Quando le persone pensano al “caos”, spesso immaginano dinosauri che imperversano o un bambino che semina il caos in un salotto. Nella fisica e nella scienza del clima, tuttavia, il caos ha un significato scientifico preciso:la drammatica amplificazione delle differenze infinitesimali che rende impossibile la previsione a lungo termine.
In un sistema caotico, piccoli cambiamenti nel presente possono portare a risultati molto diversi. Pensa a due storie quasi identiche. In uno, un passeggero perde un treno per dieci secondi e non incontra mai un amico; nell'altro il treno ritarda, avviene l'incontro e il resto della narrazione diverge. Queste piccole variazioni possono sembrare banali, ma il loro effetto cumulativo è ciò che crea il caos.
Gli esperimenti condotti negli anni ’60 e ’70 hanno dimostrato quanto sia facile trasformare un sistema prevedibile in uno caotico. Un pendolo semplice, come quello di un orologio a pendolo, oscilla in modo perfettamente periodico. Aggiungi un secondo asse a metà e il movimento diventa estremamente imprevedibile, illustrando l'effetto farfalla.
Come scienziato dei sistemi complessi, passo molto tempo a pensare al confine tra casualità e caos. La casualità, come il risultato di un mazzo di carte mescolato o del lancio di un dado, è imprevedibile perché ci mancano le informazioni necessarie per conoscere lo stato successivo. Il caos si colloca tra casualità e determinismo:il comportamento a breve termine è prevedibile, ma la prevedibilità crolla rapidamente.
Newton immaginò un universo a orologeria governato da leggi immutabili, suggerendo che una volta stabilite le condizioni iniziali, il futuro è predeterminato. La teoria del caos mostra che, anche con una perfetta conoscenza delle regole governative, le più piccole incertezze possono amplificarsi fino al punto in cui il risultato è effettivamente inconoscibile.
Questa intuizione spiega perché le previsioni meteorologiche perdono precisione oltre le due settimane circa. Tuttavia, ci spiega anche perché i modelli climatici stagionali rimangono prevedibili:sebbene il tempo di ogni giorno sia un'increspatura caotica, il clima complessivo è governato da regolarità statistiche a lungo termine.
Questa intuizione spiega perché le previsioni meteorologiche perdono precisione oltre le due settimane circa. Tuttavia, ci spiega anche perché i modelli climatici stagionali rimangono prevedibili:sebbene il tempo di ogni giorno sia un'increspatura caotica, il clima complessivo è governato da regolarità statistiche a lungo termine.
In pratica, la teoria del caos aiuta gli scienziati a delineare quali previsioni sono fattibili e quali no. Ci ricorda che alcuni sistemi, non importa quanto bene li misuriamo, sono intrinsecamente limitati nella prevedibilità.
Mitchell Newberry, assistente professore di sistemi complessi, Università del Michigan.
Questo articolo è stato originariamente pubblicato su The Conversation sotto una licenza Creative Commons.
