove cerchiamo di spiegare gentilmente al professor Zichichi che dovrebbe informarsi meglio prima […]

  14. […] le vostre conclusioni”. Su questa richiesta, ci siamo messi con alcuni colleghi a produrre un documento che trovate su Climalteranti, dove cerchiamo di spiegare gentilmente al professor Zichichi che dovrebbe informarsi meglio prima […]

  15. […] le vostre conclusioni”. Su questa richiesta, ci siamo messi con alcuni colleghi a produrre un documento che trovate su Climalteranti, dove cerchiamo di spiegare gentilmente al professor Zichichi che dovrebbe informarsi meglio prima […]

  16. agrimensore gon Set 6th 2017 at 15:40

    @Caserini

    1.“Il testo da Lei riportato mostra proprio che quella domanda se la fanno per prima – ovviamente – quelli che lavorano coi modelli”

    Certo, e subito dopo se la pone Zichichi. La domanda di Zichichi è sostanzialmente equivalente alla considerazione che “The requirement for model tuning raises the question of whether climate models are reliable for future climate projections”, dove più sono i parametri oggetto di tuning più i dubbi diventano consistenti (per questo Zichichi chiede, retoricamente, quanti sono…). Il problema è che non c’è risposta adeguata.

    2.“Non ci interessa fare gli esegeti o capire cosa potrebbe convincere il Prof. Zichichi. È scontato che nessuno ha scritto qualcosa che possa rispondere direttamente e specificatamente alle domande del prof. Zichichi, come e quelle di mio zio ecc. Quel testo si limita a rispondere alla domanda sul numero di parametri. A mio parere chi lo legge dovrebbe capire che la domanda del prof. Zichichi è insensata.”

    E’ molto evidente (cfr. anche riferimento a von Neumann) che la domanda di Zichichi sottintende che se il numero di parametri è troppo elevato non possiamo ritenere il modello valido solo perché riproduce i dati del passato attraverso i quali il modello è stato costruito (attività di tuning). Non è una considerazione insensata, è persino ovvia. Del resto, in tutto il box postato non ho trovato nulla che faccia pensare che la richiesta sia insensata. Anzi tornando al punto precedente, è proprio esplicitato nel box che la necessità di tuning di parametri pone delle perplessità sull’affidabilità dei modelli per previsioni future. Per rispondere in modo convincente a Zichichi o allo zio di Caserini o a chiunque altro, è necessario mostrare come il modello sia riuscito a produrre previsioni sostanzialmente corrette. Quale modello, che sia stato implementato anche attraverso attività di tuning di molteplici parametri liberi, non è stato successivamente confrontato con la realtà prima di essere ritenuto affidabile?
    In conclusione, una risposta valida per la questione posta da Zichichi potrebbe essere qualcosa tipo …il numero di parametri oggetto di tuning è elevato, ma la bontà predittiva dei modelli è stata confermata dalle osservazioni post-previsione degli ultimi xx anni…, non certo la frase “(…)the models that plausibly reproduce the past, universally display significant warming under increasing greenhouse gas concentrations(…)”.

  17. robertok06on Set 6th 2017 at 17:10

    @caserini

    “dove più sono i parametri oggetto di tuning più i dubbi diventano consistenti (per questo Zichichi chiede, retoricamente, quanti sono…). Il problema è che non c’è risposta adeguata.”

    Certo che c’e’ risposta adeguata: basta leggere l’articolo da me proposto a agrimensore g… quello della Parker… dove dice che…

    “Depending on the resolution of the models, i.e. on the mesh of the spatial grid on which solutions to model equations will be estimated, this can amount to 10^6 or 10^7 variables for which initial values are needed!”

    … dell’ordine della decina di milioni di parametri (come si arriva a cifre simili e’ spiegato nello stesso paragrafo dove c’e’ il testo che ho riportato… non lo ricopio per non essere troppo prolisso.
    Si tratta di condizioni iniziali sui vari punti della griglia di calcolo… non solo di parametri di tuning… ma sono comunque valori in gran parte “arbitrari”, scelti dall’utilizzatore del modello, estrapolandoli da un numero nettamente inferiore di punti di misura (non ci sono misure su 2-40 livelli di quota in atmosfera in corrispondenza di ognuno dei punti della griglia di calcolo… tipicamente spaziati di 100~200 km (a volte anche di piu’, per esempio).

    Ad ogni modo, ancor meglio dell’articolo della Parker, sulla precisione dei modelli climatologici, c’e’ questo, di Reto Knutti et al.:

    https://opensky.ucar.edu/islandora/object/articles%3A10437

    Copio e incollo una parte dell’abstract, che riassume la serie di “problemi” che affliggono tali modelli:

    “This study outlines the motivation for using multimodel ensembles and discusses various challenges in interpreting them.

    Among these challenges are that the number of models in these ensembles is usually small, their distribution in the model or parameter space is unclear, and that extreme behavior is often not sampled.

    Model skill in simulating present-day climate conditions is shown to relate only weakly to the magnitude of predicted change. It is thus unclear by how much the confidence in future projections should increase based on improvements in simulating present-day conditions, a reduction of intermodel spread, or a larger number of models.

    Averaging model output may further lead to a loss of signal— for example, for precipitation change where the predicted changes are spatially heterogeneous, such that the true expected change is very likely to be larger than suggested by a model average.

    Last, there is little agreement on metrics to separate ‘‘good’’ and ‘‘bad’’ models, and there is concern that model development, evaluation, and posterior weighting or ranking are all using the same datasets.”

    Ho separato il testo da me scelto in 5 frasi separate: quattro di esse si indirizzano ognuna ad una problematica diversa… e non mi pare proprio che siano cose trascurabili, o che instillino tanta confidenza da poter affermare che l’output dei modelli affetti da tali problemi sia affidabile quando si parla di proiezioni a fine secolo o addirittura oltre.

    In particolare la parte che comincia per “Model skill in simulating present-day climate conditions is shown to relate only weakly to the magnitude of predicted change.”

    Questa conclusione e’ piuttosto grave, perche’ significa che anche quando dicono che hanno “validato” il modello sulle condizioni climatologiche attuali questo fatto non e’ sufficiente a dare confidenza nelle proiezioni future, dato che le due condizioni stato presente – stato futuro sono solo debolmente correlate.

    Buona lettura a chi non l’ha ancora letto.

  18. Stefano Caserinion Set 6th 2017 at 17:58

    @ Agrimensore
    @ La domanda di Zichichi è sostanzialmente equivalente alla considerazione che “The requirement for model tuning raises…”

    1 – eeeehhhh no.. allora vale tutto …
    la domanda di Zichichi è: “Quanti parametri hanno i modelli?”, e sottintende la risposta: ne hanno troppi… ergo sono tutti da buttare (con la mia postilla: le migliaia di scienziati che da un paio di decenni ci lavorano sarebbero in questo caso dei cialtroni… tutti gli articoli e le riviste che li pubblicano carta straccia…ecc ecc ”).
    Questa domanda è insensata (non conta il numero dei parametri, ma come il modello è costruito e validato, ecc), denota ignoranza e supponenza, se non arroganza.

    Invece, la domanda su quale sia l’affidabilità dei modelli è quella su cui lavorano migliaia di scienziati, su cui l’IPCC scrive un capitolo di 120 pagine e 1100 riferimenti bibliografici.
    Non è la stessa domanda.

    2 –
    Non è che sta scoprendo l’acqua calda?
    Provi a dare un’occhiata il capitolo citato dell’AR5 (le rimetto il link https://www.ipcc.ch/pdf/assessment-report/ar5/wg1/WG1AR5_Chapter09_FINAL.pdf) e vedrà che se ne parla; non legga solo il box.
    Ad esempio il par. 9.2 9.2 Techniques for Assessing Model Performance
    Systematic evaluation of models through comparisons with observations is a prerequisite to applying them confidently…

    Come scritto prima, quel testo è stato riportato per far capire come si imposta il ragionamento sui modelli, per rispondere alla domanda posta da Zichichi (quella reale).
    Non volevamo certo dire in quel breve testo tutto quello che ci sarebbe da dire sui modelli.

    @ Roberto Kersevan
    I modelli hanno tutti i difetti che vuole, e altri che non ha citato e che trova scritti nei rapporti IPCC; ma rimangono la cosa migliore che abbiamo a disposizione. La cosa più utile è lavorarci seriamente e migliorarli. Nel passato sono migliorati assai, non c’è motivo per cui non miglioreranno in futuro.
    Per cui alla fine è importante quanto scritto nel cap. 9 AR5-WG1 FAQ 9.1 | Are Climate Models Getting Better, and How Would We Know?
    Le riporto il finale:
    So, yes, climate models are getting better, and we can demonstrate this with quantitative performance metrics based on historical observations. Although future climate projections cannot be directly evaluated, climate models are based, to a large extent, on verifiable physical principles and are able to reproduce many important aspects of past response to external forcing. In this way, they provide a scientifically sound preview of the climate response to different scenarios of anthropogenic forcing.

  19. Fabio Vomieroon Set 6th 2017 at 18:55

    Premesso che a mio avviso la risposta degli autori di climalteranti al prof.Zichichi è più che soddisfacente, sia dal punto di vista tecnico, perché rimanda ad un importante contributo dell’IPCC, sia dal punto di vista formale, devo dire che sono molto colpito, non tanto della posizione del prof.Zichichi del quale generalmente si percepisce chiaramente una scarsa conoscenza della scienza del clima (peraltro alla stregua dei professori Battaglia e Rubbia, quantomeno), ma da quella di Robertok06. Non è da tantissimo che seguo questo blog, del quale peraltro condivido il pensiero generale, ma mi sembra di capire che Roberto sia un fisico ricercatore, e comunque dai suoi commenti si comprende immediatamente che è una persona intellettualmente di un certo livello. Per questo rispetto il suo punto di vista e cerco di riflettere comunque sulle sue affermazioni. Però mi chiedo anche, come fa una persona come lei, Roberto, che conosce la scienza e la pratica anche, ad essere sempre in disaccordo con le posizioni ,che più scientifiche non si può, del dott. Caserini e dei suoi colleghi? Cos’è che la disturba? Ma lei è davvero convinto che l’attività dell’uomo sia del tutto trascurabile nella genesi del riscaldamento globale? E se non è l’uomo, quali sarebbero allora le cause principali secondo lei? Il sole magari? O magari perché la scienza del clima è indubbiamente in difficoltà nel simulare un sistema così complesso e quindi di conseguenza non potrà mai dare delle certezze, allora si sente in diritto di accusarne l’approssimazione? O forse la sua è soltanto malcelata ideologia o sottile piacere nel fare il bastian contrario. Guardi che se il problema sono i modelli, lei ha scoperto semplicemente l’acqua calda, nessun scienziato del clima griderebbe mai che essi sono perfetti, ed è proprio qui che a mio avviso il prof.Zichichi sbaglia. Non esiste il modello climatico onnicomprensivo perfetto, così come non esiste l’equazione del clima. Punto. Nella ricerca climatica, così come per esempio nella ricerca biomedica, in cui si cerca di simulare sistemi e gestire complessità, si fa quello che si può e si ragiona necessariamente sempre per probabilità, non esistono certezze. A tal proposito trovo molto interessante il pezzo postato del prof.Ugo Bardi, che introduce in maniera semplice ma efficace il tema importante, e spesso poco compreso da alcuni fisici, dei sistemi complessi. Mi permetto di segnalare anche un mio articolo recente che tratta proprio di queste tematiche. http://www.enzopennetta.it/2017/09/la-scienza-post-galileiana-artigiana-e-plurale/
    Cordiali saluti

  20. stephon Set 7th 2017 at 08:36

    robertok06
    Molto interessante l’articolo che citi di Knutti et al. che, seppure del 2009, riassume bene il problema. E sostanzialmente concordo con le tue conclusioni, ne parlavo anche io qualche anno fa e, se non vado errato, anche qui su climalteranti sono stati dedicati dei post a riguardo.
    Concordo però anche con la conclusione di Caserini sul fatto che rimangono la cosa migliore che abbiamo a disposizione.

    “dove “dimenticano” che le temperature nelle 28 capitali europee studiate su 36 anni sono SICURAMENTE aumentate anche a causa dell’effetto isola urbano”
    A parte che, come giustamente rileva Caserini, il dibattito sull’importanza delle isole di calore sulle T globali è roba di 20 anni fa e forse sarebbe il caso di aggiornarsi i. A parte questo, a me non risulta che a 3000 m di quota ci siano città in Europa.

    ” lo vedo gia’ l’articolo sul catastrofico uragano Harvey (sodale steph, sul suo blog)… dove il legame col CAGW e’ certo e sicuro!…”
    Che il legame sia sicuro sei tu a scriverlo (e quindi ad asserirlo), non io. Il post del mio blog è questo , citami pf dove scriverei che questo legame sia sicuro. Non mi piace auto-citarmi, ma mi costringi a farlo, vista questa tua qualità di mettere in bocca ad altri parole mai dette:
    «un singolo evento meteorologico, ovviamente, non può essere e non sarà mai una conseguenza del cambiamento climatico. Tuttavia: lo stato dell’atmosfera e degli oceani è mutato, a causa degli squilibri nel bilancio dei flussi di energia; gli eventi meteorologici sono influenzati da un clima mutato perché le condizioni ambientali al contorno nei quali si manifestano sono diverse rispetto a prima, più calde (atmosfera, oceani), più umide (atmosfera), con meno massa glaciale (zone artiche). Quindi: condizioni climatiche mutate sono in grado di influenzare il modo in cui gli eventi estremi si manifestano (…) Per es. nel caso specifico: un mondo più caldo è all’origine dell’accelerazione dei flussi di acqua in atmosfera, perché gli oceani più caldi favoriscono l’evaporazione e l’atmosfera più calda può contenere più vapore, perciò c’è maggior “carburante” a disposizione di una tempesta tropicale per scaricare la sua acqua precipitabile. Questo, a sua volta, tende quindi a rendere le tempeste tropicali più intense, persistenti e con un maggior quantitativo di precipitazioni scaricate.»

    “che calcola una pendenza praticamente nulla nel fit della temperature media globale (fig.1, “2002-2014; y = 0.0008x -1.2078; R2 = 0.0044”), su un periodo (per quanto corto di soli 13 anni), e trova che l’ipotesi nulla di ZERO aumento della temperatura globale NON puo’ essere escluso…”
    Trend lineari 1981-2000 vs 2000-2017 (18 anni):
    HadCRUT: 0,17±0,12 °C/dec vs 0,19±0,13 °C/dec
    GISTEMP: 0,14±0,12 °C/dec vs 0,21±0,13 °C/dec

  21. Fabio Vomieroon Set 7th 2017 at 09:30

    Al di là dei dettagli statistici, fit, regressione lineare ecc., il problema della pausa o iato è in realtà un falso problema, con buona pace degli scettici, che in questo argomento ci vedono la prova inconfutabile della non correlazione tra temperature globali e CO2. Che una pausa del riscaldamento globale ci sia stata tra il 2002 e il 2013 credo sia abbastanza evidente, che si tratti poi di una vera pausa o di un forte rallentamento è solo questione di dati e comunque dal 2014 la temperatura ha ricominciato a salire in maniera decisa e non soltanto a causa del fenomeno del Nino. Il problema però è che l’andamento della temperatura globale di una dozzina d’anni non ci dice praticamente nulla sulla correlazione o non tra essa e la dinamica della CO2. E questo semplicemente perché il sistema clima non è un sistema semplice e controllato e la CO2 non è l’unica causa dei cambiamenti climatici. Questo deve essere chiaro, e l’IPCC peraltro lo specifica molto bene quando dice che “Il riscaldamento globale attuale è inequivocabile e riguardo alle cause, è estremamente probabile che più della metà dell’aumento della temperatura superficiale media globale osservato nel periodo 1951-2010 sia stato causato dall’aumento delle concentrazioni dei gas serra antropogenici, insieme ad altri forzanti di origine antropica”. E anche questo gli scienziati del clima, che non sono quelli delle particelle, lo sanno molto bene.

  22. agrimensore gon Set 7th 2017 at 16:23

    @Caserini

    1.Certo che è importante la quantità di parametri, più ce ne sono più c’è il sospetto che il modello sia affetto da overfitting. Non crederà mica che la critica sui parametri sia estetica? La critica sui troppi parametri è, di fondo, il rischio di overfitting se non c’è una fase di validazione sperimentale (che non significa progettare un esperimento, è sufficiente confrontare gli output previsionali col mondo reale).

    Di seguito quanto espresso da Zichichi (http://www.ilgiornale.it/news/cronache/quelle-bugie-sul-clima-basate-su-formule-errate-1408591.html) :

    “(…) la scienza non ha l’equazione del clima. Si possono costruire modelli matematici in grado di cercare di avvicinarsi alla soluzione analitica. Ciascun modello matematico deve però essere sottoposto a _verifica sperimentale_.
    Quando si parla di riscaldamento globale e si attribuisce alle attività umane la responsabilità di questo riscaldamento è necessario sapere quali sono le _prove sperimentali_ a sostegno del modello matematico costruito ad hoc. Ciascun modello matematico è infatti costruito ad hoc. E cioè mettendo nel modello moltissimi parametri liberi.”

    Come può leggere Zichichi chiede _prove sperimentali_, non l’abolizione dei parametri.
    L’articolo postato in questo blog non risponde all’ osservazioni, che sono riassunte nella domanda (retorica) su quanti siano i parametri liberi. Una risposta convincente potrebbe essere che sono tanti ma validati da prove sperimentali (osservazioni sul mondo real post-previsione). Invece la risposta data in questo articolo sembra essere “…sono tanti perché il sistema è complesso…”, come se Zichichi non lo sapesse.

    2. Non sto scoprendo l’acqua calda, sto solo esponendo perplessità sul vostro articolo, non sull’AR5 (lei mi risponde come se io volessi criticarlo, non è così). Di tutto l’AR5, è soprattutto il capitolo 9 che mi ha interessato, si figuri. E’ nel vostro articolo che è esposto solo il box, perciò finora mi sono riferito a quello. In ogni caso, dal capitolo 9 da lei linkato si ha che:

    “The approach to model evaluation taken in the chapter reflects the need for climate models to represent the observed behaviour of past climate as a necessary condition to be considered a viable tool for future projections. This does not, however, provide an answer to the much more difficult question of determining how well a model must agree with observations before projections made with it can be deemed reliable.”

    Che ancora una volta dà ragione a Zichichi. Come vede, non intendo criticare l’AR5 o i loro estensori. Mi sorge un dubbio: ma lei l’ha letto attentamente il capitolo 9 dell’AR5?
    Infine, si parva licet, nell’esporre le motivazioni sulla necessità di politiche di riduzione di CO2 (nota: io non sono affatto contrario), suggerirei di porre l’enfasi più su risultati scientifici ottenuti indipendentemente dai modelli GCM, altrimenti si pone il fianco alla critica “…ma come, dobbiamo basare le politiche di riduzione di CO2 su strumenti non ancora consolidati?…”

  23. Stefano Caserinion Set 8th 2017 at 09:22

    @ Agrimensore

    le rispondo solo sul punto 1) per non ripetere cosa già dette, e perché mi sembra che non ci capiamo
    @ 1. Certo che è importante la quantità di parametri, più ce ne sono più c’è il sospetto che il modello sia affetto da overfitting. Non crederà mica che la critica sui parametri sia estetica? La critica sui troppi parametri è, di fondo, il rischio di overfitting se non c’è una fase di validazione sperimentale (che non significa progettare un esperimento, è sufficiente confrontare gli output previsionali col mondo reale).

    I modelli sono fatti con doversi componenti, la figura non è stata messa a caso nel post. Se aggiunge una componente, con i suoi parametri, che descrive processi che prima non considerava, la prestazione complessiva del modello non diminuisce certo. Anche per questo chiedersi solo quanti parametri hanno i modelli non ha senso

  24. marcoon Set 8th 2017 at 11:26

    Ormai, non sarebbe opportuno istituire corsi e cattedre di “Meteologia Cattolica” o ancor meglio “Climateologia Universale” ?
    Visto che pare esistano individui che dubitano per partito preso sulla realtà del cambiamento climatico antropogenico.
    D’altra parte, chi è che sa per certo come effettuare un esperimento decisivo e definitivo
    che dimostri inconfutabilmente l’entità dell’influenza umana sul clima terrestre ?
    Sia chiaro. influenza riferita ai precedenti tre secoli ed in particolare quello scorso.
    Rimane la speranza, virtù telologale, ricordiamecene, che almeno i posteri possano avere risposta a tale domanda e che non l’abbiano come consolazione per lo condizione di superstiti.
    Se qualcuno dovesse prendere troppo alla lettera questo mio commento, sappia che
    è intriso fino all’ultima virgola e spazio bianco di mesta ironia.
    Inoltre non risponderò a nessuno che abbia la minima intenzione di trascinarmi in futili polemiche, diatribe tribali e chiassate da mercato rionale.
    Io ho già la mia fede climateologica, ed é ogni giorno più assoluta.
    Potrò fare qualche eccezione, a mia insindacabile giudizio.
    Un caro saluto e auguri perché termini questa lunga siccità estiva italiana.

    Marco Sclarandis

  25. marcoon Set 8th 2017 at 11:32

    Refusi: teologale invece che telologale, mio (jnsindacabile) invece che mia (insindacabile).
    Marco sclarandis

  26. agrimensore gon Set 8th 2017 at 17:54

    @Caserini
    Vabbé, lei continua a rispondere come se l’obiezione di Zichichi sulla numerosità dei parametri liberi fosse di tipo estetica, fine a se stessa. In realtà, Zichichi spiega la sua obiezione anche con un esempio, dove nella modellizazzione del Supermondo pure lui usa parametri liberi, però non si azzarda a dire che il modello è adeguato se prima non riesce ad eseguire una verifica sperimentale (equivalente a un’osservazione della realtà post-previsione). La sua critica è che nei modelli del clima quest’ultimo passo di verifica ancora non è stato completato. Se si vuole ribattere coerentemente a Zichichi, bisognerebbe farlo su questa critica, giusta o sbagliata che sia, non su altro.

    Ho già scritto nel commento precedente, con tanto di citazioni di Zichichi stesso proprio dall’articolo de Il Giornale, oggetto della querelle, circa la richiesta di Zichichi di verifiche sperimentali sui modelli del clima, ma a lei di questo non piace parlare/scrivere. Pazienza.

  27. homoereticuson Set 9th 2017 at 10:47

    @agrimensore

    lei pone la stessa questione da anni e credo di avere provato anche io risponderle nel passato.
    Ci riprovo brevemente, poi se Caserini e altri lo riterranno opportuno, vorranno certamente correggermi e/o integrare.
    Di fondo mi resta sempre il forte sospetto che lei non abbia chiaro cosa sia un modello del clima o più generale del sistema terra-oceani-atmosfera.
    Conosco un po’ i modelli meteorologici, e dunque faccio riferimenti ad essi: quelli del clima sono la stessa cosa, ma girano necessariamente con “griglia” di calcolo più larga e tempi di integrazione più lunghi.
    Ci sono le equazioni della fisica, come quella del momento, dell’energia, del vapore ecc che si risolvono per via numerica. Ci sono tutti gli scambi radiativi, basati su leggi fisiche e proprietà note. Poi ci sono processi che avvengono su scale di grandezza inferiori a quelle risolvibili dalla griglia: la turbolenza (compresi flussi turbolenti di calore calore alla superficie), la convezione, ecc. Questi processi vengono parametrizzati, nel senso che le variabili a scala più piccola vengono ricondotte a quelle a scale maggiore (risolte e calcolate) tramite parametrizzazione. L’esempio più semplice che mi viene in mente è il flusso di calore sensibile al suolo, ricondotto (guardi che sto esemplificando molto) a una legge tra la variabili quali la T superficiale, il vento e la temperatura calcolati sul primo livello del modello, la stabilità atmosferica ecc).
    Non ci sono trucchi particolari. E ovviamente ognuna di queste operazioni introduce potenziali errori, ma questo è ciò che si può fare.
    Detto ciò lei continua a scrivere di verifiche “sperimentali” e qui si fatica a seguirla. Posto che non abbiamo altri pianeti su cui fare esperimenti, non si capisce cosa vi sia di così disturbante nel prendere il modello, fargli simulare (hindcast) alcuni anni di clima che conosciamo bene (del passato recente ad esempio) e confrontare l’output con le serie note. Se il modello ha riprodotto decentemente il passato è ragionevole credere che sia in grado di darci indicazioni anche per il futuro. E’ una cosa che si fa normalmente anche con i modelli meteorologici per le comuni previsioni del tempo… li si mette alla prova in continuazione anche con i casi più interessati del passato.
    Per non dire poi del fatto che molte delle previsioni fatte decenni fa si stanno concretizzando nella realtà (vedi post precedente). Anche questo non è un esperimento?
    Perdonate la lunghezza, spero di essere stato di qualche utilità e sopratutto di non avere scritto troppe sciocchezze.

  28. agrimensore gon Set 9th 2017 at 20:18

    @Homoereticus
    “lei pone la stessa questione da anni”
    Sì, è ottengo sempre risposte sbagliate. Nella fattispecie, però, la pone il prof. Zichichi

    “Conosco un po’ i modelli meteorologici, e dunque faccio riferimenti ad essi: quelli del clima sono la stessa cosa, ma girano necessariamente con “griglia” di calcolo più larga e tempi di integrazione più lunghi.”
    Ecco, la differenza sono proprio i tempi. Essendo più lunghi il set di dati storici su cui effettuare la validazione del tuning è ridotto. Per uno stesso modello si può pure usare lo stesso set per effettuare il tuning, ma non per validarlo.

    “Poi ci sono processi che avvengono su scale di grandezza inferiori a quelle risolvibili dalla griglia: la turbolenza (compresi flussi turbolenti di calore calore alla superficie), la convezione, ecc. Questi processi vengono parametrizzati, nel senso che le variabili a scala più piccola vengono ricondotte a quelle a scale maggiore (risolte e calcolate) tramite parametrizzazione.”
    Ha letto il precedente commento di Caserini? I parametri vengono introdotti anche a fronte di nuovi processi implementati nei modelli. Anche questi nuovi parametri sono stati ottenuti usando set di dati già a disposizione. Usare gli stessi set di dati per validare le interazioni nel modello complessivo sarebbe un errore. Probabilmente non si può fare di meglio, anzi sono sicuro che i vari modellisti svolgono il miglior lavoro possibile, ma questi sono i limiti reali.

    “Detto ciò lei continua a scrivere di verifiche “sperimentali” e qui si fatica a seguirla.”
    Strano, ho sempre scritto che mi riferisco a dati osservati nella realtà post-previsione. Di verifiche sperimentali, tra l’altro, parla Zichichi.

    “Se il modello ha riprodotto decentemente il passato è ragionevole credere che sia in grado di darci indicazioni anche per il futuro.”
    Assolutamente no! Si sbaglia di grosso! Bisogna prima verificare che non ci siano problemi di overfitting, specie se si sono usati molti parametri liberi. E’ proprio questo il punto! E’ proprio l’obiezione di Zichichi sulla quantità dei parametri liberi. Per questo pone la domanda!

    “E’ una cosa che si fa normalmente anche con i modelli meteorologici per le comuni previsioni del tempo… li si mette alla prova in continuazione anche con i casi più interessati del passato.”
    Certo, perché provandoli per pochi giorni il set di dati a disposizione è enorme, per i modelli del clima il set di dati andrebbe suddiviso per decenni e non si può reimpostare per la validazione, quindi è molto molto limitato, direi troppo limitato

    “Per non dire poi del fatto che molte delle previsioni fatte decenni fa si stanno concretizzando nella realtà (vedi post precedente). Anche questo non è un esperimento?”
    Sì, questo è l’unico esperimento valido. E’ quello che sto scrivendo da giorni. Di questo bisognerebbe scrivere se si vuole ribattere a Zichichi. Nel cap9 ar5, ho cercato proprio questo, ma a parte, poche cose, tipo un grafico sulla T globali che fa vedere come i modelli sovrastimino (magari è stata sfortuna, si fermano al 2010), per il resto si confrontano modelli tra loro o con quelli dell’AR4 o senza arrivare a una conclusione su come siano stati efficaci nelle loro previsioni (non parlo di hindcast, intendo confronti con la realtà post-previsione). Se crede, mi indichi dove si confrontano i loro output previsionali (realtà post-previsione) e si giunge alla conclusione che siano adeguati.

  29. Lauraon Set 10th 2017 at 00:37

    Mi intrometto nel dibattito, per dire che fa abbastanza ridere queste cose che succedono sul web, ossia uno che declama “Sì, questo è l’unico esperimento valido.” come se fosse il premio Nobel che parla a Stoccolma
    Che vuol dire? Che tutti gli altri sono dei pivelli? Che nessuno sta facendo l’unica cosa che sarebbe da fare? e perché mai?
    Vabbè che siamo un paese di commissari tecnici della nazionale in cui tutti sanno quale sarebbe l’unica squadra valida da far scendere in campo, ma quello che io mi chiedo quando leggo queste cose è : possibile che uno non si faccia la domanda più semplice semplice: e perché nessuno non ci ha mai pensato? Perché non ci hanno già pubblicato 20 paper provandoci?
    Provo a dare un indizio: uno finisce di calibrare bene il suo modello e che fa? Fa la proiezione dei 15 anni successivi e poi aspetta 15 anni per vedere se il modello funziona bene… Furbo, no?

    A parte questo, vorrei dire al Sig. Agrimensore che anche io se avessi ricevuto una lettera in cui mi si dice: per capire che l’umanità cambia il clima devo avere un modello matematico. Quanti parametri ha il tuo modello? io l’avrei considerato un minus habens. Caserini&co hanno avuto sin troppa pazienza.

    Zichichi, a partire dal numero dei parametri, mette in discussione l’influenza dei gas serra sul clima; non discute sui dettagli del tuning dei modelli. Questo è il punto.

  30. robertoon Set 11th 2017 at 10:34

    E’ un po’ surreale questa richiesta del prof. Zichichi sui parametri liberi dei modelli del clima. Viene proprio da un settore, la fisica delle particelle, che ha costruito un Modello Standard con 19 parametri fissati in base ai risultati sperimentali. Guardiamo uno degli ultimi risultati ottenuti: Evidence for the direct decay of the 125 GeV Higgs
    boson to fermions (Nature Physics 22-06-2014 CMS collaboration ) “with an observed significance of 3.8 standard deviations, when 4.4 are expected” Allora che si fa ? Si rivede il decadimento del Bosone di Higgs perché il valore “expected” non è stato raggiunto?. In quanto a “complessità” la fisica delle particelle ha raggiunto un grado estremamente elevato sia la base teorica della Teoria dei Campi Relativistica, che le tecniche di rinormalizzazione e le sofisticate tecniche statistiche per isolare dal “background” gli eventi significativi. Direi di più ha insegnato come trattare i Big Data. Cosa ha di diverso la stima della sensitività climatica dalla stima della massa-energia del Bosone di Higgs ? Non sono entrambi confermati da esperimenti, correlazioni statistiche e simulazioni numeriche? Ed allora gettiamo via anche il Modello Cosmologico Standard fino a quando non capiamo cosa sono la materia e l’energia oscura?

  31. robertoon Set 11th 2017 at 12:49

    E questo cos’è
    On the state dependency of the equilibrium climate sensitivity
    during the last 5 million years
    P. Köhler,B. de Boer,A. S. von der Heydt, L. B. Stap and R. S. W. van de Wal
    Clim. Past, 11, 1801–1823, 2015
    un articolo scientifico ?

  32. robertok06on Set 11th 2017 at 14:01

    @roberto (OT, ma dato che e’ citato a sproposito mi permetto di correggere…)

    “(Nature Physics 22-06-2014 CMS collaboration ) “with an observed significance of 3.8 standard deviations, when 4.4 are expected” Allora che si fa ? Si rivede il decadimento del Bosone di Higgs perché il valore “expected” non è stato raggiunto?”

    … dimenticavo questa perla: guarda che sei fuori strada completamente!… l’articolo che hai citato dice, semplicemente, che l’osservazione di una particella compatibile con il meccanismo di Higgs et al ha una precisione SUPERIORE a quella richiesta normalmente per autorizzare la dichiarazione di una scoperta.

    Vedasi l’articolo completo e la tabella 1 (nel caso tu non avessi accesso all’articolo completo):

    https://www.dropbox.com/s/v7vpa7nzetujxyh/nphys3005.pdf?dl=0

    L’hanno potuto fare perche’ in questo studio hanno combinato i risultati di due canali di decadimento diversi, migliorando quindi la statistica (piu’ eventi disponibili).

    Il tutto utilizzando i dati di “solo” 600 milioni di eventi al secondo… 🙂

    https://home.cern/about/computing/processing-what-record

    Ciao.

  33. robertoon Set 11th 2017 at 16:41

    Ok prendo atto della spiegazione

  34. robertoon Set 11th 2017 at 17:07

    Mi sono dimenticato di ringraziarti lo faccio ben volentieri
    grazie

  35. agrimensore gon Set 12th 2017 at 12:05

    @Laura
    “(…) uno che declama “Sì, questo è l’unico esperimento valido.” come se fosse il premio Nobel che parla a Stoccolma”
    Ha ragione, avrei dovuto cominciare la frase con qualcosa come “Personalmente ritengo che…”, a costo di apparire pleonastico. In genere lo faccio, grazie comunque per la segnalazione. Cortesemente, se dovesse capitare in futuro, faccia conto che ogni mia frase inizi con “secondo me” o “per quanto ne so io” anche se mi dovessi dimenticare di esplicitarlo.

    “(…) se avessi ricevuto una lettera in cui mi si dice: per capire che l’umanità cambia il clima devo avere un modello matematico. Quanti parametri ha il tuo modello? io l’avrei considerato un minus habens”
    L’esperienza personale mi ha insegnato che molto spesso il motivo per cui si crede che l’interlocutore dica stupidaggini da minus habens, è perché non si è ben compreso ciò che dice.

    @Roberto
    “Cosa ha di diverso la stima della sensitività climatica dalla stima della massa-energia del Bosone di Higgs ? “
    Le propongo quello che potrebbe essere inteso come un paradosso epistemologico. Personalmente ritengo validato dall’esperimento tramite LHC il modello che include il bosone di Higgs considerando che l’esperimento è stato progettato proprio per verificare il modello. Tuttavia se il modello fosse stato elaborato a posteriori, pur con la pubblicazione degli stessi identici lavori/libri, allora riterrei il modello ancora da validare (non errato). Lei sarebbe d’accordo?

  36. robertoon Set 13th 2017 at 20:03

    I Modelli Standard delle Particelle e Cosmologico sono validati a posteriori in base ad esperimenti ed osservazioni. La loro qualità è elevata ma la costruzione si è fatta così tanto complessa da ricordare, è solo una piccola provocazione, la costruzione degli epicicli della Teoria Geocentrica. Nulla di strano fino a quando non c’è un esperimento di evidente contrapposizione non si può fare altrimenti. Come diceva robertok06 decine di modelli alternativi e/o integrativi del modello standard delle particelle sono già stati falsificati e questo è già un passo in avanti. Anche il modello cosmologico è in una situazione ancore più delicata con l’ipotesi di Materia ed Energia Oscura che “funzionano” per riprodurre la legge di Hubble ricavata per le SN “lontane” e quindi spiegare la loro “accelerazione”. Su queste due quantità “oscure” però si riesce a formalizzarle ma si sa ben poco. Per il clima invece non concordo con robertok06 la situazione mi sembra difficile per la costruzione dei modelli AGW molto complessi, ma i dati osservati sui gas serra mi sembrano per ora inequivocabili e difficilmente falsificabili. Concludo concordando con Lei sul problema epistemologico tutta la meccanica quantistica si basa sul principio di sovrapposizione e l’invarianza di Lorentz una costruzione straordinaria ma che rischia di di scivolare in un paradigma che conferma se stesso. Altro però non si può fare.

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