Greenland ice sheet rainfall climatology, extremes and atmospheric river rapids

Jason E. Box1 | Kristian P. Nielsen2 | Xiaohua Yang2 | Masashi Niwano3,4 | Adrien Wehrlé5 | Dirk van As 1 | Xavier Fettweis 6 | Morten A. Ø. Køltzow7 | Bolli Palmason8 | Robert S. Fausto1 | Michiel R. van den Broeke9 | Baojuan Huai 10 | Andreas P. Ahlstrøm1 | Kirsty Langley11 | Armin Dachauer 5 | Brice Noël 6

La pioggia in Groenlandia è diventata un indicatore del cambiamento climatico e di una varietà di impatti criosferici emergenti. Questo studio valuta inizialmente la pioggia in cinque sistemi di previsione numerica all’avanguardia (NPSs) (CARRA, ERA5, NHM-SMAP, RACMO, MAR) utilizzando dati di pioggia in situ da due regioni che si estendono dalla terra fino alla calotta glaciale. Il nuovo servizio di rianalisi regionale artica dell’UE Copernicus Climate Change Service (C3S) (CARRA), con una spaziatura della griglia orizzontale relativamente fine (2,5 km) e un’estensiva inizializzazione osservazionale all’interno del modello, ha il bias medio più basso e la varianza spiegata più alta rispetto ai dati sul campo. Il bias umido interno di ERA5 rispetto a CARRA è coerente con i dati sul campo e altre ricerche ed è presumibilmente dovuto a una maggiore levigazione topografica di ERA5. Una climatologia CARRA dal 1991 al 2021 mostra un aumento delle precipitazioni di oltre un terzo per la calotta glaciale e le sue masse di ghiaccio periferiche. CARRA e i dati in situ evidenziano episodi di pioggia estrema (oltre 300 mm al giorno). Un esame dettagliato dei dati CARRA rivela l’interazione della conservazione della massa che divide il flusso attorno al sud della Groenlandia e la generazione di galleggiabilità per condensazione che mantiene rapidi ascensionali lungo il flusso a 2 km sul livello del mare, che producono bande di pioggia all’interno di un fiume atmosferico che interagisce con la Groenlandia. CARRA risolve le oscillazioni delle onde di gravità che si iniziano a causa della galleggiabilità al largo, che poi si amplificano a causa del sollevamento forzato dal terreno. In uno studio di caso dettagliato, CARRA risolve l’intensificazione orografica della pioggia fino a un fattore di quattro, che è coerente con i dati sul campo.

1 | INTRODUZIONE
Mentre le precipitazioni solide sono la principale fonte di apporto di massa alla calotta glaciale della Groenlandia (ad esempio, Box et al., 2004; van den Broeke et al., 2016), il riscaldamento climatico ha causato un aumento della frazione di pioggia nelle precipitazioni totali (Niwano et al., 2021). La consegna di acqua piovana può accelerare il flusso della calotta glaciale (Doyle et al., 2015), destabilizzare i manti nevosi della tundra (Abermann et al., 2019) e, insieme al riscaldamento superficiale, innescare il feedback dell’albedo dello scioglimento nevoso (Box et al., 2022).

Gli estremi di pioggia possono verificarsi come parte del trasporto concentrato verso il polo di umidità e calore che si verifica negli episodi di “fiume atmosferico” (AR) (Neff, 2018). Neff et al. (2014) hanno identificato gli episodi AR come promotori di un alto scioglimento del ghiaccio della Groenlandia attraverso l’avvezione di masse d’aria sopra l’oceano, inclusi sviluppi a monte durante l’ondata di calore record del 2012 in Nord America. Due episodi di AR nel luglio 2012 sono stati responsabili dell’ablazione record del ghiaccio in Groenlandia (Fausto, As, et al., 2016; Fausto, van As, et al., 2016; Mattingly et al., 2018). Le osservazioni durante gli episodi di AR includono nuvole di acqua liquida vicino alla sommità della calotta glaciale (Bennartz et al., 2013), 100 mm di pioggia a 1500 m nell’area di accumulo della calotta glaciale settentrionale (Niwano et al., 2015) e piogge sopra i 2850 m di altitudine (Box et al., 2022). L’occorrenza di AR umidi che raggiungono la Groenlandia è in aumento (Mattingly et al., 2016), spinta da modelli di corrente a getto altamente amplificati che si verificano più frequentemente (Francis & Skific, 2015).

Qui, presentiamo una climatologia delle piogge per la calotta glaciale della Groenlandia e le sue masse di ghiaccio periferiche attraverso l’applicazione del nuovo e dettagliato dataset di rianalisi regionale artica Copernicus (CARRA). Confrontiamo la pioggia da CARRA e altri quattro sistemi di previsione meteorologica numerica all’avanguardia con un set di quattro anni di misurazioni indipendenti della pioggia in situ, principalmente dalla calotta glaciale. Viene presentata una climatologia di pioggia e nevicata di CARRA dal 1991 al 2021. Vengono presentate le mappe della pioggia di CARRA e della frazione di pioggia delle precipitazioni totali per l’anno di alto scioglimento estremo 2012 e per il periodo 1991-2021, inclusa una mappatura delle differenze con ERA5 per illustrare il valore aggiunto da CARRA. Esaminiamo la dinamica atmosferica e la termodinamica e i trasferimenti di energia superficiale durante un evento estremo di pioggia nel settembre 2017 utilizzando i dati CARRA e osservazioni meteorologiche/glaciologiche in situ della calotta glaciale.

2 | DATI E METODI
2.1 | Osservazioni sulle precipitazioni
2.1.1 | Dati sulla pioggia sul ghiaccio
Dal 2016, il Servizio Geologico della Danimarca e della Groenlandia (GEUS) ha mantenuto misurazioni delle precipitazioni nelle aree ghiacciate della Groenlandia. Queste includono il lobo di ghiaccio Qagssimiut della calotta glaciale meridionale (QAS) e il transect K a est di Kangerlussuaq (KAN) (Figura 1, Tabella 1). I dati delle precipitazioni ottenuti dalle misurazioni non sono assimilati da nessuno dei sistemi di previsione meteorologica numerica valutati in questo studio.

Il pluviometro impiegato in questo lavoro è il Texas Electronics TR-525I, con un’apertura di 15,2 cm (6 pollici) di diametro. Lo strumento è venduto dalla Onset Corporation come pluviometro HOBO RG3-M. Questo pluviometro è montato sul palo della stazione meteorologica automatica PROMICE (AWS) a 0,3 m sotto il livello delle misurazioni della velocità del vento (Figura 1). Il pluviometro è non riscaldato e non protetto. La giustificazione del suo uso è concentrarsi solo sulla pioggia, in cui l’efficienza di raccolta è molto più alta che per la neve (Førland et al., 1996), e concentrarsi sugli eventi di pioggia di grande magnitudine in cui il rapporto segnale-errore è più alto.

2.1.2 | Dati sulle precipitazioni di Narsaq
Una stazione meteorologica all’eliporto di Narsaq è stata gestita dal 1996 da Asiaq, il Servizio di Rilevamento della Groenlandia. Utilizziamo i dati a partire da luglio 2016, sovrapponendosi al periodo temporale delle misurazioni della pioggia sul ghiaccio del GEUS. Per questo periodo, il sensore in funzione è un pluviometro Pluvio2 con uno scudo Tretyakov.

2.1.3 | Errori dei pluviometri Gli errori di cattura inferiore dei pluviometri e gli sforzi di correzione sono ampiamente documentati (ad esempio, Førland et al., 1996; Goodison et al., 1998; Sevruk et al., 2009). Negli studi sulla pioggia in Groenlandia, sono state applicate varie correzioni per la cattura inferiore ai dati provenienti da pluviometri terrestri gestiti dall’Istituto Meteorologico Danese (Yang et al., 1999; Mernild et al., 2015; Koyama & Stroeve, 2019; Huai et al., 2021; Niwano et al., 2021). Oltre alla cattura inferiore delle precipitazioni, che deriva dalla distorsione del campo di vento attorno al pluviometro dalla piattaforma di misurazione e dallo stesso strumento (Sevruk et al., 1991), le fonti di errore includono l’incertezza sulla fase liquida o solida delle precipitazioni. Qui, semplifichiamo il problema considerando solo la pioggia escludendo i casi con temperature orarie dell’aria inferiori a 0°C. I pluviometri possono, tuttavia, accumulare neve, che può portare a errori dovuti allo scioglimento ritardato della neve. Pertanto, utilizziamo i dati solo dopo metà giugno e fino a metà settembre in condizioni di temperature prolungate sopra lo zero, quando eventuali nevicate si sarebbero ablazionate. Casualmente, non abbiamo trovato prove che il meccanismo di basculamento del TR-525I sia attivato in condizioni di alta velocità del vento a causa degli effetti delle vibrazioni.

Perdite per coesione ed evaporazione La cattura inferiore delle precipitazioni deriva anche dall’adesione delle gocce d’acqua sopra il dispositivo di misurazione, ovvero la “perdita per bagnamento” (Yang et al., 1999), che include l’evaporazione delle gocce prima che il flusso di massa possa essere registrato. Nel caso dei dati del TR-525I, l’acqua piovana insufficiente a drenare fino a raggiungere il meccanismo di basculamento viene considerata come precipitazione tracciabile. Le perdite per evaporazione e bagnamento aumentano di importanza man mano che la precipitazione totale diminuisce (Yang et al. 1999), ovvero nelle località relativamente secche KAN_L e KAN_B.

Inclinazione del pluviometro Il PROMICE AWS, e quindi lo strumento TR-525I, ha un’inclinazione variabile poiché la superficie si abla sotto l’AWS fino a 6 m ogni anno. Quando non è livellato, la funzione di basculamento del TR-525I può essere ridotta, portando a un bias secco. Basandoci su questa considerazione, limitiamo il nostro confronto a quelle misurazioni che hanno un’inclinazione non superiore a 5,6°, un valore massimo ottenuto durante l’evento di pioggia estrema del 14-15 settembre 2017 qui studiato. In queste condizioni, non abbiamo trovato una dipendenza evidente dall’inclinazione nel bias tra i dati sul campo e i dati delle previsioni meteorologiche numeriche. Per il campione relativamente piccolo di dati QAS_U (poiché la registrazione è iniziata più tardi, nel 2018, e a temperature più basse), un’ampia inclinazione (18°) impedisce l’uso della maggior parte dei dati della pioggia QAS_U.

La Figura 1 mostra due componenti principali:

(a) Mappa della Groenlandia:

• Le stelle indicano le posizioni delle stazioni meteorologiche automatiche PROMICE (AWSs) con pluviometri, specificamente nelle località QAS (Qagssimiut) e KAN (vicino a Kangerlussuaq), come mostrato nelle piccole mappe ingrandite. Queste stazioni sono situate sia sul ghiacciaio che sulla terraferma.
• Viene anche evidenziata la posizione della stazione meteorologica di Narsaq.
• Questa mappa fornisce un’indicazione chiara della distribuzione geografica delle stazioni per la raccolta dati di precipitazione lungo la calotta glaciale e le aree terrestri.

(b) Immagine di una stazione meteorologica automatica PROMICE:

• L’immagine mostra un esempio specifico della disposizione di un pluviometro, il modello TR-525I, montato su una stazione meteorologica PROMICE.
• Questa visualizzazione dettagliata dell’apparato utilizzato per raccogliere dati sulla pioggia include sensori per la misurazione della velocità del vento, la temperatura e altre variabili ambientali.
• L’apparato è mostrato in un ambiente glaciale, sottolineando le condizioni estreme e le sfide logistiche delle misurazioni in tali ambienti.

Queste informazioni sono essenziali per comprendere l’infrastruttura utilizzata per la raccolta dati e la distribuzione geografica delle stazioni che supportano la ricerca sulle precipitazioni e il clima in Groenlandia.

2.1.4 | Correzioni per la cattura inferiore

Correzione della cattura inferiore del TR-525I su ghiaccio Considerando che il pluviometro TR-525I ha una forma cilindrica, applichiamo una correzione per un pluviometro di tipo Hellmann non protetto sotto condizioni di precipitazione esclusivamente liquida. Usiamo le osservazioni della velocità media oraria del vento della stazione meteorologica automatica PROMICE, interpolata linearmente per ogni dato del TR-525I. Sebbene la correzione originale fosse stata sviluppata usando medie giornaliere con una certa velocità del vento, assumiamo che sia valida anche per velocità orarie. Applichiamo una correzione estesa quando la velocità del vento supera un certo limite, situazione che si verifica nel 7%–12% dei casi. La correzione media applicata per i casi di minore raccolta di dati è stata del +10%. Nonostante le incertezze, come la temperatura e la velocità del vento che non spiegano completamente la cattura inferiore, per le precipitazioni liquide è stata riscontrata una cattura inferiore sotto il 20% per le località in Groenlandia.

Correzioni della cattura inferiore a Narsaq Applichiamo ai dati di Narsaq un metodo di correzione specifico per le precipitazioni liquide, ideato per condizioni con scudo. Durante un particolare evento di pioggia intensa, quando le misurazioni del vento a Narsaq erano al di sotto di una certa velocità, è stata applicata una correzione moderata per la cattura inferiore, risultando in un aumento inferiore al +22% rispetto ai dati raccolti senza correzioni.

La Tabella 1 elenca le località in Groenlandia dove sono stati utilizzati dati da pluviometri per liquidi in questo studio. Qui sono riportati i dettagli chiave:

1. Sito: Ogni riga rappresenta una stazione di misurazione specifica. I siti elencati includono QAS L-16, QAS L, QAS M, QAS U, KAN L, KAN B, e Narsaq.
2. Tipo di Strumento: Il modello di pluviometro utilizzato. La maggior parte dei siti utilizza il modello TR-525I, tranne Narsaq che utilizza un Pluvio2.
3. Latitudine e Longitudine: Le coordinate geografiche dei siti, espresse in gradi nord (N) e ovest (W).
4. Elevazione: L’altitudine di ciascun sito, misurata in metri sopra il livello del mare.
5. Date di registrazione: Le date di inizio e fine registrazione per ciascun sito, che mostrano il periodo durante il quale i dati sono stati raccolti.
6. Arco temporale delle misurazioni: Il periodo di tempo, in anni, per il quale i dati sono stati registrati.
7. Numero di giorni con pioggia registrata: Il totale dei giorni nei quali è stata registrata pioggia durante il periodo di misurazione.
8. Tipo di superficie terrestre: Indica se il sito si trova su una calotta glaciale o su terraferma.

Questi dettagli sono essenziali per comprendere la distribuzione, le caratteristiche delle stazioni di misurazione e l’ampiezza dei dati raccolti sulle precipitazioni liquide in Groenlandia, elementi cruciali per analizzare e interpretare i risultati dello studio.

2.2 | Pioggia dai sistemi di previsione numerica Una vasta gamma di stime delle precipitazioni provenienti dai sistemi di previsione numerica (NPSs) (Tabella 2) è confrontata qui con i dati indipendenti raccolti sul campo.

2.3 | HARMONIE-AROME CARRA Il sistema di rianalisi regionale artico del Copernicus Climate Change Service (C3S), noto come CARRA (Yang et al., 2020), utilizza HARMONIE-AROME, un modello di previsione meteorologica non idrostatico che risolve la convezione (Bengtsson et al., 2017), per assimilare un’ampia raccolta di osservazioni all’interno del dominio della Groenlandia con una griglia orizzontale di 2,5 km e 65 livelli verticali. La rianalisi CARRA è eseguita con un intervallo di assimilazione di 3 ore. In questo studio, le previsioni di precipitazioni con un tempo di anticipo da +3 a +15 ore, che corrispondono a otto totali triorari, sono sommate per ottenere i totali giornalieri. Viene utilizzato un tempo di avvio di 3 ore, che si è dimostrato non differire significativamente dal tempo di avvio di 6 ore. Le osservazioni di superficie che sono assimilate in CARRA includono dati di temperatura dell’aria e pressione barometrica da Asiaq con 11 stazioni costiere, DMI con 27 stazioni, 38 stazioni meteorologiche automatiche sul ghiaccio del Programme for Monitoring of the Greenland Ice Sheet (PROMICE) (20 stazioni) e posizioni del Greenland Climate Network (GC-Net) (18 stazioni). L’assimilazione variazionale 3D (3DVAR) è realizzata da osservazioni dell’aria superiore provenienti da radiosonde, aerei, radianze satellitari, vettori di movimento atmosferico, venti superficiali oceanici e profili di vapore acqueo derivati da occultamento radio. I dati ERA5 definiscono l’inizializzazione del confine laterale di CARRA.

La Tabella 2 riassume i modelli di precipitazioni utilizzati nello studio, offrendo dettagli chiave su tipo, spaziatura della griglia, metodi di inizializzazione e assimilazione, gestione della fase di precipitazione e riferimenti principali. Di seguito una spiegazione dettagliata delle colonne:

1. Nome: Identifica il modello di precipitazioni utilizzato.
   • CARRA
   • ERA5
   • NHM-SMAP
   • MARv3.11.5
   • RACMO2.3p2
2. Tipo: Descrive il tipo di modello, come rianalisi regionale o modello climatico a area limitata.
3. Spaziatura della Griglia: La risoluzione spaziale del modello, espressa in chilometri.
4. Inizializzazione/Assimilazione: Dettaglia come il modello viene inizializzato e quali dati sono assimilati per migliorare le previsioni, per esempio, l’uso di dati atmosferici 3DVAR per CARRA o 4DVAR per ERA5.
5. Precip. Phasing: Descrive come il modello gestisce la determinazione della fase delle precipitazioni (solide o liquide). Ad esempio, NHM-SMAP utilizza un metodo che discrimina internamente la fase non-idrostatica atmosferica.
6. Spinup: Indica se il modello scarta alcuni dati iniziali, definiti come “spinup”, per stabilizzare il modello prima di utilizzare i dati per le analisi.
7. Principali Riferimenti: Elenco dei principali studi o pubblicazioni che hanno utilizzato o descritto il modello.

Questa tabella è essenziale per comprendere le specifiche tecniche e le differenze tra i vari modelli di precipitazioni utilizzati nello studio, fornendo un quadro comparativo che aiuta a valutare l’accuratezza e l’applicabilità dei risultati del modello in contesti specifici.

2.3.1 | Maschera raffinata per ghiaccio/terra/oceano e topografia
La maschera terra/mare/ghiacciaio da 2,5 km ha valori frazionari (sub-griglia) basati sulla banca dati globale di copertura del suolo ECOCLIMAP-II con risoluzione di 1 km. Le maschere sono state aggiornate con dati provenienti dal Danish Map Supply (‘Kortforsyningen’, 2020), dal progetto OpenStreetmap (Haklay & Weber, 2008) e dal Greenland Ice Mapping Project (GIMP) (Howat et al., 2014). I dati del terreno provenienti dalla banca dati USGS GMTED2010 sono stati aggiornati con i dati ArcticDEM (Porter et al., 2018), che sono stati ulteriormente migliorati manualmente (com. pers. Palmason, 2018). L’area ghiacciata, inclusa una maschera frazionaria sub-griglia, corrisponde a 1.804.032 km² per la calotta glaciale e 42.944 km² per le masse di ghiaccio periferiche alla calotta. Le aree ghiacciate periferiche sono state ottenute utilizzando la segmentazione dei bacini idrografici (‘scikit-image’). I miglioramenti della fisica del modello includono l’assimilazione dei dati albedo dei ghiacciai derivati dai satelliti di Box et al. (2017) e Wehrlé et al. (2021) in combinazione con un aumento dell’albedo della neve a 0,85 in caso di nevicate modellate (Nielsen, 2019).

2.3.2 | Fase liquida delle precipitazioni
Qui, esterno alle simulazioni di HARMONIE-AROME, la fase di precipitazione di CARRA è stimata da un approccio (Rohrer, 1989; Hock & Holmgren, 2005) considerato accurato dato che si trova nel mezzo di sette approcci di identificazione della fase (Huai et al., 2021) con la precipitazione totale con la temperatura di transizione dell’aria da neve a pioggia impostata per variare linearmente di 1°C sopra e sotto 1,5°C.

2.4 | ERA5
ERA5, la quinta generazione di rianalisi globale dell’ECMWF [Servizio di Dati Climatici del Servizio per il Cambiamento Climatico Copernico (CDS); Hersbach et al., 2020] si basa sul Sistema Integrato di Previsione (IFS) Cy41r2, operativo presso l’ECMWF nel 2016. Di conseguenza, ERA5 beneficia di un decennio di sviluppi nella fisica dei modelli, nelle dinamiche di base e nell’assimilazione dei dati rispetto ai suoi predecessori, come ERA-Interim e ERA-40. ERA5 offre una griglia orizzontale più fine (31 km) e output temporali (orari) superiori rispetto a ERA-Interim. Assimilando osservazioni storiche in un modello di previsione meteorologica numerica, ERA5 fornisce stime più precise e coerenti spazialmente e temporalmente di variabili atmosferiche e di superficie. ERA5 mostra miglioramenti nelle stime delle precipitazioni rispetto a ERA-Interim (Hersbach et al., 2020). Per la temperatura dell’aria a 2 metri e i componenti del bilancio energetico superficiale sulla calotta glaciale della Groenlandia occidentale, Huai et al. (2020) hanno trovato che ERA5 rappresenta meglio le osservazioni rispetto a ERA-Interim, con un miglioramento statisticamente significativo solo per l’albedo, in linea con Delhasse et al. (2020).

2.5 | NHM-SMAP
Il modello climatico regionale atmosferico non idrostatico polare NHM-SMAP, con il processo di metamorfosi della neve e albedo (NHM-SMAP) (Niwano et al., 2018), è stato applicato alla Groenlandia con una spaziatura della griglia di 5,0 km e ha prodotto output orari. NHM-SMAP è stato forzato ai suoi confini ogni 6 ore dal dataset di rianalisi giapponese di 55 anni JRA-55 (Kobayashi et al., 2015). L’inizializzazione quotidiana del profilo atmosferico JRA-55 previene grandi deviazioni tra JRA-55 e i campi atmosferici NHM-SMAP. Le simulazioni giornaliere iniziano alle 18:00 UTC del giorno precedente, includendo così un periodo di spinup di 6 ore. Per l’inizializzazione, NHM-SMAP utilizza i dati di estensione dei ghiacci marini e della temperatura superficiale del mare di JRA-55.

2.6 | MAR
Il modello climatico regionale polare MAR (versione 3.11.5) funziona con una spaziatura della griglia di 6 km ed è utilizzato qui per ridimensionare la rianalisi ERA5, che influenza MAR sia ai suoi confini laterali che alla superficie del suo oceano (temperatura superficiale del mare e copertura dei ghiacci marini) ogni 6 ore dal 1950 al 2021. Rispetto alla versione 3.9 di MAR, valutata intensamente sulla calotta glaciale della Groenlandia (Fettweis et al., 2020), le principali innovazioni di MARv3.11 includono aggiornamenti nello schema delle nuvole e nell’albedo del ghiaccio scoperto, con l’obiettivo di ottenere una migliore corrispondenza con le osservazioni. Lo schema delle nuvole di MAR si basava originariamente su Meyers et al. (1992), con miglioramenti basati sul lavoro svolto nell’Esperimento delle Nuvole Artiche a Fase Mista (Fridlind et al., 2007). Si rimanda a Hofer et al. (2019) per una valutazione di questo schema sulla Groenlandia, dove la pioggia è automaticamente convertita in neve per temperature vicino alla superficie inferiori a -1°C. L’output di MAR è ridimensionato a una griglia di 1 km (Fettweis et al., 2020).

2.7 | RACMO
Il Modello Climatico Atmosferico Regionale (RACMO) è stato sviluppato dall’Istituto Meteorologico Reale dei Paesi Bassi (KNMI) (van Meijgaard et al., 2008). Questa versione utilizzata qui, RACMO2.3p2, dispone di 40 livelli atmosferici verticali e una griglia orizzontale di 5,5 km, ed è alimentata da una combinazione di rianalisi climatiche incluse ERA-40 (1958–1978) e ERA-Interim (1979–1989) su una base semestrale, e da ERA5 (1990–2021) su una base trimestrale (Noël et al., 2019). È stata sviluppata una versione polare per simulare il bilancio di massa superficiale sui ghiacciai di Groenlandia e Antartide (Noël et al., 2018). Il coefficiente di conversione da acqua nuvolosa a nevicata rimane costante per le nuvole liquide (sopra 0°C) e per quelle miste (da -23°C a 0°C), ma diminuisce con la temperatura per le nuvole di ghiaccio (meno di -23°C), influenzando così la produzione di nevicata (Van Wessem et al., 2014). La computazione delle precipitazioni descritta in Noël et al. (2015) stabilisce la fase liquida/solida attraverso uno schema di fase nuvolosa nel prodotto da 5,5 km. Nel prodotto da 1 km, le precipitazioni sono considerate solide quando la temperatura dell’aria è inferiore a -1°C. La fase delle precipitazioni viene ulteriormente corretta in funzione dell’altitudine tramite una riduzione statistica. Questo schema permette la supersaturazione del ghiaccio, risultando in un miglioramento delle proporzioni relative di pioggia e nevicata rispetto al totale delle precipitazioni (Noël et al., 2018).

2.8 | Incertezza delle stime di precipitazioni nei sistemi di previsione numerica
L’accuratezza delle precipitazioni nei sistemi di previsione numerica (NPS) dipende dalla descrizione dei processi fisici e dall’inizializzazione degli NPS. Pertanto, diversi NPS spesso concordano sui pattern di precipitazione su larga scala ma differiscono sostanzialmente in termini di quantità e fase delle precipitazioni (liquida vs solida) a scala locale (Barrett et al., 2020; Edel et al., 2020; Køltzow et al., 2019). Tuttavia, anche se gli strumenti di campo e gli NPS fossero perfettamente accurati, i modelli e le osservazioni non produrrebbero le stesse precipitazioni poiché rappresentano scale spaziali diverse. Ad esempio, una sostanziale variabilità sub-grid potrebbe essere osservata per le misurazioni puntuali rispetto alle precipitazioni medie della griglia degli NPS. Inoltre, la rappresentazione delle precipitazioni negli NPS è sensibile, per esempio, alla risoluzione orizzontale e alla prossimità di topografie complesse. Le misurazioni puntuali in topografie complesse possono essere fortemente influenzate dalla distorsione del campo ventoso orografico (Bromwich et al., 1998; Yang et al., 1999). Anche la determinazione delle precipitazioni osservative e NPS può essere influenzata dalla temperatura dell’aria, che viene utilizzata per discriminare la fase delle precipitazioni (Huai et al., 2021).

3 | RISULTATI E DISCUSSIONE
3.1 | Verifica delle precipitazioni dai sistemi di previsione numerica
L’accordo tra le osservazioni indipendenti delle precipitazioni e gli NPS è misurato dalla correlazione temporale giornaliera e dal rapporto dei totali di precipitazione accumulata (Tabella 3). Le simulazioni delle precipitazioni di CARRA concordano meglio con i dati sul campo dei siti QAS relativamente umidi, sia nel rapporto dei totali sia secondo la correlazione temporale. Le correlazioni per i siti QAS umidi tendono ad essere alte (0,7–0,9), mentre nei siti KAN relativamente secchi le correlazioni variano notevolmente a causa del piccolo campione di dati e non producono statistiche robuste.
Un modello di differenza spaziale è evidente per tutti gli NPS: una differenza secca del 10–60% con le osservazioni ai siti QAS di minore elevazione (QAS_L-16 e QAS_L) (Tabella 3). La differenza secca diminuisce verso quote più alte (QAS_M) e cambia in una differenza umida al sito di elevazione più alta (QAS_U) per MAR e RACMO, mentre CARRA e NHM-SMAP presentano ancora una leggera sottovalutazione (6–10%). Non vi è differenza media di ERA5 a QAS_U.
A Narsaq, situata sulla terraferma a 30 km dalla calotta glaciale, utilizzando la misurazione Pluvio2, che è probabilmente più accurata (più livellata e protetta dal vento), si osserva un bias inconsistente tra gli NPS: differenza secca per NHM-SMAP e CARRA, nessuna differenza per ERA5 e RACMO 1 o 5.5 km, e differenza umida per MAR (Tabella 3).

3.1.1 | Discussione delle differenze
Sebbene la verifica in sole due regioni potrebbe non rappresentare adeguatamente l’accuratezza simulata, i pattern di differenza spaziale QAS per i vari NPS (Tabella 3) sono coerenti con i risultati per AROME e, in parte, per l’IFS ECMWF sulla costa norvegese, ovvero troppo poca pioggia e precipitazioni totali sulla costa e troppo nell’entroterra (Køltzow et al., 2019).
Oltre alla maggiore finezza della griglia dei dati CARRA rispetto agli altri NPS, un migliore accordo con le osservazioni per CARRA è probabilmente dovuto al fatto che le sue simulazioni sono inizializzate con osservazioni locali (non di precipitazioni) all’interno del dominio del modello. ERA5 ha una certa assimilazione di dati all’interno del dominio [profili di umidità e temperatura dell’aria superiore derivati da radiosonde e satelliti, osservazioni atmosferiche basate su aerei (temperatura, componenti del vento e umidità specifica)], ma sostanzialmente meno di CARRA. Le interazioni modellate più esplicitamente nella fisica del modello che permette la convezione possono anche contribuire a una maggiore competenza di CARRA. Tuttavia, con l’attuale risoluzione della griglia, la competenza di CARRA per la sensibilità alle precipitazioni non sembra dipendere dalla scelta della fisica idrostatica o non idrostatica.
Poiché la frequenza di CARRA, ERA5 e le temperature dell’aria osservate sopra 1,5°C, in cui tutte le precipitazioni dovrebbero essere pioggia, è equivalente, ovvero 52% per le osservazioni, 52% per CARRA e 50% per ERA5, le differenze valutate nella Tabella 3 sembrano essere attribuibili principalmente alla magnitudine delle precipitazioni simulate, non alla fase basata sulla temperatura.
La differenza tra la collocazione del vicino più vicino e l’interpolazione bilineare aumenta, in generale, per spaziature della griglia del modello più ampie, suggerendo che una risoluzione più fine ha valore.

La Tabella 3 presenta un confronto tra le osservazioni giornaliere di precipitazioni e i dati modellati da vari sistemi di previsione numerica (NPS). La tabella è organizzata per mostrare i dati per diversi modelli e siti di misurazione. Ecco una descrizione dettagliata dei vari campi e colonne presenti nella tabella:

1. Modello: Indica il modello di previsione usato, come ERA5, NHM, MAR, RACMO, e CARRA, ciascuno con specifiche dimensioni della griglia (es. 31 km, 5.5 km, 10 km, 1 km, 2.5 km).
2. Sito: Luogo specifico delle osservazioni e delle simulazioni, includendo diversi siti come QAS_L, QAS_M, QAS_U, e Narsaq, oltre a KAN_L e KAN_B.
3. Correlazione: Misura la correlazione giornaliera tra i dati osservati e quelli modellati. Valori più alti indicano una maggiore concordanza tra modello e osservazioni reali.
4. Correlazione Media Ponderata: Una media delle correlazioni, ponderata probabilmente in base al numero di osservazioni o alla variabilità dei dati.
5. Σ Osservazioni ≥ Modello: Numero di giorni in cui le osservazioni di precipitazioni sono state maggiori o uguali a quelle previste dal modello.
6. Σ Osservazioni ÷ Modello: Rapporto medio tra le osservazioni di precipitazione e le previsioni del modello, che indica se il modello tende a sottostimare o sovrastimare le precipitazioni.
7. Giorni con Osservazioni e Modello: Numero di giorni in cui entrambi, osservazioni e modello, hanno registrato precipitazioni.
8. Σ Precipitazioni Osservate e Modellate: Somma totale delle precipitazioni osservate e modellate nei giorni in cui entrambe sono state registrate.
9. Inclinazione Media: L’inclinazione media, misurata in gradi, potrebbe indicare una deviazione sistematica tra i dati modellati e quelli osservati.
10. Correzione per Cattura Inferiore: Un fattore di correzione usato per aggiustare i dati modellati per tenere conto di una possibile sottocattura di precipitazioni nei modelli, in particolare in condizioni di vento e temperatura specifiche.

La tabella include anche note sulla ponderazione dei dati giornalieri, le condizioni per le inclinazioni permessibili, e le correzioni specifiche per catture inferiori basate su velocità del vento e temperature.

Nel complesso, la Tabella 3 fornisce una valutazione dettagliata di come diversi modelli climatici si confrontano con le osservazioni reali in vari siti, valutando la loro capacità di simulare accuratamente le precipitazioni giornaliere in differenti condizioni e regioni geografiche.

3.2 | Climatologia delle piogge in Groenlandia secondo CARRA La massima media trentennale (1991–2021) delle precipitazioni nei dati CARRA, che ammonta a 1207 mm annui, si registra nell’estremità sudorientale della zona glaciale della Groenlandia alle coordinate 60,252° N, 43,271° O e a un’elevazione di 298 m (vedi Figura 2). Il picco annuale di pioggia di CARRA si verifica generalmente lungo la calotta glaciale sudorientale. Tuttavia, questo studio si concentra sul lobo sud-sudoccidentale della calotta glaciale di Qagssimiut, per cui il picco annuale di pioggia è indicato anche lì nella Figura 2. Nella parte sudorientale della calotta glaciale, la media annuale delle piogge di CARRA supera i 1000 mm solo a sud di Kap Tobin (Scoreseby Sund, 70,4° N). A nord di questa zona, la pioggia sulla calotta glaciale di CARRA scende notevolmente, rimanendo al di sotto dei 30 mm annui. L’anno 2012, particolarmente caldo, ha visto quantità di pioggia estremamente elevate in CARRA, oltre i 600 mm annui, lungo la calotta glaciale occidentale a nord del 75° N (vedi Figura 3). Nella Groenlandia occidentale, le precipitazioni annue sono basse (inferiori ai 60 mm annui) nei dati CARRA a nord della Base Aerea di Thule (76,5° N). Un altro anno caldo e anomalo, il 2010, ha visto una maggiore concentrazione di piogge lungo la costa sudorientale, mettendo in evidenza variazioni spaziali significative da un anno all’altro.

3.3 | Frazione di pioggia del totale delle precipitazioni Nell’anno ad alta piovosità 2012 (vedi Figura 3), la frazione di pioggia del totale delle precipitazioni (frain) nei dati CARRA ha raggiunto il picco di 0,59 sul lobo di Qagssimiut della calotta glaciale, dove la frain è tipicamente elevata a causa delle alte temperature atmosferiche (vedi Figura 4). In una zona ristretta (generalmente meno di 25 km) della calotta glaciale occidentale, la frain ha superato lo 0,3, compresa la parte più a nord-ovest della calotta (vedi Figura 4). La frain può risultare alta anche laddove il totale delle precipitazioni è estremamente basso, ad esempio, in siti riparati nel nord-ovest. L’anno di fusione record del 2012 ha mostrato una frain media per area pari a 1,6 volte la media del periodo 1991–2021. In un altro anno di temperature estremamente elevate, il 2010, la frain era 1,4 volte la media del 1991–2021. Tuttavia, l’anno di alta fusione del 2019 (Tedesco & Fettweis, 2020) ha registrato una frain media, indicando che non esiste una relazione semplice tra frain e temperatura. Ulteriori dettagli sono disponibili nella Sezione 3.4. In media, dal 1991 al 2021, solo il 3,7% dell’area glaciale della Groenlandia presenta una frazione di pioggia superiore allo 0,1.

La Figura 2 mostra una mappa delle precipitazioni annuali medie in Groenlandia per il periodo 1991-2021, basata sui dati CARRA. Ecco alcuni dettagli significativi rappresentati sulla mappa:

1. Scala dei colori logaritmica: La mappa utilizza una scala di colori logaritmica per rappresentare le varie quantità di precipitazioni, misurate in millimetri all’anno (mm y^-1). Questa scala permette di visualizzare distintamente sia le aree con precipitazioni molto basse sia quelle con precipitazioni elevate.
2. Distribuzione delle precipitazioni: Le aree con una media annuale di precipitazioni inferiori a 1 mm sono colorate di bianco, indicando estrema aridità, tipicamente nelle zone interne ed elevate della calotta glaciale.
3. Linee di isolivello: Le linee tratteggiate rappresentano le isolivelli che variano da 500 a 3000 metri. Queste linee aiutano a comprendere l’impatto dell’altitudine sulla distribuzione delle precipitazioni.
4. Località specifiche: La mappa evidenzia punti come Kap Tobin e la località con la massima media annuale di precipitazioni di 1207 mm y^-1 a 60.2517° N, 43.270° W e 298 metri di elevazione, situata nel sud-est della Groenlandia.
5. Flusso di massa totale: È indicato anche un flusso di massa totale di 27 Gt y^-1, che rappresenta il movimento di ghiaccio e neve dalla terra verso l’oceano, influenzando il bilancio di massa della calotta.

Questa mappa è un utile strumento per analizzare le variazioni spaziali delle precipitazioni in Groenlandia e comprendere come queste siano influenzate dalle variazioni climatiche e topografiche della regione.

La Figura 3 rappresenta una mappa delle precipitazioni totali in Groenlandia per l’anno 2012, utilizzando i dati CARRA. Ecco alcuni punti salienti che emergono dalla mappa:

1. Scala dei colori: La scala dei colori sulla mappa varia dal bianco (nessuna precipitazione) al viola scuro (precipitazioni massime), rappresentando le precipitazioni misurate in millimetri per anno (mm y^-1). Questa scala di colori aiuta a visualizzare chiaramente le aree con diversi livelli di precipitazioni.
2. Cerchio indicativo: Un cerchio evidenziato sulla mappa segnala il punto di massima precipitazione dell’anno, situato sul lobo di Qagssimiut. Questo sito, dove si trovano anche le stazioni di QAS PROMICE, ha registrato una precipitazione annuale di 1919 mm a 61.02° N, 46.70° W e a 50 metri sul livello del mare (m s.l.m.).
3. Distribuzione delle precipitazioni: La mappa mostra come le precipitazioni si distribuiscano in modo disomogeneo lungo la costa, con concentrazioni particolarmente elevate in specifiche aree come quella evidenziata dal cerchio. Questa caratteristica dimostra la forte localizzazione delle precipitazioni in determinate regioni della Groenlandia.
4. Contesto geografico: Le linee costiere e i contorni della calotta glaciale sono ben delineati, offrendo un utile contesto geografico che permette di collocare le aree di alta e bassa precipitazione in relazione alla geografia fisica della Groenlandia.

Questa mappa è cruciale per analizzare la variabilità spaziale delle precipitazioni in Groenlandia durante un singolo anno, illustrando l’impatto di specifici eventi climatici sulla distribuzione delle piogge nelle diverse regioni.

La Figura 4 illustra una mappa della frazione di pioggia sul totale delle precipitazioni in Groenlandia per l’anno 2012, basandosi sui dati del dataset CARRA. Ecco i dettagli più importanti:

1. Scala dei colori: La mappa usa una scala di colori che varia dal bianco (nessuna precipitazione) al giallo (alta frazione di pioggia), rappresentando la frazione di pioggia come percentuale del totale delle precipitazioni annue.
2. Distribuzione delle frazioni di pioggia: Le aree costiere mostrano frazioni di pioggia più elevate, spesso superiori a 0.55, il che indica che più della metà del totale delle precipitazioni in queste zone è costituita da pioggia.
3. Zone di precipitazione minima: Le regioni colorate di bianco indicano una precipitazione totale annua inferiore a 0.005 mm, segnalando aree di estrema aridità, prevalentemente nelle regioni interne ed elevate della calotta glaciale.
4. Contesto geografico: Le linee costiere e i contorni della calotta glaciale sono ben delineati, facilitando la localizzazione geografica delle aree con maggiore o minore frazione di pioggia.

Questa mappa è essenziale per analizzare come la tipologia delle precipitazioni varia in base alla geografia e alle condizioni climatiche della Groenlandia, evidenziando zone in cui la pioggia predomina sul totale delle precipitazioni, fenomeno spesso associato a temperature più elevate.

3.3.1 | Tassi di pioggia su scala della calotta glaciale In confronto con studi precedenti, la pioggia media di CARRA durante il periodo 1991–2021 è stata di 25,5 Gt all’anno con una deviazione standard interannuale di 7,6 Gt all’anno (o il 30%). Per confronto, Ettema et al. (2009) hanno trovato un totale di pioggia maggiore in una versione precedente di RACMO (46 Gt all’anno) includendo i ghiacciai periferici della calotta e i ghiacciai, sebbene per un periodo diverso (1958–2007). Van den Broeke et al. (2016) riportano che la pioggia media annuale e la frazione di pioggia sulla calotta glaciale dal 1991 al 2015, stimate da RACMO2.3p1, sono rispettivamente 28 Gt all’anno e il 3,9%. Nello stesso periodo, NHM-SMAP ha avuto valori simili (28 Gt all’anno e il 3,2%). Fettweis et al. (2013) hanno scoperto che la pioggia annuale sulla calotta glaciale dal 1980 al 1999 da MAR v3.5.2 era di 28 ± 5 Gt all’anno. Durante quel periodo, NHM-SMAP era in accordo, con 21 Gt all’anno. Tuttavia, l’interconfronto su tutta l’isola è complicato dal fatto che dove le maschere di terra/ghiaccio/oceano differiscono maggiormente, intorno alla periferia della calotta glaciale, è dove i flussi di precipitazioni sono tipicamente più elevati.

La Figura 5 illustra i dati di nevicate, piogge e la frazione di pioggia sul totale delle precipitazioni per la calotta glaciale della Groenlandia e i ghiacciai periferici, raccolti dal dataset CARRA. Ecco alcuni dettagli chiave:

1. Barre Colorate:
   • Le barre in blu scuro rappresentano le nevicate annuali misurate in Gigatonnellate all’anno (Gt y^-1).
   • Le barre in blu chiaro mostrano le piogge annuali, anch’esse espresse in Gigatonnellate all’anno.
   • La linea in verde indica la frazione di pioggia sul totale delle precipitazioni, espressa in percentuale e visualizzata sull’asse verticale a destra.
2. Dati Numerici sopra le Barre:
   • I numeri indicano il flusso di massa totale della calotta glaciale (inclusi i ghiacciai periferici) in Gigatonnellate per ciascun anno.
3. Asse Orizzontale (X):
   • Mostra gli anni, da sinistra a destra, facilitando l’analisi delle variazioni annuali delle precipitazioni e delle frazioni di pioggia dal 1958 al 2021.
4. Variazione Annuale:
   • La grafica evidenzia la variabilità interannuale delle nevicate e delle piogge, oltre alla loro frazione sul totale delle precipitazioni.
5. Rilevanza Climatica:
   • L’analisi della frazione di pioggia è significativa dal punto di vista climatico, poiché un incremento di questa frazione può influenzare il bilancio di massa della calotta glaciale e il conseguente flusso di acqua verso l’oceano.

Questo grafico è essenziale per comprendere le dinamiche delle precipitazioni sulla calotta glaciale della Groenlandia e i loro potenziali legami con i cambiamenti climatici globali.

La Tabella 4 fornisce un riepilogo delle medie e delle variazioni delle precipitazioni osservate sulla calotta glaciale e sui ghiacciai periferici della Groenlandia, utilizzando il dataset CARRA per il periodo 1991-2021. Di seguito, i dettagli principali:

1. Parametri di Precipitazione:
   • Neve: La quantità media annuale di neve caduta è espressa in gigatonnellate all’anno.
   • Pioggia: La quantità media annuale di pioggia, anch’essa in gigatonnellate all’anno.
   • Precipitazione Totale: La somma totale delle precipitazioni, sia neve che pioggia, in gigatonnellate all’anno.
   • Frazione di Pioggia: La percentuale di pioggia rispetto al totale delle precipitazioni.
2. Dati Divisi per Zone:
   • Per la Calotta Glaciale di Tutta la Groenlandia:
     • Media annua delle nevicate: 855 gigatonnellate.
     • Media annua della pioggia: 25 gigatonnellate.
     • Precipitazione totale annua media: 880 gigatonnellate.
     • Media annua della frazione di pioggia: 2.9%.
   • Per i Ghiacciai Periferici:
     • Media annua delle nevicate: 29.5 gigatonnellate.
     • Media annua della pioggia: 1.8 gigatonnellate.
     • Precipitazione totale annua media: 31.3 gigatonnellate.
     • Media annua della frazione di pioggia: 5.9%.
3. Deviazione Standard:
   • Indica la variazione media attorno alla media per ciascun parametro di precipitazione, mostrando la consistenza o la variabilità delle misurazioni.
4. Cambiamento Relativo Negli Ultimi 31 Anni:
   • Mostra la percentuale di cambiamento per ogni parametro di precipitazione nel periodo considerato, evidenziando tendenze nel tempo come l’incremento o la diminuzione delle precipitazioni.
5. Significatività dei Cambiamenti:
   • Valutazioni della significatività statistica dei cambiamenti osservati nei parametri di precipitazione, con valori più bassi che indicano maggiore significatività.

Questa tabella offre una panoramica essenziale delle tendenze delle precipitazioni in Groenlandia, sottolineando le differenze tra la calotta glaciale principale e le aree periferiche e i cambiamenti significativi osservati nel tempo nelle quantità di pioggia e neve.

3.3.2 | Tendenze delle precipitazioni della calotta glaciale e dei ghiacciai periferici

A scala della calotta glaciale, nel periodo CARRA 1991-2021 (31 anni), sia la pioggia che la frazione di pioggia del totale delle precipitazioni hanno mostrato trend crescenti (Figura 5, Tabella 4), in accordo con i risultati precedenti di RACMO (van den Broeke et al., 2016) e i dati NHM-SMAP (Niwano et al., 2021). Gli anni con le maggiori precipitazioni sono stati il 2010 e il 2012, periodi caratterizzati da elevate temperature atmosferiche da giugno a settembre su tutta la calotta glaciale, che hanno favorito la fusione. L’anno 2021 ha registrato il massimo delle precipitazioni rilevate da CARRA ed è stato analizzato usando dati di campo e la rianalisi ERA5 (Box et al., 2022). Per quanto riguarda i 31 anni di dati CARRA, la neve non ha mostrato alcuna tendenza significativa, coerentemente con i dati RACMO (1991-2015) (van den Broeke et al., 2016) e una combinazione di dati RACMO e MAR (2000-2019) (Box et al., 2022). Per i ghiacciai periferici, la media 1991-2021 (± deviazione standard) della pioggia CARRA è di 1,8 ± 0,5 Gt all’anno, con un significativo aumento del 33% in 31 anni (Tabella 4). Un downscaling statistico di RACMO a una risoluzione di 1 km effettuato da Huai et al. (2022) ha fornito una media della pioggia annuale totale sulla calotta glaciale della Groenlandia dal 1958 al 2020 di 28,6 ± 6,1 Gt all’anno, 2,6 volte superiore a quella CARRA (11,4 ± 1,4 Gt all’anno) per i ghiacciai periferici. Questa differenza è attribuita all’uso nei dati di Huai et al. (2022) di una maschera dei ghiacciai periferici con un’area glaciale di 81.400 km² (Noël et al., 2017) rispetto ai 42.944 km² ottenuti per CARRA utilizzando un diverso criterio di mascheratura del ghiaccio (vedi Sezione 2.3.1).

Per la neve, CARRA simula una tendenza temporale positiva insignificante (Tabella 4). Nel periodo 1991-2015, la precipitazione totale di RACMO era di 712 ± 64 Gt all’anno (van den Broeke et al., 2016), differendo di più di una deviazione standard rispetto a CARRA (855 ± 69 Gt all’anno) nonostante il periodo RACMO sia più corto di 6 anni. Per la pioggia, il periodo 1991-2015 di RACMO a 28 ± 9 Gt all’anno differisce in modo insignificante da CARRA (25 ± 8 Gt all’anno).

Le tendenze delle piogge CARRA 1991-2021 con fiducia sopra il 66% (Figura 6) si verificano attorno alla calotta glaciale, in particolare per il nord-ovest come mostrato da Niwano et al. (2021) per i dati NHM-SMAP. Le aree di bassa fiducia contano per un aumento netto aggiuntivo di 1 Gt all’anno di pioggia e aumentano la percentuale di cambiamento da un incremento delle piogge del 29% (fiducia sopra il 66%) al 34%. Solo nelle aree di bassa fiducia si verificano tendenze di essiccazione nei dati CARRA, evidenziando come la definizione delle tendenze delle precipitazioni sia complicata da alcune aree/anni con valori zero. Le aree con una tendenza estrema di essiccazione (aree rosse nella Figura 6) hanno una fiducia inferiore allo 0,66.

3.4 | Casi estremi di pioggia giornaliera

Nel periodo di 31 anni (1991-2021), CARRA simula un picco di pioggia giornaliera sulla calotta glaciale fino a 448 mm. In diciotto giorni, la pioggia giornaliera massima locale ha superato i 300 mm (Tabella 5), verificandosi non solo nei mesi estivi, ma anche in quelli invernali (vedi Oltmanns et al., 2019). L’elevazione media degli estremi giornalieri di pioggia è di 419 m, con una deviazione standard di 224 m. Sottolineiamo la sfida di rappresentare accuratamente il terreno locale nelle griglie di modelli più grossolane, specialmente per ERA5 a 31 km, dove l’appianamento del terreno comporta una rappresentazione imprecisa dell’altitudine degli estremi locali. L’anno di temperature elevate, il 2010, ha registrato la maggior parte (5 su 18) dei giorni di pioggia oltre i 300 mm, mentre gli altri anni con fusione anomala, 2012 (Fausto, As, et al., 2016; Fausto, van As, et al., 2016) e 2019 (Tedesco & Fettweis, 2020), non hanno evidenziato estremi giornalieri superiori ai 300 mm. La pioggia giornaliera superiore ai 300 mm nei dati CARRA è esclusivamente un fenomeno subartico, dato che tutti gli estremi giornalieri locali si verificano a sud del 67° N. Inoltre, i luoghi di pioggia estrema erano concentrati solo nel sud-est e nelle zone glaciate più a sud (Figura 7, Tabella 5). L’estremo di pioggia giornaliera di 323 mm nel sud-sudovest del 14 settembre 2017 è ulteriormente analizzato in questo studio, vista la disponibilità di dati pluviometrici in situ in quella data (Figura 1, Tabella 1).

Una massima pioggia giornaliera di CARRA del 1991-2021, calcolata sull’intera area glaciale della Groenlandia (4,7 Gt al giorno), si è verificata il 14 agosto 2021 (Tabella 6). In questa data, un flusso atmosferico ha generato piogge fino alle zone più elevate della calotta glaciale. La pioggia è stata osservata alla stazione Summit a un’altitudine di 3250 m. I dati satellitari a microonde passive hanno registrato un’estesa area di neve bagnata sulla calotta glaciale, causata principalmente da un surplus del bilancio energetico superficiale derivante da flussi di energia turbolenta e da radiazione infrarossa netta verso il basso (Box et al., 2022).

3.4.1 | Confronto tra CARRA e ERA5 durante gli estremi di pioggia

CARRA indica che le piogge estreme sono più concentrate verso la costa rispetto a ERA5 (Figura 8), includendo anche altre date (non mostrate). Il modello di differenza, con ERA5 più umido all’interno (Figura 4c), è confermato dai dati sul campo che mostrano un aumento della differenza umida di ERA5 con l’aumentare dell’altitudine dei siti (Tabella 3). Tuttavia, CARRA registra più precipitazioni di traccia all’interno. In questa data (e altre, non mostrate), il picco di pioggia localizzato di CARRA supera quello di ERA5, suggerendo nuovamente che la risoluzione più fine di CARRA è capace di risolvere picchi più elevati oltre a gradienti orizzontali più marcati.

La Figura 6 illustra la tendenza delle precipitazioni in Groenlandia dal 1991 al 2021, utilizzando i dati del modello CARRA. Ecco alcuni dettagli cruciali che emergono dalla mappa:

1. Scala dei Colori:
   • La mappa utilizza una scala di colori che va dal verde al rosso. I toni verdi indicano un incremento nelle precipitazioni annuali, mentre i toni rossi rappresentano una diminuzione. Questi cambiamenti sono misurati in millimetri all’anno, variando da una riduzione di 60 mm a un aumento di 60 mm all’anno.
2. Aree Punzecchiate:
   • Le zone punzecchiate sulla mappa segnalano aree dove la fiducia statistica del trend di precipitazione è inferiore al 66%. Questo indica che le tendenze osservate in queste zone potrebbero non essere statisticamente affidabili.
3. Trend Generale:
   • Viene evidenziato un trend complessivo di aumento delle precipitazioni di 8 gigatonnellate all’anno, che si traduce in un aumento percentuale significativo del volume totale di precipitazioni annuali.
4. Distribuzione Geografica:
   • La mappa mostra che le variazioni nel volume delle precipitazioni non sono uniformi in tutta la Groenlandia. Le zone costiere, in particolare nel sud e nell’est, tendono a mostrare maggiori incrementi, mentre le aree interne e alcune parti del nord possono presentare stabilità o addirittura riduzioni.
5. Implicazioni Climatiche:
   • Questa analisi è fondamentale per comprendere l’impatto dei cambiamenti climatici sulle precipitazioni in diverse regioni della Groenlandia. Le variazioni nelle precipitazioni possono influenzare significativamente il bilancio di massa della calotta glaciale e il deflusso di acqua dolce verso l’oceano.

La Figura 6 offre quindi un’insight preziosa sulle tendenze a lungo termine delle precipitazioni nella regione, sottolineando le aree con maggiori variazioni e quelle dove i cambiamenti sono meno chiari.

Circolazione Atmosferica su Larga Scala

Per l’episodio del 14-15 settembre 2017, i dati ERA5 sono utilizzati per illustrare la caratteristica dell’Atmospheric River (AR) nella quantità di vapore acqueo precipitabile (PWV), dove si registrano valori superiori a 36 mm (Figura 9a). A 850 hPa, i venti e le temperature dell’aria superano rispettivamente i 25 m/s e i 10°C (Figura 9b). Questo è indicativo della trasformazione dell’umidità in precipitazioni, con una riduzione dei valori di PWV quando l’AR raggiunge la Groenlandia (Figura 9a). In quel momento, sul ghiacciaio, sono simulate da ERA5 temperature ben oltre il punto di fusione, tra i 3 e i 6°C (Figura 9b). Per un’analisi più dettagliata, ci si orienta successivamente verso i dati CARRA.

La Tabella 5 classifica i casi di pioggia giornaliera estrema registrati dalla rete CARRA, con eventi in cui le precipitazioni locali hanno superato i 300 mm in un giorno, dal 1991 al 2021. Include anche il flusso di massa totale delle precipitazioni sul manto glaciale, misurato in gigatonnellate (Gt) per giorno. Ecco una spiegazione dettagliata degli elementi della tabella:

• Data: Indica il giorno specifico in cui è stata registrata la precipitazione estrema.
• Pioggia massima locale giornaliera, mm: Mostra la quantità massima di pioggia caduta in millimetri in quel giorno specifico.
• Latitudine, °N e Longitudine, °W: Sono le coordinate geografiche del punto in cui è stata registrata la pioggia massima.
• Elevazione, m: Indica l’altitudine del punto di misurazione in metri.
• Flusso di massa del manto glaciale, Gt per giorno: Questa colonna mostra la quantità di acqua, in gigatonnellate, che il manto glaciale ha ricevuto a causa della pioggia in quel giorno specifico.

Per esempio, il primo record mostra che il 26 maggio 2021, si sono registrati 448 mm di pioggia in una località con coordinate 63.3242°N di latitudine e 41.6097°W di longitudine, a un’altitudine di 208 metri, contribuendo a un flusso di massa di 0.3 gigatonnellate di acqua al manto glaciale in quel giorno.

La Figura 7 mostra le località di precipitazioni giornaliere estreme superiori ai 300 mm, raccolte dai dati della rete CARRA nel periodo 1991-2021. Questa rappresentazione aiuta a visualizzare la quantità e la distribuzione geografica delle piogge estreme:

• Cerchi colorati: Ogni cerchio rappresenta un evento di pioggia estrema, con la posizione geografica dell’evento indicata sulla mappa.
• Dimensione dei cerchi: La grandezza di ciascun cerchio è proporzionale alla quantità di pioggia registrata. Ad esempio, i cerchi etichettati con “448 mm” e “323 mm” indicano intense precipitazioni per quegli eventi.
• Mappa di sfondo: La mappa sotto i cerchi mostra la regione geografica, presumibilmente la Groenlandia, suggerendo che questi eventi si sono verificati in questa area.

Questa visualizzazione fornisce una chiara indicazione delle zone più colpite da piogge intense e della loro localizzazione all’interno della regione rappresentata.

3.5.2 | Meteorologia CARRA di un fiume atmosferico che raggiunge la Groenlandia

Dinamiche atmosferiche su scala mesoscala

I dati CARRA risolvono un getto di risalita atmosferica da 40 a 140 km al largo, formando un arco attorno al sud della Groenlandia (Figura 10). L’intenso schema dei venti è spinto da un sistema di bassa pressione (basse altezze di 500 hPa) a ovest, sopra il Labrador, Canada, e da alta pressione a sud-sudest della Groenlandia (Figura 9a), differendo in parte dai getti di punta che nascono da bassa pressione a est della Groenlandia (Doyle & Shapiro, 1999; Outten, 2008).

A valle del getto di risalita, i venti a 925 hPa (altitudine di 1000 m) accelerano da 20 a 30 m/s, rallentano raggiungendo il lobo meridionale del ghiacciaio Qagssimiut e continuano a elevata velocità lungo la costa sud-ovest della Groenlandia (Figura 10). Questo blocco a basso livello indotto dal terreno induce una deviazione dei venti, similmente all’effetto del vento barriera (Harden et al., 2011). L’effetto barriera si attenua con l’aumentare dell’altezza dal suolo. Le risalite/discese più intense si verificano sulle montagne e nei fiordi della Groenlandia e verranno esaminate più avanti.

I dati CARRA includono regioni di risalita lineare lungo il flusso, che noi definiamo ‘rapide’ (Figura 11). Le rapide si manifestano da 750 a 600 hPa nel caso presentato e in altre occasioni il 14 settembre 2017. Alcune rapide iniziano a monte del getto di risalita al largo e si presentano anche a 50 km al largo, a ovest dell’isola, indicando che sono una caratteristica più generale della dinamica dei fiumi atmosferici. I filamenti misurano 100-200 km di lunghezza, 5-15 km di larghezza e 3 km di profondità, fluendo 2 km sopra il livello del mare. Alle 15:00 UTC e solo al livello di 700 hPa i filamenti si interrompono lungo il flusso (Figura 11).

Il flusso atmosferico è canalizzato sul ghiacciaio attraverso una breccia topografica larga 72 km (est-ovest), dove le montagne costiere che si oppongono al flusso entrante hanno un’altezza massima relativamente bassa di 330 m. Ai lati della breccia, le altezze delle montagne sono rispettivamente 320 m (470 m) più elevate a ovest (est) (Figura 11). A valle della breccia, su praticamente tutto il lobo di ghiaccio di Qagssimiut, il movimento verticale è ascendente (Figura 11) e si estende dalla superficie fino a 500 hPa o circa 6 km sopra il suolo.

Possiamo ora descrivere i meccanismi che supportano il getto di risalita e le rapide. Oltre alla conservazione della massa, che causa la divisione e l’accelerazione del flusso attorno al sud della Groenlandia (Figura 10), la galleggiabilità è generata in alto dalla condensazione (riscaldamento diabatico). Le rapide persistono per oltre 24 ore (non mostrato).Partendo dalla zona a monte del getto di risalita, le isentrope umide (pseudo-adiabatiche) si inclinano in su seguendo il flusso, a seguito di una risalita diabatica che viene simulata (Figura 12). Tale risalita continua lungo le rapide, indicando un costante riscaldamento per condensazione. I dati CARRA mostrano aree con un’umidità relativa che supera il 100% del 1% (supersaturazione), anche se non visibile nelle figure presentate. La presenza di bande di pioggia al di sotto delle rapide (Figura 13) conferma le precipitazioni lungo queste formazioni.

Nelle aree di più intensa risalita, osservabili tra 220 e 260 km sulla Figura 12, emergono isentrope adiabatiche umide estese verticalmente. Le massime velocità verticali verso l’alto si registrano a causa della risalita topografica indotta dalle montagne costiere. La rapida risalita viene poi interrotta da onde di gravità che si propagano verso il basso, create a valle delle montagne costiere.

Al di sopra del manto di ghiaccio, le isentrope umide si inclinano più ripidamente rispetto a quelle secche, evidenziando una generazione di galleggiabilità condensazionale che si aggiunge alla forza di sollevamento del terreno. Le rate di precipitazione osservate aumentano con l’altitudine, confermando che il sollevamento forzato dal terreno e la galleggiabilità stanno generando precipitazioni.

Le isentrope secche inclinate coincidono con onde di gravità verticali, che sono indicative del forzamento del movimento verticale del terreno in uno stato di stratificazione stabile. Questa stratificazione guadagna instabilità dalla generazione di galleggiabilità per condensazione. Le onde di gravità, note anche come onde di montagna (Durran, 1990; Menchaca & Durran, 2017; Geldenhuys et al., 2021), si propagano verticalmente per una distanza più che tripla rispetto all’altezza del manto di ghiaccio e del terreno costiero. Quando il rialzo topografico del manto di ghiaccio termina a 370 km sulla Figura 12, emerge un’area di discesa con un’onda di gravità discendente. Proseguendo ulteriormente a valle, l’onda oscilla presumibilmente a causa della conservazione della massa e della riflessione dell’onda di gravità contro la tropopausa stratificata (sopra i 250 hPa). Dove la topografia del manto di ghiaccio inizia nuovamente a elevarsi da 2150 a 2450 m (a 470 km sulla Figura 12), si osservano nuovamente risalite seguite da discese, illustrando ulteriormente le oscillazioni delle onde di gravità. Le isentrope umide si allineano verticalmente ancora una volta a 420 km sulla Figura 12, indicando la generazione continua di galleggiabilità.

La Tabella 6 elenca gli eventi di pioggia giornaliera sulla calotta glaciale della Groenlandia che hanno superato i 2,5 Gt al giorno, secondo i dati CARRA raccolti dal 1991 al 2021. La tabella include le quantità massime di pioggia locale misurate e le ubicazioni precise di questi eventi. Ecco una spiegazione dettagliata dei campi presenti nella tabella:

• Data: Mostra il giorno specifico in cui è stata registrata la precipitazione massima.
• Flusso di massa del ghiacciaio, Gt per giorno: Indica la quantità di acqua, in gigatonnellate, ricevuta dalla calotta glaciale in quel giorno.
• Pioggia massima locale giornaliera, mm: La massima quantità di pioggia caduta in millimetri in una specifica località quel giorno.
• Latitudine, °N e Longitudine, °W: Le coordinate geografiche del luogo dove è stata registrata la pioggia massima.
• Elevazione, m: L’altezza del punto di misurazione sopra il livello del mare, espressa in metri.

Ad esempio, il record del 14 agosto 2021 mostra che sono stati registrati 4,7 Gt di pioggia con una precipitazione massima locale di 99 mm in una località situata a 75.9794°N di latitudine e 59.2487°W di longitudine, ad un’altitudine di 567 metri. Questi dati forniscono informazioni preziose sull’intensità e la distribuzione geografica delle precipitazioni estreme che colpiscono la calotta glaciale della Groenlandia.

La Figura 8 illustra il caso di pioggia giornaliera massima in 31 anni di dati CARRA, dal 1991 al 2021, attraverso tre pannelli distinti:

• Pannello (a) – ERA5: Questo pannello visualizza la distribuzione della pioggia giornaliera massima utilizzando i dati ERA5 per il 14 agosto 2021. Le tonalità dal blu al rosso indicano l’intensità delle precipitazioni in millimetri al giorno, con un picco locale di 43 mm e un flusso di massa totale di pioggia di 6.2 Gt. L’intensità crescente è rappresentata dalla gradazione del colore.
• Pannello (b) – CARRA: Mostra la stessa data utilizzando i dati CARRA, con un picco di precipitazioni più elevato di 106 mm, e un flusso di massa totale di 4.7 Gt. I colori seguono la stessa scala del pannello (a), ma evidenziano una distribuzione più ampia delle precipitazioni intense.
• Pannello (c) – Differenza tra ERA5 e CARRA: Rappresenta la differenza di intensità delle precipitazioni tra i dati ERA5 e CARRA. Le aree in toni di azzurro mostrano dove i dati ERA5 hanno registrato più precipitazioni rispetto a CARRA, mentre i toni dal beige al marrone indicano dove CARRA ha registrato più precipitazioni rispetto a ERA5.

In conclusione, la Figura 8 offre un confronto visivo tra le stime di precipitazioni massime giornaliere di due diversi set di dati meteorologici per lo stesso evento, evidenziando le differenze nell’intensità e nella distribuzione spaziale delle precipitazioni sulla Groenlandia il 14 agosto 2021. Questo confronto è fondamentale per analizzare le variazioni e le possibili discrepanze tra i diversi modelli meteorologici.

La Figura 9 rappresenta un evento di fiume atmosferico al 14 settembre 2017, alle 15:00 UTC, utilizzando dati ERA5. La figura è divisa in due pannelli che mostrano diversi aspetti dell’atmosfera durante questo evento:

• Pannello (a) – Vapore acqueo precipitabile totale e altezze geopotenziali a 500 hPa: Questo pannello illustra la distribuzione del vapore acqueo precipitabile totale (in mm) accanto alle altezze geopotenziali a 500 hPa. Le linee gialle indicano livelli crescenti di umidità, mentre le linee blu e grigie rappresentano le altezze geopotenziali, delineando aree di alta e bassa pressione atmosferica. La mappa aiuta a comprendere la distribuzione spaziale del vapore acqueo e le sue interazioni con le variazioni di altitudine e pressione.
• Pannello (b) – Temperature dell’aria e modelli di vento a 850 hPa: Il secondo pannello presenta le temperature dell’aria (scala di colore da blu a rosso per temperature fredde a calde) e i modelli di vento a 850 hPa. Le frecce mostrano la direzione e l’intensità dei venti, con frecce più grandi che indicano venti più forti. Questa visualizzazione chiarisce come i venti muovano masse d’aria calde o fredde attraverso differenti regioni, influenzando le condizioni meteorologiche locali.

In sintesi, questi pannelli offrono una rappresentazione complessiva delle condizioni meteorologiche associate a un evento di fiume atmosferico, evidenziando l’interazione tra trasporto di umidità, dinamiche di vento, e temperature in questi fenomeni particolari.

La Figura 10 visualizza i venti orizzontali e verticali a 925 hPa (circa 1000 m di altitudine) il 14 settembre 2017 alle 15:00 UTC. Questa figura è composta da diversi elementi chiave:

• Linee colorate: Queste rappresentano la velocità del vento orizzontale lungo le traiettorie, con una scala di colori che va dal blu al rosso per indicare velocità che variano da 5 m/s a 25 m/s. Queste linee mostrano le direzioni del vento e come queste variano in intensità in differenti parti della mappa.
• Sfumature di rosso e blu: Indicano la velocità del vento verticale, con il rosso per i movimenti ascendenti (updraft) e il blu per quelli discendenti (downdraft). La scala di misura varia da -1.00 m/s a +1.00 m/s, evidenziando aree di intensa attività atmosferica verticale.
• Caratteristiche notevoli: La mappa mette in evidenza il “getto di risalita al largo” (offshore updraft jet) con un tratto rosso lungo la parte inferiore, indicando un’intensa risalita dell’aria. Viene anche mostrato il “Qagssimiut ice lobe“, un’importante estensione del manto di ghiaccio.

Questa rappresentazione è fondamentale per analizzare le interazioni dei venti con la topografia e il loro impatto sulle condizioni meteorologiche sopra e intorno al manto di ghiaccio della Groenlandia durante un evento di fiume atmosferico.

La Figura 11 mostra i venti orizzontali e verticali a 700 hPa (circa 1200 m di altitudine) il 14 settembre 2017 alle 15:00 UTC. Di seguito, una descrizione dettagliata degli elementi principali della figura:

• Linee colorate: Queste linee indicano la velocità del vento orizzontale lungo specifiche traiettorie, con una scala di colori che varia dal blu al rosso per rappresentare velocità che vanno da 5 m/s a 25 m/s. Questo aiuta a visualizzare come il vento si muove attraverso l’area.
• Sfumature di rosso e blu: Rappresentano la velocità del vento verticale, con il rosso per i movimenti ascendenti (updraft) e il blu per quelli discendenti (downdraft). La scala varia da -1.00 a +1.00 m/s, mostrando zone di significativa attività verticale del vento.
• Stelle: Segnano le posizioni delle stazioni meteorologiche automatiche QAS L, M e U PROMICE sulla lama del Qagssimiut del manto di ghiaccio meridionale, e la posizione della stazione meteorologica di Narsaq.
• Linee tratteggiate sottili: Sono le isolinee di elevazione che variano da 500 a 2500 m. Queste linee aiutano a capire come il terreno modella i movimenti del vento nella regione.
• Rettangoli con altezze del terreno: Mostrano le altezze medie del terreno per tre aree rettangolari, misurando 30 km in direzione nord-sud e 50, 72 e 50 km in direzione est-ovest. Le altezze sono indicate rispettivamente a 650 m, 330 m e 800 m, fornendo un contesto sulla variazione topografica e la sua influenza sui venti.

Questi dettagli forniscono una comprensione approfondita di come la topografia e la dinamica dei venti interagiscono a un’altitudine significativa, influenzando le condizioni meteorologiche locali durante un evento di fiume atmosferico sulla Groenlandia meridionale.

La Figura 12 illustra un profilo verticale della velocità del vento e del profilo termico adiabatico lungo un percorso di 550 km di lunghezza e 11 km di altezza, come indicato nella Figura 11. Questa immagine dettaglia le dinamiche atmosferiche sopra la Groenlandia il 14 settembre 2017 alle 15:00 UTC. Di seguito, i componenti principali della figura:

• Velocità del vento verticale: Le sfumature di rosso e blu indicano la velocità del vento verticale, con il rosso per movimenti ascendenti (updraft) e il blu per movimenti discendenti (downdraft). La scala di misura sulla destra varia da -1.5 a +1.5 m/s, evidenziando aree di intensa attività verticale del vento.
• Profilo termico adiabatico: Le linee continue rappresentano le isoterme adiabatiche, che indicano la temperatura potenziale adiabatica, mentre quelle tratteggiate mostrano l’adiabatico irreversibile umido (pseudo-adiabatico). Queste linee aiutano a comprendere le variazioni di temperatura all’interno della colonna atmosferica.
• Maschera terra/ghiaccio CARRA: Le aree coperte di ghiaccio sono colorate in blu, mentre quelle libere da ghiaccio sono marroni. Questo colore di sfondo serve a distinguere tra le superfici terrestri e quelle ghiacciate lungo il percorso del profilo.
• Scala di altezza e pressione: La figura mostra le scale di altezza (in chilometri a sinistra) e pressione (in hPa a destra), fornendo un contesto sulle condizioni atmosferiche a diverse altitudini.
• Estensione orizzontale del profilo verticale: Il grafico evidenzia la distanza in chilometri dal punto di partenza del profilo (a sinistra) fino al suo termine (a destra), illustrando l’estensione geografica del fenomeno studiato.

Questo grafico è particolarmente utile per analizzare come i venti verticali e le variazioni termiche interagiscono lungo un determinato percorso atmosferico, offrendo spunti cruciali sulla dinamica dell’evento di fiume atmosferico e l’influenza della topografia locale.

Modelli di Precipitazione su Mesoscala e Interazioni con la Calotta Glaciale

Le dinamiche delle precipitazioni su mesoscala hanno portato all’accumulo di umidità sulla calotta glaciale, con tassi di pioggia triorari che hanno raggiunto i 72 mm, picchiando a un’altitudine di 750 m sopra il lobo di Qagssimiut del ghiacciaio meridionale (Figura 13). L’intensificazione delle precipitazioni è estesa su tutto il lobo di Qagssimiut e coincide con il sollevamento su grande scala (vedi anche le Figure 11 e 12). Le bande di pioggia meridionali corrispondono alle rapide ascensionali lungo il flusso presenti nei dati CARRA. Le precipitazioni risultano spostate di alcuni chilometri a valle rispetto al getto ascensionale, probabilmente a causa dell’advezione. Le aree di minori precipitazioni e di discesa (isolinee grigie in Figura 13) si manifestano solo dove la pendenza superficiale del ghiacciaio diminuisce, in accordo con la teoria delle precipitazioni orografiche (Smith & Barstad, 2004).

La Figura 13 illustra la distribuzione delle precipitazioni integrate su un periodo di tre ore il 14 settembre 2017 alle 15:00 UTC. Il grafico visualizza diverse componenti chiave:

1. Precipitazioni: Le aree colorate rappresentano l’intensità delle precipitazioni, indicate in millimetri. I colori variano dal blu chiaro, per le precipitazioni più basse, al rosso, per le precipitazioni più elevate, con i massimi che arrivano fino a 96 mm.
2. Velocità Verticali: Le linee colorate, conosciute come isotacche, indicano le velocità verticali dell’aria. Questi colori passano dal blu, che indica movimenti discendenti, all’arancione e al rosso, che indicano forti movimenti ascendenti. Le velocità sono misurate in metri al secondo, variando da -0.6 m/s a 0.6 m/s.
3. Elevazione della Superficie del Ghiacciaio: Le linee tratteggiate nere mostrano le isolinee dell’elevazione della superficie della calotta glaciale, che varia da 500 a 2500 metri. Queste isolinee aiutano a visualizzare come l’orografia influenzi le precipitazioni.
4. Etichette Specifiche: Termini come “rapids” e “offshore updraft jet” sono utilizzati per indicare particolari dinamiche atmosferiche, come rapide correnti di aria ascendente, che influenzano la distribuzione e l’intensità delle precipitazioni nella regione.

Questa rappresentazione grafica evidenzia come le dinamiche di sollevamento dell’aria e le caratteristiche orografiche della calotta glaciale influenzino significativamente le precipitazioni nella regione analizzata. Questo tipo di analisi è fondamentale per comprendere meglio le interazioni tra l’atmosfera e le superfici glaciali, aspetti cruciali per gli studi climatici e meteorologici.

3.5.3 | Piogge estreme durante il flusso atmosferico del 14 settembre 2017

Una panoramica più ampia delle piogge estreme del 14 settembre 2017 è presentata nella Figura 14. In tale data, le precipitazioni registrate da CARRA sulla calotta glaciale hanno raggiunto i 4.4 Gt, il secondo valore più elevato nel periodo 1991–2021, come indicato nella Tabella 6. CARRA ha simulato un picco giornaliero di pioggia di 323 mm sul lobo di ghiaccio di Qagssimiut, posizionato circa 30 km a ovest e a nord rispetto ai siti di misurazione diretti (stelle gialle nella Figura 11).

Le bande di pioggia evidenziate nei dati triorari contribuiscono a formare pattern di precipitazioni meridionali (nord-sud) visibili sopra l’oceano nella Figura 14. I picchi locali di pioggia corrispondono a zone di terreno che ostacolano il flusso dell’aria. Si osserva un’intensificazione delle piogge a monte della punta meridionale della Groenlandia (vedi anche le correnti ascensionali nelle Figure 11 e 12). Questa intensificazione delle piogge in mare diminuisce leggermente avvicinandosi alla costa e aumenta nuovamente man mano che l’aria è spinta verso l’alto e all’interno del continente. Durante questo episodio di pioggia estrema, un traversale nord-sud attraverso la griglia di CARRA ha registrato precipitazioni alle quote più basse in Groenlandia (13 m sul livello del mare) di 71 mm al giorno, che aumentano a 278 mm al giorno, indicando che il sollevamento orografico ha quadruplicato il tasso di pioggia.

I totali giornalieri registrati dai pluviometri sulla calotta glaciale erano di 194 mm (171 mm non corretti) al sito QAS_M (621 m sul livello del mare) e 156 mm (137 mm non corretti) al sito QAS_L (271 m sul livello del mare). Il picco di pioggia oraria al QAS_M è stato di 21 mm (18 mm non corretti) tra le 16 e le 17 UTC, e un’ora prima al QAS_L, dove sono stati registrati 17 mm (15 mm non corretti). A 25 m di altitudine, 35 km a est-sudest dei siti QAS a Narsaq, il picco del tasso di pioggia oraria (8.9 mm) era meno della metà rispetto ai picchi registrati a QAS_L e QAS_M, coerente con l’intensificazione delle precipitazioni simulate dovuta al sollevamento orografico.

3.5.4 | Piogge estreme nei sistemi di previsione numerica e nei dati in situ

Confrontando le misure sul campo con le precipitazioni simulate, per l’evento di 36 ore, si riscontrano discrepanze che variano da una sottostima del 10%-50% per ERA5 e MAR, a una sovrastima del 30%-70% per NHM-SMAP, RACMO e CARRA, come riportato nella Tabella 7. Tuttavia, ogni disaccordo con le osservazioni di un evento singolo può derivare dalla alta variabilità spaziale dell’intensità delle precipitazioni, dovuta, ad esempio, alla stretta larghezza di 5-8 km delle rapide di sollevamento e al numero relativamente limitato di siti di osservazione disponibili. Di conseguenza, è piuttosto arbitrario determinare quanto bene osservazioni e modelli coincidano durante tali eventi con campi di vento complessi.

3.6 | Impatto delle piogge estreme sull’ablazione di ghiaccio e neve

Nel seguito, esaminiamo l’impatto delle piogge sui tassi di ablazione del ghiaccio nel lobo di Qagssimiut della calotta glaciale meridionale, dove le osservazioni dei pluviometri documentano gli eventi di pioggia del 14-15 settembre 2017 e un altro evento di pioggia estrema il 19 luglio 2018.

Per calcolare l’apporto di calore dalla pioggia alla superficie in modo esplicito, la temperatura della pioggia viene assunta come la temperatura dell’aria umida, che si presume reagisca rapidamente all’ambiente circostante. In condizioni di alta umidità relativa che si verificano durante le precipitazioni, questa temperatura diventa equivalente alla temperatura dell’aria ambiente, spiegando così l’equilibrio tra i flussi di energia latente e sensibile. I calcoli dei flussi energetici per questi siti sono descritti in dettaglio in un lavoro di Fausto e colleghi.

Durante l’evento in evidenza, i venti medi orari misurati dalle stazioni meteorologiche superavano gli otto metri al secondo all’inizio della pioggia estrema, con temperature dell’aria che aumentavano da sotto zero a sopra cinque gradi Celsius al sito di altitudine più elevata QAS_U. L’effetto combinato di vento, temperatura dell’aria e umidità produce flussi turbolenti netti elevati a QAS_M e QAS_U. L’irraggiamento a lunghe onde, prevalentemente un assorbimento di energia per la calotta glaciale, era una modesta fonte di energia. La pioggia oraria segue una forma a impulso, con picchi superiori a diciotto millimetri all’ora.

Prima della pioggia a QAS_M, osserviamo una convergenza di cinque centimetri dell’altezza della superficie registrata dai dispositivi di misurazione, in un processo di distruzione dello strato superficiale di ghiaccio poroso. L’energia totale della superficie indica che durante l’evento, la pioggia aggiunge il diciassette percento all’ablazione del ghiaccio a QAS_M e il quattordici percento a QAS_U, migliorando la corrispondenza con l’ablazione del ghiaccio osservata.

In un altro episodio di pioggia il 19 luglio 2018, a QAS_U, l’aggiunta calcolata di pioggia all’ablazione era del sedici percento di un totale di ablazione di quattro virgola tre centimetri nel periodo di ventiquattro ore. L’entità dell’ablazione del ghiaccio indotta dalla pioggia è coerente con i lavori precedenti e viene confermata come realistica, producendo un abbinamento più stretto con l’ablazione del ghiaccio osservata indipendentemente rispetto al modello di bilancio energetico superficiale senza il flusso di calore della pioggia. L’impatto diretto relativamente minore della pioggia sull’ablazione del ghiaccio è coerente con studi precedenti che trovano che i trasferimenti di calore turbolenti dominano il bilancio energetico superficiale. Gli effetti indiretti possono includere il riscaldamento del manto nevoso attraverso la percolazione e il rifreezing e un successivo feedback del melt-albedo innescato da calore e pioggia. Si osserva inoltre che l’irraggiamento a lunghe onde è una fonte di energia maggiore nei casi esaminati qui.

La Tabella 7 mostra un confronto tra le osservazioni reali di pioggia e i dati modellati per l’evento di pioggia estrema del 14-15 settembre 2017. I dati sono presentati per due siti di osservazione: QAS_L e QAS_M. Ecco i dettagli delle colonne:

1. Colonna “Observed 14-15 September 2017 rainfall, mm”: Indica la quantità di pioggia misurata in millimetri nei due siti durante l’evento.
2. Colonna “Model”: Elenca i modelli climatici utilizzati per simulare la quantità di pioggia, includendo ERA5, NHM, MAR, RACMO 5 km, RACMO 1 km, e CARRA.
3. Colonna “Modelled 14-15 September 2017 rainfall, mm”: Mostra la quantità di pioggia prevista dai vari modelli in millimetri.
4. Colonna “Modelled ÷ observed”: Presenta il rapporto tra la pioggia prevista dal modello e quella osservata. Un valore di 1 indica una previsione perfetta, valori superiori a 1 indicano una sovrastima, mentre valori inferiori a 1 indicano una sottostima.

Dettagli specifici:

• QAS_L: Ha registrato 169 mm di pioggia. Le previsioni dei modelli variano notevolmente, da una significativa sottostima (84 mm con MAR) a una sovrastima (236 mm con NHM).
• QAS_M: Ha registrato 201 mm di pioggia. Le previsioni variano da una sottostima (146 mm con ERA5) a una sovrastima (348 mm con NHM).

La variazione nei rapporti “Modelled ÷ observed” illustra come differenti modelli performano in maniera diversa in termini di precisione delle previsioni, con alcuni modelli che tendono a sovrastimare significativamente mentre altri sottostimano. Questo confronto può aiutare i ricercatori a valutare quale modello potrebbe essere più affidabile o necessitare di aggiustamenti per eventi futuri simili.

La Figura 15 illustra il bilancio energetico superficiale (SEB) durante un evento di forte pioggia nei giorni 14-15 settembre 2017 presso le stazioni PROMICE QAS_M e QAS_U. La figura dettaglia vari parametri rilevanti per comprendere l’impatto dell’evento meteorologico sull’ablazione del ghiaccio. Ecco i dettagli dei pannelli nella figura:

1. Velocità del vento e temperatura dell’aria umida (primo pannello in alto di ogni colonna):
   • Questo grafico mostra come la velocità del vento e la temperatura dell’aria umida variino nel tempo, indicando un aumento della temperatura durante l’evento, che influisce sui processi di fusione del ghiaccio.
2. Flussi di energia (secondo pannello):
   • SHF (Sensible Heat Flux): Rappresenta il calore trasferito per convezione e conduzione.
   • LHF (Latent Heat Flux): Indica l’energia scambiata durante la condensazione e l’evaporazione.
   • NetHF (Net Heat Flux): È la somma algebrica di tutti i flussi di calore.
   • SNet (Net Shortwave Radiation) e LNet (Net Longwave Radiation): Misurano rispettivamente la radiazione solare netta assorbita e la radiazione infrarossa netta emessa e assorbita dalla superficie.
3. Dati di precipitazione (terzo pannello):
   • Il grafico mostra l’andamento della precipitazione durante l’evento, con dettaglio sulla pioggia misurata corretta e non corretta.
4. Altezza della superficie e ablazione (quarto pannello):
   • Questo grafico traccia l’ablazione del ghiaccio (mostrata con valori negativi) e l’altezza della superficie misurata. Viene evidenziato il contributo della pioggia all’ablazione e la fusione osservata del ghiaccio.

Complessivamente, la figura dimostra come diversi fattori atmosferici e di superficie interagiscano durante un evento di pioggia estrema, influenzando l’ablazione del ghiaccio. Ogni serie di dati fornisce un insight significativo su come l’evento di pioggia abbia accelerato i cambiamenti nella fusione del ghiaccio, evidenziando l’importanza di ciascun fattore nel bilancio energetico della superficie glaciale.

4.1 | Riassunto dello studio In questo studio, abbiamo condotto una valutazione approfondita delle precipitazioni sulla calotta glaciale della Groenlandia. Il primo passo è stato l’introduzione di un nuovo insieme di dati sulle precipitazioni raccolti da due regioni della Groenlandia. Le regioni di osservazione si estendono dagli ambienti terrestri fino a un’altitudine di 893 metri sul livello del mare sulla calotta glaciale. L’accuratezza dei dati di campo è stata massimizzata attraverso l’uso di un metodo per la correzione del sottocattura e l’esclusione di dati potenzialmente erronei. Successivamente, le osservazioni sulle precipitazioni sono state confrontate con le simulazioni di cinque sistemi di previsione meteorologica numerica, valutando le correlazioni temporali e le medie delle differenze tra periodi umidi e secchi, tenendo conto della dipendenza dall’altitudine. Dopo aver valutato l’accuratezza relativa dei sistemi di previsione, abbiamo esaminato il ‘valore aggiunto’ della risoluzione orizzontale fine (2,5 km) dei dati di reanalisi regionale artica del Servizio di Cambiamento Climatico Copernicus dell’UE (CARRA) rispetto ai dati di reanalisi ERA5 con risoluzione orizzontale di 31 km. Abbiamo poi presentato una climatologia delle precipitazioni della calotta glaciale della Groenlandia di 31 anni (1991–2021) e analizzato gli episodi di precipitazioni giornaliere estreme, fornendo un contesto meteorologico sia da ERA5 che da CARRA. Le posizioni precise dei casi di massima precipitazione giornaliera sono state mostrate insieme all’elenco delle date e delle quantità per i principali 18 episodi di precipitazioni giornaliere sulla calotta glaciale. Abbiamo quindi esaminato ciò che i dati a risoluzione fine di 2,5 km potevano rivelare in termini di dinamiche atmosferiche mesoscalari, termodinamica e precipitazioni durante un episodio di pioggia estrema che coincise con le osservazioni sul campo. Infine, abbiamo quantificato l’impatto termico di due estremi di precipitazione sullo scioglimento della neve e del ghiaccio utilizzando un approccio al bilancio energetico e di massa superficiale applicato ai dati di campo.

4.2 | Confronto tra sistemi di previsione meteorologica numerica e osservazioni Tra i cinque sistemi di previsione numerica del tempo (NPS) valutati, le simulazioni delle precipitazioni di CARRA hanno dimostrato la maggiore affinità in termini di magnitudine e correlazione temporale rispetto ai dati di campo disponibili. Questo più stretto allineamento con CARRA è probabilmente dovuto alla sua esclusiva capacità di assimilare nel dominio del modello osservazioni satellitari e aeree, oltre a dati di temperatura dell’aria e pressione barometrica provenienti da circa 40 stazioni meteorologiche automatiche (AWS) dislocate sul ghiaccio. Tutti i NPS hanno mostrato una discrepanza secca tra il 10% e il 60% rispetto alle osservazioni, che si riduceva con l’aumentare dell’altitudine. Nel caso della calotta glaciale meridionale, CARRA mostra un bias positivo del 17% a un’altitudine di 271 metri, che si riduce al 6% nel sito di osservazione più elevato (893 metri). Nonostante la verifica in sole due aree non possa rappresentare completamente l’accuratezza complessiva degli NPS, il modello di differenza spaziale è in linea con i risultati precedenti relativi alla costa norvegese (Køltzow et al., 2019). La differenza tra le precipitazioni calcolate da CARRA e quelle da ERA5 in questo studio segue un modello simile, probabilmente a causa delle griglie più grossolane e del conseguente effetto di smussamento del terreno in rapida ascesa della Groenlandia da parte di ERA5, che porta a una maggiore distribuzione di umidità nell’entroterra. Sebbene l’accuratezza migliorata di CARRA lo renda uno strumento affidabile per valutare e comprendere le precipitazioni in tutte le zone della Groenlandia dove non sono disponibili dati in situ, la coerenza tra i NPS nel caso di massimi giornalieri estremi è variabile. Gli eventi estremi singoli sono probabilmente più influenzati dalla complessità spaziale nella distribuzione delle precipitazioni, una caratteristica comune a tutti i NPS.

4.3 | Climatologia delle precipitazioni I dati del CARRA dal 1991 al 2021 hanno mostrato che le precipitazioni rappresentavano oltre il 50% del totale delle precipitazioni in aree limitate del sud e ovest della calotta glaciale, incluso il nord-ovest. Gli estremi di pioggia giornaliera locali superiori a 300 mm sono stati registrati 18 volte nei 31 anni di dati raccolti. Nel periodo esaminato, la massima quantità di pioggia giornaliera registrata è stata di 448 mm, verificatasi lungo la costa sud-orientale della Groenlandia. La maggior parte degli estremi di precipitazione si è concentrata vicino alla punta sud-est della Groenlandia, e tutti i casi di precipitazioni giornaliere oltre i 300 mm si sono verificati a sud del circolo polare artico. Le date delle precipitazioni estreme sono avvenute durante tutto l’anno, con la maggior parte dei casi che coincidevano con alte temperature dell’aria. I totali annuali delle precipitazioni di CARRA per la calotta glaciale e i ghiacciai periferici sono generalmente in linea con le stime precedenti degli studi NPS. CARRA ha simulato un aumento medio delle precipitazioni del 39% e una deviazione standard di 25 ± 8 Gt all’anno, rispettivamente, e anche un incremento del 33% nella frazione delle precipitazioni nel periodo dal 1991 al 2021. Analogamente, per le masse di ghiaccio periferiche, le precipitazioni di CARRA sono aumentate significativamente (1 – p = 0,90) del 37% nel periodo di 31 anni con una media di 1,8 ± 0,5 Gt all’anno. Le nevicate sulla calotta glaciale della Groenlandia e sulle masse di ghiaccio periferiche nei dati CARRA non hanno mostrato alcuna tendenza in questo periodo, confermando i risultati di studi precedenti.

4.4 | Dinamiche mesoscalari e precipitazioni per un fiume atmosferico che raggiunge la Groenlandia I dati CARRA offrono dettagli inediti sulle dinamiche atmosferiche legate alle precipitazioni orografiche. Durante un evento estremo di pioggia il 14 settembre 2017, un intenso flusso costiero ha provocato la divisione e l’accelerazione del flusso attorno al sud della Groenlandia fino a 2 km dal livello del mare. Si è formato un getto di risalita offshore da 40 a 140 km dalla costa, descrivendo un arco attorno al sud della Groenlandia, con un’intensificazione della velocità di risalita causata dalla generazione di spinta dovuta al riscaldamento di condensazione (diabatico). Questo stesso meccanismo di risalita per spinta si è mantenuto in rapide lunghe (100-200 km) e strette (5-15 km), estese verticalmente (profonde 3 km) e fluite a 2 km sopra il livello del mare ad alta velocità (oltre 30 m s-1) per oltre 24 ore. Queste rapide producono bande di pioggia orientate in direzione nord-sud. Le rapide si sono verificate a monte e distanti dal getto di risalita, indicando che potrebbero essere un fenomeno comune negli AR (fiumi atmosferici). Il canale topografico superficiale dirige il flusso atmosferico verso il sud della calotta glaciale della Groenlandia, con sollevamento forzato su larga scala e galleggiamento che contribuiscono a piogge giornaliere estreme (oltre 300 mm) a 750 m di altitudine il 14 settembre 2017. Le montagne costiere amplificano le onde di gravità. La generazione di spinta dalla condensazione ha potenziato il sollevamento sopra la calotta glaciale e ha amplificato le onde di gravità, che hanno oscillato a valle delle montagne in accordo con le variazioni del terreno della calotta glaciale e, presumibilmente, dalla riflessione delle onde di gravità contro la tropopausa stabilmente stratificata. In una dettagliata analisi delle precipitazioni orografiche, i dati CARRA hanno risolto le onde di gravità e il sollevamento forzato sulla calotta glaciale, combinati con il potenziamento diabatico della spinta, aumentando il tasso di precipitazione fino a quattro volte.

4.6 | Raccomandazioni per lavori futuri Per supportare le valutazioni del bilancio di massa dei ghiacci della Groenlandia, le ricerche future dovrebbero approfondire l’accuratezza dei calcoli delle precipitazioni, ampliando il numero e la densità spaziale dei siti di misurazione. Questo sforzo può contribuire a stabilire il livello di affidabilità delle simulazioni NPS relative all’eterogeneità spaziale delle precipitazioni, specialmente nei casi estremi. Un’ulteriore analisi dei dati CARRA potrebbe chiarire l’interazione tra il sollevamento forzato e gli effetti di galleggiamento sulle onde di gravità e la loro connessione con le precipitazioni orografiche, il trasferimento di calore superficiale, i rischi per l’aviazione, gli eventi di forte vento, e altro ancora.

https://rmets.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/met.2134