Riscaldamento globale e previsioni
Global warming and predictions
Susanna Corti
Istituto di scienze dell’Atmosfera e del Clima (ISAC)
Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR)
Seminario presso INAF - Bologna 16 Aprile 2009
IPCC: Intergovernmental Panel on
Climate Change.
Nato nel 1988 su iniziativa della World Meteorological
Association (WMO) e dell’United Nations Environmental
Programme (UNEP) con l’intento di fornire una stima
riguardo la nostra comprensione di tutti gli aspetti legati ai
cambiamenti climatici. In particolare su
SE
FRA QUANTO TEMPO
IN CHE MISURA
le attività umane possono provocare dei cambiamenti e
quanto tali cambiamenti possono conseguentemente avere un
impatto sulle attività umane.
1.Cosa possiamo evincere dalle osservazioni sul clima del
passato?
2.Quale è la nostra comprensione quantitativa degli agenti che
possono causare un cambiamento climatico? (naturali e di origine
antropica)
3.Quale è la nostra capacità di simulare le risposte del sistema
climatico a questi fattori? (i.e. quanto accuratamente sono
descritti i fenomeni fisici e biogeochimici nei modelli?)
4.Basandoci sui dati osservativi in nostro possesso e delle
attuali capacità di previsione cosa possiamo dire dell’influenza
umana sul clima di oggi?
5.Usando gli strumenti di previsione in nostro possesso: quali
sono le previsioni per il clima futuro?
6.Quali sono le attività di ricerca più urgenti da intraprendere
e/o potenziare per ridurre l’incertezza nelle nostre previsioni?
Il clima terrestre sta cambiando? IPCC 2001
risponde:
“The answer is unequivocally “Yes”
IPCC 2007: conferma e rincara la dose
La temperatura media superficiale è cresciuta di 0.74
(±0.18 °C) dal 1906 al 2005.
11 degli ultimi 12 anni (1995-2006) sono tra i primi 12
nella classifica degli anni più caldi dal 1850.
Serie storica della temperatura media superficiale globale: ricostruzione
effettuata sulla base di dati strumentali Lo zero a sinistra della figura
rappresenta la temperatura media del periodo 1961-1990.
12 ricostruzioni indipendenti (pubblicate dal 1998 al 2005)
delle anomalie di temperatura dell’emisfero Nord degli ultimi
1300 anni rispetto alla media degli ultimi 150 anni. Medie
mobili a 5 anni.
Record of Northern Hemisphere temperature variation during the last 1300
years with 12 independent reconstructions using multiple climate proxy
records shown in colour and instrumental records shown in black.
What factors Determine Earth’s
Climate?
There are three fundamental ways to change the
radiation balance of the Earth:
1. By changing the incoming solar radiation (e.g. by
changing in Earth’s orbit or in the Sun itself)
2. By changing the fraction of solar radiation that is
reflected (called “albedo”, e.g by changes in cloud
cover, atmospheric particles, vegetation, ice cover)
3. By altering the longwave radiation from Earth back
towards space (e.g. by changing greenhouse gas
concentrations).
Climate, in turn, responds directly to such changes, as
well as indirectly, through a variety of feedbacks
mechanisms…
Estimate of the Earth’s annual and global mean energy balance. On the long term the
amount of the incoming solar radiation absorbed by the Earth and atmosphere is balanced by the
Earth and atmosphere releasing the same amount of outgoing longwave radiation. About half of the
incoming solar radiation is absorbed by the Earth’s surface. The energy is transferred to the
atmosphere by warming the air in contact with the surface, by evapotranspiration and by longwave
radiation that is absorbed by clouds and greenhouse gases. The atmosphere in turn radiates longwave
energy back to Earth as well as to space.
Orbital forcing
Variations of deuterium in antarctic ice, which is a proxy for local
temperature, and the atmospheric concentrations of greenhouse gases carbon
dioxide, methane, and nitrous oxide in air trapped within the ice cores and
from recent atmospheric measurements. Data cover 650000 years and the
shaded bands indicate current and previous interglacial periods.
Radiative forcing due to solar activity
Continuous monitoring of total solar
irradiance now cover the last 30
years. The data show a wellestablished 11-year cycle in irradiance
that varies by 0.08% from solar cycle
minima to maxima, with no
significant long-term trend.
Carbon dioxide has increased from fossil fuel use and the manufacture of cement and other goods.
Deforestation releases CO2 and reduce uptakes by plants.
Methane has increased as a results of human activities related to agriculture. It is also released
from natural processes that occur in wetlands. It is not currently increasing.
Nitrous oxide is emitted by fertilizing use and fossil fuel burning.
Halocarbons have increased due to human activities (refrigerator gases). The abundance of them
now is decreasing because of Montreal protocol.
Ozone is a greenhouse gas in troposphere. Human activities have increased ozone through the
releases of gases as carbon monoxide, nitrogen oxide which chemically react to produce ozone.
Agenti forzanti che possono
causare variazioni climatiche
Variazioni nella composizione atmosferica.
(a, b, c) Concentrazione di CO2, metano e
ossido di azoto negli ultimi 20000 anni.
Carotaggi e provenienti da Antartide e
Groenlandia La stima dei forcing radiativi è
indicata nella scala a destra.
La barra grigia rappresenta una stima della
variabilità naturale
Agenti forzanti radiativi: quanto ne sappiamo
CO2: dal 1750 a oggi +36% - La concentrazione odierna è la più alta degli ultimi 650000 anni e
probabilmente la più alta degli ultimi 20 milioni di anni – Il tasso di crescita nell’ultimo secolo non ha
precedenti negli ultimi 20000 anni. (nel periodo 1995-2005 è di 1,9 ppm all’anno)– Contribuisce per il
60% all’effetto serra [1.66W/m2]
CH4: dal 1750 a oggi +150% - Concentrazione più alta degli ultimi 650000 anni – vita media 12yr –
Contribuisce col 20% [0.48W/m2]
N O: +16% - Concentrazione più alta degli ultimi 1000 anni – Contribuisce col 6% [0.15W/m2]
Avremmo potuto prevedere questo
riscaldamento?
In linea terorica sì, a patto di
conoscere
con
esattezza
Anomalie di temperatura superficiale
rispetto alla media
del periodo 1901l’evoluzione nel tempo
delle
1950 (in nero) confrontate con (in rosso
e blu) la media di un insieme di numerose
forzanti del sistema….ovvero:
simulazioni numeriche eseguite con
modelli (multimodel ensemble)
forzante
solare, differenti
eruzioni
accoppiati atmosfera-oceano forzati da (a)
naturali e antropiche, (b)
vulcaniche, forzante forzanti
antropica
forzante naturale. L’inviluppo di cureve
gialle e blu rappresenta ogni sinola
(gas serra, areosol… etc.)
simulazione
Anomalie di temperatura superficiale rispetto alla media del periodo 1880-1920 (in rosso)
confrontate con (in nero) la media di un insieme di 4 simulazioni numeriche di modelli accoppiati
atmosfera-oceano forzati da (a) forzante solare e vulcanica, (b) forzante antropica che comprende
gas serra, ozono stratosferico e troposferico, effetti degli aereosol diretti e indiretti, (c) forzanti
naturali e antropiche.
Come è possibile che si possa prevedere il clima dei
prossimi 50 o 100 anni quando non si è in grado di
prevedere con certezza il tempo che farà fra 10
giorni?
Esempio di previsione di un ciclone
con 10 giorni di anticipo: le varie
immagini rappresentano situazioni
ugualmente probabili a cui
corrispondono cicloni di intensità e
posizione leggermente diverse tra
loro.
Previsioni
Predicibilità
Prevedere lo stato di un
sistema in un certo
istante futuro a partire
dalle informazioni sul
suo stato presente.
La predicibilità stabilisce se
e come (con quanto anticipo
e con quale potenziale
possibilità di successo) sono
possibili tali previsioni.
Tempo
Clima
Il tempo meteorologico
Il clima è l’insieme delle
viene definito come lo
statistiche di un ensemble di
stato completo
tutti gli stati istantanei
Climate is what
you expect,
dell’atmosfera ad un
dell’atmosfera durante un
you get..
determinatoweather
istante. is what
certo periodo
di tempo. Una
Predire il tempo significa previsione climatica si occupa
prevedere un tale stato
di determinare come tale
(istantaneo) con un certo statistica evolve (cambia)
anticipo.
durante il corso del tempo.
Predicibilità e previsioni
di primo e secondo tipo
Dato uno stato atmosferico (e/o oceanico) ad un certo istante
fissato, e una qualche legge del moto deterministica, si parla
di predicibilità/previsione di primo tipo quando si è
interessati alla previsione dell’evoluzione temporale delle
singole traiettorie del sistema. Tali previsioni sono
problemi ai valori iniziali.
Esempio: Atmosfera: previsioni del del tempo; Oceano:
previsioni stagionali dello stato di ElNino
Dato un sistema soggetto a variazioni della forzatura
esterna, si parla di predicibiltà del secondo tipo quando si
vuole prevedere come variano le proprietà statistiche del
sistema al variare di un qualche parametro esterno. Tali
previsioni non dipendono dai valori iniziali. Esempio: Previsioni
delle variazioni climatiche dovute a fattori esterni di origine
sia naturale (radiazione solare, eruzioni vulcaniche..) che
antropica (variazione della composizione atmosferica dovuta
alle attività umane).
I modelli prevedono come cambia la
“statistica”
Ondata di caldo estate 2003: (a) anomalia di temperatura di Giugno-LuglioAgosto rispetto alla media 1961-90. (b) Temperature estive medie in Svizzera
durante il periodo 1864-2003. (c) Temperature simulate usando un modella di
clima regionale nel periodo 1961-90. (d) temperature simulate con lo stesso
modello nel periodo 2071-2100 per uno scenario A2
Famiglie di possibili Scenari Futuri
per i prossimi 100 anni
Le previsioni sono state fatte sulla base di 6 possibili famiglie di
scenari futuri (ogni famiglia corrisponde(rebbe) alla realizzazione di un
diverso tipo di sviluppo socio-politico-energetico-economico)
A1(A1F1, A1T e A1B): Sono famiglie che descrivono un mondo
globalizzato in rapidissimo sviluppo e bilanciamento delle differenze nel
reddito pro-capite fra le diverse regioni, A1 si divide in 3 a seconda
delle fonti di energia che prendono piede (fossile,alternativa, entrambe)
A2 rappresenta una famiglia di mondi il cui sviluppo è più lento, c’è più
regionalizzazione e meno crescita tecnologica.
Gli scenari B sono quelli più ecologici: B1 è come A1, ma con un rapido
cambiamento nelle strutture economiche verso un’economia di
informazione e servizi, una maggiore equità, ma nessuna iniziativa pro
clima.
B2 pone l’enfasi su soluzioni economiche locali, un livello intermedio di
sviluppo economico, protezione ambientale ed equità con la popolazione
sempre in crescita.
Gli scenari con emissioni minori sono B1,B2 e A1T.
Simulazione del sistema climatico e delle sue variazioni
La risoluzione
corrente dei modelli
atmosferici è 250
Km in orizzontale,
1K in verticale. Per
l’oceano 125-250
Km in orizzontale e
200-400 m in
verticale.
Andamento della temperatura superficiale globale
media: osservato e proiettato nel futuro
Proiezioni di variazioni di temperatura
Proiezioni delle variazioni di temperatura superficiale per i periodi 2020-2029 e
2090-2099 rispetto al periodo di riferimento 1980-1999. I riquadri al centro
e a destra si riferiscono alla distribuzione geografica della variazione della
temperatura superficiale media quale calcolata considerando la media dei
risultati dei modelli di clima nel caso di tre possibili scenari (B1, A1B, e A2).
Sulla sinistra sono mostrate le distribuzioni di probabilità che rappresentano
l’incertezza nella proiezione della temperatura superficiale media.
Climatologia della precipitazione in Dic-Gen-Feb e Giu-Lug-Ago. Osservazioni (in alto), simulazioni del
clima attuale (al centro) e Proiezioni della variazione (in basso) secondo lo scenario A1B per la media
del periodo 2090-2099 rispetto alla media periodo di riferimento 1980-1999. Le proiezioni sono il
risultato della media di un multimodel ensemble. Le variazioni sono registrate soltanto quando almeno il
66% dei modelli sono concordi sul segno del cambiamento. Le aree ombreggiate sono quelle dove
almeno il 90% dei modelli danno una variazione dello stesso segno.
Proiezioni di variazioni di temperatura superficiale e precipitazione per il periodi
2080-2099 rispetto al periodo di riferimento 1980-1999. Si tratta della media
delle integrazioni di 21 modelli regionali di clima per lo scenario A1B. I riquadri
al centro e a destra si riferiscono rispettivamente a inverno e estate, a
sinistra la media annuale. Ultima riga: numero di modelli che prevedono un
aumento della precipitazione.
Considerazioni finali
Le previsioni climatiche sono possibili in linea di principio. In
particolare la natura caotica del sistema climatico, sebbene
escluda previsioni dettagliate sul lungo periodo non impedisce
previsioni di II tipo. (Così anche se non possiamo prevedere
come sarà il tempo il 1 Gennaio del 2040, potremmo forse essere
capaci di dire se la probabilità di avere pioggia persistente in
quel periodo sarà molto diversa da quella presente).
I cosiddetti ‘Earth System Models” sono in grado di riprodurre
in maniera soddisfacente l’evoluzione della temperatura
superficiale media terrestre durante il XX secolo solo se sono
inserite nei modelli sia la forzante naturale (variazione energia
solare incidente e eruzioni vulcaniche) che la forzante antropica
(emissioni gas serra e areosol).
Considerazioni finali
Le previsioni per il futuro (eseguite con questi stessi modelli e
fatte sulla base di possibili scenari di emissione corrispondenti a
possibili scenari di sviluppo socio-economico) prevedono un
aumento della temperatura maggiore sulle piattaforme
continentali e alle alte latitudini.
Le previsioni delle variazioni di precipitazione sono alquanto
preoccupanti per quanto riguarda l’area Euro-Mediterranea. Si
prevede infatti un deficit di pioggia sia in inverno che in estate
(fino al 40% in estate).
Nuvole e Orologi
Of clouds and clocks Karl Popper (1965)
Rappresentano sistemi fisici Rappresentano sistemi “which
“highly irregular, disorderly, and are regular, orderly and highly
more or less unpredictable”
predictable in their behavior”
Tesi centrale del determinismo à la Laplace:
“TUTTE LE NUVOLE SONO OROLOGI”
Tradotto in termini meteorologici:
…ovvero
la differenza
fra nuvole
e orologicon
nondati
si
…se
avessimo
un modello perfetto,
inizializzato
perfetti
ottenuti
attraverso
una rete
basa sulla
loro natura
intrinseca,
ma osservativa
sulla nostraa
risoluzione
infinita,
integrato
su
un
computer
ignoranza.
sapessimo
nuvole
tanto
infinitamente Se
potente,
saremmo delle
in grado,
in linea
di
principio,
di produrredegli
una orologi,
previsionele perfetta
quanto sappiamo
nuvole
valida
per un
periodo
illimitato
di tempo…
sarebbero
tanto
predicibili
quanto
gli orologi…
“…one flap of a sea-gull’s wing may forever
change the future course of the weather…”
Edward Lorenz (1963)
…in realtà sappiamo (Lorenz 1963,
1969) che il comportamento di
alcuni sistemi dinamici e in
particolare di un sistema fisico che
possiede più scale di moto quale
l’atmosfera non può essere previsto
indefinitamente nel tempo. Esiste
cioè un “orizzonte della previsione”
determinato tipicamente dalla vita
media dei fenomeni più energetici.
Nel caso del tempo meteorologico
alle medie latitudini esso coincide
grosso modo con il tempo di vita
medio di un ciclone extra-tropicale:
una settimana (al massimo due).
Lorenz (1963): “Deterministic non periodic flow”:
scoperta dell’esistenza di sistemi deterministici che
ammettono soluzioni non periodiche instabili.
Conseguenza: esiste un limite
di
predicibilità
intrinseco
dovuto al fatto che due
traiettorie che partono molto
vicine dopo un tempo assai
breve divergono e dopo un
certo intervallo di tempo
caratteristico
risulta
impossibile risalire alla loro
origine comune. Quali sono gli
ingredienti
essenziali
che
danno luogo a questo fenomeno
di “sensibilità alle condizioni
iniziali”?
INSTABILITÀ E
NON-LINEARITÀ
La predicibilità varia localmente sull’attrattore di Lorenz
Ensemble prediction 1
Probabilità di una
transizione 100%
Variabilità del tasso di crescita
dell’errore: blu: decadimento; verde:
crescita bassa; giallo/viola: crescita media;
rosso: crescita alta.
Ensemble prediction 2
Ensemble prediction 3
Palmer 1993
Figura tratta dalla tesi di laurea di Alberto Carrassi 2001
Probabilità di una
transizione 40%
Caso totalmente
impredicibile
* Si definisce ensemble prediction un insieme di stati iniziali tutti all’interno della stessa
regione dello spazio delle fasi di cui si segue l’evoluzione nel tempo
Come nel modello di Lorenz anche in atmosfera la
predicibilità dipende dalle instabilità locali del flusso
Spaghetti plots: Il grado di divergenza delle isolinee della Z500 rappresenta un
indice del potenziale tasso di crescita dell’errore.
Esempio di Ensemble Prediction System (EPS) all’ECMWF
Kalnay et al. 2002
Esempio di Ensemble
Prediction System a NCEP
Buizza et al. 2002
Predicibilità alta
Predicibilità bassa
Regimi di circolazione
Considerando scale temporali di qualche giorno, il
problema delle previsioni del tempo nelle regioni
extratropicali può essere pensato concettualmente come
la previsione di disturbi di tipo baroclino e del tempo
meteorologico ad essi associato ("weather systems").
D'altra parte la circolazione atmosferica extratropicale
durante la stagione fredda è contraddistinta da un certo
grado di organizzazione su scale temporali dell'ordine dei
10 giorni. In altre parole l'atmosfera presenta spells of
weather caratterizzati dal succedersi di weather systems
più o meno dello stesso tipo oppure da periodi estesi
caratterizzati dall'assenza di weather systems.
La circolazione atmosferica alle medie latitudini su scala
planetaria è caratterizzata da “regimi di circolazione”,
ovvero strutture di carattere quasi-stazionario (nello
spazio) e persistente (nel tempo). La persistenza
temporale di un singolo regime è dell’ordine di 10 fino a
30 giorni (più lunga rispetto a quella di un singolo
weather system), mentre le transizioni fra un regime e
l’altro sono veloci (1-5 giorni), cioè avvengono su una
scala temporale confrontabile con quella di un singolo
weather system.
Corti et al. 1999
Regimi e transizioni sull’attrattore di Lorenz
Transizioni
La presenza di due scale di moto è illustrata
nel modello di Lorenz che può essere
considerato anche in questo contesto un
prototipo per gli studi teorici sulla dinamica
atmosferica.
Il sistema di Lorenz ha in comune con
l’atmosfera, oltre all’esistenza dei regimi,
anche l’alto grado di impredicibilità associato
alle transizioni tra un regime e l’altro
L’attrattore di Lorenz ha una struttura a
regimi (come l’atmosfera) ed inoltre la
predicibilità (del primo tipo) varia localmente
sull’attrattore stesso. Ciò implica che un
forcing (piccolo) applicato è realmente
percepito (attivo) solo in certe porzioni dello
spazio delle fasi. .
Regimi
lunghi
Regimi
brevi
F
Forzatura esterna costante
Climate Change nel modello di Lorenz
Predicibilità di II tipo: Vogliamo sapere come cambia la statistica del
sistema in presenza di un fattore esterno in grado di alterarla
Funzione densità di probabilità del
modello di Lorenz sul piano X-Y. Ci sono
due massimi equiprobabili centrati sui
centroidi dei regimi.
 Fx
 Fy
Funzione densità di probabilità del
modello di Lorenz forzato. La frequenza
di uno dei regimi è molto più alta, ma la
posizione relativa dei due massimi è
rimasta inalterata.
..quindi le variazioni locali di predicibilità di I tipo sono
importanti anche per la predicibilità di II tipo...
Se quanto imparato sul sistema di Lorenz fosse applicabile
tout court anche all’atmosfera (Prospettiva dinamica nonlineare (Palmer 1993;1999)) si potrebbero formulare le
seguenti proposizioni:
L’impatto di una qualche forzatura esterna di piccola entità
sull’atmosfera verrà percepita in quei periodi/regioni in cui la
predicibilità dell’atmosfera è scarsa.
La risposta a una tale forzatura sarà principalmente
determinata da variazioni nella frequenza dei regimi naturali
di circolazione
La struttura geografica di tali regimi risulterà relativamente
non influenzata da tale forzatura
Frequenza dei regimi di circolazione e recente
cambiamento climatico
Funzione densità di probabilità relativa ai 4 regimi
(a) Usando tutti i dati relativi al
periodo considerato [1949-1994
(b) Come in (a), ma eliminando
gli inverni caratterizzati da forti
eventi di El Nino o La Nina;
Corti et al. 1999
(c) Come in (a) ma usando i dati
relativi al periodo 1949-1971
(d) Come in (a) ma usando i dati
relativi al periodo 1972-1994