Esiste una visione rassicurante — e diffusa — su come l’agricoltura mondiale potrebbe rispondere al riscaldamento globale: le regioni che diventano meno produttive ridurrebbero progressivamente la loro superficie coltivata, mentre quelle favorite dai nuovi climi espanderebbero la produzione. Un processo di riallocazione spontanea che, almeno sulla carta, limiterebbe sia i danni economici sia quelli ambientali.
Un recente working paper del National Bureau of Economic Research, firmato da Allan Hsiao, Jacob Moscona, Benjamin Olken e Karthik Sastry — economisti di Stanford, MIT e Princeton — mette in discussione questa ipotesi in modo sistematico e con dati di rara ampiezza. La conclusione a cui arrivano gli autori è addirittura opposta: quando le ondate di calore colpiscono la produttività agricola, gli agricoltori non abbandonano la terra. Ma disboscano per poterne coltivare di più.
Lo studio copre il periodo 2001-2019 e utilizza dati satellitari ad alta risoluzione su temperatura, copertura forestale e utilizzo del suolo in tutto il mondo. La variabile centrale è quella che gli autori chiamano killing degree days: la misura dell’esposizione a temperature superiori ai 32°C, ponderate per la loro intensità. È una sorta di termometro del danno agricolo.
Il meccanismo è il seguente. Quando il caldo estremo riduce i raccolti, i prezzi agricoli locali aumentano — specialmente nelle aree remote, dove i mercati sono scarsamente integrati con quelli globali. Prezzi più alti rendono conveniente coltivare più terra. Siccome quella disponibile è già sfruttata, l’espansione avviene a spese della foresta. Gli autori chiamano questo fenomeno entrenchment — radicamento — in contrasto con quello della riallocazione ipotizzata dai modelli più ottimistici.
La logica rimanda a un’intuizione classica dell’economista Theodore Schultz: nelle economie agricole povere e poco integrate, la terra è l’unica leva disponibile per fronteggiare un calo di produttività. Si coltiva di più, anche se con rese inferiori.
Andando a valutare i numeri, lo studio osserva come l’effetto sia significativo e persistente. Un aumento di un killing degree day per anno produce una perdita forestale che si accumula nel tempo: il cumulo a cinque anni è circa dieci volte superiore all’effetto nell’anno del singolo shock termico. La risposta non si inverte, il che indica che la perdita di copertura arborea è permanente.
L’effetto è concentrato nelle foreste tropicali — Amazzonia, Congo, Sud-Est asiatico — dove il calore è più intenso e i mercati agricoli più isolati. Nelle aree più fredde o già completamente deforestate, l’effetto si riduce significativamente.
Tra il 2006 e il 2019, il calore estremo ha causato stimati 1,42 milioni di ettari di deforestazione a livello globale, di cui 1,2 milioni in Brasile, equivalenti all’8% di tutta la deforestazione brasiliana del periodo. I modelli climatici del progetto CMIP6 proiettano che, in uno scenario intermedio di emissioni (SSP 2-4.5), il riscaldamento atteso potrebbe causare ulteriori 28 milioni di ettari di foresta persa entro il 2100. Nello scenario peggiore (SSP 5-8.5), la cifra sale a oltre 90 milioni — un’area pari all’intera superficie italiana moltiplicata per tre.
Lo studio verifica anche se la deforestazione in un paese venga compensata da una riduzione in altri. Purtroppo i dati ci dicono che non accade. Gli effetti locali si sommano a quelli globali senza essere attenuati da meccanismi di mercato internazionali. Le regioni della frontiera agricola sono semplicemente troppo disconnesse dai mercati mondiali perché i segnali di prezzo globali le raggiungano con sufficiente intensità.
I risultati pongono una sfida concreta ai modelli di valutazione integrata del clima che prevedono una contrazione spontanea dell’agricoltura tropicale man mano che le temperature aumentano. L’evidenza empirica suggerisce il contrario: il cambiamento climatico non allontana l’attività agricola dalle aree più colpite, ma la concentra ulteriormente, a scapito della foresta e delle emissioni di carbonio che la sua perdita comporta.
Foto di NoName_13
