Il volume totale del ghiaccio marino artico del mese scorso è stato l’undicesimo più basso mai registrato per il mese di maggio….

Il volume totale del ghiaccio marino artico del mese scorso è stato l’undicesimo più basso mai registrato per il mese di maggio….

Anomalia del volume del ghiaccio marino artico
Il volume del ghiaccio marino è calcolato utilizzando il Pan-Arctic Ice Ocean Modelling and Assimilation System (PIOMAS, Zhang e Rothrock, 2003) sviluppato presso l’APL/PSC. Le anomalie per ogni giorno sono calcolate rispetto alla media del periodo 1979-2020 per quel giorno dell’anno in modo da eliminare il ciclo annuale. Il ciclo annuale medio del volume di ghiaccio marino in questo periodo varia da 28.000 km3 in aprile a 11.500 km3 in settembre. La linea blu rappresenta la tendenza calcolata dal 1° gennaio 1979 alla data più recente indicata nella figura. Le aree ombreggiate rappresentano una e due deviazioni standard dei residui dell’anomalia rispetto al trend nella Fig. 1 e le deviazioni standard intorno alla media giornaliera 1979-2017 nella Fig. 2.

Fig.1 Anomalia del volume del ghiaccio marino artico da PIOMAS, aggiornata una volta al mese. Le anomalie giornaliere del volume del ghiaccio marino per ogni giorno sono calcolate rispetto alla media 1979-2021 per quel giorno dell’anno. I segni di spunta sull’asse temporale si riferiscono al primo giorno dell’anno. La tendenza per il periodo dal 1979 a oggi è mostrata in blu. Le aree ombreggiate mostrano una e due deviazioni standard dal trend. Le barre di errore indicano l’incertezza dell’anomalia mensile, che viene tracciata una volta all’anno.

Fig. 2 Volume totale del ghiaccio marino nell’Artico da PIOMAS che mostra il volume per il ciclo medio annuale e per il periodo 2011-2020. Le aree ombreggiate indicano una e due deviazioni standard dalla media.

Aggiornamento annuale

L’anno 2021 si è concluso con il settimo volume di ghiaccio marino più basso dall’inizio delle registrazioni (13.800 km3), con gli ultimi anni tutti vicini (vedi Figura 11). Il 2017 detiene ancora il record di volume annuale con 12.800 km3

Fig. 11: Volume medio annuo del ghiaccio marino

Aggiornamento mensile maggio 2022

Il volume medio del ghiaccio marino nell’Artico nel maggio 2022 è stato di 22,000 km3, l’undicesimo più basso mai registrato per il mese di maggio, circa 2.100 km3 al di sopra del record stabilito nel 2017. Il volume mensile di ghiaccio è stato del 39% al di sotto del massimo del 1979 e del 24% al di sotto della media 1979-2021. Il volume medio di ghiaccio nel maggio 2022 è stato di 1,5 deviazioni standard al di sopra della linea di tendenza 1979-2021. Le anomalie di crescita del ghiaccio nel maggio 2022 sono rimaste nella parte superiore dell’ultimo decennio (Fig. 4), con lo spessore medio del ghiaccio (sopra i 15 cm di spessore) nella parte centrale dei valori recenti. La mappa delle anomalie dello spessore del ghiaccio per il mese di maggio 2022 rispetto al periodo 2011-2020 (Fig. 6) mantiene lo schema dei mesi precedenti in cui l’Artico è diviso in due parti, con anomalie positive nell'”Artico occidentale”, una forte anomalia positiva nell’area di Beaufort orientale e anomalie negative nell'”Artico orientale”. Lo sviluppo di un’anomalia positiva dello spessore del ghiaccio nella regione di Beaufort orientale sembra essere legato alla deriva anomala del ghiaccio marino verificatasi a febbraio, che ha trasportato il ghiaccio lungo la costa canadese nella regione di Beaufort (Fig. 12). Le anomalie positive in Groenlandia e nel Mare di Barents sembrano essere associate a un’estensione del ghiaccio marino superiore al normale in queste aree. Lo spessore del ghiaccio di CryoSat 2 mostra un modello simile di anomalie nello spessore del ghiaccio marino in queste aree nel mese di aprile, l’ultimo mese prima che i dati CS2 vadano in letargo estivo.

Le serie temporali di aprile (Fig. 8) per entrambe le serie di dati non mostrano alcuna tendenza evidente negli ultimi 11 anni. Un confronto con la serie temporale di 43 anni 1979-2022 illustra l’importanza della variabilità naturale in serie temporali relativamente brevi come quelle attualmente disponibili da CS2. Entrambe le registrazioni mostrano uno stretto accordo in termini di magnitudo e una variabilità temporale simile.

Gli aggiornamenti vengono effettuati a intervalli di circa un mese.

Fig. 4 Confronto delle deviazioni giornaliere del volume del ghiaccio marino rispetto al periodo 1979-2021.

Figura 6. Deviazione dello spessore del ghiaccio PIOMAS per maggio 2022 rispetto al periodo 2011-2020.

Fig. 12. Movimento e anomalia del ghiaccio PIOMAS per il mese di febbraio 2022 (2011-2020).

Figura 8. Serie temporale dell’anomalia del volume del ghiaccio marino di CryoSat-2 (AWI v 2.4) e PIOMAS per il mese di marzo.

finalità
Il volume del ghiaccio marino è un importante indicatore climatico. Dipende sia dallo spessore che dall’estensione dei ghiacci ed è quindi più direttamente collegato agli impatti climatici rispetto alla sola estensione. Attualmente, tuttavia, il volume del ghiaccio marino nell’Artico non può essere osservato con continuità. Le osservazioni da satelliti, sottomarini navali, ormeggi e misurazioni sul campo sono tutte limitate nel tempo e nello spazio satellitesNavy submarinesmoorings,  . Integrando le osservazioni nei modelli numerici, è attualmente possibile stimare le variazioni del volume del ghiaccio marino su base continua per diversi decenni. Il confronto delle stime del modello sullo spessore del ghiaccio con le osservazioni ci aiuta a verificare la nostra comprensione dei processi rappresentati nel modello che sono importanti per la formazione e lo scioglimento del ghiaccio marino.

Versioni
Versione 2.1

Abbiamo identificato un errore di programmazione in una routine che interpola i dati di concentrazione del ghiaccio prima dell’assimilazione. L’errore riguardava solo i dati relativi al periodo 2010-2013, che sono stati rielaborati e sono ora disponibili nella versione 2.1. Lo spessore del ghiaccio è generalmente maggiore nel Mare di Beaufort-Chukchi, con le maggiori differenze di spessore che si verificano a maggio. Le differenze di volume del ghiaccio sono fino all’11% maggiori nella tarda primavera.

La Fig. 5 mostra le differenze di volume tra la Versione 2.0 e la Versione 2.1.

Questa serie temporale del volume di ghiaccio è stata generata utilizzando una versione aggiornata di PIOMAS (15 giugno 2011). Questa versione aggiornata è migliorata rispetto alle versioni precedenti grazie all’assimilazione delle temperature della superficie del mare (SST) per le aree prive di ghiaccio e all’utilizzo di una diversa parametrizzazione per la resistenza del ghiaccio. Il confronto delle stime di PIOMAS con le osservazioni dello spessore del ghiaccio mostra errori ridotti rispetto alla versione precedente. La tendenza a lungo termine è diminuita a circa -2,8 103 km3/decade da -3,6 km3 103/decade nella versione precedente. I nostri confronti con i dati e con i modelli alternativi mostrano che questa nuova tendenza è una stima prudente della tendenza reale. La novità di questa versione è la fornitura di statistiche sull’incertezza. Ulteriori informazioni sono disponibili in Schweiger et al. 2011. Il miglioramento del modello rappresenta di fatto un’attività di ricerca continua presso il PSC e gli aggiornamenti del modello possono avvenire a intervalli irregolari. In caso di aggiornamento del modello, l’intera serie temporale verrà rielaborata e pubblicata.

Modello e procedura di analisi
PIOMAS è un modello numerico con componenti di ghiaccio marino e oceano e con la capacità di assimilare alcuni tipi di osservazioni. Per le simulazioni del volume di ghiaccio qui riportate, le informazioni sulla concentrazione di ghiaccio marino del prodotto NSIDC sono assimilate nel modello quasi in tempo reale per migliorare le stime dello spessore del ghiaccio, mentre i dati SST della NCEP/NCAR Reanalysis  NSIDC near-real time product sono assimilati nelle regioni prive di ghiaccio. I dati SST della rianalisi NCEP/NCAR si basano sulle analisi SST globali giornaliere ad alta risoluzione di Reynolds  NCEP/NCAR reanalysis. che utilizzano osservazioni satellitari e in situ (Reynolds e Marsico, 1993; Reynolds et al., 2007). Le informazioni atmosferiche che guidano il modello, in particolare il vento, la temperatura superficiale dell’aria e la copertura nuvolosa per stimare la radiazione solare e a onde lunghe, sono specificate dalla rianalisi NCEP/NCAR.Il modello oceanico pan-artico è guidato in corrispondenza dei suoi confini aperti a 45 gradi di latitudine nord da un modello oceanico globale.

Validazione del modello e incertezza
PIOMAS è stato ampiamente convalidato attraverso il confronto con le osservazioni http://psc.apl.uw.edu/sea_ice_cdr/index.html provenienti da sottomarini della Marina Militare statunitense, da ormeggi oceanografici e da satelliti. Inoltre, sono state eseguite corse del modello in cui sono stati modificati i parametri del modello e le procedure di assimilazione. Da questi studi di validazione si è giunti a stime conservative dell’incertezza nella tendenza di ± 1,0 103 km3/decennio. L’incertezza dell’anomalia del volume di ghiaccio in media mensile è stimata in ±0,75 103 km3. Le incertezze del volume totale sono più grandi di quelle dell’anomalia perché le distorsioni del modello vengono eliminate in fase di calcolo delle anomalie. L’incertezza per il volume totale di ghiaccio di ottobre è stimata in ±1,35 103 km3 . Il confronto dei volumi totali invernali con altre stime di volume deve tener conto del fatto che il dominio PIOMAS attualmente non si estende abbastanza a sud per coprire tutte le aree che possono avere una copertura di ghiaccio nel periodo invernale. Le aree del Mare di Okhotsk e del Golfo di San Lorenzo sono parzialmente escluse dal dominio. I dettagli sulla validazione del modello sono disponibili in  Schweiger et al. 2011  e (http://psc.apl.uw.edu/research/projects/arctic-sea-ice-volume-anomaly/validation/). Ulteriori informazioni su PIOMAS sono disponibili (qui http://psc.apl.uw.edu/research/projects/projections-of-an-ice-diminished-arctic-ocean/ ).

Una libreria completa di dati sullo spessore del ghiaccio marino per la validazione del modello è stata compilata ed è disponibile (qui http://psc.apl.uw.edu/sea_ice_cdr/ ).

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