Nella valutazione dei modelli climatici, gli esperti in genere valutano attraverso una serie di criteri per arrivare a una valutazione complessiva della fedeltà del modello. Usano la loro conoscenza del sistema fisico e degli obiettivi scientifici per valutare l'importanza relativa dei diversi aspetti dei modelli in presenza di compromessi. Burrows et al. (2018) mostrano che gli scienziati del clima regolano l'importanza che assegnano ai diversi aspetti di una simulazione a seconda della domanda scientifica che il modello sarà utilizzato per affrontare. La loro ricerca mostra anche che il consenso degli esperti sull'importanza differisce tra le variabili del modello. Credito: Progressi nelle scienze dell'atmosfera
Un gruppo di ricerca con sede presso il Pacific Northwest National Laboratory a Richland, Washington, ha pubblicato i risultati di un'indagine internazionale progettata per valutare l'importanza relativa che gli scienziati del clima attribuiscono alle variabili quando analizzano la capacità di un modello climatico di simulare il clima del mondo reale. I risultati, che hanno serie implicazioni per gli studi che utilizzano i modelli, sono stati pubblicati come articolo di copertina in Progressi nelle scienze dell'atmosfera il 22 giugno, 2018.
"I modellisti del clima dedicano molti sforzi alla calibrazione di determinati parametri del modello per trovare una versione del modello che svolga un lavoro credibile di simulazione del clima osservato sulla Terra, " ha detto Susannah Burrows, primo autore dell'articolo e scienziato del Pacific Northwest National Laboratory specializzato in analisi e modellazione dei sistemi terrestri.
Però, Burrows ha notato, c'è poco studio sistematico su come gli esperti danno la priorità a variabili come la copertura nuvolosa o il ghiaccio marino quando giudicano le prestazioni dei modelli climatici.
"Persone diverse potrebbero arrivare a valutazioni leggermente diverse di quanto sia 'buono' un particolare modello, a seconda in larga misura a quali aspetti attribuiscono la maggiore importanza, " ha detto Burrow.
Un modello, Per esempio, può simulare meglio il ghiaccio marino mentre un altro modello eccelle nella simulazione delle nuvole. Ogni scienziato deve trovare un equilibrio tra le priorità e gli obiettivi in competizione, una cosa difficile da catturare sistematicamente negli strumenti di analisi dei dati.
"In altre parole, non c'è un solo, definizione completamente obiettiva di ciò che rende un modello climatico "buono", e questo fatto è un ostacolo allo sviluppo di approcci e strumenti più sistematici per assistere nelle valutazioni e nei confronti dei modelli, " ha detto Burrow.
I ricercatori hanno scoperto, da un sondaggio di 96 partecipanti che rappresentano la comunità dei modelli climatici, che gli esperti hanno preso in considerazione obiettivi scientifici specifici nel valutare l'importanza delle variabili. Hanno trovato un alto grado di consenso sull'importanza di alcune variabili in determinati studi, come le precipitazioni e l'evaporazione nella valutazione del ciclo idrico amazzonico. Quell'accordo vacilla su altre variabili, ad esempio quanto sia importante simulare accuratamente i venti di superficie quando si studia il ciclo dell'acqua in Asia.
È importante comprendere queste discrepanze e sviluppare approcci più sistematici alla valutazione del modello, secondo Burrows, poiché ogni nuova versione di un modello climatico deve essere oggetto di una valutazione significativa, e calibrazione da parte di più sviluppatori e utenti. Il processo ad alta intensità di lavoro può richiedere più di un anno.
L'accordatura, pur progettato per mantenere uno standard rigoroso, richiede che gli esperti compiano compromessi tra priorità concorrenti. Un modello può essere calibrato a spese di un obiettivo scientifico per raggiungerne un altro.
Burrows è un membro di un gruppo di ricerca interdisciplinare al PNNL che lavora per sviluppare una soluzione più sistematica a questo problema di valutazione. Il team comprende Aritra Dasgupta, Lisa Bramer, e Sarah Reehl, esperti in data science e visualizzazione, e Yun Qian, Po-Lun Ma, e Phil Rasch, esperti di scienze del clima.
Per aiutare i modellisti climatici a comprendere questi compromessi in modo più chiaro ed efficiente, i ricercatori di visualizzazione stanno costruendo interattiva, interfacce visive intuitive che consentono ai modellisti di riassumere ed esplorare informazioni complesse su diversi aspetti delle prestazioni del modello.
Gli scienziati dei dati stanno lavorando per caratterizzare la valutazione del modello climatico esperto in modo più dettagliato, basandosi sui risultati della prima indagine. Infine, i ricercatori mirano a fondere una combinazione di metriche con l'esperienza umana per valutare quanto siano adatti i modelli climatici per obiettivi scientifici specifici, nonché per prevedere la frequenza con cui gli esperti saranno d'accordo o in disaccordo con tale valutazione.
"[Abbiamo in programma] di combinare il meglio di entrambi i mondi, utilizzare l'informatica per ridurre lo sforzo manuale e consentire agli scienziati di applicare in modo più efficiente le proprie intuizioni e giudizi umani laddove è più necessario, " ha detto Burrow.
