Riscaldamento globale e previsioni Global warming and predictions

Presentazione sul tema: "Riscaldamento globale e previsioni Global warming and predictions"— Transcript della presentazione:

1 Riscaldamento globale e previsioni Global warming and predictions
Susanna Corti Istituto di scienze dell’Atmosfera e del Clima (ISAC) Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) Seminario presso INAF - Bologna 16 Aprile 2009

2 IPCC: Intergovernmental Panel on
Climate Change. Nato nel 1988 su iniziativa della World Meteorological Association (WMO) e dell’United Nations Environmental Programme (UNEP) con l’intento di fornire una stima riguardo la nostra comprensione di tutti gli aspetti legati ai cambiamenti climatici. In particolare su SE FRA QUANTO TEMPO IN CHE MISURA le attività umane possono provocare dei cambiamenti e quanto tali cambiamenti possono conseguentemente avere un impatto sulle attività umane.

3 1.Cosa possiamo evincere dalle osservazioni sul clima del passato?
2.Quale è la nostra comprensione quantitativa degli agenti che possono causare un cambiamento climatico? (naturali e di origine antropica) 3.Quale è la nostra capacità di simulare le risposte del sistema climatico a questi fattori? (i.e. quanto accuratamente sono descritti i fenomeni fisici e biogeochimici nei modelli?) 4.Basandoci sui dati osservativi in nostro possesso e delle attuali capacità di previsione cosa possiamo dire dell’influenza umana sul clima di oggi? 5.Usando gli strumenti di previsione in nostro possesso: quali sono le previsioni per il clima futuro? 6.Quali sono le attività di ricerca più urgenti da intraprendere e/o potenziare per ridurre l’incertezza nelle nostre previsioni?

4 Il clima terrestre sta cambiando? IPCC 2001 risponde:
“The answer is unequivocally “Yes” IPCC 2007: conferma e rincara la dose La temperatura media superficiale è cresciuta di 0.74 (±0.18 °C) dal 1906 al 2005. 11 degli ultimi 12 anni ( ) sono tra i primi 12 nella classifica degli anni più caldi dal 1850. Serie storica della temperatura media superficiale globale: ricostruzione effettuata sulla base di dati strumentali Lo zero a sinistra della figura rappresenta la temperatura media del periodo

5 12 ricostruzioni indipendenti (pubblicate dal 1998 al 2005) delle anomalie di temperatura dell’emisfero Nord degli ultimi 1300 anni rispetto alla media degli ultimi 150 anni. Medie mobili a 5 anni. Record of Northern Hemisphere temperature variation during the last 1300 years with 12 independent reconstructions using multiple climate proxy records shown in colour and instrumental records shown in black.

6 What factors Determine Earth’s Climate?
There are three fundamental ways to change the radiation balance of the Earth: By changing the incoming solar radiation (e.g. by changing in Earth’s orbit or in the Sun itself) By changing the fraction of solar radiation that is reflected (called “albedo”, e.g by changes in cloud cover, atmospheric particles, vegetation, ice cover) By altering the longwave radiation from Earth back towards space (e.g. by changing greenhouse gas concentrations). Climate, in turn, responds directly to such changes, as well as indirectly, through a variety of feedbacks mechanisms…

7 Estimate of the Earth’s annual and global mean energy balance
Estimate of the Earth’s annual and global mean energy balance. On the long term the amount of the incoming solar radiation absorbed by the Earth and atmosphere is balanced by the Earth and atmosphere releasing the same amount of outgoing longwave radiation. About half of the incoming solar radiation is absorbed by the Earth’s surface. The energy is transferred to the atmosphere by warming the air in contact with the surface, by evapotranspiration and by longwave radiation that is absorbed by clouds and greenhouse gases. The atmosphere in turn radiates longwave energy back to Earth as well as to space.

8 Orbital forcing

9 Variations of deuterium in antarctic ice, which is a proxy for local temperature, and the atmospheric concentrations of greenhouse gases carbon dioxide, methane, and nitrous oxide in air trapped within the ice cores and from recent atmospheric measurements. Data cover years and the shaded bands indicate current and previous interglacial periods.

10 Radiative forcing due to solar activity
Continuous monitoring of total solar irradiance now cover the last 30 years. The data show a well-established 11-year cycle in irradiance that varies by 0.08% from solar cycle minima to maxima, with no significant long-term trend.

11 Carbon dioxide has increased from fossil fuel use and the manufacture of cement and other goods. Deforestation releases CO2 and reduce uptakes by plants. Methane has increased as a results of human activities related to agriculture. It is also released from natural processes that occur in wetlands. It is not currently increasing. Nitrous oxide is emitted by fertilizing use and fossil fuel burning. Halocarbons have increased due to human activities (refrigerator gases). The abundance of them now is decreasing because of Montreal protocol. Ozone is a greenhouse gas in troposphere. Human activities have increased ozone through the releases of gases as carbon monoxide, nitrogen oxide which chemically react to produce ozone.

12 Agenti forzanti che possono causare variazioni climatiche
Variazioni nella composizione atmosferica. (a, b, c) Concentrazione di CO2, metano e ossido di azoto negli ultimi anni. Carotaggi e provenienti da Antartide e Groenlandia La stima dei forcing radiativi è indicata nella scala a destra. La barra grigia rappresenta una stima della variabilità naturale

13

14 Agenti forzanti radiativi: quanto ne sappiamo
CO2: dal 1750 a oggi +36% - La concentrazione odierna è la più alta degli ultimi anni e probabilmente la più alta degli ultimi 20 milioni di anni – Il tasso di crescita nell’ultimo secolo non ha precedenti negli ultimi anni. (nel periodo è di 1,9 ppm all’anno)– Contribuisce per il 60% all’effetto serra [1.66W/m2] CH4: dal 1750 a oggi +150% - Concentrazione più alta degli ultimi anni – vita media 12yr – Contribuisce col 20% [0.48W/m2] N2O: +16% - Concentrazione più alta degli ultimi 1000 anni – Contribuisce col 6% [0.15W/m2]

15 Avremmo potuto prevedere questo riscaldamento?
In linea terorica sì, a patto di conoscere con esattezza l’evoluzione nel tempo delle forzanti del sistema….ovvero: forzante solare, eruzioni vulcaniche, forzante antropica (gas serra, areosol… etc.) Anomalie di temperatura superficiale rispetto alla media del periodo (in nero) confrontate con (in rosso e blu) la media di un insieme di numerose simulazioni numeriche eseguite con differenti modelli (multimodel ensemble) accoppiati atmosfera-oceano forzati da (a) forzanti naturali e antropiche, (b) forzante naturale. L’inviluppo di cureve gialle e blu rappresenta ogni sinola simulazione Anomalie di temperatura superficiale rispetto alla media del periodo (in rosso) confrontate con (in nero) la media di un insieme di 4 simulazioni numeriche di modelli accoppiati atmosfera-oceano forzati da (a) forzante solare e vulcanica, (b) forzante antropica che comprende gas serra, ozono stratosferico e troposferico, effetti degli aereosol diretti e indiretti, (c) forzanti naturali e antropiche.

16 Come è possibile che si possa prevedere il clima dei prossimi 50 o 100 anni quando non si è in grado di prevedere con certezza il tempo che farà fra 10 giorni? Esempio di previsione di un ciclone con 10 giorni di anticipo: le varie immagini rappresentano situazioni ugualmente probabili a cui corrispondono cicloni di intensità e posizione leggermente diverse tra loro.

17 Climate is what you expect,
Previsioni Predicibilità Prevedere lo stato di un sistema in un certo istante futuro a partire dalle informazioni sul suo stato presente. La predicibilità stabilisce se e come (con quanto anticipo e con quale potenziale possibilità di successo) sono possibili tali previsioni. Tempo Clima Il tempo meteorologico viene definito come lo stato completo dell’atmosfera ad un determinato istante. Predire il tempo significa prevedere un tale stato (istantaneo) con un certo anticipo. Il clima è l’insieme delle statistiche di un ensemble di tutti gli stati istantanei dell’atmosfera durante un certo periodo di tempo. Una previsione climatica si occupa di determinare come tale statistica evolve (cambia) durante il corso del tempo. Climate is what you expect, weather is what you get..

18 Predicibilità e previsioni
di primo e secondo tipo Dato uno stato atmosferico (e/o oceanico) ad un certo istante fissato, e una qualche legge del moto deterministica, si parla di predicibilità/previsione di primo tipo quando si è interessati alla previsione dell’evoluzione temporale delle singole traiettorie del sistema. Tali previsioni sono problemi ai valori iniziali. Esempio: Atmosfera: previsioni del del tempo; Oceano: previsioni stagionali dello stato di ElNino Dato un sistema soggetto a variazioni della forzatura esterna, si parla di predicibiltà del secondo tipo quando si vuole prevedere come variano le proprietà statistiche del sistema al variare di un qualche parametro esterno. Tali previsioni non dipendono dai valori iniziali. Esempio: Previsioni delle variazioni climatiche dovute a fattori esterni di origine sia naturale (radiazione solare, eruzioni vulcaniche..) che antropica (variazione della composizione atmosferica dovuta alle attività umane).

19 I modelli prevedono come cambia la “statistica”

20 Ondata di caldo estate 2003: (a) anomalia di temperatura di Giugno-Luglio-Agosto rispetto alla media (b) Temperature estive medie in Svizzera durante il periodo (c) Temperature simulate usando un modella di clima regionale nel periodo (d) temperature simulate con lo stesso modello nel periodo per uno scenario A2

21 Famiglie di possibili Scenari Futuri
per i prossimi 100 anni Le previsioni sono state fatte sulla base di 6 possibili famiglie di scenari futuri (ogni famiglia corrisponde(rebbe) alla realizzazione di un diverso tipo di sviluppo socio-politico-energetico-economico) A1(A1F1, A1T e A1B): Sono famiglie che descrivono un mondo globalizzato in rapidissimo sviluppo e bilanciamento delle differenze nel reddito pro-capite fra le diverse regioni, A1 si divide in 3 a seconda delle fonti di energia che prendono piede (fossile,alternativa, entrambe) A2 rappresenta una famiglia di mondi il cui sviluppo è più lento, c’è più regionalizzazione e meno crescita tecnologica. Gli scenari B sono quelli più ecologici: B1 è come A1, ma con un rapido cambiamento nelle strutture economiche verso un’economia di informazione e servizi, una maggiore equità, ma nessuna iniziativa pro clima. B2 pone l’enfasi su soluzioni economiche locali, un livello intermedio di sviluppo economico, protezione ambientale ed equità con la popolazione sempre in crescita. Gli scenari con emissioni minori sono B1,B2 e A1T.

22 Simulazione del sistema climatico e delle sue variazioni
La risoluzione corrente dei modelli atmosferici è 250 Km in orizzontale, 1K in verticale. Per l’oceano Km in orizzontale e m in verticale.

23

24 Andamento della temperatura superficiale globale media: osservato e proiettato nel futuro

25 Proiezioni di variazioni di temperatura
Proiezioni delle variazioni di temperatura superficiale per i periodi e rispetto al periodo di riferimento I riquadri al centro e a destra si riferiscono alla distribuzione geografica della variazione della temperatura superficiale media quale calcolata considerando la media dei risultati dei modelli di clima nel caso di tre possibili scenari (B1, A1B, e A2). Sulla sinistra sono mostrate le distribuzioni di probabilità che rappresentano l’incertezza nella proiezione della temperatura superficiale media.

26 Climatologia della precipitazione in Dic-Gen-Feb e Giu-Lug-Ago
Climatologia della precipitazione in Dic-Gen-Feb e Giu-Lug-Ago. Osservazioni (in alto), simulazioni del clima attuale (al centro) e Proiezioni della variazione (in basso) secondo lo scenario A1B per la media del periodo rispetto alla media periodo di riferimento Le proiezioni sono il risultato della media di un multimodel ensemble. Le variazioni sono registrate soltanto quando almeno il 66% dei modelli sono concordi sul segno del cambiamento. Le aree ombreggiate sono quelle dove almeno il 90% dei modelli danno una variazione dello stesso segno.

27 Proiezioni di variazioni di temperatura superficiale e precipitazione per il periodi rispetto al periodo di riferimento Si tratta della media delle integrazioni di 21 modelli regionali di clima per lo scenario A1B. I riquadri al centro e a destra si riferiscono rispettivamente a inverno e estate, a sinistra la media annuale. Ultima riga: numero di modelli che prevedono un aumento della precipitazione.

28 Considerazioni finali
Le previsioni climatiche sono possibili in linea di principio. In particolare la natura caotica del sistema climatico, sebbene escluda previsioni dettagliate sul lungo periodo non impedisce previsioni di II tipo. (Così anche se non possiamo prevedere come sarà il tempo il 1 Gennaio del 2040, potremmo forse essere capaci di dire se la probabilità di avere pioggia persistente in quel periodo sarà molto diversa da quella presente). I cosiddetti ‘Earth System Models” sono in grado di riprodurre in maniera soddisfacente l’evoluzione della temperatura superficiale media terrestre durante il XX secolo solo se sono inserite nei modelli sia la forzante naturale (variazione energia solare incidente e eruzioni vulcaniche) che la forzante antropica (emissioni gas serra e areosol).

29 Considerazioni finali
Le previsioni per il futuro (eseguite con questi stessi modelli e fatte sulla base di possibili scenari di emissione corrispondenti a possibili scenari di sviluppo socio-economico) prevedono un aumento della temperatura maggiore sulle piattaforme continentali e alle alte latitudini. Le previsioni delle variazioni di precipitazione sono alquanto preoccupanti per quanto riguarda l’area Euro-Mediterranea. Si prevede infatti un deficit di pioggia sia in inverno che in estate (fino al 40% in estate).

30 Nuvole e Orologi Tesi centrale del determinismo à la Laplace:
Of clouds and clocks Karl Popper (1965) Rappresentano sistemi fisici “highly irregular, disorderly, and more or less unpredictable” Rappresentano sistemi “which are regular, orderly and highly predictable in their behavior” Tesi centrale del determinismo à la Laplace: “TUTTE LE NUVOLE SONO OROLOGI” Tradotto in termini meteorologici: …se avessimo un modello perfetto, inizializzato con dati perfetti ottenuti attraverso una rete osservativa a risoluzione infinita, integrato su un computer infinitamente potente, saremmo in grado, in linea di principio, di produrre una previsione perfetta valida per un periodo illimitato di tempo… …ovvero la differenza fra nuvole e orologi non si basa sulla loro natura intrinseca, ma sulla nostra ignoranza. Se sapessimo delle nuvole tanto quanto sappiamo degli orologi, le nuvole sarebbero tanto predicibili quanto gli orologi…

31 “…one flap of a sea-gull’s wing may forever change the future course of the weather…”
Edward Lorenz (1963) …in realtà sappiamo (Lorenz 1963, 1969) che il comportamento di alcuni sistemi dinamici e in particolare di un sistema fisico che possiede più scale di moto quale l’atmosfera non può essere previsto indefinitamente nel tempo. Esiste cioè un “orizzonte della previsione” determinato tipicamente dalla vita media dei fenomeni più energetici. Nel caso del tempo meteorologico alle medie latitudini esso coincide grosso modo con il tempo di vita medio di un ciclone extra-tropicale: una settimana (al massimo due).

32 INSTABILITÀ E NON-LINEARITÀ
Lorenz (1963): “Deterministic non periodic flow”: scoperta dell’esistenza di sistemi deterministici che ammettono soluzioni non periodiche instabili. Conseguenza: esiste un limite di predicibilità intrinseco dovuto al fatto che due traiettorie che partono molto vicine dopo un tempo assai breve divergono e dopo un certo intervallo di tempo caratteristico risulta impossibile risalire alla loro origine comune. Quali sono gli ingredienti essenziali che danno luogo a questo fenomeno di “sensibilità alle condizioni iniziali”? INSTABILITÀ E NON-LINEARITÀ

33 La predicibilità varia localmente sull’attrattore di Lorenz
Probabilità di una transizione 100% Ensemble prediction 1 Variabilità del tasso di crescita dell’errore: blu: decadimento; verde: crescita bassa; giallo/viola: crescita media; rosso: crescita alta. Ensemble prediction 2 Ensemble prediction 3 Palmer 1993 Probabilità di una transizione 40% Caso totalmente impredicibile Figura tratta dalla tesi di laurea di Alberto Carrassi 2001 * Si definisce ensemble prediction un insieme di stati iniziali tutti all’interno della stessa regione dello spazio delle fasi di cui si segue l’evoluzione nel tempo

34 Esempio di Ensemble Prediction System a NCEP
Come nel modello di Lorenz anche in atmosfera la predicibilità dipende dalle instabilità locali del flusso Spaghetti plots: Il grado di divergenza delle isolinee della Z500 rappresenta un indice del potenziale tasso di crescita dell’errore. Esempio di Ensemble Prediction System (EPS) all’ECMWF Kalnay et al. 2002 Buizza et al. 2002 Esempio di Ensemble Prediction System a NCEP Predicibilità alta Predicibilità bassa

35 Regimi di circolazione
Considerando scale temporali di qualche giorno, il problema delle previsioni del tempo nelle regioni extratropicali può essere pensato concettualmente come la previsione di disturbi di tipo baroclino e del tempo meteorologico ad essi associato ("weather systems"). D'altra parte la circolazione atmosferica extratropicale durante la stagione fredda è contraddistinta da un certo grado di organizzazione su scale temporali dell'ordine dei 10 giorni. In altre parole l'atmosfera presenta spells of weather caratterizzati dal succedersi di weather systems più o meno dello stesso tipo oppure da periodi estesi caratterizzati dall'assenza di weather systems. La circolazione atmosferica alle medie latitudini su scala planetaria è caratterizzata da “regimi di circolazione”, ovvero strutture di carattere quasi-stazionario (nello spazio) e persistente (nel tempo). La persistenza temporale di un singolo regime è dell’ordine di 10 fino a 30 giorni (più lunga rispetto a quella di un singolo weather system), mentre le transizioni fra un regime e l’altro sono veloci (1-5 giorni), cioè avvengono su una scala temporale confrontabile con quella di un singolo weather system. Corti et al. 1999

36 Regimi e transizioni sull’attrattore di Lorenz
La presenza di due scale di moto è illustrata nel modello di Lorenz che può essere considerato anche in questo contesto un prototipo per gli studi teorici sulla dinamica atmosferica. Regimi lunghi Il sistema di Lorenz ha in comune con l’atmosfera, oltre all’esistenza dei regimi, anche l’alto grado di impredicibilità associato alle transizioni tra un regime e l’altro Regimi brevi L’attrattore di Lorenz ha una struttura a regimi (come l’atmosfera) ed inoltre la predicibilità (del primo tipo) varia localmente sull’attrattore stesso. Ciò implica che un forcing (piccolo) applicato è realmente percepito (attivo) solo in certe porzioni dello spazio delle fasi. . F Forzatura esterna costante

37 Climate Change nel modello di Lorenz
Predicibilità di II tipo: Vogliamo sapere come cambia la statistica del sistema in presenza di un fattore esterno in grado di alterarla Funzione densità di probabilità del modello di Lorenz sul piano X-Y. Ci sono due massimi equiprobabili centrati sui centroidi dei regimi. Funzione densità di probabilità del modello di Lorenz forzato. La frequenza di uno dei regimi è molto più alta, ma la posizione relativa dei due massimi è rimasta inalterata.

38 ..quindi le variazioni locali di predicibilità di I tipo sono importanti anche per la predicibilità di II tipo... Se quanto imparato sul sistema di Lorenz fosse applicabile tout court anche all’atmosfera (Prospettiva dinamica non-lineare (Palmer 1993;1999)) si potrebbero formulare le seguenti proposizioni: L’impatto di una qualche forzatura esterna di piccola entità sull’atmosfera verrà percepita in quei periodi/regioni in cui la predicibilità dell’atmosfera è scarsa. La risposta a una tale forzatura sarà principalmente determinata da variazioni nella frequenza dei regimi naturali di circolazione La struttura geografica di tali regimi risulterà relativamente non influenzata da tale forzatura

39 Frequenza dei regimi di circolazione e recente cambiamento climatico
Funzione densità di probabilità relativa ai 4 regimi (a) Usando tutti i dati relativi al periodo considerato [ (b) Come in (a), ma eliminando gli inverni caratterizzati da forti eventi di El Nino o La Nina; Corti et al. 1999 (d) Come in (a) ma usando i dati relativi al periodo (c) Come in (a) ma usando i dati relativi al periodo