Revisionismi

Revisionismi

Di Luigi Mariani

LE RAGIONI DI QUESTO POST

In un educato commento al mio recente post “Anidride carbonica e agricoltura”, l’autore, Giuseppe, afferma quanto segue: “A più di un mese dalla pubblicazione del post desidererei fare una domanda al prof. Mariani. Diversi anni fa lei in un articolo valutò al 40% il contributo antropico, ne sono certo (mi scuso per non dare il riferimento preciso), ora da questo post si deduce che la pensa diversamente: ha dunque cambiato idea? Lo stesso cambiamento di valutazione del fenomeno appare anche da contributi di altri autori sempre in questo sito. La cosa è ovviamente assolutamente lecita, anzi: indica un atteggiamento non ideologico e autenticamente scientifico. Però è così, purtroppo.”

Alla domanda di Giuseppe ho provato inizialmente a rispondere in coda al suo intervento, accorgendomi però che la risposta era troppo lunga, per cui ho pregato l’amico Guido Guidi di concedermi lo spazio per un nuovo post, che è riportato qui di seguito.

LA VARIABILITÀ DEL CLIMA E LE SUE CAUSE

Il sistema climatico è un sistema di elevata complessità composto dall’intero pianeta (atmosfera, oceani, terre emerse, criosfera ed esseri viventi), dal Sole (fonte di energia per il sistema climatico) e dallo spazio esterno (cui sono indirizzati i fotoni emessi dal pianeta).

Uno degli attributi principali del sistema climatico è la variabilità, la quale può essere classificata in:

• Variabilità naturale interna: ha luogo in assenza di forcing esterni ed è legata alla variabilità propria di oceano, atmosfera terre emerse e criosfera. Essa è espressa da indici atmosferici e oceanici quali l’Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO), la Pacific Decadal Oscillaion (PDO), la North Atlantic Oscillation (NAO), l’Arctic Oscillation (AO), El Nino Suthern Oscillation (ENSO), ecc.
• Variabilità naturale esterna: che comprende la variabilità nel forcing dovuto al sole e nelle grandi eruzioni vulcaniche
• Variabilità antropogenica esterna: legata alla variabilità dei livelli atmosferici di gas serra (CO₂, metano protossido d’azoto, ecc.) e degli aerosol emessi dall’uomo.

La risposta del clima alla variabilità interna del sistema climatico e alle forzanti esterne è resa più  complessa dai feedback positivi o negativi e dalle risposte non lineari proprie di varie sue componenti.

VARIABILITÀ CLIMATICA E PESO DELLA RESPONSABILITÀ UMANA – LE DIAGNOSI DI IPCC AR5 E AR6, DI ZISKIN E SHAVIV E L’INDICAZONE OTTENUTA CON UN APPROCCIO A CORRELAZIONE MULTIPLA

La domanda che in molti oggi si pongono è quale sia il peso dell’uomo nella variabilità climatica e più nello specifico nell’aumento delle temperature globali di superficie del pianeta in atto a partire dal 1850. A tale domanda la risposta formulata nel mio articolo “Anidride carbonica e agricoltura” si fondava sull’analisi condotta da Shlomi Ziskin e Nir Shaviv (2012) i quali con l’ausilio di un Energy Balance Model (EBM) deducevano che il riscaldamento globale del XX secolo e che assomma a poco meno di 1°C è dovuto per il 60% alla variabilità esterna antropogenica e per il 40% alla variabilità esterna di origine naturale, che gli autori attribuiscono al Sole[1].

Una risposta alternativa a quella offerta da Ziskin e Shaviv può essere ottenuta per mezzo di un approccio empirico basato sull’analisi della correlazione multipla fra l’anomalia delle temperature globali e alcuni indici teleconnettivi che possono essere in prima battuta considerati come espressione della variabilità naturale interna al sistema climatico. Tale approccio è ad esempio stato applicato alle temperature artiche da Bokuchava and Semenov (2021) i quali hanno evidenziato che per il periodo 1900-2015 il 39.1% della varibilità complessiva nelle temperature artiche è spiegata da AMO (che da solo spiega il 33.7%), PDO, NAO e PNA. Adottando iun metodo analogo ho analizzato per il periodo 1900-2022 la correlazione multipla fra l’anomalia delle temperature globali rispetto alla media 1961-90 (dal dataset Hadcrut5) e alcuni indici teleconnettivi espressione della variabilità interna al sistema e cioè IOD (India Ocean Dipole), AMO (Atlantic Multidecadal Oscillation), NAO (North Atlantic Oscillation), PDO (Pacific decadal Oscillation), PNA (Pacific North American Pattern) e ENSO 3-4 (Indice Enso Oceanico per la regione 3.4).  Si tratta di indici ottenuti dal sito della NOAA https://psl.noaa.gov.

In particolare, si noti che l’IOD (India Ocean Dipole, spesso indicato anche come DMI – Dipole Mode Index) esprime l’anomalia del gradiente della temperatura oceanica di superficie (SST) dell’Oceano Indiano fra l’area equatoriale occidentale (50E-70E e 10S-10N) e quella sud-orientale (90E-110E e 10S-0N). Yang et al (2015) scrivono che IOD è dovuto sia al forcing di ENSO (responsabile di 1/3 della variabilità di IOD) sia alla variabilità interna (responsabile dei restanti 2/3 della variabilità) ed evidenziano inoltre che il forcing da  ENSO e la variabilità interna interferiscono talvolta in modo costruttivo, dando luogo a eventi IOD intensi, e in altri casi in modo distruttivo, attenuando l’intensità di IOD.

Per i sei indici sopra indicati è stata anzitutto studiata la correlazione con le temperature globali: in tabella 1 è riportato il coefficiente di determinazione R2 che rende conto della % di variabilità nelle anomalie delle temperature globali spiegata dai singoli indici teleconnettivi: si noti che DMI, AMO e NAO sono gli indici più strettamente correlati con le temperature globali. Si è poi applicata un’analisi di correlazione multipla[2] ottenendo il modello multi-regressivo  ATG = 0.219173 + 0.773171 DMI + 0.948922 AMO ove ATG è l’anomalia della temperatura media annua globale. Si noti che:

• Gli indici NAO, PDO, PNA e ENSO 3-4 sono stati esclusi dal modello in quanto ritenuti non sufficientemente correlati con le temperature globali.
• Il modello presenta un R2 di 0,547035, per cui i predittori DMI e AMO spiegano il 55% della variabilità totale di ATG. Inoltre il coefficiente di correlazione multipla (R) è pari a 0,739618, il che evidenzia il sussistere di  una correlazione altamente significativa fra i dati previsti dal modello (ATG) e i dati osservati.

In figura 1 si riportano le misure di anomalie delle temperature globali (scostamento dalla media 1961-90) del dataset Hacrut5 e le ricostruzioni effettuate con il modello multi-regressivo. Si noti che il modello sovrastima il riscaldamento degli anni 20-40 e sottostima quello post 1979. Un’ipotesi è che la sovrastima degli anni 20-40 sia l’effetto di aerosol (black carbon, derivati dell’anidride solforosa) e che la sottostima post 1979 sia l’effetto dei gas serra.

I risultati dell’analisi multi-regressiva testé citata (contributo antropico=45%) e dell’analisi con EBM svolta da Ziskin e Shaviv (contributo antropico=60%) trovano sostanziale conferma nel report IPCC AR5 del 2013 in cui si afferma che “È estremamente probabile [confidenza del 95%] che più della metà dell’aumento osservato della temperatura media globale di superficie dal 1951 al 2010 sia stato causato dall’aumento antropogenico delle concentrazioni di gas serra e da altre forzanti antropogeniche“[3]. Tale conclusione di IPCC AR5 (2013) esprime a mio avviso il ragionevole livello di “precisione” con cui ci si può oggi esprimere in merito al contributo antropico al riscaldamento globale.

Occorre infine evidenziare che nel report IPCC AR6 (2022), in base a studi di attribution, si giunge  a sostenere che il 100% dell’aumento di temperature registrato negli ultimi 150 anni è dovuto all’uomo (figura 2) il che mi pare davvero eccessivo alla luce delle rilevantissime incertezze che tutt’oggi affliggono i molti tentativi di modellare il clima con i GCM e di cui parlerò nel prosieguo di questo post.

LE CRESCENTI INCERTEZZE

Il diagramma in figura 3, pubblicato da Nicola Scafetta (2023) che l’ha ricavato da dati riportati dall’ultimo report IPCC, l’AR6 (2022), evidenzia  che il forcing antropico netto diviene rilevante solo a partire dal 1979 (anno in cui possiamo affermare che ha convenzionalmente inizio il Current Global Warming – CGW) e pertanto non può da solo giustificare i rilevantissimi cambiamenti nelle temperature globali verificatisi prima del 1979 e che sono evidenziati in figura 4. In particolare ritengo essenziale riflettere sul riscaldamento globale che ha interessato il periodo dal 1920 al 1945 (figura 5), spesso indicato come Early 20th Century Warming (ETCW) e che ha manifestato un’intensità e una rapidità paragonabili a quella del CGW. Si noti che come evidenziato in figura 6 (riferita all’area artica che è il principale hot spot di CGW e ETCW) l’ETCW non viene descritto in modo realistico dai modelli GMC, ivi compresi i GCM CMIP6 utilizzati nell’ultimo report dell’IPCC (2022).

Occorre a questo punto evidenziare che il clima nel suo complesso (o, se si preferisce, la temperatura globale di superficie del pianeta) è il frutto di elevatissima gamma di relazioni di causa-effetto. Ad esempio la CO₂ agisce sul clima non solo aumentando l’effetto serra ma anche, ad esempio, incrementando la fotosintesi, con conseguente aumento delle aree globali coperte da vegetazione (è il global greening…) il che si traduce (a) nella riduzione dell’albedo del pianeta (i deserti hanno albedo più elevato delle aree coperte da vegetazione) e (b) nell’aumento dell’evapotraspirazione e di conseguenza dei livelli atmosferici di vapore acqueo, che è di gran lunga il principale gas serra. Introdurre fenomeni di questo tipo in un modello significa introdurre un numero rilevante di equazioni, ognuna con le sue variabili e i suoi parametri.  I parametri e le variabili indipendenti presentano in molti casi elevati livelli di incertezza, il che si traduce nel fatto che nessuno può oggi affermare in modo sicuro quale sia la sensibilità del clima al forcing da gas serra, nubi, aerosol, effetti urbani ecc., come conferma il fatto che i modelli climatici utilizzati nell’IPCC AR6 (2022) presentano valori di sensibilità climatica compresi tra 1.8°C e 5.6°C [Meehl et al. (2020); Lewis (2023 a,b)], con una forbice addirittura più ampia di quella di 1.5-4.5°C che fu proposta negli anni ’70 del XX secolo dal Charney report (Ad Hoc Group on Carbon Dioxide and climate, 1977).

Penso allora che quanto sopra affermato:

1. dovrebbe spingere i ricercatori a interrogarsi su quali siano le cause naturali che hanno determinato i cambiamenti che precedono il 1979 e che sono state ad esempio oggetto della review di Hegerl et al. (2018) e delle ricerche condotte tempo fa Delworth e Knutson (2000).
2. non consente a mio avviso di escludere che le cause naturali (che i GCM non sono tutt’oggi in grado di descrivere in modo realistico – si pensi agli effetti di ENSO, AMO, NAO, ecc.) siano tutt’oggi all’opera
3. c) fa sorgere il dubbio che fra il 40% di contributo antropico al riscaldamento globale del XX secolo che Giuseppe ha letto in un mio vecchio lavoro e il 60% riportato nel mio recente articolo su “Anidride carbonica e agricoltura” non sussista una differenza significativa.

Questo mi sento di dire al mio attuale livello di ignoranza e aggiungo che invidio coloro che nutrono certezze rispetto a un sistema complesso come quello climatico. In tal modo mi riallaccio alla frase di Zenone posta in premessa alla presente nota, che sento più che mai mia.

Ringraziamenti

Ringrazio il professor Gianluca Alimonti per la revisione critica del testo.

Bibliografia consultata

Curry J., 2015. “Data or Dogma? Promoting Open Inquiry in the Debate Over the Magnitude of Human Impact on Climate Change” – Testimonianza di Judith Curry alla Sottocommissione spazio, scienza e competitività del Senato degli Stati Uniti d’America, 20 pp.

Ad Hoc Group on Carbon Dioxide and climate, 1977. Carbon dioxyde and climate: a scientific assessment (Charney report), National Academy of Sciences, Washington D.C., 22 pp.Lewis 2023 (a). Objectively combining climate sensitivity evidence. Clim Dyn 60, 3139–3165 (2023) – https://doi.org/10.1007/s00382-022-06468-x

Bokuchava and Semenov, 2021. Mechanisms of the Early 20th Century Warming in the Arctic, Earth-Science Reviews 222 (2021) 103820

Delworth and Knutson, 2000. Simulation of Early 20th Century Global Warming, 24 march 2000, Science, vol.287, 2246-2250.

Geophisical fluid dynamics laboratory, 2000. Simulation of Early 20th Century Global Warming – https://www.gfdl.noaa.gov/early-20th-century-global-warming/

Hegerl etal 2018. The early 20th century warming – Anomalies causes and consequences, WIREs Clim Change. 2018;9:e522, https://doi.org/10.1002/wcc.522

Lewis 2023 (b). Objectively combining climate sensitivity evidence – 2023-Clim-Dyn-Detailed-Summary – https://nicholaslewis.org/wp-content/uploads/2022/09/Lewis_Objectively-combining-climate-sensitivity-evidence_2022-Clim-Dyn-Detailed-Summary.pdf

Meehl et al, 2020. Context for interpreting equilibrium climate sensitivity and transient climate response from the CMIP6 Earth system models, Sci. Adv. 2020.

Scafetta N., 2023 Empirical assessment of the role of the Sun in climate change using balanced multi-proxy solar records, Geoscience Frontiers 14 (2023) 101650.

Ziskin S., Shaviv N.J., 2012. Quantifying the role of solar radaitive forcing over the 20th century, Advances in space research, 50 (2012), 762-776.

Note

[1] Queste le principali conclusioni di Ziskin e Shaviv, riprese pari pari dal loro articolo:

– The sun has a much more significant role on Earth’s climate than is commonly thought. Its estimated 20th century forcing on the climate is 0.8 ± 0.4 W m^-2.

– Earth’s climate sensitivity is very close to that of a “black body”. Thus, the various feedbacks cancel each other out.

– Nominally, we can account for 40% of the 20th century global warming by the sun alone while 60% should be attributed to anthropogenic activity.”

– A simple energy balance model can shed significant light on the understanding and quantification of the climate system, and in particular, that such models can improve our understanding of the solar–climate link.

[2] Le elaborazioni sono state eseguite con il modello disponibile al sito https://www.statskingdom.com/410multi_linear_regression.html.

[3] “It is extremely likely [95 percent confidence] more than half of the observed increase in global average surface temperature from 1951 to 2010 was caused by the anthropogenic increase in greenhouse gas concentrations and other anthropogenic forcings together” (IPCC, AR5).