Due Tipi di Pattern Scandinavo: Meccanismi di Formazione e Impatti Climatici

1. Contesto e definizione del “Scandinavian Pattern”

1. Pattern di teleconnessione
   Quando si parla di “pattern” atmosferici, o meglio “pattern di teleconnessione”, si fa riferimento a correlazioni su larga scala tra le pressioni e le circolazioni atmosferiche di regioni geograficamente lontane tra loro. Queste correlazioni indicano come un’anomalia in una determinata zona possa influenzarne un’altra a grande distanza.
2. Il ruolo della Scandinavia
   Tra questi pattern, uno dei più noti che coinvolgono l’Europa settentrionale è proprio lo “Scandinavian Pattern” (indicato come “SCA”). Esso si manifesta soprattutto nei mesi invernali e influenza la circolazione atmosferica sull’Atlantico settentrionale e sull’Eurasia. In linea generale, una fase attiva del pattern è caratterizzata da un’anomalia di geopotenziale (pressione in quota) con segno opposto in Scandinavia rispetto a vaste aree circostanti (come l’Atlantico settentrionale o l’Europa orientale).
3. Perché studiare i due tipi di SCA
   Prima di questo studio, si sapeva che lo Scandinavian Pattern poteva presentarsi con diverse “sfumature” in termini di posizionamento e struttura delle anomalie di pressione. Wen e colleghi hanno approfondito la questione, scoprendo l’esistenza di due forme distinte del pattern (SCA1 e SCA2), che si differenziano per modalità di formazione, struttura verticale e per i diversi impatti climatici.

2. Metodologia: come si distinguono i due tipi di Scandinavian Pattern

1. Analisi statistica e dati
   Gli autori hanno usato dati di rianalisi (ad esempio, i dataset del ECMWF o di NOAA) per diversi decenni in modo da poter analizzare le fluttuazioni atmosferiche invernali sull’Emisfero Nord.
2. Identificazione dei pattern
   • Hanno applicato tecniche di decomposizione statistica (spesso l’EOF, Empirical Orthogonal Function, o analisi similari) per isolare i principali modi di variabilità atmosferica.
   • Una volta isolato lo Scandinavian Pattern nella sua forma “classica”, hanno osservato che in alcune situazioni l’anomalia assumeva una configurazione anomala (che è stata poi definita “SCA2”).
   • Incrociando informazioni su geopotenziale a diverse quote, venti zonali/meridiani e andamenti temporali, hanno verificato come in determinate circostanze la circolazione atmosferica spostasse i centri d’azione tipici dello SCA da una posizione a un’altra.
3. Criteri di separazione
   Semplificando, i due tipi di SCA sono stati classificati in base:
   • Alla posizione e all’ampiezza dell’anomalia di geopotenziale (più a ovest o più a est).
   • Alla distribuzione delle anomalie di vento in quota (jet stream).
   • Alla relazione con altri pattern teleconnettivi (ad esempio l’NAO, North Atlantic Oscillation) e con i flussi di calore.

3. Struttura e formazione dei due Scandinavian Pattern

3.1 SCA1

1. Definizione
   Il primo tipo (SCA1) è la configurazione più “classica”: un’area di alta pressione (anomalia positiva di geopotenziale) o bassa pressione (anomalia negativa) centrata sulla penisola scandinava, a cui fanno da contraltare anomalie opposte su altre zone dell’Atlantico e dell’Eurasia.
2. Meccanismo di formazione
   • Spesso SCA1 è innescato da onde planetarie che si propagano dall’Atlantico verso la Scandinavia.
   • Tali onde troposferiche, alimentate dalle differenze termiche tra l’oceano più caldo e la terra più fredda, possono rinforzare (o indebolire) un nucleo di alta o bassa pressione sulla Scandinavia.
   • La struttura verticale di SCA1 è generalmente baroclinica: significa che presenta variazioni di fase con la quota (l’anomalia di pressione può leggermente spostarsi o modificarsi man mano che si sale di altitudine).
3. Impatti climatici
   • Un SCA1 positivo (alta pressione sulla Scandinavia) tende a portare aria più fredda nell’Europa meridionale, favorendo discese di aria artica. Viceversa, un SCA1 negativo può facilitare flussi più miti verso l’Europa.
   • Influenza la traiettoria delle perturbazioni atlantiche: quando c’è un robusto anticiclone a nord, le correnti perturbate possono “girargli attorno” portando eventi di maltempo più a ovest o più a sud.

3.2 SCA2

1. Definizione
   Il secondo tipo (SCA2) sposta i centri di anomalia leggermente più a est o a sud rispetto alla configurazione classica, e spesso coinvolge maggiormente la Russia settentrionale o l’area baltica.
2. Meccanismo di formazione
   • Pare che SCA2 sia maggiormente associato a “wave train” innescati da anomalie di riscaldamento (o raffreddamento) sull’Eurasia continentale, talvolta collegati anche a condizioni della stratosfera polare (eventi di riscaldamento stratosferico o modifiche del vortice polare).
   • La struttura verticale di SCA2 tende a essere più “barotropica” (ovvero l’anomalia si estende in modo più simile tra bassa e alta troposfera, senza molti cambiamenti di fase in quota).
3. Impatti climatici
   • Il posizionamento più spostato verso est tende a modificare la circolazione su gran parte dell’Europa orientale e della Russia, influenzando pattern di temperatura e precipitazione in maniera diversa rispetto a SCA1.
   • Talvolta SCA2 è associato a inverni estremi in alcune parti dell’Asia settentrionale, perché permette la discesa di aria molto fredda dalle regioni polari.

4. Effetti sulle temperature e sulle precipitazioni in Europa

1. Confronto SCA1 vs SCA2
   • SCA1 ha effetti più marcati sull’Europa occidentale e meridionale in termini di deviazione delle perturbazioni atlantiche.
   • SCA2 si ripercuote maggiormente sulle regioni più orientali: scambi di calore con le latitudini polari, cambiamenti nella posizione del jet in prossimità degli Urali e effetti più evidenti su Russia e Paesi baltici.
2. Sovrapposizione con altri pattern
   • Lo Scandinavian Pattern non agisce mai in isolamento. Il suo impatto si somma (o si oppone) a quello di altri pattern come l’NAO (North Atlantic Oscillation) o l’Eurasian Pattern.
   • In alcune annate, la combinazione di un certo tipo di SCA (SCA1 o SCA2) con un NAO positivo o negativo può produrre effetti sinergici sull’Europa, causando estremi meteorologici (ondate di gelo o siccità prolungate).

5. Conclusioni principali dello studio

1. Importanza di distinguere le due tipologie
   Wen e colleghi mostrano che una semplice definizione monolitica di “Scandinavian Pattern” non è sempre sufficiente: esistono due configurazioni distinte (SCA1 e SCA2) che possono avere effetti anche molto diversi sul clima invernale.
2. Possibili miglioramenti delle previsioni stagionali
   Riconoscere e prevedere quale tipo di SCA potrebbe formarsi durante la stagione fredda (e in che fase) aiuta a migliorare le proiezioni climatiche di medio-lungo termine, favorendo settori come l’agricoltura, la gestione dell’energia e la protezione civile.
3. Prospettive per studi futuri
   • L’articolo suggerisce di investigare più a fondo il ruolo delle anomalie di temperatura dell’oceano e dell’Artico (scioglimento dei ghiacci) sullo sviluppo di SCA1 e SCA2.
   • Gli autori propongono di estendere queste analisi all’influenza delle dinamiche stratosferiche (come gli stratwarming invernali) per capire meglio come si inneschino i due pattern.

Riepilogo finale

In sintesi, lo studio di Wen et al. (2020) sottolinea l’esistenza di due forme distinte di “Scandinavian Pattern” (SCA1 e SCA2), ognuna con proprie dinamiche di genesi e diversi effetti climatici sul continente euroasiatico. Questa scoperta è di grande rilievo per la meteorologia e la climatologia, poiché migliora la comprensione delle anomalie invernali che influenzano vaste aree dell’Europa e dell’Asia settentrionale. Dal punto di vista pratico, poter riconoscere in anticipo quale dei due pattern sta emergendo può aiutare a prevedere con maggior accuratezza episodi di freddo intenso o periodi di precipitazioni abbondanti (o ridotte) in determinate regioni.

Riferimento originale:
Wen, Q., R. Zuo, S. Li, Z. Zhang, H. Liu, and L. Deng, 2020: Two Types of the Scandinavian Pattern: Their Formation Mechanisms and Climate Impacts. Journal of Climate, 33(5), 1883–1900. doi: 10.1175/JCLI-D-19-0447.1

Due Tipi di Pattern Scandinavo: Meccanismi di Formazione e Impatti Climatici
MINGYUAN WANG E BENKUI TAN
Dipartimento di Scienze Atmosferiche e Oceaniche, Scuola di Fisica, Università di Pechino, Pechino, Cina
(Abstract ricevuto il 19 giugno 2019, in forma definitiva il 1 gennaio 2020)
RIASSUNTO
Sulla base di dati giornalieri provenienti dalla Rianalisi Giapponese di 55 anni (JRA-55) per gli inverni estesi (dicembre-marzo) dal 1958/59 al 2014/15, questo studio esamina i meccanismi di formazione e gli impatti climatici del pattern substagionale scandinavo (SCA). I risultati indicano che il pattern SCA si manifesta come treni di onde di Rossby, originati da disturbi iniziali di altezza sull’Atlantico settentrionale e propagati verso la penisola scandinava e la Siberia centrale. Un tipo di SCA può sorgere da un treno di onde di Rossby sull’Atlantico settentrionale che è strettamente accoppiato a un dipolo anomalo di riscaldamento convettivo e persiste per circa 2 settimane (SCA preceduti da convezione). Un altro tipo di SCA nasce da disturbi di altezza deboli sull’Atlantico settentrionale; il disturbo di altezza sull’Artico contribuisce anche alla formazione degli SCA, senza che si osservino anomalie significative di riscaldamento convettivo nell’Atlantico settentrionale (SCA senza convezione). I risultati indicano anche che entrambi i tipi di SCA possono causare forti anomalie climatiche nell’Artico e in Eurasia che persistono per circa 2 settimane. Le anomalie della temperatura dell’aria di superficie (SAT) assumono una struttura dipolare con un estremo situato dal Mare di Groenlandia al Mare di Barents e l’altro estremo sul continente eurasiatico. Associato alle anomalie di SAT c’è un significativo aumento o diminuzione della copertura di ghiaccio marino sul Mare di Groenlandia e Mare di Barents, mentre sul continente eurasiatico si riscontrano anomalie di spessore della neve sull’Europa orientale, l’Asia occidentale e l’Estremo Oriente russo. Inoltre, man mano che gli SCA senza convezione si propagano verticalmente nella stratosfera, si osservano cambiamenti significativi dell’intensità e della temperatura dell’aria del vortice polare stratosferico.

1. Introduzione
Il pattern Scandinavo (SCA), originariamente denominato pattern EU1 (Eurasian type 1) da Barnston e Livezey (1987), è un pattern di teleconnessione a bassa frequenza nel settore Nord Atlantico–Eurasiatico. Come una delle teleconnessioni atmosferiche attive nella regione, il pattern SCA può indurre significative anomalie climatiche in Eurasia e nelle aree circostanti. Nelle stagioni invernali, nella fase positiva del pattern SCA, la maggior parte dell’Eurasia a nord dei 40°N è più fredda del normale con un raffreddamento significativo sulla Siberia centrale, mentre un riscaldamento significativo è osservato sui mari di Groenlandia-Norvegia e Barents-Kara (Bueh e Nakamura 2007; Liu et al. 2014). È stato inoltre riscontrato che l’interazione del pattern SCA con le anomalie termiche superficiali può portare a una rapida formazione di un alto freddo superficiale, spesso seguito da un’irruzione di aria fredda verso l’Asia orientale di media latitudine (Takaya e Nakamura 2005a,b). In particolare, un movimento più a est della fase positiva del pattern SCA potenzia l’alta pressione siberiana di basso livello e si osservano drammatici cali della temperatura dell’aria di superficie (SAT) sulla Cina circa una settimana dopo (Bueh et al. 2011). Sohn et al. (2011) e Wei et al. (2014) hanno ulteriormente scoperto che il pattern SCA è responsabile della modalità principale della variabilità del monsone invernale dell’Asia orientale su base interannuale.

Bueh e Nakamura (2007) hanno esaminato il meccanismo di mantenimento del pattern SCA e hanno scoperto che la parte a monte del pattern SCA è forzata e mantenuta dal forcing di feedback delle eddies ad alta frequenza lungo la traiettoria delle tempeste atlantiche, mentre la parte a valle del pattern SCA sul continente eurasiatico si manifesta come un treno di onde di Rossby che si propaga dall’Atlantico settentrionale attraverso la penisola scandinava fino alla Siberia centrale, soggetto anch’esso al forcing di feedback delle eddies locali ad alta frequenza. Più recentemente, Liu et al. (2014) hanno scoperto che anche il centro scandinavo del pattern SCA può essere forzato dalla divergenza del vento sulla regione che attraversa l’Europa occidentale fino al Mediterraneo orientale.

A causa dell’utilizzo di dati medi mensili, Bueh e Nakamura (2007) non sono stati in grado di descrivere il processo di evoluzione giornaliero del pattern SCA e la dinamica sottostante, che sono importanti sia per la comprensione del meccanismo di formazione del pattern SCA sia per la previsione delle anomalie climatiche e quindi diventano l’oggetto del presente studio. Molto recentemente, Dai et al. (2017) e Dai e Tan (2019) hanno scoperto che i pattern di teleconnessione atmosferica come il Pacific–North American (PNA) e i pattern del Pacifico orientale (EP) possono essere guidati dalla convezione anomala sul Pacifico occidentale tropicale. Queste scoperte ci motivano a esaminare in questo studio se una situazione simile si verifichi per il pattern SCA. Risulta che parte (più della metà) degli eventi SCA nel nostro periodo di studio sono preceduti da eventi di convezione anomala sull’Atlantico settentrionale. I meccanismi di formazione e gli impatti climatici sia dei pattern SCA preceduti dalla convezione sia di quelli privi di convezione sono l’oggetto di questo studio.

2. Dati e Metodi
Questo studio utilizza dati giornalieri dalla Rianalisi Giapponese di 55 anni (JRA-55) (Ebita et al. 2011; Kobayashi et al. 2015) per gli inverni estesi [dicembre-marzo (DJFM)] dal 1958/59 al 2014/15, con una risoluzione orizzontale di 1,25° x 1,25°. Le variabili utilizzate includono l’altezza geopotenziale giornaliera, la temperatura dell’aria, i venti orizzontali e il tasso di riscaldamento convettivo ai livelli di pressione standard, così come la temperatura dell’aria a 2 metri dal suolo, la concentrazione di ghiaccio marino e la profondità della neve. Le anomalie per le variabili giornaliere in ogni punto della griglia sono ottenute rimuovendo il ciclo stagionale, definito come la media mobile di 31 giorni del valore medio dei 57 inverni per ogni giorno del calendario. Anche la variabilità interannuale delle anomalie viene eliminata rimuovendo la media invernale.

Il pattern SCA è ottenuto dalle funzioni ortogonali empiriche rotazionali (REOFs) delle anomalie dell’altezza geopotenziale a 300 hPa (Z300) durante l’inverno (DJF) sul settore eurasiatico (20°–87,5°N, 60°W–150°E) per gli inverni dal 1958/59 al 2014/15, in modo simile a Liu et al. (2014). Inizialmente, vengono ottenute le prime 10 EOF, e poi viene eseguita una rotazione varimax. La settima REOF è identificata come il pattern SCA e la fase positiva corrisponde a un’anomalia anticiclonica a est della Scandinavia. L’indice giornaliero del SCA è quindi ottenuto proiettando le anomalie giornaliere di Z300 sul pattern SCA e successivamente standardizzato. L’area di proiezione è 20°–87,5°N, 0°–150°E per descrivere meglio la struttura del pattern SCA sul continente eurasiatico.

Sono state eseguite sia composizioni ritardate sia regressioni ritardate per mostrare il processo di formazione del pattern SCA e i suoi impatti climatici associati. Poiché le due fasi del pattern SCA presentano non linearità, le composizioni ritardate sono eseguite separatamente per gli eventi SCA positivi e negativi. La significatività statistica della maggior parte delle composizioni ritardate è valutata con un test t di Student, mentre una simulazione Monte Carlo con 1000 composizioni generate casualmente è utilizzata per stimare la significatività statistica delle composizioni ritardate di alcuni indici specifici. La significatività statistica delle regressioni ritardate segue il metodo di Kosaka et al. (2012), considerando il numero di gradi di libertà effettivi basato sulla lunghezza delle serie temporali e le autocorrelazioni. Oltre alla SAT, alla profondità della neve e alla copertura del ghiaccio marino, l’impatto del pattern SCA sul vortice polare stratosferico è esaminato anche nel presente studio. Per misurare l’intensità del vortice polare, è definito un indice del vortice polare, dove un indice positivo rappresenta un vortice polare forte e anomalie negative dell’altezza geopotenziale sulla regione polare.

La Figura 1 rappresenta il pattern del Scandinavian (SCA), identificato come il settimo modo delle funzioni ortogonali empiriche rotazionali (REOF) delle anomalie medie invernali (DJF) dell’altezza geopotenziale a 300 hPa (Z300) sul settore eurasiatico, per gli inverni dal 1958/59 al 2014/15.

Nell’immagine, l’altezza geopotenziale è rappresentata dalle linee di contorno, con intervalli di 10 metri, e le linee di contorno a zero sono omesse. Le zone con contorni rossi indicano aree di altezza geopotenziale superiore alla media (anticicloniche), mentre le zone con contorni blu indicano aree di altezza geopotenziale inferiore alla media (cicloniche).

Il pattern SCA è caratterizzato dalla presenza di un’anomalia anticiclonica (pressione più alta) a est della Scandinavia e anomalie cicloniche (pressione più bassa) in altre aree del settore eurasiatico mostrato. Questa configurazione di alte e basse pressioni può avere effetti significativi sul clima di questa vasta area, influenzando la distribuzione e l’intensità dei venti, le temperature e altre variabili meteorologiche.

La Figura 2 mostra le regressioni ritardate delle anomalie di Z300 basate sull’indice giornaliero del SCA. Questa analisi evidenzia come le anomalie dell’altezza geopotenziale a 300 hPa evolvano nel tempo in relazione alle variazioni del pattern SCA.

In questa rappresentazione grafica, ogni pannello corrisponde a un giorno specifico nell’evoluzione del pattern, con i giorni contrassegnati da -15 a +12 rispetto al giorno 0, che è il punto di riferimento per l’indice SCA. Le linee di contorno rappresentano l’altezza geopotenziale, con un intervallo di contorno di 10 metri e le linee di contorno zero omesse. Le aree ombreggiate indicano dove le anomalie sono statisticamente significative al 95% secondo il test t di Student.

Interpretazione dei Pannelli:

• Giorni negativi (da -15 a -3): Questi pannelli mostrano l’evoluzione delle anomalie prima del giorno 0. Si può osservare la formazione o il rafforzamento delle strutture anticicloniche (contorni rossi) e cicloniche (contorni blu) man mano che ci si avvicina al giorno 0.
• Giorno 0: Rappresenta il punto centrale di osservazione dell’indice SCA, mostrando il pattern con le anomalie più marcate e definite.
• Giorni positivi (da +3 a +12): Questi pannelli seguono l’evoluzione del pattern dopo il giorno 0. Le strutture iniziano a modificarsi o spostarsi, riflettendo la dinamica atmosferica continua.

Questa rappresentazione è cruciale per i ricercatori per comprendere le dinamiche temporali del pattern SCA e i suoi potenziali effetti climatici attraverso l’evoluzione delle strutture di pressione ad alta e bassa.

3. Risultati
a. Struttura ed evoluzione del pattern SCA
Come mostrato nella Figura 1 e nel pannello del giorno 0 nella Figura 2, sono rappresentati due pattern SCA basati sulle anomalie medie stagionali e giornaliere di Z300, che descrivono rispettivamente la variabilità interannuale e substagionale delle anomalie di Z300. Si osserva che il pattern SCA substagionale (Fig. 2, giorno 0) assomiglia molto al pattern SCA interannuale (Fig. 1) per i centri scandinavi e siberiani. Una differenza evidente si verifica nel centro dell’Atlantico settentrionale. Il centro Atlantico per il caso interannuale è localizzato nell’Atlantico nord-orientale, mentre per il caso substagionale il centro dell’Atlantico Nord si estende ampiamente dall’Atlantico Nord verso l’Artico con due sottocentri rispettivamente sulla Baia di Baffin e sul Mare Mediterraneo occidentale. Effettivamente, mostreremo che questi due sottocentri sono le impronte lasciate da diversi tipi di SCA.

L’autocorrelazione dell’indice giornaliero di SCA indica che il SCA ha una scala temporale di riduzione esponenziale di circa 1 settimana. Questo implica che la durata del pattern SCA è di circa 2 settimane. Per osservare le caratteristiche di formazione e sviluppo degli SCAs substagionali, ora esaminiamo le regressioni ritardate delle anomalie di Z300 contro l’indice giornaliero di SCA (Fig. 2). Come si può vedere, il pattern SCA si manifesta come un treno di onde di Rossby che si propaga dall’Atlantico settentrionale attraverso la penisola scandinava fino alla Siberia centrale. Chiaramente, i disturbi di altezza sull’Atlantico settentrionale, l’Alaska e l’Artico vicino al continente eurasiatico contribuiscono alla formazione iniziale del pattern SCA (giorni -15 a -12; Fig. 2). Come vedremo, questi deboli disturbi di altezza sono in realtà le impronte di disturbi iniziali di diversi tipi di SCA. Il pattern SCA completo si forma intorno al giorno -3 con i tre principali centri situati rispettivamente sull’Atlantico settentrionale, la penisola scandinava e la Siberia centrale. Il pattern SCA matura al giorno 0 e decade successivamente. La caratteristica più interessante rivelata nel processo evolutivo del pattern SCA è lo sviluppo a valle: le due anomalie di altezza anomale sull’Atlantico settentrionale rimangono stazionarie con il centro scandinavo e il centro siberiano che si formano a turno come nuove anomalie di altezza nella regione a valle delle due anomalie di altezza sull’Atlantico settentrionale.

b. Caratteristiche del riscaldamento convettivo
Ora esaminiamo le regressioni ritardate delle anomalie del tasso di riscaldamento convettivo rispetto all’indice giornaliero di SCA (Fig. 3). Dalla Figura 3, osserviamo un attivo dipolo di riscaldamento convettivo sull’Atlantico Nord extratropicale, con un estremo sulla prolungazione del Gulf Stream e l’altro sull’Atlantico Nord orientale, in contrasto con il caso delle teleconnessioni PNA e EP dove il dipolo di riscaldamento convettivo anomalo è situato sul Pacifico occidentale tropicale (Dai et al. 2017; Dai e Tan 2019). Questo dipolo di riscaldamento convettivo si verifica già intorno al giorno -18, intensificandosi rapidamente e raggiungendo il picco intorno al giorno -6, per poi iniziare a decadere. La sezione trasversale verticale lungo i due estremi del dipolo di riscaldamento convettivo al giorno -6 [vedi Fig. S1 (in alto a sinistra) nel materiale supplementare online] mostra che le anomalie di riscaldamento convettivo sono confinate principalmente all’interno della bassa troposfera con il massimo riscaldamento convettivo a circa 850 hPa. Questo tipo di riscaldamento convettivo è denominato “modalità di riscaldamento convettivo poco profondo”, in contrasto con la “modalità di riscaldamento convettivo profondo” con il valore di picco a circa il livello di 500 hPa (Minobe et al. 2010). Questa modalità di riscaldamento convettivo poco profondo è frequentemente osservata nella regione che va dalla prolungazione del Gulf Stream verso nord-est fino all’Atlantico Nord orientale e al Mar di Barents (Fig. S1, in basso; Minobe et al. 2008; Minobe et al. 2010; Ling e Zhang 2013). Si ritiene che la convergenza al confine associata al fronte della temperatura superficiale del mare (SST) e ai cicloni frontali extratropicali possa giocare un ruolo nella formazione della modalità di riscaldamento convettivo poco profondo sulla prolungazione del Gulf Stream, ma i meccanismi esatti rimangono ancora poco chiari (Minobe et al. 2010; Madonna et al. 2014; Parfitt e Seo 2018).

Per descrivere il dipolo di riscaldamento convettivo e la sua relazione con il SCA in modo quantitativo, definiamo l’indice di convezione (CI) proiettando le anomalie giornaliere del tasso di riscaldamento convettivo a 850 hPa sulla media bi-settimanale [dal giorno -14 al giorno -1; vedi Fig. S1 (in alto a destra) nel materiale supplementare online] delle anomalie di riscaldamento convettivo giornaliere sull’Atlantico Nord (20°–70°N, 70°W–0°) mostrate nella Fig. 3. Scegliamo una media bi-settimanale perché le anomalie di riscaldamento convettivo regredite rimangono stazionarie e variano lentamente in magnitudine con il ritardo temporale. Un CI normalizzato è usato come misura dell’intensità del modello di convezione, con un CI positivo (negativo) che indica una riduzione (un aumento) della convezione sulla prolungazione del Gulf Stream e un aumento (una riduzione) della convezione sull’Atlantico Nord orientale. L’autocorrelazione e gli istogrammi dell’indice di convezione indicano che gli eventi di convezione hanno una scala temporale di riduzione esponenziale di 4 giorni e soddisfano approssimativamente la distribuzione normale (non mostrato). Come il dipolo di riscaldamento convettivo contribuisca alla formazione del SCA sarà esaminato di seguito.

c. Caratteristiche della formazione degli eventi SCA preceduti e non preceduti da convezione Il risultato sopra indicato suggerisce che l’SCA è strettamente legato al dipolo di riscaldamento convettivo sull’Atlantico settentrionale. Per illustrare più chiaramente le caratteristiche di formazione dei modelli SCA, dividiamo gli SCA in due categorie: eventi senza convezione e eventi preceduti da convezione, ed esaminiamo separatamente i loro processi di formazione. Per mostrare una possibile asimmetria dell’SCA di diverse fasi, vengono esaminati separatamente anche i modelli SCA positivi e negativi. A tal fine, definiamo un evento SCA se l’indice SCA standardizzato supera una deviazione standard per 4 giorni consecutivi, e il giorno dell’indice SCA massimo è denominato giorno 0. Due eventi devono essere distanti più di 15 giorni; altrimenti, viene mantenuto solo quello più forte per garantire l’indipendenza. Un evento SCA è considerato come un evento preceduto da convezione se il valore assoluto dell’indice medio di convezione dai giorni 210 a 21 supera 0,5; altrimenti, un evento SCA è considerato privo di convezione se il valore assoluto dell’indice medio di convezione dai giorni 210 a 21 è al massimo 0,4. La scelta di questa soglia serve a garantire che la dimensione del campione per ciascun gruppo sia sufficientemente grande per l’analisi composita. I risultati ottenuti non sono molto sensibili alla soglia utilizzata. Sulla base dei criteri sopra indicati, identifichiamo in totale 220 eventi SCA per il periodo di studio. Tra questi, 115 eventi sono preceduti da convezione, e 89 eventi sono privi di convezione (Tabella 1), il che implica che più della metà degli eventi SCA sono preceduti da convezione. Per la maggior parte di questi eventi SCA preceduti da convezione (90 eventi), l’SCA e la convezione hanno gli stessi segni [cioè, gli eventi SCA positivi (negativi) sono preceduti da un modello di convezione positivo (negativo)], mentre per il resto di essi (25 eventi) l’SCA e la convezione hanno segni opposti [cioè, eventi SCA positivi (negativi) sono preceduti da un modello di convezione negativo (positivo)]. Per gli eventi SCA i cui segni sono opposti ai modelli di convezione, non li prendiamo in ulteriore considerazione per via della piccola dimensione del campione.(Per i dettagli sul processo di evoluzione delle anomalie di Z300 negli eventi SCA positivi preceduti da un modello di convezione negativa, si rimanda il lettore alla Fig. S2.) Le Figure 4 e 5 mostrano i processi di formazione degli eventi SCA rappresentati da composti ritardati delle anomalie di Z300 (contorni) basati su eventi senza convezione e preceduti da convezione. I flussi di attività ondosa associati alle anomalie Z300 (Plumb 1985; Karoly et al. 1989) sono indicati con frecce, mentre le anomalie del tasso di riscaldamento convettivo a 850 hPa sono indicate con ombre su colori. Come si può vedere, entrambi i tipi di SCA si manifestano come treni d’onda di Rossby che si propagano dall’Atlantico Nord verso il continente eurasiatico e si distinguono molto chiaramente nelle fasi iniziali dello sviluppo.

Per gli eventi SCA positivi privi di convezione, le anomalie di altezza e i flussi di attività ondosa indicano che l’SCA si manifesta come un treno d’onda di Rossby originato da un’anomalia di altezza positiva sull’Atlantico a medie latitudini (Fig. 4, sinistra). Il centro dell’Atlantico Nord del modello SCA si forma intorno al giorno 28, situato sull’Atlantico Nord meridionale per questo caso piuttosto che sull’Atlantico Nord nordorientale come negli altri tipi di modello SCA (Fig. 4, destra; Fig. 5). Il centro scandinavo appare al giorno 22; apparentemente, l’anomalia di altezza negativa sulla Groenlandia contribuisce anche allo sviluppo del centro scandinavo attraverso la propagazione diretta dell’energia a valle (dal giorno 26 al giorno 22; Fig. 4, sinistra). Il centro siberiano dell’SCA si verifica al giorno 22, che è un segno della formazione completa del modello SCA. Il modello SCA matura al giorno 0 e decade successivamente.

Diversamente, per gli eventi SCA negativi privi di convezione, si sviluppano da due anomalie circolatorie locali sull’Atlantico nordorientale e nella regione artica vicino al continente asiatico settentrionale, che compaiono intorno al giorno 210 (Fig. 4, destra). Come abbiamo notato in precedenza, il segnale artico appare anche come un precursore nella mappa di regressione (Fig. 2). Successivamente, le due anomalie continuano ad amplificarsi, con l’anomalia dell’Atlantico Nord che rimane stazionaria e l’anomalia artica che si sposta verso ovest. Queste due anomalie evolvono infine nei centri dell’Atlantico Nord e Scandinavo dell’SCA, rispettivamente (giorno 24; Fig. 4, destra), e il centro siberiano appare intorno al giorno 24. Il modello SCA matura al giorno 0 e inizia a decadere successivamente. È osservato un movimento apparente verso ovest del centro scandinavo nel nord Atlantico Nord durante il processo di decadenza del modello SCA, assente nel modello SCA positivo privo di convezione (Fig. 4, sinistra) e nei modelli SCA positivi e negativi preceduti da convezione (Fig. 5).Al contrario, per gli eventi SCA preceduti da convezione, il loro sviluppo iniziale presenta caratteristiche piuttosto diverse dagli eventi SCA privi di convezione (Fig. 5). La caratteristica di formazione più interessante dell’SCA in questo caso è l’apparizione del treno d’onda sull’Atlantico Nord (NA), con i due centri anomali situati sull’Atlantico Nord settentrionale e meridionale. È interessante notare come i due centri del treno d’onda NA siano strettamente accoppiati con due anomalie di riscaldamento convettivo (ombreggiatura). Per gli eventi SCA positivi preceduti da convezione (Fig. 5, sinistra), l’anomalia di altezza positiva sulla prolunga del Gulf Stream del treno d’onda NA è accoppiata a un’anomalia di riscaldamento convettivo ridotto, mentre l’anomalia di altezza negativa sull’Atlantico Nord settentrionale del treno d’onda NA è accoppiata a un’anomalia di riscaldamento convettivo potenziato. Il treno d’onda NA e le due anomalie di riscaldamento convettivo associate persistono per fino a 2 settimane dal giorno 215 a giorno 0. Ulteriori ispezioni delle anomalie di altezza e dei flussi di attività ondosa associati indicano che il treno d’onda NA si sviluppa effettivamente da un treno d’onda sulla regione del Pacifico-Nord America (dal giorno 215 al giorno 29; Fig. 5, sinistra). In effetti, il treno d’onda nordamericano e il treno d’onda NA sono visibili anche nella mappa di regressione (Fig. 2). Chiaramente, il modello SCA preceduto da convezione positiva si manifesta come un treno d’onda di Rossby che emana dal treno d’onda NA e mostra evidenti caratteristiche di sviluppo a valle (Fig. 5, sinistra). Il centro dell’Atlantico Nord settentrionale del treno d’onda NA diventa il centro dell’Atlantico Nord del modello SCA, il futuro centro scandinavo appare al giorno 29 sugli Urali, e il centro siberiano appare al giorno 23. Il modello SCA matura al giorno 0 e inizia a decadere successivamente. Caratteristiche simili di formazione e sviluppo sono osservate per la fase negativa degli eventi SCA preceduti da convezione, eccetto per l’inversione del segno (Fig. 5, destra).

d. Ruolo del feedback forzante delle eddy ad alta frequenza nello sviluppo e mantenimento del treno d’onda NA e del modello SCA.

In questa sottosezione, esaminiamo ulteriormente il significato fisico del dipolo di riscaldamento convettivo anomalo e il ruolo della forza di feedback degli eddy ad alta frequenza nello sviluppo e nel mantenimento del treno d’onda NA e del modello SCA. Come abbiamo visto in precedenza, il dipolo di riscaldamento convettivo è una modalità di riscaldamento superficiale, i cui due estremi si verificano rispettivamente nel nucleo e nella regione di uscita delle tracce delle tempeste atlantiche (cfr. Fig. 3 con l’ombreggiatura grigia della Fig. 6). Pertanto, crediamo che il dipolo di riscaldamento convettivo possa essere un riflesso delle modulazioni del treno d’onda NA sull’attività dei cicloni e anticicloni extratropicali (tracce delle tempeste) sulle regioni.

Per confermare l’argomentazione sopra, ora ci rivolgiamo a esaminare come le tracce delle tempeste variano con le fasi del treno d’onda NA. Qui definiamo le fasi del treno d’onda NA come i segni corrispondenti dei modelli SCA preceduti da convezione e definiamo le tracce delle tempeste come il quadrato delle anomalie del vento meridionale ad alta frequenza (2-8 giorni). Mostrato nella Fig. 6 è la differenza composita delle tracce delle tempeste tra i treni d’onda NA positivi e negativi. Ovviamente, per il treno d’onda NA positivo, sia le tracce delle tempeste che il riscaldamento convettivo sono potenziati nella regione dell’anomalia di altezza negativa del treno d’onda NA, che si trova proprio all’uscita della traccia delle tempeste atlantiche climatologiche (ombreggiatura grigia in Fig. 6), e ridotti nella regione dell’anomalia di altezza positiva del treno d’onda NA, che si trova sul fianco meridionale della traccia delle tempeste atlantiche climatologiche. Il contrario è vero per il treno d’onda NA negativo.

In realtà, non solo l’attività dei cicloni e anticicloni extratropicali e il riscaldamento convettivo associato possono essere modulati dal treno d’onda NA, ma anche la forza di feedback dei cicloni e anticicloni può a sua volta contribuire allo sviluppo e al mantenimento dei treni d’onda NA a bassa frequenza, come in altri tipi di treni d’onda a bassa frequenza (Lau e Holopainen 1984; Takaya e Nakamura 2005b; Dai e Tan 2019). Per stimare la componente barotropica della forza di feedback degli eddy ad alta frequenza dovuta solamente alla convergenza del flusso di vorticità, che può essere considerata come la forza degli eddy netta al livello superiore, si adotta una procedura simile a quella in Takaya e Nakamura (2005b). Mostrate nella Fig. 7 sono le composizioni ritardate delle anomalie Z300 (contorni) e la forzatura barotropica dagli eddy ad alta frequenza (2-8 giorni) rappresentata come la tendenza di altezza (ombreggiatura) dal giorno 215 al giorno 16. Vediamo che le anomalie di altezza si sovrappongono quasi completamente alla tendenza di altezza sopra il centro settentrionale del treno d’onda NA per entrambe le fasi del treno d’onda NA dal giorno 212 a giorno 0.Questo suggerisce che gli eddy ad alta frequenza contribuiscono significativamente allo sviluppo del centro settentrionale del treno d’onda NA (ovvero, il centro dell’Atlantico Nord del modello SCA). Nel centro meridionale del treno d’onda NA, non viene osservato alcun segnale significativo di tendenza di altezza per entrambe le fasi del treno d’onda NA, eccetto per il periodo dal giorno 26 al giorno 23 per il treno d’onda NA in fase negativa. Questo implica che il contributo degli eddy ad alta frequenza allo sviluppo del centro meridionale del treno d’onda NA è estremamente debole. Ulteriori ispezioni della Fig. 7 indicano che la forza di feedback degli eddy ad alta frequenza ha anche un importante contributo allo sviluppo e al mantenimento del centro scandinavo durante il giorno 29 fino al giorno 13 per il modello SCA preceduto da convezione positiva, e durante il giorno 23 fino al giorno 13 per il modello SCA preceduto da convezione negativa. Tuttavia, per il centro siberiano centrale, non si osserva alcun contributo evidente dagli eddy ad alta frequenza. Analogamente, per i modelli SCA privi di convezione, gli eddy ad alta frequenza hanno anche un importante contributo allo sviluppo e al mantenimento dei centri dell’Atlantico Nord e Scandinavo, e nessun contributo evidente allo sviluppo e al mantenimento del centro siberiano (Fig. S3). Si dovrebbe notare che per il modello SCA come variabilità interannuale, Bueh e Nakamura (2007) hanno concluso anche che la forza di feedback degli eddy ad alta frequenza fornisce un contributo importante allo sviluppo e al mantenimento dei centri dell’Atlantico Nord e Scandinavo del modello SCA per gennaio, il che è in accordo con la nostra conclusione.

La Figura 3 mostra le regressioni ritardate delle anomalie del tasso di riscaldamento convettivo a 850 hPa rispetto all’indice giornaliero SCA (Siberian High Anomaly). Ogni pannello rappresenta un giorno specifico rispetto al picco dell’indice SCA, indicato come giorno 0. I giorni sono mostrati in sequenza da -18 a +9, evidenziando come cambiano le condizioni del riscaldamento convettivo durante questo periodo.

Dettagli della figura:

• Contorni: Rappresentano variazioni del tasso di riscaldamento convettivo misurate in K/dì (Kelvin al giorno), con un intervallo di contorno di 0.2 K/dì. I contorni negativi sono in blu, indicando un raffreddamento, mentre i contorni positivi sono in rosso, indicando un riscaldamento.
• Omissione dei contorni zero: I contorni zero non sono mostrati, quindi l’attenzione è focalizzata su anomalie significative positive o negative.
• Tratteggio: Indica le aree dove le anomalie raggiungono livelli di significatività statistica rilevanti al 95% secondo un test t di Student, suggerendo che queste anomalie non sono probabilmente dovute al caso.

Interpretazione:

• Nei giorni che precedono il giorno 0 (da -18 a -3), puoi notare la presenza di significative anomalie di riscaldamento (aree rosse) e raffreddamento (aree blu) che si muovono e cambiano intensità.
• Al giorno 0 e nei giorni successivi, queste anomalie tendono a consolidarsi e a formare modelli più coerenti, specialmente nelle aree che mostrano riscaldamento.
• Questo tipo di analisi aiuta a comprendere come le variazioni nel riscaldamento convettivo a diverse latitudini e longitudini possono essere associate o influenzare l’indice SCA, il quale a sua volta può influenzare i modelli di circolazione atmosferica a larga scala.

L’interpretazione di queste dinamiche è cruciale per i meteorologi e i climatologi nel prevedere e comprendere meglio i fenomeni atmosferici legati alle alte pressioni siberiane e alle loro interazioni con altri sistemi climatici.

La Tabella 1 presenta i numeri degli eventi SCA (Anomalia del Circolo Siberiano) classificati in base alla loro associazione con modelli di convezione precedenti. Qui sono utilizzate le seguenti notazioni e categorizzazioni:

• SCA+ (SCA1): Rappresenta gli eventi SCA in fase positiva.
• SCA- (SCA2): Rappresenta gli eventi SCA in fase negativa.
• Conv+ (Conv1): Indica un modello di convezione positivo.
• Conv- (Conv2): Indica un modello di convezione negativo.
• Conv-free: Indica gli eventi SCA che non sono preceduti da convezione.

Le colonne della tabella sono divise in:

• All: Il totale degli eventi SCA.
• Conv-preceded: Gli eventi SCA che sono preceduti da convezione (somma dei Conv+ preceduti e Conv- preceduti).
• Conv-free: Gli eventi SCA che non sono associati a convezione precedente.
• Conv+ preceded: Gli eventi SCA che sono preceduti da un modello di convezione positivo.
• Conv- preceded: Gli eventi SCA che sono preceduti da un modello di convezione negativo.

I dati sono presentati per gli eventi SCA in fase positiva e negativa separatamente:

• Per SCA+, ci sono in totale 115 eventi, con 38 di questi che sono Conv-preceded (somma di Conv+ e Conv-), 47 che sono Conv-free, 20 che sono specificamente Conv+ preceded.
• Per SCA-, ci sono in totale 105 eventi, con 52 che sono Conv-preceded, 42 che sono Conv-free, e solo 5 che sono specificamente Conv- preceded.

I valori in grassetto indicano che questi sono i dati utilizzati nello studio corrente, suggerendo un focus su particolari categorie di eventi SCA per l’analisi o la discussione nel documento.

La Figura 4 mostra composizioni ritardate delle anomalie di Z300 (contorni), i flussi orizzontali dell’onda associata (frecce) e le anomalie del tasso di riscaldamento convettivo a 850 hPa (ombre) per eventi SCA privi di convezione, sia positivi (a sinistra) che negativi (a destra). Questa figura illustra come vari componenti atmosferici interagiscano durante questi eventi specifici dell’anomalia del Circolo Siberiano (SCA).

Dettagli della figura:

• Contorni di Z300: Mostrano anomalie dell’altezza geopotenziale a 300 hPa, misurate in metri (m). L’intervallo di contorno è di 30 m e i contorni zero sono omessi, evidenziando solo le anomalie significative di alta o bassa pressione.
• Frecce: Indicano i flussi dell’onda orizzontale, che rappresentano la direzione e l’intensità del trasporto energetico delle onde atmosferiche. Solo i vettori più grandi di 1 m²/s² sono mostrati, per brevità.
• Ombreggiatura: Rappresenta le anomalie del tasso di riscaldamento convettivo a 850 hPa, misurate in Kelvin al giorno (K/day). Queste ombreggiature aiutano a identificare dove il riscaldamento o il raffreddamento convettivo è più intenso.
• Punteggiatura e tratteggio: Indicano la significatività statistica al 95% delle anomalie di Z300 e del tasso di riscaldamento convettivo, rispettivamente, basata su un test t di Student. Questi segni visivi aiutano a discernere quali aree mostrano variazioni statisticamente significative.

Interpretazione:

• Eventi positivi (sinistra): Le anomalie positive di Z300 potrebbero corrispondere a regioni di alta pressione, mentre le anomalie di riscaldamento convettivo significative possono indicare una maggiore attività convettiva in specifiche aree.
• Eventi negativi (destra): Analogamente, le anomalie negative di Z300 indicano regioni di bassa pressione, e l’attività convettiva può essere ridotta o mostrare differenti pattern di intensità.

La combinazione di questi elementi fornisce una comprensione dettagliata di come i pattern atmosferici e i processi convettivi sono legati agli eventi SCA senza convezione, evidenziando come le condizioni atmosferiche cambiano nei giorni precedenti e successivi al picco dell’evento SCA.

La Figura 5 presenta composizioni ritardate delle anomalie di Z300 (contorni), i flussi orizzontali d’onda (frecce) e le anomalie del tasso di riscaldamento convettivo a 850 hPa (ombreggiature) per eventi SCA preceduti da convezione, distinguendo tra fasi positive (a sinistra) e negative (a destra). Queste visualizzazioni illustrano le interazioni complesse tra gli elementi atmosferici durante eventi specifici del pattern SCA influenzati dalla convezione antecedente.

Dettagli della figura:

• Contorni di Z300: Rappresentano le anomalie dell’altezza geopotenziale a 300 hPa, con un intervallo di contorno di 30 m. I contorni zero sono omessi per evidenziare esclusivamente le anomalie significative di alta e bassa pressione.
• Frecce: Visualizzano i flussi dell’onda orizzontale, essenziali per comprendere la direzione e l’intensità del trasporto energetico delle onde atmosferiche. Vengono mostrati solo vettori con magnitudini superiori a 1 m²/s² per facilitare la chiarezza visiva.
• Ombreggiatura: Mostra le anomalie del tasso di riscaldamento convettivo a 850 hPa, quantificate in K/day. Questi dati sono cruciali per identificare regioni di riscaldamento o raffreddamento convettivo significativo.
• Punteggiatura e tratteggio: Indicano la significatività statistica al 95% per le anomalie di Z300 e per il tasso di riscaldamento convettivo, rispettivamente, stabilite mediante un test t di Student. Questi marker sono utili per distinguere aree con variazioni statisticamente rilevanti.

Interpretazione:

• Eventi positivi (colonna sinistra): Le anomalie positive di Z300 suggeriscono la presenza di regioni di alta pressione potenziate dalla convezione, mentre le anomalie di riscaldamento indicate potrebbero suggerire un’intensa attività convettiva, spesso legata a condizioni meteorologiche dinamiche.
• Eventi negativi (colonna destra): Le anomalie negative di Z300 corrispondono a regioni di bassa pressione, con le anomalie di riscaldamento convettivo che evidenziano aree di notevole attività atmosferica, ma con caratteristiche dinamiche diverse rispetto agli eventi positivi.

La sequenza di giorni mostrata, che varia da -15 a +8, fornisce una panoramica dettagliata dell’evoluzione temporale dei fenomeni, consentendo agli studiosi di analizzare come le dinamiche precedenti e successive al picco dell’evento SCA interagiscono con e sono influenzate dai processi convettivi.

La Figura 6 presenta un’analisi dettagliata delle differenze nei composti ritardati tra gli eventi SCA preceduti da convezione positiva e negativa, concentrando l’attenzione su due aspetti principali dell’atmosfera:

1. Anomalie delle tracce delle tempeste a 300 hPa (a sinistra): Questo pannello illustra le anomalie delle tracce delle tempeste (contorni), sovrapposte alla climatologia delle tracce delle tempeste a 300 hPa (ombreggiature). Le tracce delle tempeste sono definite come il quadrato delle anomalie del vento meridionale ad alta frequenza (2–8 giorni). L’intervallo dei contorni è di 50 m²/s² sia per la climatologia che per le anomalie delle tracce delle tempeste, e i contorni zero sono omessi per concentrarsi sulle variazioni significative.
2. Anomalie del tasso di riscaldamento convettivo a 850 hPa (a destra): Questo pannello mostra le anomalie del tasso di riscaldamento convettivo, misurate in K/day, con un intervallo di 2 K/day. Anche qui, i contorni zero sono omessi per mettere in evidenza le variazioni più rilevanti.

Punteggiatura: Indica i livelli di significatività statistica al 95%, basati su un test t di Student, per entrambe le caratteristiche mostrate. Questo marker è cruciale per identificare le aree dove le differenze tra gli eventi preceduti da convezione positiva e negativa sono statisticamente significative.

Interpretazione:

• Nella colonna sinistra, le differenze nelle anomalie delle tracce delle tempeste possono rivelare come i pattern di circolazione ad alta quota variano in modo significativo tra gli eventi SCA con convezione positiva e negativa. La climatologia delle tracce delle tempeste mostra la distribuzione tipica, mentre le anomalie forniscono una visione delle deviazioni da questa norma durante specifici eventi.
• Nella colonna destra, le anomalie di riscaldamento evidenziano come le regioni di convezione intensa cambiano tra gli eventi positivi e negativi, potenzialmente indicando differenze nei meccanismi di trasferimento di calore verso l’alto o nella dinamica delle nubi convettive a livelli inferiori.

La combinazione di questi elementi consente agli studiosi di comprendere meglio le dinamiche complesse degli eventi SCA e la loro interazione con i pattern atmosferici su scala più ampia.

Anomalie della Temperatura dell’Aria Superficiale (SAT)

Mediante una intensa avvezione termica associata ai cospicui e potenti centri di alta pressione scandinavi e siberiani, il SCA induce significative anomalie della temperatura dell’aria superficiale nell’Artico e in Eurasia. Non essendo emerse differenze significative tra le anomalie di SAT dei due tipi di SCA, si considerano qui esclusivamente gli eventi di SCA preceduti da convezione positiva.

Come illustrato nella Figura 8, le anomalie di SAT si configurano in una struttura dipolare, con un estremo situato da Mare di Groenlandia a Mare di Kara e l’altro che copre una vasta area estendendosi quasi su tutto il nord dell’Asia sopra i 45°N. Queste anomalie persistono per circa due settimane, con i valori picco osservati al giorno 0. L’anomalia massima di SAT nel Mare di Barents può arrivare a 19°C, mentre nella Siberia centrale può scendere fino a -26°C, valori questi nettamente superiori rispetto a quelli riscontrati per il modello di SCA come variazione interannuale (Bueh e Nakamura 2007).

Per gli eventi di SCA privi di convezione, si osserva una struttura dipolare delle anomalie di SAT analoga a quella descritta, seppur con ampiezza ridotta (non mostrato).

Si osserva che il modello di anomalia di SAT per il SCA sub-stagionale presenta notevoli somiglianze con quello del SCA come variabilità climatica a scala interannuale (Bueh e Nakamura 2007; Liu et al. 2014), con la differenza che il primo mostra una magnitudine maggiore (-26°C) rispetto all’ultimo (-22,7°C). Ciò implica che il modello di SCA su scala interannuale possa derivare dalla media delle condizioni sub-stagionali invernali del SCA.

La Figura 7 illustra le composizioni ritardate delle anomalie di Z300 a bassa frequenza (rappresentate dai contorni) e della tendenza dell’altezza geopotenziale indotta da eddies ad alta frequenza (rappresentata dalle ombreggiature), relative a eventi di SCA con convezione positiva (a sinistra) e negativa (a destra).

Ciascun pannello rappresenta un giorno specifico in relazione all’evento di SCA, variando da -15 a +6 giorni rispetto al giorno zero dell’evento. Le anomalie sono quantificate in metri (m) per le altezze e metri al giorno (m day^-1) per la tendenza dell’altezza geopotenziale, con i contorni zero deliberatamente omessi per enfatizzare le anomalie significative.

Le aree contrassegnate da stippling (punteggiatura) denotano una significatività statistica al 95% delle anomalie di altezza, calcolate mediante un test t di Student. Analogamente, il hatching (tratteggio) indica regioni dove le tendenze dell’altezza geopotenziale raggiungono un livello di significatività comparabile.

Questa visualizzazione è cruciale per l’analisi di come le anomalie di altezza e le dinamiche ad alta frequenza dell’altezza geopotenziale evolvono nei giorni che precedono e seguono un evento di SCA, fornendo insights sui meccanismi atmosferici attivi durante tali eventi e il loro impatto sul sistema climatico.

La Figura 8 illustra le composizioni ritardate relative a eventi di SCA preceduti da convezione positiva, mostrando le anomalie della temperatura dell’aria a 2 metri (ombreggiature) e le anomalie del vento orizzontale a 850 hPa (frecce).

Ciascun pannello rappresenta una diversa giornata rispetto al giorno centrale dell’evento (giorno 0), con una sequenza temporale che va da -6 a +9 giorni. Le anomalie di temperatura sono visualizzate tramite una scala di colore che varia tra -6 K e +6 K, e i contorni più spessi indicano un intervallo di 3 K, con i contorni a zero intenzionalmente omessi per evidenziare meglio le regioni di maggiore interesse.

Le aree con stippling indicano che le anomalie di temperatura sono statisticamente significative al livello del 95%, basate su un test t di Student.

Le frecce rappresentano le anomalie del vento orizzontale a 850 hPa, ma solo i vettori con intensità superiore a 2 m/s sono mostrati, per mantenere la chiarezza visiva e l’attenzione sulle variazioni più rilevanti dei venti associati agli eventi di SCA.

In conclusione, questa figura offre una analisi dettagliata delle variazioni spaziali e temporali della temperatura e dei modelli di vento in risposta a specifici eventi meteorologici, facilitando la comprensione delle dinamiche atmosferiche durante tali eventi e delle loro potenziali implicazioni climatiche.

2) Anomalie del Ghiaccio Marino e della Profondità della Neve

A causa dei suoi impatto profondi sulla temperatura dell’aria superficiale (SAT), il SCA può anche esercitare un’influenza notevole sul ghiaccio marino nell’Artico e sulla profondità della neve in Eurasia.

Per le anomalie del ghiaccio marino, la Figura 9 mostra che, in occasione di eventi di SCA preceduti da convezione positiva, si verifica una significativa riduzione della copertura di ghiaccio marino nel Mare di Groenlandia e nel Mare di Barents, che persiste per circa 2 settimane (Figura 9). Il contrario si verifica per gli eventi di SCA preceduti da convezione negativa (Figura S4). Per gli SCA privi di convezione, il Mare di Groenlandia e il Mare di Barents sperimentano anomalie simili nella copertura del ghiaccio marino ma con una magnitudine molto più debole, rispetto al caso di SCA preceduto da convezione (Figure S5 e S6).

Come indicato nella Figura 10, gli SCA, sia quelli preceduti da convezione che quelli privi di convezione, possono causare significative anomalie nella profondità della neve in Europa e in Asia occidentale. Quando si verificano gli SCA positivi, la media bi-settimanale della profondità della neve si riduce significativamente in Europa e aumenta in Asia occidentale (Figura 10, in alto). Il contrario avviene per gli SCA negativi (Figura 10, in basso).

3) Anomalie Stratosferiche Polari

Kolstad et al. (2010) hanno esaminato i precursori troposferici del riscaldamento stratosferico improvviso (SSW) e hanno scoperto che le anomalie di altezza nella troposfera, nelle fasi iniziali del debole vortice polare stratosferico, dal giorno 45 al giorno 31 prima del giorno centrale dell’SSW, somigliano al modello SCA. Il tempo necessario affinché le onde planetarie si propaghino dalla troposfera alla stratosfera è di diversi giorni fino a una settimana. Tenendo conto di questo fatto, ci concentriamo su un periodo di tempo più breve, di circa 20 giorni prima della data centrale, per esaminare come e in che misura i due tipi di SCA influenzano la stratosfera polare. Le composizioni ritardate dell’indice del vortice polare stratosferico, basate sugli eventi SCA privi di convezione e preceduti da convezione, indicano che il vortice polare si indebolisce significativamente per gli eventi SCA privi di convezione positivi a partire dal giorno 13, persistendo per più di 2 settimane (curva rossa, Fig. 11, in alto a sinistra), con un aumento della temperatura media dell’aria a nord di 65°N di 2K (curva rossa, Fig. 11, in basso a sinistra). Per gli eventi SCA privi di convezione negativi la situazione è invertita. Si osserva un vortice polare rinforzato con una condizione più fredda (curva blu, Fig. 11, pannelli di sinistra), che è statisticamente significativa solo per diversi giorni dopo il giorno 0. Al contrario, per gli SCA preceduti da convezione, non si osservano cambiamenti significativi né nell’intensità del vortice polare né nella temperatura dell’aria nella regione polare stratosferica (Fig. 11, pannelli di destra).

La netta differenza negli impatti sul vortice polare può derivare dalla differenza nella struttura dei due tipi di SCA (privi di convezione o preceduti da convezione) e dai flussi di attività ondulatoria associati che entrano nella stratosfera. Per gli SCA privi di convezione, si tratta di disturbi deboli nel campo di altezza prima del giorno 26 (Fig. 4), e di conseguenza, anche i flussi di attività ondulatoria che raggiungono i 100 hPa sono deboli prima del giorno 0 (Fig. 12, a sinistra). Tuttavia, dopo il giorno 26, le anomalie di altezza diventano forti, e i centri scandinavi e siberiani della fase positiva (negativa) degli SCA interferiscono in modo costruttivo (distruttivo) con i centri anomali delle onde climatologiche di wavenumber 1 e 2 (Fig. S7). Di conseguenza, i flussi di attività ondulatoria verticale nella stratosfera sono significativamente potenziati per gli SCA di fase positiva, e ridotti per quelli di fase negativa dopo il giorno 0 (Fig. 12, a sinistra), favorevoli per l’indebolimento (rinforzo) e il riscaldamento (raffreddamento) del vortice polare. Per gli SCA preceduti da convezione, la Fig. 12 (a destra) mostra che i flussi di attività ondulatoria a 100 hPa dopo il giorno 0 sono più deboli e persistono per un periodo più breve, rispetto agli SCA privi di convezione, perché il centro dell’Atlantico Nord del modello SCA interferisce in modo distruttivo (costruttivo) con le onde climatologiche di wavenumber 1 per il modello di SCA preceduto da convezione positiva (negativa) (Fig. S7), che parzialmente compensa gli effetti interferenti costruttivi (distruttivi) dei centri scandinavi e siberiani.

Di conseguenza, si prevede che il vortice polare si indebolisca (rafforzi) e si riscaldi (raffreddi) con un’intensità minore rispetto al caso degli SCA privi di convezione. Tuttavia, prima del giorno 26, il centro dell’Atlantico Nord della fase positiva (negativa) del treno d’onda NA (Fig. 5; vedi anche Fig. S8) interferisce in modo forte e distruttivo (costruttivo) con il centro anticiclonico (ciclonico) delle onde climatologiche di wavenumber 1. Di conseguenza, i flussi di attività ondulatoria verticale prima del giorno 0 sono fortemente ridotti (potenziati), ben al di sotto (sopra) della climatologia (Fig. 12, a destra), il che è molto favorevole per il rafforzamento (indebolimento) e il raffreddamento (riscaldamento) del vortice polare e compensa fortemente gli effetti successivi di indebolimento (rafforzamento) e riscaldamento (raffreddamento) causati dagli SCA positivi (negativi). Di conseguenza, dopo il giorno 0 non si osservano cambiamenti significativi nell’intensità e nella temperatura dell’aria del vortice polare per gli SCA preceduti da convezione, come abbiamo visto nella Fig. 11 (a destra).

La Figura 9 presenta le composizioni ritardate della concentrazione anomala del ghiaccio marino per eventi di SCA preceduti da convezione positiva. Ogni pannello illustra una giornata specifica rispetto al giorno centrale dell’evento (giorno 0), coprendo un intervallo che va da -6 a +9 giorni.

Le anomalie nella concentrazione del ghiaccio marino sono delineate mediante contorni con un intervallo del 2%, con l’omissione dei contorni a zero per accentuare le aree di cambiamento più significativo. Le zone con stippling (punteggiatura) evidenziano le regioni in cui le anomalie sono statisticamente significative al 95% di livello di confidenza, basato su un test t di Student.

In sintesi, questa figura fornisce una rappresentazione dettagliata di come la concentrazione di ghiaccio marino varia nei giorni che precedono e seguono un evento di SCA preceduto da convezione positiva, illustrando chiaramente le dinamiche temporali e spaziali del ghiaccio marino nell’Artico in risposta a tali fenomeni atmosferici.

La Figura 10 illustra le composizioni ritardate della profondità anomala della neve per due tipi di eventi SCA, con dati mediati sui giorni dal 23 al 110. I pannelli rappresentano:

• In alto a sinistra: Eventi SCA preceduti da convezione positiva.
• In alto a destra: Eventi SCA privi di convezione positiva.
• In basso a sinistra: Eventi SCA preceduti da convezione negativa.
• In basso a destra: Eventi SCA privi di convezione negativa.

Le anomalie nella profondità della neve sono rappresentate con un intervallo di contorno di 0,01 metri, e i contorni a zero sono stati omessi per focalizzare l’attenzione sulle aree di cambiamento significativo. Le aree con stippling (punteggiatura) indicano regioni dove le anomalie sono statisticamente significative al 95% di livello di confidenza, basato su un test t di Student.

Questa figura fornisce una chiara visualizzazione di come la profondità della neve varia in risposta ai diversi tipi di eventi SCA, mettendo in evidenza le differenze tra eventi con e senza convezione e tra condizioni positive e negative. Questo permette una comprensione approfondita di come questi fenomeni meteorologici influenzino la distribuzione della neve in diverse regioni.

4. Riassunto e Discussione

Basato sui dati JRA-55, questo studio esamina le caratteristiche di formazione e gli impatti climatici del modello SCA come una variabilità climatica sub-stagionale nell’Eurasia invernale. I risultati mostrano chiaramente che i modelli SCA si distinguono in due tipi: SCA privi di convezione e SCA preceduti da convezione.

Il modello SCA privo di convezione positiva si manifesta come un treno d’onda di Rossby originato da un’anomalia di altezza positiva sull’Atlantico settentrionale a medie latitudini, mentre il modello SCA privo di convezione negativo nasce sia da un’anomalia di altezza positiva sull’Atlantico nordorientale che da un’anomalia di altezza negativa nell’Artico vicino al continente asiatico. Le fasi positive e negative dei modelli SCA preceduti da convezione emergono dal treno d’onda NA con due centri anomali situati rispettivamente sul nord e sul sud dell’Atlantico Nord. Il treno d’onda NA ha la sua sorgente d’onda in Nord America ed è strettamente accoppiato a un doppio di riscaldamento convettivo anomalo, e sia il treno d’onda NA che il doppio di riscaldamento convettivo possono persistere per circa 2 settimane. Questo implica che il treno d’onda NA o il doppio di riscaldamento convettivo possono fungere da buoni precursori degli SCA, 2 settimane in anticipo rispetto al giorno di maturazione degli SCA.

Quando si verifica il modello SCA, sia privo di convezione che preceduto da convezione, l’Eurasia e le regioni artiche vicine sperimentano eventi climatici/meteorologici drammatici per circa 2 settimane. Le anomalie della temperatura dell’aria superficiale (SAT) assumono la forma di una struttura dipolare con un estremo sull’Artico e l’altro sull’Eurasia, associate a significative anomalie della copertura del ghiaccio marino attraverso il Mare di Groenlandia fino al Mare di Barents. I modelli spaziali delle anomalie di SAT e del ghiaccio marino mostrano una grande somiglianza con il modello Artico caldo–Eurasia fredda (WACE) (Mori et al. 2014; Kug et al. 2015; Luo et al. 2016; Sung et al. 2018). Se definiamo l’indice WACE come la differenza tra le anomalie della temperatura media dell’area tra l’Artico (70°–80°N, 30°–70°E) e l’Eurasia (40°–60°N, 60°–130°E), seguendo Kug et al. (2015) e Luo et al. (2016), la correlazione tra l’indice SCA e l’indice WACE su scala interannuale raggiunge il valore di 0,72, indicando che l’SCA contribuisce a circa il 50% della varianza delle anomalie di SAT causate dal WACE. Il risultato suggerisce che è il processo atmosferico associato all’SCA a causare le anomalie del ghiaccio marino sul Mare di Groenlandia e il Mare di Barents, e non il contrario, come suggerito da Mori et al. (2014). In particolare, questo studio suggerisce che l’Atlantico Nord può influenzare l’Artico e l’Eurasia attraverso il modello SCA preceduto da convezione su scala sub-stagionale.

Va notato che su scale temporali interannuali, Sato et al. (2014) e Jung et al. (2017) hanno concluso in modo simile che le anomalie della temperatura superficiale del mare (SST) sull’Atlantico Nord occidentale possono causare le anomalie di SST e di ghiaccio marino sul Mare di Barents attraverso il trigger di un treno d’onda simile a SCA che si propaga dall’Atlantico Nord verso l’Europa orientale e la Siberia centrale. Questo treno d’onda simile a SCA sorge da un’anomalia di altezza leggermente a ovest del centro meridionale del treno d’onda NA.

Questo studio esamina ulteriormente gli impatti degli SCA sulla stratosfera polare. I risultati mostrano che l’impatto degli SCA preceduti da convezione sulla stratosfera polare è debole e insignificante. In contrasto, per gli SCA privi di convezione, possono causare cambiamenti significativi dell’intensità e della temperatura dell’aria del vortice polare quando si propagano verticalmente dalla troposfera alla stratosfera. Ulteriori statistiche sulle relazioni SSW–SCA indicano che tra 34 eventi SSW per 55 inverni dal 1958 al 2013, ci sono 8 eventi SSW che sono preceduti da un evento SCA privo di convezione positiva entro 20 giorni dalle date centrali degli eventi SSW (24 febbraio 1966; 20 marzo 1971; 29 febbraio 1980; 24 febbraio 1984; 11 febbraio 2001; 21 gennaio 2006; 22 febbraio 2008; 9 febbraio 2010), ma nessun evento SCA preceduto da convezione positiva è stato riscontrato entro 20 giorni dalle date centrali degli SSW.

Una composizione delle anomalie di Z300 basata su questi 8 eventi SSW (Fig. S9) mostra chiaramente l’apparizione del modello SCA con la sua anomalia siberiana che si estende ulteriormente verso l’Estremo Oriente russo, che è anche favorevole per l’inizio degli eventi SSW (Garfinkel et al. 2010, 2012). Questo suggerisce che una previsione efficace dell’occorrenza di diversi tipi di SCA giova sia alla previsione del tempo di superficie nell’Artico e in Eurasia, sia alla previsione delle condizioni di circolazione atmosferica nella stratosfera polare. Questa è anche una questione interessante che merita ulteriori studi futuri.

La Figura 11 presenta composizioni ritardate di due tipi di misurazioni atmosferiche per eventi SCA, sia privi di convezione che preceduti da convezione. Le misurazioni sono suddivise in due righe: la riga superiore mostra l’indice del vortice polare a 10 hPa e quella inferiore mostra le anomalie della temperatura media dell’area al di sopra del 65°N a 50 hPa.

Per la riga superiore (Indice del vortice polare a 10 hPa):

• A sinistra: Eventi SCA privi di convezione.
• A destra: Eventi SCA preceduti da convezione. Le curve rosse rappresentano gli eventi SCA positivi e le curve blu rappresentano gli eventi SCA negativi. Le linee verticali solide indicano il giorno 0 degli eventi SCA, che è il punto centrale considerato per l’analisi temporale. Le linee orizzontali tratteggiate rappresentano la climatologia invernale, ossia la media o la norma durante i mesi invernali.

Per la riga inferiore (Anomalie di temperatura media dell’area a 50 hPa):

• Analogamente, a sinistra per gli eventi SCA privi di convezione e a destra per quelli preceduti da convezione, con le stesse rappresentazioni di colore per gli eventi positivi e negativi.
• Questo pannello mostra come la temperatura media sopra il 65°N varia nei giorni che circondano l’evento SCA.

I segmenti spessi sui grafici indicano il livello di confidenza del 95%, basato su un test di Monte Carlo, mostrando i periodi in cui le misurazioni sono statisticamente significative rispetto alla variabilità casuale.

In sintesi, questa figura illustra come l’attività del vortice polare e le temperature nell’alta atmosfera variano in risposta agli eventi SCA, con distinzioni tra quelli che avvengono con e senza convezione precedente, nonché tra le fasi positive e negative degli eventi stessi.

La Figura 12 mostra le composizioni ritardate dei flussi di attività ondulatoria verticale a 100 hPa associati alle onde planetarie per eventi SCA, suddivisi in due categorie: SCA privi di convezione (a sinistra) e SCA preceduti da convezione (a destra).

Le curve colorate rappresentano le seguenti relazioni:

• Curve rosse: Eventi SCA positivi
• Curve blu: Eventi SCA negativi

Il flusso di attività ondulatoria verticale è una media ponderata per l’area tra i 45° e i 55° di latitudine e è moltiplicato per un fattore di 100 per una migliore visualizzazione grafica. Le linee verticali solide segnano il giorno 0 degli eventi SCA, che è il giorno centrale dell’evento considerato per questa analisi. Le linee tratteggiate orizzontali rappresentano la climatologia invernale, che funge da riferimento o norma climatica per il periodo in esame.

I segmenti spessi sui grafici indicano il livello di confidenza del 95%, basato su un test di Monte Carlo, mostrando i periodi in cui le misurazioni superano la variabilità casuale e sono quindi statisticamente significative.

In sintesi, la figura illustra come il flusso di attività ondulatoria verticale a 100 hPa varia nei giorni che precedono e seguono gli eventi SCA, differenziando tra quelli che avvengono con e senza precedenti convezione. Questo flusso è cruciale per comprendere come le perturbazioni nella stratosfera possono essere influenzate da dinamiche atmosferiche a livello inferiore.

https://doi.org/10.1175/JCLI-D-19-0447.1