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La scienza del clima non è un’opinione: dai dati emerge la realtà

L’analisi climatica è un campo dove la grande mole di dati può essere fuorviante, rendendo difficoltosa la comprensione dei fenomeni. Come dunque individuare le tendenze di fondo ed assicurarne la “robustezza”, o affidabilità? Qui presentiamo alcuni esempi su come viene affrontata questa complessa questione.


“È una scienza inesatta” (una visione fallace della scienza del clima, che non si basa certo sulle opinioni di singoli scienziati).

Quando si parla di scienza del clima, il discorso si concentra spesso sulle serie storiche di misure atmosferiche e sui modelli climatici, due importantissimi strumenti usati per capire come è cambiato fino ad oggi e come cambierà in futuro il clima della terra. Raccogliere una grande mole di dati o far “girare” un modello su un computer è tuttavia solo un primo passo nello studio del clima. Vi è poi un complesso lavoro di analisi ed interpretazione dei dati che costituisce una parte essenziale della ricerca scientifica nel campo.

Una domanda fondamentale riguarda il cambiamento misurato, o simulato, rispetto alla variabilità naturale. Ovvero: tenendo conto del fatto che il sistema climatico è altamente caotico e variabile, si può essere certi che i cambiamenti osservati e/o simulati da un modello siano il risultato di un cambiamento “forzato” esternamente – nello specifico dalle emissioni antropogeniche di gas climalteranti? La scienza ha già dato una risposta esaustiva a questa domanda negli ultimi decenni (vedere qui per esempio), per l’appunto mediante un meticoloso lavoro di analisi dei dati e delle simulazioni disponibili: sì, esiste una forzante esterna determinante per gli attuali cambiamenti climatici.

Nonostante la grande mole di analisi che dimostrano l’esistenza di un cambiamento forzato, permangono critiche da parte di chi accusa la scienza del clima di non essere abbastanza “esatta” – principalmente da parte di chi non è un esperto di clima. Queste accuse si scontrano con il fatto che molti scienziati che si occupano di studiare il clima sono fisici o matematici applicati, e non basano certo le loro conclusioni su impressioni personali o analisi approssimative. Tuttavia, la natura tecnica di molte di queste analisi fa sì che queste vengano raramente divulgate in maniera accessibile ad un pubblico non specialista. Può quindi essere interessante presentare un esempio di approccio prettamente matematico che permetta di quantificare se e quanto il “sistema clima” stia effettivamente cambiando in modo anomalo. Nello specifico, parleremo di un recente sviluppo nel campo dei sistemi dinamici applicati ai dati atmosferici.

L’idea di base dell’approccio è di visualizzare l’evoluzione dell’atmosfera come una serie di punti collegati da una linea, che formano una traiettoria. Per capire meglio cosa si intenda, iniziamo applicando la medesima idea ad un sistema più semplice, quale un pendolo. Un pendolo ripete sempre lo stesso movimento; parte da una posizione a velocità nulla, accelera, passa per il punto più basso e poi decelera fino a fermarsi; poi ricomincia ma adesso la velocità ha verso opposto (e anche l’accelerazione cambia segno al punto più basso). Invece di cercare di seguire il moto nel tempo, come si fa di solito, possiamo descriverlo in un grafico dove riportiamo posizione e velocità. La figura 1 paragona i due modi di descrivere il “sistema pendolo”.


Figura 1: Diversi modi di descrivere il moto di un pendolo: seguendo il moto nel tempo (pannello centrale) e usando un ritratto di fase (pannello di destra). 

Il “ritratto di fase” del pendolo è una traiettoria circolare; se aumentiamo l’ampiezza del moto del pendolo, aumentando così l’energia in gioco, il ritratto di fase avrà un diametro maggiore. Possiamo fare un’ulteriore passo e usare l’asse orizzontale per rappresentare l’angolo di oscillazione, lasciando la velocità su quello verticale. Adesso, se continuiamo ad aumentare l’ampiezza dell’oscillazione o l’energia del pendolo, vediamo che il ritratto di fase ci fornisce informazioni molto istruttive (vedi figura 2).


Figura 2: Moto di un pendolo rappresentato da un ritratto di fase in coordinate angolo vs. velocità. 

La traiettoria del pendolo man mano che l’energia aumenta si allontana dal centro delle strutture circolari che si vedono nella figura, e ad un certo punto corrisponderà a quella di un corpo che descrive un giro intero attorno al suo vincolo: a quel punto da pendolo si trasformerà in un rotore periodico (non provateci col pendolo di casa). Senza voler entrare troppo nei dettagli, il messaggio chiave è che vi sono svariati modi per rappresentare le dinamiche di un sistema. Alcuni, per quanto a prima vista controintuitivi, possono fornirci spunti molto interessanti.

La figura 3 mostra un altro esempio ben noto di ritratto di fase: la cosiddetta “farfalla di Lorenz” (Lorenz, 1963). Questa rappresenta in forma grafica l’evoluzione di un fluido riscaldato da sotto e raffreddato da sopra. Le tre dimensioni x, y e z sono proporzionali al rateo di convezione e alle variazioni orizzontali e verticali di temperatura.


Figura 3: La “farfalla di Lorenz”, ovvero un esempio di come si possa rappresentare l’evoluzione temporale di un sistema con una traiettoria. 

Passiamo infine all’atmosfera. Prendiamo una variabile climatica specifica – ad esempio le temperature di superficie giornaliere – ed una regione specifica, diciamo l’Europa. È possibile costruire una traiettoria, simile a quelle discusse sopra, che descriva le proprietà di questo campo di temperatura giorno per giorno. Naturalmente la temperatura varia, quindi ogni giorno corrisponderà ad un punto diverso lungo la traiettoria. Nel caso in cui due giorni siano molto simili tra loro, corrisponderanno a due punti molto vicini tra loro. Al contrario, se mostrano campi di temperatura molto diversi, i punti saranno più distanti. Se i giorni simili sono separati nel tempo, ad esempio se sono in anni diversi, la traiettoria che rappresenta la temperatura di superficie sull’Europa ritornerà quindi vicino ad un punto che aveva precedentemente visitato, il che significa che la vicinanza dei punti e la loro distanza nel tempo non sono sempre correlate.

Questa maniera di visualizzare l’atmosfera può apparire bizzarra ma, come nel caso del pendolo, fornisce informazioni molto dettagliate sul funzionamento del sistema climatico. Prendiamo per esempio una lunga serie storica di misurazioni di temperatura che coprano il secolo scorso. Se il sistema che governa queste temperature – ovvero il sistema climatico – fosse sempre lo stesso e fosse soggetto alle stesse condizioni, ci si aspetterebbe che le traiettorie per la prima e la seconda metà del secolo fossero indistinguibili. Se, tuttavia, il sistema che controlla queste temperature stesse cambiando, ci si aspetterebbe che anche le traiettorie che lo rappresentano cambino. Le traiettorie dei due mezzi secoli nel set di dati saranno quindi diverse ed una serie di indicatori, che possono essere usati per descriverle, avranno valori diversi.

Rispetto ad altri approcci, più legati all’interpretazione tradizionale della scienza del clima quale lo studio della circolazione e delle proprietà fisiche del sistema, la tecnica di cui abbiamo discusso permette quindi un paragone semplice ed immediato tra diversi set di dati. In analogia con l’esempio precedente, la figura 4 quantifica, in forma numerica, il cambiamento delle traiettorie associate al campo di pressione al livello del mare nella regione Nord-Atlantica dal 1975 al 2005. Le diverse righe corrispondono a diversi set di dati; in particolare le righe blu e rosse si riferiscono a set di dati in parte basati su osservazioni (le cosiddette rianalisi), mentre la riga nera è la media di un gruppo di simulazioni numeriche (le simulazioni individuali sono mostrate in grigio chiaro). Si evince che, nonostante una grande varianza, tutti i dati sembrano indicare una tendenza decrescente per questo particolare indicatore. Nell’esempio specifico che abbiamo discusso qui, possiamo quindi dedurre che vi è un cambio nel tipo di configurazioni atmosferiche nella regione Nord-Atlantica. Rapportando questo cambiamento alla variabilità che si evince dalle serie strumentali pre-1975, possiamo affermare che è poco probabile che questo cambio sia associato a elementi di variabilità naturale. Si può poi estendere questa analisi a proiezioni climatiche per la fine del secolo, e verificare che la stessa tendenza in atto negli ultimi trent’anni proseguirà nel futuro, e sarà più marcata tanto più saranno elevate le emissioni antropogeniche di gas climalteranti.


Figura 4: Un esempio di indicatore, qui chiamato d, che quantifica in forma numerica il cambiamento delle traiettorie rappresentanti l’evoluzione temporale della circolazione atmosferica nella regione Nord-Atlantica. Nella figura, al valore di d per ogni anno è stato sottratto il valore del 1979, di modo che tutte le righe abbiano un valore di zero in quell’anno. Le diverse righe corrispondono a diversi set di dati: le righe blu e rosse si riferiscono a set di dati in parte basati su osservazioni (le cosiddette rianalisi), mentre la riga nera è la media di un gruppo di simulazioni numeriche (le simulazioni individuali sono mostrate in grigio chiaro) (Fonte: Rodrigues et al., 2018). 

Concludiamo mostrando un altro esempio, concettualmente simile nell’approccio anche se molto diverso nel tipo di dati utilizzati. La figura 5 mostra un ritratto di fase della concentrazione di CO2 e temperatura media in climi passati, estratte dai dati delle carote di ghiaccio antartiche. Il pendolo climatico ha oscillato per centinaia di migliaia di anni nella zona rappresentata dal groviglio blu racchiuso nell’ellisse; man mano che l’energia in gioco è aumentata, la traiettoria si è staccata dal vincolo precedente e si è mossa in una nuova direzione, verso la destra del grafico, esplorando regioni nuove e poco familiari. Dove sta andando? Non lo sappiamo ancora con precisione, ma noi potremmo non trovarci bene nella nuova condizione. Come già detto, il concetto è simile a quanto espresso sopra: usando un ritratto di fase possiamo quantificare la rilevanza dei cambiamenti in atto rispetto alle variazioni naturali del clima passato.

Il passo finale è quello di tradurre le informazioni tratte dai ritratti di fase in termini fisici, e rapportarle ai cambiamenti in atto nel nostro clima. Questo presuppone una comprensione dettagliata del calcolo delle traiettorie e degli indicatori associati, che non tratteremo qui. Il messaggio chiave è però quello che abbiamo già individuato, ovvero che esistono approcci molto rigorosi e matematicamente precisi per quantificare tanto i cambiamenti in atto nel nostro sistema climatico quanto quelli nelle proiezioni numeriche del clima del futuro. Quando leggiamo un articolo che trae conclusioni sui cambiamenti nel sistema climatico e sull’impatto delle emissioni climalteranti, non stiamo quindi leggendo un’opinione personale di qualche scienziato, bensì il risultato di analisi molto complesse e dettagliate condensato in poche righe.


Figura 5: Ritratto di fase delle concentrazioni di CO2 e anomalie di temperatura di climi passati, ottenute da carote di ghiaccio antartiche (Etkin, 2010). 

Bibliografia
Lorenz, E. N. (1963). Deterministic nonperiodic flow. Journal of the Atmospheric Sciences, 20(2), 130-141.

Rodrigues, D., Alvarez-Castro, M. C., Messori, G., Yiou, P., Robin, Y., & Faranda, D. (2018). Dynamical properties of the North Atlantic atmospheric circulation in the past 150 years in CMIP5 models and the 20CRv2c Reanalysis. Journal of Climate, 31(15), 6097-6111.

Etkin, B. (2010). A state space view of the ice ages- a new look at familiar data. Climatic Change 100, 403–406.

 

Testo di: Gabriele Messori e Claudio Della Volpe

3 responses so far

3 Responses to “La scienza del clima non è un’opinione: dai dati emerge la realtà”

  1. Fabio Vomieroon Apr 1st 2019 at 19:00

    Buongiorno, mi permettano gli autori di questo interessante articolo un piccolo contributo, che vuole porsi soltanto come un ulteriore spunto di riflessione nella direzione di rafforzare quanto giustamente affermato nel titolo. Io credo che, per riuscire a convincere i purtroppo ancora tanti scettici in tema di cambiamenti climatici antropici, peraltro come avete ben fatto notare spesso poco competenti in materia, non sia tanto utile puntare sulla indubbia potenza esplicativa delle rappresentazioni matematiche, naturalmente fondamentali soprattutto in fisica dell’atmosfera, quanto piuttosto sui concetti, e in primis sul concetto di scienza del clima. Perchè dire che la scienza del clima è inesatta è purtroppo banalmente vero dal punto di vista letterale e formale, così come formalmente è vero che ogni modello climatico è per definizione sbagliato, tuttavia utilizzare queste banali verità con lo scopo allora di ritenere inaffidabile la teoria scientifica, è un’operazione concettuale del tutto irrazionale e inutile, perché sarebbe come dire che allora posso fumare come un turco senza aspettarmi delle conseguenze di salute serie (teoria del danno da fumo di tabacco sbagliata) solo perché Tizio è vissuto sano fino a novant’anni. Bisognerebbe allora spiegare bene a costoro, prima di tutto, che cosa sia la veramente la scienza, tutta la scienza, e soprattutto come e perché funzioni e si differenzi operativamente e concettualmente un po’ da tutto il restante dominio della conoscenza. In tal senso sarebbe giusto ammettere anche che scienza non è sinonimo di fisica e nemmeno di matematica, la fisica classica ci appare per esempio così perfetta soltanto perché si occupa di sistemi ideali e non di quelli reali, perlopiù complessi, per non parlare poi della matematica che più che una scienza è un linguaggio, molto preciso, ma pur sempre un linguaggio. Ma una volta detto, spiegato, e compreso bene tutto questo, compresi i limiti della scienza stessa, si dovrebbe comunque riuscire a capire che, quando esistono migliaia di prove provenienti da molte discipline scientifiche diverse che vanno praticamente tutte in una stessa direzione, quando c’è un’unica teoria, formalmente coerente e ampiamente esplicativa, che può spiegare correttamente e concretamente il trend di questi dati e le osservazioni, quando c’è un grado di fiducia nella teoria da parte di praticamente tutta la comunità scientifica internazionale, e quando, comunque sia, tutto rientra anche in un percorso logico razionale abbastanza semplice da seguire, capire e mostrare, anche senza addentrarsi tanto nei dettagli, non volere dare il giusto peso a tutto questo, significa soltanto o essere in malafede per qualsivoglia motivo (ideologico, politico, e/o comunque personale) o proprio ignorare ancora tante, troppe cose. Pertanto credo sia più opportuno continuare a diffondere, non tanto strumenti fisico-matematici che soltanto pochi possono o vogliono capire, ma soprattutto strumenti concettuali, cosa che peraltro climalteranti ha sempre fatto con grande competenza.

  2. Rassegna Stampa – Aprile 2019 | CDCAon Apr 2nd 2019 at 10:33

    […] SCIENZA: L’analisi climatica è un campo dove la grande mole di dati può essere fuorviante, rendendo difficoltosa la comprensione dei fenomeni. Come dunque individuare le tendenze di fondo ed assicurarne la “robustezza”, o affidabilità? Articolo su Climalteranti […]

  3. Gabriele Mon Apr 5th 2019 at 09:24

    Caro Fabio, grazie per il tuo commento – su cui mi trovo in gran parte d’accordo. L’unico punto su cui dissento è l’idea che gli strumenti concettuali da soli bastino a diffondere un messaggio efficace. I concetti sono essenziali, ma dopo averli assimilati penso sia egualmente importante fare uno sforzo come scienziato per rendere comprensibili gli strumenti di analisi. La difficoltà è proprio tradurre aspetti tecnici in termini “laici”. Non c’è dubbio che questo sia un secondo passo, che deve svolgersi dopo – o al più in parallelo – alla divulgazione concettuale che auspichi.

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