Climate Lab – Fatti e Dati in Materia di Clima

Tra la fine del 2015 e l’inizio del 2016, poco dopo la fine della COP21 di Parigi, abbiamo messo a punto un documento pubblicato nella sua interezza (e scaricabile qui in vari formati) con il titolo “Nullius in Verba, fatti e dati in materia di clima”. L’idea è nata dall’esigenza di far chiarezza, ove possibile e nei limiti dell’attuale conoscenza e letteratura disponibili, in un settore dove l’informazione sembra si possa fare solo per proclami, quasi sempre catastrofici.

Un post però, per quanto approfondito e per quanto sempre disponibile per la lettura, soffre dei difetti di tutte le cose pubblicate nel flusso del blog, cioè, invecchia in fretta. Per tener vivo un argomento, è invece necessario aggiornarlo di continuo, espanderlo, dibatterle, ove necessario, anche cambiarlo. Così è nato Climate Lab, un insieme di pagine raggiungibile anche da un widget in home page e dal menù principale del blog. Ad ognuna di queste pagine, che potranno e dovranno crescere di volume e di numero, sarà dedicato inizialmente uno dei temi affrontati nel post originario. Il tempo poi, e la disponibilità di quanti animano la nostra piccola comunità, ci diranno dove andare.

Tutto questo, per mettere a disposizione dei lettori un punto di riferimento dove andare a cercare un chiarimento, una spiegazione o l’ultimo aggiornamento sugli argomenti salienti del mondo del clima. Qui sotto, quindi, l’elenco delle pagine di Climate Lab, buona lettura.

  • Effetti Ecosistemici
    • Ghiacciai artici e antartici
    • Ghiacciai montani
    • Mortalità da eventi termici estremi
    • Mortalità da disastri naturali
    • Livello degli oceani
    • Acidificazione degli oceani
    • Produzione di cibo
    • Global greening

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Contenuti a cura di Luigi Mariani e revisionati in base ai commenti emersi in sede di discussione e per i quali si ringraziano: Donato Barone, Uberto Crescenti, Alberto Ferrari, Gianluca Fusillo, Gianluca Alimonti, Ernesto Pedrocchi, Guido Guidi, Carlo Lombardi, Enzo Pennetta, Sergio Pinna e Franco Zavatti.

Le piogge in 15 bacini fluviali della Gran Bretagna

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Le piogge in 15 bacini fluviali della Gran Bretagna

I ricercatori dell’Agenzia Ambientale (EA, Environment Agency for England and Wales, Bristol) hanno creato le serie storiche di piovosità media riferita a 15 bacini fluviali di Inghilterra e Galles di cui alla figura 1, a margine di un’attività modellistica volta a stimare deflussi fluviali in m3/s. Le serie sono relative al periodo 1850-2002 anche se non tutte arrivano a coprirlo completamente e sono state scaricate dal sito CRU (Climate Research Unit) nel quale sono anche riportati i dati ricostruiti del deflusso dei fiumi, che qui non ho considerato.

Fig.1: carta dei bacini fluviali utilizzati nel rapporto EA, con indicata la posizione delle stazioni di misura del flusso usate per il confronto tra il modello di flusso e le osservazioni.

Fig.2: La carta, di fonte NOAA, rappresenta la climatologia media della pressione al suolo sull’Europa per il periodo 1981-2010. In giallo è evidenziata l’area in cui le isobare sono più ravvicinate e dunque le correnti occidentali (westerlies) sono più intense.

Per prima cosa è bene definire cosa intendo con “evento estremo”: di ogni serie pluviometrica (del tipo di quella di figura 3) ho calcolato alcuni parametri statistici (disponibili nel sito di supporto qui), tra cui media e deviazione standard (ds). Ho quindi definito come eventi estremi i due livelli di precipitazione: livello≥(media+1ds) e livello≥(media+2ds), estraendo dai file i dati che soddisfano i due criteri. Un esempio di questa estrazione è in figura 4 mentre i relativi file numerici si trovano nel sito di supporto.

Fig.3: Un esempio del dataset di partenza, per il fiume Wye. La riga verde è il fit lineare dei dati. Il valore medio e la deviazione standard sono 87.14 e 47.67 mm, rispettivamente.

Fig.4: Esempio di estrazione dei valori estremi per il fiume Wye. In questo caso i valori limite (media + 1 e 2 σ) sono 134.81 e 182.48 mm, rispettivamente.

Dai dati estremi ho derivato gli istogrammi (il numero di eventi per bin) su intervalli temporali (bin) di 5 e 10 anni. Ho usato gli intervalli di 5 anni per i dati maggiori o uguali a 1 σ e 10 anni per quelli maggiori o uguali a 2 σ.
Un esempio di istogrammi (sempre per il fiume Wye) e del loro fit lineare è in figura 5.

Fig.5: Istogramma di frequenza degli eventi pluviometrici estremi per il bacino del fiume Wye. In alto il numero di eventi con livello ≥1σ e in basso il numero di eventi con livello ≥2σ. I rispettivi fit lineari (linea rossa) non comprendono l’ultimo bin (2000-05 e 1995-05), incompleto, dato che i dati si fermano al 2002.

Dalla tabella che condensa i risultati dei fit degli istogrammi si può estrarre, come una sorta di riassunto, la frequenza delle pendenze positive, negative e nulle, ottenendo:

Tabella 1: Sommario delle pendenze dei fit lineari degli istogrammi.
Isto 5 anni Isto 10 anni
9 pendenze negative 6 pendenze negative
6 pendenze positive 8 pendenze positive
0 pendenze nulle 1 pendenza nulla

I nuovi dati
Visto che le serie su cui avevo lavorato hanno fine nel 2002 e che non ho trovato dati più recenti né sul sito CRU né su quello NRFA, mi sono deciso a scrivere a quest’ultima agenzia che mi ha molto cortesemente fornito le loro serie pluviometriche mensili, relative al periodo 1956-2017 e riferite agli stessi bacini. Mi hanno chiesto anche di non diffondere i dati originali e a tale disposizione mi sono attenuto, per cui non li troverete sul sito di supporto di questo post.

Confronto tra le serie CRU e NRFA

Ho confrontato le due serie, per il fiume Wye, in figura 6 e noto che si sovrappongono piuttosto bene; il grafico delle differenze mostra che i dati NRFA sono sistematicamente superiori a quelli CRU, in media, di 9 millimetri, una quantità molto piccola.

Fig.6: Confronto CRU/NRFA per la precipitazione del fiume Wye tra febbraio 1961 e dicembre 2005. Il grafico in alto riporta i due dataset completi; il grafico in basso mostra la parte comune alle due serie e, spostato di 100 mm, il grafico delle differenze (CRU-NRFA), la media e la deviazione standard. In verde la linea di differenza uguale a zero.

Il confronto (nel sito di supporto) fatto anche per i fiumi Eden e Derwent conferma le piccole differenze tra CRU e NRFA nelle parti comuni delle serie e questo fatto potrebbe spingere alla costruzione di una sola serie estesa (CRU+NRFA) per ogni fiume. Non voglio però costruire questo insieme perché

  1. Le parti sovrapponibili sono costituite da 600-800 dati mensili; l’unione significa la perdita di questi dati per una delle due serie e gettare tanti dati non mi piace.
  2. Le due serie, separatamente, costituiscono una evoluzione temporale, tra la fine della piccola era glaciale (PEG) e la salita delle temperature, che dovrebbe tradursi in una evoluzione dei fenomeni estremi, almeno secondo i modelli climatici, e, forse, in differenze negli spettri. Probabilmente questa evoluzione non sarebbe visibile nella serie-unione.

Pur non avendo intenzione di unire i due set di dati, ho verificato il comportamento dell’unione in tre casi, per i fiumi Wye, Eden e Derwent.
La serie completa e lo spettro MEM dell’insieme CRU+NRFA è riportato, per Wye, in figura 7.

Fig.7: Serie CRU+NRFA per il fiume Wye e suo spettro MEM. Da notare la presenza del massimo a 6-7 anni, il picco presente in tutte le serie, sia CRU che NRFA. Con qualche sorpresa -il massimo era stato osservato nei dati di ENSO- in questo spettro è presente un massimo a 1.11 anni, molto vicino al ciclo dell’oscillazione di Chandler (Chandler wobble) di 1.17 anni (14 mesi) dovuta al moto del Polo terrestre. Un massimo a 1.15 anni è presente nello spettro di Eden, mentre lo spettro di Derwent non mostra alcun picco in questa posizione.

Analisi dei nuovi dati
Come per le serie precedenti, anche qui riporto l’esempio del (bacino del) fiume Wye che ora viene indicato come “wye” (con l’iniziale minuscola). In generale, i fiumi di questa nuova serie si definiscono con la minuscola e con una “n” finale (come wyen) che richiama la lettera iniziale della sigla NRFA.
Rimando al sito di supporto per i grafici relativi a tutti i fiumi e per i dati derivati (come detto, non quelli originali).

Fig.8: Pluviometria mensile 1936-2017 del bacino del fiume Wye che definisce il confine Galles-Inghilterra. Questa figura può essere confrontata con la figura 1.

L’estrazione dei valori maggiori o uguali a media più 1σ e 2σ è in figura 9.

Fig.9: Valori pluviometrici del fiume Wye che superano la media più 1 e 2 σ. In questo caso i limiti sono 133.58 e 158.25 mm, rispettivamente.

Gli istogrammi, sempre con il criterio di bin di 5 e 10 anni sono mostrati nella figura successiva e, per il Wye, mostrano in media una frequenza invariata di precipitazioni estreme nel periodo 1936-2017.

Fig.10: Istogramma delle frequenze degli eventi “estremi” per la serie recente del fiume Wye. In questo caso i bin a 5 anni (≥1σ) mostrano una diminuzione media di 2 eventi in 56 anni, mentre i bin a 10 anni (≥2σ) mostramo un aumento medio di circa 1 evento sullo stesso periodo; in pratica una costanza delle precipitazioni.

Ripetendo in tabella 2 il riassunto di tabella 1, si vedono importanti cambiamenti nella variazione della frequenza delle piogge estreme.

Tabella 2: Sommario delle pendenze dei fit lineari degli istogrammi per i dati NRFA
Isto 5 anni Isto 10 anni
2 pendenze negative 0 pendenze negative
12 pendenze positive 14 pendenze positive
0 pendenze nulle 0 pendenza nulla

Cioè una pendenza positiva nella quasi totalità dei casi e quindi una netta tendenza all’aumento dei fenomeni estremi nella pluviometria di Inghilterra e Galles negli anni più recenti.

Gli spettri MEM dei due gruppi di dataset
Lo scopo principale di questo post non è l’analisi spettrale. Per questo, e per non appesantire ulteriormente il lavoro, non riporto alcun esempio di spettri, rimandando al sito di supporto. Qui mostro la tabella 3 nella quale si elencano alcuni intervalli, in anni, in cui sono presenti massimi spettrali e si valuta la presenza di ognuno di questi massimi nelle 30 serie disponibili. Non sono gli unici intervalli presenti (ad esempio manca 20-22 anni) ma questi mi sono sembrati i più significativi.

Tabella 3: Sommario della frequenza di alcuni massimi spettrali. “x” si riferisce alle serie CRU e “o” alle serie NRFA (più recenti); “~” indica un massimo presente ma molto debole. Gli intervalli sono in anni
# Nome 70-80 40-50 18-20 6-7 5-5.5 4
1 Wye x x o x o x x o
2 Exe x x o x o x o x ~
3 Ed1 x x x o x x
4 Ed2 x x o x o x o x
5 Tyn x ~ x o x o x x
6 Tee x o x o x o x
7 Whf x o x o x x
8 Wns x o x o x x
9 Thm x x o x o x o x
10 Ous x x o x o x o x
11 Med x x ~ ~ x o x x o
12 Ich x x o x o x x ~
13 Tef x x o x o x o x o
14 Dee x x x o x o x o x o
15 Der x x o x o x o x o
Somma 5 0 10 0 15 14 15 15 15 8 15 7

 

Dalla tabella si vede che

  • i periodi più lunghi sono presenti in un terzo dell’insieme CRU e in nessuna serie di NRFA;
  • i periodi 40-50 anni sono presenti in 2/3 di CRU e non sono presnti in NRFA;
  • i periodi 18-20 e 6-7 anni sono presenti in tutte le 30 serie (tranne Ed1 di NRFA);
  • i periodi 5-5.5 anni sono presenti in tutte le serie CRU e in 8 serie NRFA;
  • il periodo 4 anni è presente in tutte le serie CRU e in 7 serie NRFA.

Quindi sembra che i periodi veramente importanti in questo caso siano 18-20, 6-7 e parzialmente 5-5.5 anni.
Non si può fare a meno di ricordare che il periodo di 18.6 anni (ciclo nodale della Luna, vedere anche i commenti di Gianni a questo post su CM) è stato trovato da Agosta (2014) nelle piogge del centro-sud argentino e il fatto che qui sia uno dei due massimi spettrali comuni a tutte le serie in entrambi i periodi di tempo in esame, rafforza l’idea che questo picco sia generato da cause esterni, data la globalità osservata.

Ho ricevuto dal dottor Agosta i dati numerici per l’indice SRI (summer rainfall index) che lui ha usato e l’analisi di questi dati sarà l’argomento di un prossimo post.

Ho anche avuto modo di leggere il lavoro di Diodato et al., 2020, relativo alla tempestosità nel bacino del Po su un arco di 1200 anni nel cui spettro wavelet si vedono massimi a 18-20 e 6-7 anni che mostrano variazioni di potenza nel tempo, e che confermano i massimi spettrali trovati qui.

Conclusioni

Le considerazioni conclusive sono racchiuse nella tabella 1: c’è una sostanziale uniformità tra le pendenze negative e positive dei fit lineri degli istogrammi di frequenza (numero di eventi “estremi” rispetto alla successione di due intervalli temporali, di 5 e 10 anni). Non è possibile quindi attribuire a un qualsivoglia fenomeno globale, ad esempio global warming o aumento di CO2 di origine antropica e conseguente loro influenza sui fenomeni estremi, tendenze che nei dati non sono presenti. Pur non avendo particolari conoscenze di meteorologia, penso che la variabilità osservata nei regimi pluviometrici di Inghilterra e Galles possa essere attribuita alla cadenza delle perturbazioni atlantiche che investono le Isole Britanniche e, in parte, alle caratteristiche orografiche dei territori (e quindi a fenomeni locali).

La tabella 2 dei dati più recenti descrive tuttavia una situazione nettamente diversa: la quasi totalità dei bacini mostra pendenze positive (anche qui non faccio considerazioni su “quanto” una pendenza possa essere positiva o negativa; valuto solo il segno), cioè si evidenzia un aumento dei fenomeni estremi -su tutti i fiumi del sottoinsieme utilizzato- compreso tra 4 e 8 eventi sul periodo di circa 60 anni, e questo fatto è indiscutibile e statisticamente significativo.

È però discutibile la causa dell’aumento delle piogge: infatti, tra la situazione variegata del periodo più lontano da noi e quella netta del periodo più recente c’è una discrasia (condizione di squilibrio, stato di caos). In condizioni di aumento continuo di temperatura dovuta alla CO2 prodotta dalle attività umane (questo non è vero: le serie di temperatura globale mostrano varie stasi/diminuzioni e aumenti con un ritmo che non segue l’aumento della CO2) si sarebbe dovuta osservare anche una continuità nell’aumento degli eventi estremi, ma non ne abbiamo una traccia decisa.

Ancora una volta, malgrado la mia bassa competenza in meteorologia, mi sembra più serio pensare, come causa dei fenomeni osservati, a variazioni nella circolazione atmosferica (ancora a fenomeni naturali, quindi), con tutte le loro fluttuazioni.
Ad esempio, mi viene in mente lo shift climatico del 1986-87 (Mariani et al., 2012; Reid et al., 2016), anche se non mi sento in grado di dettagliare ulteriormente. A proposito dello shift, Mariani scrive:

This paper is focused on European surface air temperature in the period 1951–2010. Analysis of this dataset identified breakpoints that define two homogeneous sub-periods: 1951–1987 and 1988–2010″, mentre Reid: “… we confirm that the 1980s regime shift represented a major change in the Earth’s biophysical systems from the upper atmosphere to the depths of the ocean and from the Arctic to the Antarctic, and occurred at slightly different times around the world.

Mi sembra un buon candidato per una variazione del regime pluviometrico nelle Isole Britanniche anche se probabilmente non é l’unico.

•• Ho molto apprezzato i commenti di Luigi Mariani che hanno reso questo post più leggibile.

Bibliografia

 

  • Eduardo Andres Agosta. The 18.6-year nodal tidal cycle and the bi-decadal precipitation oscillation over the plains to the east of subtropical Andes, South AmericaInt. J. Climatol.34, 1606-1614, 2014. https://doi.org/10.1002//joc.3787
  • Nazzareno Diodato, Fredrik Charpentier Ljungqvist, Gianni Bellocchi: Monthly storminess over the Po River Basin during the past millennium (800–2018 CE)Environ. Res. Commun2, 2020. https://doi.org/10.1088/2515-7620/ab7ee9 (disponibile testo completo)
  • L. Mariani, S. G. Parisi, G. Cola & O. Failla. Climate change in Europe and effects on thermal resources for cropsInt. J. Biometeorol.56,1123-1134, 2012. https://doi.org/10.1007/s00484-012-0528-8
  • Reid P.C. + altri 28 autori. Global impacts of the 1980s regime shiftGlobal Change Biology22:2, 682-703, 2016. https://doi.org/10.1111/gcb.13106 (disponibile testo completo).

 

 

Tutti i dati e i grafici CRU e i grafici NRFA sono disponibili nel sito di supporto

 

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L’incontro degli emisferi

Posted by on 06:00 in Attualità, Climatologia | 4 comments

L’incontro degli emisferi

L’amico Luigi Mariani, da alcuni mesi sta scaricando con regolarità i dati del modello CSFV2 della NOAA che ricostruisce in tempo quasi reale (oggi ci sono i dati di ieri) le temperature globali giornaliere utilizzando dati da stazioni al suolo, satelliti e radiosondaggi. ll file viene scaricato in automatico da internet per estrarre i valori di TD per celle di circa 0.2° x 0.2° lat-lon (in tutto vi sono 1548800 valori puntuali con una griglia che alla nostra latitudine è di 16×22 km). Pur trattandosi di dati di rianalisi, dopo aver fatto un po’ di verifiche, è stato possibile constatare che il modello ricostruisce con buona affidabilità l’andamento dei dati osservati puri e quindi è un ottimo strumento per analisi che diversamente sarebbe difficile fare con i dati osservati puri, che come sappiamo presentano spesso dei problemi sia di distribuzione spaziale che di continuità temporale. Del resto questo è uno degli scopi principali dei modelli di rianalisi.

I numeri, come sempre, danno spunto per delle riflessioni.

Nelle figure sotto ci sono i grafici aggiornati al 27 di questo mese.

Dal primo diagramma relativo all’Italia si nota che l’irruzione fredda di questi giorni ha portato le temperature a valori analoghi a quelli toccati al picco delle altre due irruzioni di questo inverno (30 dicembre e 7 febbraio). La linea tratteggiata rappresenta la norma, ossia la media del periodo 1999-2010 +/- 1 deviazione standard. E’ anche molto interessante vedere la progressione verso la stagione invernale, con un cambiamento avvenuto intorno al solstizio d’inverno (e poi c’è chi dice che non ci sono più le stagioni, mezze  intere che dir si voglia 😉 ). Si vede anche bene come la parte centrale della stagione sia stata effettivamente mite, con l’andamento delle temperature spesso sopra la norma. In compenso l’ultima irruzione fredda (ripetutasi poi ad inizio settimana) è scesa anch’essa ben al di sotto della norma.

La procedura d’estrazione rende per ora disponibili i dati per le seguenti aree identificate come segue:

  • WD=World;NH=North_Hemisphere;
  • SH=South_Hemisphere;
  • TP=Tropiscs(20°N-20°S);
  • EU=Europe;AF=Africa;
  • AS=Asia;AU=Australia;
  • NA=North_America;
  • South_America;
  • AC=Arctic;
  • AN=Antarctic;
  • FR=France;
  • D=Germany;
  • UK=United_kingdom;
  • GR=Greece;
  • IT=Italy;
  • RU_EU=European_Russia;
  • RU_AS=Asiatic_Russia;
  • SC=Scandinavia;
  • SP=Spain;
  • TR=Turkey;

Alcune di queste aree sono riportate nel secondo diagramma. C’è anche l’Australia, anche anche se è ormai passata di moda ora che si è smesso di parlare di incendi… si sarebbe potuto magari parlare del fatto che ha passato un’estate tutt’altro che calda, anzi decisamente fresca, ma tant’è.

Dal diagramma scopriamo ad esempio che il 7 novembre scorso le temperature medie dei due emisferi hanno toccato lo stesso valore, con trend in discesa per NH e in salita per SH; un fenomeno analogo ma con trend opposti dovrebbe capitare intorno al maggio prossimo. La questione è scontata quanto nota, tuttavia mettere in grafica l’evoluzione stagionale e il comportamento ovviamente riflesso dei due emisferi è assai interessante.

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L’inverno 2019-2020: un’eccezionalità ben poco eccezionale

Posted by on 11:52 in Attualità, Climatologia | 9 comments

L’inverno 2019-2020: un’eccezionalità ben poco eccezionale

Nel periodo scorso, i media italiani hanno ripetutamente parlato dell’inverno appena trascorso, descrivendolo come una stagione straordinariamente calda, frutto avvelenato – come ovvio – dell’ormai mitico “cambiamento climatico”. Che quella del 2019-2020 sia stata una stagione invernale mite lo hanno percepito tutti, ma, per parlarne in termini di eccezionalità climatica, bisogna che il concetto sia supportato dai dati; altrimenti, siamo alle solite parole al vento. Nel seguito viene esaminata la serie storica della T media dell’inverno, derivante dai valori termici di 27 stazioni distribuite sul tutto il nostro territorio.

La figura A mostra l’andamento della serie, assieme a quello lisciato ottenuto mediante una media mobile di periodo 3, con numerose iterazioni. Si osservano delle oscillazioni assai irregolari, con una crescita complessiva delle temperature, che pare però determinata soltanto da quanto avvenuto dopo gli anni ’80.

Sottoponendo la serie al test di omogeneità di Pettitt, essa risulta interessata, con una confidenza del 99,7%, da un change point positivo, posto nell’anno 1993.  Ne deriva quindi che, ai fini di una sua analisi statistica, tutta la serie 1952-2020 debba essere scissa in due distinte: 1952-1993 e 1994-2020 (si veda la figura B).

Per entrambe lo studio ha messo in evidenza un trend stazionario, per cui si può sinteticamente considerare che:

  • La prima oscilla attorno al valore medio di 7,5° (con una deviazione standard di 0,78°); in questo intervallo ricadono i due inverni più freddi: il 1963 e il 1981.
  • La seconda oscilla attorno al valore medio di 8,3° (con una deviazione standard di 0,84°); in questo periodo abbiamo i due estremi caldi: il 2007 e poi il 2020.

In sostanza, gli inverni degli ultimi decenni sono stati mediamente più caldi dei precedenti di 0,8°. Per quanto concerne la variabilità interannuale, non appaiono differenze degne di nota. Il 2020 è al secondo posto, dopo il 2007; la loro differenza è però molto contenuta, con una T media di 9,8° per l’uno e di 9,9° per l’altro. È perciò possibile che, lavorando con un campione più robusto di stazioni, il loro rapporto possa un po’ modificarsi. Quello che però è importante sottolineare è che il 2020 si discosta dalla media di 1,79 deviazioni standard: un dato che dimostra che si è trattato di un evento anomalo, ma certamente non eccezionale.

Chi si volesse divertire, può riprendere qualche quotidiano del mese scorso e commentare certi titoli alla luce dei dati appena presentati. Solo per fare un esempio, voglio ricordare La Nazione che il 18 febbraio riempiva tutta l’ampiezza della prima pagina con: È un inverno torrido, allarme siccità, ribadendo poi a pagina 5: Il caldo ha fatto sparire l’inverno.

NB: il post è uscito in origine sul Blog dell’autore, qui.

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‘Cause every little thing gonna be alright

Posted by on 07:00 in Ambiente, Attualità | 6 comments

‘Cause every little thing gonna be alright

Eravamo in piena tempesta economica del 2008 e, già allora, c’era chi si rallegrava del rallentamento della crescita in chiave climatica. Stiamo scoprendo, dicevano, che le emissioni si possono abbassare e che quindi esiste un’alternativa. Poi sono venuti gli anni della ripresa, abbastanza floridi per alcuni, molto più faticosi e forse neanche ancora finiti per molti altri. Però si è ripreso anche l’umore di chi, davvero con poca memoria anche recente, professa il ritorno al Medioevo per risolvere il “problema clima”.

Ora con il mondo – tutto – di fronte ad una tragica emergenza reale, tutte le emergenze virtuali dovrebbero passare in secondo piano. E invece no, ecco che ci risiamo. Il tema del clima infatti non è tra queste, non perché non sia virtuale – tutte le profezie di sventura lo sono – quanto perché, non so se con più cinismo o incoscienza, è rapidamente intervenuto il rescue team, come lo chiama sempre su queste pagine Massimo Lupicino, cioè quella compagine assai liquida che interviene a sistemare le cose ogni volta che vacilla il castello del clima di sventura. E l’intervento, quasi sempre, consiste nel rincarare la dose, sia mai che si possa prendere coscienza del fatto che sarebbe ora di finirla di inseguire soluzioni distopiche a problemi assai complessi.

E così, mentre alcuni noti promoter del disastro continuano facendo finta di nulla, altri, quelli del team, si rallegrano del fatto che il lockdown in Cina prima, in Italia poi e nel resto del mondo a seguire, stia dimostrando come si possa vivere diversamente abbattendo drasticamente la nostra impronta. Addirittura, le migliaia di morti reali di oggi, compenserebbero i non morti di domani causati da ipotetici impatti climatici. Ho letto un tweet in cui si argomentava che l’emergenza attuale si sta affrontando diversamente da quella climatica perché tangibile, mentre agli stermini di massa del clima è difficile credere. E ti credo!

E non fanno eccezione le riflessioni sugli inquinanti atmosferici, che con il clima non hanno tra l’altro nulla a che fare, ma che stiamo scoprendo essere condizionati da fattori ben diversi da quelli per cui ci siamo “impegnati” sin qui. Uno fra tutti: le auto sono quasi tutte ferme e il particolato non diminuisce gran che. Ma il tuo diesel Euro6 pagato una fortuna puoi comunque dartelo sui denti…

Che poi si spera presto ma Dio sa quando, a lockdown terminato non ci sarà welfare che tenga per far fronte all’ondata di impoverimento e impatto sulla salute (e quindi sulla vita) delle persone poco conta, il clima sarà salvo.

Ora, con il clima e il rapporto che l’uomo ha con esso da sempre che è un tema e un problema reale (tanto per far ingoiare l’insulto di negazionista a chi lo avesse pronto), questa gente fa davvero pena, e anche un po’ ribrezzo. Già, perché, approfittare di tragedie reali per portare avanti la propria agenda strampalata suscita questo. Proprio come tutti quelli, compreso qualche climatologo della domenica in smart working domestico e quindi al lavoro anche di lunedì, che in questi giorni si sentono in diritto/dovere di dispensare consigli anche in materia di pandemie, sciorinando dotte spiegazioni di correlazione con le temperature di mezzodì. Da non perdere poi il pentalogo dei gggiovani di Fridays For Future e, addirittura comica la rinuncia alla piazza degli invasati di Extinction Rebellion che, convinti di dover morire di clima, non escono di casa per non beccarsi il Covid-19.

Per parte mia, anzi, nostra, dal Villaggio Di Asterix, arrivano due consigli soli: #iorestoacasa e #andràtuttobene!

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Ambiente, Clima e Malattie infettive – Alcune riflessioni storiche

Posted by on 07:00 in Ambiente, Attualità, Climatologia | 19 comments

Ambiente, Clima e Malattie infettive – Alcune riflessioni storiche

Premessa

L’epidemiologia delle malattie infettive (Kaslov, 2014) si occupa da un lato delle circostanze che provocano il verificarsi di un’infezione e di una malattia all’interno di una popolazione (umana, animale, vegetale) e dall’altro dei fattori che influenzano frequenza, intensità, diffusione e distribuzione nello spazio e nel tempo di infezioni e malattie. L’infezione è l’ingresso e la moltiplicazione di un patogeno in un organismo ospite mentre la malattia è una risposta dell’ospite all’infezione che sia sufficientemente rilevante da dar luogo a un insieme riconoscibile di sintomi. Il verificarsi o meno dell’infezione, il manifestarsi o meno della malattia e la relativa intensità:

  1. Dipendono dal tipo di patogeno, dal meccanismo d’ingresso nell’ospite, dalla quantità d’inoculo e dalla suscettibilità dell’ospite, a sua volta funzione dell’età, dello stato sanitario all’atto dell’infezione, del background genetico e dello stato del sistema immunitario
  2. Sono influenzati dai fattori ambientali che regolano sia l’esposizione al patogeno sia la suscettibilità intrinseca e il comportamento dell’ospite. In sostanza vige il modello a triangolo che descrive l’interazione patogeno-ambiente-ospite (Scholthof, 2007) e in cui l’ambiente agisce sia sulla virulenza del patogeno sia sulla suscettibilità dell’ospite (figura 1). Del modello a triangolo esistono diverse versioni come ad esempio quella proposta da Fuhrmann (2010) e da esso emerge in modo immediato l’interesse ad analizzare come il clima[1], componente essenziale dell’ambiente, possa influenzare le malattie infettive.

Giova anche rilevare che l’epidemiologia come tutte le scienze galileiane si fonda su dati osservativi riferiti alla presenza dell’agente patogeno e della malattia in una popolazione e su modelli matematici a scopo interpretativo e predittivo. Per l’applicazione dei modelli è essenziale conoscere due fattori  (Epicentro, 2009; Quan-Hui Li uet al., 2018) e cioè:

  • Il tasso netto di riproduzione di un’infezione R0, che è il numero medio di nuovi casi provocati da ogni caso in una popolazione completamente suscettibile alla malattia. Si noti ad esempio che per valori di R0 superiori a 1 (ogni caso infetta più di un’altra persona) l’epidemia proseguirà nella sua fase espansiva mentre per valori di R0 inferiori all’unità l’epidemia è destinata a regredire.
  • Il tempo di generazione (Tg) e cioè l’intervallo che intercorre tra l’inizio dell’infettività del caso primario e quella del caso secondario.

Da osservare inoltre che nel contesto epidemiologico i termini di endemia, epidemia e pandemia attribuiti a una malattia hanno un preciso significato.

La conoscenza più o meno dettagliata degli aspetti epidemiologici sopra delineati va ovviamente ad improntare le misure di profilassi e cura a fonte delle svariate malattie infettive che colpiscono l’uomo, gli animali e i vegetali.

Figura 1 – Relazioni fra ambiente, ospite e patogeno. L’ambiente (nel quale un ruolo di rilievo lo hanno le condizioni meteo-climatiche) influenza sia la virulenza del patogeno sia la suscettibilità dell’ospite.

Alcune epidemie antiche

Le grandi epidemie dell’antichità ci parlano ancor oggi in modo potente attraverso testi di storici, medici, letterari e naturalisti.

A titolo di esempio si può anzitutto ricordare la peste[2] di Atene per la quale ci rimane il resoconto fattone dal generale e storico ateniese Tucidide nella Guerra del Peloponneso e poi ripreso nel De rerum natura di Lucrezio. A inizio maggio del 430 a.C., l’epidemia colpì Atene che fu poi assediata da Sparta durante la guerra del Peloponneso (431-404 a.C.). L’epidemia ebbe due picchi di mortalità nell’estate del 428 a.C. e nell’inverno del 427-426 a.C. durando in tutto 4,5-5 anni: la maggior parte della popolazione fu infettata e morirono forse 75.000 – 100.000 persone, il 25% della popolazione della città. Tucidide evidenzia come sintomi principali le eruzioni cutanee, la febbre alta e la diarrea ed evidenzia che l’epidemia si muoveva su un terreno vergine, con alti tassi d’infezione e decorso invariato in persone di età, sesso e nazionalità diverse (lo stesso statista Pericle ne morì). Nonostante la puntuale descrizione di Tucidide, sulla causa di tale epidemia non vi sono ancor oggi certezze e Littman (2009), oltre a sottolineare che l’epidemia si originò in Etiopia e si diffuse poi in tutto il Mediterraneo, ipotizza come cause più probabili il tifo, le malattie virali, la peste e il vaiolo mentre il morbillo e un’epidemia esplosiva da streptococco appaiono candidati assai meno probabili. Sempre Littman segnala anche che nel 2001 fu scoperta una fossa comune degli anni della peste e che il DNA di tifo microbico antico (Salmonella enterica serovar Typhi) è stato estratto da 3 scheletri ma poiché il tifo era endemico nel mondo greco questa non è da considerare come prova.

La peste vera e propria è dal canto suo provocata dal batterio Yersinia pestis, che ha come ospite piccoli mammiferi come ad esempio il topo nero (Rattus rattus) e infetta l’uomo attraverso insetti ematofagi (soprattutto pulci). La peste nelle due forme (bubbonica e polmonare) non è a tutt’oggi ancora del tutto debellata, come ci rammenta la World Heath Organization (WHO) e anche se gli strumenti di cura sono molto progrediti la mortalità è tuttora elevata: secondo WHO dal 2010 al 2015 a livello mondiale si sono verificati 3248 casi con 584 decessi. Per la presenza della malattia sono essenziali condizioni ambientali favorevoli alla presenza di piccoli mammiferi (in primis roditori quali i topi) e di loro parassiti ematofagi in grado di attaccare anche l’uomo. Questo spiega anche il fatto che i casi di peste siano oggi concentrati in Africa, Asia e Sud America e secondo WHO i tre paesi con più casi sono la Repubblica Democratica del Congo, il Madagascar e il Peru. In particolare in Madagascar i casi di peste bubbonica sono presenti tutto l’anno nel periodo che va da settembre ad aprile e che nel paese coincide con la stagione delle piogge.

A livello storico si devono sicuramente a Yersinia pestis:

  • La peste giustinianea che colpì Bisanzio nel 542 d.C. e che è narrata da Procopio di Cesarea (Spyrou et al., 2018).
  • La grande peste che giunse dall’oriente in Europa nel 1347 uccidendo più del 30% della popolazione europea (Gensini et al., 2004) e che in campo letterario si lega ad esempio alla morte della Laura di Petrarca e alla vicenda che fa da sfondo al Decameron di Boccaccio.
  • La peste che infuriò in Italia nel 1630 e che a Milano causò 60.000 morti, circa la metà della popolazione (Cipolla C.M., 2005) e che è nota come peste manzoniana per il racconto che ne fa Alessandro Manzoni nei Promessi sposi e nella Storia della colonna infame.

La peste manzoniana e il ruolo della superstizione

Figura 2 – La colonna infame monumento a memoria del processo all’untore Gian Giacomo Mora posto all’angolo tra le attuali via Gian Giacomo Mora e corso di Porta Ticinese a Milano. Eretta nel 1630 dal governo milanese durante la dominazione spagnola e demolita nel 1778 durante l’amministrazione austriaca di Maria Teresa d’Austria, la colonna era intesa in origine come marchio d’infamia nei confronti dei due untori come attesta l’iscrizione che essa recava: “Qui dov’è questa piazza sorgeva un tempo la barbieria di Gian Giacomo Mora il quale congiurato con Guglielmo Piazza pubblico commissario di sanità e con altri mentre la peste infieriva più atroce sparsi qua e là mortiferi unguenti molti trasse a cruda morte. Questi due adunque giudicati nemici della patria il senato comandò che sovra alto carro martoriati prima con rovente tanaglia e tronca la mano destra si frangessero colla ruota e alla ruota intrecciati dopo sei ore scannati poscia abbruciati e perché nulla resti d’uomini così scellerati confiscati gli averi si gettassero le ceneri nel fiume. A memoria perpetua di tale reato questa casa officina del delitto il Senato medesimo ordinò spianare e giammai rialzarsi in futuro ed erigere una colonna che si appelli infame Lungi dunque, lungi da qui buoni cittadini che voi l’infelice infame suolo non contamini – Il primo d’agosto MDCXXX. (Il presidente della Pubblica Sanità, Marco Antonio Monti senatore) (Il presidente dell’ecc. Senato, Giovanni Battista Trotti) (Il R. Capitano della Giustizia, Giovanni Battista Visconti)”

Nel 1630, mentre la popolazione milanese era allo stremo per effetto della pestilenza, la situazione fu aggravata dalla superstizione popolare. Accadde ad esempio che una donna, Caterina Trocazzani Rosa, denunciò Guglielmo Piazza (ex cardatore e commissario di sanità del Ducato, che il 21 giugno 1630, durante uno dei suoi giri d’ispezione nel corso dei quali egli prendeva appunti sulla condizione degli edifici rimasti vuoti o sulle condizioni di salute delle persone, camminava rasente ai muri per proteggersi dalla pioggia) accusandolo di essere un untore che diffondeva il morbo con unguenti (l’onto pestifero) applicati ai muri e alle porte delle case. Sottoposto a tortura il povero Piazza confessò che gli unguenti erano procurati dal barbiere Gian Giacomo Mora e su tale base fu imbastito un processo in cui Piazza e Mora furono accusati di essere untori. Il procedimento, condizionato dall’impiego della tortura secondo gli usi dell’epoca, terminò con la condanna a morte dei due che confessarono la propria inesistente colpevolezza pur di porre fine alle atroci sofferenze, peraltro contraddicendo più volte le loro stesse dichiarazioni. La sentenza, oltre ad una condanna a morte eseguita il 1 agosto 1630 dopo vari supplizi inflitti sfilando per le contrade della città, prevedeva l’abbattimento della casa-bottega di Gian Giacomo Mora. Al suo posto fu installata la colonna infame, a memoria perpetua delle punizioni che sarebbero toccate a chi si fosse macchiato della colpa di essere un untore. Una narrazione più ampia della vicenda la si trova in Wikipedia alla voce “Colonna infame (Milano)”.

Da notare che la superstizione relativa agli untori persistette a lungo nell’ambiente culturale italiano, tant’è vero che:

  • Nel 1713 Ludovico Muratori scriveva che «Nessun caso è più rinomato di quel di Milano, ove nel contagio del 1630, furono prese parecchie Persone, che confessarono un sì enorme delitto, e furono aspramente giustiziate. Ne esiste ivi tuttavia (e l’ho veduta anch’io) la funesta memoria nella Colonna infame posta, ov’era la Casa di quegl’inumani carnefici. Il perché grande attenzion ci vuole, affinché non si rinnovassero più simili esecrande scene»
  • Nel 1738 Serviliano Latuada, nella sua Descrizione di Milano, scriveva che «Sino dall’anno 1576, in cui precedentemente la Peste aveva fatto scempio di questi Cittadini, vi furono alcuni malnati perturbatori della comune quiete, e nemici del ben pubblico, i quali o con idea di aumentare il male contagioso, o per accrescere lo spavento nel Popolo, occultamente ungevano e facevano da altri loro partitanti ungere li catenacci, ferramenti, e cantonate delle Contrade».

Essenziale fu dunque la “Storia della colonna infame”, saggio storico di Alessandro Manzoni[3], per far si che la “Colonna infame” assurgesse a simbolo della superstizione di cui Guglielmo Piazza e Gian Giacomo Mora erano state le vittime innocenti. Oggi all’angolo fra via Gian Giacomo Mora e corso di Porta Ticinese, in luogo della colonna infame vi è una scultura in bronzo con una targa che così recita: “QUI SORGEVA UN TEMPO LA CASA DI GIANGIACOMO MORA INGIUSTAMENTE TORTURATO E CONDANNATO A MORTE COME UNTORE DURANTE LA PESTILENZA DEL 1630”.

Vale la pena ricordare questi eventi anche perché la superstizione non si ripresenta mai allo stesso modo e dunque è buona cosa esser sempre vigili.

La peste nel XX secolo

Con riferimento alla peste bubbonica, ai casi reali sopra narrati si affianca la vicenda di fantasia narrata nel  romanzo “La peste”, capolavoro dello scrittore francese Albert Camus, scritto nel 1947 e in cui l’autore immagina un’epidemia di peste nella città di Orano (nell’Algeria, allora colonia francese) affrontata con i mezzi propri della medicina degli anni ’40, utilizzando l’epidemia come sfondo su cui far muovere i personaggi del romanzo, in primis il medico Bernard Rieux che è il protagonista. Di particolare interesse è il brano che segue e che usando il termine peste in senso lato appare riferibile a qualsiasi epidemia:

La parola “peste” era stata pronunciata per la prima volta. A questo punto del racconto, che lascia Bernard Rieux dietro la finestra, si concederà al narratore di giustificare l’incertezza e la meraviglia del dottore: la sua reazione, infatti, con qualche sfumatura, fu la stessa della maggior parte dei nostri concittadini. I flagelli, invero, sono una cosa comune, ma si crede difficilmente loro quando ti piombano sulla testa. Nel mondo ci sono state, in egual numero, pestilenze e guerre; e tuttavia pestilenze e guerre colgono gli uomini sempre impreparati. Il dottor Rieux era impreparato, come lo erano i nostri concittadini, e in tal modo vanno intese le sue esitazioni. In tal modo va inteso anche com’egli sia stato diviso tra l’inquietudine e la speranza. Quando scoppia una guerra, la gente dice: “Non durerà, è cosa troppo stupida”. E non vi è dubbio che una guerra sia davvero troppo stupida, ma questo non le impedisce di durare. La stupidità è sempre presente e ce ne accorgeremmo se non pensassimo sempre e solo a noi stessi. I nostri concittadini, al riguardo, erano come tutti quanti, pensavano a se stessi e in altre parole, erano umanisti e non credevano ai flagelli. Il flagello è commisurato all’uomo, ci si dice quindi che il flagello è irreale, è un brutto sogno che passerà. Ma non passa sempre, e di cattivo sogno in cattivo sogno sono gli uomini che passano, e gli umanisti in primis, in quanto non hanno preso le loro precauzioni. I nostri concittadini non erano più colpevoli d’altri, dimenticavano di essere modesti, e pensavano che tutto era ancora possibile per loro, il che presupponeva l’impossibilità dei flagelli. Continuavano a concludere affari e a preparare viaggi, avevano delle opinioni. Come avrebbero pensato alla peste, che sopprime il futuro, i mutamenti di luogo e le discussioni? Essi si credevano liberi, e nessuno sarà mai libero fintanto che ci saranno i flagelli. E persino dopo che il dottor Rieux ebbe riconosciuto davanti all’amico suo che un gruppo di malati, senza preavviso, era morto di peste, il pericolo rimaneva per lui irreale. Semplicemente, quando si è medici, ci si è fatta un’idea del dolore e si ha un po’ più di fantasia. Guardando dalla finestra la sua città che non era mutata, appena appena il dottore sentiva nascere in sé quel lieve scoramento davanti al futuro che si chiama inquietudine. Cercava di radunarsi in mente quello che sapeva della malattia. Delle cifre gli ondeggiavano nella memoria, e si diceva che la trentina di grandi pestilenze conosciute nella storia aveva fatto quasi cento milioni di morti. Ma che cosa sono cento milioni di morti? Quando si fa la guerra, appena appena si sa che cosa sia un morto. E siccome un uomo morto non ha peso che quando lo si è veduto, cento milioni di cadaveri sparsi attraverso la storia non sono che una nebbia della fantasia. Il dottore ricordava la peste di Costantinopoli che, secondo Procopio, aveva fatto diecimila vittime in un giorno. Diecimila morti fanno cinque volte il pubblico di un cinematografo. Ecco, bisognerebbe far questo: radunare le persone all’uscita di cinque cinematografi, condurle in una piazza della città e farle morire in un mucchio per vederci un po’ chiaro. Almeno, si potrebbero allora mettere dei visi noti su quel cumulo anonimo. Ma, naturalmente, è impossibile far questo; e poi, chi conosce diecimila visi?

 

La spagnola

Non è possibile chiudere questa breve e assai parziale rassegna storica senza parlare della pandemia influenzale nota come influenza spagnola (Spanish flu), che colpì il mondo intero tra il 1918 e il 1919 e che è senza dubbio la pandemia più grave della storia recente (CDC, 2020). L’agente causale fu il virus H1N1 che presentava geni di origine aviaria. Sebbene non vi sia ancor oggi consenso universale sul luogo d’origine del virus, sappiamo che il virus si diffuse rapidamente in tutto il mondo e si stima che un terzo della popolazione mondiale fu infettata (500 milioni di persone) e che il numero di morti fu di almeno 50 milioni. In Italia il morbo colpì oltre 4 milioni e mezzo di persone, uccidendone 410.000 nel solo 1918 e 466.000 fra 1918 e 1920, un numero impressionante se si considera che all’epoca l’Italiana aveva 36 milioni di abitanti e che 600.000 erano stati i caduti italiani nella prima guerra mondiale (Fornasin et al., 2018).

La mortalità da spagnola fu molto elevata, con picchi nelle persone di età inferiore ai 5 anni, fra 20-40 anni e oltre i 65 anni. A tale riguardo occorre rilevare che l’elevata mortalità in persone di età 20-40 anni fu una caratteristica unica di questa pandemia e ad esso non fu certo estraneo il pessimo stato sanitario delle classi che avevano fatto la grande guerra, spesso combattuta in trincea in condizioni ambientali (temperatura, umidità, stato igienico-sanitario) estreme[4].

Se le proprietà che resero l’H1N1 tanto devastante non sono fin qui state ben comprese è comunque certo che l’assenza di vaccini, di antibiotici per il trattamento delle infezioni batteriche secondarie e di antipiretici (per abbassare la febbre si ricorreva ai bagni in acqua fredda, non certo privi di conseguenze collaterali) limitò di molto gli sforzi per il contenimento della malattia, anche perché le norme di profilassi (isolamento, quarantena, buona igiene personale, uso di disinfettanti e limitazioni delle riunioni pubbliche) furono applicate in modo assai disomogeneo.

I dati sopra riportati ci invitano a riflettere sulle immani sofferenze che le pandemie del passato portarono con sé e a sviluppare una maggiore consapevolezza sul piano culturale circa le conquiste di sicurezza e civiltà che le scienze mediche hanno recato a buona parte dell’umanità (Corbellini, 2015) e il ruolo positivo giocato dalle migliorate condizioni ambientali (cibo, vestiario, abitazioni salubri).

Quarantene, lazzaretti e sanatori

Figura 4 – Robert Kock, grande scienziato ottocentesco e scopritore del bacillo della tubercolosi.

Fra i metodi di profilassi più antichi delle malattie infettive vi è la pratica della quarantena, che consiste nell’evitare il contatto della popolazione sana con individui malati. L’idea di quarantena, termine italiano da cui deriva anche l’inglese “quarantine”[5], trae origine dagli studi di Ippocrate, medico greco del V secolo a.C., il quale fissò empiricamente in 40 giorni di tempo fra l’esposizione al patogeno e la manifestazione della malattia la linea di demarcazione fra le malattie acute e quelle croniche. La prima applicazione sistematica di norme stringenti di quarantena sarebbe comunque avvenuta solo secoli dopo nella veneta Ragusa (oggi Dubrovnik), ove nel 1377 l’ufficiale sanitario Jacopo da Padova introdusse la “trentina” e cioè una quarantena della durata di un mese per i bastimenti provenienti da siti infetti o sospetti di infezione (Gensini et al., 2004).

All’idea di quarantena si associa anche quella dei lazzaretti, intesi come luoghi in cui concentrare i malati di malattie infettive per impedire il contatto con i sani. I lazzaretti si diffusero in Europa durante il Medioevo, inizialmente per ospitare i malati di lebbra, malattia che ebbe una recrudescenza in Europa a seguito delle Crociate (Bennet et al., 2008) e poi dopo la grande peste del 1348.

Figura 3 – Il medico veronese Girolamo Fracastoro (fonte: https://www.ordineinfermieribologna.it/2015/tubercolosi-tutta-la-storia-di-una-malattia-infettiva.html)

Nel XVI secolo il medico veronese Girolamo Fracastoro (1478-1553), padre dell’epidemiologia, ipotizzò che le malattie si trasmettessero attraverso particelle di minuscole dimensioni (i microbi), il che offrì una base teorica importante per quarantene e lazzaretti. Riguardo a questi ultimi non cessa di incuriosirmi il fatto che in varie città del bacino del Po essi erano realizzati ad est della città stesse (ad esempio a Milano il lazzaretto si trovava fuori della Porta Orientale – oggi Porta Venezia – e ad est di Piacenza, Parma e Bologna vi sono località dal nome evocativo di “San Lazzaro”). Ciò mi ha indotto da tempo a pensare che all’origine di tale scelta vi fosse il fatto che la circolazione atmosferica da est è meno frequente di quella da ovest ed è spesso accompagnata da pioggia, che abbatte la carica microbica dell’aria, per cui era ritenuta più bassa la possibilità che i propaguli delle malattie raggiungessero le città. Su questa mia ipotesi non dispongo però di referenze bibliografiche, per cui sarebbe interessante che qualche lettore me ne potesse segnalare.

La larga diffusione che fino agli anni ’50 del 900 ebbe una malattia batterica dall’esito spesso mortale come la tubercolosi alias TBC (il cui agente causale è Mycobacterium tuberculosis, noto anche come bacillo di Koch) spinse a creare strutture idonee alla gestione dei malati, il che spiega il sorgere di ospedali specializzati e sanatori, strutture che consentivano di isolare i malati per evitare il contagio e al contempo garantivano le condizioni in termini climatici, di igiene, alimentazione e stili di vita più idonee a contrastare la malattia in un’epoca in cui gli antibiotici non avevano ancora fatto la loro comparsa. Dati utili per un quadro cronologico delle azioni di contrasto alla TBC messe in atto in Italia fra metà ottocento e metà novecento nel più ampio contesto europeo vengono da un articolo di Martini et a. (2018) e dai dati in figura 5 da cui si apprende che nel periodo dal 1895 al 1930 la mortalità media annua da tubercolosi superò le 60000 persone, che cali sensibili si registrarono a partire dagli anni ’30 e che il trend al calo che si fece ancora più sensibile dagli anni ’50 grazie all’introduzione degli antibiotici.

Il primo sanatorio europeo fu costruito in Germania da Hermann Brehmer nel 1854 mentre in Italia il pioniere fu Biagio Castaldi, lui stesso malato di tubercolosi polmonare, che in un suo scritto del 1858 evidenziò che l’incidenza della TBC polmonare declinava col crescere della quota e la malattia era rarissima nelle popolazioni montane che vivevano oltre i 1000 m. Sulla base di ciò propose che i sanatori venissero realizzati ad alta altitudine. Negli stessi anni veniva anche evidenziato che il clima marittimo aveva un effetto positivo nella guarigione dalla tubercolosi polmonare specie se nei suoi primi stadi. Al contempo il medico Antonio Sciascia evidenziava per primo che a beneficiare dell’elioterapia erano anzitutto le forme di tubercolosi che coinvolgono i gangli linfatici, le articolazioni e ossa, la pelle, le membrane sierose e i reni.

Nei sanatori gli ospiti, oltre a essere isolati dalla comunità, godevano di un periodo di convalescenza che prevedeva escursioni all’esterno e trattamenti che comprendevano diete bilanciate, aria fresca, esposizione al sole diretto (bagni di sole) e  un moderato esercizio fisico sotto controllo medico. L’architettura dei sanatori era peculiare e comprendeva stanze singole o con pochi letti e larghe terrazze. A tali principi si ispiravano strutture come ad esempio quelle di Sondalo, di Arco di Trento, di Prasomaso o quelle del Santa Corona di Garbagnate e Pietra Ligure, che negli anni hanno ospitato decine di migliaia di nostri concittadini svolgendo un ruolo insostituibile nella cura delle malattie polmonari.

Figura 5 – Mortalità annua per 100mila abitanti dovuta a tubercolosi dal 1895 al 2015 (i dati dal 19895 al 1950 sono tratti da Ordine Infermieri Bologna, 2015; i dati dal 1955 al 2015 sono tratti da Loddo et al., 2015).

Conclusioni

Le poche vicende narrate sono comunque utili ad offrirci una seppur vaga idea del carico di sofferenze da malattie infettive che ha gravato sull’umanità fin da tempi molto antichi. Di esempi se ne sarebbero potuti offrire molti altri (penso alla malaria, alla difterite, alla meningite, alla sifilide e a tantissimi altri morbi). Peraltro il livello di conoscenza su tali fenomeni è cresciuto moltissimo grazie all’analisi genetica che ci consente oggi di individuare le tracce di microrganismi agenti delle malattie anche a distanza di migliaia di anni dal fenomeno.

A ciò si aggiungano i rimedi sopra descritti, riproposti in forma aggiornata (quarantene, controlli di frontiera, tracciamento dei contatti avuti dalle persone infette e stretta sorveglianza sull’evoluzione del fenomeno) si sono rivelati efficaci nel contrastare la pandemia del coronavirus SARS scoppiata nel 2002 e conclusasi in soli pochi mesi (Tognotti, 2013). Si tratta dei rimedi che abbiamo visto applicati con alterne fortune anche all’epidemia di COVID-19, ma questa è storia d’oggi.

Bibliografia

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  • Cipolla C.M., 2005. Storia economica dell’Europa pre-industriale, 2005 (p. 191).
  • Corbellini C., 2015. Presentazione del libro di Eugenia Tonotti “La Spagnola in Italia, Storia dell’influenza che fece temere la fine del mondo (1918-1919)”, Franco Angeli, 2015.
  • Epicentro, portale dell’epidemiologia per la sanità pubblica dell’Istituto superiore di sanità, 2009. influenza da nuovo virus A/H1N1, Notiziario – 21 maggio 2009,  https://www.epicentro.iss.it/focus/h1n1/21-05-2009.Fornasin A., Breschi M., Manfredini M., 2018. Spanish flu in Italy: new data, new questions, Le Infezioni in Medicina, n. 1, 97-106.
  • Fuhrmann C., 2010. The Effects of Weather and Climate on the Seasonality of Influenza, Geography Compass, 4/7 (2010): 718–730, 10.1111/j.1749-8198.2010.00343.x
  • Gensini et al 2004 The concept of quarantine in history – from plague to SARS, Journal of infection, 49, 257-261.
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  • Littman R.J., 2009. The plague of Athens: epidemiology and paleopathology.Mt Sinai J Med. 2009 Oct;76(5):456-67. doi: 10.1002/msj.20137
  • Latuada S., 1738. Descrizione di Milano, vol. 3 (https://archive.org/details/descrizionedimil03latu/page/n10/mode/2up).
  • Martini M., Gazzaniga V., Behzadifar M., Bragazzi N.L., Barberis I., 2018. The history of tuberculosis: the social role of sanatoria for the treatment of tuberculosis in Italy between the end of the 19th  century and the middle of the 20th, J Prev Med Hyg 2018; 59: E323-E327.
  • Ordine degli infermieri di Bologna, 2015. Tubercolosi: tutta la storia di una malattia infettiva
  • https://www.ordineinfermieribologna.it/2015/tubercolosi-tutta-la-storia-di-una-malattia-infettiva.html
  • Quan-Hui Liu, Ajelli M., Aleta A., Merler S., Moreno Y., Vespignan A., 2018. Measurability of the epidemic reproduction number in data-driven contact networks, Proceedings of the National Academy of Sciences, www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1811115115
  • Scholthof K.B., 2007. The disease triangle: pathogens, the environment and society, Nat Rev Microbiol. 2007 Feb;5(2):152-6
  • Spyrou M.A. et al., 2018. Analysis of 3800-year-old Yersinia pestis genomes suggests Bronze Age origin for bubonic plague, NATURE COMMUNICATIONS, (2018) 9:2234.
  • Tognotti E., Lessons from the history of quarantine, from plague to influenza A, Emerging infectious diseases, Vol. 19, n.2, Febuary 2015.
  • Wikipedia, 2019. Voce “Colonna infame (Milano)” https://it.wikipedia.org/wiki/Colonna_infame_(Milano)

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[1]              Peste in senso lato perché a produrla non fu il batterio Yersinia pestis, agente causale delle peste vera e propria.

[2]              Il clima è qui inteso come l’insieme delle diverse variabili atmosferiche che agiscono alle diverse scale spazio-temporali

[3]              Il Manzoni scrive fra l’altro che “… è un sollievo pensare che se non seppero quello che facevano, fu per non volerlo sapere, fu per quell’ignoranza che l’uomo assume e perde a suo piacere, e non è una scusa ma una colpa” (Alessandro Manzoni, Storia della Colonna infame).

[4]              Al riguardo ricordo che nella guerra di trincea l’acqua era spesso scarsa e inquinata per cui, onde evitare malattie come il tifo, si tendeva a consumare in prevalenza vino, accompagnato da cognac prima degli assalti, il che si tradusse per molti in danni epatici permanenti. Ancora peggio se la passarono molti prigionieri di guerra. Ad esempio i nostri soldati prigionieri in Austria soffrivano di una persistente sottoalimentazione dovuta non tanto al “cattiveria del memico” quanto al fatto che le condizioni alimentari in Austria erano tremende, il che fu poi fra le cause della capitolazione degli imperi centrali. Su questo posso citare i ricordi personali di mio nonno, Luigi Mariani, che dopo il 4 novembre fu fra i soldati di scorta a un treno della croce Rossa recante aiuti alimentari per la popolazione di Vienna, stremata da 4 anni di conflitto..

[5]              Quarantine non è del resto l’unico termine medico di origine italiana. Basti pensare ai termini internazionalmente noti di “influenza”, “malaria” e “pellagra” il che ci rimanda alla credibilità di cui la medicina italiana ha sempre goduto e alle piaghe che hanno afflitto per millenni la nostra popolazione.

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Anche le Ostriche nel loro piccolo fanno le puzzette

Posted by on 07:00 in Ambiente, Attualità, Climatologia | 5 comments

Anche le Ostriche nel loro piccolo fanno le puzzette

Non pare che tra gli effetti del Coronavirus ci sia la perdita del senno, per cui non credo di averlo (il virus), almeno sin qui. E neanche ho perso il senno, benché il titolo di questo post possa far pensare il contrario.

La verità, come quasi sempre accade, è pura e semplice: anche le ostriche fanno le puzzette. E non le fanno da sole, ma in compagnia di cozze, vongole, lupini… insomma, di tutte quelle che si chiamano bivalve. Ergo, dato che trattasi di emissioni soprattutto di metano, anche le bivalve hanno il loro dannato, dannatissimo ruolo nel sistema gas serra centrico che ci siamo invent… ehm, che ci hanno spiegato esistere.

Si dirà che i “muscoli”, come li chiamano i pugliesi che per averne uno tra i denti sono capaci di uccidere ma che anche tutti gli altri apprezzano eccome, sono sempre esistiti, quindi tante puzzette facevano prima, tante ne fanno ora e ne faranno domani. E invece no, perché, taaaaac, ecco lo studio apposito, che alza la bandierina (rigorosamente con una mano perché l’altra va a turare il naso… ah no, non toccatevi il viso, mi raccomando) e ci avverte che in un domani in cui dovessero crescere a dismisura gli allevamenti intensivi di bivalve per usi alimentari, potremmo dover fare i conti anche con le loro puzze in termini di climate change.

La vicenda è qui, in chiave soft su Euractiv e in chiave paper vero e proprio su Scientific Reports.

Ora, devo ricordare a me stesso e ripetere a tutti, che nutro da sempre un’ammirazione totale per quanti sviluppano un livello di passione e interesse per la scienza così profondo da riuscire a concentrarsi su aspetti che sembrerebbero insignificanti (ma che non lo sono mai) come ad esempio le abitudini digestive e a ben vedere anche sociali delle bivalve. Ma trovo anche che dover piegare questa passione e questo interesse al clima che cambia, un po’ come le pecore ristrette delle isole scozzesi di qualche anno fa per esempio, sia davvero mortificante.

Ma, tant’è, in tempi diversi da quelli del confino casalingo cui tutti siamo doverosamente obbligati forse non avrei segnalato la faccenda, oggi magari troverete comunque il tempo di leggerla.

Enjoy & Stay Healty.

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Un Mese di Meteo – Febbraio 2020

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Un Mese di Meteo – Febbraio 2020

IL MESE DI FEBBRAIO 2020

Febbraio ripropone il copione già visto a gennaio 2020 con precipitazioni ovunque molto ridotte e temperature in debole o moderata anomalia positiva, più spiccata nei massimi.

La topografia media mensile del livello di pressione di 850 hPa (figura 1a) evidenzia che l’areale italiano è sotto l’influenza di un promontorio anticiclonico atlantico da ovest con condizioni di tempo stabile e l’areale alpino interessato da un debole regime di correnti da nordovest. La posizione assunta dall’anticiclone atlantico è da giudicare anomala secondo la carta delle isoanomale di figura 1b che indica una anomalia positiva del livello barico di 850 hPa di 20-30 m sul nostro areale, anomalia  che si traduce in una maggiore difficoltà delle perturbazioni ad accedere alla mostra area.

Figure 1a – 850 hPa – Topografie medie mensili del livello di pressione di 850 hPa (in media 1.5 km di quota). Le frecce inserire danno un’idea orientativa della direzione e del verso del flusso, di cui considerano la sola componente geostrofica. Le eventuali linee rosse sono gli assi di saccature e di promontori anticiclonici.

Figura 1b – 850 hPa – carte delle isoanomale del livello di pressione di 850 hPa.

Dalla graduatoria dei diversi tipi di tempo rilevati in questo mese e proposta in tabella 1, si evince che i tipi anticiclonici (A) hanno dominato con un totale di 15 giorni (con predominio dei tipi 9 e 11 che danno così il massimo contributo alla forma della topografia media mensile di 850 hPa), seguiti dai tipi intermedi (13 giorni, come frequenza massima per il tipo 17 che configura un regime di correnti atlantiche su una parte significativa del nostro territorio) e da quelli ciclonici (1 solo giorno).

Nel periodo in esame si è assistito al transito di tre deboli perturbazioni che hanno interessato solo parzialmente il territorio nazionale e sono state registrate rispettivamente il 14, il 17 e il 28 febbraio. I due giorni più piovosi in Italia sono stati il 14 e il 28 febbraio, rispettivamente con medie di 3,2 e 1,9 mm al Nord, 2,3 e 3,0 mm al centro e 2,3 e 2,2 mm al sud. La modestia dei quantitativi medi è indice di debolezza delle perturbazioni transitate.

Il mese di febbraio si colloca nel periodo invernale che al settentrione si caratterizza per condizioni di minimo precipitativo associato a quello caratteristico del centro-nord Europa. Il Mediterraneo è invece di norma interessato da una piovosità più abbondante.

Andamento termo-pluviometrico

A livello mensile (figure 2 e 3) le temperature medie sono risultate in anomalia moderata nei massimi, con un’anomalia media nazionale di +3.1°C e in debole anomalia positiva nei minimi (anomalia media nazionale = +1.9°C). A livello pluviometrico mensile (figure 4 e 5) domina una sensibile anomalia negativa con precipitazioni che a livello nazionale sono risultate in complesso del 77% inferiori alla norma. Unica eccezione di rilievo è la Val d’Aosta e dal Gargano che ha registrato precipitazioni localmente superiori alla  norma (figura 5).

Figura 2 – TX_anom – Carta dell’anomalia (scostamento rispetto alla norma espresso in °C) della temperatura media delle massime del mese

Figura 3 – TN_anom – Carta dell’anomalia (scostamento rispetto alla norma espresso in °C) della temperatura media delle minime del mese

Figura 4 – RR_mese – Carta delle precipitazioni totali del mese (mm)

Figura 5 – RR_anom – Carta dell’anomalia (scostamento percentuale rispetto alla norma) delle precipitazioni totali del mese (es: 100% indica che le precipitazioni sono il doppio rispetto alla norma).

L’analisi decadale (tabella 4) condotta a livello termico mostra che l’anomalia più spiccata nei massimi è stata toccata al centro-nord nella seconda decade del mese allorché l’anomalia positiva è stata superiore ai 4°C. A livello pluviometrico invece l’anomalia negativa è persistita nei tre macrosettori e nelle tre decadi del mese con livelli di anomalia più rilevanti raggiunti al sud.

(*) LEGENDA:

Tx sta per temperatura massima (°C), tn per temperatura minima (°C) e rr per precipitazione (mm). Per anomalia si intende la differenza fra il valore registrato ed il valore medio del periodo 1990-2019.

Le medie e le anomalie sono riferite alle 202 stazioni della rete sinottica internazionale (GTS) e provenienti dai dataset NOAA-GSOD. Per Nord si intendono le stazioni a latitudine superiore a 44.00°, per Centro quelle fra 43.59° e 41.00° e per Sud quelle a latitudine inferiore a 41.00°. Le anomalie termiche positive sono evidenziate in giallo(anomalie deboli, fra 1 e 2°C), arancio (anomalie moderate, fra 2 e 4°C) o rosso (anomalie forti, di  oltre 4°C), analogamente per le anomalie negative deboli (fra 1 e  2°C), moderata (fra 2 e 4°C) e forti (oltre 4°C) si adottano rispettivamente  l’azzurro, il blu e il violetto). Le anomalie pluviometriche percentuali sono evidenziate in  azzurro o blu per anomalie positive rispettivamente fra il 25 ed il 75% e oltre il 75% e  giallo o rosso per anomalie negative rispettivamente fra il 25 ed il 75% e oltre il 75% .

L’analisi di anomalia termica globale dell’università dell’Alabama (figura 6a)  evidenzia che l’anomalia termica positiva sull’Italia si associa a un nucleo di anomalia positiva sul Mediterraneo centro-occidentale. Tale nucleo non emerge invece dall’analisi del Deutscher Wetterdienst (figura 6b) che pone in maggior risalto il nucleo di anomalia positiva presente in Siberia. La differenza si deve almeno in parte al diverso periodo di riferimento scelto per l’anomalia: 1961-90 per la carta del Deutscher Wetterdienst e 1981-2010 per quella dell’università dell’Alabama.

Figura 6a – UAH Global anomaly – Carta globale dell’anomalia (scostamento rispetto alla media 1981-2010 espresso in °C) della temperatura media mensile della bassa troposfera. Dati da sensore MSU UAH [fonte Earth System Science Center dell’Università dell’Alabama in Huntsville – prof. John Christy (http://nsstc.uah.edu/climate/)

Figura 6b – DWD climat anomaly – Carta globale dell’anomalia (scostamento rispetto alla media 1961-1990 espresso in °C) della temperatura media mensile al suolo. Carta frutto dell’analisi svolta dal Deutscher Wetterdienst sui dati desunti dai report CLIMAT del WMO [https://www.dwd.de/EN/ourservices/climat/climat.html).

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Alcuni indici oceanici che “circondano” ENSO

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Alcuni indici oceanici che “circondano” ENSO

In questo post parlo di DMI (Dipole Mode Indian Index), detto anche IOD (Indian Ocean Dipole, Sahu et al.,2010), di TNA (Tropical Northern Atlantic Index) e TSA (Tropical Southern Atlantic Index), estratti da una ben più vasta famiglia di indici oceanici: ad esempio SAD -South Atlantic Dipole- o AEM -Atlantic equatorial mode- o ancora SWSA -South Western South Atlantic- come centro debole e forse inesistente di AEM (Kayano et al., 2013), oltre ai più noti NAO, AMO, PDO, AO, SAM ed altri, tutti connessi con vari modi di oscillazione degli oceani (Kayano et al., 2013, Enfield et al., 1999, Hu e Fedorov, 2019) e correlati più o meno bene con El Nino/La Nina (ENSO) che è il più importante modo di oscillazione (non periodico) dell’Oceano Pacifico.

Le definizioni di questi indici sono (v. ad esempio ESRL-NOAA):

  • DMI/IOD: gradiente zonale anomalo attraverso l’Oceano Indiano equatoriale. Differenza tra l’anomalia di SST (temperatura marina superficiale) in due aree, ad occidente e ad oriente dell’India (mappa).
  • TNA: Anomalia della media della SST mensile in un’area atlantica subito a nord dell’equatore (mappa)
  • TSA: Anomalia della media della SST mensile in un’area atlantica subito a sud dell’equatore (mappa)

Sono indici che appaiono, almeno in maniera vaga, “circondare” ad est e ad ovest la zona del Pacifico dove si sviluppa ENSO. Sono quindi adatti ad osservare le relazioni che possono insorgere tra modi diversi di oscillazione oceanica.

DMI
DMI/IOD ed ENSO dominano la variabilità climatica dei paesi che si affacciano sugli oceani Indiano e Pacifico tropicali, rispettivamente. Diversi studi hanno mostrato che eventi IOD hanno forte influenza sul clima di Asia e Africa orientali e Indonesia; sul monsone indiano, Australia, Brasile, e regione mediterranea (Sahu et al., 2010 e loro bibliografia) ed è stato dimostrato che gli incendi boschivi del cosiddetto “sabato nero” nella regione di Victoria (Australia) del febbraio 2009 sono stati causati dal valore positivo di IOD che, peraltro, si trova stabilmente in questa fase dal 1960-61 come si vede in figura 1 (pdf).

Fig.1: Serie di DMI/IOD dal 1870 al 2019 e suo spettro MEM. Da notare il rapido aumento dell’indice nel 2019 che, se la citata relazione tra IOD e incendi in Australia è vera, potrebbe spiegare gli incendi del 2019, senza bisogno di CO2 antropica e relativa crisi climatica.

IOD è normalmente caratterizzato da raffreddamento anomalo delle SST dell’oceano Indiano equatoriale sud orientale e riscaldamento anomalo dell’oceano Indiano equatoriale occidentale.
IOD sembra essere accoppiato all’atmosfera (in particolare alla pressione e ai conseguenti venti) e indipendente da ENSO: “The spatio-temporal links between sea surface temperatures and winds reveal a strong coupling through the precipitation ®eld and ocean dynamics. This air±sea interaction process is unique and inherent in the Indian Ocean, and is shown to be independent of the El Nino/Southern Oscillation” (Saji et al., 1999)

TNA e TSA
Queste regioni potrebbero in qualche modo essere accoppiate, anch’esse a dare origine a un dipolo (parte positiva a nord e negativa a sud, o viceversa) come DMI, ma l’analisi statistica di Enfield et al., 1999 (sezione 4) esclude questa eventualità. Allo stesso risultato sembra condurre la funzione di cross-correlazione tra le due serie, come si vede in figura 2.

Fig.2: Funzione di cross-correlazione, su ±100 lags (in mesi), tra TNA e TSA. La correlazione è solo positiva ma con valori molto bassi; in particolare nella zona attorno a lag 0 (coefficiente di correlazione di Pearson) non supera il valore di 0.22. la correlazione più alta si ha a lag -78 mesi (6.5 anni), quando TNA precede nel tempo TSA, con un valore di solo 0.28.

“Both regions (cioè TNA e TSA) show large peaks in the 10- to 12-year band, but only the TNA energy continues to rise in the multidecadal band (40- 60 years)” (Enfield et al., 1999). La frase descrive bene anche la situazione di venti anni dopo, come si vede dal confronto tra gli spettri di TNA e TSA delle figure 3 (pdf) e 4 (pdf) successive.

Fig.3: Serie di TNA e suo spettro MEM. Notare la crescita della potenza dopo il periodo 40 anni e la potenza massima corrispondente al periodo di 72 anni.

Fig.4: Serie di TSA e suo spettro MEM. La pendenza della serie meridionale è del 60% superiore a quella settentrionale. Lo spettro non mostra alcun accenno di salita dopo il periodo di 30 anni, a differenza di TNA.

Il test di Student sulle pendenze dei fit lineari mostra che le pendenze non sono statisticamente compatibili.

“The lack of a similar reduction for TSA is consistent with observations of a stronger ENSO connection in the North Atlantic” (Enfield et al, 1999): questa frase sembra essere confermata dalla tabella 1 seguente, in cui ad ogni massimo e minimo di DMI/IOD, TNA,TSA (figure 3 e 4) sono stati accoppiati eventi El Nino/La Nina, separati in strong/very strong; medium; weak

Tabella 1: Coincidenze tra ENSO e DMI/IOD,TNA,TSA

Max DMI: 1952 1961 1971 1982 1996 1998 2008 2012 2019
Min DMI: 1959 1963 1976 1982 1991 1997 2017
Max TNA: 1953 1958 1980 1988 1996 1998 2002 2005 2010 2016 2019
Min TNA: 1949 1952 1954 1974 1976 1983 1991 1985 1987 1989 1994 1999 2010 2014 2018
Max TSA: 1973 1985 1989 2010 2016 2020
Min TSA: 1951 1958 1965 1972 1977 1993 1997 2013 2018

El Niño/La Niña: bold=Strong, Very Strong; italic=Medium; Normal font= Weak

Questa tabella, che può essere letta anche come un istogramma orizzontale, mostra che il nord Atlantico tropicale (TNA) ha la maggiore frequenza di accoppiamento con eventi La Nina, seguita dalla frequenza di accoppiamento con eventi El Nino; il sud Atlantico tropicale mostra, per entrambi gli eventi ENSO, una frequenza minore. Nell’Oceano Indiano, DMI/IOD mostra coincidenze con ENSO ad un livello intermedio.

Le precipitazioni di Fortaleza, Brasile
DMI influenza il clima, e quindi anche il regime delle piogge, in Brasile (Sahu et al, 2010): per verificare questa affermazione riproduco la serie di piogge di Fortaleza, Brasile (3°37’09” S; 39°29’34″W).

Fig.5: Precipitazione mensile a Fortaleza dal 1849 al 2010 e suo spettro LOMB. In viola il filtro passa-basso con finestra 12 mesi da usare come una approssimazione della media annuale. La linea rossa è il fit lineare dei dati mensili.

La pendenza della precipitazione ci dice che c’è stato un aumento di circa 3 mm in 160 anni e che, quindi, ci troviamo in presenza di un regime stabile nell’ultimo secolo e mezzo. I tre indici analizzati crescono tutti nel tempo e non possiamo mettere in relazione il loro aumento con la costanza delle piogge.
Il passo successivo è quello di vedere se sono i massimi spettrali degli indici ad avere influenza sulla pluviometria di Fortaleza.
A questo scopo ho fatto un confronto tra gli spettri di DMI, TNA, TSA e Fortaleza, per misurare la distanza minima tra i massimi spettrali della stazione brasiliana e di ognuno degli indici: alcuni massimi avranno lo stesso periodo, ma non si può pretenderne l’uguaglianza per tutti. Allora la distanza minore è una misura della somiglianza tra gli spettri.
Il risultato è sintetizzato nella tabella 2.

Tabella 2: Confronto tra i periodi (in anni) dei
massimi spettrali delle quattro serie

Fortaleza 2.97 3.6 5.6 9.1 13 23.7
DMI/IOD 2.98 5.3 9.6 11.5 23.8
TNA 2.91 3.6 5.8 8.7
TSA 3.5 5.1 7.2

Da cui le differenze percentuali di ogni coppia Fortaleza-indice (ad esempio [(2.98-2.97)/2.98]= 0.0034= 0.3%):

  1. Fortaleza-DMI: 0.3%; 0%; 5.4%; 5%; 12%; 0.4% (3.6 non c’è)
  2. Fortaleza-TNA: 2%; 0%; 8.6%; 4.4% (13 e 23.7 non ci sono)
  3. Fortaleza-TSA: 2.8%; 3.8%; 21% (2.97, 13 e 23.7 non ci sono)

Conclusioni
Da questo confronto incompleto, essendo stato fatto per una sola stazione brasiliana, risulterebbe un’influenza di DMI (Oceano Indiano) sulle piogge del Brasile, come ricordato all’inizio nel paragrafo dedicato a DMI/IOD e un’influenza inferiore da parte degli indici atlatici TNA e TSA (quest’ultimo sembra avere “rapporti” più vaghi con le precipitazioni della costa atlantica).
DMI/IOD sembra avere interazioni su vasta o vastissima scala, anche ricordando quanto derivato dalla tabella 1 sulle interazioni con ENSO.
Quest’ultima affermazione contraddice quanto ricordato all’inizio sulla indipendenza tra DMI/IOD ed ENSO, ma i numeri riportati in tabella 1 fanno pensare che una qualche forma di interazione abbia luogo tra i due modi oceanici.

Bibliografia

 

  • David B. Enfield, Alberto M. Mestas-Nufiez, Dennis Luis Cid-Serrano: How ubiquitous is the dipole relationship in tropical Atlantic sea surface temperatures?JGR104, C4, 7841-7848, 1999. https://doi.org/10.1029/1998JC900109
  • Hu S., Fedorov A.V.: Indian Ocean warming can strengthen the Atlantic meridional overturning circulationNature Climate Change9, 747-751, 2019. https://doi.org/10.1038/s41558-019-0566-x
  • Mary T. Kayano, Rita V. Andreoli and Rodrigo A. Ferreira de Souza: Relations between ENSO and the South Atlantic SST modes and their effects on the South American rainfall International Journal of Climatology 33, 2008-2023, 2013. https://doi.org/ 10.1002/joc.3569
  • Netrananda Sahu, Yosuke Yamashiki and Kaoru Takara: Impact Assessment of IOD/ENSO in the Asian Region Annuals of Disas. Prev. Res. Inst, Kyoto Univ.No.53 B, 2010. Full text locale (l’articolo è disponibile in una pubblicazione dell’Università di Kyoto)
  • N. H. Saji, B.N. Goswami, P.N. Vinayachandran & T. Yamagata: A dipole mode in the tropical Indian OceanNature401, 360-363, 1999, full text
Tutti i dati e i grafici sono disponibili nel sito di supporto

 

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Effetti stagionali sulle malattie da Coronavirus – Alcune riflessioni su COVID19 fondate su bibliografia recente – Aggiornamento

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Effetti stagionali sulle malattie da Coronavirus – Alcune riflessioni su COVID19 fondate su bibliografia recente – Aggiornamento

L’aggiornamento è in fondo al post.

Premessa

Oggi sono note decine di coronavirus, la maggior parte dei quali è attiva negli animali mentre solo sette infettano l’uomo e di questi quattro (denominati 229E, l’OC43, NL63 e HKU1) producono patologie lievi mentre effetti più gravi sono legati ai restati tre e cioè al Coronavirus agente della Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS), a quello agente della Middle East Respiratory Syndrome (MERS) e infine al SARS-CoV-2 che provoca la sindrome nota come COVID-19 (Su et al., 2016; Gibbens, 2020). Peraltro ai termini SARS-CoV-2 e COVID-19 è necessario abituarsi in quanto si tratta di standard tassonomico stabilito al livello internazionale (Gorbalenya et al., 2020).

Circa i coronavirus dobbiamo premettere che si tratta di virus a RNA appartenenti alla famiglia delle coronaviradae e fra i virus a RNA sono quelli con il patrimonio genetico più ampio (26-32000 chilobasi). Nell’uomo l’infezione da coronavirus ha inizio nel tratto gastro-intestinale o nelle vie aeree superiori e può evolvere in polmonite, con conseguenze anche gravi derivanti da insufficienza respiratoria. A partire dagli anni ’70 diverse malattie osservate su animali sono state attribuite ai coronavirus e l’ecologia di tali virus prevede la possibilità di ricombinazione fra diversi coronavirus negli animali, con la generazione di nuovi coronavirus trasmissibili all’uomo e potenzialmente letali. In particolare la SARS è stata trasmessa all’uomo da mammiferi (probabilmente pipistrelli o civette della palma) in mercati della provincia di Guangdong in Cina e la MERS è stata anch’essa trasmessa all’uomo da mammiferi (dromedari) in Arabia Saudita.

Nel caso di COVID19 l’epidemia è scoppiata nella città cinese di Wuhan che ha clima Cfa di Koppen – Geger (subtropicale umido), la stessa categoria che si registra nella pianura padana, ed inoltre il virus presenterebbe le seguenti mortalità (Sheperd, 2020 che cita dati apparsi su Jama – https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2762130):

2.3% complessiva

14.8% per età >= 80

8.0% per età da 70 a 79 anni

49.0% per i casi critici.

I dati di mortalità sono tuttavia oltremodo incerti in quanto incerto è il numero totale del contagiati. Quest’ultima incertezza deriva dal fatto che secondo stime citate da Anderson et al. (2020) nell’80% dei contagiati si manifesta in forma lieve o asintomatica contro il 14% di pazienti con sintomi seri e il 6% con sintomi molto gravi. Sempre secondo Anderson et al. (2020) è incerto il periodo infettivo che si stima in 10 giorni dal termine della fase di incubazione ed incerta appare anche la lunghezza della fase infettiva pre-sintomatica, che in linea di massima dovrebbe comunque essere di 1-2 giorni, come per l’influenza A. Al contrario SARS non presenta infettività pre-sintomatica e il picco di infettività si registra parecchi giorni dopo l’insorgere dei sintomi, il che secondo Lipsitch (2020)  è stato di grande aiuto per contenere la SARS con misure di quarantena. Sempre secondo Lipsitch (2020) si sa pochissimo circa la rilevanza delle scuole come ambiente privilegiato di trasmissione di COVID-10 e poco sappiamo in merito al ruolo dei bambini siano vettori del contagio. In sintesi per COVID-19 paghiamo lo scotto del fatto che il primo caso documentato risale all’8 dicembre 2019, il che ci pone di fronte a un deficit di conoscenze rilevantissimo e che occorrerà colmare in tempi molto rapidi.

Ciclicità stagionali nelle malattie virali

Le considerazioni che riporto qui di seguito sono in larga misura mutuate dall’analisi condotta da Marc Lipsitch dello statunitense Center for Communicable Disease Dynamics, analisi che è liberamente disponibile in rete al sito https://ccdd.hsph.harvard.edu/will-covid-19-go-away-on-its-own-in-warmer-weather/

Un’idea molto diffusa è quella secondo cui la stagione invernale sia più favorevole alle malattie virali e che dunque l’epidemia di Cornavirus non potrà che regredire con l’aumento delle temperature che avrà luogo con l’avanzare della stagione primaverile. Tale idea si lega al fatto che il semestre d’elezione dell’influenza è quello invernale, da ottobre a marzo-aprile, come si evince dalla figura 1 e come non mancano tutti gli anni di ricordarci gli stessi virologi quando consigliano la vaccinazione anti-influenzale, consiglio che personalmente seguo ormai da diversi anni.

Occorre tuttavia domandarsi se tale idea di stagionalità sia o meno applicabile al coronavirus SARS-CoV-2. Vediamo anzitutto di ragionare sul perché l’influenza alle medie latitudini si diffonde maggiore nella stagione invernale che non in quella estiva. Ciò accade per un insieme di fattori legati all’ospite umano e all’ambiente enunciati da Lipsitch (2020) e che elenchiamo qui di seguito.

  1. Fattori ambientali:

a1. nell’aria fredda ed asciutta tipica dei mesi invernali i virus influenzali si diffondono con maggiore facilità come dimostrano prove in laboratorio condotte negli Usa e in Vietnam

a2. in inverno la radiazione ultravioletta solare che agisce sterilizzando le superfici su cui viene irraggiata inattivando anche i virus, è assai meno presente che in estate

  1. Fattori legati all’ospite umano:

b1. in inverno le persone permangono più a lungo in ambienti chiusi e scarsamente arieggiati in cui la trasmissione dei virus è favorita. In proposito si veda ad esempio il caso delle scuole, che in estate sono chiuse.

b2. la risposta immunitaria è assai meno vivace in inverno che in estate, il che viene attribuito sia alla melatonina che è modulata dal fotoperiodo sia alla minor quantità di vitamina D che  deriva alla minore esposizione al sole

b3 buona parte della popolazione risulta immune nei confronti di “vecchi virus” come quelli della comune influenza e dunque i virus stessi possono manifestarsi solo nella stagione invernale, quando le condizioni ambientali sono maggiormente predisponenti (Lipsitch, 2020).

Se i fattori a1,a2,b1,b2 possono orientativamente agire anche per COVID19, il fattore b3 non vale ovviamente nei confronti della nuova epidemia poiché non vi sono individui immuni e dunque la corsa del virus non dovrebbe trovare ostacoli dovuti all’immunità, in qualunque stagione esso compaia. Un fenomeno analogo si è osservato nel 2009 nel caso della pandemia di influenza A, che negli USA iniziò a manifestarsi in aprile-maggio, regredì durante la chiusura estiva del scuole data lì’importanza che in quel caso aveva la diffusione tramite i bambini per poi riprendere forza a settembre-ottobre (Lipsitch, 2020).

Si osservi inoltre che alle medie latitudini i quattro coronavirus meno attivi (229E, l’OC43, NL63 e HKU1) sono trasmessi in prevalenza durante la stagione invernale (Su et al., 2016) mentre MERS non presenta picchi stagionali regolari (Al Tawfic and Memish 2019). Sempre per MERS, Altamini e Ahmed (2019) hanno evidenziato che il picco in Arabia Saudita si registra nei mesi estivi che sono poi quelli che in quell’area determinano un maggiore stress per gli esseri umani (stress da caldo). In particolare una relazione positiva si è rilevata fra l’incidenza del virus e i valori di alcune variabili meteorologiche, individuando fra i fattori predisponenti all’infezione le alte temperature, la bassa velocità del vento e l’alta umidità relativa, tutti fattori che aumentano la sensazione di afa.

E’ da evidenziare anche che l’epidemia di SARS è partita in Cina a novembre 2002 esaurendosi nel luglio 2003 e uno studio del 2006 ha evidenziato che a Hong Kong l’epidemia ha progredito più rapidamente nei giorni freddi che non in quelli caldi (Kun Lin etal 2006). Occorre tuttavia dire che nel caso di SARS a risultare vincente non fu l’arrivo del “generale caldo” quanto le misure di contenimento estremamente severe adottate dai governi. A dimostrarlo è il fatto che a Toronto l’epidemia di SARS ebbe una ripartenza quando le misure precauzionali furono alleggerite (Lipsitch, 2020).

Conclusioni

Nel caso del SARS-CoV-2 agente della sindrome COVID-19, al nostro attuale livello di ignoranza abbiamo alcune ragioni per attenderci che come per altri beta-coronavirus la diffusione sia più efficiente in inverno che in estate. Tuttavia dobbiamo anche ricordare che si tratta di un virus totalmente nuovo e che pertanto non si hanno elementi per esprimere ipotesi pienamente fondate. A tali conclusioni giungono in sostanza anche le analisi condotte da Sheperd (2020), Gibbens (2020) e Lipsitch (2020). Quest’ultima è quella cui mi sono maggiormente ispirato per redigere queste note.

Figura 2 – Diagramma che evidenzia la stagionalità delle malattie influenzali. Si riportano i decessi su quelli totali che sono stati causati da polmonite e influenza; dati relativi a 122 città statunitensi (Kaslov, 2014).

Postille, 15 Marzo 2020

Penso sia utile elencare qui di seguito alcuni riferimenti emersi a seguito della pubblicazione di questo post.

Anzitutto in un commento al post Gianluca ha segnalato la versione italiana del report redatto dai 25 ricercatori che dal 22 al 26 febbraio si sono recati in missione in Cina per conto della WHO.

La versione originale in lingua inglese di tale report si trova a questo indirizzo.

Tale report è ricco di dati quantitativi riferiti ad un campione molto ampio (oltre 44000 malati) e che sono utili per approfondire il quadro di conoscenze sul virus COVID-19.

Con comunicazione personale, Sergio Pinna, che da tempo si occupa dei dati di mortalità da influenza in Italia e in Europa,  mi ha poi segnalato due lavori scientifici:

  1. Quello di Polozov etal. (2008) in cui i ricercatori evidenziano che i fosfolipidi presenti nella capside di virus influenzali lasciati all’aperto restano allo stadio gel se esposti a temperature basse mentre se esposti a temperature più alte si liquefanno inattivando il virus. Ciò potrebbe spiegare la maggior diffusione dell’influenza alle medie latitudini nei mesi più freddi dell’anno.
  2. Quello di Pinna (Pinna, 2011) che trovate indicato nella bibliografia qui sotto e che tratta della distribuzione della mortalità in Italia nel periodo 1950-2008 sviluppando anche alcuni interessanti raffronti con altri paesi europei. A titolo d’esempio riporto qui sotto il diagramma tratta dal lavoro di Pinna e che mostra gli eccessi di mortalità davvero impressionati legati alle grandi epidemie influenzali degli anni ’60 (figura 1).

Postilla – Figura 1 – Differenza fra il numero reale di decessi e il valore statisticamente atteso. Sono segnalati nel grafico i cinque inverni nei quali l’eccesso è stato superiore alle 25 mila unità (Pinna, 2011).

Riguardo agli effetti e stagionalità delle influenze Alessandro ha fornito:

  1. Il riferimento a un post che tratta del tema di alcune mega-influenze degli anni ‘60 https://www.ilpost.it/2020/03/08/pandemie-italia-asiatica-hong-kong/
  2. due diagrammi tratti dal sito del Ministero della sanità (http://www.salute.gov.it/portale/caldo/dettaglioContenutiCaldo.jsp?lingua=italiano&id=4547&area=emergenzaCaldo&menu=vuoto) che evidenziano le stagionalità del influenze a livello italiano e che riporto qui sotto (figure 2 e 3):

Postilla – Figura 2 – Mortalità settimanale per persone di età superiore a 65 anni

Postilla – Figura 3 – Casi di influenza per 1000 assistiti (serie 2004- 2020).

Segnalo infine che in questi giorni ho letto due articoli che ho trovato interessanti. Anzitutto Fuhrmann (2010), sviluppa una interessante review della letteratura scientifica relativa alla stagionalità dell’influenza con particolare riferimento agli effetti del clima sulla virulenza del patogeno e la suscettibilità dell’ospite umano. Nello scritto vengono ad esempio passati in esame lavori che stabiliscono un causale fra ENSO e influenza  in Francia e Stati Uniti d’America o un nesso causale fra ondate di freddo e mortalità da influenza in Scozia.

In ogni caso nelle conclusioni l’autore sottolinea che il legame fra picco epidemico dell’influenza alle medie latitudini e caratteri della stagione invernale continua a rimanere sfuggente, un fatto del resto confermato da Tamerius etal. (2011) i quali concludono significativamente che “Le questioni centrali nella stagionalità influenzale rimangono irrisolte. Ricerche future si rendono particolarmente necessarie nelle località tropicali, dove la nostra comprensione della stagionalità rimane scarsa, e richiederà una combinazione di studi sperimentali e osservazionali. Un’ulteriore comprensione del fattori ambientali che guidano la circolazione influenzale possono anche essere utili per prevedere come la dinamica sarà influenzato a livello regionale dai cambiamenti climatici globali.

In sintesi mi pare comunque di poter dire che dai lavori di Fuhrmann (2010) e  Tamerius etal. (2011) emerga con chiarezza che nei periodi in cui il virus non è presente alle medie latitudini lo stesso si conserva in “serbatoi” tropicali da cui migra verso Nord al sopraggiungere dell’inverno boreale e verso Sud al sopravvenire di quelli australe. Tale fenomeno si rende evidente dalla figura 4 che ho ottenuto esprimendo come percentuali i dati riportati come valori assoluti da Tamerius etal. (2011).

Postilla – Figura 4 – Stagionalità virus in 4 siti rappresentativi delle medie latitudini (Bismarck e Sidney) e delle aree tropicali (Fortaleza e Singapore). espressa come percentuale degli isolati influenzali ottenuti nei diversi mesi dell’anno. Elaborazione su dati di Tamerius et al (2011).

Bibliografia

  • Al Tawfic J.A. and Memish Z.A., 2019. Lack of seasonal variation of Middle East Respiratory Syndrome Coronavirus (MERS-CoV), Travel medicine and infectious disease, 27 (2019), 125-126.
  • Altamini A. and Ahmed A.E., 2019 Climate factors and incidence of Middle East respiratory syndrome coronavirus, Journal of Infection and  Public Health.
  • Anderson R.M. etal 2020 How will country-based mitigation measures influence the course of the COVID-19 epidemic, The Lancet, www.thelancet.com   Published online March 6, 2020   https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30567-5
  • Gibbens S., 2020. Will warming spring temperatures slow the coronavirus outbreak? National geographics https://www.nationalgeographic.com/science/2020/02/what-happens-to-coronavirus-covid-19-in-warmer-spring-temperatures/ (articolo divulgativo uscito il 26 febbraio e la cui versione oggi in rete è aggiornata al 6 marzo).
  • Gorbalenya A.E. etal 2020. The species Severe acute respiratory syndrome related coronavirus – classifying 2019-nCoV and naming it SARS-CoV-2 – Coronaviridae Study Group of the International Committee on Taxonomy of Viruses, Nature microbiology, https://doi.org/10.1038/s41564-020-0695-z
  • Kaslov A.R., 2014. Viral infections and humans, in Viral Infections of Humans: Epidemiology and Control, Richard A. Kaslow et al. (a cura di), Springer.
  • Kun Lin et.al, 2006. Environmental factors on the SARS epidemic: air temperature, passage of time and multiplicative effect of hospital infection, Epidemiol Infect. 2006 Apr; 134(2): 223–230.
  • Lipsitch M., 2020. How will country-based mitigation measures influence the course of the COVID-19 epidemic, Center for Communicable Disease Dynamics, https://ccdd.hsph.harvard.edu/will-covid-19-go-away-on-its-own-in-warmer-weather/
  • Sheperd M., 2020, Will Spring Temperatures Stop Coronavirus?, Forbes – https://www.forbes.com/sites/marshallshepherd/2020/02/27/will-spring-temperatures-stop-coronavirus/#7c983c33770e
  • Su etal 2016 Epidemiology – Genetic Recombination and Pathogenesis of Coronaviruses, Trend in microbiology, june 2016, vol 24 n.6, 491-502.
  • Fuhrmann C., 2010. The Effects of Weather and Climate on the Seasonality of Influenza, Geography Compass, 4/7 (2010): 718–730, 10.1111/j.1749-8198.2010.00343.x
  • PINNA S., 20110. La distribuzione intermensile della mortalità in Italia nel periodo 1950-2008. Alcuni raffronti con altri paesi europei / – In: Rivista Geografica Italiana. – ISSN 0035-6697. – 2(2011), pp. 319-345.
  • Tamerius etal 2011 Global Influenza Seasonality: Reconciling Patterns across Temperate and Tropical Regions, Environmental Health Perspectives, volume 119, number 4, April 2011
  • Polozov etal., 2008. Progressive ordering with decreasing temperature of the phospholipids of infuenza virus, Nature chemical biology, Volume 4, n. 4, April 2008.

 

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Come sta El Niño oggi

Posted by on 07:00 in Attualità, Climatologia | 8 comments

Come sta El Niño oggi

Descrivo la situazione di El Niño aggiornata a dicembre 2019 tramite ONI (Oceanic Niño Index) e tramite il confronto tra El Niño 1997-98 e El Niño 2015-2016 usando le temperature superficiali del mare (SST) a passo settimanale, da gennaio 1997 e da gennaio 2015, per le 250 settimane successive (~4.8 anni). In questo modo si evidenziano, almeno in parte, le differenze tra i due super El Niño, entrambi classificati “very strong ” in figura 1.

Fig.1: Indice ONI dal 1950 al 2019. A destra è indicata una classificazione per l’intensità di El Niño/La Niña e i colori sottolineano le due fasi, calda e fredda, e la neutralità . I due quadri in basso mostrano lo spettro di ONI, nel quale si evidenziano i massimi tipici di ENSO, in particolare le periodicità a 3-5 anni.

Ho scritto “almeno in parte” perché qualcuno pensa che la temperatura continui a salire, indipendentemente da El Niño, per effetto del’AGW come, ad esempio, si legge nel sito NOAA Climate.gov.

Secondo me, però, la (anomalia di) temperatura globale terra+oceano racconta una storia diversa: i dati NOAA GHCN dal 1997 a gennaio 2020 di figura 2 dicono che tra i due forti El Niño la temperatura non è salita, mentre dal 2014 è iniziato l’evento caldo 2015-16 che non sembra ancora terminato o che, dopo i due deboli eventi La Niña del 2017 e 2018, si è trasformato in almeno un altro debole El Niño che solo in questi giorni (20-22 febbraio 2020) sembra avviarsi verso una fase più netta di neutralità  (chi volesse seguire l’evoluzione giornaliera di El Niño può farlo con il cosiddetto ENSO METER, visibile anche al sito WUWT, a circa metà  della barra destra).

Fig.2: Temperatura globale NOAA GHCN da gennaio 1997 a gennaio 2020 (0120). Notare la pendenza (in blu) tra i due El Niño e la sequenza di eventi dopo il 2016.

I dati settimanali
Nel sito https://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/indices/wksst8110.for sono disponibili i dati settimanali, dal 3 gennaio 1990 alla penultima settimana che, nei dati usati qui, è quella centrata al 12 febbraio 2020. La serie contiene SST e anomalia delle quattro regioni El Niño e qui sono state usate entrambe le grandezze (quadro superiore e inferiore), relative alla regione Niño 3.4 dei due El Niño 97-98 e 15-16; pertanto i dati iniziano dal 1° gennaio 1997 (linea 370 del file dati) e dal 1° gennaio 2015 (linea 1310) e nel grafico di figura 3 sono stati scalati in modo da avere un’origine comune. L’estensione dei dati copre 250 settimane (~4.8 anni) e mostra come l’evento 2015-16 si sia evoluto in una temperatura sistematicamente più alta (di 0.5-1.5 °C) di quella dell’evento 1997-98 e, almeno in un caso attorno alla 200.ma settimana, sia in opposizione di fase rispetto all’evento precedente, con differenze superiori a 2°C.

In pratica, l’evento 1997-98 è stato caratterizzato, dopo la fine della fase principale, da un lungo periodo (circa 140 settimane o poco meno di 3 anni) di condizioni La Niña per poi ritornare alla neutralità, mentre l’evento 2015-16 è stato definito da condizioni di neutralità, con due brevi passaggi in zona La Niña, per una durata complessiva di 110 settimane (2 anni) per poi passare in zona El Niño per circa 35 settimane (~9 mesi) e avviarsi, alla fine, verso una neutralità, che è sembrata più decisa, per circa 10 settimane. Nel tratto finale, relativo a metà  febbraio 2020, è ritornato in zona Niño, anche se le letture attuali (23 febbraio) tendono a situarlo in zona neutra.

Fig.3: Serie settimanale delle temperature marine superficiali della regione Niño 3.4, separata nelle due sezioni che coprono l’evento del 97-98 e quello del 15-16 e che si estendono per 250 settimane. Nel quadro superiore le SST e in quello inferiore le anomalie di temperatura; qui le righe orizzontali verdi mostrano l’intervallo ±0.5°C. Da Bob Tisdale: “La Niña conditions are typically defined by NOAA as sea surface temperature anomalies less than or equal to -0.5 deg C for the NINO3.4 region.” e la stessa cosa, con valori positivi, vale per El Niño.

Le quattro regioni
Le SST delle quattro regioni in cui si misura ENSO (El Niño Southern Oscillation, in pratica l’insieme delle fasi calde e fredde) sono simili ma con importanti differenze. Gli eventi El Niño hanno, in queste zone, temperature massime diverse e anche La Niña (ad esempio quella del 1989, ma anche quella del 2000) cambia abbastanza da zona a zona. Niño 4, poi, ha completamente perso i massimi di temperatura più forti (1983, 1998, 2016).

Fig.4: Anomalia della temperatura marina superficiale delle 4 regioni. Notare le differenze di temperatura nelle varie zone del Pacifico centro-orientale e come in Niño 4 i picchi di temperatura siano praticamente scomparsi.

Per osservare il comportamento delle 4 regioni raggruppate insieme, si può visualizzare questo grafico disponibile nel sito di supporto, dal quale, anche solo visivamente, si osserva una preponderanza del colore arancione, a riprova della differenza tra la zona Niño 4 e le altre tre.

Fig.5: Spettro MEM delle SST delle 4 regioni El Niño. Le scale verticali sono logaritmiche. Ove presenti, i massimi spettrali di periodo 22-26 anni hanno le potenze più basse dell’intero spettro.

Per gli spettri delle 4 zone valgono le stesse considerazioni: similitudini, in particolare per i massimi spettrali di periodo 1-5 anni presenti con varia potenza in tutte le zone e differenze per periodi maggiori, con la presenza del picco di 8 anni solo in Niño 1+2 dove manca il massimo da 11-12 anni, sostituito insieme a quelli di 22-25 anni, da un massimo a 17 anni. Nel Niño 4 mancano del tutto i massimi di oltre 20 anni.

In conclusione, El Niño 2015-16 (e/o i suoi successori) ha un comportamento abbastanza diverso da quello del 1997-98 da rendere ragione dell’aumento di temperatura esteso nel tempo, senza scomodare l’AGW.

Dovremo aspettare il ritorno alla piena neutralità  per trarre maggiori certezze sulla pausa delle temperature, evidente almeno dal 2002 al 2013

Tutti i dati e i grafici sono disponibili nel sito di supporto
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