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.

Cambiamenti Climatici, un punto di accordo

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Cambiamenti Climatici, un punto di accordo

Di questi tempi la narrativa comune che ci racconta dei cambiamenti climatici porta la nostra attenzione su eventi catastrofici tipo l’uragano Dorian, come esempio di eventi estremi in aumento a causa dei cambiamenti climatici, o di Greta che attraversa l’Atlantico in barca a vela per convincere i Grandi del Pianeta a seguire cio’ che, a suo dire, dice la Scienza su questo tema.

Sugli uragani la NOAA, associazione governativa americana per lo studio degli oceani e dell’atmosfera di indubbia caratura scientifica, sottolinea che “in sintesi, né il nostro modello di proiezioni per il 21° secolo, né le nostre analisi dei trend nell’attività degli uragani atlantici e delle tempeste tropicali sostengono la nozione che il riscaldamento indotto dai gas serra porti a forti aumenti nel numero complessivo delle tempeste tropicali o degli uragani nell’Atlantico”.

Questo scritto è volto a far luce sulla posizione poco evidenziata che l’IPCC ha nei confronti delle previsioni di aumento della T globale e quindi, per dirla come Greta, su cosa dice la Scienza su questo tema.

L’effetto serra dell’anidride carbonica è considerato noto e c’è un consenso generalizzato sul fatto che il nostro pianeta si scalderebbe di circa 1 °C ad un raddoppio della concentrazione di anidride carbonica in atmosfera “a parità di tutto il resto”, cioè senza i feedback positivi e negativi del complesso sistema climatico terrestre. In particolare tra i feedback più importanti ci sono quelli originati dalla presenza di acqua in atmosfera nelle sue diverse forme, sia come gas che sotto forma di nuvole che l’IPCC stesso in AR5 ci ricorda rappresentare ancora una grossa incognita:

The water vapour/lapse rate, albedo and cloud feedbacks are the principal determinants of equilibrium climate sensitivity (ECS)… Cloud feedbacks continue to be the largest uncertainty.

La discussione scientifica non verte quindi sull’effetto serra dell’anidride carbonica ma sull’enorme incertezza dei feedback del sistema climatico terrestre.

ECS, equilibrium climate sensitivity, è definita come la variazione all’equilibrio della temperatura media globale a causa del raddoppio dell’anidride carbonica in atmosfera, e riassume in se quanto la Scienza può dire sulla relazione tra CO2 ed aumento della T globale del nostro Pianeta. L’IPCC indica una probabilità maggiore del 66% che la ECS sia compresa tra 1,5°C e 4,5°C e sottolinea in maniera molto marcata che non viene indicato un valore più probabile all’interno di tale intervallo. Per non dare adito a fraintendimenti o errate traduzioni, riporto di seguito il pezzo tratto dal Technical Summary di AR5:

In contrast to AR4, no best estimate for ECS is given because of a lack of agreement on the best estimate across lines of evidence and studies and an improved understanding of the uncertainties in estimates based on the observed warming. Climate models with ECS values in the upper part of the likely range show very good agreement with observed climatology, whereas estimates derived from observed climate change tend to best fit the observed surface and ocean warming for ECS values in the lower part of the likely range.

Trovo il messaggio molto chiaro e per certi versi dirompente: nell’intervallo di confidenza ogni valore di ECS è ugualmente probabile ed i modelli climatici, assumendo valori alti della ECS, prevedono temperature più alte di quelle osservate.

La figura seguente, tratta da “Limits to global and Australian temperature change this century based on expert judgment of climate sensitivity” , aiuta a capire l’impatto sulle previsioni di crescita della T globale che questa incertezza sulla ECS comporta.

Nella parte (a) della figura sono riportate le previsioni di crescita di T per due scenari di emissioni (molto ridotte per RCP2.6 e senza riduzioni per RPC8.5) come previste dai modelli che utilizzano solo un limitato intervallo di possibili valori di ECS. Nella parte (b) vengono invece mostrati gli intervalli di crescita di T per tutti gli equiprobabili valori di ECS. In particolare muovendosi da sinistra a destra della figura (b), gli intervalli mostrati sono: per RCP2.6 previsione dei modelli con limitata ECS, ECS=1.5°C, ECS=4.5°C, ECS=6°C (probabilità inferiore al 5%); per RCP8.5 previsione dei modelli con limitata ECS, ECS=1.5°C, ECS=4.5°C, ECS=6°C (probabilità inferiore al 5%).

Vediamo quindi che i valori alti dello scenario ad emissioni ridotte sono più alti dei valori bassi dello scenario senza riduzioni e questi, sulla base di quanto scritto nell’ultimo rapporto dell’IPCC, hanno esattamente la stessa probabilità di essere corretti.

E’ quindi un messaggio che riporta su un piano più scientifico la discussione sui cambiamenti climatici ed indebolisce le previsioni dei modelli: non sto certo sminuendo la gravità del riscaldamento globale ma ciò che mi sembra importante sottolineare è la cautela con cui l’IPCC propone certe stime, il che costituisce a mio avviso un elemento da non sottovalutare nel dibattito scientifico sul cambiamento climatico.

Va quindi sottolineato il fatto che prendendo per ECS un qualunque valore nell’intervallo di riferimento, non si commette alcun errore in quanto tutti sono accettabili dal punto di vista scientifico: la differenza sta nel fatto che considerando valori prossimi ad 1,5°C, cadono in pratica tutti i proclami catastrofisti riguardo al cambiamento climatico, mentre se si assume ECS prossima a 4,5°C, risultano insufficienti le misure previste dagli accordi internazionali come quello di Parigi.

Eppure su questa incertezza si fondano le policy mondiali.

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Alla ricerca del ciclo di 400 Kyr

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Alla ricerca del ciclo di 400 Kyr

Ad alcune considerazioni generali sull’analisi periodale segue l’analisi di un dataset di 5.3 milioni di anni alla ricerca della ciclicità di origine astronomica con periodo di 400.000 anni

di Franco Zavatti e Luigi Mariani

Introduzione
Il clima di un certo luogo o territorio (un vigneto, una vallata, un continente, l’intero pianeta) è frutto dell’azione di un insieme di fattori di tipo astronomico e geofisico che spesso interagiscono fra loro in modo anche complesso dando ad esempio luogo a caratteristici feed-back positivi e negativi. Molti di questi fattori sono soggetti a ciclicità su una vastissima gamma di periodi (da ore ai milioni di anni) come si può cogliere osservando la tabella 1. Ad esempio il Sole presenta cicli di attività undecennali e cicli più lunghi (Suess, Eddy, Hallstatt, ecc.) e la grande circolazione oceanica presenta ciclicità quali quella caratteristica di AMOC (Atlantic Meridional Overtuning Circulation) che poi agisce sulla temperatura di superficie dell’oceano Atlantico imponendole ciclicità caratteristiche note come AMO (Atlantic Multidecadal Oscillation). Occorre peraltro dire che la coscienza della presenza di ciclicità climatiche è radicata nelle nostra cultura da millenni. Ad esempio i Saserna, trattatisti romani la cui opera è andata perduta ma che sono citati da Columella, sostenevano che il clima alla loro epoca si era fatto più mite che in passato, per cui oliveti e vigneti prosperavano dove prima non sarebbe stato possibile. Analogamente è diffusa in molte culture (popoli precolombiani, aborigeni australiani, ecc.) l’idea di cicli climatici che comprendessero un diluvio, di cui parla del resto anche la Bibbia e che ha tenuto per millenni in assillo i nostri progenitori. Nella prima metà del XIX secolo Joseph Fourier, occupandosi di studi sulla propagazione del calore, si avvide del fatto che le analisi erano molto più semplici se una funzione veniva rappresentata come la somma di semplici funzioni trigonometriche adeguatamente parametrizzate. Peraltro le ricerche condotte da Fourier sono molto vicine alla climatologia in quanto l’atmosfera terrestre è una macchina termica i cui moti sono legati alla necessità di riequilibrare gli scompensi imposti dall’ineguale ripartizione del calore sulla superficie del pianeta1.


1 Peraltro Fourier nel 1824 usa per primo il concetto di effetto serra che insieme alla circolazione atmosferica e oceanica sta a fondamento del clima del nostro pianeta.


Dal XIX secolo, grazie ai lavori geomorfologici condotti fra sette e ottocento e sintetizzati da Louis Agassiz si fa strada l’idea della presenza di ciclicità glaciali, il che apre la strada agli studi climatologici moderni sulle ciclicità climatiche che si concretizzano nella teoria di Milutin Milankovich sulle cause astronomiche delle ere glaciali provata poi da Cesare Emiliani (1955) grazie allo studio dei sedimenti a radiolari e foraminiferi di fondale oceanico. In sostanza le concettualizzazioni offerte da Fourier, Agassiz, Milankovich ed Emiliani hanno in sé tutto quanto occorre per comprendere l’analisi periodale e la sua utilità.

Oggi lo studio delle ciclicità viene in genere condotto su dati strumentali (temperature, precipitazioni, radiazione solare globale, ecc.) e su proxy data. Al riguardo si segnala che la presenza delle ciclicità in serie indipendenti (es. speleotemi, cerchie di accrescimento degli alberi e date di vendemmia) è un importante rafforzatore di evidenza circa il loro reale sussistere. Inoltre è di particolare importanza a fini applicativi collegare l’analisi periodale con evidenze documentali o di altra natura. Da questo punto di vista può essere ad esempio interessante collegare le ciclicità di origine astronomica a 2000 (ciclo di Bray o di Hallstatt) e a 1000 anni (ciclo di Eddy) (Scafetta et al., 2016) con il manifestarsi di periodi storici chiave per l’Olocene quali:

  • grande optimum postglaciale
  • evento siccitoso di 4200 anni fà
  • optimum miceneo
  • deterioramento dell’età del ferro
  • optimum romano
  • deterioramento altomedioevale
  • optimum medioevale
  • deterioramento della Piccola Era glaciale (PEG).
  • fase di riscaldamento in atto dopo la fine della PEG.

(*) fattori soggetti a cicli caratteristici su una gamma amplissima di scale temporali (da giorni a milioni di anni).

La vasta gamma di periodicità obbliga a selezionare un particolare gruppo di periodi spettrali che hanno a che fare con cause precise, spesso non note. Nel caso esemplare presentato in questo scritto abbiamo usato serie che coprono circa 5 milioni di anni ed abbiamo indagato in particolare le ciclicità di alcune centinaia di migliaia di anni.

Analisi dei dati
A fine agosto 2019 ci siamo imbattuti in un lavoro di Kent et al., 2018, in cui viene evidenziato empiricamente un ciclo con periodo di 405 mila anni legato agli effetti di Giove e Venere sull’eccentricità dell’orbita della Terra, effetto che si ripeterebbe con notevole costanza su archi temporali di centinaia di milioni di anni (almeno 215 milioni di anni). Prima di aver visto questo lavoro non avevamo mai notato una tale periodicità, per indagare la quale abbiamo fatto ricorso alle serie storiche accessorie al lavoro di De Boer et al.(2014) “Ricostruzioni globali di livello marino, temperatura, e d18Osw su 5 milioni di anni” uscito su Nature Communications e nel quale si afferma fra l’altro che

La variabilità persistente del volume del ghiaccio antartico e del ciclo del carbonio a 400 mila anni si riveli attraverso il Plio-Pleistocene

Peraltro il sommario di De Boer et al.(2014) recita:

I sedimenti marini dall’Oligocene e dal Miocene mostrano con chiarezza i cicli climatici di 400 mila anni legati a variazioni dell’eccentricità orbitale. Questi cicli vengono osservati anche nei dati del Plio-Pleistocene del ciclo del carbonio globale; tuttavia essi sono assenti dai dati dell’età glaciale del tardo Pleistocene su 1.5 milioni di anni. Qui mostriamo una simulazione del volume globale di ghiaccio sugli ultimi 5 milioni di anni con un sistema accoppiato di quattro modelli tridimensionali dello strato di ghiaccio. La nostra simulazione mostra che i cicli lunghi dell’eccentricità, a 400 mila anni, dell’Antartide variano coerentemente con i dati del d13C durante il Pleistocene, il che suggerisce che essi abbiano guidato i cambiamenti del ciclo del carbonio a lungo termine attraverso gli ultimi 35 milioni di anni. La risposta a 400 mila anni dell’Antartide poteva forse essere soppressa dai cicli glaciali a 100 mila anni, dominanti, dei grandi spessori di ghiaccio dell’emisfero Nord

Il dataset di De Boer et al. (2014, che chiamiamo deboer2014.txt) copre un’estensione temporale di 5.3 Myr (milioni di anni) con un passo di 100 anni (è quindi composto da 53000 dati) e riguarda alcune variabili climatiche. In figura 1 viene mostrato il d18O bentonico (delta ossigeno 18, o δ18O, il rapporto tra 18O e 16O. In questo caso è “bentonico”, cioè derivato dai foraminiferi che si depositano sul fondo marino), con un punto ogni 10 (5300 dati) e che è un dato di prossimità (proxy) inversamente proporzionale alla temperatura.

Fig.1: Il dataset di De Boer, deboer2014.txt, a passo 10 punti, per il d18O da foraminiferi bentonici. Il quadro in basso mostra un ingrandimento del primo milione di anni. Da notare che la scala verticale è rovesciata in modo da simulare l’andamento della temperatura e verificare la presenza dei 25 MIS (Marine Isotope Stages) che identificano gli interglaciali del primo milione di anni. Nella parte bassa dei grafici sono naturalmente presenti le relative età glaciali. La linea rossa sui grafici in alto e in basso sono, rispettivamente, i filtri passa basso con finestra 1000 e 30 punti (100 e 30 mila anni, o kyr). L’indicazione “Ma” sull’asse x indica milioni di anni fa, o Myr BP in inglese.

Per verificare l’evoluzione dei massimi nel tempo abbiamo poi suddiviso deboer2014.txt in 8 file di 7000 dati ciascuno (l’ultimo di 4000 dati) in modo da poter calcolare gli spettri su una successione temporale che in qualche modo richiama la tecnica wavelet. Di tali sezioni adiacenti, che coprono 700 mila anni ciascuna abbiamo calcolato lo spettro MEM (i dati sono a passo costante).

Nello stesso tempo è stato calcolato il periodogramma di Lomb-Scargle (di seguito lo chiameremo spettro Lomb) dal pacchetto CRAN in R sull’intero dataset, derivando i massimi a ~400 mila anni e a 1 milione di anni, come mostrato in figura 2.

Fig.2: Spettro Lomb da R CRAN della serie completa deboer2014.txt. Le linee verdi qui e in figura 3 definiscono l’insieme dei massimi secondari tra 0.4 e 1 Myr. La riga tratteggiata è il livello di confidenza del 99%.

È stato poi calcolato lo spettro MEM delle due metà del dataset (26000 dati l’una) come mostrato in figura 3.

Fig.3: Spettro MEM separato per le due metà di deboer2014.txt. Le linee verdi qui e in figura 2 definiscono l’insieme dei massimi secondari tra 0.4 e 1 Myr.

Il confronto tra gli spettri di figura 3 mostra che i massimi principali a 0.4 e 1 Myr mantengono abbastanza bene il valore del periodo mentre mostrano una variazione notevole della potenza massima nella seconda metà del dataset, quella più vicina a noi (variazioni di 730/130 o 7 volte e 230/11 o 21 volte); il picco a 024 Myr (è anche il più a sinistra in figura 2) diventa 7 volte più potente (50/7) durante i 2 milioni di anni più recenti. Gli altri massimi visibili, cambiano la loro frequenza (periodo). Le linee verdi delle figure 2 e 3 definiscono un gruppo di massimi secondari: da notare il massimo a 0.74 Kyr (0.68 Kyr nel quadro superiore di figura 3), chiaramente visibile nello spettro Lomb, che conferma che lo spettro di figura 2 è nettamente dominato dalla metà più recente del dataset in quanto questo massimo emerge nettamente dalla piccola “foresta” di massimi secondari.

Per verificare con maggiore precisione la variazione di frequenza con il tempo, abbiamo usato le 8 sezioni descritte sopra per calcolare gli spettri MEM. La sequenza temporale delle 8 sezioni è definita in tabella 2.

Tabella 2. Deboer2014.txt. Inizio e fine sezione in Ka. Passo 100 anni.
Sez Inizio Kyr Fine Kyr Commenti
1 5300.0 4600.1 7000 valori
2 4600.0 3900.1
3 3900.0 3200.1 potenza minima
4 3200.0 2500.1
5 2500.0 1800.1
6 1800.0 1100.1 potenza massima
7 1100.0 400.1
8 400.0 0.1 4000 valori
  • Spettri calcolati con 3500 valori, da linea 1500 a linea 4500.
  • Intervallo temporale: 700 mila anni per file (escluso 8).

L’insieme dei risultati è mostrato in figura 4.

Fig.4: Lo spettro MEM delle 8 sezioni sequenziali e adiacenti, definite dal colore delle linee e, in un caso, dall’aspetto della linea. Qui sono stati selezionati i massimi attorno a 400 Kyr. Il quadro inferiore è un ingrandimento in potenza (asse y) di quello superiore.

Analisi del massimo spettrale a ~0.41 Myr
Dalla figura 4 possiamo derivare il suggerimento che la potenza dei massimi spettrali evolva attraverso le sezioni (cioè con il tempo), e una lista più precisa dei massimi spettrali conferma questa ipotesi, come si vede in figura 5.

Fig.5: Evoluzione temporale del massimo spettrale a ~0.4 Myr dalle 8 sezioni. La linea blu è il fit parabolico dei dati.

La variazione di potenza del massimo a ~04 Myr non ha niente a che fare con un andamento casuale ma sembra seguire una legge che sale (la linea blu è la parabola interpolante) fino alla sezione 6 per poi cadere in modo non troppo differente dalla salita corrispondente. Così possiamo supporre che alla fine della sezione 6 (1.8-1.1 Ma) sia accaduto qualcosa che ha fatto diminuire la potenza del ciclo più significativo dell’intervallo 200-700 mila anni. Non possiamo sapere cosa sia accaduto prima della sezione 1 (cioè prima di 5.3 milioni di anni fa) ma forse la figura 6 (il suo equivalente, esteso a di là di 5.3 Ma) potrebbe mostrare un andamento ciclico di periodo 5.7 Myr (semiperiodo da sez.2 a sez.6, 2.8 Myr).

Fig.6: Evoluzione temporale del massimo a ~0.4 Myr, derivata dai dati di 7 sezioni, 2 sottosezioni per ogni sezione, la linea e i punti rossi identificano le sottozioni “1”; quelli blu le sottosezioni “2” (cioè la parte più antica e quella più recente di ogni sezione, rispettivamente). Le linee tratteggiate sono le loro interpolazioni paraboliche.

L’aspetto caratteristico di figura 5 si mantiene nel caso delle 14 sottosezioni anche se i dati della sottosezione “1” sembrano spostati indietro di una sezione, rispetto ai dati “blu”. Non siamo in grado di spiegare questa differenza: notiamo solo, come appare in figura 7, e che se spostiamo in avanti di una sezione i dati “1” di figura 6, il confronto fra le due linee cambia notevolmente.

Fig.7: Evoluzione temporale della potenza del massimo spettrale a ~0.4 Myr derivata dalle 7 sezioni -2 sottosezioni per ogni sezione- quando la “sezione” delle sottosezioni “1” diventa “sezione+1”.

Niente di quanto è stato trovato dall’analisi della potenza del principale massimo di questa serie di De Boer sembra essere casuale. Sembra, invece, il risultato di una evoluzione (sconosciuta) di forzanti esterne o interne (o entrambe) agenti su inervalli temporali di milioni di anni.

I cicli di Milankovic
La serie δ18O benthic di De Boer et al. (2014) è molto valida per i massimi spettrali da ~0.4 Myr in poi ma pone un problema con i cicli di Milankovic da 100, 41, 26 Kyr (i cicli orbitali di eccentricità, obliquità dell’orbita, precessione) che non possono essere in alcun modo derivati dallo spettro di questa serie, come ad esempio si può vedere in figura 3 o in figura 2. Si potrebbe supporre che i cicli orbitali siano di potenza troppo debole rispetto a quello di 0.4 Myr (in realtà questi cicli sono potenti) e tentare di provocare una loro “emersione” moltiplicando per mille la potenza, ma, come si vede in figura 7, otteniamo un risultato in parte deludente: infatti si vedono massimi attorno a 100 mila anni ( ma ricordiamo che la loro potenza è moltiplicata per mille) ma non compare alcun massimo orbitale a 40 e a 26 mila anni.

Fig.8: Tentativo di identificazione dei cicli di Milankovic dopo aver moltiplicato per 1000 la potenza. Nell’intervallo 97-104 Kyr si vedono 6 massimi (su 8 serie), ma non si vede nulla a 40 e, soprattutto, a 26 Kyr. Come informazione a latere, il periodo medio sulle 14 sottosezioni è: (381±106) Kyr.

I dati di d18O (in realtà tutti questi dati derivano dalla serie di Lisiecki e Raymo (2005) di cui parleremo più avanti) sono stati pubblicati anche dal consorzio PAGE800, fino a 800Ka, e sono qui presentati in figura 8 assieme allo spettro MEM.

Fig.9: Dati dello spettro MEM del δ18O bentonico, tra 0 to 800 Kyr BP (Ka viene usato al posto di Kyr BP). Il quadro in basso evidenzia i periodi dei cicli di Milankovic. Questa figura è stata pubblicata altrove e qui è solo leggermente rivista nell’estetica. Da notare, come fosse uno specchio della figura 7, l’assenza del massimo a 400 Kyr.

Anche i dati di De Boer et al. (2014) usano il dataset LR04 bentonico di Lisiecki e Raymo (2005) a passo variabile oltre gli 800 Kyr, a cui è stato applicato un modello con lo scopo di ricavare una serie a passo 100 anni costante. Così abbiamo scaricato i dati completi (fino a 5.3 Myr) e abbiamo calcolato gli spettri Lomb e wavelet. Le fugure 9 e 10 seguenti mostrano che gli spettri sono gli stessi, il che ci porta ad escludere evenuali errori di procedura.

Fig.10:Spettro Lomb della serie di Lisiecki e Raymo (2005) LR04 detrended. Il quadro inferiore è un ingrandimento tra 0 e 200 Kyr dell’insieme del quadro superiore. of the above total. Le linee verdi tratteggiate mostrano il livello di confidenza del 95% con rumore bianco.

Fig.11: Spettro Wavelet dei dati LR04 calcolato tramite PAST. A causa della scala verticale poco leggibile, alla figura sono stati aggiunti i periodi corrispondenti in Kyr. All’asse x sono stati aggiunti gli anni in Ka.

Conclusioni
De Boer et al. (2014) affermano che il segnale a 400 Kyr è presente nella serie del δ13C su 5 milioni di anni, mettendo in luce cicli di uguale periodo nella riserva del carbonio totale. In contrasto con questa situazione, l’assenza di un segnale a 400 Kyr del δ18O nell’età glaciale del Pleistocene ha dato origine al cosiddetto “problema dei 400 Kyr“.

Il fatto che noi identifichiamo nello spettro di deboer2014.txt un forte segnale a 400 Kyr e che lo stesso segnale si veda molto debole anche nei dati originali LR04 di Lisiecki e Raymo (2005) ci fa pensare che il problema suddetto sia causato in gran parte dal livello di confidenza che si è disposti ad accettare (nella figura 7 questa periodicità è poco sotto la soglia del 95%). In ogni caso, il fatto che dati con la stessa origine producano risultati tanto diversi in termini di massimi spettrali è qualcosa che non riusciamo a spiegarci. È come se i modelli usati per interpolare i dati di LR04 ottenendo una serie a passo costante avessero amplificato la potenza del ciclo di 400 Kyr.

Tutti i dati, iniziali e derivati, e i grafici, sono disponibili nel sito di supporto

Bibliografia

  • B. de Boer, Lucas J. Lourens, and Roderik S.W. van de Wal: Persistent 400,000-year variability of Antarctic ice volume and the carbon cycle is revealed throughout the Plio-Pleistocene, Nature Communications, 5 issue 2999, 2014. http://dx.doi.org/10.1038/ncomms3999
  • C. Emiliani C.: Pleistocene Temperatures, The Journal of Geology, 63, 6, 538-578, 1955. http://dx.doi.org/10.1086/626295
  • Lisiecki, L. E., and M. E. Raymo, A Pliocene- Pleistocene stack of 57 globally distributed benthic d18O records, Paleoceanography,20, PA1003, 2005. http://dx.doi.org/10.1029/2004PA001071
  • Dennis V. Kent, Paul E. Olsen, Cornelia Rasmussen, Christopher Lepre, Roland Mundil, Randall B. Irmis, George E. Gehrels, Dominique Giesler, John W. Geissman, and William G. Parker: Empirical evidence for stability of the 405-kiloyear Jupiter-Venus eccentricity cycle over hundreds of millions of years , PNAS, , 2018. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1800891115
  • Past Interglacials Working Group of PAGES (2016), Interglacials of the last 800,000 years, Rev. Geophys., 54, 162–219, https://doi.org/10.1002/2015RG000482
  • Scafetta N., Milani F., Bianchini A., Ortolani S., 2016. On the astronomical origin of the Hallstatt oscillation found in radiocarbon and climate records throughout the Holocene, Earth-Science Reviews, Volume 162, 24-43,November 2016. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2016.09.004
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Le precipitazioni invernali dell’area mediterranea degli ultimi 1,36 milioni di anni nella serie sedimentaria del lago Ocrida

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Le precipitazioni invernali dell’area mediterranea degli ultimi 1,36 milioni di anni nella serie sedimentaria del lago Ocrida

Il gruppo di studio sui sedimenti del lago Ocrida sta pubblicando una grande quantità di articoli scientifici. Da circa una settimana su Nature ne è stato pubblicato un  altro segnalatomi dal prof. L. Mariani.

Mediterranean winter rainfall in phase with African monsoons during the past 1.36 million years
a firma di B. Wagner ed altri 47 ricercatori tra cui molti italiani (da ora Wagner et al., 2019).

L’articolo è molto interessante, ma rispetto a quelli che ho commentato nelle scorse settimane, le conclusioni cui giunge non mi trovano molto d’accordo, in quanto  utilizza un modello matematico per poter dimostrare le tesi degli autori. Sono piuttosto prevenuto nei riguardi di queste tecniche (verificare i dati sulla base di un modello matematico), ma in questo caso mi preoccupa il coefficiente di determinazione tra i dati e le simulazioni modellistiche (R2) che è pari a -0,38. Per i dati climatologici è considerato buono, ma non sono del tutto d’accordo.

I siti web che si interessano di climatologia, ambiente e via cantando, si sono buttati a pesce su questo studio, vaticinando estati sempre più calde e secche, maggiore instabilità ed estremizzazione dei fenomeni. Il tutto alimentato a dovere dalle interviste dei vari co-autori. Per chi voglia rendersene conto di persona, basta questa breve lettura. Nell’articolo non è scritto da nessuna parte che le estati saranno più calde e più secche, a meno che non si consideri previsione ciò che è scritto nell’incipit: il clima mediterraneo è caratterizzato da forti contrasti stagionali con estati secche ed inverni umidi. Questa non è una previsione, ma una constatazione.

Continuando nella lettura, si scopre che nell’ultimo milione e trecentomila anni, un aumento delle temperature marine ha sempre determinato un aumento della piovosità invernale, in quanto tale aumento rafforza il sistema di bassa pressione dell’Atlantico settentrionale, consentendogli di interessare anche il Mediterraneo nei periodi in cui la copertura glaciale continentale diminuisce ed aumenta la concentrazione di anidride carbonica in atmosfera. Aumenta anche il numero di cicloni mediterranei e cambia l’intensità del monsone africano.

Dalla lettura di questa parte dell’abstract, sembrerebbe che un aumento delle temperature superficiali del mar Mediterraneo, effettivamente determini una maggiore instabilità del clima, ma è solo un’impressione perché da una lettura attenta dell’articolo, si capisce che le cose stanno diversamente. Se ciò non bastasse, appare illuminante il commento di uno degli autori che possiamo leggere alla fine di un’altra breve nota:

“We have to be careful. We can’t just take these results and say that if it gets warmer in the future there will also be more rainfall during winter in the Mediterranean,” Dr Francke said.

Questo commento è per me estremamente significativo perché conferma la mia interpretazione dell’articolo e, inoltre, dimostra la grande onestà intellettuale del dr. Francke, uno dei co-autori dello studio di cui sto discutendo e, quindi, persona molto più competente di me in materia climatologica. Detto in altre parole, nessuno può affermare che il riscaldamento globale in atto è in grado di generare stagioni calde e secche, maggiore instabilità climatica ed eventi più estremi, a meno che non si ammetta che il cambiamento climatico in atto abbia le stesse cause di quelli precedenti. Se partiamo, invece, dal presupposto che il cambiamento climatico attuale sia determinato dal diossido di carbonio, le conclusioni dello studio non sono automaticamente estensibili al clima futuro. Lo studio dice una cosa, la vulgata un’altra. Come al solito.

Con questo chiudo definitivamente la polemica e passo ad un breve commento di Wagner et al., 2019.

Come ho avuto modo di scrivere nei due precedenti commenti relativi ad articoli sui sedimenti del lago Ocrida (qui e qui), dal fondo del lago sono state estratte delle carote di sedimenti lunghe oltre 450 metri che hanno consentito di ricostruire le variazioni ambientali, geologiche, climatiche, biologiche e via cantando, verificatesi durante le ultime centinaia di milioni di anni. Wagner et al., 2019 ricostruisce la storia delle precipitazioni nell’area del Mediterraneo negli ultimi 1,36 milioni di anni e trova un’evidente teleconnessione con il monsone africano. Le mie perplessità riguardano questa evidente teleconnessione, ma è meglio procedere con ordine.

Il lago Ocrida è uno dei laghi più vecchi d’Europa ed il suo fondale non è mai stato interessato da fenomeni geologici tali da perturbare la regolare successione dei sedimenti. I ricercatori hanno provveduto alla datazione dei sedimenti utilizzando i depositi di tephra nei vari livelli. La tephra è un materiale piroclastico di varie dimensioni eruttato dai vulcani. Nella colonna stratigrafica del lago Ocrida si trovano diverse tipologie di questa particolare roccia, proveniente dalle eruzioni dei principali vulcani italiani a partire da circa 800.000 anni fa. L’analisi radiometrica di  tali materiali oltre alle tracce delle inversioni del campo magnetico terrestre, hanno consentito di datare con precisione i sedimenti analizzati.

Come ho indicato negli altri due post dedicati ai sedimenti del lago Ocrida, i ricercatori hanno provveduto a raccogliere tutta una serie di dati relativi alle abbondanze relativi di isotopi del calcio e del potassio, del carbonio organico ed inorganico ed a classificare i pollini di latifoglia  racchiusi nei sedimenti. Sulla base dei dati raccolti, Wagner et al., 2019, ha individuato la distribuzione delle precipitazioni nell’area del bacino idrografico del lago durante i periodi glaciali e durante gli interglaciali. I ricercatori hanno potuto accertare che le precipitazioni autunno-invernali che sono quelle più abbondanti nell’area del Mediterraneo, sono sempre state in relazione con i parametri orbitali terrestri. L’analisi wavelet delle precipitazioni consente, infatti, di individuare periodi di 100.000 anni, 41.000 anni e 21.000 anni. Durante i periodi interglaciali  (caratterizzati da alta insolazione dell’emisfero settentrionale e bassi volumi di ghiaccio continentale), quindi in presenza di condizioni climatiche calde, si notano forti picchi di dati di prossimità che indicano piogge abbondanti e una copertura vegetale di specie decidue della superficie del bacino idrografico. La prima situazione è derivata dalle concentrazioni relative di ioni del carbonio inorganico e ioni del calcio e del potassio; la seconda dalla presenza di pollini. Sembra accertato, quindi, che sia l’insolazione dell’emisfero boreale a determinare le precipitazioni nell’area del mar Mediterraneo. A  conclusioni simili anche se riferite a periodi temporali differenti,  erano giunti anche Wagner et al, 2017 e Francke et al., 2019.

Nei periodi glaciali, invece, le cose cambiano ed assistiamo ad inverni meno ricchi di precipitazioni e ad una copertura vegetale del bacino idrografico piuttosto rada e prevalentemente erbacea. In questi periodi sembra che l’insolazione dell’emisfero settentrionale non sia in grado di condizionare le precipitazioni nell’area del Mediterraneo.

Ottenuta la serie di precipitazioni dall’analisi dei sedimenti, i ricercatori hanno cercato di simulare le precipitazioni, utilizzando un modello di circolazione globale. La simulazione delle precipitazioni da parte dei modelli matematici, rappresenta il loro tallone di Achille. I risultati delle elaborazioni sono, infatti, molto diversi a seconda del modello utilizzato. Gli output modellistici riguardanti le precipitazioni, risultano affetti da grossa incertezza, in quanto i modelli non riescono a simulare le condizioni locali e generali che influenzano le precipitazioni (convenzione umida, morfologia del suolo, altimetria e via cantando) e, pertanto, entità e durata delle precipitazioni differiscono enormemente a seconda del modello utilizzato. La simulazione delle precipitazioni è stata sintonizzata considerando la cella contenente il lago Ocrida ed ha consentito di ottenere un coefficiente di determinazione di -0,38. Per me è poco, ma secondo gli autori è soddisfacente.

Il modello ha consentito di determinare, ovviamente, molti altri parametri climatici tra cui le posizioni delle celle di Hadley e di Feller. Conseguentemente è stata determinata la posizione della Zona di Convergenza Inter-Tropicale (ITCZ) e, quindi, si è potuto stimare il monsone africano. Se l’analisi viene ripetuta per diversi periodi temporali, si ottiene la variabilità di tali parametri climatici nel corso del tempo.

Sulla scorta dei risultati ottenuti, Wagner et al., 2019 giunge alla conclusione che il monsone africano e le precipitazioni invernali nell’area mediterranea sono in fase tra di loro, per cui esiste una ben precisa teleconnessione tra i due fenomeni. Entrambi sono guidati, pertanto, dalle variazioni dei parametri orbitali, dall’insolazione dell’emisfero settentrionale e dal volume di ghiaccio continentale. Quale ulteriore elemento di verifica i ricercatori hanno utilizzato anche i dati relativi allo speleotema cinese che riesce ad approssimare in modo piuttosto affidabile il monsone boreale ed alcuni depositi sedimentari del mar Mediterraneo orientale.

Wagner et al., 2019 si conclude con un auspicio: si augura che la serie di dati relativi alle precipitazioni del lago Ocrida, possa essere d’aiuto ai modellisti del clima per poter sintonizzare i loro modelli e, quindi, rendere minori le incertezze (oggi abissali) legate ai loro output. Molto interessante, infine, una parola che compare all’inizio dell’ultima frase dell’articolo: apparente. Essa si riferisce al confronto tra l’attuale aumento delle temperature globali ed i periodi caldi del periodo indagato dallo studio. Il suo significato effettivo è stato ampiamente spiegato dal commento del dr. Franke riportato all’inizio di questo post.

p.s.: Chi fosse interessato a leggere l’articolo completo, può cliccare sul link seguente. Qualora non dovesse funzionare, lo si può copiare e trascrivere nella barra del proprio motore di ricerca. Non garantisco il risultato in quanto il sito è piuttosto “instabile”.

https://www.researchgate.net/publication/335568236_Mediterranean_winter_rainfall_in_phase_with_African_monsoons_during_the_past_136_million_years

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Un Mese di Meteo – Agosto 2019

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Un Mese di Meteo – Agosto 2019

IL MESE DI AGOSTO 2019[1]

Temperature in lieve anomalia positiva e sensibili anomalie positive o negative nelle precipitazioni.

La topografia media mensile del livello di pressione di 850 hPa (figura 1a) mostra l’Italia interessata da un promontorio anticiclonico di blocco da sudovest che tuttavia non è stato robusto al punto da essere immune da temporanee instabilizzazioni in prevalenza indotte dall’area di bassa pressione che domina il vicino Atlantico a Ovest delle isole britanniche. Tale analisi è confermata dalla carta delle isoanomale (figura 1b) che evidenzia un’anomala negativa sul vicino Atlantico e una positiva più rilevante sull’Europa orientale e cioè dove il promontorio anticiclonico ha prodotto la genesi di un anticiclone dinamico particolarmente robusto e persistente.

Figura 1a – 850 hPa – Topografia media mensile 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 – carta delle isoanomale del livello di pressione di 850 hPa.

L’agosto 2019 ha visto il territorio nazionale in tutto o in parte interessato da 5 perturbazioni determinatesi rispettivamente dall’1 al 3 agosto, dal 5 all’8, dal 12 al 14, il 19, fra 21 e 27 e fra 28 e 31 agosto (tabella 1).

Il 7 e il 2 agosto sono stati i due giorni più piovosi al Nord rispettivamente con medie di 12,5 e 4,9 mm, i più piovosi al Centro sono risultati il 23 e il 30 agosto rispettivamente con medie di 5,0 e 3,1 mm e infine al sud la maggiore piovosità media è stata registrata il 31 agosto con 4,0 mm e il 28 agosto con 3,0 mm.

Si segnala infine che con riferimento alla serie storica 1973-2019 delle 202 stazioni GSOD e prendendo in esame le 20 annate più calde e meno piovose (tabella 2), l’agosto 2019 con una temperatura media nazionale di 24.4°C si colloca al sesto posto, mentre a livello pluviometrico con una piovosità media nazionale di 29.3 mm si colloca al 15° posto.

Andamento termo-pluviometrico

A livello mensile (figure 2 e 3) le temperature medie delle massime sono risultate nella norma o in lieve anomalia positiva mentre per le medie delle minime mensili dominano le anomalie positive in prevalenza deboli. A livello pluviometrico mensile la figura 5 mostra anomalie positive su Lombardia centro-orientale, Trentino Alto Adige, Veneto, Lazio centrale, Campania meridionale, Basilicata, Calabria settentrionale, Sicilia centrale e Sardegna. Su quest’ultima si noti la spiccata anomalia positiva sul meridione dell’isola. Rilevanti anche le anomalie negative su Puglia, Toscana, Liguria, Sicilia occidentale e Calabria meridionale.

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) a livello termico mostra che le temperature minime e massime hanno manifestato deboli anomalie positive al centro-sud nella prima decade e al centro nella seconda. Nel terza decade spiccano inoltre le anomalie positive moderate nelle temperature minime al centro-nord. A livello pluviometrico le anomalie negative più rilevanti si sono registrate al centro-sud nella prima e seconda decade mentre una rilevante anomalia positiva ha mediamente interessato il meridione nelle terza decade.

(*) 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, 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% .

Le anomalie termiche positive evidenziate in questo report sono confermate dalla carta delle anomalie termiche globali riportata in figura 6a, ricavata da dati MSU. Al momento dell’emissione non è invece disponibile la carta dell’anomalia termica globale da stazioni al suolo prodotta delle Deutscher Wetterdienst sulla base dei report mensili CLIMAT, per la quale preghiamo i lettori interessati di accedere direttamente al sito https://www.dwd.de/EN/ourservices/climat/climat.html.

Figura 6a – 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 1988-2017 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 (https://www.lightningmaps.org/blitzortung/europe/https://www.lightningmaps.org/blitzortung/europe/index.php?bo_page=archive&lang=de).

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Le variazioni climatiche dell’Olocene nella serie sedimentaria del lago Ocrida

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Le variazioni climatiche dell’Olocene nella serie sedimentaria del lago Ocrida

Qualche giorno fa  ho pubblicato su CM un post in cui mettevo in evidenza una discrepanza tra le conclusioni ed il senso degli articoli scientifici e le note divulgative emesse dai media generalisti. La fattispecie riguardava un comunicato ANSA e le conclusioni di un articolo scientifico (Wagner et al., 2017 da me erroneamente indicato con Wagner et al., 2019). A seguito di una precisazione dell’amico F. Zavatti, mi sono reso conto che l’articolo commentato risaliva al 2017 e non al 2019 come da me indicato. A questo punto appariva chiaro che la nota dell’ANSA fosse riferita ad un articolo diverso da quello commentato. Dopo qualche ora di ricerca mi sono imbattuto in un altro articolo pubblicato nel mese di aprile del corrente anno:

Sediment residence time reveals Holocene shift from climatic to vegetation control on catchment erosion in the Balkans

a firma di A. Francke ed altri nove ricercatori (da ora Francke et al., 2019). Dei 10 autori dell’articolo, ben 8 hanno firmato anche Wagner et al., 2017, per cui possiamo essere certi che entrambi gli articoli comunicano i risultati del lavoro scientifico dello stesso gruppo di ricerca. Dopo aver letto Francke  et al., 2019, ho la quasi certezza che la nota dell’ANSA è riferita a questo articolo e non a Wagner et al., 2017. L’amarezza per la deprecabile svista è, quindi, stata ampiamente mitigata dall’opportunità di analizzare un altro interessante contributo alla conoscenza del clima che ha caratterizzato l’Olocene.

Tanto Wagner et al, 2017 che Francke et al., 2019 si basano sullo studio della stessa carota di sedimenti estratta dal lago di Ocrida o Ohrid, ubicato tra Macedonia del Nord ed Albania.

L’unica differenza tra i due studi deve essere ricercata nella metodologia di datazione dei sedimenti e nel periodo geologico indagato. In Wagner et al., 2017 si studiavano gli ultimi 637.000 anni di storia, in Francke et al., 2019 si studia il periodo relativo agli ultimi 16.000 anni (praticamente l’Olocene).

Francke e colleghi hanno datato il tratto terminale della carota di sedimenti relativa agli ultimi 16.000 anni mediante una tecnica innovativa che utilizza sia il dosaggio degli isotopi dell’uranio che quello degli isotopi del carbonio. Si è ottenuta, in tal modo, una serie di dati con risoluzione di circa 500 anni. All’interno di ognuno di questi tratti di sedimenti, gli autori hanno provveduto a determinare una serie di dati di rilevanza geologica, ambientale e climatologica. Essi hanno misurato, in particolare,  le concentrazioni di pollini di diverse specie vegetali, la velocità di sedimentazione, le abbondanze relative isotopiche del carbonio e dell’uranio, l’abbondanza relativa del carbonio organico e di quello inorganico e le abbondanze degli isotopi di altri elementi (calcio, potassio, ecc.).

Il dosaggio degli isotopi dell’uranio consente di determinare. tra l’altro, il cosiddetto tempo di permanenza, ovvero il tempo intercorso tra la formazione del sedimento (particelle di diametro inferiore ai 63 micron) ed il momento in cui esso è depositato definitivamente sul fondo del lago. Tale parametro consente di stabilire il tipo di erosione dei terreni costituenti il bacino idrografico del lago. Tale dosaggio è in grado di stabilire anche le età relative dei sedimenti. Per quella assoluta si è fatto riferimento ad alcuni sedimenti vulcanici ben noti da altri studi.

I pollini presenti nei sedimenti, consentono di ricostruire la copertura vegetale del bacino idrografico. Francke et al., 2019 ha misurato il rapporto relativo tra pollini di specie arboree e di specie erbacee, stabilendo, quindi, un modo per classificare il tipo di copertura vegetale del bacino idrografico del lago Ocrida.

Combinando tutte queste informazioni Francke et al., 2019, ha potuto stabilire che, nell’ultima parte del periodo glaciale che ha preceduto l’attuale interglaciale e nel primo Olocene, il bacino idrografico del lago Ocrida era caratterizzato da una copertura forestale piuttosto ridotta, con prevalenza di vegetazione erbacea. In questo periodo geologico, dei periodi umidi determinavano erosione piuttosto profonda che interessava terreni a grana fine, mentre periodi secchi comportavano erosione superficiale di terreni a grana più grossa. Ciò determina tempi di permanenza diversi: brevi per l’erosione profonda e, quindi periodi umidi, lunghi per erosione superficiale e, quindi periodi secchi.  In tale periodo le variazioni dei tempi di permanenza consentono, pertanto, di distinguere periodi secchi da periodi umidi.

Intorno a circa 8.000 anni fa il tempo di permanenza ebbe un brusco aumento e, contemporaneamente, il rapporto tra le abbondanze dei pollini di specie arboree e di specie erbacee divenne tale da consentire di ipotizzare una copertura forestale molto estesa del bacino idrografico. I tempi di permanenza crebbero notevolmente a testimoniare un tipo di erosione piuttosto superficiale, in quanto quella profonda era ostacolata dalla presenza degli alberi.

Quella descritta è, ovviamente, la media climatica dei periodi considerati. Possono individuarsi, però, sottoperiodi in cui le cose andavano diversamente da quello che ci indica la media del periodo come dimostra la fig. 4 dell’articolo. A tal proposito possiamo individuare delle grosse oscillazioni climatiche che caratterizzano la prima parte dell’Olocene. Tra queste oscillazioni, appare molto evidente lo Younger Dryas che, come è noto, fu caratterizzato da un ritorno a condizioni quasi glaciali e che durò poco più di un migliaio di anni e di cui ancora oggi non conosciamo con certezza le cause.

A partire da circa 4000 anni fa, le cose hanno subito un’ulteriore variazione. La vegetazione e le variazioni climatiche non sono state le principali cause che determinano le variazioni del tasso di erosione e del tipo di sedimentazione. Comincia a prendere il sopravvento l’impatto antropico e, in particolare, l’utilizzo del suolo. Le lavorazioni agricole modificano, infatti, la struttura dei suoli, la copertura vegetale e, quindi, il tasso di erosione del suolo stesso e la velocità di sedimentazione.

Da questo breve commento dell’articolo di Francke e colleghi, emerge in modo assolutamente chiaro come il clima dell’Olocene sia cambiato anche in modo drastico ed improvviso, indipendentemente dall’azione dell’uomo. Per quel che riguarda le cause, credo che possa esserci d’aiuto lo studio che il gruppo di Wagner ha pubblicato nel 2017 (Wagner et al., 2017) a cui rimando.

Con riferimento ad alcuni commenti al post su Wagner et al., 2017, vorrei svolgere qualche ulteriore considerazione. Nel post ho accennato brevemente all’evidenza degli eventi di Dansgaard–Oeschger ed Heinrich nella serie stratigrafica di Ocrida.

In passato ebbi modo di occuparmi di tali eventi e della loro portata (emisferica o globale), in un commento ad un articolo scientifico (Buizert et al., 2015). Buizert e colleghi esaminando i dati desunti da due carote di ghiaccio (una groenlandese e l’altra antartica), hanno potuto notare che durante le fasi calde dei cicli di Dansgaard-Oeschger in Groenlandia, si potevano registrare dei periodi freddi in Antartide e viceversa.

Tale circostanza suggerisce una redistribuzione inter-emisferica di calore, attraverso il meccanismo dell’altalena bipolare. Si tratta di un fenomeno che comporta un ribaltamento della circolazione oceanica nell’Atlantico Meridionale (AMOC) che, secondo alcuni studi (Tzedakis et al. 2012, per esempio), non è estranea alle glaciazioni.

Questa tesi è ripresa anche da Wagner et al., 2017 che, pertanto, attribuiscono a tali eventi carattere globale grazie alla mediazione dell’AMOC.

E per finire solo una brevissima puntualizzazione circa la divergenza tra comunicazione scientifica effettuata sulle riviste scientifiche e divulgazione scientifica operata dai media. Ammesso che la nota dell’ANSA cui facevo riferimento nel post su Wagner et al., 2017, si riferisse a questo articolo e di ciò ho quasi la certezza sulla base dello specifico riferimento ai pollini, devo notare che le perplessità emerse a proposito dell’articolo di Wagner e colleghi, vengono ulteriormente rafforzate dalla lettura di Francke e colleghi.

I risultati dello studio illustrati in Francke et al., 2019, dimostrano che l’erosione del suolo dipende dalla vegetazione, dal tipo di clima e dall’uso del suolo da parte dell’uomo. Durante l’Olocene, inoltre, si sono verificate condizioni climatiche caratterizzate da periodi secchi e periodi umidi, cioè il clima è stato molto variabile. Poco o nulla ci dice l’articolo circa le temperature ed il legame tra temperature e precipitazioni.

In un solo punto è possibile trovare un riferimento al cambiamento climatico in atto. Gli autori scrivono, infatti, che

Comprendere come possa cambiare lo stato del suolo su scale temporali geologiche è di fondamentale importanza per prevedere lo sviluppo del paesaggio futuro alla luce del rapido riscaldamento globale e dell’intensificazione dell’impatto antropogenico”

Alla luce di quanto è scritto nell’articolo, mi sembra la solita genuflessione alla linea di pensiero principale e nulla di più. In tale ottica la nota dell’ANSA dimostra che il redattore è stato, ancora una volta, più realista del re.

Detto in altre parole, secondo il divulgatore, dobbiamo aspettarci che il previsto riscaldamento globale futuro, determinerà una variazione delle precipitazioni e l’erosione del suolo potrebbe risentirne. Soprattutto in presenza di un uso sconsiderato dello stesso. Perfetto, ma dove è scritto nell’articolo che il clima futuro sarà certamente più caldo di quello di oggi e che a ciò sarà associata una variazione sostanziale delle precipitazioni? Anche perché se è vero che “riusciamo” a modellare le temperature future, non mi sembra che lo stesso discorso valga per le precipitazioni che costituiscono la bestia nera del modellisti.

Devo concludere, pertanto, che  ancora una volta dobbiamo registrare una discordanza sostanziale tra la comunicazione scientifica propriamente detta e la divulgazione della stessa da parte dei mezzi di comunicazione di massa. Con tutto ciò che ne consegue.

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Un Mese di Meteo – Luglio 2019

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Un Mese di Meteo – Luglio 2019

IL MESE DI LUGLIO 2019[1]

Temperature in lieve anomalia positiva al centro-nord e nella norma al sud con precipitazioni superiori alla norma sulla maggior parte dell’area.

La topografia media mensile del livello di pressione di 850 hPa (figura 1a) mostra l’Italia interessata da un debole flusso di correnti nordoccidentali che sull’arco alpino presentano un pattern di tipo favonico. Tale struttura circolatoria è conseguenza della mancata estensione al bacino del Mediterraneo dell’anticlone delle Azzorre, la cui espansione verso est segna d norma l’affermarsi delle piene condizioni estive. La carta delle isoanomale (figura 1b) rendono ragione del livello di anomalia delle suddette strutture, più rilevante per la depressione che ha insistito sul vicino Atlantico.

Figure 1a – 850 hPa – Topografia medie mensile 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 – carta delle isoanomale del livello di pressione di 850 hPa.

Il luglio 2019 ha visto il territorio nazionale in tutto o in parte interessato da 3 perturbazioni transitate rispettivamente il 9-10 luglio, dal 14 al 17 e dal 26 al 29 luglio, per un totale di 10 giorni di tempo perturbato (tabella 1).

Il 28 e il 15 luglio sono stati i due giorni più piovosi al Nord rispettivamente con medie di 22,4 e 11,9 mm, il 28 e il 10 luglio sono stati i due giorni più piovosi al Centro rispettivamente con medie di 20,8 e 7,9 mm e infine al sud la maggiore piovosità media si è riscontrata il 16 luglio con 6,8 mm.

Si segnala infine che con riferimento alla serie storica 1973-2019 delle 202 stazioni GSOD e prendendo in esame le 10 annate più calde e più piovose (tabella 2), il 2019 con una temperatura media nazionale di 24.2°C è risultato al quinto posto, mente a livello pluviometrico si è collocato all’ottavo posto.

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).

Tabella 2 – I mesi di luglio più caldi e più piovosi in Italia dal 1973 al 2019 (media nazionale di 202 stazioni tratte dal dataset GSOD NOAA).

Tabella 3 – Tipi circolatori giornalieri a 850 hPa secondo la classificazione Ersal a 17 tipi che si fonda sulla classificazione di Borghi e Giuliacci a 16 tipi.

A livello mensile le temperature medie delle massime e delle minime mensili (figure 2 e 3) hanno presentato anomalie positive per lo più deboli a centro-nord mentre il meridione ha presentato temperature mensili nella norma. A livello pluviometrico mensile la figura 5 mostra il prevalere di anomalie positive cui si accompagnano tuttavia anomalie negative su Lombardia nordoccidentale e orientale, parte del Trentino, Veneto occidentale, Lazio meridionale, Calabria settentrionale, Sicilia centro-occidentale, Sardegna meridionale e parte di Puglia e Basilicata.

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

L’analisi decadale (tabella 4) a livello termico mostra una prima decade in anomalia positiva moderata seguita da una seconda decade nella norma ed una terza decade nella norma al sud e in lieve anomalia positiva al centro-nord. A livello pluviometrico il mese ha manifestato una piovosità superiore alla norma con anomalie positive concentratesi al centro nella prima decade, al nord e al sud nella seconda al centro-nord nella terza.

Tabella 4 – Analisi decadale e mensile di sintesi per macroaree – Temperature e precipitazioni al Nord, Centro e Sud Italia con valori medi e anomalie (*).

(*) 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, 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% .

Le deboli anomalie termiche positive al centro-nord evidenziate in questo report sono confermate dalla carta delle anomalie termiche globali riportata in figura 6a, ricavata da dati MSU mentre non trova riscontro nei nostri dati l’anomalia termica positiva al sud proposta dalla carta dell’anomalia termica globale da stazioni al suolo prodotta delle Deutscher Wetterdienst sulla base dei report mensili CLIMAT (figura 6b).

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).

Figura 6a – 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/)

Figura 6b – DWD climat anomaly – Carta globale dell’anomalia (scostamento rispetto alla norma 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).

Nota

[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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Mari caldi e dintorni

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Mari caldi e dintorni

Appena ieri, veleggiando di buon mattino sul Grande Raccordo Anulare e godendo ancora dello scarso traffico estivo, mi è capitato di ascoltare la replica di una trasmissione andata in onda su Radio24, MareFuturo.

Si parlava, insieme ad Andrea Merlone, delegato italiano alla commissione mondiale di climatologia dell’ONU, di un articolo uscito molto recentemente sul GRL:

Past Variability of Mediterranean Sea Marine Heatwaves (link)

Più precisamente, l’articolo, che sta godendo di ottima stampa in chiave catastrofe climatica, ha fornito soltanto lo spunto per una disamina di tutte le più apocalittiche capriole climatiche previste, ivi compreso lo scenario della climafiction The Day After Tomorrow nonostante sia stato smentito anche su Topolino. Se vi volete allietare il podcast è disponibile qui.

Parliamo piuttosto dell’articolo.

Si tratta di un’analisi dell’andamento della temperatura delle acque del Mediterraneo eseguita allo scopo di individuare le onde di calore per diversi livelli di profondità, dalla superficie a -55 metri, livelli selezionati in base – scrivono – alla presenza di ecosistemi più esposti all’impatto di importanti e durature (seppur episodiche) variazioni di temperatura.

Misure? Poche, perché, di fatto, di misure sufficientemente affidabili per ciò che c’è sotto la superficie non ce ne sono. Quindi? Quindi, neanche a dirlo, trattasi di simulazione condotta con un modello, la cui verifica è stata possibile per l’andamento superficiale, sfruttando le informazioni disponibili grazie al programma Copernicus e per i diversi livelli di profondità utilizzando un dataset basato su osservazioni in situ con risoluzione mensile.

Tuttavia, con la loro analisi, gli autori giungono alla conclusione che le onde di calore che nel periodo 1982-2017 avrebbero interessato le acque del Mediterraneo, sono più intense e più durature ma meno frequenti e più localizzate nelle acque più profonde che in superficie. Inoltre, nel periodo in esame sembrerebbe evidente un trend positivo, con almeno tre eventi di picco nel periodo (negli anni 2003, 2012 e 2015).

Per la prima volta, quindi, è stato affrontato il tema delle onde di calore nei primi strati della superficie del Mediterraneo, simulandone – non si sa con quale precisione in assenza di verifica eccetto che per lo strato superficiale – l’occorrenza spazio-temporale.

Il tema è interessante e gli autori, giustamente, non si dilungano in previsioni di sorta, limitandosi a chiedere maggior tempo per correggere il tiro. Perché da questa ricerca possa e debba essere scaturito l’ennesimo allarme – sostenuto con efficacia anche da chi ne ha sicuramente compreso i limiti – resta come al solito nel territorio dell’informazione come minimo superficiale che riguarda purtroppo questi argomenti.

Lascio a voi il giudizio sul tema. Dal momento però che l’articolo, dopo il lancio dell’ANS(i)A che parla di 2° presi chissà dove, sta spuntando da tutte le parti mi sembrava giusto fornire qualche coordinata per un eventuale pensiero proprietario.

Enjoy.

 

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Gli Incendi del 2019 del Bacino del Rio delle Amazzoni – Cosa Emerge dai Dati GFED

Posted by on 06:00 in Ambiente, Attualità | 11 comments

Gli Incendi del 2019 del Bacino del Rio delle Amazzoni – Cosa Emerge dai Dati GFED

Secondo i dati GFED (Global Fire Emissions Database) aggiornati al 24 agosto e disponibili qui,  il numero totale di incendi nell’area del Rio delle Amazzoni da inizio 2019 (108.799) è superato da quelli che, sempre al 24 agosto, sono stati cumulati da inizio anno nel 2016 (116.067), nel 2003 (circa 155.000), 2004 (circa 185.000), 2005 (circa 205.000), 2007 (circa 155.000) e 2010 (circa 190.000). E sempre dai dati GFED emerge che in termini di emissioni totali da incendi, il 2019 si colloca ben al di sotto  dei livelli toccati per l’area del Rio della Amazzoni nel 2004, 2005, 2007 e 2010 (figura 1). Giova altresì precisare che GFED basa le proprie analisi su dati MODIS ed è finanziato dalla NASA, dalla Gordon and Betty Moore Foundation e dalla Netherlands Organisation for Scientific Research (NWO).

Figura 1 – Emissioni totali per l’area del Rio della Amazzoni nel periodo 2003-2019 (https://www.globalfiredata.org/forecast.html#totals)

Credo che i dati citati mostrino in modo evidente che qualcosa non funziona nella critica del presidente francese Macron al suo omologo brasiliano Bolsonaro.

Occorre peraltro segnalare che i dati GFED mostrano che un numero molto elevato di incendi sta quest’anno interessando la Bolivia, ove il numero di incendi registrati da inizio anno è superato solo da quelli del 2010. Ciò induce a chiederci come mai la Bolivia non sia stata tirata in ballo da Macron e dai movimenti ambientalistici (WWF in primis) che hanno da subito cavalcato l’ondata di indignazione popolare planetaria nei confronti del Brasile. Forse perché Bolsonaro è “di destra” e dunque assai meno presentabile nell’arena del politically correct rispetto al presidente di sinistra Evo Morales (https://en.wikipedia.org/wiki/Movement_for_Socialism_(Bolivia))?

Al riguardo occorre peraltro osservare che il Brasile sta negoziando un trattato di libero scambio con la UE (https://ec.europa.eu/trade/policy/countries-and-regions/countries/brazil/) e sempre al riguardo ricordo che ad esempio la soia, per lo più transgenica, di cui abbiamo assoluta necessità qui in Europa per alimentare i nostri animali d’allevamento, viene per il 50% dagli Usa e per il 36% dal Brasile. Questo potrebbe forse lasciar intendere che il trattamento riservato da Macron al Brasile sia da leggere come un modo per porre tale paese in condizioni di inferiorità nella trattativa, come emerge da uno dei commenti a questo post uscito sul blog WWUT.

In sintesi gli interessi di bottega e quelli del “politically correct” paiono qui saldarsi in un’alleanza che è senza dubbio segno dei tempi in cui viviamo. In tal senso mi preme rilevare che alla luce dei dati GFED sugli incendi nell’area del Rio delle Amazzoni mi sarei atteso una maggiore prudenza da parte del presidente Macron nel lanciare accuse al Brasile senza che le stesse siano fondate su dati, sia in quanto organizzatore del meeting globale G7  attualmente in corso in Francia sia perché Macron  va da tempo proponendo la propria leadership all’intera Unione Europea.

Al riguardo, come mi fa giustamente osservare Guido Guidi, i numeri non cambiano aspetto se tu li  guardi da destra o da sinistra, il che ci porta a concludere con l’auspicio che ogni discussione riguardante cose misurabili, tangibili e verificabili, sia in futuro fondata solo sui dati e non su pregiudizi  ideologici o di convenienza.

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Ancora sugli eventi estremi in USA, Spagna, Italia

Posted by on 06:00 in Attualità, Climatologia, Meteorologia | 14 comments

Ancora sugli eventi estremi in USA, Spagna, Italia

Questo post è inteso come una continuazione e un compendio del post del 10 agosto scorso; si articola nelle tre sezioni

1-Aree interessate ad eventi molto caldi e molto freddi in USA
Qui per USA intendo gli Stati Uniti continentali senza l’Alaska (Contiguous US) e il dataset NOAA che uso riguarda la percentuale di area degli USA che ha a che fare con eventi molto caldi e molto freddi, da gennaio 1895 a luglio 2019. Il grafico di questi dati, in figura 1, mostra che gli eventi molto caldi hanno occupato, nel corso del tempo, aree sempre più vaste, mentre gli eventi molto freddi aree sempre meno estese. La variabilità è grande, ma faccio riferimento all’andamento medio dato dai fit lineari.

Fig.1: L’area percentuale degli USA interessata ad eventi molto caldi (rosso) e molto freddi (blu, cambiato di segno). I due fit lineari mostrano una salita (circa lo 0.12% per decennio) per gli eventi caldi e una discesa (dello stesso ordine della salita precedente) per quelli freddi.

Tutti quelli trattati qui sono eventi estremi (molto caldi e molto freddi) ma ho preferito estrarre da questi un sottoinsieme di eventi decisamente “più estremi”, considerando solo le aree superiori o uguali al 40% del territorio.
I dati riportati in figura 2 danno, anche visivamente, l’idea degli eventi molto, molto caldi distribuiti su aree maggiori nel corso del tempo e il contrario per gli eventi molto, molto freddi.

Fig.2: la serie temporale delle aree ≥ 40%. Questi sono gli estremi tra gli eventi estremi. Come in figura 1, gli eventi freddi hanno le aree percentuali (asse y) cambiate di segno.

Dai dati con area ≥ 40% ho estratto la frequenza di apparizione su intervalli di 10 anni, sia per gli eventi caldi che per quelli freddi. Gli istogrammi relativi sono mostrati in figura 3.

Fig.3: L’istogramma degli eventi molto-molto caldi e molto-molto freddi, cioè gli “eventi estremi più estremi” definiti come le aree maggiori o uguali al 40% degli USA. Non è rappresentato l’ultimo bin perché riguarda il periodo 2015-2012 ed è quindi incompleto. Il suo valore al 19 agosto 2019 (a metà intervallo) è però 15, il che lascia immaginare un valore finale molto alto, se la situazione non cambia.

La situazione descritta rappresenta un aumento di eventi estremi che assomiglia a quella dell’indice CEI (post citato all’inizio, figura 3) che cresce a partire dal 1965, mentre prima era in diminuzione. Senza dubbio il CEI (che contiene il PDSI, un indice di siccità, la temperatura e la precipitazione) è legato all’area interessata agli eventi caldi, anche se non so quanto sia forte questo probabile legame. In ogni caso la figura 3 conferma che negli USA gli anni attorno al 1965 hanno rappresentato un minimo di attività (anche per gli eventi freddi). L’attività è poi aumentata andando avanti nel tempo fino ai giorni nostri (l’attività “fredda” è però diminuita).
Però la concentrazione di anidride carbonica non ha mai smesso di crescere e quindi associare la diminuzione degli eventi estremi e poi il loro aumento alla CO2 che è sempre cresciuta risulta difficile. Quello che mi viene da dire è: sì, gli eventi estremi sono cresciuti ma non in relazione all’aumento della CO2.

2-Precipitazioni estreme in Spagna
Nell’ottobre 2018 Meseguer Ruiz e colleghi hanno pubblicato un lavoro che riporta, ogni 10 giorni (direi decade se non temessi di confondere le idee a causa di “decade” che in inglese significa decennio), il numero di eventi precipitativi torrenziali (>200 mm in 24 ore) registrati nei bacini idrografici dei fiumi Júcar e Segura, nell’Est-Sud-Est iberico. I loro dati sono mostarti in figura 4 divisi in tre periodi: 1950-2016 (tutti i dati); 1950-1982 (primo periodo) e 1983-2016 (secondo periodo).

Fig.4: Gli eventi di piogge estreme qui mostrate come smussate su 3 bin con un filtro passa basso. L’ascissa è in unità di 10 giorni e in rosso viene indicato il mese. Il massimo degli eventi del primo periodo (in rosso) si ha il 20 ottobre, quando il massimo degli eventi del secondo periodo è decisamente inferiore. E’ difficile dire che gli eventi estremi sono aumentati tra il primo e il secondo periodo.

Gli autori cercano una relazione tra il West Mediterranean Oscillation Index (WeMOi) e le piogge. Come si vede in figura 5, esiste ed è chiara una generica relazione inversa tra la precipitazione e l’indice mediterraneo (nel senso che quando la pioggia aumenta l’indice diminuisce) ma, guradando più in dettaglio, il minore valore di WeMOi corrisponde ad un valore intermedio della precipitazione (linea giallo-verde) mentre la massima precipitazione corrisponde ad un valore intermedio dell’indice (linea celeste). Credo in definitiva che la relazione cercata sia reale ma molto più complessa di quanto si possa sospettare.

Fig.5: Il quadro superiore è la ripetizione di figura 1 mentre quello inferiore è l’indice WeMO organizzato allo stesso modo degli eventi di pioggia (suddiviso in tre intervalli di 10 giorni l’uno), ugualmente filtrato e rappresentato negli stessi tre periodi.

Eventi estremi in Italia (Toscana)
Nel sito web del prof. Sergio Pinna sono disponibili i dati della precipitazione mensile totale in Toscana dal 1951 al 2017 in forma di percentuale della media 1951-2000 che mostro in figura 6.

Fig.6: Precipitazioni in Toscana dal 1951 al 2017 come percentuale della media 1951-2000.

Qui sono interessato a verificare se in questi dati sono presenti forti eventi che eventualmente mostrino una tendenza definita. Ho quindi estratto dal dataset originale gli eventi con almeno un valore 200 (cioè il cui valore sia almeno 2 volte il valore medio), li ho definiti “estremi” e li rappresento in figura 7 insieme al loro spettro Lomb.

Fig.7: Eventi estremi estratti dalla precipitazione in Toscana.Nella scritta in rosso la pendenza dei dati, resa poco significativa dalla grande dispersione. Nei quadri inferiori lo spettro.

Quindi la percentuale di pioggia tende a crescere nel tempo, mentre lo spettro mostra gli stessi massimi già visti in altre situazioni di eventi estremi, come nel post citato all’inizio. Per cercare un’informazione meno dispersa di quella di figura 7 ho raggruppato gli estremi in intervalli sia di 10 che di 5 anni, i cui istogrammi sono in figura 8. Entrambi mostrano che questi eventi tendono a diminuire di numero.

Fig.8: Istogramma delle piogge estreme in Toscana, suddivisi in intervalli di 10 e 5 anni.

Possiamo dire che in Toscana le piogge estreme tendono ad aumentare in quantità di precipitato mentre tendono a diminuire di numero (di frequenza).

Conclusioni
Da quanto abbiamo visto, gli eventi estremi funzione di un unico fattore scatenante (la CO2) sono come minimo incerti e discutibili. Nel caso degli USA, quando questi eventi crescono, si osserva che crescono dal 1965 mentre negli anni precedenti erano più elevati e sono diminuiti, fenomeno incompatibile con una CO2 che cresce monotonicamente. La supposta relazione CO2-eventi estremi si mostra discutibile a diverse scale: da quella continentale nel caso del CEI e degli eventi caldo-freddo a quella più locale “locale” della Spagna e della Toscana.

Tutti i grafici e i dati, iniziali e derivati, relativi a questo post si trovano nel sito di supporto qui

Bibliografia

  1. Óliver MESEGUER-RUIZ, Joan Albert LOPEZ-BUSTINS, Laia ARBIOL ROCA, Javier MA , Javier MIRÓ, María José ESTRELA: Episodos de precipitaciòn torrencial en el Este y Sureste Ibéricos y su relaciòn con la variabilidad intraannual de la oscillaciòn del Mediterràneo Occidental (WeMO) entre 1950 y 2016https://www.researchgate.net/publication/334329930
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Unisci i quadratini

Posted by on 06:00 in Attualità, Climatologia | 10 comments

Unisci i quadratini

Non è proprio come per il passatempo per i più piccoli della settimana enigmistica. Lì infatti ogni volta esce una figura diversa, a volte anche divertente. Nel caso del clima e della stima della temperatura media superficiale del pianeta non importa come si uniscono i puntini, l’importante è che alla fine esca fuori una bella figura dove domina il rosso.

Appena qualche giorno fa, grazie al post del Prof. Sergio Pinna abbiamo scoperto quanto sia sta diffusa in modo superficiale la notizia che lo scorso mese di luglio sia stato il più caldo registrato da quando si fanno misure oggettive. Per ottenere la notizia infatti si è passati per una volta al valore assoluto delle temperature, tralasciando quello ben utilizzato solitamente, ossia quello relativo alle anomalie.

Ora facciamo un breve, brevissimo ripasso sulla differenza che sussiste ancora oggi tra ciò che è, ovvero ciò che può essere misurato, e ciò che non è, ovvero quello che viene stimato, interpolato, prestato… insomma, a volte si direbbe proprio inventato.

Quella che vedete qui sotto è la mappa, riferita alle sole terre emerse, su cui sono rappresentate le aree per le quali la NOAA, che ha lanciato la notizia del luglio 2019, dispone di osservazioni. Chiaramente non è un’esclusiva, perché in realtà si fa riferimento ad un dataset globale cui tutti hanno accesso. Come si vede molto bene, la mappa (mare escluso) ha quasi più spazi grigi, cioè senza dati, che colorati, cioè con osservazione disponibile.

Ora, come si possa passare da questa ad una mappa dei percentili raggiunti nello scorso mese di luglio sull’intero pianeta (qui sotto), in modo che aree grigie, cioè senza dati, diventino aree in cui sono stati battuti dei record di temperatura è un mistero. Sono certo che i procedimenti siano studiati appositamente, corretti e correttamente applicati, ma c’è sinceramente da chiedersi che senso abbia tutto questo.

Enjoy.

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