Japan Meteorological Agency, El Niño Outlook ( January 2025 – July 2025 )

l ’Agenzia Meteorologica Giapponese (JMA) ha recentemente pubblicato un aggiornamento sulle condizioni di El Niño/La Niña (ENSO) per il periodo compreso tra gennaio e luglio 2025. Dall’analisi condotta, emerge che, nonostante durante il mese di dicembre 2024 sia prevalsa una configurazione atmosferico-oceanica simile a La Niña, i dati attuali e le previsioni indicano un graduale indebolimento di queste condizioni nelle prossime settimane, con alta probabilità (circa l’80%) di tornare a un regime di neutralità (ENSO-neutral) entro la primavera dell’emisfero settentrionale.

1. Condizioni atmosferico-oceaniche di dicembre 2024
Nel mese di dicembre 2024, la temperatura superficiale del mare (SST) nella regione NINO.3 è risultata sotto la media di circa -0,5°C. A livello più ampio, l’oceano Pacifico equatoriale ha mostrato un chiaro gradiente: temperature superiori alla norma nella parte occidentale e temperature al di sotto della norma dal Pacifico centrale sino a quello orientale. L’analisi del contenuto di calore subsuperficiale (ovvero delle temperature marine negli strati sub-superficiali) ha evidenziato un’anomalia calda a ovest e una predominanza di masse d’acqua più fredde al centro e all’est.

Per quanto riguarda l’atmosfera, la convezione vicino alla linea del datario (la cosiddetta Dateline, intorno ai 180° di longitudine) è risultata meno attiva del consueto, con venti alisei più intensi del normale sul Pacifico centrale. Questa combinazione di fattori – temperature superficiali oceaniche più basse nella parte orientale e venti alisei più forti – ha creato un quadro simile a quello tipico degli eventi di La Niña.

2. Evoluzione prevista durante l’inverno boreale
La presenza di acque fredde subsuperficiali nel Pacifico centrale e orientale suggerisce che, nel corso dell’inverno 2024-2025, rimarranno condizioni “La Niña-like”. Tuttavia, secondo il modello di previsione stagionale della JMA, l’interazione tra oceano e atmosfera (il cosiddetto coupling), che innesca e sostiene gli episodi di La Niña, si indebolirà gradualmente. Ciò significa che, sebbene la fase invernale mostri ancora segni di raffreddamento, non si raggiungerà l’intensità o la persistenza necessari a soddisfare la definizione formale di evento di La Niña per la JMA.

3. Transizione verso ENSO-neutral in primavera
Man mano che ci si avvicina alla primavera boreale, le anomalie negative di temperatura superficiale e sottomarina dovrebbero attenuarsi, con il ritorno a valori prossimi alla norma nell’area NINO.3. Di conseguenza, a partire dalla primavera, si prevede che il Pacifico equatoriale assuma un regime di “neutralità ENSO”. La probabilità stimata di persistenza di condizioni neutre è intorno all’80%, secondo l’analisi e i modelli predittivi della JMA.

4. Altre aree oceaniche: Pacifico occidentale e Oceano Indiano
Oltre all’area equatoriale centrale ed orientale, gli esperti della JMA hanno analizzato anche le regioni NINO.WEST (nel Pacifico occidentale) e IOBW (nell’Oceano Indiano). Nel Pacifico occidentale, le temperature superficiali marine di dicembre erano al di sopra della norma, e la proiezione per l’inverno boreale suggerisce che rimarranno tendenzialmente superiori alla media o in prossimità della stessa. Nell’Oceano Indiano, invece, le temperature risultano in prevalenza leggermente al di sotto della media; queste condizioni potrebbero continuare almeno fino alla primavera, pur con possibili oscillazioni entro un intervallo vicino alla norma.

5. Conclusioni e possibili implicazioni
L’interpretazione combinata di questi fattori oceanici e atmosferici indica una prosecuzione di uno scenario “La Niña-like” a breve termine, ma con una tendenza al rientro verso la neutralità entro pochi mesi. Dal punto di vista meteorologico globale, un passaggio da condizioni di tipo La Niña a ENSO-neutral potrebbe tradursi in cambiamenti graduali nei pattern di pioggia e circolazione generale atmosferica su diverse regioni del pianeta. Ad esempio, fenomeni come la maggiore piovosità in alcune aree del Sud-Est Asiatico, oppure periodi di siccità in regioni del Sud America associate a La Niña, potrebbero progressivamente attenuarsi man mano che l’anomalia termica nel Pacifico centrale-orientale si indebolisce.

In sintesi, gli attuali dati dell’oceano Pacifico e dell’atmosfera, uniti alle previsioni dei modelli stagionali, delineano un quadro in cui le anomalie negative di temperatura, pur presenti, tenderanno a ridursi. Ciò rende altamente probabile la transizione a condizioni ENSO-neutral entro la primavera dell’emisfero settentrionale, superando così la fase simil-La Niña osservata a dicembre e attesa ancora durante l’inverno.

Prospettive su El Niño (gennaio 2025 – luglio 2025)

Ultimo aggiornamento: 10 gennaio 2025
(Il prossimo aggiornamento è previsto per il 10 febbraio 2025)

Nel mese di dicembre si sono mantenute condizioni di ENSO-neutrale, anche se nel complesso l’oceano e l’atmosfera hanno mostrato caratteristiche affini a un episodio di La Niña. Tali condizioni, simili a La Niña, dovrebbero persistere durante l’inverno boreale, per poi indebolirsi gradualmente con l’avvicinarsi della primavera. Di conseguenza, non saranno soddisfatti i criteri che la Japan Meteorological Agency (JMA) utilizza per definire un vero e proprio evento di La Niña. Le proiezioni indicano un’elevata probabilità (80%) che condizioni di tipo ENSO-neutrale permangano fino alla primavera dell’emisfero settentrionale.

[El Niño / La Niña]

Nel dicembre 2024, la temperatura superficiale del mare (SST) nella regione NINO.3 si è collocata al di sotto della norma, registrando una deviazione di -0,5°C (cfr. Fig.3 e Tabella). La media mobile quinquennale (su cinque mesi) della deviazione di SST nella NINO.3 per ottobre 2024 era pari a -0,4°C. Sull’intero Pacifico equatoriale, le SST sono risultate superiori alla norma nel settore occidentale, mentre erano inferiori alla norma da quello centrale a quello orientale (Fig.4 e Fig.6). Analogamente, le temperature subsuperficiali (Fig.5 e Fig.7) hanno mostrato anomalie positive nella parte ovest del bacino, e anomalie negative dal centro sino all’est.

Dal punto di vista atmosferico, vicino alla linea del cambiamento di data sul Pacifico equatoriale l’attività convettiva è stata meno intensa del normale, mentre i venti orientali nella bassa troposfera (i cosiddetti alisei) sul Pacifico centrale sono risultati più forti della norma (Fig.8, Fig.9 e Fig.10). Di conseguenza, l’insieme di questi segnali atmosferici e oceanici ha presentato un quadro coerente con le tipiche condizioni di La Niña.

Il volume di acqua fredda negli strati subsuperficiali si è mantenuto ben definito dal settore centrale a quello orientale del Pacifico equatoriale (Fig.5). Le simulazioni del sistema di previsione stagionale ensemble della JMA suggeriscono che gli alisei sul Pacifico equatoriale, dal settore occidentale a quello centrale, continueranno a essere più intensi del normale e che l’acqua fredda subsuperficiale dalla zona centrale a quella orientale aumenterà ulteriormente, propagandosi verso est. Ne deriva che, durante l’inverno boreale, si protrarranno condizioni simili a La Niña. Tuttavia, con l’indebolirsi dell’interazione tra oceano e atmosfera (il cosiddetto coupling), queste anomalie non dovrebbero perdurare a lungo: si prevede che la temperatura superficiale nella regione NINO.3 si avvicinerà gradualmente a valori prossimi alla norma con l’arrivo della primavera (Fig.11). In sintesi, nonostante la persistenza di condizioni simili a La Niña nel breve termine, esse non dureranno a sufficienza per soddisfare la definizione di un “Evento di La Niña” secondo gli standard JMA. È probabile (80%) che fino alla prossima primavera boreale si ristabilisca uno stato di ENSO-neutral.

[Pacifico occidentale e Oceano Indiano]

Nel mese di dicembre, la temperatura superficiale media nell’area del Pacifico tropicale occidentale (NINO.WEST) è risultata al di sopra della norma (Fig.3). Le previsioni indicano che l’indice manterrà valori prevalentemente superiori alla media durante l’inverno boreale e si manterrà su livelli prossimi o leggermente al di sopra della norma in primavera (Fig.12).

Nello stesso periodo, l’anomalia media di SST nell’area dell’Oceano Indiano tropicale (IOBW) è stata inferiore alla norma (Fig.3). Le proiezioni suggeriscono che l’indice si manterrà vicino o al di sotto della norma almeno fino alla primavera boreale (Fig.13).

Fonte originale (in inglese):
Japan Meteorological Agency (JMA) – El Niño Outlook

La Figura 3 illustra diverse serie temporali relative alle deviazioni della temperatura superficiale del mare (SST) rispetto alla media climatologica, basata sull’ultimo periodo mobile di 30 anni. Ogni pannello fornisce dettagli significativi su specifiche regioni oceaniche, con una particolare attenzione agli eventi di El Niño e La Niña.

1. Primo pannello (in alto): Mostra le regioni geografiche di interesse su una mappa, dove le aree come NINO.3, NINO.WEST e IOBW sono contrassegnate, facilitando l’identificazione delle zone rilevanti per le analisi successive delle SST.
2. Secondo pannello: Presenta le deviazioni di SST per la regione NINO.3. Le linee sottili indicano i valori medi mensili, mentre le linee più spesse e lisce rappresentano la media mobile su cinque mesi. Le aree colorate in rosso denotano i periodi di El Niño, e quelle in blu, i periodi di La Niña. Questa visualizzazione evidenzia come le temperature fluttuino attorno alla media e come queste fluttuazioni corrispondano agli eventi climatici globali.
3. Terzo pannello: Illustra l’Indice dell’Oscillazione Meridionale (SOI), essenziale per monitorare le condizioni relative a El Niño e La Niña. Anche in questo caso, le linee sottili mostrano i valori mensili e le spesse la media mobile su cinque mesi, offrendo una chiara rappresentazione degli andamenti che suggeriscono periodi di El Niño (valori negativi) e La Niña (valori positivi).
4. Quarto pannello: Visualizza le deviazioni di SST per la regione NINO.WEST. Segue la stessa metodologia di visualizzazione del secondo pannello, permettendo confronti diretti su come le temperature si discostano dalla norma in questa parte specifica del Pacifico occidentale.
5. Quinto pannello (in basso): Mostra le deviazioni di SST per la regione IOBW (Oceano Indiano). Le linee tracciano sia i valori mensili che la media mobile su cinque mesi, evidenziando le variazioni termiche in un’area influenzata dagli eventi climatici predominanti nel Pacifico.

In conclusione, la Figura 3 fornisce un’analisi comprensiva delle anomalie termiche nelle diverse regioni oceaniche, correlate agli eventi climatici globali di El Niño e La Niña, utilizzando una combinazione di dati mensili e medie mobili per illustrare chiaramente i trend a lungo termine e le fluttuazioni stagionali.

La tabella sopra illustrata fornisce una visione dettagliata degli indici di monitoraggio per El Niño, concentrandosi sulla regione NINO.3 del Pacifico equatoriale. Questi dati sono essenziali per comprendere le variazioni climatiche influenzate dai fenomeni di El Niño e La Niña. Ecco una spiegazione approfondita dei vari componenti della tabella:

1. Monthly mean SST (°C): Mostra la temperatura superficiale media del mare (SST) per ciascun mese del 2024, specificamente per la regione NINO.3. La serie temporale evidenzia una fluttuazione stagionale della temperatura, con valori più alti nei primi mesi dell’anno, che successivamente tendono a diminuire.
2. SST deviation (°C): Rappresenta la deviazione della SST mensile dalla media climatologica, basata sugli ultimi 30 anni. Questi valori sono cruciali per identificare le anomalie termiche. Deviazioni positive significative possono suggerire la presenza di El Niño, mentre deviazioni negative sono indicative di potenziali condizioni di La Niña.
3. 5-month mean (°C): Questo indice, una media mobile quinquennale delle deviazioni di SST, è fondamentale per la diagnosi di El Niño o La Niña. La JMA stabilisce che un evento di El Niño o La Niña si verifica quando tale media supera i +0,5°C o scende al di sotto dei -0,5°C per sei mesi consecutivi o più. I valori sottolineati segnalano medie superiori a +0,5°C, indicando condizioni potenzialmente elniniane, mentre quelli in corsivo indicano medie inferiori a -0,5°C, suggerendo la presenza di condizioni laniniane.
4. SOI: L’Indice dell’Oscillazione Meridionale (SOI) misura le differenze di pressione atmosferica tra Tahiti e Darwin. Valori positivi di SOI sono generalmente correlati a La Niña, mentre valori negativi possono indicare El Niño. Questa metrica offre una misura diretta delle variazioni atmosferiche legate a questi fenomeni climatici globali.

Importante: I valori più recenti di SST e SOI sono etichettati come preliminari e potrebbero quindi subire aggiustamenti con il raffinamento dei dati raccolti.

In sintesi, la tabella fornisce indicatori cruciali per il monitoraggio delle condizioni oceaniche e atmosferiche nella regione NINO.3, essenziali per la previsione e l’analisi dei significativi impatti globali dei fenomeni di El Niño e La Niña.

La Figura 4 presenta una rappresentazione dettagliata delle temperature superficiali del mare (SST) e delle relative anomalie nei mesi recenti per l’Oceano Pacifico e Indiano. Questa figura è suddivisa in due pannelli distinti:

1. Parte Superiore: Mostra la mappa delle SST, con una scala di colori che va dal blu (temperature più fredde) al rosso (temperature più calde). Le linee di contorno delineano i vari intervalli di temperatura, facilitando l’identificazione delle aree con temperature significativamente superiori o inferiori rispetto alle medie stagionali. Questo aspetto della mappa è cruciale per visualizzare le variazioni termiche dirette e identificare le zone di notevole riscaldamento o raffreddamento.
2. Parte Inferiore: Illustra le anomalie di temperatura, cioè le deviazioni rispetto alle medie climatiche del periodo di riferimento 1991-2020. Utilizzando una scala di colori, le anomalie positive sono rappresentate in tonalità calde come il giallo e il rosso, mentre le anomalie negative sono visualizzate in tonalità fredde come il blu. Aree con colorazioni più intense indicano anomalie più marcate rispetto alla media, evidenziando le regioni dove si verificano i cambiamenti più significativi nelle temperature superficiali del mare.

Importanza della Figura

• Monitoraggio delle Condizioni Climatiche: Questa mappa è essenziale per gli scienziati e i meteorologi che analizzano le variazioni nel clima oceanico, poiché tali variazioni possono influenzare fenomeni meteorologici su scala globale, inclusi El Niño e La Niña.
• Implicazioni Ecologiche e Meteorologiche: Variazioni significative nelle SST possono avere impatti diretti sull’ecologia marina e sui modelli meteorologici, influenzando la biodiversità marina, i pattern di precipitazioni, e persino i cicli di uragani.
• Pianificazione e Risposta: Per i decisori e i pianificatori in ambiti come la gestione delle risorse marine e la risposta ai disastri, comprendere le deviazioni dalla norma nelle SST può essere fondamentale per la preparazione e mitigazione di eventi climatici estremi.

In conclusione, la Figura 4 offre una panoramica essenziale e altamente informativa delle attuali condizioni termiche oceaniche e delle loro anomalie, fornendo dati critici per un’ampia gamma di applicazioni pratiche e teoriche in meteorologia e oceanografia.

La Figura 6 presenta una sezione trasversale temporale e longitudinale delle anomalie della temperatura superficiale del mare (SST) lungo l’equatore, abbracciando gli Oceani Indiano e Pacifico. La visualizzazione è strutturata per fornire una panoramica comprensiva delle variazioni termiche nel periodo da gennaio 2023 a ottobre 2024.

Struttura e Scala

• Asse Verticale: Mostra il tempo, che si estende per quasi due anni, permettendo l’osservazione dell’evoluzione temporale delle anomalie di SST.
• Asse Orizzontale: Indica la longitudine, che varia da 60°E a 60°W, coprendo porzioni significative degli Oceani Indiano e Pacifico e facilitando l’identificazione delle zone geografiche delle anomalie.

Colorazione e Contorni

• La scala di colori è impiegata per distinguere le anomalie termiche, variando dal blu (temperature inferiori alla norma) al rosso (temperature superiori alla norma). I contorni numerati indicano i valori specifici delle anomalie in gradi Celsius.

Interpretazione Scientifico-Climatica

• Anomalie Negative: Le aree in tonalità di blu segnalano temperature sotto la media del periodo base 1991-2020, spesso associate a fenomeni di La Niña.
• Anomalie Positive: Le aree in giallo e rosso denotano temperature al di sopra della norma, che possono indicare condizioni di El Niño.

Rilevanza Climatologica

Questo tipo di visualizzazione è essenziale per i ricercatori e i climatologi per:

• Monitorare e Prevedere El Niño e La Niña: Identificare le anomalie di SST lungo l’equatore è fondamentale per la previsione di questi fenomeni climatici che influenzano il clima globale.
• Studiare l’Impatto sul Clima Globale: Variazioni significative nelle SST possono alterare i modelli di circolazione atmosferica e oceanica, influenzando direttamente fenomeni quali precipitazioni, siccità e cicloni in diverse regioni del mondo.

Utilizzo Pratico

La figura aiuta a comprendere come le variazioni termiche nelle aree oceaniche chiave evolvono nel tempo, fornendo dati vitali per la previsione meteorologica a lungo termine e la pianificazione delle risposte ai disastri naturali legati al clima.

In sintesi, la Figura 6 offre una rappresentazione dettagliata e scientificamente rilevante delle anomalie termiche equatoriali, fondamentale per l’analisi climatica e meteorologica avanzata.

La Figura 5 illustra due sezioni trasversali, una per le temperature e l’altra per le anomalie di temperatura lungo l’equatore negli Oceani Indiano e Pacifico. Queste sezioni sono generate tramite un sistema di assimilazione dati oceanici e offrono una visione dettagliata delle variazioni termiche verticali e longitudinali fino a una profondità di 400 metri.

Pannello Superiore

• Il pannello superiore rappresenta la distribuzione termica in gradi Celsius dalla superficie oceanica fino a 400 metri di profondità. Le temperature sono visualizzate mediante una scala cromatica che varia dal viola (per le temperature più basse) al rosso (per le temperature più alte). Le linee di contorno corrispondono a specifici gradi di temperatura, facilitando l’interpretazione del gradiente termico verticale e delle variazioni longitudinali.

Pannello Inferiore

• Il pannello inferiore mostra le anomalie termiche, definite come deviazioni rispetto alle medie climatiche del periodo di riferimento 1991-2020. Anche qui, la scala di colori varia dal blu, per indicare temperature sotto la media, al rosso, per temperature sopra la media. Le linee di contorno numerate specificano l’entità delle anomalie in gradi Celsius.

Significato Scientifico e Applicazioni

• Studio delle Dinamiche Oceaniche: Queste sezioni trasversali sono fondamentali per analizzare le strutture termiche e le loro variazioni, essenziali per comprendere i meccanismi della circolazione oceanica e il loro impatto sul clima globale.
• Monitoraggio e Previsione di Fenomeni Climatici: Le anomalie rilevate possono segnalare l’avvicinamento di fenomeni climatici significativi come El Niño o La Niña, essendo potenziali indicatori di cambiamenti climatici imminenti.
• Impatti Ecologici: Le temperature oceaniche hanno un ruolo critico negli ecosistemi marini. Anomalie persistenti possono influenzare la biodiversità e i processi ecologici, portando a cambiamenti nelle popolazioni marine e nelle catene alimentari.

In sintesi, la Figura 5 fornisce una visione comprensiva e scientificamente rilevante delle condizioni termiche e delle loro anomalie lungo l’equatore, offrendo dati essenziali per la ricerca avanzata in oceanografia e climatologia.

La Figura 7 presenta una sezione trasversale longitudinale del contenuto termico degli oceani (OHC) in termini di anomalie, per i primi 300 metri di profondità lungo l’equatore negli Oceani Indiano e Pacifico. Questi dati sono ottenuti dal sistema di assimilazione dati oceanografici e sono relativi al periodo base 1991-2020.

Struttura e Visualizzazione

• Asse Verticale: Rappresenta il tempo, estendendosi da gennaio 2023 a ottobre 2024, mostrando l’evoluzione temporale delle anomalie di OHC.
• Asse Orizzontale: Mostra la longitudine, estendendosi da 60°E a 60°W, coprendo estensioni significative degli Oceani Indiano e Pacifico, essenziale per identificare le variazioni longitudinali delle anomalie termiche.

Interpretazione delle Anomalie

• Anomalie Negative (blu): Indicano aree dove il contenuto termico è inferiore alla media storica, suggerendo una risposta oceanica a fenomeni di raffreddamento come La Niña.
• Anomalie Positive (giallo/rosso): Evidenziano aree con un contenuto termico superiore alla norma, potenzialmente indicativo di condizioni associate a El Niño.

Rilevanza Scientifica

• Monitoraggio Climatico: Le anomalie di OHC sono indicatori chiave dei cambiamenti climatici, influenzando modelli di precipitazione e cicli meteorologici globali.
• Previsione di Eventi Estremi: L’analisi delle anomalie di OHC aiuta i climatologi a anticipare e mitigare gli effetti di eventi climatici estremi, fornendo dati cruciali per la preparazione in aree a rischio.
• Ricerca Oceanografica e Climatologica: La comprensione delle variazioni di OHC è vitale per studi avanzati sull’interazione tra oceano e atmosfera e il loro impatto a lungo termine sul clima globale.

In conclusione, la Figura 7 offre un’analisi dettagliata e scientificamente significativa delle anomalie del contenuto termico oceanico lungo l’equatore, fornendo una risorsa essenziale per comprendere le dinamiche climatiche e oceanografiche a livello globale.

La Figura 8 illustra serie temporali di vari indici climatici essenziali per l’analisi di fenomeni come El Niño e La Niña dal 2014 al 2024. Questi indici comprendono misurazioni della radiazione infrarossa uscente (OLR) e dell’intensità dei venti zonali equatoriali a diverse altitudini.

Analisi dei Pannelli

1. OLR Index around the International Date Line (OLR-DL):
   • Questo indice misura le anomalie della radiazione infrarossa uscente, un indicatore diretto dell’attività convettiva tropicale. Valori più bassi sono associati a condizioni più umide e convettive, tipicamente osservate durante i periodi di La Niña.
2. Equatorial Zonal Wind Index at 200 hPa in the Central Pacific (U200-CP):
   • Rappresenta la velocità e la direzione dei venti a circa 12,000 metri di altitudine. Le variazioni in questo indice sono cruciali per comprendere i cambiamenti nella circolazione atmosferica alta che influenzano la formazione e l’intensità degli eventi El Niño o La Niña.
3. Equatorial Zonal Wind Index at 850 hPa in the Central Pacific (U850-CP):
   • Fornisce dati sui venti zonali a circa 1,500 metri di altitudine. Le anomalie qui indicano modifiche nei modelli di vento che possono avere impatti significativi sulle condizioni oceaniche e climatiche.
4. Equatorial Zonal Wind Index at 200 hPa in the Indian Ocean (U200-IN):
   • Offre una misurazione comparativa dei venti ad alta quota nell’Oceano Indiano, fornendo una visione globale delle variazioni climatiche in diverse regioni.

Colorazione e Contesto Temporale

• Le aree ombreggiate in rosso indicano i periodi di El Niño, associati a un riscaldamento significativo delle acque superficiali del Pacifico e a vasti cambiamenti nei modelli climatici globali.
• Le aree ombreggiate in blu rappresentano i periodi di La Niña, durante i quali si verificano condizioni opposte, con raffreddamento delle acque e impatti climatici distinti.

Implicazioni dei Dati

• Gli indici mostrati sono fondamentali per il monitoraggio e la previsione dei fenomeni El Niño e La Niña, che influenzano drasticamente il clima globale, modificando pattern di precipitazioni e temperature e influenzando la frequenza e intensità di disastri naturali come uragani e siccità.
• Comprendere le fluttuazioni di questi indici è vitale per prepararsi adeguatamente a risposte climatiche e meteorologiche in varie regioni del mondo.

In sintesi, la Figura 8 offre una rappresentazione dettagliata e quantitativa delle variazioni in parametri climatici critici, essenziali per comprendere e mitigare gli effetti di significativi fenomeni climatici globali.

La Figura 9 illustra le mappe della radiazione infrarossa uscente media mensile (OLR) e delle relative anomalie su una vasta area che comprende parti degli oceani Indiano e Pacifico. L’OLR è un indicatore cruciale dell’attività convettiva nelle regioni tropicali, e le anomalie rispetto alla media del periodo base 1991-2020 forniscono indicazioni preziose sui cambiamenti atmosferici in atto.

Pannello Superiore

• Questo pannello mostra la distribuzione media mensile dell’OLR, dove i valori sono espressi attraverso una scala di colori. Le zone di alta attività convettiva (bassa OLR) sono rappresentate in tonalità di blu e turchese, indicando nubi dense e umidità elevata. Al contrario, le zone più secche (alta OLR) sono mostrate in giallo e rosso, suggerendo cieli più sereni.
• I contorni numerati indicano i livelli di OLR misurati in watt per metro quadrato (W/m²), con valori più bassi che denotano una maggiore attività convettiva.

Pannello Inferiore

• Raffigura le anomalie di OLR rispetto al periodo di riferimento, utilizzando una scala di colori simile per differenziare le anomalie negative (attività convettiva superiore alla norma) in blu, dalle anomalie positive (attività convettiva inferiore alla norma) in rosso e arancione.
• Anche qui, i contorni numerati aiutano a quantificare l’entità delle anomalie nelle diverse regioni.

Significato e Implicazioni

• Monitoraggio di fenomeni climatici: L’analisi delle anomalie di OLR è fondamentale per il monitoraggio di fenomeni come El Niño e La Niña, in quanto variazioni significative nell’OLR possono influenzare la distribuzione globale delle precipitazioni e dei pattern meteorologici.
• Previsione meteorologica: Le anomalie in OLR possono essere utilizzate per prevedere eventi meteorologici estremi, come cicloni e intense precipitazioni, poiché indicano aree di significativa instabilità atmosferica.
• Ricerca climatologica: L’analisi a lungo termine delle OLR e delle sue anomalie è vitale per comprendere i cambiamenti climatici, inclusi il riscaldamento globale e le sue implicazioni sui cicli di precipitazioni e siccità.

In conclusione, la Figura 9 offre una visione dettagliata e quantitativa delle condizioni atmosferiche attuali e delle variazioni rispetto alla norma, rendendola uno strumento essenziale per i meteorologi e i climatologi impegnati nello studio e nella previsione di significativi fenomeni climatici.

La Figura 10 mostra due sezioni trasversali temporali e longitudinali lungo l’equatore, raffigurando le anomalie del potenziale di velocità a 200 hPa (a sinistra) e le anomalie dei venti zonali a 850 hPa (a destra), coprendo i mesi da maggio a novembre 2025. Questi dati sono fondamentali per analizzare le variazioni atmosferiche legate a fenomeni climatici globali.

Pannello di Sinistra: Anomalie del Potenziale di Velocità a 200 hPa

• Il potenziale di velocità è un indice critico per identificare le zone di convergenza e divergenza del flusso d’aria in alta atmosfera. Queste anomalie sono indicative delle dinamiche di risalita e discesa dell’aria, essenziali per la formazione di sistemi meteorologici.
• Anomalie negative (in blu) segnalano aree di convergenza, dove l’aria sale favorendo la formazione di nuvole e precipitazioni, mentre le anomalie positive (in giallo e rosso) indicano aree di divergenza, correlate a condizioni atmosferiche più secche.

Pannello di Destra: Anomalie dei Venti Zonali a 850 hPa

• Gli venti zonali sono componenti essenziali del sistema climatico globale, il cui studio è cruciale per comprendere le modifiche nei pattern climatici equatoriali.
• Le anomalie mostrate qui riflettono variazioni nella forza o nella direzione dei venti rispetto alla norma: le anomalie negative (in blu) indicano un indebolimento dei venti o un’inversione del loro flusso abituale, mentre le anomalie positive (in giallo) denotano un’intensificazione dei venti.

Importanza delle Mappe

• Queste visualizzazioni forniscono una comprensione integrata delle interazioni atmosferiche che possono preludere o accompagnare fenomeni come El Niño o La Niña.
• Monitorare queste anomalie è cruciale per prevedere cambiamenti nel clima globale, influenzando direttamente le proiezioni sulle precipitazioni e sui pattern di circolazione atmosferica.

In sintesi, la Figura 10 offre una visione dettagliata e quantitativa delle condizioni atmosferiche equatoriali nei mesi specificati, fornendo dati essenziali per la valutazione e la previsione dei cambiamenti climatici a livello globale.

 JMA’s seasonal ensemble prediction system

Il JMA’s Seasonal Ensemble Prediction System è il sistema di previsioni stagionali sviluppato e gestito dalla Japan Meteorological Agency (JMA), l’Agenzia Meteorologica del Giappone. Si tratta di un complesso insieme di modelli numerici concepiti per prevedere l’andamento medio delle variabili climatiche (temperatura, precipitazioni, circolazioni atmosferiche) su scale temporali che vanno da uno a diversi mesi, fino ad arrivare a un trimestre o più. Grazie all’impiego di sofisticate tecniche di assimilazione dei dati e alla potenza di calcolo dei supercomputer moderni, questo sistema è in grado di fornire indicazioni su fenomeni di grande scala che possono influenzare la meteorologia e il clima di intere regioni del pianeta.

1. Struttura generale del sistema

Per generare previsioni stagionali, il JMA utilizza un modello di circolazione generale (General Circulation Model, GCM) che accoppia atmosfera, oceano, superficie terrestre e criosfera, così da simulare in maniera coerente i flussi di energia, umidità e moto. Nella pratica, ciò significa che il sistema tiene conto delle interazioni tra oceani (variabilità delle temperature superficiali, correnti, salinità), atmosfera (pressione, venti, nuvolosità, precipitazioni), e dei processi di retroazione (feedback) che includono effetti su e da parte della vegetazione, dei suoli e dei ghiacci.

Questi modelli fisico-matematici dividono il globo in una griglia tridimensionale e ne risolvono le equazioni fondamentali (Navier-Stokes, termodinamica, radiazione, ecc.) a intervalli di tempo regolari. Nel caso del JMA, la configurazione modellistica si basa su una risoluzione spaziale relativamente fine, compatibilmente con le risorse di calcolo disponibili, per catturare con sufficiente precisione i meccanismi fisici di larga scala.

2. Approccio ensemble

Un aspetto centrale del JMA’s Seasonal Ensemble Prediction System è il suo carattere “ensemble”, ovvero il fatto che non viene prodotto un singolo scenario previsionale, ma un insieme di previsioni parallele. Ogni previsione (o “membro”) viene inizializzata con condizioni atmosferiche e oceaniche leggermente diverse, entro l’incertezza di misura dei dati osservati. In questo modo, l’ensemble esplora le possibili evoluzioni del sistema climatico e permette di stimare la probabilità degli scenari futuri, piuttosto che fornire una singola previsione deterministica.

Il vantaggio di questo metodo è duplice: da un lato, si tiene conto dell’incertezza intrinseca alle osservazioni e ai processi fisici; dall’altro, si possono ottenere indicazioni probabilistiche più stabili. Ad esempio, se la maggior parte dei membri mostra un segnale di anomalia di temperatura (ad esempio più calda del normale) in una determinata regione, il sistema sarà in grado di comunicare che, con elevata probabilità, quella regione sperimenterà un periodo più caldo rispetto alla media.

3. Assimilazione dei dati e inizializzazione

Il passo fondamentale per ottenere previsioni attendibili è l’assimilazione dei dati. La JMA combina osservazioni satellitari (temperatura superficiale del mare, profili di umidità, dati sui venti), misure in situ (boe, navi, stazioni meteorologiche), e altre fonti di informazione (ad esempio radiosondaggi) in modo da costruire lo “stato iniziale” dell’atmosfera e dell’oceano. Queste osservazioni vengono elaborate da sistemi di analisi statistica avanzati, che integrano i dati disponibili nel modello di circolazione generale, minimizzando gli errori tra l’output del modello e la realtà osservata.

Per ogni membro dell’ensemble, il sistema effettua quindi un “perturbazione controllata” delle condizioni iniziali: ciò significa che vengono introdotte piccole variazioni (coerenti con le incertezze di misura) su variabili chiave come pressione, temperatura o velocità del vento. In questo modo, si generano una serie di traiettorie di evoluzione che, pur partendo da uno stato molto simile, possono divergere nel tempo a causa della natura caotica dell’atmosfera e delle incertezze di fondo.

4. Fisica e dinamica del modello

I modelli stagionali della JMA includono la risoluzione delle equazioni della dinamica dei fluidi (per descrivere il moto atmosferico e oceanico), i processi di radiazione (assorbimento, riflessione e diffusione dell’energia solare e terrestre), la convezione (che governa la formazione di nubi e precipitazioni), e i cicli di scambio termico e di umidità tra la superficie dell’oceano e l’atmosfera.

Un’importante componente è il modulo di interazione oceano-atmosfera, poiché le anomalie termiche superficiali degli oceani, come quelle legate agli eventi di El Niño o La Niña, hanno ripercussioni globali sui regimi di precipitazione e sulla circolazione atmosferica. Il sistema del JMA deve quindi poter simulare la variabilità oceanica e la relativa influenza sul clima a scala stagionale.

5. Produzione e interpretazione dei risultati

Una volta eseguiti i cicli di simulazione, il sistema fornisce mappe e dati statistici che rappresentano la distribuzione spaziale e temporale delle anomalie di temperatura, precipitazione e altre variabili d’interesse (ad esempio la pressione media al livello del mare, la direzione dei venti dominanti, ecc.).

Tra i principali prodotti ci sono:

• Mappe delle anomalie medie: indicano se, rispetto alle condizioni climatiche di riferimento (climatologia storica), si prevedono periodi più caldi, più freddi, più piovosi o più secchi del normale.
• Probabilità di superamento di soglie: per esempio, si può calcolare la probabilità che la temperatura media di una certa regione sia superiore di 1 °C rispetto alla media trentennale di riferimento.
• Indici climatici: come l’Oscillazione Meridionale (ENSO), l’Oscillazione Artica (AO) o l’Oscillazione Nord-Atlantica (NAO), che spesso vengono correlati a specifici pattern meteorologici a scala intercontinentale.

Questi risultati vengono quindi utilizzati da meteorologi, climatologi, agenzie governative e organizzazioni internazionali per valutare potenziali impatti su agricoltura, risorse idriche, approvvigionamento energetico e gestione dei rischi (ad esempio, in vista di possibili siccità o alluvioni).

6. Validazione delle previsioni

Per determinare l’affidabilità di un sistema di previsioni stagionali, è necessario condurre una validazione statistica su un lungo periodo: i risultati passati del modello vengono confrontati con i dati osservati reali, calcolando indici di verifica come l’Anomaly Correlation Coefficient (ACC) o altre metriche di accuratezza (ad esempio, il Brier Score, che valuta la qualità delle previsioni probabilistiche). Queste verifiche servono sia a comunicare il grado di confidenza delle previsioni, sia a migliorare continuamente il modello attraverso aggiornamenti dei parametri fisici, dell’algoritmo di assimilazione e del modulo di risoluzione numerica.

7. Applicazioni e importanza globale

Il JMA’s Seasonal Ensemble Prediction System riveste un ruolo centrale non soltanto all’interno del Giappone, ma anche a livello internazionale. Le sue previsioni stagionali vengono integrate in framework globali, come quelli coordinati dall’Organizzazione Meteorologica Mondiale (WMO), contribuendo a costruire un quadro multi-modello (multi-model ensemble) che integra i risultati di più servizi meteorologici (ECMWF, NOAA, BoM, Met Office, ecc.) per ottenere previsioni ancora più robuste e affidabili.

In uno scenario in cui il cambiamento climatico sta rendendo sempre più importante la pianificazione a medio e lungo termine, i sistemi di previsione stagionale svolgono un ruolo cruciale nel supportare decisioni strategiche in settori come:

• Agricoltura: per stabilire quali colture seminare e in che periodo.
• Gestione delle risorse idriche: prevedendo l’abbondanza o la scarsità di precipitazioni.
• Pianificazione energetica: ad esempio, valutando il possibile aumento della domanda di elettricità per il raffrescamento estivo o il riscaldamento invernale.
• Protezione civile: anticipando fenomeni estremi stagionali, quali ondate di calore o piogge monsoniche particolarmente intense.

Conclusioni

Il JMA’s Seasonal Ensemble Prediction System rappresenta un punto di riferimento nel campo delle previsioni climatiche a medio-lungo termine, grazie alla combinazione di modelli fisici avanzati, tecniche di assimilazione dei dati all’avanguardia e un approccio probabilistico che si traduce in previsioni più affidabili. L’insieme di simulazioni fornite dal sistema permette a governi, aziende e cittadini di prepararsi in modo adeguato agli scenari stagionali futuri, riducendo così i rischi legati a fenomeni meteorologici estremi e ottimizzando l’uso delle risorse.

Le sfide da affrontare sono ancora molte, tra cui il miglioramento della risoluzione spaziale (per cogliere processi regionali e locali) e della rappresentazione di processi fisici ancora poco compresi. Tuttavia, il costante sviluppo tecnologico e scientifico, insieme alla cooperazione internazionale, lascia intravedere un futuro in cui le previsioni stagionali diventeranno sempre più accurate e preziose per la società.

Le Figure 11, 12, e 13 mostrano le previsioni delle deviazioni della temperatura superficiale del mare (SST) per le regioni di NINO.3, NINO.WEST, e IOBW rispettivamente, basate sull’ultimo periodo mobile di 30 anni. Queste previsioni sono generate dal sistema di previsione stagionale ensemble della Japan Meteorological Agency (JMA/MRI-CPS3), una metodologia avanzata che integra diversi modelli per una stima più accurata del futuro clima oceanico.

Dettagli delle Previsioni:

• SST Deviation: Le deviazioni indicano la differenza tra le temperature osservate e quelle medie storiche, essendo un indicatore critico per valutare l’intensità e la fase degli eventi El Niño o La Niña.
• Regione NINO.3: Situata nel Pacifico equatoriale centrale (5°N-5°S, 150°W-90°W), questa zona è cruciale per monitorare El Niño.
• Regione NINO.WEST: Questa area nel Pacifico equatoriale occidentale (10°N-EQ, 130°E-150°E) è altrettanto importante per comprendere le dinamiche di El Niño.
• Regione IOBW: Estesa nell’Oceano Indiano (20°N-20°S, 40°E-100°E), monitora le influenze climatiche regionali.

Metodologia di Previsione:

• Sistema di Previsione Stagionale Ensemble (JMA/MRI-CPS3): Utilizza diverse simulazioni per fornire una stima affidabile delle future condizioni climatiche, aumentando la precisione delle previsioni climatiche.
• Visualizzazione delle Previsioni: Le linee spesse con cerchi rappresentano le osservazioni effettive delle SST, mentre i riquadri mostrano le previsioni per i prossimi sei mesi. Ogni riquadro denota l’intervallo previsto per la deviazione di SST con una probabilità del 70%.

Rilevanza e Applicazione:

• Le previsioni non sono basate solo sui modelli, ma includono anche un’analisi dettagliata delle condizioni atmosferiche e oceaniche attuali, permettendo una valutazione complessiva più accurata e informativa.

In conclusione, queste figure forniscono previsioni vitali sulle anomalie di temperatura negli oceani, che sono essenziali per prevedere e rispondere agli impatti climatici globali legati agli eventi di El Niño e La Niña.

La Figura 11 rappresenta le previsioni delle deviazioni della temperatura superficiale del mare (SST) per la regione NINO.3, elaborate attraverso il sistema di previsione stagionale ensemble della Japan Meteorological Agency (JMA). La grafica traccia l’andamento previsto delle SST da aprile 2024 a luglio 2025.

Dettagli della Figura:

• Asse Orizzontale (Tempo): Estende il periodo osservativo da aprile 2024 a luglio 2025, facilitando l’analisi dell’evoluzione temporale delle temperature superficiali del mare.
• Asse Verticale (Deviazione SST in °C): Indica la deviazione delle temperature rispetto alla norma basata sull’ultimo periodo di 30 anni. Valori positivi indicano temperature superiori alla norma, mentre valori negativi indicano temperature inferiori.

Interpretazione delle Anomalie:

• Linea Rossa con Punti: Mostra le osservazioni attuali delle SST, evidenziando una tendenza al ribasso da aprile a ottobre 2024, il che potrebbe indicare un periodo influenzato da condizioni simili a quelle di La Niña.
• Riquadri Gialli: Forniscono le previsioni per i prossimi sei mesi a partire da novembre 2024. Ogni riquadro rappresenta l’intervallo in cui si prevede che la deviazione di SST si collochi, con una probabilità del 70%, mostrando anche l’incertezza associata alle previsioni.

Significato delle Previsioni:

• Periodo di Raffreddamento (2024): L’osservazione di temperature continuamente inferiori alla media suggerisce condizioni che potrebbero essere caratterizzate da La Niña, influenzando significativamente i pattern climatici globali.
• Tendenza al Riscaldamento (2025): Le previsioni indicano un aumento graduale delle temperature, segnalando una possibile attenuazione delle condizioni di La Niña o l’avvento di una fase neutra o di El Niño entro la metà del 2025.

Implicazioni:

• La comprensione di queste tendenze è fondamentale per pianificare e rispondere agli impatti climatici associati a El Niño e La Niña, che possono alterare i pattern meteorologici, agricoli e idrologici a scala globale.
• L’accuratezza delle previsioni è essenziale e si basa su analisi approfondite delle attuali condizioni oceaniche e atmosferiche, sottolineando l’importanza di un monitoraggio continuativo e dell’avanzamento nella ricerca climatologica.

In sintesi, la Figura 11 offre un’illustrazione chiave delle proiezioni future delle temperature nella zona NINO.3, fornendo agli scienziati e ai policy maker strumenti preziosi per anticipare e mitigare gli effetti di significativi fenomeni climatici su larga scala.

[Western Pacific and Indian Ocean]

La Figura 12 illustra le previsioni delle deviazioni della temperatura superficiale del mare (SST) per la regione NINO.WEST, elaborate tramite il sistema di previsione stagionale ensemble della Japan Meteorological Agency (JMA). Il grafico copre il periodo da aprile 2024 a luglio 2025, mostrando sia le osservazioni storiche che le previsioni future.

Dettagli del Grafico:

• Asse Orizzontale (Tempo): Estende il periodo di osservazione da aprile 2024 a luglio 2025, permettendo di esaminare l’evoluzione temporale delle SST.
• Asse Verticale (Deviazione SST in °C): Quantifica le deviazioni delle temperature superficiali del mare rispetto alla norma, basata sull’ultimo periodo di 30 anni. Questo asse evidenzia le temperature al di sopra o al di sotto della media climatica.

Interpretazione delle Anomalie:

• Linea Rossa con Punti: Rappresenta le osservazioni attuali delle deviazioni di SST, mostrando una tendenza generalmente sopra la media da aprile 2024 a gennaio 2025, il che potrebbe indicare un periodo di temperature più calde del normale.
• Riquadri Gialli: Mostrano le previsioni future per le SST da gennaio 2025 a luglio 2025. Ogni riquadro riflette l’intervallo di previsione per le deviazioni di SST con una probabilità del 70%, suggerendo una tendenza al raffreddamento verso la fine del periodo previsto.

Significato delle Previsioni:

• Queste informazioni sono cruciali per anticipare cambiamenti climatici nella regione NINO.WEST, con iniziali condizioni più calde seguite da un possibile raffreddamento nel corso del 2025.
• Le previsioni di SST sono essenziali per analizzare le potenziali influenze sul clima regionale e globale, inclusi effetti su fenomeni meteorologici come precipitazioni e pattern di circolazione atmosferica.

In conclusione, la Figura 12 fornisce una visione comprensiva delle tendenze attuali e future delle SST nella regione NINO.WEST, offrendo dati critici per la comprensione e la gestione delle dinamiche climatiche associate a questa importante area del Pacifico equatoriale.

La Figura 13 illustra le previsioni delle deviazioni della temperatura superficiale del mare (SST) per la regione IOBW (Indian Ocean Basin-Wide), generate tramite il sistema di previsione stagionale ensemble della Japan Meteorological Agency (JMA). Il grafico copre il periodo da aprile 2024 a luglio 2025.

Dettagli del Grafico:

• Asse Orizzontale (Tempo): Estende il periodo di osservazione da aprile 2024 fino a luglio 2025, mostrando l’evoluzione temporale delle SST previste nella regione IOBW.
• Asse Verticale (Deviazione SST in °C): Quantifica le deviazioni delle temperature rispetto alla media climatologica basata sull’ultimo periodo di 30 anni, evidenziando se le temperature sono superiori o inferiori alla norma.

Interpretazione delle Anomalie:

• Linea Rossa con Punti: Mostra le osservazioni attuali delle deviazioni di SST fino a gennaio 2025, con una tendenza al rialzo fino a ottobre 2024 seguita da un marcato calo in gennaio 2025.
• Riquadri Gialli: Indicano le previsioni future per le SST da gennaio 2025 a luglio 2025. Ogni riquadro rappresenta l’intervallo previsto per le deviazioni di SST, con una probabilità del 70%, suggerendo una possibile stabilizzazione o un leggero aumento delle temperature nel periodo previsto.

Significato delle Previsioni:

• Variazioni di Temperatura: Il calo significativo delle temperature a gennaio 2025 potrebbe essere indicativo di un evento di raffreddamento nella regione IOBW, possibilmente legato a fenomeni climatici più ampi o a variazioni nelle correnti oceaniche.
• Previsioni Future: Le proiezioni indicano una tendenza verso una stabilizzazione o un leggero aumento delle temperature, che potrebbe avere implicazioni dirette sui pattern climatici regionali, influenzando le precipitazioni e le dinamiche delle correnti oceaniche.

In sintesi, la Figura 13 fornisce un’analisi dettagliata delle proiezioni future delle SST nella regione IOBW, offrendo informazioni vitali per la comprensione e la gestione delle dinamiche climatiche in una parte significativa dell’Oceano Indiano.

https://ds.data.jma.go.jp/tcc/tcc/products/elnino/outlook.html