Pin It

Per il Mese della Consapevolezza Matematica dell’American Mathematical Society, l’American Statistical Association, Mathematical Association of America e della Society for Industrial and Applied Mathematics, un articolo dello United Nations Industrial Development Organization su energia sostenibile e matematica. Traduzione di Roberto Natalini.

 

di George Assaf, Eduardo Porta, Ralf Bredel e Cornelius Roschanek

United Nations Industrial Development Organization (UNIDO), New York Office.

 

Introduzione: perché l’energia è così importante per uno sviluppo sostenibile

 

Nell’ottobre del 2012, l’uragano Sandy spazzò la costa nord-est degli Stati Uniti e lasciò 60 milioni di persone al buio e senza corrente, riscaldamento e comunicazioni. Per i molti giorni che seguirono, le scuole, le metropolitane e gli aeroporti furono chiusi. E si bloccò persino la borsa di New York. La perdita economica dovuta all’uragano fu stimata in almeno 50 miliardi di dollari. L’impatto devastante di Sandy mostrò la vulnerabilità umana di fornte ai disastri naturali. Ma, cosa ancora più importante, rivelò l’urgenza di considerare i problemi della sotenibilità in modo globale ed efficace, senza distinzioni per la parte di mondo in cui si vive. Le fonti energetiche non rinnovabili sono considerate da tutti come la causa maggiore dei coambiamenti climatici. C’è un consenso crescente sul fatto che il cambiamento climatico abbia aumentato il numero di incidenti dovuti ai disastri naturali negli ultimi anni. Nel 2000, tra le emissioni mondiali di gas responsabili dell’effetto serra, quelle relative al consumo energetico risultavano essere il 74% (Mackay 2009). La sola industria risultava responsabile per un terzo di queste emissioni.

In questo contesto, il problema dell’energia è il problema dello sfruttamento sostenibile di risorse naturali limitate, evitando la produzione basata sul consumo intensivo di altra energia e lo spreco, che hanno un forte impatto negativo sull’ambiente. Oltre ai cambiamenti climatici, questi effetti comprendono i rischi di acidificazione, consumo dell’ozono, consumo delle risorse non biotiche, piogge acide, effetti radiologici, eco-tossicità e molti altri. Ma, attualmente, questa è soltanto una faccia del problema posto dalla sostenibilità.

Fondamentalmente, il problema dell’energia riguarda anche qualcos’altro. C’è bisogno di considerare lo sviluppo sostenibile in tutte e tre le sue dimensioni e in un modo integrato e bilanciato. Oltre alla dimensione ambientale, sussistono anche lle dimensioni sociale ed economica. La cruda realtà è che, nel mondo contemporaneo, 1,3 miliardi di persone non hanno accesso a fonti di energia moderne, convenienti e affidabili. E altre 3 miliardi di persone usano le biomasse tradizionali per cucinare (IEA, 2011). Molte di queste persone sono povere e sprecano una parte significativa dei loro limitati guadagni per forme di energia costose e poco salutari. Come risultato, ogni anno muoiono 1,5 milioni di persone per l’aria inquinata in casa: una cifra che è superiore al numero di morti stimato ogni anno per la malaria. La mancanza di accesso a servizi di fornitura energetica moderni, rimane quindi un ostacolo considerevole per le persone nei paesi in via di sviluppo, per scappare al circolo vizioso della povertà. Non ci sono solo i poveri, ma ci sono anche i poveri di energia. Molto spesso l’onere derivato dalla povertà energetica, ricade in modo sproporzionato sulle donne, che passano molte ore raccolgiendo legna da ardere in posti fuori mano.

I sistemi di energia moderni, sono fondamentali per uno sviluppo umano sostenibile in tutte e tre le sue dimensioni. L’energia è stata la forza motrice dello sviluppo economico e nel miglioramento generale dello stile di vita. L’energia alimenta le attività produttive delle industrie, dei sistemi di trasporto e delle attività casalinghe. L’energia migliora il benessere grazie al suo impatto su quasi tutte le aree dell’attività umana. Come ha sostenuto il Segretario Generale dell’ONU, “L’energia è il filo rosso che collega la crescita economica, l’equità sociale, e un clima e un ambiente che permettano al mondo di prosperare”. In breve, l’energia è il grande integratore. Nei termini dell’attuale agenda di sviluppo internazionale, l’energia è anche considerata come l’obiettivo mancato dello sviluppo del Millennio. L’energia sostenibile è per tutti uno dei più grandi problemi globali.

Il mondo dovrebbe arrivare ad una popolazione di 9 miliardi di abitatanti nell’anno 2050, la maggior parte dei quali saranno nei paesi in via di sviluppo. Questo peggiorerà i problemi attuali se rimarremo nel modo di sviluppo attuale. Anche se gli sviluppi tecnologici riducono il fabbisogno energetico, la domanda di energia mondiale probabilmente aumenterà proporzionalemente al rapido sviluppo della popolazione. L’energia, così importante in molti modi per lo sviluppo e il benessere, presenta anche alcuni notevoli problemi. È quindi essenziale identificare e implementare degli stili sostenibili di produzione e consumo per bilanciare il legittimo diritto della popolazione allo sviluppo con il fatto ineliminabile che la Terra ha risorse limitate. L’efficienza energetica e l’integrazione di fonti di energia rinnovabile avranno un ruolo fondamentale nello sviluppo sostenibile (Maréchal, 2004).

Tenendo conto di queste urgenti problematiche energetiche, il Segretario Generale della Nazioni Unite ha lanciato recentemente l’iniziativa “Energia sostenibile per tutti” (SE4All) che presenta tre obiettivi complementari da raggiungere prima del 2030: assicurare a tutti l’accesso a servizi energetici moderni, raddoppiare il tasso globale di miglioramento dell’efficienza energetica; raddoppiare la frazione di energie rinnovabili nel totale dell’energia globale (Holliday e Yumkella, 2012).

 

Il ruolo della matematica per realizzare l’energia sostenibile del futuro

Il raggiungimento dei tre obiettivi del programma SE4All attraverso lo sviluppo di nuovi sistemi di energia sostenibile comporta molti problemi di tipo tecnico in cui la matematica ha un ruolo cruciale. Per prima cosa, l’analisi matematica aiuta nel fornire chiarezza nella comprensione della natura e dell’intensità di questi problemi. Ci permette anche di di tenere conto della multidimensionalità, le interconnessioni e i vari meccanismi di feed-back tra i sistemi energetici. Questo contribuisce a minimizzare i rischi e a fornire un approccio sistemico razionale nel prendere decisioni appropriate sull’energia sostenibile. Le analisi decisionali multi-criterio (MCDA) sono sempre più usate per prendere decisioni per l’energia sostenibile, a causa della multidimensionalità degli obiettivi sostenibili e la complessità dei sistemi socio-economici e biofisici (Kowalski, 2010; Wang, 2009).

La matematica contribuisce anche a fornire utili indicazioni su come realizzare un futuro di energia sostenibile in un mondo pieno di incertezze e in rapida. trasformazione. Per convivere con la complessità e l’incertezza dei futuri sviluppi e con la miriade di diverse preferenze sociali e politiche, spesso in contrasto tra loro, i modelli matematici sviluppano tipicamente diversi scenari per mettere ordine in una realtà complessa. Questi scenari forniscono un’evidenza empirica e allo stesso tempo delle spiegazioni credibili per descrivere i diversi percorsi che portano ai diversi risultati. E forniscono delle solide basi a coloro che sono tenuti a prendere delle decisioni, pemettendo loro di scegliere il risultato finale desiderato. Questi scenari ci permettono anche di creare un comprensione condivisa dei possibili sviluppi, opzioni e azioni (Davis, 2002) poiché, per esplorare problemi complessi, adottano l’uso di molteplici prospettive. Sono anche utili per promuovere il sostegno pubblico in decisioni politiche particolari basate su prove oggettive.

Per capire meglio di cosa stiamo parlando, prendiamo l’esempio recente della Valutazione Energetica Globale (GEA, 2012) condotta sotto la direzione dell’International Institute for Applied Analysis. Oltre 500 scienziati ed esperti di tutto il mondo hanno collaborato per esaminare i possibili scenari per trasformare il sistema futuro globale dell’energia. Nel fare questo, lo scopo principale è stato di stabilire la fattibilità tecnologica e le implicazioni economiche del cercare di soddisfare simultaneamente una serie di obiettivi sostenibili, che includono gli obiettivi dell’iniziativa SE4All. Questi scenari forniscono la base per un’efficace progettazione politica e l’attività decisionale di trasformazione del sistema energetico.

E’ possibile anche realizzare la transizione a un piano energetico sostenibile, riducendo la domanda energetico oppure combinando diverse risorse di energia alternativa. Ma una seria attività di modellazione matematica, come l’analisi di sensitività, mostra che migliorare l’efficienza dell’intero sistema energetico è l’opzione principale per realizzare la trasformazione verso un futuro maggiormente sostenibile.

Per affrontare l’impatto ambientale dei sistemi energetici dobbiamo considerare l’intero ciclo di vita di un prodotto o processo, dall’acquisizione dell’energia e delle risorse materiali, all’utilizzo e allo smaltimento finale. Gli strumenti matematici forniti dalla Stima del Ciclo di Vita (LCA) permettono di quantificare i problemi ambientali e correlarli a parti specifiche del ciclo di vita che li produce (Rosen, 2009). Questa analisi è molto utile per confrontare l’impatto di diverse attività per permettere di effettuare scelte spesso difficili. È anche utile per sviluppare una migliore comprensione dei materiali e dei prodotti di scarto che intervengono nelle tecnologie relative ai vari tipi di energia. L’analisi LCA è stata effettuata per vari tipi di attività relative all’energia, dai processi relativi ai gas naturali, energia nucleare, all’idrogeno, solare, eolica (Rose, 2009; Solli, 2006). Per esempio, la LCA può essere usata per valutare le alternative energetiche più efficienti, calcolando il bilancio energetico netto e l’impronta ecologica secondaria (carbon footprint) nel convertire le automobili dalla benzina a una miscela di derivati del petrolio e bioetanolo prodotto dal mais.

I progressi in matematica e nella potenza dei mezzi di calcolo hanno ci anche permesso di progettare meglio i sistemi per generare e riscalare le tecnologie dell’energia rinnovabile. Infatti, integrare energie rinnovabili intermittenti, come l’eolico o l’energia solare, nella rete elettrica può creare una maggiore incertezza a causa della variabilità climatica. Questo rende la pianificazione e la programmazione maggiormente problematica e richiede modelli matematici molto elaborati. Le tecniche matematiche sono decisive per integrare le energie rinnovabili nella rete, dalle simulazioni dei percorsi del sole, ai modelli che predicono il vento, le onde e le maree con maggiore accuratezza (usando le equazioni di Navier-Stokes e la teoria matematica della fluidodinamica).

La stima e la predittività delle risorse sono fattori critici nello sviluppo delle tecnologie relative alle energie rinnovabili. I metodi per predire la generazione di energia eolica comprendono la predizione numerica del tempo, metodi statistici avanzati, metodi basati su reti neurali e ibridi (Gao, 2012). È anche importante, per la fiducia degli investitori, essere capaci di predire risposta, prestazione e durata dei vari dispositivi nei diversi sistemi. La matematica è anche essenziale nella progettazione delle pale delle moderne turbine eoliche e nell’ottimizzare il posizionamento delle turbine e anche nella progettazione dei sistemi fotovoltaici o a energia solare concentrata. Dei sistemi migliorati per l’energia geotermica non potranno essere costruiti senza che il progetto passi attraverso un’estesa modellazione matematica (Gerritsen, 2009).

 

Limitazioni dei modelli matematici e conclusioni

L’applicazione della matematica ai problemi globali dell’energia è uno dei principali mattoni per lo sviluppo di un futuro sostenibile. Le sfide decisive comprendono il controllo delle fonti e del trasporto di energie sostenibili, aumentare l’efficienza energetica, ridurre l’impatto ambientale e migliorare l’accettabilità socio-economica. Le scelte fatte nella selezione dei percorsi verso una transizione energetica sono anche connessi in modo inestricabile con i problemi e gli obiettivi di un più generale sviluppo internazionale, che comprende gli Obiettivi di Sviluppo del Millennio dell Nazioni Unite.

Tuttavia è importante rendersi conto che ci sono dei limiti nell’uso della matematica applicata ai problemi relativi allo sviluppo sostenibile. Abbiamo visto che i problemi connessi a questo sviluppo sono estremamente complessi a comprendono interazioni tra sistemi fisici, la Natura, gli esseri umani, con sistemi ancora più complessi di contro-interazione che sono ancora più difficili da capire. E questo, nonostante il sempre maggiore sviluppo di modelli scientifici, matematici ed econometrici e delle analisi di scenario. Due tipi di limitazioni emergono in particolare. Un primo tipo riguarda i matematici e gli scienziati, l’altro gli amministratori politici che applicano in pratica i modelli matematici.

Per prima cosa, i modelli matematici tenderanno sempre a semplificare la realtà, a causa del bisogno di standardizzazione e astrazione. Funzionano usando “fatti stilizzati”. Come ci ricorda il filosofo austro.britannico Karl Popper (1959), per quanto possano essere buone, le nostre ipotesi sui modelli non potranno mai essere completamente dimostrate come vere. Possiamo sempre falsificarle per il presentarsi di nuove conoscenze o prove, ma non potremo mai verificarle in modo definitivo. Considerate il famoso argomento di Popper del “cigno nero”, che afferma che per quanto possiamo raccogliere osservazioni di avvistamenti di cigni bianchi, questo non ci permetterà di concludere con l’affermazione universale che “tutti i cigni sono bianchi”. Un’unica osservazione di un cigno nero può rendere falsa la nostra ipotesi e il nostro modello. In breve, i modelli matematici sono limitati dal fatto di essere costruiti, in ultima analisi, su ipotesi non verificabili. I modelli statistici possono spesso produrre soltanto prove per supportare una teoria, ma non dimostrazioni assolute.

Inoltre, dobbiamo anche renderci conto che nel processo di avanzamento dalle indicazioni dei modelli matematici o statistici alle specifiche decisioni politiche, sono indispensabili l’interpretazione umana e il giudizio politico. Spesso ci dobbiamo basare su un equilibrio di probabilità. Le nostre interpretazioni e pareri non possono essere quindi separati dai nostri valori e credenze. Questa necessità aggiunge un elemento soggettivo al processo di decisione politica. Questo elemento soggettivo si presenterebbe anche se potessimo verificare le nostre ipotesi matematiche (cosa che abbiamo appena visto essere impossibile). Il problema o limite che osserviamo in questo caso è simile a quello che ha occupato generazioni di filosofi, da David Hume (1739) a G.E. Moore (1903), ossia di come derivare un “si dovrebbe” (decisione politica o normativa) da un “è” (un’ipotesi matematica o sperimentale sulla realtà). Messo in modo semplice, i modelli matematici sono limitati dal fatto di essere incapaci di predisporre da soli una decisione politica.

In fin dei conti, la nostra capacità di utilizzare la matematica nel processo di progettare una futura energia sostenibile, richiede che sia gli scienziati, che gli amministratori mantengano un certo livello di umiltà e una buona comprensione del complesso contesto economico, sociale, politico e istituzionale nel quale le decisioni devono avere luogo quando si progettano o interpretano i modelli matematici. Solo in questo modo possiamo sperare di trovare soluzioni operative alle sfide difficili e intricate per creare un futuro di energia sostenibile e con scarso impatto sul clima. E nell’affrontare queste sfide la matematica è uno strumento potente.

 

Riferimenti bibliografici

Davis, G., 2002. Scenarios a Tool for the 21st Century, Shell International Limited.

Gao, W and Liu, Z., 2012. Wind Power Prediction Using Neural Networks, Conference Paper, IEEE Energy Conversion Conference and Exposition, National Renewable Energy Laboratory, NREL/CP-­‐5500-­‐55871, August 2012.

GEA, 2012. Global Energy Assessment -­‐ Toward a Sustainable Future, Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA and the International Institute for Applied Systems Analysis, Laxenburg, Austria.

Gerritsen, M., 2009. Mathematics in Energy Production, Department of Energy Resources Engineering, Stanford University.

Holliday, C. and Yumkella, K., 2012. The Secretary-­‐General’s High-­‐level Group on Sustainable Energy For All, United Nations, New York, USA.

Hume, D., 1739. A treatise of human nature.

International Energy Agency, 2012. World Energy Outlook 2012, OECD Publishing.

Kowalski, K., 2010. Sustainable Energy Transitions in Austria, A Paticipatory Multi-­‐Criteria Appraisal of Scenarios, DPhil., University of Sussex. Available at: http://sro.sussex.ac.uk/

Mackay, David, 2009. Sustainable Energy -­‐ Without the Hot Air, UIT Cambridge Ltd, Cambridge, England.

Maréchal, F., Favrat, D., Jochem, E., 2005. Energy in the perspective of the sustainable development : the 2000 W society challenge, in Conservation & Recycling, vol. 44, num. 3 spec. iss., p. 245-­‐262.

Moore, G.E., 1903. Principia Ethica. Cambridge University Press, Cambridge, UK.
Popper, K. 1959. The logic of scientific discovery. Basic Books. New York.

Rosen, M., 2009. Energy Sustainability: A Pragmatic Approach and Illustrations, Sustainability 2009, 1, 55-­‐80

Solli, C., Stromman, A.H., Hertwich, E.G. Fission or Fossil: Life Cycle Assessment of Hydrogen Production. Proceedings of the IEEE 2006, 94/10, 1785-­‐1794.

Wang, J., Jing, Y., Zhang, C., Zhao, J., 2009. Review on multi-­‐criteria decision analysis aid in sustainable energy decision-­‐making. Renewable and Sustainable Energy Reviews, Volume 13, Issue 9, December 2009, Pages 2263–2278.

 

Pin It
This website uses the awesome plugin.