Nel periodo di Dansgaard-Oeschger (D-O), si sono verificati cambiamenti climatici significativi durante l’ultimo periodo glaciale. Questi cicli di riscaldamento e raffreddamento sono stati documentati attraverso analisi dei carotaggi dei ghiacci in Groenlandia e in altre regioni.

Durante un evento D-O, la temperatura media della Groenlandia aumentava di 10-15°C rispetto ai valori medi del periodo glaciale. Questi cambiamenti sono stati rapidi, con fluttuazioni che avvenivano nell’arco di decenni. Gli scienziati ritengono che le variazioni nell’apporto di acqua dolce nell’Oceano Atlantico abbiano giocato un ruolo chiave in questi cicli climatici. Inoltre, gli eventi D-O sono stati associati a cambiamenti nella circolazione oceanica, come il rallentamento della Corrente del Golfo. Questi impatti hanno avuto conseguenze significative sulla distribuzione del ghiaccio e sul clima globale.

Per eventi D-O si intende rapidi cambiamenti climatici che si sono verificati durante l’ultimo periodo glaciale. Questi cicli di riscaldamento e raffreddamento si sono ripetuti 25 volte nel corso di quel periodo. Tuttavia, la datazione precisa di questi eventi può variare. In generale, gli eventi D-O si sono verificati a circa 1470 anni l’uno dall’altro, secondo alcuni studiosi. Durante un evento D-O, la temperatura media della Groenlandia è aumentata di 10-15°C rispetto ai valori medi del periodo glaciale. Questi cambiamenti erano rapidi, con fluttuazioni che avvenivano nell’arco di decenni. Ad esempio, circa 11.500 anni fa, le temperature medie nella calotta di ghiaccio della Groenlandia aumentarono di circa 8°C nel giro di 40 anni durante un evento D-O.

Abstract : In questo studio viene discussa l’interpretazione del fattore moltiplicativo in un’equazione differenziale stocastica nel contesto della modellazione inversa basata sui dati. L’applicazione al ben noto fenomeno paleoclimatico degli eventi di Dansgaard-Oeschger porta a “potenziali climatici” qualitativamente diversi nel caso dell’interpretazione di Itô o Stratonovich dell’integrale stocastico. Mentre un modello fisico è dotato di un’interpretazione dalla costruzione, implicita o esplicita, i modelli inversi derivati dai dati non consentono tale lusso. In questo caso, un modello fisico deve accompagnare l’equazione del modello matematico per poter scegliere un’interpretazione stocastica. Questo caso di studio illustra le differenze tra le due rappresentazioni del fattore stocastico e dimostra la necessità di input da vincoli fisici quando si costruiscono modelli stocastici concettuali delle registrazioni climatiche osservate.

1. Introduzione

Uno degli esempi più famosi di cambiamenti climatici improvvisi osservati nella documentazione paleoclimatica sono gli eventi di Dansgaard-Oeschger (D-O). Il record climatico dell’ultimo periodo glaciale (LGP), che si estendeva da circa 120 a 11 chilometri prima dell’anno 2000 (kyr b2k), è misurato nelle carote di ghiaccio della calotta glaciale della Groenlandia e caratterizzato da transizioni distinte e brusche tra periodi stadiali più freddi e periodi interstadiali più caldi [1]. Questi cambiamenti climatici sono noti come eventi D-O e si sono verificati circa 24 volte nella LGP. Gli eventi D-O corrispondono a circa 10-15°C di riscaldamento in Groenlandia nel corso di alcuni decenni, con un successivo raffreddamento incrementale fino alle condizioni completamente glaciali dello stadiale [2]. Mentre ci sono solo prove dirette di eventi D-O nella LGP perché la registrazione delle carote di ghiaccio della Groenlandia si estende solo fino alla fine dell’ultimo periodo interglaciale, potrebbero non essere unici per questo periodo di tempo. L’accoppiamento con le carote di ghiaccio antartiche [3], le prove nelle carote di sedimenti marini [4] e negli speleotemi [5] suggeriscono che potrebbero essersi verificati anche in precedenti periodi glaciali.

Gli eventi D-O sono interessanti nel contesto del clima attuale principalmente a causa della loro scala temporale. Sono un esempio del fatto che il clima può cambiare su scale temporali che potrebbero avere conseguenze nel prossimo futuro, vale a dire di decenni o secoli. Sono inoltre intriganti perché non c’è un accordo universale sulla loro causa e sul meccanismo di transizione. Le transizioni tra gli stati stadiali e interstadiali possono essere forzate esternamente [6], [7], [8], [9], [10], [11], stocastiche [12], [13], [14], [15], [16], [17] o anche entrambe [18]. Possibili fattori fisici importanti per le transizioni includono il cambiamento del ghiaccio marino [19], [20], i livelli di anidride carbonica atmosferica [21], [22] o gli eventi vulcanici [23]. I modelli completi generalmente mostrano eventi D-O come oscillazioni [24], [25] e le transizioni non sono spontanee. Vedi anche gli articoli di revisione [26], [27], [28].

Gli eventi D-O sono difficili da simulare in modelli complessi, quindi manca ancora una piena comprensione delle loro cause. Per questo motivo è auspicabile studiarli utilizzando modelli di sistemi dinamici di ordine inferiore in cui la dinamica è in piena vista. Senza una comprensione completa, una strategia di modellazione consiste nel costruire modelli semplificati, ottimizzando i parametri per adattarli al meglio ai dati osservativi. Si tratta di un approccio di modellazione inversa. Tali modelli concettuali possono essere derivati dai dati [29], [30], [31] o costruiti a partire da principi fisici [32], [33]. Generalmente, i modelli inversi derivati dai dati degli eventi D-O non propongono un meccanismo fisico, mentre i modelli concettuali sviluppati a partire da principi fisici lo fanno tautologicamente.

2. Dati

I dati paleoclimatici studiati sono una serie temporale del 𝛿18O in permille misurato nella carota di ghiaccio groenlandese estratta nell’ambito del North Greenland Ice-core Project (NGRIP) [45]. Vengono utilizzati i valori medi di 20 anni sulla scala temporale GICC05modeltext [46]. Anche la serie temporale viene troncata a 85 kyr b2k poiché la risoluzione diminuisce più indietro nel tempo a causa dell’assottigliamento degli strati di ghiaccio nel nucleo di ghiaccio. Per un’ulteriore distinzione dei due stati, i dati sono detrendizzati. Le tendenze di insolazione dovute alle variazioni orbitali vengono rimosse sottraendo una media corrente di 25 kyr [17] e il risultato 𝛿18O l’anomalia viene analizzata. Questa media di 25 kyr corrisponde alla più alta frequenza di variazioni orbitali, vale a dire la precessione, che ha un periodo di circa 20 kyr. Questo metodo è effettivamente un kernel rettangolare, che ha l’importante proprietà di non filtrare gli impulsi, cioè gli eventi D-O stessi. La Fig. 1 mostra la serie temporale che è il punto di partenza di questo studio.

5. Conclusioni

In questo studio, abbiamo derivato un modello concettuale basato sui dati degli eventi D-O che include il rumore moltiplicativo e abbiamo visto la ridotta stabilità dello stato interstadiale rispetto allo stadiale. Descriviamo anche la necessità di specificare un calcolo stocastico per essere in grado di interpretare il potenziale climatico del modello. Abbiamo delineato modelli che possono essere interpretati come Itô o Stratonovich nei casi limite e suggeriamo che l’interpretazione dipenda da una comprensione fisica del sistema. Ad esempio, se il sistema derivato dai dati fosse inteso a rappresentare la stabilità della circolazione termoalina ma l’integrale stocastico fosse interpretato come Itô, si arriverebbe alla conclusione errata che i dati mostrano che la circolazione di ribaltamento è monostabile, quando ci sono prove al di là della registrazione delle carote di ghiaccio che è bistabile.

Il risultato che l’interpretazione di Itô porta a dinamiche monostabili è un risultato che trova eco in altri modelli concettuali [17], [33], [65]. Questi modelli eccitabili monostabili con dinamica veloce-lenta, che richiedono almeno 2 dimensioni, rispecchiano lo scenario in cui è applicabile l’interpretazione di Itô. Ovvero, l’interpretazione di Itô nasce dalla riduzione di un sistema inerziale fortemente dissipativo, che può essere rappresentato come un sistema 2D con diverse scale temporali, ad un sistema in 1D.

In definitiva, questo lavoro mostra che quando si derivano modelli stocastici, l’interpretazione stocastica può influenzare fondamentalmente i risultati. Interpretare se la natura sottostante del clima che ha dato origine agli eventi D-O sia un sistema mono o bi-stabile è un passo fondamentale per comprendere il fenomeno. Questo è influenzato dall’interpretazione del fattore, che sembra essere un formalismo matematico completamente non fisico, ma in realtà è determinato dalle scale temporali della dinamica del sistema.

Fonte : Science Direct