Dimensione degli eventi di blocco atmosferico: legge di scala e risposta al cambiamento climatico

Ebrahim Nabizadeh1 , Pedram Hassanzadeh 1,2 , Da Yang3,4 , and Elizabeth A. Barnes

Il blocking atmosferico è, in sostanza, un regime in cui la circolazione alle medie latitudini entra in una configurazione “bloccata”: un’ampia struttura anticiclonica (o un pattern equivalente) diventa quasi stazionaria e costringe il flusso occidentale a deviare, rallentare o addirittura invertire localmente il gradiente tipico. La cosa cruciale non è solo la forma, ma la persistenza: quando un’anomalia rimane attiva per molti giorni, cambia completamente la sequenza sinottica e trasforma un segnale meteorologico in impatto climatico regionale (ondate di caldo, siccità, episodi freddi, oppure piogge estreme ai margini del blocco). Questa idea “classica” è già chiarissima nei lavori fondativi di Rex, che descrivono il blocking come configurazione durevole capace di modulare su scala regionale il tempo e le statistiche di precipitazione e temperatura. 

Un primo punto metodologico è che parlare di blocking significa anche parlare di come lo identifichiamo. Gli indici oggettivi più usati (ad esempio quelli basati sull’inversione del gradiente meridionale del geopotenziale a 500 hPa, stile Tibaldi–Molteni e sviluppi successivi bidimensionali) non restituiscono esattamente gli stessi eventi di metodi basati su anomalie persistenti o su variabili in cornice PV. Questo non è un dettaglio: cambia le climatologie, cambia le durate medie e può cambiare pure le tendenze. Proprio per questo, le review moderne sottolineano che la “risposta del blocking al cambiamento climatico” (soprattutto in termini di frequenza e persistenza) è una delle aree dove l’incertezza rimane non trascurabile, anche perché i modelli storicamente faticano a riprodurre il blocking con realismo perfetto. 

Dentro questo contesto si inserisce bene il lavoro di Nabizadeh, Hassanzadeh, Yang e Barnes: loro prendono un aspetto meno battuto, cioè la dimensione (area) degli eventi di blocking, e mostrano che in simulazioni “large ensemble” completamente accoppiate la dimensione tende ad aumentare in un clima più caldo, con segnali particolarmente evidenti nell’emisfero nord (fino a valori dell’ordine di ~17% in alcuni casi). Il punto fisico è importante: anche se la frequenza non cambiasse molto, un blocco più grande ha un “raggio d’azione” maggiore, quindi allarga il footprint delle anomalie al suolo e può amplificare l’estensione spaziale degli estremi associati, oltre a modificare la geometria delle storm track che scorrono ai bordi del regime bloccato.

La parte più interessante è che gli autori non si fermano alla diagnosi, ma costruiscono un’interpretazione dinamica tramite un modello quasi-geostrofico a due strati e un’analisi dimensionale: invece di dire “succede e basta”, cercano di spiegare da cosa dipende la taglia tipica di un blocco. Il risultato, detto in modo pulito e senza formule, è questo: l’area del blocking è governata soprattutto da due ingredienti di grande scala. Il primo è la larghezza del getto: se il jet occupa una banda latitudinale più ampia (un getto “più largo”), è più facile costruire strutture bloccanti con estensione spaziale maggiore. Il secondo ingrediente è la scala orizzontale tipica delle onde di Rossby stazionarie (quella che nel loro lavoro viene collegata alla cosiddetta “Kuo scale”): se la circolazione planetaria favorisce onde stazionarie con lunghezza caratteristica più grande, anche il “contenitore” dinamico dentro cui si organizza il blocking tende ad allargarsi. In altre parole, la taglia del blocking non viene vista come una proprietà misteriosa, ma come qualcosa che emerge da geometria e scala del jet e delle onde planetarie che il jet stesso supporta.

Poi arriva il test vero: confrontare questa legge di scala con i cambiamenti simulati nei GCM accoppiati. Qui viene fuori un dettaglio molto istruttivo: in inverno la legge di scala “prende” bene (cioè la variazione della dimensione dei blocchi è coerente con quanto atteso da cambiamenti di getto e onde stazionarie), mentre in estate l’accordo peggiora. Questo scarto stagionale è quasi un messaggio in sé: ti dice che, quando l’atmosfera è più baroclina e più vicina al comportamento “dry/QG” (l’inverno), un quadro di scaling basato su jet e onde stazionarie è già molto informativo; quando invece entrano più pesantemente in gioco processi diabatici, accoppiamento con suolo/continenti e feedback umidi (estate), la “sola” dinamica grande-scala non basta più a spiegare la dimensione del fenomeno.

E infatti la letteratura degli ultimi anni insiste sul ruolo non marginale dei processi umidi nel blocking: una frazione rilevante delle masse d’aria che finiscono dentro i blocchi, soprattutto in emisfero nord, subisce riscaldamento latente lungo le traiettorie nei giorni precedenti, e questo può contribuire in modo sostanziale alla costruzione e al mantenimento delle anomalie anticicloniche (cioè cambia PV, stabilità e struttura del ridge). Se questo contributo diabatico cambia con il clima (per esempio per variazioni nella disponibilità di vapore e nei percorsi di trasporto umido), allora è plausibile che proprio d’estate la dimensione e la morfologia dei blocchi rispondano a “pezzi di fisica” che una legge di scala tarata sulla sola geometria del jet cattura meno.

In sintesi: il lavoro di Nabizadeh e colleghi aggiunge un tassello che vale la pena portarsi dietro, perché sposta il focus da “quanti blocchi” a “quanto grandi sono i blocchi”, e propone un ponte concettuale molto chiaro tra dimensione del blocking, struttura del jet e scala delle onde planetarie stazionarie. 

1. Introduzione

il blocking non è solo “un anticiclone che dura”, è un regime di circolazione su scala planetaria–sinottica che diventa quasi stazionario e finisce per deviare o spezzare la continuità del getto alle medie latitudini. È il motivo per cui, quando si instaura, la sequenza delle perturbazioni cambia marcia: la storm track viene aggirata, i fronti scorrono ai margini, e sotto al nucleo anticiclonico si impone una persistenza che trasforma un’anomalia meteorologica in un’anomalia climatica regionale. Questa definizione “fondativa” e l’attenzione alla persistenza risalgono già ai lavori classici di Rex, che descrivono il blocking proprio come un’azione di blocco del flusso occidentale con conseguenze regionali marcate. 

Detto questo, la comunità scientifica continua a considerare il blocking un animale difficile: sappiamo descriverlo e identificarlo con indici oggettivi, ma una teoria completa e universalmente soddisfacente della sua dinamica, della sua prevedibilità e della sua risposta al riscaldamento globale non è ancora “chiusa”. La review di Woollings e colleghi mette bene a fuoco questo punto: esiste un interesse enorme per come il blocking possa cambiare in futuro, ma la fiducia sulle proiezioni resta limitata perché i modelli tendono a sottostimarlo e perché i meccanismi che lo sostengono (onde planetarie, interazioni con il jet, feedback diabatici) non sono riconducibili a un’unica spiegazione lineare. Un esempio di quanto sia delicato distinguere tra “dinamica interna” e “forzante esterna” lo trovi anche in lavori come Hassanzadeh & Kuang, che mostrano come variazioni del blocking possano dipendere in modo non banale dal tipo di anomalia di stato medio che lo accompagna. 

Finora, gran parte degli studi si è concentrata soprattutto su quanto spesso accade il blocking e su quanto dura, cioè su frequenza e persistenza, perché queste metriche sono immediatamente collegabili al fatto che un’estremizzazione “per accumulo” (giorni e giorni con la stessa anomalia) è più probabile quando un regime resta bloccato. Però qui entra il punto originale del lavoro che stai traducendo: la dimensione del blocking, cioè la sua estensione spaziale, è una variabile altrettanto importante e molto meno esplorata. Non è un dettaglio geometrico: a parità di durata, un blocco più grande può imporre anomalie radiative e dinamiche su un’area più vasta, allargando il footprint degli impatti. Ed è esattamente ciò che Nabizadeh e colleghi evidenziano nelle simulazioni “large ensemble” con GCM completamente accoppiati: la taglia media dei blocchi aumenta in un clima più caldo, con segnali particolarmente robusti in emisfero nord e con incrementi estivi che in alcuni casi arrivano a valori dell’ordine del 15–17%. 

Per capire perché la dimensione conta così tanto bisogna collegarla ai meccanismi fisici che trasformano un blocking in un estremo al suolo. Sotto un blocco anticiclonico, specie in estate, hai spesso cieli più sereni, maggiore radiazione solare netta in superficie, e una subsidenza che tende a comprimere e riscaldare la colonna d’aria e a inibire la convezione profonda organizzata: è un set-up che favorisce ondate di calore e siccità, mentre ai bordi del blocco (dove scorrono le correnti deviate) puoi avere canali preferenziali di trasporto di umidità e precipitazioni persistenti. Studi basati su diagnostiche di co-occorrenza mostrano in modo quantitativo quanto spesso gli estremi termici siano “co-localizzati” con condizioni di blocking, e come questa relazione vari nello spazio: non è un legame aneddotico, è statistica robusta. Se il blocco diventa più esteso, è naturale aspettarsi che anche l’area soggetta a queste forzanti (cielo sereno/subsidenza e anomalie di avvezione ai margini) aumenti, quindi che aumenti la scala spaziale degli estremi associati, anche quando l’intensità locale non cambia in modo uniforme.

C’è poi un pezzo dinamico molto elegante che l’introduzione richiama e che vale la pena tenere: la taglia del blocking si intreccia con le scale tipiche dell’avvezione e del “mescolamento” orizzontale alle medie latitudini, cioè con quelle lunghezze caratteristiche con cui i flussi sinottici riescono a trasportare aria più calda o più fredda su un’area. La letteratura sulla variabilità termica sinottica mette in relazione l’ampiezza delle anomalie di temperatura con due ingredienti: quanto è “ripido” il gradiente termico medio e quanto sono grandi le scale con cui i moti sinottici riescono a mescolare/adveggiare. In questo quadro, se la lunghezza di mescolamento effettiva cresce, a parità di gradiente termico si possono ottenere anomalie più ampie, e quindi estremi potenzialmente più marcati e persistenti. Questa è una delle ragioni per cui la “dimensione” dei regimi (non solo la loro durata) diventa una variabile con un significato fisico diretto.

A questo punto l’introduzione fa una cosa metodologicamente molto solida: invece di limitarsi a dire “i modelli mostrano un aumento”, prova a impostare il problema come domanda di meccanismo: che cosa determina, in prima approssimazione, la taglia tipica di un blocking? Qui entra l’approccio gerarchico. Prima si usa un modello quasi-geostrofico a due strati (un classico della dinamica extratropicale) come cornice minimale per isolare i controlli dinamici di base; Phillips è una pietra miliare proprio perché formalizza, in modo estremamente pulito, la dinamica baroclina su due livelli in un quadro quasi-geostrofico. Poi si applica un’analisi dimensionale sistematica tramite il teorema di Buckingham: l’idea è ridurre il problema a combinazioni “senza dimensioni” dei parametri intrinseci della troposfera extratropicale, così da far emergere una legge di scala per l’area dei blocchi che dipenda da grandezze misurabili e fisicamente interpretabili (caratteristiche del getto, scale ondulatorie, stabilità). 

Il passaggio successivo è altrettanto importante: una legge di scala, per essere utile, deve essere testata in un ambiente dove puoi controllare bene la fisica e ridurre i fattori confondenti. Ecco perché viene usato un GCM idealizzato “dry” nello stile Held–Suarez: è un benchmark costruito proprio per confrontare dinamiche di base del flusso generale senza complicazioni dovute a parametrizzazioni complete dell’umidità e della fisica di nubi. Se la legge di scala regge in quel contesto, allora hai un’indicazione forte che stai catturando un vincolo dinamico fondamentale. Infine, il confronto con i GCM completamente accoppiati serve a rispondere alla domanda più pratica: quanto di ciò che vediamo nei modelli climatici “realistici” può essere spiegato con quei controlli dinamici essenziali e quanto, invece, richiede pezzi di fisica aggiuntiva?

Qui si innesta anche un messaggio che, secondo me, è tra i più utili: quando la legge di scala funziona meglio in inverno rispetto all’estate, non è solo una nota tecnica, è una traccia fisica. In inverno l’atmosfera extratropicale è più baroclina e molte caratteristiche del flusso sono più vicine al comportamento “dry” dominato da onde e jet, quindi un controllo basato su getto e scale ondulatorie può spiegare gran parte della variabilità di taglia. In estate, invece, l’umidità e i processi diabatici possono diventare di primo ordine nel mantenimento e nella morfologia dei regimi persistenti: il rilascio di calore latente lungo le traiettorie e le interazioni con la convezione e i contrasti terra–oceano possono alterare la struttura del blocking in modi che una legge basata solo su dinamica quasi-geostrofica secca fatica a rappresentare. L’idea che il riscaldamento latente conti davvero nel blocking è supportata da lavori dedicati proprio al ruolo del diabatico nella dinamica dei blocchi. 

In sostanza, questa introduzione sta impostando un cambio di prospettiva: non fermarsi al “blocking cambia o non cambia” guardando soltanto la frequenza, ma interrogarsi su una proprietà geometrica con impatti diretti sulla scala spaziale degli estremi. E lo fa con una strategia che, a livello scientifico, è molto convincente: diagnosi nei large ensemble accoppiati per vedere il segnale, teoria minimale (QG + analisi dimensionale) per capire i controlli fisici, validazione in un GCM secco controllato per testare la robustezza del meccanismo, e ritorno ai GCM complessi per capire dove la teoria basta e dove entrano in gioco processi aggiuntivi. 

La Tabella 1 serve a rispondere a una domanda molto concreta: nel passaggio dal clima “attuale” (1981–2005) a quello “futuro” (2076–2100) nello scenario RCP8.5, i blocchi atmosferici cambiano solo come frequenza e durata, oppure cambia anche la loro taglia? Qui gli autori scelgono di guardare proprio la taglia, cioè l’area occupata dagli eventi di blocking, e la mettono in relazione con tre grandezze dinamiche della troposfera extratropicale che, secondo la teoria e la letteratura sulle onde planetarie e sul jet, dovrebbero controllare la scala spaziale dei regimi persistenti (Rex, 1950; Woollings et al., 2018; Vallis, 2006).

La struttura della tabella è questa: le righe separano estate e inverno, e dentro ogni stagione ci sono quattro domini (Nord Atlantico, Nord Pacifico, “Russia” come settore euro-asiatico, e l’emisfero sud). Le prime due colonne riportano la variazione percentuale dell’area del blocking calcolata con due indici diversi: il Dole–Gordon (DG) e un indice tipo Scherrer modificato (S06). È un passaggio chiave, perché la comunità sa bene che gli indici di blocking non sono equivalenti e che parte delle discrepanze tra studi nasce proprio dalla metrica (Woollings et al., 2018). Qui, invece, l’aumento dell’area emerge in modo abbastanza coerente con entrambi gli indici, quindi non è un artefatto di definizione. I valori tra parentesi sono lo stesso calcolo fatto in un secondo grande ensemble (GFDL-CM3), mentre quelli fuori parentesi appartengono al primo (LENS): è un controllo di robustezza tra modelli. Il simbolo † indica i casi non statisticamente significativi al 95% (test t a due code). L’“±” è l’errore standard, quindi ti dà l’idea di quanto il segnale sia stabile dentro l’ensemble.

Il messaggio principale salta fuori già nelle prime righe: in estate l’area dei blocchi tende ad aumentare nettamente nell’emisfero nord. Sul Nord Atlantico l’incremento è dell’ordine di +6% / +8% (a seconda dell’indice) nel LENS e arriva a valori ancora più grandi nel GFDL-CM3 (fino a circa +16% con S06). Sul Nord Pacifico estivo l’aumento dell’area è anch’esso robusto, vicino a +10–12% (e fino a circa +17% con S06 nel GFDL-CM3). Sul settore “Russia” estivo, anche qui, l’area cresce (circa +5–10%). In emisfero sud, invece, in estate l’area mostra variazioni piccole o leggermente negative e spesso non significative: segnale molto più debole e meno coerente, il che è in linea con il fatto che il blocking SH ha caratteristiche dinamiche e bias modellistici diversi rispetto all’NH (Woollings et al., 2018).

In inverno il quadro è più moderato ma comunque importante: Nord Atlantico, Nord Pacifico e Russia mostrano in media aumenti di area di qualche punto percentuale (tipicamente ~+3% fino a ~+5% nel LENS, con valori più grandi nel GFDL-CM3 soprattutto sul Nord Pacifico). Anche l’emisfero sud invernale mostra aumenti positivi (da ~+2% a ~+8% a seconda dell’indice e del modello). Tradotto: i blocchi, quando si formano, tendono a essere più estesisoprattutto nelle stagioni e regioni dove sappiamo che possono modulare in modo marcato gli estremi alle medie latitudini.

La seconda metà della tabella è quella “meccanicistica”: spiega quali cambiamenti del flusso medio potrebbero sostenere un aumento di area. La colonna w è la larghezza del jet: non quanto è veloce, ma quanto è “largo” in senso latitudinale. Quando il jet si allarga, aumenta lo spazio dinamico in cui possono organizzarsi ondulazioni di grande scala e strutture quasi stazionarie. La colonna LK è una misura della scala tipica delle onde di Rossby stazionarie: se cambia, cambia anche la lunghezza caratteristica delle ondulazioni planetarie che possono restare quasi ferme e sostenere un regime di blocco. La colonna λ (raggio di deformazione di Rossby) è una scala più generale legata a stratificazione e rotazione: quando cresce, tende a crescere anche la scala orizzontale dei moti organizzati. Infine, l’ultima colonna non è “un altro dato”: è la previsione della legge di scala proposta dagli autori per l’area del blocking, costruita combinando soprattutto larghezza del jet e scala delle onde stazionarie, con un contributo più debole di λ (Phillips, 1954; Held & Suarez, 1994; Vallis, 2006).

Ed è qui che la tabella diventa davvero informativa: in diversi casi, l’aumento dell’area simulato dai GCM e quello stimato dalla legge di scala si assomigliano molto, segno che stai catturando un vincolo dinamico reale. L’esempio più pulito è l’estate sul Nord Atlantico: l’area aumenta e, nello stesso tempo, aumentano anche la larghezza del jet, la scala delle onde stazionarie e λ; la legge di scala restituisce un incremento di area comparabile a quello misurato dagli indici. Anche l’inverno sul Nord Pacifico è un caso “da manuale”: area in aumento, w e LK in aumento, λ in aumento, e stima teorica che segue bene i valori degli indici. Questo tipo di accordo è importante perché suggerisce che, almeno in certe stagioni, l’espansione spaziale dei blocchi può essere interpretata come conseguenza abbastanza diretta di come cambiano jet e onde planetarie in un clima più caldo, senza dover invocare subito spiegazioni ad hoc.

Ci sono però anche righe che raccontano l’altra metà della storia: dove la teoria semplice non basta. In estate sulla Russia, per esempio, l’area aumenta secondo gli indici, ma la combinazione di cambiamenti in w e LK non va nella stessa direzione e la previsione teorica può risultare persino di segno opposto. Questo è un indizio (non una prova definitiva) che, in estate e in alcune regioni continentali, entrano in gioco contributi che non sono ben rappresentati da una cornice “dry/quasi-geostrofica”: processi diabatici, feedback radiativi legati a suolo secco, accoppiamento con la convezione e con i gradienti terra-oceano possono alterare la struttura e l’estensione dei regimi persistenti oltre ciò che jet e onde stazionarie da sole riescono a spiegare (Pfahl & Wernli, 2012; Brunner et al., 2018; Woollings et al., 2018). Anche l’estate in emisfero sud è un caso in cui la previsione teorica tende a suggerire un aumento, mentre l’area stimata dagli indici mostra variazioni piccole o debolmente negative e spesso non significative: segnale più rumoroso e probabilmente più sensibile a metrica, bias e dinamiche emisferiche specifiche.

C’è poi una nota tecnica che vale la pena ricordare perché evita interpretazioni sbagliate: in estate sul Nord Pacifico la variazione di w non viene riportata (e di conseguenza manca anche la stima teorica nel LENS) perché il profilo del vento zonale è troppo complesso per definire in modo robusto una “larghezza del jet”. Questo ti dice una cosa importante: anche quando l’idea fisica è giusta, la diagnostica dei parametri del flusso medio può diventare difficile in regioni con jet multipli o strutture stagionali particolari.

Il senso climatico della tabella, infine, è coerente con ciò che sappiamo sugli impatti del blocking. Blocchi più grandi significano, in media, un’area più ampia soggetta a cieli più sereni e forcing radiativo anomalo sotto la cupola anticiclonica, subsidenza più estesa e quindi un potenziale ampliamento della “macchia” degli estremi termici e idrici (Barriopedro et al., 2011; Dole et al., 2011; Sillmann et al., 2011; Brunner et al., 2018). Inoltre, ai margini del blocco, cambiano le scale dell’avvezione e del mescolamento orizzontale: se le strutture dominanti diventano più grandi, può aumentare anche la scala spaziale delle anomalie di temperatura associate al trasporto, un concetto che si collega alla teoria della variabilità termica alle medie latitudini e al ruolo delle lunghezze di mescolamento (Caballero & Hanley, 2012; Schneider et al., 2015). In altre parole: la tabella non sta solo dicendo “i blocchi aumentano di area”, sta suggerendo un ponte tra dinamica grande scala (jet e onde planetarie) e geografia degli impatti (estremi più estesi nello spazio), con un comportamento stagionale che indica chiaramente dove la dinamica secca spiega bene e dove, soprattutto d’estate, servono pezzi di fisica aggiuntiva.

2.1. Il modello QG e l’analisi di Buckingham-π

Per isolare il più possibile i meccanismi interni della troposfera extratropicale che possono controllare la dimensione degli eventi di blocking, gli autori scelgono un’impostazione volutamente “minimalista”, partendo dal modello baroclino più semplice ma ancora dinamicamente significativo: il modello quasi-geostrofico a due strati introdotto da Phillips (1954). Questa scelta ha un razionale preciso: il quadro quasi-geostrofico è pensato per descrivere in modo coerente la dinamica dominante alle medie latitudini quando i moti sono governati dall’equilibrio tra gradiente di pressione e forza di Coriolis, e quando l’evoluzione a grande scala è strettamente legata all’interazione tra baroclinicità, onde di Rossby e getto. In pratica, è un laboratorio teorico che consente di studiare proprietà statistiche e geometriche dei regimi persistenti senza il “rumore” aggiuntivo di una fisica completa di umidità, nubi e convezione, che nei modelli complessi può mascherare i vincoli dinamici essenziali. In questo modello, il forcing e la dissipazione sono rappresentati in forma idealizzata ma standard nella gerarchia di modellistica atmosferica: da un lato, un rilassamento newtoniano tende a riportare la temperatura verso un profilo di equilibrio radiativo; dall’altro, un’attrito di Rayleigh agisce sullo strato inferiore, smorzando l’energia del moto e chiudendo il bilancio energetico in modo controllabile.

Il dominio scelto è un canale-β, cioè una configurazione in cui la variazione meridionale del parametro di Coriolis è esplicitamente rappresentata e quindi la propagazione e la dispersione delle onde di Rossby emergono naturalmente, mentre in direzione zonale si impone periodicità per evitare effetti di bordo. In direzione meridionale il canale è intenzionalmente molto ampio e con condizioni di non-flusso alle pareti, così da ridurre l’influenza artificiale dei confini sulla struttura del getto quando si variano i parametri. Questo dettaglio non è secondario: molti studi storici sul blocking in canale quasi-geostrofico introducevano asimmetrie zonali nel forcing o nella geometria, ad esempio baroclinicità non uniforme o topografia, proprio per “ancorare” le onde stazionarie e favorire la formazione di blocchi (Haines & Marshall, 1987; Vautard & Legras, 1988; Schubert & Lucarini, 2016). Qui, invece, l’impostazione è deliberatamente simmetrica e con fondo piatto, perché lavori più recenti con modelli di circolazione generale (GCM) hanno mostrato che blocchi forti e persistenti possono emergere anche senza alcuna asimmetria zonale nel forcing, nella dissipazione o nella geometria (Hu et al., 2008; Hassanzadeh et al., 2014; Hassanzadeh & Kuang, 2015). In altre parole, se il blocking può essere un comportamento “intrinseco” della dinamica extratropicale, allora ha senso cercare leggi di scala che non dipendano da dettagli geografici specifici, ma da grandezze fisiche generali del sistema.

All’interno di questo quadro, il modello QG è caratterizzato da un set di parametri fisici imposti che rappresentano le scale fondamentali della troposfera extratropicale: una scala di lunghezza legata al raggio di deformazione di Rossby, due scale temporali associate rispettivamente al rilassamento radiativo e all’attrito, il gradiente meridionale del parametro di Coriolis, e una descrizione idealizzata del getto di equilibrio radiativo attraverso una velocità massima e una larghezza meridionale che rappresenta, di fatto, l’estensione della regione baroclina. A questi si aggiunge la lunghezza zonale del dominio, che in un canale periodico è il modo più semplice per rappresentare l’effetto della “taglia del pianeta” sulla scala delle strutture che il flusso può sostenere. Un aspetto metodologico elegante è che la lunghezza meridionale del dominio viene fissata molto grande rispetto alla scala dinamica principale, proprio per non far entrare le pareti nel problema quando si varia la larghezza del getto: la geometria deve restare un contenitore, non un attore.

A questo punto entra in gioco la seconda scelta fondante della sottosezione: l’uso del teorema di Buckingham-π come tecnica di analisi dimensionale (Buckingham, 1914), ampiamente utilizzata in ingegneria (Kundu & Cohen, 2008) e sempre più presente anche in problemi di dinamica dei fluidi geofisici e planetari dove si cercano leggi di scala robuste e interpretabili (ad esempio Yang & Ingersoll, 2014; Koll & Abbot, 2015). L’idea di fondo è trasformare un problema complesso in un problema “strutturato”: se il sistema è governato da poche dimensioni fondamentali (qui essenzialmente lunghezza e tempo), allora molte delle variabili fisiche possono essere riassunte in un numero limitato di combinazioni adimensionali indipendenti. Questo è cruciale perché permette di discutere il problema in termini di rapporti tra scale, anziché in termini di valori assoluti, rendendo più facile confrontare simulazioni diverse e, soprattutto, interpretare i risultati in modo generale.

Gli autori scelgono come scale di riferimento una lunghezza e una velocità con significato dinamico chiaro: la scala di lunghezza associata al raggio di deformazione e la velocità massima del getto di equilibrio. Da queste discende anche una scala temporale “advettiva”, cioè il tempo caratteristico con cui il flusso trasporta strutture su una distanza pari alla scala scelta. Una volta fissate queste scale, i restanti parametri vengono riscritti come cinque gruppi adimensionali indipendenti che rappresentano, in termini di rapporti, l’importanza relativa dell’effetto β, l’ampiezza della regione baroclina rispetto alla scala dinamica principale, l’intensità relativa dei tempi radiativi e dissipativi rispetto all’advezione, e la taglia zonale del dominio rispetto alla scala di base. Il punto fisico è che, così facendo, la dimensione media del blocking (resa a sua volta adimensionale dividendo per una scala di area naturale del sistema) può essere trattata come una funzione di questi soli cinque “numeri di controllo”.

La parte operativa del metodo è altrettanto pulita: gli esponenti che quantificano quanto ciascun gruppo adimensionale influenzi l’area del blocking non vengono imposti a priori, ma stimati con esperimenti numerici controllati. Si costruiscono più insiemi di simulazioni in cui si varia un solo gruppo per volta entro un intervallo ampio (da un terzo a tre volte il valore di riferimento), mantenendo fissi gli altri quattro. In questo modo si può attribuire a ciascun gruppo un ruolo causale, almeno nel senso sperimentale del “controllo di variabile”, e stimare l’intensità della dipendenza osservando come la risposta media del sistema cambia al variare del parametro. L’uso di regressioni in spazio logaritmico è una pratica comune quando si cerca una legge di potenza, perché consente di stimare in modo robusto il grado di sensibilità della variabile di interesse al controllo imposto. Per rendere statisticamente affidabile la stima della dimensione media dei blocchi, ogni simulazione include una fase di assestamento (spin-up) seguita da una fase di integrazione molto lunga dedicata all’analisi, proprio per campionare un numero elevato di eventi rari e persistenti come il blocking.

Infine, la scelta dei valori di riferimento dei parametri adimensionali non è arbitraria: gli autori si ancorano a configurazioni già utilizzate in letteratura in modo da collocare il loro “punto di controllo” in una regione di spazio dei parametri già esplorata e considerata realistica per la dinamica extratropicale idealizzata (Zurita-Gotor et al., 2014; Lutsko et al., 2015). Questo rende più semplice interpretare le differenze con studi precedenti e, soprattutto, rende più credibile il passaggio successivo della gerarchia, in cui la legge di scala derivata in QG viene testata in un GCM secco idealizzato (Held & Suarez, 1994) e poi confrontata con simulazioni accoppiate più complesse. Nel complesso, questa sottosezione costruisce l’impalcatura metodologica dell’intero lavoro: mostra come, partendo da una dinamica extratropicale essenziale e usando un’analisi dimensionale rigorosa, si possa arrivare a una legge di scala per la dimensione del blocking che non dipende da dettagli regionali, ma da parametri misurabili e fisicamente interpretabili legati a getto, onde e dissipazione, aprendo la strada a un confronto trasparente tra teoria, modelli idealizzati e GCM accoppiati.

2.2. GCM idealizzato

In questa parte gli autori passano dal modello quasi-geostrofico a due strati a un modello più completo dal punto di vista dinamico, ma ancora “pulito” dal punto di vista fisico: il dry dynamical core del GCM del GFDL configurato secondo l’esperimento classico di Held e Suarez (1994). La logica è molto chiara e si inserisce nella cosiddetta gerarchia dei “modelli eleganti” per lo studio della circolazione extratropicale: si mantiene la dinamica delle equazioni primitive (quindi una rappresentazione realistica dei bilanci su scala planetaria), ma si semplificano drasticamente i processi fisici (niente umidità, nubi e convezione esplicita), così che i cambiamenti nel comportamento del sistema siano attribuibili con maggiore trasparenza alle proprietà fondamentali del getto e delle onde barocline (Held, 2005; Jeevanjee et al., 2017). È lo stesso principio per cui questi modelli vengono usati da decenni per isolare i controlli di base su storm track, getti guidati dagli eddy e variabilità sinottica: si costruisce un ambiente controllato, riproducibile e comparabile tra studi, in cui le leggi di scala e i vincoli dinamici emergono senza essere “confusi” da feedback microfisici o da parametrizzazioni complesse.

Il forcing termico in questo GCM idealizzato è implementato in forma standard tramite un rilassamento newtoniano della temperatura verso uno stato di equilibrio radiativo prescritto e simmetrico (tipicamente equinoziale), nel quale il gradiente meridionale di temperatura impone la baroclinicità di fondo. In altre parole, l’intensità del contrasto termico tra basse e alte latitudini stabilisce quanta energia potenziale disponibile viene messa a disposizione per l’instabilità baroclina e quindi per la generazione di eddy che, a loro volta, alimentano e modellano il getto extratropicale. Il tasso con cui la temperatura viene “richiamata” verso tale stato di equilibrio controlla invece quanto rapidamente il sistema termico viene forzato rispetto ai tempi interni della dinamica. Sul versante dissipativo, la rimozione di quantità di moto ai bassi livelli è rappresentata con un attrito di Rayleigh: è una scelta volutamente semplice, ma fondamentale, perché stabilizza il bilancio del momento, condiziona la struttura verticale del vento e influenza la risposta del getto e delle onde alla forzante termica. Questo schema, pur idealizzato, è diventato uno standard proprio perché consente di ottenere una circolazione extratropicale credibile in termini di getto, storm track e trasporto meridionale, rendendolo un banco di prova per ipotesi teoriche (Held & Suarez, 1994; Held, 2005).

Sul piano numerico, gli autori usano una risoluzione spettrale T63 con 40 livelli verticali, quindi una configurazione sufficientemente fine da rappresentare in modo robusto la dinamica sinottica e la struttura verticale del getto, ma ancora abbastanza “leggera” da permettere integrazioni lunghissime. Questo dettaglio è centrale: per fenomeni rari e intermittenti come il blocking, la robustezza statistica dipende moltissimo dalla lunghezza delle simulazioni, perché serve campionare un numero elevato di eventi per stimare in modo stabile proprietà medie come l’area tipica dei blocchi e la sua sensibilità ai parametri di controllo. Per questo ogni simulazione viene eseguita per un periodo estremamente lungo (con una prima fase scartata come spin-up), così da ridurre il rumore interno e aumentare la precisione delle stime, una strategia coerente con molta letteratura sulle statistiche di regimi persistenti nei modelli idealizzati.

Il punto metodologico più importante è come viene usato questo GCM: non per fare una proiezione climatica “realistica”, ma per testare in modo controllato la legge di scala ricavata nel modello QG. Per farlo, gli autori variano sistematicamente tre ingredienti chiave: l’intensità del gradiente meridionale di temperatura (che modula la baroclinicità e quindi la vivacità degli eddy), il tempo caratteristico del forcing termico (che regola la competizione tra rilassamento radiativo e dinamica interna), e l’intensità dell’attrito ai bassi livelli (che controlla dissipazione e bilancio del momento). È una scelta coerente con l’idea, molto presente nella teoria della circolazione extratropicale, che molte proprietà statistiche del getto e delle onde emergano dalla competizione tra produzione baroclina, trasporto eddy e dissipazione: cambiando questi tre “pomelli” si cambia l’ambiente dinamico in cui il blocking nasce e si organizza, senza introdurre asimmetrie geografiche o forzanti zonali specifiche (Held & Suarez, 1994; Held, 2005; Hassanzadeh & Kuang, 2016a, 2019).

Un aspetto cruciale è che gli autori limitano le variazioni dei parametri in modo da restare nel regime con un singolo getto guidato dagli eddy, analogo a quello che caratterizza ciascun emisfero terrestre. Questa cautela non è formale: se il sistema entra in regimi con jet multipli o con strutture troppo diverse, cambia la natura stessa delle onde e dei regimi persistenti, e diventa più difficile attribuire i cambiamenti dell’area del blocking a un meccanismo “universale”. Restare nel regime a singolo jet permette invece un confronto pulito con il modello QG e con l’interpretazione fisica che lega le dimensioni dei blocchi alle proprietà del getto e delle onde planetarie. In più, l’analisi congiunta dei due emisferi (trattandoli come realizzazioni statistiche della stessa dinamica in un setup simmetrico) è un trucco molto efficace per aumentare il rapporto segnale/rumore: raddoppia il campione di eventi e rafforza la significatività delle relazioni diagnosticate, senza introdurre nuove ipotesi fisiche.

In sintesi, questa sottosezione chiarisce il ruolo del GCM idealizzato nella gerarchia del lavoro: è lo strumento intermedio che conserva la dinamica completa delle equazioni primitive ma mantiene una fisica semplificata, così da verificare se la relazione trovata nel QG sulla dimensione del blocking sopravvive in un ambiente più realistico dal punto di vista dinamico. Se la legge di scala funziona anche qui, allora è più credibile che stia catturando un vincolo robusto della circolazione extratropicale; se invece fallisce in specifici regimi o intervalli di parametri, questo indica dove entrano in gioco processi o complessità non rappresentati dal quadro QG, un passaggio interpretativo che gli autori collegano direttamente anche ai risultati successivi nei GCM completamente accoppiati (Held & Suarez, 1994; Held, 2005; Jeevanjee et al., 2017; Hassanzadeh & Kuang, 2016a, 2019).

2.3. Simulazioni GCM complete a grande ensemble

Qui lo studio fa un salto di “realismo” rispetto ai modelli idealizzati: invece di lavorare in un mondo secco e simmetrico, usa due large ensemble di modelli climatici pienamente accoppiati (atmosfera–oceano–terra–ghiaccio), cioè simulazioni in cui le retroazioni aria–mare e la variabilità oceanica interna sono libere di evolvere e di interagire con la circolazione extratropicale. I due pilastri sono il CESM1 Large Ensemble (LENS) del NCAR e il GFDL-CM3 large ensemble, entrambi costruiti come initial-condition ensembles: stessa forzante esterna per tutti i membri, ma condizioni iniziali leggermente perturbate, così da campionare molte realizzazioni possibili della variabilità interna. Questo è esattamente il motivo per cui i large ensemble sono diventati uno strumento centrale per distinguere il “segnale forzato” (cioè la risposta media a gas serra/aerosol e altri forcing) dal “rumore” caotico del sistema climatico, che su scala regionale può essere enorme anche su periodi pluridecennali. 

Nel dettaglio, per CESM1-LE si parla di un ensemble numeroso (40 membri) che copre 1920–2100 con forzanti storiche fino al 2005 e scenario RCP8.5 dopo il 2006; per GFDL-CM3 si usa un ensemble più piccolo (20 membri), anch’esso con storico fino al 2005 e RCP8.5 nel futuro. La scelta di due famiglie modellistiche diverse non è un vezzo: quando si studiano proprietà “di regime” come il blocking, l’accordo tra modelli indipendenti aumenta la credibilità del risultato, perché il blocking è sensibile sia alla variabilità interna sia ai bias di climatologia del getto e delle storm track (e questi bias cambiano da modello a modello). 

Per isolare l’effetto del riscaldamento globale sulla dimensione dei blocchi (non solo sulla frequenza), gli autori adottano una strategia semplice ma robusta: confrontano due finestre temporali “tarde” di ciascun periodo, usando gli ultimi 25 anni del clima attuale e gli ultimi 25 anni del clima futuro. In pratica è un modo per ridurre la contaminazione dovuta ai transitori iniziali e lavorare su statistiche più stazionarie, cosa particolarmente importante per metriche come area/estensione del blocking, che dipendono da code di distribuzione e da eventi persistenti. Inoltre, l’analisi è stagionale e si concentra su JJA e DJF, cioè estate e inverno boreali (con l’attenzione implicita che nell’emisfero sud le stagioni “meteorologiche” si interpretano in modo coerente con il calendario usato). Questa separazione è cruciale perché i meccanismi che controllano blocking e onde quasi-stazionarie cambiano molto tra estate e inverno: varia l’intensità del getto, cambia la baroclinicità, cambiano anche le interazioni con la stratosfera e con la variabilità oceanica. 

Un altro passaggio metodologico intelligente è la suddivisione del globo in settori dinamicamente coerenti: Nord Atlantico, Nord Pacifico, “Russia” (Eurasia interna) e un settore per l’emisfero sud. Questo tipo di regionalizzazione non serve solo a “fare mappe”: riflette il fatto che i regimi di blocking non sono uniformi sul pianeta, ma hanno climatologie e meccanismi preferenziali legati alla struttura media del getto, alla storm track e (nei modelli completi) anche ai contrasti aria–mare e alla distribuzione dei ghiacci. In Atlantico, ad esempio, il blocking si intreccia con la variabilità del getto atlantico e con i pattern tipo NAO; nel Pacifico la geometria della storm track e la teleconnessione tropicale giocano un ruolo diverso; sull’Eurasia continentale entra più forte il tema dell’onda quasi-stazionaria e dell’advezione termica su vaste aree terrestri. Lavorare per settori permette quindi di dire non solo “cambia la dimensione”, ma anche dove e in quale stagione il segnale emerge con più forza. 

Il punto di forza, qui, è statistico oltre che fisico: con decine di membri di ensemble, la media d’ensemble filtra gran parte della variabilità interna e rende più visibile la risposta forzata. Questo è particolarmente importante per il blocking, perché è un fenomeno intrinsecamente intermittente e fortemente legato alla variabilità delle onde di Rossby; di conseguenza, la “rumorosità” da un singolo run a un altro può essere così grande da nascondere o distorcere il segnale climatico, soprattutto su scale regionali. Non a caso, la letteratura sui large ensemble insiste sul fatto che il numero di membri necessario per identificare una risposta forzata può essere elevato e dipende dalla regione e dalla variabile: in alcune aree bastano pochi membri, in altre ne servono molte decine per avere confidenza statistica. 

Infine, usare modelli pienamente accoppiati (e non solo atmosfere forzate) è decisivo per parlare di “taglia” dei blocchi in un clima che cambia, perché l’oceano può modulare posizione e intensità dei getti, la persistenza delle anomalie e perfino la struttura spaziale delle onde quasi-stazionarie attraverso pattern di SST e feedback aria–mare. Il GFDL-CM3, in particolare, nasce come modello accoppiato con componenti atmosfera, oceano, terra e ghiaccio progettati per simulazioni climatiche di lungo periodo, e rappresenta quindi un banco di prova naturale per verificare se quanto emerge nei modelli idealizzati (leggi di scala, dipendenze dal getto e dalla scala delle onde) “sopravvive” quando dentro al sistema entrano tutte le complessità del clima reale. 

2.4. Indici di blocking e calcolo dell’area e delle scale di lunghezza

In questa sottosezione gli autori fanno una scelta metodologica molto “da manuale” per chi studia i regimi persistenti: non si affidano a un solo indicatore di blocking, ma ne usano due, concettualmente diversi, così da ridurre il rischio che i risultati dipendano dalla metrica. È un punto cruciale, perché in letteratura è noto che le climatologie del blocking (frequenza, durata, intensità e perfino collocazione geografica) possono variare sensibilmente a seconda dell’indice adottato e dei dettagli di implementazione, soprattutto quando si lavora con modelli climatici che hanno bias nella posizione e nella struttura del getto (Dole & Gordon, 1983; Scherrer et al., 2006; Davini et al., 2012; Woollings et al., 2018). Il primo indicatore è il DG di Dole e Gordon, che identifica il blocco come un’anomalia positiva “sufficientemente grande” dell’altezza di geopotenziale a 500 hPa (Z500) mantenuta per più giorni; il secondo è l’S06 (Scherrer et al.) nella versione modificata da Davini e colleghi, che invece cerca la firma geometrica tipica del blocco: l’inversione del gradiente meridionale di Z500, cioè una struttura che implica deviazione del flusso e discontinuità rispetto alla circolazione zonale media. Questa doppia lettura è utile anche fisicamente: l’approccio “anomaly-based” è più vicino alla visione del blocking come stato persistente ad alta pressione, mentre quello “gradient-reversal” è più vicino alla visione del blocking come rottura/riorganizzazione del flusso alle medie latitudini.

La costruzione delle anomalie è trattata con attenzione, perché se sbagli qui ti porti dietro errori sistematici. Nei dataset accoppiati a grande ensemble (LENS e GFDL-CM3) gli autori rimuovono dal campo di Z500 una climatologia smussata ottenuta con una media mobile di 31 giorni centrata su ciascun giorno e poi mediata su tutti i membri dell’ensemble, seguendo un’impostazione già usata in studi recenti per separare al meglio il “segnale sinottico” dal ciclo stagionale e dalla variabilità di bassa frequenza (Chan et al., 2019). Nei GCM idealizzati e completi, e coerentemente con la formulazione originale DG, le anomalie vengono inoltre pesate per la latitudine (un modo semplice per tenere conto del fatto che la stessa anomalia di geopotenziale non rappresenta lo stesso “peso dinamico” a latitudini diverse) e poi si calcola la deviazione standard per normalizzare l’ampiezza delle anomalie. La normalizzazione è un passaggio spesso sottovalutato ma decisivo: permette di usare una soglia comparabile tra regioni, stagioni e simulazioni, evitando che una zona con variabilità intrinseca maggiore “produca” blocchi solo perché la scala naturale delle fluttuazioni è più grande. Per questo le medie e le deviazioni standard non vengono calcolate “una volta per tutte”, ma separatamente per ciascuna simulazione nei modelli idealizzati e, nei large ensemble, separatamente per periodo, settore geografico e stagione: è un modo pulito per mantenere coerenza statistica quando confronti presente e futuro e quando confronti bacini diversi.

Una volta definite le anomalie normalizzate, l’indice DG classifica come blocking i punti griglia dove l’anomalia supera una soglia elevata e persiste almeno cinque giorni consecutivi. La persistenza minima è importante perché filtra le creste sinottiche transitorie e seleziona strutture davvero quasi-stazionarie, in linea con l’idea classica di blocking (Rex, 1950) e con molta letteratura successiva che distingue tra semplice amplificazione d’onda e vero regime persistente (Woollings et al., 2018). L’indice S06, invece, lavora sui gradienti meridionali di Z500: calcola gradienti “lato equatoriale” e “lato polare” attorno a ogni punto e identifica come bloccati quelli che mostrano, per più giorni consecutivi, il pattern compatibile con inversione/indebolimento del gradiente tipico e quindi con deviazione del flusso. È un’impostazione che discende dalla tradizione degli indici basati su reversal del gradiente di geopotenziale, molto usati anche in contesti operativi e climatici, proprio perché cercano una firma geometrica del blocco più che una semplice anomalia locale (Scherrer et al., 2006; Davini et al., 2012).

La parte veramente originale, in coerenza con l’obiettivo del paper, è come viene misurata la “taglia” del blocking. Gli autori non si limitano a dire “questo giorno è bloccato/non bloccato”: quantificano l’area associata al blocco costruendo un contorno chiuso attorno alla regione bloccata, definito a partire da una soglia statistica (una deviazione standard) attorno al punto bloccato identificato dall’indice. In pratica, si ottiene una misura giornaliera dell’estensione spaziale del blocco; poi questa area giornaliera viene mediata lungo l’intera vita dell’evento (così ogni blocco contribuisce con la sua dimensione “tipica” e non con picchi istantanei), e infine si fa la media su tutti gli eventi per ottenere l’area media del blocking in un dato settore e stagione. Nei GCM, dove la griglia rappresenta una sfera, applicano anche una correzione geometrica legata alla latitudine (perché un grado di longitudine “vale” meno area andando verso i poli): è un accorgimento essenziale se vuoi che confronti tra regioni e stagioni siano fisicamente corretti e non deformati dalla geometria terrestre.

Per trasformare l’area in qualcosa di ancora più interpretabile dinamicamente, stimano anche le scale orizzontali caratteristiche del blocco: per ogni giorno adattano un’ellisse al contorno chiuso e ricavano due lunghezze rappresentative, una zonale e una meridionale. Questa scelta è utile perché l’area, da sola, non ti dice se l’aumento di dimensione avviene “allungando” i blocchi lungo la corrente a getto o “allargandoli” in latitudine, e queste due possibilità hanno implicazioni diverse per storm track, avvezione termica ai margini e footprint degli estremi. Inoltre, l’ellisse è un compromesso pratico: non impone una forma rigida al blocco, ma restituisce due scale principali robuste anche quando la geometria reale è irregolare, cosa frequente nei regimi persistenti.

In sintesi, questa sottosezione costruisce una pipeline coerente e comparabile tra modelli idealizzati e GCM accoppiati: due indici indipendenti per identificare il blocking (uno basato su anomalie, uno su inversione del gradiente), una definizione rigorosa di anomalia e normalizzazione calibrata su simulazione/settore/stagione, una soglia di persistenza per isolare i regimi realmente quasi-stazionari, e infine una metrica geometrica dell’evento (area e due scale di lunghezza) che permette di discutere non solo “quanti” blocchi, ma “quanto grandi” e “in che modo” cambiano nello spazio. Questo è esattamente il tipo di impostazione che rende credibile, nelle sezioni successive, il confronto tra la legge di scala derivata nei modelli semplici e la risposta simulata nei large ensemble accoppiati (Dole & Gordon, 1983; Scherrer et al., 2006; Davini et al., 2012; Chan et al., 2019; Woollings et al., 2018).

3.1. Legge di scala: modello QG e GCM idealizzato

In questa parte gli autori arrivano al cuore del lavoro: dimostrare che la dimensione degli eventi di blocking non è una proprietà “accidentale” dei modelli, ma può essere descritta con una legge di scala che emerge dalla dinamica extratropicale. Il primo passo avviene nel modello quasi-geostrofico a due strati, dove l’analisi di Buckingham-π permette di quantificare, in modo sistematico e con incertezze statistiche esplicite (intervalli di confidenza al 95%), come l’area media dei blocchi risponda ai controlli fondamentali del sistema: l’effetto della variazione meridionale del parametro di Coriolis (cioè la “forza” del vincolo planetario sulle onde di Rossby), l’ampiezza della regione baroclina che alimenta gli eddy, i tempi caratteristici di dissipazione e di rilassamento termico, e la dimensione zonale del dominio che rappresenta, in modo idealizzato, la scala planetaria. Il risultato non è un fit “a caso”: la legge di scala riproduce bene le variazioni dell’area del blocking quando ciascun parametro viene modificato in esperimenti controllati, indicando che il sistema risponde in modo regolare e interpretabile, non caotico, almeno nello spazio dei parametri esplorato. Questo è coerente con una lunga tradizione di studi che usano gerarchie di modelli per individuare vincoli robusti sulla circolazione extratropicale, separando i meccanismi essenziali da quelli accessori (Phillips, 1954; Held, 2005; Jeevanjee et al., 2017).

Un punto molto importante, spesso trascurato quando si parla di blocking, è la distinzione tra “blocking” e variabilità sinottica ordinaria. Gli autori mostrano che, applicando lo stesso schema di analisi, la legge di scala per gli eddy transitori (anomalie più deboli e di breve durata) è diversa da quella dei blocchi. Questo è un risultato concettualmente forte: suggerisce che il blocking non è semplicemente l’estremizzazione continua della turbolenza sinottica, ma un regime con controlli dinamici specifici. È un’idea compatibile con la letteratura che interpreta il blocking come fenomeno legato a rottura d’onda e a dinamiche non lineari localizzate, più che a una semplice amplificazione di onde barocline in transito (Berrisford et al., 2007; Woollings et al., 2008; Strong & Magnusdottir, 2008; Anderson et al., 2017).

Detto questo, la prima formulazione della legge di scala è basata su parametri imposti al modello, che nei dati osservativi o nei GCM completi non sono sempre misurabili in modo diretto o univoco. E qui avviene il passaggio più “utile” dal punto di vista applicativo: riformulare la relazione in termini di grandezze diagnosticabili dalla circolazione in equilibrio guidata dagli eddy. Questa scelta è in linea con la storia della dinamica delle medie latitudini: per la taglia delle perturbazioni sinottiche e della circolazione extratropicale, la comunità ha identificato da tempo scale caratteristiche misurabili che fungono da “coordinate fisiche” del problema. Tra queste, il raggio di deformazione di Rossby (legato a stratificazione e profondità della troposfera) e la scala di Rhines (che descrive a quale scala la cascata inversa di energia viene arrestata dall’effetto β e quindi segna il passaggio verso strutture più “onda-getto” che “turbolenza isotropa”) sono state ampiamente discusse come controlli di base sulla lunghezza tipica delle strutture e sull’organizzazione del flusso (Stone, 1969; Simmons, 1974; Rhines, 1975; Held & Larichev, 1996; Vallis, 2006; O’Gorman & Schneider, 2008; Chemke & Kaspi, 2015, 2016). È quindi naturale chiedersi se le stesse scale possano controllare anche la dimensione del blocking.

Gli autori considerano però anche due scale ancora più direttamente collegate al blocking: la larghezza del jet guidato dagli eddy, stimata dalla struttura media del vento zonale in alta troposfera, e la cosiddetta scala di Kuo, che rappresenta la lunghezza tipica delle onde di Rossby stazionarie e dipende dal flusso medio e dal vincolo planetario. Il confronto concettuale è importante: la scala di Rhines viene diagnosticata dai campi degli eddy (quindi “turbolenza”), mentre la scala di Kuo viene dedotta dai campi medi (quindi “onda stazionaria”), e le due hanno significati fisici distinti. Questo punto si collega direttamente a un tema classico: il blocking è spesso interpretato come risultato di una forte interazione tra flusso medio e onde quasi-stazionarie, con episodi di rottura d’onda che riorganizzano la PV e stabilizzano un’anticiclone persistente; quindi una scala legata alle onde stazionarie ha buone ragioni per entrare nella descrizione della “taglia” del blocco (Berrisford et al., 2007; Woollings et al., 2008; Strong & Magnusdottir, 2008; Anderson et al., 2017).

A questo punto gli autori fanno un’operazione di coerenza interna: stimano come cambiano, al variare dei parametri imposti, la larghezza del jet, la scala di Rhines e la scala di Kuo, usando lo stesso schema sperimentale usato per l’area del blocking. Confrontando i “pesi” con cui queste grandezze rispondono ai controlli del sistema, trovano che l’area dei blocchi può essere rappresentata molto bene da una combinazione dominata dal prodotto tra la larghezza del jet e la scala delle onde stazionarie, con un contributo molto debole legato alla dimensione zonale del dominio e al raggio di deformazione. Il significato fisico è pulito: un jet più largo fornisce lo spazio latitudinale per una struttura bloccante più estesa, mentre una maggiore scala delle onde stazionarie implica ondulazioni planetarie “più lunghe”, quindi regimi stazionari potenzialmente più grandi. Il fatto che la dipendenza dalla “taglia del pianeta” e dal raggio di deformazione risulti debole è coerente con l’idea che la dimensione del blocking, nel range esplorato, sia soprattutto un problema di geometria del jet e di scala d’onda supportata dal flusso medio, più che di una singola scala baroclina locale.

La cosa decisiva è che questa riformulazione non funziona solo nel QG: funziona anche nel GCM idealizzato secco (Held–Suarez) quando si varia la baroclinicità di fondo, la velocità di rilassamento termico e l’attrito ai bassi livelli. Questo passaggio è fondamentale perché sposta la legge di scala da un contesto quasi-geostrofico molto semplificato a un sistema con equazioni primitive e una struttura verticale più realistica. In termini di gerarchia modellistica, è un test di robustezza: se la relazione sopravvive a questo salto di complessità, è più credibile che stia catturando un vincolo dinamico genuino della circolazione extratropicale (Held & Suarez, 1994; Held, 2005; Jeevanjee et al., 2017).

Resta un punto concettualmente affascinante: perché una scala derivata dalla teoria lineare delle onde stazionarie riesce a descrivere un fenomeno che spesso si manifesta attraverso processi non lineari come la rottura d’onda? Gli autori suggeriscono che ciò sia plausibile perché il blocking è strettamente connesso alla rottura localizzata delle onde di Rossby e alla riorganizzazione della PV, ma la “cornice” entro cui tale rottura avviene è comunque dettata dalle scale d’onda che il flusso medio è in grado di sostenere. Questa idea è coerente con risultati precedenti che indicano come la dispersione e la propagazione dei blocchi seguano, in prima approssimazione, la dinamica delle onde di Rossby stazionarie lineari (Hu et al., 2008), pur con la necessità di ulteriori studi per chiarire esattamente il ponte tra scala lineare e processo non lineare.

Infine, gli autori estendono l’analisi alle dimensioni orizzontali del blocco in senso zonale e meridionale, stimandole con un adattamento ellittico dei contorni dell’anomalia. Ne emerge che entrambe le lunghezze caratteristiche seguono una legge di scala coerente con quella dell’area, e che non è sufficiente associare “lunghezza zonale” soltanto alla scala d’onda e “lunghezza meridionale” soltanto alla larghezza del jet: le due direzioni risultano accoppiate, in modo simile a quanto trovato per gli eddy sinottici, dove le scale zonali e meridionali tendono a scalare con combinazioni comuni di grandezze dinamiche e non sono indipendenti (Stone, 1969; O’Gorman & Schneider, 2008; Chemke & Kaspi, 2015). In altre parole, questa sezione propone un messaggio molto forte: la geometria del blocking — non solo la sua esistenza — è in gran parte vincolata dalla struttura del jet e dalle scale delle onde stazionarie, e questo vincolo è osservabile e riproducibile in una gerarchia di modelli che va dal QG al GCM idealizzato.

Figura 1 mostra, in modo estremamente pulito, perché gli autori sostengono che la dimensione dei blocchi atmosferici sia una proprietà emergente della dinamica extratropicale, non un semplice dettaglio statistico. In tutti e tre i pannelli l’idea è la stessa: si confronta l’area media del blocking (asse verticale, espressa in milioni di chilometri quadrati) con la quantità prevista da una legge di scala (asse orizzontale). Se la legge cattura davvero il controllo dinamico di fondo, i punti devono disporsi lungo una relazione quasi lineare prossima alla diagonale; ed è esattamente ciò che si osserva.

Nel pannello (a) la verifica avviene nel modello quasi-geostrofico a due strati (Phillips, 1954), dove il blocking viene interpretato come fenomeno intrinseco alla circolazione extratropicale anche in assenza di asimmetrie zonali nel forcing o nella geometria, coerentemente con quanto mostrato in precedenza in modelli idealizzati e GCM semplificati (Hu et al., 2008; Hassanzadeh et al., 2014; Hassanzadeh & Kuang, 2015). Qui la stima della legge di scala usa direttamente i parametri “imposti” al modello: vincolo planetario (beta), ampiezza della regione baroclina, intensità della dissipazione ai bassi livelli e del rilassamento termico, oltre alla scala zonale del dominio. Il fatto che punti ottenuti variando un parametro per volta collassino tutti sulla stessa retta indica che l’area del blocking risponde in modo regolare e diagnosticabile a questi controlli fondamentali; non è un comportamento arbitrario e, soprattutto, non coincide con la semplice variabilità sinottica in transito.

Il pannello (b) è il passaggio concettuale decisivo. Una legge di scala scritta in termini di parametri imposti è utile per capire la fisica, ma non sempre è immediatamente trasferibile a osservazioni o a GCM completi, dove molte di quelle quantità non sono direttamente misurabili o non sono definite in modo univoco. Per questo gli autori riformulano la previsione usando grandezze diagnostiche della circolazione in equilibrio guidata dagli eddy: la larghezza del getto (misurata dalla struttura media del vento zonale in alta troposfera) e una lunghezza caratteristica associata alle onde di Rossby stazionarie, ossia la scala di Kuo, con una correzione molto debole legata alla scala planetaria e al raggio di deformazione. Il punto fisico è che si passa da una descrizione “da laboratorio” a una descrizione “osservabile”: la taglia dei blocchi viene ricondotta alla geometria del jet e alla scala d’onda che il flusso medio può sostenere. Questa lettura si innesta bene nella letteratura sul ruolo delle scale caratteristiche dell’extratropico — raggio di deformazione, scala di Rhines e vincoli beta — nel fissare la dimensione delle strutture e l’organizzazione della turbolenza geostrofica (Rhines, 1975; Held & Larichev, 1996; Vallis, 2006; O’Gorman & Schneider, 2008; Chemke & Kaspi, 2015). Il fatto che anche in questa forma “misurabile” i punti restino allineati alla diagonale suggerisce che la legge di scala non è un artefatto del set di parametri, ma un vincolo dinamico robusto.

Il pannello (c) mette alla prova la robustezza in un contesto più realistico dal punto di vista dinamico: un GCM secco con equazioni primitive nella configurazione di Held e Suarez (1994), spesso usato come benchmark nella gerarchia dei modelli per la circolazione extratropicale (Held, 2005; Jeevanjee et al., 2017). Qui i “pomelli” variati sono baroclinicità di fondo (gradiente meridionale di temperatura), forzante termica (rilassamento radiativo) e dissipazione (attrito di Rayleigh). Nonostante il salto di complessità rispetto al QG, i punti seguono ancora una relazione quasi lineare: questo è un risultato forte, perché indica che la stessa combinazione di larghezza del jet e scala delle onde stazionarie riesce a descrivere la dimensione media dei blocchi anche quando la circolazione include una struttura verticale più completa e una turbolenza sinottica più realistica. I punti evidenziati agli estremi dei parametri mostrano che la relazione regge anche quando il sistema viene spinto verso configurazioni più (o meno) barocline, rafforzando l’idea di un controllo dinamico di primo ordine.

Dal punto di vista interpretativo, la figura suggerisce che il jet agisca come guida d’onda: se la banda del getto è più larga, la “finestra” latitudinale in cui possono organizzarsi regimi quasi stazionari è maggiore; se la scala delle onde di Rossby stazionarie è più ampia, le ondulazioni planetarie che alimentano o precedono il blocking hanno lunghezze caratteristiche maggiori. Questo si collega naturalmente alla letteratura che lega blocking e rottura d’onda di Rossby, mescolamento di vorticità potenziale e riorganizzazione del flusso medio (Berrisford et al., 2007; Woollings et al., 2008; Strong & Magnusdottir, 2008; Anderson et al., 2017), e al fatto che, pur trattandosi di un fenomeno non lineare, molte proprietà statistiche del blocking (dispersione e propagazione) seguono in prima approssimazione la dinamica delle onde stazionarie (Hu et al., 2008). In pratica, la Figura 1 è la dimostrazione grafica che il problema “quanto grandi sono i blocchi?” può essere ricondotto a due ingredienti misurabili della circolazione extratropicale, rendendo plausibile il passo successivo del paper: usare cambiamenti del jet e delle scale d’onda nei GCM accoppiati per interpretare l’aumento dell’area dei blocking in un clima più caldo.

Fonti citate: Phillips (1954); Held & Suarez (1994); Rhines (1975); Hu et al. (2008); Hassanzadeh et al. (2014); Hassanzadeh & Kuang (2015); Held (2005); Jeevanjee et al. (2017); Held & Larichev (1996); Vallis (2006); O’Gorman & Schneider (2008); Chemke & Kaspi (2015); Berrisford et al. (2007); Woollings et al. (2008); Strong & Magnusdottir (2008); Anderson et al. (2017).

La Figura 2 estende in modo molto convincente il messaggio della Figura 1: non solo l’area media dei blocking segue una legge di scala compatta, ma anche le dimensioni lineari degli eventi — cioè quanto un blocco “si allunga” in direzione meridionale e zonale — risultano governate dalla stessa combinazione di proprietà misurabili della circolazione extratropicale. Operativamente, le due lunghezze vengono stimate (come descritto nei metodi) adattando un’ellisse al contorno chiuso associato all’anomalia del blocco e interpretandone i raggi principali come scale caratteristiche: la lunghezza meridionale (ℓy) e quella zonale (ℓx). Questa scelta non è solo geometrica, ma dinamicamente utile: consente di separare l’informazione “quanto è grande” da “in che forma” è grande, evitando che irregolarità locali del contorno compromettano le statistiche. Ne risulta una metrica robusta, particolarmente adatta a confrontare esperimenti parametrizzati in modelli idealizzati e, in prospettiva, applicazioni in GCM completi.

Nei pannelli (a) e (b) la variabile spiegata è la scala meridionale ℓy, rispettivamente nel modello quasi-geostrofico (QG) e nel GCM idealizzato di Held–Suarez (Held & Suarez, 1994). In entrambi i casi, ℓy cresce quasi linearmente al crescere della scala predittiva costruita a partire da due ingredienti chiave della circolazione in equilibrio guidata dagli eddy: la larghezza del jet e la scala tipica delle onde di Rossby stazionarie (spesso discussa come scala di Kuo), con solo una dipendenza secondaria dalla scala planetaria e dal raggio di deformazione. Il risultato importante non è solo la pendenza “visivamente” coerente, ma la qualità statistica del collasso: nel QG (pannello a) il coefficiente di correlazione di Pearson è circa 0,98 con un intervallo di confidenza molto stretto, e nel GCM idealizzato (pannello b) la correlazione resta 0,98 con intervallo anch’esso elevato. In termini pratici, significa che, quando si modifica sistematicamente la dinamica di fondo (ad esempio baroclinicità, dissipazione o vincoli planetari), la risposta di ℓy non “vaga” in modo idiosincratico: viene ricondotta con grande efficienza a una scala unica e misurabile. È un risultato notevole perché la scala meridionale del blocking è proprio quella più direttamente associata alla capacità del blocco di deviare il getto e di imporre un’anomalia persistente su un ampio ventaglio latitudinale, con implicazioni immediate per l’estensione spaziale degli estremi a esso associati (Woollings et al., 2018).

Nei pannelli (c) e (d) il test viene ripetuto per la scala zonale ℓx, ancora una volta nel QG e nel GCM idealizzato. Anche qui l’andamento è chiaramente quasi lineare, ma con una sfumatura fisicamente interessante: nel QG (pannello c) la correlazione resta altissima, circa 0,97 con intervallo di confidenza elevato, mentre nel GCM idealizzato (pannello d) scende a circa 0,92 e l’intervallo di confidenza si allarga. Questo non “indebolisce” il risultato: al contrario suggerisce che, pur essendo la scala zonale ancora vincolata dalla stessa combinazione di larghezza del jet e scala d’onda stazionaria, nel modello con equazioni primitive entra un grado maggiore di variabilità residua legato alla riorganizzazione degli eddy e alla struttura verticale del flusso. È coerente con l’idea che l’estensione zonale di un blocco sia più sensibile ai dettagli della guida d’onda e dell’interazione con le storm track (ad esempio quanto la cresta anticiclonica si “propaga” o rimane ancorata), mentre la scala meridionale risponde più direttamente alla geometria del jet e alla capacità del flusso di sostenere un’ampia deviazione latitudinale. In altre parole, la Figura 2 suggerisce che la prevedibilità di scala sia massima per ℓy e leggermente più limitata per ℓx quando si passa a un modello dinamicamente più completo, senza però perdere la struttura di fondo della legge di scala.

Il punto concettuale più forte della Figura 2, però, è un altro: gli autori mostrano che ℓx e ℓy scalano nello stesso modo, cioè con la medesima scala predittiva, invece di seguire due leggi separate del tipo “ℓx dipende solo dalla scala d’onda” e “ℓy dipende solo dalla larghezza del getto”. Questa è una conclusione dinamicamente densa, perché implica che la forma del blocco (il rapporto tra estensione zonale e meridionale) non è determinata da due controlli indipendenti, ma emerge da un vincolo comune dell’organizzazione extratropicale. Un risultato del genere richiama direttamente la letteratura sulle perturbazioni sinottiche e sulla turbolenza geostrofica, dove spesso si trova che le scale zonali e meridionali siano accoppiate: in alcuni quadri teorici la scala zonale “eredita” la scala meridionale e viceversa, perché entrambe sono stabilite dall’equilibrio tra produzione baroclina, trasferimenti non lineari e vincolo planetario (Stone, 1969; Simmons, 1974; Vallis, 2006). Studi successivi su eddy e storm track hanno ribadito che le lunghezze caratteristiche non sono gradi di libertà separati, ma proprietà collegate dell’organizzazione del flusso (O’Gorman & Schneider, 2008; Chemke & Kaspi, 2015, 2016). La Figura 2 inserisce il blocking dentro questa stessa famiglia concettuale: il blocco non è “un oggetto” con una scala zonale e una meridionale scelte indipendentemente, ma una struttura la cui geometria risponde a un’unica scala composita che combina getto e onde quasi stazionarie.

Dal punto di vista fisico, la dipendenza congiunta da larghezza del jet e scala delle onde stazionarie è coerente con l’interpretazione del blocking come fenomeno strettamente legato alla dinamica delle onde di Rossby e alla loro rottura non lineare. Molti lavori hanno mostrato che gli eventi di blocking si associano frequentemente a episodi di Rossby wave breaking e a mescolamento di vorticità potenziale, con riorganizzazione della corrente a getto e stabilizzazione di un anticiclone persistente (Berrisford et al., 2007; Woollings et al., 2008; Strong & Magnusdottir, 2008; Anderson et al., 2017). In questo quadro, la larghezza del jet può essere vista come la “finestra” latitudinale della guida d’onda entro cui l’evento può organizzarsi, mentre la scala delle onde stazionarie rappresenta la lunghezza tipica delle ondulazioni che il flusso medio può sostenere prima di entrare in un regime di forte non linearità. È particolarmente interessante che una scala derivabile da proprietà del flusso medio riesca a descrivere dimensioni di un fenomeno intrinsecamente non lineare: questo è compatibile con risultati che indicano come alcune proprietà statistiche del blocking (ad esempio la sua dispersione) seguano in prima approssimazione la dinamica delle onde stazionarie, pur richiedendo processi non lineari per la piena formazione dell’evento (Hu et al., 2008).

Infine, la figura ha un valore metodologico “gerarchico” molto forte: la stessa legge di scala che collassa ℓx e ℓy nel QG collassa le stesse grandezze anche nel GCM idealizzato. Questo passaggio è cruciale nella filosofia dei modelli eleganti, perché segnala che non si sta descrivendo un comportamento peculiare di un singolo modello, ma un vincolo che sopravvive al salto da una dinamica quasi-geostrofica semplificata (Phillips, 1954) a un sistema con equazioni primitive e una rappresentazione più realistica della struttura verticale del flusso (Held & Suarez, 1994; Held, 2005; Jeevanjee et al., 2017). In sintesi, la Figura 2 dimostra che la “taglia” del blocking è coerente su tre livelli: area, lunghezze meridionali e lunghezze zonali. E questo rafforza l’interpretazione centrale del paper: se cambiamenti climatici o cambiamenti parametrici modificano larghezza del jet e scala delle onde stazionarie, allora non stai solo cambiando la probabilità di blocking, ma anche la sua impronta spaziale, cioè il potenziale di produrre estremi più estesi sul territorio.

3.2. Legge di scala: GCM completi

Nei due modelli climatici globali “completi” considerati (ossia simulazioni accoppiate e ad alta complessità, non idealizzate) emerge un segnale piuttosto robusto: l’area degli eventi di blocking tende ad aumentare in un clima più caldo, con coerenza di segno tra modelli e tra i due indici di identificazione del blocking. L’eccezione più netta è l’estate dell’emisfero australe, dove le variazioni sono deboli e spesso non distinguibili dal rumore statistico. In termini quantitativi, gli incrementi stimati per l’emisfero nord arrivano fino a valori dell’ordine di una “decina abbondante” di punti percentuali in estate (circa 5–17%), mentre in inverno risultano più contenuti (circa 2–10%), con differenze tra bacini e tra diagnostiche. 

Il punto fisico centrale della legge di scala è semplice da enunciare (anche senza formule): la taglia spaziale di un blocco non è un numero “misterioso”, ma risente fortemente della geometria e dell’intensità del getto a cui l’evento è dinamicamente connesso. In pratica, quando il jet si allarga o si riorganizza in modo da offrire un “canale” più ampio alle onde planetarie (soprattutto sul fianco polare), e quando la scala caratteristica delle strutture barocline/ondulatorie cresce o si sposta di latitudine, diventa più probabile che i blocchi risultino mediamente più estesi. Questo modo di ragionare è coerente con un’ampia letteratura su onde di Rossby, storm track e interazione onde–getto: il jet non è solo un “nastro trasportatore” di perturbazioni, ma anche il vincolo geometrico entro cui avvengono rotture d’onda, assorbimento/riflessione e configurazioni persistenti tipiche del blocking. 

Quando si passa ai dettagli regionali e stagionali, la legge di scala funziona bene soprattutto nei casi in cui il getto è relativamente “pulito” (profilo più vicino a un singolo massimo) e in cui la dinamica extratropicale invernale è dominata da baroclinicità e flussi di quantità di moto delle perturbazioni. È il motivo per cui, ad esempio, in inverno sul Nord Pacifico la coerenza è elevata: entrambi i modelli mostrano getti più intensi, spostamenti verso latitudini più alte e un allargamento sul fianco polare; tutte condizioni che, messe insieme, accompagnano un aumento dell’area dei blocchi e che la legge di scala riesce a riprodurre in modo credibile. 

Sul settore russo in inverno il quadro è interessante perché i modelli concordano sul segno (area dei blocchi in aumento), ma “realizzano” il cambiamento del getto con geometrie leggermente diverse: in un caso l’aumento della larghezza si manifesta soprattutto sul fianco polare, nell’altro più su quello equatoriale, mentre la velocità del jet cresce solo moderatamente. Nonostante questa non unicità del percorso dinamico, la previsione di scala resta nel complesso ragionevole: è un indizio che la metrica della taglia del blocco risponde davvero a combinazioni integrate di struttura del jet e scala ondulatoria, più che a un singolo parametro isolato. 

L’Atlantico settentrionale in inverno, invece, è il “tallone d’Achille” più evidente. Qui entrano in gioco due fattori che la letteratura evidenzia da tempo: (1) la risposta del jet atlantico al forcing climatico può assumere la forma di un rafforzamento accompagnato da una sorta di “squeezing”, cioè una tendenza a diventare più stretto in certe configurazioni, e (2) la presenza/competizione tra getto subtropicale ed eddy-driven jet rende le misure di larghezza e posizione più ambigue, soprattutto se il profilo zonale è multi-modale. L’idea del jet più forte e più stretto in proiezione (in particolare in alcuni insiemi e scenari) è stata discussa esplicitamente in lavori dedicati al Nord Atlantico, e aiuta a capire perché una diagnostica semplice della “larghezza” possa non essere robusta in quel settore: la legge di scala diventa sensibile al modo in cui definisci e misuri il getto. 
In altre parole: non è solo “la fisica che sbaglia”, è anche “la metrica che fatica” quando il sistema reale (o modellato) presenta più massimi, code asimmetriche e sovrapposizioni tra rami del flusso. Questo tipo di problema è ben noto anche nella valutazione del blocking nei modelli CMIP, dove bias di frequenza, posizione e durata dipendono in modo critico dalla rappresentazione del jet e delle onde stazionarie. 

In estate, il peggioramento delle prestazioni della legge di scala è quasi “didattico” e, a ben vedere, coerente con ciò che sappiamo sulla stagione calda: la baroclinicità media è più debole, la storm track è meno “tesa”, l’importanza relativa di forzanti diabatiche (riscaldamento, convezione, feedback suolo–atmosfera) e delle onde stazionarie può crescere, e le configurazioni del jet possono diventare più frammentate o più difficili da riassumere con pochi numeri. In questi contesti, non stupisce che una relazione costruita per catturare la dipendenza primaria dalla struttura del jet riesca a “prendere” il segno e l’ordine di grandezza solo in casi specifici, mentre fallisca in altri: sul Nord Pacifico estivo, ad esempio, il segnale osservato nei modelli può essere un forte aumento dell’area dei blocchi anche quando il jet si indebolisce; sulla Russia estiva la legge di scala può addirittura prevedere una diminuzione mentre le simulazioni mostrano aumenti marcati; e nell’emisfero australe estivo la previsione può indicare crescita a fronte di variazioni piccole o negative. Qui il messaggio non è che la scala del getto “non conti”, ma che non è più sufficiente da sola: in estate entrano in competizione meccanismi aggiuntivi che modulano la persistenza e l’estensione del blocking e che una legge di scala a pochi parametri non può rappresentare in modo universale. Questo quadro è compatibile con analisi più ampie su blocking e cambiamento climatico nei modelli globali, dove la dipendenza da regione, stagione e indice risulta cruciale. 

Un’ultima nota riguarda l’aumento della lunghezza d’onda/scalatura tipica delle strutture ondulatorie (spesso discussa come crescita della scala dei moti sinottici/planetari o come aumento della “eddy length scale”) in un clima più caldo: è un risultato ricorrente e fisicamente interpretabile, perché la stabilità statica troposferica tende ad aumentare e questo può favorire un allargamento della scala caratteristica dei disturbi e una riorganizzazione latitudinale del jet. In termini di legge di scala, però, questa componente entra con una sensibilità debole rispetto ai termini legati alla struttura del getto: quindi può contribuire, ma raramente domina il segnale sull’area dei blocchi. 

Se devo riassumere il senso operativo del risultato: quando il getto è ben definito (spesso in inverno) e le metriche del jet sono robuste, una legge di scala “getto-centrica” può prevedere bene la direzione e spesso anche l’entità dell’aumento dell’area dei blocchi; quando il getto è multi-strutturato (tipicamente sull’Atlantico) o quando la stagione introduce processi aggiuntivi (tipicamente in estate), la stessa legge perde potere predittivo e il segnale sull’area del blocking diventa più dipendente dal contesto dinamico e, non di rado, dall’indice usato per identificare il fenomeno. 

4. Sintesi e Discussione

Il messaggio chiave di questa sezione è che la “taglia” spaziale di un evento di blocking non viene trattata come un dettaglio descrittivo, ma come una quantità che può essere collegata, con una relazione di scala, a proprietà più stabili e meglio diagnosticate della circolazione extratropicale media. In parole semplici: l’area tipica dei blocchi cresce quando il getto diventa più “largo” e quando aumenta una scala dinamica legata all’intensità e alla latitudine del jet, mentre entra anche un termine correttivo che dipende solo debolmente dalle scale planetarie e dalla deformazione di Rossby. Questa impostazione è stata testata con successo in un GCM idealizzato e secco, in cui la dinamica interna extratropicale è più “pulita” e controllabile. 

Un aspetto pratico, ma molto importante, è il motivo per cui questa legge di scala è utile: gli eventi di blocking sono relativamente rari e, per misurarli bene, servono dati giornalieri; invece, le caratteristiche del getto (posizione, intensità, struttura media stagionale) sono diagnostiche consolidate e ampiamente studiate. La legge di scala costruisce quindi un ponte operativo: traduce cambiamenti del getto (forza e latitudine, che definiscono la scala dinamica rilevante; e larghezza del getto) in cambiamenti attesi dell’area dei blocchi. Il fatto che la risposta di latitudine e intensità dei jet al riscaldamento sia ancora un tema attivo di ricerca è coerente con la letteratura su spostamenti polari dei jet e delle storm track e sulla loro variabilità. 

Gli autori però sono molto chiari su un punto metodologico: la relazione stabilisce correlazioni robuste, non “prova” automaticamente un nesso causale unidirezionale. In teoria, anche se è ritenuto poco probabile vista la rarità dei blocchi, non si può escludere del tutto che blocchi più grandi retroagiscano sulla larghezza media del getto. Inoltre, i parametri in gioco non sono indipendenti: posizione e intensità del jet, larghezza del flusso e scale dinamiche correlate tendono a co-variare perché sono legate dagli stessi meccanismi di interazione eddy–mean flow. Proprio per separare in modo quantitativo i contributi reciproci servirebbero esperimenti controllati basati su funzioni di risposta lineare (un approccio “da laboratorio” numerico), che in letteratura è già stato sviluppato e applicato in gerarchie di modelli ideali. 

Quando la legge viene portata nei GCM completi (e in grandi ensemble), emerge un risultato di climatologia applicata molto netto: l’area dei blocchi è proiettata in aumento, soprattutto nelle estati dell’emisfero nord. In inverno, in molte regioni, l’accordo tra variazioni del getto (combinate nella quantità “predittiva” della legge) e variazioni dell’area è spesso buono; in estate, invece, la prestazione peggiora sensibilmente e la legge “sbaglia” più spesso sia l’entità sia talvolta perfino il segno del cambiamento. Questo non è un dettaglio: indica che in estate entrano in gioco processi addizionali o pesi relativi diversi (dinamica meno dominata dalla baroclinicità classica, maggiore ruolo di forzanti e feedback diabatici, struttura del getto più complessa e frammentata). 

Ed è qui che la discussione diventa davvero interessante: la legge è stata derivata e validata in un “mondo secco”, ma l’atmosfera reale e i GCM completi includono ingredienti che possono agire direttamente sul blocking, non solo indirettamente tramite come modificano il getto medio. Il primo candidato è l’umidità, attraverso il riscaldamento latente: ci sono evidenze che il rilascio di calore latente, connesso a sviluppi baroclinici a monte e alla generazione/amplificazione di anomalie di PV in alta troposfera, possa contribuire in modo di primo ordine all’evoluzione (e spesso all’intensificazione) dei blocchi. Accanto a questo, anche le onde planetarie quasi-stazionarie forzate (orografia, contrasti termici terra–mare, pattern di SST) possono cambiare scala e struttura con il clima e, così facendo, modulare direttamente la “dimensione geometrica” dei blocchi. Infine, esistono vincoli geometrici: la topografia e anche un getto mediamente più spostato verso il polo possono limitare fisicamente l’espansione dei blocchi in certe configurazioni. 

Oltre ai limiti concettuali, gli autori richiamano anche un problema molto concreto: nei GCM completi il profilo del vento zonale in alta troposfera può essere multi-jet e contaminato da un forte getto subtropicale, rendendo ambigua la misura della “larghezza” del jet. E qui la diagnostica conta tantissimo: se il parametro-chiave è misurato male, una legge di scala anche ben fondata può degradare. Curiosamente, nei modelli ideali la legge sembra funzionare meglio usando la larghezza del jet di alto livello piuttosto che quella di basso livello, ma nei GCM completi a volte il basso livello (ad esempio intorno a 850 hPa) offre un profilo più semplice; tuttavia questo “ripiego” non risolve sistematicamente il problema. Da qui la proposta di passare a metriche più dinamicamente pertinenti per definire la larghezza effettiva del getto, ad esempio usando concetti legati a strati critici e guide d’onda, cioè a dove e come le onde di Rossby vengono incanalate o assorbite. 

Infine, la sezione aggancia un tema applicativo enorme: se i blocchi diventano più estesi, possono cambiare anche le caratteristiche spazio-temporali degli estremi associati (ondate di calore persistenti, siccità prolungate, o anche sequenze di precipitazioni estreme in certe configurazioni). Gli autori citano un lavoro pubblicato durante la revisione, che con simulazioni CMIP5 in scenario ad alte emissioni trova un aumento dell’estensione spaziale delle ondate di calore estive contigue negli USA e della popolazione esposta, con incrementi molto marcati entro metà secolo. La domanda aperta, scientificamente pulita, è: quanto di quell’aumento dell’estensione delle heat waves può essere spiegato (almeno in parte) dall’aumento della dimensione dei blocchi? È una pista di ricerca naturale, perché sposta il focus dal “se” gli estremi aumentano al “come” cambia la loro geometria e persistenza. 

In chiusura, viene indicata un’estensione logica dell’approccio: usare la stessa filosofia per derivare una legge di scala anche per la persistenza dei blocchi, sempre in funzione di caratteristiche intrinseche della circolazione extratropicale. È un passo coerente: dimensione e durata sono due facce dello stesso problema (stazionarietà e organizzazione delle onde/getto) e, se davvero si riesce a legarle a metriche robuste del flusso medio, si ottiene uno strumento interpretativo molto potente sia per la teoria sia per la diagnostica nei modelli. 

http://dx.doi.org/10.1029/2019GL084863