https://ds.data.jma.go.jp/tcc/tcc/products/elnino/outlook.html

Le condizioni di El Niño si sono mantenute nella regione equatoriale del Pacifico a partire dalla primavera boreale dello scorso anno. È maggiormente probabile che si verifichi una transizione verso condizioni ENSO-neutrali entro la fine della primavera boreale (con una probabilità del 60%), rispetto alla persistenza delle condizioni di El Niño (con una probabilità del 40%). È previsto che le condizioni ENSO-neutrali prevalgano durante l’estate boreale, con una probabilità del 70%.

A gennaio 2024, la temperatura superficiale del mare (TSM) per la regione NINO.3 si è registrata al di sopra della media con una anomalia di +2,2°C, valore che è rimasto sostanzialmente inalterato da quando è stato rilevato a +2,2°C in agosto 2023 (Fig.3 e Tabella). Il valore medio mobile quinquennale dell’anomalia della TSM NINO.3 per novembre 2023 era di +2,2°C, con l’anomalia che è stata superiore a +0,5°C per otto mesi consecutivi a partire da aprile dell’anno precedente (Fig.1 e Tabella). Le TSM nell’equatore del Pacifico hanno mostrato valori al di sopra della media principalmente dalla linea del cambio di data fino alla porzione orientale (Fig.4 e Fig.6). Le temperature sub-superficiali erano al di sopra della media nell’equatore orientale del Pacifico, e al di sotto della media nell’equatore occidentale e centrale del Pacifico (Fig.5 e Fig.7). Sul piano atmosferico, l’attività convettiva sopra l’equatore centrale del Pacifico si è mantenuta prossima alla media e i venti alisei nella bassa troposfera sopra l’equatore centrale del Pacifico erano anch’essi prossimi alla media (Fig.8, Fig.9, Fig.10). Le condizioni atmosferiche suggeriscono che le caratteristiche tipiche degli eventi El Niño passati sono temporaneamente diventate meno evidenti a causa del transito dell’oscillazione intra-stagionale equatoriale, nonostante le condizioni oceaniche fossero in linea con le caratteristiche tipiche degli eventi El Niño precedenti. Si deduce quindi che le condizioni di El Niño hanno persistito nell’equatore del Pacifico a partire dalla primavera boreale dello scorso anno.

Il volume d’acqua calda sub-superficiale nell’equatore orientale del Pacifico ha contribuito al mantenimento delle elevate TSM nella regione NINO.3. Tuttavia, il sistema di previsione stagionale ad ensemble del JMA anticipa che la TSM NINO.3 diminuirà gradualmente man mano che il volume d’acqua fredda sub-superficiale nell’equatore occidentale e centrale del Pacifico si sposterà verso est, avvicinandosi ai valori medi entro la fine della primavera boreale (Fig.11). In conclusione, è più probabile che si verifichi una transizione verso condizioni ENSO-neutrali entro la fine della primavera boreale (60%) piuttosto che persistano le condizioni di El Niño (40%). Le condizioni ENSO-neutrali sono probabili durante l’estate boreale (70%) (Fig.1 e Fig.2).

Di seguito una spiegazione delle varie figure.

La Figura 3 è una rappresentazione grafica multidimensionale delle deviazioni della temperatura superficiale del mare (Sea Surface Temperature, SST) e del Southern Oscillation Index (SOI), strumenti chiave per il monitoraggio e la previsione degli eventi El Niño e La Niña.

Nel dettaglio:

  • Secondo Pannello (Anomalie SST NINO.3): Questo grafico mostra le anomalie di SST nella regione NINO.3, una zona critica nel Pacifico orientale vicino all’equatore. Le anomalie positive significative, come indicate dalle aree rosse, corrispondono a periodi di El Niño, in cui le SST sono significativamente più alte rispetto alla media climatologica. In questo contesto, una “anomalia” è definita come la deviazione dal valore medio climatologico dell’SST, calcolato su un periodo di riferimento di 30 anni che si sposta con il tempo. La linea continua rappresenta la media mensile, mentre la curva spessa è la media mobile quinquennale, che serve a smussare la variabilità a breve termine per evidenziare le tendenze a più lungo termine.
  • Terzo Pannello (Southern Oscillation Index, SOI): Il SOI è calcolato come la differenza normalizzata della pressione atmosferica tra Tahiti e Darwin. I valori positivi (aree blu) sono associati a La Niña, che di solito implica pressioni atmosferiche più alte nell’Oceano Pacifico occidentale e più basse nell’orientale, portando a un rafforzamento dei venti alisei e a un abbassamento delle SST. I valori negativi (aree rosse) indicano El Niño, caratterizzato da pressioni ridotte nell’oceano Pacifico occidentale e aumentate in quello orientale, con conseguente indebolimento dei venti alisei e aumento delle SST.
  • Quarto Pannello (Anomalie SST NINO.WEST): Presenta le anomalie di SST nella regione NINO.WEST, situata nel Pacifico occidentale. Questa regione è meno influenzata da El Niño rispetto alla NINO.3, ma le anomalie qui possono fornire informazioni sulla distribuzione della temperatura nell’oceano Pacifico equatoriale.
  • Quinto Pannello (Anomalie SST IOBW): Mostra le anomalie di SST nella regione IOBW, probabilmente un’area nell’Oceano Indiano (il termine esatto IOBW non è standard e potrebbe richiedere specifica definizione dal contesto). Anche le anomalie in questa regione possono influenzare e essere influenzate dai pattern di circolazione atmosferica globale, comprese le fasi di El Niño e La Niña.

Le linee sottili in tutti i grafici rappresentano i valori medi mensili, mentre le curve spesse indicano la media mobile su cinque mesi, che serve a ridurre il “rumore” dei dati e a mettere in evidenza le tendenze a lungo termine. Le aree colorate riflettono le fasi El Niño (rosso) e La Niña (blu), permettendo di visualizzare la durata e l’intensità di questi eventi nel tempo.

La tabella è un riepilogo degli indici impiegati per il monitoraggio di El Niño, un componente critico del sistema ENSO (El Niño Southern Oscillation). Gli indici sono riportati su base mensile e includono sia le misurazioni dirette delle temperature superficiali del mare (SST) sia le deviazioni da una media climatologica, oltre all’indice di oscillazione meridionale (SOI). Ecco un’analisi tecnica dettagliata degli elementi della tabella:

  1. Monthly mean SST (°C): Queste sono le temperature superficiali medie mensili del mare in gradi Celsius registrate nella regione NINO.3. Le temperature sono indicative delle condizioni termiche dell’acqua superficiale nell’area monitorata, che è significativa per identificare le fasi termiche di ENSO.
  2. SST Deviation (°C): Questo valore rappresenta l’anomalia termica, cioè la differenza tra la SST osservata e la media climatologica di riferimento, per un dato mese. Una media climatologica è generalmente calcolata su un periodo di trent’anni e fornisce un valore di riferimento per identificare anomalie termiche significative. In un contesto di ENSO, anomalie persistentemente positive suggeriscono una fase di El Niño.
  3. 5-month mean (°C): Rappresenta una media mobile su cinque mesi delle anomalie termiche. Questo valore è utilizzato per attenuare le variazioni mensili e per evidenziare le tendenze a lungo termine nella SST che sono meno sensibili alle fluttuazioni meteorologiche a breve termine e più indicative delle condizioni oceanografiche sostenute che definiscono eventi di El Niño o La Niña.
  4. SOI: Il Southern Oscillation Index è calcolato come la differenza normalizzata delle pressioni atmosferiche tra Tahiti e Darwin. È un indicatore primario della fase atmosferica di ENSO. Valori positivi sostenuti sono associati a La Niña, che corrisponde a condizioni di pressione atmosferica più alta nel Pacifico orientale e più bassa nel Pacifico occidentale. Al contrario, valori negativi sostenuti sono indicativi di El Niño, associati a pressioni più basse nel Pacifico orientale e più alte nel Pacifico occidentale.

Dall’interpretazione dei dati, si può dedurre che nel periodo da febbraio 2023 a gennaio 2024 si è verificato un evento di El Niño, come indicato dalle persistenti anomalie positive di SST e da una tendenza generale verso valori negativi del SOI, particolarmente evidente nei mesi autunnali e iniziali dell’inverno boreale, che sono stati accompagnati da una forte anomalia termica positiva nella regione NINO.3.

 JMA’s seasonal ensemble prediction system (JMA/MRI-CPS3)

La Figura 1 presenta un grafico della media mobile su cinque mesi delle anomalie della temperatura superficiale del mare (SST) per la regione NINO.3, utilizzando il sistema di previsione stagionale ad ensemble del Japan Meteorological Agency/Meteorological Research Institute Climate Prediction System 3 (JMA/MRI-CPS3).

La rappresentazione grafica è suddivisa in due componenti principali:

  1. Valori Osservati (Punti Rossi): I punti rossi indicano le anomalie SST osservate, calcolate come la differenza dalla media climatologica di riferimento. Questi dati empirici forniscono una base di realtà misurata su cui valutare lo stato attuale del sistema climatico. La media mobile su cinque mesi serve a levigare le fluttuazioni a breve termine e a fornire una visione più chiara della tendenza o della direzione del cambiamento climatico.
  2. Previsioni (Scatole Gialle): Le scatole gialle rappresentano le previsioni future delle anomalie SST basate su un modello di ensemble. Un modello ensemble combina i risultati di molteplici simulazioni di previsione per fornire un intervallo di possibili futuri scenari climatici. Ogni scatola indica l’intervallo previsto delle anomalie SST, entro cui si prevede che cadranno i valori effettivi con una probabilità del 70%. Questa probabilità di inclusione riflette l’incertezza intrinseca nel modello di previsione e fornisce una misura della fiducia nella previsione stessa.

Nel contesto delle previsioni di ENSO, il grafico mostra un incremento progressivo delle anomalie positive della SST da gennaio a ottobre 2023, indicando condizioni riscaldanti consistenti con una fase di El Niño. Le previsioni future suggeriscono una tendenza verso una riduzione delle anomalie positive, indicando una possibile attenuazione dell’evento El Niño e un potenziale ritorno a condizioni ENSO-neutrali o l’inizio di una fase di La Niña se le anomalie dovessero diventare negative.

Il grafico è cruciale per i pianificatori climatici e gli analisti, in quanto fornisce indicazioni sulle possibili condizioni termiche future nell’area del Pacifico equatoriale che sono di fondamentale importanza per la gestione dei rischi e la pianificazione in vari settori sensibili al clima, come l’agricoltura, la gestione delle risorse idriche, e la prevenzione dei disastri naturali.

La Figura 4 presenta due mappe distinte, una che illustra la temperatura superficiale del mare (SST) media mensile e l’altra che mostra le anomalie della SST rispetto a un periodo di base (1991-2020) per gli Oceani Pacifico e Indiano.

  • Mappa delle SST Medie Mensili (Mappa Superiore): Questa mappa è un campo isotermico che visualizza le temperature superficiali del mare. Le isoterme, o linee di uguale temperatura, sono tracciate e numerate per indicare la temperatura in gradi Celsius. I gradienti di colore da blu a rosso indicano un range di temperature che va dalle più fredde alle più calde. Le aree con tonalità più calde (arancioni e rossi) indicano regioni di acque più calde, che possono essere importanti per la comprensione di fenomeni come El Niño, che è associato a un aumento della temperatura delle acque equatoriali del Pacifico.
  • Mappa delle Anomalie SST (Mappa Inferiore): Questa mappa evidenzia le deviazioni o “anomalie” dalla media climatologica del periodo di base. Un’anomalia è la differenza tra la temperatura osservata e la media a lungo termine per quel particolare mese. Le linee contornate rappresentano le anomalie termiche in gradi Celsius. Le aree colorate in giallo-marrone indicano anomalie positive (temperature più elevate della media), e quelle in varie tonalità di blu indicano anomalie negative (temperature più basse della media). Queste anomalie possono segnalare cambiamenti significativi nei modelli climatici, come i suddetti eventi ENSO.

Le anomalie SST sono particolarmente importanti in oceanografia e meteorologia perché forniscono informazioni su cambiamenti anomali nelle temperature superficiali del mare, che possono influenzare la circolazione atmosferica e oceanica a livello globale. Una mappa delle anomalie SST è quindi un indicatore chiave per la valutazione delle condizioni attuali rispetto alle norme storiche e per la previsione degli impatti sul clima a breve e medio termine.

La Figura 6 è un diagramma di Hovmöller, una rappresentazione grafica utilizzata in oceanografia e meteorologia per illustrare come variano le anomalie di un certo parametro (in questo caso, la temperatura superficiale del mare, SST) sia con il tempo (asse verticale) che con la longitudine (asse orizzontale) lungo un dato latitudinale, qui l’equatore.

Nel diagramma:

  • Asse Verticale (Tempo): Il tempo è rappresentato verticalmente, con i mesi che scorrono dal basso verso l’alto. Questo permette di seguire l’evoluzione temporale delle anomalie di SST dall’inizio del 2022 fino all’inizio del 2023.
  • Asse Orizzontale (Longitudine): La longitudine è rappresentata orizzontalmente, mostrando una sezione trasversale degli oceani dall’Oceano Indiano a est (60°E) fino al Pacifico occidentale (60°W).
  • Colori e Contorni: I colori indicano l’intensità dell’anomalia della SST rispetto alla media del periodo di riferimento (1991-2020). Le aree blu indicano anomalie negative (SST inferiori alla media), mentre le aree gialle, arancioni e rosse indicano anomalie positive (SST superiori alla media). I contorni neri collegano punti con la stessa anomalia di temperatura, fungendo da linee isanomale che aiutano a visualizzare la struttura e la distribuzione spaziale delle anomalie.
  • Valori Numerici: I valori numerici che appaiono accanto ai contorni indicano la grandezza dell’anomalia in gradi Celsius. Questi numeri quantificano le anomalie termiche rispetto alla norma climatologica.

La disposizione e il movimento delle anomalie nel diagramma possono indicare fenomeni climatici significativi. Ad esempio, un’estesa area di anomalie positive (calde) che si muove verso est lungo l’equatore nel Pacifico potrebbe essere indicativa di uno sviluppo o di una fase di El Niño. Allo stesso modo, anomalie negative (fredde) potrebbero indicare una fase di La Niña.

Nell’interpretare la Figura 6, possiamo osservare che nel 2022 vi sono state predominanti anomalie negative (fasi più fredde) nel Pacifico equatoriale, che nel tempo sembrano attenuarsi e lasciare spazio a anomalie positive (fasi più calde) che si intensificano verso la fine dell’anno, specialmente nel Pacifico orientale. Questo potrebbe suggerire la transizione da una fase neutrale o leggermente incline verso La Niña a una fase El Niño o condizioni più calde del normale verso la fine del 2023.

La Figura 5 presenta due sezioni trasversali che descrivono rispettivamente la struttura termica e le anomalie termiche lungo una sezione longitudinale dell’equatore negli Oceani Indiano e Pacifico, basate sui dati assimilati dell’oceano.

  • Sezione Superiore (Struttura Termica): Questo pannello illustra la distribuzione verticale della temperatura dell’acqua (in °C) dall’oceano superficiale fino a 400 metri di profondità. Le isoterme sono rappresentate da linee colorate che indicano le temperature costanti attraverso le varie profondità. Le regioni più calde (rosse e arancioni) tendono ad essere più vicine alla superficie, mentre le regioni più fredde (blu e viola) sono più profonde. L’ampiezza delle fasce termiche indica la termoclinica, ovvero la transizione rapida tra l’acqua calda superficiale e l’acqua fredda più in profondità.
  • Sezione Inferiore (Anomalie Termiche): Questo pannello mostra le anomalie della temperatura, ovvero le differenze rispetto alla media del periodo di riferimento (1991-2020). Le linee contornate connettono punti con la stessa anomalia di temperatura. Le anomalie positive (colori caldi come giallo e rosso) indicano temperature più alte della media, che possono essere associate a fenomeni di El Niño. Al contrario, anomalie negative (colori freddi come blu e verde) indicano temperature inferiori alla media, potenzialmente associate a La Niña o altre anomalie negative di SST.

L’interpretazione di queste sezioni permette di identificare e quantificare fenomeni termici importanti nel sistema climatico, come lo spessore dello strato di miscelazione e la posizione della termoclinica, che sono fattori critici nel dinamismo termico degli oceani e nel trasferimento di calore tra l’oceano e l’atmosfera. Queste informazioni sono essenziali per la comprensione e la modellizzazione delle dinamiche ENSO e del loro impatto sul clima globale.

Dai dati forniti, sembra che ci sia una notevole area di acqua più calda rispetto alla norma nel Pacifico orientale che si estende a profondità di circa 100-200 metri, suggerendo un’importante anomalia termica che potrebbe influenzare o essere il risultato di un evento di El Niño in corso o in sviluppo.

La figura è un diagramma di Hovmöller, il quale è comunemente usato in oceanografia e meteorologia per visualizzare come le anomalie termiche cambiano nel tempo e nello spazio lungo una particolare latitudine o longitudine.

  • Asse Verticale (Tempo): Su questo asse sono rappresentati i mesi, da aprile 2022 a gennaio 2023. Questa rappresentazione consente di osservare la progressione temporale delle anomalie termiche lungo l’equatore.
  • Asse Orizzontale (Longitudine): L’asse orizzontale del diagramma si estende da 60°E a 60°W, attraversando l’Oceano Indiano e il Pacifico. Questo ci permette di vedere la distribuzione longitudinale delle anomalie di temperatura.
  • Colori: I colori nel diagramma indicano l’intensità dell’anomalia termica. Le aree colorate di blu indicano anomalie negative, dove la temperatura è inferiore alla media climatologica del periodo di riferimento 1991-2020. Le aree in giallo e altre tonalità più calde indicano anomalie positive, dove la temperatura è superiore alla media.
  • Linee Contornate e Numeri: Le linee contornate connettono punti di uguale anomalia termica e sono etichettate con valori numerici che quantificano l’anomalia in gradi Celsius. Per esempio, una linea etichettata con “+2.0” indica una regione in cui la temperatura superficiale del mare è mediamente 2°C più calda della media di riferimento.

L’interpretazione di questo tipo di diagramma fornisce informazioni preziose sui cambiamenti climatici in corso e può aiutare a identificare fenomeni come El Niño e La Niña. Ad esempio, un’ampia zona con anomalie positive che si sviluppa e si mantiene nel Pacifico centrale ed orientale può indicare la presenza di un El Niño. Al contrario, una banda di anomalie negative potrebbe segnalare l’insorgenza o la presenza di una La Niña. Inoltre, le transizioni tra anomalie positive e negative possono fornire indizi sulle fasi di sviluppo o di dissoluzione di tali eventi.

La figura 8 è un grafico che presenta serie temporali di diversi indici climatici tra il 2014 e il 2024. Ecco una spiegazione dettagliata di ciascun elemento presente nel grafico:

  1. Indici Climatici:
    • OLR-DL: L’indice di Outgoing Longwave Radiation (OLR) intorno alla Linea Internazionale del Cambio di Data (170°E-170°W) è un indicatore dell’attività convettiva, cioè della formazione di nuvole e pioggia. Valori bassi di OLR indicano una maggiore attività convettiva, che è spesso associata con condizioni di El Niño, mentre valori alti indicano minore convettività, tipica delle condizioni di La Niña. Questo indice è pertanto utilizzato come proxy per monitorare i cambiamenti nei modelli di precipitazione e nuvolosità nell’area equatoriale del Pacifico.
    • U200-CP & U850-CP: Questi indici rappresentano la velocità del vento zonale (direzione est-ovest) all’equatore nella regione centrale del Pacifico. La velocità del vento a 200 hPa (circa 12 km di altitudine) è un indicatore dei venti nella alta troposfera, mentre quella a 850 hPa (circa 1,5 km di altitudine) rappresenta i venti nella bassa troposfera. Questi indici sono utilizzati per studiare la circolazione atmosferica e sono particolarmente importanti per comprendere la fase e l’intensità degli eventi El Niño e La Niña, che sono fortemente influenzati dalla forza e dalla direzione dei venti equatoriali.
    • U200-IN: Simile agli indici U200-CP e U850-CP, ma misura i venti zonali a 200 hPa sull’Oceano Indiano (80°E-100°E). Questo indice può indicare l’impatto degli eventi El Niño e La Niña sulla circolazione atmosferica e sul clima dell’Oceano Indiano.
  2. Anomalie Standardizzate: Gli indici sono presentati come anomalie standardizzate, che sono calcolate come il numero di deviazioni standard che un valore mensile si discosta dalla media del periodo di base (1991-2020). Un valore di +1 o -1 corrisponde a una deviazione standard dalla media, che è una misura comune di variabilità in meteorologia e climatologia.
  3. Analisi dei Trend:
    • Le linee spesse rappresentano i trend su scala più lunga, potenzialmente utilizzando una media mobile o una tecnica di smoothing come la media mobile ponderata o la media mobile esponenziale. Questo aiuta a identificare i pattern di lungo periodo che sono meno influenzati dalla variabilità mensile o stagionale.
  4. Periodi di El Niño e La Niña:
    • Le aree ombreggiate in rosso e blu sono usate per indicare i periodi caratterizzati da condizioni di El Niño e La Niña, rispettivamente. Questi periodi sono determinati da diversi indici, tra cui la temperatura superficiale del mare e le anomalie dei venti, e influenzano significativamente i modelli di temperatura e precipitazione globali.

Il grafico è quindi un importante strumento diagnostico per i climatologi e i meteorologi che cercano di comprendere e prevedere l’impatto di El Niño e La Niña sul clima globale. I cambiamenti nei valori degli indici possono anticipare cambiamenti nei modelli di circolazione atmosferica e oceanica che influenzano i modelli meteorologici su larga scala.

La Figura 9 rappresenta due mappe della radiazione a onda lunga in uscita (OLR) con i relativi valori medi mensili e le anomalie. Questi tipi di dati sono usati per studiare fenomeni atmosferici come i sistemi di nuvole e pioggia, e sono particolarmente utili nell’analisi di fenomeni climatici come El Niño e La Niña.

Analizziamo la Figura 9 con un approccio più scientifico e dettagliato:

Mappa Superiore (OLR Medio Mensile):

  • Interpretazione dei Colori e dei Numeri: La scala dei colori rappresenta i livelli di radiazione a onda lunga in uscita (OLR). I numeri su ciascuna linea di contorno indicano il valore di OLR in watt per metro quadrato (W/m²). Un OLR basso (colori blu e ciano) indica un’alta emissione di energia infrarossa verso lo spazio, generalmente correlata a spesse nuvole convettive (come quelle associate a temporali o sistemi meteorologici attivi). Un OLR elevato (colori gialli, arancioni e rossi) corrisponde a un’atmosfera relativamente chiara e asciutta, con poche nuvole e bassa umidità, che emette meno energia infrarossa verso lo spazio.
  • Implicazioni Climatiche: Zone con OLR basso possono indicare regioni con attiva formazione di nuvole e precipitazioni, mentre zone con OLR alto possono indicare condizioni più stabili e asciutte. I climatologi usano queste informazioni per identificare aree di instabilità atmosferica e per monitorare e prevedere fenomeni come monsoni, cicloni e le fasi di El Niño e La Niña.

Mappa Inferiore (Anomalie di OLR):

  • Anomalie Negative (Blu e Verde): Indicano valori di OLR inferiori alla media del periodo di riferimento (1991-2020), suggerendo un’attività convettiva maggiore del normale che potrebbe portare a un aumento delle precipitazioni in quelle regioni.
  • Anomalie Positive (Giallo e Rosso): Indicano valori di OLR superiori alla media, suggerendo condizioni più secche e chiare. Queste anomalie possono essere utilizzate per identificare potenziali zone di siccità o stabilità atmosferica.
  • Implicazioni per la Ricerca: Le anomalie di OLR sono essenziali per la ricerca sul clima, poiché forniscono un’indicazione della variazione delle condizioni atmosferiche rispetto alla norma. Le anomalie estreme possono essere segnali di eventi climatici significativi.

Considerazioni Generali:

  • Rilevanza per la Modellazione: Le mappe di OLR e le relative anomalie sono utilizzate per validare e migliorare i modelli climatici e meteorologici, fornendo dati fondamentali per la comprensione delle dinamiche atmosferiche su scala globale.
  • Rilevanza per il Monitoraggio Ambientale: Osservazioni continue di OLR aiutano a monitorare e valutare gli impatti dei cambiamenti climatici, come la frequenza e l’intensità delle precipitazioni, e possono essere usate per studiare le interazioni tra l’atmosfera e la superficie terrestre.

La Figura 9, quindi, è uno strumento diagnostico utilizzato dai climatologi per valutare le condizioni attuali dell’atmosfera in relazione a una media di lungo termine, permettendo di rilevare e analizzare deviazioni che possono indicare cambiamenti climatici o eventi meteorologici estremi.

La Figura 10 mostra due sezioni trasversali temporali e di longitudine delle anomalie di due diversi parametri atmosferici lungo l’equatore.

Sezione di Sinistra (Anomalie del Potenziale di Velocità a 200 hPa):

  • Potenziale di Velocità a 200 hPa: Questo parametro rappresenta la capacità dell’atmosfera a livello di 200 hPa (alta troposfera) di generare movimento convergente o divergente dell’aria. La convergenza a questo livello di solito è associata con la subsidenza (discesa) dell’aria e quindi con tempo più stabile e asciutto, mentre la divergenza è associata con l’ascendenza (salita) dell’aria e quindi con tempo più instabile e precipitazioni.
  • Anomalie: Sono calcolate come deviazioni dalla media a lungo termine del periodo 1991-2020. Le anomalie positive (contorni con valori positivi e colori verso il rosso) suggeriscono una convergenza anormalmente alta, e le anomalie negative (contorni con valori negativi e colori verso il blu) indicano una divergenza anormalmente alta.
  • Implicazioni Dinamiche: Le zone di forte divergenza (blu scuro) possono segnalare importanti regioni di sollevamento atmosferico, che sono spesso accompagnate da formazioni nuvolose e precipitazioni. Questo è particolarmente rilevante per identificare zone potenziali di formazione di cicloni tropicali o altri sistemi convettivi importanti.

Sezione di Destra (Anomalie del Vento Zonale a 850 hPa):

  • Vento Zonale a 850 hPa: Si riferisce alla componente est-ovest della velocità del vento nella bassa troposfera, a circa 1,5 km di altitudine. I venti da est (chiamati anche venti alisei) sono tipici nelle regioni equatoriali, ma durante eventi come El Niño, possono verificarsi inversioni o indebolimenti di questi venti.
  • Anomalie: Indicano variazioni rispetto alla media a lungo termine. Anomalie positive (contorni con valori positivi e colori caldi) suggeriscono venti da ovest più forti del normale, che possono essere associati a El Niño. Anomalie negative (contorni con valori negativi e colori freddi) indicano venti da est più forti del normale, tipici di La Niña o condizioni neutrali.
  • Implicazioni per ENSO: ENSO (El Niño-Southern Oscillation) è un fenomeno caratterizzato da variazioni significative nella temperatura superficiale dell’oceano nel Pacifico equatoriale centrale e orientale. Queste anomalie del vento zonale sono strettamente collegate a ENSO e possono fornire indicazioni sull’intensità e la fase (El Niño o La Niña) di questo fenomeno.

Analisi Combinata:

Analizzando entrambe le sezioni trasversali insieme, possiamo identificare come interagiscono la circolazione superiore e inferiore durante diversi mesi. Ad esempio, una forte divergenza a 200 hPa combinata con venti da ovest anormalmente forti a 850 hPa nella regione del Pacifico potrebbe essere indicativa di un forte evento El Niño in sviluppo.

Le anomalie sono tracciate su una base temporale che va da maggio a gennaio, permettendo di osservare l’evoluzione stagionale di queste condizioni atmosferiche. Ciò fornisce ai climatologi e meteorologi un’immagine chiara di come queste anomalie si sviluppano nel tempo, informazioni cruciali per la previsione stagionale e la comprensione dei cambiamenti climatici a lungo termine.

La figura in questione è un grafico che mostra le previsioni delle anomalie della temperatura superficiale del mare (SST) nella regione NINO.3, che è una parte specifica dell’Oceano Pacifico equatoriale, importante per monitorare il fenomeno El Niño.

Analizziamo gli elementi chiave del grafico:

  1. Anomalie SST (Temperatura Superficiale del Mare): Le anomalie SST si riferiscono alla differenza tra la temperatura osservata e un valore di riferimento storico (di solito la media a lungo termine per un dato mese). Valori positivi indicano che l’acqua è più calda del normale, mentre valori negativi indicano che è più fredda.
  2. Dati Storici (Pallini Rossi): I pallini rossi rappresentano le anomalie SST osservate storicamente. Questi dati sono misurazioni reali raccolte da boe, navi, satelliti, o altre stazioni di monitoraggio. Il trend ascendente dei pallini rossi indica un periodo di temperature più calde del normale.
  3. Previsioni Ensemble (Box Gialli): I box gialli rappresentano le previsioni future delle anomalie SST. Queste previsioni sono generate usando un sistema di previsione stagionale ensemble, che combina i risultati di molti modelli indipendenti. L’uso di un ensemble aiuta a quantificare l’incertezza nelle previsioni, poiché i vari modelli possono avere leggermente differenti assunzioni e parametri. Il box rappresenta tipicamente un intervallo di confidenza, come il 25° e il 75° percentile delle previsioni. Ciò significa che c’è una probabilità del 50% che l’anomalia SST futura cada all’interno di questo intervallo.
  4. Zone di Classificazione El Niño e La Niña: La zona in blu scuro rappresenta un intervallo di anomalie SST che, se superato, è tipicamente associato a condizioni di El Niño, che è un riscaldamento significativo delle acque del Pacifico equatoriale. Questo fenomeno può influenzare i pattern meteorologici globali, causando siccità o piogge intense in diverse parti del mondo. La zona in blu chiaro rappresenta un intervallo di anomalie SST associato a condizioni di La Niña, che è un raffreddamento significativo delle acque del Pacifico equatoriale. Anche questo fenomeno ha impatti globali, spesso opposti a quelli di El Niño. La zona verde rappresenta condizioni neutrali, dove le temperature sono vicine alla media storica.

In sintesi, il grafico mostra che ci sono state condizioni più calde del normale (potenziale El Niño) durante l’anno 2023, come indicato dai pallini rossi. Tuttavia, le previsioni future (box gialli) suggeriscono una tendenza verso condizioni neutrali o possibilmente più fresche, indicando la possibilità di un ritorno a condizioni normali o lo sviluppo di La Niña nel corso del 2024. Queste previsioni sono essenziali per pianificare risposte a possibili impatti agricoli, idrologici e meteorologici associati a questi eventi climatici.

Questa figura rappresenta la media mobile su cinque mesi delle anomalie di temperatura superficiale del mare (SST) nella regione NINO.3, che è un’area critica nell’Oceano Pacifico equatoriale utilizzata per monitorare e prevedere il fenomeno El Niño. L’analisi delle anomalie SST in questa regione è fondamentale perché variazioni significative possono influenzare i pattern climatici globali.

  1. Media Mobile su Cinque Mesi: La media mobile è un metodo statistico che serve a identificare tendenze di lungo termine all’interno di serie temporali soggette a fluttuazioni. Nel contesto delle anomalie SST, una media mobile su cinque mesi riduce il “rumore” delle variazioni mensili e mette in evidenza le tendenze più persistenti e significative. Questo è particolarmente utile per identificare gli eventi climatici come El Niño e La Niña, che durano diversi mesi.
  2. Anomalie SST (Temperatura Superficiale del Mare): Le anomalie SST sono misurate rispetto a un valore medio di riferimento, tipicamente la media trentennale per un dato mese. Questi valori di riferimento sono calcolati per periodi definiti (come 1961-1990 o 1981-2010) e possono essere aggiornati per riflettere i cambiamenti climatici di lungo termine.
  3. Valori Osservati (Pallini Rossi): I valori osservati sono i dati effettivamente misurati. Nel grafico, questi dati sono rappresentati come pallini rossi e indicano le anomalie SST rilevate fino alla data più recente disponibile. La tendenza ascendente fino a ottobre 2023 suggerisce che le temperature erano consistentemente superiori alla media, il che potrebbe essere indice di un evento El Niño.
  4. Previsioni Ensemble (Box Gialli): Le previsioni ensemble sono generate da un insieme di modelli che forniscono una gamma di possibili risultati futuri. Questo approccio tiene conto delle incertezze nei modelli di previsione. Nel grafico, i box gialli illustrano l’intervallo di previsione in cui si prevede che le anomalie SST reali rientrino con una probabilità del 70%. Ciò significa che, secondo il modello, c’è una probabilità del 70% che le temperature future saranno all’interno dell’intervallo rappresentato dal box per ogni punto temporale.
  5. Implicazioni dei Colori di Sfondo: I colori di sfondo indicano le zone di anomalie SST associate a condizioni di El Niño (in rosa) e La Niña (in azzurro), con l’area verde che indica condizioni neutrali. Queste zone sono stabilite da criteri internazionali e sono utilizzate per classificare l’intensità degli eventi di El Niño e La Niña, che hanno effetti diretti sui modelli climatici globali come cambiamenti nei regimi di precipitazione e nelle temperature.

Interpretando il grafico, possiamo vedere che dopo un periodo di anomalie positive SST (suggerendo un evento di El Niño), le previsioni indicano una transizione verso valori più bassi, avvicinandosi a condizioni neutrali o potenzialmente sviluppando un evento La Niña verso la fine del 2024.

Questa figura è quindi un prezioso strumento per i climatologi e i pianificatori, che possono utilizzarla per prevedere e mitigare gli impatti di tali eventi climatici. Ad esempio, un avanzamento verso La Niña potrebbe indicare la probabilità di precipitazioni più intense e temperature più fresche in alcune regioni, che possono influenzare la gestione delle risorse idriche, la produzione agricola, la gestione del rischio di disastri e la politica energetica.

La Figura 2 rappresenta una visualizzazione delle probabilità previste per le diverse fasi dell’El Niño-Southern Oscillation (ENSO) basate sul sistema di previsione stagionale del Japan Meteorological Agency/Meteorological Research Institute Climate Prediction System 3 (JMA/MRI-CPS3). L’ENSO è un modello di variazione climatica caratterizzato da fluttuazioni significative nelle temperature superficiali dell’oceano Pacifico equatoriale, che alterano i pattern atmosferici e possono avere effetti su scala mondiale.

Analizziamo la figura più nel dettaglio:

  1. Periodo Medio:
    • La colonna “mean period” indica il lasso di tempo per cui viene calcolata la media mobile su cinque mesi delle anomalie della temperatura superficiale del mare (SST) nella regione NINO.3. Ogni riga corrisponde a un periodo di previsione specifico e sovrapposto agli altri, in quanto ogni media mobile su cinque mesi incorpora cinque mesi consecutivi.
  2. Probabilità delle Fasi ENSO:
    • Le barre rosse indicano la probabilità di una fase di El Niño, definita da una deviazione positiva delle SST di +0.5°C o superiore dalla media mobile degli ultimi 30 anni.
    • Le barre gialle rappresentano la probabilità di condizioni neutre dell’ENSO, dove le anomalie SST sono comprese tra +0.4°C e -0.4°C dalla media.
    • Le barre blu riflettono la probabilità di una fase di La Niña, caratterizzata da una deviazione negativa delle SST di -0.5°C o inferiore.
  3. Valori Percentuali:
    • I numeri all’interno delle barre indicano la percentuale di probabilità per ciascuna delle tre fasi ENSO per i periodi di previsione specificati. Questi valori sono il risultato di complessi modelli climatici e simulazioni che prendono in considerazione un’ampia gamma di variabili atmosferiche e oceaniche.
  4. Etichette Temporali:
    • Le etichette in carattere chiaro si riferiscono ai mesi passati, mentre quelle in grassetto indicano il mese corrente e quelli futuri, permettendo agli utenti di distinguere tra osservazioni storiche e previsioni.

La progressione attraverso i mesi mostra un cambiamento nelle probabilità previste per le fasi ENSO, con una riduzione della probabilità di El Niño e un aumento della probabilità di condizioni neutre man mano che ci si sposta dal 2023 al 2024. Questo suggerisce che il modello di previsione indica un indebolimento dell’evento di El Niño in corso e un possibile ritorno a condizioni più neutrali o anche l’inizio di una fase di La Niña verso la metà del 2024.

L’importanza scientifica di questa figura risiede nella sua utilità per i ricercatori e i decisori politici nel comprendere e anticipare i potenziali impatti di tali cambiamenti climatici. Le probabilità ENSO informano le previsioni stagionali, che a loro volta influenzano la pianificazione in settori quali agricoltura, gestione delle risorse idriche, gestione dei rischi per disastri naturali e politiche energetiche.

Condizioni della Temperatura Superficiale del Mare e Impatti Climatici nel Pacifico Occidentale e nell’Oceano Indiano

La temperatura superficiale media dell’acqua nella regione tropicale del Pacifico occidentale (NINO.WEST) si è registrata sopra la norma nel mese di gennaio . Si prevede che l’indice si posizioni vicino o al di sotto della norma durante la tarda stagione invernale boreale e la primavera, per avvicinarsi poi ai valori normali durante l’estate boreale (Figura 12).

La temperatura superficiale media dell’acqua nella regione tropicale dell’Oceano Indiano (IOBW) ha evidenziato valori superiori alla norma nel mese di gennaio . L’indice dovrebbe mantenersi sopra la norma fino all’estate boreale (Figura 13).

[Impatti]

Le condizioni meteorologiche osservate nel mese di gennaio sono state coerenti con quelle tipicamente registrate nei mesi di gennaio durante precedenti eventi El Niño, includendo:

  • Temperature superiori alla norma che si estendono dalla parte meridionale dell’India fino all’Australia, nella parte settentrionale del Sud America, nella porzione centrale della Polinesia e nella parte meridionale dell’Africa Occidentale.
  • Precipitazioni inferiori alla norma nella parte settentrionale del Sud America.

la Figura 12 presenta le anomalie previste della temperatura superficiale del mare (SST) nella regione NINO.WEST utilizzando un sistema di previsione stagionale basato su modelli multipli, conosciuto come ensemble prediction system.

Ecco una spiegazione più tecnica:

  1. Anomalie della SST: Le anomalie sono differenze rispetto a un valore di riferimento o media climatologica, che in questo caso non è specificato ma è tipicamente il valore medio su un lungo periodo, come 30 anni. Queste anomalie possono essere positive (valori sopra la media, indicati dalle barre gialle sopra lo zero) o negative (valori sotto la media, non presenti in questo grafico).
  2. Dati Storici (Serie Temporali): I punti rossi collegati da linee mostrano le anomalie effettivamente osservate nel periodo da aprile 2023 fino a gennaio 2024. Queste indicano che la SST nella regione NINO.WEST ha mostrato variazioni attorno alla norma climatologica, con tendenze leggermente positive verso la fine del 2023.
  3. Previsioni Futuristiche: Le barre gialle indicano le previsioni delle anomalie della SST da gennaio a luglio 2024. L’altezza delle barre indica l’intensità delle anomalie previste. Le previsioni si basano su un insieme di modelli per ridurre l’incertezza e fornire un intervallo di possibili esiti. L’aumento graduale delle barre gialle suggerisce un riscaldamento previsto delle acque della regione NINO.WEST.
  4. Significato Climatologico: Un ensemble prediction system è utilizzato per fornire una stima probabilistica delle condizioni future. Questo è particolarmente utile in regioni sensibili come il Pacifico Occidentale, dove variazioni della SST possono influenzare significativamente la circolazione atmosferica e i modelli di precipitazione attraverso meccanismi come il cambiamento dei venti alisei, la posizione e l’intensità della Zona di Convergenza Intertropicale (ITCZ), e altri pattern come la Oscillazione Madden-Julian.
  5. Implicazioni: Aumenti sostenuti delle anomalie della SST possono portare a eventi di El Niño, che hanno impatti globali sui modelli meteorologici e climatici. Per esempio, temperature più elevate possono portare a un aumento delle precipitazioni in alcune regioni e a siccità in altre, influenzando agricoltura, risorse idriche, e gestione delle calamità naturali.

In conclusione, questa figura suggerisce che la regione NINO.WEST potrebbe esperire un riscaldamento delle acque superficiali del mare nei mesi a venire, con possibili impatti climatici significativi a livello regionale e globale.

La Figura 13 presenta le previsioni delle anomalie della temperatura superficiale del mare (SST) per la regione IOBW (Indian Ocean Basin-wide) elaborate attraverso un sistema di previsione stagionale basato sull’insieme di più modelli, noto come ensemble prediction system.

Procediamo con un’interpretazione tecnica e scientifica della Figura 13.

Asse Orizzontale (Tempo): Il grafico mostra un arco temporale che va da aprile 2023 a luglio 2024. Questo periodo include più stagioni, permettendo di osservare le variazioni stagionali della SST.

Asse Verticale (Anomalie della SST): Le anomalie sono espresse in gradi Celsius e misurano la deviazione della temperatura superficiale del mare dalla media climatologica a lungo termine per la regione IOBW. La media di riferimento non è specificata ma di solito si riferisce a un intervallo di 30 anni.

Dati Osservati: I punti rossi connessi da una linea mostrano le anomalie osservate della SST. Si nota una tendenza ascendente da aprile 2023 fino a gennaio 2024, suggerendo che la regione IOBW ha sperimentato un periodo di temperature superficiali del mare consistentemente più calde rispetto alla norma.

Previsioni del Modello Ensemble: Le barre gialle indicano le previsioni del modello ensemble. L’ensemble prediction system utilizza diversi modelli per stimare la futura deviazione della SST, aumentando l’affidabilità delle previsioni. Nella figura, le barre gialle indicano che le previsioni future prevedono una diminuzione graduale delle anomalie positive della SST, rimanendo tuttavia al di sopra della norma climatologica.

Interpretazione delle Previsioni: La presenza di anomalie positive di SST persistenti suggerisce condizioni più calde del normale per la regione IOBW. La tendenza al ribasso delle previsioni non implica un ritorno alle condizioni normali ma piuttosto una riduzione dell’intensità del riscaldamento. Questo potrebbe essere indicativo di una fase di raffreddamento dopo un periodo di anomalie calde significative o potrebbe riflettere la variabilità naturale della regione.

Implicazioni Climatiche e Oceanografiche: Anomalie positive persistenti di SST possono avere significative ripercussioni climatiche e oceanografiche, inclusa la modifica dei modelli di circolazione atmosferica e oceanica, influenzando i regimi di precipitazione e potenzialmente portando a eventi climatici estremi come siccità o inondazioni in regioni dipendenti dalle dinamiche climatiche dell’Oceano Indiano.

Conclusione Tecnica: La Figura 13 rappresenta un quadro importante per gli oceanografi e i climatologi per comprendere le tendenze attuali e future della SST nell’Oceano Indiano, con implicazioni dirette per la previsione del clima regionale e la valutazione dei rischi associati ai cambiamenti climatici.

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