Questo algoritmo promette di rivoluzionare l’esecuzione dei modelli climatici

I modelli sono strumenti essenziali per comprendere le complessità del sistema climatico del nostro pianeta e anticipare gli impatti dei cambiamenti climatici. Tuttavia, sono spesso lenti e costosi da gestire, in parte a causa della lentezza intrinseca di alcuni processi simulati, come la circolazione oceanica. Un nuovo algoritmo sviluppato dai ricercatori promette di rivoluzionare questo campo accelerando notevolmente queste simulazioni.

Modelli molto complessi

I modelli climatici sono alcuni dei software più complessi mai scritti milioni di righe di codice e simulazioni che possono richiedere diversi mesi per essere eseguite.

In primo luogo, la complessità dei modelli climatici deriva dalla necessità di farlo rappresentano un gran numero di fenomeni e processi fisici che interagiscono in modi complessi nel sistema climatico terrestre. Questi modelli devono tenere conto di elementi come la dinamica dell’atmosfera, dell’oceano, della criosfera (regioni di ghiaccio), della biosfera e delle interazioni tra loro. Ogni componente del sistema climatico è quindi modellato in dettaglio, con complesse equazioni matematiche per rappresentare i processi fisici sottostanti.

In secondo luogo, la simulazione di processi oceanici aggiunge ulteriore complessità ai modelli climatici che devono tenere conto anche delle condizioni meteorologiche. Là circolazione oceanica è un fenomeno che avviene su scale di tempo e spazio estremamente lunghe, che vanno dalla circolazione globale degli oceani nel corso di migliaia di anni a processi regionali e locali su scale da pochi anni a pochi decenni.

Per catturare questi fenomeni, i modelli climatici devono quindi dividere gli oceani in sottili griglie spaziali ed eseguire calcoli per ciascuna cella della griglia in ogni fase temporale della simulazione. Ciò richiede una notevole potenza di calcolo.

I ricercatori hanno recentemente sviluppato un nuovo algoritmo in grado di rendere queste simulazioni climatiche fino a dieci volte più veloci accelerando il processo di avviamento. Quest'ultimo si riferisce al periodo durante il quale il modello è inizializzato e bilanciato prima di iniziare a simulare i cambiamenti climatici indotti dalle attività umane. Nello specifico, l’obiettivo dello spin-up è raggiungere uno stato stazionario in cui le condizioni iniziali del modello rappresentino realisticamente il clima preindustriale della Terra, prima dell’impatto significativo delle emissioni di gas serra e di altre attività umane.

Tradizionalmente, questo processo di accelerazione può richiedere diversi mesi o più a causa della complessità dei modelli climatici e della lentezza dei processi fisici che simulano. Durante questo periodo, il modello viene eseguito ripetutamente con diverse condizioni iniziali finché non converge verso uno stato di equilibrio soddisfacente.

L'algoritmo recentemente sviluppato mira quindi ad accelerare questo processo utilizzando una tecnica chiamata “accelerazione della sequenza”. Consiste nello sfruttare i risultati delle simulazioni precedenti per guidare e accelerare la convergenza del modello verso uno stato di equilibrio. Invece di ripetere in modo esaustivo il processo di spin-up ogni volta che viene eseguito il modello, l'algoritmo utilizza quindi il metodo informazioni ottenute durante le iterazioni precedenti per inizializzare in modo più efficiente le seguenti simulazioni.

Verso modelli più veloci, più affidabili e più potenti

Riducendo il numero di iterazioni necessarie per raggiungere l’equilibrio, l’algoritmo consente quindi di accelerare notevolmente il processo di spin-up e quindi l’intera simulazione climatica. Oltre a risparmiare tempo ed energia, ciò consentirà anche agli scienziati di farlo calibrare i modelli rispetto alle osservazioni realimigliorandone così la precisione e l'affidabilità.

Infine, questo progresso tecnologico consentirà agli scienziati di effettuare simulazioni con una maggiore risoluzione spaziale. Infatti, i modelli climatici attualmente forniscono solo informazioni dettagliate su scale di diverse decine di chilometri. Con il nuovo algoritmo sarà possibile catturare fenomeni critici su scala molto più fine, come tempeste e uragani.

L’uso diffuso di questo algoritmo potrebbe quindi avere un impatto significativo sul modo in cui comprendiamo e anticipiamo il cambiamento climatico. Consentendo simulazioni più rapide e precise, potrebbe contribuire a rafforzare la base scientifica su cui si basano le politiche di mitigazione e adattamento ai cambiamenti climatici.

I dettagli dello studio sono pubblicati in Progressi della scienza.