Di seguito la descrizione dei dati e dell’analisi dei Bollettini Climatici mensili Climate Bulletins riguardanti la temperatura, il ghiaccio marino e le variabili idrologiche. Tali bollettini coprono il periodo a partire da aprile 2019 e si basano principalmente sulla rianalisi ERA5, che è un modello meteorologico globale di alta risoluzione che fornisce stime del clima per il passato e il presente, basandosi su dati osservativi raccolti da stazioni meteorologiche, satelliti e altre fonti. In sintesi, il testo si riferisce all’analisi del clima utilizzando i dati raccolti da un modello di simulazione climatica.
Dal novembre 2022 in poi, a seguito di un importante cambiamento dell’hardware presso l’ECMWF, il software utilizzato per la catena di elaborazione dei dati del bollettino climatico è stato aggiornato. Prima di questa data, le serie temporali erano derivate da ERA5 sulla sua griglia ridotta Gaussiana nativa ( La griglia ridotta Gaussiana nativa a cui si fa riferimento è un tipo di griglia di punti che viene utilizzata per rappresentare i dati meteorologici su scala globale in modelli climatici come ERA5. Questa griglia è caratterizzata dalla distribuzione di punti su una sfera matematica, in cui i punti sono disposti lungo latitudini e longitudini specifiche utilizzando una formula matematica chiamata proiezione gaussiana. In pratica, ciò significa che i dati meteorologici vengono raccolti su una griglia di punti irregolare e non uniforme sulla sfera terrestre, il che può rendere più difficile la comparazione tra i dati raccolti in diversi punti e la rappresentazione grafica dei dati. Tuttavia, poiché il modello climatico ERA5 è stato progettato per funzionare con questa griglia specifica, i dati della serie temporale del bollettino climatico sono stati derivati da questa griglia, almeno fino al novembre 2022.). Per una migliore tracciabilità e per la coerenza con il dataset post-elaborato di ERA5 sulla griglia regolare di 0,25 gradi che viene utilizzato per le mappe e reso pubblico nel CDS publicly available in the CDS , le serie temporali sono ora calcolate anche sulla base di questo dataset. Ciò significa che tutti gli aggiustamenti effettuati in quel dataset si riflettono anche nelle serie temporali. Sono state inoltre implementate ulteriori aggiornamenti per il calcolo delle medie spaziali. L’impatto complessivo di questi cambiamenti sulle serie temporali utilizzate per i bollettini climatici mensili è il seguente. In sostanza, il testo descrive i cambiamenti apportati al metodo di calcolo delle serie temporali dei dati climatici nel bollettino mensile, che sono stati effettuati a seguito di aggiornamenti hardware e software per migliorare la tracciabilità e la coerenza dei dati.
Di seguito viene descritto l’impatto dei cambiamenti apportati al metodo di calcolo delle serie temporali dei dati climatici nei bollettini climatici mensili. In particolare, l’impatto sui diversi tipi di dati è il seguente:
- Temperatura: l’impatto sui dati di temperatura è di circa 10-4 per la scala globale e 10-3 per quella europea. Questo non influisce sui numeri significativi delle serie temporali, ma solo sui numeri non significativi. Non influisce quindi sulle conclusioni o sui dati riportati nei bollettini precedenti o attuali. Per marcare questo cambiamento, le grafiche prodotte da novembre 2022 in poi avranno un numero di versione diverso (v2.1 per le mappe, v1.1 per le serie temporali).
- Ghiaccio marino: le serie temporali del ghiaccio marino non sono influenzate da questi cambiamenti, in quanto vengono prodotte da OSISAF su hardware separato.
- Variabili idrologiche: il cambiamento influisce sui numeri non significativi delle serie temporali, ma non sulle conclusioni o sui dati riportati nei bollettini precedenti o attuali. Per marcare questo cambiamento, le grafiche prodotte da dicembre 2022 in poi avranno un numero di versione diverso (v2.1 per le mappe, v1.1 per le serie temporali).
A partire da giugno 2021, le serie temporali mensili dell’estensione del ghiaccio marino sono basate sull’OSI SAF Sea Ice Index v2.1 OSI SAF Sea Ice Index v2.1 , anziché su ERA5 per i mesi fino a maggio 2021. Il prodotto OSI SAF fornisce un record climatico più omogeneo nel tempo rispetto a ERA5 ed è disponibile con la stessa latenza temporale.
I bollettini precedenti ad aprile 2019 si basavano sulla rianalisi ERA-Interim. È possibile trovare informazioni sulle caratteristiche dei dati di ERA-Interim e confronti con altri dataset nelle sezioni “About-the-data” per questi bollettini, relative alle variabili temperature, sea ice e hydrological variables.
Le principali differenze tra ERA5 e ERA-Interim sono descritte in un’altra sezione. In sintesi, il testo si riferisce ai cambiamenti apportati ai dati sull’estensione del ghiaccio marino nei bollettini climatici mensili, che riflettono l’utilizzo di un nuovo dataset più omogeneo per il periodo precedente a giugno 2021 e la comparazione con altre fonti di dati. Il testo fornisce inoltre informazioni sulle differenze tra i dataset utilizzati nei bollettini precedenti e quelli attuali here .
Definizioni
Di seguito vengono definite le regioni europee utilizzate per l’analisi dei dati climatici come segue:
- Europa: comprende le coordinate geografiche da 25° Ovest a 40° Est di longitudine e da 34° Nord a 72° Nord di latitudine.
- Europa sud-occidentale: comprende le coordinate geografiche da 25° Ovest a 15° Est di longitudine e da 34° Nord a 45° Nord di latitudine.
- Europa nord-occidentale: comprende le coordinate geografiche da 25° Ovest a 15° Est di longitudine e da 45° Nord a 72° Nord di latitudine.
- Europa sud-orientale: comprende le coordinate geografiche da 15° Est a 40° Est di longitudine e da 34° Nord a 45° Nord di latitudine.
- Europa nord-orientale: comprende le coordinate geografiche da 15° Est a 40° Est di longitudine e da 45° Nord a 72° Nord di latitudine.
- Europa centrale: comprende le coordinate geografiche da 2° Est a 24° Est di longitudine e da 45° Nord a 55° Nord di latitudine.
- Artico europeo: comprende le coordinate geografiche da 25° Ovest a 60° Est di longitudine e da 66° Nord a 90° Nord di latitudine.
medie delle aree
Il testo indica che le medie delle aree per la temperatura sulle regioni europee si riferiscono solo alla terraferma, a meno che non sia specificato diversamente. Tutte le altre medie delle aree si riferiscono ai domini in cui la variabile media è definita. Le maschere terra-mare sono definite in base alla griglia nativa del dataset utilizzato per l’analisi dei dati.( La maschera terra-mare è un insieme di informazioni che indicano se un punto di una griglia di dati climatici è sulla terraferma o sul mare. Questa maschera è importante perché molte variabili climatiche (ad esempio la temperatura, la pressione atmosferica, la velocità del vento) possono variare significativamente tra la terraferma e il mare. La maschera terra-mare viene definita in base alla griglia nativa del dataset utilizzato per l’analisi dei dati. Ciò significa che le informazioni sulla terraferma e sul mare sono basate sulla griglia di dati specifica utilizzata per la raccolta dei dati climatici. Ad esempio, se il dataset utilizza una griglia di punti irregolare sulla sfera terrestre, la maschera terra-mare verrà definita in base a quella griglia specifica. Se invece il dataset utilizza una griglia di punti regolare sulla superficie terrestre, la maschera terra-mare sarà definita in base a quella griglia specifica. In sintesi, la definizione della maschera terra-mare dipende dalla griglia di dati specifica utilizzata per l’analisi dei dati climatici). In sintesi, il testo fornisce informazioni sulle modalità di calcolo delle medie delle aree per le diverse variabili climatiche e sottolinea l’importanza di considerare la definizione della maschera terra-mare in base alla griglia utilizzata per i dati.
Definizioni stagioni
le stagioni sono definite in base alla definizione boreale. Ciò significa che le stagioni sono definite in base all’emisfero settentrionale, dove l’inverno corrisponde ai mesi di dicembre, gennaio e febbraio, la primavera ai mesi di marzo, aprile e maggio, l’estate ai mesi di giugno, luglio e agosto e l’autunno ai mesi di settembre, ottobre e novembre.
Per le mappe che mostrano i valori stagionali per il 2018, l’inverno è definito come dicembre 2017-febbraio 2018 (DJF); la primavera come marzo-maggio 2018 (MAM); l’estate come giugno-agosto 2018 (JJA); l’autunno come settembre-novembre 2018 (SON). Per i grafici delle serie temporali, viene utilizzata la stessa analogia per gli anni precedenti. In sintesi, il testo fornisce informazioni sulle definizioni stagionali utilizzate per l’analisi dei dati climatici, che si basano sulla definizione boreale dell’emisfero settentrionale.
periodo di riferimento e anomalie.
Il periodo di riferimento è un intervallo di tempo specifico utilizzato come punto di riferimento per confrontare i dati climatici in un determinato periodo. Ad esempio, un periodo di riferimento comune per la temperatura potrebbe essere il periodo 1981-2010. In questo caso, i dati climatici relativi alla temperatura raccolti in qualsiasi anno durante il periodo 1981-2010 vengono utilizzati come punto di riferimento per confrontare le temperature in altri anni. Il periodo di riferimento può variare a seconda della variabile climatica presa in considerazione e degli obiettivi specifici dell’analisi dei dati.
Le anomalie sono le differenze tra i dati climatici di un determinato periodo e i dati medi del periodo di riferimento. Le anomalie vengono spesso utilizzate per analizzare le variazioni del clima nel tempo, in quanto consentono di valutare le deviazioni rispetto alla media storica e di identificare i cambiamenti a lungo termine. Ad esempio, se la temperatura media nel 2022 è di 1°C superiore alla temperatura media del periodo di riferimento 1981-2010, la temperatura anomala per il 2022 sarà di +1°C.
In sintesi, il testo si riferisce al periodo di riferimento e alle anomalie come concetti fondamentali nell’analisi dei dati climatici, che vengono utilizzati per confrontare i dati climatici in un determinato periodo e analizzare le variazioni del clima nel tempo.
A partire da gennaio 2021 il periodo di riferimento principale utilizzato per l’analisi dei dati climatici è 1991-2020. Ciò significa che i dati climatici raccolti in qualsiasi anno durante questo periodo vengono utilizzati come punto di riferimento per confrontare le variazioni climatiche in altri anni.
Per un periodo di transizione, i grafici e i dati relativi al periodo di riferimento precedente (1981-2010) sono ancora disponibili utilizzando la funzione di scheda sopra ogni grafico. Inoltre, per alcuni indicatori chiave, il valore del periodo di riferimento 1981-2010 è incluso quando si passa il mouse sul valore del periodo di riferimento 1991-2020.
L’anomalia per una particolare variabile e mese è la differenza tra il valore della variabile per quel mese e il valore medio della variabile dal 1991 al 2020 per quel mese dell’anno. Ciò significa che l’anomalia fornisce un’indicazione di quanto un dato mese o una variabile climatica specifica si discosta dalla media del periodo di riferimento di 30 anni (1991-2020) per quel mese o quella variabile.
In sintesi, il testo fornisce informazioni sul periodo di riferimento principale utilizzato per l’analisi dei dati climatici a partire da gennaio 2021, sui grafici e i dati relativi al periodo di riferimento precedente e sull’uso dell’anomalia per valutare le deviazioni dei dati climatici dalla media del periodo di riferimento.
A partire dal riassunto delle temperature di ottobre 2021 è stato adottato un nuovo approccio per confrontare le temperature globali recenti con il periodo preindustriale 1850-1900. In precedenza, l’approccio utilizzato si basava su una stima fornita dal rapporto speciale IPCC su “Global Warming of 1.5°C”. Tuttavia, da allora sono stati pubblicati nuovi e aggiornati dataset sulle temperature globali, che hanno portato a una nuova stima, come descritto nel rapporto IPCC AR6 WGI “Climate Change 2021: The Physical Science Basis” “Climate Change 2021: The Physical Science Basis” .
In base a questa nuova stima, viene utilizzato un nuovo approccio per monitorare il cambiamento delle temperature globali dal periodo 1850-1900, utilizzando una migliore stima del periodo preindustriale. Questo nuovo approccio utilizza una stima migliore di 0,69°C, con un intervallo di incertezza (0,54-0,78°C), per confrontare il periodo di riferimento standard dell’OMM 1981-2010 con il periodo preindustriale 1850-1900. Estendendo questo approccio al periodo di riferimento dell’OMM 1991-2010, si ottiene una stima migliore di 0,88°C, con un intervallo di incertezza (0,72-0,99°C).
In sintesi, il testo fornisce informazioni sul nuovo approccio adottato per monitorare il cambiamento delle temperature globali dal periodo preindustriale 1850-1900, utilizzando una stima più accurata basata su nuovi dataset e descritta nel rapporto IPCC AR6 WGI “Climate Change 2021: The Physical Science Basis”. Questo approccio migliora la precisione nel confronto delle temperature globali recenti con il periodo preindustriale e fornisce nuove stime per il periodo di riferimento standard dell’OMM 1981-2010 e il periodo di riferimento dell’OMM 1991-2010.
Datasets
ERA5
Data documentazione sui dati climatici disponibili Documentation
ERA5, che è una ri-analisi atmosferica globale a partire dal 1979. La risoluzione dei dati è oraria, ma per questo rapporto vengono utilizzate le “medie mensili delle medie giornaliere”. La griglia orizzontale nativa ha una risoluzione di circa 31 km (griglia gaussiana ridotta N320), ma i dati possono essere scaricati su una griglia regolare di latitudine / longitudine di 0,25 gradi. I dati di ERA5 vengono utilizzati per variabili climatiche come la temperatura dell’aria a livello del suolo, le precipitazioni, l’umidità del suolo e la copertura di ghiaccio marino. In sintesi, il testo indica che ERA5 fornisce dati climatici globali e a lungo termine con una risoluzione oraria, ma per questo rapporto vengono utilizzate medie mensili delle medie giornaliere. I dati sono disponibili su diverse griglie spaziali, ma per questo rapporto vengono utilizzati i dati su una griglia regolare di latitudine / longitudine di 0,25 gradi. Inoltre, il testo indica che i dati di ERA5 vengono utilizzati per variabili climatiche come la temperatura dell’aria a livello del suolo, le precipitazioni, l’umidità del suolo e la copertura di ghiaccio marino.
Fino a ottobre 2022, le serie temporali nel bollettino climatico vengono calcolate dalla griglia nativa dei dati ERA5, mentre le mappe vengono prodotte sulla griglia regolare di latitudine / longitudine di 0,25 gradi utilizzando il dataset post-elaborato di ERA5 disponibile nel Climate Data Store (CDS). Tuttavia, a partire da novembre 2022, sia le serie temporali che le mappe nel bollettino climatico vengono basate sul dataset post-elaborato di ERA5 nel Climate Data Store (CDS) Climate Data Store (CDS), utilizzando la griglia regolare di latitudine / longitudine di 0,25 gradi.
In sintesi, il testo indica che c’è stato un cambiamento nella metodologia di calcolo delle serie temporali e nella produzione delle mappe del bollettino climatico a partire da novembre 2022. Prima di questo periodo, le serie temporali erano calcolate sulla griglia nativa dei dati ERA5, mentre le mappe venivano prodotte sulla griglia regolare di latitudine / longitudine di 0,25 gradi utilizzando il dataset post-elaborato di ERA5 disponibile nel Climate Data Store (CDS). A partire da novembre 2022, entrambe le serie temporali e le mappe del bollettino climatico si basano sul dataset post-elaborato di ERA5 nel Climate Data Store (CDS), utilizzando la griglia regolare di latitudine / longitudine di 0,25 gradi.
Attualmente possibile scaricare i dati di ERA5 sia in media oraria che mensile. Inoltre, è possibile scaricare le anomalie e le climatologie mensili su griglia (compresi eventuali aggiustamenti) utilizzate per il Bollettino climatico dal Climate Data Store (CDS) Climate Data Store (CDS).
temperatura dell’aria a livello del suolo (a 2 metri) ERA5
La temperatura dell’aria a livello del suolo di ERA5 è definita su tutto il dominio globale e su tutte le superfici, e che tutti i valori sono mostrati. Questo significa che i dati di temperatura dell’aria a livello del suolo di ERA5 coprono l’intera superficie terrestre, senza alcuna limitazione geografica o di tipo di superficie (ad esempio, terra o acqua), e che tutti i valori di temperatura disponibili sono inclusi nei dati. Per le serie temporali, la temperatura dell’aria a livello del suolo di ERA è basata sulla versione originale dei dati. Ciò significa che i dati di temperatura dell’aria a livello del suolo per le serie temporali non sono stati post-elaborati o corretti in alcun modo, ma sono basati sulla versione originale dei dati di ERA. Questo può significare che i dati di temperatura dell’aria a livello del suolo per le serie temporali possono essere meno precisi o presentare alcune limitazioni rispetto ai dati post-elaborati o corretti disponibili su altre piattaforme, come il Climate Data Store (CDS). Tuttavia, questo dipende dal tipo di analisi che viene eseguita sui dati e dalle specifiche esigenze degli utenti.
Per le mappe e i campi grigliati della temperatura dell’aria a livello del suolo di ERA (Le mappe e i campi grigliati della temperatura dell’aria a livello del suolo di ERA si riferiscono alle rappresentazioni visive della temperatura dell’aria a livello del suolo basate sui dati del dataset ERA5. Questi dati vengono presentati su una griglia regolare con una risoluzione di 0,25 gradi di latitudine e longitudine, che permette una rappresentazione precisa e dettagliata della distribuzione spaziale della temperatura dell’aria a livello del suolo. Le mappe e i campi grigliati possono essere utilizzati per analizzare le variazioni spaziali della temperatura dell’aria a livello globale o regionale, per identificare le aree di maggior riscaldamento o raffreddamento, o per confrontare le temperature attuali con quelle del passato.), è stata utilizzata una versione corretta dei dati. In questa versione, le temperature dell’aria a livello del suolo sono state corrette per il periodo 1979-2013 per compensare un errore nell’elaborazione dei dati che ha comportato l’assenza di analisi basate sull’osservazione delle temperature dell’acqua dei Grandi Laghi. Poiché queste informazioni sono state utilizzate nella precedente ri-analisi di ERA-Interim dell’ECMWF, le temperature medie mensili dell’aria a livello del suolo di ERA5 sui Grandi Laghi sono corrette utilizzando la differenza media tra le temperature di ERA-Interim (corrette come descritto nel testo) e le temperature di ERA5 per il mese considerato, nel periodo di riferimento 1981-2010.
Questa correzione viene applicata solo sui Grandi Laghi; altrove le temperature medie mensili e le climatologie corrispondenti sono derivate interamente dalle analisi di ERA5. Queste analisi corrette vengono utilizzate per calcolare i campi climatologici mensili necessari per definire le anomalie. In sintesi, questo significa che per le mappe e i campi grigliati della temperatura dell’aria a livello del suolo di ERA, è stata utilizzata una versione corretta dei dati che tiene conto dell’errore nella produzione dei dati riguardante i Grandi Laghi. La correzione viene applicata solo per i Grandi Laghi, mentre altrove i dati sono basati interamente sull’analisi di ERA5.
I riassunti pubblicati per i mesi precedenti a marzo 2019 erano basati sui dati di ERA-Interim, un dataset di ri-analisi atmosferica globale. Tuttavia, questi dati erano stati corretti per compensare due problemi di produzione, ovvero la mancata inclusione dei valori corretti sul mare e un cambiamento di bias nella fonte di analisi delle temperature della superficie del mare. Queste correzioni erano state effettuate per garantire la qualità e l’accuratezza dei dati utilizzati per i riassunti climatici. In sostanza, i dati di ERA-Interim non erano stati utilizzati direttamente, ma erano stati corretti per eliminare eventuali errori o incoerenze nella produzione dei dati prima di essere utilizzati per i riassunti climatici.
Il primo problema riguardava la mancata inclusione dei valori corretti sul mare. In particolare, i valori sulla superficie del mare non erano stati ottenuti tramite l’analisi diretta dei dati di temperatura dell’aria, in quanto quest’analisi poteva essere influenzata da osservazioni scorrette della temperatura dell’aria da parte delle navi. Al contrario, i valori sulla superficie del mare erano stati ottenuti dal modello di previsione di background, ovvero il modello utilizzato per produrre le previsioni meteorologiche, per evitare questo effetto negativo.
Il secondo problema riguardava un cambiamento del bias che era emerso dal cambiamento della fonte dell’analisi delle temperature della superficie del mare prima del 2002. Per correggere questo problema, i valori sulla superficie del mare prima del 2002 erano stati ulteriormente corretti sottraendo 0,1°C per tenere conto di questo cambiamento di bias.
In sintesi, queste correzioni avevano lo scopo di garantire la qualità e l’accuratezza dei dati utilizzati per i riassunti climatici pubblicati prima di marzo 2019, correggendo eventuali errori o incoerenze nella produzione dei dati di ERA-Interim.
Quantità di pioggia o neve caduta su una determinata area geografica, come calcolata dal dataset di ri-analisi atmosferica globale ERA5
ERA5 precipitation si riferisce alla quantità di pioggia o neve caduta su una determinata area geografica, come calcolata dal dataset di ri-analisi atmosferica globale ERA5. Il dataset fornisce una risoluzione oraria, ma per il Climate Bulletin vengono utilizzate le medie mensili delle medie giornaliere. La griglia nativa è ridotta e gaussiana (N320), ma i dati possono essere scaricati anche in una griglia regolare di latitudine/longitudine di 0,25 gradi. I dati di ERA5 sono utilizzati per i riassunti sulle precipitazioni. (La griglia nativa del dataset di ERA5 è definita come “ridotta e gaussiana” (o “reduced Gaussian” in inglese) con una risoluzione di N320. Questo significa che la griglia è composta da una serie di punti distribuiti sulla superficie terrestre seguendo un particolare tipo di proiezione chiamata proiezione Gaussiana. La griglia “ridotta” indica che il numero di punti è inferiore rispetto ad una griglia regolare, ma la distribuzione dei punti è progettata per fornire una rappresentazione accurata delle condizioni meteorologiche a livello globale. In sostanza, la griglia ridotta e gaussiana di ERA5 consente di ottenere informazioni sulle precipitazioni con una risoluzione spaziale adeguata a livello globale.)
I valori di precipitazione utilizzati nel dataset di ERA5 sono ottenuti da una sequenza di previsioni di background di 12 ore. Queste previsioni di background si basano su una vasta gamma di dati, tra cui una serie di radianze a microonde all-sky assimilate dal 1987 e i tassi di pioggia del radar radar composito dal 2009. Le osservazioni dalle pioggiometro non vengono assimilate, ma le stime grigliate da essi, che possono soffrire di lacune nella copertura e di eventuali distorsioni di misura, forniscono insieme ad altre fonti di dati indipendenti, una serie di dati per la valutazione e la validazione dei risultati del modello. In sostanza, il dataset di ERA5 utilizza una vasta gamma di dati per fornire una stima delle precipitazioni a livello globale. (
Le previsioni di background si riferiscono alle previsioni del tempo ottenute da modelli matematici di simulazione del clima e del tempo. Questi modelli simulano la dinamica atmosferica utilizzando le equazioni della fluidodinamica e le informazioni fornite da una vasta gamma di dati di input, come le temperature della superficie del mare, le informazioni sulle correnti oceaniche, le variazioni nella radiazione solare, i venti e le pressioni atmosferiche, e così via. Le previsioni di background si basano sulla situazione meteorologica attuale e sono aggiornate ogni poche ore utilizzando nuovi dati di input. Queste previsioni sono usate come punto di partenza per ulteriori previsioni, che tengono conto anche di informazioni più recenti provenienti da osservazioni e altri dati. In sostanza, le previsioni di background forniscono una stima iniziale della situazione meteorologica, che viene poi raffinata e aggiornata utilizzando informazioni più recenti.
ERA5 relative humidity of surface air
ERA5 relative humidity of surface air è un dataset che fornisce stime dell’umidità relativa dell’aria a livello della superficie terrestre, sulla base delle informazioni ottenute dalla simulazione del clima e del tempo utilizzando il modello di reanalisi atmosferica ERA5. In particolare, l’umidità relativa dell’aria è definita come la quantità di vapore acqueo presente nell’aria rispetto alla quantità massima che potrebbe essere presente a una data temperatura e pressione. Questo valore è importante perché influenza la sensazione di caldo o freddo percepita dall’essere umano, oltre ad avere effetti sulla salute e sull’ambiente. Il dataset di ERA5 relative humidity of surface air è calcolato sulla base di una griglia ridotta gaussiana (N320) con una risoluzione spaziale di circa 31 km e una risoluzione temporale di un’ora. I valori sono quindi riportati come medie mensili delle medie giornaliere.
In contesti in cui sono presenti numerose osservazioni dell’umidità relativa dell’aria a livello della superficie terrestre, come nelle regioni terrestri, i valori dell’umidità relativa vengono determinati direttamente dai dati osservazionali disponibili. Tuttavia, in zone dove le osservazioni di umidità dell’aria a livello del suolo sono meno abbondanti, il modello di previsione del tempo viene utilizzato in modo più ampio per fornire stime dell’umidità relativa. In particolare, le stime dell’umidità relativa dell’aria a livello della superficie terrestre sono derivate dal modello di previsione del tempo, il quale utilizza una vasta gamma di dati di input per fornire stime dell’umidità relativa. Questi dati includono informazioni sulle temperature della superficie del mare, correnti oceaniche, venti e pressioni atmosferiche. Tuttavia, in regioni dove sono scarsi i dati osservazionali e il modello di previsione del tempo fornisce stime di altri parametri atmosferici (come la pioggia) che sono affetti da bias, le stime dell’umidità relativa possono essere meno affidabili.
ERA5 soil moisture
L’umidità del suolo di ERA5 si riferisce alla quantità di acqua contenuta nel suolo, espressa come percentuale del volume del suolo. I dati provengono dalla rianalisi di ERA5, che fornisce una copertura globale con una risoluzione di circa 31 km (griglia ridotta Gaussiana N320). I valori di umidità del suolo si basano su un modello di superficie terrestre che simula lo scambio di acqua tra la superficie terrestre e l’atmosfera, tenendo conto di fattori come la precipitazione, l’evapotraspirazione, lo scolo superficiale e le caratteristiche del suolo. L’umidità del suolo viene presentata come media mensile delle medie giornaliere. L’umidità del suolo di ERA5 è utile per monitorare e prevedere siccità, inondazioni e altri eventi idrologici. Viene utilizzata in varie applicazioni, come l’agricoltura, la gestione delle risorse idriche e la modellizzazione del clima.
I valori di umidità del suolo di ERA5 si riferiscono alla quantità di acqua contenuta nei primi 7 cm di suolo, che è il livello superficiale del suolo che viene simulato dal modello Hydrology Tiled ECMWF Scheme for Surface Exchanges over Land (H-TESSEL). H-TESSEL è un modello di superficie terrestre sviluppato dall’European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) che simula lo scambio di acqua tra la superficie terrestre e l’atmosfera. Per simulare il comportamento del suolo, H-TESSEL utilizza una serie di classi di texture del suolo con proprietà specifiche, come la capacità di infiltrazione e il punto di appassimento. Queste proprietà vengono quindi utilizzate per calcolare i flussi di acqua tra il suolo e l’atmosfera in modo da ottenere una stima dell’umidità del suolo. In questo modo, i valori di umidità del suolo di ERA5 forniscono una stima delle condizioni di umidità del suolo sulla superficie terrestre a livello globale.
I valori frazionari nella maschera terra-mare sono presi in considerazione nei calcoli delle serie temporali di umidità del suolo di ERA5. Inoltre, una maschera viene applicata a tutte le calcolazioni di umidità del suolo di ERA5 per identificare le regioni con copertura di ghiaccio permanente (compresa l’Antartide e gran parte della Groenlandia) o senza vegetazione, o che hanno una precipitazione media annua inferiore a 0,3 mm/giorno. Queste regioni appaiono in grigio nelle mappe. Inoltre, per le mappe di umidità del suolo, dove alcuni punti di terra sono indefiniti a causa della differenza di risoluzione tra i dati e la costa sulla mappa, questi punti di terra vengono ripristinati utilizzando l’interpolazione dei valori del mare circostante e successivamente sovrapponendo la maschera terra-mare. La maschera terra-mare viene utilizzata per distinguere le zone di terra dalle zone di mare in un dataset. Nei calcoli delle serie temporali per la soil moisture di ERA5, vengono presi in considerazione i valori frazionari presenti nella maschera terra-mare. Ciò significa che la maschera terra-mare viene suddivisa in diverse zone, alcune delle quali possono essere parzialmente coperte dall’acqua o dalla terra. Queste zone parzialmente coperte vengono poi considerate in modo frazionario nei calcoli della soil moisture, in modo da riflettere accuratamente la quantità di umidità del suolo presente in ciascuna zona.
il contenuto di umidità del suolo ottenuto dalla rianalisi ERA5 è stato incluso nel rapporto European State of the Climate 2018 per fornire una rappresentazione qualitativa delle principali anomalie e per mostrare la coerenza con le altre variabili studiate nel rapporto. Ciò indica che il contenuto di umidità del suolo è stato utilizzato come un importante indicatore climatico nella comprensione dello stato del clima europeo nel 2018 e nelle sue tendenze.
ERA5 sea ice
ERA5 non analizza direttamente le osservazioni del ghiaccio marino, ma utilizza invece analisi della copertura frazionaria del ghiaccio marino (o concentrazione) prodotte altrove. Inoltre, sono eseguiti ulteriori passaggi di elaborazione per garantire la coerenza dell’analisi per l’intero periodo di tempo. Maggiori dettagli sono disponibili in un report specifico (sezione 3.6.2 Sea-surface boundary conditions). report
Le medie mensili dei valori di copertura del ghiaccio marino di ERA5 vengono interpolate su una griglia regolare di 1°x1° utilizzata per rappresentare le mappe. I dati di ERA5 sono definiti solo per i punti della griglia del modello che sono designati come punti di mare o lago (Questo significa che i dati di ERA5 relativi alla copertura di ghiaccio marino sono disponibili solo per le posizioni della griglia del modello che rappresentano il mare o i laghi, mentre le posizioni della griglia del modello che rappresentano la terraferma non hanno dati relativi alla copertura di ghiaccio marino.). Viene utilizzata una risoluzione molto più elevata per definire le linee costiere utilizzate nella rappresentazione delle mappe. I valori costieri non definiti sulla griglia di 1°x1° vengono ripristinati utilizzando i valori immediatamente adiacenti di copertura del ghiaccio. Altri valori non definiti vengono impostati su una copertura del ghiaccio pari a zero. Le mappe della copertura media del ghiaccio marino per un determinato mese includono un bordo di ghiaccio climatologico per quel mese. Questo bordo di ghiaccio è definito dalla posizione del valore del 15% nella copertura media per il periodo 1981-2010.
Le serie temporali per il ghiaccio marino vengono fornite come valori mensili per l’area o l’estensione del ghiaccio marino per l’Artico e l’Antartico, che sono calcolati dalla variabile originale di copertura del ghiaccio marino di ERA5 nel modo seguente:
La variabile di copertura del ghiaccio marino di ERA5 ha valori di frazione di copertura del ghiaccio marino (o concentrazione) compresi tra 0 e 1. Tuttavia, per calcolare la superficie o l’estensione del ghiaccio marino, viene applicata una soglia del 15%. Ciò significa che tutte le frazioni di copertura del ghiaccio marino inferiori a 15% vengono considerate come area o estensione del ghiaccio marino pari a 0. Questo viene fatto per garantire una migliore coerenza con gli standard utilizzati in altri studi e rapporti sull’estensione del ghiaccio marino.
il ghiaccio sui laghi non viene considerato nei calcoli per la superficie o l’estensione del ghiaccio marino. Il valore del ghiaccio sui laghi viene semplicemente impostato a 0.
monthly sea ice area–ossia l’area totale del ghiaccio marino presente in un determinato mese nell’Artico o nell’Antartico. Questa grandezza viene calcolata a partire dalla “sea ice cover”, ovvero la frazione di area del mare coperta di ghiaccio marino. In particolare, la “monthly sea ice area” viene derivata dal valore medio mensile della “sea ice cover”. Questo significa che per ogni mese si calcola la media della frazione di area coperta di ghiaccio marino su tutte le griglie dell’Artico o dell’Antartico che soddisfano i criteri di soglia descritti in precedenza. Successivamente, l’area totale di ghiaccio marino presente in quel mese viene calcolata moltiplicando questa media per l’area totale delle griglie che hanno soddisfatto i criteri sopra descritti. In altre parole, si moltiplica la frazione di area coperta di ghiaccio marino per l’area totale dell’Artico o dell’Antartico in modo da ottenere l’area effettiva del ghiaccio marino presente in quel mese.
daily sea ice extent – la quale si riferisce l’estensione del ghiaccio marino presente in un determinato giorno nell’Artico o nell’Antartico. Questa grandezza viene calcolata a partire dalla “sea ice cover”, ovvero la frazione di area del mare coperta di ghiaccio marino.
In particolare, la “daily sea ice extent” viene derivata dal valore della “sea ice cover” del giorno considerato, impostando tutti i valori maggiori o uguali al 15% a 1. Questo significa che per ogni griglia dell’Artico o dell’Antartico, se la frazione di area coperta di ghiaccio marino è maggiore o uguale al 15%, quella griglia viene considerata “ghiacciata” e la sua “daily sea ice extent” viene impostata a 1, altrimenti viene considerata “non ghiacciata” e la sua “daily sea ice extent” viene impostata a 0. Successivamente, l’estensione totale di ghiaccio marino presente in quel giorno viene calcolata sommando le “daily sea ice extent” di tutte le griglie che hanno soddisfatto i criteri sopra descritti. In altre parole, si conta il numero di griglie che sono considerate “ghiacciate” e si moltiplica per l’area di ogni griglia, in modo da ottenere l’area effettiva del ghiaccio marino presente in quel giorno.
La “monthly sea ice extent” si riferisce all’estensione del ghiaccio marino presente in un determinato mese nell’Artico o nell’Antartico. Questa grandezza viene calcolata a partire dalla “daily sea ice extent”, ovvero l’estensione del ghiaccio marino presente in ogni singolo giorno del mese considerato. In particolare, la “monthly sea ice extent” viene calcolata sommando tutte le “daily sea ice extent” dei singoli giorni del mese. Quindi, per ogni griglia dell’Artico o dell’Antartico, si sommano le “daily sea ice extent” di tutti i giorni del mese che hanno soddisfatto i criteri di soglia descritti in precedenza. Successivamente, l’estensione totale di ghiaccio marino presente in quel mese viene calcolata moltiplicando questa somma per l’area di ogni griglia che ha soddisfatto i criteri sopra descritti. In altre parole, si conta il numero di giorni in cui ogni griglia è stata considerata “ghiacciata”, si sommano questi valori per ogni griglia e si moltiplica il totale per l’area di ogni griglia, in modo da ottenere l’area effettiva del ghiaccio marino presente in quel mese.
I grafici relativi all’area e all’estensione del ghiaccio marino nell’Artico e nell’Antartico mostrano la somma delle coperture frazionarie di ghiaccio di ciascuna griglia moltiplicata per l’area della griglia, presa su tutte le griglie a nord del 20°N e a sud del 20°S.
In particolare, per ogni
I grafici relativi all’area e all’estensione del ghiaccio marino nell’Artico e nell’Antartico mostrano la somma delle coperture frazionarie di ghiaccio di ciascuna griglia moltiplicata per l’area della griglia, presa su tutte le griglie a nord del 20°N e a sud del 20°S.
In particolare, per ogni griglia dell’Artico o dell’Antartico che si trova a nord del 20°N o a sud del 20°S, viene calcolata la copertura frazionaria di ghiaccio marino, ovvero la frazione dell’area della griglia coperta dal ghiaccio marino. Questa copertura viene moltiplicata per l’area della griglia, in modo da ottenere l’area effettiva di ghiaccio marino presente in quella griglia. ( Quando si parla di griglia nell’Artico o nell’Antartico ci si riferisce ad una porzione di mare che viene suddivisa in piccole aree rettangolari, ciascuna con una propria posizione geografica definita in termini di coordinate latitudine e longitudine. La suddivisione a griglia è utile per poter studiare la copertura di ghiaccio marino in modo preciso e accurato. La “copertura frazionaria di ghiaccio marino” è la frazione dell’area della griglia che risulta coperta dal ghiaccio marino. Ad esempio, se una griglia è interamente coperta dal ghiaccio marino, la sua copertura frazionaria sarà pari a 1. Se invece solo la metà della griglia è coperta dal ghiaccio marino, la sua copertura frazionaria sarà pari a 0.5. In sintesi, la copertura frazionaria di ghiaccio marino è una misura che esprime la quantità di ghiaccio marino presente in una determinata griglia, espressa come frazione dell’area totale della griglia stessa.)
Successivamente, l’area totale di ghiaccio marino presente nell’Artico o nell’Antartico viene calcolata sommando le aree effettive di ghiaccio marino di tutte le griglie che si trovano a nord del 20°N o a sud del 20°S. In altre parole, si sommano le aree di tutte le griglie che soddisfano i criteri sopra descritti per ottenere l’area totale di ghiaccio marino presente nell’Artico o nell’Antartico in quel periodo. Questo calcolo viene effettuato separatamente per l’Artico e per l’Antartico.
EUMETSAT OSI SAF Sea Ice Index v2.1
La serie storica mensile delle anomalie dell’estensione e dell’area del ghiaccio marino si basa sul prodotto EUMETSAT OSI SAF Sea Ice Index v2.1 (OSI-420). Questo prodotto fornisce serie storiche dell’estensione e dell’area del ghiaccio marino a frequenza giornaliera e mensile.
Il prodotto OSI-420 viene ottenuto a partire dai dati giornalieri dei prodotti OSI SAF Sea Ice Concentration v2.0 products (OSI-450 and OSI-430-b), anch’essi prodotti dall’OSI SAF di EUMETSAT con il contributo della ESA Climate Change Initiative. Il periodo coperto dai dati va dal 1979 in poi.
Per il C3S Climate Bulletin, vengono effettuati ulteriori processamenti per derivare le climatologie per i periodi di riferimento 1981-2010 e 1991-2020, nonché le anomalie mensili rispetto a questi due periodi. In altre parole, vengono calcolati i valori medi dell’estensione e dell’area del ghiaccio marino per i periodi di riferimento 1981-2010 e 1991-2020, e vengono calcolate le anomalie mensili rispetto a questi due valori medi. Le anomalie mensili rappresentano quindi la differenza tra i valori dell’estensione e dell’area del ghiaccio marino osservati in un determinato mese e i valori medi corrispondenti ai due periodi di riferimento sopra descritti.
https://climate.copernicus.eu/climate-bulletin-about-data-and-analysis