Di fronte alla crisi climatica in corso, gli scienziati di molti campi stanno indirizzando la loro esperienza per capire come sono cambiati i diversi sistemi climatici e continueranno a farlo con il progredire del cambiamento climatico. Robert Lund, professore e presidente del dipartimento di statistica presso la UC Santa Cruz Baskin School of Engineering, ha collaborato a un nuovo studio che utilizza rigorosi modelli matematici e metodi statistici e rileva un calo del manto nevoso in molte parti dell’emisfero settentrionale nell’ultimo mezzo secolo.
Comprendere le tendenze del manto nevoso è importante a causa del ruolo che la neve gioca nel bilancio energetico globale. L’alto albedo della neve – la capacità di riflettere la luce – e le caratteristiche isolanti influenzano le temperature superficiali su scala regionale e la stabilità termica su scala continentale.
Nel nuovo studio pubblicato su Giornale di Idrometeorologia, i ricercatori hanno analizzato i dati sulla copertura nevosa raccolti dai sorvoli satellitari settimanali tra il 1967 (quando i satelliti sono diventati più comuni) e il 2021, che sono stati divisi in sezioni di griglia per l’analisi. Delle griglie che i ricercatori hanno determinato avevano dati affidabili, hanno scoperto che il manto nevoso sta diminuendo in quasi il doppio delle griglie rispetto all’avanzamento.
“Nelle regioni artiche, la neve sta andando via il più delle volte – penso che i climatologi lo sospettassero”, ha detto Lund. “Ma sta anche andando via ai confini meridionali dei continenti.”
In uno studio che ha richiesto circa quattro anni per essere completato, i ricercatori mostrano che la presenza di neve nell’Artico e alle latitudini meridionali dell’emisfero settentrionale sta generalmente diminuendo, mentre alcune aree come il Canada orientale stanno registrando un aumento della copertura nevosa. Ciò potrebbe essere dovuto all’aumento delle temperature in aree tipicamente molto fredde ma ancora sotto lo zero, che consentono all’atmosfera di trattenere più acqua, che poi cade sotto forma di neve.
Lund ritiene che questa sia la prima analisi veramente affidabile delle tendenze del manto nevoso nell’emisfero settentrionale, grazie al rigore dei metodi statistici dei ricercatori. Spesso è difficile per i non addetti alle statistiche estrarre le tendenze da questo tipo di dati satellitari, che si presentano come una sequenza di 0 o 1 per indicare se durante una determinata settimana è stata presente neve. I ricercatori hanno anche dovuto tenere conto della correlazione quando hanno esaminato le tendenze, poiché la presenza di un manto nevoso una settimana influisce notevolmente sulla probabilità di un manto nevoso la settimana successiva. Questi due fattori sono stati presi in considerazione con un modello basato sulla catena di Markov. Dal modello è stato possibile calcolare stime accurate dell’incertezza delle tendenze. I ricercatori hanno trovato centinaia di griglie in cui il manto nevoso stava diminuendo con almeno il 97,5% di certezza.
Tuttavia, hanno anche scoperto che alcuni dei dati satellitari raccolti nelle regioni montuose erano inaffidabili, mostrando assenza di neve in inverno e diverse settimane di neve in inverno. Ciò era probabilmente dovuto a un difetto nell’algoritmo che elaborava i dati satellitari per determinare se la neve fosse presente o meno.
“Il motivo per cui questo studio ha richiesto molto lavoro è perché i dati satellitari sono così scadenti”, ha detto Lund. “Qualunque cosa abbiano fatto i meteorologi per stimare la neve dalle immagini in alcune delle regioni montuose, semplicemente non ha funzionato, quindi abbiamo dovuto prendere tutte le griglie nell’emisfero settentrionale e capire se i dati fossero affidabili o meno”.
Determinando quali dati satellitari sono inaffidabili, questo studio può servire come risorsa per la comunità scientifica che potrebbe anche voler valutare questi dati sulla copertura nevosa per la loro ricerca.
Lund ha collaborato a questo studio con UCSC Ph.D. candidato Jiajie Kong, Assistant Professor of Math and Statistics presso la University of North Florida Yisu Jia, Professore di meteorologia e climatologia presso la Mississippi State University Jamie Dyer, Professore associato di statistica presso la Mississippi State University Jonathan Woody e Professore di statistica e ricerca operativa presso l’Università della Carolina del Nord a Chapel Hill JS Marron. Questa ricerca è stata supportata da finanziamenti della National Science Foundation.
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