La comprensione del sistema “clima”, inteso come quell’insieme di sistemi in continua interazione tra loro ad una moltitudine di scale spazio-temporali, quali atmosfera, oceano, continenti, ghiacci marini e terrestri, acque superficiali e sotterranee, il suolo e la biosfera, ha conosciuto nell’ultimo secolo un avanzamento dirompente. Si è andata, in effetti, a costituire una rete di discipline provenienti dalle branche della scienza più disparate, talvolta denominata “scienze del clima”, che spazia dalla matematica applicata all’ecologia, comprendendo settori delle scienze ambientali, della chimica, della paleontologia, della biologia.

Un aspetto fondamentale che accomuna queste discipline é la comprensione dei meccanismi di feedback — positivi o negativi — attraverso cui le diverse componenti del sistema Terra rispondono all’innalzamento delle temperature, come ad esempio quelli dovuti alle variazioni nella copertura vegetale o del contenuto di carbonio stoccati nei suoli e negli oceani. Un altro aspetto riguarda l’interazione tra il cambiamento climatico e la riduzione della biodiversità, attraverso la modifica dell’areale e/o dell’abbondanza di alcune specie, sia autoctone che alloctone, rispetto ad altre, con particolare riguardo alle specie aliene, che modificano il funzionamento degli ecosistemi con implicazioni in termini di rischi ambientali, perdita di funzioni ecosistemiche e impatti socio-economici.
L’urgenza di affrontare il cambiamento climatico antropogenico, che ormai sta dispiegando le sue manifestazioni in modo sempre più evidente, ha portato ad allargare gli interessi di ricerca anche verso discipline provenienti dalle scienze umane, tra cui l’economia, le scienze sociali e politiche, la storia, la geografia, l’antropologia e il diritto. Questo approccio sta conducendo verso una comprensione olistica del sistema climatico, inteso come sottosistema integrato all’interno del super-sistema Terra. In questo modo, non solo vengono analizzati gli effetti del clima sugli ecosistemi e sulle società umane, ma anche i meccanismi di feedback attraverso cui le componenti biologiche e sociali possono a loro volta influenzare il sistema climatico.
La natura transdisciplinare delle scienze del clima trova una sua compiuta esemplificazione nello sviluppo della modellistica climatica, che ha visto modelli che descrivono la dinamica atmosferica e oceanica integrarsi progressivamente con modelli del suolo e di vegetazione, dei ghiacci marini e terrestri, dei cicli biogeochimici, idrologici e idrogeologici, man mano che le conoscenze scientifiche e le risorse computazionali rendevano possibile aumentare la complessità del sistema simulato. D’altra parte, la natura multiscala del sistema ha reso urgente e necessario sfruttare tali risorse computazionali aumentando la risoluzione spaziale e temporale dei modelli, fino a realizzare simulazioni su griglie spaziali di poche centinaia di metri anche su domini globali.

Comprendere la natura complessa e caotica del sistema vuol dire anche investire nella raccolta di dati osservativi il più possibile accurati, omogenei, ad alta risoluzione spazio-temporale, disposti regolarmente su un settore geografico quanto più ampio possibile, nel corso di periodi di tempo più lunghi possibili. Per questo l’avanzamento delle scienze del clima si avvale imprescindibilmente di tecniche sempre più avanzate nell’ambito dell’osservazione della Terra, sia in-situ, con osservazioni puntuali da stazioni al suolo o in quota, reti osservative meteo-marine, campagne di misura, anche con uso di veicoli di opportunità (con rilevazioni superficiali e sub-superficiali), sia da remote sensing, con osservazioni via radar e lidar, da drone, da aereo e da satellite. L’insieme di una modellistica sempre più sofisticata e di un’assimilazione di dati sempre più accurata, ha prodotto e continua a produrre avanzamenti sia nel campo della meteorologia operativa che delle previsioni e proiezioni climatiche, anche coadiuvate dallo sviluppo di rianalisi che ricostruiscono le variazioni climatiche su periodi storici sempre più prolungati, fino agli orizzonti del paleoclima.

Inoltre, le tecniche di Machine Learning/Artificial Intelligence (ML/AI) hanno aperto orizzonti prima impensabili in tutti i campi della modellistica delle previsioni e della valutazione degli impatti: ad esempio, grandi progressi sono stati raggiunti nel campo delle previsioni meteorologiche data-driven, come recentemente mostrato anche dai modelli surrogati presentati da note societá tecnologiche private, e confermato dal nuovo prodotto dello European Centre for Medium-range Weather Forecasting (ECMWF), divenuto recentemente operazionale, l’Artificial Intelligence Forecast System (AIFS). Se questi sviluppi in ambito climatico sono per il momento limitati dalla mancanza di dati per il clima forzato dalle attività antropiche, non è remota la possibilità che il rapido avanzamento di queste tecnologie possa iniziare a produrre risultati promettenti anche nell’ambito delle proiezioni climatiche. Nel frattempo, metodologie basate su ML/AI (supervisionate e non supervisionate, laddove possibile) stanno dando importanti risultati nel campo dell’assimilazione dei dati, del miglioramento delle parametrizzazioni fisiche, ma anche nello studio dei rischi e degli impatti associati al cambiamento climatico e agli eventi estremi individuali e compositi in tutti gli ambienti (terrestri, acquatici).

Lo sviluppo di modelli finalizzati sia alla previsione e predizione del sistema climatico, sia alla valutazione del rischio ambientale, alla mappatura degli impatti e dei rischi per ecosistemi, attività produttive, infrastrutture, patrimonio storico e culturale, e per l’intero sistema socio-economico, nonché alla valutazione degli impatti legati al cambiamento climatico sulla salute planetaria (in chiave one-health), con particolare riferimento agli ambienti urbani, sono solo alcune delle attività che caratterizzano gli istituti afferenti al Dipartimento di Scienze del Sistema Terra e Tecnologie per l’Ambiente. In questi ambiti transdisciplinari di applicazione delle scienze climatiche, trova naturale evoluzione lo sviluppo di metodologie per l’attribuzione di eventi estremi al cambiamento climatico, che in questi anni è crescente oggetto di attenzione da parte della comunità scientifica, dei decisori politici e dei portatori di interesse. Lo sviluppo di protocolli sempre più robusti e sofisticati permette in prospettiva di andare verso una attribuzione operazionale come servizio climatico, con ricadute fondamentali per la prevenzione, la valutazione delle vulnerabilità e del rischio, l’adattamento, la mitigazione degli impatti antropici in prospettiva “One Health”, per migliorare la resilienza dell’ecosistema Terra ai cambiamenti climatici, la definizione del danno economico dei singoli eventi e delle responsabilità in ambito di “climate litigation”.

Come si evince da queste premesse, non solo un approccio transdisciplinare è condizione necessaria per affrontare le sfide che il cambiamento climatico pone alla comunità scientifica e alla società, ma il Dipartimento di Scienze del Sistema Terra e Tecnologie per l’Ambiente si avvale delle migliori competenze che in Italia è possibile raccogliere, per far fronte a tali sfide. A tale scopo, si ritiene quindi utile riunire queste competenze in un Gruppo di Lavoro su “Scienze del Clima e del Cambiamento Climatico”.

L’urgenza del cambiamento climatico antropogenico, che ormai sta dispiegando le sue manifestazioni in modo sempre più evidente, ha portato ad allargare gli interessi di ricerca verso discipline provenienti dalle scienze umane, tra cui l’economia, le scienze sociali e politiche, la storia, la geografia, l’antropologia e il diritto, arrivando a considerare il clima come parte di un sistema più ampio, il sistema Terra, che contiene al suo interno anche la dinamica dei sistemi umani.

La natura transdisciplinare delle scienze del clima trova una sua compiuta esemplificazione nello sviluppo della modellistica climatica, che ha visto modelli che descrivono la dinamica atmosferica e oceanica integrarsi progressivamente con modelli del suolo e di vegetazione, dei ghiacci marini e terrestri, del ciclo biogeochimico, dell’idrografia, man mano che le conoscenze scientifiche e le risorse computazionali rendevano possibile aumentare la complessità del sistema simulato. D’altra parte, la natura multiscala del sistema ha reso urgente e necessario sfruttare tali risorse computazionali aumentando la risoluzione spaziale e temporale dei modelli, fino a realizzare simulazioni su griglie spaziali di poche centinaia di metri su domini globali.

Comprendere la natura complessa e caotica del sistema vuol dire anche investire nella raccolta di dati osservativi il più possibile accurati, omogenei, ad alta risoluzione spazio-temporale, disposti regolarmente su un settore geografico quanto più ampio possibile, lungo periodi di tempo più lunghi possibili. Per questo l’avanzamento delle scienze del clima si avvale imprescindibilmente di tecniche sempre più avanzate nell’ambito dell’osservazione della Terra, sia in-situ, con osservazioni puntuali da stazioni al suolo o in quota, sia da remote sensing, con osservazioni via radar e da satellite. L’insieme di una modellistica sempre più sofisticata e di un’assimilazione di dati sempre più accurati, ha prodotto e continua a produrre avanzamenti sia nel campo della meteorologia operativa che delle previsioni e proiezioni climatiche, anche coadiuvate dallo sviluppo di rianalisi che ricostruiscono le variazioni climatiche su periodi storici sempre più prolungati, fino agli orizzonti dei paleoclimi.

Inoltre, le tecniche di Machine Learning/Artificial Intelligence (ML/AI) hanno aperto orizzonti prima impensabili nel campo delle previsioni meteorologiche data-driven, come recentemente mostrato anche dai modelli surrogati presentati da note compagnie tecnologiche private, e confermato dal nuovo prodotto dello European Centre for Medium-range Weather Forecasting (ECMWF), divenuto recentemente operazionale, l’Artificial Intelligence Forecast System (AIFS). Se questi sviluppi in ambito climatico sono per il momento limitati dalla mancanza di dati per il clima forzato dalle attività antropiche, non è remota la possibilità che il rapido avanzamento di queste tecnologie possa iniziare a produrre risultati promettenti anche nell’ambito delle proiezioni climatiche. Nel frattempo, metodologie basate su ML/AI (supervisionate e non supervisionate, laddove possibile) stanno dando importanti risultati nel campo dell’assimilazione dei dati, del miglioramento delle parametrizzazioni fisiche, ma anche nello studio dei rischi associati al cambiamento climatico e agli eventi estremi individuali e compositi.

Lo sviluppo di modelli finalizzati sia alla valutazione del rischio ambientale ed alla mappatura dei rischi per ecosistemi, patrimonio storico e culturale, sia alla valutazione degli impatti legati al cambiamento climatico sulla salute planetaria (in chiave one-health), con particolare riferimento agli ambienti urbani, sono solo alcune delle attività che caratterizzano gli istituti afferenti al Dipartimento di Scienze del Sistema Terra e Tecnologie per l’Ambiente. In questi ambiti transdisciplinari di applicazione delle scienze climatiche, trova naturale evoluzione lo sviluppo di metodologie per l’attribuzione di eventi estremi al cambiamento climatico, che in questi anni è crescente oggetto di attenzione da parte della comunità scientifica, dei decisori politici e dei portatori di interesse. Lo sviluppo di protocolli sempre più robusti e sofisticati permette in prospettiva di andare verso una attribuzione operazionale come servizio climatico, con ricadute fondamentali per la prevenzione, la valutazione delle vulnerabilità e del rischio, la mitigazione degli impatti sulla salute per migliorare la resilienza ai cambiamenti climatici, la definizione del danno economico dei singoli eventi e delle responsabilità in ambito di “climate litigation”.

Come si evince da queste premesse, non solo un approccio transdisciplinare è condizione necessaria per affrontare le sfide che il cambiamento climatico pone alla comunità scientifica e alla società, ma il Dipartimento di Scienze del Sistema Terra e Tecnologie per l’Ambiente si avvale delle migliori competenze che in Italia è possibile raccogliere per far fronte a tali sfide. A tale scopo, si ritiene quindi utile riunire queste competenze in un Gruppo di Lavoro su “Scienze del Clima e del Cambiamento Climatico”.