Tracce simulate in un esperimento d'insieme. I risultati di 27 membri dell'ensemble mostrano la possibile diffusione di tracce di tifoni. Credito:Università di Kanazawa
Previsioni di come i cambiamenti climatici possono influenzare i sistemi meteorologici estremi, come i tifoni, sono generalmente condotti utilizzando modelli di circolazione generale (GCM), che rappresentano processi fisici nell'atmosfera o negli oceani.
Però, I GCM possono essere influenzati da incertezze, comprese imperfezioni come l'incapacità del modello di descrivere completamente i processi che danno origine alle condizioni meteorologiche estreme, e incertezze sugli effetti delle future emissioni di carbonio. Per compensare questo, quando si modellano i climi futuri dovrebbero essere fatte diverse previsioni, utilizzando un approccio noto come modellazione di insieme. Però, generare l'ampia gamma di dati necessari per iniziare una simulazione di insieme può essere complesso e impegnativo dal punto di vista computazionale.
Ora, Il professore associato Kenji Taniguchi dell'Università giapponese di Kanazawa ha sviluppato un metodo semplice per generare la grande quantità di dati necessari per avviare la modellazione di insieme. Nel suo recente articolo, pubblicato in Journal of Geophysical Research:Atmospheres , Taniguchi fornisce dettagli su come funziona il metodo, e ne dimostra l'efficacia per la simulazione d'insieme di un evento tifone e per la simulazione d'insieme del riscaldamento globale.
"Il nuovo metodo presenta diversi vantaggi rispetto agli approcci utilizzati in precedenza, " dice Taniguchi. "Ha un'elevata stabilità computazionale, può iniziare in qualsiasi momento e data, e non necessita di particolari strutture atmosferiche; così, può essere utilizzato per simulare qualsiasi tipo di evento meteorologico."
Vista schematica di possibili vettori di stato in un certo spazio. Il vettore di stato appena preparato (Xn) viene generato dai tre vettori di base (X1, X2, e X3). I cerchi con linea spezzata sono possibili vettori di stato. Credito:Università di Kanazawa
È stato dimostrato che il metodo fornisce condizioni iniziali adeguate per le simulazioni del tifone e del riscaldamento globale.
Egli osserva che il nuovo metodo può fornire la varietà di condizioni necessarie per esplorare le ampie possibilità dei fenomeni meteorologici. Potrebbe anche consentire la valutazione dei cambiamenti nella probabilità di eventi estremi basati su un'ampia diffusione della velocità del vento, pressione, e dati sulle precipitazioni.
Il nuovo metodo, dopo un ulteriore perfezionamento e sviluppo, potrebbe contribuire a migliorare l'uso pratico dei futuri esperimenti sul riscaldamento globale nella stima della probabilità di fattori di rischio per eventi estremi e relative valutazioni di impatto.
Distribuzioni di frequenza e curve di densità di probabilità della massima piovosità oraria in esperimenti di insieme per condizioni climatiche presenti e future. Le curve di densità di probabilità mostrano chiare differenze tra loro. Solo una o un piccolo numero di simulazioni non ha potuto rivelare tali variazioni in condizioni di riscaldamento globale. Credito:Università di Kanazawa
"In questo studio è stato utilizzato un solo output GCM, e c'erano varie altre ipotesi sulla struttura dei dati, " dice Taniguchi. "Nel lavoro futuro, dovrebbero essere incluse simulazioni con più output GCM per considerare le incertezze inerenti a diversi GCM e dovremmo pensare a personalizzare la distribuzione dei dati per ogni singolo caso".
Sebbene sviluppato originariamente per studi sul riscaldamento globale, le possibili applicazioni del nuovo metodo di Taniguchi sono ampie. Ha il potenziale per l'uso in una vasta gamma di problemi che richiedono la simulazione di insieme, come la valutazione delle importazioni delle variazioni della copertura del suolo e della temperatura della superficie del mare, ecc.
