I ghiacciai alpini potrebbero ridursi di quasi la metà entro il 2050

Nello scenario più ottimistico – in cui le temperature globali smettessero di aumentare nel 2022 – almeno il 34% dei ghiacci delle Alpi europee scomparirebbe entro il 2050 a causa di un fenomeno di inerzia, secondo un nuovo modello computerizzato sviluppato da scienziati e scienziate dell’Università di Losanna (UNIL) in collaborazione con l’Università di Grenoble, i due Politecnici federali (EPFL e ETHZ) e l’Università di Zurigo.

La realtà, tuttavia, è probabilmente diversa, poiché le emissioni di gas serra continuano ad aumentare a livello globale, ha dichiarato l’UNIL in un comunicato stampaCollegamento esterno diffuso venerdì.

+ Perché lo scioglimento dei ghiacciai riguarda ognuno noi

La seconda proiezione, più realistica, mostra che se la tendenza allo scioglimento degli ultimi 20 anni continuerà, quasi la metà (46%) del volume di ghiaccio nelle Alpi sarà scomparsa entro il 2050. Questa percentuale potrebbe salire al 65% se si basasse solo sui dati degli ultimi 10 anni.

A differenza dei modelli scientifici tradizionali, che in genere proiettano stime per la fine del secolo, questo nuovo studio propone una prospettiva a breve termine.

+ “È triste salutare un ghiacciaio che sta morendo”

“I dati utilizzati per elaborare gli scenari si fermano al 2022, un anno che è stato caratterizzato da un’estate eccezionalmente calda. È quindi probabile che la situazione sia ancora peggiore di quella che presentiamo”, afferma Samuel Cook, ricercatore dell’UNIL e primo autore dello studio.

Secondo analisi precedenti, come quelle del Gruppo intergovernativo di esperti ed esperte sul cambiamento climatico (IPCC), i ghiacciai europei potrebbero perdere tra l’80 e il 90% del loro volume entro il 2100. I modelli del Politecnico di Zurigo e dell’Istituto federale di ricerca per la foresta, la neve e il paesaggio (WSL), pubblicati nel 2019, hanno calcolato una perdita del 50% dei ghiacci entro il 2050.

Gli scienziati hanno utilizzato set di dati di deep learning per addestrare il loro modello insieme a dati climatici e glaciologici reali. “Questo passaggio essenziale, in precedenza complicato e intensivo in termini di risorse informatiche, diventa ora più preciso ed efficiente”, ha dichiarato Guillaume Jouvet, coautore dello studio.