Qualche mese fa ho scritto un articolo in cui commentavo una stucchevole polemica a suon di pubblicazioni scientifiche tra due gruppi di ricercatori. L’oggetto del contendere era costituito dai modelli di circolazione generale (GCM) e dalla loro scarsa abilità predittiva. Come promesso in quella occasione torno sulla questione per alcune considerazioni relative agli aspetti fisico-matematici del modello semplificato creato dal gruppo di lavoro che fa capo a lord C. Monckton per valutare le capacità predittive dei GCM.
Il gruppo di ricercatori che fa capo a lord C. Monckton, noto polemista del dibattito climatico, ma che annovera tra le sue fila scienziati di grosso calibro a cominciare da W. Soon, parte dal presupposto che i modelli climatici non riescono a replicare l’andamento delle temperature globali misurate e, a scopo esemplificativo, fanno riferimento ad un grafico che gli appassionati del dibattito climatico conoscono molto bene e che risale ad uno dei primi rapporti dell’IPCC.
Il grafico mostra, effettivamente, una discrepanza tra le previsioni e le osservazioni. E’ appena il caso di osservare che le temperature osservate sono quelle satellitari e sono riferite alla bassa troposfera e non alla superficie. Per alcuni questo è un dettaglio, per altri invece rappresenta un grosso problema in quanto confronta le classiche mele con le altrettanto classiche pere: i modelli delineano la variazione delle temperature di superficie in presenza di diversi scenari di emissione, i satelliti misurano le temperature della bassa troposfera che è un luogo diverso dalla superficie. In questa sede non voglio entrare nella diatriba e assumo che quelle riportate nel grafico precedente ed in quello seguente sono le temperature medie globali.
Nel suo ultimo rapporto l’IPCC ha rivisto al ribasso le tendenze delle temperature globali ed ha generato il grafico seguente. Si tenga presente che, contrariamente al passato, l’IPCC non ha fissato un valore medio delle temperature: quello indicato è opera di valutazioni di Monckton et al., 2015.
Rispetto al 1990, IPCC ha praticamente dimezzato le sue stime sia del forcing antropogenico dal 1750, sia del riscaldamento a breve termine. In questo ultimo grafico si vede che le temperature misurate seguono lo scenario più basso delineato dall’IPCC e che rappresenta il limite inferiore generato dai modelli climatici. Se dovesse proseguire la cosiddetta pausa, tra qualche lustro anche gli scenari delineati nel quinto rapporto IPCC, saranno inadeguati.
Gli output dei modelli sono molto importanti in quanto consentono di definire una grandezza fisica fondamentale in climatologia: la sensibilità climatica. Essa rappresenta, come è noto a chi segue il dibattito climatico, la temperatura globale, transitoria o all’equilibrio, che si dovrebbe registrare al raddoppio della concentrazione di CO2 atmosferica.
Allo scopo di indagare le discrepanze tra le previsioni dei rapporti IPCC e le osservazioni e di ottenere una più chiara comprensione di come i modelli generali di circolazione arrivino alle loro previsioni, e, in particolare, di come l’equilibrio tra forzanti e feedback influisce sulle stime della sensibilità climatica, C. Monckton, W.H. Soon, D. R. Legates e W. M. Briggs hanno pubblicato l’articolo
Why models run hot: results from an irreducibly simple climate model.
Nell’articolo, da ora Monckton et al., 2015, si descrive un modello matematico destinato a consentire anche ai non specialisti di capire perché i modelli generano output che sopravvalutano le temperature e, contestualmente, ottenere stime ragionevoli dei futuri cambiamenti di temperatura di origine antropica.
Per raggiungere il loro scopo gli autori hanno calibrato il loro modello sulla base dell’intervallo di sensibilità climatica previsto dalla suite di modelli CMIP3 e sulla scorta del riscaldamento globale misurato a partire dal 1850. Monckton et al., 2015 sono dell’avviso che il loro modello si sia dimostrato utile a simulare i principali output dei modelli CMIP5 ed ha performance migliori di quelle dei modelli stessi in quanto replica la pausa nelle temperature.
Il modello irriducibile elaborato da Monkton et al., 2015 è un’equazione piuttosto semplice che riporto nel seguito:
ΔTt = qt−1ΔFtrtλ∞= qt−1 ΔFtrtλ 0G = qt−1 ΔFtrtλ 0 (1−g)−1 = qt−1 ΔFtrtλ 0 (1−λ0ft) −1 =
= qt−1 kln(Ct/C0) rtλ 0 (1−λ0ft) −1
dove
- qt è la frazione del forcing antropico totale attribuibile alla CO2 dopo un certo numero t di anni e, in accordo con l’IPCC, è stata posta pari a 0,83 ovvero al valore del forcing antropico tra il 2001 ed il 2011 stimato in AR5. Il suo reciproco rappresenta tanto l’azione forzante di origine antropica non attribuibile alla CO2, quanto quella attribuibile alla CO2;
- ΔFt è la forzante radiativa in risposta ad un cambiamento della concentrazione di CO2 atmosferica dopo t anni ed è data dal prodotto di una costante k per il logaritmo naturale della variazione della concentrazione di CO2 nel periodo t preso in considerazione rispetto ad una data concentrazione di partenza. Essa è, pertanto, funzione del rapporto tra la concentrazione finale e quella originaria di anidride carbonica(Ct /C0). La costante k è stata assunta pari a quella dell’IPCC, cioè 5,35 Wm-2;
- rt è la frazione di caducità, cioè una frazione della sensibilità climatica all’equilibrio che si dovrebbe raggiungere nell’arco di t anni. Essa tiene conto del fatto che la forzatura non avviene istantaneamente, ma richiede un certo tempo che può essere stimato in anni, decenni, secoli o millenni. In Monckton et al., 2015 è stata determinata mediante l’utilizzo di un modello matematico piuttosto semplice in cui si è imposto un fattore di forzatura pari a 4 Wm-2 per t=0;
- λ∞ è il parametro della sensibilità climatica all’equilibrio ed è rappresentato dal prodotto del parametro di sensibilità di Planck (λ0) in assenza di retroazioni o con retroazioni che danno un valore netto pari a zero, per il parametro G che rappresenta il guadagno di un sistema ad anello aperto. Esso è il reciproco del guadagno g di un circuito ad anello chiuso che, a sua volta, è dato dal prodotto di λ0 per la somma (ft) di tutti i feedback di temperatura che agiscono nel corso del periodo t considerato.
Questa equazione (semplice rispetto ai modelli GCM) rappresenta, secondo gli autori, in maniera elementare ma rivelatrice, le caratteristiche essenziali della risposta della temperatura a qualsiasi perturbazione radiativa di origine antropica sul clima e permette anche ai non specialisti di generare stime approssimative, ma non banali, della risposta della temperatura alle forzanti antropiche nel corso del tempo. Secondo gli autori essa non è, ovviamente, destinata a sostituire i molto più complessi modelli di circolazione generale, ma a chiarire il loro funzionamento.
Il modello proposto ha “solo” cinque parametri regolabili: la frazione qt, dipendente dall’incidenza della concentrazione di CO2 sull’intera gamma delle forzanti antropiche; il forcing radiativo della CO2 (ΔFt); la frazione di transitorietà rt; la sensibilità di Planck (λ0) moltiplicata per il guadagno G per simulare la variazione di temperatura istantanea in funzione della variazione di concentrazione di CO2 e, per finire, la somma dei feedback ft di cui la sensibilità climatica all’equilibrio λ∞ è una funzione.
Questi cinque parametri, sempre secondo gli autori, consentono la rappresentazione di qualsiasi combinazione di forzanti antropiche; di riscaldamento previsto in qualsiasi fase dall’inizio all’equilibrio dopo perturbazioni dovute a forzanti di qualsiasi tipo e valore e qualsiasi combinazione di feedback, positivo o negativo, lineare o non lineare.
Il modello rende esplicito, secondo gli autori, il contributo relativo delle forzanti alle proiezioni del riscaldamento globale di natura antropica che rappresentano una delle principali incertezze nelle stime IPCC.
Ciò in estrema sintesi quanto contenuto nell’articolo. Per il resto è opportuno svolgere alcune considerazioni. In via preliminare è necessario precisare che, personalmente, reputo l’equazione di Monckton et al., 2015 per quello che è: un esercizio matematico e nulla più. Mi sembra esagerato, inoltre, sostenere che l’equazione possa consentire anche al non esperto di climatologia di comprendere le dinamiche del clima terrestre: è come se potessi capire il mondo della finanza giocando a Monopoli o comprendere i segreti della strategia e della tattica militare giocando a Risiko.
Checché ne pensino Monckton et al., 2015, l’equazione non è in grado di far comprendere a chicchessia i meccanismi fisici di base del clima terrestre in quanto basata su di un unico parametro veramente fisico: la sensibilità climatica ovvero la dipendenza della temperatura dalla concentrazione di CO2. E’ vero che nell’equazione è contenuto un parametro che tiene conto di tutte le retroazioni positive e negative di origine antropica che possono essere desunte dalla letteratura esistente e che gli autori consigliano di scegliere in un intervallo compreso tra 1,5 ed 1,9 (sulla scorta di quanto stimato da AR5 ed AR4, rispettivamente) ma su tale parametro c’è parecchio da dire in quanto su di esso agisce il parametro G o guadagno ad anello aperto.
Questo parametro è stato mutuato dalla teoria dei sistemi applicata ai circuiti elettronici. Il ragionamento sviluppato da Monckton et al., 2015 si basa su di un fatto fisico: il clima terrestre, sulla base di quanto si sa dai dati paleo-climatici relativi agli ultimi 800.000 anni (glaciazioni comprese), evidenzia una grande stabilità. Ciò dimostra che le retroazioni positive e negative sono tali da mantenerlo in equilibrio. In questa ottica gli autori schematizzano il sistema climatico, per quanto riguarda le retroazioni, come un circuito elettronico di cui calcolano il guadagno.
Stante la stabilità del sistema climatico, essi assumono che il guadagno del circuito ad anello chiuso deve essere quello di una risposta stabile del circuito medesimo e, quindi, lo fissano ad un valore minore di 0,1. Per maggior chiarezza ho allegato il diagramma seguente in cui è schematizzato quanto ho appena scritto.
E’ inutile sottolineare che se tutto questo discorso ha un senso fisico nel caso dei circuiti elettrici, nel caso del clima non ha alcun senso fisico: si tratta solo ed esclusivamente di un modo per tener conto dello smorzamento delle retroazioni che determinano il clima terrestre. Credo che questo sia il vero tallone di Achille di tutta l’impalcatura teorica di Monckton et al., 2015.
E gli altri parametri? Essi sono stati determinati, come illustrato più sopra, sulla base della letteratura esistente ed opportunamente tarati per dare le risposte attese, cioè la pausa attuale delle temperature. Bisogna riconoscere, infatti, che alla fin fine il nocciolo della questione sta tutto qui: trovare un modello che, data la concentrazione di CO2 alla fine degli anni ’90 del secolo scorso e nota la concentrazione attuale, replichi la pausa. Ottenuto ciò si vede quale valore della sensibilità climatica ha prodotto questo “fatto” e si trova che essa è inferiore a 1: 0,9, per la precisione. Questo nel breve periodo.
Nel lungo periodo tra GCM e modello semplificato ci sono poche differenze in quanto, escluso il guadagno G, tutti i parametri sono stati tarati sugli output dei modelli climatici (ensemble, in alcuni casi e un modello semplice in altri).
A questo punto si capisce facilmente che Monckton et al., 2015 non aggiunge nulla a quanto già si sa: i modelli climatici sopravvalutano il riscaldamento globale a causa di errori nella modellazione di fenomeni fisici fondamentali quali la copertura nuvolosa, la convezione umida e via cantando.
La strada per poter risolvere i nostri problemi di modellazione del clima è di capire meglio il modo di rappresentare i processi fisici coinvolti. Il modello di Monckton et al, 2015 non risolve nessuna questione fisica di base, si limita a emulare i modelli esistenti e replica la pausa (cosa che i modelli non fanno) in una simulazione di breve periodo, grazie ad un accurato accordo dei parametri.
Anche io non sono molto daccordo sull’utilità del modello di Mockton perchè mi pare ,attenzione parlo da ignorante,che sia tarato per replicare bene un periodo breve di osservazioni per poi estenderlo al lungo periodo.
Quanto ai modelli GCM di cui si serve l’IPCC per produrre alla fine le sue raccomandazioni mi pare di capire che non ci potranno mai dare , anche se si arrivasse ad una completa conoscenza dei complessi fenomeni fisici che regolano il clima in relazione alla sensitività CO2/Temperatura media globale, una rispondenza con la temperatura media osservata. Questo perchè la temperatura media globale osservata (di superficie o atmosferica, comunque estrapolata dalle misure) , è funzione della CO2 atmosferica ma anche di altri fattori forzanti le cui entità non sono note. Allora mi chiedo, come si può tarare il nostro GCM di climate sensitivity in base alle osservazioni se queste sono condizionate da altri fattori oltre alla CO2 atmosferica e dal fatto che lo stato iniziale del sistema reale (il pianeta) non è stazionario. Purtroppo, nel caso del pianeta, non si possono applicare i metodi empirici classici di identificazione della dinamica del sistema(!).
Prevedere quale sarà la temperatura della terra nel 2100 tramite i GCM e adottare le misure correttive sui gas serra per contenerla in limiti voluti è come cercare di regolare in feed-forward un sistema in cui la variabile da regolare è prevista con incertezza dal modello di previsione ed è inoltre influenzata da disturbi ignoti . E la varibile di regolazoine, la CO2 atmosferica di origine antropica non è cosi’ facilmente manovrabile.
E allora forse si dovrebbe dare meno importanza ai GCM , comunque utili strumenti di conoscenza e di approccio metodologico, e basare le raccomandazioni politiche di riduzione delle emissioni considerando soprattutto altri aspetti (economici, sociopolitici, disponibilità di risorse di combustibili fossili, tecnologie disponibili ecc.).
Mi scuso per le forse presuntuose banalità che ho detto .
Carlo
Il gas serra principale resta sempre il vapore acqueo (70%). Che questa anidride carbonica che costituisce solo il 15% dei gas serra sia così importante nel bilancio termico ancora non ne sono convinto. Di quel 15% una minima parte è antropica.
Carlo, nessuna banalità, ci mancherebbe.
Anzi devo confessare che mi ha molto incuriosito il concetto della regolazione feedforward. Devo confessare che non ci avevo mai pensato, ma è proprio ciò che si vorrebbe fare con il clima: regolare la funzione in uscita senza conoscere ciò che succede alla funzione in entrata o, per essere più precisi, sapendo grossolanamente come si comporta la funzione in entrata. Il tutto con l’ulteriore complicazione che tanto la funzione in entrata che quella in uscita sono sommerse da disturbi e rumore quasi confrontabili con la funzione vera e propria e che il meccanismo di controllo è quasi del tutto sconosciuto.
Ciao, Donato.
Senza sapere quale siano i limiti di autoregolazione del clima è impossibile sapere se siamo davanti ad un sistema stabile o instabile.Comunque a vedere le varie mappe SST e le varie anomalie positive termiche persistenti a livello globale, sembra un sistema che accumuli molto calore e che in futuro debba smaltire molto del vapore acqueo presente in atmosfera.che è anche il principale gas serra terrestre.
Concordo con la tua analisi, ma se il sistema deve smaltire il calore accumulato significa che deve esistere una retroazione negativa che ci fa propendere per un sistema che tende alla stabilità. In caso contrario ci troveremmo di fronte solo a retroazioni positive ed il sistema sarebbe instabile. Il problema è: la somma delle retroazioni positive e negative è zero o diverso da zero all’equilibrio? E qui entriamo nella caoticità del sistema e nella sua non linearità che lo rende imprevedibile.
Ciao, Donato.
la somma se sia zero o diverso da zero non puoi saperlo, perchè nella domanda è implicita la conoscenza del parametro tempo per raggiungere l’equilibrio che invece è sconosciuto.
E’ quello che intendevo dire.
Ciao, Donato.
Discussione estremamente interessante: inutile dire che me ne compiaccio. 🙂
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Entrando nel merito della questione mi sembra che vi siano due punti di vista: quello sistemistico che vede con favore l’utilizzo di un marchingegno analitico (scatola nera) per decifrare un sistema estremamente complesso come quello climatico e, dall’altra, chi non vede di buon occhio un metodo che ha pochi addentellamenti con il mondo fisico.
Dai commenti e dall’articolo riverberano, in particolare, l’approccio ingegneristico/fisico/matematico e quello matematico/empirico.
La mia formazione è tale da farmi privilegiare il primo approccio e, quindi, i modelli fisico/matematici più duri, ma ciò non toglie che anche altri sistemi possono esser utili allo scopo, ovvero prevedere la dinamica evolutiva del sistema climatico terrestre.
I modelli empirici o semi-empirici cercano di “salvare il fenomeno” nel senso che, al di la dei meccanismi fisici del sistema, derivano le loro conclusioni da parametri più o meno numerosi. Il sistema empirico più conosciuto è il sistema tolemaico che ha consentito di prevedere il moto degli astri per circa mille anni in modo piuttosto preciso e con calcoli relativamente semplici: moti circolari uniformi di punti su deferenti ed epicicli. Ancora oggi per le maree si utilizza un metodo empirico che funziona egregiamente. Che qualcuno individui un modello semplice che riesca a simulare un sistema complesso, è la speranza di tutti noi. N. Scafetta, sulla scorta di parametri astronomici e grazie all’analisi armonica, è riuscito a individuare un sistema di questo tipo che, per ora, sembra simulare il comportamento delle temperature globali meglio dei GCM.
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Riusciremo a trovare l’equazione del clima come la definisce F. Vomiero? Non lo so, per ora sembrerebbe di no, ma nella scienza non bisogna mai dire mai. Sicuramente non riusciremo a trovare un sistema di equazioni differenziali che ci consenta di modellare con estrema precisione tutte le variabili in gioco e in questo concordo con agrimensore g..
I GCM non fanno questo, però. Essi determinano in modo evolutivo le condizioni climatiche nel corso del tempo a partire da condizioni iniziali note e sulla base della storia del sistema.
Essendo, però, il sistema climatico un “sistema accoppiato caotico non lineare” come dice IPCC e come ci ricorda la citazione in alto a destra di questa pagina, dopo un po’ il sistema diverge e bisogna ricalibrare il tutto. L’ensemble dei vari modelli riesce a darci un’idea più precisa dell’evoluzione del sistema, ma a macroscala e con grossi margini di incertezza. Diciamo che i GCM servono a darci la tendenza del sistema.
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L’equazione di Monckton et al., 2015, è tutta tesa a raggiungere due obbiettivi: replicare la pausa e stabilire una sensitività climatica molto più bassa di quella IPCC. Si tratta di due condizioni a priori che mi lasciano un po’ perplesso.
Scafetta nei suoi lavori desume i valori della temperatura globale da parametri astronomici che modulano, secondo le sue tesi, l’attività solare e l’irradiazione (TSI, principalmente) che a sua volta interagisce con il clima terrestre. Possiamo contestare o meno le sue tesi, ma la temperatura deriva da un processo che può essere chiamato “scatola nera” che è indipendente da altri fattori fisici che pure influenzano il clima terrestre.
Nel caso di Monckton et al., 2015, la temperatura viene derivata dalla sensibilità climatica che a sua volta dipende, in qualche modo, dalla temperatura. La forzante antropica Delta-f è stata calcolata sulla base degli ensemble costituiti dai modelli climatici della suite CMPI3, non è indipendente dalle variabili che vuole andare a verificare. La frazione q-t è desunta dall’effetto antropico stimato da IPCC sulla base degli output dei sistemi e calibrata sul periodo 2001/2011 (quello della pausa, guarda un po’).
Tutto questo e la conoscenza del pensiero di Monckton mi portano a pensare ad ipotesi ad hoc che mi fanno dubitare dei risultati.
Ciao, Donato.
Caro Donato,
come sempre, articolo accurato e di piacevole lettura anche per chi, come me,
non sa nulla di teoria dei sistemi.
Sarei stato d’accordo con te nelle critiche a Monckton et al,2015
soprattutto perché Lord Monckton, con il suo cherry picking nella scelta
della lunghezza della pausa, non mi piace tantissimo.
Però i commenti di agrimensore g e la sua visione positiva nei confronti
delle scelte fatte dal gruppo del modello semplificato mi sembrano sensati,
almeno a pelle.
Sono confuso e anche questo è il bello del tuo articolo.
Ciao. Franco
“With four parameters I can fit an elephant, and with five I can make him wiggle his trunk”
(F.Dyson -A meeting with Enrico Fermi-)
Questa volta mi pare che Donato dia ragione a Willis… 🙂 E sono d’accordo anch’io.
A volte mi capita che qualcuno molto molto più bravo e competente di me scriva qualcosa che sviluppi compiutamente quello che nella mia mente è solo una bozza di pensiero.
L’articolo citato nel post ne è un esempio. L’ho solo letto velocemente, ancora non l’ho approfondito, ma sono entusiasta di leggere un lavoro che sviluppa il tema del GW così come speravo venisse sviluppato. Cioè, in un approccio sistemistico, valutare complessivamente i vari feedback, positivi e negativi, significa sostanzialmente valutare il guadagno G. Il fatto che si tratti del sistema Terra anziché di un sistema elettronico non implica che la teoria dei sistemi non sia utilizzabile.
Scrivi: “Il fatto che si tratti del sistema Terra anziché di un sistema elettronico non implica che la teoria dei sistemi non sia utilizzabile.”.
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Completamente d’accordo con te: la teoria dei sistemi può essere utilizzata anche per il sistema climatico terrestre, ma a patto di conoscere le caratteristiche del sistema.
In un sistema di controllo ad anello chiuso il segnale di ingresso è regolato in retroazione dal segnale di uscita. In un sistema ad anello aperto, invece, il segnale di ingresso non dipende da quello di uscita. Per chiarire meglio il mio pensiero faccio un semplice esempio. In un impianto di riscaldamento la temperatura di mandata della caldaia può essere regolata da un termostato ambiente (sistema ad anello chiuso). La temperatura di mandata della caldaia è il segnale in ingresso che può variare a seconda della temperatura dell’ambiente da riscaldare: quando l’ambiente ha raggiunto una certa temperatura, il termostato ambiente invia un segnale al dispositivo di controllo della combustione che, a sua volta, riduce la temperatura di uscita dalla caldaia fino ad azzerarla quando la temperatura ambiente ha raggiunto il valore desiderato. In un sistema ad anello aperto si ipotizza l’andamento della temperatura ambiente (nel caso in base ad un modello matematico) e si regola la centralina di caldaia in modo che la temperatura dell’acqua in uscita segua una curva di valori indipendentemente dal valore della temperatura effettiva dell’ambiente.
Come funziona il sistema climatico terrestre? Secondo l’ipotesi di Gaia è un sistema retroazionato, quindi ad anello chiuso. In questo sistema esistono delle retroazioni positive (evaporazione dell’acqua che aumenta l’effetto serra, per esempio) e retroazioni negative (effetto albedo delle nubi, per esempio) Queste retroazioni sono contabilizzate da Monckton et al., 2015 nel parametro f-t cui si applica la frazione di caducibilità che stima il ritardo con cui si manifesta l’equilibrio (una sorta di transitorio tra uno stato a regime ed un’altro) ed il guadagno del circuito.
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Nei circuiti elettronici il problema del guadagno è estremamente delicato e richiede molta cautela. Nella determinazione del suo valore si utilizzano, inoltre, grandezze estremamente precise (tensioni, intensità di corrente, impedenze) e leggi di funzionamento altrettanto precise e collaudate. Mentre per le retroazioni e per la frazione di caducità possiamo individuare dei valori (molto controversi) in letteratura, per il guadagno ci troviamo in terra incognita.
Nel caso di Monckton et al., 2015 si fa riferimento al guadagno ad anello aperto. Si ipotizza, cioè, che esista solo un amplificatore che amplifica il segnale senza retroazione sul segnale di ingresso: il guadagno è pari alla caratteristica dell’amplificatore ed il sistema diventa predittivo E’ quello che si vuole ottenere, prevedere il comportamento del sistema climatico.
In Monckton et al., 2015 esso è determinato con riferimento al guadagno di circuiti ad anello chiuso in cui le retroazioni agiscono attraverso una rete passiva e che, quindi, dipende dalla caratteristica della rete passiva oltre che dell’amplificatore. In questo si sfruttano delle relazioni che legano il guadagno ad anello aperto e quello ad anello chiuso.
Nel calcolo del guadagno di un circuito costituito da un amplificatore, una rete passiva ed un sistema di valutazione della retroazione, valutare il guadagno equivale a fare tutta una serie di approssimazioni sui segnali (correnti elettriche note in valore e comportamento). Per il sistema climatico l’aleatorietà dei segnali di ingresso e di uscita è tale che parlare di guadagno mi fa venir da ridere. Diciamo che si prende un numero più o meno a caso e gli si dà il nome di guadagno dandogli un’aura di precisione schematizzando il sistema climatico come un circuito elettrico ed applicando ad esso la teoria dei sistemi.
A questo punto mi sa che è meglio un GCM che l’equazione di Monckton, a meno che non si voglia giocare al piccolo climatologo.
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Altra cosa che mi lascia piuttosto perplesso è definire stabile un sistema sulla base di un comportamento valutato su 810000 anni. E per i periodi inferiori? Negli intervalli di tempo minori ci troviamo di fronte a forti oscillazioni che potremmo schematizzare come i transitori dei sistemi retroazionati. Chi ci garantisce che il sistema sia stabile anche nei transitori? Nessuno, ovviamente e, personalmente, credo che il sistema climatico non sia affatto stabile nel passaggio da una condizione di regime ad un’altra. Parlare di stabilità del sistema climatico, in altri termini, mi sembra una contraddizione in termini viste le oscillazioni ad alta frequenza che hanno caratterizzato e che caratterizzano il clima.
Credo che si sia capito che non condivido alla radice le ipotesi su cui Monckton et al., 2015, impostano il problema del guadagno. 🙂
Ciao, Donato.
Sempre encomiabili i lavori di Donato, per completezza, precisione, affidabilità. Naturalmente, nel mio caso, non essendo un ingegnere, faccio un po’ fatica a seguire il discorso quando ci addentriamo troppo sulla modellizzazione matematica di un qualsiasi processo fisico naturale. Faccio un po’ fatica, sia naturalmente sotto l’aspetto ovviamente tecnico, sia però anche sotto il profilo concettuale. Nel senso che, dal punto di vista concettuale mi chiedo: ha senso cercare di dimostrare che i modelli climatici funzionano fino ad un certo punto, quando so già in partenza che sarà per forza così. Mi spiego meglio. Se sono ovviamente già in difficoltà con l’osservazione accurata della realtà, e di più ancora con la ricostruzione del clima passato, nonché con la comprensione teorica del sistema climatico, perché dovrei aspettarmi tanto dalle proiezioni per il futuro? Non è forse un nonsenso scientifico? Io credo, sulla linea di pensiero di Carlo Rovelli, che il primo obiettivo della scienza sia quello di comprendere come funziona il mondo, non di fare previsioni quantitative corrette. La conoscenza di un sistema evolutivo, può procedere anche portandosi dietro qualche “scatola nera”, noi biologi siamo portati a ragionare, con consapevolezza critica, anche in questo modo, pensiamo alla filogenesi evolutiva, alla paleontologia, all’ecologia. Io trovo che la climatologia, essendo sostanzialmente una scienza di natura evolutiva o storica, abbia molto più a che fare con sistemi e metodi investigativi più vicini alla biologia e alla medicina per esempio, che non alla matematica e alla fisica. Per quanto ci sforzeremo, probabilmente non troveremo mai l’equazione del clima come vorrebbe sostenere Zichichi. Per il semplice fatto che forse l’equazione del clima non esiste, così come non esiste l’equazione del cancro o del processo cognitivo. E allora che facciamo, rinunciamo alla ricerca e alla speranza di ambire ad un quadro teorico sempre migliore e a cure più adeguate? Quante cure funzionano anche senza conoscere nei dettagli i meccanismi biochimici e molecolari che portano ad una determinata patologia ad eziologia idiopatica, come si suol dire. Quindi tornando alla climatologia, mi verrebbe da dire, meno matematica e più osservazione, più concetto, più ragionamento, più prova empirica. I sistemi complessi richiedono necessariamente nuove forme di approccio e di metodo, dettate principalmente dall’introduzione oramai necessaria dell’interdisciplinarietà. Secondo me è questo il nuovo paradigma scientifico, non me ne vogliano i matematici ed i fisici.
Saluto cordialmente
non potrei essere più d’accordo 🙂
Fabio, le tue considerazioni sono proprio le stesse che hanno spinto a sviluppare un modello semplificato, cioè che ragiona per “scatola nera”, piuttosto che approfondire ogni singolo processo fisico (o biologico). Cioè, per effettuare delle previsioni a lungo periodo è troppo complicato implementare il feed-back del plancton, dell’evapotraspirazione a foglie larghe, albero per albero a seconda della vegetazione presente e futura, o più semplicemente dei ghiacci marini (persino questo macrograndezza non rientra nei due sigma delle previsioni GCM) e altro ancora (al di là del fatto che non conosciamo bene nemmeno come si formano le nubi…). Forse dovrei dire che più che complicato non porta benefici, ma ulteriori interrelazioni e feedback da sviluppare. Secondo me è meglio affrontarlo da un approccio sistemistico, ove la prima domanda a cui rispondere sarebbe: la Terra è un sistema stabile? Se la risposta è affermativa, ne discendone delle conseguenze che, mi pare, sono quelle che hanno guidato lo studio.