Impatto della Stratosfera sull’Incertezza delle Previsioni Substagionali nelle Extratropici Settentrionali

https://doi.org/10.1038/s43247-024-01292-z

Lo studio dal titolo “Stratospheric impact on subseasonal forecast uncertainty in the northern extratropics” condotto da Jonas Spaeth, Philip Rupp, Hella Garny e Thomas Birner si focalizza sull’analisi di come i processi stratosferici influenzino la previsione del tempo su scala substagionale (vale a dire sulle scale temporali che vanno da circa due settimane fino a un mese e mezzo) nell’emisfero settentrionale, in particolare alle medie latitudini. L’obiettivo principale è quello di comprendere in che modo la variabilità e lo stato dinamico della stratosfera (ad esempio l’intensità del vortice polare, la presenza di improvvisi riscaldamenti stratosferici – “Sudden Stratospheric Warmings”, noti come SSW – e la propagazione d’onda verso l’alto) possano incidere sull’incertezza delle previsioni atmosferiche nella troposfera e, di conseguenza, sulla capacità dei modelli di fornire indicazioni meteo attendibili su periodi più lunghi di qualche giorno.

Gli autori si basano su una combinazione di dati di rianalisi e di esperimenti di previsione numerica, spesso condotti con modelli globali di circolazione atmosferica che accoppiano troposfera e stratosfera in un unico sistema. La metodologia include:

1. Analisi dei dati di rianalisi
Vengono utilizzati set di dati climatologici (ad esempio ERA-Interim, ERA5 o simili) per ricostruire le condizioni reali della stratosfera e della troposfera durante periodi chiave. Queste rianalisi permettono di identificare eventi stratosferici specifici, come improvvisi riscaldamenti o periodi di vortice polare particolarmente intenso, mettendoli in relazione con specifici pattern troposferici.

2. Esperimenti con sistemi di previsione d’ensemble
Per catturare la sensibilità del modello a piccole variazioni delle condizioni iniziali, i ricercatori si avvalgono di previsioni d’ensemble (ensemble forecasts), ossia di più previsioni simultanee lanciate con perturbazioni lievi ma sistematiche dello stato iniziale. Confrontare queste previsioni consente di determinare quanto la variabilità della stratosfera riesca a influire sull’incertezza complessiva delle previsioni troposferiche su scala substagionale.

3. Definizione di metriche di verifica e incertezza
Per valutare l’abilità previsionale, vengono utilizzati vari indici statistici: ad esempio, l’Anomaly Correlation Coefficient (ACC), che quantifica la correlazione tra anomalie previste e anomalie osservate, o altre misure di errore come il Mean Squared Error (MSE). Inoltre, i ricercatori analizzano la dispersione dell’ensemble, interpretandola come un indicatore dell’incertezza del sistema di previsione.

Dal punto di vista fisico, la ricerca evidenzia che la stratosfera gioca un ruolo cruciale nella modulazione dei flussi di energia e momento verso la troposfera. Alcuni dei risultati salienti possono essere riassunti come segue:

– Impatto di eventi SSW (Sudden Stratospheric Warming):
Gli improvvisi riscaldamenti stratosferici alterano il normale gradiente di temperatura e la circolazione zonale alle alte quote, con conseguenze tangibili sulla propagazione d’onda verso la troposfera. Queste riorganizzazioni della circolazione a scala planetaria possono, a loro volta, modificare i pattern di pressione troposferici e le traiettorie delle correnti a getto, influenzando fenomeni quali ondate di freddo o periodi di marcata instabilità. Il lavoro di Spaeth e colleghi dimostra come tali eventi possano aumentare l’incertezza previsionale: durante un SSW infatti, i modelli possono divergere maggiormente nel riprodurre la successiva evoluzione troposferica.

– Ruolo del vortice polare forte o debole:
Un vortice polare particolarmente stabile e intenso tende a “separare” maggiormente la stratosfera dalla troposfera, limitando parzialmente la propagazione d’onda verticale e, di conseguenza, l’influenza diretta della stratosfera sui pattern troposferici. Al contrario, un vortice polare debole o disturbato, frequentemente associato a instabilità e onde planetarie più marcate, può favorire interazioni stratosfera-troposfera più intense, generando una maggiore imprevedibilità a livello meteorologico.

– Importanza del coupling verticale stratosfera-troposfera:
Lo studio sottolinea come i modelli siano più efficaci nel prevedere l’evoluzione troposferica quando la rappresentazione della stratosfera e le sue interazioni con la troposfera sono adeguatamente incluse nelle equazioni di previsione. L’uso di una top di modello che arrivi a quote sufficientemente elevate o che includa una fisica stratosferica dettagliata (inclusi processi di radiazione e di chimica dell’ozono) può migliorare la skill previsionale su scala substagionale, riducendo l’incertezza soprattutto nei casi in cui eventi stratosferici estremi si trovino a determinare pesanti conseguenze troposferiche.

– Pattern regionali e previsioni a medio termine:
Anche se l’impatto della stratosfera sulla troposfera è un fenomeno principalmente su scala emisferica, lo studio di Spaeth e collaboratori evidenzia come possano emergere segnali regionali significativi, specialmente in regioni sensibili al posizionamento del ramo del getto o dei centri di azione (come l’alta pressione delle Azzorre o l’alta pressione siberiana). In questi casi, la corretta o errata rappresentazione dello stato stratosferico può amplificare l’incertezza sulle previsioni di pioggia, neve o anomalie termiche per le settimane successive.

– Implicazioni per la ricerca e l’operatività meteo:
Le conclusioni del lavoro delineano prospettive importanti sia per la comunità scientifica sia per i servizi meteorologici. Da un lato, lo studio suggerisce che investire in modelli in grado di simulare accuratamente la dinamica della stratosfera possa migliorare le previsioni substagionali, fornendo ai decisori (ad esempio in campo energetico, agricolo o nell’organizzazione di eventi) informazioni più affidabili. Dall’altro, evidenzia come l’incertezza intrinseca nei sistemi di previsione sia inscindibilmente legata alla variabilità stratosferica: questo incoraggia l’esplorazione di nuovi approcci ibridi, che includano metodi di assimilazione dati e di machine learning, per ridurre l’errore globale di previsione.

In definitiva, il lavoro di Jonas Spaeth e colleghi apporta un contributo significativo alla comprensione del legame tra stratosfera e troposfera, confermando che, su scale substagionali, l’accurata rappresentazione dei processi stratosferici risulta fondamentale per migliorare l’affidabilità delle previsioni meteorologiche e per identificare con maggiore precisione le fonti di incertezza. Sebbene restino ancora delle sfide, soprattutto nella rappresentazione della microfisica di nube stratosferica, dell’assimilazione di dati satellitari ad alta risoluzione e dei processi chimici dell’ozono, gli avanzamenti presentati in questo studio costituiscono un passo importante verso modelli numerici di prossima generazione in grado di cogliere appieno l’influenza della stratosfera sul clima e sul tempo a medio-lungo termine.

Impatto della Stratosfera sull’Incertezza delle Previsioni Substagionali nelle Extratropici Settentrionali
Jonas Spaeth 1, Philip Rupp 1, Hella Garny 1,2 & Thomas Birner 1,2

Durante il periodo invernale, gli stati estremi della circolazione stratosferica polare sono frequentemente seguiti da significative anomalie nella circolazione atmosferica in prossimità della superficie, estendendosi per diverse settimane. Questo fenomeno è particolarmente evidente nel settore Atlantico Nord/Eurasia (NAE). Studi precedenti hanno dimostrato che tali condizioni sono associate a un significativo aumento della competenza delle previsioni da substagionale a stagionale (S2S), evidenziato dalle anomalie medie dell’insieme delle previsioni.

Nel presente studio, approfondiamo l’impatto supplementare che gli estremi della circolazione stratosferica polare esercitano sulla dispersione dell’insieme, una misura fondamentale per quantificare l’incertezza delle previsioni meteorologiche e la relativa prevedibilità. Abbiamo osservato che, specificatamente sopra il Mare Norvegese e la regione Scandinava, la dispersione dell’insieme S2S relativa all’altezza geopotenziale vicino alla superficie è significativamente ridotta in seguito a stati deboli del vortice polare, il che si traduce in una migliorata prevedibilità. Al contrario, la dispersione è aumentata seguendo stati forti del vortice polare, indicando una ridotta prevedibilità, con variazioni delle anomalie che possono raggiungere il 20%.

È rilevante notare che le modulazioni dell’incertezza della previsione si manifestano anche in regioni dove l’anomalia media dell’insieme è quasi nulla. Abbiamo scoperto che una ridotta incertezza delle previsioni è associata a una diminuzione dell’attività delle tempeste a scala sinottica, e viceversa per un aumento dell’incertezza delle previsioni.

I nostri risultati indicano inoltre che la modulazione dell’incertezza delle previsioni S2S da parte della stratosfera è predominante sopra la NAE, mentre nelle regioni del Pacifico del Nord, le modulazioni dovute a El Niño/La Niña assumono un ruolo di maggiore rilevanza.

La previsione meteorologica numerica si basa essenzialmente su due componenti fondamentali: la memoria delle condizioni iniziali e le influenze delle condizioni al contorno. Mentre l’effetto della memoria delle condizioni iniziali tende a decadere rapidamente entro due settimane nella troposfera extratropicale, le condizioni al contorno continuano a fornire elementi di prevedibilità per periodi più prolungati. Tuttavia, le previsioni da substagionale a stagionale (S2S) con tempi di previsione che variano da circa 2 settimane a 2 mesi rappresentano una sfida notevole, essendo state descritte come un ‘deserto di prevedibilità’. Questo avviene perché, a tale scadenza, la memoria delle condizioni iniziali è per lo più svanita, mentre la risposta del sistema alle forzature delle condizioni al contorno rimane ancora debole, rendendo difficile superare le previsioni basate sulla persistenza. Nonostante ciò, in determinate situazioni, note come finestre di opportunità, la prevedibilità su scale temporali S2S è facilitata da specifiche anomalie in regioni al di fuori della troposfera extratropicale, che possono prolungare la memoria delle condizioni iniziali o potenziare il controllo delle condizioni al contorno. Questo può manifestarsi con cambiamenti nella frequenza di certi regimi meteorologici nella troposfera extratropicale.

Tra le fonti più influenti di prevedibilità substagionale per il clima extratropicale durante i mesi invernali e primaverili si annoverano le forti anomalie del vortice polare stratosferico. Ad esempio, i collassi improvvisi del vortice polare, come quelli associati ai riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSWs), tendono a essere seguiti da uno spostamento persistente del getto verso l’equatore nella troposfera per fino a due mesi. Questo segnale è particolarmente marcato sull’Atlantico, associato a una fase negativa dell’Oscillazione del Nord Atlantico (NAO), e aumenta la probabilità di irruzioni di aria fredda sull’Eurasia. Analogamente, eventi di vortice polare particolarmente forte tendono a essere seguiti da uno spostamento del getto verso i poli con una maggiore probabilità di sequenze di tempeste.

Da questa prospettiva, le condizioni stratosferiche possono rappresentare una fonte significativa di prevedibilità su scale temporali S2S. Infatti, la letteratura passata ha dimostrato un miglioramento della competenza previsionale per le previsioni d’insieme inizializzate durante gli SSW o in presenza di episodi di forte vortice polare. Tuttavia, le misure di competenza impiegate, come il punteggio di competenza della correlazione (CSS), si basano principalmente sul segnale medio dell’insieme, ad esempio lo stato negativo della NAO che segue gli SSW. Un altro aspetto, forse altrettanto informativo, della prevedibilità è la dispersione dell’insieme, che può essere considerata una misura del grado di fiducia nel segnale medio dell’insieme. Pertanto, la dispersione dell’insieme indica se il flusso diventa più prevedibile. Significativamente, la risposta della dispersione dell’insieme troposferico agli eventi estremi stratosferici non è stata ancora studiata approfonditamente e questo rappresenta il focus principale del presente studio.

Nel nostro studio, abbiamo classificato un vasto insieme di previsioni d’insieme fornite dal database S2S in categorie di vortice polare iniziale debole, moderato e forte. Abbiamo diagnosticato regioni che mostrano una dispersione anomala, sia bassa che alta, a seguito degli estremi del vortice polare. In particolare, abbiamo identificato regioni con un segnale medio dell’insieme vicino a zero che tuttavia esibiscono una prevedibilità intrinseca aumentata o diminuita a causa delle anomalie di dispersione.

Risultati
Incertezza delle Previsioni a Seguito di Eventi del Vortice Polare

Per quantificare la circolazione superficiale anomala utilizziamo l’altezza geopotenziale a 1000 hPa (Z1000) in scenari di inizializzazione con vortici polari deboli o forti. I risultati sono derivati da diagnosi giornaliere mediate per i giorni di anticipazione dal 14 al 34. La Figura 1 dimostra che le inizializzazioni con vortici deboli sono generalmente seguite da un pattern dell’Oscillazione Nord Atlantica (NAO) negativo nella media dell’insieme, in accordo con numerosi studi precedenti. Vengono osservate anomalie positive (= alta pressione) al di sopra del cappuccio polare, a nord di circa 60°N, mentre anomalie negative si manifestano nel settore euro-atlantico. Le anomalie positive nel Pacifico sembrano contraddire la firma attesa di un’Oscillazione Artica (AO) negativa. Queste probabilmente rappresentano le firme di ENSO, che non si equilibrano completamente a causa del periodo limitato di retrospettiva e del bias di campionamento associato. Questa interpretazione è supportata dall’indice medio di ENSO al momento iniziale, che registra −0.36 per inizializzazioni con vortici deboli e +0.23 per quelli forti.

Come è collegato il segnale NAO negativo alle anomalie nella dispersione delle previsioni?
La Figura 1 rivela una riduzione pronunciata della dispersione dell’insieme, e di conseguenza una maggiore fiducia nelle previsioni nella regione di uscita del getto dell’Atlantico Nord, centrata attorno a Islanda e Scandinavia. Le anomalie negative della varianza dell’insieme, che arrivano fino a circa 3000 gpm², corrispondono a circa −0.5σ (deviazioni standard, rispetto alla distribuzione della dispersione climatologica) o a una riduzione di circa il 20%. Nelle regioni extratropicali, questo rappresenta il segnale più significativo in termini di anomalie standardizzate. È interessante notare che le regioni di dispersione anomala Z1000 differiscono da quelle di media anomala Z1000 dell’insieme. Per esempio, la regione attorno alla Danimarca mostra una risposta media dell’insieme essenzialmente nulla, ma è caratterizzata da una maggiore fiducia nella previsione a causa della riduzione della dispersione dell’insieme.

Inoltre, le inizializzazioni di vortici deboli mostrano anomalie positive di dispersione sull’Atlantico attorno a 40°N e sul Pacifico nord-occidentale. Mentre una maggiore dispersione si traduce in una ridotta fiducia nelle previsioni, l’entità dei segnali è più debole rispetto alle anomalie negative di dispersione sopra l’Eurasia settentrionale.

Le previsioni inizializzate con un vortice polare forte mostrano pattern qualitativamente simili di anomalie di media e dispersione rispetto alle inizializzazioni di vortici deboli, ma con segno opposto. Più pronunciato è un aumento della dispersione della previsione sopra l’Eurasia settentrionale, dove le anomalie corrispondono a circa +0.3 deviazioni standard o a un aumento di circa il 15%.

La maggior parte delle previsioni non rientra né nella categoria di vortice debole né in quella di vortice forte per costruzione. Le anomalie medie composite di media e dispersione sono vicine a zero (non mostrate). Un’analisi equivalente basata sui dati di previsione del UKMO (1568 previsioni d’insieme con tempi di previsione fino a +60 giorni) rivela risultati molto simili (vedi supplemento Fig. S3).

Collegamento Dinamico tra la Media dell’Insieme e la Dispersione

Quali sono le cause dei pattern spaziali osservati della media dell’insieme e della dispersione? Per rispondere a questa domanda, ci concentriamo sul settore atlantico, in quanto i segnali sopra il Pacifico sono più deboli e fortemente influenzati dalla variabilità di ENSO.

La nostra ipotesi guida è la seguente: ci aspettiamo generalmente che la maggiore dispersione dell’insieme si verifichi nelle regioni di più intensa attività delle tempeste sinottiche, principalmente a causa della natura imprevedibile della posizione e intensità esatte delle tempeste a tempi di previsione substagionali. A seguito di eventi estremi stratosferici, il getto atlantico subisce spostamenti latitudinali, che sono associati a spostamenti simili delle tracce delle tempeste e questi dovrebbero manifestarsi in anomalie associate nella dispersione dell’insieme.

Per illustrare gli effetti della variabilità del vortice polare sul getto zonale trainato dalle perturbazioni nell’Atlantico Nord, la Fig. 2a, c presentano anomalie di media e varianza dei venti orizzontali a 850 hPa (vento zonale: U850, vento meridionale: V850). In allineamento con la fase negativa (positiva) della NAO, i venti zonali occidentali a latitudini a nord di circa 50°N si indeboliscono (rinforzano) sull’Atlantico, corrispondendo allo spostamento latitudinale del getto.

Le previsioni di vortice polare debole rivelano una varianza dell’insieme anormalmente bassa (cioè, alta fiducia) del vento zonale da Islanda alla Scandinavia. Anomalie positive della varianza dell’insieme fino a 0.4σ sono osservate lungo la costa orientale del Canada e nel bacino delle Canarie. Complessivamente, le anomalie di dispersione di U850 si allineano bene spazialmente con le anomalie di dispersione di Z1000.

Sull’Atlantico Nord, il forte gradiente meridionale di vorticità potenziale (PV) nella troposfera superiore funge da guida d’onda per le onde di Rossby. Climatologicamente, il più grande gradiente meridionale di PV a 320K (PV320K) sull’Atlantico è situato vicino a 50°N (vedi Fig. 2b, d). Man mano che le onde di Rossby si propagano verso est e incontrano regioni con un gradiente di PV minore, ad esempio dall’Atlantico all’Europa, tipicamente attraversano una fase di decadimento non lineare. Questo rompimento dell’onda di Rossby può essere associato all’occorrenza di eventi meteorologici estremi come cicloni forti.

Durante la fase negativa della NAO, la regione di maggiore attività delle onde di Rossby e di rottura si sposta verso sud insieme al forte gradiente meridionale di PV320K. L’Europa settentrionale sperimenta quindi meno variabilità sinottica, mentre il contrario vale per le regioni corrispondenti a sud di circa 45°N.Per illustrare le regioni di anomala attività delle onde di Rossby, definiamo l’attività degli eddies A, che è dipendente dal tempo e dallo spazio. Gli eddies sono separati dal flusso medio utilizzando un filtro temporale basato su una media mobile di 7 giorni, che viene applicata punto per punto alla griglia di PV320K. L’attività degli eddies corrisponde quindi alla varianza temporale di PV320K relativa a quello stato di sfondo di 7 giorni e funge da proxy per l’attività delle onde sinottiche (vedi la sezione metodi per i dettagli). La Figura 2b presenta le anomalie desezionalizzate dell’attività degli eddies mediate su inizializzazioni di vortici polari deboli. Sono osservate anomalie negative da Islanda alla Scandinavia, corrispondenti a una ridotta variabilità sinottica. Anomalie positive appaiono da Canada a Groenlandia e a sud di 50°N su tutto il settore atlantico dagli USA all’Europa. Questo è in accordo con lo spostamento equatoriale del getto che è indicato dal vento zonale a 200 hPa che si indebolisce (rinforza) ai fianchi polari (equatoriali) del massimo gradiente climatologico meridionale di PV320K. Complessivamente, i pattern di anomalie dell’attività degli eddies si allineano bene con le anomalie di varianza dell’insieme in Z1000 (Fig. 1a) e U,V850 (Fig. 2a). L’accordo supporta l’ipotesi che la dispersione dell’insieme a tempi di previsione substagionali sia associata alla variabilità sinottica.

Per testare la sensibilità del modello, abbiamo calcolato le anomalie dell’attività degli eddies a seguito di eventi di vortice debole basandoci sui dati ERA5 e abbiamo trovato un buon accordo qualitativo (non mostrato).

Le inizializzazioni di vortici polari forti mostrano pattern spaziali complessivamente simili di segno opposto per la media dell’insieme U,V850, le anomalie di varianza dell’insieme U850, le anomalie della media dell’insieme U200 e le anomalie dell’attività degli eddies (Fig. 2c, d). La fase positiva della NAO si riferisce a uno spostamento verso nord del getto. Per esempio, sull’Europa settentrionale ciò risulta in una maggiore tempestosità (vedi U850 maggiore) e una maggiore variabilità sinottica (vedi anomalie positive dell’attività degli eddies) che si traduce in un’incertezza della previsione anomala alta (vedi le anomalie positive di dispersione di U850 e anche di Z1000).

Oltre a un dipolo latitudinale di variabilità sinottica (ad es., ridotta dispersione sull’Europa settentrionale e dispersione aumentata sul Medio Atlantico a seguito di un vortice polare debole), un segnale di anomalia di varianza è osservato su Terranova. Le inizializzazioni di vortici deboli mostrano una dispersione aumentata di U850 e, in una certa misura, di Z1000. Questo segnale è associato a magnitudini più piccole di anomalie standardizzate rispetto a quelle sull’Europa settentrionale (+0.2σ contro −0.4σ). È spazialmente coerente con le anomalie nell’attività degli eddies, anche se non può essere spiegato da uno spostamento della regione di uscita del getto. È correlato alla NAO (non mostrato) e sembra essere associato a un’attività tempestosa aumentata sull’Atlantico Ovest durante la fase negativa della NAO, come rivelato da un semplice algoritmo di tracciamento di Z1000 (vedi supplemento Fig. S4, coerente con un altro studio). Associato a una NAO negativa, episodi di blocco attorno a Groenlandia e Europa settentrionale potenzialmente ostacolano la progressione verso est delle tempeste originarie da Terranova. Uno studio precedente ha sostenuto che l’aumento dell’occorrenza di cicloni sull’Atlantico Ovest e l’aumento dell’occorrenza di blocchi verso est sono dinamicamente collegati a eventi di rottura ciclonica delle onde di Rossby.

La Figura 1 illustra le statistiche d’insieme per l’altezza geopotenziale a 1000 hPa (Z1000) nelle previsioni S2S (Subseasonal to Seasonal) dell’ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts), relative a condizioni iniziali di vortice polare debole (pannello a) e forte (pannello b). Ogni pannello sintetizza la media su 169 casi.

Nel pannello a, dedicato al vortice polare debole, le contornature indicano la media dell’insieme Z1000, espresse con intervalli di 15 gpm (geopotential meters). L’ombreggiatura rappresenta le anomalie di varianza dell’insieme di Z1000, calcolate in modo consapevole rispetto al tempo di previsione e alla stagione. Le anomalie negative, visualizzate in blu, sono prevalentemente osservate dall’Islanda alla Scandinavia, suggerendo una ridotta variabilità sinottica in queste regioni durante i periodi di vortice polare debole. Questo implica una maggiore prevedibilità meteorologica in tali aree, poiché minori variazioni nella varianza dell’insieme indicano una maggiore fiducia nel segnale previsionale medio.

Nel pannello b, che si concentra sul vortice polare forte, si notano anomalie positive della varianza dell’insieme (in arancione), che coprono il Nord America e parti dell’Atlantico. Queste anomalie indicano un aumento della varianza dell’insieme, il che corrisponde a una minore prevedibilità meteorologica in queste regioni durante i periodi di vortice polare forte. Le contornature in questo pannello continuano a rappresentare la media dell’insieme di Z1000.

Questa rappresentazione grafica mette in luce come le condizioni del vortice polare possano influenzare significativamente la variabilità e la prevedibilità meteorologica a scala substagionale. In particolare, le condizioni di un vortice polare debole tendono a essere associate a una maggiore stabilità atmosferica (minore varianza) sopra l’Europa, mentre un vortice polare forte sembra provocare una maggior instabilità (maggior varianza) soprattutto sul Nord America. Queste dinamiche sono cruciali per la pianificazione e l’ottimizzazione delle strategie di previsione a medio e lungo termine nelle regioni interessate.

La Figura 2 illustra le anomalie di circolazione e l’attività degli eddies in condizioni di vortice polare debole (pannelli a e b) e forte (pannelli c e d), utilizzando medie composite ottenute analizzando 169 casi per ciascuna condizione durante le settimane 3-5.

Pannelli a e c: Venti a 850 hPa

• (a) Vortice Polare Debole:
  • Le linee viola indicano la climatologia dei venti orizzontali a 850 hPa da metà novembre a fine marzo, con tonalità più scure che rappresentano valori maggiori.
  • Le frecce nere mostrano le anomalie della media dell’insieme dei venti.
  • L’ombreggiatura riflette le anomalie della varianza dell’insieme, dove le tonalità di blu indicano una varianza più bassa (maggiore stabilità e prevedibilità) e le tonalità di arancione indicano una varianza più alta (minore stabilità e prevedibilità).
• (c) Vortice Polare Forte:
  • Similmente al pannello (a), ma rappresenta le condizioni sotto un forte vortice polare.
  • Le anomalie tendono a mostrare segni opposti rispetto a quelle nel pannello (a), con differenti distribuzioni delle anomalie di varianza che suggeriscono cambiamenti nella stabilità atmosferica e nella prevedibilità.

Pannelli b e d: Attività degli eddies a 320 Kelvin e venti a 200 hPa

• (b) Vortice Polare Debole:
  • Le frecce nere rappresentano le anomalie dei venti orizzontali a 200 hPa.
  • L’ombreggiatura illustra le anomalie dell’attività degli eddies sulla isentropa a 320 Kelvin, utilizzate come misura per l’attività delle onde di Rossby sinottiche.
  • Le aree in rosso segnalano un’aumentata attività degli eddies, associata a una maggiore variabilità meteorologica sinottica.
  • Il bordo verde indica la latitudine climatologica del massimo gradiente meridionale di vorticità potenziale (PV) a 320 Kelvin, che funge da guida d’onda per le onde di Rossby.
• (d) Vortice Polare Forte:
  • Presenta condizioni simili a quelle del pannello (b), ma sotto l’influenza di un forte vortice polare.
  • Le anomalie dell’attività degli eddies e dei venti mostrano segni opposti rispetto a quelle nel pannello (b), evidenziando cambiamenti significativi nella posizione e nell’intensità dell’attività degli eddies.

Questa figura dimostra come le variazioni nel vortice polare possano influenzare significativamente sia la varianza che la media dei venti nella bassa troposfera, così come l’attività delle onde di Rossby nella alta troposfera, sottolineando un legame dinamico profondo tra la variabilità stratosferica e i comportamenti meteorologici sinottici.

Discussione

Gli eventi estremi del vortice polare stratosferico tendono a essere seguiti da anomalie persistenti della circolazione troposferica nel corso di diverse settimane, con associate modulazioni della prevedibilità troposferica su scale temporali substagionali. I lavori precedenti si sono concentrati sulla risposta media dell’insieme come misura di tale finestra di opportunità di previsione. I nostri risultati evidenziano un aspetto aggiuntivo degli impatti stratosferici sulla prevedibilità substagionale: le modifiche all’attività degli eddies regionali provocano cambiamenti robusti nella dispersione dell’insieme (incertezza della previsione) che si traducono direttamente in una modificata prevedibilità. È degno di nota che tali cambiamenti della prevedibilità legati alla dispersione non sono semplicemente allineati con i cambiamenti della prevedibilità legati alla media dell’insieme e rivelano una prevedibilità modificata anche se il segnale medio dell’insieme è zero (come sopra la Danimarca nella Fig. 1).

Va notato che in generale sia le modulazioni della media che della dispersione influenzano la prevedibilità, ma le conclusioni sulla competenza previsionale dipendono dalla metrica di valutazione e, in ultima analisi, dalla domanda sottostante. Ad esempio, sono osservati spostamenti nella media della distribuzione del NAM a seguito di eventi di vortice polare debole o forte. Tali modulazioni della media dell’insieme si riflettono in certe metriche di competenza previsionale, come il punteggio di competenza della correlazione (CSS) o il coefficiente di correlazione delle anomalie (ACC). Nella pratica, tali metriche di competenza previsionale saranno fortemente sensibili alla capacità di un dato modello di rappresentare veridicamente il collegamento stratosfera-troposfera. Tuttavia, anche in un modello ipotetico che include una rappresentazione perfetta del collegamento stratosfera-troposfera, e quindi una rappresentazione perfetta della risposta media dell’insieme agli eventi stratosferici estremi, la prevedibilità sarà intrinsecamente limitata dal caos a causa delle fluttuazioni meteorologiche imprevedibili. È la dispersione dell’insieme che misura la quantità di fluttuazioni imprevedibili. In questo senso, il flusso può essere descritto come intrinsecamente più o meno prevedibile in situazioni in cui la dispersione dell’insieme è minore o maggiore, rispettivamente. I nostri risultati hanno dimostrato che gli eventi estremi stratosferici portano a modulazioni robuste di tale prevedibilità intrinseca.

Mentre il CSS o ACC sono fortemente sensibili al segnale medio dell’insieme, la dispersione dell’insieme influisce fortemente su un’altra metrica di competenza previsionale frequentemente utilizzata: l’errore quadratico medio (MSE, i.e., la media delle differenze al quadrato tra la previsione media dell’insieme e le osservazioni). Notabilmente, in un modello perfetto il MSE è indipendente dalla media dell’insieme, ma dipende solo dalla dispersione. Per i modelli imperfetti, il MSE è ulteriormente influenzato dai bias del modello. Tuttavia, a condizione che il contributo del bias del modello sia piccolo rispetto al contributo della dispersione dell’insieme (forse un’ipotesi ragionevole per il sistema ECMWF utilizzato qui), si prevede ancora che le anomalie della dispersione dell’insieme si allineino con le anomalie nel MSE. I nostri risultati suggerirebbero quindi che le inizializzazioni di vortici polari deboli siano associate a un MSE ridotto sull’Europa settentrionale e a un MSE aumentato sul Medio Atlantico. Infatti, le anomalie medie composite di MSE di Z1000 per le inizializzazioni di vortici polari deboli si allineano strettamente con quelle delle anomalie di dispersione, anche se i campi sono più frammentati (vedi Figura supplementare S2).

Discussione

Gli eventi estremi del vortice polare stratosferico tendono a essere seguiti da anomalie persistenti della circolazione troposferica nel corso di diverse settimane, con associate modulazioni della prevedibilità troposferica su scale temporali substagionali. I lavori precedenti si sono concentrati sulla risposta media dell’insieme come misura di tale finestra di opportunità di previsione. I nostri risultati evidenziano un aspetto aggiuntivo degli impatti stratosferici sulla prevedibilità substagionale: le modifiche all’attività degli eddies regionali provocano cambiamenti robusti nella dispersione dell’insieme (incertezza della previsione) che si traducono direttamente in una modificata prevedibilità. È degno di nota che tali cambiamenti della prevedibilità legati alla dispersione non sono semplicemente allineati con i cambiamenti della prevedibilità legati alla media dell’insieme e rivelano una prevedibilità modificata anche se il segnale medio dell’insieme è zero (come sopra la Danimarca nella Fig. 1).

Va notato che in generale sia le modulazioni della media che della dispersione influenzano la prevedibilità, ma le conclusioni sulla competenza previsionale dipendono dalla metrica di valutazione e, in ultima analisi, dalla domanda sottostante. Ad esempio, sono osservati spostamenti nella media della distribuzione del NAM a seguito di eventi di vortice polare debole o forte. Tali modulazioni della media dell’insieme si riflettono in certe metriche di competenza previsionale, come il punteggio di competenza della correlazione (CSS) o il coefficiente di correlazione delle anomalie (ACC). Nella pratica, tali metriche di competenza previsionale saranno fortemente sensibili alla capacità di un dato modello di rappresentare veridicamente il collegamento stratosfera-troposfera. Tuttavia, anche in un modello ipotetico che include una rappresentazione perfetta del collegamento stratosfera-troposfera, e quindi una rappresentazione perfetta della risposta media dell’insieme agli eventi stratosferici estremi, la prevedibilità sarà intrinsecamente limitata dal caos a causa delle fluttuazioni meteorologiche imprevedibili. È la dispersione dell’insieme che misura la quantità di fluttuazioni imprevedibili. In questo senso, il flusso può essere descritto come intrinsecamente più o meno prevedibile in situazioni in cui la dispersione dell’insieme è minore o maggiore, rispettivamente. I nostri risultati hanno dimostrato che gli eventi estremi stratosferici portano a modulazioni robuste di tale prevedibilità intrinseca.

Mentre il CSS o ACC sono fortemente sensibili al segnale medio dell’insieme, la dispersione dell’insieme influisce fortemente su un’altra metrica di competenza previsionale frequentemente utilizzata: l’errore quadratico medio (MSE, i.e., la media delle differenze al quadrato tra la previsione media dell’insieme e le osservazioni). Notabilmente, in un modello perfetto il MSE è indipendente dalla media dell’insieme, ma dipende solo dalla dispersione. Per i modelli imperfetti, il MSE è ulteriormente influenzato dai bias del modello. Tuttavia, a condizione che il contributo del bias del modello sia piccolo rispetto al contributo della dispersione dell’insieme (forse un’ipotesi ragionevole per il sistema ECMWF utilizzato qui), si prevede ancora che le anomalie della dispersione dell’insieme si allineino con le anomalie nel MSE. I nostri risultati suggerirebbero quindi che le inizializzazioni di vortici polari deboli siano associate a un MSE ridotto sull’Europa settentrionale e a un MSE aumentato sul Medio Atlantico. Infatti, le anomalie medie composite di MSE di Z1000 per le inizializzazioni di vortici polari deboli si allineano strettamente con quelle delle anomalie di dispersione, anche se i campi sono più frammentati (vedi Figura supplementare S2).

Conclusione

Basandosi su ampi insiemi di previsioni d’insieme a lungo termine, i nostri risultati dimostrano che l’incertezza di previsione, misurata dalla dispersione dell’insieme, offre un valore aggiunto rispetto alla media dell’insieme per caratterizzare la prevedibilità substagionale. È importante notare che le riduzioni nella dispersione dell’insieme possono indicare una prevedibilità migliorata associata a una ridotta incertezza di previsione nelle regioni dove la risposta media dell’insieme è debole, ovvero in regioni dove la media dell’insieme stessa non rappresenta una fonte di prevedibilità. Forti segnature superficiali delle anomalie della dispersione dell’insieme si trovano a seguito di eventi di vortice polare stratosferico debole o forte. In linea con le modulazioni relative alla NAO di latitudine e forza del getto e le variazioni associate nell’attività delle tempeste sinottiche, le anomalie di dispersione non sono in fase con le anomalie medie, ma appaiono dove la traiettoria della tempesta è alterata, il che si verifica soprattutto nella regione di uscita del getto.

In generale, le anomalie di dispersione facilitano una stima statisticamente robusta dei modelli di errore di previsione poiché possono essere calcolate senza un set di dati di verifica. Applicando le diagnostiche sviluppate alle forzature tropicali remote, si è rivelato che gli errori di previsione estesa sull’Atlantico sono in prima istanza influenzati dai segnali di lunga durata della NAO, come quelli introdotti dagli eventi estremi del vortice polare. Al contrario, gli errori di previsione sul Pacifico sono dominati dalla variabilità PNA che è fortemente influenzata dalla variabilità ENSO.

Figura 3 | Incertezza delle previsioni S2S di diverse teleconnessioni

La Figura 3 illustra le differenze nelle anomalie della media dell’insieme Z1000 (rappresentate da contorni neri ogni 15 gpm, con valori negativi tratteggiati) e nella varianza dell’insieme (rappresentata da ombre), tra previsioni inizializzate sotto diverse condizioni di teleconnessione atmosferica. Questa analisi aiuta a capire come vari fenomeni influenzino la prevedibilità meteorologica su scale temporali sub-stagionali.

(a) Vortice Polare Debole – Vortice Polare Forte

Questo pannello confronta le previsioni inizializzate in condizioni di vortice polare forte rispetto a quelle in condizioni di vortice polare debole. L’ombreggiatura mette in evidenza come le anomalie della varianza dell’insieme cambiano significativamente tra questi due estremi del vortice polare, indicando variazioni nella prevedibilità e incertezza delle previsioni.

(b) El Niño – La Niña

Qui, le condizioni di El Niño (indice ENSO 3.4 sopra 1) sono confrontate con quelle di La Niña (indice ENSO 3.4 sotto -1). Le differenze nelle anomalie di Z1000 mostrano l’effetto distintivo di questi stati ENSO sulla struttura atmosferica e sulla prevedibilità, riflettendo modulazioni significative nei modelli climatici.

(c) Fasi MJO 7,8 – Fasi MJO 2,3

Analizza le differenze tra le fasi attive e quelle passive del Madden-Julian Oscillation (MJO), con un’ampiezza dell’MJO superiore a 0,75. Per evidenziare meglio i segnali più sottili, si aggiungono contorni medi di Z1000 a ± 10 gpm (in grigio), illustrando variazioni più fini nella prevedibilità legate a diverse fasi dell’MJO.

(d) Fase QBO Ovest – Fase QBO Est

Confronta le condizioni di una fase QBO ovest con una fase QBO est, definite dal vento zonale a 50 hPa. Come nel pannello (c), i contorni medi di Z1000 a ± 10 gpm aiutano a discernere i segnali più deboli. Questo pannello sottolinea come le diverse fasi del QBO modifichino l’incertezza delle previsioni in maniera distinta.

In sintesi, la Figura 3 dimostra l’importanza delle teleconnessioni come ENSO, MJO e QBO, oltre agli stati del vortice polare, nel modellare le anomalie di prevedibilità e incertezza delle previsioni Z1000 su scale temporali sub-stagionali. Questi risultati evidenziano la complessità e l’interdipendenza dei fenomeni atmosferici globali e il loro impatto sulla prevedibilità del tempo.

Dati e metodi

Dati di previsione S2S Lo studio si basa su previsioni d’insieme a lungo termine effettuate dall’ECMWF, ottenute dal database del progetto di previsione S2S. Sono disponibili cosiddette previsioni d’insieme in tempo reale con 51 membri ciascuna, con inizializzazioni ogni lunedì e giovedì. Abbiamo incluso 114 previsioni d’insieme in tempo reale da 51 membri, inizializzate durante gli inverni dal 2017/18 al 2020/21, tra il 16 novembre e il 22 febbraio, rispettivamente. Tutte le previsioni hanno un tempo massimo di anticipazione di 46 giorni. Per ogni previsione in tempo reale, l’ECMWF fornisce un set di 20 cosiddette previsioni d’insieme di retrospettiva, ognuna delle quali ha 11 membri. Le retrospettive sono inizializzate con l’analisi dello stesso giorno dell’anno della loro previsione in tempo reale associata, ma per ciascuno dei 20 anni precedenti. Ad esempio, una previsione d’insieme in tempo reale da 51 membri è disponibile il 2 gennaio 2020 con un set associato di 20 retrospettive da 11 membri con condizioni iniziali il 2 gennaio 2019, il 2 gennaio 2018, …, il 2 gennaio 2000. In totale, le 114 previsioni d’insieme in tempo reale sono accompagnate dalle corrispondenti 2280 retrospettive d’insieme. Si noti che a causa degli aggiornamenti del modello, il nostro set di previsioni proviene da quattro diversi cicli del modello; le incertezze risultanti sono attese essere minori rispetto al beneficio di una dimensione del campione più ampia.

Il vento zonale medio zonale a 10 hPa e 60°N (U6010hPa) è utilizzato come proxy per lo stato del vortice polare stratosferico. L’evoluzione troposferica è analizzata in termini di vorticità potenziale all’isentropa di 320 K (PV320K), venti orizzontali a 850 hPa e 250 hPa (U,V 850, 250) e altezza geopotenziale a 1000 hPa (Z1000). Tutti i dati sono recuperati come campi istantanei a 0 UTC con una risoluzione orizzontale di 2,5 gradi (eccetto per PV320, che è stato recuperato con una risoluzione di 1 grado).

Le anomalie delle previsioni sono calcolate sottraendo una climatologia del modello, che dipende da:

1. Tempo di anticipazione della previsione (ad esempio, alcune variabili potrebbero sistematicamente deviare verso valori più piccoli o più grandi nel corso del tempo a causa dei bias del modello),
2. Versione del modello (ad esempio, i bias del modello potrebbero essere ridotti dopo un aggiornamento del ciclo del modello) e
3. Giorno dell’anno (ad esempio, il vortice polare tende ad essere più forte a gennaio).

I dettagli tecnici della procedura di deseasonalizzazione sono descritti nell’Appendice A di Spaeth e Birner, 2022.

Dati e metodi

Classificazione degli insiemi basata sul vortice polare Ogni previsione d’insieme viene classificata come vortice debole, moderato o forte, a seconda del valore di U6010hPa nell’analisi ERA5 al momento iniziale. Questo metodo consente di isolare l’effetto delle condizioni iniziali sull’evoluzione della previsione. Per le previsioni con un vortice debole, U6010hPa deve essere negativo, il che implica che queste previsioni sono molto probabilmente avvenute subito dopo un Scaldamento Stratosferico Improvviso (SSW). Delle 2394 previsioni d’insieme totali, 169 sono classificate come inizializzazioni di vortice debole. Analogamente, le 169 previsioni con il vortice polare iniziale più forte sono etichettate come inizializzazioni di vortice forte. Le previsioni rimanenti formano la categoria di vortice moderato.

Attività degli eddies La variabilità atmosferica giornaliera nelle extratropici è dominata da sistemi meteorologici a scala sinottica, con scale temporali di decorrelazione di pochi giorni. Questi eddies sono quantificati attraverso l’attività delle onde quasi-geostrofiche, proporzionale alla varianza della vorticità potenziale attorno a uno stato di base che separa gli eddies dal flusso medio. L’integrazione di questa attività delle onde su tutto il dominio soddisfa una legge di conservazione in dinamiche adiabatiche e non viscose.

Come misura semplificata per le onde a scala sinottica, l’attività degli eddies viene definita in termini di varianza della vorticità potenziale. I flussi medi e gli eddies a scala sinottica sono separati utilizzando un semplice filtro temporale, basato su una media mobile centrata di 7 giorni in ogni punto della griglia. Le perturbazioni a scala planetaria, che hanno scale temporali superiori a sette giorni, sono quindi filtrate. La variabilità con periodi inferiori a un giorno non contribuisce significativamente, in quanto i dati sono utilizzati solo a risoluzione giornaliera. Pertanto, l’attività degli eddies corrisponde essenzialmente a una varianza della vorticità potenziale filtrata per banda temporale, essenziale per identificare fenomeni come la rottura delle onde di Rossby. Questi risultati sono stati testati per verificare che non siano molto sensibili alle scelte delle scale temporali di base e che i fenomeni di Gibbs abbiano un impatto quasi nullo sui risultati.

Indici di Teleconnessione Tropicale La prevedibilità derivante dal collegamento stratosfera-troposfera viene confrontata con l’effetto delle teleconnessioni tropicali, includendo variabilità proveniente dall’El Niño-Southern Oscillation (ENSO), dalla Quasi-Biennial Oscillation (QBO) e dalla Madden-Julian Oscillation (MJO). Per caratterizzare lo stato dell’ENSO, viene utilizzato l’indice ENSO 3.4. I dati sono stati scaricati dal National Oceanic and Atmospheric Administration tramite il seguente link: NOAA ENSO 3.4 Index. La fase della QBO è definita in base ai dati osservativi del vento zonale su Singapore, forniti dall’Università Libera di Berlino, disponibili qui: FU Berlin QBO Data. Un vento zonale positivo (negativo) a 50 hPa definisce la fase occidentale (orientale) della QBO. L’MJO è caratterizzato utilizzando l’indice multivariato in tempo reale MJO (RMM), con dati scaricati dalla Columbia University di New York al seguente indirizzo: Columbia University MJO RMM.

Disponibilità dei Dati I dati di previsione S2S (in formato netcdf) sono disponibili al ECMWF S2S Datasets. I dati di rianalisi ERA5 (in formato netcdf) sono accessibili qui: Copernicus ERA5 Data. Per i riferimenti agli indici di ENSO, QBO e MJO, vedere la sezione metodi. I dataset elaborati utilizzati per le figure sono disponibili qui: Uni-Munich Processed Data.

Disponibilità del Codice Il codice associato a questa analisi è accessibile al Uni-Munich Code Repository. Le analisi sono state realizzate facendo ampio uso delle seguenti librerie Python: xarray per l’organizzazione e la manipolazione dei dati, ProPlot per la grafica e s2stools per la gestione delle previsioni S2S.