I modelli climatici sono una storia di successo, dato che molto di ciò che avevano previsto si è effettivamente avverato. Tuttavia, Reto Knutti sottolinea in un post sul blog, i ricercatori hanno ancora bisogno di nuovi modelli.

Nel 1950, i meteorologi Jule Charney e Ragnar Fjørtoft si sono uniti al matematico John von Neumann e ad altri ricercatori per creare la prima simulazione al computer del tempo. Allora, ci sono volute 24 ore di calcoli per prevedere il tempo per 24 ore. In altre parole, praticamente appena finito il misero pronostico, la realtà si era insediata e l'aveva resa inutile. Le previsioni del tempo di oggi sono sorprendentemente buone, spesso producendo abili previsioni fino a una settimana in anticipo e progettate per includere eventi estremi. Sono disponibili su ogni cellulare e tutti sanno interpretarli.

Incredibile progresso dei modelli climatici

I modelli climatici sono strettamente correlati ai modelli meteorologici; e loro, pure, hanno fatto progressi incredibili. Oggi simulano correnti aeree e oceaniche, mare ghiacciato, la biosfera, terra, il ciclo del carbonio e molto altro ancora. Tengono conto di migliaia di effetti di feedback e processi climatici, consistono in un milione di righe di codice di programmazione, e produrre petabyte di dati e questi modelli sono una storia di successo in molti modi. Molte proiezioni dei modelli climatici si sono avverate. È stato proprio sulla base di tali proiezioni che i politici hanno deciso che dovremmo limitare il riscaldamento globale antropogenico a considerevolmente meno di 2 gradi Celsius. Ma perché, poi, questo campo richiede ancora più ricerca e nuovi modelli?

Decenni fa, lo statistico George Box ha dichiarato:"Tutti i modelli sono sbagliati, ma alcuni sono utili." E infatti, ogni modello semplifica in una certa misura la realtà. Per determinate domande, questa semplificazione è giustificata, mentre per altri, le incertezze sono ancora grandi. Un punto in particolare è che ogni modello ha una risoluzione spaziale specifica, o scala, al di sotto del quale non sono possibili previsioni. Oggigiorno i modelli climatici hanno tipicamente una scala da 10 a 50 chilometri. Anche questa risoluzione chiarisce che dobbiamo ridurre le nostre emissioni di CO ₂ emissioni. Però, per scoprire con quale frequenza si verificheranno estati calde e secche come quella del 2018, o se il villaggio di montagna svizzero di Sedrun riceverà ancora abbastanza neve nell'anno 2040, abbiamo bisogno di una scala di pochi chilometri. Questo perché le montagne, valli e fenomeni altamente localizzati, come l'innalzamento di masse d'aria che si trasformano in formazioni nuvolose, svolgono un ruolo fondamentale.

Tuttavia, raggiungere queste scale più piccole richiede un'enorme potenza di calcolo, i cui simili si trovano sempre più frequentemente solo nei computer con unità di elaborazione grafica (GPU). Perciò, il "funzionamento interno" del modello, " in altre parole come i singoli core condividono ed elaborano i dati, devono essere riprogrammati. Supercomputer così potenti consentono di mappare fenomeni su piccola scala, come nuvole temporalesche, o modelli di città in modi nuovi e migliorati. Però, producono anche più dati di quelli che possono essere archiviati.

Far funzionare un modello ad alta risoluzione su una nuova architettura di computer richiede quindi l'esperienza dei fisici, chimici, biologi e altri esperti per descrivere meglio questi fenomeni su piccola scala. Informatici, pure, sono necessari se vogliamo fare un uso efficiente delle nuove tecnologie. Ma alla fine della giornata, anche la migliore simulazione è inutile se i suoi utenti non la capiscono o non sanno per cosa usarla.

Benefici per la società

Per i ricercatori, i modelli climatici sono strumenti con cui testare le proprie ipotesi, imparare a comprendere i processi e interpretare i dati di misura. Ma possono anche fare di più:i modelli climatici sono utilizzati nelle previsioni per ridurre al minimo i rischi e le vulnerabilità della società e delle infrastrutture e per trovare solidi mezzi di adeguamento. Il dialogo e il vantaggio per gli utenti sono la chiave di questo processo. Una volta che noi modellisti climatici abbiamo capito di quali informazioni hanno bisogno gli agricoltori o gli ingegneri civili per quale luogo e periodo di tempo, allora possiamo preparare meglio i nostri modelli per l'adeguamento, un brillante esempio di come lo sviluppo tecnologico e la ricerca inter e transdisciplinare lavorino insieme per fornire benefici tangibili alla società.