Progettare esperimenti climatici è quasi impossibile nel mondo reale. non possiamo, ad esempio, studia gli effetti delle nuvole portando via tutte le nuvole per un determinato periodo di tempo e osservando cosa succede.

Anziché, dobbiamo progettare virtualmente i nostri esperimenti, sviluppando modelli informatici. Ora, un nuovo insieme open source di modelli climatici ha permesso a questa ricerca di diventare più collaborativa, efficiente e affidabile.

I modelli climatici completi sono progettati per essere il più vicino possibile alla natura. Sono rappresentazioni della conoscenza combinata della scienza del clima e sono senza dubbio i migliori strumenti per capire come potrebbe essere il futuro.

Però, molti progetti di ricerca si concentrano su piccole parti del clima, come improvvisi cambi di vento, la temperatura in una determinata regione, o correnti oceaniche. Per questi studi, concentrarsi su un piccolo dettaglio in un modello climatico completo è come cercare di trovare un ago nel pagliaio.

È quindi pratica comune in questi casi togliere il pagliaio utilizzando modelli climatici più semplici. Gli scienziati di solito scrivono questi modelli per progetti specifici. Una citazione comunemente attribuita ad Albert Einstein riassume forse al meglio il processo:"Tutto dovrebbe essere reso il più semplice possibile, ma non più semplice".

Ecco un esempio. In un articolo dell'anno scorso ho esaminato le variazioni di temperatura e vento nell'alta atmosfera vicino all'Equatore. Non avevo bisogno di sapere cosa è successo nell'oceano, e non avevo bisogno di chimica, ghiaccio polare, o anche nuvole nel mio modello. Così ho scritto un modello molto più semplice senza questi ingredienti. Si chiama "MiMA" ( m odel di an io trattata m oist UN atmosfera), ed è disponibile gratuitamente sul web.

Gli svantaggi dei modelli più semplici

Certo, l'uso di modelli più semplici ha i suoi problemi.

Il problema principale è che i ricercatori devono essere molto chiari sui limiti di ciascun modello. Ad esempio, sarebbe difficile studiare i temporali con un modello che non riproduce le nuvole.

Il secondo problema è che, mentre i risultati scientifici possono essere pubblicati, il codice stesso in genere non lo è. Tutti devono credere che il modello faccia davvero ciò che afferma l'autore, e fidarsi che non ci siano errori nel codice.

Il terzo problema con i modelli più semplici è che chiunque altro tenti di duplicare o costruire su un lavoro pubblicato dovrebbe ricostruire da solo un modello simile. Ma dato che i due modelli saranno scritti da due (o più) persone diverse, è altamente improbabile che siano esattamente gli stessi. Anche, il tempo che il primo autore impiega per costruire il proprio modello viene poi impiegato una seconda volta da un secondo autore, per ottenere al massimo lo stesso risultato. Questo è molto inefficiente.

Modelli climatici open source

Per rimediare ad alcuni (se non a tutti) questi problemi, alcuni colleghi ed io abbiamo costruito un quadro di modelli climatici chiamato Isca. Isca contiene modelli facili da ottenere, completamente gratis, documentato, e sono dotati di software per semplificare l'installazione e l'esecuzione. Tutte le modifiche sono documentate e possono essere annullate. Perciò, è facile per tutti utilizzare esattamente gli stessi modelli.

Il tempo necessario a tutti per costruire la propria versione dello stesso modello ora può essere utilizzato per estendere i modelli esistenti. Più punti di vista su un modello significano che gli errori possono essere rapidamente identificati e corretti. Il tempo risparmiato potrebbe essere utilizzato anche per costruire nuovi software di analisi, che può estrarre nuove informazioni da simulazioni esistenti.

Di conseguenza, i modelli climatici ei loro esperimenti scientifici risultanti diventano sia più flessibili che affidabili. Tutto questo funziona solo perché il codice è disponibile pubblicamente e perché qualsiasi modifica viene continuamente tracciata e documentata.

Un esempio è il mio codice, MiMA, che fa parte di Isca. Sono rimasto stupito dall'ampiezza della ricerca per cui viene utilizzato. L'ho scritto per guardare l'atmosfera tropicale superiore, ma da allora altri lo hanno utilizzato per studiare il ciclo di vita dei sistemi meteorologici, il monsone indiano, l'effetto delle eruzioni vulcaniche sul clima, e così via. E questo è solo un anno dopo la sua prima pubblicazione.

Rendere i modelli apertamente disponibili in questo modo ha un altro vantaggio. L'utilizzo di una prova accessibile può contrastare la sfiducia nei confronti della scienza del clima che è ancora prevalente in alcuni ambienti.

L'onere della prova ricade automaticamente sugli scettici. Poiché tutto il codice è presente e tutte le modifiche sono tracciabili, sta a loro segnalare gli errori. E se qualcuno trova un errore, anche meglio! Correggerlo è solo un altro passo per rendere i modelli ancora più affidabili.

Diventare open source con il codice scientifico ha molti più vantaggi che svantaggi. Consente la collaborazione tra persone che non si conoscono nemmeno. E, più importante, renderà i nostri modelli climatici più flessibili, più affidabile e generalmente più utile.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato su The Conversation. Leggi l'articolo originale.