Il 20° secolo è stato più caldo di tutti i 19 secoli precedenti – Revisione delle dendrocronologie di Yamal e degli Urali polari.

Su Quaternary Science Reviews (vol. 72, pagine 83-107) è riportato un corposo lavoro del dr. K. R. Briffa et al.:

Reassessing the evidence for tree-growth and inferred temperature change during the Common Era in Yamalia, northwest Siberia

Si tratta, in buona sostanza, di una ri-analisi del record di dati relativi agli anelli di diverse decine di alberi ubicati nella penisola di Yamal nella Russia siberiana e di altri dati relativi ad alberi che crescono negli Urali polari già analizzati nel passato (Shiyatov 1962 ; Graybill e Shiyatov, 1989 ; Briffa et al, 1995. , Esper et al, 2002.).
Briffa et al. 2013 parte dalla considerazione che la maggior parte (la quasi totalità) dell’accrescimento di una varietà di larici che crescono nella parte artica della Siberia (Larix sibirica) si verifica nel breve periodo estivo che caratterizza quelle aree: giugno, luglio e porzione di agosto. La larghezza degli anelli (TRW) e la densità massima del legno tardivo (MXD) rappresentano un ottimo dato di prossimità delle temperature estive delle regioni polari.

Chi si occupa delle problematiche legate al clima (a livello amatoriale, come nel mio caso, o a livello professionale) è perfettamente conscio dell’importanza che hanno le ricostruzioni delle anomalie di temperatura alle alte latitudini in quanto sono queste le aree che, in misura maggiore, hanno risentito dei cambiamenti climatici che si sono sempre verificati nel corso delle ere geologiche o di quelli che si verificheranno in futuro. Anche in occasione del cambiamento climatico che stiamo vivendo in questi decenni, infatti, è alle alte latitudini che le temperature sembrano subire gli aumenti più drastici. Nel passato le ricostruzioni di temperatura effettuate sulla base dei dati di prossimità degli alberi di Yamal sono state oggetto di numerose osservazioni che coinvolgevano tanto le metodologie statistiche utilizzate per estrarre il segnale dagli archivi dei dati, quanto le metodiche adottate per la formazione degli archivi stessi. Con la ri-analisi contenuta in Briffa et al. 2013 e grazie alla mastodontica mole di dati contenuti nel materiale supplementare, si è cercato di mettere definitivamente a tacere tutte queste critiche e, finalmente, mettere la parola fine ad una querelle che si trascina da anni e che ha visto S. McIntyre contestare vivacemente le conclusioni cui erano giunti i paleo-climatologi. Se ci siano riusciti o meno, però, è un altro paio di maniche.

In Briffa et al. 2013, si utilizza un processo di normalizzazione dei dati basato su curve di normalizzazione a base regionale (RCS) che consente di omogeneizzare dati molto diversi tra loro (in particolare dati ottenuti da campioni fossili e dati desunti da campioni estratti da alberi viventi) per cui gli autori sono riusciti a determinare le anomalie delle temperature dell’area a partire dal 500 a.C. e fino ai giorni nostri. La parte di ricostruzione più affidabile, però, parte dal 96 a.C. e giunge fino ai giorni nostri.
Procediamo, però, per gradi. La larghezza degli anelli degli alberi viventi o fossilizzati, di per sé non è in grado di fornirci informazioni sulla temperatura. Tale larghezza, inoltre, può essere influenzata, oltre che dalla temperatura dell’atmosfera anche da altre cause ambientali (percentuale di nutrienti nel terreno, umidità atmosferica e del terreno, particolari varietà di albero e via cantando). Campionando diversi alberi relativamente vicini e confrontando i valori ottenuti con quelli di altri alberi ubicati in aree limitrofe, si può eliminare il rumore insito nella serie di dati ed estrarre il segnale climatico cercato.

Ottenuta la banca dei dati grezzi è necessario che essi vengano normalizzati. Tale operazione in Briffa et al. 2013 è stata effettuata mediante curve di normalizzazione regionali (RCS). Queste curve altro non sono che stime di una funzione statistica che rappresenta il valore atteso della larghezza degli anelli degli alberi. La costruzione di queste curve, in estrema sintesi, si ottiene  effettuando campionamenti in diverse epoche di crescita in modo da ridurre al minimo o, addirittura, eliminare l’influenza delle cause climatiche sulla crescita degli anelli. Essa rappresenta, pertanto, il modello di crescita di un albero normalizzato in quella particolare regione al netto della temperatura atmosferica.  I coefficienti di questa funzione sono determinati in modo empirico sulla base del valor medio di molte misurazioni eseguite su alberi cresciuti durante diverse epoche storiche ed allineate sulla base dell’età dell’albero al momento del campionamento. La curva RCS così ottenuta, come già accennato, rappresenta le influenze extra climatiche che condizionano la crescita dell’albero e viene utilizzata per rimuovere le cause non climatiche dalle serie grezze di misurazioni eseguite. Ottenuta la curva di normalizzazione si procede ad una banale divisione del valore misurato del campione (larghezza dell’anello o densità del legno tardivo) per il valore della curva RCS corrispondente a quella particolare età del campione. Il quoziente così ottenuto rappresenta il cosiddetto “indice albero” (ovviamente adimensionale) che costituisce l’ordinata corrispondente ad un anno particolare. Ovviamente ad ogni campione corrisponde un particolare “indice albero” per cui, per ogni ascissa, si avranno tante ordinate quanti sono i campioni presi in esame. Mediando tutti i valori delle ordinate, si ottiene la cronologia standardizzata degli “indici albero”.

Oltre alla costruzione di questa curva di normalizzazione, in Briffa et al. 2013 si procede alla costruzione di ulteriori curve che tengono conto anche del tasso di crescita dell’albero. Come mi consta, per osservazione diretta, alberi della stessa specie che crescono in zone anche limitrofe possono, a parità di età e condizioni climatiche, avere diametri diversi: uno ha una crescita più rapida ed un altro ha una crescita più lenta. Questo fatto deve essere tenuto in conto altrimenti potrebbe indurre un errore sistematico nella costruzione della cronologia degli alberi: a parità di età, alberi a crescita rapida avranno anelli più larghi di quelli a crescita lenta. Per alberi viventi questo tipo di errore sistematico può essere facilmente individuato considerando le condizioni fisiche dell’albero, per quelli fossili, invece, questa possibilità è preclusa per cui è necessario individuare delle sottoclassi omogenee basate sulla territorialità, in linea di massima, in cui inserire gli alberi e per ognuna di queste sottoclassi costruire la relativa curva di normalizzazione. La curva di normalizzazione complessiva, infine, si costruirà combinando in modo opportuno le diverse popolazioni di curve.
Inutile dire che questa complessa procedura di normalizzazione ha fatto storcere il naso a diversi commentatori che vedono proprio in queste RCS il principale punto debole della costruzione messa in piedi da Briffa et al. 2013.

Personalmente reputo che la normalizzazione dei dati sia necessaria e, per quel che mi è stato possibile comprendere, la metodologia utilizzata in Briffa et al. 2013 mi sembra abbastanza condivisibile. E’ da precisare, e Briffa et al. 2013 lo fa in modo piuttosto chiaro, che questa procedura di normalizzazione tende ad eliminare le oscillazioni a bassa frequenza per cui la ricostruzione della cronologia potrebbe essere priva della variabilità insita nei dati grezzi. Questo fatto, però, mi lascia alquanto perplesso in quanto è comune a diverse procedure di omogeneizzazione dei dati grezzi: N. Scafetta, F. Zavatti e molti altri osservatori, per esempio, hanno messo in evidenza il problema della perdita della variabilità dei dati grezzi in molti processi di omogeneizzazione dei data-set di temperatura. Tracce della discussione possiamo trovarle anche su CM negli articoli a firma di F. Zavatti riferiti ai dati NOAA relativi alle temperature globali.

Su questo complesso meccanismo statistico Briffa et al. 2013 hanno applicato un processo iterativo che consente di eliminare alcune distorsioni dalle curve RCS: all’estremità delle curve, infatti, si manifestano degli artefatti matematici che determinano polarizzazioni dell’output numerico che non hanno fondamento fisico.
Il risultato di tutto questo lungo processo di filtraggio dei dati grezzi è costituito da numerosi diagrammi che rappresentano le cronologie degli alberi di Yamal. A titolo puramente esemplificativo, tratto da Briffa et al. 2013, si riporta la figura 2 dello studio originale che, a mio personale parere, è piuttosto significativa in quanto consente di seguire graficamente il complesso lavoro di trattamento dei dati operato dal dr. Briffa e dal suo gruppo.

Nel riquadro “a” sono riportate le serie di dati grezzi dopo un processo di standardizzazione con un filtro passa-alto con finestra pari a 100 anni. Nel pannello “b” i dati precedenti sono stati “lisciati” mediante una media con passo pari a 10 anni. Nel riquadro “c” si sono calcolati gli “indici albero” applicando una curva RCS , mentre nel pannello “d” gli stessi dati sono stati normalizzati mediante l’utilizzo di due curve RCS. Nell’ultimo riquadro, infine, si riportano i dati degli “indici albero” normalizzati con una e con due curve RCS senza alcuna lisciatura per il periodo successivo al 1600 d.C.. Secondo gli autori questo dimostra che il loro metodo è in grado di conservare le oscillazioni ad alta frequenza dei dati grezzi. Le sigle colorate in alto indicano i siti da cui sono stati desunti i campioni analizzati. Ovviamente i colori delle sigle coincidono con quelli delle curve riportate nei riquadri successivi. Cliccando sul grafico ci si può connettere alla pubblicazione originale.

Un aspetto molto interessante di Briffa et al. 2013 è il notevole ridimensionamento degli indici albero relativi all’epoca odierna: da valori di 160 calcolati nel 2000 e di 120 nel 2088, siamo passati a valori intorno a 100. Questo è stato possibile grazie all’individuazione di effetti polarizzanti connessi alla tipologia di alberi scelti per il prelievo dei campioni (grossi e rigogliosi, quindi affetti da bias riscaldante). Nella figura seguente, tratta da Briffa et al. 2013, l’evoluzione dianzi descritta è visibile molto chiaramente. La fonte dell’illustrazione è raggiungibile cliccando sulla figura stessa.

I dati così ottenuti sono pronti ad essere trasformati in anomalie di temperatura. Per compiere quest’ultimo passaggio Briffa et al. 2013 utilizzano i dati del data-set CRUTEM4 relativi alla cella della griglia globale compresa tra 67,5°N e 67,5°E. Mediante un processo di regressione, finalmente, si sono poste in relazione le due serie di dati (le temperature estive nel periodo 1883-2005 e gli indici-albero calcolati) e si sono ottenute le curve di anomalia delle temperature riportate nei grafici seguenti.
Nelle figure la linea scura rappresenta le anomalie di temperatura, la linea rossa le temperature strumentali CRUTEM4, le fasce azzurre le incertezze legate alla cronologia, quelle rosa le incertezze relative alle temperature. Cliccando sui grafici ci si connette alla versione originale della figura ed all’articolo di Briffa et al. 2013.

Dall’esame dei grafici si vede chiaramente che le temperature estive nella penisola di Yamal degli ultimi cento anni sono maggiori di tutti i periodi di cento anni degli ultimi 2000 anni. I grafici evidenziano, inoltre, che le anomalie delle temperature odierne non sono molto diverse da quelle dei primi anni del 20° secolo e sono del tutto paragonabili alle anomalie stimate per la prima metà del 17° secolo.

A mio modesto giudizio, l’esame dei grafici conclusivi di Briffa et al. 2013 dimostra che il periodo caldo attuale ha avuto inizio nei primi anni del 20° secolo e, tra alti e bassi, si è protratto fino ai primi anni del 21° secolo. Periodi caldi paragonabili con quello attuale, sulla base dei grafici che stiamo esaminando, si sono verificati intorno al 250 d.C. anche se Briffa et al. 2013 sono dell’avviso che le incertezze piuttosto rilevanti relative a quel periodo, possono far presumere che le anomalie di temperature dell’epoca erano di circa mezzo grado inferiori a quelle attuali. Se è vero, quindi, che il periodo caldo attuale presenta valori delle temperature estive superiori a quelli degli ultimi duemila anni, è anche vero che le temperature attuali sono del tutto in linea con quelle dell’intero 20° secolo: è tutto il 20° secolo che ha fatto registrare temperature maggiori di quelle ricostruite per il passato, non solo l’ultima parte del 20° secolo.

Altro aspetto rilevante è la completa scomparsa del periodo caldo medioevale e di quello romano. Tali periodi, invece, sono presenti nelle ricostruzioni basate sugli anelli degli alberi degli Urali polari effettuate da  Hegerl et al, 2007,  Ljungqvist 2010,  Shi et al. 2012 sulla base del lavoro fondamentale di Esper et al. 2002. Briffa et al. 2013, in realtà, critica piuttosto apertamente questi lavori in quanto ad essi non è stata applicata la normalizzazione basata sulla tecnica RCS o, se applicata, lo si è fatto in modo errato. In particolare Briffa et al. 2013 reputa del tutto errate le serie proxy basate sulla larghezza degli anelli TRW in quanto i campioni sono stati prelevati in corrispondenza del colletto (attacco del tronco alle radici) invece che nel corpo del fusto e, quindi, essi risultano affetti da bias riscaldante. Il numero di alberi esaminati, inoltre, è molto basso ed i campioni raccolti consentono di ricostruire un periodo meno esteso di quello preso in esame da Briffa et al. 2013. Maggiormente degno di fede, secondo Briffa et al. 2013, appare il metodo MXD (densità del legno tardivo) che, difatti, consente di ottenere risultati abbastanza coerenti con quelli della cronologia di Yamal. Allo stesso modo si ottengono risultati analoghi a quelli di Yamal se dalle serie TWR si sottraggono i dati relativi ai campioni provenienti dal colletto.

Questo modo di procedere (non tener conto di alcuni dati) non è stato ben accettato dalla critica di sponda scettica e dallo stesso Esper. Così come non è stata condivisa la scelta operata da Briffa et al. 2013 di escludere dalle loro analisi i dati provenienti da alcuni alberi che vegetano intorno al fiume Khadyta. Secondo Briffa et al. 2013 si trattava di dati anomali riferiti ad alberi morenti o in pessime condizioni di salute, secondo i critici si è trattato di dati scomodi che è stato meglio scartare. Per chi volesse approfondire la diatriba si consiglia di seguire la discussione su Climate Audit o su Real Climate (piuttosto accese entrambe, ma in qualche caso stucchevoli).

E per finire mi fa piacere citare alcuni caveat nelle conclusioni di Briffa et al. 2013. Secondo gli autori della ricerca tutta la loro costruzione si regge su un presupposto: che la crescita attuale degli alberi sia stata identica anche nei secoli passati (a cui si riferiscono i reperti fossili), cioè che il legame temperatura ambientale-larghezza degli anelli sia stato sempre dello stesso tipo. Altro aspetto da tener presente è rappresentato dal fatto che la persistenza per tempi abbastanza lunghi di  temperature atmosferiche maggiori della media, possono aver determinato maggiore sviluppo foliare e, quindi, maggior produzione netta di massa lignea, ovvero maggior larghezza degli anelli rispetto al passato (caratterizzato da periodi caldi meno lunghi). Tutto questo potrebbe determinare un aumento dell’incertezza cui può porsi rimedio aumentando il numero di campioni da studiare.
Briffa et al. 2013, infine, cita altri studi che hanno portato a conclusioni diverse circa l’esistenza del periodo caldo romano e di quello medioevale realizzati su alberi provenienti dalla Norvegia. Anche in questo caso ci si augura di approfondire le ricerche per stabilire una volta per tutta l’entità di questi periodi e la loro sussistenza reale.
Ho cercato di riassumere al meglio delle mie possibilità questo studio estremamente importante ed estremamente corposo. Chi fosse stato incuriosito da queste mie considerazioni può approfondire i temi trattati leggendo l’articolo originale. Sarei lieto, successivamente, di poter approfondire qualche aspetto della ricerca.