Syukuro Manabe, climatologo dell’Università di Princeton, e Klaus Hasselmann, del Max Planck Institute for Meteorology di Amburgo, in Germania, hanno ricevuto metà del premio per il loro lavoro svolto rispettivamente negli anni 1960 e 1970, costruendo modelli climatici che hanno previsto correttamente gli effetti dell’aumento dell’anidride carbonica nell’atmosfera terrestre.
Giorgio Parisi, un fisico della Sapienza Università di Roma, è stato premiato con l’altra metà del premio per aver scoperto strutture nascoste nei sistemi fisici complessi, in particolare gli “spin glasses” – materiali realizzati da parti semplici e interagenti chiamate spin.
Gli studi di Parisi alla fine degli anni 1970 e 1980 su come gli spin individuali e fluttuanti influenzano le proprietà globali dello spin glass e su come, in generale, l’evoluzione di un sistema complesso nel suo complesso si riferisce alla dinamica delle singole parti che lo compongono, hanno permesso ai ricercatori di acquisire una migliore comprensione di una vasta gamma di materiali complessi e disordinati.
Cos’è un modello climatico?
I fisici da Svante Arrhenius nel 1896 in poi, hanno cercato di ridurre il clima della terra alle sue leggi essenziali. Approssimano la realtà identificando le forze più importanti in gioco all’interno di un sistema, quelle che hanno la maggior influenza globale sulle sue dinamiche. Quindi elaborano equazioni correlate che descrivono queste forze, ignorando dettagli meno importanti per rendere i modelli risolubili.
Ma il clima è un sistema non lineare, in cui i cambiamenti di una variabile possono modificarne un’altra, giungendo a innescare cicli di feedback instabili. Ciò rende difficile identificare quei piccoli effetti che possono essere ignorati. Arrhenius identificò il vapore acqueo come una di queste aree problematiche: quando la temperatura dell’aria aumenta, aumenta anche il suo contenuto di vapore acqueo, e questo porta a intrappolare più calore della Terra sottostante, conducendo a un ulteriore aumento della temperatura. La perdita di ghiaccio è un’altra causa di feedback: il ghiaccio riflette la luce solare, quindi quando ce n’è meno, una maggior quantità di luce solare viene assorbita dall’oceano più scuro, causando così un riscaldamento che accelera ulteriormente la perdita di ghiaccio.
I moderni modelli climatici tengono conto della complicata interazione e del feedback tra milioni di variabili. Lo fanno risolvendo un sistema di equazioni che rappresentano la conservazione di massa, della quantità di moto ed energia in ogni punto su una griglia 3D che rappresenta l’atmosfera della Terra.
Le equazioni, cercano di catturare gli effetti di qualcosa di più piccolo della griglia, come le singole nuvole o caratteristiche della Terra. A volte queste piccole caratteristiche possono avere grandi effetti che non vengono catturati dal modello, il che significa che più fine è la griglia, migliore è il modello. Ma questa precisione va a scapito di enormi risorse IT. Un modello allo stato dell’arte può richiedere settimane o mesi di elaborazione sul supercomputer più veloce del mondo, in grado di eseguire 1,5 quintilioni di calcoli al secondo.
Cosa mostravano i primi modelli climatici di Manabe?
I modelli di Manabe nel 1960 “possono essere considerati le prime realizzazioni del sogno di Arrhenius”, secondo il comitato del premio Nobel. Questi modelli hanno esaminato una singola colonna verticale dell’atmosfera che si estende dal suolo alla stratosfera. Trattando questa colonna come una serie di punti della griglia, Manabe e i suoi collaboratori hanno studiato come la concentrazione di un gas serra come l’anidride carbonica all’interno della colonna influenzi il flusso di calore e aria tra i vari punti della griglia.
Egli considerò il fatto che l’aria calda è più leggera dell’aria fredda, e quindi sale, e che l’aria più calda trasporta anche più vapore acqueo, che è un potente gas serra. I gas serra come il vapore acqueo e l’anidride carbonica assorbono ed emettono fortemente il calore che si irradia verso l’alto dalla superficie terrestre, impedendo a gran parte di esso di fuggire nello spazio. Questo è il meccanismo chiave che causa il riscaldamento terrestre.
Tenendo conto dell’interazione tra queste variabili in ogni colonna del cielo ignorando il trasporto orizzontale di aria e calore, riuscirono a estrapolare queto modello all’intero globo e approssimare la “sensibilità” complessiva del clima: ovveros stabilire di quanto aumenta la temperatura dell’aria a seguito del raddoppio del livello di anidride carbonica. Le loro prime stime – che la temperatura globale aumenterebbe di 2,3 gradi Celsius in risposta a un raddoppio della concentrazione di anidride carbonica – rimangono straordinariamente accurate anche se misurate rispetto ai moderni modelli climatici.
Nel 1975, Manabe e il suo collega Richard Wetherald riuscirono e estendere il loro modello a colonna in un modello globale primitivo, calcolando (su un computer con mezzo megabyte di RAM) la sensibilità climatica globale, pari a 2,93 gradi Celsius. I modelli attuali prevedono un intervallo da 2,5 a 4 gradi Celsius. Per comprendere l’entità di questo riscaldamento previsto, si consideri che la Terra nell’ultima era glaciale era più fredda di 6 gradi Celsius rispetto a oggi.
Clima e tempo meteorologico
Il clima è a lungo termine; il tempo è a breve termine. Ma i due devono essere correlati, come? Nel 1970, Klaus Hasselmann sviluppò modelli climatici che incorporavano fenomeni meteorologici, invece di fare la media, come era stato fatto in precedenza. Si basava sulla premessa che il clima sta lentamente cambiando come risposta globale alle fluttuazioni rapide e casuali che conosciamo come tempo (meteorologico).
Per fare questo, sviluppò equazioni che, accoppiando una funzione che cambia lentamente (rappresentante il clima) con una funzione che cambia rapidamente (il tempo). Hasselmann riuscì così a dimostrare che il tempo influisce sul clima nello stesso modo in cui il movimento casuale delle molecole d’aria su scale microscopiche influenza il movimento casuale delle particelle di polvere su scale macroscopiche – un effetto chiamato moto browniano. Questa analogia con il movimento browniano si è rivelata molto potente come mezzo per comprendere l’interazione tra le diverse scale fisiche nel sistema climatico.
Come si ditinguono nei modelli climatici i cambiamenti naturali da quelli dovuti all’uomo?
Per decenni, i ricercatori hanno lottato per separare gli effetti di eventi meteorologici casuali, di eruzioni vulcaniche e di altri cambiamenti naturali da quelli causati dall’uomo. In tre articoli che vanno dal 1979 al 1997, Hasselmann ha creato un sistema per poterlo fare, un modo per confrontare modelli climatici e osservazioni al fine di valutare se i modelli stavano riportando fedelmente gli effetti della variabilità naturale.
In questo metodo, Hasselmann sviluppò tecniche di “rilevamento ottimale” per identificare i segnali di riscaldamento prodotto dall’uomo. Egli dimostrò che tali segnali sono rilevati più facilmente, ad esempio, non nei dati climatici in cui sono più forti, ma dove il “rumore” è più basso. Un recente articolo sulla storia della scienza del clima ha descritto uno degli articoli di rilevamento ottimale di Hasselmann come “il primo serio sforzo per fornire un solido quadro statistico atto a identificare un segnale di riscaldamento causato dall’uomo”.
Le “impronte digitali” del riscaldamento causato dall’uomo sono diventate più evidenti nel corso dei decenni, portando a un crescente consenso tra i ricercatori sul clima. All’inizio di quest’anno, il Gruppo intergovernativo sui cambiamenti climatici ha concluso che “è inequivocabile che l’influenza umana ha riscaldato l’atmosfera, l’oceano e la terra”.
Cos’è lo spin glass?
Mentre studiosi come Manabe e Hasselmann si misuravano con il clima, Giorgio Parisi della fine del 1970 studiava un sistema fisico chiamato spin glass. Si tratta di un materiale che contiene particelle magnetiche – atomi di ferro, per esempio – che si possono pensare come piccole barre magnetiche che puntano verso l’alto o il basso. In un lavoro che ricordava fortemente le intuizioni di Hasselmann sul tempo e sul clima, Parisi studiò come l’inversione degli spin avanti e indietro influenzasse la lenta dinamica del sistema spin glass nel suo complesso.
I sistemi spin glass hanno affascinato fisici come Parisi a causa di un fenomeno noto come “frustrazione”. Immaginiamo un semplice sistema spin glass composto da tre spin posizionati agli angoli di un triangolo. Gli spin adiacenti puntano sempre in direzioni opposte. Ma i tre spin, mentre variano la loro posizione avanti e indietro nel tentativo di ottenere una configurazione stabile, non possono soddisfare tutti quel vincolo contemporaneamente, trattandosi di un triangolo; questo sistema viene definito dai fisici “frustrato”.
La frustrazione sta nel fatto che gli spin glass devono raggiungere un compromesso e ricercano la configurazione meno “insoddisfacente”.
Gli studi di Parisi su come questo “accomodamento” si svolga nei sistemi spin glass “sono stati così profondi”, secondo il comitato del Nobel, “che non solo hanno influenzato la fisica, ma anche la matematica, la biologia, le neuroscienze e il machine learning, perché tutti questi campi presentano problemi direttamente correlati alla frustrazione”.
Foto di L.W.
