Conferenza delle Nazioni Unite sull'Ambiente e sullo Sviluppo
Rio di Janeiro, 1992
Principio 15

Per proteggere l'ambiente, l'approccio di precauzionalita' dovra' essere applicato dagli Stati in relazione alle proprie capacita'. Laddove ci siano pericoli di danno grave o irreversibile, la mancanza di una completa comprensione scientifica non dovra' essere usata come motivo per posporre misure economicamente efficienti atte ad evitare il degrado ambientale.

INTRODUZIONE

Il clima e' definito come stato fisico medio del sistema climatico, che e' costituito da atmosfera, idrosfera, criosfera, litosfera e biosfera, che risultano essere strettamente interconnesse. Il clima e' quindi determinato da un insieme di medie temporali di quantita' che descrivono la struttura e il comportamento delle varie componenti del sistema climatico, nonche' dalle correlazioni fra di esse [1].
Nella stessa definizione di clima e' presente un'ambiguita' ed un elemento di soggettivita' dovuta al fatto che l'estensione dell'intervallo temporale su cui la statistica viene effettuata non e' definito a priori, ma e' operativamente costruito a seconda dell'obbiettivo della specifica ricerca. Questa debolezza fondazionale pervade tutta la scienza del clima. Debolezza che non implica che siamo di fronte a cattiva scienza, come piu' volte affermato da politici e commentatori, ma che e' dovuta al fatto che il sistema sotto esame e' estremamente complesso. La complessita' fa si' che i feedback fra le varie parti giocano un ruolo cosi' essenziale che non ha senso parlare di elementi-processi separati, ma di un "corpo" non separabile, un "organismo vivente" non "spiegabile" in termini semplici come la stessa etimologia della parola "complesso" suggerisce. Quindi aspettarsi risposte aventi struttura e precisione analoghe a quelle che si hanno da scienze che studiano fenomeni meno complessi e' scorretto. La struttura di problema aperto e non risolubile costituisce il fascino scientifico della scienza del clima; l'urgenza e la necessita' di fornire informazioni utili all'implementazione di politiche sagge conferiscono ad essa un grande peso socio-politico-economico, che a sua volta ne concorre a determinare gli obbiettivi, l'organizzazione, le priorita'. Una delle principali critiche [2] recentemente rivolte ai rapporti [3] dell'International Panel on Climate Change (IPCC)[4], che essenzialmente si propongono di portare nella discussione politica le conclusioni che si possono trarre dai principali risultati della scienza del clima, e' la carenza di informazioni relative alla stima quantitativa delle incertezze sulle proiezioni del cambiamento climatico. Una rappresentazione di tali incertezze risulta necessaria per fornire ai governanti una chiara linea di base che renda possibile attuare un processo politico di decision-making che vada al di la' del miope opportunismo.
La presentazione delle caratteristiche principali della scienza del clima, che costituisce la prima parte di questo articolo, e' la necessaria premessa culturale che rende possibile interpretare i risultati ottenuti da alcuni gruppi sulla valutazione delle distribuzioni di probabilita' dell'incremento della temperatura media del pianeta.

INCERTEZZE NELLA SCIENZA DEL CLIMA
Il clima e' un sistema di enorme complessita' e possiede intrinseca caoticita'[5,6]. Esso e' caratterizzato da una grande variabilita' naturale su diverse scale temporali che renderebbe problematica l'individuazione in termini statisticamente rilevanti dei segnali degli attuali trend anche in presenza di dati osservativi aventi assoluta precisione.
La situazione reale e' assai piu' difficile perche' per l'atmosfera, che e' la componente del sistema climatico su cui abbiamo di gran lunga piu' informazioni, le raccolte di dati caratterizzate da maggiore affidabilita', buona scansione temporale e copertura almeno approssimatamente globale si estendono indietro nel tempo per non piu' di 4-5 decenni. Si tratta essenzialmente di informazioni su pressione, temperatura e precipitazioni raccolte da vari centri di ricerca sparsi nel mondo. Per la ragione appena esposta questo fornisce una base appena sufficiente per dedurre conclusioni sui trend delle principali variabili climatiche.
Queste informazioni sulla climatologia passata presentano un grado di reciproca coerenza sincronica non elevato, nonche' individualmente posseggono dei problemi di coerenza diacronica dovuta a successivi cambi nella strategia di raccolta dei dati. Inoltre, in particolare per le annate piu' lontane nel tempo, alcune misurazioni non sono disponibili, perche' non raccolte, smarrite o falsate da instrumentazione difettosa.
Gli strumenti piu' precisi a nostra disposizione per la simulazione dettagliata della dinamica del clima sono i modelli di circolazione globale (GCM) che descrivono l'evoluzione accoppiata delle varie componenti del sistema climatico attraverso l'inclusione dei principali processi fisici, chimici e biologici. La complessita' di questi modelli e' tale da generare nelle simulazioni del clima una variabilita' naturale analoga, spesso qualitativamente e quantitativamente, a quella che viene registrata sperimentalmente.
Ancora oggi la quantificazione di molti processi che rivestono una grande importanza nel contesto della dinamica del clima e' decisamente incompleta. Nell'ambito chimico-biologico c'e' grande incertezza nella determinazione delle emissioni naturali di gas serra dal suolo nonche' la quantificazione del ciclo del carbonio[7] e' assai approssimativa. Esistono anche sostanziali incertezze sul valore da assegnare a parametri che descrivono la fisica, come la sensibilita'(sensitivity)[8] del clima e l'efficienza con cui l'oceano sottrae parte del calore in eccesso presente nell'atmosfera. La comprensione di come questi processi dipendano dalle variabile climatiche non e' chiara, quindi non e' facile prevedere quale feedback -positivo o negativo- possano innestrare nel processo di cambiamento climatico. Non siamo inoltre in grado di escludere che elementi essenziali siano ancora da scoprire, come ad esempio nonlinearita' che siano in grado di generare le cosiddette sorprese climatiche, cioe' cambi rapidi ed improvvisi del clima che possono avvenire in caso di accresciuta instabilita'. Un noto esempio di tale tipo di fenomeni e' il collasso della circolazione termoalina, la cui occorrenza potrebbe indurre in Europa condizioni climatiche analoghe a quelle dell'eta' glaciale.
Oltre a questi problemi di natura strettamente concettuale, molti dei processi conosciuti vengono inseriti nei modelli con dinamica semplificata in modo da abbreviare tempi di calcolo che risulterebbero altrimenti proibitivi anche su macchine di grande potenza.
Ogni studio che si proponga di presentare scenari possibili per il clima deve anche tenere in considerazione le incertezze legate alle emissioni antropogeniche di gas serra. Dato che sono proprio queste a determinare il forcing che porta il sistema lontano dall'equilibrio, le loro incertezza rivestono un ruolo decisivo nel determinare l'incertezza della risposta del clima. Per consistenza nella precisione da richiedere per processi di analoga importanza (potremmo chiamare questo una sorta di rispetto della complessita') i dati di ingresso da fornire ad un modello di clima riguardo le emissioni antropogeniche, intese come risultati di quel processo che e' la societa' umana, dovrebbero essere prodotti da un modello economico globale. Conseguentemente le incertezze sulle emissioni dovrebbero derivare dalle incertezze presenti nel modello economico. Per rendere il modello complessivo piu' organico si deve evitare che una parte evolva indipendentemente dalle altre, conseguentemente il modello economico dovrebbe essere influenzato ed essere in grado di reagire dinamicamente al cambiamento climatico in atto: a questo scopo una buona descrizione quantitativa dei costi degli impatti risulta di fondamentale importanza. Considerare le emissioni di gas serra solo come fattore di forcing disaccoppiato dal clima e' concettualmente pericoloso, in quanto implicitamente assume che le scelte della societa' possano essere indipendenti dall'ambiente in cui gli uomini si trovano a vivere. Le emissioni di CO2 sono in prima approssimazione legate a quantita' economiche globali, come la crescita economica, l'intensita' energetica dell'economia e la suddivisione delle fonti energetiche. Per quanto riguarda gli altri gas serra, che oggi contribuiscono per una buona frazione del forcing complessivo[9] (anche se la traduzione degli altri gas serra in unita' di CO2 equivalenti non e' del tutto ben definita[10]), le emissioni dipendono in modo decisivo dai dettagli dell'economia.
Le incertezze strutturali -dovute alla scelta presente in ogni modello dei processi e dei feedback descritti e a come essi sono descritti- e le incertezze parametriche -dovute all'ignoranza di quantita' che caratterizzano il sistema clima- rendono un modello da usare per generare proiezioni a priori falso, anzi debole. La scienza del clima non possiede un laboratorio dove confrontare teorie ed esperimenti, il modello puo' essere testato solo contro dati del passato, che sappiamo essere assai imprecisi. Inoltre la variabilita' naturale costituisce un problema nella definizione di riscontro positivo, il quale comunque non garantisce assolutamente che il modello sia in grado di prevedere efficaciemente il clima futuro. Al limite il confronto con dati del passato permette di capire se un modello non funziona e da' la possibilita' di comprendere l'origine di problemi interni ad esso. La distanza dalla scienza di stampo galileaiano e' tale da rendere inapplicabile nel caso di studi sul clima il criterio di validificazione scientifica che a quella pertiene. La diversa epistemologia che sottende la scienza del clima non permette la presentazione di risposte deterministiche ed univoche ma da' luogo a risultati la cui forza sta soprattutto nella loro pluralita' e nella formulazione probabilistica.
Uno degli stimoli fondamentali per cui la scienza del clima si e' sviluppata e' l'esplicita necessita' di fornire suggerimenti per l'implementazione di politiche di respiro globale. Questo aspetto originario di contaminazione si rivela nel fatto che oggi e' fortissima l'interazione fra la comunita' scientifica, l'opinione pubblica, i governi, le industrie, anche negli ambiti in cui gli scienziati sono stati tradizionalmente piu' impermeabili a stimoli esterni: la scelta dei problemi interessanti e la creazione di strumenti atti a determinare il livello di precisione auspicato nella ricerca nonche' quello effettivamente raggiunto.

PROPOSTE DI SOLUZIONE
Il quadro ora esposto dimostra come non sia sufficiente attaccare il problema con la forza bruta di calcolatori piu' potenti che rendano possibile una risoluzione piu' fine della griglia tridimensionale che descrive il pianeta e una piu' precisa implementazione dei processi nei codici dei modelli.
Mentre si possiedono gli strumenti concettuali adatti allo studio delle incertezze legate alla variabilita' naturale, le incertezze strutturali e le incertezze parametriche sono piu' difficili da affrontare. Il loro carattere intrinseco fa si' che esse non debbano essere pensate come impedimenti che rendono difficile ottenere informazioni: questo sarebbe usare la forma mentis dello scienziato riduzionista.
Il tipo di analisi epistemologicamente piu' corretto tiene conto di queste incertezze e tenta di comprendere come esse si traducano in incertezze sulle proiezioni di cambiamento climatico: i risultati scientificamente rilevanti possono essere espressi solo in termini probabilistici.
Le incertezze strutturali non possono essere studiate con un solo modello: si puo' sperare di affrontarle confrontando modelli diversi orizzontalmente e verticalmente. Il confronto orizzontale puo' essere pensato come comparazione fra i risultati di piu' modelli diversi che presentano complessita' equivalente ma che sono implementati in modo diverso. Il confronto verticale puo' essere effettuato comparando risultati ottenuti sulle stesse quantita' da una famiglia di modelli, costruiti l'uno sull'altro secondo una gerarchia di crescente complessita', che tengono conto in modo sempre piu' raffinato delle interazioni fra le parti del sistema climatico.
L'analisi delle incertezze parametriche e' concettualmente piu' semplice e puo' essere pensata come uno studio in cui lo stesso modello viene fatto piu' volte evolvere a partire dalle stesse condizioni iniziali ma ogni volta con combinazioni diverse dei valori dei principali parametri incerti. L'incertezza su un parametro si traduce in una densita' di probabilita' sul suo valore che si riduce a zero fuori dall'intervallo entro il quale si sa essere individuabile il valore vero. La frequenza con cui un dato valore di parametro viene scelto nelle simulazioni e' proporzionale alla sua densita' di probabilita'. Si compila la statistica per le grandezze ritenute piu' significative costruendo per esse le distribuzioni di probabilita' utilizzando i risultati ottenuti nelle varie simulazioni. Tenendo fissi i valori di tutti parametri tranne uno si puo' capire come l'incertezza sul valore del parametro che si varia si trasferisca nell'incertezza delle variabili di output. Questi esperimenti di esperimenti richiedono moltissime simulazioni per avere risultati statisticamente rilevanti. Conseguentemente non e' possibile usare i migliori GCM, che a volte richiedono mesi per portare a termine una sola simulazione, ma e' necessario ricorrere a modelli semplificati che siano pero' capaci di replicare i risultati fondamentali dei modelli gerarchicamente superiori.
Recentemente sono stati presentati studi in cui le incertezze parametriche sono state affrontate nel modo descritto. Gli intervalli entro cui sono stati confinati i parametri sotto esame sono stati a volte dedotti da indagini scientifiche indipendenti o laddove questo non fosse possibile, come in particolare nel caso dei parametri economici, sono stati determinati attraverso il giudizio di esperti11. Per poter affrontare il problema della valutazione dei possibili impatti del cambiamento climatico per una societa' che si evolve secondo l'attuale paradigma culturale dell'equivalenza fra lo sviluppo e crescita economica e che quindi tende ad esternalizzare l'impatto ambientale, sono stati considerati in entrambi i casi scenari Business As Usual (BAU), cioe' scenari che non prevedono l'intervento del Legislatore in materia di limiti alle emissioni.
Nel primo studio, effettuato da Wigley et al.[12], sono state analizzati attraverso un modello climatico a due dimensioni[13] gli effetti delle incertezze dei parametri che descrivono la sensibilita' del clima, il ciclo del carbonio, la capacita dell'oceano di sottrarre calore all'atmosfera, l'effetto degli aerosol e le emissioni di gas serra. La variabile di output di cui e' stata dedotta la distribuzione di probabilita' e' l'aumento della temperatura media globale del pianeta nel 2100 rispetto al 1990.

In questo studio e' stato anche evidenziato come la forma delle distribuzioni di probabilita' usate per i parametri non influenza in modo sostanziale le caratteristiche della distribuzione di probabilita' della variazione della temperatura media globale, che ha un intervallo di confidenza del 90% di 1.7C-4.9 C e un valore mediano di 3.1 C.
Il secondo studio, effettuato da Webster at al.[14], e' stato compiuto con un modello di clima[15] (componente atmosferica bidimensionale e componente oceanica tridimensionale) accoppiato[16] ad un modello economico globale[17] il cui output sono le emissioni di gas serra. I parametri studiati sono percio' stati, oltre a quelli strettamente climatici, anche quelli che descrivono la dinamica dell'economia; anche in questo caso la variabile di output di cui e' stata fornita la distribuzione di probabilita' e' la variazione della temperatura media del pianeta nel decennio 2090-2100 rispetto al 1990.

In questo studio l'intervallo di confidenza al 90% e' 1.1 C-4.5 C e il valore mediano e' 2.3 C.
Questi studi rappresentano una vera rivoluzione nella metodologia della scienza del clima ma oltre a questo contengono informazioni di fondamentale importanza per l'implementazione di politiche. Essi rappresentano un enorme passo avanti rispetto alle informazioni contenute nelle relazioni dell'IPCC.
L'IPCC nel suo terzo rapporto (TAR)[18] propone per l'incremento della temperatura media del pianeta, per lo stesso periodo considerato da Wigley et al. e Webster et al. e considerando uno scenario BAU, l'intervallo di valori 1.4 C-5.8 C[19] senza pero' presentare alcuna informazione sulla densita' di probabilita' che caratterizzi il range di variazione. Tale intervallo di valori e' stato desunto conciliando i diversi risultati delle simulazioni dei GCM piu' sofisticati sviluppati da vari gruppi di ricerca del mondo attraverso il giudizio di esperti.
Come risulta chiaro dalla discussione precedentemente svolta, e' sbagliato pensare che i risultati presentati dall'IPCC abbiano piu' valore perche' derivano dalle simulazioni di modelli piu' raffinati. L'epistemologia delineata spiega che solo un'analisi sistematica quanto possibile delle incertezze porta ad informazioni valide. Il lavoro svolto dall'IPCC non puo' d'altronde essere pensato come analisi di incertezze strutturali, innanzitutto perche' e' stata effettuato solo in senso orizzontale, ed inoltre perche' non e' stato presentato un robusto e fondato metodo di confronto dei risultati delle simulazioni dei vari modelli. Questo e' il motivo per cui nessuna densita' di probabilita' - e quindi un'informazione assai limitata- poteva essere fornita al pubblico. Questo ci fa pensare che non e' detto che il modello piu' potente sia il migliore per ottenere ogni tipo di informazione: la flessibilita' di utilizzo, proprieta' che modelli piu' semplici possono possedere, puo' risultare piu' importante della capacita' di riprodurre dettagli con maggiore precisione.
Oltre che da un punto di vista di metodo, le ricerche effettuate da Wigley et al. e da Webster et al. risultano assai interessanti ed utili nella prospettiva di valutare i costi degli impatti globali del cambiamento climatico. Questi sono solitamente stimati attraverso funzioni che contengono parametri empirici e che dipendono dai cambiamenti di quantita' medie globali[20], in particolare della temperatura[21]. Una delle caratteristiche sostanzialmente corrette delle stime effettuate su quantita' medie e' che i costi hanno dipendenza fortemente nonlineare con i cambiamenti, secondo leggi di tipo esponenziale o polinomiale con potenza dominante maggiore di uno [22]. Questa tipologia di forme funzionali descrive costi che per piccoli cambiamenti climatici sono quasi nulli, grazie alla possibilita' di progressivo adattamento della societa', ma che esplodono se la variazione eccede un certo valore prestabilito, quando l'elasticita' della societa' non e' sufficiente e la possibilita' di sorprese negative da parte del sistema climatico e' elevata: implicitamente una sorta di principio di precauzionalita' viene introdotto. L'intrinseca nonlinearita' del costo -comunque esso voglia o possa essere calcolato e indipendentemente dalle incertezze che tale calcolo contiene- fa si' che il tipo di risultati presentati dall'IPCC non siano sufficienti per impostare un buon processo di decision making. Se per una variabile viene presentato solamente un range di valori, e' in linea di principio corretto assumere densita' di probabilita' costante; in questo caso tale assunzione creerebbe la possibilita' di compiere grandi errori di valutazione, dato che i costi variano di ordini di grandezza passando dal limite basso al limite alto dei possibili valori dei cambiamenti climatici. In un processo razionale di decision making e' al minimo necessario sapere se la probabilita' di un evento catastrofico e' ragionevolmente stimabile in una parte su cento, una parte su diecimila, una parte su un milione, in modo da poter applicare intelligentemente il principio precauzionale.

CONCLUSIONI
Esistono enormi margini di miglioramento agli studi che sono stati presentati in questo articolo: essi posseggono pero' il grande merito di indicare un metodo di indagine corretto da un punto di vista epistemologico e capace di dare risposte utili in vista di scelte politiche di respiro globale che dovranno essere compiute in un futuro prossimo.
E' necessario abbandonare l'idea che la scienza sia una macchina di verita' in grado di fornire criteri assoluti su cui basare le scelte politiche. In particolare nel caso di questioni che riguardano sistemi complessi e' necessario accettare che le scelte vadano compiute in condizioni di incertezza ineliminabile e non facilmente riducibile.
Molto spesso il dilazionamento di misure legislative atte a limitare le emissioni viene sostenuto argomentando che prima di mettere in atto politiche di cosi' ampio respiro si deve aspettare di avere risposte certe, o almeno piu' precise, riguardo il cambiamento climatico. Quello che viene implicitamento assunto e' che in futuro l'accresciuta conoscenza porterebbe a considerare eccessivamente severe le politiche di conservazione attuate nel passato. Cio' significa giudicare catastrofisti gli scenari futuri proposti in questi anni dalla scienza del clima: questo ottimismo non poggia su basi solide. Al contrario ci sono ben piu' valide ragioni per credere che gli attuali risultati della scienza del clima sottostimino il cambiamento climatico futuro, come suggerito dal fatto che nel terzo rapporto dell'IPCC il limite superiore dell'intervallo di plausibile aumento della temperatura media del pianeta nel 2100 rispetto al 1990 e' stato aumentato di 2.3 C (e quello inferiore di 0.5 C) rispetto al secondo rapporto (SAR) [23] essenzialmente a causa dell'accresciuta conoscenza di feedback fra varie parti del sistema climatico. Esistono infatti numerosi segni e prove di sorprese climatiche nel passato lontano e recente della Terra, e un forcing rapido e violento come quello dovuto alle emissioni antropogeniche non puo' che accrescere la possibilita' del loro manifestarsi.


Bibliografia
[1] J.P. Peixoto e A. H. Oort, Physics of Climate, Capitolo 1, American Institute of Physics, New York, 1992
[2] J. Reilly et al., Science 293, 431 (2001)
[3] J.T. Houghton et al., Eds., Climate Change 2001: The Scientific Basis (Cambridge Univ. Press, Cambridge, 2001)
[4] Si veda http://www.ipcc.ch
[5] W.S. Broecker, Le Scienze - Quaderni n. 104, 28 (1998)
[6] G. Visconti, Le Scienze - Quaderni n. 104, 34 (1998)
[7] R.A. Berner e A.C. Losaga, Le Scienze - Quaderni n. 104, 40 (1998)
[8] Definita come differenza delle temperature medie globali all'equilibrio risultanti da concentrazione di CO2 nell'atmosfera rispettivamente doppia ed uguale a quella dell'epoca precedente la rivoluzione industriale (~280 parti per milione)
[9] Si veda http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/mtdocs/efdb_paris.htm
[10] J. Reilly et al., http://web.mit.edu/globalchange/www/MITJPSPGC_Rpt77.pdf, all'interno del sito del Joint Program on the Science and Policy of Global Change del MIT
[11] M.G. Morgan, M Henrion, Uncertainty: A Guide to dealing with Uncertainty in Quantitative Risk and Policy Analysis (Cambridge Univ. Press, Cambridge, 1990)
[12] T.M.L. Wigley e S.C.B. Raper, Science 293, 451 (2001)
[13] T.M.L. Wigley e S.C.B. Raper, Nature 357, 293 (1992)
[14] Webster et al., http://web.mit.edu/globalchange/www/Rpt73.html - all'interno del sito del Joint Program on the Science and Policy of Global Change del MIT
[15] I. Kamenkovich, et al., http://web.mit.edu/globalchange/www/Rpt60.html - ibid.
[16] R.Prinn et al., Clim. Change 41, 496 (1999)
[17] M.H. Babiker et al., http://web.mit.edu/globalchange/www/Rpt70.html - all'interno del sito del Joint Program on the Science and Policy of Global Change del MIT
[18] J.T. Houghton et al., Eds., Climate Change 2001: The Scientific Basis (Cambridge Univ. Press, Cambridge, 2001)
[19] ibid., 896 pp.
[20] W.D. Nordhaus, Am. Sci. 82, 45 (1994)
[21] In realta' i costi globali andrebbero calcolati come somma complessiva dei costi locali; questi dipendono essenzialmente dalle caratteristiche locali della societa', dell'ambiente e dei cambiamenti climatici; allo stato attuale non e' possibile fornire stime robuste per questi ultimi.
[22] Quando queste funzioni di costo sono applicate a macroregioni del pianeta, i parametri che le determinano cambiano da zona a zona in modo da simulare le differenze locali nella capacita' di adattamento.
[23] A. Kattemberg et al., Climate Change 1995: The Science of Climate Change, J.T. Houghton et al. Eds., (Cambridge Univ. Press, Cambridge 1996), pp. 285