Mutamenti climatici strumenti di previsione

La capacità di effettuare delle previsioni attendibili a medio e lungo termine è un problema importante e delicato. I modelli di simulazione climatica basandosi sull’applicazione di leggi fisiche sono in grado di fornire scenari previsionali proiettati nel futuro, i cui risultati dipendono dai dati iniziali che vengono introdotti nel sistema.

Il problema è capire se il modello adottato è affidabile riguardo la capacità di prevedere il comportamento del sistema fisico simulato. Per gli aspetti climatici le leggi da cui si parte per la realizzazione del modello matematico sono quelle della termodinamica, fluidodinamica e chimica, mentre i fenomeni in gioco sono molteplici, basti pensare alle interazioni tra oceani e continenti, cambiamenti di stato ecc.

Al fine di semplificare il modello è possibile ricorrere a delle relazioni di natura empirica basate sull’osservazione; ad esempio se notiamo su una data area terrestre un aumento della temperatura  e della concentrazione di CO₂ nell’aria, pur non conoscendo i dettagli del funzionamento relativo al sistema atmosfera superficie ne rileviamo un comportamento tale che le due grandezze evolvono congiuntamente.

Con l’uso di un modello che tiene conto di queste considerazioni possiamo applicare una regola che consente di fare previsioni?

In termini qualitativi forse si, ma l’osservazione non ci evidenzia quale sia la causa  e quale l’effetto del fenomeno.

Nello specifico per l’esempio riportato sicuramente adottando un modello fisico semplice che lega la temperatura dell’atmosfera alla sua composizione, possiamo dedurre che variazioni di concentrazione di CO₂ sono la causa, ed il cambiamento di temperatura è l’effetto.

In termini semplicistici si può considerare l’effetto serra come principale elemento fisico attivo, ma la complessità del sistema è tale che l’aumento di temperatura induca una sorta di reazione positiva  stimolando se stessa attraverso vari processi quali ad esempio un aumento del CO₂, quindi in questo caso è la temperatura la causa ed il CO₂ l’effetto che “controlla” la temperatura stessa. Possiamo concludere che in questo schema semplificato una previsione attendibile è quella in cui immissione nell’atmosfera di CO₂ rispetto ad altre fonti produrrà un incremento di temperatura rispetto a quello derivante da altre cause.

Da un modello previsionale ci si attendono dati più puntuali rispetto a quanto esposto, nello specifico si vorrebbero ad esempio conoscere gli incrementi di temperatura e le cause derivanti per analizzare a priori le eventuali conseguenze, sapere se pioverà di più o di meno ed in quali zone, se aumenterà il livello dei mari ecc. Fornire previsioni in questo senso è decisamente complicato.

Attorno agli anni 60 un metereologo (Edward Lorenz) stava compiendo delle simulazioni per consentire la previsione del tempo mediante calcolatore. Il modello da lui adottato (relativamente semplice), era basato su una decina di equazioni, forniti i dati all’elaboratore questo produceva un lista di valori numerici corrispondenti ai diversi parametri fisici del modello adottato.

Lorenz decise di ripetere una determinata simulazione, ma invece di introdurre nuovamente i dati inizialmente immessi, usò come valore di partenza dei dati precedentemente forniti dall’elaboratore in una fase intermedia del processo.

Ci si attendeva che da lì in poi il processo di simulazione fornisse gli stessi risultati, invece lo scenario che si delineava era diverso rispetto alla simulazione originaria. La causa di ciò era dovuta ai dati reintrodotti da Lorenz, l’elaboratore immagazzinava dati con un numero di cifre decimali superiore a quelle reintrodotte da Lorenz. L’aspetto significativo è che lo scostamento tra i due dati era inferiore all’un per mille, tale scostamento avrebbe dovuto produrre uno variazione marginale del valore finale ma così non fu, era evidente che il modello mostrava notevole sensibilità ai valori iniziali introdotti (classi di equazioni non lineari presentano questa caratteristica).

Gli elaboratori nei calcoli numerici usano a seconda della precisione un numero massimo di decimali, pertanto vengono introdotti degli arrotondamenti che per quanto piccoli possono produrre differenze drastiche nei risultati finali, soprattutto se le simulazioni vengono protratte a lungo nel tempo.

Prescindendo dagli aspetti matematici le stesse condizioni iniziali vigenti in un dato istante possono seguire evoluzioni drasticamente diverse, pertanto non si tratta solo di problemi di instabilità nelle simulazioni, ma è il sistema meteorologico in se che presenta un comportamento caotico su scale temporali sufficientemente lunghe ed essere quindi intrinsecamente imprevedibile. Questa imprevedibilità coniò il nome ancora oggi usato noto come “effetto farfalla”, ovvero: “un battito di ali di una farfalla in Brasile può produrre un uragano in Texas”.

In pratica vi è uno scenario di prevedibilità al di là del quale si innesca il caos deterministico, ovvero un comportamento caotico in presenza di leggi perfettamente deterministiche.

Nelle previsioni meteorologiche l’orizzonte di prevedibilità è di circa una settimana, mentre per quanto concerne il clima nell’ordine di qualche anno. L’estensione di questo orizzonte è determinabile solo su basi empiriche, così come l’intervallo di tempo di affidabilità delle previsioni può essere determinato a posteriori sulla base dell’esperienza. I difetti di prevedibilità citati non sono imputabili a limiti conoscitivi o tecnologici, ma endogeni al mondo fisico e non vi sarà processo scientifico che possa superarlo.

Se da un lato possiamo attraverso la conoscenza dell’evoluzione passata del clima e attraverso la conoscenza delle leggi generali della fisica e della chimica, affermare che tutto ciò che modifica la composizione dell’atmosfera influenza la temperatura media sulla superficie terrestre, dall’altro lato non siamo in grado di prevedere come le variazioni di temperatura atmosferica si ripercuotono sul clima se non in termini generali.

E’ nella natura stessa del sistema clima l’essere intrinsecamente imprevedibile se non per intervalli temporali brevi, si può affermare che un dato evento sta avvenendo, ma non siamo in grado se non come ipotesi determinarne le conseguenze derivanti.