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.

Bilancio della massa glaciale della calotta antartica

Posted by on 06:00 in Attualità, Climatologia | 12 comments

Bilancio della massa glaciale della calotta antartica

Mi sono interessato alla problematica della variazione di massa glaciale continentale, durante le lunghe ore passate a studiare il trend di variazione del livello del mare.
La variazione del livello del mare dipende infatti in misura considerevole dall’apporto di massa conseguente allo scioglimento delle calotte glaciali terrestri, mentre è del tutto indifferente allo scioglimento dei ghiacci galleggianti. Detto in altri termini se si sciogliessero completamente i ghiacci marini antartici o artici, il livello del mare non subirebbe variazioni. Qualora si sciogliessero completamente le calotte glaciali della Groenlandia e dell’Antartide, invece, il livello del mare subirebbe aumenti di oltre un centinaio di metri.

Oggi la discussione verte essenzialmente sul tasso di variazione della velocità di aumento del livello del mare e, in particolare, sull’influenza su tale tasso di variazione di tre parametri principali: aumento del contenuto di calore degli oceani (contributo sterico), scioglimento delle calotte glaciali terrestri e variazione del regime delle acque superficiali e sotterranee (che rappresentano, entrambe, il contributo di massa). La parte del leone nel determinare il tasso di variazione della velocità con cui cambia il livello del mare, a causa del contributo di massa, la fanno le calotte glaciali antartica e groenlandese. Per capire come evolverà il livello del mare, è, pertanto, necessario capire quanta parte della massa glaciale della calotta antartica e di quella groenlandese si stanno sciogliendo e come varia nel tempo questa quantità.

Da un punto di vista quantitativo il problema è estremamente complicato, in quanto non siamo in grado di calcolare con certezza né il valore assoluto, né quello relativo al tempo, della massa glaciale terrestre che si trasforma in acqua liquida. La parte più spinosa di questo problema è costituita dalla quantificazione della massa glaciale continentale antartica che si sta sciogliendo e di come questa quantità vari nel tempo.

Dal punto di vista operativo tre sono i metodi di stima della variazione della massa glaciale terrestre: metodo altimetrico, metodo gravimetrico e metodo input-output.

Il metodo altimetrico è basato su rilievi effettuati con altimetri imbarcati su satellite che registrano le variazioni di livello della superficie ghiacciata, rispetto ad una serie di punti fissi. Il problema principale di questo metodo deve ricercarsi proprio nei punti di riferimento, quelli che ho impropriamente definito fissi. In realtà di fisso sulla superficie terrestre vi è ben poco, per cui bastano piccole variazioni nella quota dei punti di riferimento e scadimenti qualitativi dell’altimetro satellitare (conseguenti alla variazione delle caratteristiche atmosferiche o orbitali del satellite) e tutto il castello di carte va a farsi friggere.
Il metodo gravimetrico è basati sulle variazioni di gravità rilevate da satelliti gemelli (GRACE, per esempio) che orbitano intorno al nostro pianeta. Poiché il ghiaccio ha una massa ben precisa, è ovvio che passando ripetutamente sullo stesso punto nel corso del tempo, le anomalie gravitazionali rilevate dagli accelerometri basati sui satelliti, sono una conseguenza della variazione della massa del ghiaccio. Neanche questo metodo è, però, esente da difetti.

Per capire di cosa stiamo parlando, è necessario fare un passo indietro nel tempo e tener presente un aspetto della dinamica terrestre che a volte ci sfugge. Partiamo da un breve cenno relativo alla struttura della Terra: la crosta terrestre “galleggia” sul mantello che è molto più deformabile della scrosta stessa, diciamo che ha un comportamento elasto-plastico o viscoso. La viscosità del mantello non è costante per cui il suo comportamento varia da punto a punto. Dall’inizio dell’Olocene si è verificata la de-glaciazione della Terra e, conseguentemente, una diminuzione del carico gravante sul mantello e, quindi, un innalzamento dello stesso in alcuni punti ed un abbassamento in altri.
Quando la superficie terrestre è coperta da una coltre di migliaia di metri di spessore di ghiaccio, come accade durante le glaciazioni, il mantello si abbassa sotto la calotta glaciale e si alza sui bordi. E’ lo stesso fenomeno che si verifica quando si cammina sulla sabbia bagnata: sotto il piede la sabbia si abbassa, immediatamente all’esterno essa si solleva.
Quando si comprime una molla e, successivamente, la si lascia libera notiamo che essa durante la compressione si accorcia mentre durante la decompressione si allunga: il tutto è conosciuto come comportamento elastico dei corpi. Nel caso del mantello ci troviamo di fronte, però, non a fenomeni elastici come quello relativo alla molla, ma a fenomeni elasto-plastici o viscosi, per cui, mentre nel caso della molla il recupero di forma è immediato, nel caso del mantello sono necessari migliaia di anni. La circostanza incide sia sui dati desunti dai metodi gravimetrici, sia su quelli generati dai metodi altimetrici.

Appare subito evidente che sia le variazioni di gravità che quelle altimetriche misurate dai satelliti, dipendono anche dal recupero isostatico glaciale (da ora in poi indicato con l’acronimo inglese GIA) e non solamente dalla perdita o acquisto di massa. Quanta parte della variazione di gravità misurata è dovuta al GIA e quanta parte è dovuta allo scioglimento dei ghiacci o alla deposizione di nuova massa (nevicate)? Allo stato attuale dell’arte nessuno lo sa con certezza, in quanto non siamo in grado di conoscere quanto vale GIA. L’assestamento isostatico glaciale dipende da diversi fattori che, a loro volta, variano da zona a zona: la granulometria dell’olivina del mantello, l’entità dei flussi di calore geotermico, le variazioni meccaniche connesse alla velocità di rotazione terrestre, ecc., modificano le caratteristiche fisico-meccaniche che regolano l’assestamento isostatico del mantello. Detto in altri termini il mantello non ha la stessa viscosità ovunque, per cui bisogna andare a calcolare GIA punto per punto. Oggi come oggi si utilizzano modelli fisico-matematici estremamente complessi che sono costituiti da un mosaico di modelli più semplici, ognuno dei quali tiene conto di uno o più parametri tra quelli che ho sinteticamente indicato nelle righe precedenti. Ebbene, questi modelli ci consentono di effettuare delle stime dell’assestamento isostatico glaciale punto per punto.

Siccome il mantello è caratterizzato da una superficie e da un volume, esistono due tipi di modellazione del suo comportamento: quello unidimensionale e quello tridimensionale. La differenza tra le due tecniche consiste, ovviamente, in una diversa onerosità del calcolo. Sulla base di alcuni studi sembrerebbe che la reologia tridimensionale e quella unidimensionale non diano risultati molto differenti, ma la discussione in materia è ancora aperta. Per chi volesse approfondire la questione, molto interessante mi è parso un articolo pubblicato nel 2015 da W. van der Wal e colleghi (W. van der Wal et al, 2015). Solo per inciso preciso che W. van der Wal et al, 2015, ha potuto accertare che il modello tridimensionale del GIA, fornisce risultati più aderenti ai dati GPS relativi al livello del mare ed alle variazioni delle masse glaciali continentali.

Nel caso dell’Antartico la stima delle variazioni regionali della variazione di massa glaciale è resa ancora più complicata dalla differente viscosità del mantello al di sotto dell’Antartide Occidentale e dell’Antartide Orientale. Il risultato di tutta questa complessità è splendidamente esemplificato da questa tabella tratta da W. van der Wal et al, 2015 (tab. 2):

Dalla tabella si vede che, a seconda del modello GIA preso in considerazione, la variazione di massa glaciale dell’Antartico varia in modo estremamente consistente. Ho provato a fare qualche calcolo ed ho ottenuto un valore dell’incertezza della stima pari al 32% circa: detto in altri termini, confrontando il valore massimo con quello minimo (entrambi possibili) si ottiene un rapporto quasi pari a due. Il discorso appena concluso dimostra che quando si parla di GIA, si affronta un argomento piuttosto scivoloso, per usare un eufemismo.

Solo due parole per il terzo metodo di stima del bilancio di massa glaciale dell’Antartide, ovvero il metodo di input-output. In questo caso si utilizza un modello per simulare le precipitazioni nevose (input) ed a queste si sottraggono le perdite per sublimazione (stimate con un altro modello) e quelle legate al deflusso ottenuto dallo scarico a mare dei fronti glaciali (ottenuti da un terzo modello). Anche questo metodo è fondato su dati satellitari.

Il gruppo internazionale di ricerca IMBIE (Ice Sheet Mass Balance Inter-Comparison Exercise) è partito da questa situazione di fatto ed ha cercato di ottenere una stima più precisa del bilancio della massa glaciale antartica. I risultati sono stati pubblicati su Nature in un recente articolo:

Mass balance of the Antarctic Ice Sheet from 1992 to 2017 (da ora IMBIE, 2018).

L’articolo è stato oggetto di un recente post a firma di G. Guidi qui su CM, ma a mio modesto giudizio, merita qualche considerazione in più alla luce di quello che ho scritto fino ad ora.
Riassumendo brevemente quanto ha già scritto G. Guidi, i ricercatori hanno raggiunto la conclusione che la calotta glaciale antartica, dal 1992 al 2017, ha perso circa 3000 miliardi di tonnellate di ghiaccio. In questo post non vorrei soffermarmi troppo sul valore assoluto del saldo negativo, ma sul tasso di variazione della perdita di massa glaciale in funzione del tempo: considereremo pertanto la derivata prima della massa glaciale rispetto al tempo (dM/dt) in modo conforme a quanto hanno fatto gli autori dell’articolo.

IMBIE, 2018 svolge un lavoro di rianalisi di 23 serie di dati: 14 gravimetrici, 7 altimetrici e 2 elaborati mediante metodo input-output (Extended data fig. 1). Lo studio consiste nel “comporre” queste serie di dati (diversi per tipologia ed estensione temporale) in modo da avere un’unica serie numerica che copra l’intero periodo compreso tra il 1992 ed il 2017. Bisogna precisare, infatti, che allo stato esiste una sola serie di misure (su base altimetrica) che copra tutto il periodo preso in esame, per cui l’unico modo per ottenere un dato unitario è quello di comporre le serie a disposizione.

IMBIE, 2018 ha innanzi tutto diviso l’Antartico in tre regioni (Penisola Antartica, Antartico Occidentale ed Antartico Orientale), suddivise, a loro volta, in molteplici bacini di drenaggio del ghiaccio e, successivamente, ha calcolato la variazione di massa glaciale per ognuna di queste tre zone. La variazione di massa glaciale, calcolata per l’intero continente antartico, è stata ottenuta sommando algebricamente le variazioni di massa calcolate per ognuna delle singole aree prese in considerazione. Essi hanno trasformato, infine, le perdite di massa (regionali e globali) in contributo alla variazione del livello del mare, ottenendo il grafico seguente.

Questo fotogramma, tratto da qui, illustra in maniera sintetica quanto ho appena scritto. (fonte: IMBIE Planetary Visions).

Stando alle conclusioni di IMBIE, 2018 l’Antartico Orientale non ha subito variazioni di massa o, per essere più precisi, evidenzia un leggero aumento di massa. La penisola Antartica perde massa, ma in modo costante, anzi negli ultimi anni sembra che il tasso di variazione delle perdite di massa glaciale si sia stabilizzato intorno ad un valore costante. Ciò che preoccupa è il tasso di variazione della perdita di massa dell’Antartico Occidentale: a partire dal 2005 la variazione della massa glaciale è fortemente aumentata. Nel breve video che ho citato, ma anche nella mappa che fa da sfondo al grafico, le zone rosse sono quelle caratterizzate da perdita di massa, quelle azzurre da aumento di massa, mentre in quelle bianche non si ha nessuna variazione di massa glaciale.

Come gli autori tengono a sottolineare, il loro studio non fa ricorso a metodologie di omogeneizzazioni statistiche, per cui i dati sono quelli grezzi desunti dai 23 studi che sono citati in bibliografia. La composizione delle serie è stata ottenuta facendo coincidere le parti in cui esse si sovrappongono. A questo punto è necessario fare alcune considerazioni.

Il primo aspetto che balza agli occhi è l’ampiezza della fascia di incertezza dei dati. Come ha sottolineato robertok06 in un commento al post di G. Guidi, la fascia di incertezza è confrontabile alla misura: l’incertezza relativa della misura è di circa il 50%. Si tratta di valori enormi che si giustificano essenzialmente con la grande incertezza nel calcolo del GIA e con l’incertezza connessa con i metodi input-output. Gli autori hanno effettuato le loro stime, assumendo per GIA la media di 12 modelli di stima del suo valore (la maggior parte globali ed alcuni regionali). I modelli presi in considerazione forniscono valori di GIA che oscillano tra 12 Gt/anno e 81 Gt/anno: 56 Gt/anno è la media dei 12 valori presi in considerazione. Questo dato fa traballare, a mio modesto avviso, tutto l’impalcato su cui si basa IMBIE, 2018. Mi spiego meglio. GIA è positivo quando i sensori satellitari lo vedono come un aumento di massa glaciale, negativo in caso contrario. Ciò significa che la variazione di massa glaciale, misurata a partire dai dati satellitari, deve essere depurata del valore di GIA. Ipotizzando una diminuzione della massa glaciale (come accade nella realtà), GIA va sommato algebricamente alla variazione negativa per cui rende maggiore, in valore assoluto, la diminuzione. Si intuisce, pertanto, che se GIA fosse pari al valore minimo, ci troveremmo di fronte ad una relativamente piccola diminuzione della massa glaciale, viceversa, se GIA assumesse il valore massimo, ci troveremmo di fronte ad una grande diminuzione della massa glaciale. Lo stesso ragionamento va rifatto, ovviamente al contrario, se GIA viene visto dai satelliti con il segno meno. A questo punto si capisce che se io non conosco in modo preciso quanto vale GIA, ho grande difficoltà a capire di quanto varia la massa glaciale.

Si potrebbe pensare che essendo GIA un valore pressoché costante in 25 anni, se io alla massa di oggi (sbagliata quanto si vuole) detraggo quella di 25 anni fa, dovrei eliminare l’errore e trovarmi con la variazione della massa glaciale. Non è così semplice. In primo luogo la variazione di GIA può essere caratterizzata anche da oscillazioni ad alta frequenza, decadali o sub decadali, a seconda del flusso geotermico. In secondo luogo i dati messi a confronto non sono omogenei. Dal 1992 al 2017 (vedi Extended data fig. 1) abbiamo una sola serie di dati continua. Tutte le altre coprono una parte del periodo preso in esame. In particolare i metodi gravimetrici coprono solo il periodo compreso tra il 2005 ed il 2017: meno della metà della serie. Questo comporta due ordini di problemi. Il primo riguarda la disomogeneità dei dati posti a confronto, il secondo la lunghezza della serie di dati che non consente di escludere oscillazioni ad alta frequenza le cui cause ci sfuggono. Ciò non significa che dobbiamo sottovalutare la situazione, ma che dobbiamo essere cauti nell’estendere al futuro più o meno lontano le conclusioni.

Se passiamo ad Extended data fig. 5, possiamo vedere chiaramente che le oscillazioni ad alta frequenza non devono essere considerate un fatto impossibile: i dati su base gravimetrica dimostrano, almeno per la regione dell’Antartico orientale, una forte variabilità in tutto il periodo preso in esame. La disomogeneità dei dati appare evidente mettendo a confronto i dati su base altimetrica con quelli a base gravimetrica e con quelli basati su metodi input-output. Per la Penisola Antartica e l’Antartico orientale i dati altimetrici ed alcuni gravimetrici evidenziano una variazione di massa poco diversa da zero (diciamo che oscilla intorno allo zero). Quelli basati sull’input-output ed alcuni gravimetrici, evidenziano, invece, una perdita di massa consistente per la Penisola Antartica ed un andamento che oscilla intorno allo zero per la parte orientale del continente.

Nel caso dell’Antartide occidentale, invece, il dato è costante sia per i dati gravimetrici che per gli altri: si registra una diminuzione di massa a partire dal 2005 circa e fino ai giorni nostri. Si tratta di un evento inedito e definitivo o di un fatto temporaneo? Non siamo in grado di dirlo e, ad onor del vero, non lo dicono neanche gli autori dell’articolo che si augurano di poter continuare le ricerche anche per il futuro, in modo da seguire l’evoluzione di un fenomeno preoccupante.

E per concludere un piccolo passo indietro. Il grafico che rappresenta il contributo all’aumento del livello del mare della perdita di massa della calotta glaciale antartica, evidenzia un brusco cambio di pendenza in corrispondenza del 2005. Considerando che in quel periodo cominciarono ad essere utilizzati i metodi gravimetrici e che essi fanno registrare una fortissima diminuzione di massa glaciale nell’Antartico occidentale proprio tra il 2005 ed il 2010, non vorrei che questa accelerazione nell’aumento del livello del mare, fosse frutto di un fatto accidentale legato ad un’oscillazione ad alta frequenza, visto che negli anni successivi il trend si è stabilizzato e, secondo alcune serie di dati, addirittura invertito.

Come si può intuire da tutto quello che ho scritto, le variazioni di massa glaciale ci sono e questo è fuori di dubbio. Il problema è stabilire la loro entità, quantificare, cioè, il problema. E qui abbiamo grandi difficoltà dovute alle enormi incertezze che caratterizzano i metodi di stima utilizzati. Analogo problema riguarda l’evoluzione nel tempo di queste variazioni di massa: sono aumentate o sono costanti nel tempo? Dai dati in nostro possesso non possiamo fornire una risposta univoca. E, infine, resta un problema di attribuzione. A cosa sono dovute queste variazioni di massa? Sono una conseguenza del riscaldamento globale o una conseguenza del fatto che ci troviamo in un interglaciale? Dipendono da variazioni delle caratteristiche geodinamiche e geotermiche del mantello e della crosta o da fenomeni legati alla temperatura delle acque oceaniche? E, per finire, perché la parte occidentale dell’Antartico si comporta in modo molto differente da quella orientale?

IMBIE, 2018 non offre risposta a nessuna di queste domande e, credo, che nessuno sia in grado di dirlo. Per quel che mi riguarda, sono dell’avviso che dobbiamo solo aspettare e vedere come evolvono gli eventi. Anche perché l’Antartico occidentale, vuoi per la presenza di vulcani sub-glaciali, vuoi per la tendenza alla frammentazione delle piattaforme glaciali galleggianti, vuoi per il fatto che GIA è diverso da quello dell’Antartico orientale, si comporta in modo anomalo e, pertanto, merita grande attenzione.

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Un Mese di meteo – Maggio 2018

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Un Mese di meteo – Maggio 2018

IL MESE DI MAGGIO 2018[1]

Il carattere più saliente del mese sono risultate le precipitazioni, superiori alla norma sulla maggior parte dell’area. Ad esse si sono associate temperature per lo più nella norma nei massimi e in debole anomalia positiva nei minimi.

Il mese di maggio si è caratterizzato per il lungo persistere di un anticiclone di blocco con centro sul mar Baltico. Tale struttura ha lasciato una traccia profonda nella topografia media del livello di pressione di 850 hPa per l’area euro-atlantica (figura 1a) ed ha dato luogo al persistere sul Mediterraneo di masse d’aria fresca in quota cui è conseguita un’attività temporalesca da locale a sparsa, favorita dal riscaldamento diurno e dal’effetto instabilizzante dei rilievi alpini ed appenninici.

Figura 1a – 850 hPa – Topografia media mensile del livello di pressione di 850 hPa (in media 1.5 km di quota).

In tale contesto generale improntato alla variabilità spiccano 3 perturbazioni principali, transitate rispettivamente fra 1 e 5 maggio, fra 13 e 16 maggio e fra 27 e 31 maggio.

La robustezza dell’anticiclone di blocco sul Baltico è confermata dalla carta delle isoanomale (figura 1b) che indica un nucleo di anomalia positiva da +8 m  sulla Finlandia. Si noti anche la debole anomalia negativa sul Mediterraneo (area azzurra con anomalia da -1 a -2 m).

Figura 1b e 1d – 850 hPa – carta delle isoanomale del livello di pressione di 850 hPa.

Tabella 1 – Sintesi delle strutture circolatorie del mese a 850 hPa. Il termine perturbazione sta ad indicare saccature atlantiche o depressioni mediterranee (minimi di cut-off) o ancora fasi in cui la nostra area è interessata da regimi che determinano  variabilità perturbata (es. flusso ondulato occidentale).

Giorni del mese Fenomeno
1-5 maggio Una depressione africana inizialmente sull’Algeria e in moto verso Nordest sposta il proprio centro verso il Canale di Sicilia e il basso Tirreno, interessando l’intera area italiana (perturbazione n. 1).
6-12 maggio Campo di pressioni livellate con condizioni di variabilità.
13-16 maggio Le regioni settentrionali sono interessate da una saccatura da nordovest da cui si isola un minimo depressionario che nel suo moto verso est influenza l’intera penisola (perturbazione n. 2)
17-27 maggio Campo di pressioni livellate con condizioni di variabilità.
28-31 maggio Una saccatura sulla penisola iberica influenza la nostra area (perturbazione n. 3)

Andamento termo-pluviometrico

Le temperature medie mensili (figura 2 e 3) sono risultate per lo più nella norma nei massimi e in lieve anomalia positiva nei minimi. La tabella 2 mostra che le anomalie positive dei minimi si sono concentrate nella prima e terza decade del mese mentre una debole anomalia positiva si è riscontrata nei massimi nella terza decade del mese.

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

A livello mensile le precipitazioni (figura 4) sono risultate superiori alla norma sulla maggior parte dell’area, con significative eccezioni su Nordest e Sicilia orientale.

Per quanto attiene alle precipitazioni decadali (tabella 2) spicca la sensibile anomalia positiva al centro-sud nella prima decade 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)

Tabella 2 – Analisi decadale e mensile di sintesi per macroaree – Temperature e precipitazioni al Nord, Centro e Sud Italia con valori medi e anomalie (*).

Si segnala infine che la carta di anomalia termica globale prodotta dall’Università dell’Alabama – Huntsville http://nsstc.uah.edu/climate/ e che ci consente di valutare la rilevanza sinottica delle anomalie termiche registrate in Italia non è stata commentata in quanto non disponibile al momento in cui questo bollettino è stato emesso. I lettori interessati sono pregati di controllare la sua presenza al sito http://nsstc.uah.edu/climate/.

(*) 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 del 2013 ed il valore medio del periodo 1988-2015.

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, inferiori a 2°C), arancio (anomalie moderate, fra 2 e 4°C) o rosso (anomalie forti,di  oltre 4°C), analogamente per le anomalie negative deboli (minori di 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% .

[1]              Questo commento è stato condotto con riferimento alla  normale climatica 1988-2017 ottenuta analizzando i dati del dataset internazionale NOAA-GSOD  (http://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/gsod/). Da tale banca dati sono stati attinti anche i dati del periodo in esame. L’analisi circolatoria è riferita a dati NOAA NCEP (http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/histdata/). Come carte circolatorie di riferimento si sono utilizzate le topografie del livello barico di 850 hPa in quanto tale livello è molto efficace nell’esprimere l’effetto orografico di Alpi e Appennini sulla circolazione sinottica. L’attività temporalesca sull’areale euro-mediterraneo è seguita con il sistema di Blitzortung.org (http://it.blitzortung.org/live_lightning_maps.php).

 

 

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La Groenlandia questa sconosciuta

Posted by on 07:50 in Attualità, Climatologia | 3 comments

La Groenlandia questa sconosciuta

Una cosa è certa, quella parte delle Groenlandia verdeggiante che ispirò a Erik il Rosso ed i suoi compagni il nome della Terra che si illudevano di aver colonizzato, verde era allora e verde è oggi. Ciò testimonia il fatto che non sia quello delle caratteristiche di quella costa l’elemento dirimente sulle oscillazioni climatiche che quella terra ha subito. Tuttavia, è proprio dalla Groenlandia, come del resto anche dai ghiacci del Polo opposto, che si possono ricavare le informazioni più datate ed attendibili sull’evoluzione del clima, perché il ghiaccio accumulatosi e ritiratosi nel corso di secoli e millenni conserva dati molto precisi ed attendibili.

E riserva delle sorprese.

Appena due giorni fa è uscito su Nature Communication un articolo molto interessante di analisi delle morene dei ghiacciai di una porzione della costa nordorientale della Groenlandia:

Instability of the Northeast Greenland Ice Stream over the last 45,000 years

L’articolo, è stato rilanciato e commentato su Science Daily proprio ieri:

Ice stream draining Greenland Ice Sheet sensitive to changes over past 45,000 years

In sostanza, analizzando l’estensione delle lingue di ghiaccio attraverso cui si scarica verso il mare la massa glaciale che si accumula nell’entroterra e la velocità con cui avviene questo drenaggio, i ricercatori sono giunti alla conclusione che sì, la velocità con cui si sta perdendo massa glaciale è molto aumentata nelle decadi più recenti, ma l’estensione dell’area di drenaggio è stata per la maggior parte degli ultimi 45.000 anni inferiore all’attuale. Non solo, la perdita di massa glaciale sembra abbia avuto luogo anche in epoche ritenute molto fredde, nel pieno dell’ultima era glaciale.

Ciò significa, o potrebbe significare, che le dinamiche del bilancio di massa sono ben più complesse di quanto si possa immaginare e proiettare nel futuro, e quindi che forse il collegamento tra l’evoluzione nel breve periodo climatico attuale e quella che si ritiene possa essere la forzante prevalente, l’attività antropica, non è affatto scontato.

Anche in questo articolo, come curiosamente ci succede spesso nell’ultimo periodo, hanno un ruolo significativo i fattori astronomici, in particolare quello orbitale, che sono del resto gli unici forcing del clima del pianeta il cui ruolo sia accertato.

Molto interessante infine il metodo di analisi utilizzato, ovvero la ricerca del Berillio-10 nelle rocce, formatosi nei periodi di esposizione della superficie al bombardamento della radiazione cosmica, reso possibile ovviamente dall’assenza di copertura glaciale.

Un po’ meno interessante, ma il tributo al disastro climatico è scontato praticamente in ogni ricerca che parli di queste cose, è la deduzione di instabilità dell’area di drenaggio, una debolezza che naturalmente in chiave climate change la espone a sconvolgimenti di vario genere. Questo appare vero soprattutto per lo scenario climatico più gettonato l’RCP8.5, quello che presagisce una Terra tipo palla di fuoco nel breve volgere di qualche decennio, che è anche notoriamente il più inutile, anacronistico e irrealizzabile degli scenari, tutte qualità che risultano evidentemente molto appetibili se si vuol dare sensazione alle proprie congetture.

Enjoy 😉

 

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Cicli astronomici e cicli climatici

Posted by on 06:00 in Attualità, Climatologia | 16 comments

Cicli astronomici e cicli climatici

Che il clima terrestre dipenda da fattori orbitali è un dato di fatto, anche se di questi tempi qualcuno tende a sminuire l’importanza delle cause naturali nel determinare i cambiamenti climatici. Eppure una lunga schiera di scienziati si è occupata delle possibili influenze dei cicli astronomici su quelli climatici. Tutti conoscono il celeberrimo ciclo di Milankovic che sembra essere alla base delle glaciazioni terrestri. In passato mi sono occupato diverse volte di Tzedakis et al., 2012 in quanto reputo tale articolo fondamentale per comprendere l’evoluzione del clima sulle lunghe distanze. In tale articolo viene illustrato un interessante meccanismo di innesco degli interglaciali, basato su diverse concause: obliquità dell’orbita terrestre, precessione, insolazione terrestre e concentrazione di gas serra. Secondo Tzedakis et al., 2012 un interglaciale si innesca quando tutti i fattori sono in fase tra di loro: basta che uno solo di essi vada fuori fase e l’interglaciale salta.

A questo punto abbiamo tirato in ballo due parametri orbitali in grado di influenzare il clima terrestre: precessione ed inclinazione dell’asse di rotazione terrestre (detta anche obliquità) che sono legati al ciclo di Milankovic. Esiste, però, anche un altro parametro orbitale che non possiamo trascurare, ovvero l’eccentricità dell’orbita terrestre. Questo parametro è regolato dall’influenza gravitazionale di Venere e Giove e subisce piccole variazioni con periodo di circa 405.000 anni. Oltre a questi cicli di lungo periodo, dobbiamo ricordare cicli di periodo molto più breve come l’alternarsi del giorno e della notte, le stagioni, i vari cicli solari di cui il più noto è quello undecennale e tanti altri.

In questo grafico semplificato, tratto da qui, sono visualizzati alcuni di questi cicli:

A questo punto la cosa diventa molto intrigante in quanto tutti questi cicli, interferendo tra di loro, rendono oltremodo complessa la comprensione delle influenze astronomiche sul sistema climatico terrestre. Se a tutte queste cause esterne associamo le variabilità interne (correnti oceaniche, correnti atmosferiche, copertura nuvolosa, gas serra, azioni delle specie viventi, vulcani, scambi energetici e fluidodinamici, ecc., ecc.), comprendiamo che quello climatico è, forse, uno dei sistemi più complessi con cui possiamo avere a che fare. Ai giorni nostri la linea di pensiero principale sostiene che questo sistema così complesso e governato, fortunatamente, da forze assolutamente fuori del nostro controllo, possa essere modellato matematicamente, in modo da prevederne l’evoluzione, solo sulla base di pochi parametri fisici, tra cui il più importante è il forcing determinato dai gas serra di origine antropica, principalmente diossido di carbonio. Io sono piuttosto scettico in proposito, ma la mia è un’opinione, informata, ma pur sempre un’opinione e, come tale, non condivisa dai più.

In questo post è mia intenzione esaminare più da vicino uno dei parametri orbitali che ho citato di sfuggita nei paragrafi precedenti: l’eccentricità terrestre. E’ stato pubblicato da pochi giorni su PNAS ed ha suscitato parecchio clamore mediatico, l’articolo:

Empirical evidence for stability of the 405-kiloyear Jupiter–Venus eccentricity cycle over hundreds of millions of years di D. V. Kent, P. E. Olsen, C. Rasmussen, C. Lepre, R. Mundil, R. B. Irmis, G. E. Gehrels, D. Giesler, J. W. Geissman e W. G. Parker (da ora Kent et al., 2018).

La prima firma dell’articolo è un ricercatore che si occupa dello studio del campo magnetico fossile della Terra. Come è ben noto il campo magnetico terrestre è soggetto a oscillazioni che vanno dalle semplici anomalie ed escursioni magnetiche, alle inversioni vere e proprie del campo geomagnetico.    Anche queste anomalie appaiono piuttosto misteriose ed i ricercatori, allo stato, hanno elaborato solo delle ipotesi circa le loro cause. Torniamo, però, all’eccentricità orbitale terrestre ed alla sua variabilità.

Gli astronomi conoscono molto bene il periodo della variazione dell’eccentricità dell’orbita terrestre, determinato dalle influenze gravitazionali di Giove e Venere, e sono riusciti a ricostruirne la storia sulla base di calcoli numerici relativamente agli ultimi 50 milioni di anni di storia del pianeta. Per le epoche precedenti il calcolo non è affidabile a causa dei molti parametri in gioco. Vediamo ora come questo periodo viene utilizzato ai fini climatici.

Negli anni passati gli scienziati hanno studiato una carota di sedimenti proveniente dal bacino di Newark nel New Jersey, detta anche APTS, e hanno datato gli strati sulla base del periodo di 405.000 anni che caratterizza la variazione dell’eccentricità dell’orbita terrestre. In tale periodo l’eccentricità orbitale cambia di circa il 5% (l’orbita terrestre è ellittica con un’eccentricità molto bassa, tanto da essere considerata quasi circolare). La variazione di eccentricità orbitale è in grado di modificare il clima terrestre. In particolare nei periodi in cui l’orbita è più eccentrica, il clima terrestre diventa più estremo: estati più calde ed inverni più freddi ed i periodi umidi prevalgono su quelli secchi. Nelle epoche con eccentricità minore, invece, le cose vanno diversamente, in quanto il clima è meno estremo e più secco.

La diversità climatica dei vari periodi lascia le sue tracce all’interno dei minerali intrappolati nei sedimenti e consente quindi di datare gli stessi. Basare la datazione della serie di Newark sulla periodicità di 405.000 anni dell’eccentricità orbitale terrestre, significa però assumere che tale periodo sia costante per durate maggiori di 50 milioni di anni, e ciò non è certo a causa delle imprecisioni presenti nei metodi di calcolo di cui ho già parlato. Allo scopo di dirimere una volta per tutte la questione, Kent et al., 2018 analizza una carota prelevata nella Chinle Formation (una formazione rocciosa di origine vulcanica) affiorante nel Petrified Forest National Park in Arizona, allo scopo di determinare le età dei vari strati che la costituiscono, utilizzando degli isotopi di uranio e degli zirconi contenuti nella roccia. In tal modo gli autori hanno potuto datare anche le tracce fossili delle inversioni geomagnetiche presenti nella carota prelevata nella formazione di Chinle. L’ultimo passaggio dello studio è stato quello di confrontare le tracce delle inversioni magnetiche registrate nella carota di Newark, con quelle della carota della formazione di Chinle. Il confronto ha consentito di accertare che le tracce di inversione magnetica conservate nelle due carote erano perfettamente coincidenti, per cui è stato possibile datare con precisione, basandosi sulle transizioni magnetiche fossili, anche la carota di Newark per comparazione con quella della formazione di Chinle.

Kent et al., 2018, ha potuto pertanto accertare sperimentalmente che la periodicità di 405000 anni nella variazione dell’eccentricità dell’orbita terrestre, è presente in tutti gli ultimi 215 milioni di anni e quindi rappresenta una regolarità senza precedenti nella storia terrestre.

Un’altra conclusione dello studio è che durante il tardo Triassico si è registrato un periodo caratterizzato da un clima molto più caldo di quello odierno di cui ignoriamo la causa scatenante. Anche in tale arco di tempo la periodicità di 405.000 anni ha esercitato la sua influenza: quando l’eccentricità era maggiore, il clima era più umido e si formavano profondi laghi; quando l’eccentricità era minore il clima diventava più secco e i laghi si prosciugavano.

Kent et al., 2018 ha potuto accertare in modo empirico che effettivamente la variazione di eccentricità dell’orbita terrestre, è in grado di modificare il clima terrestre. Milankovic, per esempio, non diede molta importanza all’eccentricità orbitale, privilegiando precessione e obliquità, ma gli studi eseguiti da Kent e colleghi, hanno consentito di rivalutare l’importanza di questo parametro orbitale.

Con questo non voglio assolutamente dire che le variazioni climatiche odierne siano da imputare alla variazione di eccentricità, ma semplicemente sottolineare che abbiamo avuto la conferma che la variazione dei parametri orbitali determina il clima terrestre, quanto la variazione di altri parametri, ad esempio la concentrazione di CO2. Questo, per esempio, ha sempre sostenuto il prof. Scafetta nei suoi studi sulle relazioni tra variazione del clima terrestre e parametri astronomici. Egli non ha mai negato che il diossido di carbonio possa determinare il clima terrestre, come non lo nego io, ma quanto influisce la concentrazione di CO2 e quanto i parametri astronomici o quelli naturali endogeni al sistema climatico? A queste domande si preferisce non rispondere, anzi si preferisce ribattere con insulti, sostenendo che chi le fa, nega la scienza. A me non sembra. Anche alla luce di questo studio che evidenzia ancora una volta quanto poco sappiamo del sistema climatico.

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Un Mese di Meteo – Aprile 2018

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Un Mese di Meteo – Aprile 2018

IL MESE DI APRILE 2018[1]

Mese che nella prima metà si è contraddistinto per prevalenti condizioni di tempo perturbato con precipitazioni abbondati specie sul Nordovest e temperature nella norma sia nei massimi sia nei minimi. Nella seconda metà del mese condizioni anticicloniche con tempo soleggiato e temperature ovunque superiori alla norma, con anomalia più sensibile nella terza decade.

Dato il carattere del tutto opposto della prima e delle seconda metà del mese, le carte di analisi sono state realizzate per le due quindicine. Nello specifico la topografia media del livello di pressione di 850 hPa per l’area euro-atlantica del periodo 1-15 aprile (figura 1a) mostra come principale centro d’azione una grande depressione atlantica con centro a ovest delle isole britanniche che sull’Italia determina un flusso di correnti meridionali a curvatura cicloniche. Ne è conseguito il prevalere di condizioni di tempo perturbato specie sul Nordovest ove si nota l’effetto stau esercitato dall’arco alpino. La robustezza del centro depressionario nord-Atlantico è confermata dalla carta delle isoanomale (figura 1b) che indica il sussistere di un nucleo di anomalia negativa da  – 12 m centrato sul vicino Atlantico. Completano il quadro due ulteriori centri d’azione secondari e cioè l’anticiclone della Azzorre, a sudovest e in posizione molto arretrata, e un debole promontorio anticiclonico subtropicale sul Mediterraneo orientale.

Figure 1a e 1c- 850 hPa – Topografie medie mensili del livello di pressione di 850 hPa (in media 1.5 km di quota) per la prima e la seconda quindicina del mese. 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 e 1d – 850 hPa – carte delle isoanomale del livello di pressione di 850 hPa per la prima e la seconda quindicina del mese.

Nella seconda quindicina del mese le condizioni circolatorie per l’area italiana mutano radicalmente in quanto sull’Italia si afferma incontrastato un promontorio di blocco  subtropicale (figura 1c) responsabile della scarsità di precipitazioni e della sensibile anomalia termica positiva, frutto di avvezione di masse d’aria meridionale cui si sono associati l’effetto di compressione da subsidenza tipico dell’anticiclone e l’effetto dell’intenso soleggiamento. La robustezza dell’anticiclone di blocco è attestata dalla carta delle isoanomale (figura 1b) che indica un nucleo di anomalia positiva da  6 m che dal Nord Italia si estende a est verso l’area danubiana.

Figure 1a e 1c- 850 hPa – Topografie medie mensili del livello di pressione di 850 hPa (in media 1.5 km di quota) per la prima e la seconda quindicina del mese. 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 e 1d – 850 hPa – carte delle isoanomale del livello di pressione di 850 hPa per la prima e la seconda quindicina del mese.

Nel corso del mese di aprile abbiamo assistito al passaggio sulla nostra area di un totale di 4 perturbazioni documentata nella tabella 1, da cui si evidenzia altresì la rilevanza del pattern circolatorio depressionario affermatosi dall’8 al 15 aprile e determinato da una saccatura atlantica e dal minimo di cutoff da essa isolatosi il giorno 14.

Tabella 1 – Sintesi delle strutture circolatorie del mese a 850 hPa (il termine perturbazione sta ad indicare saccature atlantiche o depressioni mediterranee (minimi di cut-off) o ancora fasi in cui la nostra area è interessata da regimi che determinano  variabilità perturbata (es. flusso ondulato occidentale).

Giorni del mese Fenomeno
1 aprile Ultimato il transito di una saccatura atlantica, sulla nostra area si assiste a un regime circolatorio da nordovest con foehn alpino sul settentrione.
2 aprile Sull’Italia promontorio anticiclonico mobile da Sud in rapido transito da ovest verso est.
3-4 aprile Transita una saccatura atlantica da ovest (perturbazione n. 1).
5-7 aprile Promontorio anticlonico da sud.
8-13 aprile Saccatura atlantica con asse sulla penisola iberica determina condizioni di tempo perturbato (perturbazione n. 2).
14-15 aprile Dalla saccatura si stacca una depressione mediterranea che dall’Africa del Nordovest si porta su canale di Sicilia – Italia meridionale (perturbazione n. 3).
16-22 aprile Robusto anticiclone di blocco si afferma sull’Europa centrale influenzando anche la nostra area con tempo stabile e soleggiato.
23-26 aprile Sul centro Europa si riafferma il flusso perturbato atlantico mentre sull’Italia si afferma un promontorio anticiclonico da ovest.
27-30 aprile Una saccatura Atlantica determina condizioni di tempo perturbato sul centro-nord (perturbazione n. 4).

Andamento termo-pluviometrico

Le temperature massime e minime mensili (figura 2 e 3) hanno presentato una significativa anomalia positiva su tutta l’area, più sensibile nei valori massimi. La tabella 2 mostra che le anomalie positive si sono concentrate nella seconda e terza decade del mese risultando più vistose nella terza decade al centro-nord.

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

A livello mensile le precipitazioni (figura 4) sono risultate inferiori alla norma sulla maggior parte dell’area, con le significative eccezioni costituite dall’anomalia positiva su Nordovest e Trentino e dall’anomalia positiva a carattere locale su Sardegna nordoccidentale e Lazio centrale.

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).

Per quanto attiene alle precipitazioni decadali (tabella 2) si noti la lieve anomalia positiva al centro nella prima decade cui si associa un lieve anomalia negativa al sud. Si noti inoltre la spiccata anomalia negativa registrata su tutta l’area nella terza decade del mese.

Tabella 2 – Analisi decadale e mensile di sintesi per macroaree – Temperature e precipitazioni al Nord, Centro e Sud Italia con valori medi e anomalie (*).

Si segnala infine che la carta di anomalia termica globale prodotta dall’Università dell’Alabama – Huntsville http://nsstc.uah.edu/climate/ consente questo mese di valutare la rilevanza sinottica dell’anomalia termica positiva registra sull’Italia, la quale si collega ad un sensibile nucleo di anomalia positiva registrata sull’Europa centro Orientale (Germania, Polonia ed area balcanico-danubiana).

Figura 6 – UAH Global anomaly – Carta globale dell’anomalia (scostamento rispetto alla norma 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/)

[1]              Questo commento è stato condotto con riferimento alla  normale climatica 1988-2015 ottenuta analizzando i dati del dataset internazionale NOAA-GSOD  (http://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/gsod/). Da tale banca dati sono stati attinti anche i dati del periodo in esame. L’analisi circolatoria è riferita a dati NOAA NCEP (http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/histdata/). Come carte circolatorie di riferimento si sono utilizzate le topografie del livello barico di 850 hPa in quanto tale livello è molto efficace nell’esprimere l’effetto orografico di Alpi e Appennini sulla circolazione sinottica. L’attività temporalesca sull’areale euro-mediterraneo è seguita con il sistema di Blitzortung.org (http://it.blitzortung.org/live_lightning_maps.php).

 

 

 

 

 

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I Cat Bond e gli assunti sul clima che non stanno in piedi

Posted by on 18:24 in Attualità, Climatologia | 2 comments

I Cat Bond e gli assunti sul clima che non stanno in piedi

Lo sapevate che esiste la possibilità di investire in prodotti finanziari legati alle catastrofi naturali? Io no. Si chiamano Cat Bond (Catastrophe Bond) e pare che siano in giro da più di vent’anni. E pare anche che rendano bene, perché trattandosi di fatto di scommesse sull’eventualità che ci siano catastrofi naturali, sono scollegati dal rendimento dei titoli in borsa, in quanto è improbabile che ci siano un crollo finanziario e una catastrofe naturale insieme. Ma, evidentemente, anche perché tutte queste catastrofi non ci sono…

Il Sole24Ore, appena qualche giorno fa, si è interrogato sull’eventualità che oggi, a causa dei cambiamenti climatici, queste scommesse possano diventare troppo rischiose.

Le «obbligazioni catastrofe» verranno travolte dai cambiamenti climatici?

Ha quindi senso acquistare ancora dei “cat bond” quando eventi climatici estremi sono diventati la regola e non l’eccezione? Prima di rispondere vediamo quali sono le caratteristiche di questi strumenti finanziari.

Nel testo, per argomentare questa ipotesi, poi smentita a fine articolo, ma non prima di aver ripetuto due o tre volte che i cambiamenti climatici sono qui e lottano insieme a noi, si fa riferimento al crollo dell’utile che la più grande holding del panorama assicurativo – Munich Re – ha subito nell’ultimo anno. Troppi risarcimenti evidentemente dovuti alle tante vittime dei capricci del tempo nell’anno scorso.

Un anno però che è stato a tutti gli effetti un “outlier”, giunto dopo diversi anni di quella che in termini di occorrenza degli eventi estremi si potrebbe definire una fortuna sfacciata.

Gli esperti però dicono che grazie alla diversificazione e alla struttura del prodotto finanziario in questione, sarà comunque redditizio continuare a scommetterci su. Se vi piace vivere pericolosamente, accomodatevi pure.

Al Sole24Ore, pur da quotidiano specialistico, ricorderei che il giornalismo è fatto anche di ricerca e verifica, perché la semplicità con cui vengono dati per acquisiti dei fatti del tutto privi di robustezza scientifica è disarmante. Con pochi click, infatti, avrebbero facilmente scoperto che i danni da disastri naturali di tipo meteorologico sono in discesa dal 1990, che il dataset è dominato dagli uragani in Atlantico (che non aumentano né di intensità né di frequenza) e che 6 degli ultimi 10 anni sono stati sotto la media.

Questi gli elementi salienti dell’analisi fatta da Roger Pielke Jr che si occupa di queste cose da anni e che aggiorna il dataset della somma dei danni di tipo atmosferico in relazione al PIL globale regolarmente.

Sorprendente? No, perché nessuna serie storica degli eventi estremi mostra trend in aumento, per incompletezza delle serie stesse e perché il clima cambierà pure, ma se lo fa non se ne sta accorgendo il tempo.

 

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Il Campo Magnetico Terrestre non si invertirà, almeno non per ora…

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Il Campo Magnetico Terrestre non si invertirà, almeno non per ora…

Resto sempre stupito da come certi argomenti restano sopiti per mesi o addirittura anni e poi d’improvviso resuscitano in varie forme, semplicemente per coincidenza. CM è un posto dove si parla di clima, certo, ma dal momento che i confini dei temi climatici di fatto coincidono con quelli di innumerevoli altri settori scientifici, ecco che soltanto pochi giorni fa due dei nostri autori sono intervenuti in successione sul tema del Campo Magnetico Terrestre, dapprima Donato Barone con un post su di un paper che ha individuato un pur modesto contributo degli oceani all’intensità del campo magnetico del Pianeta…

Gli Oceani e il Campo Magnetico Terrestre

… e poi Franco Zavatti che come sua abitudine ha esplorato le serie storiche dal punto di vista matematico:

Antico campo magnetico terrestre

Appena un paio di giorni fa, su Science Daily, è uscito un articolo di commento ad un paper di recente pubblicazione sui PNAS:

L’inversione di polarità del campo magnetico terrestre è stata più volte annunciata come imminente (in tempi geologici s’intende), soprattutto in ragione del progressivo indebolimento che ha subito nel corso degli ultimi due secoli. In questo paper, analizzando le informazioni a disposizione per gli ultimi due eventi di inversione (e rapido ritorno) e spostamento, si asserisce che nessuno dei due ha similarità con la situazione attuale, quindi non ci sarebbe nessuna inversione all’orizzonte. Anzi, la loro opinione circa l’attuale trend di indebolimento è quella di un probabile recupero abbastanza imminente (sempre in tempi geologici).

Il paper, per chi fosse interessato a queste cose, è liberamente disponibile.

Buona giornata.

 

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La Migrazione della Ragione

Posted by on 06:00 in Ambiente, Attualità, Climatologia | 9 comments

La Migrazione della Ragione

Alcuni giorni fa Massimo Lupicino ha pubblicato un post in tema di migrazioni climatiche, che sarebbe molto più corretto definire tutt’altro che climatiche. Questo argomento infatti, decisamente molto gettonato dai media in risposta alle sollecitazioni monocolore della propaganda climatica, è a pieno diritto tra quelli per i quali la percezione è unanime – il climate change obbliga la gente a migrare – ma la conoscenza della realtà è del tutto assente. Una realtà fatta di letteratura scientifica colpevolmente distorta o convenientemente omessa perché non supporta il messaggio preconfezionato.

Vediamo perché. Il post scritto circa due anni fa e citato da Massimo Lupicino, era riferito alla guerra di Siria e derivava da un’analisi effettuata in tempi strettissimi e su dati disponibili a tutti (dati NOAA e dati FAO). La causa immediata del mio interesse fu il fatto che nel settembre 2015 il segretario di Stato americano Kerry aveva dichiarato che “La Siria è stata destabilizzata da un milione e mezzo di persone che sono scappate dalle zone rurali a causa di una siccità durata tre anni, resa ancora più intensa dal cambiamento climatico a opera dell’uomo, una condizione che sta rendendo l’intero Medio Oriente e le regioni mediterranee ancora più aride”, tesi questa che riprendeva quella presentata dal presidente Barak Obama nel discorso di accettazione del Nobel e ribadita poi dallo stesso Obama in un’intervista al Corriere della Sera del 3 novembre 2015.

Sono oggi in grado di segnalare che l’argomento è stato affrontato in modo molto più sistematico da un gruppo multidisciplinare di ricercatori di cui fa parte anche il climatologo Mike Hulme, che hanno di recente riassunto i risultati ottenuti in un articolo apparso sulla rivista scientifica Political Geography (Selby et al., 2017).

In particolare tale ricerca ha messo in luce che in Siria le annate agricole 2006/2007 e 2008/2009 hanno manifestato una siccità limitata al governatorato di Hasakah, in Siria Nordorientale. In tale area l’agricoltura si fonda su cereali vernini in gran parte irrigui e sull’allevamento di ovini alimentati con mangimi e residui colturali (paglie, stoppie dei cereali). La disponibilità irrigua ha fatto sì che la cerealicoltura abbia risentito marginalmente della siccità mentre i caratteri della zootecnia la rendono poco sensibile alla siccità ove siano disponibili mangimi a prezzi accessibili per i produttori.

E qui emergono le vere cause della crisi. Infatti negli anni della siccità il leader siriano Assad ha adottato una serie di misure improvvide liberalizzando i contratti agrari nel 2007 (il che consente ai proprietari di cacciare gli affittuari), eliminando i sussidi ai carburanti agricoli nel maggio 2008, con conseguente aumento dei prezzi del 342% ed eliminando i sussidi ai concimi nel maggio 2009, con conseguente aumento dei prezzi del 200-450%. A ciò si aggiungono vari altri fattori, anch’essi elencati da Selby et al (2017) e per i quali rimando ad un mio scritto dal titolo “PENURIE E CARESTIE NELLA STORIA” che si trova negli atti del convegno “Carestie e penurie alimentari” organizzato dal Museo Lombardo di Storia dell’Agricoltura e disponibile a questo link.

In sintesi dunque Selby et al. (2017) hanno contestato la lettura “siccità-centrica” e “cambioclimatistica” di un fenomeno che è invece da attribuire a cause diverse, che coinvolgono svariati aspetti sociali ed economici, in primis i profondi mutamenti strutturali che hanno investito il settore agricolo siriano nel giro di pochissimi anni.

Si capisce che a fronte della complessità dei fenomeni è sconfortante vedere un presidente e un segretario di stato USA che da veri “sepolcri imbiancati” ripropongono per anni (dal 2008 al 2015) una menzogna che contraddice i dati prodotti dalle loro stesse agenzie (NOAA, USDA, loro addetto agricolo in Siria). Un tale fatto naturalmente non viene stigmatizzato dai nostri servili media che avrebbero invece fatto un pandemonio se lo stesso “infortunio” fosse capitato a Trump.

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NB Per l’immagine associata al post (link): Image created by Jesse Allen, using data provided by the United State Department of Agriculture Foreign Agriculture Service and processed by Jennifer Small and Assaf Anyamba, NASA GIMMS Group at Goddard Space Flight Center. Caption by Holli Riebeek

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Quella variabilità primaverile che una volta non c’era…

Posted by on 10:00 in Attualità, Climatologia, Meteorologia | 4 comments

Quella variabilità primaverile che una volta non c’era…

Su consiglio dell’amico Sergio Pinna ho letto sul Corriere di venerdì 13 aprile 2018 l’ articolo a firma di Paolo Virtuani dal titolo “La primavera che non c’è – Il clima pazzo e la primavera che ancora non arriva: pioggia +74%”.

L’incipit dell’articolo, che poi è quello che più spesso viene letto, recita come segue:

Quando inizia la primavera ci si aspetta subito il bel tempo e scatta la voglia di uscire e indossare abiti più leggeri. Ma i cambiamenti climatici in atto stanno stravolgendo tutto: sia il meteo sia le nostre convinzioni, sedimentate da secoli. «L’aumento delle temperature globali causa maggiore evaporazione e un incremento dell’energia nell’atmosfera», spiega Daniele Contini, responsabile della sede di Lecce dell’Istituto di scienze dell’atmosfera e del clima (Isac) del Cnr. «Gli eventi estremi diventano norma: aumenta la variabilità alternando anni siccitosi a stagioni più piovose. L’Italia, stretta e lunga tra Alpi e Mediterraneo, è in una delle aree sottoposte a maggiori cambiamenti.

Per la verità nell’articolo si legge anche questo brano del dott. Michele Brunetti e che trovo grazie da Dio assai più vicino al mio sentire:

 Eppure per Michele Brunetti, ricercatore di Isac-Cnr, «stiamo vivendo una primavera da manuale». Non c’è stato nulla di anomalo nei primi 21 giorni di primavera, la stagione con il clima più variabile di tutte, sottoposta ai colpi di coda dell’inverno, specie nelle prime settimane. «È tra le più normali degli ultimi tempi», aggiunge. «È stata quella dell’anno scorso a uscire dalle medie a causa delle alte temperature». E ad accrescere in noi il convincimento che primavera è sinonimo di «quasi estate». Nel 2017 a metà aprile eravamo già alle prese con le zanzare, apparse un mese prima del previsto. Quest’anno a marzo la temperatura è stata di soli 0,09 gradi sopra la norma.

Ma chi avrà ragione? La variabilità interannuale è davvero esplosa negli ultimi anni come sostiene Contini o viceversa la primavera dalle nostre parti è sempre stata così, come sostiene Brunetti?

Per tagliar la testa al topo propongo ai lettori di riflettere su tre diagrammi che mostrano la deviazione standard mobile a 9 termini delle precipitazioni totali primaverili (somma di aprile, maggio e giugno) per le tre stazioni di Milano Brera, Roma e Palermo. Cosa intendo per “deviazione standard mobile”? Con riferimento ad esempio a Milano Brera nel 1805 ho riportato la deviazione standard (un classico indice di variabilità, calcolato con la funzione dev.st di exel)  per i 9 anni che vanno da 1800 a 1809, nel 1806 ho riportato la deviazione standard dal 1801 al 1810, e così via. Si tratta peraltro di uno schema di analisi utilizzato da Sergio Pinna nel suo testo del 2014 dedicato alla “falsa teoria del clima impazzito”.

Deviazioni standard mobili a 9 termini delle precipitazioni totali primaverili (aprile+maggio+giugno) per le stazioni di Milano Brera, Roma e Palermo. Le serie non evidenziano trend complessivi di incremento della variabilità e in nessun caso il periodo più recente (ultimi 50 anni) mostra comportamenti che si collochino al di fuori di quanto già osservato in passato.

I diagrammi, che sono riferiti a tre delle serie storiche di precipitazione fra le più lunghe disponibili per l’areale italiano, mostrano alcune ciclicità caratteristiche e meritevoli di indagine più approfondita (e qui direi che è pane per i denti di Franco Zavatti…), cui si associa l’assenza di  trend complessivi di incremento della variabilità. Inoltre in nessun caso il periodo più recente (ultimi 50 anni) mostra comportamenti che si collochino al di fuori di quanto già osservato in passato.

Conclusioni

Dall’analisi effettuata non emerge alcuna tendenza all’incremento della variabilità interannuale delle precipitazioni primaverili per Milano, Roma e Palermo. Nel pregare chi avesse evidenze diverse a farsi avanti in modo che se ne possa discutere, rilevo che prima di parlare di “aumento della variabilità” si dovrebbe avere almeno l’accortezza di dire a quali dati ci si sta riferendo, tanto per superare la logica da “chiacchiera da bar”.

Bibliografia

Pinna S., 2014. La falsa teoria del clima impazzito, Felici editore, 158 pp.

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Non Tutti i Mali Vengono per Cuocere

Posted by on 07:00 in Attualità, Climatologia, Meteorologia | 14 comments

Non Tutti i Mali Vengono per Cuocere

Blocco di Rex e anomalia termica positiva. Alcuni dati per Milano

Come serie storica di riferimento per questo commento ho utilizzato la serie rappresentativa per l’area rurale prossima a Milano e che è costituita dai dati di Milano Linate (Servizio Meteorologico dell’Aeronautica e Enav) per il periodo da 1951 a 1992 e di Montanaso Lombardo (Crea) dal 1993 al 2017.

Ieri l’altro la temperatura massima registrata dalla mia stazione di casa (3° piano di un palazzo in centro a Milano) è stata di 28.7°C (lato Sudest) e 29.3°C (lato Nordovest)  mentre a Milano Linate la massima è stata di 27°C (dati http://retemeteo.lineameteo.it/index.php). Poiché la media del trentennio 1988-2017 per il 20 aprile è di 18.3°C, si configura pertanto una anomalia positiva sensibile ( per Linate +8.7°C).

Per  vedere come i 27°C di ieri si collochino rispetto alle massime assolute del mese di aprile registrate in passato, ho estratto le 50 temperature più elevate della serie di riferimento per il periodo 1951 – 2017. Si noti che il massimo assoluto (+32.3°C) fu registrato il 9 aprile 2011 in occasione di un potente episodio di foehn e che il dato di ieri si colloca al decimo posto in classifica, a pari merito con 8 aprile 1961, 29 aprile 2007, 12 aprile 2011 e 18 aprile 2013. Al momento non siamo dunque di fronte ad un’anomalia secolare ma a un fenomeno con un tempo di ritorno di qualche anno.

Circa il determinante dell’anomalia positiva possiamo dire che la stessa è il prodotto della struttura circolatoria che abbiamo su di noi in questi giorni e cioè un sistema di blocco a S rovesciata o blocco di Rex – che in Val padana dà luogo a soleggiamento intenso e a un effetto di compressione tipico dell’anticiclone e accentuato da un certo effetto favonico dovuto all’interazione della massa d’aria con l’arco alpino. In sintesi si tratta di un evento associato ad una struttura circolatoria che si presenta con una certa frequenza sulla nostra area (a memoria direi per alcuni giorni l’anno).

Il blocco di Rex è evidenziato dalla figura 1 (topografia del livello barico di 500 hPa), da cui emerge un caso davvero da manuale, con area anticiclonica centrata sulla Germania e area ciclonica centrata sul canale di Sicilia. Sensibile è anche il livello di anomalia positiva, con nucleo di anomalia positiva da 35 m sullo Jutland.

Figura 1 – Topografia del livello di pressione di 500 hPa (media del periodo 18-20 aprile).

Figura 2 – Anomalia del livello di pressione di 500 hPa (media del periodo 18-20 aprile).

Per dire quanto c’entri il cambiamento climatico (domanda oggi più che mai di moda) occorrerebbe pertanto ragionare di frequenza e persistenza del blocco di Rex o di valori registrati in passato in coincidenza con strutture circolatorie analoghe e prodottesi nello stesso periodo dell’anno.

En passant ricordo che la fase di stabilità che abbiamo avuto negli ultimi giorni è stata provvidenziale per gli agricoltori, ai quali il periodo piovoso precedente aveva impedito l’effettuazione delle operazioni di preparazione del letto di semina per le colture estive (mais, riso,. ecc.). Insomma, non tutti i mali vengono per cuocere!

Possiamo infine dire che in base alle carte previste a disposizione (modello NOAA GFS – run delle 00 UTC del 21 aprile) il blocco di Rex è destinato ad esaurirsi già dal 22 aprile, allorché sul centro Europa si ristabilirà il flusso perturbato atlantico, con una prima perturbazione da ovest che lambirà le Alpi il 23 aprile. Buon ritorno alla primavera!

Tabella 1 – I primi 50 massimi termici giornalieri più elevati registrati nel mese di aprile dal 1951 al 2017 sull’area rurale a est-sudest di Milano.
n° d’ordine Data (yyyymmdd) Temperatura (°C)
1 20110409 32.3
2 20110408 30.2
3 20070424 28.8
4 20110407 28.4
5 19680423 28
6 19550430 27.4
7 19620427 27.3
8 19620426 27.2
9 20150422 27.1
10 19610408 27
11 20070429 27
12 20110412 27
13 20130418 27
14 19750425 26.9
15 20110411 26.9
16 19660428 26.8
17 20070423 26.8
18 19620425 26.7
19 19660429 26.5
20 20110410 26.5
21 20150413 26.5
22 20150414 26.5
23 20070418 26.4
24 20120428 26.4
25 19660430 26.2
26 19680421 26.2
27 19680422 26.2
28 19680424 26.2
29 20100426 26.2
30 20100429 26.2
31 19680420 26.1
32 20150415 26.1
33 19520419 26
34 19620424 26
35 19920426 26
36 20070428 26
37 20140426 26
38 19520416 25.9
39 20000422 25.9
40 20000421 25.8
41 19520417 25.7
42 19840427 25.7
43 19970406 25.7
44 20040424 25.7
45 20140424 25.7
46 19550429 25.5
47 19520418 25.4
48 19520426 25.4
49 19950408 25.4
50 19610409 25.3
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