La simulazione del clima: meta della fisica o metafisica?

Autore: Guido Guidi
Data di pubblicazione: 21 Maggio 2016
Fonte originale: http://www.climatemonitor.it/?p=41398

Simulazione

Questo post girerà intorno a due numeri, ovvero due percentuali:

  1. In tutta la letteratura scientifica pubblicata negli ultimi dieci anni, circa 900.000 articoli hanno a che fare con simulazioni, ovvero con dei modelli; di questi, il 55% contiene anche dei riferimenti ai cambiamenti climatici.
  2. Se si cercano invece solo i riferimenti ai cambiamenti climatici, si scopre che nel 97% degli articoli che li contengono sono presenti anche riferimenti alle simulazioni.

In pratica più della metà di quanto gira intorno a qualsiasi genere di simulazioni di sistemi nel mondo della ricerca è simulazione climatica, una sproporzione enorme se si pensa che la ricerca sul clima è solo circa il 4% del totale. E la ricerca sul clima è quasi esclusivamente focalizzata sulla simulazione del sistema (fonte).

Si dirà che non c’è altro modo di affrontare questo settore dello scibile se non quello di tentare di riprodurlo. Sarà anche vero, ma il fatto è che invece di essere uno strumento di comprensione delle dinamiche, le simulazioni sono diventate l’obbiettivo finale, assumendo, in modo clamorosamente errato, che i concetti siano definiti, che quelle dinamiche siano perfettamente note e che si debba solo trovare il sistema per riprodurle con più efficacia. Quindi si investono somme enormi per migliorare i modelli, raggiungendo le soverchianti percentuali di cui sopra.

Per effetto di questo paradigma, ad esempio, il livello di comprensione del rapporto tra forzante antropica e variabilità naturale o, se vogliamo, il valore della prima al netto della seconda che poi si esprime in termini di sensibilità climatica, non ha conosciuto alcun sostanziale progresso scientifico. L’aumento della temperatura che si ipotizzava potesse corrispondere al raddoppio della concentrazione di CO2 nei primi report IPCC è, salvo aggiustamenti di qualche decimo di grado, lo stesso degli ultimi. La forchetta tra il valore più alto e quello più basso, che configurano da un lato un problema molto grave e dall’altro qualcosa di insignificante, è praticamente la stessa. E sono passati  circa 25 anni. Ma si continua a simulare.

Ormai viviamo in un mondo completamente virtuale, nel quale gli accessori recentemente messi in vendita per calarsi nella nuova dimensione sono assolutamente superflui, ci siamo già dentro fino al collo. Qualche giorno fa ho ascoltato su Radio24 il commento a un libro pubblicato di recente in cui sono stati fatti un po’ di conti sull’attendibilità delle simulazioni dei sistemi finanziari. Anche in questo settore, negli ultimi anni si raggiungono percentuali di insuccesso pari al 1800%. Dei modelli sulla disponibilità di risorse, sulla demografia o sugli scenari geopolitici meglio non parlarne affatto, l’evidenza dei fatti li ha praticamente travolti.

Però questa merce si vende bene, perché è un fatto che su simulazioni palesemente inattendibili si stiano comunque poggiando delle decisioni fondamentali, giustificando, almeno virtualmente, le enormi risorse impiegate. Quanti sanno che gli scenari climatici sono il frutto di un matrimonio tra simulazioni del comportamento del clima e degli scenari economici, sociali e produttivi? E quanti sanno che non hanno nessuna probabilità di successo?

Non è un problema, basta migliorare i modelli no? Quando non il 55%, ma tutta la simulazione modellistica sarà concentrata sul clima che cambia e quando tutta, non il 97% della scienza del clima sarà simulata, avremo comunque risolto il problema.

 


 

Commento di Luigi Mariani (21 maggio 201)

Caro Guido, quando Obama, presidente della più grande potenza planetaria e premio Nobel per la pace ci ha spiegato sul Corriere della Sera del 3 novembre 2015 che la colpa della crisi siriana era del cambiamento climatico, l’affresco si è improvvisamente illuminato: classi dirigenti in stato confusionale annaspano di fronte al problema mediorientale e trovano nei modelli climatici un’ancora di salvezza. Non importa dunque che i modelli diano risultati a capocchia, l’importante è che si prestino a costruire foglie di fico dietro cui dissimulare la propria inettitudine. A questo obiettivo cooperano innumerevoli mosche cocchiere (media, uomini di scienza, ecc.).
Altro aspetto da considerare è poi quello per cui i risultati dei modelli alimentano bolle speculative giganti che non esplodono mai e che pian piano erodono le basi delle nostre economie, il che avviene dirottando gli investimenti verso finalità non produttive. In altri termini è come se qualcuno proponesse di costruire flotte di astronavi per raccogliere il formaggio di cui, come topo Gigio insegna, è composta la luna: l’economia nell’immediato ne beneficerebbe ma quale sarebbe il risultato nel medio termine?

 

  • Franco Grassi

    Aggiungo questa citazione fondamentale da Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Edward_Norton_Lorenz

    Two states differing by imperceptible amounts may eventually evolve into two considerably different states … If, then, there is any error whatever in observing the present state—and in any real system such errors seem inevitable—an acceptable prediction of an instantaneous state in the distant future may well be impossible….In view of the inevitable inaccuracy and incompleteness of weather observations, precise very-long-range forecasting would seem to be nonexistent.

     
  • Franco Grassi
  • Franco Grassi

    Per quanto riguarda la capacita’ teorica dei modelli di trading finanziario, vi state sbagliando, L’ECONOMIA MAINSTREAM HA UNA TEORIA ERRATA CHIAMATA EFFICIENT MARKET HYPOTHESYS ( che equivale al global warming in meteorologia ) ma agli ingegneri non importa un fico secco delle teorie, ci provano e a volte sono bravi. I teorici invece che siedono sulle cattedre universitarie e possiedono l’anima dei giornalisti, continuano a spacciare con l’aiuto dei media la solita vecchia teoria nonostante siano clamorosamente smentiti dai fatti.

    E’ il mio lavoro e nel mio piccolo lo faccio con successo da 25 anni, ma il piu autorevole successo viene da Renassanche Capital, il cui fondo piu’ importante guadagna il 30% all’anno grazie a quasi 300 fisici e matematici che non fanno altro che produrre modelli e varianti. Vedere questo TED con James Simons al riguardo. Anche altri fondi gestiti da modelli stanno sovraperformando la gestione umana, Renaissance e’ soltanto il migliore.

    https://www.ted.com/talks/jim_simons_a_rare_interview_with_the_mathematician_who_cracked_wall_street?language=en

    Il punto e’ che chi fa questo mestiere e rischia denaro suo e di clienti, non puo scherzare come fanno i meteorologi stipendiati dalla politica.

    Noi facciamo il modello con dati reali, lo ottimizziamo con l’intelligenza artificiale lasciando fuori un set di dati in modo da vedere subito se il modello su dati sconsciuti performa bene. Se va bene lo si tiene e sara’ la base per

    1) la politica di investimento e
    2) di prossime ricerche e miglioramenti,

    se invece non regge la prova della previsione su dati sconosciuti lo si butta e basta. E’ pragmatismo ed euristica, non dobbiamo dimostrare nessuna teoria precostruita, dobbiamo solo dimostrare di essere bravi per cui ci viene affidato del denaro sulla base delle prestazioni esibite

    In fondo una situazione analoga a quella della meteorologia, dove vince chi con l’aiuto dei media, utilizza la simulazione al PC come conferma della teoria precostituita, ma si dimentica di verificare su dati sconosciuti la verosimiglianza dei modelli proposti

    Giusto per terminare con un numero, 200 eventi ( in questo caso operazioni di trading sui mercati finanziari ) sono un set sufficiente per fare il training del modello, e poi serve un testing set NON STUDIATO DAL MODELLO AL COMPUTER… contenente almeno 20 eventi, ed il cui tasso di successo deve essere pragonabile al training set su dati studiati.

    LA VEROSIMIGLIANZA DEL MODELLO STA TUTTA LI… NELL’ESIBIRE IN TESTING SET UN COMPORTMENTO ANALOGO A QUELLO DEL TRAINING SET

    Per cui suggerirei di criticare i riscaldologi chiedendo loro quanti eventi indovinano e quanti eventi sbagliano fuori dal campione di apprendimento? Probabilmente e’ un concetto a loro estraneo quello della verifica del modello su dati sconosciuti

    Apprezzo la vostra battaglia

     
    • Franco, il tuo intervento è a dir poco interessante…. anzi… direi addirittura fondamentale.
      Il problema infatti sta tutto lì… nella verifica dei modelli… cosa che in Climatologia (o meglio… all’IPCC) non fanno proprio. Si sa che la percentuale di successo dei modelli è prossima allo zero già con i dati “buoni” e conosciuti… figuriamoci con quelli sconosciuti!

      Ad ogni modo ti chiedo… il “sistema”… quanto indipendente è dai modelli che create voi?
      Ovvero… l’andamento del sistema finanziario mondiale, viene dettato dai risultati dei tanti modelli utilizzati? Oppure ne è totalmente indipendente? Perché non vorrei che da un lato ho un modello che prevede determinate cose e dall’altro un sistema che si adatta sulle cose previste dal modello stesso…

      Bernardo

       
      • Franco Grassi

        Hai colto in pieno un’aspetto che pochi capiscono

        Un sistema complesso, puo nascere da poche regole semplici, reiterate, che re-introducono in input l’output del ciclo precedente. Esempio il primo modello climatologico mai creato al computer da Edward Lorenz, ( scomparso di recente purtroppo ). Erano fine anni 50 primi anni 60 se ricordo bene le mie letture, comunque c’e’ una voce su Lorenz su Wikipedia. Il suo modello aveva 10 variabili soltanto e gia riproduceva un clima variabile su scala breve e su scala lunga, mesi e millenni tanto per intenderci.

        Lettura bellissima su Lorenz un capitolo intero sul libro di divulgazione scientifica fondamentale per la modellazione matematica dei sistemi caotici come https://en.wikipedia.org/wiki/Chaos:_Making_a_New_Science ASSOLUTAMENTE DA NON PERDERE

        Sostanzialmente Lorenz scopri il famoso effetto farfalla che ora e’ diventato un luogo comune molto di moda. Il clima di ora…. viene influenzato dal passato, ed una piccolissima variazione come il battito di ali di una farfalla nel passato puo incidere su tempi piu lunghi in modo da spostare un uragano di migliaia di Km, detta alla buona. 🙂

        Per cui in tutta la modellazione di serie storiche, il passato ha grandissima importanza, ma mentre in modellazione dei sistemi fisici, si ha a che fare con leggi sempre uguali, per cui il caos viene prodotto dalla semplice iterazione, in finanza si ha a che fare con la vita.

        La vita a’ il brutto vizio di adattarsi ed imparare, per cui i modelli finanziari devono purtroppo sottostare alla variabilita’ dell’umore dei partecipanti al gioco. Essi cambiano umore, cambiano schemi di comportamento, apprendono e dimenticano, nascondono informazioni fondamentali e le rivelano dopo aver preso posizione, per cui il mio lavoro e’ piu’ difficile di quello di un modellista metereologico, infatti bisogna fare un continuo re-training dei modelli, dando un peso decrescente ai comportamenti piu vecchi, appunto perche qui gli agenti economici non sono molecole di gas che si riscaldano e si espandono sempre nello stesso modo, ma umani talvolta molto bravi e comuqnue tutti impegnati ad imparare dai propri errori.

        Per cui quando osservi un grafico di borsa, non c’e’ alcuna realta fisica sottostante, ma soltanto diffusione e trattamento dell’informazione, che assume pero’ forme che sembrano prodotte da realta’ fisiche come venti o correnti, ma con un contenuto di casualita’ che rende a volte difficile interpretare il futuro.

        Noi teniamo assolutamente riservati i nostri modelli, perche se anche soltanto il 20% del mercato utilizzasse lo stesso segnale di entrata-uscita che forniamo, IL MERCATO CAMBIEREBBE LA SUA FORMA E SAREBBE FORSE IRRICONOSCIBILE DA PARTE DEL MODELLO PREDITTIVO PRIMA VINCENTE… che percio potrebbe diventare perdente se applicato da molti.

        Il mercato e’ stato da qualcuno paragonato ad una montagna di gomma, con 10-20 scalatori/invvestitori che cercano di salire, e la forma della montagna cambia ad ogni passo di ogni singolo scalatore/investitore. E tutti devono trovare un nuovo equilibrio ad ogni passo fatto da un singolo.

        Spero di essere stato chiaro, la materia e’ difficile ma merita investirci tempo perche’ la previsione matematica e’ il futuro quasi in ogni campo della vita

        ciao