Una macchina del tempo per il clima
Un software che ricostruisce le precipitazioni tra il 1900 e il 2011: unito ai dati meteorologici potrebbe migliorare le previsioni sui cambiamenti climatici
AMBIENTE – Durante gli anni Trenta l’America del nord ha affrontato il cosiddetto Dust Bowl, un lungo periodo di siccità che ha compromesso i raccolti e modificato di molto la distribuzione della popolazione sul territorio. I dati riguardo alle precipitazioni degli anni precedenti di cui siamo in possesso, tuttavia, non sono in grado di rivelarci perché quella siccità sia stata tanto duratura e pronunciata.
Dati che dunque non possono dirci tutto, ma quello che sappiamo è che le precipitazioni possono raccontarci solamente una parte della storia; elaborare una ricostruzione al computer, al contempo, è molto complicato. I modelli statistici sono difficili da elaborare, spesso ci sono gap piuttosto significativi nei dati storici e sta ai ricercatori colmarli, nonché intervenire sugli errori. Il tutto basandosi sui (pochi) dati registrati, limitati solo a una piccola parte della superficie del pianeta.
Queste complicazioni fanno sì che siano ben pochi gli scienziati che si occupano di clima che possono affidarsi a modelli accurati sulle precipitazioni storiche. Una situazione che potrebbe tuttavia cambiare molto presto, grazie a un software elaborato dal team di Samuel Shen, della San Diego State University. Il suo nome è SOGP 1.0 ed è basato sul linguaggio di programmazione MATLAB, molto utilizzato sia nella ricerca scientifica che in ingegneria. “In passato solamente una ventina di scienziati sarebbero stati in grado di elaborare ricostruzioni simili”, spiega Shen, esperto nella minimizzazione dell’errore nei modelli di simulazione. “Ora chiunque può usare questo software user-friendly, sfruttandolo per improntare la sua ricerca e sviluppare nuove ipotesi e modelli. Questo nuovo strumento renderà semplice un tipo di scienza che finora era estremamente complicata”. Lo studio è stato pubblicato sul Journal of Atmospheric Sciences.
SOGP 1.0 è in grado di ricostruire le precipitazioni che hanno riguardato l’intero pianeta (a eccezione delle regioni polari) tra il 1900 e il 2011, permettendo ai ricercatori di studiare “da vicino” finestre temporali molto ristrette o aree geografiche limitate. Periodi molto umidi o di spiccata siccità, ad esempio, se durano molto a lungo possono predire l’arrivo di fenomeni climatici come El Nino o La Nina. Il problema che si riscontra con i modelli storici è proprio il fatto che dati storici davvero affidabili esistono solamente per una piccola parte della superficie terrestre. Circa l’84% della pioggia cade nel bel mezzo dell’oceano, dove nessuno ne tiene traccia, e le tecnologie satellitari dedicate hanno solo pochi decenni.
Esiste poi una piccola area nel mezzo del Pacifico, spiega Shen, che solitamente lampeggia di rosso sullo schermo. Questo indica la presenza di siccità estrema. Altre volte invece lampeggia di blu, il che significa un’annata insolitamente piovosa. Quando si verifica una di queste due circostanze, commenta il leader della nuova ricerca, è quasi sicuro che il clima dell’America del nord sarà aderente alla “previsione”, mantenendo tali condizioni anche per alcuni anni. La conferma arriva proprio dal Dust Bowl: confrontando le informazioni elaborate dal modello con i dati storici a noi pervenuti, i ricercatori sono stati in grado di mostrare in maniera retroattiva i “segnali” climatici che hanno preceduto il Dust Bowl.
Lo strumento, in ogni caso, non è pensato per guardare solamente al passato. Secondo Shen utilizzarlo incoraggerà gli scienziati che si occupano di clima a incorporare i dati storici all’interno dei loro modelli, migliorando le previsioni che siamo in grado di fare sui cambiamenti climatici. Per richiedere il software e i dataset che vengono usati dal programma il team di ricercatori fornisce un contatto mail, sogp.precip@gmail.com. L’oggetto della mail dev’essere “SOGP precipitation product request”, mentre nel corpo vanno specificati nome e cognome, affiliazione, posizione e motivazione della richiesta.
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Crediti immagine: Sachin Sandhu, Flickr
