Lo studio di Hanna e colleghi assume un rilievo particolare perché trasforma il Greenland Blocking Index da semplice indicatore diagnostico della circolazione atmosferica sopra la Groenlandia a vera e propria chiave interpretativa della recente variabilità climatica artica. L’estensione della serie dal gennaio 1851 al dicembre 2015, ottenuta mediante omogeneizzazione della Twentieth Century Reanalysis v2c e raccordo con la serie NCEP/NCAR, permette infatti di collocare gli episodi moderni di blocco groenlandese entro una prospettiva storica molto più robusta: sull’intero intervallo temporale emergono diminuzioni significative del GBI in autunno, soprattutto in ottobre e novembre, mentre non si osservano aumenti significativi a scala annuale sull’intero periodo; al contrario, dal 1981 in poi compare un incremento significativo in tutte le stagioni e su base annua, con i segnali più forti in luglio e agosto, oltre a una chiara concentrazione di valori estivi molto elevati dopo il 2007. Questo aspetto è climatologicamente cruciale, perché suggerisce che il recente comportamento estivo del GBI non rappresenti soltanto rumore interno del sistema atmosferico, ma una possibile riorganizzazione regionale della circolazione troposferica nord-atlantica e artica.
Il valore scientifico del GBI risiede soprattutto nel suo stretto legame con la fusione superficiale della calotta groenlandese. Diversi studi successivi hanno mostrato che l’aumento dei blocchi anticiclonici sopra la Groenlandia favorisce avvezioni di aria più calda, condizioni più secche e cieli più sereni, con un incremento della radiazione solare assorbita e un rafforzamento del melt–albedo feedback. Fettweis et al. hanno evidenziato che circa il 70% del riscaldamento estivo a 700 hPa osservato sulla Groenlandia tra il 1993 e il 2012 può essere spiegato da cambiamenti nella frequenza dei tipi di circolazione, e che la frequenza degli anticicloni centrati sulla calotta è circa raddoppiata dalla fine degli anni Novanta. In modo coerente, Hanna, Fettweis e Hall hanno mostrato che l’aumento estivo del GBI osservato nelle rianalisi si colloca ben al di fuori del range ricostruito dai modelli CMIP5, mentre Hofer et al. hanno collegato la riduzione della nuvolosità estiva alla transizione della NAO verso fasi che favoriscono condizioni anticicloniche su Groenlandia, con effetti diretti sulla perdita di massa superficiale. In questa prospettiva, il GBI non va interpretato come una semplice misura pressoria regionale, ma come un integratore dinamico dei processi che modulano temperatura, nuvolosità, bilancio radiativo e runoff della calotta.
Un ulteriore avanzamento concettuale è venuto dagli studi più recenti, che hanno affinato l’idea stessa di “blocco groenlandese”. Preece et al. hanno mostrato che non tutti i pattern di blocco producono gli stessi effetti sulla surface mass balance della Groenlandia e che il trend recente estivo è stato in larga parte alimentato da un aumento delle configurazioni di tipo Omega, particolarmente efficaci nel favorire subsidenza, riscaldamento e persistenza delle anomalie. Gli stessi autori, in un lavoro successivo su Nature Communications, hanno inoltre proposto due meccanismi sinergici che possono collegare l’amplificazione artica all’aumento del blocco groenlandese: da un lato il riscaldamento ad alte latitudini, dall’altro la diminuzione della copertura nivale primaverile, che attraverso effetti idrologici del suolo e riscaldamento sensibile può modulare la generazione di onde di Rossby e quindi la circolazione estiva sull’Atlantico settentrionale e sulla Groenlandia. Queste ipotesi sono particolarmente importanti perché spostano l’attenzione da una lettura puramente descrittiva del GBI a una lettura processuale, in cui il blocco groenlandese diventa una possibile risposta dinamica all’alterazione dei gradienti termici e delle condizioni superficiali dell’Artico.
Resta però aperto un problema decisivo: la rappresentazione modellistica di questo segnale. Sia i lavori di Delhasse et al. sia quelli più recenti di Maddison et al. indicano che l’aumento osservato del blocco estivo groenlandese è sostanzialmente assente nei modelli climatici CMIP5 e CMIP6, il che implica una possibile sottostima futura degli estremi di fusione superficiale e, più in generale, una rappresentazione incompleta delle connessioni tra circolazione atmosferica, variabilità della NAO e perdita di massa della Groenlandia. Per questo la serie storica di Hanna et al. non è utile soltanto come archivio climatologico di lungo periodo, ma anche come banco di prova per valutare la fedeltà dinamica dei modelli e per capire se il recente accumulo di estati con GBI elevato rifletta una fluttuazione estrema ma interna, oppure l’emergere di un vero segnale regionale di cambiamento climatico nel settore groenlandese-nordatlantico. In tal senso, il GBI si conferma oggi uno degli indicatori più rilevanti per interpretare la convergenza fra dinamica atmosferica, amplificazione artica e destabilizzazione della calotta groenlandese.
1. Introduzione
L’introduzione di questo studio mette bene a fuoco perché il Greenland Blocking Index sia diventato, negli ultimi anni, uno degli indicatori più utili per interpretare la variabilità atmosferica sull’Artico nord-atlantico. Il GBI è definito come l’altezza media del geopotenziale a 500 hPa nell’area compresa tra 60–80°N e 20–80°W, cioè un dominio sufficientemente ampio da rappresentare l’intera regione groenlandese e non solo un suo settore. Proprio questa scelta spaziale conferisce all’indice una notevole robustezza: nel lavoro di Hanna e colleghi esso mostra infatti una concordanza molto elevata con l’indice di blocking di Davini et al., basato su un’area più ristretta, con correlazioni mensili pari o superiori a 0,98 nel periodo coperto dalla NCEP/NCAR Reanalysis. Inoltre, gli autori sottolineano che anche altri approcci diagnostici al blocking, come quello di Scherrer et al., individuano nella Groenlandia una regione preferenziale di blocco, confermando che il GBI non è un artificio statistico, ma una misura fisicamente coerente di una configurazione ricorrente della circolazione emisferica. In questo senso, il merito principale dell’articolo è avere portato il GBI da una scala di analisi essenzialmente moderna, limitata al secondo dopoguerra, a una prospettiva climatica di lungo periodo, estendendo la serie fino al 1851 mediante la Twentieth Century Reanalysis v2c. Questa estensione è particolarmente rilevante perché sfrutta dati fondati sulle osservazioni di superficie e permette quindi di retrocedere fino alla metà del XIX secolo, pur nella consapevolezza che il prodotto 20CR presenta possibili problemi di omogeneità che devono essere verificati e corretti con attenzione, come già evidenziato da Ferguson e Villarini.
Sul piano dinamico, l’introduzione è importante perché collega il blocking groenlandese a un quadro più ampio di riorganizzazione del getto polare e della circolazione dell’emisfero nord. Gli studi richiamati da Hanna et al. mostrano infatti che il blocco anticiclonico non è solo un’anomalia locale di pressione, ma si inserisce in una configurazione ondulata del flusso occidentale, talvolta associata anche a blocking simultanei su Groenlandia e Siberia, cioè a una struttura emisferica più ampia della corrente a getto. Questo punto è stato ulteriormente sviluppato nella letteratura successiva: Overland e colleghi hanno discusso il possibile legame fra amplificazione artica e configurazioni più persistenti del getto, mentre lavori più recenti hanno mostrato che la circolazione estiva sul Nord Atlantico è divenuta più sinuosa e che tale maggiore waviness è strettamente associata a una più frequente presenza di blocchi sulla Groenlandia. La cornice teorica che ne emerge è quindi quella di una possibile risposta dinamica del sistema atmosferico alle alterazioni termiche ad alte latitudini: non un semplice aumento lineare della pressione su Groenlandia, ma una modifica della struttura ondulatoria del flusso troposferico, capace di favorire episodi più persistenti di ridge e di blocco sull’isola.
Il valore climatologico di questa impostazione diventa ancora più evidente quando il GBI viene messo in relazione con la fusione superficiale della calotta groenlandese. Studi successivi hanno mostrato che gli ultimi decenni, soprattutto dalla fine degli anni Novanta, sono stati caratterizzati da un aumento delle fasi estive con NAO negativa e con assetti circolatori favorevoli a condizioni più calde e secche sulla Groenlandia; Fettweis et al. hanno evidenziato che la frequenza degli anticicloni centrati sulla calotta è circa raddoppiata dalla fine degli anni Novanta, mentre Hofer et al. hanno dimostrato che la riduzione della copertura nuvolosa estiva è fortemente correlata a questo riassetto sinottico e costituisce un motore essenziale della recente perdita di massa superficiale. In parallelo, Hanna, Fettweis e Hall hanno osservato che l’aumento del blocking estivo groenlandese nelle rianalisi non è riprodotto dai modelli CMIP5, e Delhasse et al. hanno rilevato un problema analogo anche nella generazione CMIP6, indicando che molti modelli climatici faticano ancora a simulare la componente dinamica della recente anomalia groenlandese. A ciò si aggiunge il contributo di Preece et al., che ha mostrato come l’aumento recente del blocking estivo sia stato alimentato in larga parte da una crescita delle configurazioni di tipo Omega, particolarmente efficaci nel favorire condizioni di fusione. Letta in questa prospettiva, l’introduzione di Hanna et al. non serve soltanto a presentare un nuovo indice esteso nel tempo, ma pone le basi per interpretare il GBI come un vero indicatore integrato del legame fra circolazione atmosferica, amplificazione artica, variabilità della NAO e perdita di massa della Groenlandia.
La figura 1 ha innanzitutto una funzione metodologica molto precisa: mostra il dominio spaziale entro cui viene calcolato il Greenland Blocking Index e fa capire che il GBI non descrive una singola anomalia locale sopra la calotta, ma una configurazione atmosferica a scala regionale che abbraccia gran parte della Groenlandia e del settore nord-atlantico circostante. Il poligono racchiude infatti la regione 60–80°N, 20–80°W, cioè l’area sulla quale Hanna e colleghi calcolano la media dell’altezza di geopotenziale a 500 hPa, il livello troposferico scelto perché particolarmente adatto a rappresentare i promontori anticiclonici persistenti e quindi le condizioni di blocking. In pratica, quando il geopotenziale medio a 500 hPa aumenta su questo dominio, il GBI cresce e segnala la presenza di una struttura anticiclonica più robusta e persistente sopra la Groenlandia; quando invece il geopotenziale diminuisce, prevalgono configurazioni più cicloniche o un flusso più zonale. Proprio per questa impostazione areale, il GBI riesce a sintetizzare bene la variabilità del blocco groenlandese ed è risultato fortemente coerente con altri indici di blocking, come quello di Davini et al., oltre che con la regione preferenziale di blocco identificata da Scherrer et al.
La presenza delle stazioni meteorologiche del DMI lungo le coste della Groenlandia aggiunge un secondo livello di lettura molto importante. La figura non vuole solo localizzare alcune città o basi osservative, ma mostrare la rete di riferimento attraverso cui è stata costruita una parte fondamentale della climatologia groenlandese osservata. Le stazioni cerchiate sono quelle utilizzate per il calcolo della Composite Greenland Temperature 3, una serie regionale che permette di seguire l’evoluzione termica della Groenlandia costiera nel lungo periodo e di confrontarla con la dinamica atmosferica rappresentata dal GBI. Questo è cruciale perché l’interno della calotta dispone di osservazioni storiche molto più scarse rispetto alle fasce costiere: di conseguenza, avere una rete distribuita tra Groenlandia occidentale, orientale e meridionale consente di collegare le anomalie di circolazione della media troposfera con le risposte termiche osservate al suolo. In altri termini, la figura mette visivamente in relazione due piani complementari della ricerca climatica groenlandese: da un lato la diagnostica dinamica del blocco atmosferico, dall’altro la base osservativa utile a misurarne gli effetti climatici regionali.
Il significato scientifico più profondo della figura emerge però quando la si collega agli studi successivi sul ruolo del blocking nella recente evoluzione della Groenlandia. Un GBI elevato è generalmente associato a un’anomalia anticiclonica persistente che favorisce subsidenza, maggiore stabilità atmosferica, riduzione della nuvolosità e incremento della radiazione solare assorbita dalla superficie; questi processi amplificano la fusione superficiale attraverso il noto melt–albedo feedback. Fettweis et al. hanno mostrato che i cambiamenti della circolazione estiva hanno avuto un ruolo determinante nell’accelerazione recente della fusione della calotta, mentre Hofer et al. hanno evidenziato che la diminuzione della copertura nuvolosa sopra la Groenlandia è fortemente collegata a condizioni anticicloniche estive e al GBI stesso. In seguito, Hanna et al. hanno sottolineato che il marcato aumento del blocking estivo osservato nelle rianalisi dagli anni Novanta non è stato riprodotto dai modelli CMIP5, suggerendo una sottostima modellistica della componente dinamica del recente cambiamento groenlandese; Preece et al. hanno inoltre mostrato che una parte rilevante di questo trend recente è stata sostenuta da una maggiore frequenza di configurazioni di tipo Omega block, particolarmente efficaci nel favorire fusione in vaste aree della calotta. Per questo la figura 1, pur essendo apparentemente solo una carta geografica introduttiva, è in realtà una figura chiave: definisce lo spazio fisico in cui viene misurato uno degli indici più importanti per interpretare il legame tra circolazione atmosferica nord-atlantica, NAO, copertura nuvolosa, bilancio radiativo e perdita di massa della Groenlandia.
Metodi e dataset per la ricostruzione omogenea del Greenland Blocking Index (1851–2015)
La sezione metodologica di Hanna e colleghi è particolarmente importante perché affronta un problema classico della climatologia storica: come costruire una serie lunga, coerente e fisicamente interpretabile a partire da dataset di rianalisi diversi per epoca, struttura osservativa e caratteristiche statistiche. Gli autori assumono come riferimento il GBI derivato dalla NCEP/NCAR Reanalysis, disponibile dal 1948 in poi, e utilizzano la Twentieth Century Reanalysis v2c per prolungare la serie all’indietro fino al 1851, ottenendo così un archivio mensile continuo di 165 anni. La scelta della 20CRv2c è metodologicamente sensata perché questo prodotto è stato progettato proprio per ricostruire la circolazione atmosferica di lungo periodo assimilando solo osservazioni di pressione superficiale e utilizzando un ensemble di 56 membri, dal quale si ricavano anche misure quantitative dell’incertezza; tuttavia, proprio come hanno mostrato Compo e colleghi e, in seguito, Ferguson e Villarini, i dataset di questo tipo possono contenere discontinuità artificiali legate all’evoluzione della rete osservativa e dell’assimilazione, per cui non possono essere concatenati meccanicamente senza una verifica preliminare di omogeneità. Hanna et al. partono infatti da una constatazione decisiva: le serie GBI derivate da 20CRv2c e NCEP/NCAR, nel periodo di sovrapposizione, non hanno la stessa media né la stessa deviazione standard; di conseguenza, la ricostruzione del GBI storico richiede non un semplice raccordo, ma una procedura di armonizzazione statistica capace di preservare sia il segnale medio sia l’ampiezza della variabilità.
Il primo pilastro della procedura è l’omogeneizzazione della serie 20CRv2c tramite il test di cambiamento strutturale di Bai–Perron, particolarmente adatto quando una serie può contenere più punti di rottura anziché una sola discontinuità. Questo approccio è molto appropriato nel caso delle rianalisi storiche, perché i breakpoints possono riflettere sia reali transizioni climatiche sia salti artificiali introdotti da cambiamenti nel numero di osservazioni, nella loro distribuzione spaziale o nel metodo di raccolta dei dati. Il punto metodologicamente più raffinato dello studio è che gli autori non classificano automaticamente ogni rottura come climatica, ma confrontano i breakpoints del GBI con quelli della dispersione dell’ensemble a 56 membri della 20CRv2c, usata come metadato diagnostico delle inhomogeneità, seguendo un’impostazione coerente con quella proposta da Ferguson e Villarini. Solo quando gli intervalli di confidenza al 95% dei breakpoints nelle due serie si sovrappongono, la rottura viene interpretata come non climatica e corretta mediante aggiustamento del livello medio della parte iniziale della serie. In pratica, le correzioni hanno riguardato soltanto cinque mesi del calendario — aprile, maggio, giugno, luglio e agosto — e la bontà del risultato è stata poi controllata con tre test classici di omogeneità, cioè Pettitt, SNHT e Buishand, strumenti ampiamente utilizzati nella climatologia delle serie lunghe proprio perché sensibili ai salti nella media e alle discontinuità non climatiche. A rafforzare ulteriormente la robustezza della procedura, gli autori usano anche le lunghe serie di pressione al livello del mare delle stazioni costiere groenlandesi del DMI come riferimento fisico indipendente, scelta molto utile perché la pressione superficiale nell’area groenlandese riflette almeno in parte la struttura del geopotenziale troposferico su cui è costruito il GBI. In altri termini, la qualità della serie finale non dipende da un solo test statistico, ma da una vera integrazione fra diagnostica numerica, verifica omogeneizzante e coerenza fisica regionale.
Il secondo pilastro è la fase di splicing, cioè il raccordo vero e proprio tra la serie 20CRv2c già omogeneizzata e quella NCEP/NCAR. Qui Hanna et al. scelgono un metodo più rigoroso del semplice regression splicing: prima riscalano la serie 20CRv2c in modo che la sua varianza coincida con quella della NCEP/NCAR nel periodo comune, poi correggono anche la media, così da ottenere una continuità statistica completa tra le due fonti. Questa è una scelta cruciale, perché in una serie climatica di blocking non conta soltanto il livello medio, ma anche l’ampiezza delle oscillazioni e degli estremi; un metodo che aggiustasse solo la media finirebbe per distorcere proprio quella variabilità interannuale e decadale che lo studio vuole analizzare. Il fatto che le correlazioni tra le due serie non unite siano comunque tutte superiori a 0,92, con diversi mesi autunnali e invernali oltre 0,99, conferma che i due dataset condividono un segnale dinamico molto simile, pur richiedendo una normalizzazione statistica preliminare. Una volta ottenuta la serie mensile combinata, gli autori costruiscono anche le serie stagionali normalizzate sul periodo 1951–2000 e applicano un set di strumenti analitici adatto a una variabile climatica non stazionaria: statistiche descrittive, correlazioni su dati detrendizzati, deviazione standard mobile a 5 anni per seguire l’evoluzione della varianza, test t con soglia convenzionale p ≤ 0,05, e analisi wavelet sui dati grezzi e filtrati, scelta coerente con la letteratura che utilizza i wavelet per identificare periodicità localizzate e segnali intermittenti in serie climatiche lunghe. A ciò si aggiunge l’analisi degli estremi alti e bassi del GBI tramite distribuzione ipergeometrica, particolarmente mirata ai periodi 2001–2015 e 2007–2015, cioè alla fase di più intensa amplificazione artica e di marcato declino del ghiaccio marino tardo-estivo. Questo impianto metodologico non serve solo a descrivere la serie, ma a verificare se il blocking groenlandese stia cambiando anche nella sua frequenza estrema, nella sua persistenza e nella sua distribuzione stagionale.
Infine, il valore della sezione “Methods and datasets” emerge pienamente nella scelta delle variabili di confronto, cioè gli indici della NAO e la Composite Greenland Temperature 3. La CGT3, costruita a partire da cinque lunghe serie termometriche costiere del DMI — Upernavik, Ilulissat, Nuuk, Ivittuut/Narsarsuaq e Tasiilaq — rappresenta un indicatore essenziale del clima groenlandese costiero dal 1895 in poi, ed è quindi ideale per verificare se un GBI elevato si accompagni a condizioni termiche locali più miti. Sul versante emisferico, invece, gli autori utilizzano tre definizioni complementari della NAO: l’indice osservativo Azzorre–Islanda esteso al 1850–2015 da Cropper et al., utile perché copre quasi esattamente l’intervallo della serie GBI; l’indice PC-based di Hurrell, più rappresentativo delle variazioni della pressione sull’intero Nord Atlantico; e, per l’estate, il Summer NAO di Folland et al., definito come prima EOF della pressione estiva extratropicale e ritenuto più adatto a descrivere la struttura estiva del dipolo nord-atlantico. In questo modo, la metodologia non si limita a costruire una serie storica del blocking groenlandese, ma la inserisce in un quadro diagnostico multiscalare che collega la dinamica troposferica sulla Groenlandia alle fluttuazioni del Nord Atlantico e alle temperature regionali costiere. È proprio questa architettura metodologica, insieme prudente e sofisticata, che rende il lavoro di Hanna et al. un riferimento importante non soltanto per lo studio del GBI, ma più in generale per la ricostruzione di indicatori climatici regionali di lungo periodo a partire da rianalisi storiche eterogenee.
Interpretazione della Tabella 1: coerenza statistica tra NCEP/NCAR e 20CRv2c nel Greenland Blocking Index
La tabella 1 è metodologicamente centrale perché dimostra che le due rianalisi utilizzate da Hanna e colleghi descrivono lo stesso segnale dinamico del blocking groenlandese, ma non con identiche proprietà statistiche; proprio per questo non potevano essere unite in modo diretto. Nei dati che hai condiviso, la media mensile del GBI segue un ciclo stagionale molto netto: i valori sono più bassi in inverno, con 5113.3 m a gennaio e 5121.6 m a febbraio nella NCEP/NCAR, mentre crescono progressivamente verso l’estate fino al massimo di 5522.2 m in luglio e 5492.7 m in agosto; la 20CRv2c riproduce lo stesso andamento, con 5116.5 m a gennaio, 5123.2 m a febbraio, 5537.2 m in luglioe 5503.0 m in agosto. Questo comportamento è fisicamente coerente con il fatto che, nella stagione calda, una troposfera artica relativamente più spessa porta la superficie di 500 hPa a quote geopotenziali più elevate. Allo stesso tempo, la variabilità interannuale, espressa dalla deviazione standard, è molto più forte nella stagione fredda che in estate: nella NCEP/NCAR si passa da 83.3 m in febbraio e 76.6 m in dicembre a soli 29.3 m in luglio; nella 20CRv2c il quadro è quasi identico, con 78.4 m in febbraio, 73.7 m in dicembre e 27.3 m in luglio. Questo contrasto stagionale suggerisce che il blocking groenlandese, pur essendo particolarmente importante in estate per le sue ricadute sulla calotta, è inserito in una circolazione troposferica molto più energica e variabile durante l’inverno, quando l’ampiezza delle ondulazioni emisferiche e del getto nord-atlantico è maggiore. La tabella mostra inoltre che la 20CRv2c tende in generale ad avere medie leggermente più alte della NCEP/NCAR in molti mesi, soprattutto da giugno a dicembre, e una variabilità leggermente più smorzata, il che giustifica pienamente la scelta degli autori di correggere separatamente media e varianza prima dello splicing. In effetti, nel lavoro si precisa che l’estensione del GBI al 1851 è stata possibile solo dopo aver omogeneizzato la 20CRv2c e averla raccordata alla NCEP/NCAR, perché le due serie non erano statisticamente coerenti in partenza; la stessa 20CRv2c, per costruzione, fornisce anche una misura esplicita dell’incertezza tramite lo spread dell’ensemble, informazione molto utile per riconoscere possibili discontinuità non climatiche.
L’altro elemento decisivo della tabella è il coefficiente di correlazione fra le due rianalisi nel periodo comune 1948–2014: tutti i valori sono molto elevati e vanno da 0.923 in luglio a 0.994 in dicembre, con 0.991 in gennaio e ottobre, 0.992 in febbraio, 0.986 in marzo, 0.981 in aprile, 0.948 in maggio, 0.968 in giugno, 0.954 in agosto, 0.971 in settembre e 0.987 in novembre. In altre parole, le due rianalisi non coincidono perfettamente nella distribuzione statistica, ma concordano in maniera eccellente sulla fase e sull’evoluzione interannuale del segnale di blocking. Hanna et al. sottolineano infatti che tutte le correlazioni sono significative e che luglio è il mese con la coerenza più debole, mentre diversi mesi autunnali e invernali superano 0.99; questo è un risultato molto interessante, perché luglio è anche il mese in cui la differenza tra le medie dei due dataset è fra le più ampie e in cui la deviazione standard è minima, cioè il mese in cui anche piccoli scarti di ricostruzione pesano relativamente di più. Proprio questa sensibilità estiva è climatologicamente cruciale: nello stesso studio gli autori mostrano che dal 1981 gli aumenti del GBI sono significativi in tutte le stagioni, ma i segnali mensili più forti compaiono proprio in luglio e agosto; altri lavori successivi hanno inoltre evidenziato che un aumento del blocking groenlandese estivo favorisce l’avvezione di aria relativamente più calda verso la calotta, condizioni più secche e più serene, e quindi un rafforzamento del melt–albedo feedback, con impatti diretti sulla fusione superficiale della Groenlandia. Nel caso estremo del 2012, Hanna e colleghi hanno mostrato che un persistente blocco anticiclonico associato a NAO negativa fu uno dei principali fattori del melt eccezionale; studi più recenti hanno poi precisato che il trend recente del blocking estivo è stato in larga parte sostenuto da un aumento dei pattern di tipo Omega, particolarmente efficienti nel promuovere perdita di massa superficiale. Per questo la tabella 1 non è solo un controllo statistico preliminare: è la prova che la serie storica del GBI può essere ricostruita con elevata affidabilità, ma anche il punto di partenza per interpretare correttamente i mesi estivi in cui il blocking groenlandese ha oggi il peso climatico più rilevante.
Spiegazione della figura 2
La figura 2 mostra l’evoluzione stagionale del Greenland Blocking Index dal 1851 al 2015, separata nelle quattro stagioni meteorologiche standard: inverno (DJF), primavera (MAM), estate (JJA) e autunno (SON). Le linee sottili rappresentano i valori stagionali anno per anno, mentre le linee più spesse sono ottenute con un filtro binomiale a 7 punti, usato per smussare la forte variabilità interannuale e mettere in evidenza le oscillazioni multidecadali. Il messaggio principale della figura, sottolineato anche dagli autori, è che il blocking groenlandese non segue un andamento lineare semplice, ma alterna fasi di massimi e minimi su scala pluridecennale: si osserva un picco tardo-ottocentesco attorno al 1880, una fase più debole tra 1910 e 1920, un nuovo rialzo tra anni Trenta e Quaranta, poi un andamento generalmente calante o quasi piatto fino agli anni Ottanta-primi Novanta, seguito da una nuova crescita nell’epoca più recente. Nel bilancio complessivo dell’intero periodo 1851–2015 non emergono aumenti stagionali significativi, tranne un calo statisticamente significativo in autunno; tuttavia, limitando l’analisi al periodo recente dal 1981 in poi, compaiono aumenti significativi del GBI in tutte le stagioni e su base annuale, con i segnali più forti nei mesi estivi, soprattutto luglio e agosto. Questo significa che la figura non documenta soltanto la variabilità naturale del blocco groenlandese, ma anche l’emersione di una fase recente particolarmente anomala, soprattutto in estate.
Se si entra nel dettaglio dei singoli pannelli, l’inverno mostra una variabilità ampia, con oscillazioni frequenti e forti, coerenti con il fatto che la circolazione nord-atlantica in stagione fredda è dominata da un getto più intenso, da una maggiore attività ondulatoria e da una più stretta interazione con la NAO. La primavera presenta a sua volta alternanze marcate, ma con un segnale recente meno netto rispetto all’estate; non a caso gli autori ricordano che il 2010 è l’anno di massimo GBI per le serie annuale, invernale e primaverile, mentre il 2011 risulta addirittura l’anno record negativo per la primavera. L’autunno è il pannello più particolare, perché nella figura appare meno orientato verso una crescita recente robusta e conferma il risultato statistico del lavoro: sul lungo periodo è proprio questa la stagione che mostra un indebolimento significativo del GBI. L’estate, invece, è il pannello più importante dell’intera figura: qui la linea filtrata evidenzia con maggiore chiarezza una ripresa e poi una forte impennata del blocking negli ultimi decenni, tanto che sette degli undici valori estivi più alti di tutta la serie si concentrano dal 2007 in poi, includendo anche il 2014 e il 2015. In altre parole, la figura suggerisce che il recente regime estivo non sia soltanto una fluttuazione casuale, ma una vera concentrazione di estati con blocking groenlandese eccezionalmente elevato nel contesto degli ultimi 165 anni.
Il valore scientifico della figura cresce ulteriormente quando la si collega alla letteratura successiva. Hanna, Fettweis e Hall hanno mostrato che l’aumento del blocking groenlandese estivo osservato dalle rianalisi dagli anni Novanta in poi si colloca addirittura fuori dall’intervallo simulato dai modelli CMIP5, segnalando una probabile sottostima modellistica della componente dinamica che controlla la Groenlandia recente. Inoltre, Hofer e colleghi hanno evidenziato che dalla metà degli anni Novanta la diminuzione estiva della nuvolosità sopra la Groenlandia coincide con una NAO più negativa e con un GBI eccezionalmente positivo, favorendo maggiore radiazione solare al suolo e quindi più fusione superficiale. Questo punto è fondamentale per leggere il pannello JJA: un GBI elevato non è soltanto un’anomalia di geopotenziale, ma un assetto di circolazione che favorisce aria più mite da sud, condizioni più secche e più serene, subsidenza e rafforzamento del melt–albedo feedback. Già lo studio sul melt eccezionale del 2012 mostrava che, come in altre estati molto calde dal 2007 in poi, una persistente alta pressione associata a NAO negativa dominò la Groenlandia per gran parte della stagione. Più recentemente, Preece e colleghi hanno ulteriormente raffinato questo quadro, mostrando che il trend recente del blocking estivo è stato alimentato soprattutto dall’aumento dei pattern di tipo Omega, particolarmente efficienti nel favorire perdita di massa superficiale, e che una maggiore ondulazione della circolazione estiva nord-atlantica, in un contesto di amplificazione artica e riduzione della neve primaverile nordamericana, può aver contribuito a rendere più frequente il ridge groenlandese. Per questo, la figura 2 va letta come una sintesi storica di grande rilievo: essa mostra che il blocking groenlandese è sempre stato una componente importante della variabilità atmosferica nord-atlantica, ma evidenzia anche che la sua espressione estiva recente ha assunto caratteristiche eccezionali e climaticamente molto rilevanti per la Groenlandia, per la NAO estiva e per il bilancio di massa della calotta.
Variabilità e tendenze del Greenland Blocking Index dal 1851: oscillazioni multidecadali, segnale estivo recente e implicazioni dinamiche
La sezione dei risultati di Hanna e colleghi mostra con grande chiarezza che il Greenland Blocking Index non evolve secondo un trend lineare semplice, ma attraverso una sequenza di massimi e minimi multidecadali che compaiono in tutte le stagioni. Nelle serie stagionali si riconoscono infatti un massimo tardo-ottocentesco attorno al 1880, un minimo tra 1910 e 1920, una nuova fase positiva tra anni Trenta e Quaranta, quindi una tendenza generalmente calante — oppure quasi piatta in autunno — fino agli anni Ottanta o ai primissimi anni Novanta, seguita da una ripresa successiva, particolarmente evidente in estate. Sul periodo completo 1851–2015 gli autori non trovano aumenti significativi del GBI su scala mensile, stagionale o annuale, mentre rilevano diminuzioni significative in ottobre, novembre e nell’autunno nel suo complesso; al contrario, nei periodi recenti emergono segnali molto diversi: tra 1981 e 2010 si osservano aumenti significativi in tutte le stagioni, nella media annuale e nei mesi di marzo, luglio, agosto e ottobre, mentre tra 1991 e 2015 l’aumento resta robusto soprattutto in estate e nei mesi di luglio e agosto. Inoltre, la serie evidenzia che sette degli undici valori estivi più alti dell’intero archivio 1851–2015 si concentrano dal 2007 in poi, e che il 2010 costituisce il massimo della serie annuale, invernale, primaverile e di dicembre. Anche la variabilità non cresce in modo uniforme: nel complesso le serie stagionali non mostrano incrementi significativi della varianza, ma maggio e soprattutto dicembre sì, con un aumento della variabilità di dicembre che gli autori descrivono come particolarmente marcato. Dal punto di vista spettrale, i dati grezzi non mostrano molte periodicità persistenti comuni, ma compare un segnale di circa 7–8 anni nel GBI di dicembre a partire dal 2000, presente anche nella NAO di dicembre; una volta filtrate le serie, una periodicità intorno agli 8 anni emerge in molti mesi, e le analisi cross-wavelet suggeriscono che, specialmente nei mesi invernali recenti, la NAO tenda a precedere il GBI.
Questi risultati acquistano ancora più importanza quando vengono collocati nel quadro della letteratura successiva. Studi successivi sui trend storici del blocking groenlandese hanno confermato che il segnale più robusto nei dataset basati sul GBI emerge in estate, con un aumento significativo del blocking JJA dalla metà degli anni Novanta, ma hanno anche mostrato che tale aumento dipende in parte dalla metrica usata per definire il blocking: in particolare, Wachowicz e colleghi evidenziano che le metriche basate sul GBI risultano sensibili all’aumento del geopotenziale medio a 500 hPa associato al riscaldamento troposferico e alla relazione ipsometrica, per cui il segnale osservato va interpretato come combinazione di cambiamento dinamico reale e innalzamento termodinamico del campo di altezza. Questo punto non smentisce Hanna et al., ma ne rafforza la lettura fisica: il GBI rimane un ottimo indicatore della configurazione troposferica sopra la Groenlandia, ma la sua crescita recente, soprattutto estiva, deve essere letta sia come segnale di blocking sia come risposta di un’atmosfera più calda e spessa. Lo stesso lavoro di Wachowicz et al. conferma comunque che i metriche GBI-based mostrano un aumento estivo più forte rispetto ad altri indici, mentre mantengono un segnale autunnale più debole o leggermente negativo, coerente con quanto già riportato da Hanna et al.
Il punto centrale, però, è che la crescita recente del GBI estivo non è soltanto una curiosità statistica, ma ha implicazioni climatiche dirette per la Groenlandia. Hofer e colleghi hanno mostrato che la riduzione recente della copertura nuvolosa sopra la Groenlandia ha amplificato la perdita di massa della calotta, perché condizioni più anticicloniche favoriscono cieli più sereni, maggiore assorbimento di radiazione solare e rafforzamento del melt–albedo feedback; in parallelo, Preece e colleghi hanno dimostrato che il trend recente del blocking estivo è stato in larga misura guidato da un aumento delle configurazioni di tipo Omega, particolarmente efficaci nel promuovere fusione superficiale su ampie porzioni della calotta. In questa prospettiva, la risalita del GBI estivo dagli anni Novanta in poi, già evidente nella figura 2 di Hanna et al., può essere interpretata come il riflesso di una riorganizzazione sinottica con effetti concreti sulla superficie glaciale. Resta però un elemento di forte interesse scientifico: Delhasse e colleghi hanno evidenziato che i modelli CMIP6 non mostrano un aumento della frequenza del blocking estivo sopra la Groenlandia né per il clima recente né per quello futuro fino al 2100, suggerendo che la recente anomalia osservata nelle rianalisi possa non essere ben catturata dalla modellistica climatica. Per questo la sezione 3.1 è particolarmente importante: non si limita a descrivere oscillazioni del GBI, ma identifica un possibile scarto tra variabilità storica, forzanti recenti e capacità dei modelli di rappresentare correttamente il comportamento estivo del settore groenlandese-nordatlantico. In sintesi, il quadro che emerge è quello di un indice dominato da forte variabilità multidecadale, ma con una chiara accentuazione recente in estate, una crescita della variabilità in maggio e dicembre e una relazione stretta con la NAO e con i processi che regolano fusione, nuvolosità e bilancio di massa della Groenlandia.
Interpretazione della tabella 2: variabilità e trend del Greenland Blocking Index nei diversi periodi climatici
La tabella 2 è una sintesi molto ricca perché consente di leggere insieme due aspetti diversi del Greenland Blocking Index: l’ampiezza della variabilità, espressa da sigma, e la direzione dei cambiamenti nel tempo, espressa dai trend su più finestre climatiche. Nel periodo completo 1851–2015 il quadro che emerge non è quello di un aumento lineare e uniforme del blocking groenlandese, ma di una forte variabilità di fondo con pochi segnali secolari robusti. Le sigma mensili oscillano in generale attorno a valori prossimi a 1, con massimi relativi in luglio (1.13), ottobre (1.04), febbraio (1.03), aprile (1.02) e novembre (1.02), mentre sul piano stagionale la variabilità più elevata compare in estate JJA (0.71), seguita da SON (0.67) e DJF (0.65); la serie annuale ha invece una sigma molto più bassa, 0.42, come ci si aspetta da una media che smorza parte della dispersione mensile e stagionale. Quanto ai trend sull’intero intervallo 1851–2015, i soli segnali statisticamente significativi sono negativi: ottobre −0.58, novembre −0.59 e autunno SON −0.55. Questo significa che, su scala plurisecolare, il tratto più netto della serie non è un rafforzamento generalizzato del blocking, bensì un indebolimento autunnale, mentre il resto dell’anno è dominato soprattutto da oscillazioni multidecadali piuttosto che da un cambiamento monotono. È precisamente questo il risultato chiave sottolineato da Hanna et al.: nessun aumento significativo annuale o stagionale sull’intero periodo, ma un calo significativo in ottobre, novembre e autunno.
Se però si scompone la serie nei sottoperiodi, la struttura climatica diventa molto più interessante. Nel tratto 1851–1900emergono infatti segnali positivi significativi in maggio (+0.76), giugno (+1.65) e nella serie annuale (+0.47), suggerendo che la seconda metà dell’Ottocento fu una fase di rafforzamento del blocking soprattutto tra tarda primavera e inizio estate. Nel periodo 1901–1950 non compaiono trend significativi, il che indica una prevalenza della variabilità interna senza una direzione netta del segnale. Nel periodo 1951–2000, invece, il cambiamento si concentra nella stagione fredda e nel tardo inverno, con valori significativamente negativi in febbraio (−1.22), marzo (−1.17) e DJF (−0.80). Questo passaggio è coerente con un quadro nord-atlantico in cui fasi più zonali e una maggiore persistenza di configurazioni assimilabili a NAO positiva tendono a deprimere il ridge groenlandese; non a caso gli stessi autori mostrano che la NAO tende spesso a precedere il GBI nelle analisi wavelet incrociate, e studi successivi hanno confermato che un GBI elevato si associa tipicamente a condizioni di NAO negativa, mentre il segnale opposto accompagna una circolazione più zonale. In altre parole, i dati della tabella 2 suggeriscono che la serie del GBI vada letta non come indicatore isolato, ma come parte di una più ampia riorganizzazione del settore nord-atlantico.
Il segnale davvero rilevante, però, è quello dei periodi più recenti. Nel 1981–2010 la tabella mostra un rafforzamento statisticamente significativo del GBI in tutte le stagioni e nella serie annuale, con incrementi significativi in marzo (+1.22), luglio (+1.63), agosto (+1.98) e ottobre (+1.36), oltre che in DJF (+0.90), MAM (+1.11), JJA (+1.42), SON (+0.82) e Ann (+1.11). Nel successivo 1991–2015 il segnale si concentra in modo ancora più netto sull’estate, con trend significativi in JJA (+1.87), luglio (+1.86) e soprattutto agosto (+2.36); nel più breve 2001–2015 resta significativo soltanto luglio (+1.97). Anche la variabilità recente cambia struttura: la sigma primaverile passa da 0.57 nel 1951–2000 a 0.72 nel 1981–2010, 0.79 nel 1991–2015 e 0.90 nel 2001–2015; la sigma estiva sale da 0.61 a 0.73 e poi a 0.87nel 1991–2015; il caso più notevole è dicembre, la cui sigma cresce da 0.81 nel 1901–1950 a 1.19 nel 1981–2010, 1.24nel 1991–2015 e 1.43 nel 2001–2015, segnalando una dispersione molto più ampia e una maggiore incidenza di estremi. Questo assetto è coerente con la letteratura successiva: Hofer et al. hanno mostrato che il recente spostamento verso condizioni anticicloniche estive sopra la Groenlandia è strettamente collegato alla diminuzione della nuvolosità e all’aumento del melt superficiale; Preece et al. hanno indicato che il trend estivo recente è stato trainato in larga parte da un aumento dei pattern di tipo Omega; e Preece et al. 2023 hanno documentato che la circolazione estiva sul Nord Atlantico è diventata più ondulata, con un incremento del GBI estivo e una forte relazione tra waviness e blocking groenlandese. Al tempo stesso, Wachowicz et al. invitano alla cautela: il segnale crescente del GBI grezzo in estate è in parte sensibile anche all’innalzamento del geopotenziale di fondo in un’atmosfera più calda, anche se le serie smussate e diversi altri metriche continuano a sostenere un aumento estivo e una relativa debolezza autunnale. In sintesi, i numeri della tabella 2 mostrano che il tratto più robusto e climaticamente rilevante non è il trend secolare complessivo, ma la forte accentuazione estiva del blocking groenlandese nelle ultime decadi, cioè proprio la finestra stagionale che più influenza nuvolosità, bilancio radiativo e fusione della calotta.
Frequenza crescente dei valori estremi del Greenland Blocking Index: il clustering recente di giugno, estate e dicembre come segnale dinamico del cambiamento artico
La sezione 3.2 di Hanna et al. è particolarmente importante perché sposta l’attenzione dai semplici trend medi alla frequenza degli estremi, mostrando che il comportamento recente del Greenland Blocking Index non si limita a un graduale aumento del segnale estivo, ma assume la forma di una vera e propria concentrazione temporale di anni eccezionali. I dati più rilevanti sono molto chiari: il 2010 costituisce il massimo assoluto dell’intera serie dal 1851 per dicembre, inverno, primavera e media annuale, mentre il 2011 segue immediatamente con il minimo record della primavera e di aprile; inoltre il 2010 rientra anche tra i dieci valori più elevati per gennaio, febbraio, aprile, maggio, agosto e autunno. Ancora più notevole è il comportamento estivo: cinque dei dieci valori più alti del GBI estivo si collocano tra 2007 e 2012, mentre 2015 e 2014 occupano rispettivamente il decimo e l’undicesimo posto nell’intera serie estiva di 165 anni. Per dicembre, il segnale è diverso ma altrettanto interessante: dal 2001 compaiono anni sia tra i dieci più alti sia tra i dieci più bassi, cioè un aumento degli estremi di segno opposto coerente con la crescita della variabilità mensile già discussa dagli autori. In altri termini, l’elemento nuovo non è soltanto “più blocking”, ma anche una maggiore estremizzazione del regime groenlandese, soprattutto in estate e in dicembre.
Il punto forte dell’analisi è però statistico oltre che descrittivo. Hanna et al. applicano un test ipergeometrico proprio per verificare se questo addensamento recente di anni estremi possa essere attribuito al caso. Il risultato più robusto riguarda l’estate (JJA): sei dei dieci anni più elevati, e addirittura sette degli undici più elevati, cadono dal 2007 in poi; la probabilità che una concentrazione di questo tipo si verifichi casualmente è p = 0.0001 per il periodo 2007–2015e p = 0.00370 per il periodo 2001–2015, quindi un segnale altamente significativo. Anche giugno mostra un clustering significativo: quattro dei dieci valori più alti si verificano dal 2007 in poi, con il 2012 che raggiunge il secondo valore più alto della serie di giugno, e il test fornisce p = 0.0135, anch’esso significativo. Diversamente, agosto non mostra una concentrazione analoga di estremi elevati, mentre luglio presenta tre dei dieci valori più alti dal 2007, ma senza raggiungere piena significatività. Questo dettaglio è molto istruttivo, perché suggerisce che il recente rafforzamento del blocking estivo sia stato soprattutto un fenomeno di inizio e metà estate, più che di tarda estate. Per dicembre, invece, il risultato riguarda l’aumento della dispersione: cinque dei venti anni più estremi (dieci più alti e dieci più bassi) si collocano dal 2001 e tre dal 2007, con probabilità associate di p = 0.0213 e p = 0.08; dunque il segnale è significativo nel primo caso e appena sotto soglia nel secondo. Gli autori mostrano inoltre che le autocorrelazioni a un anno di distanza sono deboli per giugno (r = 0.18), dicembre (r = −0.12) e estate (r = 0.24), il che rafforza l’interpretazione del clustering come fenomeno reale e non come semplice persistenza seriale.
Arricchita con la letteratura successiva, questa sottosezione assume un significato climatico ancora più forte. Gli studi più recenti mostrano infatti che il recente aumento del blocking groenlandese estivo coincide con una fase di circolazione nord-atlantica più ondulata, con una più frequente presenza di condizioni anticicloniche sulla Groenlandia e con una maggiore tendenza della NAO verso configurazioni favorevoli al ridge groenlandese; Preece et al. mostrano che, nel periodo 1979–2022, la sinuosità estiva del flusso sul Nord Atlantico è aumentata e che il GBI estivo cresce in parallelo, con una forte relazione positiva tra circolazione più ondulata e blocking sulla Groenlandia. Lo stesso studio sottolinea che questi episodi di blocking trasportano aria più calda e umida dalle medie latitudini e favoriscono la fusione della calotta attraverso risposte del bilancio energetico superficiale, mentre un proseguimento di tali condizioni anticicloniche più frequenti potrebbe produrre una perdita di massa superficiale anche molto superiore a quella simulata dai modelli globali. In modo coerente, Hofer et al. hanno mostrato che dalla metà degli anni Novanta la diminuzione della nuvolosità sopra la Groenlandia ha contribuito in modo decisivo alla recente accelerazione della perdita di massa, proprio perché le configurazioni anticicloniche aumentano l’assorbimento della radiazione solare e rafforzano il melt–albedo feedback. Infine, Preece et al. hanno chiarito che il recente trend del blocking estivo non è omogeneo, ma è stato in larga parte trainato dall’aumento dei pattern di tipo Omega, che hanno avuto un ruolo centrale nell’accelerazione della perdita di massa della calotta. Letta in questa prospettiva, la sottosezione 3.2 non documenta solo una curiosa concentrazione di anni record, ma identifica un vero regime recente di estremi dinamici sul settore groenlandese, particolarmente evidente in giugno e in estate, e climaticamente coerente con l’intensificazione della fusione superficiale osservata nel XXI secolo.
Spiegazione della figura 3
La figura 3 è molto importante perché mostra che la variabilità del Greenland Blocking Index su scala mensile non è affatto stazionaria, cioè non segue una periodicità unica e persistente lungo tutto il periodo 1851–2015. I dodici pannelli riportano infatti le trasformate wavelet dei mesi del calendario applicate alla nuova serie estesa del GBI dopo filtraggio binomiale a 7 punti, e quello che emerge è una struttura temporale intermittente, fatta di “isole” di potenza spettrale che compaiono e scompaiono nel tempo. Nello studio, Hanna e colleghi sottolineano che nei dati grezzi non compaiono molte caratteristiche comuni e durature tra i vari mesi; il segnale più evidente è una periodicità di circa 7–8 anni che risulta particolarmente riconoscibile in dicembre a partire approssimativamente dal 2000. Dopo il filtraggio, però, una banda attorno agli 8 anni diventa visibile in gran parte dei mesi, e gli autori precisano che questo risultato è robusto anche cambiando il filtro binomiale da 5 a 7 o 11 punti. In altre parole, la figura suggerisce che il blocking groenlandese non sia dominato da un’oscillazione regolare e permanente, ma da modi di variabilità interannuale e interdecadale che si attivano in epoche diverse e con diversa intensità a seconda del mese.
Dal punto di vista fisico, questo comportamento è coerente con la natura del GBI come indice che integra processi dinamici molteplici: andamento della NAO, ondulazione del getto nord-atlantico, propagazione e rottura delle onde di Rossby, e forzanti di bassa frequenza che possono modulare la posizione e la persistenza del ridge groenlandese. Non a caso, nello stesso lavoro le analisi cross-wavelet mostrano che la NAO tende a precedere il GBI, soprattutto nei mesi invernali degli ultimi decenni, e la figura 3 va letta proprio in questa chiave di accoppiamento tra la variabilità nord-atlantica e il blocking su Groenlandia. Il fatto che la periodicità di circa 8 anni emerga con particolare evidenza anche nella NAO filtrata rafforza l’idea di una covariazione dinamica tra i due sistemi. Questo quadro è coerente anche con studi successivi: Wachowicz e colleghi hanno mostrato che i trend del blocking groenlandese dipendono in parte dalla metrica usata, ma confermano che le serie basate sul GBI mettono bene in evidenza i cambiamenti stagionali, soprattutto estivi e in parte invernali; Preece et al. hanno poi dimostrato che nel Nord Atlantico estivo la circolazione è diventata più ondulata nelle ultime decadi e che questa maggiore waviness è strettamente associata a condizioni più favorevoli al blocking groenlandese. La figura 3, dunque, non mostra soltanto un esercizio statistico, ma la firma temporale di un sistema atmosferico in cui il blocco groenlandese risponde a una variabilità accoppiata e non lineare della circolazione atlantica.
L’aspetto forse più interessante, in chiave climatologica, è che la figura suggerisce una differenza netta tra il comportamento dei mesi invernali e quello dei mesi estivi. Nei pannelli di dicembre, gennaio e febbraio si osservano nuclei di potenza più frequenti nella banda interannuale, coerenti con il fatto che la stagione fredda è il periodo in cui il legame GBI–NAO è più stretto. Nei pannelli estivi, invece, il segnale appare più intermittente ma comunque organizzato, e ciò è rilevante perché proprio il blocking estivo è quello che ha maggior impatto sulla calotta groenlandese: episodi persistenti di alta pressione favoriscono subsidenza, riduzione della nuvolosità, maggiore assorbimento di radiazione solare e rafforzamento del melt–albedo feedback. La letteratura più recente mostra infatti che l’aumento del blocking estivo osservato nelle rianalisi si accompagna a una maggiore sinuosità del flusso nord-atlantico e che i modelli climatici CMIP5 e CMIP6 tendono a riprodurre male questo segnale, sottostimando quindi una componente dinamica cruciale della recente perdita di massa della Groenlandia. In questo senso, la figura 3 va interpretata come una prova del fatto che la dinamica del GBI non evolve in modo uniforme nel tempo, ma attraversa finestre preferenziali di amplificazione spettrale che riflettono cambiamenti reali nella struttura della circolazione emisferica e nella sua capacità di produrre condizioni di blocco persistente sopra la Groenlandia.
Interpretazione della tabella 3: evoluzione della variabilità del Greenland Blocking Index e significato dinamico dei trend di sigma
La tabella 3 è particolarmente importante perché non descrive l’evoluzione del valore medio del Greenland Blocking Index (GBI), ma quella della sua variabilità, stimata attraverso la deviazione standard mobile su 5 anni. In altri termini, qui non si misura se il blocco groenlandese tenda semplicemente a diventare più alto o più basso, ma se la sua intensità fluttui nel tempo in modo più o meno ampio. Letta in questa prospettiva, la tabella mostra un risultato molto netto: su scala lunga, cioè nel periodo 1853–2013, quasi tutte le serie mensili e tutte le serie stagionali hanno trend di variabilità piccoli e non significativi, segno che il sistema non presenta un aumento generalizzato della dispersione del GBI. Le due eccezioni robuste sono maggio, con un trend di +0.44, e soprattutto dicembre, con +0.46 sull’intero periodo e addirittura +0.54 nel periodo 1901–2013. Questo significa che l’ampiezza delle oscillazioni del blocking groenlandese è aumentata in modo statisticamente significativo soprattutto in tarda primavera e, ancora più chiaramente, all’inizio dell’inverno boreale. Il dato è coerente con quanto discusso da Hanna et al. (2016), cioè che la variabilità del GBI non cresce in modo uniforme nell’anno, ma tende a concentrarsi in mesi specifici, e si collega bene anche al lavoro di Cropper et al. (2015), che aveva già evidenziato una peculiare estremizzazione della NAO di dicembre, suggerendo un possibile meccanismo dinamico condiviso tra settore groenlandese e Nord Atlantico.
Osservando nel dettaglio i dati mensili, si nota che la crescita della variabilità non è affatto lineare né uniforme tra i periodi. Gennaio passa da +0.03 sull’intero periodo a −0.10 nel 1948–2013, poi a −0.55 nel 1981–2013, per risalire a +0.17 nel 1991–2013 e +0.38 nel 2001–2013; quindi il segnale recente suggerisce maggiore dispersione, ma senza una robustezza statistica paragonabile a dicembre. Febbraio mostra valori debolmente negativi nel lungo periodo (−0.06, −0.07, −0.15) e poi positivi in epoca recente (+0.33, +0.57, +0.49), indicando una possibile riattivazione della variabilità tardo-invernale. Marzo evolve da +0.03 a −0.23 e −0.04, poi torna positivo con +0.12, +0.35 e +0.34, mentre aprile è uno dei mesi più interessanti sul piano descrittivo, perché i suoi trend crescono quasi monotonicamente da +0.10 a +0.23, +0.33, +0.57, +0.85 e fino a +1.70 nel periodo 2001–2013. Anche se questi ultimi intervalli sono troppo brevi per trarre conclusioni definitive, il segnale di aprile suggerisce che la primavera recente sia divenuta più irregolare e più sensibile a brusche oscillazioni del ridge groenlandese. Maggio, come detto, è il secondo mese con aumento significativo di lungo periodo: oltre al +0.44 su 1853–2013, mostra +0.17 nel 1901–2013, +0.18 nel 1948–2013, +0.60 nel 1981–2013, +0.37 nel 1991–2013 e +0.97 nel 2001–2013. È un comportamento notevole, perché suggerisce che la tarda primavera sia diventata progressivamente più predisposta a transizioni rapide tra configurazioni di blocco e fasi di circolazione più zonale, un aspetto che può avere riflessi importanti sul precondizionamento estivo della calotta groenlandese.
Anche i mesi estivi meritano attenzione, ma la tabella suggerisce una lettura più sottile di quella che si potrebbe fare guardando solo ai record recenti del GBI estivo. Giugno presenta valori moderatamente positivi nel lungo periodo (+0.19, +0.08, +0.34), poi quasi nulli o debolmente negativi nel 1981–2013 e 1991–2013 (−0.03, −0.11), per tornare a +0.69 nel 2001–2013. Luglio mostra addirittura un comportamento in parte opposto, con −0.08, −0.37 e −0.44 nei primi tre intervalli, poi +0.28, −0.17 e +0.26 nei più recenti; agosto passa da +0.12 e +0.18 a −0.14 e −0.20, per poi risalire a +0.38 e +0.58. Tuttavia, quando questi tre mesi vengono aggregati nella stagione JJA, il risultato complessivo resta molto più smorzato: +0.06 su 1853–2013, −0.06 su 1901–2013, 0.00 su 1948–2013, 0.00 su 1981–2013, −0.16 su 1991–2013 e solo +0.46 su 2001–2013. Questo è un punto cruciale: la tabella 3 suggerisce che la recente eccezionalità estiva del blocking groenlandese, ben documentata nella tabella 2 e nella sezione sugli estremi, dipenda più da un aumento del livello del GBI e dalla concentrazione di anni molto alti, soprattutto tra giugno e luglio, che non da una crescita statisticamente robusta della varianza estiva aggregata. È una distinzione importante, perché implica che il sistema estivo recente non sia necessariamente più “caotico” nel senso statistico del termine, ma piuttosto più spesso collocato in una modalità favorevole al blocking alto. Questo quadro è coerente con Hofer et al. (2017), che collegano il recente assetto anticiclonico estivo groenlandese alla diminuzione della nuvolosità e all’aumento della fusione superficiale, e con Preece et al. (2021), che mostrano come il trend recente sia stato sostenuto soprattutto dall’aumento dei pattern di tipo Omega, più che da una crescita uniforme di tutta la varianza estiva.
L’autunno e l’inizio inverno forniscono probabilmente il segnale più istruttivo della tabella. Settembre resta vicino alla neutralità nei primi periodi (+0.14, +0.03, −0.17, −0.29) per poi tornare positivo (+0.14, +0.45). Ottobre è ancora più piatto o negativo (−0.13, +0.12, −0.20, −0.10, +0.03, −0.19), mentre novembre mostra una forte irregolarità, con −0.18, −0.08, +0.04, −0.36, −0.73 e poi +0.29. Ma è dicembre a emergere chiaramente come mese chiave: il trend della sua sigma è +0.46 su 1853–2013, +0.54 su 1901–2013, +0.31 su 1948–2013, +0.74 su 1981–2013, +1.23 su 1991–2013 e +1.10 su 2001–2013. Anche senza attribuire significatività agli ultimi intervalli brevi, la progressione numerica è impressionante e indica che dicembre è diventato il mese in cui il GBI alterna con maggiore frequenza condizioni estreme di segno opposto. Questo si collega direttamente alla successiva analisi degli estremi di Hanna et al. (2016), dove si mostra che dal 2001 dicembre compare sia tra i valori molto alti sia tra quelli molto bassi del GBI, cioè non come semplice mese di “blocco più forte”, ma come mese di maggiore polarizzazione dinamica. In termini fisici, questo comportamento suggerisce un accoppiamento più irregolare tra blocco groenlandese, NAO, traiettorie delle depressioni atlantiche e assetto del getto polare all’inizio dell’inverno. Proprio per questo la somiglianza con la crescente estremizzazione della NAO di dicembre non è banale: potrebbe indicare che il settore groenlandese sia diventato più sensibile a transizioni di regime su scala emisferica, con implicazioni potenzialmente rilevanti anche per la propagazione verso la stratosfera e per il precondizionamento della circolazione troposferica europea, tema che si inserisce bene nella più ampia discussione sul legame tra amplificazione artica, waviness del getto e blocking, pur con tutte le cautele evidenziate nella letteratura più recente.
Le serie stagionali e annuale rafforzano ulteriormente questa interpretazione. La serie annuale ha trend molto contenuti: +0.03, +0.08, +0.14, +0.06, +0.32, +0.69. DJF resta quasi neutra nel lungo termine (+0.01, +0.11, +0.10) ma mostra una moderata crescita recente (+0.17, +0.71, +0.94); MAM passa da +0.09 e +0.02 a +0.40, +0.60, +0.68, +0.79, cioè una crescita progressiva della dispersione primaverile; JJA, come visto, resta sostanzialmente piatta; SONoscilla intorno allo zero (+0.04, +0.06, −0.08, −0.04) per poi aumentare lievemente nei periodi più brevi (+0.38, +0.40). Il fatto che nessuna stagione mostri un trend significativo di lungo periodo, mentre alcuni mesi singoli sì, è forse il messaggio più importante della tabella 3: la riorganizzazione del blocking groenlandese non si esprime tanto come una semplice intensificazione stagionale della varianza, ma come una modifica più fine del calendario annuale della variabilità, con maggio e soprattutto dicembre come mesi chiave. Questo è coerente con l’idea, sostenuta da Hanna et al. (2016) e poi sviluppata da studi successivi come Preece et al. (2023), che il sistema groenlandese-nordatlantico stia cambiando non solo nel valore medio del ridge estivo, ma anche nella struttura temporale delle sue oscillazioni, con un crescente peso di episodi estremi, di transizioni di regime e di configurazioni più persistenti o più contrastate in momenti specifici dell’anno. In sintesi, i dati della tabella 3 indicano che il segnale più robusto della variabilità del GBI non è un aumento generalizzato della dispersione, ma una accentuazione selettiva della variabilità mensile, concentrata soprattutto in dicembre e in misura minore in maggio, mentre il resto del calendario mostra soprattutto fluttuazioni recenti da interpretare con cautela ma sicuramente meritevoli di attenzione nel contesto dell’amplificazione artica e della dinamica del Nord Atlantico.
Spiegazione della figura 4
La figura 4 è cruciale perché non mostra il livello medio del Greenland Blocking Index, ma l’evoluzione della sua variabilità interna, calcolata come deviazione standard mobile su 5 anni. Nel pannello (a) vengono confrontate le quattro stagioni meteorologiche: DJF, MAM, JJA e SON oscillano tutte in modo marcato lungo la serie 1853–2013, ma senza un trend lineare forte e continuo. Questo risultato è coerente con la tabella 3 dello studio, dove le serie stagionali non mostrano trend significativi di lungo periodo nella variabilità, mentre la dispersione del GBI appare dominata soprattutto da fluttuazioni multidecadali. In altre parole, la figura suggerisce che il blocking groenlandese non stia diventando uniformemente più variabile in tutte le stagioni, ma che la sua irregolarità si concentri in finestre temporali e mesi specifici.
Il pannello (b), dedicato a dicembre, è il cuore interpretativo della figura. Qui la deviazione standard mobile mostra un andamento molto più strutturato, con una tendenza positiva esplicita, riassunta dalla regressione lineare y = 0.0028x + 0.659 e da un R² = 0.1478. Il valore di R² non è alto, e questo indica giustamente che una quota importante della variabilità resta non lineare e intermittente; tuttavia il segnale di fondo è abbastanza netto da emergere sopra il rumore. Questo coincide con quanto riportato dagli autori nella tabella 3, dove dicembre mostra un aumento significativo della variabilità sia su 1853–2013 (+0.46) sia su 1901–2013 (+0.54), risultando il mese con il segnale più robusto dell’intero calendario. La figura visualizza quindi molto bene ciò che la statistica riassume: dicembre non è semplicemente un mese “più bloccato”, ma un mese in cui il regime groenlandese è diventato più estremo e più oscillante, con alternanza più frequente tra episodi molto positivi e molto negativi del GBI.
Questo aumento della variabilità di dicembre è scientificamente rilevante perché si collega direttamente alla successiva analisi degli estremi nello stesso articolo. Hanna e colleghi mostrano infatti che dal 2001 dicembre compare sia tra i dieci valori più alti sia tra i dieci più bassi del GBI, cioè non come un semplice trend monotono verso valori elevati, ma come una vera polarizzazione del comportamento atmosferico. La figura 4b rende visibile proprio questa dinamica: l’ultimo tratto della serie mostra oscillazioni più ampie e più frequenti, culminanti in valori di sigma molto elevati negli anni recenti. Gli autori interpretano questo segnale come coerente con una crescente concentrazione di anni estremi in dicembre, e il test ipergeometrico conferma che tale clustering recente è statisticamente significativo nel periodo 2001–2015.
Dal punto di vista dinamico, il comportamento di dicembre è particolarmente interessante perché richiama la letteratura sul legame tra GBI, NAO e circolazione nord-atlantica d’inizio inverno. Nello stesso studio, gli autori notano che la crescita della variabilità del GBI di dicembre “rispecchia” un fenomeno simile recentemente identificato nella NAO di dicembre, suggerendo un possibile meccanismo comune. Le analisi wavelet del lavoro mostrano inoltre una periodicità di circa 7–8 anni in dicembre e indicano che, specialmente nei mesi invernali recenti, la NAO tende a precedere il GBI. Questo rafforza l’idea che la figura 4 non descriva una semplice anomalia regionale sulla Groenlandia, ma il riflesso di una maggiore instabilità dei regimi di circolazione sull’intero settore Nord Atlantico–Artico all’inizio dell’inverno.
Arricchendo l’interpretazione con studi successivi, la figura assume un significato ancora più ampio. Wachowicz et al. hanno mostrato che la stima dei trend del blocking groenlandese dipende anche dalla metrica utilizzata, ma confermano che il GBI resta particolarmente sensibile ai cambiamenti stagionali del regime groenlandese e che la variabilità interannuale non è costante tra i diversi indici. Questo punto è importante perché suggerisce cautela: la crescita della variabilità di dicembre nella figura 4 è robusta all’interno della definizione GBI di Hanna et al., ma va letta come parte di una più generale riorganizzazione della circolazione, non come prova isolata di un unico meccanismo fisico. Allo stesso tempo, proprio il fatto che dicembre emerga così nettamente nel GBI rafforza il valore diagnostico di questa metrica per seguire le transizioni di regime sul settore groenlandese.
La figura va poi letta nel contesto più generale dei cambiamenti recenti del blocking groenlandese e dei loro effetti climatici. Studi successivi hanno mostrato che il recente aumento del blocking, soprattutto estivo, è strettamente legato a una circolazione nord-atlantica più ondulata e a una maggiore fusione della calotta groenlandese. Preece et al. documentano che la circolazione estiva del Nord Atlantico è diventata più wavy e che tale ondulazione favorisce blocchi più frequenti sulla Groenlandia, mentre Hofer et al. mostrano che configurazioni anticicloniche persistenti sono associate a minore nuvolosità e maggiore perdita di massa superficiale della calotta. Anche se la figura 4 riguarda soprattutto la variabilità e mette in risalto dicembre più dell’estate, il suo messaggio di fondo è analogo: il sistema groenlandese non sta cambiando soltanto nei valori medi, ma anche nella struttura temporale delle oscillazioni, cioè nel modo in cui alterna e concentra i regimi atmosferici estremi.
In sintesi, la figura 4 mostra che la variabilità stagionale del GBI nel suo complesso resta dominata da oscillazioni multidecadali senza un forte trend uniforme, ma mette in evidenza che dicembre rappresenta un’eccezione importante: è il mese in cui la dispersione del blocking groenlandese è aumentata in modo più chiaro, con una crescita della frequenza e dell’ampiezza degli estremi negli ultimi decenni. Questo rende dicembre un mese-chiave per comprendere la crescente instabilità dei regimi atmosferici groenlandesi e il loro legame con la NAO, con la dinamica del getto nord-atlantico e più in generale con la riorganizzazione recente della circolazione artica.
3.3. Relazione tra il GBI e altri indici climatici
L’analisi delle correlazioni detrendizzate tra Greenland Blocking Index e altri indici climatici mostra con grande chiarezza che il segnale dominante è quello di una relazione fortemente inversa con la North Atlantic Oscillation, mentre il legame con il CGT3 risulta invece generalmente positivo. Nel quadro ricostruito da Hanna e colleghi, le correlazioni GBI–NAO sono per lo più negative e statisticamente significative lungo quasi tutto l’anno, con i massimi invernali tra gennaio e marzo, quando i coefficienti scendono spesso sotto −0.8, e con un indebolimento relativo in estate, soprattutto in luglio, mese nel quale la relazione resta presente ma meno intensa. Nei periodi più recenti il legame appare ancora più marcato in dicembre, con valori che raggiungono circa −0.96 o −0.97 a seconda della definizione dell’indice NAO utilizzata, a conferma del fatto che gli episodi di blocking groenlandese più robusti tendono a svilupparsi in un contesto di NAO fortemente negativa. Questa relazione è dinamicamente coerente con l’idea che una NAO− favorisca un indebolimento o una deviazione del flusso zonale nord-atlantico, promuovendo onde di Rossby più ampie, rottura d’onda e persistenza anticiclonica sull’area groenlandese, cioè proprio la configurazione sinottica catturata dal GBI.
Il fatto che l’intensità della correlazione vari nel tempo suggerisce però che il rapporto tra GBI e NAO non sia rigidamente stazionario, ma modulato da cambiamenti nella posizione dei centri d’azione della NAO, da interazioni con altri pattern euro-atlantici e da differenze metodologiche tra indici station-based, PC-based e Summer NAO. In questo senso, il miglioramento osservato in giugno quando si utilizza lo SNAO è fisicamente plausibile, perché la configurazione estiva della NAO è più traslata verso nord e comprende un’anomalia anticiclonica in media troposfera prossima alla Groenlandia, quindi più direttamente connessa al blocking groenlandese rispetto alla definizione invernale classica. Parallelamente, le correlazioni positive tra GBI e CGT3 indicano che il blocking groenlandese non va interpretato solo come espressione regionale della variabilità nord-atlantica, ma anche come parte di una più ampia architettura emisferica, nella quale il circumglobal teleconnection pattern estivo, cioè un treno d’onda quasi circumglobale a numero d’onda 5 guidato dal jet subtropicale, può modulare la circolazione sul settore Groenlandia–Atlantico settentrionale. Studi successivi hanno inoltre rafforzato questa interpretazione, mostrando che temperature invernali più miti nella Groenlandia sud-occidentale sono associate a maggiore blocking nella regione Groenlandia–Scandinavia, che gli estremi di blocking groenlandese sono aumentati negli ultimi decenni insieme al trasporto di umidità verso le alte latitudini, e che in estate la maggiore ondulazione del flusso nord-atlantico ha favorito una più frequente persistenza del Greenland High, con importanti implicazioni per fusione superficiale, bilancio di massa e variabilità climatica europea. In altre parole, il GBI emerge come un indice-ponte tra dinamica sinottica regionale, teleconnessioni euro-atlantiche e forzanti emisferiche più ampie.
Analisi composita del Greenland Blocking Index e del suo significato dinamico su Groenlandia, Atlantico settentrionale e medie latitudini
L’analisi composita degli anni con Greenland Blocking Index più elevato rispetto a quelli con GBI più basso mostra che il blocking groenlandese non è un semplice segnale regionale, ma una configurazione dinamica capace di riorganizzare una parte importante della circolazione emisferica. Nel lavoro di Hanna et al. il contrasto è particolarmente netto in inverno, quando la risposta in altezza di geopotenziale è massima e il nucleo principale dell’anomalia si colloca appena a sud-est della Groenlandia, mentre in estate il massimo si sposta più verso il settore sud-occidentale groenlandese; questa differenza stagionale è coerente con il fatto che il semestre freddo presenta una circolazione più intensa, più baroclina e più variabile, quindi più sensibile all’amplificazione o al blocco delle onde planetarie. Le ricostruzioni più recenti confermano inoltre che il GBI è strettamente connesso alla variabilità della NAO e che il blocking groenlandese costituisce un elemento strutturale dell’assetto euro-atlantico, non una semplice anomalia locale del geopotenziale.
Sul piano termodinamico, i compositi mostrano che un GBI elevato favorisce anomalie calde sulla Groenlandia e sul Mare del Labrador, con un’estensione molto più ampia in inverno e una struttura più confinata lungo la Groenlandia occidentale in estate. Questa relazione è stata ampiamente confermata dalla letteratura successiva: gli episodi di blocking trasportano aria più mite e umida dalle medie latitudini verso la calotta groenlandese, modificano il bilancio energetico superficiale, riducono la nuvolosità spessa in alcune aree, aumentano l’irraggiamento a onda corta e possono amplificare in modo sostanziale fusione e runoff. Studi recenti mostrano anche che il brusco incremento della fusione groenlandese dalla fine degli anni Novanta non è spiegabile solo da un riscaldamento graduale, ma è stato rafforzato da cambiamenti nella dinamica ondulatoria atmosferica e da una riduzione del flusso occidentale, con effetti particolarmente marcati sul settore sud-occidentale dell’isola.
Anche il segnale pluviometrico e dinamico descritto nei compositi è fisicamente molto coerente. In presenza di blocking elevato, la Groenlandia tende a ricevere più precipitazioni in varie configurazioni stagionali per effetto dell’avvezione meridionale umida, ma in estate il sud dell’isola può sperimentare un’anomalia secca distinta, legata allo spostamento verso nord delle storm tracks e all’indebolimento stagionale del getto polare. La letteratura recente supporta bene questa interpretazione: il blocking persistente può ridurre la precipitazione nella Groenlandia sud-orientale, diminuire l’accumulo nevoso in porzioni della calotta centrale e meridionale e contemporaneamente intensificare l’avvezione calda verso la Groenlandia occidentale. In parallelo, i compositi del vento a 500 hPa indicano un’anomalia orientale sull’Atlantico medio-settentrionale, cioè il segnale di un getto indebolito o più ondulato sotto alto GBI, soprattutto in inverno; lavori più recenti mostrano infatti che una maggiore waviness del flusso nord-atlantico è strettamente associata a più frequenti condizioni anticicloniche sulla Groenlandia.
Il punto forse più importante, anche dal punto di vista climatologico, è che il blocco groenlandese produce effetti a valle molto evidenti sulle medie latitudini euro-atlantiche. Già la sezione originale evidenzia, nei casi di GBI elevato, la presenza di saccature sull’Europa e di anomalie termiche fredde tra Scandinavia, Regno Unito e parte della Siberia in inverno, oltre a forti modifiche delle precipitazioni sul Regno Unito. Questo quadro è coerente con studi che collegano l’aumento del blocking groenlandese e le anomalie del jet stream a una maggiore probabilità di estati britanniche fresche e umide in alcune configurazioni, nonché più in generale a estremi meteorologici europei modulati dal tipo e dalla posizione dei blocchi euro-atlantici. La letteratura più recente aggiunge che l’aumento del blocking estivo sulla Groenlandia osservato negli ultimi decenni è accompagnato da una maggiore persistenza del regime anticiclonico e da difficoltà dei modelli climatici nel riprodurne fedelmente la variabilità temporale e gli estremi, segno che il GBI è oggi una variabile chiave sia per la climatologia della Groenlandia sia per la predicibilità del settore nord-atlantico. In sintesi, questa analisi composita mostra che gli estremi del GBI rappresentano una firma integrata di dinamica d’onda, modulazione del getto, trasporto di calore e umidità, risposta della calotta groenlandese e teleconnessioni sulle medie latitudini: un indicatore quindi di portata emisferica, non solo regionale.
Estremi mensili e stagionali del Greenland Blocking Index nel periodo 1851–2015: significato climatologico della tabella 4
La tabella 4 rappresenta uno dei passaggi più importanti dell’intero studio, perché non si limita a elencare gli anni con i valori più bassi e più alti del Greenland Blocking Index, ma consente di riconoscere la struttura temporale degli estremi del blocking groenlandese su scala mensile, stagionale e annuale. Il primo dato che emerge con immediatezza è che il 2010 costituisce l’anno con il GBI annuale più elevato dell’intera serie 1851–2015, mentre tra i dieci anni annuali più alti compare anche il 2012; al contrario, tra i dieci anni annuali con GBI più basso non compare alcun anno del XXI secolo. Questo significa che, pur in assenza di un incremento lineare annuale statisticamente significativo lungo tutto il record, la fase più recente del dataset concentra una parte rilevante degli episodi di blocking più intensi. Il risultato è coerente con quanto gli autori evidenziano nel testo: la serie completa non mostra una crescita monotona del GBI su 165 anni, ma dal 1981 in avanti compaiono aumenti significativi in tutte le stagioni e nella media annuale, con segnali particolarmente robusti nei mesi estivi. Letta in questa prospettiva, la tabella non documenta solo una variabilità interannuale elevata, ma suggerisce un cambiamento del regime atmosferico nord-atlantico, nel quale gli estremi positivi del geopotenziale sulla Groenlandia tendono a presentarsi con maggiore frequenza nella climatologia recente.
Su scala stagionale il quadro si fa ancora più eloquente. In inverno (DJF) il 2010 è il valore massimo assoluto e tra i dieci inverni con GBI più elevato compare anche il 2011, a conferma del carattere eccezionale del biennio 2009/10–2010/11 nel contesto della variabilità euro-atlantica, con una forte associazione a NAO negativa e a una circolazione meridiana più pronunciata. In primavera (MAM) compaiono tra i massimi 2010, 2005 e 2008, mentre tra i minimi figurano 2011 e 2015; questo forte contrasto interno alla stagione primaverile è coerente con il fatto che gli stessi autori segnalano il 2010 come massimo assoluto primaverile e il 2011 come minimo record sia per aprile sia per la primavera, segno di una notevole instabilità della circolazione groenlandese nelle stagioni di transizione. È però l’estate (JJA) a fornire il segnale più netto: tra le dieci estati con GBI più elevato figurano 2012, 2011, 2007, 2009, 2008 e 2015, cioè sei casi su dieci nel solo periodo post-2000, una concentrazione troppo marcata per essere considerata casuale e che infatti nello studio viene sottoposta a test ipergeometrico risultando statisticamente significativa. A livello mensile il clustering recente è altrettanto evidente: giugno include tra i massimi 2011, 2007, 2008 e 2012; luglio comprende 2009, 2015 e 2012; agosto include 2010 e 2011; dicembre mostra invece un comportamento particolarmente interessante, perché tra i massimi rientrano 2010, 2009 e 2001, ma tra i minimi compaiono anche 2011 e 2004, indicando non solo un aumento degli episodi di blocking intenso, ma anche una crescita della dispersione e dell’intermittenza del segnale invernale tardo-autunnale. In sostanza, la tabella 4 mostra che il recente rafforzamento del GBI non è omogeneo durante l’anno, bensì concentrato soprattutto nella stagione calda e in dicembre, cioè in due finestre molto sensibili alla riorganizzazione del getto polare e delle onde planetarie sul settore Groenlandia–Atlantico settentrionale.
Dal punto di vista dinamico e climatico, i dati della tabella acquistano un significato ancora più profondo quando vengono messi in relazione con la letteratura successiva sul ruolo del blocking groenlandese nella fusione della calotta e nella variabilità emisferica. La forte presenza di 2010, 2011, 2012 e 2015 tra gli estremi positivi non è un semplice dettaglio statistico: questi anni coincidono infatti con una fase in cui la Groenlandia ha sperimentato anomalie persistenti di alta pressione, avvezione calda sul lato occidentale, riduzione della nuvolosità in diverse aree e maggiore disponibilità di radiazione solare alla superficie, condizioni che hanno favorito fusione superficiale eccezionale, runoff elevato e cambiamenti dell’albedo. L’estate 2012, presente nella tabella tra gli estremi positivi stagionali e mensili, coincide con il celebre episodio di melt quasi pan-grenlandese osservato da Nghiem e colleghi, mentre studi più recenti hanno mostrato che il rafforzamento del blocking estivo sulla Groenlandia ha contribuito alla diminuzione dell’albedo nella zona di percolazione della Groenlandia occidentale e che la transizione verso uno stato di fusione più intenso è stata amplificata da cambiamenti nella dinamica ondulatoria atmosferica sopra l’isola. In parallelo, il fatto che una parte così ampia dei massimi estivi cada dopo il 2000, e in diversi casi dopo il 2007, è stato giudicato talmente anomalo da non essere riprodotto in modo convincente dai modelli CMIP5, suggerendo che la recente traiettoria del Greenland blocking possa riflettere una combinazione di variabilità interna amplificata e forzanti climatiche che i modelli faticano ancora a rappresentare pienamente. Ne deriva che la tabella 4 non è soltanto una lista di anni estremi, ma una vera sintesi storica della crescente importanza del blocking groenlandese come snodo tra dinamica del jet, teleconnessioni nord-atlantiche, fusione della calotta e anomalie meteorologiche sulle medie latitudini.
Relazione detrendizzata tra Greenland Blocking Index e NAO Azores–Iceland nella tabella 5
La tabella 5 mostra con notevole chiarezza che la relazione tra Greenland Blocking Index e NAO Azores–Iceland station-based è stabilmente inversa lungo tutto il periodo osservativo, confermando che quando il blocking groenlandese si rafforza la configurazione barica nord-atlantica tende a disporsi in una fase di NAO negativa, cioè con gradiente di pressione ridotto tra Azzorre e Islanda e con flusso zonale mediamente più debole. Il fatto che i coefficienti siano detrendizzati è metodologicamente importante, perché significa che la tabella non sta misurando una semplice somiglianza nei trend di lungo periodo, ma la co-variabilità interannuale e interdecadale dei due indici, isolando quindi il legame dinamico tra assetto del geopotenziale sulla Groenlandia e struttura del dipolo barico nord-atlantico. Nell’intera serie 1852–2014 le correlazioni sono sempre negative e risultano particolarmente intense nel semestre freddo: gennaio −0.81, febbraio −0.87, marzo −0.81, dicembre −0.79 e inverno DJF −0.83, mentre il minimo assoluto di intensità si osserva in luglio con −0.37, seguito da agosto con −0.47 e da una media estiva JJA di −0.40. Questo gradiente stagionale è fisicamente molto coerente con la climatologia del settore euro-atlantico, perché in inverno la NAO rappresenta una modalità dominante della circolazione emisferica e il blocking groenlandese interviene direttamente sulla traiettoria e sulla forza del jet atlantico, mentre in estate il getto è più debole, più spostato verso nord e la relazione tra configurazione groenlandese e gradiente Azores–Iceland, pur presente, diventa meno stretta. Lo stesso lavoro di Hanna et al. sottolinea infatti che i legami più forti ricadono proprio tra gennaio e marzo e che luglio è il mese in cui il rapporto GBI–NAO appare più debole, pur restando generalmente significativo.
La tabella evidenzia anche che questa relazione non è perfettamente stazionaria nel tempo, ma presenta fasi di rafforzamento e lieve attenuazione che riflettono verosimilmente la diversa struttura della circolazione nord-atlantica nei vari periodi storici, oltre alla possibile influenza di altri pattern emisferici e alla diversa persistenza del blocking. Nel periodo più recente 2001–2014 i valori sono straordinariamente elevati in alcuni mesi e stagioni: dicembre raggiunge −0.96, DJF raggiunge anch’esso −0.96, la media annuale sale a −0.86, MAM a −0.83, e perfino mesi non invernali come maggio e ottobre mostrano valori pari a −0.86 e −0.81. Anche il periodo 1991–2014 conferma un legame molto forte, con dicembre −0.92, DJF −0.89, febbraio e marzo −0.83, e un segnale ancora robusto in autunno con ottobre −0.82 e novembre −0.76. Al contrario, nelle stagioni estive la correlazione resta sensibilmente più bassa: nel 2001–2014 si hanno luglio −0.36 e settembre −0.36, mentre nel 1981–2010 l’estate nel suo complesso scende a −0.37. In altri termini, la tabella suggerisce che la connessione dinamica tra GBI e NAO non solo è strutturalmente negativa, ma tende a diventare particolarmente serrata quando il blocking groenlandese assume una maggiore persistenza nella stagione fredda, cioè proprio quando il sistema nord-atlantico risulta più sensibile alle ondulazioni planetarie e alla deviazione delle storm tracks. Questo quadro è coerente con la letteratura sulla NAO osservazionale: la ricostruzione station-based di Cropper et al. è stata sviluppata proprio per rappresentare con maggiore continuità temporale il dipolo Azzorre–Islanda e risulta particolarmente utile nello studio della variabilità intrastagionale e interannuale del Nord Atlantico.
Dal punto di vista fisico, i valori della tabella 5 confermano quindi che il GBI può essere interpretato come una misura regionale molto efficace della componente groenlandese della NAO negativa, anche se non coincide perfettamente con essa. Un GBI elevato implica infatti geopotenziali più alti sulla Groenlandia, maggiore probabilità di blocco anticiclonico, indebolimento o deviazione del flusso occidentale sull’Atlantico subpolare e una risposta a valle che può favorire saccature o assetti meridiani verso Europa e Nord America; ciò spiega perché i coefficienti più intensi si trovino in inverno, quando il jet e il gradiente baroclino sono massimi. Questa impostazione è ampiamente supportata dalla letteratura successiva: Overland et al. hanno evidenziato che l’incidenza e l’intensità delle alte pressioni di blocco sulla Groenlandia sono ben descritte dal GBI e che tali configurazioni possono rinforzare pattern termici e geopotenziali quasi stazionari sull’emisfero nord, mentre lavori successivi di Hanna e colleghi hanno mostrato che il recente aumento del blocking estivo groenlandese è strettamente connesso sia alla dinamica del jet atlantico sia agli impatti sulla fusione superficiale della calotta. In questa prospettiva, la tabella 5 non è soltanto una matrice di correlazioni: è la dimostrazione quantitativa che la variabilità del blocking groenlandese è intimamente intrecciata con la principale modalità di variabilità atmosferica del Nord Atlantico, con una relazione fortissima nel semestre freddo e più debole ma ancora riconoscibile nella stagione calda.
Correlazioni detrendizzate tra Greenland Blocking Index, Hurrell PC NAO e Summer NAO: interpretazione della tabella 6
La tabella 6 mostra in modo molto netto che il rapporto tra Greenland Blocking Index e NAO PC-based di Hurrell è stabilmente e fortemente negativo lungo tutto l’anno. Il risultato ha una base fisica solida: il GBI misura il geopotenziale medio a 500 hPa sull’area 60–80°N, 20–80°W, quindi quantifica l’intensità del blocking groenlandese, mentre la NAO PC-based rappresenta la modalità dominante delle anomalie di pressione sul settore atlantico e, a differenza degli indici station-based, segue meglio lo spostamento stagionale dei centri d’azione islandese e azzorriano. Nel periodo completo 1899–2014 i coefficienti della tabella vanno da −0.75 in luglio a −0.94 in febbraio e dicembre, con valori molto elevati anche in gennaio (−0.92), marzo (−0.90), aprile (−0.85), maggio (−0.88), giugno (−0.87), settembre (−0.83), ottobre (−0.87) e novembre (−0.87). In termini dinamici questo significa che, quando il blocco anticiclonico sulla Groenlandia si rafforza, la NAO tende a disporsi in fase negativa, con indebolimento del flusso zonale nord-atlantico, maggiore ondulazione del getto e più accentuata meridionalizzazione della circolazione. La tabella, quindi, conferma che il GBI non è un semplice indice regionale, ma una componente intimamente connessa all’assetto su larga scala del Nord Atlantico.
L’altro aspetto rilevante è la robustezza temporale del legame. Nei periodi più recenti l’anticorrelazione resta fortissima e, in diversi mesi, diventa persino più intensa rispetto alla media del lungo periodo. Nel segmento 2001–2014spiccano marzo con −0.98, dicembre con −0.97, febbraio e maggio con −0.94 e aprile con −0.92; nel 1991–2014emergono dicembre −0.96, marzo −0.95 e febbraio −0.92; nella normale climatologica 1981–2010 i massimi si concentrano ancora in febbraio e dicembre, entrambi con −0.96; nel 1951–2000 febbraio e dicembre raggiungono ancora −0.94; persino nel periodo più antico 1901–1950 i valori restano molto elevati, con gennaio −0.92, febbraio −0.93, marzo −0.91 e dicembre −0.93. In sostanza, cambia localmente l’intensità del rapporto, ma non cambia il suo segno né la sua natura dinamica. Questo è coerente con quanto sottolineato da Hanna et al.: la relazione GBI–NAO è una proprietà strutturale del sistema Groenlandia–Atlantico settentrionale, e quasi tutti i coefficienti della tabella sono statisticamente significativi a p ≤ 0.05, salvo quelli indicati in corsivo.
La parte estiva della tabella è particolarmente istruttiva perché, per giugno–agosto, confronta la Hurrell PC NAO con la Summer NAO di Folland et al., riportata tra parentesi. Qui emerge che la SNAO può descrivere meglio il GBI solo in casi specifici, soprattutto a inizio estate: per esempio nel 2001–2014 in giugno la correlazione passa da −0.86 con la Hurrell PC NAO a −0.93 con la SNAO. Tuttavia questo vantaggio non è generalizzato: nello stesso mese la SNAO è più debole nel 1991–2014 (−0.83 contro −0.89) e nel 1981–2010 (−0.80 contro −0.88). In luglio e soprattutto in agostola SNAO cattura decisamente peggio il segnale del blocking groenlandese: nel 1951–2000 luglio scende a −0.43 con la SNAO contro −0.81 con la Hurrell PC NAO, mentre agosto mostra −0.49 contro −0.82; nel 1991–2014 agosto cala addirittura a −0.24 con la SNAO rispetto a −0.75 con la Hurrell; nel 2001–2014 agosto è −0.54 contro −0.87. Questo suggerisce che il GBI estivo, specialmente nel cuore dell’estate, non coincide semplicemente con la Summer NAO ma risente anche di una dinamica più specifica del settore groenlandese, legata alla posizione del getto, ai treni d’onda e alla persistenza del ridge sull’isola. La letteratura successiva ha mostrato infatti che il recente aumento del blocking estivo sulla Groenlandia, associato a una NAO più negativa, è stato un fattore importante nell’amplificazione della fusione superficiale della calotta, proprio perché favorisce avvezione calda, condizioni più secche e un rafforzamento del melt–albedo feedback.
Nel complesso, i dati della tabella 6 indicano che il GBI è fortemente anticorrelato con la NAO in tutti i mesi, con un massimo di coerenza in inverno e nelle stagioni di transizione, mentre in estate conserva una relazione robusta con la Hurrell PC NAO ma mostra una minore sovrapposizione con la SNAO, specialmente in luglio e agosto. In termini climatologici questo è un risultato molto importante, perché implica che il blocking groenlandese rappresenta una delle espressioni più efficaci della riorganizzazione del flusso nord-atlantico e, di conseguenza, un nodo dinamico chiave per comprendere sia la variabilità atmosferica alle medie latitudini sia l’evoluzione recente della fusione groenlandese.
Discussione climatica del Greenland Blocking Index nel contesto del riscaldamento artico
La nuova serie omogeneizzata ed estesa del Greenland Blocking Index, ricostruita dal 1851 al 2015, ha un valore climatologico notevole perché consente di collocare i cambiamenti recenti del blocking groenlandese dentro una prospettiva secolare e non soltanto reanalitica di breve periodo. Il risultato centrale dello studio è che il GBI mostra un aumento significativo in estate e una maggiore variabilità in dicembre, con una sequenza anomala di estremi recenti dal 2001 in avanti; inoltre, il legame con la NAO risulta molto forte e prevalentemente negativo, indicando che un rafforzamento del blocking groenlandese tende a inserirsi in un assetto nord-atlantico di tipo NAO−. In termini fisici, gli autori interpretano questo comportamento come il prodotto congiunto di fattori termodinamici e dinamici: da un lato il riscaldamento della Groenlandia e della bassa troposfera tende a elevare le altezze di geopotenziale e a favorire condizioni anticicloniche più persistenti, dall’altro le anomalie di circolazione spiegano una quota molto rilevante della variabilità estiva della temperatura dell’aria e dell’estensione della fusione, pari a circa il 38–49%, mentre il riscaldamento di fondo della bassa troposfera spiega un ulteriore 13–27%. L’idea che il blocking non sia un semplice epifenomeno ma una componente dinamica cruciale del recente cambiamento groenlandese è stata poi rafforzata da studi successivi, che hanno collegato l’aumento delle alte pressioni estive alla diminuzione dell’albedo e all’accelerazione della fusione nella fascia di percolazione della Groenlandia occidentale.
Sul piano dinamico più ampio, l’interpretazione proposta è che l’amplificazione artica possa aver favorito, almeno in alcune stagioni e configurazioni, un getto più ondulato, più lento e più meridiano, quindi più predisposto alla persistenza di blocchi su Groenlandia e Siberia e a una maggiore frequenza di configurazioni NAO negative. Questa ipotesi è coerente con lavori che hanno messo in relazione il rapido riscaldamento artico con onde di Rossby più persistenti e con una maggiore probabilità di pattern atmosferici quasi stazionari; tuttavia la letteratura mostra anche che il tema resta controverso, perché l’evidenza osservativa dipende fortemente dalla metrica utilizzata per definire waviness, wave speed e blocking, e diversi studi hanno sottolineato che non emerge un segnale univoco e robusto in tutte le stagioni o in tutti i dataset. In altre parole, il quadro oggi più credibile non è quello di una catena causale semplice “amplificazione artica → getto ondulato → blocking”, ma quello di una risposta atmosferica sensibile allo stato medio, ai forcing remoti, alla stagione e alla variabilità interna, con il Greenland blocking che rappresenta una delle espressioni più diagnostiche di questa interazione. Anche per questo studi modellistici successivi hanno mostrato che molti CMIP5 non sono riusciti a riprodurre adeguatamente l’aumento recente del blocking estivo groenlandese, suggerendo che i modelli abbiano ancora difficoltà a rappresentarne correttamente i driver dinamici.
Su scala multidecadale, la discussione dello studio è particolarmente interessante perché collega il GBI non solo alla NAO, ma anche alla variabilità dell’Atlantico subpolare e all’AMO. Häkkinen e colleghi hanno mostrato che una maggiore frequenza di blocking tra Groenlandia ed Europa occidentale tende a presentarsi quando il Nord Atlantico subpolare è in uno stato relativamente più caldo e salino, cioè in una fase favorevole anche a un’AMO positiva; questo è coerente con diversi intervalli di GBI alto o in aumento richiamati nello studio, come gli anni Sessanta, la fine degli anni Settanta e i primi anni Duemila. Per quanto riguarda la forte variabilità recente di dicembre, gli autori chiamano in causa un insieme di possibili forzanti: la perdita di ghiaccio marino nel settore Barents–Kara, che può modulare i flussi turbolenti oceano-atmosfera e la risposta del getto all’inizio dell’inverno; il forcing tropicale, capace di eccitare treni d’onda di Rossby verso l’Artico; e la variabilità interna dell’atmosfera, che in alcuni studi risulta di entità comparabile al segnale associato alla perdita di ghiaccio. In particolare, Ding et al. hanno attribuito una quota importante del recente riscaldamento su Groenlandia e Canada nord-orientale a una forzante tropicale che agisce attraverso un treno d’onda e una tendenza negativa della NAO, mentre altri lavori hanno mostrato che la risposta atmosferica alla perdita di ghiaccio marino è massima in inverno anche se il forcing criosferico nasce soprattutto in estate e autunno. Ne emerge un messaggio molto solido: il recente aumento del Greenland blocking non va letto come prodotto di una sola causa, ma come esito dell’interazione tra riscaldamento artico, condizioni oceaniche atlantiche, teleconnessioni tropicali e variabilità interna; proprio per questo il GBI si conferma uno strumento molto utile per diagnosticare tali cambiamenti e inserirli in un contesto climatico di lungo periodo.
Significato dinamico e climatologico della figura 5: risposta atmosferica invernale associata agli estremi del Greenland Blocking Index
La figura 5 sintetizza molto bene la firma emisferica degli inverni caratterizzati da blocking groenlandese intenso, poiché rappresenta la differenza tra la media dei dieci inverni con GBI più alto e quella dei dieci inverni con GBI più basso. Il primo elemento che emerge è la straordinaria coerenza verticale del segnale di altezza di geopotenziale tra 850, 700, 500 e 300 hPa: su tutta la Groenlandia e soprattutto appena a sud-est dell’isola compare un’anomalia positiva estesa e profonda, segno che il blocco non è un disturbo superficiale ma una struttura troposferica robusta, quasi equivalente-barotropica, capace di modificare l’intera colonna atmosferica. Attorno a questo massimo groenlandese si dispongono anomalie negative sull’Atlantico nord-orientale, sull’Europa e sul Pacifico nord-orientale, configurando una risposta ondulatoria a larga scala tipica dei regimi di flusso più meridiani. Hanna et al. sottolineano infatti che l’impatto del GBI sul geopotenziale è massimo proprio in inverno, quando la circolazione extratropicale è più intensa e variabile, e che in questa stagione il composito mostra anche una moderata saccatura sull’Europa centrale e bassi geopotenziali nel nord-est del Pacifico al largo della costa occidentale canadese. Questo assetto è dinamicamente coerente con la stretta relazione inversa tra GBI e NAO documentata nello stesso studio e con la letteratura sulla variabilità del getto atlantico, secondo cui le fasi di jet più meridionale o indebolito corrispondono al regime di Greenland blocking e alla NAO negativa.
Il pannello della temperatura a 850 hPa chiarisce bene la natura termodinamica di questa configurazione: l’anomalia calda più intensa si colloca tra Groenlandia e Mare del Labrador e, in inverno, si estende verso la Baia di Hudson, mentre anomalie fredde marcate interessano Siberia, Scandinavia e Regno Unito. In altri termini, il blocco groenlandese favorisce un dipolo termico molto netto, con riscaldamento sul lato groenlandese-labradoriano e raffreddamento sul settore euroasiatico, coerente con deviazione del getto, advezione di masse d’aria differenti e subsidenza nel cuore dell’anticiclone. Gli autori osservano inoltre che geopotenziali più alti e temperature più alte risultano strettamente connessi, in linea con il quadro discusso da Overland e colleghi sulle recenti anomalie artiche di altezza di geopotenziale. Anche il campo di precipitazione è molto istruttivo: durante gli inverni con GBI elevato le anomalie sono in prevalenza positive sulla Groenlandia, perché venti meridionali più miti e umidi vengono convogliati verso la calotta, mentre sul settore britannico tende a comparire un segnale opposto, spesso più secco in inverno. Questa parte della figura è importante perché mostra che il Greenland blocking non agisce solo sulla temperatura, ma riorganizza anche i flussi di umidità, influenzando accumulo nevoso sulla Groenlandia e distribuzione delle precipitazioni alle medie latitudini. Il fatto che gli estremi del GBI siano associati a una tale ristrutturazione termica e pluviometrica aiuta anche a capire perché eventi di blocking persistente siano stati spesso collegati sia a condizioni anomale europee sia a episodi di forte impatto sulla calotta groenlandese; il celebre evento di fusione quasi pan-grenlandese del luglio 2012, per esempio, fu associato proprio a una cresta anticiclonica anomala e stagnante sopra la Groenlandia.
Il pannello del vento a 500 hPa completa il quadro dinamico, mostrando un’anomalia orientale su gran parte del medio Atlantico settentrionale, interpretata dagli autori come segnale di un getto più debole in presenza di GBI elevato, effetto particolarmente netto in inverno. Questo punto è cruciale, perché suggerisce che il blocco groenlandese si accompagni non semplicemente a un’anomalia locale di pressione, ma a una vera riorganizzazione della guida dinamica emisferica, con modifiche sia a monte sia a valle del blocco. I pannelli di omega e dei flussi turbolenti superficie-atmosfera rafforzano questa interpretazione: l’omega è positiva in gran parte della Groenlandia orientale e nell’estremo sud-ovest, indicativa di moti discendenti, mentre più a nord nella Groenlandia occidentale compaiono valori negativi, cioè moti ascendenti associati ad avvezione di vorticità positiva; contemporaneamente, i flussi di calore sensibile e latente risultano negativi a sud della Groenlandia e positivi attorno al Regno Unito, alla Scandinavia e a sud-ovest delle Isole Britanniche, segnalando una diversa efficienza dello scambio oceano-atmosfera nei due regimi estremi. Ne deriva l’immagine di un pattern fortemente accoppiato: il blocco modifica il getto, il getto modifica la distribuzione dei moti verticali, e questa nuova architettura della circolazione ridistribuisce calore, umidità e precipitazioni su scala emisferica. Per questo la figura 5 è una delle evidenze più forti del lavoro di Hanna et al.: gli estremi invernali del GBI non hanno un significato solo regionale, ma rappresentano una configurazione atmosferica di ampia portata, capace di influenzare simultaneamente Groenlandia, Atlantico nord-occidentale, Europa e Nord Pacifico.
Significato dinamico e climatico della figura 6: il composito estivo del Greenland Blocking Index
La figura 6 mostra la differenza tra la media dei dieci anni con GBI estivo più alto e quella dei dieci anni con GBI estivo più basso, e quindi descrive la firma atmosferica tipica delle estati dominate da un forte blocking groenlandese. Il segnale più evidente è la presenza, a 850, 700, 500 e 300 hPa, di un’anomalia positiva di geopotenziale centrata soprattutto tra Groenlandia sud-occidentale e Mare del Labrador, meno ampia ma comunque ben organizzata verticalmente rispetto al composito invernale. Questo è un punto importante, perché suggerisce che in estate il blocking groenlandese mantiene una struttura troposferica coerente, ma con un massimo più spostato verso il lato occidentale dell’isola e con una proiezione emisferica diversa da quella invernale. La stessa sezione interpretativa di Hanna et al. sottolinea infatti che, nelle mappe estive, il massimo della differenza di geopotenziale si colloca più vicino alla Groenlandia sud-occidentale, mentre il campo termico mostra un’anomalia calda più circoscritta, concentrata lungo la costa occidentale groenlandese e sul Labrador Sea, accompagnata da un’anomalia calda lungo la costa nord della Russia e da una fredda sul Canada settentrionale. In termini dinamici, questo significa che il GBI estivo alto non equivale semplicemente a “più alta pressione sulla Groenlandia”, ma a una vera riorganizzazione dell’onda planetaria e del trasporto meridiano di calore sul settore artico-atlantico.
Anche gli altri pannelli della figura sono molto istruttivi. Le precipitazioni mostrano che, mentre in condizioni di GBI elevato la Groenlandia nel suo insieme può ricevere più umidità per avvezione meridionale, la Groenlandia meridionale in estate presenta una distinta anomalia secca, che gli autori collegano alla migrazione verso nord e all’indebolimento stagionale del getto polare. Nello stesso tempo il settore britannico tende a mostrare anomalie di segno opposto, spesso più umide in estate, coerentemente con un getto deviato e con storm tracks riorganizzate. Il pannello del vento a 500 hPa conferma che in estate il segnale non è una semplice replica attenuata dell’inverno: Hanna et al. evidenziano che, a differenza della stagione fredda, il flusso occidentale predominante sul Regno Unito non si indebolisce nettamente sotto alto GBI e compare invece una circolazione anomala ciclonica/antioraria. Anche i campi di omega e dei flussi di calore sensibile e latente risultano più deboli e meno strutturati che in inverno, segno che in estate il ruolo del blocking groenlandese passa meno attraverso il forte contrasto mare-aria tipico della stagione fredda e più attraverso la persistenza anticiclonica, la subsidenza, la nuvolosità ridotta e la modulazione radiativa. In altre parole, la figura 6 descrive un regime atmosferico estivo più stabile e più favorevole al mantenimento di condizioni calde sulla Groenlandia occidentale, piuttosto che un semplice assetto di scambio turbolento intenso con l’oceano.
Questa interpretazione è pienamente coerente con la letteratura successiva, che ha identificato il summer Greenland blocking come uno dei principali driver dinamici dell’accelerazione recente della fusione superficiale della calotta. Hanna et al. mostrano che dagli anni Novanta il blocking estivo sulla Groenlandia è aumentato in modo significativo e che tale cambiamento circolatorio è generalmente associato a una tendenza negativa della NAO estiva; nello studio del 2018 gli stessi autori evidenziano inoltre che il recente incremento estivo del GBI cade al di fuori dell’intervallo simulato da molti CMIP5, suggerendo una difficoltà dei modelli nel rappresentare il cambiamento recente del jet nord-atlantico e delle alte pressioni groenlandesi. Nello stesso lavoro viene ricordato che un maggiore Greenland blocking favorisce l’avvezione di masse d’aria subtropicali relativamente calde, condizioni più secche e più soleggiate e quindi un rafforzamento del melt–albedo feedback. Questo quadro è coerente anche con lo studio sul melt record del 2012, che attribuisce all’anomalia di alta pressione persistente su Groenlandia e alla concomitante NAO negativa la formazione di un vero e proprio heat dome sopra la calotta, responsabile della fusione eccezionale osservata nell’estate 2012; allo stesso modo, McLeod e Mote collegano la variabilità interannuale degli episodi estremi di Greenland blocking al recente aumento del melt estivo della Greenland Ice Sheet. Perciò la figura 6 non va letta solo come un composito diagnostico, ma come una sintesi molto efficace del meccanismo mediante cui il blocking estivo groenlandese collega dinamica emisferica, anomalia del getto, bilancio energetico superficiale e perdita di massa della calotta.
Relazione tra Greenland Blocking Index e Composite Greenland Temperature 3: significato climatico dei dati della tabella 7
La tabella 7 mostra in modo molto netto che il Greenland Blocking Index è associato positivamente alle temperature superficiali della Groenlandia occidentale e meridionale rappresentate dal CGT3, una serie composita costruita come media di cinque stazioni costiere di lunga durata: Upernavik, Ilulissat, Nuuk, Ivittuut/Narsarsuaq e Tasiilaq. In tutto il periodo 1895–2014 i coefficienti di correlazione detrendizzati sono sempre positivi e per lo più compresi fra 0.55 e 0.71nei mesi singoli, con valori di 0.64 in gennaio, 0.71 in febbraio, 0.68 in marzo, 0.63 in giugno, 0.55 in luglio, 0.64 in agosto e 0.66 in dicembre; anche su base stagionale il segnale resta robusto, con 0.69 in DJF, 0.59 in MAM, 0.60 in JJA e 0.63 in SON. In altre parole, quando il blocking groenlandese si rafforza, la Groenlandia occidentale e meridionale tende sistematicamente a registrare temperature più alte, a conferma del fatto che il GBI non è solo un indice dinamico della circolazione troposferica, ma anche un ottimo predittore della risposta termica regionale. Lo stesso articolo precisa inoltre che tutti i coefficienti sono significativi a p ≤ 0.05, ad eccezione di un solo valore, quello di giugno 2001–2014 = 0.48, evidenziando quindi una relazione statisticamente molto solida lungo quasi tutto il calendario.
Il dato forse più interessante è che questa relazione tende a rafforzarsi nei decenni recenti. Nel periodo 2001–2014compaiono infatti alcune delle correlazioni più elevate di tutta la tabella: 0.94 in aprile, 0.94 in dicembre, 0.85 in luglio, 0.82 in settembre, 0.78 in novembre, oltre a valori stagionali molto alti come 0.83 in DJF, 0.86 in MAM, 0.82 in JJA e 0.82 in SON. Anche la finestra 1991–2014 conferma un legame molto forte, con 0.89 in aprile, 0.78 in dicembre, 0.74 in luglio, 0.78 in DJF e 0.73 in JJA. Il periodo 1981–2010 mostra a sua volta correlazioni elevate e diffuse, ad esempio 0.79 in gennaio, 0.80 in febbraio, 0.75 in aprile, 0.72 in luglio, 0.73 in agosto e 0.80 in DJF. Al contrario, nella fase più antica 1901–1950 il legame rimane positivo ma in alcuni mesi è più debole, come in luglio (0.40), novembre (0.47) e dicembre (0.43), mentre in 1951–2000 resta ben strutturato, con 0.74 in maggio, 0.74 in settembre, 0.74 in ottobre, 0.78 in novembre e 0.77 in DJF. Questo comportamento suggerisce che il riscaldamento di fondo del sistema groenlandese e l’aumento recente del blocking abbiano reso negli ultimi decenni ancora più stretta la connessione tra alta pressione persistente e anomalia termica regionale.
Dal punto di vista fisico, questi numeri sono pienamente coerenti con la dinamica atmosferica osservata sulla Groenlandia. Una configurazione di blocking elevato implica geopotenziali più alti, maggiore persistenza anticiclonica, subsidenza e soprattutto una circolazione favorevole all’avvezione di aria relativamente mite e umida verso la Groenlandia occidentale, cioè proprio il settore meglio rappresentato dal CGT3. Studi successivi hanno mostrato che il recente aumento del blocking estivo groenlandese favorisce l’ingresso di masse d’aria subtropicali, condizioni più secche e più soleggiate e un rafforzamento del melt–albedo feedback, mentre analisi sinottiche indipendenti hanno evidenziato che il flusso anticiclonico persistente sopra la Groenlandia produce anomalie termiche positive soprattutto sulla Groenlandia occidentale, con un segnale più debole sul lato orientale della calotta. Mioduszewski e colleghi sottolineano inoltre che le anomalie di circolazione spiegano gran parte del riscaldamento vicino alla Groenlandia dagli anni Ottanta, e richiamano il risultato di Rajewicz e Marshall secondo cui fino a circa il 38–49%della variabilità estiva della temperatura dell’aria e dell’estensione della fusione può essere attribuito proprio alla forza e alla frequenza delle configurazioni anticicloniche, mentre il riscaldamento di fondo spiega una quota aggiuntiva più modesta. La tabella 7 va quindi letta come una prova quantitativa del fatto che il blocking groenlandese costituisce uno dei principali meccanismi che traducono la variabilità della circolazione atmosferica in un segnale termico osservabile lungo i margini occidentali e meridionali dell’isola.
In prospettiva climatologica, il messaggio più importante della tabella è che il rapporto GBI–CGT3 è persistente in tutte le stagioni, ma diventa particolarmente rilevante quando il blocking si intensifica in primavera, estate e inizio inverno, cioè nelle stagioni in cui la risposta della superficie groenlandese può essere più sensibile all’insolazione, alla fusione e alla durata delle anomalie sinottiche. Il fatto che aprile, luglio e dicembre del periodo 2001–2014 presentino correlazioni così elevate indica che il blocking recente non si limita a coincidere con temperature più alte, ma tende a controllarne in modo molto diretto la variabilità interannuale nel settore groenlandese occidentale-meridionale. Questo è in linea con gli studi che attribuiscono al rafforzamento recente del Greenland blocking un ruolo centrale nella fase di forte fusione osservata dagli anni Novanta in poi e che mostrano come le simulazioni CMIP5 non riescano a riprodurre adeguatamente l’aumento estivo osservato del GBI. In sintesi, i dati della tabella 7 dimostrano che il CGT3 risponde con grande sensibilità alle oscillazioni del Greenland Blocking Index e che il riscaldamento recente della Groenlandia costiera, soprattutto sul lato occidentale, non può essere interpretato senza considerare il peso della circolazione anticiclonica persistente e delle sue teleconnessioni nord-atlantiche.
https://rmets.onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/joc.4673
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