https://doi.org/10.1029/2026GL123300
L’El Niño–Southern Oscillation (ENSO) rappresenta la principale modalità di variabilità climatica interannuale del sistema accoppiato oceano-atmosfera tropicale e costituisce una delle sorgenti più importanti di prevedibilità climatica su scala stagionale. Sebbene la sua origine sia confinata principalmente al Pacifico tropicale, le perturbazioni della temperatura superficiale del mare associate a El Niño e La Niña modificano profondamente la distribuzione della convezione tropicale, delle precipitazioni e del riscaldamento diabatico atmosferico, generando perturbazioni dinamiche capaci di propagarsi verso le medie e alte latitudini attraverso una complessa rete di teleconnessioni. Per lungo tempo l’attenzione della ricerca si è concentrata soprattutto sulle conseguenze climatiche che si manifestano contemporaneamente allo sviluppo e alla maturazione degli eventi ENSO. Negli ultimi anni, tuttavia, è emersa una prospettiva molto più complessa: il sistema climatico sembra conservare una vera e propria “memoria” dell’ENSO, sufficientemente persistente da influenzare la circolazione atmosferica del settore nord-atlantico ed europeo persino durante il secondo inverno successivo all’evento tropicale.
Questo problema è al centro dello studio di Christopher H. O’Reilly, Paul-Henri Haderle e Laura Baker, intitolato The Impact of ENSO on Euro-Atlantic Circulation a Year Later via Long-Lived Tropical SST Anomalies, pubblicato l’8 settembre 2026 su Geophysical Research Letters. Gli autori utilizzano un ampio insieme di simulazioni climatiche accoppiate con grandi ensemble per verificare se la risposta ritardata dell’atmosfera euro-atlantica all’ENSO sia una caratteristica robusta dei modelli climatici e, soprattutto, per individuare i processi responsabili della sua persistenza. I risultati mostrano che quasi tutti i modelli analizzati presentano anomalie significative della circolazione euro-atlantica durante il secondo inverno successivo agli eventi ENSO. Queste anomalie tendono generalmente a proiettarsi sulle fasi positive della North Atlantic Oscillation (NAO) e/o dell’East Atlantic pattern (EA), anche se la loro intensità e configurazione geografica variano sensibilmente da un modello all’altro.
La scoperta assume particolare rilevanza perché modifica la tradizionale concezione temporale delle teleconnessioni ENSO. Normalmente, infatti, si considera l’inverno coincidente con la fase matura dell’evento come quello caratterizzato dal collegamento più diretto tra Pacifico tropicale e settore nord-atlantico. Nelle simulazioni analizzate da O’Reilly e colleghi, durante questo primo inverno la differenza della circolazione atmosferica tra El Niño e La Niña tende generalmente a produrre una risposta riconducibile a una NAO negativa. Nel secondo inverno, invece, la risposta tende a cambiare segno, assumendo più frequentemente caratteristiche compatibili con una NAO positiva e/o con la fase positiva dell’East Atlantic pattern. Non si tratta quindi semplicemente della lenta attenuazione della teleconnessione originaria, ma della comparsa di una risposta atmosferica ritardata con caratteristiche dinamiche differenti.
Questa evidenza si inserisce direttamente nel quadro aperto dallo studio di Scaife et al. pubblicato nel 2024 su Science, nel quale venne identificata una teleconnessione ENSO–NAO ritardata di circa un anno. Scaife e colleghi mostrarono, attraverso osservazioni e simulazioni climatiche, che El Niño tende a essere seguito un anno più tardi da anomalie atmosferiche compatibili con una fase positiva della NAO, mentre La Niña tende a essere seguita da una risposta di segno opposto. Un aspetto particolarmente sorprendente di quel lavoro era che la teleconnessione ritardata risultava di intensità comparabile, e in alcuni casi almeno altrettanto evidente, rispetto alla teleconnessione contemporanea tradizionalmente studiata.
La NAO costituisce uno dei principali modi attraverso cui queste perturbazioni possono tradursi in effetti climatici sull’Europa. Essa rappresenta essenzialmente le variazioni nella differenza di pressione atmosferica tra la regione subtropicale dell’Atlantico e quella subpolare, influenzando la posizione e l’intensità della corrente a getto nord-atlantica, la traiettoria delle depressioni extratropicali e, conseguentemente, la distribuzione delle anomalie di temperatura e precipitazione sul continente europeo. In una tipica configurazione di NAO positiva, il gradiente meridionale di pressione nel Nord Atlantico tende a rafforzarsi e la corrente occidentale atlantica risulta generalmente più intensa, favorendo un maggiore trasporto di masse d’aria oceaniche verso l’Europa settentrionale e una maggiore concentrazione dell’attività ciclonica alle alte latitudini. La fase negativa tende invece a essere associata a una maggiore probabilità di configurazioni di blocco o a uno spostamento verso sud della storm track atlantica. Queste relazioni devono tuttavia essere interpretate statisticamente: una determinata fase della NAO non determina in maniera univoca il tempo meteorologico di una singola regione europea, soprattutto alle latitudini mediterranee, dove intervengono numerosi altri modi di variabilità atmosferica.
Proprio per questo motivo l’East Atlantic pattern assume particolare importanza nello studio di O’Reilly e colleghi. L’EA è una delle principali modalità di variabilità della circolazione nord-atlantica dopo la NAO ed è strettamente collegato alle variazioni della posizione latitudinale e longitudinale delle anomalie bariche e della corrente a getto. Una risposta ENSO che non coincida perfettamente con la struttura canonica della NAO può quindi proiettarsi in maniera considerevole sul pattern EA, modificando la distribuzione delle anomalie climatiche europee. Questa caratteristica aiuta anche a comprendere perché gli effetti dell’ENSO sull’Europa possano apparire molto diversi da un evento all’altro e perché una semplice classificazione basata esclusivamente sul segno dell’indice NAO possa risultare insufficiente per descrivere l’intera risposta euro-atlantica.
Il contributo forse più importante del lavoro del 2026 riguarda però l’identificazione della possibile sorgente fisica della memoria interannuale. O’Reilly, Haderle e Baker confrontano due principali ipotesi: la prima attribuisce la persistenza della teleconnessione alla lenta propagazione verso i poli di anomalie del momento angolare atmosferico generate dall’ENSO; la seconda attribuisce invece un ruolo dominante alle anomalie persistenti delle temperature superficiali del mare tropicale. Le simulazioni mostrano la presenza di entrambe. Dopo gli eventi ENSO compaiono infatti anomalie rilevanti del momento angolare atmosferico e, contemporaneamente, vaste anomalie oceaniche tropicali che possono sopravvivere per molti mesi e raggiungere l’autunno precedente al secondo inverno. Tuttavia, quando viene applicata una Maximum Covariance Analysis per separare statisticamente il contributo delle due componenti, emerge una differenza sostanziale. Eliminando l’influenza delle anomalie tropicali delle SST dell’autunno precedente, la risposta euro-atlantica del secondo inverno viene drasticamente ridotta e diventa sostanzialmente nulla nella grande maggioranza dei modelli. Eliminando invece l’influenza delle anomalie del momento angolare atmosferico, una parte considerevole della risposta rimane presente. Nei grandi ensemble analizzati, quindi, le anomalie oceaniche tropicali persistenti spiegano quasi interamente il segnale atmosferico sistematico del secondo inverno.
Il risultato introduce un concetto fondamentale: l’oceano tropicale può agire come un serbatoio di memoria climatica. Rispetto all’atmosfera, caratterizzata da tempi di risposta relativamente rapidi e da una forte variabilità interna, gli oceani possiedono una capacità termica enormemente maggiore e possono conservare anomalie termiche per molti mesi. Un evento ENSO può pertanto lasciare una complessa impronta nelle SST non soltanto nel Pacifico equatoriale, ma anche nell’Oceano Indiano e in altre regioni tropicali. Quando l’evento ENSO principale si indebolisce, il Pacifico tropicale può quindi non essere ancora ritornato a uno stato climaticamente neutro e, soprattutto, altri bacini oceanici possono continuare a conservare anomalie generate o modulate dall’evento precedente.
Nelle simulazioni analizzate da O’Reilly e colleghi emerge, in particolare, una notevole persistenza delle anomalie nell’Oceano Indiano tropicale. I modelli mostrano una certa diversità nell’evoluzione successiva del Pacifico orientale: in alcuni casi sopravvivono anomalie dello stesso segno dell’evento originario, mentre in altri emerge un comportamento più oscillatorio. Molto più coerente tra i modelli è invece una configurazione caratterizzata da anomalie relativamente calde nell’Oceano Indiano tropicale occidentale e anomalie più fredde nella parte orientale, una struttura che presenta caratteristiche simili alla fase positiva dell’Indian Ocean Dipole. La risposta del secondo inverno non può quindi essere interpretata esclusivamente sulla base dell’indice Niño 3.4. Il segnale inizialmente generato nel Pacifico sembra lasciare un’impronta climatica distribuita su più bacini tropicali, i quali possono successivamente contribuire alla generazione di nuove teleconnessioni atmosferiche.
La chiave dinamica del processo risiede nel legame tra SST tropicali, convezione e precipitazioni. Le anomalie della temperatura superficiale dell’oceano modificano i flussi di calore e umidità verso l’atmosfera e influenzano la stabilità della colonna atmosferica. Nelle regioni tropicali, anche variazioni relativamente modeste delle SST possono produrre importanti spostamenti delle aree caratterizzate da convezione profonda. La condensazione del vapore acqueo all’interno delle vaste strutture convettive libera calore latente, modificando la distribuzione del riscaldamento atmosferico tropicale. La risposta non rimane confinata localmente: le anomalie di divergenza nell’alta troposfera possono agire come sorgenti di onde di Rossby, generando strutture ondulatorie capaci di propagarsi verso le medie latitudini e di modificare il campo di geopotenziale, la corrente a getto e le storm track extratropicali.
È precisamente questo passaggio che emerge dalle analisi del nuovo studio. Le SST tropicali persistenti sono associate, nel secondo inverno, a intense anomalie delle precipitazioni soprattutto negli oceani Indiano e Pacifico. A queste anomalie convettive corrispondono configurazioni su larga scala del geopotenziale nell’emisfero settentrionale che si estendono progressivamente verso le regioni extratropicali e raggiungono il settore nord-atlantico. Quando gli autori rimuovono statisticamente l’influenza delle principali anomalie tropicali delle SST dell’autunno precedente, praticamente scompaiono sia le anomalie delle precipitazioni tropicali sia gran parte della risposta del geopotenziale del secondo inverno. Il collegamento suggerito può quindi essere riassunto come una sequenza fisica coerente: ENSO modifica le SST tropicali; alcune di queste anomalie persistono per molti mesi; le SST persistenti alterano la convezione e le precipitazioni tropicali; il riscaldamento atmosferico anomalo genera teleconnessioni planetarie; infine queste teleconnessioni influenzano la circolazione euro-atlantica.
Il ruolo delle SST tropicali nella modulazione della circolazione nord-atlantica non rappresenta comunque un concetto completamente nuovo. Studi precedenti avevano già evidenziato come le anomalie termiche dei diversi bacini tropicali contribuiscano alla risposta atmosferica dell’area Nord Atlantico–Europa, soprattutto nella seconda parte dell’inverno. Herceg-Bulić e collaboratori, ad esempio, hanno mostrato come le SST tropicali possano contribuire significativamente alle anomalie del geopotenziale nella regione nord-atlantica ed europea e come la risposta dipenda sia dalla stagionalità sia dal bacino oceanico interessato. Gli studi sulle vie troposferiche della teleconnessione ENSO hanno inoltre dimostrato che non esiste necessariamente un unico “ponte” atmosferico tra Pacifico ed Europa. Mezzina et al. hanno identificato differenti treni di onde di Rossby, alcuni direttamente originati dal Pacifico tropicale e altri collegati al settore tropicale atlantico, la cui interferenza contribuisce a determinare la configurazione finale delle anomalie atmosferiche europee.
A questa complessità si aggiunge la possibile via stratosferica. Numerosi studi hanno dimostrato che gli eventi ENSO possono modificare la propagazione verticale delle onde planetarie verso la stratosfera polare. Durante molti episodi di El Niño, l’intensificazione dell’attività ondulatoria proveniente dalla troposfera tende statisticamente a favorire un riscaldamento della stratosfera polare e un indebolimento del vortice polare stratosferico. Le anomalie della circolazione stratosferica possono successivamente propagarsi verso il basso e influenzare la NAO e la circolazione europea, soprattutto nella seconda parte dell’inverno. La review di Domeisen, Garfinkel e Butler ha sintetizzato ampiamente questo collegamento, mentre studi specifici hanno mostrato come la rappresentazione della stratosfera possa modificare in maniera sostanziale la risposta europea all’ENSO.
Ayarzagüena e collaboratori hanno inoltre dimostrato che la via stratosferica ENSO–Europa non possiede un’intensità costante nel tempo. La posizione delle principali anomalie delle SST pacifiche, lo stato medio dell’atmosfera e la variabilità oceanica multidecadale possono modificare la capacità del segnale di raggiungere la stratosfera e successivamente l’Europa. Durante periodi nei quali il pattern di El Niño assomiglia maggiormente a un evento del Pacifico orientale, il percorso stratosferico può risultare più evidente; quando le anomalie sono concentrate maggiormente nel Pacifico centrale, la risposta può essere sostanzialmente differente. Più recentemente, Manzini e Ayarzagüena e collaboratori hanno evidenziato inoltre l’esistenza di non linearità e asimmetrie tra El Niño e La Niña: la risposta extratropicale e stratosferica non deve necessariamente essere considerata come la semplice inversione di segno tra le due fasi, soprattutto per gli eventi di maggiore intensità.
Queste considerazioni sono fondamentali per interpretare correttamente anche la risposta del secondo inverno. Parlare di “El Niño seguito da NAO positiva un anno dopo” non significa infatti stabilire una legge deterministica. L’atmosfera delle medie latitudini possiede una variabilità interna molto elevata e la NAO può subire l’influenza contemporanea di numerosi fattori: stato del vortice polare stratosferico, copertura nevosa continentale, ghiaccio marino, anomalie delle SST atlantiche, condizioni dell’Oceano Indiano, Madden-Julian Oscillation, QBO e dinamica interna della corrente a getto sono soltanto alcuni degli elementi in grado di interferire con la risposta tropicale. L’ENSO deve quindi essere interpretato come una sorgente di forzante e di prevedibilità statistica, non come un indicatore capace di determinare automaticamente la configurazione atmosferica europea di una determinata stagione.
Un altro elemento importante riguarda il dibattito sul momento angolare atmosferico. Lo studio di Scaife et al. del 2024 aveva proposto come meccanismo principale della risposta ritardata la propagazione lentamente poleward delle anomalie del momento angolare atmosferico associate all’ENSO. L’idea è che le perturbazioni inizialmente generate alle latitudini tropicali e subtropicali possano migrare progressivamente verso latitudini maggiori attraverso l’interazione tra corrente a getto, trasporto di momento da parte delle onde e processi di wave breaking. Raggiungendo il Nord Atlantico durante l’anno successivo, queste anomalie potrebbero predisporre la circolazione verso una determinata fase della NAO.
Questo meccanismo ha ricevuto ulteriore sostegno da uno studio pubblicato nel marzo 2026 su Nature Communicationsda Kim e collaboratori. Analizzando sistemi previsionali multi-modello inizializzati e concentrandosi soprattutto sugli anni caratterizzati da una transizione della fase ENSO, gli autori hanno trovato che la prevedibilità della NAO un anno in anticipo aumenta considerevolmente quando El Niño passa a La Niña o viceversa. Durante questi anni di transizione, le anomalie del momento angolare atmosferico presentano una più evidente propagazione verso nord e risultano dinamicamente collegate alla NAO del secondo inverno. Nel campione analizzato, la correlazione tra previsione multi-modello e NAO osservata durante gli anni di transizione raggiunge valori sensibilmente superiori rispetto agli anni nei quali la fase ENSO persiste.
A prima vista questa interpretazione potrebbe sembrare in contrasto con i risultati di O’Reilly, Haderle e Baker, che attribuiscono alle SST tropicali persistenti un ruolo dominante. In realtà i due risultati non devono necessariamente essere considerati incompatibili. Gli studi utilizzano approcci, campioni e metodologie differenti. Kim et al. esaminano sistemi di previsione inizializzati e isolano specificamente le transizioni ENSO, mentre O’Reilly e colleghi sfruttano grandi ensemble accoppiati per effettuare un’attribuzione statistica della risposta media del secondo inverno. È quindi possibile che diversi processi contribuiscano alla teleconnessione ritardata in differenti circostanze oppure che oceano e atmosfera partecipino a una catena di feedback strettamente connessi. La persistenza delle SST può continuare a forzare la circolazione tropicale mentre, contemporaneamente, le anomalie del momento angolare generate durante l’evoluzione dell’ENSO possono modificare progressivamente lo stato dinamico delle medie latitudini. Stabilire quale meccanismo prevalga nel mondo reale rimane uno degli aspetti più interessanti della ricerca attuale.
Il problema è reso ancora più complesso dai limiti delle osservazioni. L’esistenza di archivi meteorologici e oceanografici affidabili copre soltanto un numero relativamente limitato di eventi ENSO indipendenti, soprattutto se si vuole studiare non soltanto l’inverno dell’evento ma anche quello successivo. Separare il segnale forzato dalla variabilità atmosferica casuale diventa quindi estremamente difficile. O’Reilly e colleghi sottolineano esplicitamente questa problematica: mentre nei grandi ensemble climatici il segnale associato alle SST tropicali persistenti appare molto evidente, nelle osservazioni la sua ampiezza e robustezza rimangono assai più incerte. Le ricostruzioni delle SST anteriori al periodo osservativo moderno presentano inoltre una variabilità e una copertura spaziale inferiori rispetto ai dati contemporanei, rendendo difficile verificare direttamente quanto le anomalie tropicali persistenti simulate dai modelli siano realistiche.
Anche le differenze sistematiche tra i modelli costituiscono un elemento da non trascurare. O’Reilly ha mostrato in un precedente studio del 2025 che molti sistemi di previsione stagionale rappresentano una teleconnessione ENSO–Nord Atlantico troppo debole e che tale errore è collegato anche a bias nella posizione e nella dinamica della corrente a getto del Nord Atlantico e del Pacifico. I sistemi che rappresentano meglio la posizione climatologica del jet e le sue escursioni latitudinali tendono a produrre anche teleconnessioni ENSO più realistiche e minori problemi di rapporto segnale-rumore. Ciò significa che una corretta rappresentazione della risposta euro-atlantica non dipende soltanto dalla capacità di simulare ENSO, ma anche dalla capacità del modello di riprodurre fedelmente il complesso comportamento non lineare della circolazione extratropicale.
Le implicazioni per la previsione climatica sono potenzialmente molto rilevanti. Se l’oceano tropicale conserva informazioni sull’ENSO per oltre un anno e tali informazioni possono essere tradotte in una risposta sistematica della circolazione nord-atlantica, una parte della prevedibilità del clima europeo potrebbe estendersi oltre il tradizionale orizzonte stagionale. Lo studio del 2026 di Kim et al. dimostra che, almeno durante determinate transizioni ENSO, esiste effettivamente del potenziale predittivo della NAO fino al secondo inverno. I loro esperimenti multi-modello mostrano inoltre che l’utilizzo di ensemble sufficientemente numerosi diventa essenziale per estrarre il debole segnale prevedibile dal forte rumore atmosferico. Questo non implica naturalmente che sia possibile prevedere il tempo europeo con un anno di anticipo, ma suggerisce che la probabilità di alcune configurazioni della circolazione atmosferica possa essere condizionata da informazioni climatiche disponibili molti mesi prima.
In questo senso, la distinzione tra previsione meteorologica e previsione climatica probabilistica è essenziale. Un segnale di maggiore probabilità di NAO positiva nel secondo inverno dopo El Niño non consente di stabilire se una determinata settimana sarà mite, fredda, piovosa o secca in Italia. Può però modificare la distribuzione statistica delle configurazioni atmosferiche disponibili alla stagione. Il valore scientifico della teleconnessione ritardata risiede proprio nella possibilità di individuare una componente lentamente variabile all’interno di un sistema altrimenti dominato da un’elevata variabilità caotica.
Per l’Europa mediterranea, inoltre, la traduzione di un’anomalia della NAO in condizioni meteorologiche locali è particolarmente complessa. La posizione esatta dei centri barici, l’interazione con il pattern East Atlantic, la presenza di blocchi atmosferici e la configurazione della corrente a getto possono produrre effetti molto differenti anche con valori simili dell’indice NAO. Una fase positiva può ad esempio favorire una maggiore zonalità sul Nord Atlantico, ma il limite meridionale della storm track e la posizione delle alte pressioni subtropicali determinano in larga misura se il Mediterraneo venga interessato da condizioni più stabili oppure da sistemi perturbati marginali. Per questo motivo la scoperta di una teleconnessione ENSO ritardata non deve essere trasformata in una semplice relazione del tipo “El Niño oggi significa un determinato inverno europeo l’anno prossimo”.
Lo studio di O’Reilly, Haderle e Baker contribuisce piuttosto a delineare una visione del sistema climatico molto più integrata. L’ENSO non rappresenta un impulso che nasce nel Pacifico e scompare quando l’indice Niño 3.4 ritorna verso la neutralità. L’energia e le anomalie prodotte durante l’evento vengono redistribuite attraverso l’intero sistema tropicale, modificando altri bacini oceanici, la convezione, le precipitazioni e la circolazione atmosferica globale. Una parte di questa perturbazione può essere conservata dall’oceano per molti mesi e successivamente riemergere sotto forma di nuove anomalie atmosferiche. La risposta euro-atlantica del secondo inverno appare quindi come una manifestazione della memoria accoppiata oceano-atmosfera, piuttosto che come una semplice prosecuzione dell’evento ENSO originario.
La conseguenza scientifica più significativa è che le teleconnessioni climatiche devono essere studiate non soltanto nello spazio, ma anche nel tempo. La domanda non è più esclusivamente come El Niño o La Niña influenzino l’Europa durante il loro massimo sviluppo, ma anche quali tracce lascino negli oceani e nell’atmosfera e per quanto tempo queste tracce continuino a modificare la probabilità delle successive configurazioni circolatorie. In questa prospettiva, l’Oceano Indiano, il Pacifico tropicale residuo, il momento angolare atmosferico, la stratosfera e la dinamica della corrente a getto nord-atlantica potrebbero rappresentare componenti differenti di una stessa catena di memoria climatica.
Rimane comunque indispensabile mantenere una certa cautela. La grande diversità della risposta tra i modelli, la scarsità di eventi osservati indipendenti, le possibili differenze tra El Niño e La Niña, la posizione delle anomalie pacifiche, l’intensità degli eventi e le interferenze con altri modi di variabilità impediscono di considerare il collegamento ENSO–NAO ritardato come una relazione deterministica. La stessa letteratura mostra come le teleconnessioni ENSO verso l’Atlantico settentrionale possano variare nel tempo e possano essere condizionate dallo stato di fondo del sistema climatico. Inoltre, la risposta del secondo inverno osservata da O’Reilly e colleghi mostra una notevole variabilità da modello a modello, indicando che il segnale forzato interagisce fortemente con la dinamica interna atmosferica.
Nonostante queste incertezze, The Impact of ENSO on Euro-Atlantic Circulation a Year Later via Long-Lived Tropical SST Anomalies rappresenta un passo importante nella comprensione delle teleconnessioni climatiche su scala interannuale. Il risultato centrale è che, nei grandi ensemble climatici esaminati, gran parte della risposta euro-atlantica osservata nel secondo inverno dopo ENSO può essere ricondotta alle anomalie persistenti delle temperature superficiali dei mari tropicali presenti durante l’autunno precedente. Queste anomalie modificano le precipitazioni e il riscaldamento atmosferico nelle regioni tropicali, generano teleconnessioni su scala planetaria e finiscono per influenzare la circolazione atmosferica del Nord Atlantico e dell’Europa.
L’immagine che emerge è quindi quella di un sistema climatico nel quale gli effetti dell’ENSO non terminano necessariamente con la scomparsa delle anomalie più evidenti nel Pacifico equatoriale. L’atmosfera può dimenticare relativamente rapidamente una singola perturbazione meteorologica, ma l’oceano possiede una memoria molto più lunga. Le anomalie termiche residue dei mari tropicali possono conservare una parte dell’impronta di El Niño o La Niña, modificare nuovamente la convezione molti mesi più tardi e trasmettere questa informazione alle medie latitudini attraverso le onde planetarie. Parallelamente, altri processi dinamici, tra cui la lenta evoluzione del momento angolare atmosferico e le interazioni con la stratosfera, possono contribuire a modulare la risposta finale. Comprendere come questi diversi meccanismi interagiscano costituisce una delle frontiere più promettenti della previsione climatica su scala stagionale e interannuale.
La possibilità che l’ENSO lasci quindi una firma riconoscibile sulla circolazione euro-atlantica fino al secondo inverno amplia significativamente il concetto stesso di teleconnessione climatica. Non si tratta più soltanto di comprendere come una perturbazione tropicale possa raggiungere regioni distanti migliaia di chilometri, ma di capire come quell’informazione possa essere conservata dal sistema oceano-atmosfera per oltre un anno. Se i risultati saranno ulteriormente confermati dalle osservazioni e dalle future generazioni di modelli climatici, il monitoraggio dell’evoluzione delle SST tropicali dopo El Niño e La Niña potrebbe diventare un elemento sempre più importante nella valutazione delle probabilità della NAO, dell’East Atlantic pattern e, più in generale, della circolazione invernale euro-atlantica con molti mesi di anticipo. In questa prospettiva, l’ENSO non appare soltanto come il principale motore della variabilità climatica interannuale tropicale, ma come una sorgente di memoria del sistema climatico globale capace di lasciare tracce dinamiche ben oltre la durata apparente dell’evento che le ha generate.
1. Introduzione
L’El Niño–Southern Oscillation (ENSO) costituisce la più importante modalità di variabilità climatica interannuale del sistema accoppiato oceano-atmosfera tropicale e rappresenta uno dei principali meccanismi attraverso cui perturbazioni relativamente localizzate della temperatura superficiale dell’Oceano Pacifico equatoriale possono determinare conseguenze atmosferiche e climatiche su scala planetaria. ENSO nasce dall’interazione dinamica tra oceano e atmosfera nel Pacifico tropicale e alterna, con periodicità irregolare di alcuni anni, episodi caratterizzati da anomalie positive della temperatura superficiale del mare, identificati come El Niño, episodi caratterizzati da anomalie negative, corrispondenti a La Niña, e condizioni prossime alla neutralità. La rilevanza climatica di ENSO non risiede soltanto nell’ampiezza delle anomalie termiche oceaniche, ma soprattutto nella capacità di tali anomalie di modificare profondamente la distribuzione longitudinale della convezione tropicale, delle precipitazioni e del riscaldamento diabatico dell’atmosfera. In questo modo, ENSO perturba la circolazione di Walker, altera le regioni di convergenza e divergenza troposferica e genera anomalie dinamiche che possono propagarsi dalle basse latitudini verso le regioni extratropicali attraverso complessi meccanismi di teleconnessione.
Il principio fisico fondamentale alla base di queste teleconnessioni è che la convezione tropicale rappresenta una sorgente estremamente efficace di perturbazioni della circolazione atmosferica globale. Durante El Niño, il riscaldamento anomalo delle acque del Pacifico equatoriale centrale e orientale modifica la distribuzione della convezione profonda, spostando verso est le regioni di massima precipitazione e di rilascio di calore latente. Durante La Niña tende invece a verificarsi una configurazione di segno opposto, con un rafforzamento relativo della convezione sul Pacifico occidentale e una soppressione nelle regioni equatoriali centrali e orientali. Questi spostamenti del riscaldamento atmosferico tropicale producono anomalie di divergenza nell’alta troposfera che possono agire come sorgenti di onde planetarie di Rossby. Come mostrato già nel lavoro fondamentale di Sardeshmukh e Hoskins, le anomalie tropicali possono quindi eccitare strutture ondulatorie che si propagano lungo le guide d’onda associate alle correnti occidentali subtropicali ed extratropicali, trasferendo l’informazione dinamica verso regioni molto lontane dal Pacifico tropicale.
La risposta extratropicale non deve tuttavia essere interpretata come una semplice trasmissione lineare del segnale tropicale. Il percorso delle onde, la loro ampiezza, la posizione delle regioni di propagazione e l’interazione con il flusso atmosferico medio dipendono dallo stato della corrente a getto, dalla distribuzione della vorticità potenziale, dalla posizione delle storm track e dalla variabilità interna dell’atmosfera. Le stesse anomalie di riscaldamento tropicale possono quindi produrre conseguenze differenti a seconda della stagione e dello stato di fondo della circolazione atmosferica. Questo aspetto è particolarmente importante per il settore Nord Atlantico–Europa, dove la variabilità dinamica interna è elevata e dove la risposta all’ENSO risulta dalla sovrapposizione di percorsi troposferici e stratosferici, nonché dalla loro interazione con le modalità dominanti della circolazione euro-atlantica.
Numerosi studi hanno infatti dimostrato che gli eventi ENSO possono esercitare un’influenza statisticamente significativa sulla circolazione invernale del settore euro-atlantico. Una delle manifestazioni più frequentemente documentate è la tendenza degli eventi di El Niño a essere associati, soprattutto nella parte avanzata dell’inverno boreale, a configurazioni atmosferiche che presentano caratteristiche riconducibili alla fase negativa della North Atlantic Oscillation (NAO), mentre durante La Niña aumenta statisticamente la frequenza di configurazioni di segno opposto. Tale relazione non è deterministica e mostra un’elevata variabilità da un evento all’altro, ma rappresenta una delle principali fonti di prevedibilità della circolazione atmosferica invernale dell’Atlantico settentrionale.
La NAO costituisce il principale modo di variabilità della pressione atmosferica invernale nel settore nord-atlantico e può essere interpretata come una variazione nell’intensità e nella posizione relativa dei centri d’azione subtropicale e subpolare. La sua fase positiva è generalmente associata a una maggiore intensità dei venti occidentali sul Nord Atlantico, a una corrente a getto relativamente intensa e a una storm track maggiormente sviluppata verso l’Europa settentrionale; la fase negativa è invece frequentemente accompagnata da una diminuzione del gradiente zonale, da una maggiore probabilità di configurazioni di blocco e da uno spostamento verso latitudini inferiori di parte dell’attività ciclonica. Di conseguenza, variazioni della NAO possono produrre effetti importanti sulla distribuzione delle temperature, delle precipitazioni, delle tempeste e degli estremi invernali europei. Proprio per questo motivo, comprendere quali fattori siano in grado di modificarne le probabilità stagionali costituisce uno degli obiettivi fondamentali della ricerca sulla prevedibilità climatica.
La relazione ENSO–NAO presenta tuttavia una marcata evoluzione nel corso dell’inverno. Gli studi osservativi e modellistici hanno mostrato che la risposta euro-atlantica durante novembre e dicembre può essere sostanzialmente differente rispetto a quella osservata tra gennaio e febbraio. O’Reilly et al. (2024), studiando la dinamica delle storm track, hanno dimostrato che nella prima parte dell’inverno ENSO modifica in maniera significativa l’attività della storm track sul Pacifico settentrionale orientale e sull’America settentrionale, influenzando a valle la probabilità che la corrente a getto del Nord Atlantico occupi le sue differenti posizioni preferenziali. Durante El Niño risultano meno frequenti le escursioni del jet verso le latitudini più settentrionali, mentre durante La Niña tali configurazioni si verificano più frequentemente. Nella parte avanzata dell’inverno, invece, El Niño è associato a un più ampio spostamento verso sud del jet attraverso il Nord America e l’Atlantico settentrionale, accompagnato da modificazioni del flusso di calore transiente e da un aumento del wave breaking ciclonico che contribuisce a rafforzare la risposta atmosferica. Questi risultati mostrano che parlare genericamente di “teleconnessione ENSO–Atlantico” nasconde in realtà una forte dipendenza intra-stagionale dei meccanismi dinamici coinvolti.
La dinamica delle storm track rappresenta dunque una componente essenziale della via troposferica attraverso cui ENSO può raggiungere l’Atlantico settentrionale. Le perturbazioni generate nel Pacifico tropicale influenzano il jet subtropicale e quello eddy-driven del Pacifico settentrionale, modificando l’attività delle perturbazioni sinottiche. Tali anomalie possono propagarsi a valle attraverso il continente nordamericano e raggiungere il bacino nord-atlantico, dove interagiscono con il jet locale. L’interazione tra flusso medio ed eddies non è passiva: i sistemi ciclonici e anticiclonici transitori trasportano momento e calore e possono amplificare, modificare o mantenere le anomalie del jet. Processi di wave breaking ciclonico e anticiclonico possono inoltre alterare il gradiente di vorticità potenziale e contribuire allo spostamento della corrente a getto. Ne deriva una risposta estremamente sensibile allo stato iniziale dell’atmosfera, capace di spiegare almeno in parte perché eventi ENSO apparentemente simili possano produrre configurazioni euro-atlantiche differenti.
La risposta non lineare della circolazione nord-atlantica è stata studiata in maniera approfondita da Jiménez-Esteve e Domeisen, i quali hanno mostrato attraverso esperimenti modellistici idealizzati che la via troposferica della teleconnessione ENSO non cresce necessariamente in proporzione all’intensità delle anomalie tropicali delle SST. Nei loro esperimenti, forti eventi di El Niño possono generare una risposta nord-atlantica sensibilmente maggiore rispetto a una La Niña di intensità equivalente, mentre la risposta a La Niña tende a mostrare una certa saturazione all’aumentare dell’ampiezza del forcing. Questo comportamento implica che la teleconnessione non possa essere descritta semplicemente invertendo il segno delle anomalie tra El Niño e La Niña. La non linearità interessa sia l’ampiezza sia la struttura geografica della risposta ed è particolarmente importante quando si tenta di interpretare la prevedibilità climatica dell’Europa a partire dalla sola intensità di un indice ENSO.
Alla via troposferica si aggiunge un importante percorso stratosferico. Ineson e Scaife dimostrarono già nel 2009 che la stratosfera può svolgere un ruolo attivo nel trasmettere parte del segnale di El Niño verso l’Europa. Durante molti eventi di El Niño, le anomalie troposferiche associate alla circolazione pacifica favoriscono una maggiore propagazione verticale delle onde planetarie verso la stratosfera polare. La deposizione di momento associata al breaking delle onde può rallentare i venti occidentali stratosferici e indebolire il vortice polare. Le anomalie così prodotte possono successivamente propagarsi verso il basso, influenzando la tropopausa, il jet troposferico e la NAO. Questa via tende a essere particolarmente importante nella seconda metà dell’inverno e contribuisce a spiegare perché l’impatto europeo di ENSO diventi spesso più evidente a partire da gennaio.
La connessione attraverso la stratosfera non deve comunque essere interpretata come un processo obbligatorio. ENSO spiega soltanto una parte limitata della variabilità del vortice polare, mentre gran parte degli eventi stratosferici estremi nasce dalla variabilità interna del sistema atmosfera. Allo stesso modo, un El Niño non implica necessariamente un vortice debole o un riscaldamento stratosferico improvviso, e una La Niña non implica necessariamente un vortice forte. Il percorso stratosferico deve essere considerato quindi come una modificazione probabilistica dello stato atmosferico, non come una catena causale deterministica. La combinazione della via troposferica e di quella stratosferica, entrambe soggette alla variabilità interna e alla modulazione da parte di altri fattori climatici, contribuisce alla notevole dispersione delle risposte euro-atlantiche osservate nei diversi eventi ENSO.
Nonostante questa complessità, ENSO rappresenta una fonte essenziale di prevedibilità stagionale della NAO e, più in generale, della circolazione euro-atlantica. Baker et al. (2024), analizzando sette sistemi previsionali del Copernicus Climate Change Service, hanno mostrato che gli anni nei quali la NAO viene prevista con maggiore successo sono spesso quelli caratterizzati da una forte forzante tropicale, in particolare da ENSO, mentre gli anni con ENSO debole o neutro tendono a essere associati a minore capacità predittiva. Lo stesso studio evidenzia inoltre un contributo della forzante tropicale alla prevedibilità dell’East Atlantic pattern, sebbene il legame risulti meno robusto rispetto a quello con la NAO. Il concetto che emerge è quello delle cosiddette “finestre di opportunità”: la prevedibilità stagionale non è uniforme nel tempo, ma può aumentare significativamente negli anni nei quali il sistema climatico presenta una forte sorgente di forzante esterna alla dinamica interna del Nord Atlantico.
L’East Atlantic pattern assume un ruolo particolarmente importante nella prima parte dell’inverno. Pur condividendo alcune caratteristiche con la NAO, esso presenta centri di anomalia spostati longitudinalmente e può essere interpretato come una modalità capace di descrivere variazioni nella posizione e nell’intensità della corrente a getto atlantica che non vengono completamente rappresentate dalla NAO. La sua inclusione è quindi essenziale quando si studiano le teleconnessioni ENSO. Una parte delle anomalie atmosferiche generate dalla forzante tropicale può infatti proiettarsi più fortemente sull’EA che sulla NAO, soprattutto tra novembre e dicembre. Questo elemento aiuta a comprendere perché gli impatti climatici europei dell’ENSO possano risultare geograficamente complessi e non sempre coincidere con ciò che ci si attenderebbe considerando esclusivamente l’indice NAO.
La prevedibilità della circolazione euro-atlantica presenta inoltre un problema noto come “signal-to-noise paradox”. Diversi sistemi stagionali riescono a prevedere correttamente una parte significativa della variabilità osservata della NAO, ma l’ampiezza della risposta prevedibile simulata dal modello è spesso inferiore a quella che ci si attenderebbe considerando il livello di correlazione con le osservazioni. O’Reilly (2025), analizzando sedici sistemi stagionali, ha mostrato che questo problema durante la prima parte dell’inverno è strettamente collegato a una rappresentazione troppo debole della teleconnessione ENSO. I modelli che simulano in maniera più realistica la posizione climatologica e le escursioni latitudinali dei jet del Pacifico e del Nord Atlantico tendono anche a produrre una teleconnessione ENSO più intensa e minori errori nel rapporto segnale-rumore. Il risultato sottolinea come la corretta simulazione della climatologia del jet non rappresenti un dettaglio secondario, ma una condizione fondamentale per riprodurre adeguatamente la risposta euro-atlantica alla forzante tropicale.
Un’ulteriore conferma dell’importanza di ENSO nella previsione della NAO è stata fornita da Comer et al. (2026), che hanno utilizzato un ensemble particolarmente ampio del sistema stagionale GloSea del Met Office. Gli autori hanno trovato che il rapporto segnale-rumore rimane inferiore a quello suggerito dalla capacità predittiva osservata e che tale comportamento è particolarmente evidente negli anni in cui ENSO è attivo, proprio quelli nei quali la capacità di previsione della NAO tende a risultare maggiore. L’uso di ensemble molto numerosi consente di distinguere più efficacemente il debole segnale prevedibile dalla variabilità atmosferica interna, mettendo in evidenza quanto il problema della prevedibilità euro-atlantica dipenda sia dalla qualità della rappresentazione fisica delle teleconnessioni sia dalle dimensioni dell’ensemble utilizzato.
Il quadro classico delle teleconnessioni ENSO ha tuttavia subito un cambiamento sostanziale con il lavoro di Scaife et al. (2024), che ha mostrato come l’influenza dell’ENSO sulla circolazione nord-atlantica non sembri esaurirsi durante l’inverno contemporaneo all’evento. Attraverso osservazioni e simulazioni climatiche, gli autori hanno individuato una risposta significativa della NAO anche durante l’inverno successivo, cioè circa un anno dopo l’evento ENSO originario. La caratteristica più sorprendente è che tale risposta tende ad assumere segno opposto rispetto a quella del primo inverno: dopo un El Niño, ad esempio, la circolazione del secondo inverno tende statisticamente a mostrare caratteristiche maggiormente compatibili con una NAO positiva, mentre dopo La Niña emerge più frequentemente una risposta di segno opposto. Tale risultato introduce una dimensione temporale completamente nuova nella comprensione della teleconnessione ENSO–Euro-Atlantico.
Scaife et al. hanno proposto che questa risposta ritardata possa essere legata alla lenta propagazione verso i poli di anomalie del momento angolare atmosferico. Il momento angolare atmosferico misura, in termini generali, la distribuzione della quantità di moto associata alla rotazione dell’atmosfera e risponde sia alle variazioni dei venti zonali sia agli scambi di momento tra atmosfera e superficie terrestre. Gli eventi ENSO producono anomalie significative della circolazione tropicale e subtropicale e possono pertanto generare perturbazioni del momento angolare atmosferico. Secondo il meccanismo proposto, anomalie della posizione della corrente a getto favorirebbero specifici pattern di wave breaking e di trasporto del momento da parte degli eddies. Attraverso feedback tra il jet e le perturbazioni sinottiche, queste anomalie potrebbero propagarsi lentamente verso latitudini maggiori e raggiungere il settore nord-atlantico molti mesi dopo l’evento originario.
Questa ipotesi rappresenta un’estensione concettualmente importante della dinamica delle teleconnessioni. Invece di immaginare ENSO come un forcing tropicale che produce una risposta atmosferica quasi immediata e successivamente decade, il sistema potrebbe mantenere una memoria dinamica attraverso anomalie che evolvono lentamente nella circolazione atmosferica. Rimane tuttavia una difficoltà fondamentale: l’atmosfera possiede tempi caratteristici relativamente brevi e una forte variabilità caotica, per cui non è evidente come un’anomalia del momento angolare possa mantenere coerenza per circa dodici mesi e produrre successivamente una risposta sistematica della circolazione euro-atlantica. È proprio questo problema fisico a costituire uno dei punti di partenza dello studio di O’Reilly, Haderle e Baker.
Nel 2026, Kim et al. hanno fornito ulteriori evidenze dell’esistenza di una prevedibilità della NAO a un anno di distanza, mostrando che essa diventa particolarmente evidente durante gli anni nei quali ENSO cambia fase, ad esempio passando da El Niño a La Niña o viceversa. In tali circostanze, i sistemi previsionali mostrano una capacità maggiore di riprodurre la NAO del secondo inverno, e gli autori collegano questa prevedibilità all’evoluzione delle anomalie del momento angolare atmosferico e alla loro progressiva propagazione verso nord. Il risultato rafforza l’idea che la storia evolutiva di ENSO, e non soltanto il suo stato istantaneo, debba essere considerata quando si valuta la possibilità di prevedere la circolazione nord-atlantica su scale temporali superiori alla singola stagione.
Il lavoro di O’Reilly, Haderle e Baker del 2026 introduce però un’importante ipotesi alternativa. Gli autori si chiedono se la memoria necessaria a sostenere la risposta del secondo inverno debba essere cercata principalmente nell’atmosfera oppure nell’oceano tropicale. Quest’ultimo possiede infatti una capacità termica molto superiore rispetto all’atmosfera e può conservare anomalie termiche per periodi molto più lunghi. Anche dopo che l’indice Niño 3.4 è tornato verso valori prossimi alla neutralità, l’impronta dell’evento ENSO può sopravvivere sotto forma di anomalie delle SST in differenti regioni del Pacifico, dell’Oceano Indiano e di altri bacini tropicali. Queste anomalie persistenti possono continuare a influenzare la convezione, le precipitazioni tropicali e quindi le sorgenti delle onde di Rossby capaci di raggiungere le medie latitudini.
Per distinguere le due possibilità, O’Reilly et al. (2026) analizzano numerosi grandi ensemble di modelli climatici accoppiati, confrontando esplicitamente il ruolo delle anomalie del momento angolare atmosferico con quello delle anomalie tropicali persistenti della temperatura superficiale del mare. Il ricorso a grandi ensemble è essenziale perché la risposta atmosferica al forcing tropicale è relativamente debole rispetto alla variabilità interna extratropicale. Osservando un numero molto elevato di realizzazioni climatiche, è possibile mediare gran parte del rumore atmosferico casuale ed estrarre con maggiore chiarezza la componente sistematicamente forzata dall’ENSO. Quasi tutti i modelli considerati mostrano una risposta significativa della circolazione euro-atlantica nel secondo inverno, generalmente proiettata sulla fase positiva della NAO e/o dell’East Atlantic pattern, sebbene con notevoli differenze di ampiezza e struttura tra i diversi sistemi.
Un aspetto particolarmente importante è che i modelli simulano sia anomalie del momento angolare atmosferico persistenti sia anomalie tropicali delle SST che sopravvivono fino al secondo inverno. La semplice presenza contemporanea dei due segnali non consente tuttavia di stabilire quale sia responsabile della risposta euro-atlantica. Gli autori applicano quindi tecniche statistiche di covarianza per isolare la parte della circolazione atmosferica associata alle due possibili sorgenti. Il risultato principale è che le anomalie tropicali delle SST presenti nei mesi precedenti il secondo inverno spiegano quasi interamente le anomalie sistematiche della circolazione euro-atlantica simulate dai grandi ensemble. Quando il contributo delle SST tropicali persistenti viene rimosso statisticamente, gran parte della risposta nord-atlantica scompare; al contrario, la rimozione del contributo associato al momento angolare lascia una frazione molto maggiore del segnale. Nei modelli analizzati, quindi, la memoria oceanica tropicale appare essere il fattore dominante nella generazione della risposta ENSO ritardata.
Questo risultato non implica necessariamente che l’ipotesi del momento angolare proposta da Scaife et al. sia errata. I due processi potrebbero coesistere e avere importanza diversa a seconda degli eventi, dei modelli e delle fasi di transizione ENSO. Le anomalie oceaniche persistenti potrebbero mantenere una forzante tropicale capace di continuare a generare anomalie atmosferiche, mentre i processi di trasporto del momento potrebbero contribuire contemporaneamente alla loro propagazione e amplificazione nelle medie latitudini. La distinzione tra causa e risposta è inoltre particolarmente complessa in un sistema accoppiato, poiché anomalie dell’oceano, convezione tropicale, momento angolare, jet e storm track possono interagire attraverso feedback multipli. Più che due meccanismi necessariamente alternativi, le SST tropicali persistenti e l’evoluzione del momento angolare potrebbero pertanto rappresentare componenti differenti di una stessa catena dinamica.
La possibilità che le anomalie delle SST tropicali costituiscano un serbatoio di memoria climatica assume notevoli implicazioni per la prevedibilità. L’atmosfera perde rapidamente la memoria dettagliata delle proprie condizioni iniziali a causa della natura caotica della dinamica meteorologica, mentre l’oceano può conservare anomalie termiche su scale di mesi o anni. Se queste anomalie sono sistematicamente correlate allo stato precedente dell’ENSO e se sono capaci di forzare la convezione tropicale, esse possono fornire una sorgente di prevedibilità ben oltre l’orizzonte della previsione meteorologica e della tradizionale previsione stagionale. Il problema diventa quindi identificare quali regioni oceaniche conservino più efficacemente l’impronta di ENSO e quali pattern di SST siano maggiormente capaci di generare teleconnessioni verso l’Atlantico settentrionale.
Il recente sviluppo della ricerca suggerisce inoltre che l’importanza dell’ENSO per la prevedibilità euro-atlantica potrebbe modificarsi in un clima più caldo. Santuy, Polo e Rodríguez-Fonseca (2026), utilizzando modelli CMIP6, hanno trovato che la teleconnessione ENSO verso il settore Nord Atlantico–Europa tende a rafforzarsi e ad estendersi maggiormente verso est negli scenari di riscaldamento climatico, con un aumento della prevedibilità potenziale soprattutto nella parte avanzata dell’inverno e in primavera. Gli autori collegano il risultato a modificazioni della corrente a getto, all’aumento dell’ampiezza del segnale ENSO e al rafforzamento delle anomalie delle precipitazioni equatoriali. Pur trattandosi di proiezioni modellistiche e non di una certezza sul comportamento futuro, questi risultati mostrano quanto sia importante comprendere correttamente i meccanismi fisici delle teleconnessioni tropicali anche nel contesto del cambiamento climatico.
In questo quadro, lo studio della risposta del secondo inverno assume un significato particolarmente ampio. La questione non riguarda più soltanto la possibilità che El Niño o La Niña influenzino l’inverno europeo contemporaneo all’evento, ma la capacità dell’intero sistema climatico di conservare informazioni relative allo stato tropicale iniziale e di trasformarle in una nuova risposta atmosferica molti mesi più tardi. La nozione di teleconnessione si estende quindi dalla dimensione spaziale a quella temporale: un’anomalia generata nel Pacifico equatoriale può non soltanto propagare la propria influenza per migliaia di chilometri, ma lasciare una memoria che sopravvive abbastanza a lungo da condizionare le probabilità della circolazione atmosferica nell’inverno successivo.
Questa prospettiva pone anche importanti questioni metodologiche. Il record osservativo contiene un numero relativamente limitato di eventi ENSO indipendenti e diventa ancora più ristretto quando ciascun evento deve essere seguito per almeno due inverni. La forte variabilità interna della NAO rende quindi difficile stabilire statisticamente la robustezza della risposta ritardata utilizzando esclusivamente le osservazioni. Un singolo inverno caratterizzato da forti anomalie atmosferiche indipendenti dall’ENSO può alterare sensibilmente le correlazioni ottenute su campioni di poche decine di eventi. I grandi ensemble climatici rappresentano pertanto uno strumento essenziale: permettono di creare centinaia o migliaia di realizzazioni compatibili con la stessa forzante climatica, consentendo di separare più efficacemente il segnale sistematico dalla variabilità atmosferica casuale. Allo stesso tempo, qualsiasi risultato modellistico deve essere confrontato criticamente con le osservazioni, perché bias nelle SST tropicali, nella convezione, nei jet, nella stratosfera o nei feedback degli eddies possono alterare l’intensità delle teleconnessioni simulate.
L’insieme della letteratura recente delinea pertanto una visione nella quale ENSO non è semplicemente una modalità tropicale capace di influenzare temporaneamente le medie latitudini, ma una componente centrale della prevedibilità climatica euro-atlantica su scale temporali che possono estendersi dalla stagione fino all’anno successivo. La teleconnessione comprende una via troposferica che coinvolge i jet del Pacifico e dell’Atlantico, le storm track e il wave breaking; una possibile via stratosferica attraverso le modificazioni del vortice polare; processi non lineari che rendono asimmetrica la risposta a El Niño e La Niña; feedback tra eddies e flusso medio; variazioni del momento angolare atmosferico e, secondo le nuove evidenze modellistiche, una memoria oceanica associata alla persistenza delle anomalie tropicali delle SST.
È all’interno di questo quadro che si colloca l’obiettivo dello studio di O’Reilly, Haderle e Baker. Utilizzando grandi ensemble di modelli climatici accoppiati, gli autori cercano di determinare quali meccanismi sostengano la sorprendente risposta della circolazione euro-atlantica durante il secondo inverno successivo a ENSO. Le due ipotesi principali riguardano, da un lato, anomalie del momento angolare atmosferico che si propagano lentamente verso latitudini maggiori attraverso feedback tra wave breaking, trasporto di momento e corrente a getto e, dall’altro, anomalie delle temperature superficiali del mare tropicali capaci di sopravvivere per molti mesi e continuare a forzare la convezione atmosferica. I risultati indicano che, nei grandi ensemble analizzati, sono soprattutto queste anomalie oceaniche tropicali persistenti a sostenere la risposta sistematica del secondo inverno nel settore euro-atlantico.
La conseguenza concettuale è rilevante. L’impronta climatica di un evento ENSO non deve necessariamente scomparire quando le temperature del Pacifico equatoriale tornano prossime alla neutralità. Una parte del segnale può essere redistribuita all’interno degli oceani tropicali, conservata sotto forma di anomalie termiche persistenti e successivamente riattivata attraverso modificazioni della convezione e delle precipitazioni. Le anomalie di riscaldamento atmosferico risultanti possono generare nuovi treni di onde planetarie e influenzare nuovamente la circolazione extratropicale. Il secondo inverno può quindi rappresentare non semplicemente la coda della risposta originale, ma una nuova fase della teleconnessione, mediata dalla memoria dell’oceano tropicale.
Comprendere questo processo è essenziale anche per interpretare correttamente le previsioni a lungo termine. L’identificazione di una relazione statistica tra ENSO e NAO a distanza di un anno non significa che sia possibile determinare con un anno di anticipo il tempo meteorologico europeo o prevedere in maniera deterministica la fase della NAO. Significa invece che lo stato del Pacifico tropicale, l’evoluzione successiva delle SST negli altri bacini e la loro capacità di forzare l’atmosfera possono modificare le probabilità di determinate configurazioni della circolazione euro-atlantica. In un sistema nel quale il rumore atmosferico rimane dominante, il valore predittivo deriva dalla capacità di modificare una distribuzione probabilistica, non dalla possibilità di identificare con certezza un singolo esito.
La risposta del secondo inverno evidenziata negli studi più recenti apre dunque una nuova frontiera nello studio delle teleconnessioni climatiche. La domanda centrale non riguarda più soltanto come ENSO influenzi il Nord Atlantico durante la sua fase matura, ma come il sistema oceano-atmosfera conservi, trasformi e trasmetta l’informazione climatica nel corso dell’anno successivo. Stabilire il peso relativo delle SST tropicali persistenti, del momento angolare atmosferico, della dinamica delle storm track, della stratosfera e degli altri modi di variabilità rappresenta un passaggio fondamentale per migliorare la comprensione fisica e la previsione della circolazione invernale euro-atlantica. Il lavoro di O’Reilly, Haderle e Baker fornisce in questo senso un contributo importante, indicando che nei modelli climatici accoppiati la memoria termica degli oceani tropicali costituisce un elemento centrale attraverso cui ENSO può lasciare una propria impronta sulla NAO e sull’East Atlantic pattern anche un anno dopo il suo sviluppo iniziale.
2.1. Simulazioni con modelli climatici accoppiati
L’analisi della risposta della circolazione euro-atlantica all’ENSO durante il secondo inverno successivo all’evento rappresenta un problema metodologicamente complesso, poiché il segnale atmosferico associato alla forzante tropicale è generalmente molto più debole rispetto alla variabilità interna della circolazione alle medie latitudini. La North Atlantic Oscillation, l’East Atlantic pattern, la posizione della corrente a getto nord-atlantica e la traiettoria delle storm track possono infatti manifestare variazioni considerevoli anche in assenza di qualsiasi perturbazione sistematica proveniente dai tropici. Per distinguere una risposta realmente associata all’ENSO da configurazioni atmosferiche prodotte casualmente dalla dinamica interna del sistema, O’Reilly, Haderle e Baker adottano quindi una strategia basata su grandi ensemble di simulazioni climatiche accoppiate. Tale approccio rappresenta uno degli strumenti più potenti attualmente disponibili per studiare le teleconnessioni climatiche, perché consente di osservare molteplici possibili evoluzioni della stessa realtà climatica sotto condizioni di forzante esterna sostanzialmente identiche, separando statisticamente la componente prevedibile e forzata dalla variabilità interna caotica dell’atmosfera e dell’oceano.
Lo studio utilizza complessivamente quindici grandi ensemble prodotti con differenti modelli climatici accoppiati. Le simulazioni sono state eseguite utilizzando forzanti storiche e, quando necessario, di scenario in conformità con i protocolli del Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 e Phase 6, rispettivamente CMIP5 e CMIP6. Il ricorso a questi protocolli offre un vantaggio fondamentale: pur mantenendo differenze sostanziali nella formulazione fisica, nella risoluzione spaziale, nella parametrizzazione dei processi sub-grid e nella rappresentazione dei differenti componenti del sistema climatico, i modelli vengono sottoposti a esperimenti costruiti secondo criteri comparabili. CMIP è stato progettato proprio per rendere possibile il confronto sistematico tra differenti modelli climatici e per affrontare, tra le altre, questioni relative alla risposta del sistema Terra alle forzanti esterne, alle origini dei bias modellistici, alla variabilità interna e alle incertezze delle proiezioni climatiche.
L’utilizzo di quindici differenti modelli o grandi ensemble è particolarmente importante nel contesto della teleconnessione ENSO–Euro-Atlantico. Un risultato ottenuto con un singolo modello potrebbe infatti dipendere da caratteristiche peculiari della sua climatologia interna, dalla posizione media delle correnti a getto, dalla rappresentazione della convezione tropicale, dalla risposta delle precipitazioni alle anomalie della temperatura superficiale del mare oppure dalla sensibilità del vortice polare stratosferico. La disponibilità di un insieme multi-modello consente invece di verificare se la risposta del secondo inverno emerga in architetture climatiche differenti. In altri termini, se una relazione fisica compare ripetutamente in modelli caratterizzati da differenti formulazioni numeriche e dinamiche, aumenta la fiducia nel fatto che essa rappresenti una proprietà relativamente generale del sistema simulato piuttosto che un artefatto di un particolare modello.
Una parte fondamentale dei dati proviene dal Multi-Model Large Ensemble Archive, nella versione aggiornata descritta da Maher et al. (2025). L’archivio MMLEA è stato sviluppato precisamente per favorire l’analisi congiunta di grandi ensemble prodotti da differenti modelli climatici. La versione più recente comprende un numero significativamente maggiore di sistemi rispetto all’archivio originario e permette di confrontare in maniera coerente sia la risposta climatica forzata sia la distribuzione della variabilità interna. Maher e collaboratori sottolineano come un singolo initial-condition large ensemble permetta di quantificare e distinguere la risposta a una forzante esterna dalla variabilità non forzata, mentre l’utilizzo simultaneo di numerosi grandi ensemble consente anche di verificare in quale misura tali caratteristiche dipendano dalla struttura del singolo modello.
Il concetto di initial-condition large ensemble è centrale per comprendere l’intera metodologia. I membri di uno stesso grande ensemble vengono generalmente prodotti utilizzando lo stesso modello, le stesse forzanti esterne e condizioni climatiche macroscopicamente molto simili, ma introducendo piccolissime perturbazioni nelle condizioni iniziali. A causa della natura caotica del sistema atmosferico, tali perturbazioni inizialmente microscopiche crescono rapidamente e producono traiettorie climatiche differenti. Dopo un certo tempo, ciascun membro può essere considerato come una possibile realizzazione della variabilità interna compatibile con lo stesso clima forzato. Se si dispone, ad esempio, di decine di membri che attraversano lo stesso periodo storico ma sviluppano sequenze differenti di NAO, ENSO, blocchi atmosferici, vortici polari e storm track, diventa possibile separare statisticamente ciò che è comune ai membri — e quindi maggiormente riconducibile alle forzanti esterne — da ciò che varia casualmente tra una realizzazione e l’altra.
Questa distinzione è particolarmente rilevante quando si studiano le teleconnessioni ENSO. L’atmosfera extratropicale è caratterizzata da un rapporto segnale-rumore relativamente basso. Una configurazione di NAO positiva può verificarsi sia come risposta a una determinata forzante tropicale sia semplicemente per effetto della variabilità interna. Analogamente, un inverno con NAO negativa successivo a El Niño non costituisce di per sé una dimostrazione dell’esistenza di una relazione causale. Utilizzando centinaia o migliaia di eventi simulati distribuiti attraverso numerosi membri, è invece possibile verificare se, mediamente, la distribuzione della circolazione atmosferica risulti sistematicamente differente dopo El Niño rispetto a dopo La Niña. La forza dei grandi ensemble risiede quindi non nella capacità di riprodurre la sequenza storica realmente osservata, ma nella possibilità di costruire una popolazione statistica molto più ampia di possibili realizzazioni climatiche.
Questo aspetto è particolarmente importante per lo studio del secondo inverno, poiché il numero di eventi ENSO osservati realmente disponibili è inevitabilmente limitato. Anche considerando oltre un secolo di osservazioni, il numero di eventi El Niño e La Niña sufficientemente intensi e ben documentati rimane relativamente ridotto. Inoltre, per studiare una risposta ritardata è necessario seguire ciascun evento per almeno un altro anno, riducendo ulteriormente il campione disponibile e aumentando il rischio che poche stagioni anomale dominino il risultato statistico. Studi sulle teleconnessioni ENSO hanno mostrato che l’elevata variabilità interna dell’atmosfera può richiedere campioni molto ampi per distinguere con sicurezza un cambiamento del segnale teleconnesso da fluttuazioni casuali; in alcuni esperimenti multi-modello sono stati necessari decine di eventi ENSO per identificare in maniera robusta differenze nella risposta extratropicale.
Nel lavoro di O’Reilly e colleghi, l’impiego congiunto di grandi ensemble e lunghe simulazioni storiche permette quindi di aumentare enormemente il numero di eventi ENSO disponibili rispetto al record osservativo. L’analisi è condotta, quando i dati lo consentono, sull’intervallo storico comune 1850–2014. Dieci dei modelli inclusi nello studio coprono l’intero periodo, mentre per gli altri vengono impiegati gli intervalli temporali disponibili. Questa estensione temporale è importante non soltanto perché aumenta il numero complessivo di eventi El Niño e La Niña, ma anche perché consente di campionare ENSO sotto differenti configurazioni della variabilità climatica multidecadale. In questo modo, la teleconnessione del secondo inverno può essere analizzata su un insieme di condizioni di fondo molto più ampio di quello disponibile dalle sole osservazioni moderne.
Gli autori integrano i dati del Multi-Model Large Ensemble Archive con grandi ensemble prodotti dal modello HadGEM3-GC3.1-LL e dal CANARI large ensemble, quest’ultimo basato sulla configurazione HadGEM3-GC3.1-MM. HadGEM3-GC3.1 appartiene alla famiglia di modelli accoppiati sviluppata dal Met Office e utilizzata in differenti esperimenti CMIP6. Roberts et al. (2019) hanno documentato una gerarchia di configurazioni con differenti risoluzioni atmosferiche e oceaniche, mostrando come l’aumento della risoluzione possa migliorare la rappresentazione di numerosi processi climatici e come le differenti configurazioni mantengano una rappresentazione ragionevole dell’ENSO.
Il modello accoppiato HadGEM3-GC3.1 comprende una componente atmosferica, una componente terrestre, un modello oceanico e un modello del ghiaccio marino, permettendo quindi di rappresentare esplicitamente le interazioni tra differenti elementi del sistema climatico. La componente oceanica utilizza NEMO, mentre l’atmosfera è simulata attraverso il Met Office Unified Model. Questa struttura accoppiata è essenziale per un problema come quello affrontato nello studio, perché l’ipotesi centrale riguarda proprio la possibilità che anomalie dell’oceano tropicale generate dall’ENSO sopravvivano molti mesi e continuino successivamente a influenzare la circolazione atmosferica. Un modello esclusivamente atmosferico con SST prescritte non permetterebbe di analizzare con la stessa completezza la memoria dinamica e termica generata dall’interazione bidirezionale tra oceano e atmosfera.
Il CANARI Large Ensemble costituisce un ulteriore elemento di interesse metodologico. Questo ensemble utilizza una configurazione di HadGEM3-GC3.1 caratterizzata da una risoluzione relativamente elevata, con un’atmosfera dell’ordine di circa 60 km alle medie latitudini e una componente oceanica con griglia di circa un quarto di grado. Il progetto CANARI comprende quaranta membri generati attraverso piccole perturbazioni delle condizioni iniziali e consente quindi di ottenere un campionamento robusto della variabilità interna all’interno di uno stesso sistema modellistico. La configurazione è stata sviluppata per analizzare sia la variabilità climatica sia la risposta alle forzanti esterne e utilizza, nella parte storica, le forzanti coerenti con CMIP6.
La presenza di configurazioni a differente risoluzione è significativa perché molti processi coinvolti nelle teleconnessioni ENSO dipendono dalla capacità dei modelli di rappresentare adeguatamente gradienti termici, correnti a getto, cicloni extratropicali, storm track, convezione tropicale e interazioni oceano-atmosfera. Una maggiore risoluzione non elimina automaticamente tutti i bias climatici, ma può migliorare la rappresentazione di alcuni elementi dinamici essenziali. Roberts et al. hanno mostrato, nell’ambito della gerarchia HadGEM3-GC3.1, che un aumento della risoluzione orizzontale può ridurre diversi errori sistematici e migliorare importanti processi climatici, soprattutto quando l’oceano raggiunge scale alle quali una parte maggiore della dinamica vorticosa può essere rappresentata esplicitamente.
È tuttavia importante sottolineare che lo scopo dello studio non è confrontare direttamente le prestazioni dei modelli in funzione della loro risoluzione, bensì verificare la robustezza della risposta del secondo inverno attraverso sistemi climatici differenti. L’approccio multi-modello permette quindi di integrare due livelli di incertezza. Il primo è rappresentato dalla variabilità interna, quantificabile attraverso la dispersione tra i membri di uno stesso ensemble. Il secondo deriva dalle differenze strutturali tra i modelli, che utilizzano differenti parametrizzazioni, risoluzioni e formulazioni fisiche. Questa separazione è metodologicamente molto importante: un’ampia dispersione tra membri dello stesso modello indica una forte influenza della variabilità interna, mentre differenze sistematiche tra le medie di diversi modelli suggeriscono una sensibilità alla rappresentazione dei processi fisici.
Il Multi-Model Large Ensemble Archive nasce precisamente per consentire questo tipo di analisi. Maher et al. (2025) sottolineano che, per variabili climatiche caratterizzate da grande variabilità, una singola realizzazione può fornire un’impressione distorta delle prestazioni di un modello. Il clima realmente osservato rappresenta infatti una sola realizzazione possibile della variabilità interna. Un modello può casualmente assomigliare molto alle osservazioni durante un determinato periodo oppure discostarsene fortemente, senza che ciò implichi necessariamente una rappresentazione fisica eccezionalmente buona o cattiva. I grandi ensemble consentono di valutare la distribuzione delle possibili realizzazioni e quindi di collocare le osservazioni nel contesto della variabilità simulata.
Nel caso specifico dello studio della risposta ENSO, questa metodologia permette di affrontare un problema fondamentale: distinguere una teleconnessione realmente forzata da un’associazione fortuita. Supponiamo, ad esempio, che in un singolo membro si osservi una forte NAO positiva durante il secondo inverno successivo a El Niño. Questa situazione potrebbe essere una conseguenza dell’ENSO, ma potrebbe anche derivare interamente dalla dinamica interna del Nord Atlantico. Se però, considerando centinaia di eventi distribuiti tra molti membri, la circolazione media successiva a El Niño differisce sistematicamente da quella successiva a La Niña, l’ipotesi di una componente forzata diventa molto più plausibile. Il grande ensemble permette quindi di stimare non soltanto il segnale medio, ma anche quanto esso sia grande rispetto all’ampiezza del rumore interno.
Gli autori riportano nella Tabella S1 delle informazioni supplementari i dettagli specifici relativi a ciascun modello, compresi gli intervalli temporali coperti, il numero di membri dell’ensemble e il numero di eventi ENSO identificati. La presenza di queste informazioni è importante perché la precisione statistica di un composito ENSO dipende fortemente dalla dimensione del campione. Modelli con ensemble più numerosi e periodi più lunghi contribuiscono con un numero maggiore di eventi e permettono quindi una stima più stabile della risposta media. Gli autori adottano tuttavia un approccio multi-modello proprio per evitare che i risultati dipendano eccessivamente da un singolo sistema con una dimensione campionaria particolarmente elevata.
Non tutti i modelli presenti nel Multi-Model Large Ensemble Archive sono stati inclusi nello studio. La selezione è stata determinata anche dalla disponibilità delle variabili necessarie per eseguire l’intera analisi. Questo aspetto, apparentemente tecnico, è essenziale per garantire coerenza metodologica. Poiché lo studio confronta differenti meccanismi responsabili della risposta del secondo inverno — tra cui anomalie della temperatura superficiale del mare, precipitazioni, circolazione atmosferica e momento angolare — è necessario disporre per ciascun modello di un insieme sufficientemente completo di campi climatici. Includere modelli privi di alcune variabili avrebbe prodotto campioni differenti per analisi differenti, complicando il confronto diretto tra i meccanismi.
Prima delle analisi, i dataset provenienti dai diversi modelli vengono interpolati su una griglia comune con risoluzione di 2,5° × 2,5°. Anche questo passaggio svolge una funzione fondamentale. I modelli climatici utilizzati possiedono griglie native molto differenti: alcuni simulano l’atmosfera con risoluzioni relativamente grossolane, mentre altri, come determinate configurazioni di HadGEM3, raggiungono scale molto più fini. Per calcolare compositi multi-modello, regressioni, covarianze e mappe direttamente confrontabili è necessario riportare i campi su un sistema spaziale comune. La stessa versione aggiornata del Multi-Model Large Ensemble Archive distribuisce numerose variabili su una griglia comune di 2,5°, scelta proprio per facilitare il confronto tra modelli e tra modelli e osservazioni.
Naturalmente, il regridding a 2,5° implica una perdita di parte dell’informazione spaziale disponibile nei modelli ad alta risoluzione. Fenomeni locali, gradienti costieri, strutture oceaniche fini o alcuni dettagli delle storm track possono risultare smussati. Tuttavia, l’obiettivo principale dello studio è analizzare anomalie della circolazione su scala planetaria e sinottica molto ampia, come la NAO, l’East Atlantic pattern e le teleconnessioni originate dai tropici. Per questo tipo di analisi una griglia di 2,5° rimane generalmente adeguata e offre il vantaggio di rendere i risultati confrontabili tra modelli caratterizzati da risoluzioni estremamente differenti. È quindi un compromesso tra conservazione dell’informazione spaziale e coerenza dell’analisi multi-modello.
Un ulteriore problema metodologico riguarda il cambiamento climatico forzato. Il periodo considerato comprende infatti una fase durante la quale le concentrazioni atmosferiche di gas serra, aerosol e altre forzanti antropogeniche e naturali cambiano significativamente. Se le anomalie climatiche venissero calcolate senza rimuovere adeguatamente questa componente, una parte della tendenza a lungo termine potrebbe essere erroneamente attribuita all’ENSO o alla sua risposta ritardata. Questo rischio è particolarmente rilevante quando si analizzano temperature superficiali del mare, geopotenziale, precipitazioni e variabili dinamiche su periodi superiori a un secolo.
Per evitare tale contaminazione, prima delle analisi gli autori rimuovono da ciascun membro la risposta climatica forzata stimata attraverso la media dell’ensemble del rispettivo modello, dopo averla sottoposta a uno smoothing su venti anni. Questa procedura sfrutta una delle proprietà fondamentali dei grandi ensemble. Poiché ogni membro è sottoposto alle stesse forzanti esterne ma sviluppa una differente sequenza di variabilità interna, la media di molti membri tende a cancellare progressivamente le fluttuazioni casuali e a mettere in evidenza la componente comune associata alle forzanti esterne. In termini concettuali, quindi, la media dell’ensemble rappresenta una stima della risposta forzata del modello, mentre gli scarti dei singoli membri rispetto alla media contengono principalmente la variabilità interna.
Lo smoothing su venti anni applicato alla risposta media dell’ensemble rafforza questa separazione concentrandosi sulla componente lentamente variabile della risposta forzata. In questo modo si riduce la possibilità che oscillazioni interannuali residue, non completamente cancellate dalla media dell’ensemble, vengano sottratte insieme alla tendenza climatica. Il risultato finale consiste in campi di anomalia dai quali è stata rimossa gran parte della componente lenta associata alla forzante esterna. Ciò permette di analizzare ENSO e le sue teleconnessioni in maniera più omogenea lungo l’intero periodo storico.
Questa procedura assume particolare importanza quando si considera che anche le caratteristiche dell’ENSO possono presentare variazioni multidecadali generate dalla variabilità interna. Studi basati su grandi ensemble hanno mostrato che differenze nell’ampiezza o nella frequenza di ENSO osservate tra diversi periodi possono derivare, almeno in parte, dalla variabilità naturale e non necessariamente da una modifica forzata del sistema. Maher et al. (2018), ad esempio, hanno dimostrato come i grandi ensemble siano indispensabili per distinguere le modificazioni forzate delle caratteristiche ENSO dalla notevole dispersione prodotta dalla variabilità interna.
La separazione non deve comunque essere interpretata come perfetta. La media dell’ensemble costituisce una stima della risposta forzata, non una sua determinazione esatta, e la sua efficacia dipende anche dal numero di membri disponibili. Inoltre, possono esistere interazioni tra variabilità interna e stato climatico medio che rendono meno netta la distinzione tra componente forzata e non forzata. Per questo motivo è importante che O’Reilly e colleghi abbiano effettuato test aggiuntivi modificando la procedura di rimozione del segnale forzato. Gli autori riportano che le conclusioni principali non risultano sensibili a questa scelta metodologica, un risultato che aumenta la robustezza dell’interpretazione.
L’intera struttura dell’esperimento è quindi progettata per massimizzare la possibilità di isolare un segnale relativamente debole. Da un lato, il lungo periodo storico aumenta il numero degli eventi ENSO; dall’altro, le numerose realizzazioni di ciascun modello aumentano ulteriormente il campionamento statistico. La presenza di quindici grandi ensemble consente poi di verificare se il comportamento sia comune a modelli differenti, mentre la rimozione della componente forzata impedisce che tendenze climatiche lente vengano confuse con la risposta ENSO. Infine, il regridding su una griglia comune consente di applicare in maniera coerente le stesse tecniche statistiche a tutti i dataset.
La scelta di modelli completamente accoppiati è particolarmente rilevante per l’ipotesi scientifica che verrà testata nelle sezioni successive. Se la risposta del secondo inverno dipendesse principalmente dalla persistenza delle anomalie tropicali della temperatura superficiale del mare, sarebbe necessario che il modello fosse in grado di rappresentare l’evoluzione spontanea delle SST dopo l’evento ENSO, le interazioni tra oceano e atmosfera e il trasferimento del segnale da un bacino tropicale all’altro. Nei sistemi accoppiati l’atmosfera modifica l’oceano attraverso vento, precipitazioni, evaporazione e flussi di calore, mentre l’oceano influenza a sua volta l’atmosfera attraverso le SST e i flussi superficiali. Questa interazione bidirezionale consente alla memoria oceanica di svilupparsi in maniera dinamicamente coerente.
Un esperimento atmosferico con SST imposte potrebbe essere estremamente utile per isolare la risposta a un determinato pattern oceanico, ma non sarebbe in grado di stabilire se quel pattern sia una conseguenza spontanea e persistente dell’evento ENSO originario. Nei grandi ensemble accoppiati, invece, El Niño o La Niña emergono dalla dinamica interna del sistema simulato e possono lasciare dietro di sé anomalie oceaniche che continuano a evolvere nel corso dell’anno successivo. Questa caratteristica è indispensabile per verificare l’ipotesi della “memoria oceanica” proposta dallo studio.
L’approccio utilizzato permette inoltre di confrontare direttamente questa ipotesi con quella basata sul momento angolare atmosferico. Anche le anomalie del momento angolare si sviluppano liberamente all’interno delle simulazioni e possono essere seguite durante i mesi successivi all’evento ENSO. I modelli accoppiati producono quindi simultaneamente entrambe le possibili memorie: una dinamica, associata all’evoluzione dell’atmosfera e delle correnti a getto, e una termodinamica, associata alla persistenza delle anomalie delle SST tropicali. È proprio questa coesistenza all’interno degli stessi esperimenti a permettere agli autori, nelle analisi successive, di determinare quale delle due mostri la relazione statistica più forte con la risposta della circolazione euro-atlantica del secondo inverno.
In questo senso, il grande ensemble non rappresenta semplicemente una tecnica per aumentare la significatività statistica, ma costituisce parte integrante del disegno causale dello studio. Una teleconnessione ritardata di circa un anno è particolarmente difficile da attribuire perché tra l’evento tropicale iniziale e la risposta finale intervengono innumerevoli processi atmosferici e oceanici. Aumentando drasticamente il numero di casi disponibili, gli autori possono analizzare covarianze e relazioni statistiche che nelle osservazioni sarebbero fortemente contaminate da pochi eventi eccezionali. Possono inoltre verificare se la risposta sia riprodotta indipendentemente in differenti modelli e se la sua intensità vari sistematicamente insieme alla persistenza delle SST o del momento angolare.
La metodologia di O’Reilly, Haderle e Baker si inserisce quindi in una trasformazione più generale della climatologia dinamica. Sempre più frequentemente, l’analisi delle teleconnessioni non viene affidata esclusivamente alle correlazioni osservate in una singola serie storica, ma viene affiancata da esperimenti con large ensemble in grado di campionare una moltitudine di climi possibili. Questo passaggio è particolarmente importante quando si studiano fenomeni extratropicali fortemente rumorosi come la NAO. Il clima osservato costituisce infatti una sola traiettoria tra molte possibili; un grande ensemble permette invece di esplorare l’intera distribuzione delle traiettorie compatibili con la stessa forzante.
Maher et al. (2025) hanno evidenziato proprio questa caratteristica mostrando come la valutazione di quantità altamente variabili possa cambiare considerevolmente quando si passa da una singola simulazione all’analisi della distribuzione completa di un ensemble. Tale principio è direttamente applicabile allo studio delle teleconnessioni ENSO. Una risposta apparentemente debole osservata in una singola realizzazione non significa necessariamente che il meccanismo fisico sia assente; potrebbe semplicemente essere mascherato dalla variabilità interna. Allo stesso modo, una risposta molto forte osservata in un particolare periodo potrebbe essere amplificata casualmente dalla dinamica atmosferica. Solo un campionamento sufficientemente ampio permette di stimare la componente sistematica.
La combinazione tra approccio multi-modello e large ensemble offre quindi una duplice robustezza. I numerosi membri riducono l’incertezza dovuta al caos interno del singolo modello, mentre i numerosi modelli permettono di valutare l’incertezza strutturale associata alle differenti rappresentazioni del sistema climatico. Se una risposta del secondo inverno compare nella maggioranza degli ensemble nonostante tali differenze, essa assume un significato molto più forte rispetto a quanto sarebbe possibile dedurre da una singola simulazione.
Allo stesso tempo, l’approccio non elimina completamente le limitazioni. I modelli climatici condividono alcune approssimazioni e possono presentare bias comuni, in particolare nella convezione tropicale, nella posizione delle zone di precipitazione, nella struttura delle correnti a getto e nella variabilità stratosferica. Inoltre, il numero elevato di eventi simulati migliora la significatività statistica, ma non garantisce automaticamente che l’ampiezza del segnale modellistico sia identica a quella reale. Per questo motivo i risultati devono essere interpretati soprattutto come una prova dell’esistenza e della plausibilità fisica del meccanismo all’interno dei sistemi climatici simulati, mentre la sua esatta intensità nel clima osservato richiede ulteriori verifiche.
Nel complesso, la metodologia adottata crea una base particolarmente solida per affrontare la domanda centrale dello studio. I quindici grandi ensemble forniscono un campione enormemente superiore a quello disponibile nelle osservazioni; i protocolli CMIP5 e CMIP6 assicurano un livello elevato di comparabilità nelle forzanti storiche; l’inclusione di HadGEM3-GC3.1 e del CANARI Large Ensemble amplia la gamma delle configurazioni climatiche considerate; il regridding a 2,5° permette un confronto spaziale coerente; la sottrazione della risposta media forzata smussata su venti anni riduce la contaminazione derivante dal cambiamento climatico a lungo termine; infine, la disponibilità simultanea delle variabili oceaniche e atmosferiche permette di verificare direttamente le due ipotesi concorrenti relative alla memoria del sistema.
La sezione metodologica assume quindi un’importanza decisiva per l’interpretazione dei risultati successivi. L’obiettivo non è semplicemente mostrare che nel secondo inverno compare una determinata configurazione della NAO o dell’East Atlantic pattern, ma stabilire se tale configurazione costituisca una risposta statisticamente robusta all’ENSO e, soprattutto, quale processo mantenga l’informazione climatica per un intervallo temporale così lungo. Solo grazie a grandi ensemble accoppiati è possibile separare con sufficiente efficacia il debole segnale teleconnesso dall’enorme variabilità interna dell’atmosfera extratropicale e seguire simultaneamente l’evoluzione delle SST, della convezione tropicale, della circolazione atmosferica e del momento angolare.
In questa prospettiva, i quindici grandi ensemble utilizzati da O’Reilly, Haderle e Baker rappresentano molto più di una semplice raccolta di simulazioni climatiche. Essi costituiscono una sorta di laboratorio statistico del sistema Terra, nel quale lo stesso insieme di forzanti può produrre molteplici storie climatiche differenti. Confrontando queste storie è possibile identificare ciò che cambia casualmente e ciò che, invece, tende a ripetersi sistematicamente in relazione all’ENSO. Questa distinzione è precisamente ciò che permette agli autori di affrontare una delle domande più interessanti emerse recentemente nello studio della prevedibilità euro-atlantica: come possa un’anomalia originatasi nel Pacifico tropicale lasciare una firma riconoscibile sulla circolazione del Nord Atlantico non soltanto durante l’inverno contemporaneo all’evento, ma persino durante quello successivo, e quale componente del sistema climatico sia responsabile della conservazione di questa memoria per più di un anno.
2.2. Dataset osservativi
La verifica osservativa dei meccanismi attraverso i quali l’El Niño–Southern Oscillation può esercitare un’influenza sulla circolazione euro-atlantica fino al secondo inverno successivo richiede l’utilizzo di serie climatiche sufficientemente lunghe, globalmente coerenti e capaci di rappresentare variabili appartenenti a componenti differenti del sistema atmosfera-oceano. Per questo motivo O’Reilly, Haderle e Baker non fanno affidamento su un unico prodotto osservativo, ma combinano tre dataset differenti, selezionati in funzione della variabile analizzata e delle specifiche caratteristiche temporali e dinamiche richieste dallo studio: la Twentieth Century Reanalysis versione 3, o 20CRv3, per la pressione al livello del mare; la famiglia Dynamically Consistent Sea Surface Temperature, DCSST, per le temperature superficiali del mare; ed ERA5 per la ricostruzione della circolazione atmosferica necessaria al calcolo del momento angolare atmosferico. Nel lavoro originale, rispettivamente, vengono considerati il periodo 1850–2014 per la pressione, 1850–2022 per le SST e 1940–2024 per ERA5. Tutti i campi vengono successivamente riportati sulla stessa griglia di 2,5° × 2,5° utilizzata per le simulazioni climatiche.
Questa strategia riflette un principio fondamentale della climatologia osservativa: non esiste necessariamente un unico dataset ottimale per tutte le variabili e per tutte le scale temporali. Un prodotto capace di fornire una ricostruzione atmosferica molto lunga può essere meno adatto alla diagnosi dettagliata della circolazione dell’alta troposfera; viceversa, una rianalisi moderna, estremamente ricca di osservazioni assimilate e dotata di elevata risoluzione verticale, può disporre di una storia temporale molto più breve. La scelta del dataset deve quindi rappresentare un compromesso tra durata del record, densità e tipologia delle osservazioni assimilate, coerenza dinamica, risoluzione e capacità di rappresentare la particolare variabile fisica oggetto dell’analisi. Questa considerazione assume un’importanza ancora maggiore quando si vuole studiare una teleconnessione ritardata di circa un anno: il numero degli eventi ENSO indipendenti osservati è infatti relativamente piccolo e la disponibilità di serie che risalgano alla seconda metà del XIX secolo permette di aumentare considerevolmente il campione rispetto alle sole rianalisi moderne.
È inoltre importante chiarire che con il termine “dataset osservativi” vengono qui raggruppati prodotti di natura scientifica differente. Le rianalisi atmosferiche, come 20CRv3 ed ERA5, non devono essere considerate equivalenti a una semplice raccolta di osservazioni strumentali. Una rianalisi combina le osservazioni disponibili con un modello numerico dell’atmosfera attraverso un sistema di assimilazione dei dati, con l’obiettivo di ottenere una ricostruzione spazio-temporalmente completa e fisicamente coerente dello stato atmosferico. Le osservazioni vincolano la simulazione, mentre il modello permette di propagare nel tempo e nello spazio l’informazione laddove le misure siano scarse o assenti. Il risultato è quindi una stima dello stato atmosferico che integra informazione osservativa e dinamica modellistica. La qualità della ricostruzione dipende inevitabilmente dalla quantità e qualità delle osservazioni disponibili, dalle caratteristiche del sistema di assimilazione e dal modello utilizzato.
La Twentieth Century Reanalysis è stata sviluppata proprio per superare uno dei principali ostacoli della climatologia storica: la disponibilità estremamente ridotta di osservazioni tridimensionali dell’atmosfera prima della diffusione delle radiosonde, degli aeromobili e, successivamente, dei satelliti meteorologici. Il progetto 20CR utilizza un approccio deliberatamente particolare, assimilando principalmente osservazioni della pressione atmosferica superficiale e utilizzando campi osservativi della temperatura superficiale del mare e della copertura del ghiaccio marino come condizioni al contorno. Già Compo et al. (2011) mostrarono come un sistema di assimilazione ensemble fosse in grado di ricostruire una parte considerevole della circolazione troposferica utilizzando le sole osservazioni di pressione superficiale, sfruttando i vincoli dinamici che collegano distribuzione della pressione, vento e circolazione atmosferica.
La pressione atmosferica rappresenta infatti una delle variabili meteorologiche strumentali con le serie storiche più lunghe e relativamente più omogenee. Osservazioni barometriche sistematiche erano già disponibili durante il XIX secolo in numerose regioni del mondo e una parte significativa di questi dati è stata recuperata attraverso programmi internazionali di data rescue. Sebbene la distribuzione geografica delle osservazioni fosse fortemente irregolare, soprattutto sugli oceani e nell’emisfero meridionale, esse contengono informazioni preziose sulla struttura della circolazione su larga scala. La relazione geostrofica permette alla distribuzione della pressione di fornire importanti informazioni sulla componente orizzontale del vento, mentre la tendenza della pressione superficiale contiene indicazioni sulla divergenza integrata verticalmente del flusso atmosferico. Un moderno sistema di assimilazione multivariata può quindi propagare questa informazione ad altre variabili atmosferiche e ricostruire una circolazione tridimensionale compatibile con le osservazioni disponibili.
La versione 3 della Twentieth Century Reanalysis rappresenta un importante miglioramento rispetto alle generazioni precedenti. Slivinski et al. (2019) hanno documentato l’introduzione di un modello atmosferico a maggiore risoluzione, di tecniche di assimilazione migliorate, compreso un algoritmo adattivo per la dispersione dell’ensemble, e di un numero maggiore di osservazioni di pressione recuperate dagli archivi storici. Tali sviluppi hanno ridotto alcuni bias presenti nelle versioni precedenti, migliorato la rappresentazione dell’intensità delle tempeste e fornito stime più realistiche dell’incertezza associata alla ricostruzione.
Uno dei vantaggi concettuali della 20CR è proprio la sua struttura ensemble. Il sistema non produce soltanto una singola ricostruzione deterministica dell’atmosfera, ma un insieme di possibili stati atmosferici compatibili con le osservazioni e con le loro incertezze. La dispersione tra i membri fornisce quindi informazioni sul grado di affidabilità della ricostruzione. Durante i periodi e nelle regioni caratterizzati da una rete osservativa relativamente densa, i membri tendono generalmente a essere maggiormente vincolati; durante i primi decenni della serie o nelle aree scarsamente osservate, la dispersione può aumentare. Tale proprietà è particolarmente importante per gli studi climatici storici, perché impedisce di interpretare tutte le epoche e tutte le regioni come se disponessero dello stesso livello di informazione osservativa.
La 20CRv3 dispone oggi di una copertura temporale nativa ancora più estesa, ma O’Reilly e collaboratori ne utilizzano la porzione 1850–2014, coerente con il periodo comune delle simulazioni climatiche impiegate nello studio. Questa scelta permette di costruire una lunga serie della pressione al livello del mare e quindi della circolazione euro-atlantica, aumentando significativamente il numero di eventi ENSO osservabili rispetto all’utilizzo della sola ERA5. Dal punto di vista statistico, questa estensione temporale è fondamentale. Una teleconnessione ENSO–NAO presenta infatti un rapporto segnale-rumore relativamente basso, poiché la variabilità interna della circolazione nord-atlantica è molto elevata. Aumentare il numero di inverni e di episodi El Niño e La Niña consente di ridurre, almeno parzialmente, l’incertezza derivante dal piccolo campione osservativo.
Per l’analisi della pressione al livello del mare questa scelta è particolarmente appropriata. La SLP rappresenta una variabile fondamentale per descrivere la circolazione euro-atlantica e permette di identificare strutture su larga scala quali la North Atlantic Oscillation e l’East Atlantic pattern. Le anomalie di pressione riflettono infatti variazioni nell’intensità e nella posizione dei principali centri d’azione atmosferica, come la depressione islandese e l’alta subtropicale atlantica, nonché modificazioni della posizione della corrente a getto e dell’attività ciclonica. Per uno studio incentrato sull’eventuale risposta della circolazione nord-atlantica a distanza di un anno dall’ENSO, disporre di una ricostruzione della SLP che copra oltre un secolo e mezzo rappresenta quindi un vantaggio sostanziale.
Tale lunghezza temporale non elimina tuttavia le incertezze. Slivinski et al. (2019) mostrano che, nonostante i significativi miglioramenti della versione 3, persistono alcune problematiche, soprattutto nelle epoche e nelle regioni caratterizzate da una rete osservativa particolarmente rada. Bias variabili nel tempo possono essere presenti, ad esempio, nelle alte latitudini meridionali, mentre alcuni campi derivati dal modello sono meno direttamente vincolati dalle osservazioni rispetto alla pressione superficiale. Questo aspetto spiega perché O’Reilly e collaboratori utilizzino 20CRv3 specificamente per la pressione al livello del mare ma non per il calcolo del momento angolare atmosferico: quest’ultima grandezza dipende dalla struttura tridimensionale del vento e della massa atmosferica e richiede quindi un vincolo osservativo più robusto nell’intera colonna atmosferica.
Per le temperature superficiali del mare viene invece utilizzata la famiglia Dynamically Consistent Sea Surface Temperature, sviluppata nell’ambito del dataset DCENT da Chan et al. (2024). La ricostruzione delle SST storiche costituisce uno dei problemi più delicati della climatologia strumentale. A differenza delle moderne osservazioni satellitari e delle misure effettuate dalle boe, i dati oceanici del XIX e della prima metà del XX secolo derivano in gran parte da osservazioni eseguite a bordo delle navi. Metodi differenti di misurazione possono introdurre bias sistematici: l’acqua raccolta mediante secchi può raffreddarsi per evaporazione prima della misura, producendo un bias freddo la cui intensità dipende dal materiale del recipiente e dalle condizioni ambientali, mentre le temperature misurate all’ingresso dell’acqua nei locali motore possono presentare bias caldi. Il cambiamento progressivo delle piattaforme e delle metodologie di misura nel corso dei decenni può quindi produrre discontinuità spurie che devono essere corrette prima di interpretare la serie come variabilità climatica reale.
Chan et al. (2024) hanno sviluppato DCENT e la sua componente oceanica DCSST proprio per affrontare questo problema mediante una combinazione di correzioni statistiche, vincoli fisici e confronti tra differenti gruppi osservativi. Il dataset utilizza osservazioni marine provenienti dall’International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set e distingue differenti gruppi di misurazione sulla base di sorgente, metodo, paese e altre informazioni disponibili. I dati delle navi vengono confrontati attraverso procedure che consentono di stimare offset variabili nel tempo, nella regione e nella stagione, mentre le osservazioni delle boe e dei drifter assumono progressivamente un ruolo maggiore nel periodo più recente. Il sistema include inoltre un collegamento dinamico tra temperature terrestri costiere e SST vicine alla costa, utilizzato come ulteriore vincolo per identificare possibili incoerenze nelle serie marine.
Un elemento particolarmente innovativo è proprio la ricerca di coerenza dinamica tra le temperature terrestri e marine. Le ricostruzioni tradizionali delle temperature dell’aria al suolo e delle SST vengono spesso prodotte indipendentemente, anche se le due componenti del sistema climatico sono fisicamente collegate. Chan e collaboratori utilizzano un modello di bilancio energetico accoppiato per sfruttare la relazione tra temperature costiere terrestri e oceano adiacente e identificare differenze non spiegabili dalla normale dinamica climatica. L’obiettivo è ridurre discontinuità artificiali derivanti dall’evoluzione della rete osservativa e dai cambiamenti delle tecniche di misura.
L’importanza di tali correzioni è stata ulteriormente sottolineata da Chan et al. (2025), che hanno confrontato differenti ricostruzioni storiche delle SST utilizzando informazioni indipendenti, tra cui il ciclo diurno della temperatura marina, proxy corallini e la risposta attesa alle forzanti radiative. I risultati indicano che le scelte adottate per correggere i bias delle osservazioni marine storiche possono produrre differenze misurabili nelle stime dell’evoluzione termica globale e che DCSST presenta una buona coerenza con diverse linee indipendenti di evidenza.
Questa accuratezza è particolarmente importante per lo studio della risposta ritardata dell’ENSO. Le differenze termiche di interesse non riguardano necessariamente anomalie oceaniche eccezionalmente intense. Dopo il picco di un evento El Niño o La Niña, parte del segnale originale può indebolirsi notevolmente e rimanere sotto forma di anomalie relativamente modeste e distribuite tra differenti bacini tropicali. Se il dataset delle SST contenesse bias temporali o spaziali comparabili per ampiezza al segnale residuo, l’identificazione di una memoria oceanica capace di persistere fino al secondo inverno diventerebbe estremamente problematica. La qualità della ricostruzione delle SST rappresenta quindi un elemento direttamente collegato all’ipotesi fisica centrale del lavoro.
Nel caso della presente ricerca, l’interesse non è limitato al Pacifico equatoriale e all’indice Niño 3.4. Il meccanismo proposto da O’Reilly, Haderle e Baker implica infatti che ENSO possa lasciare anomalie persistenti in un’area molto più ampia degli oceani tropicali, compreso l’Oceano Indiano e differenti settori del Pacifico. È quindi necessario utilizzare un campo di SST spazialmente completo o opportunamente ricostruito, in grado di seguire l’evoluzione geografica dell’anomalia anche al di fuori delle regioni tradizionalmente impiegate per definire ENSO. Lo studio utilizza infatti una versione “infilled” del campo DCSST per il periodo 1850–2022.
È utile precisare che la documentazione della famiglia di prodotti è evoluta rapidamente. Il dataset DCENT descritto originariamente da Chan et al. (2024) era costruito come ensemble osservativo a 5° × 5° e la documentazione iniziale sottolineava che le celle prive di osservazioni dirette non erano ancora completamente ricostruite. Una successiva estensione globalmente interpolata, indicata come DCENT-I e, per la sola componente marina, DCSST-I, è stata formalmente documentata da Chan et al. (2026). Tale versione riempie spazialmente le regioni prive di misure dirette mantenendo una rappresentazione ensemble dell’incertezza. Nel lavoro di O’Reilly et al. il prodotto utilizzato viene indicato come “infilled DCSST” e associato al riferimento metodologico di Chan et al. (2024), coerentemente con la fase di sviluppo e disponibilità del dataset durante la preparazione dello studio.
Il concetto di infilling merita particolare attenzione. Le osservazioni marine storiche sono fortemente irregolari nello spazio. Le principali rotte commerciali possiedono un numero relativamente elevato di misure, mentre vaste regioni oceaniche, soprattutto alle alte latitudini e nel Pacifico meridionale, sono scarsamente campionate. Calcolare semplicemente una media utilizzando soltanto le celle osservate può introdurre un errore di campionamento, soprattutto quando le regioni mancanti presentano anomalie sistematicamente differenti da quelle osservate. Le procedure di infilling sfruttano relazioni spaziali e dinamiche per stimare le anomalie nelle aree prive di misurazioni, accompagnando tali stime con una quantificazione dell’incertezza. La versione infilled di DCENT mostra, ad esempio, che l’inclusione delle regioni scarsamente osservate può modificare la stima del riscaldamento globale recente, soprattutto a causa della rapida evoluzione termica delle alte latitudini.
Nel contesto dello studio ENSO, l’infilling svolge una funzione ancora più specifica. Le analisi di covarianza tra SST tropicali e circolazione atmosferica richiedono campi spazialmente continui. Lacune persistenti potrebbero influenzare l’identificazione dei pattern dominanti oppure attribuire un peso eccessivo alle regioni storicamente meglio osservate. Un prodotto ricostruito consente invece di confrontare in maniera più omogenea le anomalie oceaniche osservate con quelle prodotte dai modelli climatici accoppiati.
La ricostruzione delle SST non deve comunque essere interpretata come una conoscenza perfetta dello stato oceanico storico. L’infilling introduce inevitabilmente una dipendenza dalle assunzioni statistiche e fisiche utilizzate nella ricostruzione, mentre le correzioni dei bias delle misure navali costituiscono ancora un campo di ricerca attivo. Le discrepanze tra prodotti quali HadSST, ERSST, COBE-SST e DCSST mostrano che la temperatura superficiale degli oceani del XIX e dell’inizio del XX secolo conserva incertezze non trascurabili. Proprio per questo è importante distinguere la robustezza dei grandi pattern, come gli eventi ENSO intensi, dall’esatta ampiezza delle anomalie più piccole. Il lavoro di Chan et al. (2025) dimostra che persino differenze relativamente limitate nelle correzioni dei dati storici possono influenzare le tendenze climatiche stimate.
Il terzo dataset utilizzato, ERA5, risponde a esigenze metodologiche differenti. ERA5 è la rianalisi globale prodotta dall’European Centre for Medium-Range Weather Forecasts nell’ambito del Copernicus Climate Change Service e rappresenta una delle ricostruzioni atmosferiche moderne più complete. Hersbach et al. (2020) descrivono ERA5 come un sistema basato sull’Integrated Forecasting System dell’ECMWF e su una sofisticata assimilazione quadridimensionale delle osservazioni. Rispetto alle rianalisi storiche costruite quasi esclusivamente dalla pressione superficiale, ERA5 assimila una quantità enormemente maggiore di informazioni provenienti da stazioni terrestri, radiosonde, navi, boe, aeromobili e, durante l’era satellitare, numerosi strumenti di osservazione remota.
Questa ricchezza osservativa permette di ricostruire in modo molto più dettagliato la struttura tridimensionale dell’atmosfera. Hersbach et al. mostrano che ERA5 ha beneficiato di importanti progressi nella dinamica del modello, nella fisica parametrizzata e nei metodi di assimilazione rispetto alla precedente ERA-Interim, oltre a possedere una risoluzione orizzontale nativa dell’ordine di alcune decine di chilometri e una rappresentazione verticale dettagliata. Per lo studio di O’Reilly e colleghi questo vantaggio è essenziale, perché ERA5 non viene utilizzata principalmente per allungare il record storico, ma per ottenere una stima fisicamente robusta del momento angolare atmosferico.
Il momento angolare atmosferico è una misura integrata dello stato rotazionale dell’atmosfera terrestre e dipende sia dalla distribuzione della massa atmosferica rispetto all’asse di rotazione sia dai venti zonali. Le anomalie di AAM riflettono quindi cambiamenti su larga scala della circolazione e sono strettamente collegate agli scambi di momento tra tropici, medie latitudini, superficie terrestre e atmosfera. Fenomeni tropicali come ENSO e la Madden–Julian Oscillation possono produrre variazioni osservabili del momento angolare attraverso modificazioni dei venti, delle onde atmosferiche e delle coppie di attrito e orografiche. La letteratura ha documentato, ad esempio, la presenza di anomalie di AAM associate alla MJO e il loro movimento dall’alta troposfera equatoriale verso i subtropici.
Per calcolare accuratamente questa grandezza non è sufficiente conoscere soltanto la pressione atmosferica al suolo. È necessario rappresentare adeguatamente la distribuzione tridimensionale dei venti e della massa atmosferica, soprattutto nelle regioni tropicali e subtropicali dove possono originarsi importanti anomalie del momento angolare. È proprio qui che la differenza tra 20CRv3 ed ERA5 assume un significato decisivo. La prima assimila essenzialmente osservazioni della pressione superficiale e ricostruisce la struttura atmosferica superiore attraverso i vincoli del modello e dell’assimilazione ensemble; ERA5 assimila invece direttamente una vasta gamma di osservazioni dell’atmosfera libera, incluse radiosonde e informazioni satellitari.
Studi dedicati al bilancio del momento angolare hanno evidenziato la rilevanza di questa differenza. Veerman e van Heerwaarden, analizzando ERA-20C, sottolinearono che le rianalisi storiche basate principalmente su pressione superficiale e venti marini possiedono vincoli significativamente più deboli sulla struttura dell’alta atmosfera rispetto alle rianalisi moderne che assimilano osservazioni upper-air. Per questa ragione O’Reilly et al. scelgono ERA5 per il periodo 1940–2024 quando devono confrontare il comportamento osservato del momento angolare con quello simulato dai modelli.
La scelta comporta inevitabilmente un compromesso temporale. Utilizzando ERA5 si dispone di circa otto decenni anziché dell’intero periodo 1850–2014 impiegato per la pressione, ma si guadagna una rappresentazione atmosferica tridimensionale decisamente più vincolata dalle osservazioni. Nel caso dell’AAM, l’accuratezza della struttura verticale è più importante dell’estensione temporale massima. L’obiettivo non consiste infatti soltanto nel costruire il maggior numero possibile di casi ENSO, ma nel verificare se l’evoluzione latitudinale e temporale delle anomalie del momento angolare proposta come possibile meccanismo della risposta del secondo inverno sia effettivamente presente nell’atmosfera osservata.
Occorre comunque tenere presente che nemmeno ERA5 possiede una qualità osservativa uniforme dal 1940 a oggi. La rete di radiosonde aumenta progressivamente durante la seconda metà del XX secolo, mentre l’introduzione dell’osservazione satellitare a partire dagli anni Settanta modifica radicalmente la quantità e la distribuzione globale delle informazioni disponibili. Hersbach et al. sottolineano infatti che l’incertezza della rianalisi riflette l’evoluzione del sistema osservativo e che la qualità dei campi varia nel tempo in relazione alla disponibilità delle misure assimilate. Questo aspetto deve essere ricordato quando si confrontano anomalie del momento angolare appartenenti a epoche molto differenti.
Più in generale, il confronto tra diverse rianalisi mostra che le caratteristiche di lungo periodo dell’AAM possono essere sensibili al prodotto utilizzato. Un recente confronto tra ERA5, ERA-20C, JRA-55 e NCEP/NCAR ha riscontrato una generale concordanza su alcune caratteristiche della variabilità e delle tendenze del momento angolare, ma anche differenze quantitative tra i dataset, a testimonianza del ruolo delle differenti reti osservative e dei differenti sistemi di assimilazione. Tali differenze non invalidano l’utilizzo della rianalisi, ma ricordano che anche una grandezza integrata globalmente come l’AAM conserva un’incertezza osservativa, soprattutto quando vengono studiati cambiamenti lenti e di piccola ampiezza.
La combinazione di 20CRv3, DCSST e ERA5 risponde quindi a una precisa logica scientifica. La 20CRv3 massimizza l’estensione temporale della ricostruzione della circolazione superficiale euro-atlantica; DCSST fornisce una ricostruzione delle anomalie termiche oceaniche tropicali che affronta esplicitamente le disomogeneità delle osservazioni marine storiche; ERA5 fornisce invece il dettaglio tridimensionale necessario per valutare il comportamento del momento angolare atmosferico. Nessuno dei tre dataset potrebbe sostituire completamente gli altri senza introdurre importanti compromessi.
Questa complementarità è particolarmente adatta alla struttura causale dello studio. La pressione al livello del mare viene utilizzata per verificare se la risposta del secondo inverno identificata nei grandi ensemble climatici abbia un analogo nelle osservazioni della circolazione nord-atlantica. Le SST permettono di verificare se l’evento ENSO lasci effettivamente anomalie oceaniche persistenti nell’anno successivo. ERA5 permette infine di valutare l’ipotesi concorrente secondo cui il segnale sarebbe mantenuto dalla lenta evoluzione e propagazione delle anomalie del momento angolare atmosferico. I tre dataset rappresentano quindi tre differenti anelli della possibile catena fisica: stato dell’oceano tropicale, evoluzione dinamica dell’atmosfera globale e risposta finale del settore euro-atlantico.
L’armonizzazione spaziale dei dati costituisce l’ultimo passaggio metodologico importante. Come già effettuato per le simulazioni climatiche, tutti i dataset osservativi vengono interpolati su una griglia comune di 2,5° × 2,5°. Le risoluzioni native sono infatti molto differenti: ERA5 possiede una risoluzione molto più elevata, 20CRv3 utilizza una propria griglia atmosferica e i prodotti della famiglia DCSST sono originariamente costruiti su griglie relativamente più grossolane. Confrontare direttamente campi nativi differenti potrebbe attribuire un peso non omogeneo alle strutture di piccola scala e complicare l’applicazione delle stesse tecniche statistiche ai modelli e alle osservazioni.
Il regridding a 2,5° rappresenta quindi una scelta orientata alla comparabilità piuttosto che alla massima conservazione della risoluzione originale. Una parte dei dettagli presenti in ERA5 viene inevitabilmente smussata, ma le strutture rilevanti per questo lavoro — ENSO, anomalie tropicali delle SST, NAO, East Atlantic pattern e variazioni della circolazione su scala emisferica — possiedono dimensioni spaziali di migliaia di chilometri. Una griglia di 2,5° è pertanto sufficiente per rappresentarne le caratteristiche fondamentali, riducendo contemporaneamente il rischio che le differenze di risoluzione tra dataset e modelli influenzino artificialmente le analisi di covarianza e i compositi.
La scelta della stessa griglia permette inoltre di effettuare confronti punto per punto tra osservazioni e simulazioni climatiche. Tale omogeneità è essenziale quando si calcolano differenze composite El Niño–La Niña o quando si applicano tecniche multivariate per individuare le strutture spaziali che covariano maggiormente. Se un modello avesse una griglia molto più fine rispetto alle osservazioni, alcune caratteristiche spaziali potrebbero apparire artificialmente più dettagliate o presentare ampiezze differenti semplicemente per effetto della risoluzione. Il regridding elimina gran parte di questa fonte puramente tecnica di differenza.
Nel complesso, la metodologia osservativa adottata da O’Reilly, Haderle e Baker riflette la difficoltà intrinseca di studiare una teleconnessione climatica che si manifesta a distanza di circa un anno dal forcing iniziale. Nessun archivio strumentale offre contemporaneamente due secoli di dati, copertura globale completa, elevata risoluzione verticale e assenza di disomogeneità. Gli autori affrontano pertanto il problema utilizzando per ogni variabile la fonte di informazione più adeguata, accettandone esplicitamente i compromessi.
La 20CRv3 permette di sfruttare quasi interamente la storia delle osservazioni barometriche disponibili dalla metà del XIX secolo e rappresenta quindi uno degli strumenti più adatti per analizzare la variabilità storica della pressione nel settore euro-atlantico. DCSST affronta uno dei problemi più complessi della climatologia marina, cioè la correzione delle discontinuità prodotte dai cambiamenti delle tecniche di misurazione delle temperature oceaniche, consentendo di seguire la memoria termica dell’ENSO attraverso differenti bacini tropicali. ERA5, grazie all’assimilazione delle osservazioni dell’atmosfera superiore e alla rappresentazione tridimensionale della circolazione, fornisce invece la base più appropriata per ricostruire l’evoluzione del momento angolare atmosferico.
La forza dell’approccio non consiste pertanto nel considerare questi dataset come rappresentazioni perfette della realtà, ma nel riconoscere che ognuno possiede vantaggi e limitazioni differenti. Questo è un aspetto essenziale nella moderna climatologia osservativa. Una rianalisi storica di lunga durata può offrire un campione statistico ampio ma una ricostruzione meno vincolata dell’alta atmosfera; una rianalisi moderna può rappresentare con grande dettaglio la circolazione tridimensionale ma soltanto per una porzione più breve dell’epoca strumentale; una ricostruzione delle SST può correggere sistematicamente molti errori osservativi, ma conserva inevitabilmente un’incertezza crescente nelle regioni e nei periodi scarsamente campionati.
Tale cautela assume particolare rilevanza quando si cercano segnali climatici persistenti ma relativamente deboli. La risposta del secondo inverno all’ENSO non possiede l’ampiezza delle anomalie tropicali che caratterizzano la fase matura di un forte El Niño. Essa deve essere estratta da un ambiente dominato dalla variabilità interna della circolazione nord-atlantica, mentre le anomalie oceaniche che potrebbero sostenerla sono ormai molto più piccole rispetto a quelle presenti durante il picco dell’evento. Gli errori di campionamento, i bias osservativi e le differenze tra le generazioni di rianalisi possono quindi diventare comparabili all’ampiezza del segnale ricercato.
Proprio questa difficoltà spiega perché gli autori affianchino le osservazioni ai grandi ensemble climatici descritti nella sezione precedente. I modelli forniscono una popolazione molto ampia di eventi ENSO e consentono di isolare con maggiore efficacia il segnale sistematico dalla variabilità interna; le osservazioni permettono invece di verificare se i processi individuati nei modelli abbiano una controparte riconoscibile nel clima reale. Nessuna delle due fonti è sufficiente da sola. Il record osservativo è troppo breve per fornire un campione veramente ampio della risposta del secondo inverno, mentre i modelli possono presentare bias nella rappresentazione delle SST tropicali, della convezione, delle correnti a getto e delle teleconnessioni. La combinazione dei due approcci consente quindi di compensarne, almeno parzialmente, le rispettive limitazioni.
Dal punto di vista dell’interpretazione dei risultati, è inoltre importante distinguere tra robustezza modellistica e verifica osservativa. Il fatto che una risposta emerga chiaramente nei grandi ensemble non implica automaticamente che la sua ampiezza sia identica nel mondo reale. Viceversa, il fatto che un segnale osservativo non raggiunga sempre una forte significatività statistica non costituisce necessariamente una prova della sua assenza, poiché l’elevata variabilità interna e il numero limitato di eventi possono mascherarlo. Il valore dei dataset descritti in questa sezione consiste proprio nel fornire il miglior vincolo osservativo disponibile per valutare tali questioni.
In definitiva, l’utilizzo congiunto di 20CRv3, DCSST e ERA5 costituisce un elemento metodologico centrale dello studio. Attraverso la pressione al livello del mare gli autori dispongono di una prospettiva lunga sulla circolazione euro-atlantica; attraverso le temperature superficiali del mare possono ricostruire la persistenza della memoria oceanica di El Niño e La Niña; attraverso ERA5 possono seguire le anomalie del momento angolare atmosferico e valutarne l’eventuale propagazione verso le medie latitudini. Riportando infine tutti i dataset sulla medesima griglia spaziale, le osservazioni diventano direttamente confrontabili con i quindici grandi ensemble climatici.
La sezione 2.2 non rappresenta pertanto un semplice elenco delle fonti utilizzate, ma costituisce una parte essenziale della strategia con cui gli autori tentano di distinguere due differenti forme di memoria climatica: una memoria prevalentemente atmosferica, espressa attraverso l’evoluzione del momento angolare e delle correnti a getto, e una memoria oceanica, conservata nelle anomalie persistenti delle temperature superficiali dei mari tropicali. La prima richiede una rianalisi atmosferica tridimensionale accuratamente vincolata dalle osservazioni dell’alta atmosfera; la seconda richiede una ricostruzione delle SST capace di correggere le profonde disomogeneità del record marino storico; la risposta finale richiede infine una lunga ricostruzione della pressione nord-atlantica. La scelta di dataset differenti ma complementari consente quindi di affrontare direttamente il problema centrale dello studio: comprendere dove e in quale forma il sistema climatico conservi l’impronta dell’ENSO abbastanza a lungo da influenzare la circolazione euro-atlantica durante l’inverno dell’anno successivo.
2.3. Momento angolare atmosferico
2.3. Momento angolare atmosferico
Il momento angolare atmosferico, comunemente indicato con l’acronimo AAM (Atmospheric Angular Momentum), costituisce una grandezza dinamica fondamentale per descrivere la distribuzione e il trasferimento della quantità di moto all’interno dell’atmosfera terrestre. Nel contesto dello studio di O’Reilly, Haderle e Baker, il suo interesse non deriva soltanto dal valore diagnostico per la circolazione atmosferica globale, ma soprattutto dalla possibilità che anomalie dell’AAM generate durante un evento ENSO conservino una memoria dinamica sufficientemente lunga da influenzare la circolazione extratropicale durante l’anno successivo. Questa ipotesi ha acquisito particolare rilevanza dopo che Scaife et al. (2024) hanno identificato una risposta della North Atlantic Oscillation all’ENSO ritardata di circa un anno e hanno proposto che la lenta migrazione verso i poli delle anomalie del momento angolare atmosferico potesse spiegare sia il segno sia la tempistica della teleconnessione ritardata. Lo studio di O’Reilly et al. (2026) sottopone precisamente questa interpretazione a una verifica più approfondita utilizzando grandi ensemble di modelli climatici accoppiati. PubMed
Dal punto di vista fisico, il concetto di momento angolare deriva dalla conservazione della rotazione del sistema Terra-atmosfera. La Terra solida, gli oceani e l’atmosfera possono scambiarsi momento angolare, mentre il momento complessivo del sistema rimane approssimativamente conservato in assenza di significative coppie esterne. Quando la distribuzione dei venti atmosferici cambia, varia quindi anche il momento angolare contenuto nell’atmosfera e una parte di tale variazione può essere compensata da modificazioni della rotazione terrestre. È per questo motivo che le anomalie del momento angolare atmosferico sono strettamente connesse anche alle piccolissime variazioni della durata del giorno: un aumento del momento angolare posseduto dall’atmosfera tende a essere accompagnato da una corrispondente variazione della rotazione della Terra solida. Questo legame ha permesso di creare un interessante ponte tra dinamica atmosferica, climatologia e geodesia. Scaife et al. (2022), ad esempio, hanno mostrato che le fluttuazioni dell’AAM e della durata del giorno possono possedere una prevedibilità superiore a un anno e che le anomalie prevedibili del momento angolare possono essere associate a successive modificazioni della circolazione extratropicale. Nature
Il momento angolare atmosferico comprende, in termini generali, una componente associata alla distribuzione della massa atmosferica e una componente relativa associata al movimento dell’atmosfera rispetto alla superficie terrestre. Nella metodologia utilizzata da O’Reilly e collaboratori viene considerata proprio quest’ultima componente, cioè il momento angolare atmosferico relativo, determinato essenzialmente dalla distribuzione dei venti zonali. In altre parole, ciò che interessa agli autori è quantificare quanto il moto atmosferico diretto verso est o verso ovest contribuisca al momento angolare in ciascuna fascia di latitudine. Un rafforzamento dei venti occidentali determina, a parità delle altre condizioni, un aumento della componente relativa dell’AAM, mentre anomalie dei venti di segno opposto producono una diminuzione. Poiché le principali correnti a getto atmosferiche sono caratterizzate da intensi venti occidentali, variazioni della loro velocità e posizione geografica producono firme molto evidenti nel campo del momento angolare.
Il calcolo viene effettuato integrando il contributo del vento zonale lungo tutte le longitudini e attraverso la colonna atmosferica, dalla superficie ai livelli superiori disponibili. Per ciascuna fascia di latitudine viene quindi ottenuto un valore che sintetizza il contributo dell’intera atmosfera al momento angolare relativo. La dipendenza geografica non è uniforme: la geometria terrestre fa sì che il contributo di una determinata velocità zonale dipenda dalla distanza dall’asse di rotazione. Le regioni tropicali e subtropicali, situate a maggiore distanza dall’asse terrestre, esercitano quindi un peso particolarmente rilevante. Questo rappresenta uno dei motivi per cui le variazioni dei venti tropicali e subtropicali associate all’ENSO possono produrre importanti anomalie del momento angolare globale.
Gli autori utilizzano valori medi mensili del vento zonale e un insieme comune di livelli di pressione per tutti i modelli e i dataset osservativi. La scelta è metodologicamente importante perché i differenti modelli climatici non possiedono necessariamente gli stessi livelli verticali nativi. Calcolare l’AAM utilizzando una struttura verticale comune permette di ridurre le differenze puramente tecniche e di rendere confrontabili le anomalie prodotte dai diversi sistemi. Il ricorso alle medie mensili, inoltre, concentra l’analisi sulle variazioni climatiche e interannuali, filtrando gran parte delle oscillazioni meteorologiche di brevissima durata che non sono centrali per l’obiettivo dello studio. AGU Journals
La distribuzione del momento angolare atmosferico non è statica. Viene continuamente modificata dagli scambi di quantità di moto tra differenti regioni dell’atmosfera e tra atmosfera e superficie terrestre. La letteratura classica sul bilancio dell’AAM ha mostrato che questi scambi coinvolgono trasporti meridionali di momento, flussi associati alle perturbazioni atmosferiche e coppie esercitate alla superficie. Particolarmente importanti sono la coppia d’attrito, generata dall’interazione dei venti con la superficie terrestre e oceanica, e la coppia orografica, prodotta dalle differenze di pressione esercitate sui grandi sistemi montuosi. Le onde atmosferiche possono trasportare momento per grandi distanze prima di trasferirlo alla superficie o al flusso medio. Gli studi di Ponte e Rosen e numerosi lavori precedenti sul bilancio globale del momento hanno mostrato come le coppie superficiali rappresentino una componente fondamentale degli scambi di momento tra atmosfera, oceano e Terra solida. AGU Journals
Questi meccanismi assumono un significato particolare nel contesto dell’ENSO. Durante El Niño e La Niña la distribuzione della convezione tropicale e delle precipitazioni subisce profonde modificazioni, alterando la circolazione di Walker, i venti tropicali e subtropicali e la posizione e l’intensità delle correnti a getto. Ne consegue una variazione della distribuzione zonale della quantità di moto atmosferica. Gli eventi El Niño sono generalmente associati a un aumento del momento angolare atmosferico globale, mentre La Niña tende a produrre anomalie di segno opposto, sebbene la risposta specifica dipenda dall’intensità, dalla struttura spaziale e dalla fase evolutiva dell’evento. O’Reilly et al. (2026) trovano effettivamente nei loro grandi ensemble un aumento coerente dell’AAM complessivo durante o immediatamente dopo gli eventi ENSO e forti anomalie concentrate inizialmente intorno a 20–30° di latitudine in entrambi gli emisferi. AGU Journals
Questa collocazione subtropicale non è casuale. ENSO modifica sensibilmente l’intensità e la posizione dei jet subtropicali, attraverso i quali una parte importante del momento atmosferico viene distribuita. Scaife et al. (2022) hanno osservato che le grandi anomalie dell’AAM globale presentano frequentemente massimi iniziali proprio attorno a 20–30°N e 20–30°S e hanno collegato questa struttura alla nota influenza dell’ENSO sulle correnti a getto subtropicali. La caratteristica più interessante individuata da questi autori è però l’evoluzione successiva: le anomalie non rimangono necessariamente confinate alle latitudini subtropicali, ma possono spostarsi lentamente verso i poli nel corso dei mesi successivi. Nature
La possibilità di una propagazione verso i poli delle anomalie del vento zonale non è stata introdotta recentemente. Già studi osservativi e modellistici precedenti avevano identificato strutture di vento medio zonale capaci di migrare progressivamente dalle basse verso le alte latitudini. Feldstein (1998), studiando la variabilità intrastagionale, dimostrò che tali propagazioni non rappresentano esclusivamente un comportamento dei modelli idealizzati, ma sono riconoscibili anche nell’atmosfera reale. Successivamente, Lee et al. (2007) svilupparono un quadro dinamico più articolato, evidenziando il ruolo dell’interazione tra onde di Rossby e flusso medio, del wave breaking e delle latitudini critiche nel produrre la migrazione delle anomalie zonali. American Meteorological Society Journals
Il meccanismo può essere interpretato considerando l’interazione tra una perturbazione della corrente a getto e le perturbazioni atmosferiche transienti. Una modifica della posizione o dell’intensità del jet altera le condizioni di propagazione delle onde di Rossby e sposta le cosiddette latitudini critiche, cioè le regioni nelle quali le onde interagiscono fortemente con il flusso medio e possono rompersi. Questa modificazione cambia a sua volta la convergenza e divergenza del flusso di momento associato agli eddies. Se l’accelerazione prodotta dagli eddies risulta sistematicamente più intensa sul lato polare dell’anomalia iniziale, il massimo del vento tende progressivamente a spostarsi verso latitudini più elevate. Si sviluppa pertanto un feedback tra corrente a getto, onde e trasporto di momento che può mantenere e spostare l’anomalia anche dopo che il forcing originario si è indebolito. Lee et al. hanno mostrato come propagazione delle onde di Rossby, wave breaking non lineare e interazione con il flusso medio possano collaborare nel produrre questo comportamento. American Meteorological Society Journals
Scaife et al. (2022) hanno fornito un’importante estensione di questo quadro dimostrando che alcune anomalie dell’AAM non soltanto migrano verso i poli, ma possono essere prevedibili a lunga scadenza. Utilizzando previsioni climatiche ensemble, gli autori hanno identificato segnali che originano nelle regioni subtropicali e si propagano lentamente verso le medie latitudini attraverso interazioni onda-flusso medio. Il forcing esercitato dalle onde tende a trovarsi sul lato polare dell’anomalia del momento angolare e favorisce quindi lo spostamento progressivo del segnale. Secondo la loro interpretazione, le onde transienti forniscono una parte predominante dell’accelerazione necessaria alla migrazione. Le anomalie tendono infine a raggiungere le regioni della corrente a getto extratropicale, dove possono influenzare la circolazione atmosferica e modalità come la NAO. Nature
Il risultato è particolarmente significativo dal punto di vista della prevedibilità climatica. Normalmente si ritiene che l’atmosfera perda rapidamente la memoria dettagliata delle condizioni iniziali, a causa della natura caotica della dinamica meteorologica. La possibilità che una struttura integrata come l’AAM possa mantenere una firma prevedibile per molti mesi suggerisce invece l’esistenza di processi atmosferici lenti capaci di conservare una parte dell’informazione iniziale. Scaife et al. (2022) hanno trovato capacità predittiva dell’AAM e della durata del giorno a lead time superiori a un anno e hanno mostrato che tali segnali precedono variazioni della NAO e della corrente a getto extratropicale. Questo risultato ha costituito una delle basi teoriche per la successiva interpretazione della teleconnessione ENSO–NAO ritardata. Nature
Yoon et al. (2024) hanno ulteriormente verificato questa ipotesi utilizzando nove sistemi previsionali decadali. Gli autori hanno riscontrato una capacità significativa di prevedere la durata del giorno e l’AAM a circa un anno e oltre, mostrando che i modelli riescono a riprodurre qualitativamente la propagazione verso i poli delle anomalie del momento angolare. La prevedibilità risultava collegata soprattutto alla capacità di prevedere ENSO e, in misura minore, la Quasi-Biennial Oscillation. Lo studio suggerisce quindi che una migliore simulazione dell’ENSO e delle interazioni onda-flusso medio potrebbe tradursi in una migliore previsione dell’AAM e, indirettamente, della circolazione extratropicale associata. Nature
Su queste basi Scaife et al. (2024) hanno proposto un’interpretazione particolarmente innovativa della risposta euro-atlantica ritardata all’ENSO. Analizzando osservazioni e modelli climatici, gli autori hanno mostrato che El Niño tende a essere seguito, circa un anno dopo, da una configurazione positiva della NAO, mentre La Niña tende a precedere una risposta negativa. Questo segnale ritardato presenta quindi segno opposto rispetto alla relazione più comunemente osservata durante l’inverno contemporaneo all’evento ENSO. Secondo Scaife e collaboratori, la tempistica e il segno della risposta possono essere spiegati dalla lenta migrazione delle anomalie dell’AAM, inizialmente generate nelle regioni tropicali-subtropicali e successivamente trasferite verso le latitudini del Nord Atlantico. PubMed
L’ipotesi è affascinante proprio perché propone una sorta di memoria interna all’atmosfera. Il forcing iniziale generato dall’ENSO potrebbe modificare la quantità di moto dei jet subtropicali; attraverso feedback con le onde sinottiche, questa anomalia potrebbe progressivamente spostarsi verso le medie latitudini e arrivare, molti mesi più tardi, a influenzare la posizione del jet nord-atlantico e quindi la fase della NAO. In questo scenario non sarebbe necessario che il Pacifico tropicale continui a esercitare direttamente una forte forzante durante tutto l’anno: l’atmosfera stessa trasferirebbe progressivamente il segnale attraverso la propria dinamica interna.
La questione fondamentale, tuttavia, è comprendere come un segnale atmosferico possa sopravvivere in maniera sufficientemente coerente per un periodo vicino a dodici mesi. Le anomalie zonali associate ai modi anulari presentano normalmente tempi caratteristici molto più brevi e sono continuamente disturbate dalla variabilità sinottica. Gli studi sulle anomalie propaganti mostrano infatti che molti episodi di migrazione del vento zonale avvengono su scale di settimane o pochi mesi, non necessariamente su un intero anno. Sheshadri e Plumb, analizzando i cosiddetti propagating annular modes, hanno evidenziato che le anomalie del vento zonale possono migrare verso i poli nell’arco di alcuni mesi, ma anche che esistono periodi nei quali tale propagazione non avviene affatto. American Meteorological Society Journals
Proprio questa difficoltà rappresenta uno dei motivi principali per cui O’Reilly, Haderle e Baker riesaminano l’ipotesi dell’AAM utilizzando quindici grandi ensemble climatici. Se la propagazione del momento angolare fosse realmente il meccanismo dominante della teleconnessione ENSO ritardata, ci si dovrebbe aspettare una relazione relativamente sistematica tra l’evento ENSO iniziale, lo sviluppo di anomalie subtropicali dell’AAM, il loro spostamento verso latitudini maggiori e la successiva risposta della circolazione euro-atlantica. La dimensione eccezionalmente ampia dei grandi ensemble permette di verificare questa sequenza molto più efficacemente di quanto sia possibile con il limitato record osservativo. AGU Journals
È importante anche comprendere perché gli autori calcolino l’AAM separatamente per ciascuna latitudine invece di limitarsi al valore globale. L’AAM totale fornisce una misura estremamente utile dello stato complessivo della circolazione zonale atmosferica, ma non contiene informazioni sulla posizione geografica dell’anomalia. Due configurazioni molto differenti dei venti potrebbero teoricamente produrre valori globali simili. Analizzando invece il momento angolare in funzione della latitudine e del tempo, è possibile costruire diagrammi latitudine-tempo nei quali diventa visibile l’eventuale migrazione delle anomalie. È proprio questa rappresentazione a permettere di verificare se un massimo originatosi intorno a 20–30° si sposti progressivamente verso 40°, 50° o latitudini ancora superiori.
La scelta di integrare lungo tutte le longitudini ha anch’essa un significato preciso. L’obiettivo non è seguire una singola struttura sinottica regionale, bensì isolare la componente zonalmente mediata della circolazione. Le anomalie della corrente a getto, pur manifestandosi regionalmente con strutture complesse, possono produrre cambiamenti coerenti nella distribuzione media zonale del vento. Questa impostazione rende l’AAM particolarmente adatto allo studio dei processi che collegano la circolazione tropicale e subtropicale alle modalità anulari delle medie latitudini.
L’analisi dell’AAM offre inoltre il vantaggio di collegare dinamicamente fenomeni appartenenti a scale spaziali e temporali differenti. ENSO modifica la circolazione tropicale su scala interannuale; i jet subtropicali convertono parte di questa risposta in anomalie dei venti zonali; le onde di Rossby e le perturbazioni sinottiche redistribuiscono il momento verso le medie latitudini; infine, il jet extratropicale e la NAO possono rispondere a queste variazioni. Il momento angolare rappresenta quindi una grandezza integrata attraverso cui è possibile seguire il trasferimento della quantità di moto lungo questa catena dinamica.
I processi di feedback degli eddies costituiscono un elemento particolarmente importante. Numerosi studi sulla dinamica dei modi anulari hanno mostrato che le perturbazioni atmosferiche transienti non si limitano a rispondere ai cambiamenti della corrente a getto, ma possono rinforzarli. Quando il jet viene leggermente spostato, cambiano le traiettorie delle perturbazioni e le regioni di assorbimento delle onde; il conseguente trasporto di momento può quindi favorire ulteriormente la nuova posizione del jet. Modelli meccanicistici recenti hanno confermato che le interazioni tra livelli critici, onde ed eddy momentum fluxes sono sufficienti a produrre sia feedback positivi sulla corrente a getto sia propagazioni latitudinali delle anomalie zonali. American Meteorological Society Journals
Questi feedback hanno anche implicazioni importanti per le previsioni climatiche. Hardiman et al. (2022) hanno suggerito che una rappresentazione insufficiente del feedback degli eddies potrebbe contribuire al noto problema del basso rapporto segnale-rumore delle previsioni climatiche extratropicali. Se i modelli sottostimano la capacità delle perturbazioni transienti di rinforzare le anomalie del jet, possono anche sottostimare l’ampiezza delle teleconnessioni generate da forzanti tropicali come ENSO. Nature Anche Williams, Scaife e Screen (2023) hanno mostrato che le teleconnessioni ENSO verso il Pacifico settentrionale risultano sottostimate in numerosi sistemi stagionali, pur in presenza di una rappresentazione relativamente buona dei processi tropicali che generano il segnale iniziale. Questo indica che una parte dell’errore può risiedere proprio nella dinamica extratropicale attraverso cui il segnale viene amplificato e trasferito. AGU Journals
Il legame tra ENSO, AAM e NAO è stato recentemente riesaminato anche da Kim et al. (2026), che hanno distinto gli anni nei quali ENSO cambia fase da quelli nei quali la stessa fase persiste. Gli autori trovano che la correlazione ritardata ENSO–NAO e la propagazione verso nord delle anomalie dell’AAM emergano soprattutto negli anni di transizione tra El Niño e La Niña o viceversa. Negli anni di persistenza, invece, le anomalie del momento angolare risultano più deboli e maggiormente confinate alle basse latitudini. Questo risultato suggerisce che la propagazione dell’AAM non rappresenti necessariamente una caratteristica universale di ogni evento ENSO, ma possa dipendere dalla particolare evoluzione temporale del Pacifico tropicale. DOI
Lo stesso studio mostra che durante gli anni di transizione la capacità dei sistemi previsionali di anticipare la NAO del secondo inverno aumenta e che tale miglioramento è associato alla riproduzione della propagazione del momento angolare. Questo rafforza l’idea che l’AAM possa rappresentare un’importante variabile diagnostica per comprendere la prevedibilità interannuale della circolazione nord-atlantica. Tuttavia, rende anche più evidente la natura condizionale del meccanismo: non tutti gli eventi ENSO sono necessariamente seguiti dalla stessa evoluzione del momento angolare. DOI
I risultati di O’Reilly et al. (2026) introducono però una significativa revisione di questa interpretazione. Nei quindici grandi ensemble analizzati, tutti i modelli producono inizialmente forti anomalie dell’AAM associate all’ENSO, con massimi nelle regioni subtropicali coerenti con quelli osservati. Durante l’estate successiva all’evento, molti modelli mostrano anche uno spostamento verso latitudini maggiori, compatibile con la propagazione descritta da Scaife et al. (2022). Con l’avvicinarsi dell’autunno e soprattutto del secondo inverno, tuttavia, le risposte dei diversi modelli divergono notevolmente e l’ampiezza delle anomalie tende generalmente a diminuire. Non emerge quindi una propagazione verso i poli chiara e uniforme che persista fino al secondo inverno in tutti i modelli. AGU Journals
Questo risultato è metodologicamente molto importante. Gli autori non dimostrano che l’AAM sia irrilevante per la circolazione extratropicale; al contrario, osservano anomalie significative anche nell’autunno successivo all’ENSO e riconoscono che esse potrebbero contribuire a definire lo stato iniziale dell’atmosfera prima del secondo inverno. Il problema riguarda piuttosto l’attribuzione della risposta sistematica. Se l’AAM fosse il principale meccanismo responsabile, i modelli con forti anomalie autunnali del momento angolare dovrebbero mostrare una relazione stretta con l’ampiezza della risposta euro-atlantica successiva. Le analisi statistiche condotte nello studio mostrano invece che questa relazione è relativamente debole rispetto a quella associata alle SST tropicali persistenti. AGU Journals
Quando O’Reilly e collaboratori rimuovono statisticamente dall’atmosfera del secondo inverno l’influenza delle anomalie dell’AAM presenti nell’autunno precedente, la risposta della pressione al livello del mare nel settore euro-atlantico viene ridotta soltanto marginalmente nella maggior parte dei modelli. Al contrario, quando viene rimosso il contributo delle anomalie tropicali delle SST, la risposta del secondo inverno si riduce drasticamente e diventa prossima a zero nella maggioranza degli ensemble. Questo confronto costituisce una delle principali evidenze dello studio a favore di una memoria prevalentemente oceanica piuttosto che puramente atmosferica della teleconnessione ritardata. AGU Journals
Non è comunque necessario interpretare i due meccanismi come completamente incompatibili. ENSO produce simultaneamente anomalie della temperatura superficiale del mare, della convezione tropicale, dei venti zonali, del momento angolare e delle correnti a getto. Queste componenti interagiscono continuamente. Le anomalie oceaniche persistenti potrebbero continuare a forzare la circolazione tropicale molti mesi dopo il massimo ENSO, mentre l’AAM potrebbe descrivere una parte della risposta dinamica dell’atmosfera a tale forcing. In questo caso la correlazione tra AAM e NAO ritardata non rappresenterebbe necessariamente una memoria atmosferica completamente autonoma, ma potrebbe essere in parte mantenuta dalla persistenza della forzante oceanica.
Questa distinzione tra variabile diagnostica e meccanismo causale è fondamentale. L’AAM è una misura estremamente efficace dello stato dinamico della circolazione zonale e può mostrare chiaramente le modificazioni prodotte da ENSO. Tuttavia, la presenza di un’anomalia persistente del momento angolare non dimostra automaticamente che essa sia la sorgente indipendente della teleconnessione successiva. Il momento angolare può essere contemporaneamente una conseguenza di una forzante tropicale, un mezzo attraverso cui il segnale viene trasferito e una componente dello stato atmosferico capace di influenzare ulteriormente la circolazione.
Il calcolo adottato nella sezione 2.3 deve quindi essere interpretato come uno strumento progettato per sottoporre a verifica un’ipotesi dinamica precisa. Integrando il vento zonale lungo la verticale e lungo tutte le longitudini per ogni fascia di latitudine, gli autori costruiscono una rappresentazione compatta dell’evoluzione della quantità di moto atmosferica. Seguendo questa grandezza mese dopo mese è possibile determinare se le anomalie prodotte da El Niño e La Niña restino confinate alle basse latitudini, decadano rapidamente oppure migrino progressivamente verso la regione delle correnti a getto extratropicali.
L’utilizzo di un insieme comune di livelli atmosferici è altrettanto essenziale quando si confrontano quindici grandi ensemble e la rianalisi ERA5. Come discusso nella sezione precedente, ERA5 è particolarmente adatta a questa analisi perché assimila osservazioni dell’atmosfera superiore e permette di ricostruire in maniera relativamente accurata la distribuzione tridimensionale dei venti. Un calcolo dell’AAM basato soltanto sulla pressione superficiale sarebbe insufficiente, perché la componente relativa dipende dalla velocità del vento zonale attraverso l’intera colonna atmosferica.
Un ulteriore vantaggio dell’AAM consiste nella sua relazione con una grandezza geofisica indipendente, la durata del giorno. Poiché gli scambi di momento tra atmosfera e Terra solida producono piccole variazioni nella velocità di rotazione terrestre, le osservazioni geodetiche forniscono un controllo indipendente su alcune componenti della variabilità atmosferica globale. Questa relazione è stata utilizzata per valutare la qualità delle stime del momento angolare e per sviluppare previsioni della durata del giorno. Yoon et al. (2024) hanno mostrato che numerosi sistemi decadali riescono a prevedere questa variabilità a un anno di distanza proprio perché rappresentano una componente prevedibile dell’AAM collegata soprattutto all’ENSO. Nature
La relazione tra atmosfera e Terra solida ricorda inoltre che il momento angolare non può essere creato o distrutto arbitrariamente all’interno dell’atmosfera. Le variazioni derivano dal trasporto interno e dagli scambi con la superficie attraverso differenti coppie. Studi dedicati al bilancio atmosferico hanno mostrato l’importanza delle coppie d’attrito e orografiche e delle interazioni tra onde e grandi catene montuose. Su scale temporali differenti, tali processi regolano la velocità con cui il momento viene trasferito tra atmosfera, oceano e Terra solida. AGU Journals
Nel contesto dell’ENSO, questo quadro dinamico acquista una particolare complessità perché la forzante tropicale modifica contemporaneamente molte delle componenti del bilancio. Cambiano gli alisei, i venti zonali tropicali, il jet subtropicale, le onde stazionarie, le storm track e la distribuzione della pressione sui continenti e sui grandi sistemi montuosi. Di conseguenza, le anomalie dell’AAM osservate durante El Niño o La Niña rappresentano la risultante integrata di una vasta riorganizzazione della circolazione atmosferica globale.
L’analisi del momento angolare permette dunque di trasformare questa complessità in un segnale interpretabile in funzione della latitudine e del tempo. Un’anomalia positiva che compare inizialmente ai subtropici e successivamente si sposta verso nord costituisce una firma compatibile con il trasferimento poleward della quantità di moto. Il confronto tra eventi El Niño e La Niña permette inoltre di aumentare il contrasto del segnale, dato che le due fasi tendono a produrre anomalie di segno opposto. Questo è esattamente il tipo di diagnosi necessario per verificare il meccanismo proposto da Scaife et al. (2024).
La sezione 2.3 assume pertanto un ruolo ben più importante di quello di una semplice descrizione tecnica del calcolo. Essa definisce la variabile attraverso cui gli autori cercano di determinare se la teleconnessione ENSO–Euro-Atlantico ritardata sia sostenuta da una memoria atmosferica interna. Se le anomalie dell’AAM generate durante ENSO fossero capaci di migrare lentamente e coerentemente verso le medie latitudini per quasi un anno, esse fornirebbero un meccanismo fisico elegante per spiegare la risposta opposta della NAO durante il secondo inverno. Se invece le anomalie decadessero o mostrassero traiettorie molto diverse tra i modelli prima di raggiungere il secondo inverno, sarebbe necessario cercare una sorgente di memoria più persistente.
Ed è proprio questo confronto che rende il lavoro di O’Reilly, Haderle e Baker particolarmente significativo. Gli autori confermano molti elementi della dinamica proposta dagli studi precedenti: ENSO genera anomalie rilevanti dell’AAM; tali anomalie presentano inizialmente massimi nelle regioni subtropicali; durante i mesi successivi è possibile osservare uno spostamento verso latitudini più elevate; e il momento angolare conserva una certa prevedibilità su scale temporali insolitamente lunghe. Tuttavia, i grandi ensemble mostrano anche che la migrazione non prosegue in maniera sufficientemente uniforme fino al secondo inverno da spiegare da sola la risposta euro-atlantica. AGU Journals
La conclusione metodologica non è quindi che l’AAM debba essere escluso dalla catena causale, ma che la sua evoluzione debba essere interpretata all’interno di un sistema accoppiato più ampio. La memoria dell’ENSO può essere distribuita tra oceano e atmosfera: l’oceano conserva anomalie termiche grazie alla propria elevata capacità calorifica, mentre l’atmosfera redistribuisce continuamente il momento attraverso onde, eddies e correnti a getto. L’AAM rappresenta una misura privilegiata di questa componente dinamica atmosferica, mentre le SST descrivono la memoria termica oceanica.
In questa prospettiva, il vero valore dell’analisi consiste nel mettere direttamente a confronto due forme differenti di memoria climatica. Da una parte vi è la memoria dinamica proposta da Scaife et al., nella quale anomalie del momento angolare generate dall’ENSO migrano lentamente verso le medie latitudini grazie all’interazione tra jet e onde atmosferiche; dall’altra vi è la memoria termica dell’oceano tropicale, nella quale anomalie delle SST sopravvivono per molti mesi e continuano a modificare la convezione e le sorgenti delle teleconnessioni planetarie. I risultati successivi dello studio mostreranno che, pur essendo entrambe chiaramente presenti nelle simulazioni, è soprattutto la seconda a spiegare statisticamente la risposta sistematica della circolazione euro-atlantica durante il secondo inverno. AGU Journals
Il momento angolare atmosferico rimane comunque una grandezza di eccezionale interesse per la climatologia dinamica e la previsione a lungo termine. La sua capacità di integrare le variazioni dei venti zonali su scala globale, il legame con la rotazione terrestre e la possibilità di seguirne la migrazione latitudinale ne fanno uno strumento ideale per studiare come le perturbazioni tropicali possano essere trasferite verso le medie latitudini. Gli studi di Scaife et al. (2022, 2024), Yoon et al. (2024), Kim et al. (2026) e O’Reilly et al. (2026) delineano complessivamente un quadro nel quale l’AAM costituisce una componente reale e prevedibile della risposta atmosferica all’ENSO, ma il suo ruolo causale nella teleconnessione ritardata dipende probabilmente dall’evoluzione specifica dell’evento e dall’interazione con la memoria oceanica. Nature
In definitiva, il calcolo descritto in questa sezione consente agli autori di seguire quantitativamente l’evoluzione della quantità di moto atmosferica dal momento in cui ENSO modifica la circolazione tropicale fino all’inverno dell’anno successivo. Attraverso il confronto tra latitudini, modelli e osservazioni, diventa possibile stabilire se esista realmente una propagazione coerente verso i poli e se questa sia sufficientemente persistente da costituire il ponte dinamico tra il Pacifico tropicale e il Nord Atlantico. La risposta che emergerà dalle analisi successive sarà più articolata rispetto all’ipotesi originaria: le anomalie dell’AAM sono effettivamente una componente importante dell’evoluzione atmosferica post-ENSO e possono contenere informazioni predittive a lungo termine, ma nei grandi ensemble climatici analizzati da O’Reilly, Haderle e Baker la persistenza delle anomalie tropicali della temperatura superficiale del mare sembra costituire il meccanismo più robusto attraverso cui la memoria dell’ENSO riesce a raggiungere il secondo inverno e a influenzare nuovamente la circolazione euro-atlantica. AGU Journals
2.4. Indici delle SST e della circolazione su larga scala
La definizione quantitativa delle principali modalità di variabilità oceanica e atmosferica costituisce un passaggio essenziale per analizzare in maniera coerente la risposta ritardata della circolazione euro-atlantica all’El Niño–Southern Oscillation. Nel lavoro di O’Reilly, Haderle e Baker, questa esigenza viene affrontata attraverso un insieme di indici costruiti per descrivere tre componenti fondamentali del problema: lo stato dell’ENSO nel Pacifico tropicale, l’evoluzione successiva delle anomalie della temperatura superficiale del mare nell’Oceano Indiano e la configurazione della circolazione atmosferica invernale nel settore Nord Atlantico–Europa. La metodologia permette quindi di passare da campi spaziali complessi di temperatura superficiale del mare e pressione atmosferica a un numero limitato di indici capaci di sintetizzare l’intensità e il segno delle principali modalità climatiche coinvolte. Nel dettaglio, gli autori utilizzano l’indice Niño-3.4 per identificare gli eventi ENSO, il Dipole Mode Index per seguire l’evoluzione dell’Indian Ocean Dipole e le prime due funzioni ortogonali empiriche della pressione al livello del mare per descrivere la North Atlantic Oscillation e l’East Atlantic pattern. Viene inoltre costruito un indice specificamente progettato per quantificare l’ampiezza della risposta della pressione euro-atlantica osservata nel secondo inverno. AGU Journals
La scelta dell’indice Niño-3.4 riflette il ruolo centrale di questa regione del Pacifico tropicale nella caratterizzazione dell’ENSO. Nel presente studio, l’indice viene ottenuto calcolando l’anomalia media della temperatura superficiale del mare nella fascia equatoriale compresa tra 5°S e 5°N e tra 170°W e 120°W. Gli eventi vengono classificati sulla base del valore medio invernale dicembre–gennaio–febbraio: quando l’anomalia Niño-3.4 supera in valore assoluto 0,5 K, l’inverno viene considerato appartenente a una fase ENSO sufficientemente sviluppata per essere incluso nei compositi. Un’anomalia positiva identifica gli eventi di El Niño, mentre una negativa identifica quelli di La Niña. Tale impostazione segue direttamente la metodologia utilizzata da Scaife et al. (2024) nello studio che ha evidenziato una relazione tra ENSO e NAO a distanza di circa un anno. AGU Journals
Il valore di questa classificazione risiede anche nella sua semplicità. ENSO è un fenomeno tridimensionale e fortemente accoppiato tra oceano e atmosfera, per cui nessun indice basato esclusivamente sulle SST può rappresentarne integralmente la complessità. Tuttavia, la regione Niño-3.4 occupa una posizione intermedia tra il Pacifico centrale e quello orientale ed è particolarmente efficace nel descrivere la componente interannuale delle anomalie termiche associate alle fasi mature di El Niño e La Niña. Utilizzare una media invernale consente inoltre di concentrarsi sul periodo nel quale la maggior parte degli eventi raggiunge o si avvicina alla propria massima intensità, rendendo possibile confrontare in maniera coerente le condizioni atmosferiche contemporanee all’evento con quelle dell’inverno successivo.
La soglia di 0,5 K serve principalmente a separare le stagioni caratterizzate da un segnale ENSO sufficientemente evidente dalle condizioni prossime alla neutralità. Dal punto di vista statistico, questa scelta permette di aumentare il contrasto tra i compositi El Niño e La Niña senza restringere eccessivamente il campione. Tale aspetto è particolarmente importante nei grandi ensemble climatici, dove l’obiettivo non è soltanto studiare pochi eventi estremi, ma descrivere la risposta media del sistema a un’ampia popolazione di episodi ENSO. L’utilizzo della differenza tra gli anni El Niño e La Niña consente inoltre di amplificare il segnale associato al fenomeno tropicale: se le due fasi generano anomalie atmosferiche approssimativamente opposte, la loro differenza evidenzia più chiaramente la componente sistematica e riduce in parte l’influenza della variabilità atmosferica non correlata all’ENSO.
Questa procedura non implica tuttavia che tutti gli eventi El Niño o La Niña siano equivalenti. Numerosi studi hanno mostrato che la struttura spaziale delle SST tropicali può modificare significativamente le teleconnessioni extratropicali. Eventi con il massimo riscaldamento concentrato nel Pacifico orientale possono produrre una distribuzione della convezione e delle sorgenti di onde planetarie diversa da quella associata a eventi centrati maggiormente nel Pacifico centrale. Anche l’intensità dell’evento può introdurre importanti non linearità nella risposta atmosferica. O’Reilly e colleghi riconoscono esplicitamente che il loro approccio aggrega differenti “tipologie” e intensità di ENSO; tuttavia, nei grandi ensemble utilizzati, l’efficacia delle successive analisi lineari suggerisce che questa semplificazione non compromette il risultato principale relativo alla risposta media del secondo inverno. AGU Journals
L’aspetto più interessante della metodologia è però che gli autori non seguono soltanto il decadimento del Niño-3.4 dopo la fase matura dell’ENSO. Se la risposta della circolazione euro-atlantica un anno più tardi fosse semplicemente determinata dalla persistenza dell’anomalia nel Pacifico equatoriale centrale, sarebbe sufficiente monitorare l’evoluzione di questo indice. Le simulazioni mostrano invece un quadro molto più articolato. Nell’autunno che precede il secondo inverno alcuni modelli conservano ancora anomalie del medesimo segno nel Pacifico orientale, mentre altri hanno già sviluppato anomalie opposte, indicative di un comportamento più oscillatorio. Non esiste quindi una risposta uniforme del Niño-3.4 tra i diversi ensemble a distanza di quasi un anno dall’evento iniziale. AGU Journals
Molto più coerente risulta invece l’evoluzione dell’Oceano Indiano. Questa regione può svolgere un ruolo essenziale nel conservare e trasformare la memoria dell’ENSO dopo il suo decadimento nel Pacifico. È noto da tempo che il riscaldamento tropicale dell’Oceano Indiano successivo a El Niño può persistere oltre la primavera e influenzare la circolazione atmosferica durante l’estate seguente, comportamento descritto attraverso il concetto di Indian Ocean capacitor effect. Xie et al. (2009) mostrarono che il riscaldamento dell’Oceano Indiano tropicale può funzionare come un “condensatore” climatico, immagazzinando parte dell’impronta termica di El Niño e continuando a forzare anomalie atmosferiche anche dopo la scomparsa del segnale principale nel Pacifico equatoriale. Il meccanismo coinvolge l’aumento della temperatura troposferica tropicale, la propagazione di onde di Kelvin atmosferiche e modificazioni della convezione e della circolazione nel settore indo-pacifico. American Meteorological Society Journals
La successiva letteratura ha rafforzato questa interpretazione. La review di Xie et al. (2016) ha descritto in dettaglio come l’Oceano Indo-Pacifico occidentale possa conservare una memoria dell’ENSO e generare anomalie climatiche coerenti durante l’estate successiva. Il concetto è particolarmente importante per lo studio di O’Reilly et al., poiché dimostra che la fine di un evento ENSO nel Pacifico non coincide necessariamente con la scomparsa dei suoi effetti termodinamici dal sistema tropicale. Parte dell’energia anomala può essere redistribuita verso altri bacini e continuare a influenzare il riscaldamento diabatico atmosferico diversi mesi dopo. Springer Nature
Per descrivere una componente fondamentale di questa evoluzione, O’Reilly e collaboratori utilizzano il Dipole Mode Index, o DMI, associato all’Indian Ocean Dipole. Il DMI viene calcolato come differenza tra le anomalie della temperatura superficiale del mare nell’Oceano Indiano equatoriale occidentale, tra 50°E e 70°E e tra 10°S e 10°N, e quelle del settore equatoriale sud-orientale, tra 90°E e 110°E e tra 10°S e l’Equatore. Un DMI positivo indica quindi una situazione nella quale il settore occidentale è relativamente più caldo rispetto a quello sud-orientale; un valore negativo rappresenta invece la configurazione opposta. Questa definizione segue il lavoro di Saji e Yamagata e permette di sintetizzare l’intensità del gradiente zonale delle SST caratteristico dell’IOD. AGU Journals
L’Indian Ocean Dipole venne identificato alla fine degli anni Novanta da Saji et al. (1999) come una modalità accoppiata di variabilità oceano-atmosfera caratterizzata, nella sua fase positiva, da acque insolitamente calde nell’Oceano Indiano occidentale e più fredde in prossimità di Sumatra e Giava, accompagnate da profonde anomalie della convezione, delle precipitazioni e dei venti equatoriali. Lo studio originario mostrò come il fenomeno potesse esercitare forti conseguenze climatiche sui paesi che circondano l’Oceano Indiano. PubMed Il successivo lavoro di Saji e Yamagata (2003) analizzò gli effetti climatici del modo dipolare su scala molto più ampia e utilizzò tecniche di regressione per distinguere, almeno statisticamente, il contributo dell’IOD da quello dell’ENSO. ResearchGate
Il rapporto tra ENSO e IOD è però complesso e non può essere descritto come una semplice dipendenza unidirezionale. Schott, Xie e McCreary, nella loro ampia review del 2009 sulla variabilità dell’Oceano Indiano, sottolinearono che numerosi eventi IOD vengono favoriti o innescati dall’evoluzione ENSO, pur potendo verificarsi anche in maniera relativamente indipendente in presenza di condizioni oceaniche e atmosferiche favorevoli nell’Oceano Indiano orientale. AGU Journals L’IOD deve quindi essere interpretato come una modalità dotata di una propria dinamica, ma inserita all’interno di un sistema tropicale nel quale Pacifico e Oceano Indiano interagiscono continuamente attraverso la circolazione di Walker, il Maritime Continent e gli scambi oceano-atmosfera.
Questa distinzione è particolarmente importante nel lavoro di O’Reilly et al. perché il DMI non viene utilizzato semplicemente per classificare eventi IOD indipendenti. Serve piuttosto a seguire l’evoluzione spaziale delle anomalie oceaniche lasciate dall’ENSO durante l’anno successivo. Nei grandi ensemble analizzati emerge infatti una caratteristica sorprendentemente coerente: mentre l’evoluzione del Niño-3.4 varia sensibilmente da modello a modello, tutti i modelli mostrano nell’autunno successivo una tendenza verso anomalie calde nell’Oceano Indiano tropicale occidentale e relativamente fredde nel settore orientale, cioè verso una risposta positiva del Dipole Mode Index. L’ampiezza varia tra i sistemi, ma il segno è molto più coerente rispetto a quello osservato contemporaneamente nel Pacifico orientale. AGU Journals
Questo risultato fornisce un primo indizio del fatto che la memoria dell’ENSO possa essere trasferita dal Pacifico a un più ampio sistema di anomalie tropicali. Non è quindi necessariamente l’anomalia Niño-3.4 originaria a sopravvivere fino al secondo inverno; può essere l’intera configurazione delle SST tropicali, modificata dall’evoluzione accoppiata dei diversi bacini, a mantenere informazioni sullo stato climatico precedente. O’Reilly et al. mostrano infatti che nell’autunno successivo agli eventi ENSO la maggioranza dei modelli presenta anomalie delle SST diffuse su gran parte dei tropici, spesso dell’ordine di circa mezzo grado fino a un grado nelle regioni più interessate. Le anomalie persistono anche nel secondo inverno e costituiscono quindi una possibile sorgente di forzante atmosferica ben dopo il massimo dell’evento originario. AGU Journals
L’utilizzo congiunto del Niño-3.4 e del DMI assume pertanto un significato più profondo rispetto alla semplice classificazione di due modalità climatiche. Il primo descrive il fenomeno iniziale che genera la perturbazione climatica globale; il secondo aiuta a monitorare una delle forme attraverso cui parte di quella perturbazione può essere conservata nel sistema tropicale mesi più tardi. In questo senso, i due indici rappresentano stadi differenti della memoria climatica oceanica.
La seconda parte della metodologia riguarda la risposta atmosferica sul settore euro-atlantico. La pressione al livello del mare possiede una struttura spaziale complessa e non può essere sintetizzata efficacemente osservando un singolo punto geografico. Gli autori utilizzano quindi una tecnica classica dell’analisi climatologica: le Empirical Orthogonal Functions, o EOF. L’analisi EOF permette di decomporre un campo spaziale variabile nel tempo in una serie di pattern ortogonali ordinati in funzione della quantità di varianza descritta. Ogni pattern spaziale possiede una serie temporale associata, comunemente indicata come principal component, che misura quanto fortemente quel pattern sia espresso in ciascun istante.
Applicata alla pressione atmosferica del Nord Atlantico, questa tecnica consente di estrarre le principali configurazioni della variabilità interna. L’analisi delle modalità atmosferiche attraverso EOF o tecniche strettamente correlate ha una lunga tradizione nella climatologia. Barnston e Livezey (1987) contribuirono alla classificazione sistematica dei principali pattern di teleconnessione dell’emisfero settentrionale e identificarono l’East Atlantic pattern come una delle modalità dominanti della variabilità nord-atlantica. Il Climate Prediction Center della NOAA descrive oggi l’EA come una delle principali modalità di bassa frequenza dell’Atlantico settentrionale, strutturalmente affine alla NAO ma caratterizzata da centri di anomalia spostati verso sud-est e da una maggiore connessione con la fascia subtropicale. Centro di Previsione Climatico
Nel lavoro di O’Reilly et al., le EOF vengono calcolate sulle anomalie invernali della pressione al livello del mare nel dominio compreso tra 90°W e 30°E e tra 20°N e 70°N. Questa regione include l’intero Nord Atlantico, gran parte dell’Europa e le aree subtropicali e subpolari necessarie per rappresentare le principali oscillazioni atmosferiche del settore. Le prime due EOF ottenute corrispondono alla North Atlantic Oscillation e all’East Atlantic pattern. AGU Journals
La NAO rappresenta normalmente la prima modalità della variabilità invernale nord-atlantica e descrive variazioni opposte della pressione tra le regioni subtropicali e subpolari. Nella sua fase positiva, il gradiente meridionale di pressione tende a risultare più intenso, associandosi generalmente a venti occidentali più forti e a uno spostamento della storm track verso latitudini settentrionali. Nella fase negativa il gradiente tende invece a indebolirsi e aumenta la probabilità di configurazioni caratterizzate da un getto più meridionale o da blocchi alle alte latitudini. La NAO influenza quindi in maniera sostanziale la distribuzione delle temperature e delle precipitazioni invernali sull’Europa e costituisce una delle principali fonti di variabilità interannuale della regione.
L’East Atlantic pattern rappresenta una modalità distinta ma strettamente collegata. Rispetto alla NAO, i principali centri delle anomalie sono generalmente spostati verso sud-est e la configurazione può modificare sensibilmente la posizione geografica delle anomalie associate alla NAO stessa. Studi storici e recenti hanno mostrato che l’EA può essere interpretato anche come un’importante componente della variabilità della posizione del jet nord-atlantico. Analisi a lungo termine hanno evidenziato che NAO ed EA interagiscono nel determinare la distribuzione regionale delle anomalie climatiche europee, motivo per cui considerare soltanto la NAO può risultare insufficiente per descrivere completamente la risposta atmosferica del settore. American Meteorological Society Journals
Questo punto è particolarmente importante nel contesto della teleconnessione ENSO. Se la risposta atmosferica tropicalmente forzata avesse sempre esattamente la struttura della NAO, sarebbe sufficiente proiettare tutte le anomalie su un singolo pattern. I risultati mostrano invece una considerevole diversità tra i modelli: durante il secondo inverno, molte risposte possiedono una componente positiva della NAO, ma altre si proiettano in maniera significativa sull’East Atlantic pattern o su combinazioni intermedie dei due modi. Lo stesso studio sottolinea che quasi tutti i modelli producono una risposta significativa sul settore euro-atlantico, ma con forti differenze sia nell’ampiezza sia nella precisa configurazione spaziale. AGU Journals
Per questa ragione gli autori rappresentano la risposta anche in uno spazio bidimensionale NAO–EA. Questa procedura permette di descrivere una determinata anomalia non soltanto in termini di “quanto è simile alla NAO”, ma come combinazione delle due principali modalità atmosferiche. Una risposta con forte componente NAO positiva e debole EA occuperà una posizione differente rispetto a una risposta dominata dall’EA, anche se entrambe producono anomalie rilevanti della circolazione sull’Atlantico settentrionale. L’approccio offre quindi una rappresentazione più completa della diversità modellistica.
Un dettaglio metodologico particolarmente importante è che le EOF vengono calcolate separatamente per ciascun modello. Tale scelta consente di tenere conto del fatto che ogni modello climatico possiede una propria climatologia e una propria struttura della variabilità interna. La posizione media del jet, dei centri barici nord-atlantici e delle storm track può differire leggermente tra un modello e l’altro. Se tutte le simulazioni venissero proiettate esclusivamente su pattern osservativi fissi, parte della variabilità fisicamente equivalente potrebbe apparire artificialmente ridotta semplicemente perché il modello colloca un centro di anomalia qualche grado più a nord, a sud, a est o a ovest.
Il problema è noto nella letteratura sulle EOF. In alcuni modelli climatici, l’ordine dei modi principali può perfino differire rispetto alle osservazioni: un pattern simile all’East Atlantic può spiegare più varianza della NAO o viceversa. Studi multi-modello hanno quindi sottolineato l’importanza di identificare i modi in base alla loro struttura fisica anziché affidarsi esclusivamente all’ordine matematico delle EOF. University of California Press L’approccio di O’Reilly et al., calcolando individualmente i pattern dei modelli e mantenendo coerente la loro interpretazione, riduce questa fonte di errore.
Un’altra proprietà delle EOF richiede attenzione: il loro segno è matematicamente arbitrario. Moltiplicare contemporaneamente un’EOF e la sua principal component per meno uno non modifica in alcun modo la decomposizione matematica. Due modelli potrebbero quindi produrre pattern fisicamente identici ma rappresentati con segno opposto semplicemente per effetto dell’algoritmo numerico. Gli autori impongono pertanto una convenzione coerente del segno tra i modelli, in modo che, ad esempio, una NAO positiva abbia lo stesso significato dinamico in tutti gli ensemble. AGU Journals Questo passaggio, pur puramente tecnico, è indispensabile quando si devono confrontare direttamente le coordinate NAO ed EA di quindici differenti grandi ensemble.
L’analisi EOF fornisce una descrizione efficace della variabilità interna dominante, ma gli autori introducono anche un secondo strumento specificamente costruito per il problema scientifico in esame. Le anomalie della pressione al livello del mare nel secondo inverno vengono infatti proiettate direttamente sui pattern medi della risposta ENSO del secondo inverno mostrati nella Figura 1c. Il risultato è un indice che misura quanto fortemente l’anomalia di un determinato anno o di un determinato insieme di simulazioni assomigli alla struttura spaziale caratteristica della teleconnessione ritardata. AGU Journals
Concettualmente, la proiezione spaziale può essere interpretata come una misura di somiglianza tra due mappe. Se una determinata configurazione della pressione presenta anomalie dello stesso segno e nelle stesse regioni del pattern di riferimento, il valore dell’indice sarà elevato e positivo; se la struttura è opposta, l’indice assumerà valori negativi; se invece presenta scarsa somiglianza, il valore sarà prossimo a zero. Si ottiene così un singolo numero capace di riassumere l’intensità della risposta completa, senza costringerla necessariamente a coincidere con una NAO o un EA puri.
Questo passaggio è fondamentale perché la teleconnessione ritardata ENSO–Euro-Atlantico non è identica in tutti i modelli. Nelle osservazioni e in una parte delle simulazioni essa ricorda chiaramente una NAO positiva, coerentemente con il risultato di Scaife et al. (2024), secondo cui El Niño tende a essere seguito un anno più tardi da condizioni più positive della NAO mentre La Niña tende a precedere una risposta di segno opposto. PubMed Tuttavia, O’Reilly et al. mostrano che in altri modelli la risposta contiene importanti componenti dell’East Atlantic pattern. Il nuovo indice consente quindi di quantificare l’intera struttura specifica del secondo inverno anche quando essa non coincide perfettamente con le modalità canoniche.
Questa distinzione assume particolare importanza nelle analisi di attribuzione successive. L’obiettivo dello studio non è soltanto dimostrare che esiste una risposta ritardata, ma spiegare perché la sua ampiezza differisca tra i diversi modelli. Per farlo è necessario disporre di una misura quantitativa comparabile dell’intensità della risposta. Gli indici derivati dalla proiezione sui pattern del secondo inverno vengono quindi normalizzati e utilizzati nelle analisi presentate nella Figura 4a e nelle Figure supplementari S6–S8. AGU Journals
La normalizzazione elimina le differenze di scala tra gli indici e permette di confrontare direttamente modelli che presentano variabilità climatologica di ampiezza diversa. Un modello con una pressione al livello del mare naturalmente più variabile non deve apparire automaticamente caratterizzato da una teleconnessione più forte soltanto perché le sue anomalie assolute sono più grandi. Esprimendo gli indici su una scala standardizzata, gli autori possono confrontare in termini relativi quanto intensamente ciascun modello esprime il pattern del secondo inverno.
La metodologia permette quindi di distinguere almeno tre livelli differenti di informazione. Il Niño-3.4 descrive lo stato iniziale dell’ENSO; il Dipole Mode Index descrive una componente fondamentale dell’evoluzione successiva della memoria termica tropicale; gli indici NAO, EA e della risposta specifica del secondo inverno descrivono l’effetto finale sulla circolazione nord-atlantica. Questa struttura rende possibile analizzare non soltanto una correlazione tra due estremi della catena, ma anche l’evoluzione intermedia del sistema.
Il ruolo attribuito al DMI assume un significato ancora maggiore considerando i risultati successivi dello studio. Tutti i modelli mostrano una risposta positiva dell’IOD durante l’autunno successivo all’ENSO, mentre la persistenza del Niño-3.4 è molto meno uniforme. Le anomalie tropicali delle SST presenti in autunno risultano inoltre statisticamente strettamente associate alla circolazione euro-atlantica del secondo inverno. Quando gli autori rimuovono attraverso la Maximum Covariance Analysis la componente della circolazione invernale collegata alle principali anomalie tropicali delle SST dell’autunno precedente, quasi tutta la risposta sistematica del secondo inverno scompare. AGU Journals
L’Oceano Indiano appare quindi non soltanto come una regione passivamente influenzata dall’ENSO, ma come una possibile componente della memoria climatica che collega il primo al secondo inverno. Questa interpretazione è coerente con la letteratura sul capacitor effect e con il quadro più generale delineato da Schott et al. (2009), secondo cui ENSO e IOD interagiscono all’interno di una complessa rete di processi accoppiati dell’Oceano Indiano. AGU JournalsLo studio di O’Reilly et al. estende però l’orizzonte temporale di questa memoria: non si concentra soltanto sull’estate immediatamente successiva a El Niño, ma mostra che anomalie oceaniche coerenti possono ancora essere presenti in autunno e persino nel secondo inverno, contribuendo potenzialmente a una nuova forzante della circolazione extratropicale.
La scelta metodologica di utilizzare diversi indici è quindi direttamente collegata alla principale domanda causale del lavoro. Se fosse soltanto l’ENSO pacifico residuo a guidare la risposta ritardata, l’intensità del Niño-3.4 dovrebbe rappresentare un predittore particolarmente efficace. Se invece fosse la riorganizzazione complessiva delle SST tropicali a mantenere la memoria dell’evento, indici come il DMI e analisi spaziali più generali delle SST dovrebbero fornire informazioni aggiuntive. I risultati descritti dagli autori indicano proprio questa seconda possibilità.
La rappresentazione della circolazione attraverso NAO ed EA permette parallelamente di evitare una semplificazione altrettanto problematica sul lato atmosferico. La risposta non viene ridotta automaticamente alla sola NAO, ma viene trattata come una configurazione che può occupare differenti posizioni nello spazio delle principali modalità euro-atlantiche. Ciò è particolarmente coerente con la natura delle teleconnessioni tropicali: una sorgente di riscaldamento anomalo modificata di pochi gradi in longitudine può produrre un treno di onde di Rossby differente e quindi spostare i centri di pressione risultanti sull’Atlantico. Non sorprende quindi che la risposta media possa proiettarsi in proporzioni differenti sulla NAO e sull’EA nei diversi modelli.
Questa diversità aiuta anche a spiegare perché l’influenza dell’ENSO sull’Europa non debba essere tradotta in una relazione climatica semplicistica. Una stessa ampiezza del segnale tropicale può generare differenti configurazioni NAO–EA e quindi differenti distribuzioni regionali delle anomalie di temperatura e precipitazione europee. Il ruolo dell’East Atlantic pattern è particolarmente rilevante poiché esso può modificare la posizione dei principali centri d’azione della pressione nord-atlantica e quindi modulare gli effetti al suolo di una determinata fase della NAO. American Meteorological Society Journals
Anche il recente sviluppo della ricerca sulla prevedibilità rafforza la necessità di questa descrizione multidimensionale. Kim et al. (2026) hanno mostrato che la prevedibilità della NAO a un anno di anticipo aumenta in particolare durante gli anni nei quali ENSO cambia fase, indicando che la storia evolutiva dell’evento tropicale può essere più informativa del semplice valore dell’indice in un singolo inverno. Nature Il risultato è coerente con l’idea generale che la teleconnessione ritardata dipenda dall’evoluzione dell’intero sistema accoppiato e non soltanto dall’intensità iniziale di Niño-3.4.
Da un punto di vista metodologico, la sezione 2.4 rappresenta quindi uno dei passaggi che rendono possibile il successivo confronto tra le due ipotesi di memoria climatica considerate dallo studio. Gli indici delle SST permettono di descrivere l’evoluzione oceanica, mentre quelli della circolazione permettono di quantificare la risposta atmosferica. Nella sezione seguente, attraverso la Maximum Covariance Analysis, questi due insiemi di informazioni verranno collegati statisticamente per determinare quali configurazioni dell’autunno precedente siano maggiormente associate alla pressione del secondo inverno.
Il risultato più importante della scelta degli indici è che essi permettono di preservare contemporaneamente semplicità interpretativa e complessità fisica. Niño-3.4 fornisce una definizione facilmente confrontabile degli eventi ENSO; il DMI permette di monitorare l’emergere di un gradiente termico zonale nell’Oceano Indiano; NAO ed EA descrivono le due principali direzioni della variabilità della pressione euro-atlantica; infine, l’indice costruito direttamente sul pattern del secondo inverno misura la componente della risposta che non può essere descritta completamente da nessuno dei due modi canonici preso isolatamente.
Nel quadro complessivo dello studio, questa metodologia suggerisce quindi una visione della teleconnessione ENSO molto più articolata rispetto a una semplice catena Niño-3.4–NAO. L’evento nasce nel Pacifico equatoriale, ma nei mesi successivi il segnale viene redistribuito tra i diversi bacini tropicali. L’Oceano Indiano può conservare una parte importante di questa memoria sotto forma di anomalie persistenti e di un pattern simile a un IOD positivo; tali anomalie influenzano a loro volta la convezione e il riscaldamento atmosferico tropicale e possono generare nuove teleconnessioni verso le medie latitudini. Sul lato extratropicale, la risposta non coincide necessariamente con una NAO pura, ma può assumere una struttura intermedia tra NAO ed East Atlantic pattern.
La sezione 2.4 costituisce pertanto la base quantitativa attraverso cui O’Reilly, Haderle e Baker trasformano questa complessa catena di interazioni in variabili analizzabili statisticamente. La soglia di 0,5 K del Niño-3.4 identifica il punto di partenza; il DMI segue uno dei principali canali attraverso cui l’anomalia oceanica può persistere; le EOF descrivono le modalità dominanti della risposta atmosferica; la proiezione sul pattern specifico del secondo inverno fornisce infine una misura sintetica della forza della teleconnessione ritardata. AGU Journals
Il valore scientifico dell’approccio risiede proprio nella possibilità di verificare se modelli che conservano anomalie tropicali più intense fino all’autunno producano anche risposte euro-atlantiche più marcate nel successivo inverno e se questa relazione sia più robusta di quella associata alla persistenza del momento angolare atmosferico. Le analisi successive mostrano che è effettivamente la struttura delle SST tropicali dell’autunno precedente a spiegare quasi interamente la componente sistematica della risposta invernale nei grandi ensemble. AGU Journals In questo senso, gli indici definiti nella sezione 2.4 non costituiscono semplicemente strumenti descrittivi, ma diventano elementi fondamentali per identificare il meccanismo fisico attraverso cui il sistema climatico sembra conservare l’impronta dell’ENSO abbastanza a lungo da influenzare nuovamente il settore euro-atlantico circa un anno dopo l’evento iniziale.
2.5. Analisi della covarianza massima
2.5. Analisi della covarianza massima
L’identificazione del meccanismo responsabile della risposta della circolazione euro-atlantica all’ENSO durante il secondo inverno richiede uno strumento statistico capace non soltanto di descrivere separatamente la variabilità dell’oceano e dell’atmosfera, ma soprattutto di individuare quali configurazioni spaziali presenti prima dell’inverno siano maggiormente associate alle anomalie atmosferiche osservate nella stagione successiva. Per affrontare questo problema O’Reilly, Haderle e Baker utilizzano la Maximum Covariance Analysis, generalmente indicata con l’acronimo MCA, una tecnica multivariata largamente impiegata nella climatologia per individuare coppie di pattern appartenenti a due differenti campi geofisici che mostrano la massima covarianza temporale. Nel presente studio la MCA viene utilizzata in maniera particolarmente mirata: da un lato viene considerato un possibile predittore nell’autunno precedente, rappresentato alternativamente dalle anomalie tropicali della temperatura superficiale del mare oppure dalle anomalie del momento angolare atmosferico; dall’altro viene analizzata la risposta della pressione al livello del mare nel settore euro-atlantico durante il successivo inverno. L’obiettivo è determinare quale dei due segnali autunnali sia maggiormente in grado di spiegare, in termini statistici, la configurazione della circolazione atmosferica che emerge nel secondo inverno successivo agli eventi ENSO. AGU Journals
La Maximum Covariance Analysis appartiene alla famiglia delle tecniche statistiche utilizzate per analizzare relazioni tra campi climatici ad alta dimensionalità. La sua formulazione moderna è strettamente associata ai lavori di Bretherton, Smith e Wallace e di Wallace, Smith e Bretherton dei primi anni Novanta, nei quali vennero confrontati differenti metodi per estrarre modalità accoppiate di variabilità tra campi geofisici. Bretherton et al. (1992) mostrarono come la decomposizione ai valori singolari della matrice di covarianza tra due campi costituisca un metodo efficace per identificare pattern accoppiati senza imporre che tali pattern coincidano con le modalità dominanti della variabilità di ciascun campo considerato separatamente. Questo costituisce uno dei principali vantaggi della MCA rispetto a un’analisi EOF effettuata indipendentemente sui due campi: mentre l’EOF cerca le strutture che spiegano la massima varianza interna di una variabile, la MCA ricerca specificamente le strutture di due variabili che covariano maggiormente tra loro. DOI
La distinzione è fondamentale nel caso in esame. Le anomalie delle SST tropicali che risultano più importanti per la risposta atmosferica del secondo inverno non devono necessariamente coincidere con il pattern che spiega la maggiore quantità di varianza complessiva delle SST tropicali. Analogamente, la configurazione della pressione euro-atlantica maggiormente associata alle SST dell’autunno precedente non deve essere obbligatoriamente identica alla prima EOF della pressione, cioè alla NAO. Una struttura oceanica relativamente modesta in termini di varianza totale può esercitare un’influenza atmosferica sistematica e quindi possedere una covarianza elevata con un determinato pattern di pressione. La MCA è progettata precisamente per riconoscere questo tipo di relazione.
Dal punto di vista concettuale, il metodo parte da due campi climatici che variano nello spazio e nel tempo. Nel presente lavoro, il primo campo rappresenta lo stato del sistema durante l’autunno settembre–ottobre–novembre precedente il secondo inverno. Esso assume alternativamente due forme: il campo delle anomalie tropicali delle SST compreso tra 30°S e 30°N oppure la distribuzione latitudinale delle anomalie del momento angolare atmosferico. Il secondo campo è costituito dalle anomalie della pressione al livello del mare durante dicembre–gennaio–febbraio nel settore euro-atlantico compreso tra 90°W e 30°E e tra 20°N e 70°N. AGU Journals
La scelta di questi domini geografici riflette direttamente le due ipotesi fisiche che lo studio intende confrontare. Per le SST viene considerata l’intera cintura tropicale anziché esclusivamente la regione Niño-3.4, perché la memoria dell’ENSO potrebbe essere trasferita dal Pacifico equatoriale ad altri bacini, in particolare all’Oceano Indiano, come mostrato dalle analisi precedenti. Limitare il predittore al solo Pacifico centrale equatoriale rischierebbe quindi di perdere una parte importante della configurazione oceanica persistente. Per il momento angolare, invece, l’interesse riguarda l’evoluzione della distribuzione della quantità di moto atmosferica e la possibile propagazione delle anomalie dalle regioni subtropicali verso le medie latitudini. Sul lato atmosferico, il settore 90°W–30°E e 20°N–70°N comprende l’intero bacino nord-atlantico e l’Europa, includendo i principali centri d’azione della NAO e dell’East Atlantic pattern.
Per analizzare la relazione tra questi campi viene innanzitutto costruita una matrice di covarianza. Tale matrice sintetizza quanto le anomalie presenti nei diversi punti del campo autunnale tendano a variare contemporaneamente con quelle della pressione osservata nei diversi punti del settore euro-atlantico nell’inverno seguente. Poiché entrambi i campi contengono molte decine o centinaia di punti griglia, la matrice descrive un numero molto elevato di relazioni potenziali. Interpretarla direttamente sarebbe praticamente impossibile. La decomposizione ai valori singolari, o SVD, permette di trasformare questa matrice complessa in una successione ordinata di coppie di pattern spaziali. Ogni coppia comprende una struttura nel campo predittore e una struttura corrispondente nel campo atmosferico successivo, costruite in modo tale che le rispettive serie temporali massimizzino la covarianza. American Meteorological Society Journals
Il primo modo MCA rappresenta quindi la coppia di configurazioni che condivide la quantità maggiore di covarianza tra i due campi. Il secondo modo descrive la maggiore componente residua di covarianza indipendente dal primo, mentre i modi successivi rappresentano progressivamente frazioni inferiori della covarianza totale. In questo senso, la MCA produce una gerarchia di relazioni accoppiate. Questa proprietà rende la tecnica particolarmente utile in climatologia, dove spesso una piccola quantità di pattern spaziali organizzati è in grado di descrivere una parte considerevole della relazione tra oceano e atmosfera. La letteratura metodologica sottolinea proprio che MCA e SVD permettono di ricavare coppie di pattern spaziali stazionari la cui evoluzione temporale massimizza la covarianza tra i campi studiati. DOI
Per ciascuno dei modi ottenuti, la proiezione del campo originale sul corrispondente pattern spaziale fornisce una serie temporale che descrive quanto fortemente quel particolare modo sia espresso in ogni anno. È proprio questa serie temporale a diventare uno strumento cruciale nell’analisi di O’Reilly e collaboratori. Gli autori selezionano i primi tre modi della MCA relativi al predittore autunnale e conservano le rispettive serie temporali. Il campo autunnale viene quindi rappresentato, in maniera approssimata ma molto efficace, attraverso la combinazione delle tre configurazioni dominanti maggiormente associate alla circolazione dell’inverno successivo. AGU Journals
La scelta di limitarsi ai tre modi principali risponde a un’esigenza di equilibrio tra informazione e robustezza statistica. In un dataset climatico ad alta dimensionalità, aumentando progressivamente il numero dei modi si finisce inevitabilmente per descrivere componenti sempre più piccole della covarianza e, potenzialmente, parte del rumore campionario. I primi modi tendono invece a rappresentare le strutture più coerenti e organizzate. Gli autori verificano esplicitamente la sensibilità dei risultati al numero di modi utilizzati e mostrano che rimuoverne due oppure tre produce sostanzialmente la stessa conclusione, mentre l’aggiunta di modi superiori modifica pochissimo la risposta. Le Figure supplementari S6 e S7 documentano questa robustezza, indicando che gran parte del segnale rilevante è già contenuta nelle prime componenti della covarianza. AGU Journals
Un aspetto particolarmente importante della metodologia è la scelta di utilizzare l’autunno precedente come stagione del predittore anziché analizzare contemporaneamente SST, AAM e pressione invernale. Questa scelta non è un semplice dettaglio cronologico, ma costituisce un elemento essenziale del disegno statistico. Se le SST tropicali e la pressione euro-atlantica fossero analizzate durante lo stesso trimestre, una forte covarianza potrebbe riflettere contemporaneamente molteplici direzioni di interazione. L’atmosfera può infatti forzare le SST, le SST possono influenzare l’atmosfera ed entrambe possono rispondere a un terzo processo. La coincidenza temporale renderebbe quindi molto più difficile interpretare la relazione.
Introducendo un anticipo stagionale, gli autori chiedono invece se una configurazione presente prima dell’inverno contenga informazione sulla circolazione che si manifesta successivamente. La MCA viene quindi utilizzata in una configurazione lagged, cioè con un ritardo temporale tra predittore e predittando. Questo tipo di approccio ha una lunga tradizione negli studi dell’interazione oceano-atmosfera. Czaja e Frankignoul (2002), ad esempio, analizzarono la covarianza ritardata tra anomalie delle SST atlantiche e circolazione atmosferica, mostrando che pattern persistenti delle SST potevano precedere di alcuni mesi anomalie della NAO. Il valore metodologico del lag consiste proprio nel ridurre l’ambiguità associata alla forzante atmosferica contemporanea delle SST e nel cercare segnali oceanici che anticipino statisticamente la risposta successiva. DOI
Nel lavoro di Czaja e Frankignoul, un pattern pan-atlantico delle SST risultava associato alla NAO con un anticipo fino a diversi mesi, fornendo uno degli esempi classici dell’utilizzo della covarianza ritardata per distinguere almeno parzialmente una possibile influenza oceanica sull’atmosfera dalla più immediata risposta dell’oceano alla variabilità atmosferica. American Meteorological Society Journals Nel lavoro di O’Reilly et al. la stessa logica viene estesa a un problema differente e temporalmente ancora più ambizioso: verificare se le anomalie tropicali presenti nell’autunno dell’anno successivo a ENSO costituiscano una memoria lenta capace di influenzare la circolazione invernale immediatamente seguente.
La parola “predittivo” utilizzata dagli autori deve però essere interpretata correttamente. In questo contesto non significa che la MCA costituisca un sistema operativo di previsione meteorologica o che dimostri automaticamente un rapporto causale. Significa che il campo autunnale precede temporalmente quello invernale e contiene una struttura statistica covariante con esso. Questa distinzione è fondamentale. La MCA individua associazioni lineari ottimali tra campi; non dimostra da sola che una variabile sia fisicamente responsabile dell’altra. Processi comuni, autocorrelazione, feedback o variabili non incluse potrebbero contribuire alla relazione. La forza dello studio deriva quindi dal fatto che la MCA non viene considerata isolatamente, ma viene interpretata insieme all’evoluzione fisica delle SST, delle precipitazioni tropicali, del geopotenziale e del momento angolare.
La capacità della MCA di massimizzare la covarianza, anziché la correlazione, merita inoltre una precisazione. Covarianza e correlazione non sono concetti identici. La correlazione misura quanto due serie temporali varino linearmente insieme dopo averne normalizzato l’ampiezza; la covarianza conserva invece anche l’informazione relativa alla grandezza delle variazioni. MCA ricerca quindi pattern che combinano coerenza temporale e ampiezza fisica. La Canonical Correlation Analysis, CCA, è invece progettata per massimizzare la correlazione tra combinazioni lineari dei campi. Bretherton et al. (1992) confrontarono direttamente questi approcci, mostrando come la SVD della matrice di covarianza possieda proprietà particolarmente utili quando l’obiettivo è identificare pattern accoppiati robusti in dataset climatici nei quali il numero di punti spaziali può essere grande rispetto alla lunghezza della serie temporale. DOI
Questa caratteristica è particolarmente appropriata per i grandi ensemble utilizzati nello studio. Il numero estremamente elevato di eventi ENSO simulati fornisce un campione molto più grande di quello disponibile nelle osservazioni, riducendo l’instabilità campionaria che può affliggere le tecniche multivariate. Allo stesso tempo, il campo delle SST tropicali contiene un numero considerevole di punti griglia e quello della pressione euro-atlantica presenta anch’esso una notevole dimensionalità. La SVD consente di comprimere questa complessità in un piccolo numero di coppie di strutture fisicamente interpretabili.
O’Reilly e collaboratori eseguono l’analisi separatamente per ciascun modello. Anche questa decisione è importante. I quindici sistemi climatici possiedono climatologie differenti, distribuzioni diverse delle SST, intensità diverse della variabilità ENSO e configurazioni leggermente differenti della circolazione euro-atlantica. Se venisse costruita un’unica MCA aggregando direttamente tutti i modelli, le differenze strutturali tra sistemi potrebbero contaminare i pattern accoppiati. Calcolare invece i modi separatamente permette a ciascun modello di identificare la propria configurazione SST–SLP o AAM–SLP che massimizza la covarianza, mantenendo però identica la metodologia con cui vengono successivamente confrontati i risultati. AGU Journals
Una volta ottenute le tre principali serie temporali MCA per ogni modello, gli autori le utilizzano in regressione per stimare la componente del campo invernale che varia sistematicamente insieme al predittore autunnale. Questo passaggio rappresenta il cuore dell’esperimento di attribuzione statistica. Immaginando, ad esempio, che una particolare configurazione delle SST tropicali sia sistematicamente seguita da una determinata struttura della pressione nord-atlantica, la serie temporale MCA misurerà anno per anno l’intensità di tale configurazione oceanica. Regressando il campo della pressione invernale su questa serie è possibile stimare quale parte della pressione sia statisticamente associata al modo SST in questione.
La procedura viene ripetuta per i primi tre modi e il segnale associato viene successivamente sottratto dal campo invernale originale. Ciò che rimane è un campo residuo nel quale è stata eliminata, per costruzione statistica, la componente lineare della circolazione che covariava maggiormente con il predittore autunnale. Quando il predittore è costituito dalle SST tropicali, gli autori definiscono il risultato come campo “SSTSON removed”; quando viene utilizzato il momento angolare atmosferico, il residuo viene indicato come “AAMSON removed”. AGU Journals
Questa procedura permette di formulare una domanda estremamente intuitiva: quanto della risposta del secondo inverno rimane dopo aver sottratto statisticamente ciò che era associato alle SST tropicali dell’autunno precedente? La stessa domanda viene poi posta per l’AAM. Se un determinato predittore non fosse realmente importante per il segnale del secondo inverno, la sua rimozione dovrebbe modificare poco il composito della pressione. Se invece fosse strettamente legato alla risposta, sottrarre la componente covariante dovrebbe far diminuire drasticamente il segnale.
È questo confronto che rende la MCA particolarmente efficace nel disegno dello studio. La tecnica non viene utilizzata soltanto per mostrare che esiste una relazione tra due campi, ma per costruire un vero e proprio esperimento statistico di “rimozione”. La Figura 4 confronta infatti tre situazioni: la risposta completa del secondo inverno, la risposta dopo la rimozione dell’influenza statisticamente associata alle SST tropicali dell’autunno e la risposta dopo la rimozione dell’influenza dell’AAM autunnale. AGU Journals
Il risultato è estremamente netto. Quando viene sottratta la componente associata alle SST tropicali autunnali, l’ampiezza della risposta euro-atlantica del secondo inverno diminuisce fortemente in tutti i modelli e diventa sostanzialmente prossima a zero nella grande maggioranza dei casi. L’eccezione più evidente è HadGEM3-MM, che comunque possiede già una delle risposte iniziali più deboli. Al contrario, quando viene eliminata la componente statisticamente associata alle anomalie autunnali dell’AAM, la risposta si riduce soltanto marginalmente e rimane un segnale atmosferico consistente nella maggior parte dei modelli. AGU Journals
Gli autori eseguono anche un’ulteriore verifica eliminando simultaneamente i contributi delle SST tropicali e dell’AAM attraverso una regressione bivariata. Il risultato è quasi indistinguibile da quello ottenuto rimuovendo soltanto le SST. Ciò significa che, una volta eliminata la componente della circolazione associata alle anomalie oceaniche tropicali, rimuovere anche l’informazione contenuta nel momento angolare aggiunge pochissimo. Questa evidenza rafforza l’interpretazione secondo cui, nei modelli analizzati, sono soprattutto le anomalie tropicali delle SST persistenti fino all’autunno a sostenere la teleconnessione sistematica del secondo inverno. AGU Journals
È importante sottolineare che gli autori parlano opportunamente di attribuzione statistica. La rimozione attraverso regressione non equivale a un esperimento dinamico nel quale le SST vengono fisicamente eliminate dal modello e tutte le altre condizioni vengono mantenute identiche. Per ottenere una dimostrazione causale ancora più forte sarebbero necessari esperimenti di sensibilità dedicati, per esempio simulazioni atmosferiche nelle quali specifiche anomalie delle SST vengono prescritte o rimosse. La MCA mostra invece che praticamente tutta la parte sistematica della risposta euro-atlantica è contenuta nel sottospazio statistico che covaria con le SST tropicali autunnali. È un’evidenza molto forte, ma rimane distinta da una prova causale sperimentale in senso stretto.
La robustezza dell’interpretazione aumenta però quando il risultato MCA viene considerato insieme agli altri campi atmosferici. O’Reilly et al. mostrano che durante il secondo inverno i modelli caratterizzati da una forte risposta euro-atlantica presentano importanti anomalie delle precipitazioni tropicali negli oceani Indiano e Pacifico. Tali anomalie sono accompagnate da strutture di geopotenziale a 500 hPa che si estendono verso le regioni extratropicali dell’emisfero settentrionale, coerentemente con l’idea di teleconnessioni generate da anomalie del riscaldamento latente tropicale. Quando viene rimossa tramite MCA l’influenza delle SST tropicali dell’autunno precedente, non scompare soltanto la risposta della pressione al livello del mare sul Nord Atlantico: diventano trascurabili anche le anomalie tropicali delle precipitazioni e gran parte delle strutture di geopotenziale associate. AGU Journals
Questa coerenza tra differenti variabili rende l’interpretazione fisica molto più convincente. La catena suggerita non si limita a una correlazione diretta SST–NAO, ma comprende una sequenza dinamicamente plausibile: anomalie tropicali delle SST persistono durante l’autunno; queste anomalie modificano la convezione e le precipitazioni tropicali; le anomalie del rilascio di calore latente modificano la divergenza dell’alta troposfera e le sorgenti delle onde planetarie; vengono generate teleconnessioni su larga scala; infine queste perturbazioni raggiungono le medie latitudini e modificano la circolazione euro-atlantica durante l’inverno successivo.
La MCA svolge quindi il ruolo di ponte quantitativo tra l’anomalia oceanica iniziale e la risposta atmosferica finale. Il suo risultato è particolarmente interessante perché la configurazione tropicale associata alla risposta non consiste necessariamente in un semplice Niño-3.4 ancora attivo. Come mostrato nelle sezioni precedenti, alcuni modelli hanno già invertito il segno delle anomalie nel Pacifico orientale, mentre altri mantengono un segnale residuo dello stesso segno dell’ENSO originario. Molto più coerente è la persistenza di anomalie nell’Oceano Indiano e in altri settori tropicali. La MCA non impone a priori quale regione debba dominare; lascia che sia la struttura della covarianza tra l’intera fascia 30°S–30°N e la pressione euro-atlantica successiva a individuare i pattern maggiormente rilevanti.
È proprio questa caratteristica che rende la tecnica superiore, per l’obiettivo specifico dello studio, a una semplice regressione della NAO sul Niño-3.4. Un indice monodimensionale presupporrebbe implicitamente che la componente fisicamente importante sia nota in anticipo. La MCA consente invece di scoprire configurazioni multidimensionali nelle quali Pacifico, Oceano Indiano e altri settori tropicali possono contribuire contemporaneamente, con segni e ampiezze differenti, alla relazione con la circolazione successiva.
Lo stesso ragionamento vale per il momento angolare atmosferico. Se la teoria della propagazione poleward dell’AAM fosse il meccanismo dominante, la MCA dovrebbe individuare pattern autunnali del momento angolare fortemente covarianti con la successiva pressione euro-atlantica e la loro rimozione dovrebbe eliminare una parte consistente del segnale invernale. Il fatto che ciò non avvenga non significa che l’AAM non contenga informazioni sulla circolazione o che i processi di trasporto del momento siano fisicamente irrilevanti. Significa più precisamente che, nei grandi ensemble analizzati, le componenti dell’AAM autunnale linearmente legate alla pressione del secondo inverno spiegano una frazione molto minore della risposta sistematica rispetto alle SST tropicali.
Questa distinzione è importante anche alla luce degli studi precedenti. Scaife et al. (2024) avevano proposto che la lenta propagazione delle anomalie del momento angolare potesse fornire la memoria necessaria a spiegare la teleconnessione ENSO–NAO a un anno di distanza. Lo studio di O’Reilly et al. non nega l’esistenza di anomalie dell’AAM o della loro propagazione durante alcune fasi dell’anno; mostra invece che, nei quindici grandi ensemble climatici considerati, esse non sembrano costituire il principale predittore statistico della risposta euro-atlantica del secondo inverno. AGU Journals
Il valore della MCA consiste quindi anche nella possibilità di mettere quantitativamente in competizione due ipotesi che, osservando soltanto i compositi, potrebbero apparire entrambe plausibili. Prima dell’inverno successivo sono presenti sia anomalie tropicali delle SST sia anomalie del momento angolare. La semplice osservazione della loro persistenza non permette di stabilire quale sia più importante. La MCA isola invece le componenti di ciascun campo che covariano maggiormente con la pressione futura e permette di verificare cosa accade alla teleconnessione una volta rimosse.
L’utilizzo di tre modi principali contribuisce inoltre a evitare che il risultato dipenda esclusivamente da una singola configurazione estremamente specifica. Le teleconnessioni atmosferiche possono variare tra eventi e tra modelli; la prima modalità potrebbe descrivere la struttura più comune, mentre la seconda e la terza possono catturare importanti variazioni secondarie nella posizione o nell’ampiezza delle anomalie tropicali. Il fatto che due o tre modi siano sufficienti e che i modi superiori abbiano un’influenza trascurabile suggerisce che la componente prevedibile della relazione sia concentrata in un sottospazio di dimensionalità relativamente bassa, piuttosto che essere distribuita casualmente attraverso moltissimi pattern deboli. AGU Journals
Questo risultato è coerente con una caratteristica generale del sistema climatico: pur essendo estremamente complesso, una parte significativa della variabilità organizzata su larga scala può spesso essere descritta attraverso un numero relativamente ristretto di modalità. ENSO, NAO, IOD ed East Atlantic pattern costituiscono esempi familiari di questa riduzione dimensionale. La MCA estende lo stesso principio alle relazioni tra differenti componenti del sistema, identificando non la modalità dominante di ciascun campo singolarmente, ma le modalità dominanti della loro covarianza.
Occorre comunque ricordare alcune limitazioni. La MCA è una tecnica essenzialmente lineare. Essa identifica combinazioni lineari dei campi che massimizzano la covarianza e può quindi non rappresentare completamente relazioni fortemente non lineari. Questo aspetto è particolarmente rilevante per ENSO, perché la risposta atmosferica a El Niño e La Niña non è necessariamente simmetrica e può dipendere dall’intensità e dalla posizione longitudinale delle anomalie delle SST. Gli stessi O’Reilly et al. sottolineano nella discussione che le osservazioni mostrano evidenze di non linearità associate sia al “flavor” degli eventi ENSO sia alla loro ampiezza. AGU Journals
Il fatto che la MCA lineare riesca comunque a eliminare quasi completamente la risposta del secondo inverno nei grandi ensemble quando vengono rimosse le componenti associate alle SST è quindi, paradossalmente, un risultato molto informativo. Significa che, almeno nei modelli analizzati e per la risposta composita studiata, una parte predominante della relazione può essere rappresentata attraverso una struttura lineare di covarianza. Questo non esclude comportamenti non lineari nei singoli eventi, ma indica che essi non sembrano indispensabili per spiegare la principale risposta media individuata nello studio.
Un’altra limitazione riguarda l’eventuale presenza di cause comuni. Le SST autunnali potrebbero essere correlate con altri aspetti della circolazione tropicale o extratropicale non esplicitamente inclusi nell’analisi, i quali potrebbero contribuire alla risposta invernale. Ancora una volta, la MCA non può da sola distinguere tutte le possibili catene causali. Tuttavia, la scomparsa contemporanea delle anomalie delle precipitazioni tropicali e delle teleconnessioni del geopotenziale dopo la rimozione del segnale SST fornisce un’importante coerenza fisica aggiuntiva.
Dal punto di vista della prevedibilità, l’impostazione autunno–inverno è particolarmente interessante. Se una configurazione delle SST tropicali presente tra settembre e novembre contiene informazione significativa sulla circolazione di dicembre–febbraio, essa rappresenta una potenziale sorgente di prevedibilità stagionale. L’oceano possiede infatti una memoria maggiore dell’atmosfera e le sue anomalie possono persistere per mesi. È precisamente questo principio che rende le SST una delle fonti fondamentali di skill delle previsioni stagionali. La metodologia di O’Reilly et al. suggerisce che la memoria potrebbe essere rilevante non soltanto durante l’evento ENSO stesso, ma anche nell’autunno dell’anno successivo.
La MCA permette quindi di reinterpretare il concetto di “second winter response”. Non si tratta necessariamente di un unico segnale atmosferico che sopravvive ininterrottamente per dodici mesi. Potrebbe trattarsi piuttosto di una sequenza di memorie accoppiate: ENSO produce un ampio riassetto delle SST tropicali; parte di queste anomalie viene conservata dall’oceano mentre il pattern pacifico originario evolve; in autunno rimane una configurazione tropicale coerente; questa configurazione forza nuovamente la convezione e genera una nuova teleconnessione verso il Nord Atlantico durante il successivo inverno.
Sotto questo profilo, la scelta metodologica di O’Reilly, Haderle e Baker è particolarmente elegante. Utilizzando l’autunno come punto di partenza, gli autori non chiedono semplicemente se il clima del secondo inverno “ricordi” ENSO. Chiedono dove risieda questa memoria immediatamente prima che la risposta invernale si sviluppi. Se fosse prevalentemente nell’atmosfera, l’AAM autunnale dovrebbe contenere la maggior parte dell’informazione rilevante. Se fosse prevalentemente nell’oceano, sarebbero le SST tropicali autunnali a spiegare la risposta. La MCA consente di trasformare queste due ipotesi fisiche in un confronto quantitativo diretto.
I risultati favoriscono nettamente la seconda interpretazione nei modelli: la rimozione della covarianza SST–SLP elimina quasi completamente la risposta, mentre la rimozione della covarianza AAM–SLP produce soltanto un effetto modesto. AGU Journals Ciò non significa che ogni singolo evento ENSO reale debba comportarsi allo stesso modo, né che il momento angolare non abbia alcun ruolo. Significa che la componente sistematica e ripetibile della teleconnessione simulata nei grandi ensemble è molto più strettamente associata alle anomalie tropicali persistenti delle SST.
In definitiva, la Maximum Covariance Analysis costituisce uno degli elementi metodologici centrali dell’intero studio. Attraverso la decomposizione ai valori singolari della covarianza tra autunno e inverno, essa individua le configurazioni spaziali del sistema tropicale che condividono la maggiore quantità di variabilità con la circolazione euro-atlantica successiva. La selezione dei primi tre modi permette di condensare questa relazione in un numero limitato di serie temporali robuste; la regressione consente quindi di stimare e sottrarre la componente invernale associata a tali modi. La ripetizione dell’esperimento utilizzando alternativamente SST e momento angolare trasforma la MCA in uno strumento di confronto tra le due principali ipotesi sulla memoria del sistema climatico.
La conclusione metodologica che emerge è particolarmente forte: nei quindici grandi ensemble climatici, la risposta euro-atlantica del secondo inverno non sembra essere principalmente l’ultima fase di un’anomalia atmosferica che migra lentamente per un intero anno, ma appare invece strettamente collegata alla persistenza e alla riorganizzazione delle anomalie termiche degli oceani tropicali. La MCA non dimostra da sola l’intera catena causale, ma mostra che eliminando statisticamente la componente associata alle SST autunnali scompare quasi tutto il segnale atmosferico sistematico successivo, comprese le anomalie della precipitazione tropicale e le strutture di teleconnessione extratropicale. AGU Journals
In questo senso, la sezione 2.5 fornisce la chiave quantitativa che permette di passare dalla semplice constatazione della persistenza di SST e AAM alla valutazione del loro effettivo contributo alla circolazione del secondo inverno. Il risultato conferisce particolare rilevanza al concetto di memoria oceanica tropicale: l’informazione lasciata dall’ENSO sembra essere conservata non soltanto sotto forma di un indice Niño-3.4 residuo, ma attraverso una configurazione più ampia delle temperature oceaniche tropicali, capace di riorganizzare la convezione e di generare nuove teleconnessioni atmosferiche molti mesi dopo il massimo dell’evento originario. È proprio attraverso questa combinazione di analisi multivariata, separazione temporale tra predittore e risposta e rimozione statistica dei segnali covarianti che O’Reilly, Haderle e Baker riescono a distinguere in maniera convincente le due ipotesi concorrenti e a identificare nelle SST tropicali persistenti la spiegazione più robusta della risposta euro-atlantica simulata un anno dopo ENSO.
Figura 1. Evoluzione della teleconnessione ENSO–Euro-Atlantico dal primo al secondo inverno nei grandi ensemble climatici
Certo fratello. Di seguito trovi una versione molto più ampia e accademica della spiegazione, mantenuta come testo continuo, senza sottosezioni interne e arricchita con riferimenti alla letteratura scientifica.
Figura 1. Evoluzione della teleconnessione ENSO–Euro-Atlantico dal primo al secondo inverno nei grandi ensemble climatici
La Figura 1 rappresenta uno dei risultati fondamentali dello studio di O’Reilly, Haderle e Baker, perché permette di visualizzare simultaneamente la struttura della risposta euro-atlantica all’El Niño–Southern Oscillation durante l’inverno contemporaneo all’evento e durante l’inverno successivo, circa un anno più tardi. La figura non si limita quindi a documentare l’esistenza di una teleconnessione tra il Pacifico tropicale e il Nord Atlantico, fenomeno conosciuto da molti decenni, ma mostra come la struttura della risposta cambi radicalmente tra il primo e il secondo inverno e come tale comportamento emerga in un ampio insieme di modelli climatici accoppiati con grandi ensemble. Il risultato fondamentale è che durante il primo inverno la risposta ENSO tende generalmente a proiettarsi sulla fase negativa della North Atlantic Oscillation, mentre nel secondo inverno il segnale tende a cambiare segno e a spostarsi verso configurazioni maggiormente riconducibili alla fase positiva della NAO e/o dell’East Atlantic pattern. Allo stesso tempo, la figura mostra una notevole diversità tra i modelli, indicando che la teleconnessione ritardata non assume una configurazione geografica unica e rigidamente definita. AGU Journals
La definizione della risposta ENSO utilizzata in tutti i pannelli è particolarmente importante per interpretare correttamente la figura. Gli autori calcolano la differenza tra gli inverni associati a El Niño e quelli associati a La Niña. Non stiamo quindi osservando semplicemente l’anomalia atmosferica prodotta da El Niño rispetto alla climatologia, ma il contrasto medio tra le due fasi opposte del sistema ENSO. Tale procedura aumenta la visibilità della componente atmosferica associata alla variabilità tropicale, perché El Niño e La Niña tendono a produrre anomalie di segno almeno parzialmente opposto. È tuttavia necessario ricordare che questa differenza composita rappresenta una risposta statistica media: nessun singolo evento ENSO deve necessariamente riprodurre esattamente la configurazione mostrata nella figura, poiché la circolazione nord-atlantica possiede una variabilità interna molto elevata e può essere contemporaneamente influenzata dalla stratosfera, dall’Oceano Atlantico, dall’Oceano Indiano, dalla QBO, dalla Madden–Julian Oscillation e da numerosi altri processi atmosferici e oceanici.
I pannelli superiori (a) e (b) rappresentano le risposte atmosferiche in un particolare spazio delle fasi costruito utilizzando le due principali modalità della pressione al livello del mare nel settore euro-atlantico. Sull’asse orizzontale viene mostrata la proiezione sulla North Atlantic Oscillation, identificata come prima funzione ortogonale empirica della pressione invernale, mentre l’asse verticale rappresenta l’East Atlantic pattern, corrispondente alla seconda modalità dominante. Gli assi sono espressi in unità standardizzate, indicate attraverso σ, e permettono quindi di confrontare modelli caratterizzati da differenti ampiezze della variabilità interna. Come descritto dagli autori nella metodologia, le EOF vengono calcolate separatamente per ciascun modello, preservando una convenzione comune del segno, in modo che la fase positiva o negativa dei modi abbia un significato coerente tra i differenti sistemi. AGU Journals
Questa rappresentazione bidimensionale è molto più informativa rispetto all’utilizzo esclusivo di un indice NAO. La circolazione del Nord Atlantico non varia infatti secondo un’unica direzione dinamica. La NAO descrive principalmente variazioni nel gradiente meridionale di pressione tra il settore subtropicale e quello subpolare dell’Atlantico, mentre l’East Atlantic pattern introduce variazioni nella posizione e nella struttura geografica dei centri barici. Baker et al. (2024) ricordano che NAO ed EA costituiscono le due principali modalità di variabilità della pressione invernale sul Nord Atlantico e che entrambe contribuiscono significativamente alle condizioni meteorologiche europee. Lo stesso studio mostra inoltre che la forzante tropicale, in particolare ENSO, rappresenta una sorgente importante della prevedibilità stagionale della NAO e, in misura meno robusta, anche dell’EA. AGU JournalsLa scelta di O’Reilly e collaboratori di considerare simultaneamente i due modi permette quindi di catturare risposte ENSO che non coincidono perfettamente con la struttura canonica della NAO.
Nel pannello (a), relativo al primo inverno, la caratteristica più evidente è lo spostamento generale dei modelli verso valori negativi dell’asse della NAO. Quasi tutti i simboli si trovano infatti a sinistra dello zero, dimostrando che la differenza El Niño meno La Niña tende a produrre una risposta negativa della NAO durante l’inverno contemporaneo all’evento. Gli autori sottolineano esplicitamente che tale comportamento è comune nella maggior parte dei modelli e risulta coerente con la risposta stimata dalle osservazioni e con numerosi studi precedenti. AGU Journals Questo risultato si inserisce in una letteratura molto ampia secondo cui gli eventi El Niño tendono statisticamente a favorire, soprattutto dalla parte centrale alla parte avanzata dell’inverno boreale, una configurazione più negativa della NAO rispetto agli anni di La Niña.
La risposta del primo inverno non deve però essere interpretata come una relazione deterministica El Niño–NAO negativa. La dispersione dei punti nel pannello (a) è già indicativa di una considerevole diversità modellistica. Alcuni sistemi mostrano una forte risposta negativa della NAO ma soltanto una debole componente dell’East Atlantic pattern, mentre altri possiedono una considerevole proiezione sull’EA. Questa varietà riflette la complessità della catena dinamica che collega il Pacifico tropicale al Nord Atlantico. Le anomalie delle SST associate a ENSO modificano la convezione e il riscaldamento tropicale, generano onde planetarie, alterano la corrente a getto del Pacifico settentrionale e la storm track nordamericana e possono infine modificare la circolazione dell’Atlantico. Tuttavia, la posizione esatta delle anomalie delle SST, l’intensità dell’evento e lo stato del flusso atmosferico medio influenzano significativamente il percorso e l’ampiezza della teleconnessione.
O’Reilly e Drouard (2024) hanno approfondito proprio questa dipendenza stagionale, mostrando che la teleconnessione ENSO–Nord Atlantico cambia significativamente tra la prima e la seconda parte dell’inverno. Durante gennaio e febbraio El Niño è associato a un ampio spostamento verso sud della corrente a getto attraverso il Nord America e il Nord Atlantico e a variazioni dell’attività della storm track. I feedback prodotti dagli eddies sinottici e dal wave breaking ciclonico contribuiscono a rinforzare questa configurazione. Durante novembre e dicembre, invece, la dinamica è differente e coinvolge in maniera importante anomalie della storm track sul Pacifico orientale e sul Nord America, che modificano successivamente la probabilità delle differenti posizioni del jet nord-atlantico. Royal Meteorological Society (RMetS) La posizione dei modelli nel pannello (a) deve quindi essere considerata come il risultato stagionale integrato di molteplici processi troposferici.
A questi processi si aggiunge la via stratosferica. Ineson e Scaife (2009) dimostrarono attraverso esperimenti con un modello atmosferico esteso nella stratosfera che El Niño può favorire anomalie nella propagazione verticale delle onde planetarie, modificare il vortice polare stratosferico e generare successivamente una risposta discendente verso la troposfera europea. Nei loro esperimenti la risposta superficiale europea risultava particolarmente evidente negli anni nei quali si verificavano riscaldamenti stratosferici improvvisi. Nature Ciò contribuisce a spiegare perché la risposta ENSO del primo inverno possa avere un’espressione particolarmente evidente nella fase avanzata della stagione, quando il collegamento tra stratosfera e troposfera tende a essere climatologicamente più efficace.
Ayarzagüena e collaboratori hanno inoltre mostrato che l’efficienza della via stratosferica varia nel tempo e può essere modulata dalla struttura degli eventi El Niño e dallo stato di fondo del sistema climatico. L’impatto europeo di El Niño nella seconda parte dell’inverno non è quindi temporalmente stazionario, ma può essere forte in alcuni decenni e molto più debole in altri. Springer Nature Questa non stazionarietà osservata aiuta a comprendere perché, persino in presenza di una tendenza media verso la NAO negativa, i modelli della Figura 1a mostrino risposte quantitativamente molto differenti.
Un ulteriore livello di complessità deriva dalla non linearità della teleconnessione. Jiménez-Esteve e Domeisen hanno dimostrato in esperimenti modellistici che la via troposferica dall’ENSO al Nord Atlantico non risponde linearmente all’ampiezza delle anomalie tropicali. Un forte El Niño può produrre una risposta della NAO significativamente più intensa di quella generata da una La Niña di ampiezza equivalente; per La Niña può inoltre verificarsi una saturazione della risposta. WCD Ciò significa che la differenza composita El Niño meno La Niña mostrata nella Figura 1 non deve necessariamente essere interpretata come la somma di due risposte perfettamente simmetriche di segno opposto. Il composito costituisce un’efficace misura statistica della teleconnessione, ma la dinamica sottostante può essere significativamente non lineare.
Il pannello (b) rappresenta il risultato più innovativo: mostra la stessa analisi nello spazio NAO–EA, ma per il secondo inverno successivo all’evento ENSO. La distribuzione dei punti cambia radicalmente rispetto al pannello (a). Invece di essere concentrati principalmente nel settore negativo dell’asse NAO, numerosi modelli si spostano verso valori prossimi allo zero o positivi della NAO e molti mostrano contemporaneamente una componente positiva dell’East Atlantic pattern. Gli autori sintetizzano il risultato affermando che quasi tutti i modelli producono una risposta significativa durante il secondo inverno e che questa tende generalmente ad assomigliare alle fasi positive della NAO e/o dell’EA, pur con una considerevole variabilità tra sistemi. AGU Journals
La figura fornisce quindi una visualizzazione molto efficace della cosiddetta inversione della risposta. Non si osserva semplicemente un indebolimento della teleconnessione negativa del primo inverno. Se fosse così, i punti del pannello (b) dovrebbero semplicemente avvicinarsi all’origine mantenendo grosso modo la stessa direzione. Al contrario, una parte importante della distribuzione attraversa lo zero della NAO e si sposta verso il settore opposto dello spazio delle fasi. Il secondo inverno deve quindi essere considerato come una risposta climaticamente distinta e non come la coda attenuata della teleconnessione contemporanea.
Questo comportamento era stato identificato in maniera particolarmente sorprendente da Scaife et al. (2024), che utilizzando osservazioni e modelli climatici dimostrarono l’esistenza di una risposta extratropicale ritardata all’ENSO di circa un anno. Tale risposta risultava più forte nel settore Nord Atlantico e assumeva una struttura simile alla NAO. Gli autori mostrarono che El Niño tendeva a essere seguito nel secondo inverno da una NAO positiva, mentre La Niña tendeva a precedere una NAO negativa, esattamente il contrario del segnale medio osservato durante l’inverno contemporaneo. Inoltre, la teleconnessione ritardata risultava sorprendentemente intensa, almeno comparabile per ordine di grandezza con quella simultanea. PubMed
La Figura 1 di O’Reilly et al. rappresenta quindi una verifica multi-modello molto più ampia di questa scoperta. Il fatto che la maggior parte dei quindici grandi ensemble mostri una risposta riconoscibile durante il secondo inverno suggerisce che il fenomeno non dipenda da una singola configurazione modellistica. Allo stesso tempo, la forte dispersione dei punti dimostra che i diversi modelli non concordano perfettamente sulla struttura della risposta. Questo aspetto è essenziale: la robustezza riguarda soprattutto l’esistenza di un’anomalia euro-atlantica sistematica, mentre la precisa combinazione NAO–EA rimane fortemente dipendente dal modello. AGU Journals
La diversità è particolarmente evidente osservando alcuni singoli modelli. Nel pannello (b), ad esempio, alcuni sistemi si trovano nel quadrante caratterizzato contemporaneamente da NAO ed EA positivi; altri presentano una NAO positiva accompagnata da EA negativo; altri ancora mostrano EA fortemente positivo ma una componente NAO debole o persino negativa. Ciò significa che l’espressione geografica della teleconnessione ritardata può variare significativamente. Una medesima sorgente tropicale non deve necessariamente produrre una struttura di pressione esattamente identica, perché il treno di onde planetarie che raggiunge il Nord Atlantico dipende dalla posizione della sorgente convettiva, dalle guide d’onda troposferiche, dalla posizione climatologica delle correnti a getto e dall’interazione con le perturbazioni sinottiche.
Anche l’osservazione, rappresentata dalla X nera, è molto istruttiva. Nel primo inverno la X si trova nel settore negativo della NAO, coerentemente con la teleconnessione tradizionale. Nel secondo inverno si sposta invece verso una componente NAO positiva, in accordo con Scaife et al. (2024). Tuttavia, l’incertezza osservativa è molto ampia. O’Reilly et al. sottolineano esplicitamente che la proiezione osservata sulla NAO positiva nel secondo inverno è altamente incerta. AGU Journals La ragione principale è il numero limitato di eventi ENSO realmente osservati: mentre i grandi ensemble forniscono centinaia o migliaia di possibili realizzazioni, il record storico contiene soltanto poche decine di eventi indipendenti, immersi nella fortissima variabilità interna della circolazione nord-atlantica.
Le ellissi mostrate nei pannelli (a) e (b) quantificano proprio tale incertezza. Secondo la metodologia dello studio, gli intervalli di confidenza vengono stimati attraverso un bootstrap Monte Carlo, selezionando ripetutamente gli eventi ENSO con reinserimento e ricostruendo la distribuzione statistica della differenza El Niño–La Niña. La procedura viene ripetuta 10.000 volte e permette di ottenere gli intervalli di confidenza al 95%. AGU Journals Il bootstrap è particolarmente appropriato perché consente di valutare quanto la stima della teleconnessione possa cambiare semplicemente selezionando differenti combinazioni degli eventi disponibili. Un intervallo molto grande indica quindi che una parte significativa della risposta potrebbe essere sensibile al campionamento, mentre una regione di confidenza più compatta indica una risposta statisticamente meglio determinata.
La differenza tra i due pannelli superiori evidenzia anche un punto di grande rilevanza per la prevedibilità stagionale. Baker et al. (2024), analizzando sette sistemi del Copernicus Climate Change Service, hanno mostrato che gli anni nei quali la NAO viene prevista meglio sono generalmente quelli nei quali è presente una forte forzante tropicale, soprattutto ENSO. Al contrario, gli anni caratterizzati da un debole forcing ENSO tendono ad avere una prevedibilità minore. Lo stesso lavoro mostra un collegamento anche con la prevedibilità dell’East Atlantic pattern, sebbene meno robusto. AGU Journals La Figura 1 suggerisce che una parte della memoria prevedibile associata a ENSO potrebbe teoricamente estendersi oltre il singolo inverno, se il meccanismo ritardato potesse essere rappresentato correttamente dai sistemi previsionali.
Lo studio del 2026 di Kim et al. aggiunge un elemento importante a questa prospettiva. Gli autori hanno mostrato che la capacità di prevedere la NAO a un anno di distanza aumenta soprattutto negli anni in cui ENSO cambia fase, per esempio passando da El Niño a La Niña. In tali anni emergono anomalie del momento angolare atmosferico che si propagano verso nord e sono riprodotte dai sistemi multi-modello. PubMed Questo risultato conferma che la teleconnessione ritardata non rappresenta semplicemente una curiosità statistica, ma può contenere una componente di prevedibilità interannuale, sebbene la sua robustezza dipenda dall’evoluzione specifica dell’ENSO.
Il pannello (c) trasferisce l’informazione sintetica dello spazio NAO–EA nel dominio geografico reale. Vengono mostrate le anomalie della pressione al livello del mare durante il secondo inverno per ciascuno dei quindici ensemble climatici e per le osservazioni della 20th Century Reanalysis. L’unità è l’ettopascal e la risposta, ancora una volta, rappresenta la differenza tra gli inverni successivi a El Niño e quelli successivi a La Niña. Le tonalità blu indicano che la pressione è mediamente inferiore dopo El Niño rispetto a La Niña; i colori giallo, arancio e rosso indicano invece valori relativamente più elevati.
La caratteristica più evidente del pannello è l’organizzazione su scala planetaria delle anomalie. Non si tratta di piccole strutture locali o di rumore casuale, ma di vasti centri barici estesi su migliaia di chilometri. Molti modelli mostrano un’anomalia negativa della pressione alle latitudini medio-alte dell’Atlantico settentrionale accompagnata da anomalie positive più a sud o verso l’Europa. Tale disposizione è compatibile, in diversi casi, con una componente positiva della NAO. In altri sistemi, tuttavia, i centri barici risultano spostati longitudinalmente o latitudinalmente, conferendo alla risposta una componente più marcata dell’East Atlantic pattern.
Questa diversità geografica spiega perfettamente la dispersione osservata nel pannello (b). Un modello nel quale l’anomalia negativa si trova vicino al tradizionale centro islandese e quella positiva interessa maggiormente l’Atlantico subtropicale si proietterà in maniera relativamente forte sulla NAO. Se invece l’intera struttura viene traslata più a sud o più a est, aumenterà la proiezione sull’East Atlantic pattern. Il pannello (c) dimostra quindi che NAO ed EA non costituiscono etichette astratte, ma rappresentano differenti geometrie delle anomalie della pressione.
Particolarmente interessante è la differenza tra modelli che producono strutture simili ma con ampiezze molto diverse. In alcuni ensemble, le anomalie della pressione superano chiaramente 1–2 hPa su grandi aree, mentre in altri il segnale è molto più debole. Questo suggerisce che non soltanto la geometria, ma anche l’intensità della teleconnessione ritardata dipenda dalle proprietà del singolo modello. O’Reilly et al. dimostreranno nelle analisi successive che gran parte di questa diversità è collegata alla diversa persistenza delle anomalie delle SST tropicali: i sistemi nei quali il segnale termico tropicale rimane più organizzato fino all’autunno precedente il secondo inverno tendono a generare una risposta atmosferica successiva più rilevante. AGU Journals
La significatività statistica delle mappe viene rappresentata tramite il tratteggio. Secondo la didascalia della Figura 1, il tratteggio identifica le regioni nelle quali p > 0,05, cioè quelle dove la differenza composita non supera il livello convenzionale di significatività statistica del 5%. AGU Journals Di conseguenza, le ampie regioni non tratteggiate sono quelle nelle quali la risposta risulta statisticamente più robusta. Questa informazione è molto importante perché una grande anomalia cromatica non è necessariamente significativa se il campione presenta un’elevata dispersione tra gli eventi. Viceversa, un’anomalia relativamente modesta ma coerente tra molti eventi può risultare statisticamente significativa.
Il confronto con il pannello osservativo X è particolarmente istruttivo. La 20CR mostra una configurazione della pressione che possiede una componente positiva della NAO, coerente con il risultato di Scaife et al. e con la X mostrata nel pannello (b), ma una vasta porzione della mappa è caratterizzata da elevata incertezza statistica. Tale comportamento non sorprende. Nel mondo reale la differenza tra El Niño e La Niña viene stimata sulla base di un numero limitato di casi, mentre ciascun modello large ensemble può produrre molti eventi indipendenti. La variabilità caotica del Nord Atlantico è quindi molto meno efficacemente mediata nelle osservazioni rispetto ai grandi ensemble.
Questa differenza tra modelli e osservazioni è un problema generale della scienza delle teleconnessioni. Un segnale fisicamente reale può essere difficile da identificare nel record storico semplicemente perché il rumore atmosferico è molto più grande della risposta forzata. Di conseguenza, l’assenza di una forte significatività osservativa non implica necessariamente l’assenza del meccanismo. D’altra parte, neppure la robustezza modellistica garantisce che l’ampiezza simulata sia quantitativamente corretta: i modelli possono sovrastimare la persistenza delle SST, sottostimare il rumore atmosferico oppure rappresentare in modo imperfetto i feedback delle storm track. O’Reilly et al. sottolineano infatti che, sebbene il ruolo delle SST tropicali persistenti sia estremamente chiaro nei grandi ensemble, il trasferimento di tale conclusione alle osservazioni rimane più incerto. AGU Journals
Un aspetto particolarmente importante della Figura 1 è che prepara la domanda causale affrontata nel resto del lavoro. Stabilire che esiste una risposta nel secondo inverno non significa ancora comprendere perché esista. Scaife et al. (2024) avevano proposto che il segnale fosse mantenuto attraverso anomalie del momento angolare atmosferico capaci di propagarsi lentamente dalle regioni subtropicali verso le medie latitudini. Secondo tale interpretazione, ENSO modifica inizialmente la posizione delle correnti a getto e la distribuzione del momento; feedback associati al wave breaking e ai flussi di momento degli eddies trasferiscono lentamente l’anomalia verso i poli fino a raggiungere il settore nord-atlantico nel successivo inverno. PubMed
O’Reilly, Haderle e Baker introducono invece una seconda possibilità: la memoria potrebbe essere prevalentemente conservata dall’oceano tropicale. Le SST hanno tempi di decadimento molto più lunghi rispetto alla maggior parte delle anomalie atmosferiche e l’impronta di ENSO può essere trasferita dal Pacifico all’Oceano Indiano e ad altri bacini tropicali. Se queste anomalie persistono fino all’autunno successivo, possono continuare a modificare la convezione tropicale e il rilascio di calore latente, generando nuovi treni di onde atmosferiche proprio nei mesi precedenti il secondo inverno. La Figura 1 mostra il fenomeno che deve essere spiegato; le Figure 2–4 servono poi a discriminare tra queste due ipotesi. AGU Journals
La successiva Maximum Covariance Analysis fornisce una risposta molto netta nei modelli. Quando viene statisticamente eliminata la parte della circolazione invernale che covaria con le SST tropicali dell’autunno precedente, la risposta della Figura 1c si riduce drasticamente e diventa quasi nulla nella grande maggioranza dei modelli. Quando viene invece eliminata la componente associata al momento angolare atmosferico dell’autunno, rimane gran parte del segnale. AGU Journals È quindi possibile reinterpretare retrospettivamente la Figura 1: i diversi pattern mostrati nel pannello (c) sembrano rappresentare risposte atmosferiche differenti a configurazioni altrettanto differenti ma persistenti delle SST tropicali.
Questo punto è coerente con il fatto che le teleconnessioni tropicali non dipendono soltanto dall’ampiezza del riscaldamento oceanico, ma anche dalla sua posizione geografica. Spostare una regione di forte convezione di alcune migliaia di chilometri può modificare sensibilmente la struttura delle sorgenti delle onde di Rossby e quindi il percorso delle perturbazioni verso l’emisfero settentrionale. Ciò offre una spiegazione fisicamente plausibile della diversità tra i pannelli di Figura 1c: se i modelli conservano pattern differenti delle SST nell’Oceano Indiano e nel Pacifico, produrranno differenti anomalie delle precipitazioni tropicali e quindi differenti pattern di pressione sul Nord Atlantico.
L’ampia variabilità intermodellistica non costituisce quindi necessariamente una debolezza della scoperta. Al contrario, fornisce informazione sul meccanismo. Se tutti i modelli avessero prodotto esattamente lo stesso pattern nonostante SST tropicali molto diverse, sarebbe più difficile sostenere un ruolo diretto del forcing oceanico. Il fatto che la struttura della risposta cambi insieme alle configurazioni tropicali è compatibile con una teleconnessione modulata dalla distribuzione geografica del riscaldamento convettivo. Le analisi successive dello studio mostrano infatti forti anomalie delle precipitazioni sul Pacifico e sull’Oceano Indiano e corrispondenti treni di geopotenziale verso le regioni extratropicali; eliminando statisticamente il contributo delle SST autunnali, tali anomalie diventano molto deboli. AGU Journals
La Figura 1 possiede anche implicazioni importanti per l’interpretazione climatica europea. Una risposta positiva della NAO non equivale a una previsione deterministica di un inverno mite, piovoso o secco in una determinata regione. La combinazione NAO–EA modifica sensibilmente la distribuzione geografica degli effetti. Due inverni con valori comparabili della NAO possono produrre anomalie diverse sull’Europa meridionale se l’East Atlantic pattern possiede segno o ampiezza differenti. La dispersione dei modelli nel pannello (b) suggerisce quindi che persino se l’influenza ritardata dell’ENSO fosse prevedibile, trasformarla in una previsione climatica regionale richiederebbe di prevedere correttamente anche la precisa struttura spaziale della risposta euro-atlantica.
La figura contribuisce inoltre a spiegare perché le relazioni ENSO–Europa derivate da campioni osservativi relativamente brevi possano apparire instabili. La risposta può essere una combinazione variabile di NAO ed EA, può essere modulata dalla stratosfera e dalle storm track e può dipendere dal tipo e dall’intensità dell’evento ENSO. Gli esperimenti di Jiménez-Esteve e Domeisen dimostrano che la risposta troposferica è intrinsecamente non lineare, mentre studi sulla via stratosferica mostrano una forte dipendenza dal periodo e dallo stato atmosferico. WCD Un campione di poche decine di eventi può quindi essere dominato da una particolare combinazione di questi fattori.
Dal punto di vista della previsione climatica, invece, il risultato è estremamente stimolante. ENSO rappresenta già una delle principali sorgenti della capacità predittiva stagionale della NAO. AGU Journals Se una parte dell’informazione associata a ENSO viene conservata dal sistema oceanico per oltre un anno e riesce nuovamente a forzare la circolazione nord-atlantica, allora una componente della prevedibilità euro-atlantica potrebbe teoricamente estendersi a scale interannuali. Kim et al. (2026) hanno effettivamente trovato un aumento della capacità di prevedere la NAO a un anno di anticipo negli anni caratterizzati da transizioni della fase ENSO. PubMed Tuttavia, il quadro della Figura 1 mostra anche chiaramente la difficoltà: la direzione media della risposta può essere prevedibile, mentre la sua precisa proiezione sulle modalità NAO ed EA rimane altamente variabile.
Nel complesso, la Figura 1 fornisce quindi tre informazioni fondamentali. La prima è la conferma della teleconnessione ENSO tradizionale durante il primo inverno, caratterizzata da una prevalente proiezione sulla fase negativa della NAO e coerente con la letteratura sulle vie troposferiche e stratosferiche del segnale tropicale. La seconda è l’esistenza di una risposta distinta nel secondo inverno, generalmente orientata verso una NAO positiva e/o un East Atlantic pattern positivo, in accordo con la scoperta di Scaife et al. (2024). La terza è la grande diversità della struttura geografica tra modelli, che dimostra come la teleconnessione ritardata non debba essere interpretata come una semplice risposta NAO universale, ma come una famiglia di configurazioni euro-atlantiche che condividono un’influenza tropicale comune ma differiscono nella sua proiezione dinamica. PubMed
Il significato scientifico più profondo della figura riguarda però il concetto stesso di memoria climatica. Il passaggio dal pannello (a) al pannello (b) dimostra che l’effetto dell’ENSO sul Nord Atlantico non sembra terminare con il decadimento della teleconnessione contemporanea. Un segnale riconoscibile ricompare nell’inverno successivo con segno e struttura differenti. Lo studio di O’Reilly et al. suggerisce che questa persistenza non debba essere immaginata necessariamente come la sopravvivenza ininterrotta della stessa anomalia atmosferica per dodici mesi. È più plausibile, almeno nei grandi ensemble analizzati, che ENSO lasci una memoria nelle temperature superficiali degli oceani tropicali; tali anomalie persistono e si riorganizzano durante l’anno successivo, modificano nuovamente la convezione e le precipitazioni e producono un nuovo forcing atmosferico che raggiunge il Nord Atlantico nel secondo inverno. AGU Journals
In questa prospettiva, il contrasto tra Figura 1a e Figura 1b non rappresenta semplicemente un’inversione statistica della NAO, ma l’espressione di due fasi differenti della risposta del sistema climatico a ENSO. Nel primo inverno domina la teleconnessione immediata legata alla forte anomalia del Pacifico tropicale, alle modificazioni del jet, delle storm track e, in alcuni casi, della stratosfera. Nel secondo inverno l’evento originario è ormai profondamente evoluto o terminato, ma il sistema tropicale conserva anomalie oceaniche residue distribuite tra diversi bacini. Queste anomalie costituiscono una nuova sorgente di riscaldamento atmosferico e possono quindi generare una risposta extratropicale diversa da quella osservata durante la fase matura dell’ENSO.
Per questo motivo la Figura 1 può essere considerata il punto di partenza concettuale dell’intero studio. Essa dimostra che esiste un fenomeno che richiede una spiegazione: una risposta euro-atlantica sistematica all’ENSO che riemerge circa un anno dopo e cambia sostanzialmente segno rispetto al primo inverno. La considerevole diversità tra i modelli indica che il problema non può essere risolto semplicemente ricorrendo a una singola modalità atmosferica, mentre la presenza del segnale in quasi tutti i grandi ensemble suggerisce che non si tratti di una coincidenza prodotta da pochi eventi osservativi. Le analisi successive mostreranno che la chiave interpretativa risiede soprattutto nella persistenza delle anomalie oceaniche tropicali. In questo senso, la Figura 1 documenta visivamente uno dei concetti più interessanti emersi recentemente nello studio delle teleconnessioni climatiche: El Niño e La Niña possono lasciare nel sistema oceano-atmosfera una memoria sufficientemente lunga da modificare nuovamente la circolazione del Nord Atlantico e dell’Europa durante l’inverno dell’anno successivo, ma la forma di tale risposta dipende dalla complessa interazione tra SST tropicali persistenti, convezione, onde planetarie, correnti a getto e modalità interne della circolazione euro-atlantica.
2.6. Stime dell’incertezza e test di significatività
2.6. Stime dell’incertezza e test di significatività
La quantificazione dell’incertezza costituisce un elemento essenziale nell’analisi delle teleconnessioni climatiche, soprattutto quando il segnale ricercato è relativamente debole rispetto alla variabilità interna dell’atmosfera e quando il numero di eventi indipendenti disponibili è limitato. Questo problema è particolarmente rilevante nello studio di O’Reilly, Haderle e Baker, poiché la risposta della circolazione euro-atlantica all’ENSO durante il secondo inverno deve essere distinta dall’elevatissima variabilità naturale della North Atlantic Oscillation, dell’East Atlantic pattern e della corrente a getto nord-atlantica. Anche in presenza di un autentico forcing tropicale, infatti, due gruppi relativamente piccoli di eventi El Niño e La Niña possono produrre differenze composite molto diverse semplicemente per effetto del campionamento casuale. Gli autori affrontano tale problema mediante due strumenti statistici complementari: una procedura di ricampionamento bootstrap Monte Carlo per quantificare l’incertezza associata agli indici sintetici mostrati nelle Figure 1 e 4 e un test statistico applicato punto per punto ai campi spaziali delle Figure 1–3. AGU Journals
Il primo approccio consiste nel bootstrap con ricampionamento degli eventi ENSO. Il principio generale del bootstrap, formalizzato e ampiamente sviluppato nei lavori di Efron e Tibshirani, consiste nell’utilizzare il campione effettivamente disponibile come approssimazione della popolazione dalla quale esso è stato estratto. Invece di assumere a priori una particolare forma teorica della distribuzione statistica della quantità analizzata, si costruiscono numerosi nuovi campioni selezionando ripetutamente le osservazioni originali con reinserimento. La distribuzione delle statistiche calcolate su questi campioni artificiali fornisce quindi una stima empirica dell’incertezza, degli errori standard e degli intervalli di confidenza. Efron e Tibshirani hanno mostrato come questa metodologia possa essere applicata non soltanto a semplici medie, ma anche a statistiche molto più complesse, rendendola particolarmente utile quando la distribuzione campionaria teorica non è facilmente derivabile. DOI
Nel caso specifico dello studio sull’ENSO, l’unità di ricampionamento non è il singolo punto griglia, ma il singolo evento ENSO. Questa scelta è metodologicamente molto importante. Ogni episodio di El Niño o La Niña produce una configurazione atmosferica e oceanica spazialmente coerente, nella quale le anomalie presenti in differenti regioni non sono indipendenti tra loro. Ricampionare separatamente i punti geografici distruggerebbe tale coerenza dinamica. Selezionando invece interi eventi, gli autori preservano la struttura atmosferica associata a ciascuna realizzazione e chiedono sostanzialmente quanto cambierebbe la stima della teleconnessione se la storia climatica disponibile fosse composta da una combinazione leggermente diversa degli stessi eventi osservati o simulati.
La caratteristica fondamentale del bootstrap è il ricampionamento con reinserimento. Ciò significa che, dopo essere stato selezionato, un determinato evento può essere nuovamente estratto nello stesso campione artificiale, mentre altri eventi possono non essere selezionati affatto. Se, ad esempio, il campione originale contenesse venti eventi El Niño, ciascun ricampionamento bootstrap conterrebbe ancora venti elementi, ma alcuni degli eventi originali potrebbero comparire due o più volte e altri essere assenti. Ripetendo il procedimento moltissime volte, si ottiene una gamma di possibili realizzazioni della statistica analizzata compatibili con il campione disponibile.
Nel lavoro di O’Reilly et al. questa procedura viene ripetuta 10.000 volte. AGU Journals Un numero così elevato di repliche rende sufficientemente stabile la distribuzione empirica della statistica e permette di stimare in modo affidabile i percentili utilizzati per costruire gli intervalli di confidenza. Non significa naturalmente che esistano realmente 10.000 campioni climatici indipendenti: le 10.000 realizzazioni costituiscono una simulazione statistica della variabilità campionaria che sarebbe possibile ottenere partendo dagli eventi disponibili.
L’utilità del metodo diventa particolarmente evidente nella Figura 1. Nei pannelli che rappresentano la risposta ENSO nello spazio delle fasi NAO–East Atlantic, gli autori mostrano intervalli di confidenza derivati proprio dal ricampionamento bootstrap. Questi intervalli permettono di distinguere due questioni concettualmente differenti: la posizione centrale della risposta, che descrive la teleconnessione media stimata, e l’incertezza associata a quella posizione. Due risposte possono possedere la stessa ampiezza media ma livelli di affidabilità molto differenti se una deriva da eventi molto coerenti tra loro e l’altra da un campione estremamente disperso.
Questa distinzione è fondamentale per l’interpretazione della teleconnessione del secondo inverno. La risposta osservativa sembra proiettarsi verso una NAO più positiva, coerentemente con Scaife et al. (2024), ma presenta un’incertezza considerevole. O’Reilly et al. sottolineano infatti che il numero degli eventi realmente osservati rimane molto inferiore a quello ottenibile nei grandi ensemble. AGU Journals Il bootstrap non elimina questa limitazione: al contrario, la rende quantitativamente visibile. Se pochi eventi dominano fortemente il segnale, le diverse realizzazioni bootstrap produrranno una distribuzione ampia e quindi intervalli di confidenza estesi.
Questo punto evidenzia una proprietà importante della statistica climatica: l’incertezza non dipende esclusivamente dall’ampiezza del segnale, ma anche dalla dimensione e dall’eterogeneità del campione. La North Atlantic Oscillation può assumere valori molto differenti anche in condizioni tropicali simili, perché gran parte della sua variabilità nasce spontaneamente dalla dinamica atmosferica extratropicale. Un campione composto da pochi eventi ENSO può quindi includere casualmente una quantità eccessiva di inverni caratterizzati da una forte NAO positiva oppure negativa per ragioni indipendenti dall’ENSO. Il bootstrap permette di valutare quanto il risultato finale sia sensibile alla particolare combinazione di eventi realmente inclusa nel campione.
La tecnica diventa ancora più importante nella Figura 4, dove vengono confrontate le ampiezze della risposta euro-atlantica prima e dopo la rimozione statistica dell’influenza delle SST tropicali e del momento angolare atmosferico. In quel caso non è sufficiente osservare che la risposta diminuisce: bisogna stabilire se tale diminuzione sia grande rispetto all’incertezza campionaria. Gli intervalli bootstrap forniscono quindi un contesto statistico essenziale per interpretare il confronto tra la risposta completa, il caso “SST tropicali rimosse” e quello “AAM rimosso”. AGU Journals
Il vantaggio del bootstrap rispetto a un’approssimazione parametrica tradizionale consiste soprattutto nella minore dipendenza da assunzioni rigide sulla forma della distribuzione. Le statistiche climatiche possono infatti presentare distribuzioni asimmetriche, code relativamente pronunciate o comportamenti influenzati da pochi eventi intensi. ENSO stesso presenta una nota asimmetria tra El Niño e La Niña, e la risposta atmosferica non è perfettamente lineare. In queste condizioni, stimare l’incertezza esclusivamente attraverso formule che presuppongono una distribuzione gaussiana ideale può risultare meno robusto. Il bootstrap utilizza invece direttamente la distribuzione empirica degli eventi disponibili, pur restando inevitabilmente limitato dalla rappresentatività del campione originario. DOI
Quest’ultima precisazione è importante. Il ricampionamento non può generare tipologie di eventi che non siano presenti nel campione. Se, ad esempio, il record storico contiene un numero insufficiente di eventi El Niño estremi o una distribuzione poco rappresentativa delle differenti “flavor” dell’ENSO, il bootstrap non può correggere questa lacuna. Può quantificare l’incertezza derivante dal campione disponibile, ma non quella dovuta a fenomeni completamente assenti da esso. Tale limitazione è particolarmente rilevante per il record osservativo, molto più breve delle simulazioni large ensemble.
Un altro presupposto implicito è che gli eventi utilizzati come unità di ricampionamento possano essere trattati come sufficientemente indipendenti dal punto di vista della statistica applicata. ENSO possiede tuttavia una certa persistenza temporale e può presentare episodi pluriennali, mentre lo stato dell’oceano e dell’atmosfera di un anno può influenzare quello successivo. Questa caratteristica deve essere ricordata nell’interpretazione degli intervalli. Il ricampionamento event-based rimane una strategia ragionevole per il problema esaminato, ma, come per qualsiasi metodo statistico applicato a serie climatiche, l’autocorrelazione temporale può ridurre il numero effettivo di osservazioni indipendenti rispetto al numero nominale.
Per le mappe spaziali delle Figure 1–3, gli autori adottano invece una strategia parametrica, utilizzando un test t per confrontare i compositi associati alle differenti fasi ENSO. Nel testo metodologico viene specificato che il test ammette varianze differenti tra i campioni, una formulazione corrispondente concettualmente al test t di Welch piuttosto che alla versione classica che assume varianze uguali. AGU Journals Questa distinzione è appropriata perché non esiste alcuna ragione fisica per supporre che la dispersione interannuale delle anomalie atmosferiche sia necessariamente identica durante El Niño e La Niña.
Il problema statistico affrontato in ciascun punto della mappa può essere espresso intuitivamente nel seguente modo: la differenza media tra il campo atmosferico degli anni El Niño e quello degli anni La Niña è sufficientemente grande rispetto alla dispersione interna dei due gruppi da essere difficilmente attribuibile al solo campionamento casuale? Il test t utilizza contemporaneamente la differenza delle medie, la variabilità interna dei campioni e il numero di eventi per ottenere un valore di probabilità.
Il p-value rappresenta la probabilità, sotto l’ipotesi nulla di assenza della differenza media considerata e date le assunzioni del test, di ottenere una statistica almeno tanto estrema quanto quella osservata. Un valore inferiore a 0,05 viene tradizionalmente utilizzato come soglia per indicare che il risultato è difficilmente compatibile con l’ipotesi nulla al livello convenzionale del 5%. È importante però evitare un’interpretazione frequente ma scorretta: p < 0,05 non significa che vi sia il 95% di probabilità che la teleconnessione sia “vera”, né che vi sia soltanto il 5% di probabilità che il risultato sia dovuto al caso. Il p-value è condizionato all’ipotesi nulla e non rappresenta direttamente una probabilità attribuita alle ipotesi scientifiche.
L’utilizzo della versione a varianze disuguali è particolarmente utile nei compositi ENSO. La variabilità delle anomalie della pressione, delle SST o del momento angolare può infatti dipendere dallo stato medio tropicale. El Niño e La Niña non sono semplicemente immagini speculari l’uno dell’altra: la distribuzione spaziale della convezione e delle precipitazioni, la risposta dei jet e la variabilità extratropicale possono avere intensità differenti. Supporre artificialmente un’identica varianza tra i due gruppi potrebbe quindi distorcere la stima dell’errore standard e dei gradi di libertà.
Un ulteriore elemento importante è la distinzione tra significatività statistica e rilevanza fisica. Una differenza molto piccola può raggiungere p < 0,05 se il campione è enorme e la variabilità ridotta, mentre un’anomalia dinamicamente importante può non superare tale soglia se il campione è piccolo e rumoroso. Nei grandi ensemble analizzati da O’Reilly et al., la numerosità elevata degli eventi aumenta notevolmente la capacità del test di identificare anche segnali relativamente modesti. Nel record osservativo, invece, la stessa teleconnessione può apparire meno significativa semplicemente perché il numero di episodi ENSO è molto inferiore.
Per questo motivo le mappe dovrebbero essere lette considerando simultaneamente ampiezza, coerenza spaziale e significatività statistica. Un ampio centro di pressione di 1–2 hPa che si estende coerentemente sul Nord Atlantico e compare in numerosi modelli possiede un significato dinamico diverso da pochi punti isolati che superano casualmente la soglia del 5%. La climatologia non può ridursi a una mappa binaria di “significativo/non significativo”: la struttura fisica del segnale rimane parte essenziale dell’interpretazione.
Questa considerazione conduce al problema più generale della significatività di campo, molto discusso nella statistica meteorologica e climatica. Quando un test viene effettuato non una sola volta, ma in centinaia o migliaia di punti della stessa mappa, alcuni punti possono superare la soglia p < 0,05 semplicemente per casualità. Se ipoteticamente si effettuassero 1.000 test indipendenti e tutte le ipotesi nulle fossero vere, ci si attenderebbe in media che circa 50 risultassero significativi al livello del 5% soltanto per effetto del caso. Nei campi climatici la situazione è più complessa perché i punti vicini non sono indipendenti ma fortemente correlati spazialmente.
Livezey e Chen (1983) furono tra i primi a formalizzare chiaramente questo problema nella meteorologia, mostrando che il numero di test e la loro interdipendenza spaziale possono alterare significativamente l’interpretazione della significatività complessiva di una mappa. Gli autori proposero l’utilizzo di tecniche Monte Carlo e del concetto di significatività di campo per valutare se l’insieme delle aree significative sia più esteso di quanto ci si aspetterebbe casualmente. American Meteorological Society Journals
Il problema è stato successivamente sviluppato da Wilks, che ha sottolineato come le mappe climatiche nelle quali ogni punto griglia viene testato separatamente possano facilmente indurre a sovrainterpretare strutture apparentemente significative. Nel suo lavoro del 2016, Wilks evidenzia che l’interpretazione simultanea di molti test richiede criteri più rigorosi rispetto a un singolo test locale e raccomanda metodi capaci di controllare la molteplicità, come la False Discovery Rate. American Meteorological Society Journals In un precedente studio del 2006 lo stesso autore aveva mostrato come la FDR possa essere particolarmente utile nelle scienze atmosferiche, dove i campi spaziali contengono un grande numero di test correlati. DOI
Questo punto introduce una distinzione importante per leggere correttamente le Figure 1–3 di O’Reilly et al. Il test riportato dagli autori fornisce una misura della significatività locale in ciascun punto griglia. La metodologia descritta nella sezione 2.6 non indica l’applicazione di una correzione esplicita per test multipli o di un criterio di significatività globale del campo. AGU Journals Pertanto, un singolo piccolo gruppo isolato di punti significativi dovrebbe essere interpretato con maggiore cautela rispetto a una struttura vasta, spazialmente coerente, dinamicamente plausibile e riprodotta indipendentemente da numerosi modelli.
La correlazione spaziale dei campi atmosferici riduce però il numero effettivo di test indipendenti rispetto al numero dei punti della griglia. Una depressione nord-atlantica, per esempio, interessa contemporaneamente decine o centinaia di punti adiacenti. Per questo motivo non è corretto neppure trattare ogni punto come se costituisse un esperimento completamente indipendente. È precisamente questa combinazione tra molteplicità e dipendenza spaziale che rende complessa la valutazione della significatività dei campi climatici. Livezey e Chen sottolineavano già nel 1983 che le tecniche Monte Carlo possono fornire un approccio efficace quando le relazioni di dipendenza rendono inadeguate le formule più semplici. American Meteorological Society Journals
Nel contesto dello studio di O’Reilly et al., tuttavia, la robustezza della conclusione principale non deriva da un singolo punto significativo su una mappa. Essa deriva dalla combinazione di molteplici linee di evidenza: la risposta del secondo inverno compare in quasi tutti i grandi ensemble; la sua ampiezza viene quantificata attraverso indici accompagnati da intervalli bootstrap; le anomalie delle SST tropicali persistono sistematicamente; la Maximum Covariance Analysis mostra che la loro rimozione riduce drasticamente la risposta euro-atlantica; e le anomalie della precipitazione e del geopotenziale associate alle SST mostrano strutture dinamicamente coerenti. AGU Journals La significatività locale delle mappe deve quindi essere interpretata come un elemento di questo quadro più ampio, non come l’unico criterio di validazione.
È utile inoltre distinguere il bootstrap utilizzato per gli indici dal test t utilizzato per i campi spaziali. Le due tecniche rispondono a domande differenti. Il bootstrap chiede quanto sia stabile una determinata statistica rispetto alla limitata selezione di eventi disponibili e fornisce direttamente una distribuzione empirica dell’incertezza. Il test t confronta invece due medie in ciascun punto e valuta se la loro differenza sia grande rispetto alla variabilità dei gruppi. Il primo approccio è particolarmente adatto a indici o quantità aggregate che possono avere distribuzioni non banali; il secondo offre un metodo relativamente semplice e interpretabile per visualizzare l’estensione geografica delle differenze composite.
L’utilizzo congiunto dei due strumenti costituisce pertanto una strategia ragionevole. Affidarsi soltanto al test t spaziale potrebbe fornire informazioni sulla posizione geografica delle anomalie ma non quantificare adeguatamente l’incertezza di indici complessi come la proiezione NAO–EA. Utilizzare soltanto il bootstrap degli indici, d’altra parte, perderebbe l’informazione sulla distribuzione geografica delle anomalie. La combinazione permette di conservare sia una rappresentazione sintetica della teleconnessione sia la sua struttura spaziale.
Il ricorso alle 10.000 iterazioni ha anche un significato pratico. In un bootstrap con un numero molto limitato di realizzazioni, la stima dei percentili estremi della distribuzione può risultare instabile. Aumentando il numero delle repliche, le stime degli intervalli di confidenza convergono progressivamente e diventano meno sensibili all’estrazione casuale specifica utilizzata dall’algoritmo. Diecimila ripetizioni rappresentano quindi un valore sufficientemente elevato per ottenere intervalli numericamente stabili senza introdurre un costo computazionale problematico per questo tipo di statistica.
È importante anche ricordare che un intervallo di confidenza non misura direttamente l’incertezza fisica totale del sistema climatico. Esso descrive principalmente l’incertezza campionaria condizionata agli eventi e al modello utilizzato. Non include automaticamente l’incertezza derivante dai bias dei modelli, dalla ricostruzione incompleta delle SST storiche, dagli errori delle rianalisi o dalla possibilità che i processi climatici reali siano differenti da quelli simulati. Questo punto è particolarmente importante quando si confrontano modelli e osservazioni.
Nel caso delle simulazioni large ensemble, infatti, l’incertezza bootstrap può diventare relativamente piccola semplicemente perché il numero degli eventi è enorme. Ciò significa che la risposta interna al modello è stimata con grande precisione, ma non implica automaticamente che il modello rappresenti con la stessa precisione il sistema climatico reale. Se un modello produce SST tropicali persistenti troppo intense, la teleconnessione del secondo inverno potrebbe risultare statisticamente estremamente robusta ma fisicamente sovrastimata. Gli stessi O’Reilly et al. riconoscono nella discussione che le anomalie delle SST osservate appaiono molto più deboli nel lungo periodo storico e che le incertezze dei dati anteriori all’era satellitare complicano il confronto. AGU Journals
Analogamente, nel record osservativo intervalli molto ampi non dimostrano che il meccanismo sia assente. Possono semplicemente indicare che il campione disponibile non è abbastanza grande da separare chiaramente il segnale dal rumore. Questa distinzione tra assenza di evidenza statistica forte ed evidenza di assenza del segnale è fondamentale negli studi climatici caratterizzati da piccoli campioni.
La dimensione campionaria assume un’importanza ancora maggiore quando l’analisi riguarda una risposta a distanza di un anno. Non basta infatti avere un episodio ENSO ben identificato: è necessario che siano disponibili dati affidabili anche durante l’inverno successivo e che l’evento non sia fortemente contaminato da altre configurazioni climatiche persistenti. Di conseguenza, il numero effettivo di casi indipendenti utili alla verifica osservativa della teleconnessione del secondo inverno è inevitabilmente inferiore a quello disponibile per studiare la risposta contemporanea all’ENSO.
Il bootstrap adottato dagli autori è particolarmente utile proprio in questa situazione perché rende esplicito quanto la conclusione dipenda dal campione limitato. Se, ad esempio, rimuovendo o duplicando casualmente pochi eventi la risposta NAO del secondo inverno cambiasse radicalmente segno, l’intervallo di confidenza sarebbe molto ampio. Se invece il segnale emergesse in maniera relativamente stabile attraverso quasi tutte le ricombinazioni degli eventi, l’intervallo sarebbe più ristretto.
Un altro concetto importante riguarda la differenza tra incertezza statistica all’interno di un modello e diversità tra modelli. Le ellissi o gli intervalli bootstrap indicano quanto incerta sia la risposta stimata per un determinato ensemble a causa del campionamento degli eventi ENSO. La dispersione dei risultati tra ACCESS, CESM, HadGEM, MIROC, MPI e gli altri modelli rappresenta invece una fonte differente di incertezza, collegata alla struttura dei modelli stessi. Un modello può avere un intervallo bootstrap molto piccolo e quindi una risposta internamente molto robusta, ma collocarsi lontano dagli altri modelli perché possiede una climatologia del jet, una risposta convettiva tropicale o una persistenza delle SST differente.
Questa distinzione è fondamentale per interpretare correttamente la Figura 1. La risposta del secondo inverno è statisticamente ben definita in molti singoli ensemble, ma la sua forma varia considerevolmente da un sistema all’altro. La sicurezza statistica interna non elimina quindi l’incertezza strutturale multi-modello. Al contrario, entrambe devono essere considerate: la prima descrive quanto bene conosciamo la risposta del singolo sistema simulato; la seconda descrive quanto quella risposta dipenda dalla rappresentazione modellistica del clima.
La metodologia di significatività adottata nella sezione 2.6 assume quindi un ruolo più ampio di quanto possa apparire a prima vista. Essa permette di distinguere tra una struttura visivamente evidente e una differenza statisticamente robusta, quantifica la sensibilità degli indici alla limitata disponibilità di eventi e fornisce un linguaggio probabilistico attraverso cui confrontare le risposte dei diversi modelli. Allo stesso tempo, la letteratura metodologica di Livezey e Chen e di Wilks ricorda che nessuna soglia locale di p-value dovrebbe essere interpretata meccanicamente, soprattutto quando viene applicata a campi spaziali con molti test correlati. American Meteorological Society Journals
È interessante notare che proprio il problema della molteplicità statistica rafforza l’importanza dell’interpretazione dinamica. Un pattern ampio di pressione sul Nord Atlantico, accompagnato da anomalie coerenti delle precipitazioni tropicali, del geopotenziale e delle SST e riprodotto da numerosi grandi ensemble, possiede una plausibilità fisica molto maggiore di una collezione disorganizzata di punti localmente significativi. La statistica non sostituisce quindi la dinamica atmosferica, ma deve essere utilizzata insieme a essa.
Nel caso specifico dello studio, la coerenza tra diversi livelli dell’analisi è particolarmente convincente. La Figura 1 mostra una risposta della pressione del secondo inverno; la Figura 2 documenta anomalie tropicali delle SST persistenti; la Figura 3 analizza le anomalie del momento angolare; la Figura 4 utilizza la Maximum Covariance Analysis per rimuovere statisticamente i possibili predittori. Il bootstrap e i test di significatività permettono di stabilire quali componenti di questa catena siano robuste rispetto al rumore campionario. AGU Journals
Da questa prospettiva, il ricampionamento Monte Carlo utilizzato per gli indici assume anche una funzione quasi diagnostica della prevedibilità. Una risposta con una distribuzione bootstrap relativamente stretta indica che la relazione emerge in modo coerente attraverso molti sottocampioni degli eventi, suggerendo una componente sistematica. Una distribuzione molto larga indica invece che l’esito dipende fortemente dalla particolare sequenza di eventi e che la variabilità interna domina maggiormente il segnale. Questa distinzione è direttamente pertinente al problema della previsione climatica stagionale e interannuale.
Va infine segnalata una piccola ma importante incongruenza editoriale nel lavoro originale. Nella sezione metodologica 2.6 gli autori affermano che nelle Figure 1–3 il tratteggio indica le regioni con p < 0,05, mentre la didascalia della Figura 1 specifica che il tratteggio indica p > 0,05. AGU Journals Le due indicazioni sono evidentemente incompatibili. Dall’impostazione grafica della Figura 1 e dalla convenzione normalmente utilizzata in questo tipo di mappe, il tratteggio sembra plausibilmente destinato a evidenziare le aree non significative, cioè p > 0,05, come riportato nella didascalia della figura; tuttavia, trattandosi di un’incongruenza presente nel testo pubblicato, è più corretto segnalarla piuttosto che attribuire con certezza agli autori una delle due convenzioni senza una correzione ufficiale.
Nel complesso, la strategia statistica adottata da O’Reilly, Haderle e Baker offre una base importante per distinguere il segnale climatico dal rumore atmosferico. Il bootstrap con 10.000 ricampionamenti quantifica quanto le stime degli indici dipendano dal numero finito di episodi ENSO; il test t a varianze disuguali permette di individuare le regioni nelle quali i compositi El Niño–La Niña presentano differenze locali difficilmente compatibili con l’ipotesi nulla; il confronto multi-modello consente di valutare quanto tali risultati siano comuni a sistemi climatici differenti. AGU Journals
La sezione 2.6 rappresenta quindi molto più di una semplice nota tecnica. Essa definisce il livello di fiducia con cui possono essere interpretate tutte le principali conclusioni delle Figure 1–4. Nel contesto di una teleconnessione estremamente difficile da identificare osservativamente, perché immersa nella forte variabilità della circolazione nord-atlantica e basata su un numero limitato di eventi indipendenti, quantificare esplicitamente l’incertezza è essenziale. Il risultato principale dello studio — la presenza di una risposta euro-atlantica nel secondo inverno e il suo forte legame statistico con le SST tropicali persistenti — acquista quindi significato non soltanto perché compare nelle medie composite, ma perché viene valutato rispetto alla variabilità campionaria mediante tecniche di ricampionamento e test statistici applicati sistematicamente ai diversi grandi ensemble. In questo modo la statistica diventa parte integrante dell’interpretazione fisica: non elimina l’incertezza, ma permette di stabilire quali elementi della risposta ENSO siano sufficientemente coerenti da richiedere una spiegazione dinamica e quali, invece, possano ancora essere compatibili con il rumore interno del sistema climatico.
Figura 2. Persistenza e riorganizzazione delle anomalie tropicali della temperatura superficiale del mare dopo ENSO: il ruolo del Pacifico e dell’Oceano Indiano nella memoria climatica del secondo inverno
La Figura 2 costituisce uno dei passaggi più importanti dello studio di O’Reilly, Haderle e Baker, perché sposta l’attenzione dalla risposta atmosferica euro-atlantica mostrata nella Figura 1 alla possibile sorgente oceanica capace di sostenere tale risposta a distanza di quasi un anno dall’evento ENSO originario. Se la Figura 1 dimostra che numerosi grandi ensemble climatici simulano una significativa anomalia della circolazione del Nord Atlantico nel secondo inverno, la Figura 2 cerca di rispondere alla domanda immediatamente successiva: quale componente del sistema climatico conserva abbastanza a lungo la memoria di El Niño e La Niña da poter influenzare nuovamente l’atmosfera durante l’inverno dell’anno successivo? I risultati mostrano che, prima del secondo inverno, rimangono anomalie molto estese delle temperature superficiali dei mari tropicali, ma che la loro configurazione non consiste semplicemente nella persistenza dell’anomalia Niño-3.4 originaria. Al contrario, emerge una riorganizzazione spaziale del segnale, particolarmente coerente nell’Oceano Indiano, che suggerisce una memoria climatica distribuita tra diversi bacini tropicali. AGU Journals
Per interpretare correttamente la figura è innanzitutto necessario comprendere la successione temporale utilizzata dagli autori. DJF1 indica il primo inverno, dicembre-gennaio-febbraio, durante il quale l’evento ENSO è definito e generalmente raggiunge la propria fase matura. Seguono MAM1, corrispondente a marzo-aprile-maggio, JJA1, cioè giugno-luglio-agosto, e SON1, settembre-ottobre-novembre dello stesso anno. Dopo SON1 si entra nel DJF2, il secondo inverno, che costituisce l’oggetto principale dello studio. La Figura 2 analizza quindi ciò che accade alle SST durante i circa nove-dodici mesi che separano il massimo dell’ENSO dalla stagione in cui compare la sorprendente risposta euro-atlantica ritardata.
Tutti i campi della figura sono costruiti come differenza tra gli anni di El Niño e quelli di La Niña. Di conseguenza, un’anomalia positiva non significa necessariamente che in una determinata regione l’oceano sia caldo rispetto alla climatologia in assoluto, ma che la SST risulti mediamente più elevata nella sequenza climatica successiva a El Niño rispetto a quella successiva a La Niña. Questa distinzione è essenziale, perché il contrasto El Niño–La Niña amplifica il segnale associato all’ENSO e permette di evidenziare più chiaramente la memoria oceanica che distingue le due fasi opposte.
Il pannello (a) mostra le differenze di SST durante SON1, ossia l’autunno immediatamente precedente il secondo inverno, per ciascuno dei quindici grandi ensemble climatici e per il dataset osservativo DCSST. È forse il pannello più importante dell’intera figura. A distanza di quasi un anno dal primo inverno ENSO, tutti i modelli conservano ancora anomalie termiche oceaniche statisticamente riconoscibili e, nella maggior parte dei sistemi, tali anomalie sono diffuse su vaste porzioni della fascia tropicale e raggiungono localmente ampiezze dell’ordine di circa 0,5–1 K. AGU JournalsCiò significa che il sistema oceanico tropicale non è tornato semplicemente a uno stato indistinguibile dalla climatologia dopo il decadimento del principale evento pacifico.
Questa persistenza è fisicamente plausibile perché l’oceano possiede una capacità termica enormemente superiore a quella dell’atmosfera. L’atmosfera può perdere rapidamente la memoria dettagliata di una perturbazione dinamica attraverso la crescita caotica delle instabilità, mentre gli strati superiori dell’oceano possono conservare anomalie di contenuto termico per molti mesi. Inoltre, ENSO non modifica esclusivamente la temperatura del Pacifico equatoriale. Attraverso variazioni dei venti, della circolazione di Walker, dell’evaporazione, della copertura nuvolosa e dei flussi di calore superficiali, l’evento produce risposte estese nell’intera fascia indo-pacifica e, indirettamente, in altri bacini tropicali.
La caratteristica più evidente del pannello (a) è tuttavia la grande diversità della risposta nel Pacifico tropicale. In alcuni modelli le anomalie associate all’evento ENSO iniziale persistono verso SON1 mantenendo lo stesso segno, mentre in altri sistemi il Pacifico equatoriale centrale o orientale mostra già un’inversione. O’Reilly e collaboratori interpretano quest’ultima configurazione come indicativa di un comportamento più periodico, nel quale un evento caldo tende a essere seguito più rapidamente da condizioni fredde, o viceversa. AGU Journals Questa diversità è cruciale perché indebolisce l’ipotesi più semplice secondo cui la risposta euro-atlantica del secondo inverno sarebbe prodotta soltanto da un Niño-3.4 che rimane anormalmente caldo o freddo per più di un anno.
La situazione è molto diversa nell’Oceano Indiano. Praticamente tutti i modelli mostrano, durante SON1, una tendenza coerente verso SST relativamente più elevate nel settore tropicale occidentale e anomalie relativamente più fredde nel settore orientale. O’Reilly et al. sottolineano che questa configurazione corrisponde a una risposta positiva dell’Indian Ocean Dipole, pur con una considerevole variabilità di ampiezza tra i modelli. AGU Journals Questa coerenza intermodellistica rappresenta probabilmente il risultato visivamente e fisicamente più importante della Figura 2.
L’Indian Ocean Dipole è una modalità accoppiata della variabilità oceano-atmosfera dell’Oceano Indiano, caratterizzata, nella fase positiva, da un contrasto tra acque relativamente calde nel settore occidentale e relativamente fredde nelle vicinanze di Sumatra e Giava. Saji e Yamagata hanno mostrato che questa configurazione è associata a profonde variazioni della circolazione tropicale, delle precipitazioni e della struttura tridimensionale dell’atmosfera e che i suoi effetti possono estendersi ben oltre l’Oceano Indiano. Siti BU Il DMI utilizzato nello studio sintetizza proprio questo gradiente zonale delle SST.
È importante tuttavia non interpretare la Figura 2 come una dimostrazione che l’IOD sia semplicemente una conseguenza passiva dell’ENSO. Le relazioni tra ENSO e IOD sono più complesse. Ashok, Guan e Yamagata hanno mostrato che diversi eventi IOD possono svilupparsi anche indipendentemente dall’ENSO, pur esistendo una significativa interazione tra le due modalità. J-STAGE La review di Schott, Xie e McCreary evidenzia allo stesso modo come la variabilità dell’Oceano Indiano emerga dall’interazione tra dinamica interna del bacino, forcing atmosferico remoto del Pacifico e feedback oceano-atmosfera regionali. AGU Journals Nella Figura 2, pertanto, la risposta IOD-like deve essere interpretata soprattutto come una componente sistematica dell’evoluzione post-ENSO simulata dai modelli, non come la prova che ogni IOD sia determinato dal Pacifico.
Il pannello (b) permette di quantificare proprio questa coerenza. Esso non rappresenta l’ampiezza media dell’anomalia, bensì la percentuale di modelli che presentano una differenza positiva delle SST durante SON1. Tale rappresentazione distingue efficacemente la robustezza del segno dall’intensità del segnale. Una regione può mostrare anomalie estremamente intense in uno o due modelli ma scarsa concordanza tra l’insieme dei sistemi, mentre un’altra può presentare anomalie più modeste ma dello stesso segno nella quasi totalità degli ensemble.
Nel Pacifico tropicale orientale e centrale la frazione dei modelli con anomalia positiva varia fortemente nello spazio, confermando la mancanza di una risposta uniforme. Nell’Oceano Indiano emerge invece una struttura decisamente più organizzata. Il settore occidentale presenta un’elevata concordanza verso anomalie positive, mentre il settore orientale mostra una maggiore prevalenza di anomalie negative. Questo contrasto è esattamente ciò che ci si aspetterebbe da una risposta DMI positiva. AGU Journals In altri termini, anche se i modelli non concordano sullo stato preciso del Pacifico equatoriale prima del secondo inverno, concordano molto meglio su una parte importante della configurazione termica dell’Oceano Indiano.
Il pannello (b) suggerisce inoltre che la memoria oceanica non sia localizzata in una sola “scatola” tropicale. Sono presenti vaste regioni di concordanza positiva o negativa in differenti oceani, evidenziando che l’ENSO iniziale lascia una firma globale complessa. Questo risultato è concettualmente importante: la teleconnessione del secondo inverno non deve essere interpretata necessariamente come Pacifico tropicale → Nord Atlantico lungo lo stesso percorso del primo inverno. L’evento iniziale può prima riorganizzare l’intero sistema tropicale; nel corso dei mesi successivi differenti bacini conservano parti diverse di quella perturbazione; infine, tali anomalie residue diventano nuove sorgenti di forcing atmosferico.
Questo comportamento richiama direttamente il concetto di Indian Ocean capacitor effect, sviluppato in particolare da Xie e collaboratori. Xie et al. (2009) mostrarono che, dopo il decadimento di El Niño nel Pacifico durante la primavera, il riscaldamento dell’Oceano Indiano tropicale può persistere durante l’estate successiva e continuare a influenzare la circolazione atmosferica. L’Oceano Indiano si comporta, in senso metaforico, come un condensatore: viene “caricato” durante l’evento ENSO e successivamente “scarica” l’informazione climatica attraverso modificazioni della convezione, della temperatura troposferica e delle onde atmosferiche. American Meteorological Society Journals
Nel meccanismo descritto da Xie et al., il riscaldamento dell’Oceano Indiano aumenta la temperatura della troposfera tropicale attraverso l’aggiustamento convettivo umido e genera una risposta atmosferica su larga scala che include la propagazione di onde di Kelvin e modificazioni della circolazione sul Pacifico occidentale. American Meteorological Society Journals La review di Schott et al. conferma che il riscaldamento dell’Oceano Indiano indotto da ENSO può persistere fino all’estate successiva e influenzare sia il clima regionale sia regioni remote attraverso anomalie della precipitazione e onde barocline. AGU Journals
La Figura 2 di O’Reilly et al. suggerisce un’estensione temporale particolarmente interessante di questo paradigma. La memoria oceanica non sembra necessariamente esaurirsi durante l’estate post-El Niño: in molti modelli rimangono anomalie significative fino a SON1, immediatamente prima del secondo inverno. Gli autori osservano esplicitamente che il warming dell’Oceano Indiano sviluppatosi dopo El Niño può persistere fino all’autunno sotto una configurazione riconducibile all’Indian Ocean Dipole. AGU Journals Ciò offre un possibile ponte tra il consolidato capacitor effect estivo e la nuova teleconnessione euro-atlantica ritardata.
Il pannello (c) permette di comprendere perché gli autori non attribuiscano semplicemente la risposta del secondo inverno alla persistenza dell’ENSO classico. Esso mostra l’evoluzione della differenza dell’indice Niño-3.4 attraverso DJF1, MAM1, JJA1, SON1, DJF2 e MAM2. Durante DJF1 tutte le curve presentano, come prevedibile, una grande differenza positiva tra El Niño e La Niña, generalmente di alcuni kelvin. Con il procedere della primavera e dell’estate, però, tale differenza diminuisce rapidamente.
La caratteristica più istruttiva è la progressiva divergenza delle traiettorie. In prossimità di SON1, evidenziato dalla linea verticale tratteggiata, alcuni modelli mantengono ancora una significativa differenza positiva del Niño-3.4; altri sono quasi neutrali; altri hanno già attraversato lo zero e presentano una differenza negativa. Durante DJF2 la dispersione rimane notevole. AGU Journals Non esiste quindi un unico “secondo anno ENSO” condiviso dai quindici modelli.
Questa diversità può essere interpretata alla luce della dinamica oscillatoria dell’ENSO. Il fenomeno possiede una tendenza al decadimento stagionalmente vincolata, spesso associata alla cosiddetta spring predictability barrier, e può essere seguito da una fase opposta a causa di processi oceanici come il recharge-discharge dell’acqua calda equatoriale, l’evoluzione delle onde oceaniche e i feedback tra termoclino, alisei e SST. Alcuni modelli producono una periodicità ENSO più regolare e una transizione relativamente rapida alla fase opposta; altri simulano episodi più persistenti o pluriennali. Questa diversità modellistica contribuisce inevitabilmente alla dispersione osservata nel pannello (c).
Dal punto di vista della spiegazione del secondo inverno euro-atlantico, la conseguenza è decisiva. Se la risposta mostrata nella Figura 1 fosse semplicemente dovuta alla prosecuzione dell’evento ENSO originario, ci si aspetterebbe che i modelli condividessero un segnale Niño-3.4 relativamente coerente prima e durante DJF2. La Figura 2c mostra invece esattamente il contrario. Il Nord Atlantico presenta una risposta ritardata in quasi tutti i grandi ensemble, mentre il Pacifico orientale presenta evoluzioni molto differenti. AGU Journals Ciò obbliga a cercare una variabile più generale capace di descrivere la memoria tropicale.
Il pannello (d) fornisce un forte indizio in questa direzione. Esso mostra l’evoluzione del Dipole Mode Index, sempre calcolato come differenza El Niño meno La Niña. Mentre durante DJF1 e MAM1 il comportamento dei modelli è relativamente disperso e in alcuni casi prossimo alla neutralità, nel corso di JJA1 e soprattutto verso SON1 gran parte delle curve tende a spostarsi verso valori positivi. La coerenza del segno è notevolmente maggiore rispetto al Niño-3.4.
In alcuni modelli il DMI raggiunge valori relativamente modesti, mentre in altri il contrasto supera ampiamente 1 K. Questa dispersione dell’ampiezza è importante perché potrebbe contribuire a spiegare le diverse intensità della risposta euro-atlantica osservata nella Figura 1. Tuttavia, ciò che conta maggiormente è che il segno della risposta sia largamente condiviso. O’Reilly et al. sottolineano esplicitamente che tutti i modelli mostrano una risposta positiva dell’IOD, pur con variazioni nella sua ampiezza. AGU Journals
La differenza tra i pannelli (c) e (d) può quindi essere considerata il principale risultato diagnostico della figura: il segnale ENSO locale nel Pacifico perde rapidamente coerenza tra i modelli, mentre una parte della risposta dell’Oceano Indiano mantiene una sorprendente coerenza intermodellistica fino all’autunno successivo. Questo suggerisce che la memoria dell’ENSO non debba essere ricercata semplicemente nella persistenza del Niño-3.4, ma nella configurazione integrata delle SST tropicali risultante dall’interazione tra più bacini.
La letteratura sull’Oceano Indiano fornisce un contesto fisico robusto per questa interpretazione. Schott et al. hanno evidenziato che il riscaldamento tropicale indiano associato a ENSO può sopravvivere al decadimento dell’evento pacifico grazie a una combinazione di flussi di calore atmosferici, dinamica oceanica e feedback locali. AGU JournalsXie et al. hanno dimostrato che tali anomalie persistenti possono successivamente modificare la precipitazione e la temperatura troposferica su scale geografiche molto ampie. American Meteorological Society Journals Saji e Yamagata hanno inoltre mostrato che una configurazione IOD possiede teleconnessioni atmosferiche proprie e può influenzare il clima anche al di fuori del bacino indiano. Siti BU
È però importante non concludere che il secondo inverno euro-atlantico sia attribuito dagli autori esclusivamente all’IOD. La Figura 2 mostra anomalie diffuse su una vasta porzione della fascia tropicale, non soltanto nell’Oceano Indiano. La successiva Maximum Covariance Analysis utilizza infatti tutte le SST comprese tra 30°S e 30°N e non semplicemente il DMI. AGU Journals Il ruolo dell’IOD deve quindi essere visto come una manifestazione particolarmente coerente di una più ampia riorganizzazione tropicale.
Questa precisazione è fondamentale dal punto di vista dinamico. Le teleconnessioni extratropicali dipendono dalla posizione geografica delle anomalie convettive e non direttamente dall’indice oceanico utilizzato per descriverle. Una determinata anomalia delle SST può aumentare o diminuire la precipitazione tropicale; il conseguente cambiamento del rilascio di calore latente altera la divergenza nell’alta troposfera e può modificare le sorgenti delle onde di Rossby. Queste onde si propagano lungo le guide d’onda determinate dal flusso atmosferico medio, raggiungendo potenzialmente il Pacifico settentrionale, il Nord America e infine il Nord Atlantico.
Nelle analisi successive dello stesso studio, O’Reilly et al. mostrano infatti che nel secondo inverno i modelli con le risposte più forti presentano anche marcate anomalie delle precipitazioni sugli oceani Indiano e Pacifico, associate a grandi strutture del geopotenziale nell’emisfero settentrionale. Quando viene eliminata statisticamente l’influenza dei principali pattern delle SST tropicali dell’autunno precedente, sia le anomalie della precipitazione sia le teleconnessioni extratropicali diventano quasi trascurabili. AGU Journals Questo risultato conferisce alla Figura 2 un significato causale più ampio: le anomalie oceaniche mostrate qui non rappresentano semplicemente un residuo passivo del precedente ENSO, ma sono associate alla nuova forzante atmosferica che caratterizza il secondo inverno.
Il confronto con il riquadro osservativo X, costruito a partire dal dataset DCSST, richiede invece maggiore cautela. Le anomalie osservate nel periodo storico risultano molto più deboli e scarsamente significative rispetto a quelle simulate dalla maggior parte dei grandi ensemble. O’Reilly et al. attribuiscono almeno parte di questa differenza alla scarsità di osservazioni marine tropicali nel periodo antecedente l’era moderna e in particolare l’era satellitare. Il dataset interpolato DCSST, pur progettato per ricostruire i campi mancanti, presenta inevitabilmente minore variabilità quando le osservazioni sottostanti sono molto rade. AGU Journals
Questa differenza tra modelli e osservazioni è uno dei principali limiti nell’estendere direttamente al clima reale la conclusione ottenuta dai large ensemble. I modelli dispongono di campi completi dell’oceano in ogni momento e possono quindi sviluppare liberamente anomalie tropicali su regioni che nel XIX o all’inizio del XX secolo erano quasi completamente prive di osservazioni. Il record osservativo ricostruito, invece, può attenuare parte della variabilità reale nelle aree scarsamente campionate. O’Reilly et al. osservano che restringendo l’analisi al periodo osservativo più recente emerge una maggiore variabilità delle SST persistenti, più compatibile con i modelli, ma anche con incertezze molto ampie. AGU Journals
Non si può tuttavia escludere neppure l’ipotesi opposta, cioè che alcuni modelli simulino una persistenza delle SST tropicali troppo forte. La differenza osservazioni-modelli non deve quindi essere attribuita automaticamente al solo deficit osservativo. Stabilire quale parte sia dovuta alla scarsità storica delle misure e quale a bias modellistici richiederà probabilmente ulteriori studi e un numero crescente di eventi ENSO osservati nell’era satellitare.
Un altro elemento da considerare è la possibile non linearità della risposta reale. Gli eventi El Niño e La Niña differiscono per intensità, posizione longitudinale delle anomalie e durata. O’Reilly et al. ricordano nella discussione che il comportamento osservato può dipendere dal cosiddetto flavor dell’ENSO e dall’ampiezza dell’evento. AGU Journals Di conseguenza, un composito lineare El Niño meno La Niña può rappresentare bene la risposta media dei grandi ensemble senza descrivere perfettamente ogni singolo evento reale.
Dal punto di vista concettuale, la Figura 2 introduce dunque una distinzione estremamente importante tra persistenza dell’ENSO e persistenza dell’impronta dell’ENSO. Le due cose non sono equivalenti. L’evento ENSO, definito convenzionalmente attraverso Niño-3.4, può essersi già fortemente indebolito o può addirittura essere entrato nella fase opposta; ciò non significa che il sistema climatico abbia dimenticato l’evento precedente. L’impronta può sopravvivere altrove, attraverso SST anomale nell’Oceano Indiano, nel Pacifico occidentale o in altri settori tropicali.
Questo concetto modifica significativamente il modo di interpretare la prevedibilità climatica interannuale. La memoria non è necessariamente immagazzinata in una singola variabile o regione geografica. Può essere trasferita tra componenti del sistema accoppiato: dal Pacifico equatoriale alla circolazione atmosferica tropicale, da questa ai flussi di calore e ai venti sull’Oceano Indiano, quindi nuovamente dalle SST indiane all’atmosfera nei mesi successivi. Il segnale che raggiunge il Nord Atlantico nel secondo inverno può quindi essere il prodotto finale di una catena di trasformazioni, non la semplice prosecuzione lineare dell’evento originario.
La Figura 2 si collega direttamente anche al dibattito sul momento angolare atmosferico. Scaife et al. avevano proposto che la memoria necessaria alla teleconnessione ritardata potesse risiedere principalmente nella lenta propagazione verso i poli delle anomalie del momento angolare. O’Reilly et al. mostrano invece che nel momento immediatamente precedente il secondo inverno esiste anche una memoria oceanica estremamente forte nei modelli. AGU Journals La Figura 2 fornisce quindi il fondamento empirico per testare le due ipotesi in competizione nelle analisi successive.
Un aspetto particolarmente interessante è la tempistica del massimo dell’IOD nel pannello (d). La risposta tende a intensificarsi proprio verso SON1, ossia immediatamente prima di DJF2. Dal punto di vista di una possibile relazione causale, questa successione temporale è molto più convincente di una correlazione contemporanea: l’anomalia oceanica precede la risposta atmosferica euro-atlantica che deve essere spiegata. Non costituisce di per sé una prova causale, ma fornisce la configurazione temporale necessaria affinché il forcing oceanico possa possedere un reale potere predittivo sulla stagione successiva.
La scelta metodologica degli autori di utilizzare SON1 nella Maximum Covariance Analysis deriva proprio da questo ragionamento. Analizzare l’autunno precedente evita di selezionare semplicemente SST che covariano simultaneamente con l’atmosfera durante DJF2. La domanda diventa invece se il pattern tropicale già presente in settembre-novembre contenga informazione sulla pressione del Nord Atlantico dei mesi successivi. Il fatto che la rimozione di tale informazione faccia quasi scomparire la teleconnessione del secondo inverno costituisce uno dei risultati più forti del lavoro. AGU Journals
Il tratteggio nel pannello (a) deve anch’esso essere interpretato attentamente. Secondo la didascalia della figura, esso identifica le regioni con p > 0,05, quindi le aree nelle quali la differenza El Niño–La Niña non supera la soglia convenzionale di significatività statistica. AGU Journals Le regioni non tratteggiate rappresentano quindi le strutture più robuste all’interno del singolo modello. La presenza di vaste anomalie tropicali non tratteggiate in molti ensemble rafforza l’idea che le SST persistenti costituiscano una caratteristica sistematica e non un semplice prodotto del rumore interannuale.
La significatività locale non deve però essere confusa con l’importanza dinamica globale. Un’anomalia oceanica può influenzare la circolazione anche se non raggiunge p < 0,05 in ogni punto della sua estensione, perché il forcing atmosferico dipende dalla struttura spaziale complessiva della convezione. Allo stesso modo, la robustezza multi-modello mostrata nel pannello (b) costituisce una fonte di informazione complementare alla significatività punto per punto.
L’insieme dei quattro pannelli fornisce quindi una narrazione fisica coerente. Il pannello (a) mostra che importanti anomalie termiche tropicali sono ancora presenti nell’autunno successivo all’ENSO; il pannello (b) dimostra che alcune parti di questa configurazione sono sorprendentemente coerenti tra modelli; il pannello (c) mostra che il Pacifico Niño-3.4 da solo non presenta una persistenza uniforme; il pannello (d) evidenzia invece una risposta molto più sistematica dell’Oceano Indiano, con un DMI positivo che raggiunge generalmente il massimo proprio prima del secondo inverno.
La conseguenza fondamentale è che la memoria oceanica dell’ENSO deve essere concepita come un fenomeno multi-bacino e dinamicamente evolutivo. El Niño e La Niña iniziano nel Pacifico tropicale, ma nel corso dell’anno successivo trasformano lo stato termico dell’intera fascia tropicale. L’Oceano Indiano svolge probabilmente un ruolo particolarmente importante, coerentemente con il capacitor effect documentato da Xie et al. e con la letteratura sull’interazione ENSO–IOD. American Meteorological Society Journals Tuttavia, la risposta euro-atlantica deriva verosimilmente dall’insieme delle anomalie tropicali e dalla conseguente redistribuzione della convezione, non da un singolo indice oceanico isolato.
In questo senso, la Figura 2 rappresenta uno dei risultati concettualmente più innovativi dello studio. Mostra che la fine di un evento ENSO non coincide necessariamente con la fine della sua influenza climatica. Quando Niño-3.4 è ormai decaduto o ha addirittura cambiato segno, altre parti dell’oceano tropicale possono ancora conservare una firma dell’evento precedente. Tale firma può successivamente alterare nuovamente le precipitazioni tropicali, generare sorgenti di onde planetarie e influenzare la circolazione delle medie latitudini.
La Figura 1 aveva mostrato il risultato finale: una nuova risposta della NAO e dell’East Atlantic pattern nel secondo inverno. La Figura 2 individua una possibile sorgente della memoria necessaria a produrre quella risposta. Le successive analisi dello studio dimostrano poi che il collegamento statistico è estremamente forte: rimuovendo la componente associata alle SST tropicali di SON1, quasi tutta la risposta sistematica del Nord Atlantico scompare nei grandi ensemble. AGU Journals
Pertanto, il messaggio scientifico più importante della Figura 2 non è semplicemente che l’Oceano Indiano rimanga caldo dopo El Niño o che il DMI diventi positivo. È molto più generale: ENSO mette in moto una riorganizzazione del sistema oceanico tropicale che sopravvive per molti mesi alla fase matura dell’evento; questa riorganizzazione mantiene una memoria fisica dello stato precedente e può fornire una nuova sorgente di forzante atmosferica nell’autunno che precede il secondo inverno. Il fatto che il Niño-3.4 perda rapidamente coerenza tra i modelli, mentre le anomalie dell’Oceano Indiano risultino molto più concordi, dimostra che la memoria del sistema non può essere ridotta al solo Pacifico equatoriale centrale. È proprio questo trasferimento e questa trasformazione della memoria climatica a fornire una spiegazione plausibile del sorprendente impatto dell’ENSO sulla circolazione euro-atlantica a distanza di circa un anno.
3. Risultati – 3.1. Risposta all’ENSO nel primo e nel secondo inverno
3. Risultati – 3.1. Risposta all’ENSO nel primo e nel secondo inverno
L’analisi dei grandi ensemble climatici mostra che l’influenza dell’El Niño–Southern Oscillation sulla circolazione euro-atlantica non si esaurisce necessariamente durante l’inverno nel quale l’evento tropicale raggiunge la propria fase matura, ma può lasciare una firma dinamica riconoscibile anche durante l’inverno successivo. Il confronto tra il primo e il secondo inverno rappresenta quindi il punto di partenza fondamentale della sezione dei risultati di O’Reilly, Haderle e Baker, perché consente di stabilire innanzitutto se la risposta ritardata precedentemente identificata nelle osservazioni sia una caratteristica riproducibile in differenti modelli climatici accoppiati. I risultati mostrano un quadro particolarmente interessante: durante il primo inverno la risposta è relativamente coerente tra i modelli e tende prevalentemente verso una fase negativa della North Atlantic Oscillation, mentre nel secondo inverno la risposta cambia sostanzialmente carattere, assumendo più frequentemente una proiezione sulla fase positiva della NAO, sulla fase positiva dell’East Atlantic pattern oppure su una combinazione delle due modalità. La configurazione del secondo inverno è molto meno uniforme tra i modelli, ma la presenza di anomalie significative della circolazione euro-atlantica nella grande maggioranza degli ensemble indica che il fenomeno ritardato costituisce una proprietà robusta dei sistemi climatici accoppiati analizzati. AGU Journals
Durante il primo inverno, identificato con il periodo dicembre-gennaio-febbraio contemporaneo alla fase matura dell’ENSO, i grandi ensemble mostrano generalmente una configurazione della pressione al livello del mare riconducibile a una risposta negativa della NAO nella differenza El Niño meno La Niña. Ciò significa che, mediamente, gli inverni caratterizzati da El Niño presentano una circolazione nord-atlantica spostata verso condizioni più negative della NAO rispetto agli inverni associati a La Niña. Questo risultato è coerente con una vasta letteratura osservativa e modellistica, nella quale l’influenza di ENSO sull’Atlantico settentrionale è stata associata a modificazioni della corrente a getto, delle storm track, della propagazione delle onde planetarie e, in determinate circostanze, della circolazione stratosferica. La review di Taschetto et al. (2020), ad esempio, sintetizza l’ampia rete di teleconnessioni atmosferiche generate dall’ENSO e sottolinea come il settore Nord Atlantico–Europa rappresenti una delle regioni extratropicali nelle quali il segnale tropicale è più complesso e maggiormente modulato dalla variabilità interna atmosferica. AGU Journals
La relazione tra El Niño e una configurazione NAO-negativa non deve comunque essere interpretata come un rapporto deterministico. La NAO rappresenta infatti una modalità interna estremamente variabile della circolazione atmosferica e può assumere valori fortemente positivi o negativi indipendentemente dallo stato dell’ENSO. L’effetto del Pacifico tropicale consiste piuttosto nel modificare la probabilità di determinate configurazioni atmosferiche. È proprio questa elevata variabilità interna a rendere difficile identificare con precisione l’ampiezza reale della teleconnessione nel record osservativo. Deser et al. (2017), analizzando la risposta extratropicale dell’emisfero settentrionale a ENSO mediante tecniche di ricampionamento, mostrarono che mentre il segnale sul Pacifico settentrionale e sul Nord America è relativamente robusto, la risposta sull’Atlantico settentrionale e sull’Europa presenta una maggiore incertezza sia nella struttura sia nell’intensità. La causa principale di tale incertezza non sembrava essere la diversità degli eventi ENSO, bensì l’aliasing della variabilità atmosferica interna sul campione relativamente piccolo degli eventi osservati. Escholarship
Questo risultato è direttamente pertinente all’interpretazione della Figura 1 e della sezione 3.1. La dispersione tra i modelli durante il primo inverno non implica necessariamente che la teleconnessione ENSO–NAO sia poco significativa; riflette piuttosto il fatto che il segnale tropicalmente forzato interagisce con un’atmosfera extratropicale fortemente caotica. Anche in presenza della stessa fase ENSO, differenti realizzazioni della variabilità interna possono produrre spostamenti diversi della corrente a getto, differenti sequenze di blocchi atmosferici e diverse configurazioni delle storm track. I grandi ensemble costituiscono quindi uno strumento particolarmente adatto per separare statisticamente la componente sistematica della risposta da questo forte rumore interno.
La dinamica del primo inverno è inoltre caratterizzata da una marcata dipendenza intra-stagionale. O’Reilly et al. (2024) hanno mostrato che la teleconnessione ENSO verso il Nord Atlantico non è costante tra novembre e febbraio, ma deriva da processi differenti nella prima e nella seconda parte dell’inverno. Durante gennaio e febbraio, El Niño tende a essere associato a uno spostamento verso sud della corrente a getto attraverso il Nord America e l’Atlantico settentrionale, mentre cambiamenti nei flussi di calore degli eddies e nel wave breaking ciclonico contribuiscono a rinforzare la risposta. Durante novembre e dicembre, invece, assumono maggiore importanza le anomalie delle storm track sul Pacifico settentrionale orientale e sul Nord America, che possono modificare a valle la probabilità delle escursioni latitudinali della corrente a getto nord-atlantica. Royal Meteorological Society (RMetS)
Questa dipendenza stagionale aiuta a spiegare perché la risposta media DJF possa risultare relativamente coerente nel segno della NAO ma molto diversa nell’ampiezza tra i modelli. Un sistema climatico che rappresenta in maniera particolarmente intensa il forcing tropicale, la risposta del jet pacifico e i feedback degli eddies può produrre una teleconnessione nord-atlantica molto più forte rispetto a un modello nel quale uno o più di questi processi sono sottostimati. La diversa posizione climatologica delle correnti a getto costituisce inoltre un fattore importante, perché può modificare la sensibilità della circolazione extratropicale alle perturbazioni provenienti dai tropici.
Nonostante queste differenze, la tendenza generale del primo inverno verso una risposta NAO-negativa risulta ben riconoscibile nei grandi ensemble ed è sostanzialmente coerente con le osservazioni. La risposta non è però esclusivamente riconducibile alla NAO. Alcuni modelli mostrano una proiezione importante sull’East Atlantic pattern, indicando che la perturbazione tropicale può modificare non soltanto l’intensità del gradiente barico nord-atlantico ma anche la posizione longitudinale e latitudinale dei principali centri di anomalia. Questo elemento diventa ancora più importante durante il secondo inverno.
Il risultato più innovativo emerge infatti quando l’analisi viene estesa al periodo dicembre-gennaio-febbraio dell’anno successivo. In quel momento l’evento ENSO originario ha generalmente subito un profondo decadimento e, in alcuni modelli, il Pacifico tropicale può persino essere entrato nella fase opposta. Nonostante ciò, la circolazione euro-atlantica continua a mostrare anomalie sistematiche. Nelle osservazioni, la risposta tende a proiettarsi sulla fase positiva della NAO, in accordo con il risultato pubblicato da Scaife et al. (2024), anche se l’incertezza associata al limitato numero degli eventi osservati rimane considerevole. Nei modelli, invece, l’esistenza di una risposta è molto più evidente grazie all’enorme campione offerto dai grandi ensemble. AGU Journals
Scaife et al. (2024) avevano mostrato che la risposta extratropicale ritardata dell’ENSO può essere almeno comparabile in intensità alla teleconnessione contemporanea ma tende ad avere segno opposto: El Niño è mediamente seguito un anno più tardi da una configurazione più positiva della NAO, mentre La Niña tende a essere seguita da una NAO più negativa. Il risultato era particolarmente sorprendente proprio perché suggeriva l’esistenza di una memoria climatica capace di sopravvivere per circa un anno e di influenzare nuovamente la circolazione del Nord Atlantico. Met Office
Lo studio di O’Reilly et al. amplia notevolmente questa evidenza utilizzando quindici grandi ensemble climatici indipendenti. Il risultato principale della sezione 3.1 è che 12 dei 15 modelli mostrano una risposta statisticamente significativa nello spazio delle fasi NAO–East Atlantic durante il secondo inverno. La configurazione non è però uniforme: alcuni modelli mostrano una risposta chiaramente orientata verso la NAO positiva, altri una forte componente dell’EA positivo e altri ancora una combinazione delle due modalità. In termini dinamici, ciò significa che quasi tutti i sistemi simulano una riorganizzazione significativa della circolazione euro-atlantica, ma non concordano perfettamente sulla posizione geografica dei principali centri barici. AGU Journals
Questa distinzione tra robustezza dell’esistenza del segnale e scarsa uniformità della sua struttura è fondamentale. Un’interpretazione superficiale potrebbe infatti considerare la dispersione tra i modelli come una prova della debolezza della teleconnessione. Al contrario, il fatto che una grande maggioranza dei sistemi produca anomalie significative ma con differenti combinazioni NAO–EA suggerisce che il forcing tropicale sia robusto mentre la sua trasformazione in una particolare configurazione nord-atlantica dipenda fortemente dallo stato dinamico del modello.
La NAO e l’East Atlantic pattern possono essere considerate come due direzioni principali nello spazio della variabilità atmosferica nord-atlantica. La NAO rappresenta soprattutto variazioni del gradiente meridionale di pressione e della forza dei venti occidentali, mentre l’EA descrive una struttura in parte simile ma spazialmente traslata. Combinazioni differenti delle due modalità possono quindi produrre configurazioni meteorologiche molto diverse sull’Europa anche quando il forcing tropicale di fondo è simile. È per questo motivo che gli autori rappresentano la risposta nello spazio bidimensionale NAO–EA anziché affidarsi esclusivamente a un indice NAO.
Baker et al. (2024) hanno mostrato che sia la NAO sia l’East Atlantic pattern contribuiscono alla prevedibilità stagionale della circolazione invernale euro-atlantica e che gli anni caratterizzati da una forte forzante tropicale presentano spesso una maggiore skill previsionale. ENSO costituisce una delle principali sorgenti di tale prevedibilità, mentre negli anni in cui la forzante tropicale è debole la capacità di prevedere la circolazione nord-atlantica tende a diminuire. AGU Journals Questo risultato rende particolarmente interessante la presenza di una risposta ritardata: se la memoria di ENSO sopravvive abbastanza a lungo, una parte della prevedibilità euro-atlantica potrebbe estendersi oltre il tradizionale orizzonte stagionale.
L’ampiezza della risposta del secondo inverno costituisce un altro risultato notevole. O’Reilly et al. evidenziano che numerosi modelli producono anomalie della circolazione con intensità almeno comparabile alla stima osservativa. Ciò è importante perché dimostra che la teleconnessione ritardata non rappresenta soltanto una piccola perturbazione marginale all’interno dei modelli. In diversi ensemble il segnale è dinamicamente consistente e capace di produrre anomalie della pressione al livello del mare su scala emisferica. AGU Journals
L’incertezza osservativa rimane tuttavia molto più elevata rispetto a quella modellistica. Questo non è sorprendente: nel record storico reale disponiamo soltanto di alcune decine di eventi ENSO relativamente indipendenti, mentre i grandi ensemble forniscono centinaia o migliaia di possibili realizzazioni. La variabilità interna della NAO può quindi mascherare facilmente la risposta forzata nelle osservazioni. Lo studio di Deser et al. (2017) aveva già dimostrato quanto l’ampiezza e persino la struttura apparente della teleconnessione ENSO sull’Atlantico possano cambiare semplicemente per effetto della selezione campionaria. American Meteorological Society Journals
Per questa ragione, la presenza di una risposta forte e significativa in 12 dei 15 modelli rappresenta un elemento particolarmente importante. I modelli non costituiscono una prova diretta della reale ampiezza del segnale osservato, poiché possono condividere bias o rappresentare in maniera imperfetta determinati processi tropicali ed extratropicali, ma permettono di verificare se il comportamento ritardato sia dinamicamente plausibile e riproducibile in sistemi accoppiati differenti. La risposta affermativa ottenuta dallo studio fornisce quindi una motivazione solida per investigarne il meccanismo.
Il confronto tra primo e secondo inverno evidenzia inoltre una caratteristica concettualmente molto importante: il segnale non sembra semplicemente decadere nel tempo. Se la teleconnessione del secondo inverno fosse soltanto un residuo molto debole di quella del primo, ci si aspetterebbe una progressiva riduzione dell’ampiezza mantenendo più o meno la stessa struttura. Al contrario, il segnale tende a cambiare segno e configurazione, passando da una risposta prevalentemente NAO-negativa nel primo inverno a una risposta frequentemente NAO/EA-positiva nel secondo. Questo suggerisce che i processi dinamici responsabili della seconda risposta non siano semplicemente una continuazione passiva della teleconnessione iniziale.
È precisamente questa inversione a rendere necessaria l’idea di una memoria climatica evolutiva. Il sistema deve conservare una qualche informazione sull’evento ENSO precedente e trasformarla nel corso dell’anno successivo in un nuovo forcing capace di produrre una risposta atmosferica diversa. Scaife et al. avevano attribuito tale memoria alla lenta propagazione verso i poli delle anomalie del momento angolare atmosferico. In questa interpretazione, ENSO genera inizialmente anomalie della distribuzione zonale della quantità di moto nei subtropici; feedback tra jet, wave breaking e trasporto di momento permetterebbero poi al segnale di migrare lentamente verso le medie latitudini fino a raggiungere il Nord Atlantico molti mesi più tardi. ResearchGate
Questa ipotesi ha ricevuto ulteriore sostegno da Kim et al. (2026), che hanno mostrato come la prevedibilità della NAO a un anno di anticipo aumenti significativamente durante gli anni nei quali ENSO subisce una transizione di fase. Nel loro studio, la propagazione verso nord delle anomalie del momento angolare risulta particolarmente evidente proprio durante queste transizioni ed è riprodotta dai sistemi previsionali multi-modello. Nature Tale risultato conferma che il percorso ENSO–AAM–NAO può essere rilevante in determinate circostanze.
O’Reilly, Haderle e Baker, tuttavia, mostrano nelle sezioni successive che nei grandi ensemble climatici la spiegazione più generale sembra essere differente. La risposta del secondo inverno è molto più strettamente associata alla persistenza delle anomalie tropicali delle SST nell’autunno precedente. Questo elemento non è ancora dimostrato direttamente nella sezione 3.1, ma la robustezza della risposta mostrata qui costituisce il presupposto necessario per la successiva analisi causale. In altri termini, prima di chiedersi quale meccanismo produca il segnale, gli autori devono dimostrare che il segnale esista in maniera sufficientemente sistematica nei modelli; la sezione 3.1 assolve precisamente questa funzione.
Un altro elemento interessante riguarda la notevole varietà dell’ampiezza tra modelli. Tale diversità può contenere informazioni utili sul meccanismo. Se alcuni modelli producono una risposta del secondo inverno molto forte e altri una risposta debole, è possibile verificare quali caratteristiche oceaniche o atmosferiche differiscano sistematicamente tra questi gruppi. La successiva analisi delle SST tropicali mostra infatti che i modelli caratterizzati da anomalie oceaniche persistenti più intense tendono a produrre una risposta euro-atlantica più marcata. AGU Journals La diversità intermodellistica, quindi, non costituisce soltanto un’incertezza da tollerare ma diventa un vero strumento diagnostico per identificare il processo fisico responsabile.
La stessa considerazione vale per la posizione nello spazio NAO–EA. Una risposta dominata dalla NAO positiva e una risposta dominata dall’East Atlantic positivo possono entrambe derivare da un forcing tropicale persistente, ma da differenti configurazioni spaziali della convezione. Una piccola variazione della posizione longitudinale delle anomalie delle precipitazioni tropicali può cambiare la sorgente delle onde di Rossby e quindi la traiettoria del treno d’onda verso le medie latitudini. Questo può spostare i principali centri di geopotenziale sul Nord Atlantico e modificare la proiezione relativa sui due modi atmosferici.
Anche la diversità dell’ENSO stesso deve essere considerata. Taschetto et al. (2020) sottolineano che El Niño e La Niña possono presentare differenti strutture spaziali e che la posizione delle anomalie termiche nel Pacifico modifica le teleconnessioni extratropicali. AGU Journals Studi successivi hanno inoltre evidenziato che le teleconnessioni verso l’Atlantico possono dipendere in maniera non lineare dall’intensità e dalla posizione dell’evento tropicale. Questo costituisce un’ulteriore ragione per cui la risposta dei quindici modelli non deve necessariamente coincidere perfettamente.
L’influenza dell’Atlantico tropicale può aggiungere un altro livello di complessità. La letteratura ha mostrato che ENSO può produrre anomalie delle SST nell’Atlantico tropicale settentrionale durante i mesi successivi alla fase matura e che tali anomalie possono a loro volta modulare la risposta nord-atlantica. La review di Yeh et al. (2018) evidenzia come il riscaldamento del Tropical North Atlantic successivo a El Niño possa interagire con la circolazione atmosferica locale e influenzare la NAO. AGU Journals La risposta del secondo inverno deve quindi essere vista come il risultato di un sistema tropicale multi-bacino, non necessariamente come una semplice teleconnessione diretta Pacifico–Atlantico.
Dal punto di vista della prevedibilità, questa complessità è contemporaneamente promettente e problematica. È promettente perché le SST tropicali possiedono una memoria lunga e sono relativamente prevedibili; è problematica perché il modo in cui l’atmosfera extratropicale trasforma quel forcing in una specifica combinazione NAO–EA rimane fortemente variabile. Baker et al. (2024) mostrano proprio che la skill stagionale del Nord Atlantico è intermittente, aumentando quando sono presenti sorgenti di prevedibilità sufficientemente forti ma diminuendo quando la variabilità interna domina. AGU Journals
La risposta del secondo inverno potrebbe quindi rappresentare una sorta di “finestra di opportunità” per la previsione interannuale, soprattutto quando le anomalie tropicali persistenti o le transizioni ENSO sono particolarmente marcate. Kim et al. (2026) mostrano che durante gli anni di transizione ENSO l’abilità previsionale della NAO a un anno di distanza aumenta e diventa più evidente all’aumentare delle dimensioni dell’ensemble. Nature Questo risultato è coerente con l’idea generale secondo cui un segnale tropicale debole può essere estratto dalla forte variabilità atmosferica solo utilizzando ensemble sufficientemente numerosi.
È comunque essenziale evitare di trasformare questi risultati in una relazione deterministica tra ENSO e inverno europeo. Il fatto che El Niño tenda mediamente a essere seguito da una configurazione più positiva della NAO nel secondo inverno non significa che ogni El Niño produca automaticamente una NAO positiva un anno dopo. La variabilità interna resta dominante nei singoli eventi, e la risposta può essere modificata da QBO, stato del vortice polare stratosferico, anomalie delle SST dell’Atlantico, condizioni dell’Oceano Indiano, ghiaccio marino e numerose altre fonti di variabilità. Le teleconnessioni climatiche modificano distribuzioni di probabilità, non determinano rigidamente una singola evoluzione atmosferica.
Da questo punto di vista, la differenza tra i grandi ensemble e il singolo record osservativo diventa particolarmente istruttiva. I modelli permettono di vedere chiaramente il segnale medio perché dispongono di un numero molto grande di eventi; il clima reale ne offre soltanto una singola sequenza storica. È quindi perfettamente possibile che una risposta fisicamente robusta nei grandi ensemble appaia incerta nelle osservazioni. Deser et al. avevano già mostrato che l’incertezza campionaria può essere così grande da modificare considerevolmente l’apparente struttura della risposta extratropicale all’ENSO. American Meteorological Society Journals
L’ampiezza delle risposte simulate richiede comunque una verifica critica. Il fatto che molti modelli producano anomalie del secondo inverno almeno pari o superiori alla stima osservata può significare che la teleconnessione reale sia effettivamente forte ma mal campionata; può però anche indicare che alcuni modelli sovrastimino la persistenza delle SST tropicali o l’efficienza con cui tali anomalie forzano l’atmosfera. O’Reilly et al. riconoscono questa incertezza e sottolineano che il confronto con le osservazioni rimane difficile, soprattutto perché il record storico delle SST tropicali presenta limitazioni sostanziali prima dell’era satellitare. AGU Journals
La sezione 3.1 fornisce pertanto una conclusione molto importante ma metodologicamente prudente: la risposta del secondo inverno appare robusta nei modelli accoppiati, mentre la sua ampiezza esatta nel clima reale rimane più incerta. Questa formulazione evita due estremi opposti. Da un lato, sarebbe ingiustificato ignorare la teleconnessione soltanto perché il record osservativo è rumoroso; dall’altro, sarebbe altrettanto scorretto assumere che l’ampiezza dei grandi ensemble rappresenti automaticamente quella reale.
La Figura 1 e la sezione 3.1 mostrano inoltre che il secondo inverno deve essere trattato come un problema dinamico distinto dal primo. Durante il primo inverno, la forzante ENSO è intensa e contemporanea; le anomalie della convezione tropicale sono direttamente legate alle grandi anomalie del Pacifico equatoriale e il percorso verso l’Atlantico coinvolge le storm track, la corrente a getto e la stratosfera. Durante il secondo inverno, invece, il Niño-3.4 può essere ormai fortemente ridotto, neutrale o persino di segno opposto. La presenza di una nuova risposta euro-atlantica implica quindi che qualche componente più lenta del sistema abbia conservato l’informazione.
Questo passaggio concettuale è essenziale per comprendere il significato dei risultati successivi. La domanda non è più semplicemente perché ENSO influenzi il Nord Atlantico, ma come il sistema climatico riesca a ricordare ENSO abbastanza a lungo da produrre una nuova teleconnessione un anno dopo. È precisamente questa domanda che conduce gli autori ad analizzare, nelle sezioni successive, l’evoluzione delle SST tropicali e del momento angolare atmosferico.
Nel complesso, i risultati della sezione 3.1 stabiliscono tre elementi fondamentali. In primo luogo, la teleconnessione del primo inverno è riprodotta dalla maggioranza dei modelli e tende verso una risposta NAO-negativa, coerentemente con la letteratura precedente e con le osservazioni. In secondo luogo, durante il secondo inverno emerge una nuova risposta di segno generalmente opposto, con frequente proiezione sulle fasi positive della NAO e dell’East Atlantic pattern. In terzo luogo, la forma precisa del segnale varia notevolmente tra i modelli, ma 12 dei 15 ensemble mostrano comunque una risposta significativa nello spazio NAO–EA, dimostrando che il fenomeno ritardato è ampiamente riprodotto dai sistemi accoppiati. AGU Journals
La rilevanza scientifica di questo risultato va oltre la semplice conferma di una teleconnessione. Esso suggerisce che ENSO possa esercitare un’influenza sulla circolazione euro-atlantica su una scala temporale significativamente più lunga di quanto tradizionalmente considerato. Il Pacifico tropicale non rappresenterebbe quindi soltanto una sorgente di prevedibilità per l’inverno contemporaneo all’evento, ma potrebbe lasciare una memoria nel sistema climatico capace di riemergere nella stagione invernale successiva.
Proprio l’intensità delle risposte simulate nei grandi ensemble permette agli autori di procedere verso il problema meccanicistico con maggiore fiducia. Se il secondo inverno avesse mostrato soltanto anomalie deboli e incoerenti, sarebbe stato difficile distinguere un meccanismo fisico da una coincidenza statistica. La presenza invece di anomalie sostanziali nella maggioranza dei modelli crea un vero “laboratorio naturale” in cui confrontare ipotesi concorrenti. La sezione successiva mostrerà che le anomalie tropicali delle SST persistono molto più a lungo di quanto suggerirebbe il solo indice Niño-3.4, mentre l’analisi del momento angolare verificherà direttamente l’ipotesi di una memoria atmosferica. Sarà infine la Maximum Covariance Analysis a mostrare che, nei grandi ensemble esaminati, le SST tropicali dell’autunno precedente spiegano quasi interamente la risposta della circolazione euro-atlantica del secondo inverno. AGU Journals
La sezione 3.1 può quindi essere interpretata come il punto di svolta logico dell’intero studio: dimostra che la risposta ritardata non rappresenta un’anomalia isolata delle osservazioni, ma emerge in maniera significativa nella maggior parte dei modelli climatici accoppiati. Allo stesso tempo, mostra che tale risposta non è rigidamente confinata alla NAO, ma occupa uno spazio dinamico più ampio che coinvolge anche l’East Atlantic pattern. Ne deriva una visione della teleconnessione ENSO–Euro-Atlantico molto più articolata: il primo inverno è dominato da una risposta prevalentemente NAO-negativa legata alla forzante tropicale contemporanea, mentre il secondo inverno presenta una risposta frequentemente NAO/EA-positiva, più eterogenea tra i modelli ma sorprendentemente robusta nella sua esistenza. Questa inversione implica la presenza di una memoria climatica capace di sopravvivere per molti mesi e prepara il terreno all’identificazione delle anomalie tropicali persistenti delle SST come principale sorgente della teleconnessione ritardata nei grandi ensemble.
Figura 3. Evoluzione del momento angolare atmosferico dopo ENSO: propagazione verso i poli, persistenza del segnale e possibile legame con la risposta euro-atlantica del secondo inverno
Figura 3. Evoluzione del momento angolare atmosferico dopo ENSO: propagazione verso i poli, persistenza del segnale e possibile legame con la risposta euro-atlantica del secondo inverno
La Figura 3 costituisce uno dei passaggi più importanti dello studio di O’Reilly, Haderle e Baker perché affronta direttamente una delle principali ipotesi proposte per spiegare il sorprendente legame tra ENSO e la circolazione euro-atlantica a distanza di circa un anno. Dopo aver dimostrato nella Figura 1 che numerosi modelli climatici accoppiati producono una risposta significativa della North Atlantic Oscillation e/o dell’East Atlantic pattern durante il secondo inverno, e dopo aver mostrato nella Figura 2 che vaste anomalie delle temperature superficiali del mare tropicali sopravvivono fino all’autunno precedente tale inverno, gli autori analizzano ora una seconda possibile forma di memoria climatica: quella conservata nella distribuzione del momento angolare atmosferico, o AAM. La questione centrale è stabilire se le anomalie dinamiche generate inizialmente dall’ENSO nei tropici e nei subtropici siano in grado di propagarsi lentamente verso latitudini maggiori e di persistere abbastanza a lungo da condizionare la corrente a getto nord-atlantica e la NAO nel successivo inverno. Questa interpretazione era stata avanzata in particolare da Scaife et al. (2022, 2024) ed è sostenuta dall’esistenza di anomalie dell’AAM lentamente propaganti e potenzialmente prevedibili su scale temporali sorprendentemente lunghe. AGU Journals
Il momento angolare atmosferico rappresenta una misura integrata della distribuzione della quantità di moto associata alla rotazione dell’atmosfera terrestre. Nel caso specifico dello studio, gli autori considerano la componente relativa dell’AAM, cioè quella associata soprattutto ai venti zonali. Una variazione dei venti occidentali o orientali in una determinata fascia latitudinale modifica quindi il momento angolare posseduto dall’atmosfera in quella regione. Tale grandezza è particolarmente utile perché le principali correnti a getto subtropicali ed extratropicali sono costituite da intensi venti occidentali: modificazioni della loro velocità, intensità o posizione geografica producono variazioni riconoscibili dell’AAM. Su scala globale, gli scambi del momento angolare tra atmosfera e Terra solida sono inoltre collegati alle piccole variazioni della velocità di rotazione terrestre e quindi della durata del giorno, una relazione che ha consentito di utilizzare osservazioni geodetiche indipendenti per studiare la variabilità atmosferica su scale mensili e interannuali. Scaife et al. hanno mostrato che le anomalie dell’AAM e della durata del giorno possono presentare capacità predittiva oltre l’anno e che alcune di queste anomalie precedono modificazioni della NAO e della corrente a getto extratropicale. Nature
La Figura 3 è costruita in modo da rendere visibile non soltanto l’ampiezza dell’anomalia del momento angolare, ma soprattutto il suo eventuale movimento meridionale nel tempo. Ogni pannello rappresenta un diverso grande ensemble climatico, mentre il riquadro finale mostra la stima osservativa derivata dalla rianalisi ERA5. Sull’asse orizzontale viene seguita l’evoluzione temporale dell’atmosfera dal primo inverno ENSO, DJF1, attraverso la primavera MAM1, l’estate JJA1 e l’autunno SON1, fino al secondo inverno DJF2. Sull’asse verticale viene invece riportata la latitudine, permettendo quindi di seguire direttamente un eventuale spostamento del massimo dell’AAM dalle regioni tropicali o subtropicali verso le medie e alte latitudini.
Le tonalità giallo-arancio-rosse rappresentano anomalie positive del momento angolare nella differenza El Niño meno La Niña, mentre le tonalità azzurre e blu indicano anomalie negative. Poiché si considera la componente relativa dell’AAM, una zona positiva indica essenzialmente che la circolazione zonale associata agli anni El Niño possiede più momento verso est rispetto a quella degli anni La Niña nella stessa fascia latitudinale. È però preferibile non interpretare ogni area rossa semplicemente come un “vento occidentale più forte” in un singolo punto: il valore rappresentato è integrato lungo le longitudini e verticalmente attraverso l’atmosfera. Si tratta quindi di una diagnosi della redistribuzione zonalmente mediata della quantità di moto, non di una mappa di un singolo jet regionale.
La prima caratteristica che emerge con grande chiarezza è l’estrema coerenza della risposta immediatamente associata all’ENSO. Tutti i modelli sviluppano forti anomalie positive del momento angolare nelle fasce subtropicali di entrambi gli emisferi, con massimi approssimativamente attorno a 20–30°N e 20–30°S. Lo stesso comportamento è riconoscibile nella stima ERA5. Gli autori sottolineano che tutti i modelli mostrano un incremento coerente dell’AAM totale durante l’evento ENSO o immediatamente dopo di esso e sviluppano intense anomalie nelle due fasce subtropicali, in accordo con le osservazioni. AGU Journals
Questa struttura iniziale è fisicamente coerente con la profonda riorganizzazione della circolazione atmosferica prodotta dall’ENSO. El Niño modifica la distribuzione longitudinale della convezione tropicale, indebolisce o sposta la circolazione di Walker e altera i gradienti termici e la divergenza nell’alta troposfera. Queste modificazioni influenzano i jet subtropicali e la distribuzione globale dei venti zonali. La fase opposta, La Niña, tende a produrre una risposta di segno differente. Costruendo un composito El Niño meno La Niña, il contrasto tra le due configurazioni rende quindi particolarmente evidente la firma dell’ENSO nel momento angolare.
La presenza di anomalie positive contemporaneamente nei subtropici boreali e australi è inoltre coerente con la natura globale della riorganizzazione atmosferica indotta da ENSO. Il fenomeno nasce nel Pacifico equatoriale, ma le sue conseguenze dinamiche non rimangono confinate al bacino tropicale. Variazioni dei venti zonali, dei flussi di momento e dell’attività ondulatoria si manifestano su scala emisferica. Questo rappresenta uno dei motivi per cui l’AAM è una variabile particolarmente efficace per studiare le teleconnessioni: integra molti dei cambiamenti dinamici prodotti dall’ENSO in una grandezza capace di descrivere il trasferimento della quantità di moto tra differenti fasce di latitudine.
Il passaggio più interessante della Figura 3 si verifica dopo DJF1. In numerosi modelli le anomalie positive inizialmente concentrate attorno a 20–30°N non rimangono stazionarie. Durante MAM1 e successivamente JJA1 il massimo tende a spostarsi verso latitudini maggiori. O’Reilly et al. osservano che entro l’estate successiva all’evento ENSO la maggior parte dei modelli mostra effettivamente uno spostamento verso i poli dell’anomalia dell’AAM, comportamento coerente con quello descritto da Scaife et al. (2022). AGU Journals
Questa migrazione non costituisce una semplice curiosità grafica, perché rappresenta il cuore dell’ipotesi della “memoria atmosferica”. Se un’anomalia prodotta inizialmente ai subtropici potesse propagarsi lentamente verso nord nel corso dei mesi successivi, potrebbe teoricamente raggiungere la regione della corrente a getto extratropicale e influenzare il Nord Atlantico molti mesi dopo la scomparsa del forcing ENSO iniziale. In tale scenario l’atmosfera stessa diventerebbe un mezzo capace di trasportare nel tempo l’informazione prodotta dal Pacifico tropicale.
La possibilità che le anomalie del flusso zonale si propaghino verso i poli era stata identificata ben prima dei recenti studi sul secondo inverno ENSO. Lee, Son, Grise e Feldstein (2007), utilizzando esperimenti numerici idealizzati, hanno mostrato che anomalie zonalmente mediate del vento possono migrare progressivamente verso latitudini maggiori attraverso una combinazione di propagazione delle onde di Rossby, wave breaking non lineare e interazione tra onde e flusso medio. Nel loro quadro dinamico, il breaking delle onde modifica il gradiente di vorticità potenziale e la posizione delle regioni critiche per la propagazione ondulatoria; ciò cambia a sua volta la distribuzione dei flussi di vorticità e momento degli eddies, favorendo la comparsa di nuove anomalie sul lato polare di quelle preesistenti. La propagazione osservata non corrisponde quindi allo spostamento fisico di una singola massa d’aria, ma alla rigenerazione progressiva di anomalie del vento a latitudini sempre maggiori attraverso feedback dinamici. American Meteorological Society Journals
Questo meccanismo offre un’importante chiave interpretativa per la Figura 3. Quando una fascia positiva dell’AAM sembra inclinarsi verso latitudini maggiori procedendo da sinistra verso destra nel diagramma latitudine-tempo, non significa che lo stesso pacchetto atmosferico viaggi materialmente verso il polo. Piuttosto, i flussi di momento e il wave breaking modificano progressivamente il vento medio a latitudini più elevate, mentre l’anomalia originale può indebolirsi alle basse latitudini. Il risultato visivo è una propagazione poleward del segnale zonalmente medio.
Scaife et al. (2022) hanno trasferito questo concetto dalla dinamica idealizzata al problema della prevedibilità climatica. Attraverso previsioni ensemble inizializzate, gli autori hanno mostrato che alcune anomalie del momento angolare atmosferico possono propagarsi lentamente e coerentemente verso i poli e rimanere prevedibili oltre un anno. La loro analisi collegava direttamente queste strutture a successive variazioni della corrente a getto extratropicale e della NAO, proponendo quindi una fonte di prevedibilità climatica interna all’atmosfera su scale temporali insolitamente lunghe. Lo stesso lavoro mostrava inoltre una forte relazione iniziale tra AAM ed ENSO, con una correlazione significativa tra le previsioni mensili dell’AAM e l’indice Niño-3.4. Nature
Yoon et al. (2024) hanno ulteriormente rafforzato questa linea di ricerca analizzando più sistemi di previsione decadale. Essi hanno mostrato che la variazione della durata del giorno associata alle anomalie del momento angolare possiede capacità predittiva a circa un anno di distanza in differenti sistemi, confermando che la prevedibilità evidenziata da Scaife et al. non è una peculiarità di un singolo modello. Una parte significativa di questa prevedibilità deriva dalla capacità dei modelli di anticipare l’evoluzione dell’ENSO e quindi le anomalie su larga scala della circolazione zonale. Nature
Osservando la Figura 3, tuttavia, emerge anche un elemento che limita fortemente una lettura troppo semplice di questo meccanismo. La propagazione verso i poli è relativamente evidente durante i primi mesi successivi a ENSO, ma perde coerenza man mano che ci si avvicina all’autunno SON1 e soprattutto al secondo inverno DJF2. I modelli iniziano a divergere sensibilmente sia nell’ampiezza sia nella posizione e persino nel segno delle anomalie. O’Reilly et al. sottolineano esplicitamente che entrando nell’autunno e nel secondo inverno le risposte dell’AAM divergono considerevolmente tra i modelli e l’ampiezza delle anomalie diminuisce generalmente in modo sostanziale. Non emerge, in particolare, uno spostamento poleward chiaro e coerente che continui fino a DJF2 nella maggioranza dei sistemi. AGU Journals
Questo punto rappresenta probabilmente il risultato più importante della Figura 3. La figura non nega l’esistenza della propagazione del momento angolare: al contrario, la conferma chiaramente fino all’estate in numerosi ensemble. Ciò che mette in discussione è l’idea che una propagazione atmosferica lenta e uniforme possa costituire da sola la spiegazione generale della teleconnessione euro-atlantica osservata nel secondo inverno.
Se questo fosse il meccanismo dominante in tutti i modelli, sarebbe ragionevole aspettarsi che, entrando in SON1 e DJF2, il segnale dell’AAM mostrasse una struttura comune e relativamente evidente alle latitudini extratropicali dell’emisfero boreale. La Figura 3 mostra invece che alcuni ensemble mantengono anomalie positive alle medie latitudini, altri presentano strutture molto deboli, altri ancora sviluppano segnali di segno o posizione differenti. Tale diversità contrasta con il fatto che, come mostrato nella Figura 1, 12 dei 15 modelli producono comunque una risposta significativa della circolazione euro-atlantica nel secondo inverno.
La discordanza tra una teleconnessione del secondo inverno relativamente diffusa nei modelli e una propagazione AAM molto meno uniforme nello stesso periodo costituisce già un indizio importante. Non rappresenta una prova conclusiva, perché l’AAM potrebbe agire attraverso strutture più complesse di quelle immediatamente visibili nei diagrammi oppure il suo impatto potrebbe dipendere fortemente dallo stato della corrente a getto. Tuttavia, rende meno plausibile una spiegazione nella quale il medesimo segnale atmosferico generato durante DJF1 venga semplicemente trasportato verso nord per dodici mesi fino a produrre la NAO del secondo inverno.
Un aspetto importante è che SON1 non è privo di segnale. O’Reilly et al. osservano che in autunno rimangono anomalie significative del momento angolare e sottolineano che esse possono costituire uno stato iniziale importante capace di influenzare la circolazione euro-atlantica successiva. AGU Journals Il risultato è quindi più sfumato di una semplice esclusione dell’AAM. L’atmosfera conserva effettivamente una struttura dinamica legata all’ENSO e questa può contribuire alla successiva evoluzione, ma la sua capacità di spiegare sistematicamente la risposta DJF2 deve essere verificata statisticamente.
Il pannello ERA5 svolge in questo senso una funzione particolarmente importante. Le osservazioni mostrano una forte risposta subtropicale durante e immediatamente dopo DJF1 e forniscono qualche evidenza di propagazione poleward nel corso dell’anno successivo. Gli autori osservano però che le anomalie stimate nelle osservazioni tendono generalmente a essere più deboli rispetto a quelle simulate dai modelli. AGU Journals Questo confronto richiede prudenza, perché ERA5 fornisce un numero relativamente piccolo di eventi ENSO indipendenti rispetto ai grandi ensemble e il campionamento statistico risulta quindi molto più rumoroso.
Il tratteggio della Figura 3 indica, secondo la didascalia, le regioni in cui il test t restituisce p > 0,1. Queste aree non raggiungono quindi la soglia di significatività del 10% adottata per questa figura. La scelta di una soglia relativamente permissiva rispetto al più comune 5% riflette verosimilmente la difficoltà di ottenere segnali robusti in una variabile altamente dinamica e nel limitato campione osservativo. In ogni caso, la presenza di ampie aree tratteggiate in ERA5 evidenzia quanto sia incerta la ricostruzione dettagliata della propagazione AAM nel mondo reale.
Questa incertezza non significa necessariamente che la propagazione osservata sia inesistente. Come accade spesso nella climatologia delle teleconnessioni, la variabilità interna può essere molto maggiore del segnale forzato. Il grande vantaggio dei large ensemble è proprio quello di mediare questa componente casuale utilizzando un numero enorme di eventi e quindi di rendere visibili caratteristiche dinamiche che nelle osservazioni rimangono immerse nel rumore.
Il confronto tra la Figura 3 e la Figura 2 è particolarmente illuminante. Nella Figura 2, lo stato del Pacifico tropicale durante SON1 risultava molto variabile tra i modelli, ma tutti i sistemi mostravano una risposta delle SST tropicali persistente e una notevole coerenza nella configurazione dell’Oceano Indiano, con una tendenza verso una risposta positiva dell’Indian Ocean Dipole. Al contrario, nella Figura 3 l’AAM mostra una risposta iniziale molto più uniforme ma diventa progressivamente meno coerente proprio avvicinandosi al secondo inverno. AGU Journals
Si osserva quindi una sorta di comportamento opposto delle due forme di memoria. La memoria atmosferica è fortissima immediatamente dopo ENSO, ma tende a indebolirsi e differenziarsi nei mesi successivi; la memoria oceanica evolve più lentamente e conserva anomalie sostanziali fino all’autunno e al secondo inverno. Dal punto di vista fisico questa differenza è ragionevole: l’atmosfera possiede una bassa inerzia e una dinamica fortemente caotica, mentre l’oceano può immagazzinare anomalie termiche per periodi molto più lunghi.
Questa distinzione non significa però che oceano e atmosfera agiscano indipendentemente. Al contrario, le SST persistenti possono continuare a forzare la convezione tropicale e quindi generare nuove anomalie dei venti e del momento angolare. In tal caso, parte dell’AAM osservato in SON1 potrebbe rappresentare non la sopravvivenza autonoma del segnale atmosferico originario, ma una risposta continuamente alimentata o modificata dalla memoria oceanica. La separazione tra “memoria oceanica” e “memoria atmosferica” è quindi utile dal punto di vista diagnostico, ma nel sistema climatico reale le due componenti possono essere strettamente accoppiate.
Il lavoro recente di Kim et al. (2026) aggiunge un elemento particolarmente interessante a questa interpretazione. Analizzando le previsioni multi-modello della NAO a un anno di distanza, gli autori hanno mostrato che una propagazione poleward dell’AAM particolarmente chiara emerge soprattutto negli anni in cui ENSO cambia fase tra un anno e il successivo. Negli anni di persistenza della stessa fase, invece, le anomalie del momento angolare risultano più deboli e maggiormente confinate alle basse latitudini. Nature
Questo risultato può aiutare a comprendere una parte dell’eterogeneità presente nella Figura 3. I grandi ensemble di O’Reilly et al. comprendono eventi con differenti evoluzioni successive: alcuni ENSO persistono, altri decadono e altri ancora transitano verso la fase opposta. Se la propagazione dell’AAM dipende fortemente dalla transizione di fase, non sarebbe sorprendente osservare una considerevole diversità nel composito aggregato dei differenti modelli. Kim et al. mostrano infatti che, durante gli anni di transizione, la propagazione verso nord del momento angolare è associata a una maggiore capacità di prevedere la NAO del secondo inverno, mentre tale struttura è molto meno chiara negli anni persistenti. Nature
Questa evidenza rende il confronto tra gli studi particolarmente interessante. O’Reilly et al. concludono che, quando si considera la risposta sistematica attraverso tutti i grandi ensemble, le SST tropicali persistenti spiegano molto meglio il secondo inverno. Kim et al., isolando specificamente gli anni di transizione ENSO, trovano invece una relazione particolarmente evidente tra propagazione dell’AAM e prevedibilità della NAO. I risultati non sono necessariamente incompatibili: possono indicare che il peso relativo dei meccanismi dipende dall’evoluzione specifica dell’ENSO e dalla popolazione di eventi analizzata.
La Figura 3 permette inoltre di apprezzare un altro aspetto importante: la propagazione non è perfettamente simmetrica tra emisfero boreale e australe. Sebbene le anomalie iniziali compaiano in entrambi i subtropici, la loro successiva evoluzione differisce. Ciò è fisicamente plausibile perché DJF corrisponde all’inverno boreale e all’estate australe; la struttura dei jet, l’attività delle onde planetarie, i gradienti di temperatura e le storm track sono quindi profondamente differenti nei due emisferi. Inoltre, l’emisfero settentrionale possiede una distribuzione molto più irregolare dei continenti e dell’orografia, elementi che influenzano fortemente le onde stazionarie e gli scambi di momento.
La comparsa contemporanea di regioni positive e negative dell’AAM deve essere interpretata nel quadro della redistribuzione della quantità di moto. Le anomalie non rappresentano una creazione o distruzione locale indipendente del momento, ma l’esito di trasporti meridionali, interazioni tra eddies e flusso medio e scambi con la superficie terrestre. L’atmosfera può trasferire momento tra differenti fasce di latitudine attraverso le onde di Rossby e le perturbazioni transienti, mentre coppie di attrito e orografiche trasferiscono momento tra l’atmosfera e la Terra solida.
Il legame con la rotazione terrestre rende questo bilancio particolarmente interessante. Scaife et al. ricordano che il sistema Terra-atmosfera conserva il momento angolare complessivo con buona approssimazione e che variazioni dell’AAM atmosferico sono compensate in parte da variazioni della rotazione della Terra, producendo piccole modificazioni della durata del giorno. Nature Il fatto che tali variazioni geodetiche possano essere previste con anticipo di oltre un anno rappresenta una conferma indipendente dell’esistenza di una componente lenta e prevedibile nella dinamica atmosferica globale.
Nonostante ciò, la domanda centrale non è se l’AAM sia prevedibile, ma se costituisca il principale intermediario tra ENSO e la circolazione euro-atlantica del secondo inverno. La Figura 3 da sola non può risolvere definitivamente questa questione. Per questo motivo gli autori utilizzano nella sezione successiva la Maximum Covariance Analysis. Il campo dell’AAM durante SON1 viene messo in relazione con la pressione euro-atlantica del successivo DJF2 e vengono identificati i modi di covarianza maggiormente capaci di anticipare la circolazione invernale.
Il test decisivo consiste poi nel rimuovere statisticamente dalla pressione del secondo inverno la componente associata all’AAM autunnale. Se il momento angolare rappresentasse il principale meccanismo causale, la rimozione dovrebbe far quasi scomparire la risposta mostrata nella Figura 1. Il risultato è però molto diverso: O’Reilly et al. mostrano che eliminando l’influenza dell’AAM di SON1 la risposta del secondo inverno viene ridotta soltanto marginalmente e rimane una significativa anomalia della circolazione nella maggior parte dei modelli. AGU Journals
Al contrario, quando viene eliminata la componente associata alle SST tropicali di SON1, la risposta euro-atlantica viene fortemente ridotta in tutti i modelli e diventa essenzialmente nulla nella grande maggioranza dei casi. La rimozione simultanea di AAM e SST produce inoltre risultati quasi indistinguibili dalla rimozione delle sole SST. AGU Journals Questo confronto modifica in maniera sostanziale l’interpretazione della Figura 3: l’AAM rappresenta un’importante manifestazione dinamica dell’evoluzione post-ENSO, ma nei grandi ensemble non sembra contenere la maggior parte dell’informazione necessaria per spiegare la risposta sistematica di DJF2.
Il risultato non riduce l’importanza scientifica del momento angolare. Al contrario, evidenzia come esso possa costituire una variabile diagnostica eccezionalmente utile per seguire la comunicazione dinamica tra tropici e medie latitudini. La forte risposta subtropicale, la propagazione fino all’estate e la persistenza di alcune anomalie fino a SON1 indicano che ENSO lascia effettivamente una memoria dinamica nell’atmosfera. Ciò che cambia è l’interpretazione del suo ruolo: anziché rappresentare necessariamente il serbatoio principale della memoria annuale, l’AAM potrebbe costituire uno dei modi attraverso cui il segnale tropicale viene continuamente redistribuito e modulato.
Si può quindi immaginare una catena dinamica più complessa. Durante DJF1 ENSO produce grandi anomalie delle SST e della convezione, che modificano i jet subtropicali e il momento angolare. Durante la primavera e l’estate, interazioni onda-flusso medio propagano parte dell’anomalia verso latitudini maggiori. Contemporaneamente, l’oceano tropicale conserva e redistribuisce anomalie termiche, soprattutto tra Pacifico e Oceano Indiano. Entrando nell’autunno, la componente atmosferica originaria risulta ormai molto meno coerente, ma le SST rimangono significativamente anomale. Queste ultime possono quindi generare una nuova risposta convettiva e nuove teleconnessioni atmosferiche capaci di raggiungere il settore euro-atlantico durante DJF2.
In questa visione, non è necessario scegliere tra un’atmosfera completamente priva di memoria e un oceano unico responsabile del fenomeno. L’atmosfera possiede certamente processi relativamente lenti, come dimostrato dalla propagazione dell’AAM e dalla prevedibilità della durata del giorno; tuttavia, la memoria termica dell’oceano sembra fornire nei grandi ensemble una sorgente più persistente e sistematica di informazione quando si raggiunge il secondo inverno.
La Figura 3 assume quindi una funzione metodologica e concettuale fondamentale. Dal punto di vista metodologico, dimostra che i modelli sono effettivamente capaci di produrre la struttura AAM suggerita dagli studi precedenti e che quindi l’assenza di una forte attribuzione finale all’AAM non deriva dal fatto che i modelli non rappresentino affatto il meccanismo. Dal punto di vista concettuale, mostra che un processo può essere fisicamente reale e statisticamente significativo senza essere necessariamente la causa dominante del fenomeno che si vuole spiegare.
La distinzione è particolarmente importante nella climatologia delle teleconnessioni. Molte variabili atmosferiche risultano correlate tra loro perché fanno parte della stessa risposta dinamica. Il fatto che ENSO preceda anomalie dell’AAM e che queste precedano variazioni extratropicali non dimostra automaticamente che l’AAM sia l’unico canale causale. Una terza componente, come la persistenza delle SST, può alimentare entrambe le strutture. È proprio per questo motivo che O’Reilly et al. non si fermano al confronto visuale della Figura 3 ma ricorrono a un esperimento statistico di rimozione tramite Maximum Covariance Analysis.
Nel complesso, la Figura 3 conferma pienamente alcuni risultati della letteratura precedente e ne ridimensiona altri. Conferma che ENSO genera forti anomalie del momento angolare atmosferico nei subtropici di entrambi gli emisferi. Conferma che una parte di tali anomalie tende a spostarsi verso latitudini maggiori nel corso della primavera e dell’estate. Conferma inoltre che in SON1 rimane ancora una componente significativa del segnale, potenzialmente capace di influenzare la circolazione successiva. AGU Journals Questi elementi sono coerenti con la teoria della propagazione dei flussi zonali di Lee et al., con le previsioni a lungo termine di Scaife et al. e con i risultati multi-sistema di Yoon et al. American Meteorological Society Journals
La figura mostra però anche che, entrando nell’autunno e nel secondo inverno, l’AAM perde gran parte della coerenza multi-modello: le anomalie diminuiscono, le traiettorie divergono e non compare uno spostamento poleward uniforme fino a DJF2. AGU Journals È questa osservazione a rendere necessaria la ricerca di un’altra sorgente di memoria climatica, individuata successivamente nelle anomalie persistenti delle SST tropicali.
Il risultato più corretto non è quindi affermare che la Figura 3 “escluda” il momento angolare, ma che ne delimiti il ruolo. L’AAM sembra rappresentare una componente reale, dinamicamente significativa e in alcune circostanze prevedibile dell’evoluzione post-ENSO. Può contribuire alla predisposizione della circolazione extratropicale e, come suggerito da Kim et al. (2026), può diventare particolarmente importante durante specifiche transizioni della fase ENSO. Nature Tuttavia, quando si considera l’intera popolazione dei grandi ensemble utilizzati da O’Reilly, Haderle e Baker, esso non appare sufficientemente persistente e universalmente coerente da spiegare la maggior parte della risposta sistematica del secondo inverno.
La Figura 3 fornisce quindi una rappresentazione molto efficace della differenza tra memoria dinamica atmosferica e memoria termica oceanica. La prima nasce rapidamente, presenta una forte risposta subtropicale e può propagarsi verso i poli attraverso interazioni onda-flusso medio; la seconda evolve più lentamente ma conserva anomalie significative fino alla stagione immediatamente precedente DJF2. Entrambe fanno parte della risposta accoppiata all’ENSO, ma la loro persistenza temporale e la loro capacità di spiegare il segnale euro-atlantico risultano differenti.
In definitiva, il significato più profondo della Figura 3 risiede nel mostrare che l’atmosfera conserva effettivamente una traccia dinamica dell’ENSO ben oltre il primo inverno, ma che tale traccia cambia progressivamente struttura e perde coerenza avvicinandosi al secondo inverno. Le forti anomalie iniziali a 20–30°N e 20–30°S, la loro migrazione poleward durante la primavera e l’estate e il successivo indebolimento costituiscono una chiara manifestazione della complessa interazione tra ENSO, correnti a getto, onde di Rossby e trasporto di momento. Tuttavia, la forte divergenza tra i modelli in SON1 e DJF2 suggerisce che questa memoria atmosferica non possa essere considerata, in termini generali, il principale motore della teleconnessione ritardata. Il confronto con le SST persistenti e la successiva analisi di covarianza indicano invece che la memoria dell’ENSO capace di sostenere sistematicamente la risposta euro-atlantica del secondo inverno risiede soprattutto nell’oceano tropicale, mentre il momento angolare atmosferico rappresenta una componente dinamica importante, ma non dominante, della lunga evoluzione che collega l’evento tropicale originario al clima del Nord Atlantico circa un anno più tardi. AGU Journals
3.2. Risposta persistente delle temperature superficiali del mare agli eventi ENSO
3.2. Risposta persistente delle temperature superficiali del mare agli eventi ENSO
Uno dei risultati più significativi dello studio di O’Reilly, Haderle e Baker riguarda la capacità dell’El Niño–Southern Oscillation di lasciare nel sistema oceanico tropicale un’impronta che sopravvive molto più a lungo della fase matura dell’evento nel Pacifico equatoriale. La risposta atmosferica all’ENSO, infatti, non modifica soltanto la circolazione troposferica e le precipitazioni nelle regioni direttamente interessate dalle anomalie del Pacifico, ma altera anche i flussi di calore, l’evaporazione, la copertura nuvolosa, i venti superficiali e la dinamica dello strato oceanico superiore in bacini molto lontani. Il risultato è la formazione di anomalie della temperatura superficiale del mare, o SST, che possono persistere per diversi mesi dopo il massimo di El Niño o La Niña. Nel contesto dello studio, questa persistenza assume un significato particolarmente importante perché offre una possibile spiegazione fisica della sorprendente risposta della circolazione euro-atlantica osservata durante il secondo inverno: l’ENSO potrebbe non influenzare il Nord Atlantico a distanza di un anno attraverso la sopravvivenza continua della stessa perturbazione atmosferica, ma attraverso una memoria termica conservata dagli oceani tropicali e successivamente capace di forzare nuovamente l’atmosfera. AGU Journals
Il concetto secondo cui ENSO possa modificare le temperature oceaniche ben oltre il Pacifico equatoriale è consolidato nella letteratura climatologica. Klein, Soden e Lau mostrarono già alla fine degli anni Novanta che, durante gli eventi El Niño, anomalie positive delle SST tendono a svilupparsi nell’Oceano Indiano, nel Mar Cinese Meridionale e nell’Atlantico tropicale settentrionale con un ritardo di alcuni mesi rispetto al massimo del riscaldamento del Pacifico equatoriale. Le osservazioni navali e satellitari analizzate dagli autori indicavano che queste anomalie remote erano strettamente associate ai cambiamenti della circolazione atmosferica indotti dall’ENSO: variazioni del vento, dell’evaporazione e della copertura nuvolosa modificavano il bilancio dei flussi di calore alla superficie e, di conseguenza, la temperatura dello strato oceanico superiore. Tale processo divenne uno degli esempi classici del cosiddetto atmospheric bridge, il “ponte atmosferico” attraverso il quale una perturbazione originata nel Pacifico tropicale modifica indirettamente le condizioni oceaniche di altri bacini. American Meteorological Society Journals
Il funzionamento di questo ponte atmosferico è particolarmente importante perché trasforma l’oceano remoto da semplice spettatore a potenziale serbatoio della memoria dell’ENSO. Durante un episodio di El Niño, per esempio, la riorganizzazione della circolazione tropicale può indebolire gli alisei in alcune regioni, modificare l’evaporazione superficiale, alterare la quantità di radiazione solare che raggiunge l’oceano e cambiare il rimescolamento dello strato superficiale. Questi processi producono anomalie termiche che possono raggiungere il proprio massimo quando il segnale originale del Pacifico ha già iniziato a decadere. In alcune regioni tropicali, quindi, la sequenza temporale può essere schematizzata come ENSO nel Pacifico, risposta atmosferica remota, modifica dei flussi aria-mare e successiva comparsa di anomalie oceaniche. Klein et al. documentarono ritardi tipici dell’ordine di alcuni mesi tra il massimo del segnale ENSO e quello delle SST remote, dimostrando che l’evoluzione oceanica globale possiede una memoria temporale intrinseca. American Meteorological Society Journals
Questo principio è stato successivamente inserito in un quadro più generale delle interazioni tra ENSO e gli oceani globali. Gli studi sull’atmospheric bridge hanno mostrato che le anomalie di temperatura del Pacifico equatoriale possono produrre variazioni robuste delle SST nell’Oceano Indiano, nell’Atlantico tropicale e nel Pacifico extratropicale, principalmente attraverso i flussi di calore superficiali ma anche mediante processi dinamici quali il trasporto di Ekman e le modificazioni dello strato rimescolato oceanico. L’oceano remoto può poi retroagire sull’atmosfera, modificando a propria volta la circolazione e quindi prolungando oppure trasformando l’impronta dell’evento tropicale iniziale. American Meteorological Society Journals È proprio questa possibilità di una retroazione ritardata dell’oceano sull’atmosfera a diventare centrale nello studio di O’Reilly et al.
Tra tutti i bacini tropicali, l’Oceano Indiano riveste un ruolo particolarmente importante nella persistenza dell’impronta ENSO. Dopo molti eventi El Niño, il bacino tropicale indiano tende infatti a riscaldarsi durante la fase di decadimento dell’evento pacifico. Questo riscaldamento può permanere dopo che le anomalie Niño-3.4 si sono sostanzialmente indebolite, producendo modificazioni della temperatura della troposfera tropicale e della circolazione atmosferica sovrastante. Schott, Xie e McCreary hanno mostrato nella loro ampia review che l’Oceano Indiano non può essere considerato un bacino passivo: la sua variabilità interannuale emerge dall’interazione tra forcing ENSO, dinamica propria del bacino, monsoni, Indian Ocean Dipole e feedback aria-mare. AGU Journals
Il meccanismo attraverso cui l’Oceano Indiano conserva parte della memoria di El Niño è stato formalizzato nel concetto di Indian Ocean capacitor effect. Xie et al. (2009) mostrarono che importanti anomalie climatiche possono sopravvivere durante l’estate boreale successiva a El Niño, persino quando le anomalie del Pacifico equatoriale sono ormai fortemente attenuate. In particolare, il riscaldamento dell’Oceano Indiano tropicale agisce come una sorta di “condensatore” climatico: accumula durante e dopo El Niño una parte dell’anomalia termica e successivamente restituisce questa informazione all’atmosfera, influenzando la temperatura troposferica, la circolazione sul Pacifico occidentale e le precipitazioni sull’Asia orientale. La risposta atmosferica comprende la generazione di un’onda di Kelvin baroclina e modificazioni della convezione sul Pacifico nord-occidentale, dimostrando che la memoria oceanica può trasformarsi nuovamente in una perturbazione atmosferica su grande scala. American Meteorological Society Journals
La successiva sintesi di Xie et al. (2016) ha sviluppato ulteriormente questo paradigma, evidenziando come il sistema Indo-Pacifico occidentale possa conservare un insieme coerente di anomalie oceaniche e atmosferiche durante l’estate post-ENSO. Gli autori descrivono una dinamica accoppiata nella quale il riscaldamento dell’Oceano Indiano e le anomalie delle SST del Pacifico nord-occidentale interagiscono con un anticiclone atmosferico persistente, attraverso feedback vento-evaporazione-SST e aggiustamenti della temperatura troposferica. La memoria post-ENSO, quindi, non risiede necessariamente in un singolo punto dell’oceano, ma può essere distribuita attraverso un sistema interconnesso di anomalie termiche e circolatorie. Springer Link
Il lavoro di O’Reilly, Haderle e Baker estende questo concetto a una scala temporale ancora più lunga. L’elemento innovativo non consiste semplicemente nell’osservare anomalie delle SST durante la primavera o l’estate successive a El Niño, fenomeno già ampiamente documentato, ma nel mostrare che nei grandi ensemble climatici importanti anomalie tropicali possono sopravvivere fino all’autunno SON1, cioè settembre-ottobre-novembre immediatamente precedente il secondo inverno. Tutti i modelli analizzati presentano qualche anomalia significativa delle SST in questa stagione e la maggior parte mostra anomalie diffuse di ampiezza sostanziale, generalmente dell’ordine di circa 0,5–1 Ksu vaste porzioni dei tropici. AGU Journals La persistenza fino a SON1 è essenziale perché pone le SST in una posizione temporale ideale per agire come possibile forzante della circolazione del successivo DJF2.
La struttura spaziale di queste anomalie varia considerevolmente tra i modelli. Tale diversità è particolarmente evidente nel Pacifico tropicale orientale, dove alcuni ensemble mantengono una differenza positiva delle SST associata alla fase ENSO originaria mentre altri hanno già sviluppato anomalie di segno opposto. In questi ultimi casi il sistema mostra un comportamento maggiormente oscillatorio, coerente con una più rapida transizione da El Niño verso La Niña o viceversa. Questa dispersione emerge chiaramente anche nell’evoluzione del composito Niño-3.4: dopo il forte contrasto iniziale durante DJF1, le traiettorie dei modelli divergono progressivamente nel corso della primavera e dell’estate e arrivano a SON1 con valori che possono essere ancora positivi, prossimi alla neutralità oppure già negativi. AGU Journals
Questo risultato ha una conseguenza teorica importante. Se la risposta euro-atlantica del secondo inverno fosse semplicemente prodotta dalla persistenza del segnale ENSO originale nel Pacifico centrale-orientale, ci si aspetterebbe una maggiore uniformità del Niño-3.4 tra i modelli. Al contrario, la Figura 2 mostra che modelli caratterizzati da evoluzioni molto differenti del Pacifico continuano comunque a produrre risposte della circolazione nord-atlantica nel secondo inverno. La memoria responsabile del fenomeno deve quindi essere cercata in una struttura oceanica più ampia del solo Niño-3.4. L’ENSO classico può decadere senza che scompaia l’impronta complessiva dell’evento sul sistema tropicale.
L’Oceano Indiano presenta una situazione significativamente diversa. Tutti i modelli sviluppano una configurazione caratterizzata da un riscaldamento relativo nel settore tropicale occidentale e da anomalie più fredde nel settore orientale. Questa struttura determina una risposta positiva del Dipole Mode Index, indicativa di una configurazione simile alla fase positiva dell’Indian Ocean Dipole. L’ampiezza varia sensibilmente tra i modelli, ma il segno della risposta è molto più coerente di quello del Niño-3.4. AGU Journals Il risultato suggerisce che durante l’evoluzione post-ENSO una parte particolarmente robusta della memoria oceanica possa essere trasferita o riorganizzata nell’Oceano Indiano.
È comunque importante non identificare automaticamente tale risposta con un IOD indipendente in senso stretto. L’Indian Ocean Dipole possiede infatti una propria dinamica accoppiata e può verificarsi anche senza una forte forzante ENSO. La review di Schott et al. sottolinea che molti eventi IOD sono favoriti dall’ENSO, ma possono anche svilupparsi autonomamente quando le condizioni del settore tropicale orientale dell’Oceano Indiano lo consentono. AGU Journals Ashok, Guan e Yamagata hanno inoltre mostrato che l’IOD può modulare il legame tra ENSO e il monsone indiano e costituisce quindi una modalità climatica distinta, capace di interagire con ENSO senza esserne semplicemente una replica regionale. AGU Journals Nel lavoro di O’Reilly et al., pertanto, la risposta IOD-like deve essere interpretata soprattutto come una firma particolarmente coerente della riorganizzazione oceanica post-ENSO.
Il punto centrale non è quindi stabilire che l’Indian Ocean Dipole sia da solo responsabile della teleconnessione euro-atlantica ritardata. Gli autori considerano infatti, nelle successive analisi di covarianza, l’intera fascia delle SST tropicali compresa tra 30°S e 30°N. Ciò significa che la sorgente potenziale del forcing viene trattata come un pattern tropicale multi-bacino, nel quale Oceano Indiano, Pacifico e possibilmente Atlantico possono contribuire simultaneamente. AGU Journals L’IOD rappresenta però un segnale diagnostico particolarmente utile perché mostra una sorprendente coerenza tra i quindici grandi ensemble proprio nell’autunno che precede la risposta nord-atlantica.
Questa impostazione si inserisce bene nel concetto dell’atmospheric bridge. ENSO modifica inizialmente la circolazione atmosferica globale; tale modifica genera anomalie della SST in bacini remoti attraverso cambiamenti dei flussi superficiali; le nuove SST possono successivamente retroagire sull’atmosfera e generare una seconda generazione di teleconnessioni. In questa prospettiva, l’influenza di ENSO non deve essere vista come un’unica onda atmosferica che parte dal Pacifico e persiste immutata per un anno, ma come una sequenza di trasferimenti dell’informazione climatica tra atmosfera e oceano. Il segnale viene trasformato, immagazzinato e successivamente riemesso. American Meteorological Society Journals
L’oceano tropicale assume quindi la funzione di serbatoio di memoria. La sua elevata capacità termica consente alle anomalie del contenuto di calore e delle SST di sopravvivere ben oltre i tempi caratteristici della maggior parte delle perturbazioni atmosferiche. Ciò è particolarmente importante per la previsione climatica: mentre la memoria meteorologica dell’atmosfera decade rapidamente, le condizioni oceaniche forniscono una sorgente di prevedibilità su scale stagionali e, in determinate circostanze, interannuali. Il capacitor effect dell’Oceano Indiano costituisce uno degli esempi più evidenti di questo principio: l’oceano memorizza parte della storia precedente dell’ENSO e la traduce in un nuovo forcing atmosferico mesi dopo. American Meteorological Society Journals
O’Reilly et al. mostrano inoltre che le anomalie termiche non scompaiono con l’arrivo del secondo inverno. Importanti anomalie delle SST rimangono presenti anche durante DJF2, come documentato nella Figura supplementare S3. AGU Journals Ciò rafforza ulteriormente la plausibilità del meccanismo oceanico: non soltanto le SST sono già anomale nell’autunno precedente, ma continuano a esserlo durante la stagione in cui compare la risposta della NAO e dell’East Atlantic pattern. Il forcing atmosferico può quindi essere sostenuto dall’oceano per l’intero intervallo temporale rilevante.
La relazione tra SST e atmosfera tropicale è particolarmente efficace perché le regioni calde dei tropici si trovano spesso vicine alle soglie termodinamiche necessarie per sostenere convezione profonda. Un’anomalia relativamente modesta della temperatura superficiale può quindi produrre una risposta della precipitazione molto più pronunciata se modifica la posizione delle aree convettive. Le anomalie della condensazione e del rilascio di calore latente alterano la temperatura troposferica e la divergenza dell’alta troposfera, influenzando le sorgenti delle onde di Rossby. È attraverso questo passaggio che una perturbazione oceanica di poche frazioni di grado può tradursi in una risposta della circolazione atmosferica estesa per migliaia di chilometri.
Questo punto diventa fondamentale nelle analisi successive dello studio. Nella sezione 3.4, O’Reilly e collaboratori mostrano che i modelli caratterizzati dalle più forti risposte euro-atlantiche nel secondo inverno presentano anche importanti anomalie delle precipitazioni tropicali negli oceani Indiano e Pacifico. Queste anomalie convettive sono accompagnate da pattern di geopotenziale su larga scala che si estendono verso le regioni extratropicali dell’emisfero settentrionale. Quando viene statisticamente rimossa l’influenza dei principali pattern delle SST tropicali dell’autunno precedente, scompaiono quasi completamente sia le anomalie delle precipitazioni sia le strutture di geopotenziale. AGU Journals Ciò fornisce un importante sostegno fisico all’interpretazione suggerita già nella sezione 3.2.
La catena causale proposta può quindi essere descritta in termini concettuali come una successione di processi accoppiati. L’ENSO iniziale modifica la circolazione e i flussi aria-mare globali; queste variazioni generano anomalie delle SST in differenti bacini tropicali; una parte delle anomalie sopravvive fino all’autunno successivo; le SST persistenti modificano la distribuzione della convezione e delle precipitazioni; il conseguente riscaldamento diabatico anomalo genera teleconnessioni atmosferiche su grande scala; infine queste perturbazioni raggiungono il settore euro-atlantico e influenzano NAO ed EA durante il secondo inverno. Lo studio di O’Reilly et al. non assume questa catena semplicemente sulla base della plausibilità fisica, ma la sottopone a un test statistico esplicito attraverso la Maximum Covariance Analysis. AGU Journals
È interessante osservare come questo meccanismo differisca da quello proposto per la teleconnessione contemporanea del primo inverno. Durante DJF1 il Pacifico equatoriale presenta ancora le grandi anomalie termiche caratteristiche dell’evento ENSO e il forcing atmosferico è quindi direttamente collegato alla fase matura di El Niño o La Niña. Nel secondo inverno, invece, lo stato tropicale è stato profondamente riorganizzato. Il Niño-3.4 può essere debole o persino di segno opposto, ma rimane un pattern complesso di anomalie distribuite tra Pacifico, Oceano Indiano e altri settori tropicali. La teleconnessione DJF2 potrebbe quindi essere generata da una configurazione oceanica diversa da quella responsabile della risposta DJF1. Questo aiuta a comprendere perché la risposta euro-atlantica possa cambiare segno tra i due inverni anziché limitarsi a indebolirsi.
La persistenza delle anomalie oceaniche può inoltre contribuire alla notevole diversità intermodellistica evidenziata nella Figura 1. Ogni modello simula ENSO con caratteristiche leggermente differenti in termini di periodicità, intensità, posizione delle anomalie, decadimento e interazione con l’Oceano Indiano. Di conseguenza, il pattern di SST che rimane in SON1 cambia sensibilmente tra i sistemi. Poiché la posizione della convezione tropicale determina la struttura delle sorgenti delle onde atmosferiche, configurazioni oceaniche differenti possono generare differenti teleconnessioni extratropicali. Questa è una spiegazione plausibile del fatto che alcuni modelli producano una risposta prevalentemente NAO positiva, altri maggiormente EA positiva e altri ancora una combinazione dei due modi.
Un ulteriore aspetto importante riguarda il confronto con le osservazioni DCSST. Nel periodo storico 1850–2015 le anomalie post-ENSO osservate appaiono molto più deboli rispetto a quelle simulate dalla maggior parte dei modelli e mostrano una significatività limitata. O’Reilly et al. sottolineano però che questo confronto è fortemente condizionato dalla scarsità delle osservazioni oceaniche antecedenti l’era moderna, soprattutto nei tropici. AGU Journals Il problema è particolarmente serio per uno studio che cerca anomalie relativamente piccole e persistenti diversi mesi dopo il massimo ENSO: proprio il tipo di segnale più vulnerabile alle lacune osservazionali e alle procedure di ricostruzione.
Il dataset DCSST utilizzato dagli autori è stato sviluppato proprio per migliorare la coerenza delle temperature superficiali storiche e affrontare i numerosi bias derivanti dai cambiamenti nelle tecniche di misura marine. Chan et al. (2024) sottolineano quanto la ricostruzione delle temperature terrestri e marine fin dal 1850 richieda un trattamento esplicito delle incertezze e della disomogeneità delle osservazioni. Nature Prima della diffusione delle boe e dei satelliti, vaste regioni tropicali erano campionate in maniera molto irregolare, con osservazioni concentrate lungo le rotte commerciali. Le procedure di interpolazione possono ricostruire campi completi, ma non possono creare la stessa quantità di informazione disponibile nell’era satellitare.
Di conseguenza, la minore ampiezza delle anomalie osservate non deve essere interpretata automaticamente come prova che i modelli sovrastimino il meccanismo. È possibile che una parte della variabilità reale sia attenuata dalla scarsità delle osservazioni storiche. Allo stesso tempo, non può essere esclusa l’ipotesi opposta: alcuni modelli potrebbero effettivamente produrre una persistenza troppo intensa delle SST tropicali. È proprio questa ambiguità che gli autori approfondiscono nella discussione, evidenziando che nel periodo osservativo più recente le SST mostrano una maggiore variabilità e anomalie post-ENSO più compatibili con i modelli, ma con incertezze ancora molto ampie. AGU Journals
Questa limitazione osservativa rappresenta uno dei motivi principali per cui i grandi ensemble sono così preziosi. Nei modelli, lo stato dell’oceano è noto in ogni punto e in ogni momento e il numero degli eventi ENSO simulati è enormemente superiore a quello del record reale. Ciò permette di distinguere una debole risposta sistematica dalle fluttuazioni casuali. Tuttavia, la robustezza interna del segnale modellistico non garantisce automaticamente che la sua ampiezza sia perfettamente realistica. La conclusione più prudente è quindi che le simulazioni forniscono una prova molto forte della plausibilità e dell’efficacia del meccanismo, mentre la sua esatta intensità nel clima osservato rimane una questione ancora aperta.
La sezione 3.2 modifica quindi significativamente la concezione tradizionale della memoria ENSO. Non è necessario che un El Niño rimanga identificabile come tale nel Niño-3.4 per continuare a influenzare il clima globale. L’evento può decadere nel Pacifico centrale-orientale e contemporaneamente lasciare anomalie termiche in altri settori tropicali. In altre parole, è fondamentale distinguere tra persistenza dell’evento ENSO e persistenza dell’impronta climatica dell’ENSO. La prima viene normalmente valutata osservando gli indici del Pacifico; la seconda richiede di analizzare l’intero sistema tropicale e la sua evoluzione multi-bacino.
Questo principio rende la risposta dell’Oceano Indiano particolarmente significativa. Il capacitor effect studiato da Xie et al. dimostra che l’oceano può conservare e successivamente restituire all’atmosfera l’informazione associata all’ENSO. American Meteorological Society Journals La sezione 3.2 suggerisce che una forma di questa memoria possa persistere ancora più a lungo di quanto normalmente enfatizzato negli studi sul clima dell’estate post-El Niño, arrivando fino all’autunno e contribuendo potenzialmente alla circolazione dell’inverno successivo.
Questo risultato non implica comunque che esista una linea causale semplice “ENSO → IOD → NAO”. L’intero pattern tropicale è molto più complesso. L’Oceano Indiano rappresenta una delle regioni di maggiore coerenza, ma le anomalie del Pacifico, dell’Atlantico e di altri settori tropicali possono modificare simultaneamente la convezione e le teleconnessioni. Proprio per evitare un’attribuzione eccessivamente semplice, gli autori utilizzano successivamente l’intero campo delle SST tropicali nella Maximum Covariance Analysis anziché affidarsi soltanto a Niño-3.4 o al DMI. AGU Journals
La forza dell’interpretazione risiede quindi nella combinazione tra precedente conoscenza fisica e nuovo risultato modellistico. Gli studi sull’atmospheric bridge hanno dimostrato che ENSO modifica le SST remote attraverso i flussi aria-mare; gli studi sul capacitor effect hanno mostrato che l’Oceano Indiano può conservare l’impronta di El Niño dopo il decadimento del Pacifico; la letteratura sull’IOD ha evidenziato che le anomalie dell’Oceano Indiano possono produrre feedback atmosferici propri; O’Reilly et al. aggiungono ora che anomalie tropicali molto ampie possono sopravvivere fino all’autunno che precede il secondo inverno e che, nei grandi ensemble, esse risultano strettamente associate alla successiva risposta euro-atlantica. American Meteorological Society Journals
Dal punto di vista della prevedibilità climatica, le implicazioni sono notevoli. Se la memoria di un evento ENSO viene conservata dalle SST tropicali per quasi un anno, il monitoraggio del sistema oceanico durante l’estate e l’autunno successivi potrebbe contenere informazioni utili sulla probabilità delle configurazioni della circolazione nord-atlantica nel successivo inverno. Non significherebbe naturalmente poter prevedere il tempo europeo con molti mesi di anticipo, ma potrebbe fornire una sorgente aggiuntiva di prevedibilità probabilistica della NAO e dell’East Atlantic pattern. La reale utilità operativa dipenderà dalla capacità dei modelli di rappresentare correttamente sia la persistenza oceanica sia il successivo forcing convettivo dell’atmosfera.
In definitiva, la sezione 3.2 fornisce uno dei principali argomenti a favore di una memoria oceanica tropicale dell’ENSO. Tutti i grandi ensemble analizzati mostrano anomalie delle SST che sopravvivono fino all’autunno dell’anno successivo; nella maggior parte dei modelli tali anomalie sono diffuse su ampie regioni tropicali e raggiungono ampiezze dell’ordine di 0,5–1 K; il Pacifico orientale presenta una grande diversità nell’evoluzione, mentre l’Oceano Indiano mostra una risposta molto più coerente, caratterizzata da un riscaldamento occidentale e anomalie fredde orientali riconducibili a una fase positiva dell’IOD. Importanti anomalie persistono inoltre nel secondo inverno stesso. AGU Journals
Il significato più profondo di questi risultati è che la risposta euro-atlantica del secondo inverno non richiede necessariamente la sopravvivenza per dodici mesi della stessa anomalia atmosferica prodotta durante il primo inverno. Una spiegazione più plausibile nei modelli è che ENSO lasci nell’oceano una serie di anomalie termiche capaci di evolvere lentamente, trasferirsi tra bacini e continuare a interagire con l’atmosfera. Le SST persistenti modificano nuovamente la convezione tropicale e il riscaldamento latente; quest’ultimo genera teleconnessioni atmosferiche su larga scala che possono raggiungere l’Atlantico settentrionale. La sezione 3.2 costituisce quindi il passaggio fondamentale tra la constatazione della risposta ritardata mostrata nella Figura 1 e la successiva attribuzione statistica della sezione 3.4: la memoria di El Niño e La Niña non sembra limitarsi al Pacifico equatoriale, ma viene conservata e trasformata dall’intero sistema oceanico tropicale, creando le condizioni perché l’influenza dell’ENSO possa riemergere nella circolazione del Nord Atlantico e dell’Europa durante l’inverno dell’anno successivo. AGU Journals
Figura 4. Attribuzione della risposta euro-atlantica del secondo inverno: il ruolo dominante delle SST tropicali persistenti rispetto al momento angolare atmosferico
Figura 4. Attribuzione della risposta euro-atlantica del secondo inverno: il ruolo dominante delle SST tropicali persistenti rispetto al momento angolare atmosferico
La Figura 4 rappresenta il passaggio più importante dell’intera analisi di O’Reilly, Haderle e Baker, perché non si limita più a mostrare che una risposta euro-atlantica all’ENSO esiste anche durante il secondo inverno, ma tenta di stabilire quale meccanismo sia statisticamente associato alla sua origine. Le Figure 2 e 3 avevano infatti documentato la presenza, nell’autunno precedente il secondo inverno, di due possibili forme di memoria dell’evento ENSO originario: da un lato vaste anomalie persistenti delle temperature superficiali dei mari tropicali, dall’altro anomalie del momento angolare atmosferico ancora riconoscibili dopo la propagazione iniziata nelle regioni subtropicali. Entrambi i segnali possiedono quindi, almeno in linea teorica, la tempistica necessaria per influenzare la circolazione successiva. La Figura 4 mette direttamente in competizione le due ipotesi mediante la Maximum Covariance Analysis e mostra che, nei grandi ensemble climatici considerati, la componente della circolazione del secondo inverno associata alle SST tropicali dell’autunno precedente è di gran lunga predominante rispetto a quella associata all’AAM. Gli autori trovano infatti che, una volta rimossa statisticamente l’influenza delle SST tropicali di SON1, la risposta euro-atlantica viene drasticamente ridotta in tutti i modelli e diventa sostanzialmente nulla nella grande maggioranza di essi; eliminando invece la componente associata all’AAM autunnale, una parte consistente della risposta rimane. AGU Journals
Per comprendere pienamente questo risultato è necessario ricordare il problema scientifico che ha motivato l’intero studio. Scaife et al. avevano mostrato che ENSO sembra lasciare una firma riconoscibile sulla circolazione del Nord Atlantico non soltanto nell’inverno contemporaneo all’evento, ma anche nell’inverno successivo, quando la risposta tende frequentemente ad assumere segno opposto rispetto a quella del primo inverno. Una delle spiegazioni proposte era quella di una lenta propagazione verso i poli delle anomalie del momento angolare atmosferico, capace di trasportare nel tempo l’informazione dinamica generata inizialmente dall’ENSO. O’Reilly et al., tuttavia, hanno mostrato nelle analisi precedenti che nello stesso periodo esiste un secondo candidato altrettanto plausibile: una configurazione di anomalie oceaniche tropicali che sopravvive per molti mesi, viene redistribuita tra Pacifico, Oceano Indiano e altri settori tropicali e permane fino all’autunno immediatamente precedente il secondo inverno. La Figura 4 serve quindi a verificare quale delle due memorie possieda un legame statisticamente più diretto con la successiva risposta del Nord Atlantico. AGU Journals
Il pannello (a) costituisce la sintesi quantitativa di questo esperimento. Sull’asse verticale sono riportati i quindici grandi ensemble climatici, mentre l’asse orizzontale rappresenta l’ampiezza standardizzata della risposta della pressione al livello del mare nel settore euro-atlantico durante il secondo inverno. È importante precisare un punto metodologico spesso facile da trascurare: questo indice non rappresenta semplicemente un valore della NAO uguale per tutti i modelli. Esso deriva dalla proiezione delle anomalie della pressione di ciascun sistema sul pattern specifico del secondo inverno mostrato nella Figura 1c. Di conseguenza, un valore positivo elevato indica che il modello esprime con grande intensità la propria configurazione caratteristica della risposta ritardata, che può essere maggiormente NAO-like, EA-like oppure una combinazione delle due. Questo è fondamentale perché la Figura 1 aveva mostrato una considerevole diversità geografica delle teleconnessioni tra modelli. AGU Journals
I simboli magenta rappresentano la risposta completa, cioè l’ampiezza della teleconnessione quando nessuna possibile sorgente viene rimossa. I valori sono positivi in tutti i modelli, anche se la loro intensità cambia fortemente: alcuni sistemi presentano una risposta relativamente debole, altri raggiungono valori standardizzati molto elevati. Tale dispersione era già evidente nella Figura 1 e riflette le differenze tra i modelli nella struttura delle anomalie tropicali, nella climatologia dei jet, nell’efficienza delle teleconnessioni e probabilmente anche nella risposta delle storm track e degli eddies. Gli intervalli orizzontali rappresentano il 95% di confidenza, calcolato mediante ricampionamento bootstrap degli eventi ENSO, e forniscono una misura della sensibilità dell’ampiezza stimata alla limitatezza del campione simulato. AGU Journals
I simboli blu mostrano ciò che rimane della risposta dopo aver rimosso statisticamente l’influenza delle anomalie delle SST tropicali presenti nell’autunno SON1. È qui che compare il risultato più spettacolare della figura. Quasi tutti i punti blu si concentrano attorno allo zero, spesso con intervalli di confidenza che comprendono chiaramente il valore nullo. La risposta iniziale, talvolta superiore a mezzo scarto standard, viene ridotta a valori prossimi a zero o addirittura leggermente negativi. Secondo gli autori, la riduzione avviene in tutti i modelli e la risposta residua diventa essenzialmente nulla nella grande maggioranza dei sistemi; HadGEM3-MM costituisce l’eccezione più evidente, ma partiva già da una delle risposte integrali più deboli. AGU Journals
Questa trasformazione ha un significato molto preciso. La Maximum Covariance Analysis identifica i principali pattern delle SST autunnali che covariano con la pressione euro-atlantica dell’inverno successivo. Le serie temporali dei primi tre modi vengono quindi utilizzate per stimare la componente della circolazione invernale associata a tali anomalie e sottrarla dal campo originale. Se le SST persistenti avessero un ruolo marginale, questa operazione dovrebbe lasciare quasi invariato l’indice. Il fatto che la risposta quasi scompaia indica invece che la maggior parte della componente sistematica del secondo inverno risiede proprio nel sottospazio statistico legato alle anomalie tropicali di SON1. Non si tratta dunque soltanto di osservare che SST e circolazione sono contemporaneamente anomale: la struttura oceanica precede la risposta invernale e contiene praticamente tutta l’informazione statistica necessaria a ricostruirne l’ampiezza nei modelli. AGU Journals
Il comportamento dei simboli verdi, corrispondenti alla rimozione dell’influenza dell’AAM autunnale, è completamente diverso. Nella maggior parte dei modelli i valori verdi rimangono molto vicini alla risposta magenta completa. In alcuni sistemi si osserva una riduzione, ma essa è generalmente modesta e una risposta euro-atlantica sostanziale continua a essere presente. Gli autori descrivono esplicitamente questa riduzione come soltanto marginale. AGU Journals Questo risultato non significa che il momento angolare atmosferico non sia fisicamente importante. La Figura 3 aveva dimostrato chiaramente che ENSO genera intense anomalie dell’AAM e che numerosi modelli simulano una propagazione verso latitudini più elevate durante la primavera e l’estate successive. Significa piuttosto che, quando si considera la componente dell’AAM ancora presente in SON1 e statisticamente associata alla circolazione di DJF2, essa non spiega la maggior parte della risposta sistematica.
Un controllo particolarmente importante rafforza ulteriormente questa conclusione. O’Reilly et al. rimuovono anche simultaneamente l’influenza delle serie temporali associate alle SST tropicali e all’AAM utilizzando una regressione bivariata. Il risultato è quasi identico a quello ottenuto eliminando le sole SST. AGU Journals Questo significa che, dopo aver rimosso la parte della risposta associata alle SST tropicali, eliminare anche l’informazione dell’AAM aggiunge pochissimo. Se le due variabili rappresentassero sorgenti di prevedibilità largamente indipendenti e comparabili, ci si aspetterebbe una riduzione aggiuntiva evidente. La sua sostanziale assenza suggerisce invece che la memoria oceanica possieda il contributo dominante e che una parte dell’informazione contenuta nell’AAM possa essere condivisa con, o comunque subordinata a, quella associata allo stato delle SST tropicali.
Questa interpretazione introduce una distinzione concettuale importante tra presenza di un segnale e controllo del segnale. Il momento angolare mostra anomalie osservabili prima del secondo inverno, ma una variabile può essere fortemente anomala senza essere necessariamente la principale causa della risposta successiva. Essa può costituire una manifestazione intermedia della stessa perturbazione climatica o essere correlata a una terza componente che esercita il forcing dominante. In un sistema accoppiato, infatti, SST, convezione, venti, momento angolare, correnti a getto e attività ondulatoria sono strettamente interdipendenti. L’analisi della Figura 4 suggerisce che, almeno all’interno dei modelli studiati, le SST tropicali rappresentino la componente che conserva più efficacemente la memoria necessaria a rigenerare la risposta atmosferica nell’inverno successivo.
Il pannello (b) è altrettanto importante perché trasforma il risultato statistico del pannello superiore in una possibile interpretazione fisica. Qui vengono mostrati cinque modelli con alcune delle risposte più forti del secondo inverno. Gli autori precisano che gli altri modelli, riportati nelle informazioni supplementari, forniscono risultati largamente coerenti con quelli illustrati per questo sottoinsieme. AGU Journals Nella colonna di sinistra viene presentata la risposta completa, mentre in quella di destra viene mostrato ciò che rimane dopo aver rimosso l’influenza dei principali pattern delle SST tropicali di SON1.
Le aree colorate indicano la differenza delle precipitazioni tra gli anni associati a El Niño e quelli associati a La Niña durante il secondo inverno. Le tonalità verdi rappresentano anomalie positive e quelle marrone-arancio anomalie negative. Le linee di contorno mostrano invece la differenza dell’altezza geopotenziale a 500 hPa, con intervallo di 10 metri: rosso per le anomalie positive, blu per quelle negative. Il livello di 500 hPa è particolarmente utile perché rappresenta bene la struttura della circolazione troposferica media ed evidenzia le grandi onde planetarie associate alle teleconnessioni.
Nella colonna di sinistra è evidente una risposta tropicale estremamente organizzata. Tutti i cinque modelli presentano forti anomalie delle precipitazioni distribuite su gran parte degli oceani Indiano e Pacifico tropicale. Gli autori osservano una considerevole diversità tra i modelli, ma indicano l’Oceano Indiano come la regione in cui emerge la maggiore coerenza, con configurazioni che ricordano la fase positiva dell’Indian Ocean Dipole. AGU Journals Questo risultato collega direttamente la Figura 4 alla Figura 2, nella quale tutti i sistemi mostravano durante SON1 un riscaldamento relativo dell’Oceano Indiano occidentale e anomalie più fredde a est.
La relazione tra ENSO e l’Oceano Indiano è stata ampiamente documentata. Xie et al. (2009) mostrarono che il riscaldamento tropicale indiano successivo a El Niño può agire come un capacitore climatico, mantenendo anomalie atmosferiche anche dopo il decadimento del principale segnale pacifico. Il riscaldamento dell’Oceano Indiano modifica la temperatura troposferica attraverso la convezione profonda e può generare risposte dinamiche che si propagano verso regioni remote. American Meteorological Society Journals L’Indian Ocean Dipole possiede inoltre teleconnessioni proprie e può modificare precipitazioni e circolazione su vaste regioni, indipendentemente almeno in parte dalla componente ENSO. Saji e Yamagata hanno documentato impatti atmosferici globali associati all’IOD, mentre Ashok et al. hanno mostrato che IOD ed ENSO possono contribuire in maniera complementare alla variabilità climatica tropicale. Siti BU
Nella Figura 4, tuttavia, l’aspetto decisivo non è tanto l’etichetta “IOD” quanto il fatto che le anomalie delle SST producano una risposta convettiva. Le SST in sé non comunicano direttamente con il Nord Atlantico: devono prima modificare l’atmosfera tropicale. In regioni caratterizzate da elevata temperatura superficiale e convezione profonda, variazioni anche relativamente moderate delle SST possono modificare la localizzazione e l’intensità delle precipitazioni. La condensazione del vapore acqueo libera grandi quantità di calore latente, alterando la struttura termica della colonna atmosferica e producendo divergenza nell’alta troposfera.
È precisamente questa divergenza tropicale a costituire uno dei principali punti di partenza delle teleconnessioni atmosferiche. Sardeshmukh e Hoskins (1988) mostrarono che il riscaldamento convettivo tropicale, attraverso la divergenza dell’alta troposfera e l’interazione con il campo della vorticità assoluta, può generare efficienti sorgenti di onde di Rossby nei subtropici. La posizione e la struttura del riscaldamento sono quindi decisive per determinare la successiva risposta del flusso rotazionale atmosferico. American Meteorological Society Journals Questa teoria offre un quadro dinamico particolarmente adatto per interpretare la colonna sinistra della Figura 4: le anomalie delle precipitazioni rappresentano una proxy del riscaldamento diabatico anomalo, mentre le strutture del geopotenziale mostrano la risposta su scala emisferica che ne deriva.
Il lavoro classico di Hoskins e Karoly (1981) aveva inoltre dimostrato che una sorgente termica alle basse latitudini può generare treni di onde nella troposfera superiore che si propagano sia verso est sia verso latitudini maggiori. La propagazione dipende fortemente dalla struttura del flusso zonale medio e dalla posizione delle correnti a getto, che funzionano come guide d’onda per le perturbazioni di Rossby. American Meteorological Society Journals Pertanto, una perturbazione convettiva localizzata sull’Oceano Indiano o sul Pacifico può, attraverso la dinamica ondulatoria, produrre risposte a migliaia di chilometri di distanza. Questa è la base teorica per comprendere perché anomalie tropicali di precipitazione possano essere associate a modificazioni del geopotenziale sul Pacifico settentrionale, sul Nord America e infine sul settore euro-atlantico.
Le mappe della colonna sinistra mostrano proprio successioni di anomalie positive e negative del geopotenziale estese attraverso l’emisfero settentrionale. Non tutti i modelli producono lo stesso percorso, e gli autori sottolineano esplicitamente che le teleconnessioni differiscono sensibilmente tra sistemi, probabilmente perché differiscono anche i pattern delle SST e delle precipitazioni; precisano inoltre che i percorsi esatti delle teleconnessioni sono soltanto inferiti, non dimostrati direttamente dall’analisi mostrata. AGU Journals Questa cautela è importante. La Figura 4 documenta una relazione coerente tra forcing tropicale e risposta extratropicale, ma non calcola, per esempio, la propagazione dell’attività ondulatoria lungo traiettorie esplicite né identifica una singola sorgente di Rossby dominante.
Proprio la diversità dei treni d’onda aiuta però a spiegare un risultato già emerso nella Figura 1: alcuni modelli proiettano la risposta del secondo inverno maggiormente sulla NAO positiva, altri sull’East Atlantic positivo e altri su combinazioni intermedie. Una diversa collocazione delle anomalie convettive tropicali cambia la posizione delle sorgenti delle onde e quindi la fase del treno d’onda che raggiunge il Nord Atlantico. Anche piccole differenze nella posizione climatologica del jet possono modificare profondamente il percorso e l’assorbimento delle onde. Per questo motivo non è necessario che tutti i modelli mostrino una mappa Z500 identica affinché il meccanismo generale delle SST tropicali persistenti sia comune.
La colonna destra del pannello (b) costituisce la prova visiva più potente dell’interpretazione proposta. Dopo aver rimosso statisticamente l’influenza dei principali pattern delle SST tropicali autunnali, le grandi anomalie delle precipitazioni presenti nella colonna sinistra quasi scompaiono. Le vaste strutture di Z500 diventano anch’esse molto deboli o assenti. Gli autori descrivono le anomalie residue sia delle precipitazioni sia del geopotenziale come trascurabili in tutti i modelli mostrati. AGU Journals
Questo risultato completa la catena fisica suggerita dal pannello (a). Se la rimozione delle SST eliminasse soltanto la risposta della pressione sul Nord Atlantico ma lasciasse intatte le anomalie convettive tropicali e i treni d’onda, si potrebbe sospettare che il risultato fosse principalmente una proprietà matematica dell’indice utilizzato. Invece scompare praticamente l’intero sistema coerente di anomalie: la precipitazione tropicale, la risposta del geopotenziale e infine la circolazione euro-atlantica. La relazione è quindi compatibile con una sequenza fisica nella quale le SST persistenti modificano la convezione, la convezione produce riscaldamento latente anomalo e questo genera teleconnessioni che raggiungono le medie latitudini. AGU Journals
Questo punto consente di formulare in modo più preciso il concetto di memoria oceanica proposto dallo studio. Non è necessario immaginare che lo stesso pattern atmosferico originato durante El Niño sopravviva per dodici mesi. Una perturbazione atmosferica possiede tempi caratteristici molto più brevi e viene continuamente riorganizzata dalla variabilità caotica. L’informazione può invece essere trasferita all’oceano e conservarsi sotto forma di temperatura superficiale e contenuto termico anomali. Mesi più tardi, quelle SST diventano nuovamente una condizione al contorno attiva per l’atmosfera, generando una nuova risposta convettiva. Il secondo inverno rappresenterebbe quindi non la prosecuzione ininterrotta della teleconnessione iniziale, ma una sua rigenerazione attraverso il serbatoio oceanico.
In questo senso, la Figura 4 modifica profondamente il modo di interpretare il termine “risposta ENSO un anno dopo”. Non significa necessariamente che l’atmosfera del Nord Atlantico stia ancora rispondendo direttamente allo stesso El Niño presente l’inverno precedente. Durante DJF2 il Niño-3.4 può essersi quasi annullato o addirittura aver cambiato segno, come mostrava la Figura 2. Ciò che rimane è la conseguenza integrata dell’evento precedente sull’intero oceano tropicale. Il sistema climatico conserva quindi una sorta di memoria distribuita: il segnale può essere trasferito dal Pacifico all’Oceano Indiano e ad altri bacini, trasformarsi spazialmente e infine produrre un forcing atmosferico completamente nuovo.
Questo quadro è coerente con l’Indian Ocean capacitor effect. Xie et al. dimostrarono che anomalie dell’Oceano Indiano possono mantenere una risposta atmosferica durante l’estate successiva al decadimento di El Niño. American Meteorological Society Journals O’Reilly et al. estendono concettualmente tale idea mostrando che, nei loro grandi ensemble, anomalie tropicali significative persistono fino all’autunno e al secondo inverno e sono associate a una risposta atmosferica su scala emisferica. Non significa necessariamente che il capacitor effect classico sia l’unico meccanismo coinvolto, ma rafforza l’idea generale secondo cui l’Oceano Indiano e l’intero sistema tropicale possano conservare e successivamente restituire all’atmosfera l’informazione relativa a ENSO.
Il confronto con il momento angolare atmosferico diventa a questo punto particolarmente istruttivo. La Figura 3 aveva mostrato che la risposta AAM è molto forte inizialmente: quasi tutti i modelli sviluppano anomalie intense attorno ai 20–30° di latitudine e molte di esse migrano verso i poli durante la primavera e l’estate. Tuttavia, entrando in SON1 e DJF2, le anomalie diminuiscono e divergono considerevolmente tra i modelli. AGU Journals La Figura 4 dimostra ora che questa perdita di coerenza ha una conseguenza quantitativa: l’AAM dell’autunno precedente non contiene abbastanza informazione indipendente da spiegare la maggior parte della risposta euro-atlantica successiva.
Ciò non contraddice necessariamente gli studi che hanno trovato una relazione tra AAM e prevedibilità a un anno. Potrebbero esistere condizioni specifiche, ad esempio determinate transizioni ENSO, nelle quali la propagazione del momento angolare assume maggiore rilevanza. Il risultato di O’Reilly et al. riguarda invece la componente sistematica media attraverso quindici grandi ensemble, e in questo contesto la relazione con le SST appare nettamente più robusta. La conclusione corretta non è quindi che il momento angolare sia irrilevante, bensì che non appare essere il principale serbatoio generale della memoria che sostiene il secondo inverno nei sistemi analizzati.
È altrettanto importante comprendere che la Figura 4 costituisce una attribuzione statistica, non un esperimento causale perfettamente controllato. La Maximum Covariance Analysis identifica le strutture che covariano maggiormente e la regressione permette di rimuoverne la componente lineare dal campo successivo. Questo non equivale a effettuare due simulazioni identiche in tutto tranne che nelle SST. Per isolare definitivamente la causalità sarebbero particolarmente utili esperimenti atmosferici nei quali le anomalie oceaniche post-ENSO vengono imposte o eliminate selettivamente. Gli stessi autori utilizzano un linguaggio prudente quando discutono i percorsi delle teleconnessioni e riconoscono che ulteriori analisi mirate sono necessarie per determinare categoricamente il meccanismo osservato nel mondo reale. AGU Journals
Esistono inoltre limiti legati alla linearità dell’analisi. La MCA descrive efficacemente i modi lineari di covarianza, ma la risposta dell’atmosfera tropicale alle SST può presentare forti non linearità. La convezione, ad esempio, dipende non soltanto dall’anomalia locale della SST, ma dal valore assoluto della temperatura, dall’umidità, dalla stabilità e dallo stato medio della circolazione. Allo stesso modo, El Niño e La Niña non sono necessariamente immagini speculari. O’Reilly et al. riconoscono che le osservazioni mostrano possibili dipendenze dal tipo o “flavor” dell’ENSO e dall’ampiezza dell’evento. AGU Journals Il fatto che una metodologia lineare riesca comunque a rimuovere quasi completamente la risposta nei modelli suggerisce che la componente lineare associata alle SST sia molto potente, ma non implica che ogni evento reale segua esattamente lo stesso percorso.
Un altro elemento cruciale riguarda la traducibilità di questi risultati dal mondo modellistico alle osservazioni. Lo studio rileva che l’evidenza per il ruolo dominante delle SST è molto forte nei modelli, ma meno chiara nel record reale. Nel periodo storico lungo fino al XIX secolo, la ricostruzione osservativa mostra anomalie delle SST post-ENSO molto più deboli, soprattutto perché la copertura delle osservazioni marine tropicali è estremamente scarsa prima dell’era moderna. Analisi concentrate sul periodo recente suggeriscono una maggiore variabilità e anomalie più simili a quelle modellistiche, ma accompagnate da intervalli d’incertezza molto grandi. AGU Journals
Gli autori riconoscono quindi due possibilità che non possono essere ancora completamente separate. Da un lato, i modelli potrebbero rappresentare una memoria tropicale realistica che il record storico osservativo non riesce a ricostruire adeguatamente a causa della scarsità dei dati. Dall’altro, i modelli potrebbero sovrastimare la persistenza delle anomalie tropicali oppure rappresentare in modo imperfetto i processi che regolano la propagazione del momento angolare. O’Reilly et al. affermano esplicitamente che ulteriori analisi mirate delle osservazioni saranno necessarie per stabilire categoricamente il meccanismo reale, anche se la loro evidenza punta verso le SST tropicali come spiegazione più probabile. AGU Journals
Questo caveat è molto importante per evitare un’interpretazione eccessivamente deterministica della Figura 4. Nei modelli, il risultato è estremamente robusto: le SST spiegano quasi tutta la risposta sistematica. Nel clima osservato, invece, il numero degli eventi ENSO indipendenti è piccolo, la ricostruzione delle SST storiche è incerta e la variabilità atmosferica nord-atlantica è enorme. Non è quindi ancora possibile affermare con lo stesso livello di certezza quantitativa che ogni risposta reale del secondo inverno sia dominata dalle SST secondo l’esatta proporzione mostrata dai modelli.
Ciò nonostante, la coerenza interna dell’evidenza è notevole. La Figura 2 mostrava anomalie delle SST persistenti fino all’autunno e al secondo inverno. La Figura 3 mostrava anomalie AAM inizialmente intense ma progressivamente meno uniformi. Il pannello 4a dimostra che rimuovere le SST elimina quasi l’intera risposta mentre rimuovere l’AAM non lo fa. Il pannello 4b mostra che lo stesso procedimento elimina contemporaneamente le anomalie convettive tropicali e le teleconnessioni del geopotenziale. Questa concatenazione di risultati riduce fortemente la probabilità che l’associazione SST–Nord Atlantico sia semplicemente una coincidenza statistica interna ai modelli.
Il significato dinamico del geopotenziale a 500 hPa merita inoltre un approfondimento. Le anomalie alternate positive e negative non rappresentano soltanto regioni con pressione diversa: descrivono variazioni dell’intera struttura troposferica e quindi del percorso della corrente a getto e dei sistemi sinottici. Una grande anomalia positiva di Z500 indica una colonna atmosferica relativamente più calda o spessa e tende ad associarsi a una cresta della circolazione, mentre un’anomalia negativa è generalmente collegata a una saccatura. La successione di creste e saccature su scala planetaria costituisce la firma del treno d’onda capace di trasferire la risposta dalle basse alle alte latitudini.
Hoskins e Karoly mostrarono che le sorgenti termiche subtropicali possono generare risposte particolarmente efficaci alle medie e alte latitudini, poiché le onde di grande scala possono propagarsi verso i poli lungo il flusso occidentale. American Meteorological Society Journals Sardeshmukh e Hoskins evidenziarono successivamente che la posizione della sorgente di onde di Rossby non coincide necessariamente in modo semplice con quella della massima convezione equatoriale: la divergenza tropicale può interagire con il gradiente di vorticità e produrre efficaci sorgenti nelle regioni subtropicali occidentali. American Meteorological Society Journals Questa teoria aiuta a comprendere perché anomalie convettive dell’Oceano Indiano e del Pacifico possano generare risposte extratropicali molto differenti a seconda dello stato medio del jet.
La Figura 4 aiuta anche a spiegare perché i modelli della Figura 1 presentassero combinazioni così diverse di NAO ed EA. Se le SST residue dopo ENSO variano nella loro struttura spaziale da un modello all’altro, varierà anche la distribuzione della precipitazione tropicale. Una sorgente convettiva leggermente più orientale o occidentale può cambiare la fase del treno d’onda nel momento in cui raggiunge il Nord Atlantico. In un modello ciò può produrre una struttura molto simile alla NAO positiva; in un altro può spostare i centri barici abbastanza da proiettarsi maggiormente sull’East Atlantic pattern. La diversità della risposta non smentisce quindi il meccanismo comune delle SST; può rappresentarne una conseguenza naturale.
Dal punto di vista della prevedibilità climatica, questo risultato è particolarmente importante. L’atmosfera possiede una memoria iniziale limitata, mentre le SST tropicali evolvono più lentamente e possono essere previste con lead time più lunghi. Se la risposta del secondo inverno dipende soprattutto dallo stato oceanico dell’autunno precedente, esiste almeno teoricamente una sorgente di prevedibilità stagionale e potenzialmente multi-annuale della circolazione euro-atlantica. Gli stessi autori sottolineano che la robustezza della risposta del secondo inverno sostiene la possibilità di prevedibilità del clima stagionale a un anno di distanza e che le anomalie tropicali persistenti costituiscono una potenziale sorgente di tale capacità predittiva. AGU Journals
È però fondamentale distinguere tra una sorgente di prevedibilità e una previsione deterministica. Anche quando il forcing SST è noto, la variabilità interna dell’Atlantico settentrionale può essere molto grande. Il segnale tropicale modifica la distribuzione delle probabilità della NAO e dell’EA, ma non determina necessariamente il segno osservato in ogni singolo inverno. Un sistema previsionale dovrebbe quindi disporre di ensemble sufficientemente numerosi per separare il debole segnale forzato dalla forte variabilità atmosferica.
La Figura 4 offre anche un’interessante interpretazione del concetto di “causalità ritardata” nel sistema climatico. La memoria non è immagazzinata in un singolo oggetto statico ma può passare attraverso differenti forme fisiche. Il segnale iniziale è rappresentato dalle SST del Pacifico e dalla convezione ENSO; viene poi convertito in anomalie dei venti e dei flussi aria-mare; queste modificano le SST dell’Oceano Indiano e di altri bacini; le SST residue alterano nuovamente la convezione; infine la risposta atmosferica ritorna alle medie latitudini attraverso onde planetarie. La teleconnessione a un anno di distanza è quindi il prodotto di una catena di trasformazioni accoppiate oceano-atmosfera, non necessariamente della semplice persistenza di un’unica perturbazione.
È questa visione a rendere lo studio particolarmente interessante anche dal punto di vista della climatologia generale. Tradizionalmente, molte teleconnessioni sono descritte considerando contemporaneamente un indice tropicale e una risposta extratropicale. Qui invece il sistema viene seguito attraverso più stagioni e più componenti, rivelando come un evento possa produrre una “seconda generazione” di forcing. In questo senso, l’ENSO del primo inverno prepara le condizioni oceaniche che diventano a loro volta un nuovo forcing nell’inverno successivo.
Un’ulteriore implicazione riguarda l’interpretazione dell’IOD. La forte coerenza delle anomalie nell’Oceano Indiano e delle precipitazioni nel pannello 4b suggerisce che questo bacino possa costituire un nodo importante della catena. Tuttavia, i dati non permettono di concludere che il DMI da solo spieghi la risposta. L’analisi utilizza infatti l’intero campo delle SST tra 30°S e 30°N, e gli stessi autori parlano di anomalie tropicali persistenti nel loro complesso. AGU Journals È quindi più corretto parlare di una memoria oceanica multi-bacino nella quale l’Oceano Indiano appare particolarmente coerente, piuttosto che ridurre il meccanismo a una catena semplice ENSO–IOD–NAO.
In conclusione, la Figura 4 costituisce l’evidenza più forte dello studio a favore di un ruolo dominante delle SST tropicali persistenti nella risposta euro-atlantica del secondo inverno. Nel pannello (a), la rimozione della componente associata alle SST di SON1 porta quasi tutti i modelli verso una risposta nulla, mentre l’eliminazione dell’AAM lascia gran parte della teleconnessione intatta; la rimozione congiunta di SST e AAM produce praticamente lo stesso risultato della rimozione delle sole SST. AGU Journals Nel pannello (b), la risposta completa è accompagnata da intense anomalie delle precipitazioni tropicali e da vasti pattern di geopotenziale su scala emisferica, mentre eliminando l’influenza delle SST autunnali entrambe le strutture diventano trascurabili. AGU Journals
Il quadro fisico che ne deriva è quindi particolarmente coerente: l’ENSO del primo inverno modifica l’intero sistema oceanico tropicale; una parte di queste anomalie delle SST sopravvive fino all’autunno e al secondo inverno; le SST persistenti modificano la convezione e il rilascio di calore latente; la conseguente divergenza nell’alta troposfera genera sorgenti di onde di Rossby e teleconnessioni su grande scala; queste perturbazioni raggiungono il settore euro-atlantico e producono una risposta della NAO e dell’East Atlantic pattern circa un anno dopo l’evento originario. La teoria classica delle teleconnessioni tropicali di Hoskins e Karoly e di Sardeshmukh e Hoskins fornisce il quadro dinamico attraverso cui questo collegamento può avvenire, mentre gli studi sul capacitor effect dell’Oceano Indiano mostrano come il sistema oceanico possa mantenere e successivamente restituire all’atmosfera l’impronta di ENSO. American Meteorological Society Journals
La Figura 4 non elimina completamente il ruolo del momento angolare atmosferico e non costituisce da sola una dimostrazione sperimentale definitiva della causalità nel mondo reale. Gli stessi autori riconoscono che i modelli potrebbero produrre anomalie tropicali persistenti troppo intense oppure rappresentare imperfettamente i processi che regolano la propagazione dell’AAM, e che il record osservativo è ancora troppo incerto per risolvere definitivamente la questione. AGU Journals Tuttavia, all’interno dei quindici grandi ensemble esaminati, il risultato è estremamente consistente: la memoria oceanica tropicale appare essere la componente capace di spiegare quasi interamente la risposta sistematica della circolazione euro-atlantica durante il secondo inverno, mentre la memoria atmosferica rappresentata dall’AAM svolge un ruolo secondario o complementare. È questo il risultato che trasforma la Figura 4 da una semplice analisi statistica in uno dei contributi più significativi dello studio alla comprensione della prevedibilità climatica su scale superiori alla singola stagione.
3.3. Evoluzione del momento angolare atmosferico dopo gli eventi ENSO
3.3. Evoluzione del momento angolare atmosferico dopo gli eventi ENSO
L’evoluzione del momento angolare atmosferico successiva agli eventi ENSO costituisce uno degli aspetti dinamici più interessanti dell’intero problema della risposta euro-atlantica ritardata. La possibilità che l’El Niño–Southern Oscillation possa influenzare la circolazione del Nord Atlantico non soltanto durante l’inverno contemporaneo all’evento, ma anche circa un anno più tardi, implica infatti l’esistenza di un meccanismo capace di conservare e trasferire nel tempo una parte dell’informazione dinamica originata nel Pacifico tropicale. Una delle ipotesi più rilevanti formulate negli ultimi anni attribuisce questa funzione alle anomalie del momento angolare atmosferico, o AAM, generate dall’ENSO nelle regioni tropicali e subtropicali e successivamente propagate lentamente verso le medie e alte latitudini. Scaife et al. (2022) hanno mostrato che anomalie dell’AAM possono propagarsi verso i poli in maniera relativamente lenta e coerente e possedere una prevedibilità superiore a un anno; successivamente, Scaife et al. (2024) hanno collegato tale comportamento alla sorprendente risposta della North Atlantic Oscillation osservata nell’inverno successivo agli eventi ENSO. Lo studio di O’Reilly, Haderle e Baker sottopone ora questa ipotesi a una verifica particolarmente rigorosa utilizzando quindici grandi ensemble di modelli climatici accoppiati, nei quali il numero elevatissimo di eventi ENSO permette di distinguere molto più efficacemente il segnale sistematico dalla variabilità atmosferica interna. Nature
Il momento angolare atmosferico rappresenta una quantità fondamentale della dinamica della circolazione generale, poiché misura, in termini integrati, quanto momento di rotazione sia contenuto nell’atmosfera rispetto all’asse terrestre. Nel contesto di questo studio viene considerata soprattutto la componente relativa, legata alla distribuzione dei venti zonali. In termini fisici, un’intensificazione dei venti occidentali in una determinata fascia latitudinale aumenta la componente relativa dell’AAM, mentre anomalie orientali o un indebolimento dei venti occidentali tendono a ridurla. Poiché le correnti a getto subtropicali ed extratropicali costituiscono enormi serbatoi di quantità di moto zonale, variazioni della loro intensità e della loro posizione producono firme molto evidenti nella distribuzione latitudinale del momento angolare. L’AAM rappresenta quindi un indicatore particolarmente efficace della riorganizzazione su larga scala della circolazione atmosferica.
L’importanza dinamica dell’AAM deriva anche dal fatto che atmosfera e Terra solida possono scambiarsi momento angolare attraverso le coppie esercitate alla superficie. Le principali componenti sono la coppia d’attrito, associata allo stress dei venti sulla superficie terrestre e oceanica, e la coppia orografica, generata dalle differenze di pressione esercitate sui versanti delle grandi catene montuose. Studi classici sul bilancio dell’AAM hanno mostrato che entrambe possono contribuire significativamente alle variazioni globali e regionali della quantità di moto atmosferica, con un ruolo che cambia in funzione della scala temporale e della configurazione della circolazione. Analisi del ciclo intrastagionale hanno inoltre evidenziato come i torques di attrito e montagna possano collaborare nel determinare la crescita e il decadimento delle anomalie del momento angolare. American Meteorological Society Journals
Questo collegamento tra atmosfera e Terra solida produce anche un’interessante relazione con la velocità di rotazione terrestre. Quando aumenta il momento angolare dell’atmosfera, una parte della compensazione avviene attraverso una variazione infinitesima della rotazione del pianeta, osservabile come una modifica della durata del giorno. Scaife et al. (2022) hanno sfruttato precisamente questo legame per mostrare che le variazioni dell’AAM e della durata del giorno possono essere previste con anticipo superiore all’anno. Il risultato è particolarmente importante dal punto di vista climatologico perché dimostra che, nonostante la natura caotica della meteorologia quotidiana, esistono componenti integrate della circolazione atmosferica capaci di mantenere una memoria e una prevedibilità su scale temporali molto più lunghe. Nature
L’ENSO rappresenta una delle principali sorgenti di variazioni interannuali dell’AAM. Durante El Niño, la profonda riorganizzazione della convezione tropicale e della circolazione di Walker modifica i venti zonali, i jet subtropicali, la propagazione delle onde atmosferiche e gli scambi di momento con la superficie. Gli eventi più intensi possono produrre anomalie particolarmente marcate. L’El Niño del 1982–83, per esempio, fu accompagnato da valori eccezionalmente elevati del momento angolare atmosferico; analisi successive mostrarono che la crescita rapida dell’AAM fu legata in larga misura alle anomalie della coppia orografica, in particolare associate alle Montagne Rocciose e all’orografia eurasiatica, mentre la successiva diminuzione coinvolse un’importante componente della coppia d’attrito, soprattutto sul Pacifico subtropicale settentrionale. American Meteorological Society Journals
Anche la variabilità tropicale intrastagionale dimostra quanto stretta sia la relazione tra convezione, venti e momento angolare. Studi sulla Madden–Julian Oscillation hanno documentato cicli coerenti dell’AAM globale associati allo spostamento della convezione tropicale, con variazioni dei jet subtropicali, dei torques superficiali e del trasporto di quantità di moto. In alcuni casi, un aumento del momento angolare è stato associato a una corrente a getto subtropicale più intensa e spostata verso sud. Questi risultati mostrano che l’AAM non è una grandezza astratta o esclusivamente geodetica, ma una diagnosi integrata della risposta della circolazione a forzanti tropicali capaci di modificare profondamente l’intero flusso atmosferico. American Meteorological Society Journals
È in questo quadro che deve essere interpretato il primo risultato ottenuto da O’Reilly e collaboratori. I grandi ensemble mostrano in maniera molto coerente un aumento del momento angolare atmosferico totale durante l’evento ENSO o immediatamente dopo. Più precisamente, considerando il composito El Niño meno La Niña, tutti i modelli sviluppano anomalie positive particolarmente intense nelle fasce subtropicali di entrambi gli emisferi, approssimativamente tra 20° e 30°N e tra 20° e 30°S. Una struttura analoga è riconoscibile anche nelle stime osservative. La notevole concordanza tra sistemi climatici differenti suggerisce che questa risposta iniziale rappresenti una caratteristica robusta della riorganizzazione della circolazione associata all’ENSO. AGU Journals
La posizione subtropicale dei massimi non è casuale. Queste latitudini corrispondono alle regioni nelle quali i jet subtropicali trasportano una grande quantità di momento zonale e nelle quali le modificazioni della circolazione tropicale possono produrre variazioni particolarmente importanti dei venti occidentali. L’anomalia dell’AAM generata dall’ENSO può quindi essere vista come una firma integrata del riassetto dei jet e del trasferimento della quantità di moto dalle basse latitudini verso la circolazione extratropicale. Il fatto che il segnale compaia in entrambi gli emisferi è coerente con la natura globale del forcing ENSO, anche se la successiva evoluzione non risulta perfettamente simmetrica a causa delle profonde differenze stagionali, orografiche e dinamiche tra i due emisferi.
L’elemento decisivo dell’ipotesi proposta da Scaife et al. non è però soltanto l’esistenza dell’anomalia subtropicale, bensì la sua presunta propagazione verso i poli. Questo tipo di comportamento era già stato osservato molto prima che venisse collegato alla risposta ENSO del secondo inverno. Feldstein (1998), utilizzando dati di rianalisi NCEP–NCAR, studiò la propagazione verso latitudini maggiori delle anomalie del momento angolare zonalmente medio in entrambi gli emisferi e mostrò che tale propagazione può verificarsi dai subtropici alle medie e alte latitudini. Lo studio evidenziò inoltre un ruolo importante della convergenza del flusso di momento degli eddies nella crescita e nello spostamento delle anomalie, mentre l’attrito e altre componenti degli eddy fluxes contribuiscono successivamente al loro decadimento. American Meteorological Society Journals
Lee et al. (2007) svilupparono ulteriormente il quadro dinamico, proponendo un meccanismo basato sull’interazione tra onde di Rossby e flusso medio. Secondo questa interpretazione, un’anomalia localizzata del vento zonale modifica la propagazione delle perturbazioni atmosferiche e la posizione delle regioni nelle quali le onde vengono assorbite o rompono. Il conseguente cambiamento del flusso meridionale di momento degli eddies può generare una nuova accelerazione sul lato polare dell’anomalia originaria. Contemporaneamente, la struttura iniziale tende a indebolirsi sul lato equatoriale, producendo l’impressione di una migrazione progressiva verso latitudini maggiori. Non si tratta quindi del trasporto materiale verso nord dello stesso “pacchetto” atmosferico, ma di una sequenza di accelerazioni e decelerazioni rigenerate attraverso l’interazione onda–flusso medio. American Meteorological Society Journals
Questo punto è fondamentale per interpretare correttamente la propagazione mostrata nei diagrammi latitudine-tempo. Una struttura inclinata verso latitudini superiori non significa che lo stesso vento venga trasportato fisicamente dal tropico al polo per molti mesi; indica che la risposta dinamica produce progressivamente anomalie zonali a latitudini più alte. Le onde di Rossby, il wave breaking e la convergenza dei flussi di momento svolgono quindi un ruolo essenziale nella trasformazione della perturbazione iniziale in una sequenza lentamente propagante.
Scaife et al. (2022) hanno portato questo meccanismo su scale temporali climatiche, mostrando che nei sistemi previsionali inizializzati esistono anomalie dell’AAM che si propagano lentamente e coerentemente verso latitudini maggiori e che rimangono prevedibili oltre un anno. Gli autori trovarono inoltre che tali anomalie precedono modificazioni della corrente a getto extratropicale e della NAO, fornendo una possibile sorgente di prevedibilità a lungo termine direttamente all’interno dell’atmosfera. Una parte importante delle anomalie iniziali dell’AAM era collegata all’ENSO, ma la propagazione successiva sembrava continuare anche dopo il decadimento del forcing tropicale originario. Nature
Yoon et al. (2024) hanno verificato la robustezza di questa prevedibilità utilizzando molteplici sistemi di previsione decadale e hanno mostrato che la durata del giorno, strettamente collegata all’AAM atmosferico, può essere prevista con abilità significativa a un anno di anticipo in diversi modelli. Il risultato fornisce un’ulteriore conferma del fatto che le anomalie integrate del momento angolare possono contenere una componente lenta e prevedibile e che tale comportamento non è necessariamente una peculiarità di un singolo sistema modellistico. Nature
Su queste basi, Scaife et al. (2024) hanno interpretato la risposta ENSO del secondo inverno come la manifestazione extratropicale di questa lenta migrazione. Nel loro studio, El Niño risultava seguito circa un anno più tardi da una NAO positiva, mentre La Niña tendeva a precedere una NAO negativa, cioè una risposta di segno opposto rispetto alla teleconnessione più tipica dell’inverno contemporaneo. Gli autori conclusero che anomalie del momento angolare lentamente migranti potevano spiegare sia la tempistica sia il segno del segnale ritardato. PubMed
La Figura 3 e la sezione 3.3 di O’Reilly et al. rappresentano pertanto un test diretto di questa interpretazione su un campione modellistico molto più ampio. Durante i primi mesi successivi all’evento ENSO, il comportamento simulato appare effettivamente compatibile con l’ipotesi. Procedendo da DJF1 verso MAM1 e successivamente JJA1, la maggior parte dei modelli mostra uno spostamento verso latitudini maggiori delle anomalie positive dell’AAM. I massimi iniziali concentrati intorno ai subtropici boreali si estendono o migrano verso le medie latitudini, mostrando una struttura qualitativamente simile a quella documentata da Scaife et al. (2022). La presenza di questo segnale in sistemi climatici differenti indica che i processi di propagazione del momento angolare sono effettivamente rappresentati nei modelli e non costituiscono un artefatto di una singola simulazione. AGU Journals
Anche le osservazioni mostrano alcune evidenze di propagazione verso i poli nel corso dell’anno successivo all’ENSO. Tuttavia, O’Reilly e collaboratori osservano che le anomalie stimate da ERA5 risultano generalmente più deboli rispetto a quelle simulate dalla maggior parte dei grandi ensemble. Questo confronto deve essere interpretato con prudenza. Il record osservativo disponibile per la struttura tridimensionale dell’atmosfera contiene un numero molto più ridotto di eventi ENSO rispetto alle simulazioni; inoltre, la variabilità interna dell’AAM è considerevole e può essere influenzata da molte sorgenti indipendenti dall’ENSO. Di conseguenza, la media osservativa rimane molto più rumorosa e presenta una maggiore incertezza campionaria. AGU Journals
Il risultato diventa però molto più interessante entrando nella seconda metà dell’anno. Durante l’estate JJA1, la maggior parte dei modelli continua a mostrare una migrazione poleward abbastanza riconoscibile, ma nel passaggio all’autunno SON1 la situazione cambia. Le traiettorie simulate iniziano a differenziarsi profondamente: in alcuni modelli rimangono anomalie positive alle medie latitudini, in altri il segnale si riduce rapidamente, in altri ancora compaiono strutture più frammentarie o anomalie di segno differente. Entrando nel secondo inverno DJF2, questa divergenza diventa ancora più pronunciata e l’ampiezza delle anomalie tende generalmente a diminuire. O’Reilly et al. sottolineano quindi che non esiste, nell’insieme dei modelli, una propagazione verso i poli chiara e coerente che continui sistematicamente fino al secondo inverno. AGU Journals
Questa conclusione è estremamente importante, perché non nega l’esistenza del meccanismo di propagazione ma ne mette in discussione l’universalità come spiegazione del segnale euro-atlantico ritardato. Nei primi sei-nove mesi dopo ENSO il comportamento dell’AAM è coerente con la teoria di Scaife et al.; nel momento cruciale in cui dovrebbe però fornire una spiegazione diretta della risposta DJF2, la coerenza tra modelli diminuisce fortemente. Se il secondo inverno fosse controllato principalmente da una singola anomalia atmosferica che migra lentamente dal subtropico verso il Nord Atlantico per quasi un anno, ci si attenderebbe una struttura molto più uniforme dell’AAM proprio in SON1 e DJF2.
Questo problema diventa ancora più evidente se si confrontano i risultati con quelli della circolazione euro-atlantica. Nella sezione 3.1, ben 12 dei 15 modelli mostravano una risposta significativa nello spazio NAO–EA durante il secondo inverno. Il segnale AAM, invece, non mostra una coerenza paragonabile nello stesso periodo. È quindi difficile sostenere che una singola struttura latitudinale del momento angolare costituisca il meccanismo universale comune a tutti quei modelli. AGU Journals
Al tempo stesso, O’Reilly e collaboratori non escludono affatto che l’AAM contribuisca all’evoluzione della circolazione. Durante SON1 rimangono infatti anomalie statisticamente significative del momento angolare in diversi modelli. Queste strutture possono rappresentare uno stato iniziale atmosferico particolarmente rilevante, capace di predisporre il jet extratropicale a rispondere in modo differente ai forcing successivi. In altre parole, anche se l’AAM non costituisse la memoria primaria responsabile della teleconnessione, potrebbe modulare la sensibilità della circolazione nord-atlantica alle anomalie delle SST e della convezione tropicale.
Questa distinzione tra una variabile che “contiene memoria” e una variabile che “predispone la risposta” è concettualmente importante. Il momento angolare può essere parte della catena causale senza rappresentare necessariamente il serbatoio principale dell’informazione climatica. Un’anomalia dei venti zonali in SON1 può modificare la posizione del jet, il wave breaking e la struttura delle guide d’onda, influenzando quindi la risposta atmosferica ai forcing tropicali del successivo inverno. Il suo ruolo potrebbe dunque essere quello di modificare il contesto dinamico nel quale agisce la forzante oceanica.
Le interazioni tra AAM ed eddies forniscono un quadro fisico plausibile per questo tipo di modulazione. Feldstein mostrò che la convergenza del flusso di momento associata alle perturbazioni può contribuire alla propagazione delle anomalie, ma anche che altre componenti del trasporto e la coppia d’attrito possono determinarne il decadimento quando l’anomalia raggiunge la massima ampiezza. American Meteorological Society Journals Questo implica che la propagazione non deve necessariamente continuare indefinitamente. L’evoluzione osservata nei modelli di O’Reilly et al., con una struttura relativamente coerente fino all’estate e un successivo indebolimento, risulta quindi dinamicamente plausibile anche alla luce degli studi precedenti.
La rapida perdita di coerenza può derivare da numerosi fattori. La posizione dei jet cambia stagionalmente; l’attività delle storm track varia tra estate e inverno; le sorgenti di onde e le regioni critiche per il loro assorbimento migrano; inoltre, la circolazione dell’emisfero settentrionale diventa progressivamente più energica nel passaggio dall’estate all’autunno. Il segnale AAM iniziale può quindi essere progressivamente contaminato o modificato dalla crescente variabilità sinottica, dalle onde stazionarie e dalle interazioni con l’orografia.
Anche i torques superficiali possono svolgere un ruolo nel decadimento. Studi sul bilancio dell’AAM hanno mostrato che la coppia d’attrito tende spesso a smorzare le anomalie del momento angolare, mentre quella orografica può produrre variazioni rapide legate alla struttura della pressione atmosferica sui grandi rilievi. Durante il forte El Niño del 1982–83, per esempio, il rapido aumento dell’AAM fu associato soprattutto alla coppia montana, mentre la successiva diminuzione fu controllata in misura importante dall’attrito subtropicale. American Meteorological Society JournalsQuesti processi illustrano come un’anomalia inizialmente forte possa essere progressivamente dissipata o ridistribuita nel corso dei mesi successivi.
La presenza di strutture positive e negative a diverse latitudini va inoltre interpretata come parte di un bilancio integrato e non come un semplice aumento o diminuzione uniforme della quantità di moto globale. Le anomalie dell’AAM possono essere redistribuite meridionalmente attraverso i flussi degli eddies e verticalmente attraverso la dinamica della circolazione, mentre atmosfera, oceano e Terra solida scambiano continuamente momento. Ciò rende possibile la contemporanea comparsa di accelerazioni in alcune fasce latitudinali e decelerazioni in altre.
Il lavoro di Weickmann e collaboratori sulle oscillazioni intrastagionali dell’AAM ha mostrato proprio come la crescita e il decadimento della quantità di moto globale siano strettamente collegati a configurazioni della pressione, delle storm track, della convezione tropicale e dei torques superficiali. American Meteorological Society Journals Sebbene le scale temporali di tali studi siano più brevi rispetto al problema interannuale affrontato da O’Reilly et al., i principi dinamici rimangono rilevanti: l’AAM non è una perturbazione passiva, ma il risultato integrato di continui scambi tra onde, flusso medio e superficie.
Il confronto tra l’AAM osservato e quello simulato pone inoltre una questione potenzialmente importante per l’affidabilità dei modelli. O’Reilly et al. rilevano che le anomalie osservate risultano in generale più deboli di quelle dei grandi ensemble. Una possibilità è semplicemente l’elevata incertezza campionaria del record ERA5, ma non si può escludere che alcuni modelli sovrastimino l’intensità o la persistenza della risposta del momento angolare. La rappresentazione dei torques di attrito, della gravity-wave drag, dell’orografia e dei flussi degli eddies può infatti influenzare il bilancio dell’AAM. Studi precedenti hanno evidenziato che anche le rianalisi e i modelli numerici possono presentare errori nel bilancio globale del momento, soprattutto in relazione alla parametrizzazione della gravity-wave drag. AGU Journals
La sezione 3.3 assume quindi un significato più sfumato rispetto a una semplice conferma o confutazione dell’ipotesi AAM. Da un lato, i risultati confermano diversi elementi essenziali degli studi precedenti: ENSO produce forti anomalie del momento angolare; tali anomalie compaiono inizialmente nei subtropici di entrambi gli emisferi; la maggior parte dei modelli simula una migrazione verso latitudini superiori durante la primavera e l’estate; in autunno rimangono ancora anomalie statisticamente significative. Tutti questi risultati sono coerenti con l’idea che l’AAM costituisca una componente reale della memoria dinamica del sistema atmosfera. AGU Journals
Dall’altro lato, lo studio evidenzia un limite importante: la propagazione non rimane sufficientemente coerente e intensa fino a DJF2. Questo è precisamente il punto nel quale la nuova analisi multi-modello si discosta dall’interpretazione più diretta proposta da Scaife et al. (2024). Lo studio di Science aveva attribuito al lento spostamento delle anomalie del momento angolare la capacità di spiegare il segno e la tempistica della risposta extratropicale a un anno di distanza. PubMed O’Reilly et al. mostrano invece che, considerando un insieme molto ampio di modelli accoppiati, il comportamento dell’AAM durante il secondo inverno è troppo eterogeneo per costituire da solo una spiegazione generale del segnale euro-atlantico. AGU Journals
È importante non considerare i due risultati necessariamente incompatibili. Il ruolo del momento angolare potrebbe essere fortemente dipendente dal tipo di evento ENSO, dalla sua durata, dalla transizione verso la fase successiva e dallo stato atmosferico di fondo. Inoltre, l’AAM potrebbe contribuire maggiormente in determinati eventi e meno in altri. L’analisi composita di molti grandi ensemble evidenzia il meccanismo mediamente più sistematico, ma può attenuare processi importanti che operano soltanto in specifiche sottoclassi di eventi.
Un ulteriore elemento riguarda il possibile rapporto tra AAM e anomalie oceaniche persistenti. Le due ipotesi considerate dallo studio non sono completamente indipendenti dal punto di vista fisico. Le SST tropicali influenzano la convezione e i venti; i venti modificano il momento angolare; l’AAM e la posizione dei jet regolano a loro volta la propagazione delle onde e la risposta extratropicale. È quindi possibile che una parte delle anomalie dell’AAM osservate in SON1 sia continuamente mantenuta o modificata dalle SST tropicali che persistono dall’evento ENSO precedente. In tale scenario l’AAM sarebbe parte della risposta dinamica alla memoria oceanica piuttosto che una memoria atmosferica totalmente autonoma.
Questa possibilità diventa particolarmente rilevante alla luce della sezione 3.2, dove gli autori hanno mostrato che vaste anomalie delle SST persistono durante SON1 e persino in DJF2. Mentre l’AAM perde progressivamente coerenza tra i modelli, le anomalie oceaniche mantengono una struttura significativa in quasi tutti i sistemi, soprattutto nell’Oceano Indiano. Il confronto suggerisce che l’oceano possa costituire un serbatoio più stabile dell’informazione ENSO, mentre l’atmosfera continua a reagire dinamicamente a tale memoria persistente.
La successiva analisi statistica dello studio confermerà questa interpretazione: rimuovendo l’influenza dell’AAM di SON1, la risposta euro-atlantica del secondo inverno diminuisce soltanto marginalmente; rimuovendo invece la componente associata alle SST tropicali autunnali, la risposta viene quasi completamente cancellata. AGU JournalsTuttavia, già la sezione 3.3 prepara questo risultato mostrando che la propagazione del momento angolare è molto più robusta nei mesi immediatamente successivi all’ENSO che non nel momento specifico in cui dovrebbe spiegare il secondo inverno.
Il significato scientifico di questo risultato riguarda anche il concetto di prevedibilità a lunga scadenza. Scaife et al. (2022) e Yoon et al. (2024) hanno dimostrato che AAM e durata del giorno possiedono una componente prevedibile a oltre un anno. Nature O’Reilly et al. non contraddicono questa prevedibilità, ma suggeriscono che la capacità di prevedere l’AAM non implica automaticamente che esso controlli tutta la prevedibilità della NAO a un anno di anticipo. Una variabile può essere prevedibile e correlata alla circolazione extratropicale senza essere la principale sorgente causale del segnale specifico analizzato.
La distinzione è importante perché la previsione climatica multi-annuale può utilizzare molteplici fonti di memoria contemporaneamente. L’AAM potrebbe fornire informazioni sullo stato dinamico della circolazione e sulla posizione del jet, mentre le SST tropicali potrebbero rappresentare il forcing più persistente. Una previsione particolarmente efficace potrebbe quindi dipendere dalla capacità di rappresentare correttamente entrambe le componenti e soprattutto la loro interazione.
Nel complesso, la sezione 3.3 mostra che la risposta del momento angolare atmosferico all’ENSO è inizialmente forte, coerente e fisicamente robusta. Tutti i modelli simulano anomalie importanti attorno ai 20–30° di latitudine nei due emisferi e la maggioranza riproduce una chiara tendenza alla propagazione verso i poli durante la primavera e l’estate successive. Questo comportamento trova solide basi nella letteratura sulla dinamica del flusso zonale, nella quale la convergenza del momento degli eddies, il wave breaking e l’interazione onda–flusso medio sono stati identificati come meccanismi capaci di produrre la migrazione poleward delle anomalie zonali. American Meteorological Society Journals
Allo stesso tempo, entrando nell’autunno SON1 e nel secondo inverno DJF2, la risposta perde gran parte della coerenza osservata inizialmente: le anomalie diminuiscono di ampiezza, la loro posizione varia considerevolmente tra i modelli e non emerge una propagazione poleward uniforme fino al periodo in cui compare la risposta euro-atlantica ritardata. AGU Journals Rimangono comunque anomalie significative in SON1, che possono rappresentare una condizione atmosferica iniziale importante e contribuire a modulare la successiva evoluzione del Nord Atlantico.
La conclusione più appropriata è quindi che il momento angolare atmosferico rappresenta una componente reale e dinamicamente importante della memoria post-ENSO, ma la sua evoluzione nei grandi ensemble non appare sufficientemente coerente da identificarlo come unico o principale meccanismo responsabile della teleconnessione del secondo inverno. Gli studi di Scaife et al. hanno dimostrato che la propagazione dell’AAM può effettivamente fornire prevedibilità a lunga scadenza e in alcune circostanze precedere la NAO; il nuovo lavoro di O’Reilly et al. mostra però che, quando il problema viene esaminato attraverso quindici grandi ensemble accoppiati, la memoria atmosferica tende a indebolirsi prima di DJF2 e presenta una maggiore diversità intermodellistica rispetto alle anomalie oceaniche persistenti. Nature
In questa prospettiva, la sezione 3.3 svolge una funzione cruciale nell’argomentazione complessiva dello studio. Essa conferma che ENSO avvia una profonda riorganizzazione del momento angolare dell’atmosfera e che parte di questa anomalia può migrare lentamente verso le medie latitudini, fornendo un potenziale ponte dinamico tra tropici ed extratropici. Tuttavia, dimostra anche che tale ponte diventa meno continuo e meno coerente man mano che ci si avvicina al secondo inverno. L’AAM può quindi predisporre la circolazione, modulare il jet e partecipare alla catena dinamica, ma i risultati suggeriscono che la memoria necessaria a sostenere in modo sistematico il segnale euro-atlantico per quasi un anno debba essere ricercata anche — e probabilmente soprattutto — in una componente del sistema climatico caratterizzata da una maggiore inerzia: le temperature superficiali degli oceani tropicali.
3.4. Attribuzione statistica della risposta euro-atlantica del secondo inverno
3.4. Attribuzione statistica della risposta euro-atlantica del secondo inverno
La comprensione della risposta della circolazione euro-atlantica all’ENSO durante il secondo inverno richiede di compiere un passaggio ulteriore rispetto alla semplice identificazione delle anomalie che persistono dopo El Niño e La Niña. Le sezioni precedenti hanno infatti mostrato che, nell’autunno immediatamente precedente il secondo inverno, il sistema climatico conserva almeno due potenziali forme di memoria dell’evento ENSO originario: da una parte anomalie della temperatura superficiale del mare diffuse su ampie regioni tropicali e ancora di notevole ampiezza, dall’altra anomalie del momento angolare atmosferico generate inizialmente nelle fasce subtropicali e successivamente parzialmente propagate verso latitudini maggiori. La semplice coesistenza temporale di questi due segnali non permette tuttavia di stabilire quale dei due sia maggiormente associato alla risposta della North Atlantic Oscillation, dell’East Atlantic pattern e, più in generale, della pressione al livello del mare nel settore euro-atlantico. È precisamente questo problema di attribuzione che O’Reilly, Haderle e Baker affrontano nella sezione 3.4 attraverso la Maximum Covariance Analysis. Il risultato costituisce il nucleo interpretativo dell’intero studio: nei grandi ensemble accoppiati, le anomalie tropicali persistenti delle SST dell’autunno precedente spiegano statisticamente quasi tutta la componente sistematica della risposta euro-atlantica del secondo inverno, mentre la rimozione dell’influenza del momento angolare atmosferico produce soltanto una riduzione modesta del segnale. AGU Journals
La questione è di particolare rilevanza perché riguarda direttamente il concetto di memoria nel sistema climatico. La risposta euro-atlantica del secondo inverno era stata precedentemente interpretata soprattutto attraverso l’ipotesi di una memoria dinamica atmosferica: le anomalie del momento angolare generate da ENSO nei subtropici avrebbero potuto migrare lentamente verso i poli attraverso feedback tra corrente a getto, onde atmosferiche e trasporto di quantità di moto, raggiungendo infine il settore nord-atlantico molti mesi più tardi. O’Reilly e collaboratori non negano l’esistenza di questo processo, che emerge chiaramente durante la prima parte dell’anno successivo a ENSO, ma introducono e verificano un’alternativa concettualmente diversa: l’informazione climatica potrebbe essere conservata soprattutto dall’oceano tropicale, la cui elevata inerzia termica permette alle anomalie delle SST di persistere, riorganizzarsi tra diversi bacini e successivamente generare una nuova risposta atmosferica. Il secondo inverno non rappresenterebbe quindi necessariamente l’ultima fase di una perturbazione atmosferica sopravvissuta quasi ininterrottamente per un anno, ma una nuova teleconnessione prodotta dalla riattivazione atmosferica di una memoria oceanica persistente. Il lavoro originale conclude proprio che, nei grandi ensemble utilizzati, sono le anomalie tropicali delle SST a sostenere la risposta sistematica euro-atlantica del secondo inverno. AGU Journals
Per distinguere statisticamente le due possibilità, gli autori ricorrono alla Maximum Covariance Analysis, una metodologia particolarmente adatta allo studio di campi climatici multidimensionali. La MCA non ricerca semplicemente le regioni che possiedono la maggiore variabilità interna, ma individua coppie di strutture appartenenti a due campi differenti che condividono la massima covarianza temporale. Il fondamento metodologico risale, tra gli altri, al lavoro di Bretherton, Smith e Wallace, che confrontò differenti tecniche per estrarre modi accoppiati di variabilità climatica e mostrò l’utilità della decomposizione ai valori singolari della matrice di covarianza per identificare relazioni organizzate tra due campi geofisici complessi. journals.ametsoc.org Questo è particolarmente appropriato nel problema attuale, perché né la configurazione delle SST tropicali che precede la risposta né la struttura della pressione nord-atlantica devono necessariamente coincidere con un singolo indice canonico come Niño-3.4 o NAO.
Nel caso delle SST, infatti, gli autori considerano l’intera fascia tropicale compresa fra 30°S e 30°N. Tale scelta risulta fondamentale alla luce dei risultati della sezione 3.2: avvicinandosi al secondo inverno, il Pacifico equatoriale orientale e centrale mostra un comportamento molto diverso nei vari modelli. Alcuni mantengono ancora anomalie dello stesso segno dell’ENSO iniziale, altri sono quasi neutri e altri ancora hanno già sviluppato una fase opposta. L’informazione relativa all’evento originario non è quindi contenuta unicamente nel Niño-3.4. L’Oceano Indiano, al contrario, mostra una maggiore coerenza tra sistemi, con anomalie relativamente calde nel settore occidentale e fredde a est, configurazione che tende a proiettarsi su un Indian Ocean Dipole positivo. Il fatto che la MCA utilizzi l’intero campo tropicale consente di catturare questa struttura multi-bacino senza imporre a priori quale regione debba costituire la sorgente dominante della teleconnessione. AGU Journals
L’importanza dell’Oceano Indiano nel mantenere una memoria dell’ENSO ha solide basi nella letteratura precedente. Schott, Xie e McCreary hanno sintetizzato numerose evidenze secondo cui il riscaldamento dell’Oceano Indiano tropicale indotto da El Niño può sopravvivere fino all’estate successiva e influenzare sia il clima regionale sia regioni remote. La loro review evidenzia inoltre che ENSO e Indian Ocean Dipole costituiscono due componenti interagenti ma non identiche della variabilità interannuale del bacino: gli eventi IOD possono essere favoriti dall’ENSO, pur potendo emergere anche attraverso dinamiche regionali proprie. AGU Journals Questo significa che la risposta IOD-like individuata dai modelli di O’Reilly et al. non deve essere interpretata semplicemente come una prosecuzione passiva del Pacifico, ma come parte di una riorganizzazione accoppiata dell’intero sistema tropicale.
Un meccanismo particolarmente rilevante è il cosiddetto Indian Ocean capacitor effect. Xie et al. (2009) dimostrarono che, dopo il decadimento primaverile di El Niño nel Pacifico equatoriale, il riscaldamento dell’Oceano Indiano tropicale può persistere durante l’estate e continuare a esercitare un forcing sull’atmosfera. Tale riscaldamento aumenta la temperatura della troposfera tropicale attraverso l’aggiustamento convettivo umido e può generare una risposta baroclina, comprese onde di Kelvin atmosferiche e modificazioni della circolazione nel Pacifico occidentale. L’aspetto concettuale più importante è che l’oceano può “immagazzinare” parte dell’impronta di El Niño e restituirla successivamente all’atmosfera quando il forcing pacifico originario è già notevolmente attenuato. journals.ametsoc.orgLa sezione 3.4 estende di fatto questa logica a una scala temporale ancora più lunga: nei grandi ensemble, la memoria termica tropicale rimane sufficientemente organizzata fino all’autunno precedente DJF2 da risultare strettamente associata alla successiva risposta del Nord Atlantico.
L’esperimento statistico costruito dagli autori è particolarmente efficace proprio perché confronta direttamente le due forme di memoria. In primo luogo viene calcolata, per ciascun modello, l’ampiezza della risposta completa della pressione al livello del mare durante il secondo inverno. Questa ampiezza non rappresenta semplicemente l’indice NAO, ma è ottenuta proiettando le anomalie euro-atlantiche sul pattern specifico della risposta del secondo inverno identificato per ciascun modello. Si preserva così la diversità mostrata precedentemente dalla Figura 1: alcuni modelli rispondono principalmente attraverso una NAO positiva, altri attraverso un East Atlantic pattern positivo e altri ancora mediante una combinazione dei due. In tutti i sistemi l’ampiezza completa è diversa da zero, ma varia sensibilmente tra i modelli. AGU Journals
Gli autori rimuovono quindi la componente della circolazione invernale statisticamente associata ai primi tre modi MCA delle SST tropicali dell’autunno SON1. Il risultato è estremamente netto. La risposta del secondo inverno viene fortemente ridotta in tutti i modelli e diventa sostanzialmente prossima allo zero nella grande maggioranza dei casi. L’eccezione più evidente è HadGEM3-MM, che possiede però già in origine una delle risposte più deboli. AGU Journals Questa uniformità è importante: non si tratta di un risultato prodotto da un singolo sistema particolarmente sensibile alle SST, ma di un comportamento che attraversa modelli dotati di climatologie, parametrizzazioni, risoluzioni e rappresentazioni dell’ENSO differenti.
Da un punto di vista statistico, ciò significa che la maggior parte della componente organizzata della risposta euro-atlantica si trova nello stesso sottospazio di covarianza delle SST tropicali presenti alcuni mesi prima. Se tali anomalie oceaniche fossero soltanto un residuo passivo privo di rilevanza atmosferica, sottrarre le strutture ad esse collegate dovrebbe lasciare sostanzialmente intatta la teleconnessione del secondo inverno. L’analisi mostra l’opposto: una volta eliminata quella componente, rimane pochissimo segnale coerente. È questa la ragione per cui gli autori parlano di una forte evidenza a favore del ruolo delle SST tropicali persistenti nei modelli. AGU Journals
Il confronto con il momento angolare atmosferico rende la conclusione ancora più incisiva. Quando viene applicata la stessa procedura ai principali modi dell’AAM di SON1, la risposta euro-atlantica del secondo inverno diminuisce soltanto marginalmente. Una parte consistente del pattern rimane in praticamente tutti i modelli. AGU Journals Questo risultato deve essere interpretato con precisione. Non dimostra che il momento angolare atmosferico sia irrilevante per la dinamica post-ENSO, né che la propagazione verso i poli osservata nella Figura 3 sia un fenomeno spurio. Dimostra invece che la componente dell’AAM presente nell’autunno precedente non contiene, in media, abbastanza informazione indipendente da spiegare la maggior parte della risposta sistematica del successivo inverno.
La distinzione tra correlazione dinamica e meccanismo dominante è essenziale. L’AAM può rispondere all’ENSO, modificare la posizione dei jet, influenzare la propagazione delle onde e persino predisporre la circolazione a una determinata evoluzione senza rappresentare necessariamente il principale archivio della memoria climatica annuale. In un sistema fortemente accoppiato, SST, convezione, venti, AAM, jet ed eddies non sono variabili indipendenti: possono essere differenti manifestazioni di un’unica evoluzione dinamica. In particolare, anomalie persistenti delle SST possono continuare a forzare la convezione e i venti nei mesi successivi, generando a loro volta una parte delle anomalie di momento angolare. In questo scenario l’AAM sarebbe un importante intermediario atmosferico, ma la sorgente persistente dell’informazione risiederebbe prevalentemente nell’oceano.
L’esperimento supplementare nel quale vengono rimosse simultaneamente le componenti associate alle SST e all’AAM è particolarmente istruttivo. Attraverso una regressione bivariata gli autori eliminano entrambi i segnali, ma il risultato differisce molto poco da quello ottenuto rimuovendo le sole SST. AGU Journals Se l’AAM contenesse una fonte di variabilità indipendente, grande e comparabile a quella oceanica, la sua rimozione aggiuntiva dovrebbe produrre una diminuzione molto più evidente. Il fatto che ciò non avvenga suggerisce che gran parte dell’informazione statisticamente utile per spiegare DJF2 sia già contenuta nelle configurazioni delle SST tropicali.
Questo risultato non va tuttavia trasformato in una dimostrazione causale assoluta. La MCA e la regressione identificano relazioni lineari di covarianza; non equivalgono a un esperimento modellistico nel quale le SST vengono fisicamente eliminate mentre tutte le altre condizioni vengono mantenute identiche. Come evidenziato dalla letteratura metodologica sulla SVD e sui modi accoppiati, tali tecniche sono concepite per isolare strutture statisticamente connesse tra campi, non per dimostrare da sole la direzione causale di ogni passaggio. journals.ametsoc.org Potrebbero esistere variabili comuni che influenzano contemporaneamente SST e atmosfera, oppure feedback bidirezionali. La forza dell’argomento di O’Reilly et al. deriva quindi non dalla MCA isolatamente, ma dalla convergenza di numerose evidenze indipendenti: persistenza delle SST prima dell’inverno, risposta della precipitazione tropicale, strutture di geopotenziale coerenti, drastica riduzione di tutti questi segnali dopo la rimozione della componente SST e riproduzione del comportamento attraverso numerosi grandi ensemble. AGU Journals
È proprio il secondo pannello della Figura 4 a fornire il ponte tra attribuzione statistica e interpretazione dinamica. Per cinque modelli caratterizzati da una delle risposte più intense, gli autori analizzano simultaneamente le anomalie delle precipitazioni tropicali e dell’altezza geopotenziale a 500 hPa durante il secondo inverno. Gli altri modelli, mostrati nel materiale supplementare, presentano un comportamento generalmente coerente. Nella risposta completa compaiono anomalie delle precipitazioni molto significative su vaste aree degli oceani Indiano e Pacifico tropicali. La posizione e l’ampiezza differiscono da modello a modello, ma l’Oceano Indiano rappresenta la regione di maggiore concordanza, con strutture che ricordano la fase positiva dell’IOD. AGU Journals
L’Indian Ocean Dipole è una modalità accoppiata riconosciuta della variabilità tropicale. Saji et al. (1999) identificarono un contrasto zonale delle SST tra il settore occidentale e quello orientale dell’Oceano Indiano associato a importanti variazioni della convezione e della circolazione atmosferica. PubMed Successivamente è stato mostrato che l’IOD può possedere effetti climatici remoti e che la sua relazione con ENSO non è riducibile a una semplice dipendenza lineare. La presenza di una configurazione simile a un IOD positivo nel periodo che conduce al secondo inverno fornisce quindi un meccanismo plausibile attraverso cui la memoria oceanica dell’ENSO possa modificare nuovamente il riscaldamento tropicale.
Il passaggio dalle SST alle precipitazioni rappresenta il punto fisico essenziale. Una temperatura superficiale del mare anomala non influenza direttamente la pressione sul Nord Atlantico; deve prima modificare i processi atmosferici tropicali. Nelle regioni convettive, le SST condizionano l’umidità dello strato limite, l’evaporazione, la stabilità atmosferica e la localizzazione della convezione profonda. Quando cambia la precipitazione tropicale cambia anche il rilascio di calore latente associato alla condensazione. Questo riscaldamento diabatico modifica la struttura verticale della temperatura, la circolazione divergente dell’alta troposfera e, di conseguenza, il campo della vorticità.
La teoria classica di Sardeshmukh e Hoskins (1988) fornisce uno dei quadri fondamentali per comprendere questa transizione. Gli autori mostrarono che la divergenza troposferica associata al riscaldamento convettivo tropicale può generare sorgenti efficaci di onde di Rossby, spesso collocate nei subtropici occidentali dove interagiscono con il gradiente della vorticità assoluta e con i venti occidentali. La risposta rotazionale può quindi estendersi ben oltre la regione direttamente riscaldata. journals.ametsoc.org Il punto cruciale è che la localizzazione della convezione e la struttura della divergenza determinano profondamente la configurazione dell’onda extratropicale risultante.
Hoskins e Karoly avevano già dimostrato che sorgenti termiche alle basse e subtropicali latitudini possono generare, nell’alta troposfera, treni d’onda capaci di propagarsi sia verso est sia verso i poli. Nel loro modello, le lunghe onde generate da una sorgente a bassa latitudine mostravano una forte propagazione poleward ed eastward, e il flusso zonale medio determinava in modo decisivo i percorsi disponibili alle onde. journals.ametsoc.org Questi risultati costituiscono il fondamento dinamico della moderna interpretazione delle teleconnessioni tropicali: un’anomalia convettiva localizzata nell’Oceano Indiano o nel Pacifico può, attraverso la generazione e propagazione di onde planetarie, alterare la circolazione del Pacifico settentrionale, del Nord America e infine dell’Atlantico.
Nelle mappe di O’Reilly et al., le anomalie delle precipitazioni tropicali sono infatti accompagnate da grandi pattern alternati positivi e negativi dell’altezza geopotenziale a 500 hPa, compatibili con una risposta ondulatoria su scala emisferica. Gli autori sono prudenti e specificano che i percorsi esatti delle teleconnessioni sono soltanto inferiti dalle configurazioni delle anomalie e non diagnosticati esplicitamente attraverso, per esempio, flussi di attività d’onda o calcoli completi delle sorgenti di onde di Rossby. AGU Journals Questa precisazione è importante: il lavoro dimostra un legame statisticamente e dinamicamente coerente tra forcing tropicale e circolazione extratropicale, ma non determina un unico “corridoio” atmosferico valido per tutti i modelli.
Anzi, la diversità dei pattern di geopotenziale costituisce una parte importante del risultato. Se le anomalie delle SST tropicali non sono identiche nei vari sistemi, nemmeno le anomalie della convezione possono esserlo. Una sorgente di riscaldamento spostata longitudinalmente di alcune decine di gradi può generare una Rossby wave source differente e modificare la fase del treno d’onda quando questo raggiunge le medie latitudini. Inoltre, la posizione climatologica e l’intensità del jet differiscono tra modelli, modificando ulteriormente la propagazione e l’assorbimento delle onde. La teoria di Hoskins e Karoly mostra precisamente quanto la struttura del flusso medio sia importante nel determinare il percorso delle perturbazioni planetarie. journals.ametsoc.org
Questa sensibilità offre una spiegazione naturale della diversità osservata nella Figura 1. Alcuni modelli sviluppano nel secondo inverno una risposta molto simile alla NAO positiva; altri mostrano una maggiore proiezione sull’East Atlantic pattern. Non è necessario postulare meccanismi completamente differenti. Configurazioni tropicali lievemente diverse, agendo su flussi climatologici differenti, possono produrre teleconnessioni che raggiungono il settore euro-atlantico con una fase spaziale diversa. La forte diversità della geometria finale è quindi compatibile con un’origine comune nelle SST tropicali persistenti.
La verifica decisiva arriva quando viene sottratta statisticamente la componente associata ai principali modi MCA delle SST autunnali. Le forti anomalie delle precipitazioni tropicali si riducono drasticamente e, contemporaneamente, i grandi pattern dell’altezza geopotenziale diventano trascurabili. AGU Journals Questo risultato è estremamente significativo perché dimostra che la rimozione delle SST non influenza soltanto l’indice finale della pressione euro-atlantica: elimina quasi l’intera sequenza atmosferica coerente che connette i tropici alle regioni extratropicali.
In altre parole, il segnale non scompare soltanto sul Nord Atlantico. Scompare già nella regione dove dovrebbe nascere il forcing atmosferico, cioè nelle anomalie della precipitazione tropicale, e scompare lungo la struttura troposferica che collega questa sorgente alle medie latitudini. La coerenza verticale e geografica di tale comportamento rafforza notevolmente l’interpretazione fisica della MCA. Se il risultato fosse un semplice artefatto della regressione, sarebbe meno naturale osservare contemporaneamente una drastica attenuazione del forcing convettivo tropicale e delle teleconnessioni Z500.
Si delinea quindi una catena causale plausibile. L’evento ENSO del primo inverno altera profondamente la circolazione tropicale e i flussi aria-mare. Queste modificazioni generano anomalie delle SST non soltanto nel Pacifico, ma nell’intero sistema tropicale. Durante la primavera e l’estate l’ENSO pacifico può indebolirsi, ma l’Oceano Indiano e altri settori conservano parte della memoria termica. Il capacitor effect descritto da Xie et al. costituisce un esempio consolidato di questa capacità dell’Oceano Indiano di mantenere l’impronta dell’ENSO dopo il suo decadimento. journals.ametsoc.org Nell’autunno SON1 rimangono quindi pattern di SST sufficientemente intensi e organizzati da modificare la convezione. Durante DJF2, le anomalie della precipitazione tropicale e del riscaldamento latente generano sorgenti ondulatorie che si propagano verso le medie latitudini, raggiungendo infine il settore euro-atlantico.
Questa interpretazione comporta una revisione interessante del concetto di “risposta a ENSO un anno più tardi”. In senso stretto, ciò che forza l’atmosfera durante il secondo inverno può non essere più l’ENSO originario nella sua configurazione canonica. Il Niño-3.4 può essersi indebolito, neutralizzato o addirittura invertito. Il forcing immediato di DJF2 è rappresentato piuttosto dalle conseguenze oceaniche persistenti dell’evento precedente. ENSO è quindi la causa iniziale di una catena di memoria e trasformazione, ma la sorgente atmosferica immediatamente precedente il secondo inverno è un nuovo pattern tropicale delle SST.
La distinzione ha importanti implicazioni per la previsione climatica. Se la risposta del secondo inverno fosse sostenuta esclusivamente da un’anomalia atmosferica lentamente propagante, la capacità previsionale dipenderebbe dalla possibilità dei modelli di conservare e rappresentare correttamente un segnale dinamico atmosferico per quasi un anno, un compito particolarmente difficile a causa della natura caotica della circolazione. Se invece la memoria principale risiede nell’oceano, il problema diventa in parte più favorevole alla prevedibilità, perché le SST possiedono tempi di decorrelazione più lunghi e sono generalmente più prevedibili dell’atmosfera libera. Questo non significa naturalmente che la NAO possa essere prevista deterministicamente con un anno di anticipo: il forte rumore interno del Nord Atlantico rimane presente. Significa però che esiste una possibile sorgente di informazione lentamente variabile capace di modificare le probabilità delle configurazioni invernali.
L’Oceano Indiano può essere particolarmente importante in questo contesto. Schott et al. hanno evidenziato come le anomalie ENSO-correlate dell’Oceano Indiano possano influenzare sia il clima regionale sia remoto e come il bacino sia parte attiva della variabilità interannuale globale, non un semplice ricevitore passivo del forcing pacifico. AGU Journals Il capacitor effect dimostra inoltre che le SST dell’Oceano Indiano possono influenzare l’atmosfera persino dopo il decadimento dell’ENSO originale. journals.ametsoc.org O’Reilly et al. aggiungono ora l’evidenza modellistica secondo cui una memoria tropicale persistente può essere associata a una nuova risposta euro-atlantica durante l’inverno successivo.
Non bisogna tuttavia ridurre il meccanismo a una sequenza lineare “El Niño → IOD → NAO”. La MCA utilizza tutte le SST tropicali e le mappe mostrano importanti anomalie anche nel Pacifico. Il pattern convettivo responsabile della teleconnessione può quindi risultare dalla combinazione di differenti bacini. Inoltre, l’IOD stesso può essere influenzato da processi locali e non rappresenta sempre una conseguenza diretta dell’ENSO. La review di Schott et al. sottolinea proprio questa duplice natura, mostrando che l’IOD può essere innescato dall’ENSO ma anche svilupparsi in maniera relativamente indipendente quando le condizioni dell’Oceano Indiano orientale lo consentono. AGU Journals
Un’altra cautela riguarda la risposta della convezione alle SST. Essa non è necessariamente lineare. Una stessa anomalia termica può produrre conseguenze atmosferiche molto diverse a seconda della temperatura media locale, della stabilità, dell’umidità e della posizione della zona di convergenza tropicale. La capacità di un aumento di 0,5 K di modificare la precipitazione è molto maggiore in una regione già prossima alla soglia della convezione profonda rispetto a un settore relativamente freddo e stabile. Questo significa che non è sufficiente conoscere l’ampiezza delle SST: la loro localizzazione rispetto allo stato climatologico della convezione è altrettanto importante.
Proprio per questo i differenti modelli possono produrre risposte euro-atlantiche diverse pur condividendo il medesimo meccanismo generale. Un bias di pochi gradi nella posizione climatologica delle piogge tropicali o della warm pool può modificare la sensibilità delle precipitazioni alle anomalie delle SST. Allo stesso modo, una diversa posizione climatologica del jet subtropicale può modificare l’efficacia della sorgente di onde di Rossby. Sardeshmukh e Hoskins hanno evidenziato quanto una corretta rappresentazione della struttura della divergenza tropicale sia essenziale per ottenere una risposta rotazionale realistica; una sorgente mal posizionata può produrre una teleconnessione profondamente diversa. journals.ametsoc.org
Il confronto multi-modello diventa quindi doppiamente utile. Da un lato dimostra che la relazione tra SST persistenti e secondo inverno non dipende da un particolare sistema numerico; dall’altro, le differenze tra modelli permettono di esplorare come differenti configurazioni delle anomalie tropicali producano differenti combinazioni NAO–EA. La diversità non deve essere vista esclusivamente come un problema, ma anche come una fonte di informazione sui processi che controllano la teleconnessione.
La robustezza rispetto al numero dei modi MCA rafforza ulteriormente il risultato. Gli autori hanno verificato che utilizzare due oppure tre modi principali conduce a conclusioni simili, mentre i modi di ordine superiore producono effetti trascurabili. AGU Journals Ciò suggerisce che la relazione SST–circolazione del secondo inverno sia dominata da un numero relativamente piccolo di strutture organizzate e non dal contributo cumulativo di moltissimi pattern deboli e casuali. Questa caratteristica è fisicamente plausibile: gran parte della variabilità climatica tropicale su larga scala tende a organizzarsi in pochi pattern coerenti, e sono proprio tali configurazioni che risultano più efficienti nel generare forzanti atmosferiche di scala planetaria.
Dal punto di vista dell’attribuzione, è comunque opportuno mantenere una distinzione tra necessità statistica e sufficienza fisica. La quasi scomparsa del segnale dopo la rimozione delle SST indica che tali anomalie contengono una componente necessaria per ricostruire la risposta sistematica nei modelli. Non dimostra necessariamente che una singola configurazione di SST sia, isolatamente, sufficiente a produrre l’intera teleconnessione in qualunque stato atmosferico. La risposta può dipendere dall’interazione con la stratosfera, dal jet climatologico, dalla variabilità interna e da altri modi tropicali. Esperimenti atmosferici con SST prescritte costituirebbero un importante passo successivo per verificare direttamente la causalità.
Un’ulteriore limitazione riguarda l’applicazione dei risultati alle osservazioni. Il lavoro di O’Reilly et al. sottolinea che l’evidenza per il ruolo dominante delle SST è molto forte nei modelli, ma più difficile da dimostrare nel record storico. Le SST osservate post-ENSO appaiono molto più deboli quando vengono calcolate utilizzando l’intero periodo a partire dal 1850, ma questo intervallo comprende decenni durante i quali le osservazioni tropicali marine erano estremamente scarse. Gli autori mostrano che limitando l’analisi al periodo più recente emerge una maggiore variabilità e una persistenza più simile a quella modellistica, anche se l’incertezza diventa molto grande a causa del numero ridotto di eventi. AGU Journals
Rimangono quindi almeno due interpretazioni possibili. Una parte della differenza modelli-osservazioni potrebbe derivare dal fatto che i dataset storici attenuano artificialmente le anomalie persistenti a causa dell’incompletezza del campionamento. Oppure i modelli potrebbero realmente sovrastimare la durata o l’ampiezza della memoria oceanica tropicale. Le due possibilità non sono facilmente separabili con il record disponibile. Di conseguenza, la conclusione più rigorosa è che il meccanismo delle SST rappresenta una spiegazione molto robusta all’interno dei grandi ensemble accoppiati, mentre l’esatta importanza relativa nel clima reale necessita di ulteriori verifiche osservative e di esperimenti modellistici dedicati.
Questa cautela è particolarmente importante perché la risposta osservata all’ENSO può essere non lineare. Eventi El Niño orientali, centrali, deboli o estremi non producono necessariamente lo stesso pattern di convezione né la stessa sequenza oceanica durante l’anno successivo. La memoria post-ENSO potrebbe quindi dipendere dall’intensità, dalla durata e dalla struttura longitudinale dell’evento. Un composito multi-modello tende inevitabilmente a evidenziare la componente sistematica comune, mentre il clima reale contiene una distribuzione molto più piccola e potenzialmente sbilanciata di tipologie di ENSO.
Nonostante tali limitazioni, la concatenazione di risultati della sezione 3.4 costituisce una delle prove più persuasive disponibili per il meccanismo proposto. Innanzitutto, la teleconnessione del secondo inverno è presente in quasi tutti i grandi ensemble. In secondo luogo, le SST tropicali anomale sono già presenti nell’autunno precedente e permangono nel successivo inverno. In terzo luogo, i principali pattern di queste SST covariano fortemente con la circolazione euro-atlantica. In quarto luogo, sottraendo tale componente la risposta della pressione quasi scompare. Infine, insieme alla pressione scompaiono anche le anomalie delle precipitazioni tropicali e i grandi pattern del geopotenziale che costituiscono il ponte dinamico verso le medie latitudini. AGU Journals
Questa coerenza permette di proporre una visione del secondo inverno come risultato di una memoria climatica rigenerativa. Durante DJF1, ENSO esercita una prima forzante intensa sull’atmosfera. La risposta atmosferica modifica a sua volta gli oceani remoti attraverso venti, evaporazione, nubi, precipitazioni e flussi di calore. L’oceano conserva queste anomalie durante i mesi successivi. In SON1 la distribuzione delle SST non coincide più necessariamente con l’ENSO originario, ma contiene ancora la sua impronta. Questa configurazione modifica nuovamente la convezione tropicale, producendo una seconda generazione di forcing atmosferico. La risposta ondulatoria viene quindi trasmessa verso le medie latitudini e raggiunge il Nord Atlantico durante DJF2.
Il sistema climatico conserva quindi l’informazione non mantenendo invariata la perturbazione originale, ma convertendola ripetutamente tra oceano e atmosfera. Questo concetto è probabilmente il contributo più interessante dello studio dal punto di vista della dinamica climatica. La memoria può migrare da una componente all’altra: inizialmente ENSO è un fenomeno oceanico-atmosferico del Pacifico; successivamente la sua influenza modifica altri bacini; infine quelle anomalie oceaniche remote diventano la sorgente di una nuova teleconnessione atmosferica.
La sezione 3.4 modifica così anche il modo in cui può essere concepita la prevedibilità a un anno del settore euro-atlantico. Non è necessario prevedere nei dettagli lo stato dell’atmosfera per dodici mesi consecutivi. Può essere sufficiente rappresentare correttamente la sequenza attraverso cui ENSO modifica gli oceani tropicali, prevedere la configurazione delle SST che rimane nell’autunno successivo e simulare correttamente la risposta convettiva e ondulatoria a quella configurazione. Naturalmente ciascuno di questi passaggi introduce incertezza, ma l’esistenza di una memoria oceanica offre una fonte di informazione più lenta rispetto alla pura dinamica atmosferica.
Il valore applicativo potrebbe essere notevole. La NAO e l’East Atlantic pattern controllano una parte significativa della variabilità invernale di temperatura, precipitazioni e venti sull’Europa. Una capacità anche limitata di identificare condizioni tropicali che modificano la probabilità delle loro fasi a un anno di distanza potrebbe rappresentare un’importante sorgente di skill nelle previsioni stagionali o annuali. Tuttavia, la forte dispersione della risposta tra i modelli ricorda che una previsione utile dovrebbe essere probabilistica e basata su grandi ensemble, non interpretata come una relazione deterministica secondo cui un particolare ENSO produce inevitabilmente una certa fase della NAO l’anno successivo.
Nel complesso, la sezione 3.4 fornisce quindi una risposta molto chiara alla domanda posta all’inizio dello studio. Le anomalie del momento angolare atmosferico esistono, sono dinamicamente rilevanti e possono influenzare lo stato del jet, ma la loro rimozione lascia quasi intatta la risposta sistematica del secondo inverno. Le SST tropicali persistenti mostrano invece il comportamento opposto: quando la loro influenza viene rimossa, il segnale euro-atlantico quasi scompare, insieme alle anomalie della precipitazione tropicale e alle grandi strutture di geopotenziale extratropicale. AGU Journals
Il meccanismo proposto può pertanto essere interpretato come una successione fisicamente coerente: ENSO modifica l’intero sistema tropicale; l’oceano conserva una parte della perturbazione sotto forma di anomalie termiche di lunga durata; queste SST persistenti riorganizzano la convezione e il riscaldamento latente nell’autunno e nell’inverno successivi; la divergenza dell’alta troposfera genera sorgenti di onde di Rossby; le onde planetarie si propagano attraverso le correnti occidentali verso le medie latitudini; la loro interazione con il flusso medio produce infine anomalie della circolazione nel settore euro-atlantico. La teoria di Hoskins e Karoly e quella di Sardeshmukh e Hoskins forniscono il fondamento dinamico per la propagazione tropicale-extratropicale, mentre gli studi sul capacitor effect e sulla variabilità dell’Oceano Indiano spiegano come l’informazione termica possa sopravvivere ben oltre la fase matura dell’ENSO. journals.ametsoc.org
La conclusione più importante deve comunque essere formulata con la stessa prudenza degli autori: nei modelli climatici accoppiati analizzati da O’Reilly, Haderle e Baker, l’evidenza indica con grande forza che le anomalie tropicali delle SST persistenti rappresentano la principale sorgente della risposta sistematica euro-atlantica del secondo inverno. L’analisi non dimostra che il momento angolare non possa essere importante in singoli eventi o specifiche configurazioni ENSO, né stabilisce definitivamente che la stessa gerarchia dei meccanismi valga con identica intensità nel clima osservato. Mostra però che, quando la teleconnessione viene isolata attraverso quindici grandi ensemble e migliaia di possibili realizzazioni climatiche, la memoria oceanica emerge come il fattore capace di spiegare quasi interamente il segnale comune.
È proprio questo risultato a dare alla sezione 3.4 un significato che va oltre il singolo caso ENSO–Euro-Atlantico. Esso mostra come una perturbazione climatica possa conservare la propria influenza attraverso una sequenza di interazioni accoppiate e riemergere molti mesi dopo sotto una forma atmosferica differente. La memoria climatica non è quindi necessariamente una persistenza statica, ma può essere un processo dinamico di trasformazione, trasferimento e rigenerazione. Nel caso analizzato, l’oceano tropicale sembra svolgere il ruolo principale di archivio di questa memoria, conservando l’impronta dell’ENSO abbastanza a lungo da riattivare la convezione tropicale e generare una nuova teleconnessione verso il Nord Atlantico durante l’inverno dell’anno successivo.
4. Sintesi e discussione
4. Sintesi e discussione
La risposta della circolazione euro-atlantica all’El Niño–Southern Oscillation durante il secondo inverno successivo all’evento costituisce uno degli aspetti più interessanti emersi recentemente nello studio delle teleconnessioni climatiche. Tradizionalmente, l’attenzione si è concentrata soprattutto sull’inverno contemporaneo alla fase matura dell’ENSO, durante il quale le anomalie della temperatura superficiale del Pacifico tropicale modificano profondamente la convezione, la circolazione di Walker, la divergenza dell’alta troposfera e le sorgenti delle onde planetarie, producendo risposte remote che possono raggiungere il Nord Atlantico e l’Europa. La scoperta che una firma sistematica dell’ENSO possa riemergere nella circolazione euro-atlantica circa un anno più tardi, quando l’evento tropicale originario può essere ormai fortemente decaduto o persino sostituito dalla fase opposta, pone invece un problema dinamico molto più complesso: quale componente del sistema climatico è capace di conservare così a lungo l’informazione associata all’evento iniziale e di trasferirla nuovamente all’atmosfera durante l’inverno seguente? Lo studio di O’Reilly, Haderle e Baker affronta precisamente questa domanda attraverso quindici grandi ensemble accoppiati e conclude che, almeno nei modelli analizzati, la spiegazione più robusta risiede nelle anomalie tropicali delle SST persistenti, più che nella sola propagazione del momento angolare atmosferico. AGU Journals
L’importanza di questo risultato va oltre la semplice identificazione di una nuova teleconnessione. ENSO rappresenta il principale modo di variabilità climatica interannuale tropicale e costituisce una delle più importanti sorgenti di prevedibilità stagionale globale. Il fatto che parte della sua influenza possa sopravvivere fino al secondo inverno significa che gli effetti dell’ENSO non devono essere necessariamente concepiti come una risposta atmosferica contemporanea e relativamente breve, bensì come una sequenza di trasformazioni attraverso le quali l’informazione climatica viene trasferita tra oceano e atmosfera. L’evento iniziale produce una risposta atmosferica; la risposta atmosferica modifica a sua volta le condizioni oceaniche in regioni remote; le anomalie oceaniche così generate possono persistere molto più a lungo della perturbazione atmosferica originaria e, mesi dopo, diventare una nuova sorgente di forcing. In questa prospettiva, il sistema climatico possiede una memoria distribuita e rigenerativa, nella quale la stessa informazione può assumere forme fisiche differenti nel corso del tempo.
L’analisi multi-modello di O’Reilly e collaboratori mostra innanzitutto che la risposta del secondo inverno non costituisce una caratteristica isolata di un particolare modello. Quasi tutti i grandi ensemble esaminati presentano anomalie significative della circolazione nel settore euro-atlantico durante DJF2. La struttura varia sensibilmente da sistema a sistema, ma tende generalmente a proiettarsi sulle fasi positive della North Atlantic Oscillation e/o dell’East Atlantic pattern. AGU Journals Questo risultato è importante perché il Nord Atlantico è caratterizzato da un’enorme variabilità atmosferica interna: la NAO può cambiare segno e ampiezza notevolmente da un inverno all’altro anche in assenza di forzanti esterne identificabili. Il fatto che una risposta coerente emerga attraverso grandi ensemble indipendenti indica quindi l’esistenza di una componente sistematica, sebbene immersa in un forte rumore atmosferico.
La variabilità intermodellistica non deve tuttavia essere considerata un dettaglio secondario. Alcuni modelli producono una risposta del secondo inverno maggiormente riconducibile alla NAO positiva, altri presentano una componente EA più marcata, mentre altri mostrano strutture intermedie. Questa dispersione suggerisce che il meccanismo comune non imponga necessariamente un unico pattern geografico finale. La risposta extratropicale alle perturbazioni tropicali dipende infatti non soltanto dall’intensità del forcing, ma anche dalla sua posizione longitudinale, dalla distribuzione della convezione, dalla struttura della corrente a getto e dalle guide d’onda presenti nella climatologia di ciascun modello. Differenze relativamente modeste nella posizione della convezione tropicale possono quindi modificare la fase del treno d’onda che raggiunge il Nord Atlantico e determinare se la risposta finale assomigli maggiormente alla NAO, all’EA o a una combinazione delle due.
La robustezza della risposta DJF2 conferma e amplia la scoperta di Scaife et al. (2024), secondo cui ENSO può influenzare la North Atlantic Oscillation circa un anno più tardi e con una risposta frequentemente opposta rispetto a quella dell’inverno iniziale. O’Reilly et al. ricordano che Scaife e collaboratori avevano interpretato il fenomeno attraverso anomalie del momento angolare atmosferico lentamente propaganti verso i poli. La proposta era fisicamente plausibile: anomalie della posizione del jet possono modificare il wave breaking e i flussi di momento degli eddies, producendo una progressiva rigenerazione dell’anomalia a latitudini più elevate. Studi precedenti avevano inoltre mostrato che alcune componenti dell’AAM possono risultare prevedibili su scale temporali superiori all’anno. AGU Journals
Scaife et al. (2022), in particolare, avevano collegato anomalie lentamente evolventi del momento angolare atmosferico alla prevedibilità extratropicale e persino alle variazioni della durata del giorno, mostrando che l’informazione contenuta nell’AAM può essere mantenuta e prevista su scale temporali sorprendentemente lunghe. Nature Tale risultato aveva offerto una spiegazione dinamicamente elegante della teleconnessione ENSO–NAO ritardata: il Pacifico tropicale avrebbe generato una perturbazione della circolazione zonale, questa si sarebbe propagata lentamente verso le medie latitudini e infine avrebbe modificato il jet nord-atlantico nell’inverno successivo. O’Reilly et al. non confutano l’esistenza di questa propagazione; al contrario, i loro modelli la riproducono chiaramente almeno fino all’estate successiva all’evento ENSO. Il punto critico è ciò che accade successivamente.
Durante DJF1 tutti i modelli mostrano infatti intense anomalie del momento angolare nelle fasce subtropicali dei due emisferi, approssimativamente tra 20° e 30° di latitudine, e molti ensemble simulano un graduale spostamento verso latitudini superiori nel corso della primavera e dell’estate. Tuttavia, entrando in SON1 e soprattutto in DJF2, la risposta dell’AAM diventa molto più eterogenea. L’ampiezza diminuisce e le strutture differiscono notevolmente da modello a modello; non emerge una propagazione poleward continua e uniforme fino al secondo inverno. AGU Journals Questa divergenza rappresenta uno dei principali elementi che inducono gli autori a cercare una sorgente alternativa della memoria climatica.
La conclusione deve tuttavia essere formulata con cautela, perché lavori pubblicati nel 2026 mostrano che il ruolo dell’AAM può dipendere fortemente dalla specifica evoluzione dell’ENSO. Kim et al. hanno recentemente evidenziato che la propagazione verso i poli del momento angolare e la capacità di prevedere la NAO a un anno di distanza risultano molto più evidenti durante gli anni nei quali ENSO transita da una fase all’altra; negli anni di persistenza della stessa fase, le anomalie dell’AAM rimangono invece più deboli e maggiormente confinate alle basse latitudini. Nature Questo risultato offre una possibile spiegazione della diversità osservata da O’Reilly et al.: compositando insieme eventi persistenti, eventi decadenti e transizioni di fase, il segnale medio dell’AAM può risultare meno coerente di quanto non sia in specifiche sottocategorie di eventi. Le due interpretazioni non devono quindi necessariamente essere considerate incompatibili. L’AAM può essere particolarmente importante in determinate evoluzioni dell’ENSO, mentre le SST tropicali persistenti possono rappresentare la sorgente più generale della risposta sistematica nei grandi ensemble.
L’alternativa oceanica emerge con particolare chiarezza nella risposta delle temperature superficiali del mare. Gli eventi ENSO producono profonde modificazioni della circolazione atmosferica tropicale e quindi dei flussi di calore aria-mare anche al di fuori del Pacifico equatoriale. Queste perturbazioni possono generare anomalie delle SST nell’Oceano Indiano, nell’Atlantico tropicale e in altre regioni, creando un vero e proprio “ponte atmosferico” tra il Pacifico e gli oceani remoti. Poiché l’oceano possiede una capacità termica enormemente maggiore dell’atmosfera, le anomalie così generate possono sopravvivere per molti mesi. Ciò consente all’oceano di agire come archivio della storia precedente dell’ENSO.
Il caso dell’Oceano Indiano è particolarmente significativo. Dopo molti eventi El Niño, il bacino tropicale indiano tende a riscaldarsi durante la fase di decadimento dell’evento e può mantenere anomalie significative nella primavera e nell’estate successive. Il meccanismo del cosiddetto Indian Ocean capacitor effect, sviluppato da Xie e collaboratori, descrive proprio questa capacità dell’Oceano Indiano di immagazzinare parte dell’impronta ENSO e restituirla successivamente all’atmosfera attraverso modificazioni della convezione e della temperatura troposferica. Nel lavoro di O’Reilly et al., questa memoria sembra estendersi ancora più avanti nel tempo: durante SON1, cioè l’autunno precedente il secondo inverno, tutti i modelli mostrano una risposta particolarmente coerente nell’Oceano Indiano, con anomalie calde nel settore occidentale e relativamente fredde a est, configurazione simile alla fase positiva dell’Indian Ocean Dipole. AGU Journals
Il comportamento del Pacifico è invece molto meno uniforme. Alcuni modelli conservano anomalie Niño-3.4 dello stesso segno dell’evento iniziale, altri sono ormai prossimi alla neutralità, mentre altri presentano una transizione verso la fase opposta. Questa diversità conduce a una conclusione particolarmente interessante: la memoria del primo ENSO non coincide necessariamente con la persistenza dell’indice Niño-3.4. Il Pacifico centrale-orientale può aver perso gran parte dell’anomalia originale, ma l’intero sistema oceanico tropicale conserva comunque una firma dell’evento precedente. È quindi utile distinguere tra persistenza dell’ENSO come fenomeno e persistenza delle conseguenze oceaniche dell’ENSO. La prima può cessare rapidamente; la seconda può durare molto più a lungo.
È proprio questa memoria multi-bacino che emerge come elemento dominante nella Maximum Covariance Analysis. La MCA identifica i pattern delle SST di SON1 che covariano maggiormente con la circolazione euro-atlantica del successivo DJF2. Quando la componente della pressione associata ai primi tre modi SST viene rimossa, la risposta del secondo inverno viene drasticamente ridotta in tutti i modelli e diventa praticamente nulla nella maggioranza dei casi. Quando viene rimossa invece la componente associata all’AAM autunnale, la risposta cambia molto meno e rimane un segnale sostanziale. La rimozione simultanea di SST e AAM produce inoltre risultati quasi indistinguibili dalla rimozione delle sole SST. AGU Journals Questa gerarchia costituisce la principale evidenza statistica alla base dell’interpretazione proposta dagli autori.
La forza dell’argomento aumenta ulteriormente quando vengono analizzate le precipitazioni tropicali e l’altezza geopotenziale a 500 hPa. Le anomalie persistenti delle SST sono accompagnate nel secondo inverno da forti anomalie della precipitazione sugli oceani Indiano e Pacifico tropicale. Questo è un passaggio fisicamente fondamentale, perché le SST non comunicano direttamente con la pressione nord-atlantica: il loro effetto deve essere mediato dall’atmosfera. Le anomalie termiche modificano la posizione e l’intensità della convezione profonda, alterando il rilascio di calore latente. La conseguente riorganizzazione del riscaldamento diabatico modifica la divergenza nell’alta troposfera e genera sorgenti anomale di onde di Rossby.
Questa interpretazione è coerente con la teoria classica delle teleconnessioni tropicali. Una sorgente di calore tropicale o subtropicale può perturbare il flusso atmosferico e generare onde planetarie capaci di propagarsi verso latitudini superiori lungo le correnti occidentali. La risposta dipende fortemente dalla localizzazione della convezione e dallo stato del jet: per questo motivo differenti configurazioni delle SST tropicali possono produrre teleconnessioni geograficamente differenti pur condividendo lo stesso principio dinamico. Nel lavoro di O’Reilly et al., le anomalie delle precipitazioni tropicali sono infatti accompagnate da vaste strutture alternate del geopotenziale che si estendono nelle regioni extratropicali settentrionali. Quando viene rimossa la componente associata alle SST autunnali, sia le anomalie delle precipitazioni sia quelle del geopotenziale diventano trascurabili. AGU Journals
Questo risultato permette di interpretare la risposta del secondo inverno come una sequenza fisica coerente anziché come una semplice correlazione statistica. ENSO modifica inizialmente la circolazione atmosferica globale; questa altera i flussi aria-mare e genera anomalie delle SST in diversi bacini; le anomalie oceaniche sopravvivono fino all’autunno dell’anno seguente; il nuovo pattern tropicale modifica la convezione e le precipitazioni; il riscaldamento latente anomalo genera onde planetarie; infine la risposta extratropicale raggiunge il settore euro-atlantico. La teleconnessione del secondo inverno sarebbe quindi una seconda generazione della risposta ENSO, alimentata dalla memoria oceanica prodotta dalla prima.
Da questo punto di vista, il segno opposto della risposta rispetto al primo inverno diventa meno sorprendente. Durante DJF1 l’atmosfera risponde direttamente al pattern maturo dell’ENSO nel Pacifico equatoriale. Un anno più tardi, la distribuzione delle anomalie tropicali è profondamente diversa: il Niño-3.4 può essersi indebolito o invertito, mentre altri settori oceanici conservano anomalie prodotte dalla storia dell’evento. Cambia quindi la posizione della convezione tropicale e cambiano le sorgenti delle onde di Rossby. La risposta euro-atlantica non deve necessariamente mantenere lo stesso segno della teleconnessione originaria, perché il forcing che agisce nel secondo inverno non coincide più con quello di DJF1.
Questa interpretazione permette inoltre di comprendere perché la risposta del secondo inverno vari tanto tra i modelli. La memoria oceanica è un processo comune, ma la sua espressione spaziale non è identica. Un modello può produrre un decadimento lento dell’ENSO pacifico, un altro una rapida transizione verso La Niña, un altro ancora una forte risposta dell’Oceano Indiano. Differenze nella climatologia della convezione possono trasformare pattern SST simili in anomalie della precipitazione differenti; differenze nella posizione climatologica del jet possono poi modificare la traiettoria delle onde extratropicali. Il risultato finale può essere una risposta NAO-like in un sistema ed EA-like in un altro. La diversità della teleconnessione non è quindi necessariamente incompatibile con un meccanismo oceanico comune.
La questione diventa però più complessa quando si passa dai grandi ensemble al record osservativo. Gli autori sottolineano correttamente che la loro evidenza è molto forte nei modelli, ma molto meno definitiva nel mondo reale. La ricostruzione delle SST dal 1850 mostra anomalie post-ENSO più deboli e statisticamente meno significative rispetto alla maggior parte dei modelli. Tuttavia, questo confronto è problematico perché le osservazioni oceaniche tropicali del XIX secolo e di buona parte del XX secolo sono estremamente scarse. Il valore interpolato di un dataset storico può quindi presentare una variabilità artificialmente smorzata proprio nelle regioni e nelle epoche in cui mancano osservazioni dirette. Quando gli autori limitano l’analisi al periodo più recente, emerge una maggiore variabilità e anomalie persistenti potenzialmente più vicine a quelle dei modelli, ma contemporaneamente il campione di eventi ENSO diventa molto piccolo e l’incertezza cresce notevolmente. AGU Journals
Questo problema illustra uno dei limiti fondamentali dello studio delle teleconnessioni a lungo ritardo attraverso le sole osservazioni. Dal 1950 a oggi esistono soltanto alcune decine di eventi ENSO e un numero ancora minore di episodi forti o appartenenti a una determinata tipologia. La variabilità interna del Nord Atlantico è enorme e può facilmente mascherare un debole segnale forzato. Se poi l’obiettivo è distinguere tra El Niño orientali e centrali, eventi moderati ed estremi, eventi persistenti e transizioni di fase, il numero effettivo di casi diventa rapidamente troppo piccolo per ottenere stime robuste. I grandi ensemble superano questo ostacolo simulando centinaia o migliaia di realizzazioni climatiche, ma introducono a loro volta la questione della fedeltà del modello.
L’incertezza osservativa è ulteriormente complicata dalla possibile non linearità della risposta all’ENSO. La relazione tra le SST tropicali e la circolazione extratropicale non deve necessariamente essere simmetrica tra El Niño e La Niña né proporzionale all’ampiezza dell’indice Niño-3.4. Hardiman et al. (2019), analizzando gli impatti di forti eventi El Niño e La Niña sul Nord Atlantico, hanno mostrato che le due fasi possono attivare differenti pesi relativi dei percorsi troposferico e stratosferico: nel loro studio, il percorso troposferico risultava dominante per gli El Niño forti, mentre quello stratosferico assumeva un ruolo maggiore negli eventi La Niña. AGU Journals Ciò indica che non sempre una semplice differenza “El Niño meno La Niña” può rappresentare integralmente la complessità delle teleconnessioni reali.
Esperimenti specificamente dedicati alla linearità hanno confermato la presenza di comportamenti asimmetrici. Trascasa-Castro e collaboratori hanno mostrato che la risposta nord-pacifica ad anomalie El Niño può essere molto più intensa di quella prodotta da La Niña di ampiezza equivalente; hanno inoltre individuato differenze nella risposta euro-atlantica, con una NAO negativa relativamente sistematica negli esperimenti El Niño e una risposta più debole o distinta durante La Niña. American Meteorological Society Journals Studi complementari hanno evidenziato che l’intensità della risposta non cresce necessariamente in proporzione lineare all’ampiezza delle anomalie tropicali e che la posizione del massimo riscaldamento — Pacifico orientale o centrale — può modificare la struttura della convezione, delle onde planetarie e della risposta stratosferica. Springer
Questo punto è direttamente collegato al concetto di ENSO flavor richiamato dagli autori. El Niño non è un fenomeno con una configurazione geografica invariabile. Negli eventi Eastern Pacific il massimo riscaldamento è maggiormente concentrato nel Pacifico centro-orientale, mentre negli eventi Central Pacific o Modoki il massimo può trovarsi più a ovest. Tale differenza modifica la posizione delle precipitazioni tropicali e quindi la fase dei treni di onde di Rossby. La risposta del Nord Atlantico può perciò dipendere non soltanto dal segno di ENSO ma dalla specifica struttura spaziale dell’evento. Gli autori riconoscono che la loro procedura composita aggrega queste diverse categorie. Il fatto che la MCA lineare riesca comunque a spiegare quasi tutta la risposta nei modelli suggerisce che, nelle simulazioni, la componente sistematica lineare legata alle SST è molto forte; non garantisce però che la stessa semplificazione sia sempre adeguata nel record osservativo.
Una considerazione analoga vale per l’intensità degli eventi. Un El Niño eccezionalmente forte non deve necessariamente produrre una teleconnessione extratropicale semplicemente doppia rispetto a quella di un evento moderato. La convezione tropicale è soggetta a soglie e saturazioni e può spostarsi geograficamente quando le SST diventano molto elevate. Anche la risposta stratosferica può dipendere dalla configurazione delle onde e dallo stato preesistente del vortice polare. Studi modellistici sulle non linearità hanno infatti mostrato che eventi estremi possono produrre risposte non direttamente proporzionali all’anomalia tropicale. Springer Questi elementi devono essere ricordati quando si tenta di applicare i risultati medi dei grandi ensemble a un singolo inverno reale.
Un altro caveat importante riguarda la possibilità che le SST tropicali persistenti siano troppo intense nei modelli. Il fatto che la loro rimozione statistica elimini quasi completamente la teleconnessione dimostra che esse controllano la risposta all’interno di quelle simulazioni, ma non dimostra automaticamente che la loro persistenza abbia ampiezza perfettamente realistica. Se un modello mantiene anomalie dell’Oceano Indiano o del Pacifico per troppo tempo, potrebbe amplificare artificialmente la capacità dell’oceano tropicale di forzare DJF2. La discrepanza rispetto alle osservazioni potrebbe derivare da questo bias anziché esclusivamente dalla scarsità dei dati storici.
L’ipotesi opposta riguarda invece il momento angolare atmosferico. È possibile che i modelli rappresentino in maniera imperfetta alcuni processi che controllano la propagazione dell’AAM, come l’interazione tra jet ed eddies, il wave breaking, la gravity-wave drag, le coppie di attrito e orografiche o il loro accoppiamento con la stratosfera. Se tali processi fossero troppo deboli o troppo rapidamente dissipativi, i modelli potrebbero sottostimare il ruolo reale della memoria atmosferica. Gli autori mantengono correttamente entrambe le possibilità aperte e sottolineano la necessità di ulteriori analisi mirate prima di attribuire in maniera definitiva il segnale osservato a un singolo meccanismo. AGU Journals
Tuttavia, un elemento importante gioca contro una semplice interpretazione dominata dall’AAM osservato: nel record ERA5 le anomalie del momento angolare post-ENSO risultano non soltanto molto incerte, ma generalmente più deboli di quelle simulate dalla maggior parte dei modelli. AGU Journals Se il secondo inverno osservato fosse controllato direttamente dalla persistenza di una forte anomalia dell’AAM, sarebbe auspicabile osservare un segnale più evidente nell’anno precedente DJF2. La debolezza della struttura osservata rende quindi meno immediata questa spiegazione, pur senza escludere che l’AAM possa essere importante durante particolari tipi di transizione ENSO, come indicato dal lavoro di Kim et al. del 2026. Nature
Il risultato di Kim e collaboratori merita particolare attenzione perché mostra come le due prospettive possano essere integrate anziché contrapposte rigidamente. Il loro studio trova una capacità predittiva della NAO a un anno di distanza particolarmente marcata durante le transizioni ENSO, quando un forte evento della fase precedente viene seguito dalla fase opposta. In tali anni si osserva una propagazione poleward più chiara delle anomalie dell’AAM, mentre negli anni di persistenza il segnale è molto meno evidente. DOI Ne deriva un quadro nel quale l’importanza relativa della memoria atmosferica e oceanica può dipendere dall’evoluzione specifica dell’evento: le SST tropicali forniscono un meccanismo robusto nella media dei grandi ensemble, mentre il momento angolare può diventare particolarmente rilevante in alcune configurazioni dinamiche.
Questa complementarità è fisicamente plausibile. SST e AAM non operano in compartimenti indipendenti. Una SST tropicale anomala modifica la convezione, la convezione modifica i venti zonali, i venti contribuiscono all’AAM, l’AAM riflette modificazioni del jet e il jet determina la propagazione delle onde extratropicali. È quindi possibile che la memoria oceanica fornisca il forcing persistente mentre l’AAM rappresenti uno dei principali mediatori attraverso cui l’atmosfera organizza e trasferisce quella perturbazione verso latitudini superiori. In questo senso, chiedersi se “contino le SST oppure l’AAM” rischia di essere eccessivamente dicotomico. La domanda più precisa è quale componente conservi l’informazione indipendente necessaria a spiegare statisticamente la teleconnessione; e su questo punto i risultati di O’Reilly et al. favoriscono chiaramente le SST.
La sezione conclusiva dello studio apre inoltre una prospettiva particolarmente importante sulla prevedibilità a più anni. Da decenni la previsione stagionale della NAO rappresenta una sfida centrale per la climatologia europea perché la NAO governa una parte considerevole delle anomalie invernali di temperatura, precipitazione, vento e traiettoria delle perturbazioni sull’Atlantico e sull’Europa. La previsione a pochi mesi è già difficile; l’idea che possano esistere sorgenti di informazione utili a un anno di anticipo è quindi notevole.
Dunstone et al. (2016) mostrarono che un sistema dinamico inizializzato poteva produrre previsioni statisticamente significative della NAO invernale oltre un anno di anticipo. Lo studio individuava tra le principali sorgenti della skill la variabilità del Pacifico tropicale e gli effetti prevedibili del forcing solare sul vortice polare stratosferico; evidenziava inoltre che ensemble molto numerosi risultavano fondamentali per estrarre il debole segnale prevedibile dal forte rumore atmosferico. Nature Questo risultato aveva già dimostrato che la barriera tradizionale della prevedibilità stagionale non è necessariamente assoluta quando esistono componenti lente del sistema climatico capaci di influenzare l’atmosfera.
Il lavoro di Athanasiadis et al. (2020) ha fornito ulteriori evidenze che la circolazione nord-atlantica possiede componenti prevedibili anche su scale pluriennali. Analizzando sistemi di previsione decadale, gli autori hanno studiato la prevedibilità dei blocchi atmosferici e della NAO, mostrando che alcuni aspetti della variabilità nord-atlantica possono essere predetti oltre la scala stagionale quando vengono adeguatamente rappresentati i processi oceanici e la variabilità lenta del sistema. Nature Ciò non significa che il singolo inverno possa essere previsto deterministicamente diversi anni prima, ma indica che lo stato iniziale del sistema accoppiato contiene informazioni capaci di modificare statisticamente la probabilità di determinati regimi.
Anche Befort, O’Reilly e Weisheimer hanno mostrato che le previsioni climatiche inizializzate mantengono una significativa capacità di prevedere le SST tropicali fino al secondo inverno. Nei loro esperimenti multi-annuali, la skill delle temperature superficiali marine diminuisce progressivamente con il lead time, ma rimane significativa in diverse regioni tropicali durante il secondo inverno e, in alcune aree, persino più avanti. AGU Journals Questo risultato è particolarmente pertinente allo studio di O’Reilly et al., perché se le SST tropicali di SON1 costituiscono realmente la sorgente principale della teleconnessione DJF2, la capacità di prevedere quelle stesse SST rappresenta il requisito essenziale per trasformare il meccanismo fisico in una concreta fonte di skill previsionale.
L’importanza di ENSO e dell’evoluzione post-ENSO per previsioni a un anno non è limitata al Nord Atlantico. Studi sulla previsione del monsone asiatico hanno mostrato che una skill significativa a un anno può derivare proprio dalla capacità di simulare correttamente l’evoluzione dell’ENSO e la successiva risposta accoppiata dell’Oceano Indiano e del Pacifico occidentale durante il secondo anno. Nature Questo parallelismo è estremamente significativo: suggerisce che il concetto di memoria oceanica post-ENSO possa costituire una sorgente generale di prevedibilità a lungo raggio, con effetti potenzialmente diversi sulle regioni monsoniche e sul settore euro-atlantico.
La prevedibilità deve tuttavia essere distinta con molta chiarezza dalla determinazione. Anche in presenza di SST tropicali perfettamente previste, l’atmosfera nord-atlantica conserva una forte variabilità caotica. Il forcing tropicale può spostare la distribuzione delle probabilità senza determinare il segno della NAO in ogni singolo caso. Questo è uno dei motivi per cui i grandi ensemble sono indispensabili: il segnale prevedibile può essere molto più piccolo della dispersione tra i membri. Dunstone et al. evidenziarono proprio come l’aumento del numero dei membri potesse migliorare notevolmente la capacità di individuare il segnale NAO a lunga scadenza. Nature
La questione è collegata al noto problema del signal-to-noise paradox, secondo cui alcuni sistemi climatici sembrano simulare correttamente la fase della risposta prevedibile ma con un’ampiezza troppo debole rispetto alle osservazioni. Questo fenomeno è stato documentato soprattutto per la NAO e costituisce una delle ragioni per cui ensemble molto numerosi possono produrre una previsione significativamente correlata alle osservazioni anche quando il segnale medio del modello è relativamente piccolo. La nuova teleconnessione ENSO del secondo inverno potrebbe quindi avere implicazioni non soltanto per l’origine della prevedibilità, ma anche per la comprensione di come tale prevedibilità venga rappresentata e sottostimata nei sistemi numerici.
In questo contesto il Decadal Climate Prediction Project (DCPP) rappresenta un ambiente ideale per verificare le conclusioni dello studio. Il DCPP è stato progettato precisamente per valutare la capacità dei modelli inizializzati di prevedere la variabilità climatica da circa un anno fino alla scala decadale attraverso hindcast sistematici, previsioni quasi operative e studi di casi specifici. GMD Analizzare nei sistemi DCPP la sequenza ENSO–SST tropicali persistenti–precipitazione–teleconnessione euro-atlantica permetterebbe di verificare non soltanto se il meccanismo esiste nelle simulazioni libere, ma se i modelli sono effettivamente capaci di prevederlo partendo dallo stato osservato del sistema climatico.
Questa distinzione tra simulabilità e prevedibilità è fondamentale. Un modello può riprodurre una relazione statistica in una lunga simulazione climatica senza essere necessariamente capace di anticiparne correttamente la fase in una previsione inizializzata. Per ottenere una vera skill del secondo inverno, il modello deve prevedere correttamente il decadimento o la transizione dell’ENSO, la risposta dell’Oceano Indiano, la distribuzione delle anomalie delle SST in SON1, la loro influenza sulla precipitazione tropicale e infine la propagazione della risposta atmosferica verso il Nord Atlantico. Ogni passaggio introduce una possibile fonte di errore.
L’analisi dei sistemi DCPP potrebbe inoltre aiutare a distinguere il ruolo delle transizioni ENSO da quello delle anomalie oceaniche persistenti. Lo studio di Kim et al. (2026) mostra che la skill NAO a un anno aumenta durante le transizioni di fase e associa questo comportamento a una più chiara propagazione dell’AAM. Nature O’Reilly et al. trovano invece che la componente tropicale delle SST spiega quasi tutta la risposta media nei grandi ensemble. Un’analisi congiunta potrebbe stabilire se, durante gli anni di transizione, le SST e l’AAM forniscano informazioni complementari o se entrambe siano manifestazioni di una stessa evoluzione ENSO più organizzata e quindi più prevedibile.
Un altro sviluppo importante consisterebbe nell’utilizzare esperimenti atmosferici con SST prescritte. La MCA fornisce una forte attribuzione statistica, ma un esperimento causale permetterebbe di imporre le anomalie SON1 individuate nei modelli mantenendo costanti le altre condizioni. Se la stessa risposta delle precipitazioni tropicali, del geopotenziale e della pressione euro-atlantica emergesse sistematicamente, la dimostrazione causale del meccanismo oceanico diventerebbe molto più solida. Esperimenti analoghi potrebbero separare i contributi dell’Oceano Indiano, del Pacifico e dell’Atlantico tropicale, verificando se la risposta sia dominata da un singolo bacino oppure dalla loro interferenza combinata.
Sarebbe inoltre particolarmente utile diagnosticare esplicitamente le sorgenti delle onde di Rossby e i flussi di attività d’onda. Nel presente studio i percorsi della teleconnessione vengono dedotti dalla disposizione delle anomalie delle precipitazioni e del geopotenziale, ma non vengono seguiti dinamicamente lungo tutta la loro traiettoria. Una diagnosi di wave activity flux potrebbe chiarire se il segnale originato nell’Oceano Indiano raggiunga il Nord Atlantico attraverso il Pacifico–Nord America, attraverso una via subtropicale eurasiatica oppure mediante combinazioni differenti a seconda del modello. Questo contribuirebbe anche a spiegare perché la risposta finale si proietti in modo differente su NAO ed EA.
La stratosfera costituisce un altro possibile elemento da approfondire. Numerosi studi hanno mostrato che ENSO può modificare la bassa aleutinica, la propagazione delle onde planetarie verso la stratosfera e la forza del vortice polare, creando un percorso indiretto verso la NAO. Hardiman et al. (2019) evidenziano, inoltre, come l’importanza relativa delle vie troposferiche e stratosferiche possa cambiare tra El Niño e La Niña. AGU Journals È quindi possibile che una parte della risposta generata dalle SST tropicali persistenti durante il secondo inverno venga ulteriormente modulata dallo stato del vortice stratosferico. La conclusione che le SST rappresentino la sorgente principale della memoria non implica che il percorso dall’oceano alla superficie europea sia puramente troposferico.
La stessa cosa vale per il jet nord-atlantico e le storm track. Le onde planetarie provenienti dai tropici non determinano da sole l’intera risposta: possono alterare la posizione del jet e successivamente essere amplificate o modificate dai feedback degli eddies sinottici. La NAO rappresenta infatti un modo fortemente influenzato dall’interazione tra flusso medio e perturbazioni. Una piccola forzante tropicale coerente può quindi essere amplificata dall’atmosfera extratropicale e produrre una risposta molto più grande della perturbazione iniziale. Questo meccanismo contribuisce a spiegare come anomalie delle SST di pochi decimi di grado possano essere associate a rilevanti cambiamenti della pressione sul Nord Atlantico.
La conclusione di O’Reilly et al. ha quindi un carattere gerarchico piuttosto che esclusivo. Nel quadro offerto dai loro grandi ensemble, le SST tropicali persistenti sembrano costituire il principale serbatoio della memoria post-ENSO, ma il trasferimento di questa memoria alla circolazione euro-atlantica richiede necessariamente l’intervento dell’atmosfera: convezione, riscaldamento latente, divergenza, onde di Rossby, jet, storm track, eddy feedback e, potenzialmente, stratosfera. L’AAM rimane parte integrante di questa dinamica, anche se la sua componente autunnale non spiega la maggioranza del segnale residuo nell’esperimento MCA.
Il lavoro offre inoltre una lezione metodologica più generale. Le osservazioni da sole possono essere insufficienti per identificare meccanismi climatici deboli quando il numero di eventi è ridotto e la variabilità interna è grande. I grandi ensemble consentono invece di costruire centinaia di analoghi, separare il segnale dal rumore e sottoporre diverse ipotesi a test statistici molto più severi. Tuttavia, la maggiore significatività statistica non deve essere confusa con una perfetta fedeltà fisica: un bias comune ai modelli può produrre una relazione altamente significativa ma non quantitativamente realistica. La validazione con osservazioni, esperimenti mirati e differenti sistemi numerici rimane quindi indispensabile.
La sezione conclusiva dello studio mantiene correttamente questa tensione tra robustezza modellistica e incertezza osservativa. Nei quindici grandi ensemble la risposta del secondo inverno è evidente, le SST tropicali persistono, la MCA attribuisce loro quasi tutta la teleconnessione e la rimozione di tale componente elimina anche la risposta convettiva e i pattern del geopotenziale. AGU Journals Nel mondo osservato, invece, la brevità del record, la scarsità delle misure tropicali storiche, la varietà degli eventi ENSO e la forte variabilità interna impediscono di raggiungere lo stesso livello di certezza. Questa differenza deve essere considerata una motivazione per ulteriori ricerche, non un difetto marginale dello studio.
Nel complesso, il quadro che emerge è quello di una teleconnessione ENSO molto più lunga e dinamicamente articolata di quanto suggerisca una semplice regressione contemporanea sul Niño-3.4. Durante il primo inverno l’ENSO modifica direttamente l’atmosfera. Nei mesi successivi la risposta atmosferica imprime una firma su diversi bacini oceanici. L’oceano, grazie alla propria inerzia termica, conserva l’informazione quando l’atmosfera originaria ha già perso memoria. In autunno le SST residue modificano nuovamente la convezione tropicale. Questa nuova forzante genera onde su scala planetaria e produce infine una risposta della circolazione del Nord Atlantico durante il secondo inverno. Il sistema non ricorda quindi ENSO perché conserva immutata la stessa configurazione per dodici mesi, ma perché trasferisce e trasforma l’informazione tra le proprie componenti.
Questa interpretazione aiuta anche a riconciliare il risultato con gli studi sulla prevedibilità a lunga scadenza. Dunstone et al. avevano già mostrato skill della NAO oltre un anno, Athanasiadis et al. hanno evidenziato componenti prevedibili della variabilità nord-atlantica su scale pluriennali e il DCPP è stato costruito per investigare proprio la capacità di prevedere il clima su orizzonti annuali e decadali. Nature Lo studio di O’Reilly et al. fornisce un possibile meccanismo fisico supplementare: la memoria delle SST tropicali post-ENSO potrebbe essere una delle sorgenti lente attraverso cui il sistema mantiene informazione utilizzabile per prevedere la circolazione dell’inverno successivo.
Al tempo stesso, il lavoro del 2026 di Kim et al. mostra che la storia dell’ENSO tra due inverni è probabilmente decisiva: le transizioni di fase sembrano creare condizioni particolarmente favorevoli alla prevedibilità della NAO a un anno e alla propagazione dell’AAM. Nature Una futura sintesi di queste evidenze potrebbe quindi abbandonare l’idea di un unico meccanismo universale e distinguere tra differenti “percorsi di memoria” post-ENSO. Alcuni eventi potrebbero essere dominati dalla persistenza e riorganizzazione delle SST multi-bacino; altri potrebbero coinvolgere maggiormente la propagazione dell’AAM; in molti casi entrambe le componenti potrebbero interagire.
In definitiva, la sezione 4. Sintesi e discussione consolida un risultato di notevole importanza per la dinamica e la prevedibilità climatica: la risposta euro-atlantica dell’ENSO durante il secondo inverno appare sorprendentemente robusta nei grandi ensemble climatici, ma la memoria che la sostiene non sembra risiedere prevalentemente nella semplice persistenza di una perturbazione atmosferica. Nei modelli esaminati, le anomalie tropicali delle SST presenti nell’autunno precedente spiegano quasi interamente la risposta della circolazione; tali anomalie modificano le precipitazioni tropicali e il riscaldamento latente e sono associate a teleconnessioni di grande scala che raggiungono le regioni extratropicali settentrionali. AGU Journals Le anomalie del momento angolare sono reali, possono propagarsi verso i poli e possono assumere particolare importanza in specifiche evoluzioni dell’ENSO, ma la loro rimozione statistica non elimina la maggior parte della risposta sistematica nei modelli.
Rimane aperta la domanda decisiva di quanto fedelmente questa gerarchia dei processi descriva l’atmosfera reale. Le SST storiche sono scarsamente osservate nelle prime fasi del record, le anomalie dell’AAM osservate sono deboli e incerte e la risposta dell’ENSO dipende dalla sua intensità, dalla sua struttura geografica e dalla successiva evoluzione di fase. La prudenza è quindi essenziale. Tuttavia, il complesso delle evidenze presentate da O’Reilly, Haderle e Baker indica che la memoria termica degli oceani tropicali costituisce, nei modelli, il candidato più convincente per spiegare come l’impronta di un evento ENSO possa sopravvivere, trasformarsi e riemergere nella circolazione del Nord Atlantico circa un anno più tardi. Questa interpretazione apre una prospettiva particolarmente promettente per la ricerca futura: comprendere e prevedere l’evoluzione delle SST tropicali post-ENSO nei sistemi inizializzati potrebbe offrire una delle vie più concrete per estendere la prevedibilità della NAO e, più in generale, del clima invernale euro-atlantico oltre il tradizionale orizzonte stagionale. AGU Journals
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