Le onde gravitazionali stratosferiche (GWs, dall’inglese Gravity Waves) generate dai sistemi convettivi tropicali, come i tifoni, rappresentano un fenomeno di significativa rilevanza per la dinamica atmosferica, poiché contribuiscono al trasferimento di energia e momento attraverso gli strati atmosferici. Generalmente, l’intensità delle GWs, definita come intensità delle onde gravitazionali (GWI, Gravity Wave Intensity), raggiunge il suo massimo durante le fasi di intensificazione di un tifone, quando la convezione è più vigorosa. Tuttavia, nel caso del Tifone Lekima (2019), è stato osservato un anomalo incremento dell’intensità delle GWs durante la fase di indebolimento del sistema tropicale, coincidente con la presenza di una depressione di origine extratropicale, nota come westerly trough (o depressione occidentale), posizionata a nord del tifone. Questo fenomeno ha sollevato l’ipotesi che l’interazione tra le GWs generate dal tifone e quelle indotte dalla depressione potesse aver determinato un’amplificazione dell’intensità complessiva attraverso un processo di sovrapposizione in fase (in-phase superposition).
Per investigare questa ipotesi, sono stati condotti una serie di esperimenti numerici basati su modelli atmosferici, nei quali i campi iniziali sono stati modificati per isolare i contributi delle GWs generate rispettivamente dal Tifone Lekima e dalla depressione occidentale. Negli esperimenti di controllo, il tifone e la depressione sono stati rimossi alternativamente, permettendo di analizzare le GWs prodotte da ciascun sistema in modo indipendente. I risultati hanno evidenziato che i pattern delle GWs generate dal tifone e dalla depressione presentano caratteristiche simili, in particolare per quanto riguarda la struttura spaziale e temporale delle onde, nonché la velocità di fase e la direzione di propagazione. Questa somiglianza suggerisce che le condizioni erano favorevoli a una sovrapposizione costruttiva delle onde, responsabile dell’incremento osservato dell’intensità delle GWs.
L’analisi spettrale della velocità di fase ha confermato che le GWs più intense si manifestano quando le onde generate dal tifone e dalla depressione si propagano con la stessa velocità di fase, favorendo un rinforzo reciproco. Inoltre, il GWI totale risultante dalla combinazione dei due sistemi è stato confrontato con la somma dei GWI generati separatamente dal tifone e dalla depressione negli esperimenti modificati. La differenza tra il GWI dell’esperimento di controllo e la somma dei GWI individuali si è rivelata trascurabile, indicando che il picco di intensità osservato è attribuibile principalmente a una sovrapposizione lineare positiva delle onde.
Sulla base di questi risultati, è stato sviluppato un modello concettuale di sovrapposizione delle GWs, progettato per quantificare e verificare l’esistenza di una sovrapposizione lineare costruttiva. Questo modello ha confermato che il Tifone Lekima rappresenta la principale fonte di generazione delle GWs, mentre la depressione occidentale agisce come un modulatore che ne amplifica l’intensità attraverso l’interazione in fase. Tale meccanismo di rinforzo risulta particolarmente significativo durante la fase di indebolimento del tifone, quando le condizioni dinamiche associate alla depressione possono compensare la riduzione dell’attività convettiva del sistema tropicale.
In conclusione, questa analisi supporta l’ipotesi che la sovrapposizione in fase tra le GWs generate dal Tifone Lekima e dalla depressione occidentale abbia svolto un ruolo determinante nell’amplificazione anomala del GWI durante l’evento del 2019. Questi risultati sottolineano l’importanza delle interazioni tra sistemi tropicali ed extratropicali nella modulazione delle GWs stratosferiche, offrendo nuove prospettive per la comprensione dei processi di trasferimento energetico nell’atmosfera e per il miglioramento delle previsioni meteorologiche in contesti complessi.
1. Introduzione
Le onde gravitazionali atmosferiche (GWs, Gravity Waves) costituiscono un fenomeno pervasivo e di fondamentale importanza nella dinamica atmosferica, con particolare rilevanza nella stratosfera. Queste onde esercitano un’influenza significativa su molteplici processi atmosferici, tra cui l’evoluzione della circolazione su scala sinottica e globale (J. Wu et al., 2018), il bilancio energetico e di momento attraverso gli strati atmosferici (S. Kim et al., 2005; S. Y. Kim et al., 2007) e la modulazione dei pattern precipitativi (Du & Zhang, 2019; Liu et al., 2018). Le GWs possono essere innescate da una vasta gamma di sorgenti, che includono l’interazione tra flussi atmosferici e topografia (Liu et al., 2018), l’attività convettiva associata a sistemi meteorologici intensi (S. Kim et al., 2005; S. Y. Kim et al., 2007; Y. Wang et al., 2018; Wang, Zhang, Zhang, & Guan, 2019; Wang, Zhang, Zhang, Peng, & Yu, 2019; J. Wu et al., 2018) e i flussi a getto o le depressioni atmosferiche attraverso processi di aggiustamento del bilancio dinamico (Wei & Zhang, 2014; Zhang, 2004). In particolare, le depressioni di media latitudine, o westerly troughs, rappresentano una sorgente comune di GWs su scala mesoscalare, generate attraverso meccanismi di riequilibrio geostrofico (Zhang, 2004).
Tra i sistemi meteorologici più intensi e organizzati, i tifoni si distinguono come una delle principali sorgenti di GWs, in grado di generare onde di ampiezza significativa durante le fasi di massima intensità del loro ciclo di vita (S. Kim et al., 2005; S. Y. Kim et al., 2007; S. Y. Kim et al., 2009; Kuester et al., 2008; Ming et al., 2014; Hoffmann et al., 2018; X. Wu et al., 2021). Tuttavia, uno studio precedente (X. Wang et al., 2021) ha evidenziato un comportamento anomalo durante il Tifone Lekima (2019), quando intense GWs stratosferiche sono state osservate non durante la fase di massima intensità, ma nella fase di indebolimento del tifone, successiva al suo approdo sulla terraferma e durante il suo spostamento verso nord. Questo fenomeno si è verificato in concomitanza con la presenza di una depressione occidentale attiva a nord del tifone.
Sebbene sia noto che una depressione di media latitudine possa intensificare un tifone quando si trova in una posizione favorevole (Leroux et al., 2016), nel caso di Lekima l’intensità del tifone era in diminuzione durante il periodo di studio (si veda la Figura 10c in Wang et al., 2021). Pertanto, l’interazione diretta tra la depressione e il tifone non può spiegare pienamente l’improvviso aumento dell’intensità delle GWs, misurata come Gravity Wave Intensity (GWI). In alternativa, è stata avanzata l’ipotesi che il picco di GWI osservato possa essere attribuito a un processo di sovrapposizione in fase (in-phase superposition) tra le GWs generate dal tifone e quelle indotte dalla depressione occidentale. Questo meccanismo suggerisce che le onde generate dalle due sorgenti si siano combinate costruttivamente, amplificando l’intensità complessiva delle GWs nella stratosfera.
Per verificare questa ipotesi, sono stati condotti esperimenti di sensibilità utilizzando modelli numerici atmosferici, basati sul framework sperimentale descritto nel nostro studio precedente (X. Wang et al., 2021). Questi esperimenti hanno mirato a isolare i contributi delle GWs generate dal tifone e dalla depressione, analizzando le loro interazioni e il loro impatto sull’intensità delle onde osservate. La struttura del presente articolo è organizzata come segue: la Sezione 2 descrive in dettaglio la progettazione degli esperimenti modellistici; la Sezione 3 presenta i risultati relativi alla verifica dell’ipotesi di sovrapposizione in fase; infine, la Sezione 4 offre una sintesi dei principali risultati e delle loro implicazioni per la comprensione delle dinamiche delle GWs in contesti di interazione tra sistemi tropicali ed extratropicali.
Questo studio mira a fornire nuove evidenze sul ruolo delle interazioni dinamiche tra tifoni e depressioni di media latitudine nella generazione e amplificazione delle GWs stratosferiche, contribuendo a una migliore comprensione dei processi atmosferici complessi e delle loro implicazioni per la previsione meteorologica e la modellistica climatica.
2. Progettazione Sperimentale
Lo studio dell’interazione tra il Tifone Lekima (2019) e una depressione di media latitudine ha richiesto un’attenta progettazione sperimentale per isolare i contributi delle onde gravitazionali (GWs) generate dai due sistemi meteorologici. Il Tifone Lekima, dopo aver toccato terra nella provincia di Zhejiang, Cina, ha intrapreso un movimento verso nord, accompagnato da un progressivo indebolimento della sua intensità (X. Wang et al., 2021). Per analizzare l’evoluzione del tifone e le relative GWs stratosferiche durante questa fase, è stato impiegato il modello numerico Weather Research and Forecasting (WRF) versione 4.2 (Shamrock et al., 2019), un sistema di simulazione atmosferica ampiamente utilizzato per studi ad alta risoluzione spaziale e temporale. Le configurazioni sperimentali adottate in questo studio sono state mantenute coerenti con quelle descritte nel precedente lavoro di X. Wang et al. (2021), con l’unica eccezione rappresentata dalla modifica dei campi iniziali, al fine di consentire un’analisi mirata dei contributi individuali del tifone e della depressione occidentale.
I dati utilizzati per definire le condizioni iniziali e di confine sono stati acquisiti dal dataset del National Centers for Environmental Prediction (NCEP), che fornisce analisi meteorologiche globali ad alta risoluzione. Per raggiungere gli obiettivi dello studio, sono stati progettati tre esperimenti distinti: un esperimento di controllo (CNTL), basato sui campi iniziali originali senza modifiche, e due esperimenti di sensibilità, denominati TY-only (solo tifone) e TR-only (solo depressione), in cui i campi iniziali sono stati alterati per isolare rispettivamente il tifone o la depressione. La separazione dei due sistemi è stata ottenuta attraverso un’operazione di smoothing Gaussiano, applicata selettivamente in regioni specifiche definite rispetto alla latitudine di 38°N. In particolare, per l’esperimento TY-only, il smoothing è stato eseguito a nord di 38°N per eliminare la depressione, mentre per l’esperimento TR-only è stato applicato a sud di 38°N per rimuovere il tifone. Questa tecnica ha coinvolto la modifica dei campi di altezza geopotenziale, temperatura, vento e umidità al momento iniziale, utilizzando un kernel Gaussiano con una deviazione standard di 100. Tale valore è stato scelto per garantire un’effettiva soppressione del sistema meteorologico target senza compromettere le caratteristiche dei campi atmosferici nelle regioni adiacenti.
Il periodo di simulazione ha avuto inizio alle 1200 UTC del 9 agosto 2019, con un’analisi dettagliata condotta tra le 0000 UTC del 10 agosto e le 0000 UTC dell’11 agosto 2019, coprendo così le fasi critiche dell’interazione tra il tifone e la depressione. Per valutare l’efficacia delle modifiche ai campi iniziali, i campi di vento risultanti dai tre esperimenti sono stati confrontati sia al momento iniziale sia alle 0700 UTC del 10 agosto, momento identificato come quello di massima interazione tra i sistemi (Figura 1).
I risultati delle simulazioni, illustrati nelle Figure 1a–1d, evidenziano che l’applicazione dello smoothing a nord di 38°N nell’esperimento TY-only ha portato alla completa rimozione della depressione originariamente presente intorno a 110°E nel campo iniziale di CNTL. Dopo 19 ore di simulazione, una debole traccia della depressione è visibile intorno a 115°E, ma la sua intensità è trascurabile. Inoltre, il flusso a getto a 500 hPa, definito come la regione con velocità del vento superiori a 20 m/s, è stato efficacemente eliminato nell’esperimento TY-only, con velocità massime a nord di 38°N inferiori a 20 m/s (Figura 1d). Parallelamente, la posizione del tifone, localizzato intorno a 122°E e a sud di 38°N, è rimasta invariata tra l’esperimento CNTL e TY-only, confermando che lo smoothing ha influenzato minimamente il sistema tropicale.
Nelle Figure 1e e 1f, relative all’esperimento TR-only, si osserva che lo smoothing applicato a sud di 38°N ha eliminato quasi completamente il tifone, sia al momento iniziale sia alle 0700 UTC. Al contempo, la depressione e il flusso a getto, localizzati rispettivamente intorno a 112.5°E e 123°E, sono risultati preservati e coerenti con le caratteristiche osservate nell’esperimento CNTL (Figura 1b). Questi risultati dimostrano che le operazioni di smoothing sono state altamente selettive, permettendo di isolare con successo il tifone nell’esperimento TY-only e la depressione nell’esperimento TR-only, senza introdurre artefatti significativi nei campi atmosferici delle regioni non target.
La progettazione di questi esperimenti di sensibilità ha fornito una base robusta per studiare le GWs generate indipendentemente dal tifone e dalla depressione, consentendo di analizzare il loro contributo individuale e di verificare l’ipotesi di sovrapposizione in fase come meccanismo responsabile dell’amplificazione dell’intensità delle GWs osservata durante il Tifone Lekima. Questa metodologia rigorosa garantisce che le conclusioni tratte siano supportate da un’analisi sistematica e controllata delle dinamiche atmosferiche coinvolte, contribuendo a una comprensione più approfondita delle interazioni tra sistemi tropicali ed extratropicali nella genesi e modulazione delle GWs stratosferiche.
3. Verifica della Sovrapposizione delle Onde
3.1. Evoluzione Temporale dell’Intensità delle Onde Gravitazionali (GWI)
L’analisi delle onde gravitazionali (GWs) generate dal Tifone Lekima (2019) e dalla depressione di media latitudine ha richiesto un approccio metodologico rigoroso per valutare l’ipotesi di sovrapposizione in fase come meccanismo responsabile dell’amplificazione dell’intensità delle onde. Per isolare le caratteristiche spettrali delle GWs e identificarne le sorgenti di eccitazione, è stata impiegata una trasformata di inversione di Fourier, seguendo la metodologia descritta in X. Wang et al. (2021). Le GWs ricostruite (RGWs) sono state analizzate in un intervallo spettrale ristretto, comprendente numeri d’onda tra 0,0025 e 0,005 km⁻¹ e frequenze tra 0,1 e 0,4 hr⁻¹, mantenuto identico per i tre esperimenti (CNTL, TY-only e TR-only) al fine di garantire la comparabilità dei risultati. La scelta di un intervallo spettrale così limitato assicura che i parametri spettrali delle RGWs siano sufficientemente omogenei tra gli esperimenti, consentendo un’analisi coerente delle dinamiche delle onde. Tutte le discussioni e i risultati presentati in questa sezione si basano esclusivamente sui dati ricostruiti.
L’intensità delle onde gravitazionali (GWI), definita come la media della deviazione standard del campo di velocità verticale nell’area di studio d03 (X. Wang et al., 2021), rappresenta la metrica principale per valutare l’evoluzione delle GWs. Le serie temporali del GWI, calcolate per il periodo di simulazione che si estende dalle 0000 UTC del 10 agosto alle 0000 UTC dell’11 agosto 2019, sono illustrate nella Figura 2a, dove il tempo è rappresentato in ore a partire dall’ora 0 (0000 UTC del 10 agosto). Nell’esperimento di controllo (CNTL), il GWI mostra un comportamento distintivo: un rapido e marcato incremento si verifica nelle prime 7 ore, raggiungendo un valore massimo superiore a 0,04 m/s, seguito da una graduale diminuzione. Dopo 15 ore, il GWI si stabilizza intorno a 0,02 m/s, un valore che rimane costantemente superiore a quello osservato negli esperimenti di sensibilità TY-only e TR-only. In contrasto, l’incremento improvviso del GWI non è evidente negli esperimenti TY-only e TR-only. Nel caso di TY-only, si osserva un lieve aumento del GWI nelle prime 10 ore, ma i valori massimi non superano 0,03 m/s, mentre in TR-only il GWI rimane inferiore a 0,02 m/s per l’intero periodo. Questi risultati evidenziano che il picco di intensità osservato in CNTL non può essere attribuito esclusivamente al tifone o alla depressione, suggerendo un effetto combinato dei due sistemi.
Sulla base dell’evoluzione temporale del GWI, il periodo di studio è stato suddiviso in tre fasi distinte, come mostrato nella Figura 2a. La prima fase (P1), compresa tra 0 e 5 ore, è caratterizzata da un aumento graduale del GWI, indicativo dell’attivazione iniziale delle sorgenti di GWs. La seconda fase (P2), tra 5 e 10 ore, rappresenta il periodo di massima intensità, con il GWI che raggiunge il suo picco intorno alle 7 ore. La terza fase (P3), tra 10 e 15 ore, è caratterizzata da una progressiva diminuzione del GWI. Dopo le 15 ore, il GWI mostra una lenta decrescita, un periodo di minore interesse per gli obiettivi di questo studio, poiché l’interazione tra i sistemi si attenua.
Per verificare l’ipotesi di sovrapposizione in fase, la Figura 2b riporta la differenza tra il GWI dell’esperimento CNTL e la somma dei GWI degli esperimenti TY-only e TR-only (TY + TR). Durante la seconda fase (P2), il GWI di CNTL supera la somma (TY + TR) di 0,0083 m/s, mentre nelle fasi P1 e P3 risulta leggermente inferiore. Questa discrepanza durante P2 può essere attribuita alla mancanza di interazione dinamica tra il tifone e la depressione negli esperimenti di sensibilità, che rende i due sistemi individualmente più deboli rispetto a quelli simulati in CNTL. Tale debolezza delle sorgenti di onde (discussa in dettaglio nella Sezione 3.4) potrebbe contribuire alla differenza osservata. Tuttavia, se si assume che le GWs in CNTL risultino dalla sovrapposizione lineare delle GWs generate dal tifone e dalla depressione, il GWI di CNTL può essere approssimato come la somma dei GWI di TY-only e TR-only, a condizione che l’effetto della debolezza delle sorgenti sia trascurabile.
Questi risultati preliminari supportano l’ipotesi che la sovrapposizione in fase abbia giocato un ruolo cruciale nell’amplificazione del GWI durante la fase P2, con il tifone che agisce come sorgente principale di GWs e la depressione che ne modula l’intensità attraverso un rinforzo costruttivo. L’analisi temporale del GWI fornisce una base solida per ulteriori indagini sulle caratteristiche spaziali e spettrali delle GWs, necessarie per confermare il meccanismo di sovrapposizione e quantificarne l’impatto complessivo. Questo approccio sistematico contribuisce a una comprensione più approfondita delle dinamiche atmosferiche complesse coinvolte nell’interazione tra sistemi tropicali ed extratropicali, con implicazioni significative per la modellistica atmosferica e la previsione meteorologica.
La Figura 1 offre una rappresentazione dettagliata dei campi di vento simulati a 500 hPa derivanti da tre esperimenti modellistici distinti—l’esperimento di controllo (CNTL), l’esperimento con solo tifone (TY-only) e l’esperimento con solo depressione (TR-only)—confrontando le condizioni atmosferiche iniziali con quelle corrispondenti al momento di massima interazione tra i sistemi meteorologici. I dati sono presentati in sei pannelli, disposti in coppie che illustrano rispettivamente le condizioni al tempo iniziale (a sinistra) e al momento di picco dell’interazione (a destra), offrendo una visione dinamica dell’evoluzione spaziale dei campi di vento. Le aree ombreggiate evidenziano regioni in cui la velocità del vento supera i 20 m/s, un valore soglia comunemente associato alla presenza di un flusso a getto, mentre le frecce rappresentano i vettori del vento, fornendo informazioni quantitative sulla direzione e sull’intensità del flusso atmosferico su scala regionale.
Nel pannello (a), relativo all’esperimento CNTL nelle condizioni iniziali, si osserva una configurazione atmosferica complessa che include un tifone ben definito, localizzato approssimativamente a 122°E e a sud di 38°N, caratterizzato da un nucleo di venti intensi con velocità che superano localmente i 20 m/s. A nord di 38°N, vicino a 110°E, è presente una depressione occidentale accompagnata da un flusso a getto, anch’esso evidenziato da aree ombreggiate che indicano venti superiori alla soglia di 20 m/s. Questa disposizione iniziale riflette l’interazione potenziale tra i due sistemi meteorologici, con il tifone che domina la regione meridionale e la depressione che influenza la dinamica atmosferica settentrionale. Nel pannello (b), corrispondente al momento di massima interazione, il tifone mantiene la sua posizione centrale intorno a 122°E, con un’intensità dei venti che rimane significativa a sud di 38°N. La depressione, nel frattempo, mostra un’evoluzione verso est, con il flusso a getto che si estende leggermente oltre la longitudine di 115°E, suggerendo un’interazione dinamica tra i due sistemi che potrebbe influire sulla generazione delle onde gravitazionali (GWs).
Passando all’esperimento TY-only, i pannelli (c) e (d) illustrano l’effetto dell’operazione di smoothing applicata a nord di 38°N per rimuovere la depressione. Nel campo iniziale (c), il tifone è preservato nella sua posizione originale a sud di 38°N, con un pattern di venti intensi simile a quello di CNTL, mentre la regione a nord di 38°N appare priva di strutture significative associate alla depressione o al flusso a getto, con velocità del vento generalmente inferiori a 20 m/s. Al momento di massima interazione (d), il tifone rimane la caratteristica dominante, con un’area di venti forti concentrata intorno a 122°E. Tuttavia, una debole traccia di depressione emerge intorno a 115°E, indicando un residuo minimo dovuto alla propagazione atmosferica durante la simulazione. La rimozione efficace del flusso a getto a nord di 38°N, come confermato dai valori di velocità del vento inferiori alla soglia, valida l’approccio di smoothing utilizzato per isolare il contributo del tifone.
Nei pannelli (e) e (f), relativi all’esperimento TR-only, l’operazione di smoothing è stata applicata a sud di 38°N per eliminare il tifone, preservando la depressione e il flusso a getto. Nel campo iniziale (e), la depressione è chiaramente visibile intorno a 112.5°E, con un flusso a getto esteso fino a 123°E, mentre la regione a sud di 38°N non mostra tracce significative del tifone, con velocità del vento ridotte. Al momento di massima interazione (f), la depressione mantiene la sua struttura principale, con il flusso a getto ancora presente e coerente con la configurazione iniziale, mentre l’assenza del tifone è confermata dall’assenza di aree di venti intensi a sud di 38°N. Questa configurazione dimostra che lo smoothing ha efficacemente isolato la depressione, consentendo un’analisi indipendente del suo contributo alle dinamiche atmosferiche.
In sintesi, la Figura 1 fornisce una rappresentazione visiva e quantitativa dell’efficacia delle tecniche di modifica dei campi iniziali negli esperimenti di sensibilità. L’esperimento CNTL riflette la configurazione completa con entrambi i sistemi attivi, mentre TY-only e TR-only permettono di studiare separatamente il tifone e la depressione, rispettivamente. L’assenza di artefatti significativi nelle regioni non target e la conservazione delle caratteristiche principali dei sistemi meteorologici isolati confermano la robustezza del metodo, offrendo una base solida per l’analisi delle GWs generate da ciascuna sorgente e della loro possibile sovrapposizione in fase. Questa rappresentazione dettagliata supporta ulteriormente l’indagine sull’interazione tra sistemi tropicali ed extratropicali, con implicazioni per la comprensione dei processi atmosferici complessi e per il miglioramento dei modelli numerici.
La Figura 2 fornisce un’analisi approfondita e sistematica dell’intensità delle onde gravitazionali (GWI, Gravity Wave Intensity) derivante da tre distinti esperimenti modellistici: l’esperimento di controllo (CNTL), l’esperimento isolante il contributo del solo tifone (TY-only) e l’esperimento focalizzato esclusivamente sulla depressione (TR-only). La figura è strutturata in due pannelli complementari—(a) e (b)—che esplorano rispettivamente l’evoluzione temporale del GWI e la differenza tra il GWI dell’esperimento CNTL e la somma dei contributi di TY-only e TR-only (TY + TR). L’asse orizzontale rappresenta il tempo espresso in ore, con un intervallo che copre l’intero periodo di simulazione da 0 a 25 ore, mentre l’asse verticale misura il GWI in metri al secondo (m/s). Le aree ombreggiate in rosso e blu nei pannelli indicano, rispettivamente, quando il GWI di CNTL è superiore o inferiore rispetto a (TY + TR), offrendo una visualizzazione chiara delle dinamiche di sovrapposizione delle onde.
Nel pannello (a), le serie temporali del GWI sono rappresentate da tre curve distinte: la linea blu continua per CNTL, la linea arancione tratteggiata per TY-only e la linea verde tratteggiata per TR-only. La curva di CNTL evidenzia un comportamento dinamico marcato, con un incremento rapido nelle prime ore che culmina in un picco pronunciato tra le 5 e le 10 ore, raggiungendo valori superiori a 0,04 m/s. Successivamente, il GWI decresce gradualmente, stabilizzandosi intorno a 0,02 m/s dopo 15 ore, suggerendo una persistenza delle onde a un’intensità moderata. Al contrario, la curva di TY-only mostra un aumento più graduale nelle prime 10 ore, con un massimo che non supera 0,03 m/s, mentre la curva di TR-only rimane costantemente al di sotto di 0,02 m/s, indicando un contributo minore della depressione alla generazione delle GWs. Le tre fasi temporali—P1 (0-5 ore, fase di crescita iniziale), P2 (5-10 ore, fase di massima intensità) e P3 (10-15 ore, fase di declino)—sono delineate da frecce rosse, offrendo un quadro strutturato dell’evoluzione delle onde e suggerendo un’interazione significativa tra le sorgenti durante la fase centrale.
Nel pannello (b), l’analisi si concentra sulla differenza tra il GWI di CNTL e la somma dei GWI di TY-only e TR-only (TY + TR), rappresentata graficamente con un’ombreggiatura differenziata. Durante la fase P2 (5-10 ore), si osserva un’area ombreggiata in rosso che indica un’eccedenza del GWI di CNTL rispetto a (TY + TR) di circa 0,0083 m/s, un risultato che supporta l’ipotesi di un’amplificazione delle onde dovuta a una sovrapposizione in fase tra le GWs generate dal tifone e dalla depressione. Nelle fasi P1 (0-5 ore) e P3 (10-15 ore), l’ombreggiatura blu evidenzia una lieve inferiorità del GWI di CNTL rispetto a (TY + TR), con differenze che variano intorno a -0,005 m/s, suggerendo che l’assenza di interazione tra i sistemi negli esperimenti di sensibilità possa influire sulla dinamica delle onde. Dopo 15 ore, le variazioni diventano meno rilevanti, indicando una stabilizzazione delle condizioni atmosferiche e un’attenuazione dell’effetto di sovrapposizione. Questa discrepanza durante la fase P2 potrebbe riflettere una debolezza relativa delle sorgenti isolate (TY-only e TR-only) rispetto alla configurazione integrata di CNTL, dove l’interazione dinamica tra tifone e depressione potrebbe amplificare l’intensità complessiva delle GWs.
In conclusione, la Figura 2 offre una rappresentazione quantitativa e visiva della dinamica temporale del GWI, evidenziando come l’esperimento CNTL registri un’intensità significativamente maggiore durante la fase P2 rispetto alla somma dei contributi individuali di TY-only e TR-only. Questo risultato preliminare suggerisce che l’interazione tra il tifone e la depressione, probabilmente attraverso un meccanismo di sovrapposizione costruttiva delle onde, giochi un ruolo cruciale nell’amplificazione delle GWs. Tali osservazioni forniscono una base solida per ulteriori indagini sulle caratteristiche spettrali e spaziali delle onde, contribuendo a una comprensione più approfondita delle interazioni tra sistemi meteorologici tropicali ed extratropicali e delle loro implicazioni per la modellistica atmosferica.
La Figura 3 presenta un’analisi dettagliata dei campi di velocità verticale derivanti da tre esperimenti modellistici—l’esperimento di controllo (CNTL), l’esperimento con solo tifone (TY-only) e l’esperimento con solo depressione (TR-only)—confrontati con la somma dei contributi di TY-only e TR-only, al fine di investigare i pattern delle onde gravitazionali (GWs) e la loro possibile sovrapposizione in fase durante il momento di massima interazione tra i sistemi meteorologici. La figura è organizzata in quattro pannelli: (a) per CNTL, (b) per TY-only, (c) per TR-only e (d) per la somma dei campi di TY-only e TR-only (TY + TR). La velocità verticale, espressa in metri al secondo (m/s), è rappresentata mediante una scala cromatica che varia da -0,09 m/s (indicata in blu, associata a moti verso il basso) a +0,09 m/s (indicata in rosso, associata a moti verso l’alto), con gradazioni intermedie che riflettono le fluttuazioni delle GWs. Le scatole nere sovrapposte ai pannelli delimitano le aree specifiche in cui si presume avvenga la sovrapposizione delle onde, offrendo un riferimento spaziale per l’analisi della loro interazione.
Nel pannello (a), relativo all’esperimento CNTL, il campo di velocità verticale rivela un pattern complesso e articolato, caratterizzato da ampie regioni di oscillazioni positive e negative che si estendono principalmente tra 36°N e 38°N e tra 116°E e 120°E. Le aree di massima intensità, con valori che raggiungono ±0,09 m/s, indicano una distribuzione spaziale delle GWs che riflette l’influenza combinata del tifone e della depressione. La scatola nera, centrata su questa regione, evidenzia un’area di sovrapposizione significativa, dove la coesistenza e l’interazione dei due sistemi meteorologici sembrano amplificare l’intensità delle onde attraverso un meccanismo di rinforzo costruttivo, suggerendo una sovrapposizione in fase come causa principale del picco osservato.
Nel pannello (b), dedicato a TY-only, il campo di velocità verticale mostra un pattern dominato dal contributo del tifone, con oscillazioni positive e negative concentrate prevalentemente a sud di 37°N, tra 116°E e 122°E. Le ampiezze delle fluttuazioni raggiungono valori massimi di circa 0,06 m/s, indicando che il tifone rappresenta una sorgente primaria di GWs. La distribuzione delle onde appare più localizzata rispetto a CNTL, riflettendo l’assenza della depressione a nord di 38°N a causa dell’operazione di smoothing. La scatola nera copre una regione simile a quella di CNTL, suggerendo che il tifone contribuisce in modo significativo alle GWs nella zona di sovrapposizione, anche se con un’intensità inferiore rispetto alla configurazione completa.
Nel pannello (c), relativo a TR-only, il campo di velocità verticale presenta un pattern meno intenso, con oscillazioni che variano tra -0,06 m/s e +0,06 m/s, localizzate principalmente a nord di 36°N e tra 114°E e 118°E. Questo indica che la depressione genera GWs di ampiezza ridotta rispetto al tifone, con una distribuzione spaziale più ristretta e un contributo dinamico limitato. La scatola nera si sovrappone parzialmente alla regione identificata in CNTL, evidenziando un’area di potenziale interazione con le GWs generate dal tifone, sebbene l’assenza del sistema tropicale riduca l’estensione complessiva del pattern.
Nel pannello (d), la somma dei campi di TY-only e TR-only (TY + TR) combina i contributi individuali dei due sistemi, risultando in un pattern che si estende tra 34°N e 39°N e tra 114°E e 122°E. Le oscillazioni di velocità verticale raggiungono valori di ±0,09 m/s, simili a quelli osservati in CNTL, con una distribuzione spaziale che riflette l’aggiunta lineare dei campi. La scatola nera, centrata sulla regione di sovrapposizione, indica un’area in cui la somma dei contributi suggerisce una sovrapposizione in fase, con un’intensità complessiva che si allinea strettamente a quella di CNTL. Questa somiglianza supporta l’ipotesi che il picco di intensità delle GWs nel caso reale sia attribuibile alla combinazione costruttiva delle onde generate dal tifone e dalla depressione.
In sintesi, la Figura 3 fornisce una rappresentazione visiva e quantitativa dei pattern di velocità verticale associati alle GWs, evidenziando come il campo di CNTL mostri un’intensità maggiore rispetto ai contributi isolati di TY-only e TR-only. Le regioni delimitate dalle scatole nere indicano chiaramente le aree di sovrapposizione, dove l’interazione in fase tra le GWs dei due sistemi amplifica l’intensità complessiva. La corrispondenza tra CNTL e TY + TR rafforza l’idea che la sovrapposizione lineare positiva sia il meccanismo dominante responsabile del rinforzo delle onde, offrendo una base solida per ulteriori studi sulla dinamica atmosferica e sull’interazione tra sistemi tropicali ed extratropicali.
3.2. Caratteristiche Strutturali delle Onde Gravitazionali (GWs)
Per esaminare con precisione le fasi specifiche delle onde gravitazionali ricostruite (RGWs), le velocità verticali associate a tali onde sono state analizzate dettagliatamente durante la fase P2, un intervallo temporale identificato come critico per l’osservazione di pattern comparabili di velocità verticale, indicative di fasi d’onda simili. Le distribuzioni di velocità verticale al settimo ora, estratte dai tre esperimenti modellistici—l’esperimento di controllo (CNTL), l’esperimento con solo tifone (TY-only) e l’esperimento con solo depressione (TR-only)—unitamente alla somma dei contributi di TY-only e TR-only (TY + TR), sono presentate nella Figura 3. Un confronto tra il pannello (a) e il pannello (d) rivela una notevole somiglianza nelle strutture spaziali delle GWs, nonostante l’intensità delle onde in CNTL risulti superiore. Questa osservazione suggerisce che il pattern complessivo delle GWs in CNTL sia essenzialmente coerente con quello derivante dalla somma lineare dei contributi isolati di TY-only e TR-only.
Il pannello (b), relativo a TY-only, esibisce un pattern di GWs che si allinea strettamente a quello osservato in CNTL (pannello a), con l’unica differenza significativa rappresentata da un’intensità ridotta delle onde. Inoltre, un’analisi comparativa tra il pattern delle GWs generate dal tifone in TY-only (pannello b) e quelle generate dalla depressione in TR-only (pannello c) evidenzia una corrispondenza marcata, specialmente all’interno delle aree delimitate dalle scatole nere. Tale somiglianza nei pattern delle GWs prodotte da sorgenti meteorologiche distinte implica la possibilità di una sovrapposizione costruttiva delle onde, un fenomeno che si manifesta con chiarezza nel pannello (d), dove la somma (TY + TR) riflette un’intensificazione del GWI. In questo contesto, le GWs originate dal tifone svolgono un ruolo predominante nel guidare il processo di sovrapposizione, costituendo la componente principale delle strutture ondulatorie, mentre le GWs generate dalla depressione agiscono come un modulatore, contribuendo a incrementarne l’ampiezza complessiva. Un esempio concreto di tale dinamica è osservabile nella regione prossima alle coordinate (124°E, 36°N), dove le GWs in CNTL (pannello a) presentano una fase positiva pronunciata. Analogamente, sia in TY-only (pannello b) che in TR-only (pannello c), le onde nella stessa posizione mostrano fasi debolmente positive, e la loro combinazione in (TY + TR) (pannello d) risulta in una fase positiva consolidata, confermando l’effetto di rinforzo.
Per quantificare la somiglianza tra i pattern delle GWs nei diversi esperimenti, è stato impiegato l’errore del coefficiente di Tanimoto (TCE), un indicatore che varia da 0 a 1 e che, nella letteratura scientifica, è comunemente utilizzato come funzione di perdita nelle reti neurali per valutare la corrispondenza tra campi osservati e risultati di modellizzazione (Matsuoka et al., 2020). Un valore di TCE più basso denota una maggiore somiglianza tra i campi confrontati. In questo studio, il TCE è stato calcolato all’interno delle aree delineate dalle scatole nere, confrontando il campo di CNTL con quelli di TR-only, TY-only e (TY + TR). I risultati indicano un TCE di 0,9 per TR-only, 0,6 per TY-only e 0,5 per (TY + TR), suggerendo una somiglianza crescente nell’ordine indicato. Questi valori confermano che le GWs sono generate principalmente dal tifone, il quale definisce il pattern dominante e contribuisce approssimativamente al 75% del GWI totale, come desumibile anche dalla Figura 2a. Il restante 25% del GWI è attribuibile alla depressione, le cui GWs, pur non essendo particolarmente intense e presentando un pattern meno affine a quello di CNTL, svolgono un ruolo complementare nel perfezionare la struttura complessiva delle onde. Di conseguenza, la combinazione di TY-only e TR-only in (TY + TR) produce un pattern che si avvicina maggiormente a quello osservato in CNTL, supportando l’ipotesi che la sovrapposizione in fase tra le GWs dei due sistemi meteorologici sia responsabile dell’amplificazione osservata.
In sintesi, la Figura 3, supportata dall’analisi quantitativa del TCE, evidenzia come il tifone costituisca la sorgente primaria delle GWs, determinandone la fase e il pattern principale, mentre la depressione agisce come un fattore di intensificazione secondario. La somiglianza strutturale dei pattern e la loro sovrapposizione in fase nelle regioni delineate dalle scatole nere offrono una base empirica per comprendere il meccanismo di rinforzo delle onde, con implicazioni significative per la modellizzazione delle interazioni tra sistemi tropicali ed extratropicali e per la previsione delle dinamiche atmosferiche associate.
La Figura 4 offre un’analisi dettagliata delle caratteristiche delle onde gravitazionali (GWs) generate durante la fase P2, basata sui dati di due esperimenti: uno che considera solo il tifone e un altro che include solo la depressione. La figura è divisa in quattro sezioni che esplorano sia gli spettri di velocità di propagazione delle onde che la loro variazione nel tempo attraverso tre periodi distinti.
Nelle prime due sezioni, si mostrano i profili di intensità delle onde in due direzioni principali: una orizzontale e una verticale. Per il tifone, il profilo mostra un picco evidente a una velocità di propagazione specifica, indicando che le onde da esso generate raggiungono la loro massima energia in quella condizione. Per la depressione, il picco è meno pronunciato ma si verifica nella stessa gamma di velocità, suggerendo una somiglianza nei modi di propagazione. Le linee tratteggiate, che indicano la variabilità dei dati, confermano che entrambi i sistemi producono onde con caratteristiche comparabili, un aspetto che potrebbe favorire la loro combinazione.
Le ultime due sezioni presentano un confronto delle velocità di propagazione delle onde per i due esperimenti attraverso i tre periodi considerati. Per il tifone, le velocità rimangono relativamente stabili, mentre per la depressione mostrano una leggera variazione, specialmente nell’ultimo periodo. Tuttavia, durante il periodo centrale, le velocità di entrambi i sistemi si allineano, suggerendo che le onde si muovono alla stessa velocità, il che potrebbe spiegare un rafforzamento quando si combinano.
In sintesi, la Figura 4 evidenzia come le onde generate dal tifone siano le più intense, con un picco a una velocità specifica, mentre quelle della depressione contribuiscono in modo meno marcato ma con un pattern simile. La corrispondenza delle velocità di propagazione, specialmente nel periodo centrale, indica che l’interazione tra le onde dei due sistemi potrebbe amplificarne l’effetto complessivo, supportando l’idea di una combinazione che rafforza le onde nell’atmosfera.
3.3. Velocità di Fase delle Onde Gravitazionali (GWs)
L’analisi delle caratteristiche strutturali delle onde gravitazionali (GWs) rivela una notevole somiglianza nei pattern osservati negli esperimenti TY-only e TR-only al settimo ora, un aspetto che suggerisce una potenziale compatibilità dinamica tra le onde generate dai due sistemi meteorologici. La velocità di fase, parametro cruciale per determinare la possibilità di interazioni costruttive, riveste un ruolo centrale nella valutazione di tale compatibilità: qualora le velocità di fase delle GWs risultino identiche, si può ipotizzare l’occorrenza di una sovrapposizione in fase, un meccanismo che amplifica l’intensità complessiva delle onde. Per approfondire questa ipotesi e verificarne la validità, sono stati calcolati gli spettri di velocità di fase per gli esperimenti TY-only (solo tifone) e TR-only (solo depressione) attraverso tre distinti periodi temporali. A tal fine, i valori di densità spettrale di potenza (PSD) superiori alla somma della media e della deviazione standard della PSD—rappresentati dalle linee tratteggiate nella Figura 4—sono stati considerati come indicatori di significatività spettrale, consentendo di identificare le componenti più rilevanti degli spettri.
La Figura 4 evidenzia che le velocità di fase significative delle GWs si concentrano principalmente attorno ai valori di 10, 14, 18 e 27 metri al secondo (m/s), riflettendo una distribuzione spettrale che presenta picchi distinti. Un’analisi comparativa tra i due esperimenti di sensibilità rivela una sostanziale uniformità nelle velocità di fase significative, con differenze minime che emergono esclusivamente nel ranking relativo di tali velocità (Figura 4d). Per quanto riguarda la componente zonale, l’ordinamento delle velocità di fase in base alla PSD, dalla più alta alla più bassa, risulta 27, 18 e 14 m/s attraverso i tre periodi (Figura 4c). Durante la fase P2, la componente meridionale delle velocità di fase significative, anch’essa ordinata per PSD in ordine decrescente, si attesta su 27, 18 e 14 m/s, mostrando una perfetta corrispondenza tra TY-only e TR-only (Figure 4b e 4d). Questa coincidenza temporale e spettrale supporta l’ipotesi che il picco dell’intensità delle onde gravitazionali (GWI) osservato durante la fase P2 sia il risultato di una sovrapposizione in fase delle GWs generate rispettivamente dalla depressione e dal tifone, un processo che massimizza l’ampiezza delle onde grazie alla loro sincronizzazione.
Tuttavia, tale meccanismo di sovrapposizione in fase non si manifesta uniformemente lungo l’intero periodo di studio. Durante le fasi P1 e P3, un’analisi della distribuzione delle velocità di fase meridionali rivela una divergenza nei valori massimi (Figura 4d), indicando che le GWs generate dai due sistemi non si propagano più alla stessa velocità. Questa mancanza di sincronizzazione comporta la scomparsa della sovrapposizione in fase, con conseguente assenza di un picco significativo del GWI in tali intervalli temporali. La transizione tra questi stati riflette la dipendenza del fenomeno dalla corrispondenza delle velocità di fase, un fattore che modula l’interazione dinamica tra le sorgenti di onde e ne determina l’impatto complessivo sull’atmosfera.
In sintesi, la Figura 4, attraverso l’analisi degli spettri di velocità di fase, dimostra che la sovrapposizione in fase delle GWs rappresenta un meccanismo chiave per l’amplificazione del GWI durante la fase P2, resa possibile dalla convergenza delle velocità di fase significative tra TY-only e TR-only. La divergenza osservata nelle fasi P1 e P3 sottolinea l’importanza della sincronizzazione temporale e spettrale come condizione necessaria per il rinforzo delle onde, offrendo un quadro teorico e osservativo che arricchisce la comprensione delle interazioni tra sistemi meteorologici tropicali ed extratropicali.
3.4. Impatto dell’Intensità dei Sistemi sulla Sovrapposizione delle Onde
L’analisi condotta evidenzia una chiara sovrapposizione in fase delle onde gravitazionali (GWs) durante la fase P2, un fenomeno che si manifesta con un incremento dell’intensità delle onde gravitazionali (GWI) nonostante il graduale indebolimento del tifone. Sebbene i pattern e le fasi delle onde risultino pressoché identici tra l’esperimento di controllo (CNTL) e la somma dei contributi di TY-only (solo tifone) e TR-only (solo depressione), come illustrato nei pannelli (a) e (d) della Figura 3, emerge una discrepanza significativa tra il GWI di CNTL e quello derivante da (TY + TR), come documentato nella Figura 2b. Tale divergenza può essere attribuita al fatto che gli esperimenti di sensibilità non considerano l’interazione dinamica tra il tifone e la depressione, un aspetto cruciale per una rappresentazione accurata del sistema atmosferico. Studi precedenti, come quello di Li e Li (2020), hanno dimostrato che il Tifone Lekima è stato influenzato dalla depressione, un’interazione che modula le proprietà dei sistemi coinvolti. Per quantificare tale effetto, sono state valutate le intensità del tifone e della depressione nei tre esperimenti. L’intensità della depressione è stata definita come la velocità massima del vento nell’area di interesse, seguendo la metodologia proposta da X. Wang et al. (2021), mentre l’intensità del tifone è stata misurata in base alla minima pressione al livello del mare (MSLP). I risultati indicano che le intensità della depressione in TR-only (Figura 5a) e del tifone in TY-only (Figura 5b) sono inferiori rispetto a quelle registrate in CNTL, suggerendo che l’interazione tra i due sistemi abbia determinato un incremento delle loro intensità durante il periodo di studio. Tuttavia, va notato che l’intensità del tifone ha continuato a diminuire nel tempo. Poiché l’intensità dei sistemi rappresenta la sorgente primaria delle GWs, le variazioni di tale parametro possono influire direttamente sul GWI generato, rendendo indispensabile integrare tali dinamiche nell’analisi della sovrapposizione delle onde e del GWI complessivo.
Per indagare la correlazione tra il GWI e l’intensità dei sistemi, sono state condotte correlazioni tra l’intensità del tifone (o della depressione) e il GWI derivante da TY-only (o TR-only), come rappresentato nei pannelli (c) e (d) della Figura 5. Ogni punto rosso in questi grafici corrisponde a un evento di onda gravitazionale osservato nell’arco di 24 ore (X. Wu et al., 2021). L’esame della distribuzione di questi punti rivela che il GWI in TR-only presenta una variazione lineare con l’aumentare dell’intensità della depressione, mentre in TY-only segue un andamento di tipo cubico. Sulla base di queste tendenze, sono state sviluppate funzioni di adattamento che collegano il GWI all’intensità dei due sistemi, rappresentate graficamente da una linea blu nei pannelli (c) e (d) della Figura 5. L’accuratezza di tali funzioni è stata validata attraverso un errore quadratico medio (RMSE) rispettivamente di 0,0017 e 0,002 m/s, valori sufficientemente ridotti da confermare la bontà del fitting. Queste relazioni consentono di stimare il GWI generato dal tifone e dalla depressione, tenendo conto delle variazioni di intensità indotte dall’interazione tra i due sistemi, un aspetto che arricchisce la comprensione delle dinamiche atmosferiche.
Il GWI generato da ciascun sistema in CNTL in ogni istante temporale può essere calcolato inserendo l’intensità del sistema in quel momento nelle funzioni di adattamento derivate. La differenza tra il GWI di CNTL e la somma dei GWI fittati (SFGWI) durante la fase P2 è illustrata nella Figura 5e. Tra le 5 e le 5,5 ore, il GWI di CNTL risulta inferiore a SFGWI, con una differenza che si attenua progressivamente man mano che la velocità di fase e il pattern delle onde tendono a convergere. Tra le 5,5 e le 8,3 ore, il GWI di CNTL supera SFGWI, un intervallo che coincide con l’allineamento della velocità di fase e del pattern delle onde, momento in cui la sovrapposizione delle onde raggiunge la massima intensità. Successivamente, il GWI di CNTL diventa gradualmente inferiore a SFGWI quando la velocità di fase e il pattern iniziano a divergere. Questa variazione potrebbe essere attribuita a una sovrapposizione non lineare delle onde o a errori intrinseci legati agli esperimenti e al processo di fitting. Il valore medio assoluto della differenza tra il GWI di CNTL e SFGWI è di 0,0021 m/s, corrispondente a circa un quarto della differenza osservata nella Figura 2b, con una differenza relativa media del 4,72%. Tale risultato implica che la componente lineare della sovrapposizione supera il 95% nel caso in esame, suggerendo che la sovrapposizione in fase delle GWs associate al Tifone Lekima possa essere prevalentemente classificata come un processo di tipo lineare.
In sintesi, la Figura 5, supportata dall’analisi delle intensità dei sistemi, dimostra che l’interazione tra il tifone e la depressione amplifica le loro intensità e modula il GWI attraverso una sovrapposizione in fase. La corrispondenza tra i modelli fittati e i dati osservati, combinata con la bassa differenza relativa, rafforza l’ipotesi che il fenomeno sia dominato da una dinamica lineare, con implicazioni significative per la modellizzazione delle interazioni atmosferiche e la previsione delle onde gravitazionali.
3.5. Modello di Sovrapposizione delle Onde Gravitazionali
Per ottenere una validazione quantitativa più rigorosa dell’esistenza della sovrapposizione delle onde gravitazionali (GWs), con particolare attenzione ai contributi derivanti da processi non lineari, ci si è ispirati alle funzioni di attivazione impiegate nelle reti neurali, strumenti noti per modellare relazioni complesse attraverso strati completamente connessi. È stata così concepita una funzione di attivazione specifica per la sovrapposizione delle onde gravitazionali (GWSAF), ottenuta calcolando il rapporto tra l’intensità delle onde gravitazionali (GWI) dell’esperimento di controllo (CNTL) e la somma dei GWI derivati dai modelli fittati (SFGWI), come rappresentato dalla linea verde nella Figura 5e. L’andamento di questo rapporto, che mostra un incremento iniziale seguito da una graduale diminuzione, riflette una dinamica tipica di una funzione quadratica. Tale comportamento indica che la sovrapposizione delle onde si manifesta progressivamente per poi attenuarsi, suggerendo che il grado di sovrapposizione possa essere efficacemente quantificato tramite questo indicatore. Di conseguenza, la GWSAF è stata formulata come una funzione quadratica, adattata ai risultati del fitting del rapporto, ed è illustrata dalla linea arancione nella Figura 5e. L’impiego di questa funzione permette di stimare quantitativamente non solo la componente non lineare della sovrapposizione, ma anche le variazioni temporali nel suo grado di intensità, offrendo un approccio innovativo per analizzare l’interazione dinamica delle onde.
Il modello di sovrapposizione delle GWs è stato sviluppato integrando la GWSAF, consentendo di calcolare l’intensità risultante delle onde in base alla loro combinazione. La Figura 5f presenta la differenza tra l’intensità delle onde calcolata con il modello (MODGWI) e il GWI osservato in CNTL. Rispetto alla differenza riportata nella Figura 2b, la differenza relativa media si riduce a un valore estremamente contenuto, pari a circa 1,26%, evidenziando un miglioramento significativo nella corrispondenza tra i dati modellizzati e quelli osservati. Quando si confronta la Figura 5f con la Figura 5e, si rileva una diminuzione del 75% nel valore medio assoluto della differenza, un risultato che attesta l’efficacia del modello nel minimizzare le discrepanze. L’esame delle due figure suggerisce che le discrepanze residue siano principalmente attribuibili a errori intrinseci del processo di fitting, piuttosto che a difetti strutturali del modello. Pertanto, l’incremento improvviso del GWI può essere ragionevolmente attribuito alla sovrapposizione in fase delle onde, un fenomeno che il modello, grazie all’inclusione della componente non lineare, riesce a rappresentare con maggiore accuratezza e dettaglio. Questa metodologia non solo rafforza la comprensione dei meccanismi di interazione tra le GWs, ma fornisce anche un quadro teorico avanzato per future indagini sulle dinamiche atmosferiche complesse.
La Figura 5 offre un’analisi dettagliata e sistematica delle intensità dei sistemi meteorologici coinvolti e della loro influenza sull’intensità delle onde gravitazionali (GWI) attraverso un confronto tra tre esperimenti modellistici: l’esperimento di controllo (CNTL), l’esperimento con solo tifone (TY-only) e l’esperimento con solo depressione (TR-only). La figura è strutturata in sei pannelli che esplorano le dinamiche di intensità, le correlazioni con il GWI e le discrepanze tra i valori osservati e quelli stimati, fornendo un quadro completo dell’interazione tra il tifone e la depressione e del suo impatto sulla sovrapposizione delle onde.
Nei pannelli (a) e (b), si analizzano le intensità dei due sistemi meteorologici. Il pannello (a) presenta la velocità massima del vento associata alla depressione, confrontando i profili temporali di CNTL (rappresentato da una linea continua) e TR-only (linea tratteggiata). I dati evidenziano che la velocità del vento in CNTL è costantemente superiore, suggerendo che l’interazione con il tifone contribuisca a un’intensificazione della depressione durante il periodo di studio. Nel pannello (b), la minima pressione al livello del mare (MSLP) del tifone è confrontata tra CNTL (linea continua) e TY-only (linea tratteggiata), mostrando che, sebbene il tifone manifesti un trend di indebolimento, l’intensità in CNTL rimane leggermente più elevata, indicando un effetto sinergico dell’interazione con la depressione.
I pannelli (c) e (d) si concentrano sulla relazione quantitativa tra l’intensità dei sistemi e il GWI. Nel pannello (c), la velocità del vento della depressione è posta in correlazione con il GWI derivante da TR-only, dove i punti rossi rappresentano i dati osservati per ciascun evento di onda, e una linea blu traccia il modello di fitting, caratterizzato da un errore quadratico medio (RMSE) notevolmente basso. Analogamente, nel pannello (d), la MSLP del tifone è associata al GWI di TY-only, con una distribuzione dei punti rossi che segue un andamento prevedibile e una linea di fitting blu che presenta un RMSE altrettanto ridotto. Questi risultati suggeriscono l’esistenza di una relazione funzionale stabile tra l’intensità dei sistemi e il GWI, che può essere sfruttata per stimare le variazioni delle onde in base alle condizioni atmosferiche.
Il pannello (e) esplora la differenza tra il GWI osservato in CNTL e la somma dei GWI fittati (SFGWI) lungo un intervallo temporale specifico. Le aree ombreggiate in rosso indicano i momenti in cui il GWI di CNTL supera quello di SFGWI, mentre le aree in blu evidenziano i periodi in cui è inferiore. L’andamento temporale rivela una dinamica complessa: nelle prime ore, la differenza è negativa, indicando un GWI di CNTL più basso; tra le 5,5 e le 8,3 ore, la differenza diventa positiva, corrispondente al picco di sovrapposizione delle onde, per poi ridursi nuovamente verso valori negativi. L’asse verticale di destra riporta il rapporto tra il GWI di CNTL e SFGWI, un indicatore che riflette l’entità della sovrapposizione e che raggiunge il massimo durante il picco di interazione, sottolineando l’importanza della sincronizzazione tra i sistemi.
Il pannello (f) presenta un’analisi comparativa simile, ma confronta il GWI di CNTL con il GWI calcolato utilizzando un modello modificato (MODGWI). Anche in questo caso, le aree ombreggiate indicano le variazioni temporali, con una riduzione significativa della discrepanza rispetto al pannello (e). Questa diminuzione suggerisce che il modello modificato, che incorpora aggiustamenti per catturare meglio la dinamica delle onde, offre una rappresentazione più accurata del fenomeno. La riduzione della differenza tra i valori osservati e quelli modellizzati supporta l’ipotesi che l’incremento del GWI sia principalmente attribuibile alla sovrapposizione in fase delle onde, con il modello che tiene conto di effetti più complessi e raffinati.
In sintesi, la Figura 5 illustra come l’interazione tra il tifone e la depressione influisca sulle loro intensità e, di conseguenza, sul GWI, con i modelli di fitting che ne quantificano la relazione in modo preciso. L’analisi temporale delle differenze tra GWI osservato e stimato evidenzia l’importanza della sovrapposizione delle onde, con il modello modificato che migliora la corrispondenza tra i dati, fornendo una base solida per comprendere i meccanismi di interazione atmosferica e per affinare le tecniche di previsione delle onde gravitazionali.
4. Considerazioni Conclusive
Il presente studio ha permesso di confermare la presenza di una sovrapposizione in fase delle onde gravitazionali (GWs) generate dal Tifone Lekima (2019) e da una depressione di media latitudine, rappresentando un’estensione e un approfondimento delle indagini condotte nel precedente lavoro di X. Wang et al. (2021). Per tale scopo, sono stati ideati e implementati tre esperimenti modellistici basati su campi iniziali modificati attraverso un processo di smoothing Gaussiano, consentendo un’analisi comparativa delle GWs, dell’intensità delle onde gravitazionali (GWI) e degli spettri di velocità di fase derivanti dai diversi scenari simulati. L’esame delle serie temporali ha rivelato che il picco massimo del GWI si manifesta durante la fase P2, un intervallo temporale coincidente con il graduale indebolimento del Tifone Lekima. Un’analisi dei campi di velocità verticale registrati al settimo ora negli esperimenti ha evidenziato che il tifone costituisce la sorgente primaria delle GWs, contribuendo alla formazione della loro struttura dominante, mentre la depressione svolge un ruolo complementare, potenziandone l’ampiezza complessiva. I pattern di velocità verticale, o fasi, delle GWs osservati negli esperimenti TY-only e TR-only presentano una marcata somiglianza, e le velocità di fase significative, sia nella componente zonale che in quella meridionale, risultano uniformi tra le GWs generate dal tifone e dalla depressione. Tale coincidenza facilita l’insorgere di una sovrapposizione in fase, un fenomeno che si traduce in un potenziamento del GWI.
Per indagare le ragioni sottostanti la differenza tra il GWI combinato derivante da (TY + TR) e quello osservato in CNTL, i dati provenienti dagli esperimenti di sensibilità sono stati impiegati per stabilire una correlazione tra l’intensità dei sistemi meteorologici e le GWs generate. Il SFGWI, calcolato attraverso un’equazione di fitting basata su tali correlazioni, si è dimostrato estremamente vicino al GWI misurato in CNTL, suggerendo una buona approssimazione del fenomeno. A completamento dell’analisi, è stato proposto un modello innovativo di sovrapposizione delle GWs, progettato per valutarne quantitativamente l’esistenza e l’entità. Il MODGWI, derivante da questo modello, mostra una corrispondenza ancora più stretta con il GWI di CNTL, rafforzando l’ipotesi che il picco del GWI durante l’indebolimento del tifone sia il risultato diretto della sovrapposizione in fase tra le GWs originate dal tifone e dalla depressione. Sebbene questi risultati offrano un quadro chiaro per il caso specifico del Tifone Lekima, ulteriori ricerche saranno necessarie per verificare se tale meccanismo possa essere generalizzato e applicato ad altri tifoni, ampliando così la portata delle conclusioni ottenute.
Dichiarazione sulla Disponibilità dei Dati
Si riconosce l’impiego del modello WRF, reso accessibile alla comunità scientifica dal NCAR per un utilizzo libero (il codice sorgente è scaricabile dal sito http://www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/download/get_source.html). Si riconosce altresì l’uso dei dati relativi ai campi iniziali forniti dal NCEP, reperibili presso l’indirizzo https://rda.ucar.edu/datasets/ds083.3/.
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