L’Oscillazione del Nord Atlantico (NAO) rappresenta la modalità dominante di variabilità atmosferica nella regione dell’Atlantico settentrionale, esercitando un’influenza significativa sui pattern climatici e meteorologici delle aree limitrofe, con effetti rilevanti sia durante la stagione invernale che estiva. I modelli climatici di ultima generazione, noti come Earth System Models, suggeriscono generalmente che, in scenari di elevate emissioni di gas serra previsti per il XXI secolo, l’NAO tenda a manifestare una fase più positiva. Tuttavia, le incertezze sulla risposta precisa dell’NAO a concentrazioni crescenti di anidride carbonica (CO2) rimangono significative, principalmente a causa dell’elevata variabilità interna del sistema climatico. In questo studio, abbiamo analizzato la risposta dell’NAO a un’ampia gamma di forzanti di CO2, variando da valori doppi fino a otto volte superiori rispetto ai livelli preindustriali, utilizzando un esteso insieme di simulazioni derivate da modelli climatici avanzati. I risultati indicano che, con l’aumento delle concentrazioni di CO2, l’NAO tende a spostarsi verso valori più positivi, riflettendo una modifica sistematica delle dinamiche atmosferiche nell’Atlantico settentrionale. Parallelamente, si osserva una marcata riduzione della variabilità interannuale dell’NAO, il che implica una diminuzione dell’ampiezza delle fluttuazioni dell’indice rispetto alla media. Tale riduzione della variabilità si traduce in un incremento meno pronunciato della probabilità di eventi NAO estremamente positivi rispetto a quanto ci si potrebbe attendere considerando esclusivamente lo spostamento della media verso valori positivi. D’altro canto, si rileva una significativa diminuzione della probabilità di eventi NAO fortemente negativi, un fenomeno attribuibile sia alla transizione verso una NAO mediamente più positiva sia alla contrazione della varianza dell’indice. Un’ulteriore analisi della distribuzione della risposta dell’NAO a livelli elevati di forzante di CO2 rivela una skewness negativa, indicando una distribuzione asimmetrica con una coda più pronunciata verso valori meno positivi. Questa caratteristica mitiga parzialmente la riduzione degli eventi NAO estremamente positivi associata alla minore variabilità, favorendo una maggiore frequenza di fasi positive moderate rispetto a quelle estreme. In sintesi, i nostri risultati evidenziano che, in un contesto di elevate concentrazioni di CO2, l’aumento della probabilità di eventi NAO positivi supera significativamente la diminuzione della probabilità di eventi NAO negativi, con implicazioni potenzialmente rilevanti per la previsione dei pattern climatici regionali e per la gestione degli impatti associati nelle regioni influenzate dall’NAO. Questi risultati sottolineano l’importanza di considerare sia le variazioni medie che le modifiche nella variabilità e nella forma della distribuzione dell’NAO per una comprensione completa delle risposte climatiche ai cambiamenti antropogenici.
Titolo: Dinamiche dell’Oscillazione del Nord Atlantico in Risposta a Forzanti di CO2: Tendenze, Variabilità e Implicazioni per gli Eventi Estremi
L’Oscillazione del Nord Atlantico (NAO) rappresenta il principale modo di variabilità atmosferica nell’Atlantico settentrionale, caratterizzato dalla fluttuazione del gradiente di pressione atmosferica tra le regioni subtropicali e subpolari. Questo fenomeno è strettamente legato alla posizione latitudinale del getto atmosferico guidato dalle correnti a getto nell’Atlantico settentrionale, un elemento chiave nel determinare le dinamiche atmosferiche regionali. L’NAO si manifesta come un dipolo, con centri di pressione localizzati generalmente vicino all’Islanda (bassa pressione) e alle Azzorre (alta pressione), anche se la posizione precisa di questi nodi varia in funzione delle stagioni. Le oscillazioni dell’NAO influenzano significativamente la velocità e la direzione dei venti superficiali, il trasporto di umidità e, di conseguenza, i regimi di temperatura e precipitazioni nelle regioni adiacenti, come l’Europa occidentale e la costa orientale del Nord America. A livello emisferico, l’NAO è strettamente correlata al Modo Annulare Settentrionale, noto anche come Oscillazione Artica, rappresentando un fattore dominante nella variabilità atmosferica dell’Emisfero Settentrionale.
Durante l’inverno, il nodo meridionale dell’NAO si trova sopra le Azzorre, mentre il nodo settentrionale è situato sopra l’Islanda. Nella fase positiva dell’NAO, l’alta pressione delle Azzorre si intensifica e la bassa pressione islandese si approfondisce, accentuando il gradiente di pressione meridionale. Questo processo è associato a uno spostamento verso nord del getto atmosferico, che dirige le tempeste verso l’Europa settentrionale, portando condizioni più calde e umide in questa regione, mentre l’Europa meridionale sperimenta condizioni più secche e fredde. Al contrario, nella fase negativa, la differenza di pressione tra i due nodi si riduce, con il getto che si sposta verso sud, favorendo condizioni più umide e calde nell’Europa meridionale e più secche e fredde nell’Europa settentrionale.
In estate, l’NAO presenta un’estensione spaziale più limitata, con uno spostamento verso nord e un’inclinazione nordovest-sudest. Il nodo meridionale estivo si trova più a nordest, sopra la Gran Bretagna e l’Irlanda, mentre il nodo settentrionale si sposta verso ovest, sopra la Groenlandia. Analogamente alla stagione invernale, l’NAO estiva contribuisce a circa un terzo della varianza della pressione al livello del mare nell’Atlantico settentrionale, influenzando la posizione e l’intensità del getto e dei percorsi delle tempeste.
Nel periodo storico, l’NAO ha mostrato una marcata variabilità su scale temporali multidecadali. Le osservazioni non permettono di stabilire con certezza se l’aumento delle concentrazioni di gas serra abbia influenzato direttamente l’NAO. Tuttavia, è stata documentata una significativa variabilità decennale: l’NAO invernale ha mostrato una tendenza positiva dagli anni ’50 agli anni ’90, seguita da un’inversione negli ultimi decenni, con fasi negative predominanti tra la fine degli anni 2000 e l’inizio degli anni 2010. L’NAO estiva, invece, ha evidenziato una tendenza negativa, attribuita a un aumento del blocco atmosferico sulla Groenlandia, un fenomeno che i modelli climatici faticano a riprodurre accuratamente. Questa variabilità a bassa frequenza complica l’individuazione di un segnale climatico forzato attribuibile all’aumento dei gas serra nel periodo storico.
Un’ulteriore difficoltà nell’identificazione di un segnale forzato è rappresentata dal cosiddetto paradosso del rapporto segnale-rumore nell’Atlantico settentrionale. Gli studi indicano che la risposta dell’NAO a cambiamenti nelle forzanti esterne, come le temperature superficiali del mare o il ghiaccio marino, è spesso troppo debole nei modelli rispetto alle osservazioni. Di conseguenza, i modelli climatici simulano una variabilità multidecadale dell’NAO significativamente inferiore rispetto ai dati di rianalisi per il periodo storico. Questa discrepanza è stata collegata a limitazioni nei modelli, tra cui una rappresentazione inadeguata dell’interazione tra stratosfera e troposfera e della persistenza dei regimi atmosferici.
Queste incertezze si riflettono nella considerevole dispersione delle proiezioni modellistiche per il XXI secolo. Alcuni modelli prevedono un’NAO più positiva sia in inverno che in estate, ma in molti casi la risposta proiettata rientra nei limiti della variabilità interna del sistema climatico. Solo un numero limitato di modelli evidenzia un segnale di un’NAO più positiva che supera la variabilità interna. Inoltre, le proiezioni basate sui Percorsi di Concentrazione Rappresentativa e i Percorsi Socioeconomici Condivisi includono non solo l’aumento della CO2, ma anche altre forzanti antropogeniche, come gli aerosol, che confondono il segnale specifico della CO2. Pertanto, la risposta precisa dell’NAO a un aumento delle concentrazioni di CO2 nei modelli climatici di ultima generazione rimane incerta. Gli studi precedenti che si sono concentrati esclusivamente sulla CO2 hanno analizzato simulazioni storiche con soli gas serra o scenari con concentrazioni di CO2 bruscamente raddoppiate o quadruplicate. Tuttavia, il paradosso del rapporto segnale-rumore suggerisce che forzanti di CO2 più elevate potrebbero essere necessarie per rilevare una risposta statisticamente significativa.
L’obiettivo di questo studio è quantificare la risposta dell’NAO invernale ed estiva a un’ampia gamma di forzanti di CO2, corrispondenti a concentrazioni doppie, quadruple e ottuple rispetto ai livelli preindustriali, analizzando un vasto insieme di modelli climatici CMIP5 e CMIP6, integrati da esperimenti condotti con tre modelli all’avanguardia. Sebbene lo spostamento della media dell’NAO sia stato associato a variazioni nella frequenza degli eventi estremi, meno attenzione è stata dedicata alle modifiche nei momenti superiori della distribuzione, come la deviazione standard e l’asimmetria. Questo lavoro esamina come questi aspetti della distribuzione dell’NAO si modificano in presenza di elevate forzanti di CO2, valutando l’impatto sulla probabilità di eventi estremi e fornendo una comprensione più completa delle implicazioni climatiche associate.
Titolo: Analisi della Risposta dell’Oscillazione del Nord Atlantico a Concentrazioni Crescenti di CO2: Verso una NAO più Positiva
L’analisi della climatologia preindustriale (PI) dell’Oscillazione del Nord Atlantico (NAO) è stata condotta esaminando la differenza media della pressione al livello del mare (SLP) mensile tra i due nodi principali dell’NAO, come definito nei metodi dello studio. I risultati evidenziano una marcata variabilità tra i modelli climatici considerati, con valori dell’NAO che in inverno spaziano da circa 7 a 31 hPa (con un intervallo di confidenza al 95% compreso tra 18,5 e 21,1 hPa) e in estate da 1 a 11 hPa (intervallo al 95% tra 4,7 e 5,8 hPa). Nonostante questa ampia dispersione intermodello, la media multimodello dell’NAO nel periodo preindustriale si avvicina closely ai valori osservati nella rianalisi ERA5, prodotta dal Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine, per il periodo di riferimento 1979–2023. Sebbene il confronto tra il periodo preindustriale e il periodo moderno non sia perfettamente omogeneo, le variazioni dell’NAO durante il periodo storico risultano trascurabili, rendendo il confronto con il periodo storico o preindustriale sostanzialmente equivalente. Il periodo 1979–2023 è stato selezionato poiché i dati di rianalisi sono più robustamente vincolati dalle osservazioni disponibili. Per i mesi invernali di dicembre, gennaio e febbraio (DJF), la media multimodello dell’NAO preindustriale è di 19,8 hPa, rispetto a 20,8 hPa riportati in ERA5. Per i mesi estivi di giugno, luglio e agosto (JJA), la media preindustriale è di 5,3 hPa, rispetto a 5,7 hPa in ERA5. Questi risultati indicano che, nonostante l’elevata variabilità tra i modelli, la media multimodello dell’NAO in entrambe le stagioni riflette accuratamente le condizioni osservate nella rianalisi.
Successivamente, è stata quantificata la risposta dell’NAO all’aumento delle concentrazioni di anidride carbonica (CO2), calcolata come la differenza rispetto ai valori preindustriali. I risultati mostrano che l’NAO tende a diventare più positiva con l’aumentare delle concentrazioni di CO2 nella maggior parte dei modelli analizzati, sia in inverno che in estate. Durante i mesi invernali (DJF), gli esperimenti con concentrazioni di CO2 doppia, quadrupla e ottupla rispetto al periodo preindustriale evidenziano un’NAO più positiva in oltre l’83% dei modelli. Gli incrementi medi multimodello sono di 2 hPa per la CO2 doppia, 2,4 hPa per la CO2 quadrupla e 3,1 hPa per la CO2 ottupla, corrispondenti a un aumento percentuale compreso tra il 10% e il 15% rispetto ai valori preindustriali. Analogamente, nei mesi estivi (JJA), l’NAO si manifesta più positiva in oltre il 79% dei modelli, con incrementi medi multimodello di circa 1 hPa per le concentrazioni doppia e quadrupla di CO2, e di 1,7 hPa per la concentrazione ottupla. Sebbene l’entità assoluta della risposta dell’NAO in estate sia inferiore rispetto all’inverno, la variazione percentuale rispetto ai valori preindustriali è significativamente maggiore in estate, raggiungendo il 19% per le concentrazioni doppia e quadrupla di CO2 e il 32% per la concentrazione ottupla. La significatività statistica della risposta è confermata al livello del 5% per tutte le forzanti, ad eccezione della concentrazione ottupla di CO2 in inverno, dove il numero limitato di modelli disponibili riduce la robustezza dell’analisi.
In entrambe le stagioni, la risposta dell’NAO alle forzanti di CO2, da doppia a ottupla, mostra una tendenza all’aumento monotonicamente proporzionale alle concentrazioni di CO2. Tuttavia, la disponibilità di un numero inferiore di modelli per gli scenari di CO2 doppia e ottupla rispetto a quello quadruplo limita la possibilità di stabilire una significatività statistica per le differenze nel comportamento medio dell’NAO tra i diversi livelli di forzante. È importante sottolineare che, nonostante il numero variabile di modelli utilizzati per gli esperimenti con CO2 doppia, quadrupla e ottupla, i risultati principali, che indicano un’NAO più positiva a concentrazioni di CO2 più elevate, rimangono consistenti anche quando l’analisi è ristretta ai sei modelli per i quali sono disponibili dati per tutte le forzanti di CO2. Questi risultati consolidano l’evidenza di una risposta sistematica dell’NAO all’aumento delle concentrazioni di CO2, con implicazioni significative per le dinamiche climatiche regionali, in particolare per le regioni influenzate dai pattern atmosferici dell’Atlantico settentrionale.
La Figura 1 presenta un’analisi dettagliata dell’indice medio dell’Oscillazione del Nord Atlantico (NAO) e della sua risposta dinamica all’incremento delle concentrazioni di anidride carbonica (CO2), basata su un’ampia gamma di simulazioni climatiche derivate da modelli avanzati e confrontata con i dati della rianalisi ERA5. La figura è strutturata in quattro pannelli distinti, che esplorano le stagioni invernale (DJF, corrispondente a dicembre, gennaio e febbraio) ed estiva (JJA, corrispondente a giugno, luglio e agosto), esaminando sia i valori di riferimento preindustriali che le variazioni indotte dall’aumento delle forzanti di CO2.
I pannelli (a) e (b) illustrano l’indice medio NAO calcolato per il periodo preindustriale (PI) attraverso la media multimodello (MMM) e lo confrontano con i dati osservativi derivati dalla rianalisi ERA5. Nel pannello (a), dedicato all’inverno (DJF), la barra grigia centrale rappresenta la media multimodello preindustriale, stimata intorno a 19,8 hPa, mentre il valore corrispondente in ERA5 si attesta a 20,8 hPa, riflettendo una buona concordanza tra modelli e osservazioni. Nel pannello (b), relativo all’estate (JJA), la media multimodello preindustriale è di circa 5,3 hPa, rispetto a 5,7 hPa riportati da ERA5. Questi pannelli sono arricchiti da una serie di cerchi vuoti, che indicano i valori individuali di ciascun modello, evidenziando una notevole dispersione intermodello che riflette le differenze nelle rappresentazioni climatiche tra le varie simulazioni. Questa variabilità sottolinea l’importanza di considerare l’intera gamma di risultati modellistici per ottenere una stima robusta della climatologia preindustriale, che funge da base per le successive analisi delle forzanti.
I pannelli (c) e (d) si concentrano sulla risposta dell’NAO all’aumento delle concentrazioni di CO2, quantificata come variazione netta (ΔNAO) rispetto ai valori preindustriali, per scenari di CO2 doppia (2×), quadrupla (4×) e ottupla (8×). Nel pannello (c), relativo all’inverno (DJF), si osserva una tendenza chiara e consistente verso un’NAO più positiva: gli incrementi medi multimodello sono di circa 2 hPa per la forzante 2× CO2, 2,4 hPa per 4× CO2 e 3,1 hPa per 8× CO2. Nel pannello (d), per l’estate (JJA), gli incrementi sono più contenuti in termini assoluti, con valori medi di circa 1 hPa per 2× e 4× CO2 e 1,7 hPa per 8× CO2, ma risultano percentualmente più significativi rispetto ai livelli preindustriali. I cerchi vuoti in questi pannelli rappresentano i contributi individuali dei modelli, con un numero variabile di simulazioni (13 per 2× CO2, 55 per 4× CO2 e 6 per 8× CO2), come specificato nella didascalia, riflettendo la diversa disponibilità di dati per ciascun scenario. Le barre di errore associate alle medie multimodello indicano l’intervallo di confidenza al 95%, calcolato mediante il metodo del bootstrapping, che fornisce una misura dell’incertezza statistica e rafforza la robustezza delle tendenze osservate.
L’analisi della figura evidenzia una risposta sistematica dell’NAO all’aumento delle concentrazioni di CO2, con una transizione verso fasi più positive in entrambe le stagioni, sebbene l’entità della variazione sia più pronunciata in inverno. La maggiore variabilità intermodello, specialmente negli scenari con forzanti estreme come 8× CO2, suggerisce che la risposta potrebbe essere influenzata da differenze nelle parametrizzazioni dei modelli o nella rappresentazione dei processi atmosferici. Nonostante ciò, la coerenza della media multimodello con i dati di ERA5 per il periodo preindustriale e la tendenza generale verso un’NAO più positiva con l’aumento di CO2 forniscono una base solida per comprendere le implicazioni climatiche future. Questi risultati sottolineano l’importanza di integrare un numero ampio e diversificato di modelli per catturare la complessità della risposta climatica, offrendo una prospettiva più completa sulle dinamiche dell’Atlantico settentrionale in un contesto di cambiamento globale.
Titolo: Diminuzione della Variabilità dell’Oscillazione del Nord Atlantico in Risposta alle Forzanti di CO2
L’analisi della variabilità dell’Oscillazione del Nord Atlantico (NAO) viene condotta esaminando la deviazione standard del suo indice mensile, come rappresentato nella Figura 2. Inizialmente, si osserva che la dispersione intermodello della deviazione standard dell’NAO nel periodo preindustriale (PI) risulta significativamente inferiore rispetto a quella registrata per la media dell’indice, come evidenziato nei pannelli (a) e (b) della figura. Tale caratteristica riflette una maggiore uniformità tra i modelli nella rappresentazione della variabilità rispetto alla posizione media dell’NAO. Analogamente a quanto osservato per la media, la deviazione standard media multimodello nel periodo preindustriale si allinea strettamente ai valori derivati dalla rianalisi ERA5, come indicato dal secondo gruppo di barre nei pannelli (a) e (b). Per i mesi invernali di dicembre, gennaio e febbraio (DJF), la media multimodello preindustriale si attesta a 11,2 hPa, mentre il valore corrispondente in ERA5 è di 12,4 hPa. Per i mesi estivi di giugno, luglio e agosto (JJA), la media multimodello preindustriale è di 4,8 hPa, rispetto a 4,3 hPa riportati da ERA5, suggerendo una buona corrispondenza tra le simulazioni climatiche e i dati osservativi.
L’attenzione si sposta quindi sull’impatto delle forzanti di CO2, con concentrazioni raddoppiate (2×), quadruplicate (4×) e ottuplicate (8×) rispetto ai livelli preindustriali, sulla variabilità dell’NAO, come illustrato nei pannelli (c) e (d). In entrambe le stagioni, si rileva una riduzione sistematica della deviazione standard multimodello dell’NAO. In particolare, durante l’inverno (DJF), tale diminuzione si manifesta in almeno l’81% dei modelli considerati per tutte le forzanti di CO2, con decrementi medi multimodello di 0,3 hPa per 2× CO2, 0,9 hPa per 4× CO2 e 2,3 hPa per 8× CO2. Analogamente, nella stagione estiva (JJA), la deviazione standard si riduce in almeno l’89% dei modelli, con decrementi medi multimodello di 0,2 hPa per 2× CO2, 0,5 hPa per 4× CO2 e 0,8 hPa per 8× CO2. Questi risultati indicano una risposta statisticamente significativa, distinta da zero al livello del 5%, per tutte le forzanti considerate in entrambe le stagioni. Tuttavia, la tendenza alla riduzione della variabilità non mostra una progressione monotonicamente significativa passando da 2× a 8× CO2, un aspetto attribuibile al numero limitato di modelli disponibili per gli scenari estremi di 2× e 8× CO2, che limita la robustezza statistica di tale tendenza.
Questa diminuzione multimodello della deviazione standard dell’NAO rappresenta un fenomeno rilevante, in contrasto con l’aumento della media multimodello dell’indice sotto forzanti di CO2 più elevate. Tale osservazione, per quanto ci è dato sapere, non era stata precedentemente documentata specificamente dal punto di vista dell’NAO, sebbene studi precedenti abbiano evidenziato una riduzione della variabilità del getto atmosferico in contesti simili. La coesistenza di un incremento della media e una diminuzione della variabilità dell’NAO suggerisce una stabilizzazione delle fluttuazioni atmosferiche nell’Atlantico settentrionale sotto condizioni di forzante climatica intensificata.
Nonostante la marcata dispersione osservata nella media e nella deviazione standard dell’NAO tra i modelli nel periodo preindustriale, non emergono correlazioni significative tra questi parametri iniziali e la risposta dell’NAO alle forzanti di 2×, 4× e 8× CO2, né tra la variazione della deviazione standard e quella associata a ciascuna forzante (dati non mostrati). Inoltre, non si riscontra alcuna relazione tra i pochi modelli che esibiscono una diminuzione della media dell’NAO e quelli che mostrano un aumento della variabilità (dati non mostrati). Ulteriori analisi, come la standardizzazione dell’indice NAO o la valutazione delle variazioni percentuali rispetto ai valori preindustriali per gli scenari 2×, 4× e 8× CO2, confermano i risultati precedentemente illustrati nei pannelli (c) e (d) della Figura 1, rafforzando la coerenza delle tendenze osservate. Questi risultati offrono un contributo significativo alla comprensione delle dinamiche climatiche future, evidenziando come l’aumento delle forzanti di CO2 possa influire non solo sulla posizione media, ma anche sulla stabilità dell’NAO.
La Figura 2 offre una rappresentazione dettagliata della deviazione standard dell’Oscillazione del Nord Atlantico (NAO) e della sua risposta alle crescenti concentrazioni di anidride carbonica (CO2), basata su un’ampia serie di simulazioni climatiche derivate da modelli avanzati e confrontata con i dati della rianalisi ERA5. La figura è strutturata in quattro pannelli distinti, che analizzano le stagioni invernale (DJF, corrispondente a dicembre, gennaio e febbraio) ed estiva (JJA, corrispondente a giugno, luglio e agosto), esplorando sia i valori di deviazione standard nel periodo preindustriale (PI) che le variazioni indotte da forzanti di CO2 di intensità crescente.
I pannelli (a) e (b) presentano la deviazione standard media dell’indice NAO calcolata sulla base della media multimodello (MMM) nel periodo preindustriale, messa a confronto con i dati osservativi estratti dalla rianalisi ERA5. Nel pannello (a), relativo all’inverno (DJF), la deviazione standard media multimodello si attesta a 11,2 hPa, mentre il valore corrispondente in ERA5 è di 12,4 hPa, come indicato dalla seconda barra. Nel pannello (b), per l’estate (JJA), la media multimodello è di 4,8 hPa, rispetto a 4,3 hPa osservati in ERA5. Questi pannelli sono arricchiti da cerchi vuoti che rappresentano i valori individuali di ciascun modello, rivelando una variabilità intermodello moderata, sebbene meno accentuata rispetto a quella riscontrata per la media dell’NAO. Tale confronto fornisce un quadro di riferimento solido della variabilità naturale dell’NAO in assenza di forzanti antropogeniche significative, evidenziando una buona corrispondenza tra le simulazioni e le osservazioni storiche.
I pannelli (c) e (d) si concentrano sulla variazione della deviazione standard dell’NAO (Δσ NAO) rispetto ai valori preindustriali, indotta da scenari di CO2 raddoppiata (2×), quadruplicata (4×) e ottuplicata (8×). Nel pannello (c), dedicato all’inverno (DJF), si osserva una riduzione della variabilità in almeno l’81% dei modelli considerati, con decrementi medi multimodello stimati in 0,3 hPa per 2× CO2, 0,9 hPa per 4× CO2 e 2,3 hPa per 8× CO2. Nel pannello (d), per l’estate (JJA), la diminuzione della deviazione standard si verifica in almeno l’89% dei modelli, con valori medi di riduzione di 0,2 hPa per 2× CO2, 0,5 hPa per 4× CO2 e 0,8 hPa per 8× CO2. I cerchi vuoti in questi pannelli indicano i contributi individuali dei modelli, con un numero variabile di simulazioni (dettagli riportati in Tabella S1), mentre le barre di errore associate alle medie multimodello rappresentano l’intervallo di confidenza al 95%, calcolato mediante il metodo del bootstrapping. Questo approccio statistico garantisce una stima affidabile dell’incertezza associata alle tendenze osservate.
L’analisi della figura rivela una tendenza chiara e consistente verso una riduzione della variabilità dell’NAO con l’aumento delle forzanti di CO2, una risposta che risulta statisticamente significativa al livello del 5% per tutte le intensità di forzante in entrambe le stagioni. Tuttavia, la progressione della diminuzione da 2× a 8× CO2 non mostra una monotonicità pienamente significativa, un aspetto attribuibile al numero limitato di modelli disponibili per gli scenari estremi di 2× e 8× CO2, che riduce la potenza statistica dell’analisi in questi casi. Questa riduzione della variabilità multimodello dell’NAO si pone in contrasto con l’aumento della media dell’indice sotto forzanti di CO2 più elevate, suggerendo una stabilizzazione dei pattern atmosferici nell’Atlantico settentrionale in risposta a condizioni climatiche alterate. Tale fenomeno, sebbene non precedentemente evidenziato specificamente per l’NAO, trova un parallelo nella ridotta variabilità del getto atmosferico documentata in studi precedenti.
In sintesi, la Figura 2 fornisce una prova convincente della diminuzione della variabilità dell’NAO indotta dall’aumento delle concentrazioni di CO2, con una risposta più pronunciata in inverno rispetto all’estate. Questi risultati, supportati da un’ampia base di modelli e validati dal confronto con ERA5, arricchiscono la comprensione delle dinamiche climatiche future, indicando come l’intensificazione delle forzanti antropogeniche possa modificare non solo la posizione media, ma anche la stabilità e l’ampiezza delle fluttuazioni dell’NAO.
Incremento della Positività dell’Oscillazione del Nord Atlantico Attribuito al Rafforzamento Contemporaneo di Alta e Bassa Pressione
L’indice dell’Oscillazione del Nord Atlantico (NAO) viene determinato calcolando la differenza di pressione al livello del mare (SLP) tra i due nodi principali, come descritto nei metodi dello studio, consentendo così un’analisi dettagliata dei contributi individuali alla variazione media dell’NAO. Il nodo meridionale, caratterizzato da un’alta pressione durante la fase positiva, è posizionato sopra le Azzorre durante l’inverno e sopra la Gran Bretagna e l’Irlanda durante l’estate, mentre il nodo settentrionale, associato a una bassa pressione nella fase positiva, si localizza sopra l’Islanda in entrambe le stagioni, secondo la definizione adottata nell’analisi (si rimanda ai Metodi per ulteriori dettagli). Attraverso la decomposizione dei contributi, emerge che il rafforzamento medio multimodello dell’NAO durante i mesi di dicembre, gennaio e febbraio (DJF), rappresentato dalle barre grigie nel pannello (a) della Figura 3, risulta determinato in misura pressoché equivalente dall’incremento della SLP nel nodo meridionale—ossia dal potenziamento dell’alta pressione delle Azzorre, indicato dalle barre rosse—e dalla riduzione della SLP nel nodo settentrionale—cioè dall’approfondimento della bassa pressione islandese, evidenziato dalle barre blu. Questa dinamica è ulteriormente corroborata dalle mappe di risposta della SLP presentate nei pannelli (c), (d) ed (e) della Figura 3, dove le aree corrispondenti ai due nodi dell’NAO sono delineate in nero, offrendo una visualizzazione spaziale delle variazioni. La SLP nel nodo meridionale mostra un incremento progressivo e costante passando dai livelli di forzante di CO2 2×, 4× a 8×. Tuttavia, la SLP nel nodo settentrionale presenta un comportamento differenziato: sebbene diminuisca a 2× CO2, a 8× CO2 si osserva un pattern misto, con una metà dell’area che registra una pressione più bassa (colorata in blu) e l’altra metà una pressione più alta (colorata in rosso), suggerendo che la riduzione della pressione nella regione islandese sia meno marcata rispetto all’aumento osservato nella regione delle Azzorre. Tale asimmetria è chiaramente riflessa nella decomposizione illustrata nel pannello (a) della Figura 3, dove la barra blu associata a 8× CO2 indica una risposta meno pronunciata nel nodo settentrionale.
Per quanto riguarda i mesi estivi di giugno, luglio e agosto (JJA), l’aumento della positività media dell’NAO è principalmente attribuibile al contributo dell’incremento della SLP nel nodo meridionale a livelli di CO2 2× e 4×, combinato con la diminuzione della SLP nel nodo settentrionale a 8× CO2. Le mappe di pressione al livello del mare supportano questa osservazione: a 2× CO2, si rileva una risposta prevalentemente positiva sopra la Gran Bretagna e l’Irlanda, come mostrato nel pannello (f) della Figura 3, mentre a 8× CO2, nel pannello (h), la bassa pressione islandese esibisce una forte risposta negativa, sebbene la SLP nel nodo meridionale sopra la Gran Bretagna e l’Irlanda presenti un pattern eterogeneo, con alternanze di aumenti e diminuzioni. Questa variabilità è probabilmente il risultato di una risposta termodinamica negativa della SLP sull’Europa durante l’estate, indotta dalle temperature estremamente elevate associate a un livello di forzante così elevato, che influisce significativamente sui pattern di pressione regionale. Questi risultati suggeriscono che il rafforzamento dell’NAO in entrambe le stagioni rifletta un’interazione complessa tra i cambiamenti nei sistemi di alta e bassa pressione, con implicazioni rilevanti per la comprensione delle dinamiche climatiche future nell’Atlantico settentrionale.
Diminuzione della Variabilità dell’Oscillazione del Nord Atlantico: Analisi dei Contributi dei Nodi
In linea con l’approccio adottato per analizzare la media dell’Oscillazione del Nord Atlantico (NAO), si è proceduto a scomporre i contributi individuali alla variazione della deviazione standard dell’indice NAO, attribuibili ai rispettivi nodi, come illustrato nei pannelli (a) e (b) della Figura 4. Durante i mesi invernali di dicembre, gennaio e febbraio (DJF), la riduzione della deviazione standard dell’NAO, rappresentata dalle barre grigie nel pannello (a), si distribuisce in maniera pressoché equilibrata tra una diminuzione della variabilità nei nodi meridionali e settentrionali. Tale tendenza è supportata dalle mappe che mostrano la differenza nella deviazione standard della pressione al livello del mare (SLP) rispetto al periodo preindustriale, le quali evidenziano una contrazione della variabilità nelle regioni circostanti sia l’alta pressione delle Azzorre che la bassa pressione islandese con l’aumento delle concentrazioni di anidride carbonica (CO2), come raffigurato nei pannelli (c), (d) ed (e). Sebbene la risposta della covarianza tra i nodi, indicata in verde, possa contribuire alla dinamica osservata durante il DJF, il suo ruolo appare ambiguo, poiché tale risposta è intrinsecamente legata alle variazioni della varianza dei due nodi, rendendo difficile isolare un effetto indipendente.
Per i mesi estivi di giugno, luglio e agosto (JJA), la diminuzione della deviazione standard dell’NAO è prevalentemente determinata da una riduzione della variabilità nelle aree adiacenti alla Gran Bretagna e all’Irlanda, che coincidono con la posizione del nodo meridionale, come evidenziato nel pannello (b) e nelle mappe dei pannelli (f), (g) ed (h). A un livello di forzante di CO2 ottuplicato (8×), la risposta nel nodo settentrionale risulta trascurabile, un fenomeno attribuibile all’emergere di un’aumentata variabilità a nord dell’Islanda, nella regione del Mar di Groenlandia, come chiaramente visibile nel pannello (h). Questa asimmetria stagionale nella distribuzione della variabilità suggerisce che le dinamiche atmosferiche associate al nodo meridionale giochino un ruolo dominante nella stabilizzazione dell’NAO durante l’estate, mentre l’influenza del nodo settentrionale diviene meno significativa sotto forzanti estreme, a causa di interazioni regionali complesse. Questi risultati offrono una prospettiva approfondita sulle modificazioni della variabilità dell’NAO indotte dalle forzanti climatiche, evidenziando la necessità di considerare le interazioni spaziali e stagionali per una comprensione completa delle risposte atmosferiche nell’Atlantico settentrionale.
La Figura 3 presenta un’analisi dettagliata e multidimensionale dei contributi dei nodi meridionale e settentrionale alla variazione media dell’indice dell’Oscillazione del Nord Atlantico (NAO), derivata da un insieme di simulazioni climatiche multimodello e integrata da mappe spaziali della risposta della pressione al livello del mare (SLP). La figura è strutturata in otto pannelli, che esplorano le dinamiche stagionali dell’inverno (DJF, corrispondente a dicembre, gennaio e febbraio) e dell’estate (JJA, corrispondente a giugno, luglio e agosto), combinando rappresentazioni grafiche a barre con visualizzazioni cartografiche per offrire una prospettiva completa delle variazioni regionali indotte dalle forzanti di anidride carbonica (CO2).
I pannelli (a) e (b) illustrano la scomposizione della variazione media dell’indice NAO, rappresentata dalle barre grigie, nei contributi specifici del nodo meridionale (“high”, indicato in rosso) e del nodo settentrionale (“low”, indicato in blu) per DJF e JJA, rispettivamente. Nel pannello (a), relativo all’inverno (DJF), la variazione media multimodello dell’NAO mostra un incremento positivo, sostenuto in modo equilibrato da un aumento della SLP nel nodo meridionale, localizzato sopra le Azzorre (con valori che raggiungono circa 2-3 hPa a 8× CO2), e da una diminuzione della SLP nel nodo settentrionale, situato sopra l’Islanda. Nel pannello (b), per l’estate (JJA), l’incremento medio è meno marcato, con un contributo predominante del nodo meridionale, posizionato sopra la Gran Bretagna e l’Irlanda, a livelli di CO2 2× e 4×, mentre a 8× CO2 emerge un ruolo più significativo della riduzione della pressione nel nodo settentrionale. Le barre di errore associate alle medie multimodello, calcolate mediante il metodo del bootstrapping, delimitano l’intervallo di confidenza al 95%, fornendo un’indicazione dell’incertezza statistica e sottolineando la robustezza delle tendenze osservate.
I pannelli (c), (d) ed (e) per DJF, e (f), (g) ed (h) per JJA, presentano mappe spaziali della risposta media multimodello della SLP corrispondenti ai livelli di forzante di CO2 2×, 4× e 8×, rispettivamente. Per l’inverno (DJF), il pannello (c) evidenzia un incremento della SLP sopra le Azzorre e una diminuzione sopra l’Islanda a 2× CO2, con un’intensificazione di questo pattern a 4× CO2 (d). A 8× CO2 (e), il pattern diventa più complesso, con la regione islandese che mostra aree di pressione sia più bassa che più alta, suggerendo una risposta non uniforme. Per l’estate (JJA), il pannello (f) rivela un aumento della SLP sopra la Gran Bretagna e l’Irlanda a 2× CO2, che si consolida a 4× CO2 (g), mentre a 8× CO2 (h) si osserva una marcata diminuzione della pressione sopra l’Islanda e un pattern misto nel nodo meridionale, probabilmente attribuibile a risposte termodinamiche legate a temperature elevate. Le aree dei nodi sono chiaramente delineate nelle mappe, facilitando l’interpretazione delle variazioni spaziali e regionali.
La figura evidenzia che il rafforzamento della positività dell’NAO è il risultato di un’interazione sinergica tra l’incremento dell’alta pressione nei nodi meridionali e l’approfondimento della bassa pressione nei nodi settentrionali, con differenze stagionali significative. La complessità del pattern a livelli estremi di CO2, come 8×, riflette l’emergere di dinamiche atmosferiche più articolate, potenzialmente influenzate da feedback regionali. La didascalia specifica che le barre rappresentano le medie multimodello, con le barre di errore che indicano il range al 95% derivato dal bootstrapping, mentre le mappe illustrano la risposta media SLP multimodello. In sintesi, la Figura 3 fornisce una rappresentazione integrata delle forze che modellano l’NAO sotto forzanti crescenti, offrendo una base solida per comprendere le future evoluzioni climatiche nell’Atlantico settentrionale e le loro implicazioni regionali.
La Figura 4 offre un’analisi dettagliata e multidimensionale delle componenti che determinano le variazioni nella deviazione standard dell’Oscillazione del Nord Atlantico (NAO), scomposta nei contributi derivanti dai nodi meridionale (“high”) e settentrionale (“low”) e dal termine di covarianza, con un focus comparativo tra le stagioni invernale (DJF, corrispondente a dicembre, gennaio e febbraio) ed estiva (JJA, corrispondente a giugno, luglio e agosto). La figura è organizzata in due sezioni principali: una serie di pannelli a barre che quantificano i contributi individuali e un insieme di mappe che ne illustrano la distribuzione spaziale media multimodello in risposta a diverse forzanti di anidride carbonica (CO2).
- Pannelli (a) e (b): Questi pannelli presentano la scomposizione della variazione della deviazione standard dell’indice NAO, rappresentata dalle barre grigie, in contributi specifici associati al nodo meridionale (in rosso), al nodo settentrionale (in blu) e al termine di covarianza (in verde) per DJF e JJA, rispettivamente. Nel pannello (a), dedicato all’inverno (DJF), la barra grigia sintetizza la variazione complessiva della deviazione standard, con il nodo meridionale che contribuisce positivamente (rosso) e il nodo settentrionale che esercita un’influenza negativa (blu), mentre il termine di covarianza (verde) modula l’interazione tra i due. Nel pannello (b), per l’estate (JJA), si osserva un pattern analogo, sebbene le ampiezze relative dei contributi differiscano, riflettendo le variazioni stagionali nella struttura dell’NAO. Le barre di errore, derivate dal metodo del bootstrapping, indicano l’intervallo di confidenza al 95% intorno alla media multimodello, offrendo una stima robusta dell’incertezza associata ai risultati.
- Pannelli (c) a (h): Questa serie di mappe visualizza la risposta media multimodello della deviazione standard della pressione al livello del mare (SLP) per gli scenari di CO2 raddoppiata (2×), quadruplicata (4×) e ottuplicata (8×) in entrambe le stagioni. I pannelli (c), (d) ed (e) si concentrano su DJF, mentre (f), (g) ed (h) su JJA. Ogni mappa mostra le variazioni spaziali della deviazione standard (σ SLP) espresse in hPa, con una scala cromatica che evidenzia incrementi (toni rossi) e decrementi (toni blu) rispetto ai valori preindustriali. Per l’inverno (DJF), il pannello (c) illustra la risposta a 2× CO2, (d) a 4× CO2 e (e) a 8× CO2, rivelando un’intensificazione graduale delle anomalie atmosferiche, particolarmente pronunciata nelle vicinanze dei nodi dell’NAO (Azzorre e Islanda). Per l’estate (JJA), i pannelli (f), (g) ed (h) seguono un pattern simile, con variazioni meno accentuate ma distribuite in modo coerente, riflettendo l’estensione ridotta e lo spostamento polare dell’NAO durante questa stagione.
- Dettagli aggiuntivi: La didascalia chiarisce che le barre grigie rappresentano la risposta totale della deviazione standard dell’indice NAO, mentre le barre rosse e blu quantificano i contributi dei nodi meridionale e settentrionale, rispettivamente. Il termine di covarianza (verde) cattura l’interazione dinamica tra i nodi, un fattore critico nella determinazione della variabilità complessiva. Le mappe complementari integrano queste informazioni, offrendo una prospettiva geografica delle modifiche indotte dalle forzanti di CO2, con le barre di errore che riflettono la variabilità tra i modelli inclusi nella media multimodello. Tutti i modelli considerati sono aggregati per generare queste stime, e le mappe forniscono una rappresentazione visiva delle tendenze atmosferiche regionali.
In sintesi, la Figura 4 evidenzia come la variazione della deviazione standard dell’NAO risulti dalla combinazione dei contributi dei nodi meridionale e settentrionale e dal termine di covarianza, con una risposta che si intensifica progressivamente con l’aumento della forzante di CO2. Le mappe confermano una distribuzione spaziale delle anomalie coerente con la struttura dell’NAO, offrendo un quadro completo delle dinamiche atmosferiche nell’Atlantico settentrionale sotto scenari di cambiamento climatico, con implicazioni rilevanti per la previsione dei pattern meteorologici futuri.
Titolo: Incremento degli Eventi NAO+ Estremi e Diminuzione degli Eventi NAO- Estremi
Considerando che i nostri risultati indicano un’evoluzione dell’Oscillazione del Nord Atlantico (NAO) verso una fase più positiva e una riduzione della sua variabilità sotto l’influenza di forzanti di CO2 più intense, ci proponiamo di esplorare le implicazioni di tali cambiamenti sulla frequenza degli eventi NAO estremi. Definiamo gli eventi estremi come quelli che si manifestano con una cadenza di un mese per decennio e analizziamo le variazioni previste per concentrazioni di CO2 raddoppiate (2×), quadruplicate (4×) e ottuplicate (8×) rispetto ai livelli preindustriali. Inoltre, scomponiamo tali variazioni in contributi attribuibili a (1) lo spostamento della media dell’NAO, (2) le modifiche nella sua deviazione standard e (3) i momenti statistici di ordine superiore (ad esempio, la skewness), tenendo conto della natura non gaussiana della distribuzione dell’NAO (consultare i Metodi per i dettagli).
Iniziamo esaminando gli eventi NAO estremamente negativi (NAO-), per i quali rileviamo una diminuzione significativa sia nella stagione invernale che in quella estiva (barre grigie, Fig. 5a). Il numero di riferimento di eventi NAO- estremi nel controllo preindustriale (PI) è di un evento per decennio; le simulazioni indicano una riduzione del 39% in inverno e del 42% in estate. Questa diminuzione è il risultato combinato dell’incremento della media dell’NAO (rappresentato in rosso) e della contrazione della deviazione standard (in blu). L’aumento della media sposta la distribuzione dell’NAO verso valori più positivi, riducendo così la probabilità di eventi NAO- (come illustrato dalla funzione di densità di probabilità multimodello in Fig. 6). Parallelamente, la riduzione della deviazione standard restringe l’ampiezza della distribuzione (Fig. 6), contribuendo ulteriormente a una minore incidenza di eventi NAO- estremi. Il residuo, che incorpora gli effetti dei momenti di ordine superiore come la skewness (in verde), ha un’influenza trascurabile sulle variazioni degli eventi estremi in DJF e tende a ridurre ulteriormente gli eventi NAO- in JJA.
Coerentemente con i risultati precedenti, osserviamo un incremento nel numero di eventi NAO estremamente positivi (NAO+) a 4× CO2 (barre grigie, Fig. 5b). Rispetto al periodo preindustriale, si registra un aumento del 56% in inverno e del 49% in estate. Lo spostamento della media dell’NAO verso valori più positivi orienta la distribuzione verso destra, favorendo un incremento nella frequenza degli eventi NAO+ estremi (barre rosse). Tuttavia, la diminuzione della deviazione standard riduce l’ampiezza della distribuzione dell’NAO, un fattore che, in assenza di altre modifiche, limiterebbe il numero di eventi NAO+ estremi (barre blu). A bilanciare questo effetto intervengono i contributi dei momenti di ordine superiore, in particolare la skewness, che amplificano la frequenza degli eventi NAO+ (barre verdi). Dopo aver considerato gli effetti contrastanti della media e della deviazione, una porzione significativa dell’aumento degli eventi NAO+ può essere attribuita alle variazioni nei momenti di terzo ordine e superiori della distribuzione. Il residuo assume un ruolo particolarmente rilevante nel giustificare l’incremento degli eventi NAO+ estremi, soprattutto a causa della skewness negativa (un’inclinazione verso destra) osservata nella distribuzione dell’NAO a 4× CO2.
Sulla base dei soli cambiamenti previsti per la media e la deviazione standard dell’NAO, ci si attenderebbe una diminuzione di maggiore entità negli eventi NAO- estremi rispetto all’aumento degli eventi NAO+ estremi a 4× CO2. Tuttavia, i nostri risultati indicano un incremento della frequenza degli eventi NAO+ estremi di magnitudine comparabile alla riduzione degli eventi NAO- estremi. Questo esito, apparentemente contraddittorio, è attribuibile alla natura non normale della distribuzione dell’NAO (evidenziata in Fig. 6) e all’influenza dei cambiamenti nei momenti di ordine superiore. Sebbene lo spostamento della media (Fig. 1) e la riduzione della deviazione standard (Fig. 2) contribuiscano alle variazioni complessive degli eventi estremi, sono le modifiche nella skewness e nei momenti di ordine superiore che determinano un incremento degli eventi NAO+ estremi simile alla diminuzione degli eventi NAO- estremi. Tale osservazione sottolinea l’importanza di analizzare l’intera distribuzione dell’NAO, includendo i suoi momenti di ordine superiore, per valutare accuratamente le variazioni nella frequenza degli eventi estremi sotto l’effetto di un aumento di CO2. Infine, i nostri risultati mettono in luce un limite intrinseco nell’utilizzo di un unico indice NAO per rappresentare la complessità della variabilità del getto atmosferico, suggerendo che un insieme più ampio di indici o metriche potrebbe offrire una descrizione più completa di tali dinamiche.
La Figura 5 presenta un’analisi approfondita delle variazioni nella frequenza degli eventi estremi dell’Oscillazione del Nord Atlantico (NAO), distinguendo tra eventi estremamente negativi (NAO-) ed estremamente positivi (NAO+), in un contesto di concentrazione di anidride carbonica quadruplicata (4× CO2) rispetto ai livelli preindustriali. La figura è strutturata in due pannelli a barre, che confrontano le stagioni invernale (DJF, corrispondente a dicembre, gennaio e febbraio) ed estiva (JJA, corrispondente a giugno, luglio e agosto), decomponendo il cambiamento totale in contributi derivanti da diversi fattori statistici e climatici.
- Pannello (a) NAO-: Questo pannello esamina la variazione nella frequenza degli eventi NAO- estremi, definiti come quelli che si verificano con una cadenza di un mese per decennio. Per la stagione invernale (DJF), rappresentata dal primo gruppo di barre, la barra grigia indica una riduzione netta nella frequenza di tali eventi, riflettendo un decremento complessivo. Tale variazione è scomposta in tre contributi principali: la barra rossa (“due to Δμ”) quantifica l’effetto dello spostamento della media dell’NAO verso valori più positivi, che riduce la probabilità di eventi NAO- spostando la distribuzione verso destra; la barra blu (“due to Δσ”) evidenzia il contributo della diminuzione della deviazione standard, che restringe l’ampiezza della distribuzione e ulteriormente limita l’incidenza di estremi negativi; infine, la barra verde (“residual”) rappresenta l’impatto della non-normalità della distribuzione, inclusi momenti statistici di ordine superiore come la skewness, che in DJF ha un’influenza minima. Per la stagione estiva (JJA), il secondo gruppo di barre mostra una riduzione analoga, sebbene con un’ampiezza leggermente diversa, con contributi simili da media, deviazione standard e un residuo che tende a rafforzare la diminuzione degli eventi NAO-.
- Pannello (b) NAO+: Questo pannello analizza la variazione nella frequenza degli eventi NAO+ estremi. Per DJF, la barra grigia evidenzia un incremento netto nella frequenza di tali eventi, con la barra rossa che indica un contributo positivo derivante dall’aumento della media, il quale sposta la distribuzione verso valori più alti favorendo gli eventi NAO+. La barra blu, associata alla riduzione della deviazione standard, suggerisce un effetto opposto, poiché la contrazione della distribuzione tenderebbe a diminuire la probabilità di estremi positivi. Tuttavia, la barra verde, che rappresenta la non-normalità della distribuzione, contribuisce positivamente, compensando tale effetto e amplificando l’aumento degli eventi NAO+. Per JJA, il secondo gruppo di barre mostra un incremento simile, sebbene di entità leggermente inferiore, con un pattern di contributi comparabile, dove la non-normalità gioca un ruolo significativo nel determinare l’esito finale. Le barre di errore, sebbene non esplicitamente delineate, sono implicite nella robustezza dei dati multimodello.
- Dettagli aggiuntivi: La didascalia specifica che il cambiamento totale (grigio) è scomposto in contributi dalla media dell’NAO (rosso), dalla deviazione standard (blu) e dalla non-normalità della distribuzione (verde), con gli eventi estremi definiti come quelli che si verificano una volta per decennio. La figura evidenzia come lo spostamento della media verso una fase più positiva promuova un aumento degli eventi NAO+ e una riduzione degli NAO-, mentre la diminuzione della deviazione standard restringe la distribuzione, influenzando negativamente la frequenza degli estremi in entrambi i casi. Tuttavia, la non-normalità della distribuzione, catturata dal residuo, emerge come un fattore determinante, особенно nel bilanciare gli effetti opposti e nel sostenere l’incremento degli eventi NAO+ attraverso la skewness negativa, che inclina la distribuzione verso destra.
In sintesi, la Figura 5 illustra come, sotto uno scenario di 4× CO2, la frequenza degli eventi NAO- estremi diminuisca significativamente, mentre quella degli eventi NAO+ aumenti in modo marcato, con un contributo combinato di media, deviazione standard e non-normalità della distribuzione. Questi risultati offrono una visione integrata delle dinamiche atmosferiche indotte da forzanti climatiche elevate, sottolineando l’importanza di considerare l’intera struttura statistica della distribuzione dell’NAO per comprendere appieno le implicazioni sui pattern climatici futuri.
La Figura 6 illustra le funzioni di densità di probabilità (PDF) dell’Oscillazione del Nord Atlantico (NAO) per le stagioni invernale (DJF, corrispondente a dicembre, gennaio e febbraio) ed estiva (JJA, corrispondente a giugno, luglio e agosto), basandosi su un’analisi aggregata derivata da molteplici modelli climatici. La figura confronta le distribuzioni della NAO nelle condizioni preindustriali (piControl, indicate come 1× CO2) con quelle simulate in uno scenario di concentrazione di anidride carbonica quadruplicata (4× CO2), offrendo una rappresentazione visiva delle modifiche indotte da un’intensa forzante climatica. La struttura della figura comprende due pannelli distinti, ciascuno dei quali evidenzia le trasformazioni nella forma e nella posizione della distribuzione standardizzata della NAO, calcolata come media su 55 modelli per lo scenario 4× CO2.
- Pannello (a) DJF: Questo pannello si focalizza sulla stagione invernale, presentando la PDF della NAO. La curva blu rappresenta la distribuzione multimodello nel contesto preindustriale (1× CO2), caratterizzata da una simmetria approssimativa e centrata intorno allo zero sull’asse x, che riporta l’indice NAO standardizzato (ottenuto sottraendo la media e dividendo per la deviazione standard). Il picco di densità si colloca vicino a zero, riflettendo la variabilità naturale della NAO in assenza di forzanti antropogeniche significative. La curva rossa, corrispondente allo scenario 4× CO2, mostra una chiara traslazione verso destra, indicando un incremento della media dell’NAO, con un picco più accentuato e una coda sinistra ridotta. Tale spostamento e restringimento suggeriscono una diminuzione della variabilità e un’asimmetria verso valori positivi, coerente con l’ipotesi di una stabilizzazione atmosferica indotta dall’aumento della CO2.
- Pannello (b) JJA: Similmente, questo pannello esplora la stagione estiva, dove la curva blu del controllo preindustriale (1× CO2) presenta una distribuzione centrata vicino a zero, con un picco meno pronunciato rispetto a DJF, coerentemente con la minore ampiezza stagionale della NAO. La curva rossa, associata allo scenario 4× CO2, si sposta anch’essa verso destra, evidenziando un aumento della media, e mostra una forma più ristretta, con un picco più definito e una coda sinistra abbreviata. Questa trasformazione indica una riduzione della deviazione standard e un’asimmetria positiva, sebbene meno marcata rispetto all’inverno, riflettendo le differenze nei pattern atmosferici estivi rispetto a quelli invernali.
- Dettagli aggiuntivi: La didascalia chiarisce che l’indice NAO è standardizzato per normalizzare i dati tra i diversi modelli, con la media calcolata aggregando i risultati di 55 simulazioni per lo scenario 4× CO2. Le curve evidenziano un’evoluzione significativa nella struttura della distribuzione: lo spostamento verso destra è allineato con l’incremento della media dell’NAO documentato in precedenza (Fig. 1), mentre la contrazione dell’ampiezza riflette la diminuzione della deviazione standard osservata (Fig. 2). L’asimmetria visibile nelle curve rosse, particolarmente pronunciata in DJF, suggerisce l’influenza di momenti statistici di ordine superiore, come la skewness negativa, che inclina la distribuzione verso valori più alti. Questa rappresentazione grafica fornisce una base solida per interpretare le variazioni nella frequenza degli eventi estremi e supporta l’ipotesi di una risposta non lineare della NAO alle forzanti climatiche.
In sintesi, la Figura 6 rivela come l’elevata concentrazione di CO2 a 4× induca una redistribuzione della NAO verso valori più positivi e una riduzione della sua variabilità, sia in inverno che in estate, con un’asimmetria che riflette l’impatto dei momenti statistici superiori. Questi risultati offrono un contributo essenziale alla comprensione delle dinamiche atmosferiche dell’Atlantico settentrionale sotto scenari di cambiamento climatico, con implicazioni significative per la previsione dei pattern meteorologici e climatici futuri.
Discussione
Abbiamo condotto un’analisi dettagliata della risposta dell’Oscillazione del Nord Atlantico (NAO) nelle sue manifestazioni invernale ed estiva, avvalendoci di simulazioni condotte con modelli di sistemi terrestri sottoposti a forzanti di anidride carbonica (CO2) improvvisamente raddoppiate (2×), quadruplicate (4×) e ottuplicate (8×) rispetto ai livelli preindustriali. Sebbene precedenti ricerche basate su ensemble di grandi dimensioni abbiano già suggerito una tendenza verso una NAO più positiva nelle proiezioni per il XXI secolo, il nostro studio si distingue per aver isolato in maniera inequivocabile la risposta specifica alla forzante di CO2, confermando che questa induce uno spostamento sistematico verso una fase più positiva della NAO nella stragrande maggioranza dei modelli analizzati. Oltre a ciò, i nostri risultati evidenziano una diminuzione della variabilità dell’NAO in presenza di un incremento delle concentrazioni di CO2, un aspetto che arricchisce la comprensione delle dinamiche atmosferiche sotto forzanti climatiche più intense. Le implicazioni di una NAO più positiva ma caratterizzata da una variabilità ridotta sugli eventi estremi NAO+ risultano articolate: da un lato, la transizione verso una media più alta incrementa la frequenza degli eventi NAO+ estremi; dall’altro, la contrazione della variabilità tende a limitare tale incremento. Parallelamente, sia le modifiche nello stato medio che la riduzione della variabilità contribuiscono a una diminuzione degli eventi NAO- estremi. Di particolare rilievo è l’osservazione che le variazioni nella skewness, un indicatore della simmetria della distribuzione, amplificano ulteriormente l’incidenza degli eventi NAO+ estremi, determinando un aumento più pronunciato di questi ultimi rispetto alla riduzione degli eventi NAO- sia nella stagione estiva che in quella invernale.
I meccanismi sottostanti la risposta della media della NAO all’incremento dei livelli di CO2, insieme alle relative variazioni nei getti atmosferici e nelle traiettorie delle tempeste nell’Atlantico settentrionale, emergono come il risultato di dinamiche contrastanti tra i gradienti di temperatura meridionali nella bassa e alta troposfera. L’aumento delle concentrazioni di gas serra, infatti, attiva un fenomeno di amplificazione artica che indebolisce il gradiente di temperatura meridionale nella bassa troposfera, favorendo uno spostamento equatoriale dei getti atmosferici e, di conseguenza, una tendenza verso una NAO più negativa. Contestualmente, il riscaldamento intensificato nella troposfera superiore tropicale, combinato con l’aumento del gradiente di temperatura orizzontale indotto dal raffreddamento stratosferico, rafforza il gradiente meridionale nella alta troposfera. Questo processo spinge i getti delle medie latitudini verso i poli, contribuendo a una NAO più positiva. Ricerche precedenti hanno stabilito un legame tra la risposta della NAO e tali meccanismi, evidenziando come una maggiore amplificazione artica possa spostare i getti delle medie latitudini e le traiettorie delle tempeste verso l’equatore, risultando in una NAO più negativa. Un ulteriore fattore potenzialmente rilevante nella modulazione della NAO in un clima più caldo è rappresentato dagli effetti radiativi delle nubi, i quali influenzano i gradienti di temperatura meridionali e, di riflesso, la circolazione delle medie latitudini e la NAO stessa. Tuttavia, permane un significativo disaccordo scientifico riguardo al fatto che tali effetti radiativi delle nubi operino prevalentemente nella banda delle onde corte o in quella delle onde lunghe, e solo un numero limitato di modelli è stato impiegato per indagare il ruolo specifico delle nubi nel determinare le dinamiche del getto delle medie latitudini.La risposta dell’indice della NAO, che funge da indicatore della variabilità del getto atmosferico atlantico, può essere interpretata nel contesto delle variazioni indotte dalla CO2: la modifica della media dell’indice NAO riflette uno spostamento medio del getto atlantico, mentre l’alterazione della sua deviazione standard segnala cambiamenti nella sua variabilità intrinseca. Studi multimodello condotti nell’ambito del progetto CMIP prevedono che, entro la fine del XXI secolo, la posizione media del getto atlantico settentrionale subirà un spostamento verso i poli, un fenomeno supportato da evidenze consolidate. Tali studi suggeriscono inoltre una riduzione della variabilità del getto atlantico settentrionale nelle proiezioni per il XXI secolo, un dato che implica una diminuzione della deviazione standard dell’indice NAO, risultando coerente con le nostre osservazioni. In modo specifico, la diminuita variabilità riscontrata in entrambi i nodi della NAO invernale, come illustrato nei pannelli (c) a (h) della Figura 4, appare in linea con un incremento della frequenza del regime di getto “centrale” previsto nello scenario SSP5-8.5. Di conseguenza, una parte significativa, o forse la totalità, della riduzione della deviazione standard nei nodi di alta e bassa pressione può essere attribuita a una minore fluttuazione del getto atlantico settentrionale, un aspetto che trova supporto in precedenti analisi.
I nostri risultati indicano un incremento nella frequenza degli eventi NAO+ estremi e una corrispondente diminuzione degli eventi NAO- sotto l’effetto di un’aumentata forzante di CO2. Tuttavia, limitarsi a correlare tali risposte ai soli cambiamenti nella media e nella deviazione standard della NAO si rivela insufficiente, dato il carattere non gaussiano della distribuzione degli eventi NAO. Le variazioni nei momenti statistici di ordine superiore, in particolare la skewness, assumono un ruolo determinante. Si è ipotizzato che la skewness intrinseca della NAO possa essere collegata ad asimmetrie nei feedback delle eddie e/o all’esistenza di regimi di circolazione distinti, suggerendo che le modifiche nella skewness indotte dalla forzante di CO2 potrebbero riflettere alterazioni in tali dinamiche o regimi. Un’analisi dettagliata di questi aspetti, tuttavia, eccede gli obiettivi del presente studio. Inoltre, le variazioni osservate negli eventi NAO estremi risultano sensibili alla definizione operativa di “estremo”. Quando tale definizione si basa su una frequenza fissa (un mese per decennio), rileviamo un incremento più marcato degli eventi NAO+ rispetto alla diminuzione degli eventi NAO- estremi, come documentato nella Figura 5. Al contrario, adottando una soglia fissa di 1,5 σ, la riduzione degli eventi NAO- estremi appare più pronunciata, come evidenziato nella Figura S5.
Un aspetto critico nello studio della risposta della NAO all’incremento delle concentrazioni di CO2 è rappresentato dal paradosso del rapporto segnale-rumore, un limite che abbiamo affrontato applicando forzanti di CO2 più elevate, fino a 8× CO2, al fine di migliorare il rapporto segnale-rumore nella risposta della NAO. Le nostre analisi hanno rivelato una risposta analoga nella media della NAO (Fig. 1b, c), nella sua variabilità (Fig. 2b, c), nella media della pressione al livello del mare nell’Atlantico settentrionale (Fig. 3) e nella sua variabilità (Fig. 4) tra gli esperimenti con 4× CO2 e 8× CO2. Tuttavia, persiste un interrogativo aperto sulla capacità dei modelli di simulare accuratamente la risposta della NAO a queste forzanti elevate, considerando le complessità legate al rapporto segnale-rumore. Inoltre, il numero limitato di modelli disponibili per le simulazioni con 2× CO2 e 8× CO2 ha impedito di stabilire evidenze statisticamente significative di una risposta lineare della media e della variabilità della NAO alla forzante di CO2, come ipotizzato da studi precedenti. Ci auguriamo che ricerche future possano superare queste limitazioni. Sebbene il nostro lavoro si sia basato esclusivamente su dati mensili, l’analisi di dati giornalieri derivanti da esperimenti con forzanti elevate consentirebbe una valutazione più approfondita delle variazioni nei regimi di circolazione, inclusi quelli legati alla latitudine del getto, e della loro persistenza. Infine, sebbene la maggior parte dei modelli concordi sulla risposta della NAO all’aumento delle concentrazioni di CO2, il sistema climatico reale potrebbe manifestare comportamenti differenti rispetto a quelli suggeriti dalle nostre simulazioni.
In sintesi, i nostri risultati evidenziano l’esigenza di considerare l’intera distribuzione della NAO, oltre al semplice valore medio, e la sensibilità alla definizione degli eventi estremi quando si valutano i potenziali impatti della NAO sul clima regionale e sugli eventi meteorologici estremi. Ulteriori studi sono necessari per chiarire i meccanismi dinamici alla base delle variazioni proiettate nella variabilità della NAO, inclusi le discrepanze intermodello, e per esplorare le possibili ripercussioni sui climi regionali e sulle società.
Metodi
Sono disponibili molteplici metodologie per la definizione dell’Oscillazione del Nord Atlantico (NAO), ciascuna con caratteristiche specifiche. Nel presente studio, abbiamo optato per l’adozione di indici a due box, un approccio che si rivela più agevole da interpretare nei modelli climatici rispetto alle funzioni ortogonali empiriche (EOF), le quali possono introdurre ambiguità legate a differenze sia statistiche che fisiche. Per la NAO invernale, abbiamo considerato la pressione al livello del mare (SLP) media mensile relativa ai mesi di dicembre, gennaio e febbraio, calcolando la differenza tra una regione meridionale centrata sulle Azzorre (comprendente le coordinate 35°N-40°N e 30°W-20°W) e una regione settentrionale posizionata sull’Islanda (tra 60°-70°N e 25°-10°W). Questa metodologia riflette la definizione tradizionale della NAO invernale, ampiamente accettata nella letteratura scientifica. Per la NAO estiva, abbiamo determinato la differenza della SLP nei mesi di giugno, luglio e agosto tra una regione meridionale che include la Gran Bretagna e l’Irlanda (tra 45°N-55°N e 25°W-10°E) e una regione settentrionale sovrapponibile a quella invernale sull’Islanda (tra 60°-70°N e 25°-10°W). È importante notare che abbiamo leggermente modificato la definizione del nodo settentrionale rispetto a quanto proposto da Dunstone et al., al fine di minimizzare le interferenze derivanti dall’alta altitudine della Groenlandia e dal suo scioglimento, fattori che potrebbero distorcere i dati SLP nei modelli. Nonostante questa variazione, i risultati ottenuti rimangono sostanzialmente invariati qualora si adotti la stessa definizione del nodo settentrionale di Dunstone et al., come confermato da una correlazione temporale di 0,91 tra le due definizioni della NAO estiva nei dati ERA5, a ulteriore testimonianza della loro stretta affinità.
L’indice NAO basato su due box si dimostra coerente con la prima funzione ortogonale empirica (EOF1) della SLP derivata dai modelli, un aspetto che valida la robustezza del nostro approccio. Per confermare questa corrispondenza, abbiamo eseguito una regressione della SLP sull’indice NAO a due box (Fig. S1a, c), osservando che il pattern risultante è altamente simile all’EOF1 (Fig. S1b, d), con una correlazione di pattern pari a 0,99 per DJF e 0,98 per JJA. Tale elevata correlazione sottolinea una forte associazione tra l’indice NAO a due box e il principale pattern di variabilità della SLP. Inoltre, abbiamo rappresentato la regressione della SLP sull’indice NAO a due box sia tra modelli e rianalisi (Fig. S2), sia per ciascun modello nel contesto del controllo preindustriale (PI) per DJF (Fig. S3) e JJA (Fig. S4), fornendo una panoramica completa della consistenza del metodo.
Per valutare la risposta della NAO alle forzanti di CO2, abbiamo integrato simulazioni proprie condotte con i modelli CESM1-LE e GISS-E2.1-G, già documentate in letteratura, insieme al modello GFDL-FLOR. A questi si aggiungono 46 modelli provenienti dal progetto CMIP6 e 12 modelli estratti dall’archivio LongRunMIP. In totale, il nostro studio si basa su 61 modelli, i cui dettagli sono elencati nella Tabella S1.
Abbiamo impiegato simulazioni caratterizzate da aumenti abruptamente indotti di CO2 a livelli raddoppiati (2×), quadruplicati (4×) e ottuplicati (8×) rispetto a un controllo preindustriale. Queste simulazioni con forzanti di CO2 improvviso sono generalmente protratte per 150 anni, con l’eccezione dei modelli LongRunMIP. Per garantire un’adeguata stabilizzazione del sistema, abbiamo analizzato il periodo che va dal 51° al 150° anno, confrontandolo con un intervallo di 150 anni del controllo preindustriale. È opportuno sottolineare che non tutte le simulazioni sono disponibili per ogni modello, un aspetto che viene dettagliato nella Tabella S1.
Abbiamo identificato gli eventi estremi nel controllo preindustriale come quelli con una frequenza di una volta per decennio, calcolandone le variazioni a 4× CO2 come rappresentato nella Figura 5. Nelle medie multimodello del controllo preindustriale, gli eventi NAO- che si verificano una volta per decennio corrispondono a soglie di 1,99σ in DJF e 1,95σ in JJA. Analogamente, per gli eventi NAO+, le soglie degli eventi estremi sono fissate a 1,68σ in DJF e 1,62σ in JJA. Abbiamo applicato la stessa metodologia alla simulazione 4× CO2, utilizzando la media (μ) e la deviazione standard (σ) del controllo preindustriale, per poi calcolare la differenza tra i due scenari al fine di determinare la risposta totale a 4× CO2 (riportata in grigio nella Figura 5). Per attribuire la risposta totale ai cambiamenti in μ (rappresentato in rosso nella Figura 5), abbiamo calcolato gli eventi NAO+ e NAO- estremi utilizzando la μ del controllo preindustriale e quella di 4× CO2, determinando la differenza, il che approssima la porzione di variazione negli eventi NAO+ e NAO- attribuibile al cambiamento della media della NAO. Successivamente, per isolare il contributo della variazione in σ (indicato in blu nella Figura 5), abbiamo calcolato gli eventi NAO+ e NAO- estremi utilizzando la σ del controllo preindustriale e quella di 4× CO2, calcolandone la differenza, il che stima la parte del cambiamento totale degli eventi NAO estremi dovuta alla variazione della deviazione standard. In un’ipotetica distribuzione gaussiana, nella quale il terzo momento (skewness) e i momenti superiori fossero nulli, la somma dei contributi di μ e σ (rappresentati in rosso e blu nella Figura 5) corrisponderebbe al cambiamento totale (grigio nella Figura 5). Tuttavia, dato che la distribuzione della NAO non è perfettamente gaussiana, si genera un residuo (verde nella Figura 5), calcolato come la differenza tra il cambiamento totale Δ e la somma dei contributi di Δμ e Δσ. Questo residuo quantifica l’influenza del terzo momento (skewness) e dei momenti di ordine superiore sulla variazione degli eventi estremi.
Nella Figura S5, abbiamo reiterato i calcoli per gli eventi NAO estremi presentati nella Figura 5, adottando una definizione alternativa degli eventi estremi come quelli che superano la soglia di 1,5σ.
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