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Autore: Donato Barone
Data di pubblicazione: 09 Febbraio 2021
Fonte originale:  http://www.climatemonitor.it/?p=54350

Qualche settimana fa è stato pubblicato, qui su CM, un articolo in cui si commentava un recentissimo studio riguardante la storia climatica dei ghiacciai alpini. La ricerca dimostrava che, intorno a 6000 anni fa, sulle Alpi non erano presenti ghiacciai perenni al di sotto dei 4000 metri. Se ne deduceva che in quel periodo storico, il clima era molto più caldo di quello attuale, in quanto, sostenevano gli autori, il livello dei ghiacciai perenni alpini è determinato principalmente dalle temperature.

E’ altresì ovvio che la presenza dei ghiacciai dipende dalla percentuale di precipitazione che nel corso dell’anno cade in forma nevosa, per cui è più giusto dire che circa 6000 anni fa le condizioni climatiche dell’emisfero nord erano nel loro complesso tali da rendere impossibile l’esistenza dei ghiacciai sulle Alpi a quote inferiori ai 4000 m s.l.m..

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Il richiamo si è reso necessario perché nel periodo compreso fra 5000 e 8000 anni fa viene tradizionalmente collocato l’Optimum termico medio-olocenico, periodo cruciale per la storia dell’areale euro-mediterraneo in quanto è in coincidenza con esso che l’agricoltura dalla sua culla posta nella mezzaluna fertile, si espande a colonizzare l’intero bacino del Mediterraneo, raggiungendo la Grecia 8000 anni fa, l’Italia intorno a 6500 anni fa e la penisola iberica fra 5000 e 6000 anni fa.

Alcuni non sono tuttavia convinti della correttezza di tale ricostruzione del clima olocenico e il dubbio si fonda sul fatto che i modelli climatici non sono in grado di replicare un periodo caldo nel bel mezzo dell’Olocene: essi generano tassi più o meno lineari di aumento della temperatura, a partire dall’inizio dell’attuale interglaciale. La discordanza tra gli output modellistici e le serie di temperatura dedotte dai dati di prossimità, è conosciuto anche come “Enigma dell’Olocene” o se preferite “Holocene conundrum”.

Quando i climatologi (non tutti, ma la maggior parte) trovano una differenza tra dati e modelli, difficilmente si pongono il problema che i modelli possano generare risultati erronei: con ogni probabilità sono i dati ad essere interpretati male o ad essere affetti da errori sistematici. Inizia, quindi, la caccia all’errore nei dati. Occorre d’altra parte considerare che le ricostruzioni termiche per periodi che vanno indietro di oltre 350 anni rispetto all’attualità si fondano su proxy data di origine fisica e biologica che possono presentare errori più o meno rilevanti se messi a confronto con le temperature strumentali per i periodi in cui queste sono disponibili.

Da pochi giorni è stato pubblicato su Nature l’articolo a firma di S. Bova, Y. Rosenthal, Z. Liu, S. P. Godad e M. Yan (da ora Bova et al., 2021):

Seasonal origin of the thermal maxima at the Holocene and the last interglacial

Di tale articolo si è occupato qualche giorno fa G. Guidi, pubblicando su CM  un commento.

In questo scritto si intende approfondire lo studio di Bova e colleghi, alla luce delle metodiche utilizzate dai ricercatori. Essi hanno preso in considerazione un sito ben preciso in cui sono stati estratti dei campioni del fondo marino nell’ambito dell’Integrated Ocean Drilling Program (IODP). Tale sito è contraddistinto dalla sigla U 1485 e si trova a sud dell’equatore, poco lontano dalle coste della Papua Nuova Guinea. Dalle carote di sedimenti prelevati nel sito, i ricercatori del progetto IODP hanno desunto una serie di temperature che coprono gli ultimi centotrentamila anni. Bova e colleghi sono partiti da questi dati e li hanno rielaborati allo scopo di dimostrare che le temperature derivate dalle serie di dati di prossimità, estratte dalle carote del fondale marino, sono temperature di tipo stagionale e, quindi, non sono le temperature medie globali su cui sono basate le ricerche moderne, per cui tutte le ricostruzioni di dati paleoclimatiche basate su tali serie di dati, sono affette da un errore sistematico. Ed è questo errore che impedisce ai modelli matematici, di riprodurre le temperature del passato.

Per provare la loro tesi Bova et al., 2021 hanno esaminato i sedimenti risalenti al periodo compreso tra 115000 e 128000 anni fa. Si tratta del periodo interglaciale, noto come Eemiano, che ha una durata paragonabile a quella dell’attuale interglaciale (Olocene), e che al contempo è caratterizzato da situazione climatiche piuttosto diverse da quello attuale.  Si tratta del periodo compreso tra la glaciazione di Riss e quella di Wurm ed è conosciuto anche con la sigla MIS5 (ove MIS sta per Stadio Isotopico Marino). Bova et al., 2021 lo hanno definito, però LIG ovvero “Last InterGlacial period”.

I ricercatori chiariscono subito le ragioni della scelta. Durante il LIG la concentrazione atmosferica di biossido di carbonio, la distribuzione dei ghiacci marini e terrestri e altre forzanti climatiche, avrebbero esercitato un’azione piuttosto blanda su clima terrestre, per cui le temperature superficiali marine (SST) sarebbero state influenzate solo da fattori orbitali, cioè dall’insolazione. Detto in altri termini le SST sarebbero risultate una funzione lineare dell’insolazione e, quindi, temperatura ed insolazione sarebbero state direttamente proporzionali tra loro. A prima vista ci pare un’ipotesi ad hoc, ma andiamo comunque avanti.

Le temperature superficiali del mare sono dedotte dalle serie di sedimenti prelevati mediante carotaggio, utilizzando il dosaggio isotopico magnesio/calcio nei gusci di una particolare specie di foraminiferi (Globigerinoides ruber). Bova et al., 2021 partono dal presupposto che tali temperature debbano essere trasformate in temperature medie annuali, in quanto contengono al loro interno un errore sistematico dovuto alla stagionalità. A questo punto sorge spontanea una domanda. Come diavolo hanno fatto a dedurre che quella restituita dai foraminiferi sia una temperatura caratterizzata da un bias stagionale? Nel testo essi sostengono che il flusso di deposizione dei gusci di foraminiferi, tende ad aumentare nel mese di ottobre e questo fa si che essi abbiano conservato il dato di temperatura relativo a quel particolare mese che, stante la dipendenza lineare delle SST dall’insolazione, risulta essere un mese molto caldo. Pur cercando di trovare conferme a questa loro ipotesi, tali conferme non sono state trovate né in Bova et al., 2021, né altrove. Questo aspetto della questione non è sfuggito neanche al modellista climatico Gavin Schmidt, che si è riproposto di andare a rivedersi le caratteristiche dei foraminiferi.

Pur tra dubbi sempre più numerosi, andiamo a vedere come i ricercatori riescono ad eliminare l’errore sistematico dalle serie di temperature, desunte dai dati di prossimità. Per raggiungere lo scopo, essi elaborano un metodo statistico innovativo detto SAT. Nel paragrafo seguente esamineremo tale metodo, ma chi non è interessato ai particolari analitici, può tranquillamente saltarlo e passare oltre: non perderà il senso del discorso.

Il metodo SAT altro non è che scrivere una funzione di regressione tra le SST derivate dai dati di prossimità e, quindi, contenenti il presunto bias stagionale, e l’insolazione. In altre parole, tale funzione di regressione esprime le temperature superficiali marine in funzione del tempo, legando tali temperature all’insolazione, mediante un’equazione in cui al primo membro compare la funzione SST, contenente il bias stagionale, ed al secondo membro, l’insolazione ed un residuo.  In realtà al secondo membro dell’equazione di regressione non compare la semplice insolazione, ma la differenza tra l’insolazione istantanea e l’insolazione media. In altre parole si tratta della variazione di insolazione stagionale. Un opportuno parametro consente di trasformare la variazione di insolazione stagionale in variazione stagionale delle temperature SST.  Appare ovvio, quindi, che le temperature SST contenenti il bias stagionale, siano somma della variazione stagionale delle temperature più un residuo. Se, pertanto, alle SST così definite, sottraiamo le variazioni di temperatura stagionali, le temperature medie annue della superficie del mare vanno a coincidere con il residuo di cui si parlava all’inizio del paragrafo. Tutto questo marchingegno analitico serve ad esprimere la temperatura media superficiale del mare, come derivata della funzione di regressione che esprime le SST contenenti il bias stagionale. Da un punto di vista teorico il ragionamento non fa una grinza.

Applicando il SAT ai dati di prossimità, si ottengono le temperature medie annue della superficie del mare. Qui sorge, però, un problema.  Il SAT è stato elaborato per analizzare dati a passo mensile (gli autori nei materiali supplementari parlano chiaramente di una finestra mobile di 30 giorni) e nel testo dell’articolo essi fanno continuamente riferimento alle temperature mensili. Nel caso dei dati di prossimità, però, non abbiamo né dati mensili, né dati annuali, ma dati caratterizzati da una risoluzione di ben 500 anni, come è scritto in altra parte dell’articolo. Ha senso, mi chiedo, applicare un sofisticato metodo di analisi statistica, congegnato per dati a passo mensile, a dati con passo plurisecolare? Probabilmente no. Da un punto di vista analitico potremmo dire che se sommo cinquecento dati annuali, otterrò un dato con passo 500 anni e, quindi, il metodo SAT funziona senza problemi. Da un punto di vista fisico però ciò non è corretto. Questo dato ha perso, infatti, tutte le informazioni relative alle stagioni di questi cinque secoli: esso è un dato da cui si deduce la temperatura che, probabilmente, ha caratterizzato quel lungo periodo di tempo e che è quella ricavata dal dosaggio isotopico del guscio dei foraminiferi che sono contenuti in quel particolare tratto della carota.  Poiché i foraminiferi non vivono cento o più anni, ci rendiamo conto di parlare di temperature che si sono verificate in qualche breve periodo di questo lungo arco temporale.

L’idea che da questo dato così parziale, si possa dedurre che esso dipenda dalla stagione, onestamente, sembra un po’ forzata. A meno che con il termine “stagione” non si voglia intendere l’intero periodo di 500 anni che caratterizza la scansione temporale media del sedimento esaminato, ipotizzando che per tutti i cinquecento anni la temperatura registrata dai foraminiferi, si sia sempre verificata lo stesso mese e sia stata sempre la stessa. Sembrerebbe piuttosto improbabile.

Riassumendo, Bova et al., 2021 hanno preso i dati di prossimità della serie di temperature ricavate da una pila di sedimenti e, ad essa, hanno applicato un modello matematico che ha consentito di determinare quella che loro definiscono la temperatura media globale del periodo esaminato. Successivamente hanno sottoposto a verifica la bontà del loro operato, confrontando i risultati delle loro analisi con gli output di un modello di circolazione globale che ha ricostruito le temperature medie globali planetarie nell’Eemiano.  Dal confronto è emerso un grado di correlazione molto alto, per cui essi hanno desunto che il loro metodo aveva ottenuto un grande successo. Sembra, però, che essi abbiano creato un corto circuito logico, per cui hanno convalidato un modello matematico (SAT) con un altro modello matematico (quello di circolazione globale). I dati misurati sono del tutto spariti dalla circolazione, in un classico ragionamento circolare.

Bova et al., 2021 hanno poi applicato questa metodologia ai dati di prossimità dell’Olocene. Secondo i ricercatori nel corso dell’Olocene le condizioni orbitali non sono state le stesse dell’Eemiano, per cui le SST avrebbero dovuto avere un andamento diverso, rispetto a quanto avvenuto nell’interglaciale precedente (LIG).

Dall’esame della fig. 1 di Bova et al., 2021 si vede che durante l’Eemiano le SST sono aumentate velocemente nella fase iniziale dell’interglaciale e, raggiunto un massimo, hanno iniziato a diminuire, fino all’innesco del successivo periodo freddo. Ciò in concomitanza con una riduzione dell’insolazione. Nel corso dell’Olocene le cose dovevano procedere in modo analogo perché l’andamento dell’insolazione è stato qualitativamente lo stesso che nell’Eemiano, salvo che i valori dell’insolazione durante l’Olocene sono inferiori a causa delle differenti condizioni orbitali. Qualcuno sostiene che non è vero, ma facciamo finta che lo sia.  In realtà le SST sono aumentate all’inizio del periodo sia a causa della riduzione della quantità del ghiaccio che a seguito dell’aumento dell’insolazione. Con la riduzione dei valori di insolazione però, le temperature non sarebbero diminuite, come accaduto nell’Eemiano, a causa dell’aumento della concentrazione di anidride carbonica nell’atmosfera, che avrebbe determinato una crescita lineare delle temperature superficiali oceaniche e, quindi, globali. A questa conclusione Bova et al., 2021 giungono estendendo l’applicazione del metodo del SAT ad altre serie di dati sparse un po’ per il globo.

Inutile ribadire che le conclusioni di Bova et al., 2021 non convincono affatto. Già nel corpo dell’articolo sono state evidenziate alcune perplessità che investono le fondamenta fisico-analitiche dello studio. Molte altre sono tuttavia le perplessità che vediamo qui di seguito di elencare.

Anzitutto la serie di dati su cui Bova et al., 2021 operano, deriva da un punto sito in zona equatoriale e, in tale area, le temperature della superficie del mare tendono ad essere  poco sensibili alle ciclicità stagionali e molto più sensibili a quelle indotte da ENSO. Sembra, pertanto, piuttosto improbabile che in tali aree le variazioni di temperatura stagionali siano talmente ampie da lasciare traccia nei foraminiferi. Bova e colleghi sostengono che le SST aumentano nel corso dell’anno a causa della costante insolazione, fino ad ottobre e, poi, diminuiscono. Potrebbe anche essere vero, ma non mi sembra che gli autori abbiano portato prove a favore di questa tesi.

In secondo luogo Bova e colleghi non hanno confrontato i loro risultati con nessuno dei registri paleoclimatici esistenti: si sono limitati solo ad applicare la metodologia SAT alle serie di dati di prossimità legate ai foraminiferi ed agli alchenoni, evitando di paragonare quanto hanno trovato, con dati di prossimità desunti da altre fonti (carote glaciali, fronti glaciali fossili, carote di sedimenti lacustri e palustri, dati desunti da speleotemi e via cantando) che pure sono numerose e ben documentate.

Bova et al., 2021 in altre parole, hanno estrapolato a siti sparsi sull’intera superficie terrestre i risultati desunti da un solo sito senza validare i risultati del loro studio con nessuno dei dati di prossimità esistenti.  Nessuno è inoltre in grado di escludere che il sito in esame sia stato in passato soggetto ad una variabilità a mesoscala o a scala locale che precluderebbero la possibilità di estendere i risultati al resto del globo.

In conclusione Bova et al., 2021 hanno avanzato un’ipotesi circa l’assenza dell’Optimum climatico olocenico, ma non riescono a provarla in modo convincente: hanno solo confermato i risultati di un modello con un altro modello matematico.

Ci pare dunque di poter concludere che l’enigma olocenico permane vivo e vegeto.

Ringraziamenti

A conclusione di questo lavoro piuttosto impegnativo, reputo doveroso esprimere un sentito ringraziamento agli amici F. Zavatti e L. Mariani, sia per la revisione delle bozze dell’articolo, sia per la fruttuosa e preziosa discussione sviluppatasi sui temi trattati da Bova et al., 2021 che ha permesso, di chiarire ed approfondire diversi aspetti della ricerca.

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