Global warming update

Global warming update

Il 2016 è ormai terminato, e ci sono già i dati del gennaio 2017, che secondo il database GISS si collocano a +1.175 °C rispetto alle medie del periodo 1880-1909, assunte a valori rappresentativi della media preindustriale. Tale valore è il secondo nella lista dei mesi di gennaio più caldi, dopo il gennaio 2016 (+1.385 °C) e il gennaio 2007 (+1.215 °C) e davanti al gennaio 2015 (+1.075 °C) e al gennaio 2002 (+1.005 °C), gli unici sopra la soglia di 1°C.

Abbiamo quindi deciso di ripresentare i grafici a spirale delle anomalie di temperatura (dati GISS) aggiornati al mese di gennaio 2017 incluso. Qui sotto vediamo la spirale dei soli dati.

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Past (observed) global mean temperatures (GISS data), expressed as anomalies with respect to 1880-1909 period.

A seguire, i grafici che rappresentano i dati prima, e le simulazioni dei modelli dopo, con tre scenari prescelti, sempre espressi come anomalia termica rispetto al trentennio storico 1880-1909, estratti dai membri dell’esperimento CMIP. Il primo visualizza lo scenario con le emissioni più moderate (lo abbiamo definito “low emission”, e si riferisce al RCP 2.6 – ricordiamo che il numero indica la forzante radiativa, in W/m2).

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Past (observed – GISS data) and future (predicted – CMIP RCP 2.6 experiment member) global mean temperatures, expressed as anomalies with respect to 1880-1909 period, according to RCP 2.6 scenario.

Il secondo visualizza i dati e le simulazioni secondo lo scenario RCP 4.5, da noi definito “medium emission” in quanto si pone a metà, come forzante radiativa, tra i vari scenari possibili.

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Past (observed – GISS data) and future (predicted – CMIP RCP 4.5 experiment member) global mean temperatures, expressed as anomalies with respect to 1880-1909 period, according to RCP 4.5 scenario.

Il terzo, infine, visualizza dati e simulazioni secondo lo scenario RCP 8.5, da noi definito “high emission”, in quanto la forzante radiativa ad esso associata è la maggiore.

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Past (observed – GISS data) and future (predicted – CMIP RCP 8.5 experiment member) global mean temperatures, expressed as anomalies with respect to 1880-1909 period, according to RCP 8.5 scenario.

Gli stessi grafici sono qui di seguito visualizzati in modalità lineare. In questi ultimi non si vede ancora il dato relativo al gennaio 2017 in quanto rimarrà visibile sono dopo aver inserito anche il dato di febbraio.

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Past (observed – GISS data) global mean temperatures, expressed as anomalies with respect to 1880-1909 period.

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Past (observed – GISS data) and future (predicted – CMIP RCP 2.6 experiment member) global mean temperatures, expressed as anomalies with respect to 1880-1909 period, according to RCP 2.6 scenario.

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Past (observed – GISS data) and future (predicted – CMIP RCP 4.5 experiment member) global mean temperatures, expressed as anomalies with respect to 1880-1909 period, according to RCP 4.5 scenario.

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Past (observed – GISS data) and future (predicted – CMIP RCP 8.5 experiment member) global mean temperatures, expressed as anomalies with respect to 1880-1909 period, according to RCP 8.5 scenario.

Ci sono pochi commenti da fare a questi grafici, ed ai dati a cui essi si appoggiano: i grafici “parlano da soli”. Il primo, e più banale, commento è che, guardando i grafici, si nota come l’accelerazione impressa negli ultimi anni ha portato i dati a sovrapporsi alle simulazioni dei modelli. Negli scenari che abbiamo definito come corrispondenti a livelli bassi e medi di emissioni, i dati si collocano su valori di anomalia molto elevati, e mostrano come, al momento, lo scenario di “concentration pathway” che più si avvicina ai dati è quello “high emission”, ovvero l’RCP 8.5.

Il secondo commento è che i primi valori disponibili per il 2017, quelli di gennaio, mostrano sì una lieve diminuzione, peraltro attesa (dal momento che l’episodio di El Niño è ormai terminato), ma non così significativa, dal momento che il valore rimane comunque sul podio.

Insomma, guardando all’accordo di Parigi, la strada per far rimanere le anomalie di temperatura entro i 2 °C rispetto ai valori preindustriali appare sempre di più in salita, soprattutto vista la notevole inerzia della politica, mentre l’opzione di rimanere entro 1.5 °C è di fatto ormai irrealizzabile, salvo cataclismi (come, ad esempio, l’arrivo di un grosso e imprevisto meteorite) che porrebbero comunque in secondo piano le questioni climatiche.

GW continues to break records, in the silence of media.

GW continues to break records, in the silence of media.

No news, no bad news, says a proverb. Since last October, 2015, the news is always the same: monthly global temperature anomaly has updated previous record of heat. At least, considering GISS database, that start from 1880. Ten consecutive months, including also the month of June 2016, in which the anomaly was equal to that of June 2015 (and higher than others). Never occurred before. With August well positioned for beating its warm record, the only hope fror avoiding a complete year of records is kept in the month of September. This when ENSO index has turned versus its negative phase, as this global SST animation shows. And this is not a good news.

Below, the update of the plots shown some months ago using linear and spiral visualization, and including the data until July. It is evident in both figures as the red line from October 2015 constitutes the upper border of the temperature ensemble.

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Anomaly of monthly global mean temperatures, according with GISS database. Linear visualization.

Both visualizations show the beginning of the actual warming phase, in late 1980’s, and the violent acceleration in last nine months, much larger than those observed in previous large El Niño (positive phase of ENSO) episodes.

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Anomaly of monthly global mean temperatures, according with GISS database. Spiral viualization.

Despite these alarming data, the news about the continuous records of global temperatures does not attract public opinion too much. A research of “global warming” keywords on google trends gives a signal slowly decreasing since the peak of 2007, perhaps due to the book and movie of Al Gore “An inconvenient truth”.

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“Global warming” key according with google trends.

Of course, soccer and olympic games, or actresses gossips, or Pokemons, are much more attractive news for common people. After all, global temperatures involve just the earth…

The insane temperature rise of our planet

The insane temperature rise of our planet

Climate change is an issue that is not yet capturing the public opinion as it should do. One of the reasons is that the year-be-year temperature variations, at global scale, are much smaller than day-by-day variations at local scale, or seasonal variations at global or local scale. However, there is a certain parallelism between the body temperature of a person and the climate. If one records its body temperature every minute of a day, he will discover some daily variations, which could vary little less than 1 °C. Also, different persons can have different mean body temperatures, with values spanned over 1 °C or sligthly more, depending on each personal condition. An athlete immediately after a competition, or a normal person after a stressing exercise, can have a body temperature even 1°c or more superior to its normal mean. Well, these normal variations represent the “weather” of the person, and do not indicate necessarily the presence of a pathology.

However, if the temperature of a certain person start rising, more or less regularly, in the time, this variation represents a sort of “climate” of the person, with is changing, and may be a symptom of something not necessarily good for the health of the person. This is true even if such “climate” variation could be smaller than those that we have previously called “weather” variations. The scientific problem is thus to distinguish normal variations from abnormal variations, differentiating the scales. While the communication problem is how to inform in a correct but clear way the people about such dynamics.

We have now the fortune of having available more than one century of meteorological observations, carried out in several meteorological stations displaced in various places in the Earth. Several climatic centers have collected a subset of these data and have performed some analyses on such data, in order to exclude anomalous trends or data. And have calculated an estimate of the global mean temperature. Since the choice of stations and the treatment of data has been different from centre to centre, there are some differences among the datasets, but the emerging signal is univoque and incontestable: global mean temperature is increasing.

Furthermore, several climatic models (that, more properly, are now called Earth System Models) have been run by different teams to simulate the future climate of the Earth. Despite each individual model tends to give a particular answer, the current method to consider such kind of projections is to consider the ensemble of the results of a wide set of models. This has been performed, for instance, during the experiment CMIP5, whose preliminary results have constituted the core of the findings of the last IPCC report.

With Stefano Caserini, coordinator of Italian blog climalteranti.it, we have had the idea of combining the two informations, data and models, in a visual way. We have chosen as dataset the GISS and as model the CMIP5 ensembles, by selecting three different scenarios adopted: the RCP 2.6, the RCP 4.5, and the most extreme RCP 8.5, respectively corresponding to low, medium, and high emissions. In particular, RCP 8.5 scenario outlines what we would expect if the emissions will continue to change as they did until now (i.e. with a continuous increment).

Monthly climate change - GISS + RCP 8.5

Evolution of monthly mean temperature anomalies from 1880 to 2100, referred to the period 1880-1909. the observations relative to the period January 1880 – April 2016 are extraxted from dataset GISS, while the simulation data, relative to the period 2017-2100, have been gathered from the ensemble values of experiment CMIP5, in this case selecting the extreme high-emissions scenario RCP 8.5.

This is instead the case of the milder scenario RCP 2.6:

GISS + RCP 2.6

Evolution of monthly mean temperature anomalies from 1880 to 2100, referred to the period 1880-1909. the observations relative to the period January 1880 – April 2016 are extraxted from dataset GISS, while the simulation data, relative to the period 2017-2100, have been gathered from the ensemble values of experiment CMIP5, in this case selecting the low-emissions scenario RCP 2.6.

while this is the animation of the intermediate scenario RCP 4.5:

GISS + RCP 4.5

Evolution of monthly mean temperature anomalies from 1880 to 2100, referred to the period 1880-1909. the observations relative to the period January 1880 – April 2016 are extraxted from dataset GISS, while the simulation data, relative to the period 2017-2100, have been gathered from the ensemble values of experiment CMIP5, in this case selecting one of the intermediate scenarios, i.e. the medium-emissions RCP 4.5 .

Model simulations data are available in the period 1860-2100, while GISS observations refer to the period 1880-2016 (last datum is April). I have merged those two datasets by evaluating in each case the respectively anomaly in the common period 1880-1909 (a 30-year period, as usually it is done in climate analyses).

I have visualized the result with two different methods. I have used the spiral method of monthly anomalies, originally developed by Ed Hawkins for HadCRUT data, and I have considered the linear plot of montly anomalies, as done by myself in a recent post with HadCRUT data.

The first method is discussed in detail in this post of climalteranti.it, thus here I will describe the second, adding some short general considerations (short because I believe that these plots can talk by themselves).

These are, in my opinion, two different but impactive ways to visualize the climate change which is going on. The animations start from 1880 and, month by month, show the temperature variations up to April 2016. It is evident the initial cooling in the first decade of 1900, the warming between 1920 and 1930, the stationariety in the decade of the WWII, another weak warming immediately after, then a stasis between 1960 and 1970, and then rapid increase of warming rate since 1980, with last fifteen years able to update at least one montly record almost every year. Until the anomalous period of last nine months, which places completely out of the above range.

Future climate simulations by CMIP5 scenarios show a continuous warming, almost similar for all three scenarios up to 2030, then rapidly differentiating. Note that warming rate of models is more regular, due to the fact that these data represent an ensemble and are not just the output of a single model. The anomalous warmest records established from January to April 2016 seems to be updated around 2025-2030, when those values would become the regular climate. Then, after 2030, different scenarios start to differentiate from each other, with just the common result to show a larger anomaly in winter. At the end of this century, even in the low emissions scenario (RCP 2.6), a season like the last one will be regarded as a cool period. But, if we look at the most extreme scenario (RCP 8.5, corresponding to high emissions), it will be regarded as a sort of mini-ice age…

The scenarios begin to differentiate from about 2030… there is still a few time for trying to make occurring the mild scenario RCP 2.6 instead of the extreme RCP 8.5 one… not too much time, because greenhouse gases increases inexorably, and consequent global warming too.

We can choose… we must choose!

La temperatura malata del nostro pianeta

La temperatura malata del nostro pianeta

Il cambiamento climatico è una tematica che non cattura ancora l’opinione pubblica come dovrebbe. Una ragione è che le fluttuazioni termiche annue, a scala globale, sono molto più piccole delle variazioni diurne a piccoal scala, o di quelle stagionali a scala locale o globale. Tuttavia, si può notare un certo parallelismo tra la temperatura corporea di una persona e il clima. Se uno monitorasse la propria temperatura corporea in ogni minuto del giorno, noterebbe alcune variazioni diurne di poco meno di 1 °C. Inoltre, persone diverse possono avere temperature corporee diverse, anche in questo caso con variazioni di 1 °C o più, anche in funzione delle proprie condizioni personali. Un atleta, immediatamente dopo una gara, o una persona normale dopo un esercizio stressante, possono avere una temperatura corporea superiore anche di 1 °C rispetto alla norma. Bene, queste variazioni normali rappresentano il “tempo meteorologico” di una persona, e non indicano necessariamente la presenza di qualche malattia.

Tuttavia, se la temperatura di qualcuno inizia ad aumentare, più o meno regolarmente, nel tempo, questa variazione rappresenta una sorta di “clima” di una persona, che sta cambiando, e può essere il sintomo di qualcosa non necessariamente positivo per la salute della persona. Questo è vero anche se queste variazioni “climatiche” sono inferiori a quelle che in precedenza abbiamo chiamato variazioni del “tempo meteorologico”. Il problema scientifico è quindi distinguere le variazioni normali da quelle anormali, differenziandone le scale. Mentre il problema comunicativo è come informare l’opinione pubblica, in modo corretto ma comprensibile, riguardo a queste dinamiche.

Abbiamo la fortuna di avere a disposizione oltre un secolo di osservazioni meteorologiche, eseguite in diverse stazioni dislocate in varie località della Terra. Molti centi climatici hanno raccolto dei sottoinsiemi di questi dati e li hanno analizati, in maniera da eliminare i trend o i dati anomali. E hanno calcolato una stima della temperatura media globale. Poiché la scelta delle stazioni ed il trattamento dei dati è stato differente da centro a centro, ci sono alcune differenze tra i vari dataset, anche se il segnale che emerge è abbastanza univoco e incontestabile: la temperatura media globale sta aumentando.

Inoltre, diversi modelli climatici (ora si chiamano più propriamente Earth System Models, cioè modelli del sistema terrestre) sono stati fatti girare da vari gruppi di ricerca per simulare il clima terrestre futuro. Anche se ogni modello tende a fornire una risposta particolare, oggi si preferisce guardare a questo tipo di proiezioni considerando l’insieme de irisultati di un ampio gruppo di modelli. Questo è stato fatto, ad esempio, nel corso dell’esperimento CMIP5, i cui risultati preliminari hanno costituito il nucleo delle affermazioni riportate sull’ultimo rapporto IPCC.

Con Stefano Caserini, coordinatore di climalteranti.it, abbiamo avuto l’idea di combinare le due informazioni, dati e proiezioni modellistiche, in modo visuale. Abbiamo scelto come dataset quello del GISS, e come dati modellistici gli insiemi dell’esperimento CMIP5, selezionando tre diversi scenari: RCP 2.6, RCP 4.5 e il più estremo RCP 8.5, corrispondenti rispettivamente ad emissioni basse, medie e alte. In particolare, lo scenario RCP 8.5 corrisponde a quello che ci si aspetteremmo che succedesse nel caso in cui le emissioni proseguissero a variare come hanno fatto finora (cioè con un continuo incremento):

Monthly climate change - GISS + RCP 8.5

Evolution of monthly mean temperature anomalies from 1880 to 2100, referred to the period 1880-1909. the observations relative to the period January 1880 – April 2016 are extraxted from dataset GISS, while the simulation data, relative to the period 2017-2100, have been gathered from the ensemble values of experiment CMIP5, in this case selecting the extreme high-emissions scenario RCP 8.5.

Qui vediamo invece la situazione che ci aspettiamo secondo lo scenario “migliore”: RCP 2.6:

Monthly climate change - GISS + RCP 2.6

Evolution of monthly mean temperature anomalies from 1880 to 2100, referred to the period 1880-1909. the observations relative to the period January 1880 – April 2016 are extraxted from dataset GISS, while the simulation data, relative to the period 2017-2100, have been gathered from the ensemble values of experiment CMIP5, in this case selecting the low-emissions scenario RCP 2.6.

mentre qui è presentato qullo intermedio RCP 4.5:

Monthly climate change - GISS + RCP 4.5

Evolution of monthly mean temperature anomalies from 1880 to 2100, referred to the period 1880-1909. the observations relative to the period January 1880 – April 2016 are extraxted from dataset GISS, while the simulation data, relative to the period 2017-2100, have been gathered from the ensemble values of experiment CMIP5, in this case selecting one of the intermediate scenarios, i.e. the medium-emissions RCP 4.5 .

Le simulazioni modellistiche sono disponibili nel periodo 1860-2100, mentre le osservazioni GISS si riferiscono al periodo 1880-2016 (l’ultimo dato è quello di aprile). Ho integrato i due dataset calcolando per ognuno la rispettiva anomalia (differenza rispetto alla media) nel periodo comune 1880-1909 (un trentennio, come di solito si fa nelle analisi climatiche).

La visualizzazione del risultato l’ho fatta in due modi diversi. Ho usato il metodo a spirale delle anomalie mensili, sviluppato orinariamente da Ed Hawkins per i dati HadCRUT, ed ho anche mostrato un grafico lineare delle anomalie mensili, come avevo fatto in un post recente per visualizzare i dati HadCRUT. Il primo dei due metodi è visualizzato in dettaglio in questo post su climalteranti.it, per cui qui di seguito descriverò il secondo e farò alcune brevi considerazioni generali (brevi perché ritengo che i grafici parlino da soli).

Si tratta di due metodi diversi ma efficaci per visualizzare il cambiamento climatico in corso e quello che ci attende. Le animazioni iniziano dal 1880 e, mese per mese, mostrano le variazioni di temperatura fino ad aprile 2016. Si vede bene il raffreddamento nel primo decennio del 1900, il riscaldamento tra il 1920 e il 1930, la stazionarietà nel decennio della seconda guerra mondiale, il successivo piccolo riscaldamento, la nuova stasi tra il 1960 ed il 1970, e poi il rapido incremento del rateo di riscaldamento a partire dal 1980, con gli ultimi quindici anni in grado di aggiornare almeno un record mensile praticamente ogni anno. Fino ad arrivare al periodo anomalo degli

ultimi nove mesi, che si colloca totalmente al di fuori dal range dei valori precedenti.

Le simulazioni climatiche future degli scenari CMIP5 mostrano un continuo riscaldamento, praticamente analogo per i tre scenari fino al 2030, dopodiche gli scenari si differenziano nettamente tra loro. Notiamo anche che il rateo di riscaldamento fornito dai modelli è più regolare, grazie al fatto che questi dati sono rappresentativi di un insieme e non il risultato di un modello singolo. I valori anomali registrati nel quadrimentre gennaio-aprile 2016 sembrano rientrare nelle medie intorno al 2025-2030, quando saranno rappresentativi del “clima normale” di quegli anni.

Dopo il 2030, come si diceva, gli scenari si differenziano rapidamente, con l’unico risultato comune di un riscaldamento più sensibile d’inverno. A fine secolo, anche secondo lo scenario di basse emissioni (RCP 2.6), una stagione come l’ultima trascorsa apparirà come un periodo freddo. Ma, se si guarda lo scenario più estremo (RCP 8.5, che corrisponde alle emissioni alte), apparirà quasi come una sorta di mini-era glaciale…

Gli scenari iniziano a differenziarsi intorno al 2030… c’è ancora un briciolo di tempo per cercare di far verificare lo scenario sopportabile RCP 2.6 invece di quello estremo RCP 8.5… non tanto tempo, perchè i gas serra aumentano inesorabilmente, e il conseguente riscaldamento globale anche.

Possiamo scegliere… dobbiamo scegliere!

Global temperature change, month by month

Global temperature change, month by month

Recently, several authors attempted to visualize the exceptionality of the global mean temperatures recorded in last months. Without pretending to be exhaustive, I would mention the very impressive spiralling of Ed Hawkins, or also the animation of monthly temperatures with annual records by Tom Randall & Blacki Migliozzi. I think that it is important to stress about the rapidity and intensity of actual global warming, underlining the word GLOBAL (eventual anomalies of few months in small areas of the planet do not have nothing to do with global warming!).

The following animation is my modest contribution. Starting dataset is still from the CRU, and in particular the dataset HadCRUT4 (filled-in by Cowtan and Way) on climexp website. Such data are already anomalies, but I have performed an additional montly detrending by substracting, month by month, the average of the period 1850-1879.

The animation updates, year by year, the coldest and warmer months.

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Sulle calorie, sull’energia e sul risparmio energetico

Sulle calorie, sull’energia e sul risparmio energetico

Oggi il mio post cambia un po’ discorso rispetto alla tematica del blog. Infatti parlerò di calorie. Traggo ispirazione dal fatto che, nell’università coreana in cui mi trovo in questo momento (la Ewha Womans University – rimando chi volesse approfondire il motivo della presenza di scuole femminili in Corea a questo mio articolo di qualche tempo fa), hanno tentato di invogliare la gente a far le scale (invece dell’ascensore – ma l’iniziativa non pare riscuotere molto successo…) appiccicando sugli scalini l’indicazione delle calorie consumate ogni due gradini, nonché dei secondi di vita risparmiati. Apparentemente si perdono 0,3 calorie ogni due gradini saliti, o meglio 0,3 Cal, che in realtà sono le grandi calorie, quelle usate in scienza della nutrizione, che comunemente si chiamano calorie. Il numero torna con quanto viene indicato su alcuni siti popolari in cui si parla di calorie e nutrizione, come ad esempio questo sito, dove si dice che salire le scale richiede circa 8÷11 calorie al minuto. Beh, nell’ipotesi, non così campata per aria, di salire un gradino al secondo, questo significa un consumo calorico di 0,13÷0,18 calorie al gradino, numero che è in linea con l’indicazione sui gradini dell’università Ewha. Ma è un numero che, in realtà, non ci dice molto, di per sé. Sembra soltanto molto piccolo, e forse è per questo motivo che “non tira”. Ma è davvero piccolo?

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Fig. 1 – dettaglio di una rampa di scale dell’istituto che ospita il Dipartimento di Atmospheric Sciences and Engineering presso la Ewha Womans University, Seoul, Corea.

Proviamo a fare alcuni “conti della serva”. L’altezza media di un gradino varia tra 10 e 15 cm. Se una persona di 70 kg sale verticalmente di un metro, deve spendere energia per vincere la forza di gravità. Tale energia equivale all’energia potenziale gravitazionale, ed è data da E=mgh dove m è la massa della persona (70 kg, abbiamo detto), g l’accelerazione di gravità (9,81 m s-2) e h lo spostamento in verticale (diciamo 10 cm, ovvero 0,1 m). Si ottiene E=68,67 J. E siccome 1 J = 0,239 cal = 2,39 10-4 Cal, questo significa circa 0,016 Cal a gradino. Cioé circa un decimo rispetto al valore indicato… ma questa è solo l’energia spesa per salire… l’energia spesa da un essere umano non si limita alla sola energia contro la forza di gravità. Il dispendio energetico complessivo, stando in piedi inattivi, è quantificato in 1,0 Cal/min (ovvero 0,016 Cal/s) mentre, se si cammina, tale dispendio è circa tre volte maggiore (2,5÷3,5 Cal/min camminando in piano a 4 km/h, pari a circa 0,042÷0,058 Cal/s). Pertanto, se si considera che una persona salga un gradino al secondo, ecco che al lavoro fisico fatto contro la gravità vanno già sommati il consumo di una persona inattiva e il consumo nel camminare in piano (camminare in salita equivale a camminare in piano più lo spostamento verticale), ovvero si arriva in media a circa 0,08 Cal al gradino, che è circa metà del valore indicato. Poi, naturalmente, ci sono altri aspetti da considerare, ma intanto vediamo che l’ordine di grandezza del dato pare sensato.

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Fig. 2 – Articolo “Il destino del grasso” pubblicato nella sezione “Pentole e provette” del numero di Marzo 2016 de Le Scienze.

Vediamo di approfondire ancor più il discorso: in questo, prendo ispirazione anche dal magistrale articolo di Dario Bressanini uscito sul penultimo numero de Le Scienze, e dai consumi riportati su quest’altro sito, che è molto ricco di spunti. Qui il consumo energetico richiesto per salire le scale è quantificato in 12,8 cal/min, a cui viene aggiunto il dato di 6 cal/min per la discesa dalle scale. Tali dati sono riferiti ad una persona di 70 kg, e – sempre nell’ipotesi di salire o scendere un gradino al secondo, possono rispettivamente tradursi in 0,21 e 0,10 Cal per scalino salito/sceso. Essi risultano un po’ maggiori rispetto ai dati appiccicati agli scalini dell’università Ewha, ma occorre notare che essi sono riferiti ad una persona con normopeso di 70 kg, mentre presumibilmente le studentesse dell’università della Ewha sono più vicine ai 50 kg: in tal caso le cifre cambiano rispettivamente in 9,2 Cal/min per salire le scale e 4,3 Cal/min per scenderle, pari rispettivamente a 0,15 e 0,07 Cal per scalino, e il primo dei due valori è esattamente il valore riportato sugli scalini.

Sono valori piccoli? Effettivamente lo sembrano… ma in realtà non è così! Infatti, lo stesso sito permette il paragone con molte altre attività fisiche, e si può scoprire che, grossolanamente, il rateo di consumo energetico nel salire le scale è in realtà ragguardevole e del tutto paragonabile a quello relativo ad una partita di calcio o di rugby, nell’unità di tempo: salire le scale è infatti un’attività energeticamente molto dispendiosa, solo che, ovviamente, non è pensabile di farlo per la durata di un’intera partita di calcio: 90 minuti…

In ogni caso, i numeri di cui sopra possono permettere una rapida conversione dell’energia in gradini di scale da fare, o volendo in piani, se si ipotizza che un piano sia composto da trenta gradini da 10 cm. E, quindi, può essere interessante paragonare tali valori a quelli delle riserve energetiche immagazzinate nel nostro corpo, o a quelli degli alimenti che mangiamo. Perché esprimere le calorie in gradini da salire ci può aiutare a quantificare.

Il cibo italiano è notoriamente ricco di carboidrati. Ebbene, 1 g di carboidrati equivale a 3,8 Cal. Quindi, la razione di 60 g di pasta (senza sugo) da sola contiene un minimo di 228 Cal, ed equivale a 1550 gradini da salire (per un individuo di 50 kg), o 51 piani. In realtà, poiché poi bisogna pure scendere, si può usare il dato di 0,15+0,07=0,22 Cal/gradino, comprensivo di salita e discesa, e l’equivalenza sarebbe con soli 1036 gradini, ovvero 34 piani. Naturalmente un individuo di 70 kg consuma di più e pertanto potrebbe permettersi di salire e scendere soltanto per 735 gradini, equivalenti a 25 piani.

Questo giochino si può ripetere abbastanza facilmente per diversi alimenti, e si ottiene la tabella in allegato, nella quale ho riportato alcuni alimenti di uso comune prendendo i dati relativi all’apporto calorico da questo sito. Vorrei soltanto sottolineare che non sto demonizzando il cibo di per sé: ogni persona necessita di un apporto calorico adeguato durante la giornata, che in genere viene quantificato tra le 2000 e le 2500 Cal, a seconda del sesso e dell’attività fisica, e quando tali valori non vengono raggiunti in modo sistematico e prolungato si va incontro alla denutrizione. Il mio scopo è far capire il valore calorico degli alimenti. E far capire che, se le calorie ingurgitate eccedono sistematicamente le soglie (“che sarà mai qualche caloria in più…“), il nostro corpo le accumula producendo lipidi cioé grassi, al rateo di 9 Cal per 1 g. Se uno accumula 1 kg, ad esempio, poi per smaltirlo, dovrà consumare 9000 Cal. Ovvero salire 60000 scalini, ovvero 2000 piani.

La tabella seguente riporta le equivalenze tra calorie, gradini e piani, nell’ipotesi di salire un gradino al secondo e che un piano contenga 30 gradini, per un uomo medio di 70 kg e una donna media di 50 kg, che definirei quindi in gran forma. Ho inserito alcuni alimenti di uso comune, e altri che rappresentano degli sfizi…

tabella

Tabella 1 – Contenuto calorico di porzioni standard di cibo, rapportate al numero di gradini da salire e scendere da parte di un individuo medio di 50 e 70 kg, e/o di piani.

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Fig. 3 – Per smaltire le calorie di un panino come questo, occorre salire e scendere scale per l’equivalente di un centinaio di piani!

Che dire? Diciamo che alcuni sfizi “costano” molto, in termini di calorie. Non vuol dire che non ce li si può permettere, ma occorre esserne consapevoli in modo da poterli compensare riducendo le calorie nel resto della giornata o nel giorno successivo.

Ora, uno si potrebbe chiedere cosa c’entri tutto questo discorso sulle calorie e sui contenuti energetici del cibo con il clima. Il motivo è presto detto.

gelato

Fig. 4 – Immagine di un succulento e accattivante gelato sormontato da abbondante panna montata.

Da un lato, il nostro corpo richiede un determinato contenuto calorico giornaliero; ingurgitare più calorie del dovuto può magari appagare i sensi (a chi i sensi non andrebbero in subbuglio guardando – ad esempio – un bel gelato sormontato dalla panna montata, come quello in figura 4?), ma ha come risultato che, se l’operazione è ripetuta spesso, si ingrassa e conseguentemente si danneggia la propria salute; inoltre si richiede un maggiore (e inutile) quantitativo di cibo dall’ambiente, per produrre il quale serve un maggiore apporto energetico che, attualmente, in gran parte richiede l’uso dei combustibili fossili, e quindi produce gas serra. Infine, la tendenza all’obesità è poi collegata all’insorgenza di diverse malattie, che generalmente si manifestano più avanti negli anni, ma con un’età media della popolazione che ormai ha superato gli 80 anni diventa poi inevitabile doversi scontrare, prima o poi, con qualche patologia che rischia di diventare invalidante. Nel 1988 negli USA uscì il musical Hairspray, noto in Italia come “Grasso è bello“, poi trasformato in film ed interpretato, tra gli altri, da John Travolta e Michelle Pfeiffer. Beh, il film è certo divertente, ma il messaggio è fuorviante e sbagliato. Grasso potrà anche essere bello, de gustibus, ma sicuramente non fa bene né a se stessi, né all’ambiente. Limitare la nutrizione al quantitativo corretto è dunque una maniera salutare e magari indiretta ma molto utile anche per limitare le emissioni di gas serra, e quindi anche il cambiamento climatico in corso. Questo discorso vale in generale, e vale anche analizzando in particolare il costo energetico di produzione del cibo: non voglio qui parlare nel dettaglio di questo argomento, ma è noto, ad esempio, che la carne bovina ha un altissimo costo produttivo in termini di emissioni, ed un suo consumo eccessivo danneggia la salute in vari modi.

Hairspray

Fig. 5 – La locandina del film Hairspray.

Dall’altro lato, svolgere quitidianamente attività fisica aiuta la salute del nostro corpo e, di nuovo, contribuisce a limitare il dispendio energetico. Ad esempio, si pensi, in un palazzo di pochi piani, all’ipotesi di salire e scendere i piani a piedi usando le scale rispetto ad utilizzare l’ascensore. Da un lato ci sono i benefici sulla salute: l’attività fisica quotidiana richiesta per il nostro benessere, la diminuzione del rischio di mortalità durante la salita, il consumo energetico, la maggiore forma fisica e capacità aerobica, la perdita di peso, il potenziamento muscolare, il miglioramento della quantità di colesterolo “buono” presente nel sangue, solo per citare i più comuni. Dall’altro, uno può farsi un’idea del consumo energetico di un ascensore leggendosi questo interessante e corposo documento, in cui sono prese in considerazione diverse tipologie di ascensori, e dove si può notare come una buona parte del consumo sarebbe abbattibile con l’installazione di ascensori di nuova concezione.

Riassumendo: fare attenzione a ciò che si mangia ed all’apporto calorico del cibo, e fare attività fisica ci fa rimanere in salute e ci permette anche di limitare (un po’) le emissioni di gas serra che alterano il nostro clima. Perché dunque non farlo?