L’ intelligence ambientale al servizio della climate security

“La marine hollandaise est à nous!”. Questo il testo del messaggio che il Generale dell’esercito napoleonico,. Charles Pichegru, inviò a Parigi il 23 gennaio 1795, quando il Capitano Louis Joseph Lahure, al comando di un drappello di Ussari e quattro piccoli cannoni con proiettili da 6 libbre, catturò 14 navi della flotta olandese, 850 cannoni ed un bastimento inglese, tutte intrappolate dal ghiaccio a Den Helder, porto a Nord di Amsterdam, Figura 1.
 

Figura 1 Uno Squadrone dell’Ottavo Ussari si impadronisce della flotta olandese.
Dipinto di R.Desvarreux Musèe de l’Empèri (Salon de provence)


Un’ impresa così eroica quanto unica, fu portata a termine grazie al contributo di un evento meteorologico, i cui effetti furono persistenti anomalie negative di temperature al suolo, che si protrasse sui mari olandesi per l’intero inverno 1794/1795, come illustrato in Figura 2 dove sono riportate le temperatura medie mensili dal 1790 al 1800 : fenomeno inquadrato in ciò che i climatologi chiamano la piccola era glaciale
 


Figura 2 Temperature medie mensili registrate durante la campagna napoleonica d’Olanda,(fonte KNMI)


Con questo termine si intende un periodo della storia del pianeta, convenzionalmente indicato dal XVI fino alla metà del XIX secolo, in cui si registrò un’ espansione dei ghiacciai marini e terrestri nell’emisfero boreale.[3]; le conseguenti condizioni climatiche particolarmente rigidi colpirono l’Europa, in cui i limiti delle acque artiche raggiunsero le coste della Scozia settentrionale. Le spiegazioni di questo evento, non ancora sufficientemente chiarite, variano dal fattore astronomico, dovuto alla contemporanea bassa attività solare nota come minimo di Maunder, ad un cambiamento della circolazione generale dell’oceano che diminuì improvvisamente l’apporto termico dovuto alla Corrente del Golfo, Figura 3. Tale corrente superficiale, legata alla circolazione termo-salina dell’oceano globale, si compone di un flusso principale, (riquadro in altro a sinistra) che si biforca in due rami secondari; il primo  prosegue verso le latitudini polari,(riquadro in alto a destra), mentre ed il secondo, (riquadro in basso a sinistra), assume un carattere zonale che lambisce le coste francesi. Una possibile spiegazione della piccola era glaciale consiste nell’improvvisa diminuzione del ramo polare,( riquadro in basso a destra) con la conseguente intrusione di acque artiche a latitudini inferiori.
 


Figura 3. Rami principali e secondari della Corrente del Golfo.


Questa introduzione storica è utile per comprendere quanto il fattore climatico possa influenzare l’evoluzione non solo di una guerra, ma in maniera generale, esso, come forzante esterna nella dinamica delle relazioni internazionali, assume il ruolo di moltiplicatore di instabilità nello scenario globale, sia e soprattutto, in quelle regioni con solidità socio-politica marcatamente volatile. A tale scopo. Il seguente lavoro vuole brevemente analizzare in maniera pragmatica il tema della dinamica climatica in modo da sottolinearne l’influenza sullo scenario geopolitico.
Scopo di questo lavoro è quindi considerare il fattore meteorologico come forzante esterna del sistema e la climatologia come informazione strutturata sulla forzante, al fine di pianificare una strategia di sicurezza nazionale; in definitiva elevare lo strumento climatologico a rango di intelligence ambientale o, nell’accezione anglosassone a smart climatology[3],[4].
 

INTELLIGENCE AMBIENTALE
 

Nell’accezione classica la climatologia è sempre stata considerata un’appendice alla descrizione geografica di una certa regione del globo.La raccolta dei dati meteorologici, quali temperatura, visibilità, precipitazioni e vento,  su un arco temporale fissato convenzionalmente nell’ordine di trenta anni dall’organizzazione mondiale per la meteorologia, fornisce un set di valori che caratterizzano in senso statistico il mese o la stagione tipica del luogo. Questa trattazione, teorizzata dal geografo russo Wladimir Koppen (1846-1940) agli inizi del secolo scorso, ha come naturale risultato una classificazione delle regioni del pianeta in così dette zone climatiche con precisi parametri quantitativi di piovosità, temperatura e relativa vegetazione. A tutt’oggi, in molte discipline che richiedono la conoscenza del parametro ambientale, tale visione è cristallizzata in schemi concettuali che vedono nel clima un parametro stazionario nel tempo. Nella Figura 4, è riportato l’ andamento della temperatura minima media  annuale per la  stazione meteorologica di Roma Ciampino nell’arco degli ultimi 40 anni.


 
Figura 4. Limiti della climatologia tradizionale. In viola è riportato l’andamento medio annuale, in blu la media con relativa deviazione standard (tratteggio), in verde il trend, e circoscritte in rosso le oscillazioni termiche interannuali

Come si può evincere dalla figura, la climatologia tradizionale è chiaramente riduttiva dal punto di vista della conoscenza, in quanto fotografa una situazione irreale che, basata su medie di lungo periodo,  maschera dinamiche importanti per la caratterizzazione ambientale del posto; ma è proprio la conoscenza di tali informazioni che è essenziale nel campo militare e, come vedremo, geopolitico. Esempio ne è l’Intelligence Strategica, che agisce in supporto delle strategie politiche e dei piani militari, sviluppandosi attraverso il monitoraggio della situazione internazionale e la verifica di indicatori di allarme quali i fattori ambientali attraverso la branca dell’Intelligence geografico-militare.
L’approccio della climatologia dinamica , considera invece il clima come un sistema dinamico complesso e ne studia gli aspetti evolutivi attraverso modelli matematici. Per comprendere l’utilità e i limiti di questo strumento, è’ importante soffermarsi sul concetto di modello matematico. Quando si elaborano equazioni capaci di cogliere elementi di un fenomeno del mondo reale, si è di fronte alla costruzione di un modello matematico. Nel costruire un modello fisico di qualcosa, (poniamo un aeroplano da studiare in una galleria del vento), la cosa importante è riprodurre tutto nel modo giusto, a parte le dimensioni ed il materiale usato. Nel costruire un modello matematico, l’idea è di riprodurre nel modo corretto il comportamento del sistema. Lo strumento della climatologia moderna permette di estrarre il comportamento, ovvero le configurazioni fondamentali del sistema climatico e di comprenderne i processi che sono alla base del loro sviluppo e della successiva evoluzione. La modellistica matematica consente inoltre di sviluppare metodi di monitoraggio e previsione del clima nei suoi comportamenti globali, che si esplicitano in correlazioni tra centri di azione barica su vasta scala del pianeta, come El Niño-La Niña nel pacifico equatoriale o l’oscillazione del Nord Atlantico nell’emisfero settentrionale. In poche parole questo approccio rende  possibile la comprensione del trend , (la retta riportata in verde nella Figura 4), ed in certi casi la previsione delle oscillazioni (delimitati in verde nella stessa figura). Nel campo militare, il recente uso della climatologia dinamica è stato il presupposto per la nascita di una branca della climatologia che in qualche modo risponde all’esigenza di conoscere con largo anticipo la situazione ambientale della zona d’interesse, o per dirla come il Generale George Patton  “make your plans to fit the circumstances”, pianifica le tue azioni in aderenza alle circostanze. La smart climatology monitorizza e analizza l’evoluzione del clima e ne aggiorna la statistica fornendo supporto ai  modelli operazionali e strumenti all’utente decisionale. A tale scopo si avvale di parametri sensibili e modelli d’impatto al fine di creare sensori di performance dello strumento militare relativamente ad uno specifico intervallo temporale, in formati fruibili all’utente non esperto del campo. Tramite la climatologia dinamica, essa analizza le configurazioni dominanti della variabilità climatica, in particolar modo quelle relativamente predicibili. Tradotto in termini più semplici, questa applicazione operativa si concentra fondamentalmente sui picchi di oscillazione che rientrano nella zona delimitata in rosso della Figura 4. Un tipico esempio di applicazione della smart climatology può essere il supporto al decisore sulla scelta di operazioni militari nell’area del Pacifico. In tal caso, una corretta conoscenza e previsione del fenomeno El Nino e del suo opposto La Nina, concorreranno nel lavoro di analisi e pianificazione con due scenari operativi ben definiti in campo ambientale.
Pur se a tutt’ora questo concetto rientra in una filosofia di pensiero principalmente in uso nelle Forze Armate americane, in questo campo Il CNMCA, ha contribuito, a sviluppare metodologie per applicazioni di carattere aeronautico [5] e nel campo della medical intelligence.
La smart climatology  è quindi un eccellente strumento di analisi in campo di pianificazione militare e di intelligence strategica. Il metodo di ricerca diventa però strumento essenziale nel campo della geopolitica per l’analisi degli scenari dovuti ai cambiamenti climatici in quanto consente di identificare chiaramente,  le aree geografiche del pianeta più interessate al cambiamento. In termini geopolitici, l’importanza degli effetti del climate change sulla stabilità globale è ben compresa nelle connessioni presenti nella Risk Interconnection Map , Figura 5, annualmente elaborata dal World Economic Forum [6]. In questo grafo si distinguono 5 rischi fondamentali, di ordine tecnologico, economico,geopolitico, sociale  e naturale, che nella struttura reticolare assumono il ruolo di hubs fortemente interconnessi.


 Figura 5. La Risk Interconnection Map (fonte World Economic Forum 2011)

E’ ferma convinzione dell’autore che un’attenta lettura in chiave geopolitica dei risultati ottenuti dalle simulazioni effettuate nell’ultimo rapporto IPCC 2007, sia tassello essenziale per comprendere i futuri scenari in cui la Nazione sarà coinvolta e probabilmente le Forze Armate saranno chiamate ad operare. E’ inoltre importante sottolineare che tutte le informazioni richieste per tale scopo possono essere ottenute tramite una corretta attività di open source intelligence avvalendosi di fonti aperte ed affidabili.

L’APPLICAZIONE DEL CONCETTO.
In ambito IPCC [7] (Intergovernmental Panel on Climate Change) esistono tre particolari scenari di emissione da sorgente antropica; essi rappresentano tre plausibili simulazioni di introduzione in troposfera  di un certo quantitativo di sostanze potenzialmente reattive nel bilancio radiativo dell’atmosfera: fondamentalmente gas serra come biossido di carbonio, metano ed aerosol. E’ importante sottolineare che gli scenari si basano su un’insieme di assunzioni coerenti ed internamente consistenti, quali sviluppo demografico e socioeconomico associati a scelte di politica energetica e tecnologica. Tutto ciò contribuisce a delineare i seguenti scenari nell’arco di questo secolo:

- scenario A1B, in cui la quantità di emissione resta stabile ai livelli attuali. Rappresenta un mondo a rapido sviluppo economico, con picco demografico raggiunto a metà di questo secolo ed immediata introduzione di tecnologie energetiche alternative ai combustibili fossili;

-  scenario B1, in cui la quantità di emissione raddoppia. Rappresenta una società demograficamente simile a quella dello scenario A1B, ma con un bilanciamento tra politiche energetiche tradizionali e tecnologie non inquinanti;
-    scenario A2 in cui l’emissione di gas serra quadruplica. Descrive un mondo socialmente eterogeneo con alto tasso di crescita demografica, basso sviluppo economico e nessuno sviluppo di tecnologie energetiche alternative.

Quanto sopra delinea quindi l’immagine del mondo alla fine di questo secolo come risultato delle opzioni di politica energetica che gli stati sono attualmente chiamati a scegliere, in uno spettro decisionale che comprende la totale inerzia, (scenario A2), fino ad una volontà di cambiamento radicale, (scenario A1B). In una prospettiva di analisi geopolitica, i parametri meteorologici che meglio rappresentano le condizioni ambientali di qualsiasi parte del mondo sono certamente la temperatura e la quantità di precipitazioni; la conoscenza di essi è essenziale per trarre conclusioni sulla vivibilità e sulla fertilità agricola del terreno, fattori utili in un’analisi demografica, economica e dei flussi migratori nelle popolazioni. Nello spirito della smart climatology al fine di identificare una mappa di vulnerabilità ambientale dovuta al global change, l’approccio pragmatico di questo elaborato è quello di identificare in maniera utile e leggibile al decisore l’esistenza o meno di zone del mondo più sensibili al cambiamento climatico a prescindere dagli scenari sopra elencati, ovvero focalizzare l’attenzione su quelle aree del mondo che quasi certamente in tutti gli scenari subiranno una sensibile variazione climatica rispetto alla situazione attuale. A questo scopo l’approccio adottato in armonia con il pensiero della smart climatology, è quello della costruzione di un indice di cambiamento climatico regionale [8], (da ora in seguito indicato con la sigla ICCR), relativo al periodo di simulazione 2080-2099 e definito come somma ponderata di quattro variabili :
-    scostamento della temperatura media stagionale superficiale di una regione rispetto alla temperatura superficiale globale;
-    scostamento della quantità di precipitazione stagionale cumulata di una regione rispetto alla precipitazione cumulata totale;
-    parametro regionale di variabilità interannuale di temperatura superficiale;
-    parametro regionale di variabilità interannuale di precipitazione cumulata.
Le prime due variabili rappresentano il così detto “fattore di amplificazione regionale” che identifica le aree di maggior vulnerabilità rispetto alla media mondiale in funzione della variazione di temperatura e delle precipitazioni. La seconda coppia reca essenzialmente informazione sulla variabilità degli eventi interannuali rispetto all’attuale variabilità, riferita al periodo 1960-1979, periodo affetto in maniera minima dal riscaldamento globale. In altre parole, sempre facendo riferimento alla Figura 4, la prima coppia di valori ci indica quanto una certa area del mondo si discosti dalla media del cambiamento, (retta blu in figura), la seconda coppia ci dà l’idea sull’esistenza o meno di regolari oscillazioni interannuali e della loro ampiezza, (zone circoscritte in rosso). Una diminuzione statistica delle oscillazioni starebbe a significare ad esempio un aumento della probabilità di avere più estati calde nell’arco di un futuro ventennio rispetto a quelle dei venti anni di riferimento. L’informazione utile di questo indice è che esso è stato calcolato tramite simulazioni matematiche su 20 modelli diversi e mediato su tutti gli scenari precedentemente introdotti. La rappresentazione grafica dell’ICCR è data in Figura 6.


 
Figura 6: Hot spots. Le aree rosse rappresentano il valore dell’ICCR, (in inglese RCCI), riferite alla decade 2080-2099, mediato su gli scenari A1B, A2 e B2. I rettangoli con le relative sigle rappresentano le aree geografiche. fonte: Prof. Filippo Giorgi  (Centro Internazionale di Fisica Teorica, Trieste)


L’immediatezza della figura è data dalle macchie rosse, le hot spot, che in funzione della grandezza definiscono le aree più vulnerabili. L’informazione, chiara, fruibile e stabile rispetto a più elaborazioni e diversi scenari di emissione, diventa per l’analista non esperto del settore clima molto più semplice da interpretare. La trasformazione dell’ICCR in indicatore di vulnerabilità ambientale è un tipico esempio di applicazione di smart climatology in intelligence strategica. E’ importante sottolineare che in questo campo si può fruire a costo minimo dei risultati di un lavoro in ambito puramente scientifico, e quindi con scopi diversi dall’analisi geopolitica, per obiettivi  di natura applicativa nel campo dell’analisi strategica. L’autore auspica che una critica lettura del presente elaborato, basato esclusivamente su fonti aperte e quindi rintracciabili, possa aprire il dibattito sul tema con altre realtà del compartimento dell’intelligence strategica nazionale al fine di sensibilizzare, al pari di altre nazioni occidentali, il settore ad analizzare in maniera più completa ciò che il rapporto 2008 dell’organo per la sicurezza nazionale inglese ha classificato come essere “potenzialmente una grande sfida per la sicurezza alla stabilità globale e di conseguenza alla sicurezza nazionale.


LA SITUAZIONE MAGHREBINA DAL PUNTO DI VISTA DELL’ANALISI AMBIENTALE


Le recenti rivolte in Maghreb, possono essere state influenzate in parte dalla dinamica del clima?  Gli eventi che hanno scosso l’area dei paesi sulla sponda africana del Mediterraneo hanno rivelato essenzialmente due aspetti degni di riflessione. In primo luogo una rapida evoluzione dei processi di rivolta contro le istituzioni governative che si è diffusa a cascata su un’area geografica particolarmente estesa, fenomeno tipico della  transizione di fase nella dinamica dei sistemi complessi [9]. In secondo luogo la sensazione di una relativa fragilità delle attuali tecniche di analisi geopolitica che apre la discussione sul concetto di “orizzonte di predicibilità” per le dinamiche sociali. Ciò che si vuole riportare in questa sede è una semplice analisi a posteriore delle probabili concause che hanno portato alla destabilizzazione dell’intera area mediterranea.
Il report climatico globale per l’anno 2010 a cura del National Climatic data Center ha posto in evidenza come primo dei top ten global Weather/Climate events un’anomalia positiva di temperatura la cui persistenza ha dato origine ad un fenomeno di heat wave su larga scala occorsa sulle regioni euroasiatiche durante l’estate Il fenomeno è stato particolarmente intenso sull’area compresa tra la Federazione Russa, Ucraina e Kazakhistan, come illustrato in Figura 7, dove le anomalie si riferiscono allo standard climatologico 1961-90


 
Figura 7. Anomalie di temperature registrate sul continente eurasiatico per il mese di giugno 2010 (rif. Clino 61-90)


In questo scenario, numerosi incendi si sono sviluppati su ampie zone di coltivazione di grano, la cui produzione è scesa (rispetto al 2009), rispettivamente del 32.74% per la Fed.Russa, 19.38% per l’Ucraina e 43.12% per il Kazhakistan. E’ d’obbligo inoltre  ricordare che tali stati sono annoverati tra i primi 10 paesi al mondo esportatori di grano [11], come riportato dal Dipartimento dell’Agricoltura degli Stati Uniti. A tale evento è susseguito un aumento del costo del grano sul mercato globale, visibile nel grafico di seguito riportato in Figura 8, il cui spike, dal 1980 è secondo soltanto al  prezzo registratosi sul mercato durante la crisi finanziaria globale del 2007-2008.


 
Figura 8. Andamento del prezzo del grano per tonnellata metrica(fonte International Monetary Fund http://www.imf.org/external/np/res/commod/index.asp)


Per tornare alla questione del Maghreb è significativo osservare che tra i primi venti paesi importatori di grano risultano l’Egitto (al primo posto), l’Algeria (al terzo posto), lo Yemen,il Marocco, la Tunisia e la Libia. Un’analisi combinata, dell’indice di democrazia, annualmente compilato dall’Economist Intelligence Unit  e del Prodotto interno Lordo (CIA World factbook 2010) pone quest’area del mondo nella zona di regimi autoritari con forti attriti sociali. Un’ altra informazione interessante è l’alta densità di popolazione giovane di questi paesi, insieme al crescente uso di internet come mezzo di comunicazione. L’utilizzo di internet è inoltre facilmente attribuibile alla popolazione più giovane, che in linea con i paesi occidentali usa questo strumento come fonte primaria di comunicazione nelle social networks , come Twitter e Facebook, strumenti comuni a  tutta la zona di nostro interesse.
I fatti finora elencati possono essere combinati alla luce della dinamica di un sistema complesso, simile a quello esposto in Figura 5. Considerando uno Stato, come una rete complessa di strutture interconnesse con pochi nodi centralizzati, a causa dei regimi totalitari al potere,il sistema, sottoposto a forzanti  di tipo economico, dovuti in questo caso all’aumento del prezzo del pane, (le prime rivolte sono infatti avvenute in Tunisia all’inizio di gennaio, è risultato compromesso nella sua stabilità  dalla rete di social networks interne al paese che hanno diffuso il contagio del malessere della popolazione provocando una transizione di fase dell’intera rete. Inoltre la La transnazionalità delle social networks ha provocato una reazione simile in tutti i paesi dell’area aventi la stessa struttura di controllo politico, economico e sociale del sistema. Si noti che la Libia è il paese a più bassa penetrazione dello strumento internet nell’area
E’ utile a questo punto ricordare che una sollecitazione esterna al sistema è stata dovuta alla condizione di criticità climatica prodottasi nel continente eurasiatico durante l’estate 2010.
Sebbene l’analisi effettuata è sicuramente lacunosa e priva di una informazione dettagliata della situazione preesistente alla crisi, non si può quindi negare che l’intelligence ambientale non sia un fattore di analisi trascurabile nel contesto geopolitico attuale.
 

T.Col. Vinicio PELINO

Questo articolo è stato pubblicato  su "Rivista Marittima"  Giugno 2011 - Anno CXLIIV  


BIBLIOGRAFIA
[1] E. Durschmied. Il Generale Inverno. PIEMME 2001
[2] per un’analisi storica dell’evento si consulti il sito http://www.amicale-8-hussards.com/texel.htm
[3] T.Mann, Little Ice Age. In Encyclopedia of Global Environmental Change. Wiley&Sons 2002, (articolo disponibile sul sito: http://www.meteo.psu.edu/~mann/shared/articles/littleiceage.pdf)
[3] http://met.nps.edu/smart-climo/reports.php
[4]V.Pelino. Cambiamenti climatici: metodologie pragmatiche di analisi e possibili implicazioni per il futuro scenario geopolitico -ISMA-2009. versione on line su  http://www.ttsecurity.net/cms/wp-content/uploads/2010/05/CNMCA-T.Col-Vin...
[5] V. Pelino“On the use of METARs in Smart Climatology” US Dept. of Defence 2007 Climatology Conference, Asheville (NC),USA
[6] World Economic Forum. Global Risks 2011. Versione on line su http://riskreport.weforum.org/
[7] ultimo rapporto (2007)  consultabile on-line su  http://clima.meteoam.it/rapportoIpcc07.php
[8] F. Giorgi  Climate change hot spot. Geophysical Research Letter 33 2006
[9] G.Nicolis , I. Prigogine. La complessità, Einaudi, Torino 1991

[10] NOAA. State of climate: Global Analysys Annual 2010 .    http://www.ncdc.noaa.gov/sotc/global/2010/13

[11] dati consultabili on-line su http://www.indexmundi.com/agriculture/?commodity=wheat&graph=production