Una recente relazione della Banca Mondiale, The Mismeasure of Weather: Using Remitely Sensed Earth Observation Data in Economic Contexts, sottolinea le incongruenze esistenti nei dati meteorologici di Earth Observation e l’importanza della loro influenza sugli studi economici. La ricerca economica utilizza prevalentemente i dati EO per analizzare i fenomeni climatici e agricoli. questo comporta l’esigenza di maggiori controlli del metodo di utilizzo dei dati meteorologici.
Tali dati permettono ai ricercatori di esaminare l’incidenza del clima nei vari settori: economico, agricolo, del lavoro. Sono state rilevate, però, alcune discordanze nella misurazione dei dati meteorologici, evidenziando l’impatto che potrebbero avere sulla ricerca economica. In altre parole,, in assenza di una valutazione uniforme dei dati, lo stesso studio economico può dare esiti differenti, in base al set di dati utilizzato.
La ricerca ha valutato nove set di dati EO, associandoli alle situazioni agricole di sei Paesi dell’Africa e rilevando dissonanze importanti in quattro variabili atmosferiche, che avrebbero determinato stime contraddittorie tra le precipitazioni stagionali, i periodi di siccità e le risorse idriche. Se la temperatura media stagionale offriva un riscontro più lineare, nelle metriche di accumulo di calore, Growing Degree Days, si rilevavano, invece, discordanze significative.
Errori nella scelta dei dati meteorologici: come influenzano gli studi economici
Le incongruenze rilevate nel rapporto della Banca Mondiale favoriscono l’insorgere di dubbi sull’affidabilità delle ricerche economiche effettuate su dati Eo. Una variazione della selezione dei dati potrebbe, infatti, influire sulla natura e sull’orientamento del fenomeno studiato.
La scelta di un set di dati Eo può cambiare l’esito finale della ricerca: se un set di dati indica che una variazione climatica può favorire la produzione agricola, un altro suggerisce l’esatto contrario. Queste contraddizioni sollevano alcune perplessità su tali modelli economici, sollecitando l’esigenza di controlli accurati su maggiori set. I ricercatori dovrebbero, dunque, effettuare una selezione trasparente dei dati, spiegando il motivo della scelta di un determinato set, riconoscendo i limiti dei dati EO e considerando le valutazioni meteorologiche in modo approssimativo e non definitivo.
