Climits: Un nuovo sistema multi-modello per migliorare la previsione del clima del futuro

Andrea Alessandri,ricercatore Enea, ha unito diversi modelli matematici in uso in America,Asia e Europa per migliorare la capacità di effettuare previsioni climatiche di lungo periodo. Il progetto gli ha permesso di aggiudicarsi un importante finanziamento della comunità europea.

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Andrea Alessandri,ricercatore Enea, ha unito diversi modelli matematici in uso in America,Asia e Europa per migliorare la capacità di effettuare previsioni climatiche di lungo periodo. Il progetto gli ha permesso di aggiudicarsi un importante finanziamento della comunità europea.

Autori
  • Roberto Ciardi
Data27/10/2014
LinguaItaliano
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Descrizione completa

Per studiare il clima del passato e del presente e per prevedere quali saranno le probabilità di anomalie climatiche per la prossima stagione o le tendenze tra qualche anno o tra qualche secolo, si utilizzano dei modelli matematici che risolvono numericamente le ...

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Per studiare il clima del passato e del presente e per prevedere quali saranno le probabilità di anomalie climatiche per la prossima stagione o le tendenze tra qualche anno o tra qualche secolo, si utilizzano dei modelli matematici che risolvono numericamente le complesse equazioni del moto dell’atmosfera e dell’oceano. . Nel mondo dei climatologi vengono usati svariati modelli di previsione e tutti indipendenti l’uno dagli altri. Andrea Alessandri , ricercatore Enea, ha avuto l’idea di unificare i diversi sistemi. Il progetto, denominato Climits, gli ha permesso di ricevere il finanziamento della commissione europea che prende il nome della scienziata franco-polacca vincitrice di due premi Nobel Marie Curie.

Andrea Alessandri (Enea) :

Per le previsioni del clima utilizziamo modelli accoppiati atmosfera oceano . Ci sono diversi sistemi sviluppati in Europa e diversi sistemi anche negli stati Uniti e Asia che sono realizzazioni indipendenti di questi modelli al meglio delle conoscenze delle rispettive comunità scientifiche. L’idea veramente innovativa è quella di mettere insieme, fare incontrare queste diverse competenze indipendenti per riuscire ad unire le capacità predittive di questi sedici diversi sistemi predittivi. Questa idea innovativa, per la verità ,è stata sottoposta alla commissione europea per un finanziamento e il progetto da me sottomesso è stato accolto con entusiasmo, per la verità, e con nostra grande soddisfazione abbiamo ottenuto questo finanziamento di due anni. Il primo anno per la mia attività presso l’università delle Haway negli Stati Uniti e il secondo anno di ritorno presso la Casaccia qui in Enea. Il progetto europeo Climits si propone di studiare con questo metodo in modo particolare l’area continentale: Andrea Alessandri (Enea) : La nostra capacità di prevedere il clima sulle aree continentali è ancora più bassa rispetto a quello che possiamo fare sull’oceano. Quindi uno degli obiettivi del progetto climits è proprio quello di migliorare la nostra capacità predittiva là dove serve là dove ci sono le attività umane. Quindi quello che abbiamo fatto è quello di aggiungere una nuova componente di superficie continentali nel modello atmosferico in uso presso IPRC l’Università delle Haway. I risultati delle previsioni vengono utilizzati anche da diversi settori economici. Andrea Alessandri (Enea) : Le previsioni climatiche che noi forniamo rivestono un grande interesse per diverse le attività economiche, in particolare le agenzie assicurative per quanto riguarda la previsione delle probabilità di eventi catastrofici e recentemente le applicazioni per il settore energetico sia per quanto riguarda l’energia convenzionale che le nuove fonti rinnovabili . In particolare noi ci occupiamo anche della previsione della domanda energetica per l’Italia, in collaborazione con il gestore della rete Italiana TERNATern.

Quindi utilizzando le previsioni climatiche si possono stimare i possibili consumi energetici o le compagnie di assicurazioni possono valutare la probabilità di eventi a rischio. Per questi motivi le previsioni hanno anche un valore economico. Valore che è legato alla loro capacità predittiva e i risultati del progetto Climits hanno dimostrato la validità del nuovo sistema anche da questo punto di vista.

Andrea Alessandri (Enea) : Il progetto è stato un vero successo per quanto riguarda le performance delle previsioni stagionali che abbiamo ottenuto dall’unione del sistema europeo e quello asiatico pacifico. Abbiamo ottenuto un significativo miglioramento delle capacità predittive come mostra la linea verde rispetto a quelle che erano le performance precedenti. Nell’ambito di climits abbiamo dimostrato che l’utilizzo dell’insieme dei modelli europei- americano-asiatici consente un aumento del valore economico delle previsioni rispetto a quello che è fattibile considerando solo il modello europei in verde e solo i modelli americano-asiatici qui riportasti in rosso. Un particolare studio del progetto ha riguardato il futuro climatico della zona del mediterraneo.

Andrea Alessandri (Enea) : Un particolare focus della nostra ricerca si è focalizzata sulle aree mediterranee che coprono non solo il bacino euro-mediterraneo ma anche gli stati uniti e parte dell’emisfero meridionale. I risultati della nostra ricerca con i modelli numerici che abbiamo effettuato ha mostrato come nel corso del ventunesimo secolo ci sarà una progressiva tendenza ad uno shift, le aree rosse nella figura, verso nord con le aree mediterranee che verranno progressivamente soppiantate a sud da aree semiaride e aride. Le aree più a rischio saranno proprio quelle del bacino mediterraneo meridionale come la Spagna, l’Italia e la Grecia che come mostrato dalle aree in blu avranno una probabilità di essere soppiantate da aree aride e semiaride piuttosto elevata con una riduzione progressiva più propriamente mediterranee e quindi più umide nei mesi invernali che invece si espanderanno verso la Francia e verso il nord est europeo soppiantando le aree fredde e quindi per loro forse comportando anche qualche vantaggio dal punto di vista climatico estivo e invernale.

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