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Il meteo giornaliero non e' il clima? non e' sempre vero. Studio ETH di Zurigo

Nel mese di ottobre di quest'anno, i ricercatori meteorologici nello Utah hanno misurato la temperatura più bassa mai registrata nel mese di ottobre negli Stati Uniti (esclusa l'Alaska): -37,1 ° C.

Il precedente record di basse temperature di ottobre era di -35 ° C e la gente si chiedeva cosa fosse successo ai cambiamenti climatici.

Fino ad ora, i ricercatori del clima hanno risposto che il clima non è la stessa cosa del tempo. Il clima è ciò che ci aspettiamo a lungo termine, mentre il tempo è ciò che otteniamo a breve termine - e poiché le condizioni meteorologiche locali sono altamente variabili, può essere molto freddo in una posizione per un breve periodo nonostante il riscaldamento globale a lungo termine. In breve, la variabilità delle condizioni meteorologiche locali maschera le tendenze a lungo termine del clima globale.

Un cambio di paradigma

Ora, tuttavia, un gruppo guidato dal professore Reto Knutti dell'ETH di Zurigo ha condotto una nuova analisi delle misure e dei modelli di temperatura. Gli scienziati hanno concluso che il paradigma meteo-non-clima non è più applicabile in quella forma. Secondo i ricercatori, il segnale climatico - ovvero la tendenza al riscaldamento a lungo termine - può effettivamente essere individuato nei dati meteorologici giornalieri, come la temperatura e l'umidità dell'aria superficiale, a condizione che vengano presi in considerazione i modelli spaziali globali.

In parole povere, ciò significa che, nonostante il riscaldamento globale, negli Stati Uniti potrebbe esserci una bassa temperatura record in ottobre. Se è contemporaneamente più caldo della media in altre regioni, tuttavia, questa deviazione viene quasi completamente eliminata.

"Scoprire il segnale del cambiamento climatico nelle condizioni meteorologiche quotidiane richiede una prospettiva globale, non regionale", afferma Sebastian Sippel, postdoc che lavora nel gruppo di ricerca di Knutti e autore principale di uno studio recentemente pubblicato su Nature Climate Change .

Estrarre l'impronta digitale dei cambiamenti climatici

Al fine di rilevare il segnale climatico nelle registrazioni meteorologiche quotidiane, Sippel e i suoi colleghi hanno utilizzato tecniche di apprendimento statistico per combinare simulazioni con modelli climatici e dati provenienti da stazioni di misurazione. Le tecniche di apprendimento statistico possono estrarre un'impronta digitale dei cambiamenti climatici dalla combinazione delle temperature di varie regioni e dal rapporto tra riscaldamento e variabilità previsti. Valutando sistematicamente le simulazioni del modello, sono in grado di identificare l'impronta digitale del clima nei dati di misurazione globali in un solo giorno dalla primavera 2012.

Un confronto tra la variabilità delle temperature medie giornaliere locali e globali mostra perché la prospettiva globale è importante. Mentre le temperature medie giornaliere misurate localmente possono variare ampiamente (anche dopo la rimozione del ciclo stagionale), i valori medi giornalieri globali mostrano un intervallo molto ristretto.

Se poi si confronta la distribuzione dei valori medi giornalieri globali dal 1951 al 1980 con quelli dal 2009 al 2018, le due distribuzioni (curve a campana) si sovrappongono a malapena. Il segnale climatico è quindi prominente nei valori globali ma oscurato nei valori locali, poiché la distribuzione dei valori medi giornalieri si sovrappone abbastanza considerevolmente nei due periodi.

Applicazione al ciclo idrologico

I risultati potrebbero avere ampie implicazioni per la scienza del clima. "Il clima a livello globale porta importanti informazioni sul clima", afferma Knutti. “Queste informazioni potrebbero, ad esempio, essere utilizzate per ulteriori studi che quantificano i cambiamenti nella probabilità di eventi meteorologici estremi, come gli incantesimi di freddo regionali. Questi studi si basano su calcoli modello e il nostro approccio potrebbe quindi fornire un contesto globale dell'impronta digitale del cambiamento climatico nelle osservazioni fatte durante periodi di freddo regionale di questo tipo. Ciò dà origine a nuove opportunità per la comunicazione di eventi meteorologici regionali sullo sfondo del riscaldamento globale ".

Lo studio nasce da una collaborazione tra ricercatori dell'ETH e lo Swiss Data Science Center (SDSC), che l'ETH di Zurigo opera in collaborazione con la consorella EPFL. "L'attuale studio sottolinea quanto siano utili i metodi di scienza dei dati nel chiarire le questioni ambientali e la SDSC è di grande utilità in questo", afferma Knutti.

I metodi di data science non solo consentono ai ricercatori di dimostrare la forza dell '"impronta digitale" umana, ma mostrano anche dove nel mondo il cambiamento climatico è particolarmente chiaro e riconoscibile in una fase iniziale. Questo è molto importante nel ciclo idrologico, dove ci sono fluttuazioni naturali molto grandi di giorno in giorno e di anno in anno. "In futuro, dovremmo quindi essere in grado di individuare modelli e tendenze indotti dall'uomo in altri parametri di misurazione più complessi, come le precipitazioni, che sono difficili da rilevare utilizzando le statistiche tradizionali", afferma l'esperto dell'ETH.

Reference

Sippel S, Meinshausen N, Fischer EM, Székely E, Knutti R: Climate change now detectable from any single day of weather at global scale. Nature Climate Change 2019, January 2nd, DOI: 10.1038/s41558-?019-0666-7

 

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