Autore: Guido Guidi
Data di pubblicazione: 29 Gennaio 2016
Fonte originale: http://www.climatemonitor.it/?p=40372
Quale sarebbe la vostra risposta se vi domandassero da cosa dipende l’anno più caldo di sempre? Provo a indovinare, la maggior parte di voi risponderebbe: facile, dal global warming! Beh, risposta sbagliata, l’anno più caldo di sempre, qualunque esso sia, l’ultimo, il prossimo o chissà quale, dipende dal “sempre”. Cioè, dipende dal termine di paragone.
In materia di clima, che si misura in decine, centinaia, migliaia di anni e così via, “sempre” può voler dire un sacco di cose. Sicché, se il 2015 è stato l’anno più caldo da quando si misura la temperatura in un certo modo, lo stesso non si può dire con riferimento a quando la temperatura non la si misurava affatto. Perché si possa dirlo, quindi, si deve far ricorso a qualcosa che approssimi il fattore temperatura, che sia ad essa correlabile. Si chiamano dati di prossimità (proxy) o vicari.
Tra questi, i più usati sono gli anelli di accrescimento degli alberi, il cui studio si chiama dendrocronologia. L’annata è buona? L’albero cresce vigoroso. E’ stato un anno difficile in quanto freddo? L’albero cresce poco e la distanza tra gli anelli sarà ridotta. Sembra facile, ma in effetti non lo è. Non lo è perché la rapidità con cui crescono gli alberi può essere influenzata da tanti fattori che con la temperatura hanno poco o nulla a che fare, come la loro età, la piovosità e quant’altro. Quindi nelle serie storiche di dati di prossimità di questo genere c’è un sacco di rumore che sporca il segnale. In statistica si definisce incertezza.
Capita quindi che un gruppo di ricercatori, tra cui esperti di paleoclima ma anche di statistica, abbia scoperto che tenendo debitamente conto di questa incertezza, la precisione della misura e, per tornare da dove abbiamo iniziato, del termine di paragone, sia ben più scarsa di quanto si immaginasse. Certo, periodi caldi e periodi freddi sono sempre lì, ma sul quanto, sul “sempre”, beh, non è così facile…
A Model-Based Approach to Climate Reconstruction Using Tree-Ring Data (anche su Science Daily)
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