Dinamica dei Cicli di Vita dei Blocchi Atmosferici della Groenlandia Analizzata Attraverso la Prospettiva della Vorticità Potenziale

INTRODUZIONE
Lo studio “Life cycle dynamics of Greenland blocking from a potential vorticity perspective” di Hauser et al. si concentra sull’analisi dettagliata dei cosiddetti “Greenland blocking” (GB), ovvero configurazioni di blocco atmosferico che si sviluppano sopra o in prossimità della Groenlandia, influenzando la circolazione a grande scala nell’emisfero settentrionale. L’aspetto innovativo di questo lavoro risiede nell’impiego del concetto di vorticità potenziale (PV, Potential Vorticity) come chiave di lettura per comprendere l’evoluzione e le proprietà dinamiche di tali blocchi.

CONTESTO GENERALE SUI BLOCCHI ATMOSFERICI
I blocchi atmosferici sono strutture di alta pressione, quasi stazionarie, che permangono su una regione specifica per un periodo prolungato (dai diversi giorni a un paio di settimane), interrompendo il normale flusso zonale della corrente a getto. Nel caso dei Greenland blocking, la presenza di un’area di alta pressione persistente sopra la Groenlandia comporta, spesso, deviazioni significative delle rotte delle tempeste atlantiche e alterazioni marcate negli scambi meridiani di calore. L’impatto climatico e meteorologico di questi blocchi risulta rilevante su scala extratropicale, poiché può influenzare in modo considerevole il tempo nell’Europa occidentale e orientale, oltre che sul Nord America.

APPROCCIO BASATO SULLA VORTICITÀ POTENZIALE
La vorticità potenziale (PV) è una grandezza conservata lungo le superfici isentropiche in un fluido privo di attriti e con processi adiabatici. È uno strumento estremamente utile in meteorologia dinamica per identificare, tracciare e comprendere l’evoluzione di strutture a scala sinottica. I blocchi atmosferici, da questo punto di vista, si manifestano come zone caratterizzate da bassi valori di PV in quota (tipicamente nella troposfera superiore o bassa stratosfera), in contrasto con valori più alti di PV associati alle saccature circostanti. Il lavoro di Hauser e colleghi sfrutta la rappresentazione del campo di PV per descrivere:

La genesi del blocco in termini di interazioni fra anomalie di bassa e alta PV.
Lo sviluppo e il consolidamento del blocco, analizzando come la struttura di PV si evolve nel tempo.
La dissipazione del blocco o il suo spostamento, evidenziando i meccanismi principali che portano alla rottura della configurazione di alta pressione.

FASI DEL CICLO DI VITA DEL GREENLAND BLOCKING
Secondo la descrizione fornita dagli autori, il ciclo di vita del Greenland blocking può essere schematicamente suddiviso in diverse fasi:

Fase di innesco (Initiation)
Si osserva l’avvicinamento di un’anomalia di vorticità potenziale positiva (PV positiva) nel settore nordamericano o nordatlantico, spesso associata a una saccatura in quota. Questa anomalia interagisce con un campo di PV più basso (tipicamente associato a una condizione di alta pressione) in prossimità della Groenlandia. Il processo di avvezione e la dinamica di rilascio di calore latente nelle nubi possono contribuire all’insorgenza di un nucleo di alta pressione.
Fase di sviluppo (Amplification)
La struttura di bassa PV in quota sopra la Groenlandia si intensifica, contrastata lateralmente da filamenti di alta PV che contribuiscono alla definizione dei margini del blocco. Questa configurazione permette all’anticiclone di estendersi verticalmente, creando un robusto blocco capace di alterare il flusso della corrente a getto. Tale rafforzamento è spesso accompagnato da processi dinamici su mesoscala (ad esempio, l’interazione con cicloni profondi sul Nord Atlantico) e da effetti di retroazione positivi, come ulteriore riscaldamento adiabatico nella colonna d’aria.
Fase di maturità (Mature phase)
Il blocco raggiunge la sua massima estensione e si stabilizza. In questa fase si osserva un forte gradiente di PV ai suoi bordi, mentre al centro del blocco domina un’anomalia di bassa PV associata a un anticiclone ben strutturato. L’alta pressione tende a deviare le perturbazioni atlantiche verso latitudini più settentrionali (spingendole verso il Nord Atlantico e l’Artico) o meridionali, provocando configurazioni sinottiche spesso persistenti sull’Europa e sul Nord America.
Fase di decadimento (Decay)
Le intrusioni di vorticità potenziale positiva, spesso sotto forma di onde di Rossby o filamenti di PV, iniziano a erodere il blocco. In questa fase, la struttura anticiclonica si indebolisce e si frammenta, consentendo nuovamente alla corrente a getto di ripristinare un flusso più zonale o di formare nuove configurazioni di blocco a est o a ovest. Il processo di decadimento è fortemente modulato dalle interazioni con le saccature in movimento e dalle condizioni termo-dinamiche superficiali, incluse quelle legate al ghiaccio marino e alla temperatura delle acque superficiali dell’Atlantico settentrionale.

RUOLO DEI PROCESSI FISICI E DELLE RETROAZIONI
Nel quadro delineato dagli autori, vengono sottolineati diversi processi fisici chiave:

Interazioni onda-corrente a getto: le onde di Rossby, generate da contrasti termici a grande scala, possono venire amplificate o smorzate dalla corrente a getto, favorendo o ostacolando la formazione del blocco.
Effetti di forzante superficiale: il calore sensibile e latente rilasciato dall’oceano Atlantico settentrionale, nonché la presenza o assenza di ghiaccio marino, possono modulare la stabilità della colonna e la distribuzione della PV.
Termodinamica delle nubi: la condensazione e il rilascio di calore latente nelle regioni di formazione ciclonica adiacenti al blocco contribuiscono ad amplificare o a erodere i gradienti di PV.

METODOLOGIA DI STUDIO
Gli autori si avvalgono di dati di rianalisi ad alta risoluzione (ad esempio, ERA-Interim o ERA5) per identificare gli episodi di Greenland blocking secondo criteri dinamici e sinottici prestabiliti. Successivamente, attraverso la diagnosi della vorticità potenziale su superfici isentropiche selezionate, analizzano nel dettaglio la genesi, la maturazione e il declino di ciascun episodio di blocco. Il lavoro comprende anche simulazioni numeriche con modelli atmosferici globali o regionali, finalizzate a valutare la sensibilità del blocco a specifici processi fisici (ad esempio, alterazioni dell’umidità, forzanti orografiche, ecc.).

RISULTATI PRINCIPALI
Lo studio mette in evidenza come i Greenland blocking si manifestino spesso in concomitanza con intrusioni di PV da latitudini più basse, che interagiscono con un’anomalia di bassa PV stazionante sulla Groenlandia. Uno degli elementi più innovativi è l’osservazione di una sequenza ricorrente di eventi: la costruzione dell’anticiclone avviene mediante la progressiva avvezione di aria calda e asciutta dalla porzione meridionale del Nord Atlantico, la quale si riversa in quota sopra la Groenlandia, favorendo una diminuzione della PV. Inoltre, l’analisi mostra che i Greenland blocking più duraturi tendono a essere caratterizzati da meccanismi di retroazione che stabilizzano la struttura anticiclonica, come la formazione ripetuta di onde di Rossby “tagliate” a ovest del blocco e la rinnovata iniezione di aria a bassa PV proveniente da sud.

IMPLICAZIONI PER LA PREVISIONE METEO E CLIMATICA
La comprensione approfondita della dinamica dei Greenland blocking è fondamentale per migliorare la previsione meteorologica a medio-lungo termine, dato che eventi di blocco possono introdurre errori sistematici nei modelli (bias) se non sono correttamente rappresentati i processi fisici coinvolti. Sul fronte climatico, i risultati dello studio suggeriscono che eventuali cambiamenti nella frequenza e nell’intensità dei Greenland blocking potrebbero avere un forte impatto sulle condizioni invernali ed estive in Europa e Nord America, in termini di anomalie di temperatura, precipitazioni e persino fenomeni estremi come ondate di calore o lunghi periodi siccitosi.

CONCLUSIONI E SVILUPPI FUTURI
Il lavoro di Hauser e collaboratori dimostra l’utilità del punto di vista basato sulla vorticità potenziale per descrivere e comprendere la complessità dei blocchi groenlandesi. L’approccio consente di isolare e seguire con maggiore chiarezza gli elementi chiave che determinano la nascita, la persistenza e la rottura di tali strutture. Tra le possibili linee di ricerca futura, si evidenziano:

Maggiore integrazione di dati satellitari ad alta risoluzione per seguire i flussi di umidità in ingresso e in uscita dal blocco.
Studio degli effetti del riscaldamento artico, che potrebbe alterare la distribuzione di PV in bassa troposfera e modificare la stabilità del blocco.
Miglioramento della parametrizzazione dei processi di radiazione e fase microfisica delle nubi nei modelli, al fine di cogliere con accuratezza i processi di retroazione termodinamica.

In sintesi, l’analisi dell’evoluzione dei Greenland blocking tramite l’approccio della vorticità potenziale offre una visione più chiara dei meccanismi chiave che guidano la formazione e il successivo destino di questi eventi di blocco. Comprendere tali processi risulta cruciale per una previsione meteorologica più affidabile e per valutare le conseguenze climatiche di un eventuale cambiamento nella frequenza e intensità dei blocchi groenlandesi.

https://doi.org/10.5194/wcd-5-633-2024

Dinamica dei Cicli di Vita dei Blocchi Atmosferici della Groenlandia Analizzata Attraverso la Prospettiva della Vorticità Potenziale

Autori: Seraphine Hauser^1, Franziska Teubler^2, Michael Riemer^2, Peter Knippertz^1, Christian M. Grams^1

^1Istituto di Ricerca Meteorologica e Climatologica – Ricerca Troposferica, Istituto di Tecnologia di Karlsruhe (KIT), Karlsruhe, Germania
^2Istituto di Fisica Atmosferica, Università Johannes Gutenberg, Mainz, Germania

Contatti: Seraphine Hauser (seraphine.hauser@kit.edu)

Cronologia del documento: Ricevuto il 7 dicembre 2023, discussione iniziata il 13 dicembre 2023, revisionato il 21 febbraio 2024, accettato il 18 marzo 2024, pubblicato il 26 aprile 2024.

Abstract: Il fenomeno dei blocchi atmosferici sopra la Groenlandia emerge con caratteristiche distintive rispetto ad altri blocchi regionali, influenzando significativamente sia la fusione accelerata della Calotta Glaciale della Groenlandia sia le condizioni meteorologiche superficiali nelle regioni adiacenti, in particolare in Europa e Nord America. I modelli climatici attuali tendono a sottovalutare la frequenza di tali eventi nei periodi storici. La mancanza di una comprensione dinamica completa del processo di formazione, mantenimento e decadimento del blocco della Groenlandia costituisce un gap critico nella ricerca attuale. Questo studio si propone di colmare tale lacuna attraverso l’analisi dei cicli di vita del blocco della Groenlandia, utilizzando i dati di rianalisi ERA5 del periodo 1979-2021.

Introduciamo un approccio innovativo per la definizione dei regimi meteorologici annui, che ci consente di individuare i cicli di vita del blocco della Groenlandia caratterizzati da fasi di inizio, apice e decadimento nettamente definite. Adottando una nuova metodologia quasi-Lagrangiana basata sulla vorticità potenziale (PV), tracciamo le anomalie di PV negativo (PVAs−) nella troposfera superiore, associate alla presenza del blocco, per esaminare e quantificare il ruolo dei diversi processi fisici—dinamici sia secchi che umidi—nell’evoluzione dell’ampiezza di queste anomalie.

I risultati indicano che le PVAs− correlate ai blocchi non si originano localmente sopra la Groenlandia, ma piuttosto migrano nella regione seguendo due percorsi distinti, identificati come “a monte” e “di retrocessione”, nei giorni precedenti l’inizio del blocco. L’analisi dettagliata rivela che l’evoluzione delle PVAs− varia più significativamente tra i percorsi che non tra le stagioni. Inoltre, i processi umidi si rivelano cruciali per l’amplificazione delle PVAs− prima dell’inizio del blocco, connessi alle cinture di trasporto caldo di medio latitudine. Sorprendentemente, evidenziamo anche il supporto dei processi umidi alla propagazione verso ovest delle PVAs− in retrocessione dall’Europa, un meccanismo precedentemente ritenuto dominato dalla propagazione asciutta delle onde di Rossby barotropiche.

Dopo la fase iniziale, i processi umidi continuano a svolgere un ruolo predominante nell’amplificazione e nel mantenimento delle PVAs−. Tuttavia, la loro efficacia si attenua marcatamente dopo il picco del blocco, momento in cui i processi secchi, rappresentati dalla dinamica delle onde non lineari barotropiche, prendono il sopravvento, guidando il decadimento delle PVAs− e una riduzione complessiva dell’area di blocco.

Concludiamo sottolineando l’importanza critica dei processi umidi nella formazione e nel mantenimento dei blocchi della Groenlandia. Suggeriamo che una rappresentazione accurata di tali processi nei modelli di previsione meteorologica e climatologica potrebbe notevolmente diminuire gli errori di previsione associati ai blocchi e mitigare i bias nei modelli climatici.

1. Introduzione alla Dinamica del Blocco Atmosferico e il suo Impatto Climatico

Il blocco atmosferico è una configurazione di flusso che si verifica nelle medie e alte latitudini, caratterizzata da un anticiclone dominante, stazionario e prolungato, comunemente identificato come “il blocco” (Rex, 1950). Tale fenomeno interrompe il consueto flusso zonale nella troposfera superiore, dando luogo a un marcato flusso meridionale lungo i margini del blocco. La persistenza di questo schema può ostacolare l’avanzamento verso est dei sistemi meteorologici sinottici extratropicali, innescando eventi meteorologici estremi, come dimostrano episodi significativi quali la gelata europea dell’inverno 2009/2010 (Cattiaux et al., 2010), l’ondata di calore nell’Europa orientale e in Russia nell’estate del 2010 (Grumm, 2011), e l’ondata di calore nordamericana nel luglio 2021 (Oertel et al., 2023).

Nell’emisfero settentrionale, i blocchi si sviluppano prevalentemente nelle vicinanze delle zone di uscita del flusso a getto, con una significativa variabilità spaziale e temporale (Woollings et al., 2018; Lupo, 2021). Sebbene esistano molteplici metodi per l’identificazione di questi fenomeni, vi è un consenso generale sui due principali hotspot di blocco: l’Atlantico Nord-orientale e il Pacifico Nord-orientale (Pinheiro et al., 2019). Il blocco sulla Groenlandia, sebbene meno frequente rispetto a quello sull’Atlantico Nord-orientale, si distingue per la sua durata superiore rispetto ad altri blocchi nell’emisfero settentrionale (Drouard et al., 2021). Questo tipo di blocco è più incline a deviare temporaneamente i flussi occidentali verso l’equatore piuttosto che rallentarli o bloccarli completamente, e mostra una forte anticorrelazione con l’Oscillazione Nord Atlantica (NAO), che rappresenta il pattern climatico più prominente nella variabilità extratropicale dell’Atlantico Nord (Wallace e Gutzler, 1981).

La presenza di un sistema di alta pressione bloccante sopra la Groenlandia si traduce in una riduzione della copertura nuvolosa e un aumento delle temperature superficiali, accelerando la fusione della calotta glaciale della Groenlandia e contribuendo così all’innalzamento del livello globale del mare (Rowley et al., 2020; Hermann et al., 2020; Hanna et al., 2021). I dettagli di questi impatti climatici sono influenzati dalla posizione esatta del blocco rispetto alla topografia della Groenlandia, dalla direzione di propagazione del blocco, dal pattern di circolazione grande scala influenzato e dal periodo dell’anno (Barrett et al., 2020; Tedesco e Fettweis, 2020; Preece et al., 2022; Pettersen et al., 2022).

Oltre agli impatti diretti, il blocco sulla Groenlandia ha effetti estesi anche fuori dalla regione di blocco: il declino del ghiaccio marino artico, episodi di freddo in Eurasia (Chen e Luo, 2017), aumento delle precipitazioni nel nordest degli Stati Uniti (Simonson et al., 2022), periodi di bassa produzione di energia eolica e solare accompagnati da alta domanda di energia elettrica (Otero et al., 2022; Mockert et al., 2023), e venti intensificati sul sud-ovest dell’Europa con potenziali eventi meteorologici estremi (Grams et al., 2017; Hauser et al., 2023a).

La capacità di prevedere accuratamente l’occorrenza di blocchi sulla Groenlandia è quindi di fondamentale importanza data la vasta portata dei loro impatti. Nonostante notevoli miglioramenti nei modelli, le attuali previsioni meteorologiche numeriche tendono ancora a sottovalutare la frequenza dei blocchi, in particolare sopra l’Atlantico Nord (Quinting e Vitart, 2019; Davini e D’Andrea, 2016). Anche se il blocco della Groenlandia mostra una maggiore affidabilità predittiva rispetto ai blocchi sull’Atlantico Nord-orientale e in Europa (Büeler et al., 2021; Hochman et al., 2021; Osman et al., 2023), le ragioni della sottovalutazione nei modelli climatici per il periodo storico non sono ancora completamente chiare. Una comprensione più approfondita dei meccanismi fisici sottostanti è necessaria per ridurre i bias nei modelli e migliorare la rappresentazione dei blocchi, con l’obiettivo di prevedere accuratamente i possibili cambiamenti nei pattern di blocco sulla Groenlandia nei futuri scenari climatici (Michel et al., 2021).Le dinamiche dei blocchi atmosferici nelle medie e alte latitudini, caratterizzate dalla presenza di un anticiclone dominante, stazionario e di lunga durata, sono state oggetto di numerosi studi. Le sintesi di Woollings et al. (2018) e Lupo (2021) forniscono una panoramica dettagliata dello stato dell’arte delle diverse teorie dei blocchi. Nonostante la vasta letteratura sui blocchi atmosferici, solo un numero limitato di ricerche ha esplorato specificamente i processi associati ai blocchi sopra la Groenlandia, spesso integrando questi risultati nel contesto più ampio dei blocchi sull’Atlantico del Nord o analizzando la fase negativa dell’Oscillazione del Nord Atlantico (NAO−), che è strettamente correlata ai blocchi sulla Groenlandia, come evidenziato da studi come Rivière e Drouard (2015) e Woollings et al. (2010).

Il processo di formazione dei blocchi sopra la Groenlandia è frequentemente associato alla rottura delle onde di Rossby di livello superiore, conosciuto come RWB ciclonico, che si dirige prevalentemente verso la Groenlandia, come indicato da Benedict et al. (2004), Woollings et al. (2008) e Michel e Rivière (2011). Si è osservato che segnali di treni d’onda precedono gli eventi di blocco sulla Groenlandia, suggerendo un’evoluzione su larga scala che predispone a tali fenomeni (Cheung et al., 2023). Inoltre, studi come quello di Parker et al. (2018) hanno rivelato sensibilità di insieme con alta reattività al pattern della troposfera superiore su scale di bassa frequenza.

Tuttavia, Michel et al. (2021) hanno complicato ulteriormente questa narrazione, mostrando che la RWB ciclonica non è l’unico meccanismo alla base del blocco della Groenlandia, suggerendo che questi fenomeni non possono essere completamente spiegati solo dalla dinamica delle onde di livello superiore asciutte. Attraverso lo studio dell’impatto della conservazione dell’energia baroclinica, Martineau et al. (2022) hanno scoperto che i blocchi sulla Groenlandia sono tra i più baroclinici, con la baroclinicità a livello basso che crea condizioni favorevoli per lo sviluppo di cicloni extratropicali, importanti sia per lo sviluppo che per il mantenimento dei blocchi (Nakamura e Wallace, 1993; Hwang et al., 2020).

In particolare, per la regione della Groenlandia, studi come quello di McLeod e Mote (2015) hanno dimostrato che cicloni precursori multipli sono stati collegati all’intensificazione dei blocchi durante l’estate. Anche nei periodi di autunno e primavera, i blocchi sopra la Groenlandia mostrano una notevole sensibilità ai cicloni precursori a monte e ai pattern delle onde di livello superiore (Maddison et al., 2019). Sebbene questi concetti non siano stati applicati esclusivamente ai blocchi sopra la Groenlandia, ulteriori sviluppi teorici hanno offerto nuove prospettive significative sulla dinamica dei blocchi atmosferici.Nel campo della meteorologia, l’analisi dei blocchi atmosferici, e in particolare quelli che si formano sopra la Groenlandia, ha rivelato una complessa interazione tra dinamiche asciutte e umide. Originariamente, gli studi si concentravano prevalentemente sui processi dinamici asciutti; tuttavia, la ricerca di Schwierz del 2001 ha segnato una svolta significativa esplorando in dettaglio come la topografia della Groenlandia interagisse con i flussi atmosferici. Questo studio è stato pionieristico nel descrivere il rilevante contributo dei processi diabatici legati alle nuvole all’evoluzione dei blocchi sopra la regione, introducendo una nuova dimensione nella comprensione di questi fenomeni.

Negli anni successivi, studi come quelli di Croci-Maspoli e Davies (2009) e Pfahl et al. (2015) hanno approfondito l’importanza del rilascio di calore latente negli flussi d’aria ascendenti, identificandolo come un processo fondamentale per l’instaurazione e il mantenimento dei blocchi. Questi processi sono stati analizzati sia da una prospettiva di casi di studio specifici che da un punto di vista climatologico, evidenziando la loro centralità nei meccanismi di formazione dei blocchi. In particolare, lo studio di Barrett et al. (2020) ha messo in luce come forti flussi di umidità precedano gli eventi di blocco estremi sopra la Groenlandia, sottolineando il loro ruolo cruciale nello sviluppo o nel sostegno di tali fenomeni.

Più recentemente, Wandel nel 2022 ha dimostrato come i modelli climatici tendano a sottovalutare sistematicamente i processi umidi nelle vicinanze dei blocchi della Groenlandia durante i periodi di bassa affidabilità delle previsioni, sollevando interrogativi sull’effettiva importanza relativa dei processi umidi rispetto a quelli asciutti. Questa scoperta ha stimolato ulteriori ricerche sulla prevedibilità e le dinamiche dei blocchi.

Nel 2023, Teubler et al. hanno introdotto uno studio innovativo sull’importanza relativa delle dinamiche asciutte e umide nella formazione dei blocchi, utilizzando il concetto di vorticità potenziale (PV) locale. Attraverso il quadro della tendenza PV, basato sui lavori di Hoskins et al. (1985) e ulteriormente sviluppato da Teubler e Riemer (2016), gli autori hanno quantificato separatamente il ruolo delle dinamiche quasi-barotropiche, delle interazioni barocliniche e dei processi umidi. Estendendo gli approcci di tendenza Euleriana utilizzati per descrivere l’evoluzione dei modelli di flusso, hanno proiettato le tendenze PV sul modello di blocco medio sopra la Groenlandia. Sebbene questa analisi Euleriana abbia rivelato che le dinamiche asciutte dominano la formazione del blocco, l’interazione baroclinica e i processi umidi associati all’amplificazione divergente sono stati diagnosticati come meno influenti.

Tuttavia, studi come quelli di Pfahl et al. (2015) e Steinfeld e Pfahl (2019) hanno evidenziato il ruolo chiave del riscaldamento latente nella formazione e nel mantenimento dei blocchi da una prospettiva Lagrangiana. Teubler et al. (2023) hanno riconosciuto i limiti della prospettiva Euleriana nel catturare l’importanza di questi processi, dato che la crescita moist-baroclinica tende a verificarsi in regioni dove l’ampiezza del modello di regime è ridotta. In risposta, Hauser et al. (2023b) hanno esplorato questa discrepanza attraverso uno studio di caso, conciliando i risultati apparentemente contrastanti sull’importanza dei processi moist-baroclinici adattando la prospettiva Euleriana in un nuovo approccio quasi-Lagrangiano.La comprensione delle dinamiche che governano i blocchi atmosferici sopra la Groenlandia ha visto un considerevole avanzamento grazie all’applicazione di metodologie quasi-Lagrangiane, le quali permettono di esaminare in dettaglio l’influenza dei feedback degli eddies e, in particolare, il ruolo degli eddies anticiclonici transitori. Studi pionieristici come quelli di Shutts (1983), Yamazaki e Itoh (2013) e più recentemente Suitters et al. (2023) hanno utilizzato questo approccio per tracciare le anomalie negative di vorticità potenziale (PV) nella troposfera superiore, associate ai blocchi europei, e per analizzare il relativo contributo delle dinamiche asciutte e umide. Questi studi hanno rivelato come l’anomalia PV negativa si sviluppi non localmente sopra l’Atlantico Nord occidentale, propagandosi verso est e venendo amplificata a impulsi dai processi umidi—un aspetto che la prospettiva euleriana tradizionale non ha catturato, poiché tende a focalizzarsi solo all’interno della regione di blocco definita.

Queste osservazioni hanno aperto nuove strade per la ricerca, suggerendo che le differenze tra i processi asciutti e umidi nella formazione dei blocchi potrebbero essere meglio comprese attraverso l’applicazione climatologica della prospettiva quasi-Lagrangiana. In questo contesto, il lavoro di Hauser et al. (2023b) ha introdotto una versione avanzata di questo approccio, mirando a una comprensione più profonda delle dinamiche e dei processi climatologici che governano i blocchi sopra la Groenlandia.

L’identificazione dei periodi di blocco della Groenlandia è stata effettuata utilizzando la prospettiva dei regimi meteorologici, definiti come pattern di flusso su larga scala, persistenti, quasi-stazionari e ricorrenti, secondo Vautard (1990) e Michelangeli et al. (1995). Classificando il blocco della Groenlandia come uno dei sette regimi meteorologici annui nell’area dell’Atlantico Nord-Europeo (Grams et al., 2017), e con una definizione oggettiva del ciclo di vita del regime, è stato possibile analizzare sistematicamente i cicli completi del blocco della Groenlandia dall’inizio, attraverso il massimo, fino al decadimento per il periodo 1979-2021.

L’obiettivo primario di questo studio è stato quello di illuminare le dinamiche dei blocchi sopra la Groenlandia per ottenere una comprensione più ampia di come questi blocchi si formano, si mantengono e infine decadono. Le intuizioni ottenute potrebbero potenzialmente migliorare la rappresentazione dei blocchi nei modelli di previsione meteorologica e climatica, enfatizzando i processi specifici che modellano i blocchi sopra la Groenlandia.

Il documento è strutturato per trattare inizialmente i set di dati e il quadro PV quasi-Lagrangiano avanzato sviluppato in Hauser et al. (2023b), seguito da un’analisi dettagliata sulla formazione del blocco della Groenlandia. Successivamente, vengono esaminati gli stadi di massimo e decadimento del blocco, completando così una descrizione comprensiva del ciclo di vita del blocco della Groenlandia. La discussione finale riassume i principali punti del studio e offre alcune osservazioni conclusive.

2 Dati e Metodologie 2.1 Fonte dei Dati La ricerca presente si avvale dei dati di rianalisi ERA5, pubblicati da Hersbach et al. nel 2020, forniti dal Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF). Il periodo di riferimento considerato estende da gennaio 1979 a dicembre 2021. Inizialmente presentati con una risoluzione spettrale T639, i dati sono stati successivamente convertiti in una griglia regolare latitudine-longitudine per facilitarne l’analisi.

Per l’individuazione di anomalie negative del vortice potenziale (PV) nella porzione superiore della troposfera, si è optato per l’utilizzo di dati a livello di modello con una risoluzione orizzontale di 0,5° e una risoluzione temporale di 3 ore. Questa scelta metodologica permette una rappresentazione dettagliata delle dinamiche atmosferiche su scala fine. Per gli scopi di questo studio, si è selezionata una risoluzione orizzontale più grossolana di 1°, in quanto l’inversione del PV frammentato, secondo quanto documentato da Teubler e Riemer nel 2021, mostra risultati ottimali a questa scala di risoluzione.

2.2 Analisi del blocco della Groenlandia attraverso l’ottica dei regimi meteorologici

Nell’ambito di questa ricerca, abbiamo adottato una prospettiva specifica basata sui regimi meteorologici per definire e analizzare i periodi caratterizzati da un blocco della Groenlandia. Il lavoro pionieristico di Grams et al. (2017) ha fornito una classificazione dei regimi meteorologici attiva tutto l’anno per la regione Nord Atlantica-Europea, estesa longitudinalmente dall’80°W al 40°E e latitudinalmente dal 30° al 90°N. Questo sistema di classificazione era originariamente ancorato ai dati di rianalisi ERA-Interim dell’ECMWF, come delineato da Dee et al. (2011), e successivamente applicato al dataset ERA5, descritto da Hersbach et al. nel 2020. La nostra analisi copre il periodo dal 1979 al 2019, durante il quale abbiamo replicato i passaggi cruciali per l’identificazione dei regimi meteorologici.

Il processo inizia con l’analisi delle anomalie dell’altezza geopotenziale a 500 hPa, registrate ogni sei ore. Queste anomalie vengono calcolate rispetto a una climatologia media mobile centrata di 90 giorni, specifica per il periodo in esame. Tali dati vengono quindi sottoposti a un processo di filtraggio utilizzando un filtro passa-basso di 10 giorni, conosciuto come filtro di Lanczos (Duchon, 1979). Questo metodo consente di isolare le fluttuazioni a lungo termine, eliminando le variazioni di breve periodo e focalizzandosi sulle tendenze centrali calcolate per ciascun punto temporale, considerando i giorni immediatamente precedenti e successivi.

La normalizzazione delle anomalie è un passo successivo cruciale che consente di uniformare i dati per una definizione coerente e applicabile in tutti i periodi dell’anno. Successivamente, applichiamo una tecnica di clustering k-means all’interno di uno spazio di fase che incorpora le prime sette funzioni ortogonali empiriche (EOF), che insieme rappresentano il 74,4% della variazione totale osservata. Questo approccio multidimensionale ha permesso di identificare sette regimi meteorologici distinti, suddivisi tra tre ciclonici, quali il regime zonale, la depressione scandinava e la depressione atlantica, e quattro anticionici, che includono la cresta atlantica, il blocco europeo, il blocco scandinavo e il blocco della Groenlandia.

L’approccio adottato per quantificare la somiglianza tra i campi istantanei di altezza geopotenziale e i regimi meteorologici identificati si basa sui metodi sviluppati da Michel e Rivière (2011) e successivamente da Grams et al. (2017). Attraverso l’indice dei regimi meteorologici (IWR), abbiamo potuto formulare una valutazione quantitativa che riflette quanto un particolare campo di altezza geopotenziale in un dato momento corrisponda a uno dei sette regimi identificati. Questo indice è calcolato come la deviazione della proiezione di ogni anomalia filtrata sulle medie dei cluster EOF, normalizzata rispetto alla deviazione standard climatologica. La misura scalare risultante fornisce un metodo robusto per interpretare la dinamica atmosferica in relazione agli schemi di blocco predominanti nella regione Nord Atlantica-Europea.Sebbene la definizione dei regimi meteorologici sia stata elaborata sulla base dei dati compresi tra il 1979 e il 2019, l’indice dei regimi meteorologici (IWR) può essere esteso oltre questo intervallo temporale per ciascuno dei sette regimi identificati. In particolare, è possibile calcolare l’IWR per ogni intervallo di tre ore lungo l’intero periodo coperto dalla rianalisi ERA5, che si estende dal 1979 al 2021. Questo approccio consente di ottenere una caratterizzazione sistematica dell’evoluzione temporale dei regimi meteorologici, identificandone i rispettivi cicli di vita e le fasi fondamentali che li compongono, in accordo con la metodologia proposta da Grams et al. (2017).

L’analisi dei cicli di vita dei regimi meteorologici si sviluppa attraverso una serie di passaggi strutturati. Il primo passo consiste nell’individuazione delle fasi massime preliminari, ovvero quei momenti in cui il valore dell’IWR raggiunge un massimo locale e supera la soglia di 1.0. Questo criterio consente di identificare i potenziali episodi in cui un determinato regime meteorologico può essere considerato predominante in un certo intervallo temporale. Una volta individuati questi picchi, il passo successivo prevede la definizione delle date di inizio e di decadenza preliminari, corrispondenti rispettivamente al primo e all’ultimo momento in cui l’IWR rimane superiore alla soglia di 1.0 attorno alla fase massima.

Affinché un periodo possa essere formalmente riconosciuto come un ciclo di vita di un determinato regime meteorologico, è necessario che esso soddisfi un criterio di persistenza temporale. In particolare, la durata del regime, intesa come l’intervallo di tempo tra la fase di insorgenza e quella di decadenza, deve essere pari o superiore a cinque giorni. Questo vincolo assicura che il regime meteorologico abbia avuto una durata sufficiente per essere considerato un fenomeno atmosferico robusto e strutturato, piuttosto che una fluttuazione temporanea priva di rilevanza dinamica.

Un’ulteriore complessità nell’identificazione dei cicli di vita dei regimi meteorologici si verifica quando due episodi distinti dello stesso regime condividono la stessa data di inizio o di decadenza. In tali circostanze, si procede alla fusione dei due cicli in un unico evento combinato, a condizione che vengano soddisfatti due criteri specifici. Il primo richiede che la media dell’IWR calcolata tra le due fasi massime sia pari o superiore a 1.0, garantendo così che entrambi i massimi appartengano a un medesimo episodio persistente. Il secondo criterio impone che la distanza temporale tra i due picchi massimi non superi i 100 giorni, in modo da evitare l’unione di eventi troppo distanti tra loro e potenzialmente distinti dal punto di vista dinamico. In seguito alla fusione, il ciclo di vita risultante viene ridefinito utilizzando la data di inizio più precoce e quella di decadenza più tardiva, mentre la fase massima viene identificata nel momento in cui l’IWR raggiunge il suo valore più elevato all’interno del periodo combinato.

Questa definizione dei cicli di vita consente di riconoscere situazioni in cui più regimi meteorologici risultano attivi contemporaneamente. In questo contesto, il termine “attivo” indica che l’IWR di almeno due regimi differenti supera la soglia di 1.0 per un periodo minimo di cinque giorni. Tuttavia, affinché un regime meteorologico venga considerato predominante e soggetto a un’analisi più approfondita, deve registrare il valore di IWR più elevato tra tutti i sette regimi per almeno un intervallo temporale all’interno della sua fase di attività. Questo criterio garantisce che lo studio delle fasi del ciclo di vita – dall’insorgenza, al picco massimo, fino alla decadenza – sia condotto solo per i regimi che effettivamente dominano la circolazione atmosferica in un determinato periodo, evitando di considerare episodi marginali o sovrapposti ad altri fenomeni meteorologici più rilevanti.

L’applicazione di questa metodologia fornisce dunque una caratterizzazione quantitativa e oggettiva dei cicli di vita dei regimi meteorologici, consentendo di analizzare la loro evoluzione temporale e la loro persistenza nel tempo. Inoltre, tale approccio permette di comprendere con maggiore precisione le dinamiche atmosferiche che regolano la variabilità meteorologica nella regione Nord Atlantica-Europea, fornendo così una base solida per ulteriori studi sul ruolo dei regimi meteorologici nella modulazione del clima e degli eventi estremi.Nel corso del periodo compreso tra il 1979 e il 2021, è stata documentata l’esistenza di 177 cicli di vita associati al blocco della Groenlandia (GL). La distribuzione stagionale di questi eventi si presenta variabile: 31 cicli sono stati registrati nei mesi invernali di dicembre-febbraio (DJF), 58 in quelli primaverili di marzo-maggio (MAM), 52 durante il periodo estivo di giugno-agosto (JJA) e 36 nei mesi autunnali di settembre-novembre (SON). Nonostante queste variazioni numeriche, la proporzione di giorni durante ciascuna stagione che presenta un ciclo di vita GL attivo rimane sorprendentemente costante. Questa costanza è particolarmente notevole dato che la durata dei cicli di vita del GL mostra una notevole variabilità, estendendosi da un minimo di cinque giorni fino a superare il mese.

Uno sguardo più dettagliato alla struttura atmosferica durante questi cicli di vita del GL è fornito dall’analisi delle mappe di altezza geopotenziale a 500 hPa (Z500) su base annuale, come illustrato nella Figura 1a. Qui, le anomalie positive di Z500 e le isopsie che si protendono verso nord delineano chiaramente la cresta atmosferica sopra la Groenlandia. Questa configurazione è affiancata a sud da anomalie negative di Z500, che si manifestano come conseguenza di uno spostamento meridionale della traiettoria delle tempeste, come osservato da Woollings et al. nel 2008. Il pattern del GL mostra una notevole somiglianza con la fase negativa dell’Oscillazione Nord Atlantica (NAO), come descritto da Feldstein nel 2003, corroborando ulteriormente le osservazioni di Woollings et al.

L’analisi delle correlazioni tra l’indice dei regimi meteorologici del GL (IWR) e l’indice NAO rivela una forte correlazione negativa, evidenziata nella Figura 2. Questo dato conferma che i periodi di blocco della Groenlandia tendono a coincidere con i valori negativi dell’indice NAO. Parallelamente, è stata effettuata un’analisi comparativa con altri metodi di rilevamento dei blocchi atmosferici, riscontrando un’alta consistenza tra la nostra definizione regime-basata del GL e altre tecniche utilizzate in studi precedenti. Nonostante le differenze nei criteri di persistenza adottati, emerge una correlazione positiva di 0,545 tra l’IWR del GL e l’Indice di Blocco della Groenlandia (GBI) proposto da Hanna et al. nel 2016.

Inoltre, il nostro metodo ha identificato un totale di 566 giorni di blocco atmosferico sopra la Groenlandia durante i mesi estivi nel periodo 1979-2019. Questo risultato si allinea bene con i 623 giorni di blocco identificati da Preece et al. nel 2022, confermando la validità e l’affidabilità del nostro approccio nel monitorare e classificare i fenomeni di blocco atmosferico in relazione ai regimi meteorologici predominanti nella regione Nord Atlantica. Questi risultati non solo enfatizzano l’importanza di una continua sorveglianza e analisi dei pattern atmosferici a grande scala, ma forniscono anche una base solida per future ricerche volte a comprendere meglio l’impatto dei regimi meteorologici sui cambiamenti climatici e sulle dinamiche meteorologiche regionali.

2.3 Quadro Quasi-Lagrangiano della Vorticità Potenziale

Il contesto quasi-Lagrangiano della Vorticità Potenziale (PV) è stato inizialmente presentato da Hauser et al. (2023b) focalizzandosi su uno studio di caso specifico riguardante un singolo ciclo di vita di un regime meteorologico. Questa metodologia è stata successivamente estesa e approfondita per permettere un’analisi più sistematica e comprensiva dei cicli di vita del regime di blocco della Groenlandia (GL), operativi durante tutto l’anno.

2.3.1 Monitoraggio delle anomalie di PV nella troposfera superiore associate ai cicli di vita del regime di blocco della Groenlandia

Seguendo l’approccio metodologico di Hauser et al. (2023b), il nostro studio si concentra sulle anomalie negative di PV nella troposfera superiore, specificamente attraverso una media verticale del PV tra i 500 e i 150 hPa. Queste misurazioni sono state effettuate utilizzando i dati a livello di modello forniti da ERA5, in linea con l’algoritmo di identificazione dei blocchi atmosferici proposto da Schwierz et al. (2004). Le anomalie vengono calcolate rispetto a una climatologia media mobile di 30 giorni, basata sul periodo di riferimento 1979–2019.

La Figura 1b illustra le anomalie medie di PV nella troposfera superiore osservate durante i cicli di vita attivi del GL, evidenziando la metodologia e i risultati dettagliati nel lavoro di Hauser et al. (2023b, Fig. A1). Generalmente, il tracciamento di queste anomalie negative di PV (indicate con PVAs−) si basa sulla loro sovrapposizione spaziale, senza imporre un criterio minimo per questa sovrapposizione. Tuttavia, un’evoluzione significativa dell’algoritmo ha introdotto la capacità di identificare e analizzare eventi di scissione e fusione delle traiettorie di PVAs−.

Questo avanzamento metodologico facilita un’indagine dettagliata sul ruolo delle anomalie anticicloniche transitorie che contribuiscono al mantenimento e alla nutrizione di un blocco atmosferico. Questa parte dell’analisi trae forte ispirazione dai seminali lavori di Shutts (1983), Yamazaki e Itoh (2013), così come dagli studi più recenti di Suitters et al. (2023). Attraverso queste innovative tecniche di tracciamento, siamo in grado di fornire una comprensione più profonda delle dinamiche complesse che caratterizzano i cicli di vita dei regimi di blocco della Groenlandia, offrendo così nuove prospettive su come queste strutture influenzano la variabilità climatica nella regione Nord Atlantica.

Le Figure 1(a) e 1(b) offrono una rappresentazione grafica dettagliata dei parametri atmosferici associati ai cicli di vita del regime di blocco della Groenlandia (GL), utilizzando dati derivati da modelli climatologici avanzati.

Il pannello (a) illustra l’altezza geopotenziale a 500 hPa, evidenziata tramite linee nere che si estendono da 5250 a 5850 gpm in incrementi di 60 gpm. Queste linee sono sovrapposte a una mappa di anomalie di altezza geopotenziale, colorata in gradazioni di blu e rosso. Le zone in rosso denotano anomalie positive di altezza geopotenziale, indicando un’insolita elevazione della colonna d’aria sopra la media climatologica, caratteristica tipica delle strutture anticicloniche robuste e stabili come i blocchi atmosferici. In contrasto, le aree in blu rappresentano anomalie negative, segnalando una riduzione dell’altezza geopotenziale, spesso associata a configurazioni cicloniche o a depressioni atmosferiche.

Nel pannello (b), viene presentata la distribuzione delle anomalie di Vorticità Potenziale (PV) nella troposfera superiore, calcolate come media verticale tra i 500 e i 150 hPa. Le anomalie sono espressamente indicate con un’ampia gamma di colori che va dal blu al rosso, dove le tonalità più scure di blu indicano anomalie fortemente negative. Queste anomalie negative sono particolarmente significative poiché possono corrispondere alla presenza di una cresta anticiclonica, tipica dei blocchi atmosferici come quello della Groenlandia. Le linee continue mostrano la PV media verticale, che varia da 1,5 a 3,5 PVU in intervalli di 0,25 PVU, delineando così l’intensità e la distribuzione della vorticità nella colonna atmosferica. La linea bianca solida evidenzia la maschera del regime del tipo GL, definita dalla contornatura di −0.3 PVU, che delimita l’area geografica interessata da queste particolari condizioni di blocco.

Queste visualizzazioni forniscono una visione complessa e integrata delle dinamiche atmosferiche durante i periodi di blocco della Groenlandia, evidenziando la correlazione diretta tra le elevate anomalie di altezza geopotenziale e le corrispondenti anomalie negative di vorticità potenziale. Attraverso tali analisi, è possibile discernere le complesse interazioni tra varie componenti dell’atmosfera che contribuiscono alla genesi e alla persistenza dei regimi di blocco, offrendo spunti preziosi per la comprensione dei pattern climatici e meteorologici in regioni critiche come quella della Groenlandia.

La Figura 2 illustra in modo dettagliato l’evoluzione temporale di vari indicatori atmosferici cruciali durante il periodo che circonda l’insorgenza del regime di blocco della Groenlandia (GL), coprendo un intervallo temporale che va da sette giorni prima a dieci giorni dopo l’inizio del regime.

Il primo elemento rappresentato (linea solida nera) è l’Indice dei Regimi Meteorologici (IWR) specifico per il GL. Questo indice fornisce una misura quantitativa della forza e della stabilità del regime di blocco della Groenlandia. La linea solida nera mostra il valore medio dell’IWR, mentre l’area ombreggiata intorno alla linea riflette la variazione dell’indice, specificamente il range dal 20° al 80° percentile, offrendo così una visione della distribuzione e della variabilità dell’indice nei giorni che precedono e seguono l’insorgenza del regime.

In parallelo, viene tracciato l’indice dell’Oscillazione Nord Atlantica (NAO) mediante una linea solida blu. L’indice NAO è un indicatore critico delle condizioni meteorologiche predominanti nell’Atlantico settentrionale e influisce profondamente sui pattern climatici in Europa e Nord America. L’area ombreggiata associata a questa linea illustra la variabilità dell’indice NAO nello stesso intervallo temporale, indicando come le fluttuazioni di questo indice corrispondano temporaneamente con variazioni nel regime GL.

Un terzo indicatore grafico (linea grigia) rappresenta l’ampiezza delle anomalie di Vorticità Potenziale (PV) nella troposfera superiore, misurate in Unità di Vorticità Potenziale (PVU) e calcolate all’interno della maschera del regime di GL, come definito dalla linea di contorno di -0.3 PVU (vedi Figura 1b). Queste anomalie forniscono informazioni sulla struttura e sull’intensità dei movimenti verticali nell’atmosfera, che sono cruciali per comprendere la dinamica del regime di blocco. L’area ombreggiata intorno a questa linea mostra la variabilità delle anomalie di PV, suggerendo come queste possano influenzare o essere influenzate dall’attività del regime di blocco.

Il grafico è completato da una linea tratteggiata orizzontale nera che indica la soglia di IWR utilizzata per definire formalmente i cicli di vita dei regimi. Questo valore di soglia rappresenta il punto al di sopra del quale il regime GL è considerato attivamente in corso, offrendo un riferimento per valutare l’attività del regime in relazione agli altri indicatori tracciati.

Insieme, questi dati forniscono un’analisi comprensiva e multifacettata delle interazioni tra il regime di blocco della Groenlandia e le oscillazioni climatiche più ampie, evidenziando le possibili correlazioni e influenze reciproche tra i vari indicatori atmosferici durante un evento significativo di blocco atmosferico.

2.3.2 Quantificazione dei processi per l’evoluzione dell’ampiezza dell’anomalia del Potenziale Vorticoso

Nel seguire l’approccio proposto da Hauser e collaboratori nel 2023, abbiamo adottato il framework della tendenza del Potenziale Vorticoso (PV) segmentata, originariamente concepito per l’analisi dei pacchetti di onde di Rossby (RWPs) da Teubler e Riemer nel 2016. Questo metodo è stato impiegato per esaminare l’evoluzione dell’ampiezza delle anomalie del PV, identificate e monitorate attraverso un approccio quasi-lagrangiano come descritto nella sezione precedente.

Per lo studio, si è fatto uso della definizione di PV di Ertel, introdotta nel 1942, che viene calcolata su superfici isentropiche. La formula impiega una combinazione di vorticità relativa su tali superfici e il parametro di Coriolis, incorporando l’approssimazione idrostatica. Quest’ultima considera variabili come la densità dello strato isentropico, determinata dalla gravità e dalla variazione della pressione rispetto alla temperatura potenziale.

Il processo di cambiamento del PV in un punto fisso è analizzato considerando principalmente due meccanismi: l’avvezione del PV stesso e le modifiche del PV che non conservano il suo valore originario. Il campo del vento orizzontale, che include componenti est e nord, gioca un ruolo cruciale in questa dinamica, interagendo con il gradiente del PV lungo la superficie isentropica.

Per approfondire, la tendenza avvettiva del PV è stata suddivisa in più termini, ognuno dei quali corrisponde a specifici processi dinamici nelle medie latitudini. È importante notare che le anomalie del PV su superfici isentropiche sono state definite come scostamenti da una media mobile trentennale, basata sui dati climatologici raccolti tra il 1980 e il 2019.

Per quanto riguarda la rappresentazione del vento, è stata utilizzata una partizione di Helmholtz per separare il campo del vento divergente. Successivamente, un’analisi di inversione del PV pezzata, eseguita sotto condizioni di equilibrio non lineare, ha permesso di distinguere i componenti del vento associati alle anomalie del PV sia nella troposfera superiore che inferiore. Questi componenti sono stati poi interpolati a livelli isentropici, che variano in un intervallo di temperatura da 315 a 355 Kelvin, con incrementi di 5 Kelvin.

Infine, il campo del vento completo è stato ottenuto sommando il vento di sfondo, il vento divergente, i componenti del vento associati alle anomalie del PV e un campo residuo. Quest’ultimo emerge come conseguenza di varie caratteristiche, tra cui non linearità del metodo di inversione, imprecisioni numeriche e la transizione dei dati del vento da un sistema basato sulla pressione a uno isentropico. Questa complessa interazione di componenti del vento contribuisce significativamente all’evoluzione delle anomalie del PV nelle medie latitudini, offrendo uno spaccato dettagliato dei meccanismi atmosferici in gioco.Nel seguire il metodo proposto da Hauser et al. (2023b), la misura dell’ampiezza di un’anomalia del Potenziale Vorticoso (PV) è definita come l’integrazione spaziale del PV anomalo sull’area interessata da tale anomalia in funzione del tempo. Questo approccio quantifica l’ampiezza aggregando il PV anomalo entro i confini dell’area di anomalia, la quale è in continua evoluzione a causa delle dinamiche atmosferiche.

La definizione dei confini di questa area e la loro evoluzione temporale sono cruciali per comprendere come il movimento dei confini influenzi l’ampiezza del PV. I confini sono delineati e la loro mobilità è rappresentata dal movimento relativo rispetto al vettore normale alla superficie delimitata. La combinazione di queste dinamiche è fondamentale per la comprensione delle variazioni nel tempo del PV anomalo.

Il trattamento analitico del fenomeno, come descritto dettagliatamente nell’Appendice A della fonte originaria, incorpora una serie di trasformazioni del campo del vento per decomporlo nei suoi componenti principali. Questa scomposizione permette di isolare gli effetti specifici dei diversi componenti del vento sulla distribuzione e l’evoluzione del PV anomalo.

Nell’analisi dell’evoluzione dell’ampiezza delle anomalie del PV, vengono considerati vari termini che descrivono le interazioni dinamiche nell’atmosfera:

La componente del vento associata alle anomalie del PV nella troposfera superiore contribuisce principalmente attraverso processi di advezione, spostando il PV superiore e modificandone la distribuzione.
Analogamente, i venti legati alle anomalie del PV nella troposfera inferiore influenzano le anomalie superiori, evidenziando un’interazione baroclinica tra i diversi strati atmosferici.
Il campo del vento divergente modifica il PV anomalo sia attraverso l’avvezione del PV esistente sia attraverso cambiamenti nell’estensione dell’area dell’anomalia causati dalla divergenza del vento.

In aggiunta, il campo del vento residuo e le modifiche non conservative del PV, rappresentate da termini specifici nell’analisi, sottolineano ulteriormente la complessità delle interazioni dinamiche e il loro impatto sull’ampiezza del PV. Questi contributi sono essenziali per una completa comprensione delle forze in gioco e per la formulazione di previsioni più accurate sull’evoluzione delle anomalie del PV nelle medie latitudini.

L’approccio complessivo adottato nell’analisi offre una visione dettagliata e matematicamente rigorosa delle dinamiche atmosferiche che regolano le variazioni temporali e spaziali del Potenziale Vorticoso anomalo, facilitando così una migliore comprensione dei processi meteorologici a grande scala.Nell’ambito delle ricerche sulla dinamica atmosferica nelle medie latitudini, è stato osservato che l’efflusso divergente nella troposfera superiore è spesso correlato al rilascio di calore latente nelle regioni sottostanti. Questo fenomeno è particolarmente evidente in studi come quelli condotti da Riemer et al. nel 2008 e Grams et al. nel 2011, che hanno descritto questi contributi come indiretti e legati alla dinamica umida. Il rilascio di calore latente è predominante all’interno delle correnti d’aria in ascensione, note come cinghie trasportatrici calde (Warm Conveyor Belts, WCB), tipicamente associate ai cicloni extratropicali, come evidenziato nelle ricerche di Madonna et al. del 2014 e Pfahl et al. del 2015.

In questo contesto, i termini DIVadv e DIVdiv sono utilizzati per includere il ruolo dell’efflusso divergente delle WCB nella troposfera superiore. Questi processi sono centrali per comprendere la distribuzione e l’evoluzione del potenziale vorticoso in queste aree. Il termine RES, d’altra parte, rappresenta l’avvezione del potenziale vorticoso di sfondo attraverso il campo del vento residuo. Questo componente è complesso e sfida una descrizione fisica diretta, in quanto include aspetti del sistema che non sono spiegabili tramite i campi del vento derivati dalla partizione di Helmholtz o l’inversione pezzata del potenziale vorticoso.

La modifica dei processi non conservativi, ulteriormente denominata NONCONS, ha mostrato di avere un’importanza relativamente minore nell’evoluzione dell’ampiezza delle dorsali e delle depressioni atmosferiche. Le tendenze del potenziale vorticoso su piccola scala spesso risultano troppo localizzate e tendono a compensarsi quando integrate sulle superfici dell’anomalia. Questa osservazione è stata confermata in lavori come quelli di Teubler e Riemer nel 2016 e Hauser et al. nel 2023.

In aggiunta, abbiamo introdotto il termine di confine Bnd, che si manifesta a causa delle variazioni di dimensione o deformazione delle anomalie del potenziale vorticoso, influenzando così l’area di integrazione. L’Appendice B del nostro lavoro fornisce una documentazione dettagliata sul significato fisico di questo termine e sul metodo usato per stimare il movimento del confine di una anomalia del potenziale vorticoso.

Per quanto riguarda l’analisi delle variazioni stagionali, il livello isentropico selezionato per le valutazioni dipende dalla stagione, con differenti gradi Kelvin utilizzati per mesi specifici, come indicato da Röthlisberger et al. nel 2018. Questo approccio permette una mediazione dei valori intorno alla superficie isentropica scelta per ottenere una rappresentazione accurata del comportamento atmosferico. Le tendenze del potenziale vorticoso vengono poi presentate con un segno positivo se contribuiscono all’amplificazione del modello delle onde di Rossby, con le tendenze negative mostrate positivamente per riflettere l’amplificazione delle anomalie del potenziale vorticoso.

Il cambiamento di ampiezza diagnosticato viene poi confrontato con quello osservato, calcolato attraverso la differenza progressiva dell’ampiezza dell’anomalia del potenziale vorticoso integrata sull’area tra due momenti temporali. L’Appendice B fornisce ulteriori dettagli sulla stima del termine di confine e sulle possibili ragioni delle discrepanze tra i cambiamenti di ampiezza diagnosticati e quelli osservati, offrendo così una visione completa e dettagliata delle dinamiche atmosferiche in studio.

2.4 Metodologia Euleriana per l’Identificazione dei WCB

L’analisi dei Warm Conveyor Belts (WCB), ovvero delle cinghie trasportatrici calde, rappresenta un elemento cruciale nella comprensione delle dinamiche meteorologiche, soprattutto quando consideriamo il lungo periodo coperto dai dati ERA5. La complessità e l’onerosità dei calcoli necessari per tracciare le traiettorie delle particelle d’aria in una prospettiva Lagrangiana hanno portato allo sviluppo di un approccio alternativo: il set di dati ELIAS 2.0, ideato da Quinting e Grams nel 2022. Questo metodo si avvale dell’uso di reti neurali convoluzionali (CNN), che elaborano campi grigliati istantanei per mappare le diverse fasi evolutive dei WCB, dall’afflusso nella troposfera inferiore, passando per l’ascesa nella troposfera media, fino all’efflusso nella troposfera superiore.

Per ciascuna di queste fasi, ELIAS 2.0 utilizza quattro predittori chiave, selezionati attraverso un processo di selezione progressiva. Questi predittori sono integrati nel modello per affinare la previsione e la caratterizzazione delle fasi dei WCB. Un ulteriore elemento di input è rappresentato dalla climatologia dei WCB, basata su medie mobili di 30 giorni, derivante da dati Lagrangiani, che funge da quinto predittore nel modello.

Le CNN, addestrate inizialmente su dati ERA-Interim raccolti ogni 12 ore nel periodo 1980-1999, sono successivamente applicate ai dati ERA5, aggiornati ogni 3 ore. Questo approccio fornisce una probabilità condizionata, variabile da 0 a 1, che identifica la presenza delle fasi dei WCB in punti specifici della griglia. Un criterio di soglia, calibrato giornalmente per ogni fase del WCB, è utilizzato per minimizzare il bias tra le climatologie dei WCB ottenute tramite metodologie Lagrangiane e quelle basate sulle CNN.

3 Dinamiche di Formazione del Blocco di Groenlandia

In questa sezione, ci concentriamo sui meccanismi dinamici che danno origine ai blocchi atmosferici sopra la Groenlandia, applicando il framework del Potenziale Vorticoso (PV) quasi-Lagrangiano, descritto nella Sezione 2.3, a tutti i cicli di vita dei regimi di blocco osservati nel periodo coperto dai dati ERA5. L’obiettivo principale è esplorare l’origine delle anomalie del PV che si collegano direttamente ai fenomeni di blocco e analizzare in dettaglio il ruolo dei processi asciutti e umidi nel loro ciclo di vita.

Quest’analisi permette di svelare le interazioni complesse tra diversi processi atmosferici e di valutare il loro contributo specifico all’instaurarsi e al mantenimento dei regimi di blocco. La comprensione di tali dinamiche è essenziale per prevedere e mitigare gli impatti dei cambiamenti climatici su larga scala, soprattutto in regioni sensibili come la Groenlandia.

3.1 Evoluzione su Larga Scala del Potenziale Vorticoso

La nostra indagine inizia con l’analisi della formazione del regime di Groenlandia (GL) da una prospettiva Euleriana del Potenziale Vorticoso (PV). Il focus è sullo studio dei cicli di vita di questo regime climatico, concentrandoci su tutte le date di inizio del fenomeno tra il 1979 e il 2021. Utilizziamo come riferimento il campo delle anomalie del PV nella troposfera superiore, la pressione media al livello del mare (MSLP) e il parametro Z500 per tracciare questi sviluppi.

L’emergenza del regime di GL è marcata da una rapida transizione da un pattern di circolazione prevalentemente zonale sopra l’Atlantico Nord occidentale a una configurazione bloccata, compiuta nell’arco di circa sei giorni. Questo cambio è documentato nella fila superiore della Figura 3. Inizialmente, una depressione ampia ma debole domina l’Atlantico Nord occidentale sei giorni prima del punto di inizio del regime (Fig. 3a). In questa fase, non si osservano segnali evidenti di treni d’onda a monte, un fenomeno in linea con le osservazioni di Feldstein (2003), il quale nota che spesso la fase negativa dell’Oscillazione Nord Atlantica (NAO) si sviluppa autonomamente nella regione. La presenza di bassi valori di MSLP sull’Atlantico Nord occidentale suggerisce l’attività di cicloni extratropicali a valle della depressione, nei pressi della Groenlandia, implicando un ruolo dell’attività baroclinica umida sinottica nell’Atlantico Nord centrale nello sviluppo del regime di GL.

Nei giorni immediatamente precedenti l’inizio del regime, il pattern di circolazione sull’Atlantico Nord occidentale mostra scarsa variazione (Fig. 3a-c). In contrasto, il pattern a valle della Groenlandia evidenzia la formazione di un’anticiclone sopra l’Europa. Studi precedenti, come quelli di Vautard (1990), Cassou (2008), Michel e Rivière (2011), Luo et al. (2012) e Büeler et al. (2021), hanno identificato il blocco Scandinavo o la cresta Atlantica come precursori dei blocchi sopra la Groenlandia o delle fasi negative dell’NAO, confermando l’importanza di tali configurazioni nel periodo precedente l’inizio di GL, come mostrato dai valori elevati di IWR per la cresta Atlantica, il blocco Europeo e il blocco Scandinavo (vedi Fig. A3).

L’evoluzione più marcata del pattern su larga scala sopra la Groenlandia si verifica nei quattro giorni attorno all’inizio del regime (Fig. 3c-e), caratterizzata da una rapida amplificazione dell’anticiclone che si stabilizza sopra la Groenlandia, accompagnata da significative anomalie negative del PV nella troposfera superiore. In accordo con Woollings et al. (2010), un flusso biforcato diventa evidente dall’inizio del fenomeno (Fig. 3d ed e), segnalando il tipico spostamento verso sud della traiettoria delle tempeste nelle medie latitudini durante il periodo di GL (vedi Fig. 1b). Prevalgono forti anomalie negative del PV sopra la Groenlandia e i valori elevati di MSLP indicano che la circolazione anticiclonica nella troposfera superiore si è manifestata come un anticiclone di alta pressione vicino alla superficie (alta MSLP, contorni rossi). Un’analisi separata dell’evoluzione stagionale non rivela differenze qualitative fondamentali nello sviluppo del pattern di GL attorno all’inizio, evidenziando che le differenze stagionali sono dominate dall’incremento dell’ondulazione del getto e da anomalie più marcate in inverno rispetto all’estate (vedi Fig. S1 nel Supplemento).

La Figura 3 illustra in dettaglio l’evoluzione annuale del Potenziale Vorticoso (PV) associato al regime di Groenlandia (GL), evidenziando le variazioni temporali e spaziali che caratterizzano l’instaurarsi di questo pattern climatico. I pannelli superiori (a-e) rappresentano le anomalie del PV nella troposfera superiore, quantificate tramite una media verticale tra i 150 e i 500 hPa. Queste anomalie sono visualizzate attraverso una scala di colori che indica l’intensità del PV in unità di Potenziale Vorticoso (PVU), mentre i contorni neri solidi rappresentano i livelli di Z500, che sono essenziali per comprendere l’altezza geopotenziale a 500 hPa.

Parallelamente, la pressione media al livello del mare (MSLP) è delineata mediante contorni colorati, con i blu che indicano valori più bassi di pressione (1000, 1002, 1004, 1006, 1008 hPa) e i rossi che rappresentano valori più elevati (1020, 1022, 1024, 1026, 1028 hPa). Questi dati sono fondamentali per analizzare le dinamiche sinottiche associate all’insorgenza del regime di GL e per identificare le interazioni tra la bassa pressione e le anomalie del PV.

Nei pannelli inferiori (f-j), l’attenzione si sposta sulla frequenza delle anomalie del PV all’insorgenza, rappresentata tramite ombreggiature grigie, e sulle traiettorie predominanti di tali anomalie, delineate tramite contorni arancioni e verdi. I contorni arancioni mostrano le frequenze delle anomalie del PV seguendo il percorso a monte, mentre i verdi indicano il percorso di retrogressione, entrambi evidenziati in gradazioni di 0.2, 0.3, 0.4, 0.5. Questa segmentazione è cruciale per comprendere i percorsi dinamici che le masse d’aria intraprendono prima di contribuire all’insorgenza del blocco atmosferico sopra la Groenlandia.

Complessivamente, la Figura 3 fornisce una visione comprensiva e dettagliata dell’evoluzione del regime di GL, offrendo spunti preziosi sulle interazioni atmosferiche che precedono e accompagnano la formazione di tali pattern climatici. Questa analisi è indispensabile per i climatologi e i meteorologi che studiano le dinamiche delle alte latitudini e il loro impatto sul clima globale. L’approfondimento di questi fenomeni aiuta a prevedere con maggiore precisione gli eventi meteorologici estremi e a comprendere meglio le variazioni climatiche a lungo termine.

3.2 Dinamiche delle Anomalie di Vorticità Potenziale nell’Atmosfera Superiore Verso la Groenlandia

Le osservazioni sperimentali hanno identificato due distinti nuclei di anomalie negative di vorticità potenziale (PVAs−) posizionati rispettivamente sul nord-est degli Stati Uniti e sul nord Europa, evidenziando una marcata presenza di questi fenomeni nei giorni antecedenti l’insorgenza di eventi atmosferici significativi in Groenlandia (illustrato in Figura 3b e c). Questo schema suggerisce una trasmissione sequenziale delle anomalie lungo percorsi definiti, piuttosto che una formazione improvvisa e localizzata direttamente sopra la Groenlandia.

Studi precedenti hanno contribuito a delineare il quadro di questa dinamica atmosferica. Croci-Maspoli et al. (2007) hanno documentato come l’anomalia di circolazione associata al rialzo barico sull’Europa tenda a propagarsi verso ovest, contribuendo alla formazione di un blocco atmosferico sopra la Groenlandia. Ulteriori ricerche da parte di Preece et al. (2022) hanno esplorato diverse traiettorie attraverso cui può svilupparsi il blocco atmosferico sopra la Groenlandia durante i mesi estivi. Recentemente, Teubler et al. (2023) hanno identificato due distinti modelli di variabilità che caratterizzano l’intero anno, applicando tecniche di analisi delle funzioni empiriche ortogonali (EOF) e di clustering k-means a serie temporali di anomalie di vorticità potenziale nella troposfera superiore, filtrate attraverso un approccio a basso passaggio, nei giorni antecedenti l’inizio degli eventi groenlandesi (GL). Questi studi hanno evidenziato come le anomalie di PV a monte e a valle della Groenlandia siano strettamente correlate con la genesi di tali blocchi atmosferici.

Adottando un approccio quasi-Lagrangiano alla vorticità potenziale, il nostro studio si concentra sulle PVAs− associate ai fenomeni di blocco atmosferico sopra la Groenlandia, analizzandone le traiettorie di propagazione e le origini. Questo metodo permette di valutare l’esistenza di collegamenti diretti tra le anomalie di PV a monte e a valle e il blocco atmosferico sopra la Groenlandia. Per ogni ciclo vitale del regime di GL, definiamo la PVA− che mostra il maggiore sovrapposizione spaziale con la maschera del regime di GL (come mostrato in Fig. 1b, contorno bianco) nel periodo temporale di ±1 giorno rispetto all’inizio di GL come la “PVA− di inizio”. L’analisi della frequenza di queste PVA− di inizio indica che le anomalie legate al blocco atmosferico emergono sia da regioni a monte che a valle della Groenlandia, delineando così due principali vie di trasmissione delle PVAs− verso la Groenlandia (come illustrato dall’ombreggiatura grigia nella parte inferiore della Figura 3).

La classificazione di queste vie è stata effettuata attraverso un processo di partizione oggettiva delle PVA− di inizio, definendo due aree geografiche distinte intorno alla Groenlandia, a est e a ovest del 52,5° W (longitudine del centro di massa nel composito ponderato annuale delle anomalie di PV della troposfera superiore, vedi Fig. 1b). L’analisi ha permesso di determinare la prevalenza della posizione del centro di massa delle PVA− di inizio nei tre giorni antecedenti l’inizio di GL. Le anomalie localizzate nella parte orientale sono state attribuite al “percorso di retrogressione”, mentre quelle nella parte occidentale al “percorso a monte”. La discussione successiva sui percorsi include un’analisi dettagliata delle frequenze delle PVA− di inizio per ciascun percorso e per i momenti selezionati intorno all’inizio degli eventi, mentre la Figura 4 delinea il tracciato medio delle PVAs− per i due percorsi identificati.Le anomalie di vorticità potenziale (PVAs−) situate a monte, identificate sul nord-est del Nord America sei giorni prima dell’evento climatico principale, seguono una traiettoria diretta verso nord-est in direzione della Groenlandia, come documentato nelle Figure 3g-j. Queste anomalie mostrano un accelerato spostamento verso nord non appena intercettano la costa orientale degli Stati Uniti, fenomeno rappresentato in Figura 4b. In netto contrasto, le PVAs− che seguono il percorso di retrogressione si caratterizzano per una propagazione verso nord-ovest, che procede contro il flusso medio atmosferico, spostandosi dal nord Europa verso la Groenlandia nei quattro giorni precedenti l’inizio dell’evento GL, come illustrato dalle Figure 3f-j.

Analizzando i dati storici, si osserva che l’origine di tali anomalie risale alla traiettoria delle tempeste nell’Atlantico Nord centrale (Figura 4a), indicando che già nove giorni prima dell’evento le anomalie si trovano a monte della regione di blocco della Groenlandia. In questa fase, le PVAs− attribuite al percorso di retrogressione mostrano una propagazione verso est prima di stabilizzarsi temporaneamente sull’Europa. Questo movimento iniziale verso est è fondamentale per la definizione delle assegnazioni ai percorsi, che sono influenzate dalla lunghezza del periodo temporale selezionato prima dell’evento (Figura A3). Se si estende il periodo di osservazione, aumenta il numero di PVAs− di inizio assegnate al percorso a monte. Tuttavia, le variazioni nelle assegnazioni si modificano gradualmente e il lasso di tempo di tre giorni prima dell’inizio dell’evento si dimostra sufficiente per evidenziare le maggiori differenze nella propagazione delle PVAs− di inizio, come mostrato dalle croci bianche in Figura 4.

Da un’analisi annuale emerge che il 58% dei cicli di vita di GL è associato al percorso di retrogressione, mentre il 42% è collegato al percorso a monte. Questo riscontro corrobora i risultati di studi precedenti che identificano i blocchi atmosferici sopra il nord Europa, in particolare la Scandinavia, come precursori dei fenomeni di GL (Vautard, 1990; Michel e Rivière, 2011; Büeler et al., 2021). Risulta interessante notare che, secondo Teubler et al. (2023), una minore percentuale di cicli di vita è attribuita al loro cluster retrogrado (50%) rispetto al cluster a monte (50%), una discrepanza spiegabile con le differenti metodologie di classificazione adottate tra i due studi, quali il filtraggio passa-basso, l’analisi EOF media-temporale e il clustering k-means, contrapposte all’uso di campi PV istantanei per il tracciamento quasi-Lagrangiano nel nostro studio.

La stratificazione stagionale evidenzia ulteriori differenze: mentre in inverno il percorso di retrogressione predomina significativamente (77%), in autunno si registra una leggera prevalenza (53%) delle PVAs− di inizio che seguono il percorso a monte. L’analisi dell’evoluzione del flusso su larga scala attorno all’inizio di GL, segmentata per i due percorsi, sottolinea marcanti distinzioni tra i percorsi, superiori a quelle intercorrenti tra le diverse stagioni, come visibile confrontando le Figure S2 e S1. Queste osservazioni suggeriscono che, nonostante le somiglianze superficiali, i meccanismi dinamici e le traiettorie delle anomalie di vorticità potenziale differiscono sostanzialmente a seconda del percorso e della stagione.

La Figura 4 illustra dettagliatamente le tracce medie delle anomalie di vorticità potenziale negative (PVAs−) lungo due percorsi distinti: il percorso di retrogressione e il percorso a monte, rispettivamente contrassegnati come (a) e (b) nella figura. Le tracce sono state elaborate identificando i picchi nella frequenza di occorrenza delle PVAs− di inizio per ogni intervallo temporale di 12 ore, coprendo un arco temporale che va da nove giorni prima a cinque giorni dopo l’inizio del fenomeno atmosferico associato alla Groenlandia (GL). Le tracce sono visualizzate in colore rosso per il percorso di retrogressione e in verde per quello a monte, facilitando la distinzione visiva tra i due meccanismi di trasporto delle anomalie.

L’area colorata in grigio mostra la frequenza media delle PVAs− di inizio quattro giorni prima dell’evento di GL (t = -96 ore), fornendo un’indicazione quantitativa della concentrazione delle anomalie in prossimità dell’evento. Per aumentare la chiarezza nella visualizzazione delle tracce, è stato applicato un filtro di media mobile con una finestra di tempo di ±12 ore ai punti medi di latitudine e longitudine delle tracce, risultando in una rappresentazione più fluida e continua delle traiettorie.

Il punto marcato con una croce bianca indica il momento temporale t = -96 ore, momento chiave nell’analisi delle traiettorie pre-evento. I punti bianchi lungo le tracce rappresentano la posizione media delle PVAs− di inizio, calcolati a intervalli di un giorno, permettendo di seguire l’evoluzione spaziale delle anomalie nel tempo. Le linee di contorno nere rappresentano il composito Z500 al tempo t = -96 ore, con livelli espressi in gradini da 5200 a 5600 gpm, che delineano la struttura della pressione atmosferica a mezza altezza. Il contorno tratteggiato blu definisce la maschera del regime di GL, identificando l’area geografica influenzata dai pattern climatici associati.

Questo diagramma è cruciale per comprendere le dinamiche complesse che governano la propagazione delle anomalie di vorticità potenziale nella troposfera superiore e il loro impatto sui sistemi meteorologici di grande scala, particolarmente in relazione ai fenomeni climatici estremi che colpiscono la Groenlandia. L’analisi dettagliata delle tracce e delle frequenze di occorrenza offre un’insight preziosa nel comportamento delle anomalie atmosferiche e nei loro percorsi preferenziali di movimento, essenziali per la previsione e la comprensione degli eventi meteorologici significativi.

3.3 Analisi dell’Evoluzione dell’Ampiezza delle Anomalie di Vorticità Potenziale all’Inizio degli Eventi GL

Nel contesto del nostro studio, dedicato alla comprensione dei fenomeni atmosferici nell’emisfero settentrionale, si è proceduto all’applicazione di una metrica specifica per quantificare l’ampiezza delle anomalie di vorticità potenziale (PVAs−). Questa metrica, introdotta dettagliatamente nella Sezione 2.3.2, è stata applicata a tutte le anomalie di vorticità potenziale che si manifestano all’inizio degli eventi di Groenlandia (GL). Per una valutazione accurata, abbiamo integrato le variazioni tendenziali di PV, come specificato nella Equazione (2), su superfici isentropiche selezionate che coprono l’area di manifestazione delle PVAs− di inizio. Gli specifici termini di tendenza considerati in questo processo includono: UP, LOW, DIVadv, DIVdiv, RES e Bnd.

Questo approccio analitico ci permette di isolare e quantificare i contributi derivanti da diversi processi fisici all’evoluzione dell’ampiezza delle anomalie. Di particolare interesse è l’indagine sull’incidenza dei processi asciutti e umidi nel modulare queste dinamiche. Importante sottolineare è che, secondo la nostra metodologia focalizzata sull’emisfero nord, un incremento (o un decremento) nell’intensità di un blocco atmosferico si traduce matematicamente in un’intensificazione (o una riduzione) dell’anomalia negativa di PV.

Conformemente alle metodologie precedentemente stabilite da Teubler e Riemer nel 2016, abbiamo adottato un approccio in cui tutti i termini di tendenza di PV vengono moltiplicati per −1. Questa convenzione assicura che valori positivi (negativi) nei risultati indichino consistentemente un’amplificazione (un indebolimento) delle PVAs− di inizio. Tale trattamento dei dati enfatizza l’obiettivo di rendere trasparenti e quantificabili le modificazioni nell’ampiezza delle anomalie di vorticità potenziale, offrendo così un contributo significativo alla comprensione della dinamica dei blocchi atmosferici e dei loro effetti sul clima dell’emisfero settentrionale.

La Tabella 1 fornisce un’analisi dettagliata della distribuzione dei cicli di vita associati alle anomalie negative di vorticità potenziale (PVAs−) che precedono l’inizio degli eventi di Groenlandia Low (GL), suddivisi per diversi periodi stagionali oltre ad una visualizzazione complessiva su base annua. Le colonne rappresentano intervalli temporali specifici, includendo una colonna ‘Year-round’ che aggrega i dati per l’intero anno, e altre colonne che segmentano l’analisi in periodi come NDFJM (novembre a marzo), MJJAS (maggio a settembre), DJF (dicembre a febbraio), MAM (marzo a maggio), JJA (giugno a agosto), e SON (settembre a novembre).

Ogni riga della tabella descrive l’associazione dei cicli di vita di GL con due percorsi principali di PVAs−, definiti come ‘Retrogression’ e ‘Upstream’. La riga ‘All’ indica il numero totale di cicli di vita associati a ciascun percorso per i periodi indicati. Le percentuali tra parentesi nella colonna ‘Year-round’ mostrano la proporzione dei cicli di vita che rientrano in ciascun percorso durante tutto l’anno, mentre le percentuali nelle altre colonne forniscono informazioni sul cambiamento relativo nella quota dei cicli di vita assegnati ai percorsi nei vari periodi rispetto al totale annuo.

Per esempio, la colonna ‘Year-round’ rivela che il percorso di retrogressione è associato a 102 cicli di vita, corrispondenti al 58% del totale annuale, mentre il percorso a monte è legato a 75 cicli, che rappresentano il 42% del totale annuo. Analizzando le stagioni, si nota che per il percorso di retrogressione in MJJAS c’è una leggera diminuzione del 1% rispetto al totale annuo, mentre per il percorso a monte in MJJAS si osserva un aumento dell’1%.

Questo schema di dati non solo fornisce una comprensione approfondita della distribuzione stagionale e annuale dei cicli di vita di GL in relazione ai percorsi di PVAs−, ma offre anche intuizioni preziose riguardo le dinamiche atmosferiche dominanti che influenzano questi eventi climatici critici. L’interpretazione di tali dati è cruciale per migliorare la previsione dei modelli climatici e per comprendere le variazioni nelle dinamiche dei blocchi atmosferici sopra la Groenlandia.

3.3.1 Prospettiva Annuale

Le Figure 5a e 5b offrono una panoramica annuale sull’evoluzione dell’ampiezza delle anomalie di vorticità potenziale negative all’inizio degli eventi, indipendentemente dai percorsi o dalle stagioni considerate. Idealmente, il cambiamento di ampiezza calcolato attraverso il modello DIAG dovrebbe corrispondere al cambiamento di ampiezza osservato, denominato OBS. Tuttavia, a causa delle discrepanze osservate tra questi due valori, determinate osservazioni sono state escluse dall’analisi. Questo filtro è stato applicato per garantire l’omissione dei dati in cui la discrepanza tra DIAG e OBS era eccessivamente ampia, pur mantenendo circa il 66% dei valori nella valutazione complessiva.

Nonostante il filtraggio, il modello DIAG tende ancora a sovrastimare l’intensificazione e a sottovalutare l’attenuazione dell’ampiezza delle anomalie all’inizio degli eventi, come mostrato nella Figura 5a. Tuttavia, le variazioni temporali tra le due curve sono molto simili e l’accordo è considerato sufficientemente accurato per le finalità della nostra analisi.

Dall’analisi annuale, indipendentemente dal percorso preso in considerazione, si osserva che le anomalie di vorticità potenziale subiscono un’amplificazione continua nei giorni che precedono l’inizio degli eventi. Il maggiore contributo a questa amplificazione proviene dai processi umidi, come dimostrato nella Figura 5b, confermando l’importanza di questi processi nello sviluppo delle anomalie. Questa osservazione è coerente con studi precedenti, che hanno evidenziato come la rapida intensificazione delle creste atmosferiche sia spesso strettamente correlata al deflusso divergente di alto livello legato al rilascio di calore latente nelle medie latitudini.

Un altro significativo contributo all’amplificazione proviene dall’interazione delle onde nella troposfera superiore con quelle della temperatura nella troposfera inferiore, risultando in un amplificazione baroclinica. Questa costante contribuzione al rafforzamento è stata osservata anche in studi precedenti riguardanti le creste all’interno di modelli di onde planetarie.

Inoltre, l’analisi mostra che la dimensione delle anomalie di vorticità potenziale tende ad aumentare man mano che ci si avvicina all’inizio degli eventi, sebbene la parte del modello che descrive la divergenza del flusso delle anomalie di vorticità potenziale suggerisca che aria a bassa vorticità potenziale venga trasportata fuori dalla regione interessata.

Nonostante la loro minore rilevanza, i contributi di altri processi sono stati inclusi per coerenza nell’analisi. Si osserva che l’amplificazione dell’ampiezza delle anomalie inizia a diminuire nei due giorni precedenti l’inizio degli eventi e diventa negativa al momento dell’inizio, segnalando l’inizio di un indebolimento.

Confrontando questi risultati con quelli ottenuti da una prospettiva euleriana in altri studi, emergono notevoli differenze nei contributi relativi delle dinamiche asciutte e umide. Altri ricercatori hanno identificato un dominio delle dinamiche asciutte e delle convergenze di flusso nelle analisi locali, con solo minori contributi da processi umidi. Queste discrepanze sono attribuibili a differenti metodologie e metriche utilizzate nelle analisi di bilancio. In particolare, il ruolo cruciale dei processi divergenti, evidenziato dalla prospettiva quasi-lagrangiana, non è riconosciuto dalle prospettive euleriane, le quali non considerano lo sviluppo in situ delle anomalie sopra la Groenlandia, trascurando così i processi umidi che si verificano lontano dalla regione del regime.

3.3.2 Stratificazione Stagionale delle Dinamiche delle Anomalie di Vorticità Potenziale

Studi recenti hanno esplorato la stagionalità nelle tendenze della vorticità potenziale e, di conseguenza, nelle dinamiche generali di queste anomalie, come documentato da Teubler e Riemer nel 2021. Specificamente, la fila inferiore della Figura 5 illustra separatamente l’evoluzione dell’ampiezza e i contributi delle tendenze della vorticità potenziale per i periodi estesi di estate (maggio-settembre) e inverno (novembre-marzo).

Durante i mesi invernali, le anomalie di vorticità potenziale negative (PVAs−) all’inizio degli eventi in Groenlandia mostrano un processo di amplificazione significativamente più accentuato rispetto al periodo estivo, come evidenziato nelle Figura 5c e d. Un’analisi approfondita di questi contributi rivela marcante differenze stagionali nella forza delle tendenze della vorticità potenziale. Tra queste, il termine LOW spicca per i suoi contributi positivi più intensi nel periodo invernale, fenomeno già discusso da Teubler e Riemer nel loro studio del 2021. Questa dinamica è attribuibile a una maggiore baroclinicità tipica dei mesi invernali, che intensifica i contributi derivanti dalle interazioni barocliniche rappresentate dal termine LOW.

Inoltre, il termine DIVdiv registra valori superiori in inverno, probabilmente a causa della maggiore frequenza delle bande di convezione nella zona di confluenza calda (WCB) in questo periodo, come sottolineato in letteratura da Madonna et al. nel 2014. Questa maggiore attività di WCB in inverno contribuisce significativamente all’amplificazione osservata delle PVAs−.

Complessivamente, la mancanza di un forte accoppiamento baroclinico e una divergenza meno pronunciata a livello superiore durante i mesi estivi risultano in un processo di amplificazione meno intenso delle PVAs− prima dell’inizio degli eventi in Groenlandia, come dimostrato nelle Figura 5c e d. Nonostante queste differenze quantitative nei termini di tendenza, è interessante notare come l’evoluzione qualitativa dei vari contributi mantenga una certa similitudine tra le stagioni.

Questi risultati evidenziano l’importanza di considerare le variazioni stagionali nelle analisi delle dinamiche atmosferiche, poiché le differenze nei meccanismi fisici sottostanti possono avere implicazioni significative sulla comprensione e previsione dei fenomeni meteorologici legati alle anomalie di vorticità potenziale. Le implicazioni di tali studi sono cruciali per l’elaborazione di modelli climatici più accurati e per la pianificazione di strategie di mitigazione basate su una comprensione approfondita delle dinamiche atmosferiche stagionali.

La Figura 5 presenta un’analisi dettagliata dell’evoluzione dell’ampiezza delle anomalie di vorticità potenziale negative (PVAs−) in relazione agli eventi di inizio in Groenlandia, esplorando l’interazione di vari contributi fisici nel corso dell’anno e in specifiche stagioni.

Nel pannello (a), denominato ‘budget della vicinanza annuale’, vengono mostrate due curve principali: la linea nera (DIAG) rappresenta il cambiamento di ampiezza diagnosticato, calcolato sommando tutti i contributi delle tendenze di PV, mentre la linea grigia (OBS) indica il cambiamento di ampiezza osservato, misurato attraverso la differenza progressiva dell’ampiezza integrata delle PVAs−. Queste sono affiancate dal termine di contorno (Bnd, linea viola scuro) e dalla differenza tra il cambiamento diagnosticato e il termine di contorno (linea rosa), offrendo una rappresentazione complessiva di come le misurazioni teoriche si allineano (o divergono) dalle osservazioni reali.

Il pannello (b), ‘contributi annui’, dettaglia il contributo dei diversi processi alla variazione totale dell’ampiezza come diagnosticata (DIAG), evidenziati in colori diversi per facilitare la distinzione tra i vari meccanismi: dinamiche delle onde troposferiche superiori (UP, blu), interazione baroclinica (LOW, oro), parte advettiva del flusso divergente (DIVadv, rosso chiaro), parte di divergenza del flusso divergente (DIVdiv, rosso scuro) e il termine residuo della tendenza di PV (RES, verde giallastro). Questi contributi mostrano come valori positivi e negativi indicano rispettivamente un’amplificazione e un’indebolimento delle PVAs−.

I pannelli (c) e (d) estendono questa analisi alle stagioni specifiche, rispettivamente per l’estate estesa (maggio-settembre) e l’inverno esteso (novembre-marzo), permettendo di osservare come i contributi varino in base alla stagionalità. Queste visualizzazioni separano chiaramente le dinamiche stagionali, evidenziando differenze significative nei comportamenti delle anomalie di vorticità potenziale, con un focus particolare sull’influenza dei processi baroclinici e della divergenza dei flussi durante periodi climatici distinti.

Ogni curva nella figura è stata smussata considerando i tempi di ±12 ore intorno a ciascun punto, metodologia che serve a ridurre il rumore di misura e a fornire una rappresentazione più chiara delle tendenze generali. Questa analisi complessiva non solo illumina le interazioni fondamentali tra i diversi processi fisici ma evidenzia anche l’importanza di considerare la stagionalità nell’analisi delle dinamiche climatiche relative alle anomalie di vorticità potenziale.

Analisi dettagliata dei percorsi di formazione delle anomalie di potenziale vorticoso negative verso la Groenlandia

Nel contesto dello studio delle dinamiche atmosferiche che influenzano la Groenlandia, recenti scoperte, discusse nella Sezione 3.2, hanno evidenziato l’esistenza di due distinti percorsi attraverso i quali si formano le anomalie di potenziale vorticoso negative (PVAs−) nei giorni antecedenti il loro manifestarsi. Questo lavoro si propone di esplorare più approfonditamente la dinamica annuale di tali anomalie, mettendo in relazione il loro sviluppo con il percorso specifico seguito. La Figura 6 illustra l’evoluzione temporale dell’ampiezza delle PVAs− all’avvio e i rispettivi contributi di varie componenti, mentre la Figura 7 offre una visualizzazione attraverso mappe composite spaziali dei contributi alla tendenza del potenziale vorticoso, delineando il pattern geografico associato al centro di massa longitudinale e latitudinale delle PVAs− iniziali.

L’analisi dell’evoluzione dell’ampiezza delle PVAs− mostra marcate differenze in funzione del percorso prescelto prima dell’inizio degli eventi atmosferici sopra la Groenlandia, denominati qui GL onset. In particolare, le PVAs− che seguono il percorso di retrogressione raggiungono un picco di amplificazione circa 5 giorni prima dell’onset, mentre quelle che provengono da monte registrano il loro incremento massimo immediatamente prima dell’onset, ossia 1-2 giorni prima. Una volta avvenuto l’onset, la variazione di ampiezza si uniforma significativamente tra i percorsi.

Emergono interrogativi significativi riguardo alla diversità nel processo di amplificazione delle PVAs−, specie per quanto concerne la variazione dei contributi dei termini di tendenza del potenziale vorticoso tra i differenti percorsi. Il picco di amplificazione precoce delle PVAs− retrograde è principalmente influenzato da elevate contribuzioni di DIVdiv, il che suggerisce una forte amplificazione delle PVAs−, specialmente nella regione nord-occidentale dell’anomalia come mostrato nella Figura 7a. Durante questa fase iniziale, quando le PVAs− si localizzano sopra l’Atlantico Nord orientale (dettagli forniti nelle Figure 3f e g), i processi umidi assumono un ruolo preponderante. Parallelamente, una significativa contribuzione positiva del termine Bnd, legata esclusivamente a un incremento dell’area interessata dalle PVAs−, indica che il flusso divergente nell’alto della troposfera facilita l’amplificazione e, in particolare, un estensione dell’area del crinale, come osservato in studi precedenti (ad esempio, Grams et al., 2018).

Inoltre, il termine UP aggiunge un’ulteriore amplificazione, evidenziando una asimmetria nelle anomalie positive del potenziale vorticoso che affiancano il PVA− iniziale. Le tendenze negative di UP sul lato a monte predominano rispetto alle tendenze positive a valle, contribuendo così a un’amplificazione a monte e alla propagazione verso ovest delle PVAs−, come osservato. Le anomalie di monte mostrano un minimo locale nell’amplificazione proprio quando le PVAs− di inizio retrograde sono notevolmente amplificate nei giorni antecedenti all’onset del GL.

Un confronto tra i contributi attribuibili a ciascun percorso rivela un minor apporto dei termini LOW, DIVdiv e Bnd per le traiettorie a monte, suggerendo uno sviluppo meno influenzato dalla baroclinicità, come illustrato nelle Figure 6c, f e h. Questa osservazione sottolinea ulteriormente l’importanza di considerare le dinamiche specifiche dei percorsi nella comprensione delle interazioni atmosferiche che influenzano i fenomeni meteorologici di grande scala.

Le anomalie di potenziale vorticoso negative (PVAs−) provenienti a monte manifestano il loro apice di amplificazione nei tre giorni antecedenti l’avvio del fenomeno atmosferico definito come inizio del GL (Greenland onset), coincidente con il raggiungimento della costa est degli Stati Uniti e la successiva progressione verso nord in direzione della Groenlandia, come illustrato nelle Figure 6a e 4b. Durante questa fase critica, il processo di amplificazione risulta essere principalmente influenzato dai contributi di due termini specifici: DIVdiv e Bnd, in maniera analoga a quanto osservato per il picco precoce delle PVAs− che seguono il percorso di retrogressione (Figure 6f e h).

L’analisi dettagliata evidenzia che le tendenze di amplificazione più marcate di DIVdiv si localizzano specificamente nell’angolo nord-occidentale delle PVAs− di inizio, come dimostrato nella Figura 7f-h. Il contributo positivo del termine Bnd è indicativo di un incremento dell’area interessata dalle PVA− durante questo intervallo temporale, il quale potrebbe essere correlato nuovamente con il flusso divergente presente nella troposfera superiore. In aggiunta a ciò, il termine LOW registra un picco locale, suggerendo un fenomeno di accoppiamento baroclinico tra l’onda della troposfera superiore e l’onda di temperatura superficiale, che contribuisce significativamente all’amplificazione dell’esistente PVA− di inizio (Figure 6c e 7f, g).

Particolarmente rilevante è il ruolo di UP, il quale sembra agire in contrasto con l’amplificazione durante i giorni precedenti l’onset del GL, delineando un comportamento opposto rispetto ai meccanismi che favoriscono l’amplificazione massima delle PVAs− retrograde. Questo contrasto è associato alla presenza di una depressione che si estende a valle della PVA−, facilitando l’advezione di alto PV dal nord verso l’est lungo il fianco orientale della PVA−, come evidenziato nelle Figure 6b e 7f, g. Tale dinamica contribuisce a un significativo contributo negativo da parte di UP, che modera notevolmente l’amplificazione delle PVAs− provenienti da monte nei giorni che antecedono l’inizio del fenomeno.

Queste osservazioni mettono in luce la complessità delle interazioni dinamiche tra i diversi termini che contribuiscono al potenziale vorticoso e l’importanza di considerare sia i contesti locali che le scale temporali più ampie per comprendere appieno le dinamiche che regolano la formazione e l’amplificazione delle anomalie vorticoso-atmosferiche in contesti climatici e meteorologici variabili.

La Figura 6 presenta un’analisi dettagliata dell’evoluzione media dell’ampiezza delle anomalie di potenziale vorticoso negative (PVAs−) intorno all’evento di inizio atmosferico in Groenlandia (GL onset), esaminando due percorsi distinti: il percorso a monte e il percorso di retrogressione. I risultati sono illustrati mediante diverse serie temporali, ciascuna rappresentando un aspetto specifico dell’interazione tra le anomalie e l’ambiente atmosferico circostante.

1. DIAG (a): Questo pannello traccia il cambiamento diagnosticato dell’ampiezza delle PVAs−, evidenziando differenze significative tra i due percorsi. L’ampiezza massima per le anomalie che seguono il percorso di retrogressione si verifica appena prima dell’onset, mentre le anomalie che procedono dal percorso a monte mostrano il picco di amplificazione subito dopo.

2. UP (b): La dinamica dell’onda nella troposfera superiore è rappresentata in questo grafico, dove si osserva una divergenza marcata tra i percorsi nei giorni immediatamente precedenti l’onset. La distinzione nei comportamenti sottolinea l’importanza delle dinamiche delle onde superiori nel modulare la traiettoria e l’intensità delle anomalie.

3. LOW (c): Indica l’interazione baroclinica, un processo fondamentale nella modulazione delle strutture di temperatura e vento. Entrambi i percorsi mostrano variazioni moderate, ma è evidente una leggera tendenza all’amplificazione nel percorso di retrogressione, suggerendo una più forte interazione baroclinica rispetto al percorso a monte.

4. DIVadv (d): Illustra l’avvezione da parte del campo di vento divergente. Le variazioni sono relativamente minori e stabili, riflettendo un contributo meno dinamico al cambiamento dell’ampiezza delle PVAs− per entrambi i percorsi.

5. OBS (e): Mostra il cambiamento dell’ampiezza osservato attraverso misurazioni dirette, confermando le tendenze osservate nel DIAG. Questo pannello fornisce una convalida empirica delle diagnosi teoriche e modellistiche, riaffermando l’accuratezza delle osservazioni precedentemente descritte.

6. DIVdiv (f): Questo grafico mette in evidenza la divergenza del campo di vento divergente. Il percorso di retrogressione mostra un chiaro picco di amplificazione, in contrasto con il percorso a monte che presenta un incremento più graduale.

7. RES (g): Rappresenta il termine residuo della tendenza del PV, indicando fluttuazioni minori e contributi moderati per entrambi i percorsi. Questo termine cattura gli aspetti della dinamica del PV non esplicitamente risolti dagli altri termini mostrati.

8. Bnd (h): Il termine di confine rivela la maggiore variazione e differenza tra i percorsi, con il percorso di retrogressione che esibisce una marcata amplificazione negli ultimi giorni prima dell’onset. Questa osservazione enfatizza il ruolo significativo delle condizioni al contorno nell’influenzare l’evoluzione delle anomalie di potenziale vorticoso.

La tonalità grigia in ogni pannello indica i periodi in cui le dinamiche dei due percorsi divergono significativamente l’una dall’altra, determinate attraverso un’analisi di re-sampling Monte Carlo con 10,000 iterazioni e un intervallo di confidenza del 2%/98%. Le curve sono state ulteriormente smussate considerando i passi temporali di ±12 ore intorno a ciascun punto misurato, fornendo una rappresentazione visiva più chiara e meno rumorosa delle tendenze.

In sintesi, questa figura fornisce una panoramica esaustiva e metodologicamente rigorosa dell’impatto dei diversi processi fisici sull’amplificazione delle PVAs−, evidenziando l’importanza di considerare dettagliatamente sia le interazioni locali che le dinamiche a scala più ampia per comprendere pienamente le anomalie atmosferiche che influenzano i fenomeni meteorologici di grande scala.

La Figura 7 fornisce un’analisi visiva composta e centrata attorno alle anomalie di potenziale vorticoso negative (PVAs−) nella troposfera superiore, con particolare attenzione ai centri di massa di queste anomalie durante varie fasi temporali rispetto alla data di inizio degli eventi atmosferici. Questa serie di composizioni grafiche è suddivisa in due righe principali, che rappresentano i percorsi distinti delle anomalie: retrogressione e a monte, e quattro colonne, ciascuna delle quali rappresenta un differente intervallo temporale prima dell’evento di inizio, specificamente 120, 72, 48, e 24 ore prima.

Ogni pannello nella figura visualizza le anomalie del potenziale vorticoso, che sono colorate per indicare variazioni da intensità negative a positive. Le anomalie sono contornate da linee nere che definiscono i livelli assoluti di potenziale vorticoso nell’ambiente della troposfera superiore. Allo stesso tempo, linee di contorno colorate sono utilizzate per illustrare i contributi dei tre principali termini di tendenza del potenziale vorticoso. In particolare, le dinamiche dell’onda nella troposfera superiore sono evidenziate in blu, le interazioni barocliniche in oro, e le divergenze del campo di vento divergente in rosso.

Le linee di contorno continuative indicano tendenze positive del potenziale vorticoso, mentre quelle tratteggiate denotano tendenze negative. Questo approccio consente una lettura immediata dell’impatto relativo e della direzione del cambiamento indotto da questi processi fisici sulle anomalie di potenziale vorticoso. Inoltre, per migliorare la chiarezza visiva delle mappe, le tendenze del termine di divergenza e il campo di potenziale vorticoso assoluto sono stati trattati con un filtro Gaussiano, che smussa le variazioni più brusche e facilita una visualizzazione più integrata e meno disturbata delle dinamiche in gioco.

In sintesi, la Figura 7 offre una rappresentazione dettagliata e metodologicamente avanzata delle variazioni spaziali e temporali delle anomalie di potenziale vorticoso nella troposfera superiore, mettendo in luce le interazioni complesse tra differenti processi atmosferici. Questa analisi è fondamentale per comprendere come vari fattori contribuiscono all’evoluzione delle strutture atmosferiche che influenzano significativamente il clima e le condizioni meteorologiche sopra la Groenlandia nei giorni precedenti un importante evento meteorologico.

3.3.4 Sintesi sull’evoluzione dell’ampiezza delle anomalie di potenziale vorticoso negative all’inizio del fenomeno meteorologico in Groenlandia

L’analisi condotta sull’evoluzione dell’ampiezza delle anomalie di potenziale vorticoso negative (PVAs−) durante le fasi antecedenti l’inizio degli eventi atmosferici in Groenlandia (GL onset) ha evidenziato un incremento significativo di questa ampiezza nei giorni che precedono tale evento. È emerso che le variazioni stagionali influenzano notevolmente questo fenomeno, con una minore baroclinicità osservata durante i mesi estivi rispetto a quelli invernali. Questo risultato in una più evidente amplificazione delle PVAs− durante l’inverno, periodo in cui le condizioni barocliniche sono più intense, favorendo così dinamiche atmosferiche più vigorose prima dell’onset.

Tuttavia, analizzando la suddivisione delle traiettorie delle PVAs− nei due principali percorsi di flusso, emergono differenze sostanziali nei modelli di circolazione su larga scala che ospitano tali anomalie. Inoltre, si è osservata una variazione significativa nell’evoluzione dell’ampiezza, con sfasamenti temporali distinti tra il punto di massima amplificazione e addirittura evoluzioni qualitative contrapposte. Questi risultati si allineano coerentemente con le osservazioni presentate nella prospettiva Euleriana di Teubler et al. (2023), i quali hanno identificato una variazione maggiore nella dinamica tra i loro due percorsi, basati su analisi di funzioni ortogonali empiriche (EOF) e clustering, rispetto a quelle osservate in una classificazione puramente stagionale.

In contrasto con i risultati di Teubler et al. (2023), l’approccio quasi-Lagrangiano adottato nel nostro studio sottolinea un ruolo predominante dei processi umidi nella formazione e, in particolare, nell’amplificazione delle PVAs− associate ai fenomeni di blocco atmosferico. Come dettagliato precedentemente e ulteriormente esplorato in Hauser et al. (2023b), questa dinamica si verifica principalmente al di fuori delle aree di blocco, risultando così in un contributo relativamente limitato quando analizzato attraverso modelli Euleriani, i quali tendono a concentrarsi esclusivamente sui pattern di circolazione locali. Questo rileva l’importanza di adottare una visione comprensiva e articolata nella valutazione della dinamica dei blocchi, considerando sia gli aspetti locali che quelli su scala più ampia per una comprensione più completa e dettagliata delle interazioni atmosferiche coinvolte.

3.4 Analisi del legame tra la tendenza DIVdiv e i processi umido-dinamici dei WCB

La sezione precedente ha messo in luce il ruolo predominante della tendenza DIVdiv nell’amplificare le anomalie di potenziale vorticoso negative (PVAs−) all’avvio, per entrambi i percorsi analizzati. Un aspetto particolarmente rilevante emerso dall’analisi è la differenza nel tempismo dei contributi umidi all’amplificazione, che varia significativamente tra i due percorsi. Numerose ricerche hanno stabilito una correlazione tra l’outflow divergente vicino alla tropopausa e i processi umidi sottostanti, enfatizzando in particolare la presenza dei Warm Conveyor Belts (WCB). Di conseguenza, DIVdiv è frequentemente considerato come un contributo umido indiretto. Questo studio approfondisce il nesso tra l’evoluzione di DIVdiv, come illustrato nella Figura 6f, e la presenza di WCB nelle immediate vicinanze delle PVAs− di inizio, come mostrato nella Figura 8, per entrambi i percorsi.

Le PVAs− associate all’avvio degli eventi meteorologici in Groenlandia (GL onset) sono spesso intensamente amplificate da DIVdiv quando si trovano sull’Atlantico Nord, come evidenziato nelle Figure 6f e 4. Questa osservazione suggerisce una connessione con l’attività dei WCB, dato che l’attività climatologica di questi ultimi presenta un picco di frequenza locale nella regione delle tracce delle tempeste sull’Atlantico Nord, come documentato da Madonna et al. (2014). Le PVAs− che seguono il percorso di retrogressione manifestano il massimo contributo di DIVdiv all’amplificazione circa quattro giorni prima dell’avvio, sopra l’Atlantico Nord orientale, come mostrato nelle Figure 6f e 4a. In contrasto, le PVAs− che procedono lungo il percorso a monte mostrano una riduzione del contributo di DIVdiv una volta raggiunta la costa orientale degli Stati Uniti. La differenziazione nei tempi di arrivo sull’Atlantico Nord offre quindi una spiegazione plausibile per la variabilità nel contributo di DIVdiv all’evoluzione dell’ampiezza delle PVAs− di inizio.

Le composizioni centrate sulle anomalie del PV nella troposfera superiore e sull’attività dei WCB relative alle PVAs− di inizio (Figura 8) evidenziano l’attività dei WCB sul fianco a monte delle PVAs−. Questo riscontro è coerente con la teoria secondo cui i WCB amplificano una cresta a valle nella troposfera superiore, come sostenuto da studi precedenti (Wernli, 1997; Grams et al., 2011; vedi anche Figura 1 di Quinting e Grams, 2021). L’afflusso di WCB nella troposfera inferiore è situato a sud-ovest della PVA− superiore, l’ascensione dei WCB è leggermente spostata verso nord rispetto all’afflusso e si trova nell’angolo sud-occidentale della PVA−, mentre l’outflow dei WCB si posiziona nella parte nord-occidentale o addirittura settentrionale della PVA−. Questa configurazione sottolinea il complesso intreccio di dinamiche atmosferiche che caratterizzano l’interazione tra i WCB e le strutture vorticose nella troposfera superiore, delineando un quadro complesso e articolato della meteorologia di queste regioni.Si osserva una notevole coerenza spaziale tra la frequenza dell’outflow dei Warm Conveyor Belts (WCB) e l’emergere di contributi amplificativi di DIVdiv per entrambi i percorsi delle anomalie di potenziale vorticoso negative (PVAs−) di inizio (vedi Figura 8). Seguendo il percorso di retrogressione, si registra un’attività consistente dell’outflow dei WCB non solo prima, ma anche immediatamente dopo l’evento di inizio, come documentato nei pannelli superiori della Figura 8. Pur rilevando una riduzione complessiva del contributo di DIVdiv nei quattro giorni antecedenti l’inizio dell’evento in Groenlandia (GL), questo fattore continua a sostenere significativamente l’amplificazione dell’ampiezza delle PVAs− nei momenti vicini all’inizio, come mostrato nella Figura 6f.

L’intensa attività dei WCB nel percorso di retrogressione è particolarmente evidente nei giorni antecedenti immediatamente l’inizio dell’evento, come illustrato nella Figura 8a. Questa dinamica è presumibilmente connessa all’attività ciclonica sinottica a monte, che si manifesta con bassa pressione al livello del mare (MSLP) evidenziata in blu nella Figura 3. L’attività continua dei WCB sul fianco a monte delle PVAs− di inizio retrograde implica che i processi umidi lungo il fianco nord-occidentale di tali anomalie contribuiscano in modo cruciale alla loro propagazione retrograda, attraverso una costante ricostruzione di un’area negativa di PVA sul loro fianco a monte.

La distribuzione spaziale delle PVAs− di inizio, indicata dall’estensione delle anomalie di PV (contorni tratteggiati), dimostra che le PVAs− retrograde coprono un’area più vasta e, in particolare, più estesa zonalmente rispetto alle PVAs− a monte, che appaiono più compatte. Questa caratteristica è essenziale affinché le anomalie di circolazione seguano un movimento retrogrado, in linea con i modelli tradizionali di propagazione delle onde barotropiche. Tuttavia, l’elevata frequenza di outflow dei WCB identificata potrebbe estendere l’area delle PVAs− di inizio sul loro fianco occidentale, sostenendo così in maniera decisiva la loro propagazione verso ovest. Questo evidenzia che il processo di retrogressione dei blocchi potrebbe non essere puramente barotropico e legato esclusivamente a dinamiche asciutte, ma include anche una componente umido-diabatica significativa.

In contrasto con le PVAs− di inizio che seguono il percorso di retrogressione, si nota un incremento nella frequenza di outflow dei WCB avvicinandosi all’inizio per le PVAs− che approcciano la Groenlandia da monte, come mostrato nei pannelli inferiori della Figura 8. Ciò indica un ruolo più marcato dei processi umidi nei giorni immediatamente precedenti l’inizio, rispetto ai periodi più remoti, per le PVAs− di inizio che percorrono la via a monte, concordando con un maggiore contributo di DIVdiv all’amplificazione documentato nella Figura 6f. Specificamente, un giorno prima dell’inizio del GL, la struttura del WCB è accuratamente rappresentata e si osserva un’alta corrispondenza tra le tendenze amplificative di DIVdiv e le elevate frequenze di outflow dei WCB (vedi Figura 8g). La stratificazione stagionale dell’attività dei WCB attorno all’inizio del GL (vedi Figura S4) sottolinea le notevoli differenze rilevate nella rilevazione dei WCB in inverno rispetto all’estate, come riportato da Madonna et al. (2014). Nonostante ciò, il quadro qualitativo rimane simile a prescindere dalla stagione, con un’intensificazione dell’attività dei WCB sul fianco a monte del blocco nascente, che raggiunge il picco poco prima dell’inizio.

In sintesi, l’accordo tra l’outflow dei WCB e il contributo di DIVdiv all’amplificazione dell’ampiezza delle PVAs− di inizio è ben documentato e supporta fortemente il legame stretto tra le tendenze di rafforzamento dell’ampiezza di DIVdiv e i processi umidi nei WCB.

La Figura 8 presenta una serie di composizioni focalizzate sul centro di massa delle anomalie di potenziale vorticoso negative associate agli inizi di eventi meteorologici in Groenlandia, organizzate per momenti specifici relativi a questi inizi, rappresentati nelle colonne, e suddivise per i due distinti percorsi di flusso atmosferico, rappresentati nelle righe. Questa rappresentazione visiva dettaglia l’interazione tra vari stadi dei Warm Conveyor Belts (WCB) e le anomalie di potenziale vorticoso, evidenziate attraverso contorni neri che rappresentano le anomalie medie del potenziale vorticoso tra i livelli di pressione specificati.

Le ombreggiature colorate nella figura indicano:

Blu: Rappresenta l’area di inflow dei WCB nella parte bassa dell’atmosfera, mostrando le regioni con significativo ingresso di massa umida.
Verde: Denota l’ascesa dei WCB nella parte media dell’atmosfera, evidenziando le aree dove avviene il trasporto verticale di calore e umidità.
Rosso: Mostra l’outflow dei WCB nella parte alta dell’atmosfera, identificando le zone di massima espulsione di massa d’aria, cruciali per lo sviluppo di fenomeni meteorologici intensi.

I contorni neri nella figura sono usati per illustrare:

Linee continue: Segnalano aree di alta energia e potenziale ciclogenico nella troposfera superiore.
Linee tratteggiate: Indicano regioni potenzialmente associate a condizioni meteorologiche più stabili o a movimenti di massa d’aria verso il basso.

Contorni color oro nella figura delineano le regioni dove le dinamiche di divergenza del flusso influenzano in modo significativo l’evoluzione e l’amplificazione delle anomalie di potenziale vorticoso, dimostrando l’interazione diretta di processi dinamici complessi con queste anomalie.

Tutti i campi rappresentati sono stati levigati con un filtro Gaussiano per garantire che la visualizzazione sia priva di rumore eccessivo e per permettere transizioni fluide tra le diverse caratteristiche meteorologiche evidenziate. Questa analisi dettagliata fornisce una profonda comprensione delle interazioni fondamentali tra i WCB e le anomalie di potenziale vorticoso durante i momenti critici precedenti e successivi agli inizi degli eventi in Groenlandia, rivelando le dinamiche atmosferiche complesse che influenzano i cambiamenti significativi nei modelli climatici e meteorologici su scala globale.

Persistenza e Disgregazione del Blocco della Groenlandia

La persistenza del modello di blocco della Groenlandia (GL) è un fattore determinante per la genesi di condizioni meteorologiche estreme; di conseguenza, acquisire una comprensione approfondita dei meccanismi che sostengono e successivamente indeboliscono questo fenomeno è di fondamentale importanza. L’analisi si concentra sulla dinamica del Potenziale di Vorticità (PV) nelle fasi cruciali del ciclo vitale del blocco, allo scopo di elucidare i processi chiave che ne sostengono la persistenza sopra la Groenlandia e che ne causano il successivo declino.

4.1 Contributo delle Anomalie del PV al Ciclo di Vita Completo del Blocco

Precedenti studi, quali quelli condotti da Schneidereit et al. (2017) e Hauser et al. (2023b), hanno osservato comportamenti complessi delle anomalie di PV durante episodi di blocco atmosferico. Per illustrare con maggiore chiarezza tale complessità, si prende in considerazione il ciclo di vita del regime di GL durante l’inverno 2009/2010, un periodo caratterizzato da basse temperature nell’Europa occidentale e settentrionale, come documentato da Cattiaux et al. (2010).

Durante questo periodo, l’Indice di Ripetizione Intensiva (IWR) del GL mostra due picchi significativi dal 11 dicembre 2009 al 10 gennaio 2010, a differenza del profilo unimodale osservato per il regime del Blocco Europeo (EuBL), come evidenziato nella Figura 3 di Hauser et al. (2023b). Questo suggerisce che i cicli di vita dei regimi di blocco più duraturi possono subire fasi di re-intensificazione, offrendo una nuova prospettiva sull’analisi dei blocchi atmosferici. Tale approccio consente di considerare comportamenti più transitori rispetto ai metodi tradizionali di rilevazione dei blocchi, che spesso impiegano criteri rigorosi di sovrapposizione.

L’analisi temporale delle anomalie di PV rispetto alla maschera del regime sulla Groenlandia mostra una corrispondenza con l’evoluzione dell’IWR di GL, con diverse anomalie di PV che intervengono alternativamente nel dominare la circolazione anticiclonica sulla regione. In particolare, una specifica anomalia di PV, evidenziata all’inizio del ciclo di vita del GL, mostra una vasta sovrapposizione spaziale con la maschera del regime e ne determina l’avvio. Tuttavia, nel corso del ciclo di vita del regime, un’altra anomalia di PV si propaga verso la Groenlandia e si fonde con quella iniziale, assumendo un ruolo predominante per il periodo compreso tra il 13 e il 26 dicembre.

Dopo aver raggiunto il massimo del regime, si registra un decremento temporaneo dell’IWR di GL, seguito da un nuovo incremento intorno al 27 dicembre. Durante questa fase, la sovrapposizione dell’anomalia di PV con la maschera del regime diminuisce, raggiungendo un minimo locale, ma poi si verifica una fusione con una nuova anomalia di PV il 26 dicembre, che migra verso la Groenlandia. Questa nuova anomalia è direttamente collegata al secondo picco dell’IWR il 3 gennaio 2010, indicando un rafforzamento del ciclo di vita del regime GL. Nonostante gli eventi di scissione e fusione (da rosso a viola a marrone), questa anomalia di PV persiste sopra la Groenlandia fino al termine del ciclo di vita il 9 gennaio e oltre, testimoniando la dinamica complessa e la resilienza del blocco.Questo caso esemplificativo dimostra che diverse anomalie del Potenziale di Vorticità (PV) caratterizzano il blocco atmosferico sulla Groenlandia in vari giorni del ciclo di vita, rendendo complesse le indagini sistematiche sui cicli di vita dei blocchi atmosferici. Per analizzare quantitativamente il contributo delle anomalie del PV a un ciclo di vita del regime di Groenlandia (GL), è stata realizzata una valutazione specifica. In questa analisi, sono state considerate solo le anomalie del PV che mostrano una sovrapposizione spaziale con la maschera del regime di almeno il 10% per una durata non inferiore a 12 ore. I risultati hanno indicato che circa il 20% dei cicli di vita del GL è associato a una singola anomalia del PV.

Inoltre, la distribuzione delle anomalie del PV coinvolte nei cicli di vita del regime varia: il 22% di tutti i cicli di vita del regime include due anomalie del PV, il 20% ne include tre, il 18% quattro, e il restante 20% presenta più di quattro anomalie del PV. Questa variazione nel numero di anomalie del PV contribuenti ha motivato la definizione di un’unica anomalia del PV massima per ogni ciclo di vita del regime. Analogamente all’anomalia del PV di inizio, l’anomalia del PV massima viene definita come quella che presenta la maggiore sovrapposizione spaziale con la maschera del regime GL nel periodo di un giorno prima e dopo la fase massima del GL.

Questa particolare anomalia del PV è successivamente denominata “anomalia del PV max”. Nell’analisi del ciclo di vita del regime GL durante l’inverno del 2009/2010, illustrato nella Figura 9b, l’anomalia del PV rappresentata dalla linea verde è stata identificata come l’anomalia del PV max. È interessante notare che, in 103 dei 177 cicli di vita del GL analizzati, pari al 58,2%, l’anomalia del PV max coincide con l’anomalia del PV di inizio, suggerendo una predominanza di questo particolare PV in fase iniziale per gran parte del ciclo di vita del blocco.

Questa analisi dettagliata sottolinea l’importanza delle interazioni spaziali e temporali tra le anomalie del PV nel modellare la dinamica e l’evoluzione dei blocchi atmosferici, e fornisce una base per ulteriori indagini sulla persistenza e la variabilità dei pattern di blocco nella regione della Groenlandia.

La Figura 9 fornisce un’analisi dettagliata e visualmente ricca del ciclo di vita del regime di blocco della Groenlandia (GL) durante l’inverno 2009/2010, suddivisa in due parti distinte, (a) e (b), che illustrano rispettivamente l’evoluzione dell’Indice di Ripetizione Intensiva (IWR) e le dinamiche delle anomalie di Potenziale di Vorticità (PV) associate.

Parte (a) della figura descrive l’evoluzione dell’IWR per sette differenti regimi meteorologici, ognuno rappresentato da una linea colorata. Le linee più spesse indicano i regimi attivamente coinvolti nel ciclo di vita, mentre l’ombreggiatura grigia evidenzia la durata complessiva del regime GL, dall’inizio del suo sviluppo fino alla sua fase di decadimento. Le linee verticali nere demarcano gli estremi temporali di inizio e fine del ciclo di vita del regime, mentre la linea tratteggiata verticale rappresenta la fase di massima intensità del regime stesso.

Parte (b) focalizza su un aspetto specifico del regime GL, ovvero le interazioni delle anomalie di PV con la maschera del regime. La linea blu sottile, misurata sull’asse delle ordinate destro, traccia l’IWR del GL, riflettendo l’intensità con cui il regime si manifesta nel periodo considerato. In parallelo, la linea nera spessa, rappresentata sull’asse delle ordinate sinistro, mostra la sovrapposizione completa delle anomalie di PV negative (PVAs−) con la maschera del regime GL. Complementare a queste misurazioni, la barra orizzontale e la scala colori nella parte bassa della figura quantificano l’ampiezza dell’anomalia di PV nella troposfera superiore all’interno della maschera del regime, con colori che corrispondono a specifiche intensità di anomalia.

Le linee colorate tracciano l’evoluzione temporale della sovrapposizione delle singole anomalie di PV con la maschera del regime, evidenziando come diverse anomalie emergano e regrediscano nel corso del tempo, influenzando la dinamica complessiva del regime. Questo dettaglio offre una visione approfondita su come le interazioni tra le anomalie di PV e la struttura del regime contribuiscano alla formazione, persistenza e infine al decadimento del regime di blocco, sottolineando la complessità e l’importanza di monitorare queste dinamiche per comprendere e prevedere i fenomeni meteorologici estremi associati.

In sintesi, la Figura 9 illustra con precisione la complessità delle interazioni meteorologiche che definiscono e modulano i regimi di blocco sulla Groenlandia, evidenziando il ruolo critico delle anomalie di PV nel modellare le fasi evolutive di tali fenomeni atmosferici estremi.

4.2 Dinamica delle Anomalie di Potenziale di Vorticità Massime (max PVAs−) in Corrispondenza della Fase di Massima Intensità del Regime

Nell’ambito degli studi sui blocchi atmosferici, si osserva che l’anticiclone associato al fenomeno di blocco tende a mostrare una propagazione ridotta, mantenendosi quasi stazionario durante la sua manifestazione più intensa, come documentato da Steinfeld e Pfahl nel 2019. Questo comportamento è previsto anche nell’analisi del ciclo di vita del regime quando si avvicina alla sua fase di massima espressione. Nonostante ciò, le variazioni dell’Indice di Ripetizione Intensiva (IWR) — sia in termini di intensificazione che di attenuazione — registrate rispettivamente prima e dopo questo picco, possono essere correlate tanto al rafforzamento o all’indebolimento di una Anomalia di Potenziale di Vorticità (PVA−) quasi stazionaria all’interno della maschera del regime, quanto alla migrazione di una PVA− verso o lontano dalla stessa maschera. Le Figure 10 e 11 illustrano, mediante istantanee, il vasto schema del PV in prossimità della fase massima, includendo compositi di tendenza del PV centrati sulle max PVAs− e un’analisi dell’evoluzione dell’ampiezza delle max PVAs− con i relativi contributi distinti. È importante sottolineare che il segno delle tendenze del PV integrate è definito in modo che i valori positivi (negativi) indichino invariabilmente un’amplificazione (un indebolimento) delle max PVAs−.

4.2.1 Sviluppo Precedente alla Fase di Massimo

Negli giorni antecedenti il picco massimo del ciclo, il modello di blocco GL si stabilizza progressivamente, evidenziando in particolare un’intensificazione e un’espansione verso nord della dorsale sopra la Groenlandia, come mostrato nelle Figure 10a e b. I solchi situati a monte e a valle della Groenlandia si approfondiscono, configurando un’area caratterizzata da anomalie positive del PV nella troposfera superiore, che assume una forma a U. Questo schema è chiaramente visibile nel composito medio dei cicli di vita del regime GL (vedi Fig. 1b). Un comportamento stazionario è riscontrato nelle max PVAs− durante la fase di massima intensità all’interno della maschera del regime GL, come indicato dalle linee di contorno verdi nelle Figure 10a e b. Questa osservazione è in linea con gli studi di Steinfeld e Pfahl del 2019, che hanno rilevato una diminuzione della velocità di propagazione dei blocchi durante la fase di massimo rispetto alla fase iniziale.

La persistenza delle max PVAs− e l’incremento dell’IWR in avvicinamento alla fase di massimo suggeriscono variazioni significative nell’ampiezza delle max PVAs−. Infatti, si osserva che le max PVAs− subiscono un ulteriore amplificazione nei giorni che precedono la fase di massimo (Fig. 10e). L’intensità dell’amplificazione registrata diminuisce man mano che si avvicina al picco massimo e assume valori negativi due giorni prima della fase di massimo (linea grigia), segnalando l’inizio di un declino nell’ampiezza della max PVA−, un indicatore chiave del processo di attenuazione del blocco.

L’intensificazione dell’ampiezza delle massime anomalie di Potenziale di Vorticità (max PVA−) prima del raggiungimento della fase di apice del regime è principalmente attribuibile a DIVdiv, come evidenziato in Figura 10e. I contributi significativi all’amplificazione da parte di DIVdiv si manifestano prevalentemente nell’angolo nord-occidentale delle max PVA−. Questa regione è nota per essere un fulcro di attività dinamico-umida associata al WCB (Warm Conveyor Belt), caratterizzata da flussi divergenti nella troposfera superiore (Figure 10c e d). Questa osservazione sottolinea l’importante ruolo dei processi umidi nel rafforzamento dei blocchi atmosferici durante le fasi precedenti al loro picco massimo, risultati che trovano conferma in studi precedenti come quelli di Steinfeld e Pfahl (2019) e Barrett et al. (2020).

Ulteriori analisi rivelano che UP (Uplift) contribuisce in modo significativo all’amplificazione delle max PVAs−. Le tendenze di amplificazione marcate di UP sono localizzate sul fianco a monte e sono direttamente correlate alla presenza di un solco ben definito a monte delle max PVA− (Figure 10c-e). Questa interazione diminuisce in intensità contemporaneamente ai cambiamenti di ampiezza e diventa negativa un giorno prima del raggiungimento della fase massima del ciclo di blocco della Groenlandia (GL), probabilmente in risposta allo sviluppo di un solco in espansione sull’Europa (Figure 10a e b).

A differenza di DIVdiv e UP, LOW presenta un comportamento distinto, con un contributo crescente e complessivamente positivo al cambiamento totale dell’ampiezza man mano che si avvicina alla fase massima (Figura 10e). Le tendenze negative predominanti di LOW sul fianco a valle delle max PVAs− inducono un’importante amplificazione (Figure 10c e d). Questo cambio di tendenza insieme alla diminuzione del contributo di UP e all’aumento di quello di LOW suggerisce uno sviluppo a valle umido-baroclinico, come discusso nel lavoro di Teubler e Riemer (2021).

Nel periodo che va da -5 a -3 giorni prima del picco, il contributo positivo di Bnd è influenzato principalmente dal termine di variazione dell’area, il quale non è mostrato nelle figure ma indica un incremento naturale delle max PVAs− o persino un aumento della dimensione dell’anomalia dovuto alla fusione di PVAs− di piccola scala nelle max PVAs− (Figura 10e). Al contrario, il contributo negativo di Bnd poco prima della fase massima suggerisce un indebolimento dell’ampiezza, probabilmente associato a una contrazione delle dimensioni delle max PVA−. Ciò implica che l’inizio del decadimento del regime subito dopo la fase di picco possa coincidere con una riduzione dell’ampiezza delle max PVAs−, segnando una fase critica nel ciclo di vita del blocco atmosferico.

La Figura 10 offre un’analisi dettagliata dello sviluppo annuale delle massime anomalie di Potenziale di Vorticità (max PVAs−) precedenti alla fase massima del regime di Groenlandia (GL). Questa visualizzazione multidimensionale si articola attraverso diverse rappresentazioni grafiche, ciascuna delle quali contribuisce a un’interpretazione comprensiva delle dinamiche atmosferiche coinvolte.

Nei pannelli (a) e (b), le anomalie di PV verticalmente mediate, estese tra i 500 e i 150 hPa, sono colorate per indicare variazioni nell’intensità e nella distribuzione del Potenziale di Vorticità nella troposfera superiore. Le tonalità variano da -1.2 a 1.2 PVU, delineando un panorama dettagliato delle anomalie presenti. Accanto a queste, le linee di contorno nere rappresentano l’altezza geopotenziale a 500 hPa (Z500), che oscilla tra 5350 e 5550 in incrementi di 50 gpm. Queste linee delineano l’architettura della pressione atmosferica a media quota, offrendo un’ulteriore prospettiva sulla struttura dinamica della colonna d’aria. Le linee di contorno verdi, che variano da 0.3 a 0.7, indicano la frequenza con cui le max PVAs− emergono nelle regioni specificate, correlata direttamente con il massimo del regime di GL. Il contorno bianco spesso definisce la maschera del regime di GL, evidenziando l’area geografica sotto l’influenza di questo particolare schema climatico.

Nei pannelli (c) e (d), sono presentati compositi centrati sulle max PVAs− per i medesimi istanti temporali analizzati nei pannelli precedenti. Questi compositi offrono una visione concentrata sull’impatto e la distribuzione delle max PVAs−, integrando ulteriori dettagli sul contesto geografico e meteorologico tramite diverse linee di contorno.

Il pannello (e) illustra l’evoluzione media dell’ampiezza delle max PVAs− prima del massimo del GL tramite una linea grigia, mettendo in evidenza le tendenze temporali dell’amplificazione o dell’attenuazione di queste anomalie. Le linee colorate rappresentano i contributi di vari processi atmosferici a questa evoluzione dell’ampiezza, sintetizzati nella linea nera. Un lisciamento temporale (±12 ore) è applicato ai dati per garantire una rappresentazione più fluida e meno soggetta a fluttuazioni immediate.

Complessivamente, la Figura 10 fornisce una comprensione approfondita e scientificamente rigorosa di come le anomalie di PV si sviluppino e interagiscano con la struttura atmosferica vicino alla fase di apice del regime di GL, evidenziando l’interazione dinamica tra variabili atmosferiche e la loro manifestazione spaziotemporale.

La Figura 11 estende l’analisi presentata nella Figura 10, focalizzandosi sullo sviluppo delle anomalie di Potenziale di Vorticità massime (max PVAs−) nel periodo successivo alla fase massima del regime di Groenlandia (GL). Questa rappresentazione dettagliata segue la stessa metodologia di visualizzazione, ma si concentra sugli eventi che si verificano dopo il culmine del regime atmosferico.

Nei pannelli (a) e (b), le anomalie di PV sono verticalmente mediate tra i 500 e i 150 hPa, utilizzando una scala di colori che varia da -1.2 a +1.2 PVU per illustrare la variazione dell’intensità e della distribuzione spaziale del Potenziale di Vorticità nella troposfera superiore. Questi pannelli evidenziano le fluttuazioni delle anomalie nei giorni +1 e +3 dopo il massimo del regime, rispettivamente. Le altezze geopotenziali a 500 hPa sono indicate tramite linee di contorno nere, che oscillano da 5350 a 5550 in incrementi di 50 gpm, delineando la struttura della pressione atmosferica a questa quota specifica. Le linee di contorno verdi, che si estendono da 0.3 a 0.7, rappresentano la frequenza di occorrenza delle max PVAs−, mostrando le aree dove queste anomalie si manifestano più frequentemente in relazione al picco del regime di GL.

Nei pannelli (c) e (d), i compositi centrati sulle max PVAs− forniscono una visualizzazione approfondita delle condizioni atmosferiche nei giorni indicati. Questi compositi sono progettati per focalizzarsi su come le max PVAs− influenzano il clima e la configurazione atmosferica nei giorni immediatamente successivi al picco del regime.

Il pannello (e) presenta l’evoluzione media dell’ampiezza delle max PVAs−, mostrata attraverso una linea grigia, insieme ai contributi di vari processi atmosferici al cambiamento dell’ampiezza, rappresentati da linee colorate. Queste includono contributi da processi dinamici come DIVdiv, OBS, UP, LOW e Bnd, con ogni linea colorata che indica l’impatto specifico di ciascun processo sulle max PVAs−. È da notare che è stato applicato un lisciamento temporale (±12 ore) ai dati per garantire una rappresentazione più chiara e meno soggetta a fluttuazioni immediate, permettendo una comprensione più precisa delle tendenze nel tempo.

Complessivamente, la Figura 11 fornisce una comprensione esaustiva e sequenziale dell’evoluzione delle max PVAs− e del loro impatto sull’ambiente atmosferico nel periodo post-peak del regime di GL, sottolineando cambiamenti significativi nella dinamica atmosferica che possono avere ripercussioni sulle condizioni meteorologiche e climatiche successive.

4.2.2 Dinamica Posteriormente alla Fase di Massimo

Il modello di Potenziale di Vorticità (PV) su larga scala mostra delle similitudini con il pattern medio caratteristico del regime della Groenlandia (GL) registrato approssimativamente un giorno dopo la fase di massimo (Figura 11a). Tuttavia, si osserva già una riduzione nell’intensità e nell’estensione verso nord della dorsale sulla Groenlandia rispetto al giorno antecedente la fase di massimo (Figura 10b). Questa dorsale continua a indebolirsi e a ridursi tre giorni dopo la fase di massimo (Figura 11b), con il campo delle anomalie di PV nella troposfera superiore che suggerisce una potenziale regressione della dorsale verso il Canada.

Dal punto di vista delle anomalie di PV massime (max PVAs−), la frequenza delle max PVA− rimane pressoché invariata il giorno successivo al massimo rispetto al giorno precedente (Figure 10b e 11a), il che indica una persistenza delle max PVAs− anche nei giorni seguenti al picco del ciclo. Nonostante ciò, si registra un declino nella frequenza delle max PVAs− che potrebbe riflettere una variabilità elevata nella posizione delle stesse o un decadimento locale delle max PVAs− sulla Groenlandia.

Le max PVAs− mostrano una marcata diminuzione dell’ampiezza dopo la fase di massimo (Figura 11e). Il primo elemento che contribuisce a tale declino è rappresentato da Bnd (vedi Figura 10e), suggerendo un indebolimento delle max PVAs− attribuibile a una riduzione dell’area dell’anomalia e dei flussi di vortice che adveccono aria a basso PV fuori dall’area interessata dalla max PVA−. Questo fenomeno è seguito da UP, che inverte il proprio segno da positivo a negativo circa un giorno prima della fase massima e supera il contributo negativo di Bnd subito dopo la fase massima. Il ruolo di UP come principale contributore al declino delle dorsali è stato quantificato in precedenza da Teubler e Riemer (2021), attribuendo questo fenomeno a un’asimmetria tra i solchi a monte e a valle della dorsale, che essenzialmente segnala una dispersione a valle delle onde di Rossby. In questo contesto, il solco sull’Europa appare più marcato rispetto al solco a monte, generando tendenze positive del PV sul fianco a valle delle max PVAs− (Figure 11a-d).

La diminuzione dell’ampiezza delle max PVA− è inoltre influenzata dalla riduzione del contributo dei processi umidi, come descritto da DIVdiv (Figura 11e). Le Figure 11c e d evidenziano addirittura delle tendenze positive dominanti di DIVdiv a sud-est del centro della max PVA−, probabilmente collegate a una subsidenza su larga scala. Questa significativa riduzione nel contributo dei processi umidi all’amplificazione post-fase massima è coerente con i ritrovamenti di Barrett et al. (2020), che hanno documentato alti valori di trasporto di vapore integrato (IVT) prima della fase massima del blocco della Groenlandia e un forte calo di IVT successivamente. Inoltre, questo supporta l’ipotesi di Hoskins (1997) secondo cui il decadimento del blocco è connesso alla disgregazione del processo di mantenimento, che in questo caso è rappresentato dal contributo dei processi umidi.

Mentre la maggior parte dei termini di tendenza del PV diventa negativa poco prima e dopo la fase massima, LOW rimane positiva e contrasta la riduzione netta dell’ampiezza (Figura 11e). Ciò indica uno spostamento di fase favorevole tra le anomalie del PV nella troposfera superiore e l’onda di temperatura nella troposfera inferiore, che porta all’amplificazione delle max PVAs− attraverso un’accoppiamento baroclinico. In questo scenario, il rafforzamento si verifica nella metà orientale dell’anomalia, ossia sul fianco a valle, e decresce con il ritardo temporale dopo il massimo (Figure 11c e d).

(max PVAs−) nel periodo che va dall’esordio al termine del ciclo vitale, considerando esclusivamente i momenti in cui le max PVA− sono state presenti. Ponderando i giorni totali dall’inizio al picco massimo e dal picco al declino, questo approccio consente un’indagine completa del ciclo vitale, indipendentemente dalla sua lunghezza.

Nella prima parte del ciclo di vita del regime GL, che va dall’inizio alla fase di massimo (rappresentata nel pannello sinistro della Figura 12), si osserva un’effettiva amplificazione netta positiva delle max PVAs−. DIVdiv emerge come il principale contributore netto a questa amplificazione, sottolineando il ruolo preponderante dei processi umidi in tale fase. I contributi netti forniti da LOW e UP rivestono un’importanza secondaria, mentre Bnd modera l’amplificazione, sebbene gli effetti netti dei sottocomponenti di Bnd (definiti dall’Equazione B1) mostrino segni contrastanti: un predominante smorzamento dell’ampiezza è causato dalla convergenza dei flussi di vortice, ma si registra un lieve rafforzamento a seguito di un incremento netto nell’area delle max PVA−. I contributi netti di DIVadv e RES risultano essere trascurabilmente piccoli.

In netto contrasto, le max PVAs− subiscono una diminuzione complessiva dell’ampiezza nella fase che va dal massimo al declino del ciclo di vita del regime GL (illustrato nel pannello destro della Figura 12). I contributi principali a questo declino provengono da UP e Bnd, con entrambi i sottotermini di Bnd che indeboliscono l’ampiezza, indicando una riduzione dell’area occupata dalle max PVA− (dettaglio non mostrato). L’effetto netto di LOW è marcatamente positivo e accentua l’accoppiamento baroclinico manifestatosi dopo la fase di massimo. La notevole riduzione del contributo di DIVdiv all’amplificazione delle max PVAs−, rispetto al periodo antecedente la fase di massimo, denota una carenza di processi umidi, essenziali come meccanismo di mantenimento del blocco sulla Groenlandia.

Le osservazioni ricavate dall’analisi dell’intero ciclo vitale, dall’inizio al massimo e dal massimo al declino, si allineano efficacemente con le conclusioni tratte nella Sezione 4.2, suggerendo che lo studio focalizzato sui pochi giorni attorno alla fase di massimo possa essere già sufficiente per disvelare la dinamica di tale fase. Inoltre, in combinazione con i dati della Figura 10, possiamo dedurre che il picco di ampiezza delle max PVAs− sia strettamente correlato al culmine nel ciclo vitale del regime di blocco.

La Figura 12 fornisce un’analisi dettagliata e comparativa degli effetti netti sull’evoluzione dell’ampiezza delle massime anomalie di Potenziale di Vorticità (max PVAs−) nelle due fasi cruciali del ciclo di vita del regime della Groenlandia (GL): dal momento dell’inizio fino alla fase di massimo (pannello a) e dalla fase di massimo fino al decadimento (pannello b).

Nel Pannello (a) – Dall’inizio al massimo:

Questo grafico a barre presenta una visualizzazione quantitativa dei contributi netti di vari processi atmosferici all’amplificazione delle max PVAs− nel periodo che precede il picco massimo del ciclo.
Ogni barra è colorata diversamente per rappresentare un processo specifico:
- DIAG (nero): Potrebbe indicare contributi derivanti da misurazioni diagnostiche dirette o calcoli analitici specifici al contesto.
- UP (blu): Riflette i contributi legati ai movimenti ascensionali o ad altri processi dinamici verticali.
- RES (giallo): Include contributi residui o di categorie non specificamente classificate.
- LOW (rosso): Probabilmente associato a dinamiche barocliniche o fenomeni prevalenti nella troposfera inferiore.
- DIVadv (verde): Denota contributi dall’advezione divergente, spesso importanti per il trasporto di massa e umidità.
- Bnd (magenta): Includerebbe termini di confine o effetti legati specificamente all’area geografica di interesse.
Le dimensioni delle barre indicano l’importanza relativa di ciascun processo, con il contributo magenta (Bnd) che emerge come il più significativo in questa fase del ciclo.

Nel Pannello (b) – Dal massimo al decadimento:

Questo pannello illustra come vari processi influenzino l’ampiezza delle max PVAs− nel periodo successivo al massimo del regime.
Le barre mostrano una combinazione di effetti positivi e negativi:
- Processi come quello indicato dalla barra verde (DIVadv) mantengono un impatto positivo, seppur ridotto.
- La maggior parte dei processi, rappresentati in magenta (Bnd) e blu (UP), esibiscono un’influenza negativa, contribuendo al declino dell’ampiezza delle max PVAs−.
- Il rosso (LOW), che rimane positivo, indica un sostegno continuo all’amplificazione anche in questa fase di declino.

Complessivamente, la Figura 12 offre una rappresentazione grafica incisiva e scientificamente informativa su come diversi processi atmosferici contribuiscano in modi distinti alle dinamiche di crescita e di declino delle anomalie di PV durante il ciclo di vita del regime GL, sottolineando le fasi di attività variabili dall’inizio al declino del fenomeno.

5. Sintesi e Conclusioni

Nel corso di questa ricerca, abbiamo condotto un’indagine sistematica sulla dinamica dei blocchi atmosferici sulla Groenlandia, utilizzando i dati di rianalisi ERA5. Per la prima volta, abbiamo adottato una prospettiva quasi-Lagrangiana del Potenziale di Vorticità (PV) applicata in modo climatologico per distinguere i contributi dei processi dinamici sia secchi che umidi all’interno di un quadro coerente. Attraverso l’impiego di una definizione obiettiva del ciclo di vita del regime di blocco, abbiamo acquisito conoscenze preziose sui processi che regolano l’insorgenza, il mantenimento e il declino dei blocchi. Un framework PV quasi-Lagrangiano, originariamente sviluppato da Hauser et al. (2023b), è stato applicato ai cicli di vita dei blocchi sulla Groenlandia per ottenere informazioni sulla propagazione e sull’origine delle PVAs− parzialmente transitorie che costituiscono il blocco sulla Groenlandia. Mediante un approccio basato su tendenze PV frammentate, siamo stati in grado di quantificare i contributi relativi dei processi secchi e umidi nell’evoluzione dell’ampiezza delle PVAs− per tutti i cicli di vita del regime di blocco della Groenlandia nel corso di 43 anni di rianalisi.

Abbiamo identificato due percorsi distinti delle PVAs− verso la Groenlandia nei giorni antecedenti l’insorgenza del blocco della Groenlandia, analizzati da una prospettiva quasi-Lagrangiana. Il primo percorso, denominato “percorso a monte”, include le PVAs− che raggiungono la Groenlandia dal sud-ovest, originando dal Nord America. Il secondo percorso, dominante e definito “percorso di retrogressione”, descrive la propagazione delle PVAs− che, pur avendo origine dal Nord America, si trovano sopra il nord Europa alcuni giorni prima dell’insorgenza del blocco e retrocedono verso ovest verso il momento dell’insorgenza. Frequentemente, questa retrocessione è stata associata alla rottura ciclonica delle onde di Rossby prima degli eventi di blocco della Groenlandia o alla forzatura delle eddies su scala sinottica. Studi multipli hanno indicato il blocco sopra la Scandinavia come un modello precursore o hanno identificato anomalie di PV retrogradanti collegate ai blocchi a est della Groenlandia prima del blocco. In questo studio, siamo stati in grado di estrarre sistematicamente, per la prima volta, i diversi percorsi delle PVAs− verso la Groenlandia dall’approccio quasi-Lagrangiano innovativo sviluppato in Hauser et al. (2023b).

L’analisi dell’evoluzione dell’ampiezza delle PVAs− nel loro percorso verso la Groenlandia ha rivelato un’amplificazione continua nei giorni precedenti l’insorgenza del blocco. Il tempismo dell’amplificazione massima rappresenta la principale distinzione tra i due percorsi identificati. Le PVAs− retrogradanti mostrano un picco precoce diversi giorni prima dell’insorgenza, mentre si verifica ancora una propagazione verso est dalla regione dell’Atlantico del Nord verso il nord Europa. In contrasto, le PVAs− a monte subiscono un’intensa amplificazione più vicina all’insorgenza, circa 1-2 giorni prima. Sebbene ricerche precedenti abbiano suggerito la suddivisione delle analisi basate sui processi per stagioni, i nostri risultati evidenziano differenze più marcate nella dinamica tra i percorsi piuttosto che tra le singole stagioni, a parte le differenze puramente amplitudinali dovute alla minore baroclinicità estiva.Questo studio corrobora i risultati ottenuti da Teubler et al. (2023), i quali hanno identificato due distinte modalità di variabilità nella dinamica dei blocchi atmosferici sopra la Groenlandia, evidenziando che le differenze nella dinamica sono notevolmente più marcate tra le modalità che tra le diverse stagioni. Le tendenze del Potenziale di Vorticità (PV) divergenti, che implicano indirettamente l’influenza di processi umidi, giocano un ruolo cruciale nell’amplificazione delle Anomalie di Potenziale di Vorticità (PVAs−), indipendentemente dal percorso seguito. Questa osservazione è in linea con gli studi condotti da Pfahl et al. (2015) e Steinfeld e Pfahl (2019), che hanno riconosciuto un contributo significativo del riscaldamento diabatico nella formazione di fenomeni di blocco atmosferico. Abbiamo ulteriormente dimostrato come l’incremento dell’ampiezza delle PVA− sia fortemente influenzato dalle tendenze divergenti del PV correlate all’attività del Warm Conveyor Belt (WCB) sull’Atlantico del Nord. Nonostante le PVAs− che seguono il percorso a monte siano associate a una maggiore attività del WCB, l’approccio quasi-Lagrangiano ha anche rivelato due distinti periodi di amplificazione delle PVAs− che procedono secondo il percorso di retrogressione. Inizialmente, tali PVAs− retrogradanti emergono dall’Atlantico del Nord occidentale ben prima dell’inizio del blocco della Groenlandia e sono amplificate da processi umidi durante la loro traversata dell’Atlantico del Nord. Inoltre, abbiamo osservato che la retrogressione delle PVAs− non avviene esclusivamente per dinamiche secche, ma è anche potenziata da attività umido-dinamiche sul lato occidentale delle anomalie, facilitando così la loro propagazione verso ovest fino alla Groenlandia. Questo conferma l’ipotesi avanzata da Preece et al. (2022) riguardo al ruolo addizionale dei processi diabatici nello spostamento verso ovest dei blocchi.

L’importanza primaria dei processi umidi nell’innesco dei blocchi da una prospettiva quasi-Lagrangiana, e la loro minore rilevanza da una prospettiva Euleroiana come riportato in Teubler et al. (2023), può sembrare a prima vista contraddittoria. Tuttavia, in accordo con Hauser et al. (2023b), questa discrepanza deriva dalle differenti prospettive adottate e in realtà arricchisce la comprensione dinamica dei blocchi: i processi umidi si verificano a monte o a valle del dominio di blocco della Groenlandia e vengono trascurati dall’approccio Euleroiano che considera soltanto i processi all’interno della regione di blocco. L’analisi della propagazione delle PVAs− da un punto di vista quasi-Lagrangiano evidenzia il dominio delle dinamiche lineari quasi-barotropiche e dei flussi di vortice non lineari, come delineato in Teubler et al. (2023).

Nel contesto di questa ricerca, ci siamo concentrati sulla dinamica all’interno del ciclo di vita dei blocchi atmosferici, osservando che l’evoluzione dell’ampiezza delle Anomalie di Potenziale di Vorticità (PVAs−) stazionarie è intimamente correlata al picco massimo del ciclo di vita del blocco. Abbiamo identificato che i principali contributi all’amplificazione delle PVAs−, successiva all’insorgenza del blocco, derivano prevalentemente da tendenze del PV divergenti associate a processi umidi. Questa osservazione è coerente con i risultati di studi precedenti, come quelli di Barrett et al. (2020), i quali hanno rilevato intensi flussi di umidità lungo il fianco occidentale degli eventi di blocco estremo sulla Groenlandia, sottolineando un meccanismo di mantenimento cruciale per tali blocchi.

La dinamica delle onde di livello superiore e l’interazione baroclinica emergono anch’esse come fattori che amplificano l’ampiezza delle PVAs−. Questa concordanza si allinea anche con le scoperte di Teubler e Riemer (2021), che hanno esplorato i meccanismi che conducono all’amplificazione massima nelle dorsali, come parte dei pacchetti di onde di Rossby (RWPs). Con il raggiungimento della fase massima del ciclo di vita, le PVAs− iniziano a manifestare un indebolimento. In questa fase, il contributo dei processi umidi diminuisce, riconducendo a un’osservazione precedente di Woollings et al. (2018), secondo cui il processo di decadimento del blocco è legato all’assenza di un processo di mantenimento.

Il principale fattore che contribuisce alla diminuzione dell’ampiezza deriva dalla dinamica delle onde nella troposfera superiore e dal termine di confine, con quest’ultimo che indica una significativa riduzione delle dimensioni della PVA− e un effetto diffusivo dei flussi di vortice all’interno della PVA− che prelude al decadimento del blocco. Questo risultato è stato precedentemente documentato anche in Teubler e Riemer (2021) per descrivere l’indebolimento delle dorsali dopo aver raggiunto il loro apice in ampiezza.

Abbiamo scoperto due percorsi distinti delle PVAs− per il blocco della Groenlandia adottando un nuovo approccio quasi-Lagrangiano. In linea con Pfahl et al. (2015) e Steinfeld e Pfahl (2019), i risultati enfatizzano l’importanza dei processi umidi nella formazione e nel mantenimento degli anticicloni di blocco, stimolando un esame approfondito dei processi coinvolti nei modelli climatici e del loro ruolo nella prevedibilità. Abbiamo dimostrato che l’evoluzione moist-baroclinica rimane celata nei termini che descrivono la dinamica delle onde di Rossby e l’interazione baroclinica nei framework Euleroiani. Attualmente stiamo esplorando la dinamica del PV di altri tipi di regimi bloccati nella regione Nord Atlantico-Europea da una prospettiva quasi-Lagrangiana, complementare a quella Euleroiana di Teubler et al. (2023). Integrare queste due prospettive favorisce una comprensione più completa e dettagliata della dinamica dei blocchi.

Appendice A: Derivazione dell’equazione di tendenza del potenziale vorticoso (PV) da una prospettiva quasi-lagrangiana

Nel contesto del lavoro svolto da Teubler e Riemer nei loro studi del 2016 e del 2021, abbiamo adottato un approccio simile per inserire determinate formulazioni all’interno di un modello più ampio che considera l’interazione dinamica dei campi di vento nell’atmosfera. Questo lavoro si concentra specificamente sulla prima componente sul lato destro dell’equazione principale, utilizzando una suddivisione del campo del vento totale come delineato in precedenza.

Si osserva che il secondo componente di questa equazione è stata precedentemente trattata in modo approfondito, risultando in un contributo trascurabile rispetto al primo, come dimostrato nelle analisi di Teubler e Riemer. In aggiunta, seguendo i risultati più recenti pubblicati da Teubler e collaboratori nel 2023, abbiamo esteso questa trattazione per includere un’equazione di tendenza che riflette le variazioni del PV di sfondo. Questo passaggio è fondamentale per comprendere come diversi processi atmosferici contribuiscano alle variazioni osservate nel PV.

L’approccio adottato implica l’uso di un operatore di media, che calcola la media delle condizioni atmosferiche tra il 1980 e il 2019 per ogni giorno del calendario, seguita da una media mobile. Questo metodo consente di stabilire una base climatologica di riferimento per l’analisi del PV iniziale e della velocità del vento associata.

Dopo aver integrato queste variabili, si arriva a formulare un’equazione complessiva che descrive l’evoluzione delle anomalie del PV. Questa formulazione differisce sostanzialmente dal lavoro di Hauser e colleghi del 2023b. In particolare, la differenza principale risiede nella sottrazione di un termine di background climatologico per ciascuna sottoparte dell’equazione e nell’esclusione del termine che rappresenta l’avvezione del PV di sfondo attraverso il campo del vento di base.

Questa rielaborazione offre una nuova prospettiva sulla dinamica del PV, considerando non solo i cambiamenti istantanei ma anche le tendenze a lungo termine influenzate da variabili climatiche e meteorologiche. Con questa analisi, possiamo acquisire una comprensione più profonda dei processi che regolano le variazioni del potenziale vorticoso nella troposfera, elementi cruciali per la previsione meteorologica e lo studio dei cambiamenti climatici.

La Figura A1 fornisce una rappresentazione dettagliata e multifacettata delle caratteristiche dei cicli vitali delle anomalie del potenziale vorticoso (PV), un elemento fondamentale nella comprensione dei pattern atmosferici. Il grafico è suddiviso in tre pannelli distinti, ognuno dei quali esplora diverse dimensioni e fasi dei cicli vitali di tali anomalie nella troposfera.

(a) Il primo pannello mostra la distribuzione della lunghezza totale dei cicli vitali, misurata dal loro inizio al loro decadimento, espressa in giorni. Il grafico a scatola (boxplot) evidenzia le proprietà statistiche centrali di questa distribuzione, quali la mediana, i quartili e l’ampiezza della variazione dei dati. Questa visualizzazione permette agli studiosi di ottenere un’istantanea immediata della variazione temporale tipica delle anomalie di PV, sottolineando la diversità nella durata dei cicli vitali attraverso l’insieme di dati osservati.

(b) Il secondo pannello comprende due boxplot separati che illustrano la durata delle fasi tra l’inizio e il massimo (boxplot di sinistra) e tra il massimo e il decadimento (boxplot di destra) di tali cicli vitali. Questi grafici sono essenziali per decomporre il ciclo vitale complessivo in segmenti più gestibili, permettendo agli analisti di identificare fasi critiche e la loro variabilità temporale. La rappresentazione attraverso i boxplot facilita la comprensione delle differenze nella velocità di evoluzione delle anomalie di PV dalle loro fasi iniziali fino al declino.

(c) Il terzo pannello del grafico si concentra sulla definizione di una soglia di anomalia di PV, utilizzando l’analisi della soglia mobile per identificare il 35% delle anomalie negative più forti per area nell’Emisfero Nord per ogni giorno dell’anno. La linea azzurra chiara rappresenta queste anomalie significative, mentre la linea blu scura, risultato di una trasformazione di Fourier veloce, definisce la soglia finale utilizzata nello studio. Questo approccio analitico è cruciale per stabilire criteri oggettivi e quantitativi per l’identificazione delle anomalie di PV, offrendo una base metodologica solida per il riconoscimento e la classificazione delle influenze climatiche e meteorologiche significative.

In sintesi, la Figura A1 non solo fornisce un’analisi approfondita delle caratteristiche temporali delle anomalie di PV ma stabilisce anche una metodologia per valutare l’intensità e la rilevanza di tali eventi all’interno del contesto climatico annuale. Questi strumenti analitici sono indispensabili per gli studiosi che lavorano nel campo della meteorologia e della climatologia, poiché permettono una valutazione precisa e basata su dati delle dinamiche atmosferiche.

La figura presentata offre una rappresentazione dettagliata di una composizione ritardata dell’Indice di Risposta dell’Onda (IWR) associato a sette distinti regimi meteorologici, come identificato nello studio fondamentale di Grams et al. (2017). Questa analisi si concentra specificamente sugli eventi di inizio del regime di Groenlandia (GL) e copre un arco temporale esteso dal 1979 al 2021, utilizzando i dati provenienti dal set di dati ERA5.

Sull’asse orizzontale del grafico è rappresentato il tempo ritardato, misurato in giorni, centrato attorno allo ‘zero’, che segna il giorno in cui ha luogo l’inizio di un evento GL. L’asse verticale, d’altra parte, quantifica l’IWR, un indice che potrebbe essere interpretato come un indicatore dell’ampiezza o dell’intensità delle fluttuazioni meteorologiche correlate ai diversi regimi. Ogni curva, distintamente colorata, corrisponde a uno dei regimi meteorologici definiti, con etichette che facilitano l’identificazione di ciascun regime, inclusi Atlantico (AT), Zonale (ZO), Scandinavia-Transizione (ScTr), Atlantico Ridotto (AR), Europa Bloccante (EuBL), Scandinavia Bloccante (ScBL), e Groenlandia (GL).

L’analisi delle traiettorie delle curve permette di osservare come l’IWR per ciascun regime vari nel tempo relativamente all’avvio di un evento GL. Specificamente, si nota come alcuni regimi, come quello di Groenlandia, evidenziato dalla curva blu, mostrino un picco significativo, suggerendo una forte attivazione o risposta in concomitanza con l’onset GL. Al contrario, altre curve mostrano variazioni negative, indicando un’intensità ridotta o un ritorno a condizioni più stabili e meno influenzate post evento.

Questo tipo di grafico è cruciale per disvelare le interazioni dinamiche tra diversi regimi meteorologici e per delineare i pattern di circolazione atmosferica che possono essere influenzati o attivati dall’emergere di specifici regimi, come quello della Groenlandia. Attraverso questa analisi, gli studiosi possono avanzare nella comprensione delle complesse interdipendenze che governano la meteorologia a scala larga, fornendo insight preziosi per previsioni meteorologiche più accurate e per la modellazione climatica avanzata.

La Figura A3 esibisce un’analisi dettagliata e sensibile sulla classificazione dei cicli vitali delle anomalie del potenziale vorticoso (PV) associati al regime di Groenlandia (GL), focalizzandosi specificamente sui periodi selezionati prima dell’insorgenza del GL. Il confronto è strutturato tra due percorsi distinti: il percorso a monte (upstream pathway) e il percorso di retrogressione (retrogression pathway), evidenziando come la durata del periodo selezionato influenzi la classificazione dei cicli vitali.

(a) Percorso a monte (upstream pathway): Nel primo pannello, l’asse orizzontale indica i giorni prima dell’onset del GL, servendo come un riferimento temporale per la classificazione dei cicli vitali. L’asse verticale quantifica il numero di eventi di GL identificati per ciascun giorno specifico. Colori diversi demarcano le stagioni: MAM (primavera), JJA (estate), SON (autunno), e DJF (inverno), permettendo una visualizzazione immediata dell’impatto stagionale sulla distribuzione degli eventi. La linea tratteggiata rappresenta la tendenza degli eventi classificati come percorsi a monte, dimostrando un aumento progressivo del numero di cicli vitali classificati come tali man mano che il periodo selezionato si estende.

(b) Percorso di retrogressione (retrogression pathway): Il secondo pannello replica la struttura del primo, ma si concentra sui cicli vitali che seguono un movimento retrogrado. Anche in questo caso, l’asse delle x rappresenta il conteggio regressivo dei giorni prima dell’inizio del GL e l’asse delle y il numero di cicli vitali. Le stagioni sono nuovamente rappresentate da colori specifici, e l’andamento generale mostra che l’estensione del periodo preso in considerazione prima dell’onset ha un impatto diretto sul numero di cicli vitali attribuiti a questo percorso, con un incremento notevole verso i periodi più estesi.

Questi grafici sottolineano la criticità della selezione del periodo temporale nel processo di classificazione dei cicli vitali delle anomalie di PV. Un periodo più lungo prima dell’onset tende a includere più eventi nel percorso a monte, rivelando che anche i movimenti retrogradi delle anomalie di PV hanno origini che possono essere tracciate a fenomeni a monte. Inoltre, l’analisi stagionale evidenzia come le variazioni climatiche influenzino significativamente le traiettorie e le evoluzioni delle anomalie di PV.

In conclusione, la Figura A3 fornisce una dimostrazione visiva e quantitativa dell’importanza di considerare attentamente la finestra temporale pre-evento nell’analisi delle dinamiche atmosferiche associate ai regimi di Groenlandia, offrendo spunti essenziali per ulteriori studi sulla previsione e modellazione del clima e dei suoi pattern variabili.

Appendice B: Stima del Termine di Confine Bnd e Motivazioni delle Divergenze tra DIAG e OSS

Il termine di confine, Bnd, discusso nel presente studio mostra notevoli affinità con l’analogo termine esplorato da Hauser e colleghi nel loro lavoro del 2023b. La valutazione di questo termine può essere effettuata seguendo metodologie analoghe, dove Bnd è determinato attraverso la media dei valori lungo il confine dell’area interessata dall’anomalia del potenziale vorticoso (PV), presa in considerazione insieme ai cambiamenti osservati nell’estensione dell’area stessa.

Bnd rivela un contributo significativo alla variazione dell’ampiezza dell’anomalia di PV in due scenari principali: il primo è rappresentato da una forte divergenza o convergenza del flusso di eddy all’interno dell’area dell’anomalia, e il secondo si verifica quando vi è un cambio sostanziale dell’area tra due momenti successivi, fenomeno che si manifesta frequentemente durante gli eventi di scissione e fusione delle anomalie.

Diversi fattori possono influenzare la precisione con cui è possibile approssimare il bilancio di tendenza del PV, come evidenziato dalla differenza tra i dati diagnostici (DIAG) e quelli osservativi (OBS). Tra questi, la mancanza di considerazione dei contributi non conservativi (NONCONS) nel presente studio gioca un ruolo critico. Inoltre, le incertezze derivanti dalla suddivisione dei campi di vento possono alterare i risultati. Anche il metodo di confronto tra le tendenze istantanee e le differenze finite su intervalli di tre ore introduce un’ulteriore fonte di errore. È importante sottolineare che le tendenze del PV sono state limitate al dominio compreso tra i 25° e gli 80° di latitudine nord, restringendo così il campo di indagine. Infine, variazioni rapide e significative nell’area dell’anomalia, spesso associate a fenomeni di scissione e fusione, possono portare a valori insolitamente elevati di Bnd, complicando ulteriormente l’analisi.

Questi elementi insieme delineano un quadro complesso in cui la stima accurata del bilancio di tendenza del PV richiede un’attenta considerazione di numerosi fattori dinamici e statici, essenziali per la comprensione delle dinamiche atmosferiche a scala più ampia.

DiAlessandro

2.2 Analisi del blocco della Groenlandia attraverso l’ottica dei regimi meteorologici

2.3 Quadro Quasi-Lagrangiano della Vorticità Potenziale

2.3.1 Monitoraggio delle anomalie di PV nella troposfera superiore associate ai cicli di vita del regime di blocco della Groenlandia

2.3.2 Quantificazione dei processi per l’evoluzione dell’ampiezza dell’anomalia del Potenziale Vorticoso

2.4 Metodologia Euleriana per l’Identificazione dei WCB

3 Dinamiche di Formazione del Blocco di Groenlandia

3.1 Evoluzione su Larga Scala del Potenziale Vorticoso

3.2 Dinamiche delle Anomalie di Vorticità Potenziale nell’Atmosfera Superiore Verso la Groenlandia

3.3 Analisi dell’Evoluzione dell’Ampiezza delle Anomalie di Vorticità Potenziale all’Inizio degli Eventi GL

3.3.1 Prospettiva Annuale

3.3.2 Stratificazione Stagionale delle Dinamiche delle Anomalie di Vorticità Potenziale

Analisi dettagliata dei percorsi di formazione delle anomalie di potenziale vorticoso negative verso la Groenlandia

3.3.4 Sintesi sull’evoluzione dell’ampiezza delle anomalie di potenziale vorticoso negative all’inizio del fenomeno meteorologico in Groenlandia

3.4 Analisi del legame tra la tendenza DIVdiv e i processi umido-dinamici dei WCB

Di Alessandro

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