Modelli di previsione meteorologica per prevedere in che modo l'attività umana influisce sui principali eventi meteo

È possibile utilizzare modelli di previsione meteorologica all’avanguardia per quantificare gli effetti delle emissioni di gas serra a livello locale.

Gli stessi modelli utilizzati per prevedere il tempo possono essere utilizzati per quantificare gli effetti delle emissioni di gas serra sugli eventi meteorologici estremi.

Gli stessi strumenti utilizzati per le previsioni meteorologiche dai centri nazionali di previsione come il Met Office potrebbero essere utilizzati per quantificare come il comportamento umano stia esacerbando eventi importanti come inondazioni, ondate di caldo e tempeste.

Gli scienziati del clima dell’Università di Oxford affermano che questo uso delle previsioni meteorologiche potrebbe essere trasformativo e aiutare a prepararsi meglio agli eventi meteorologici estremi.

Stesso modello, utilizzo diverso

Per la prima volta i ricercatori del Dipartimento di Fisica hanno dimostrato come si possano utilizzare le previsioni meteorologiche più moderne per dimostrare gli effetti delle emissioni di gas serra sulle condizioni meteorologiche estreme.

L'analisi dei recenti eventi nel Regno Unito e negli Stati Uniti ha consentito ai ricercatori di valutare l'impatto del riscaldamento globale su scala locale; hanno scoperto che l’attività umana peggiorava specifici eventi meteorologici e li rendeva più probabili.

“I meteorologi potrebbero – e dovrebbero – sia avvisare le persone di condizioni meteorologiche estreme sia spiegare come sono influenzati dai cambiamenti climatici”, afferma il professor Myles Allen, che ha guidato il gruppo di ricerca. “Abbiamo dimostrato per la prima volta che gli stessi modelli di alta qualità utilizzati per le previsioni meteorologiche, che vengono testati incessantemente ogni giorno, possono essere utilizzati per mostrare gli impatti del riscaldamento globale”.

“Non si tratta semplicemente di un cambiamento climatico che peggiora le condizioni atmosferiche: alcuni eventi, come il freddo invernale prolungato, sono diventati meno probabili”, aggiunge. “Le decisioni multimiliardarie dipendono dall’adattamento ai cambiamenti climatici, quindi abbiamo bisogno dei mezzi più affidabili possibili per informarli – e questo è tutto”.

Modelli affidabili

La ricerca ha utilizzato il modello di previsione meteorologica a medio termine più affidabile al mondo, sviluppato dal Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine, per valutare l’impatto dei cambiamenti climatici sulle condizioni meteorologiche estreme. Una ricerca precedente si era concentrata sulla tempesta Eunice, che ha raggiunto una velocità del vento di 122 miglia all’ora e ha causato 17 morti nel Regno Unito nel febbraio 2022.

Shirin Ermis, che ha guidato lo studio nel Regno Unito, afferma: “Abbiamo scoperto che il cambiamento climatico ha ampliato la parte del Regno Unito colpiti dalla tempesta Eunice e hanno intensificato la gravità della tempesta fino al 26%”.

Questo nuovo studio ha utilizzato lo stesso approccio per analizzare l’ondata di caldo del Pacifico nord-occidentale degli Stati Uniti, che si ritiene abbia ucciso oltre 800 persone nel giugno 2021. Il dottor Nicholas Leach, che ha guidato lo studio statunitense, afferma: “Il cambiamento climatico e l’influenza umana stanno avendo un impatto molto chiaro in determinate condizioni meteorologiche estreme come tempeste e ondate di caldo.

L’influenza umana ha reso questa ondata di caldo del 2021 almeno otto volte più probabile, e abbiamo anche scoperto che il rischio che si verifichino ondate di caldo simili raddoppia ogni 20 anni al tasso attuale di riscaldamento globale”.

Comprendere come i cambiamenti climatici e le attività umane influenzano gli eventi meteorologici estremi è una sfida significativa e urgente: ogni anno tali eventi costano molte vite e miliardi di dollari in aiuti e soccorsi in caso di calamità in tutto il mondo.

Utilizzando i modelli di previsione meteorologica è possibile prevedere in che modo l’attività umana influisce sui principali eventi — È stato dimostrato che l’attività umana peggiora specifici eventi meteorologici e aumenta la probabilità che si verifichino.

Gli scienziati utilizzano la modellizzazione computerizzata per studiare l’impatto dei cambiamenti climatici sulle condizioni meteorologiche estreme e valutare l’influenza dell’attività umana, ma questi possono essere imprecisi a livello regionale o locale e rappresentano solo processi atmosferici specifici su scala grossolana, quindi le previsioni sono inaffidabili. soprattutto per condizioni meteorologiche estreme.

Per superare questo problema, i ricercatori hanno utilizzato modelli di previsione meteorologica ad alta risoluzione per simulare condizioni meteorologiche estreme come se si fossero verificate in un mondo senza influenza umana sul clima e in un futuro mondo più caldo. I modelli potrebbero essere utilizzati per prevedere eventi meteorologici senza precedenti e quantificare il modo in cui il comportamento umano li sta modificando.

“Perché utilizzare un atlante stradale solo quando si ha a disposizione un navigatore? I nostri modelli climatici sono come i vecchi modelli dalla A alla Z: provati e testati, ma hanno i loro limiti, soprattutto quando si tratta di condizioni meteorologiche estreme. L’utilizzo di modelli di previsioni meteorologiche all’avanguardia ci consente di quantificare il modo in cui l’influenza umana influisce sulle condizioni meteorologiche estreme, di ingrandire gli impatti locali e di indagare sui processi che determinano ciò, dandoci maggiore fiducia nelle nostre previsioni”, afferma Leach.

I loro risultati coincidono con il vertice AI for Good delle Nazioni Unite a Ginevra. Gli scienziati del team di Oxford condurranno sessioni su come l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono migliorare le previsioni regionali delle condizioni meteorologiche estreme e le previsioni climatiche future.

Fonte della notizia

Leach, NJ. Et al (2024) Heatwave attribution based on reliable operational weather forecasts, Nature Communications.