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SOGP 1.0 e il ruolo delle precipitazioni globali sugli importanti fenomeni meteorologici. VIDEO

Nel corso del 1930 l'America del Nord sopportò infatti un periodo prolungato di siccità; il suolo si seccò diventando polvere e venne soffiato via verso est, principalmente in grandi nuvole nere. Talvolta queste nuvole di polvere oscuravano il cielo fino a Chicago e gran parte della terra rimossa si perse completamente nell'Oceano Atlantico.

Questo disastro ecologico causò un esodo da Texas, Kansas, Oklahoma, e dalle grandi pianure circostanti, con oltre mezzo milione di americani che restarono senza casa. 

I record di precipitazione degli anni precedenti il Dust Bowl non possono spiegare il perché la siccità era così pronunciata e di lunga durata, poichè le precipitazioni ci spiegano solo in parte la storia climatica. Inoltre ricostruzioni accurate al computer delle precipitazione globali sono molto difficili perchè i modelli statistici sono molto complicati e i dati storici sono pieni di lacune. 

L'elevato grado di difficoltà e la competenza necessaria significa che relativamente sono pochi gli scienziati del clima che sono stati in grado di basare le loro ricerche sui modelli accurati di precipitazione storica. Ora un nuovo programma software sviluppato da un team di ricerca tra cui il professore di matematica e statistica, Samuel Shen, della San Diego State University, permetterà a molti più ricercatori l'accesso a questi modelli.

 "In passato solo pochi scienziati potevano fare queste ricostruzioni", ha detto Shen. "Ora, chiunque può giocare con questo software user-friendly, utilizzarlo per comunicare le loro ricerche, e sviluppare nuovi modelli e ipotesi".

Il progetto National Science Foundation-finanziato è una collaborazione tra Shen, lo scienziato Phillip A. Arkin, dell'Università del Maryland e il climatologo Thomas M. Smith della National Oceanic and Atmospheric Administration.

I modelli oceanici prescritti sono utili per prevedere grandi anomalie climatiche. Prolungati periodi di siccità o di piovosità oltre determinate regioni possono attendibilmente dirci se, per esempio, il Nord America subirà un modello di tempo oceanico, come i modelli di El Nino e La Nina.

Il problema per i modelli storici è che i dati affidabili esistono solo per una piccola percentuale della superficie terrestre. Ad esempio l'84% di tutta la pioggia che cade nel bel mezzo dell'oceano non è registrata. Il monitoraggio satellitare è solo di recente utilizzo quindi per i modelli storici, i ricercatori devono colmare le lacune in base ai dati che non esistono

Shen, che co-dirige il Centro di SDSU Center for Climate and Sustainability Studies Area of Excellence, è un esperto a ridurre al minimo il margine di errore all'interno delle simulazioni. Shen e le sue studentesse Nancy Tafolla e Barbara Sperberg hanno prodotto un "user-friendly", un pezzo tecnologicamente avanzato del software che svolge il lavoro pesante statistico per i ricercatori. Il programma, noto come SOGP 1.0, un  programma che permetterà ai ricercatori di guardare indietro nel tempo per vedere come le precipitazioni in tutto il mondo hanno contribuito a importanti fenomeni meteorologici, si basa su una ricerca pubblicata lo scorso mese nel Journal of Atmospheric Sciences.

SOGP 1.0, che si distingue per una tecnica statistica nota come "spectral optimal gridding of precipitation" si basa sul linguaggio di programmazione MATLAB, comunemente usato nella scienza e nell'ingegneria. Esso ricostruisce record precipitazioni per l'intero globo (escludendo le regioni polari) tra gli anni 1900 e 2011 e permette ai ricercatori di "zoommare" su particolari regioni ed eventi meteo.

 Ad esempio, Shen, evidenzia nella simulazione come una regione nel bel mezzo dell'Oceano Pacifico, a volte si illumina di rosso brillante e ciò indica un'estrema siccità e a volte si illumina di blu scuro che invece indica un anno insolitamente umido. 

Nell'esempio del Dust Bowl, il programma SOGP mostra l'estrema siccità nel Pacifico tropicale alla fine del 1920 e primi anni 1930. Combinando questi dati con le registrazioni dei dati terrestri il modello può retroattivamente dimostrare il periodo di siccità particolarmente brutale del Dust Bowl.

Il programma non è uno strumento destinato a guardare esclusivamente al passato, però. Shen spera che la sua facilità d'uso incoraggerà gli scienziati del clima ad incorporare questi dati storici nei loro propri modelli, per migliorare le nostre previsioni future del cambiamento climatico.

 Ali Dorate

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