Piccole, grandi, sicuramente interconnesse: le scale del clima

Nella scienza del clima c’è una questione molto importante: capire come funzionano e come si influenzano reciprocamente i processi che si verificano su scale di spazio e tempo molto diverse, dalle più piccole alle più grandi.
Il clima della Terra – con l’atmosfera, gli oceani, la biosfera, la superficie terrestre, i ghiacci – è un sistema complesso dove avvengono processi che durano da pochi secondi (come i vortici nell’atmosfera o negli oceani) a centinaia di migliaia di anni (come i cicli delle glaciazioni). Anche le dimensioni spaziali ricoprono un ampio intervallo: si va dai pochi centimetri nella traspirazione di una singola foglia alla scala dell’intero pianeta, come accade nella circolazione generale dell’atmosfera e nella circolazione delle masse d’acqua oceaniche.

Guardiamo all’atmosfera. La scala più piccola comprende fenomeni locali come la turbolenza, le raffiche di vento e gli effetti  dei singoli edifici o delle caratteristiche del terreno sul flusso dell’aria. Questa microscala è tipica di processi con dimensioni inferiori a pochi chilometri e breve durata, fino ad alcune decine di minuti. La scala intermedia – detta mesoscala – include temporali, brezze marine o venti di valle e di monte, che agiscono su decine o centinaia di chilometri e possono durare dalle decine di minuti al giorno al massimo. Per quanto riguarda invece grandi sistemi meteorologici come fronti (le zone di transizione  tra masse di aria con caratteristiche diverse, soprattutto in termini di temperatura e umidità), uragani o cicloni delle medie latitudini, che si estendono su centinaia o migliaia di chilometri e possono persistere per giorni o settimane, si utilizza la cosiddetta scala sinottica. La meteorologia sinottica è fondamentale per le previsioni del tempo. Infine c’è la scala globale che descrive la circolazione generale dell’atmosfera, opera su migliaia di chilometri e i cui fenomeni possono durare settimane o mesi e connettere vaste aree dell’intero pianeta.  Queste scale si influenzano tra loro. Ad esempio, una turbolenza su piccola scala può influenzare il trasporto di calore e umidità in atmosfera, incidendo sui sistemi meteorologici a scala più ampia. Viceversa, i cambiamenti climatici globali – che avvengono sul lungo termine – possono modificare la frequenza e l’intensità degli eventi meteorologici estremi che agiscono su scala locale o regionale. 

Nell’utilizzo dei modelli climatici per simulare e prevedere il clima futuro, occorre bilanciare il costo computazionale con la necessità di rappresentare i processi su tutte le scale.

Un modello climatico è una rappresentazione “discretizzata” del sistema Terra : riveste la superficie del pianeta  con una griglia tridimensionale dove, in ogni cella, si risolvono le equazioni – fisiche, dinamiche, termodinamiche – che descrivono i fenomeni che avvengono in quello spazio. Più piccole sono le celle (ad esempio di 1-2 km di lato) più dettagliata e precisa è la simulazione, ma anche più onerosa in termini di tempi di calcolo. Per questo di solito si usano celle più grandi e si rappresentano i processi che avvengono su scale inferiori tramite formule semplificate, dette parametrizzazioni. Nei modelli con minore risoluzione, come 100, 50 o 20 km, si usano parametrizzazioni per fenomeni come la formazione delle nuvole a sviluppo verticale, la convezione atmosferica o i moti turbolenti. Queste, però, introducono incertezze.

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Un esempio riguarda proprio le mie ricerche, che sono incentrate sullo studio degli ambienti di montagna, caratterizzati da orografia molto complessa e grandi variazioni in piccole distanze di molte grandezze che definiscono lo stato dell’atmosfera e del clima. Per studiare con i modelli le montagne e per prevederne l’evoluzione futura in scenari di riscaldamento globale, servono (o servirebbero!) alte risoluzioni spaziali (sicuramente inferiori ai 10 km, meglio se 1-3 km) e parametrizzazioni sofisticate per fenomeni chiave come quelli che riguardano l’accumulo, la fusione e l’albedo della neve, oltre che confronti continui con osservazioni locali (stazioni in situ) - che in montagna non sempre sono abbondanti.
Gli attuali modelli climatici  hanno, in generale,  performance molto buone su scala globale o su regioni molto estese, ma possono essere  meno efficaci nel riprodurre ciò che accade alle piccole scale. Ma è proprio qui che si manifestano gli impatti principali del cambiamento climatico, per i quali è necessario mettere in atto delle strategie di adattamento.
Ad esempio, per  capire come i cambiamenti nei regimi di precipitazione possano portare a rischi di frane, o influenzare settori come quello agricolo, occorre utilizzare dati climatici dettagliati, riferiti a regioni ben definite, come input per gli studi sugli impatti.
Per provare a colmare questo divario, è stato proposto il concetto di “seamless prediction”, letteralmente “previsione senza soluzione di continuità”: riconoscendo che le variazioni a breve e a lungo termine sono governate dagli stessi processi fisici, è possibile togliere i confini tra la scala del meteo e quella del clima.

La seamless prediction promuove un approccio metodologico nuovo in grado di prevedere il tempo meteorologico, stimare le tendenze climatiche e descrivere anche le scale intermedie della variabilità stagionale e interannuale (come gli effetti del fenomeno climatico El Niño). 

La seamless prediction è un concetto relativamente recente nella modellistica del clima, sviluppatosi negli ultimi 15–20 anni, ma le sue potenzialità sono notevoli: l’idea di integrare le previsioni su tutte le scale può favorire un uso più “operativo” dei modelli, come si fa nella meteorologia, ma anche per previsioni nell’agricoltura, nella gestione risorse idriche e dell’energia negli anni a venire.