Tuttavia, i modellisti climatici si trovano da tempo ad affrontare un grosso problema. Poiché i modelli del sistema Terra integrano molti processi complicati, non possono eseguire immediatamente una simulazione; devono prima garantire che si raggiunga un equilibrio stabile rappresentativo delle condizioni del mondo reale prima della rivoluzione industriale. Senza questo periodo di assestamento iniziale, denominato fase di "spin-up", il modello può "andare alla deriva", simulando cambiamenti che potrebbero essere erroneamente attribuiti a fattori causati dall'uomo.

Sfortunatamente, questo processo è estremamente lento in quanto richiede l'esecuzione del modello per molte migliaia di anni modello che, per le simulazioni IPCC, possono richiedere fino a due anni su alcuni dei supercomputer più potenti del mondo.

Tuttavia, uno studio pubblicato su Science Advances da uno scienziato dell'Università di Oxford descrive un nuovo algoritmo informatico che può essere applicato ai modelli del sistema terrestre per ridurre drasticamente i tempi di avviamento.

Durante i test sui modelli utilizzati nelle simulazioni IPCC, l'algoritmo è stato in media 10 volte più veloce nell'avviare il modello rispetto agli approcci attualmente utilizzati, riducendo il tempo necessario per raggiungere l'equilibrio da molti mesi a meno di una settimana.

L’autore dello studio Samar Khatiwala, professore di Scienze della Terra presso il Dipartimento di Scienze della Terra dell’Università di Oxford, che ha ideato l’algoritmo, ha dichiarato:“Minimizzare la deriva del modello a un costo molto inferiore in termini di tempo ed energia è ovviamente fondamentale per le simulazioni del cambiamento climatico, ma forse Il maggior valore di questa ricerca potrebbe essere, in ultima analisi, per i decisori politici che hanno bisogno di sapere quanto siano affidabili le proiezioni climatiche."

Attualmente, il lungo tempo di avvio di molti modelli IPCC impedisce ai ricercatori climatici di eseguire il loro modello con una risoluzione più elevata e di definire l'incertezza eseguendo simulazioni ripetute.

Riducendo drasticamente il tempo di avviamento, il nuovo algoritmo consentirà ai ricercatori di studiare in che modo sottili modifiche ai parametri del modello possono alterare l'output, il che è fondamentale per definire l'incertezza dei futuri scenari di emissione.

Il nuovo algoritmo del professor Khatiwala utilizza un approccio matematico noto come accelerazione di sequenza, che affonda le sue radici nel famoso matematico Eulero.

Negli anni '60 questa idea fu applicata da D. G. Anderson per accelerare la soluzione dell'equazione di Schrödinger, che prevede come si comporta la materia a livello microscopico. Questo problema è così importante che più della metà della potenza di supercalcolo mondiale è attualmente dedicata alla sua risoluzione e "Anderson Acceleration", come è ormai noto, è uno degli algoritmi più comunemente utilizzati per risolverlo.

Il professor Khatiwala si è reso conto che l'accelerazione Anderson potrebbe anche essere in grado di ridurre il tempo di avviamento del modello poiché entrambi i problemi sono di natura iterativa:un output viene generato e poi reimmesso nel modello più volte. Mantenendo gli output precedenti e combinandoli in un unico input utilizzando lo schema di Anderson, la soluzione finale viene raggiunta molto più rapidamente.

Ciò non solo rende il processo di avviamento molto più veloce e meno costoso dal punto di vista computazionale, ma il concetto può essere applicato all’enorme varietà di modelli diversi utilizzati per indagare e informare la politica su questioni che vanno dall’acidificazione degli oceani alla perdita di biodiversità.

Con i gruppi di ricerca di tutto il mondo che iniziano a mettere a punto i loro modelli per il prossimo rapporto IPCC, previsto per il 2029, il professor Khatiwala sta lavorando con alcuni di loro, incluso il Met Office del Regno Unito, per testare il suo approccio e il suo software nei loro modelli. /P>

La professoressa Helene Hewitt OBE, co-presidente del pannello del Coupled Model Intercomparison Project (CMIP), che informerà il prossimo rapporto dell'IPCC, ha dichiarato:"I politici si affidano alle proiezioni climatiche per informare i negoziati mentre il mondo cerca di rispettare l'accordo di Parigi. Questo lavoro è un passo avanti verso la riduzione del tempo necessario per produrre quelle proiezioni climatiche critiche."

Il professor Colin Jones, capo della modellazione del sistema Terra del Regno Unito sponsorizzata dal NERC/Met Office, ha dichiarato:"Lo spin-up è sempre stato proibitivo in termini di costi e tempi di calcolo. I nuovi approcci sviluppati dal professor Khatiwala hanno la promessa di rompere questo impasse e forniremo un salto di qualità nell'efficienza della creazione di modelli così complessi e, di conseguenza, aumenteremo notevolmente la nostra capacità di fornire stime tempestive e affidabili del cambiamento climatico globale."