Ciò che l'emergenza climatica globale ha in serbo può variare da un cortile all'altro, in particolare ai tropici dove i microclimi, la geografia e le pratiche di uso del suolo cambiano drasticamente su piccole aree. Ciò ha importanti implicazioni per le strategie di adattamento a livello locale e richiede affidabilità, dati ad alta risoluzione su scenari climatici futuri plausibili.

Un set di dati creato dal Centro internazionale per l'agricoltura tropicale (CIAT) e colleghi sta riempiendo questa nicchia. Destinato principalmente ad aiutare i responsabili politici a elaborare strategie di adattamento per i piccoli agricoltori di tutto il mondo, il set di dati ad accesso aperto è stato utilizzato in 350 articoli di ricerca. Gli utenti in almeno 186 paesi hanno scaricato quasi 400, 000 file dal set di dati da quando è andato online nel 2013.

Una descrizione completa, revisione e convalida del set di dati, compreso come è stato costruito, è stato pubblicato il 20 gennaio in Dati scientifici , una pubblicazione ad accesso libero di Natura per la descrizione di set di dati scientificamente validi.

"I modelli climatici sono rappresentazioni complesse del sistema terrestre, ma non sono perfetti, " disse Julian Ramirez-Villegas, il ricercatore principale del progetto e uno scienziato con CIAT e la piattaforma di ricerca CGIAR sui cambiamenti climatici, Agricoltura e sicurezza alimentare (CCAFS). "Questi errori possono avere un impatto sui nostri modelli agricoli. Poiché questi modelli ci aiutano a prendere decisioni, questo può avere conseguenze disastrose".

Sebbene i dati siano serviti principalmente alla ricerca agricola, è stato anche utilizzato per mappare la potenziale diffusione globale di Zika (una malattia trasmessa dalle zanzare), pianificare strategie di investimento per lo sviluppo internazionale, e prevedere il continuo declino delle giornate di pattinaggio all'aperto in Canada a causa degli inverni più miti.

"L'uso e l'applicabilità di questi dati sono stati davvero estesi e a livello topico piuttosto ampio, " disse Ramirez-Villegas. "Naturalmente, gran parte degli studi è stata condotta su colture che sono fondamentali per la sicurezza alimentare globale e per il reddito come il riso, caffè, cacao, granoturco, e altri."

Individuazione degli impatti climatici

Le proiezioni sui cambiamenti climatici sono in genere disponibili su scale grossolane, che va dai 70 ai 400 km. Ma i modelli per l'impatto del cambiamento climatico per molte varietà di piante agricole richiedono dati su scale più precise. I ricercatori hanno utilizzato tecniche per aumentare la risoluzione spaziale (un processo noto come downscaling) e per correggere gli errori (un processo noto come correzione del bias) per creare dati climatici futuri ad alta risoluzione per 436 scenari.

"Questa è una risorsa fondamentale per modellare in modo più realistico il futuro delle colture e degli ecosistemi, " ha detto Carlos Navarro, l'autore principale dello studio che è affiliato con CIAT e CCAFS.

Per un dato percorso di emissione e periodo futuro, ogni scenario include informazioni mensili per temperature medie ed estreme, pioggia, e 19 altre variabili correlate. I dati sono disponibili pubblicamente nel World Data Center for Climate e nel portale dati CCAFS-Climate.

"Attraverso questi scenari, possiamo capire, ad esempio, come potrebbe evolvere la produttività agricola se il mondo continua sulla traiettoria attuale delle emissioni di gas serra, " ha detto Navarro. " Forniscono anche i dati per modellare quali tipi di adattamenti potrebbero contrastare meglio eventuali effetti negativi del cambiamento climatico ".

I modelli globali e regionali analizzano le condizioni climatiche su scale più approssimative e semplificano i processi naturali, producendo risultati che possono discostarsi da scenari realistici.

Il set di dati è il più grande database FAIR (Findable Accessible Interoperable Reusable) più grande di CGIAR. Sottolinea inoltre il ruolo di CGIAR nei big data per lo sviluppo, attraverso la sua Piattaforma per i Big Data in agricoltura. Il set di dati è attualmente incluso nel Global Agriculture Research Data Innovation and Acceleration Network (GARDIAN).

La scala ad alta risoluzione di questi dati è utile per gli scienziati, politici, ONG e investitori, in quanto può aiutarli a comprendere gli impatti dei cambiamenti climatici locali e quindi a scommettere meglio sulle misure di adattamento, quali piani possono mirare specificamente ai bacini idrografici, regioni, comuni o paesi.