Comprendere la variabilità caotica del clima e la sua risposta ai cambiamenti climatici potrebbe aiutare gli scienziati a prevedere meglio i cambiamenti che ancora sfuggono anche ai modelli più sofisticati.

Un quadro matematico proposto sulla rivista Recensioni di Fisica Moderna mira a incorporare coerentemente l'interazione tra la normale variabilità climatica, a causa di innumerevoli processi che si verificano costantemente sulla terra della Terra, oceani, e atmosfera, e le influenze antropiche e naturali, qualcosa che è ancora affrontato in modo insoddisfacente nelle attuali previsioni climatiche.

Ciò potrebbe consentire previsioni più accurate degli impatti più estremi delle emissioni di gas serra causate dall'uomo e degli eventi naturali, come i punti critici associati allo scioglimento del ghiaccio marino o agli sbalzi di temperatura irreversibili.

Lo studio è stato condotto dal professor Valerio Lucarini dell'Università di Reading e dal collega professor Michael Ghil dell'Ecole Normale Supérieure di Parigi, Francia, e l'Università della California negli Stati Uniti, ed è stato sostenuto tramite il progetto TiPES (Tipping Points in the Earth System) di scienze del clima dell'UE Horizon 2020. TiPES è coordinato e guidato dall'Istituto Niels Bohr dell'Università di Copenaghen, Danimarca.

La Terra sta cambiando a una velocità senza precedenti, eppure c'è ancora grande incertezza sulle conseguenze. Sempre più dettagliato, i modelli basati sulla fisica stanno migliorando costantemente, ma manca ancora una comprensione approfondita delle persistenti incertezze.

Il nuovo framework propone un percorso per superare le due principali sfide nell'aumentare questa comprensione:ottenere la necessaria quantità di dettagli nei modelli, e prevedere con precisione come l'anidride carbonica antropogenica disturba l'intrinseco clima, variabilità naturale.

"Proponiamo idee per eseguire simulazioni climatiche molto più efficaci rispetto all'approccio tradizionale di affidarsi esclusivamente a modelli sempre più grandi, " ha affermato il professor Valerio Lucarini, del Dipartimento di Matematica e Statistica dell'Università di Reading, e CEN Meteorological Institute presso l'Università di Amburgo, Germania.

"Mostriamo come estrarre molte più informazioni con un potere predittivo molto più elevato da quei modelli. Pensiamo che sia un prezioso, modo originale e molto più efficace di tante cose che si stanno facendo."

Fallimenti del modello

Gli autori sostengono che è urgentemente necessario un nuovo approccio perché gli attuali modelli climatici generalmente falliscono nell'esecuzione di due compiti importanti.

Primo, non possono ridurre l'incertezza nella determinazione della temperatura globale media in superficie dopo un raddoppio dell'anidride carbonica nell'atmosfera. Questo numero è chiamato sensibilità climatica di equilibrio e nel 1979 è stato calcolato a 1,5-4 gradi Celsius. Da allora l'incertezza è cresciuta. Oggi è di 1,5-6 gradi nonostante decenni di miglioramenti ai modelli numerici e enormi guadagni di potenza di calcolo nello stesso periodo.

Secondo, i modelli climatici faticano a prevedere i punti di non ritorno, che si verificano quando un sottosistema, cioè una corrente marina, una lastra di ghiaccio, un paesaggio o un ecosistema si spostano improvvisamente e irrevocabilmente da uno stato all'altro.

Questi tipi di eventi sono ben documentati nei documenti storici e rappresentano una grave minaccia per le società moderne. Ancora, non sono previsti con sufficiente precisione dai modelli climatici di fascia alta su cui si basano le valutazioni dell'IPCC.

Queste difficoltà sono fondate sul fatto che la metodologia matematica utilizzata nella maggior parte dei calcoli climatici ad alta risoluzione non riproduce un comportamento caotico deterministico né le incertezze associate in presenza di forzanti deterministiche e stocastiche dipendenti dal tempo.

Un mondo caotico

Il comportamento caotico è intrinseco al sistema Terra in quanto fisico molto diverso, chimico, processi geologici e biologici come la formazione di nubi, sedimentazione, agenti atmosferici, Correnti oceaniche, modelli di vento, umidità, la fotosintesi ecc. varia in scale temporali da microsecondi a milioni di anni. A parte quello, il sistema è forzato principalmente dalla radiazione solare che varia naturalmente nel tempo, ma anche da alterazioni antropiche dell'atmosfera. Così, il sistema Terra è molto complesso, deterministicamente caotico, stocasticamente perturbato e mai in equilibrio.

Il professor Ghil ha detto:"Quello che stiamo facendo è essenzialmente estendere il caos deterministico a un quadro matematico molto più generale, che fornisce gli strumenti per determinare la risposta del sistema climatico a tutti i tipi di forzanti, deterministico e stocastico".

Le idee fondamentali dell'approccio proposto non sono del tutto nuove, come la teoria matematica è stata sviluppata decenni fa. Però, il merito del paper è quello di rendere la teoria accessibile e utilizzabile per la ricerca sul clima e di fornire strumenti utilizzabili per migliorare e testare i modelli climatici. Tali approcci interdisciplinari che coinvolgono la comunità delle scienze del clima, nonché esperti di matematica applicata, la fisica teorica e la teoria dei sistemi dinamici sono emerse troppo lentamente fino ad ora.

Gli autori sperano che il documento di revisione acceleri questa tendenza poiché descrive gli strumenti matematici necessari per tale lavoro.

Il professor Lucarini ha dichiarato:"Presentiamo una comprensione autoconsistente del cambiamento climatico e della variabilità climatica in un quadro coerente ben definito. Penso che sia un passo importante per risolvere il problema, perché prima di tutto devi posarlo correttamente. Quindi l'idea è, se usiamo gli strumenti concettuali di cui discutiamo ampiamente nel nostro articolo, potremmo sperare di aiutare la scienza del clima e i modelli climatici a fare un balzo in avanti".

La nuova recensione segue da vicino un altro articolo della rivista Non linearità .

Questo documento ha esaminato l'utilizzo della matematica complessa per migliorare la comprensione dei punti di non ritorno nel sistema Terra attraverso il concetto di stati di Melancholia, e prevedere meglio i cambiamenti ai sistemi che possono alterare radicalmente il loro stato. Questi includono ecologico, biologico, sociale e altri sistemi.