La risposta climatica globale accoppiata alla Variabilità Multidecadale Atlantica: evidenze da un ensemble multi‑modello e multi‑risoluzione

La risposta climatica globale accoppiata alla Variabilità Multidecadale Atlantica: evidenze da un ensemble multi‑modello e multi‑risoluzione

Durante il XX e l’inizio del XXI secolo, le temperature superficiali del mare (SST) nell’Atlantico Settentrionale hanno manifestato una marcata variabilità su scale temporali multidecadali, fenomeno noto come Variabilità Multidecadale Atlantica (AMV), o alternativamente come Oscillazione Multidecadale Atlantica (AMO). Lo studio condotto da Hodson et al. (2022) esplora l’impatto di questa variabilità sulla climatologia globale, attraverso un’analisi comparativa condotta su un ensemble di cinque modelli climatici accoppiati, valutati sia a bassa che ad alta risoluzione spaziale.

La metodologia impiegata si fonda sull’utilizzo di uno schema di nudging delle SST (Sea Surface Temperature), secondo i protocolli della Componente C del Decadal Climate Prediction Project (DCPP-C), parte integrante del sesto Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6). In particolare, vengono imposte condizioni di SST che rappresentano una fase positiva o negativa persistente dell’AMV sull’Atlantico Settentrionale, mentre al di fuori di quest’area le temperature superficiali marine sono lasciate libere di evolvere secondo le dinamiche naturali simulate dai modelli.

L’analisi evidenzia che una fase positiva dell’AMV è in grado di innescare una risposta climatica stagionale di vasta scala, caratterizzata da un riscaldamento generalizzato su Eurasia e Americhe, contrapposto a un raffreddamento sull’Oceano Pacifico, quest’ultimo connotato da una configurazione spaziale simile a quella associata alla Pacific Decadal Oscillation (PDO). Di particolare rilievo è il trasloco verso nord della Zona di Convergenza Intertropicale (ITCZ), una dinamica che riflette l’interazione tra l’oceano Atlantico tropicale e la circolazione atmosferica globale.

Le modifiche indotte nella circolazione atmosferica planetaria risultano associate a importanti variazioni nei regimi di precipitazione, evidenziando l’estensione e la portata delle teleconnessioni innescate dall’AMV. Tuttavia, mediante l’applicazione di una analisi della varianza (ANOVA), gli autori dimostrano che, pur in presenza di un forcing AMV comune e controllato, le risposte climatiche tra i modelli mostrano una variabilità significativa, in particolare nelle regioni tropicali. Questa divergenza non è attribuibile alle differenze nelle SST imposte, bensì a disomogeneità nei flussi di calore aria-mare nei modelli, che riflettono la sensibilità del sistema accoppiato atmosfera-oceano alle specifiche parametrizzazioni adottate in ciascun modello.

Un ulteriore punto saliente emerso dallo studio riguarda il ruolo della risoluzione spaziale dei modelli. Contrariamente a quanto ipotizzato in letteratura, non si osserva un impatto sistematico dovuto all’aumento della risoluzione orizzontale nella risposta climatica all’AMV. Unica eccezione rilevante è rappresentata dallo spostamento dell’ITCZ, che appare più marcato verso nord nelle configurazioni ad alta risoluzione durante la fase positiva dell’AMV. Questo risultato suggerisce che solo alcuni aspetti della risposta climatica — in particolare quelli legati alla convezione tropicale profonda e alle precipitazioni zonali — possano trarre beneficio da una rappresentazione spaziale più dettagliata.

In sintesi, lo studio fornisce nuove evidenze sull’influenza della variabilità multidecadale atlantica sulla climatologia globale, evidenziando l’importanza delle dinamiche accoppiate oceano-atmosfera, il ruolo critico delle regioni tropicali nella trasmissione del segnale, e la necessità di considerare attentamente le differenze strutturali tra i modelli nel contesto delle simulazioni a lungo termine.

1. Introduzione

Nel corso del ventesimo secolo, l’Oceano Atlantico settentrionale ha manifestato una notevole variabilità multidecadale delle temperature superficiali marine (SST, Sea Surface Temperatures), caratterizzata da fasi alterne di riscaldamento e raffreddamento su scala pluridecennale. Questo comportamento è stato storicamente indicato con il termine di Oscillazione Multidecadale Atlantica (Atlantic Multidecadal Oscillation, AMO; Kerr, 2000), ma l’incertezza sulla reale natura ciclica di tali fluttuazioni — dovuta in gran parte alla limitata estensione temporale dei dati osservativi — ha progressivamente spinto la comunità scientifica a preferire la definizione più generica di Variabilità Multidecadale Atlantica (Atlantic Multidecadal Variability, AMV).

Numerose analisi osservative hanno evidenziato come l’AMV possa influenzare profondamente il sistema climatico globale, con impatti che si estendono ben oltre il bacino atlantico. Tra gli effetti documentati vi sono: cambiamenti nella distribuzione delle precipitazioni su entrambe le sponde dell’Atlantico (Folland et al., 1986; Hoerling et al., 2006; Zhang e Delworth, 2006), alterazioni delle condizioni climatiche estive in Europa (Sutton e Dong, 2012), tendenze al riscaldamento e alla siccità su ampie porzioni del Nord America (Sutton e Hodson, 2005, 2007; Hodson et al., 2009), incremento dell’attività ciclonica tropicale nell’Atlantico (Shapiro e Goldenberg, 1998; Enfield et al., 2001; Goldenberg et al., 2001), e modifiche nella frequenza dei blocchi atmosferici invernali atlantici (Kwon et al., 2020).

Oltre al dominio atlantico, numerose simulazioni modellistiche suggeriscono che l’AMV eserciti un controllo significativo anche su dinamiche remote, attraverso meccanismi di teleconnessione capaci di modulare: il monsone indiano e quello asiatico (Zhang e Delworth, 2005, 2006), le precipitazioni siberiane (Sun et al., 2015), l’estensione del ghiaccio marino antartico (Li et al., 2014), e persino la variabilità interannuale del sistema ENSO (Dong e Sutton, 2007). Queste associazioni sono state identificate anche in simulazioni climatiche accoppiate storiche e preindustriali (Ting et al., 2011; Lyu e Yu, 2017), rafforzando l’ipotesi che l’AMV costituisca un’importante modalità di variabilità interna del sistema clima-oceano-atmosfera.

Nonostante l’evidenza empirica e modellistica, le cause profonde dell’AMV rimangono oggetto di acceso dibattito scientifico. Nei modelli climatici accoppiati, configurazioni delle SST simili a quelle osservate durante le fasi positive e negative dell’AMV emergono frequentemente in concomitanza con oscillazioni multidecadali della Circolazione Meridionale Atlantica (Atlantic Meridional Overturning Circulation, AMOC) — una struttura di trasporto termoalino che redistribuisce calore e salinità tra le latitudini oceaniche (Delworth et al., 1993; Zhang e Delworth, 2005; Hodson e Sutton, 2012; Ruprich-Robert e Cassou, 2015). Questa relazione ha portato a ipotizzare che le variazioni della AMOC abbiano un ruolo causale nella generazione dell’AMV. Tuttavia, il periodo storico è stato anche influenzato da molteplici forzanti naturali e antropogenici, che rendono più complessa l’attribuzione.

Durante il ventesimo secolo, infatti, si è registrata una dinamica significativa degli aerosol antropogenici sull’Atlantico settentrionale, con un aumento seguito da un successivo declino (Hodson et al., 2014); parallelamente, l’attività vulcanica si è ridotta a metà secolo (Sato et al., 1993), mentre la radiazione solare totale (Total Solar Irradiance, TSI) ha mostrato ciclicità legata al ciclo solare, ma anche una tendenza crescente di lungo periodo (Lean, 2018). Diversi studi modellistici hanno dimostrato che la variabilità degli aerosol antropogenici è in grado di modulare efficacemente le SST atlantiche, riproducendo l’ampiezza e la fase dell’AMV osservata (Booth et al., 2012; Watanabe e Tatebe, 2019; Undorf et al., 2018). Altri autori attribuiscono un ruolo chiave agli aerosol vulcanici stratosferici, che avrebbero potuto eccitare modalità accoppiate di variabilità multidecadale in aree chiave come il subpolar gyre e il Mare del Labrador(Otterå et al., 2010; Birkel et al., 2018; Swingedouw et al., 2015). Infine, è stata anche avanzata l’ipotesi che l’AMV possa emergere come semplice prodotto dell’integrazione, da parte dello strato misto oceanico, di rumore atmosferico ad alta frequenza (Clement et al., 2015), senza la necessità di un driver dinamico specifico.

Alla luce di questa incertezza sull’origine fisica del fenomeno, la questione centrale diventa: quale risposta climatica globale è associata all’AMV? Studi precedenti, basati su simulazioni con modelli atmosferici forzati da configurazioni tipiche dell’AMV, hanno documentato risposte climatiche significative su scala planetaria (Sutton e Hodson, 2005, 2007; Hodson et al., 2009; Davini et al., 2015; Vigaud et al., 2018; Omrani et al., 2014, 2016; Peings e Magnusdottir, 2014; Mohino et al., 2011; Elsbury et al., 2019). Tuttavia, tali esperimenti trascurano la risposta dell’oceano all’AMV e le retroazioni (feedback) che ne derivano, potenzialmente cruciali per la dinamica climatica globale. I primi tentativi di includere queste interazioni in modelli accoppiati atmosfera-oceano (ad esempio Zhang e Delworth, 2006; Dong et al., 2006) avevano già evidenziato la possibilità che i feedback accoppiati potessero amplificare o modulare la risposta globale. Studi più recenti hanno approfondito tale aspetto attraverso simulazioni accoppiate in cui vengono imposti pattern forzanti coerenti con l’AMV (Kucharski et al., 2016, 2016b; Ruprich-Robert et al., 2017, 2018; Levine et al., 2018; Qasmi et al., 2017), con l’obiettivo di esplorare in dettaglio la risposta climatica emergente e la sensibilità inter-modello.Gli studi condotti mediante modelli climatici accoppiati hanno evidenziato che l’influenza dell’AMV sul sistema climatico globale è significativamente più ampia rispetto a quanto suggerito dagli studi basati esclusivamente su modelli atmosferici. Questa constatazione ha motivato la necessità di una verifica sistematica e coordinata della robustezza di tali risposte attraverso diversi modelli climatici accoppiati. In quest’ottica, è stato quindi proposto un esperimento dedicato all’analisi dell’AMV, concepito per essere confrontabile tra modelli, e successivamente integrato nella componente C del Decadal Climate Prediction Project (DCPP-C), parte del più ampio framework del Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6), come delineato da Boer et al. (2016).

Una delle questioni centrali che emerge in tale contesto riguarda l’influenza della risoluzione spaziale del modellosulla risposta climatica simulata: in che misura la struttura interna del modello, e in particolare la granularità con cui vengono rappresentati i processi fisici, può condizionare la risposta climatica globale a un forcing legato alla variabilità multidecadale atlantica?

All’interno di questo ambito di ricerca si colloca il progetto europeo PRIMAVERA, finanziato attraverso il programma Horizon 2020, il cui obiettivo principale è stato proprio quello di valutare gli effetti dell’aumento della risoluzione spaziale nella modellistica climatica globale. PRIMAVERA ha fornito un’opportunità unica per affrontare tale problematica su scala intermodello, con una coerenza metodologica rara nei precedenti studi.

Nello specifico, il presente lavoro si inserisce in tale contesto attraverso l’analisi comparativa della risposta climatica all’AMV in cinque modelli climatici accoppiati, ciascuno dei quali è stato implementato in due versioni: una a bassa risoluzione spaziale, più rappresentativa delle attuali simulazioni operative a lungo termine, e una a risoluzione spaziale elevata, pensata per esplorare i benefici di una rappresentazione fisica più dettagliata dei processi atmosferici e oceanici. Questa configurazione duale consente di indagare in modo sistematico la dipendenza della risposta climatica simulata alla variabilità multidecadale atlantica dalle caratteristiche strutturali del modello, offrendo una prospettiva nuova sulla sensibilità del sistema climatico simulato rispetto alla scala di rappresentazione.

Il presente studio si articola intorno a tre interrogativi principali: (1) Qual è la risposta globale del sistema climatico accoppiato a un forcing di tipo AMV nei cinque modelli considerati? (2) In che misura tale risposta risulta coerente da un modello all’altro, ossia quanto è robusta rispetto alla diversità strutturale degli stessi? (3) L’incremento della risoluzione spaziale nei modelli comporta modifiche rilevanti nella natura, ampiezza o distribuzione spaziale della risposta climatica simulata?

Per rispondere a questi quesiti, la Sezione 2 presenta i dettagli relativi ai modelli climatici utilizzati, ai dati analizzati e alla metodologia implementata per gli esperimenti AMV. La Sezione 3 è dedicata all’illustrazione della tecnica statistica di analisi della varianza (ANOVA), utilizzata per quantificare la componente di variabilità attribuibile alle differenze intermodello (una trattazione tecnica più approfondita è fornita nell’Appendice A). Nella Sezione 4 vengono presentati i risultati principali emersi dall’analisi comparativa, mentre la Sezione 5 si concentra sulla discussione interpretativa di tali evidenze alla luce della letteratura esistente. Infine, nella Sezione 6 vengono delineati i punti chiave emersi dallo studio, mentre materiali supplementari forniti a corredo dell’articolo completano e supportano le analisi sviluppate nel corpo principale del testo.

La Figura 1 fornisce un riferimento chiave per comprendere il disegno sperimentale adottato nello studio volto ad analizzare la risposta climatica globale alla Variabilità Multidecadale Atlantica (AMV). Essa si compone di due pannelli: il primo (A) illustra il pattern spaziale dell’anomalia di temperatura superficiale marina (SST) associata alla fase positiva dell’AMV (AMV⁺), mentre il secondo (B) presenta la relativa serie temporale, filtrata e standardizzata.

Nel pannello A, viene rappresentata la distribuzione spaziale delle anomalie di SST utilizzate come forzante nei modelli climatici accoppiati. Questo pattern anomalo deriva da osservazioni storiche e segue i criteri stabiliti dal protocollo DCPP-C del CMIP6 (Boer et al., 2016), in cui si prescrive l’imposizione forzata di un segnale AMV nell’Atlantico settentrionale. Tuttavia, per incrementare il rapporto segnale/rumore e facilitare l’identificazione della risposta climatica nei modelli, gli autori applicano un fattore di amplificazione pari a 2 sull’intensità del pattern osservato, ottenendo così una configurazione sperimentalmente potenziata (2 × AMV⁺).

Il campo mostra anomalie di temperatura (in Kelvin per deviazione standard) che raggiungono i massimi valori superiori a +1 K/σ nella regione del Nord Atlantico subpolare, in prossimità del Mare del Labrador e a sud della Groenlandia, dove l’impatto della Atlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC) è storicamente più marcato. Le anomalie decrescono gradualmente procedendo verso sud, con valori compresi tra +0.2 e +0.5 K/σ nella fascia tropicale, mantenendo comunque una distribuzione prevalentemente positiva sull’intero bacino atlantico. Le isolinee a intervalli di 0.2 K permettono di identificare chiaramente la struttura a gradiente delle anomalie, con una netta separazione tra le aree subpolari e tropicali. Da notare è la leggera estensione del segnale anche al di fuori della regione atlantica, che tuttavia è lasciata libera di evolvere dinamicamente nei modelli, dato che la forzante è vincolata solo all’Atlantico settentrionale.

Il pannello B completa l’informazione fornendo la serie temporale dell’indice AMV, costruita a partire da dati osservativi e sottoposta a filtraggio passa-basso per enfatizzare la componente multidecadale. La curva, standardizzata in termini di deviazione standard (media zero, varianza unitaria), evidenzia la sequenza delle principali fasi della AMV durante il XX secolo: una lunga fase positiva tra gli anni ’20 e gli anni ’60, seguita da una fase negativa tra il 1970 e la metà degli anni ’90, e infine una nuova tendenza positiva a partire dalla fine del secolo. Questa dinamica è coerente con numerose ricostruzioni indipendenti e costituisce la base temporale per l’implementazione delle simulazioni modellistiche.

Nel complesso, la Figura 1 fornisce il quadro sperimentale di riferimento per la forzatura AMV nei modelli climatici accoppiati. La definizione spaziale e temporale del segnale AMV è essenziale per valutare la coerenza e la robustezza della risposta climatica modellata, per indagare i meccanismi dinamici attraverso cui le anomalie atlantiche si propagano nel sistema atmosfera-oceano globale e per analizzare la sensibilità della risposta alle caratteristiche strutturali del modello, in particolare alla sua risoluzione orizzontale.

2.1.1 CNRM‑CM6‑1

Il modello climatico CNRM-CM6-1 rappresenta l’ultima evoluzione della linea modellistica sviluppata dal Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM) in collaborazione con Météo-France, ed è utilizzato come sistema accoppiato per la simulazione del sistema climatico globale. Esso si basa sull’integrazione tra il modello atmosferico ARPEGE-Climat (Déqué et al., 1994) e il modello oceanico NEMO versione 3.6 (Madec et al., 2017), accoppiati tramite il sistema di interfaccia OASIS3-MCT (Craig et al., 2017), che consente lo scambio efficiente di variabili tra i comparti atmosferico e oceanico.

L’architettura del CNRM-CM6-1 include anche una serie di moduli fisici avanzati, tra cui il modello di superficie terrestre ISBA (Interaction Sol-Biosphère-Atmosphère; Noilhan e Planton, 1989), il modello di ghiaccio marino GELATO v6 (Salas Mélia, 2002), il sistema di interfaccia superficie-atmosfera SURFEX (Masson et al., 2013), e il modello idrologico di rete fluviale CTRIP (Decharme et al., 2019). Questi componenti garantiscono una rappresentazione coerente dei processi di scambio tra superficie terrestre, atmosfera, oceano e criosfera, contribuendo a migliorare la chiusura del bilancio energetico e idrologico globale.

Il modello è stato implementato in due configurazioni distinte, differenziate per risoluzione orizzontale atmosferica e oceanica: una a bassa risoluzione (Low Resolution, LR) e una ad alta risoluzione (High Resolution, HR). Nella versione LR, l’atmosfera è rappresentata attraverso un modello spettrale con 91 livelli verticali e una troncatura T127, equivalente a una risoluzione di circa 1.4° di latitudine/longitudine all’equatore. Il comparto oceanico presenta 75 livelli verticali e una risoluzione spaziale media di circa 1°, che viene rafforzata a 1/3 di grado nella fascia tropicale, al fine di catturare in maniera più accurata i gradienti termici e dinamici equatoriali.

Nella configurazione HR, la risoluzione atmosferica è notevolmente aumentata attraverso l’adozione della troncatura spettrale T359, che riduce la griglia orizzontale a circa 0.5° all’equatore, mantenendo invariato il numero di livelli verticali (91). Il modello oceanico, anch’esso più risoluto, mantiene i 75 livelli verticali ma adotta una risoluzione spaziale di circa 0.25°, consentendo una rappresentazione fine delle correnti oceaniche, dei fronti termici e della mesoscalarità tropicale.

Queste due versioni del CNRM-CM6-1, coerenti per struttura interna ma divergenti per risoluzione, permettono di valutare in modo controllato l’impatto dell’aumento della risoluzione spaziale sulla simulazione della risposta climatica accoppiata a un forcing multidecadale come quello imposto dall’AMV. Per una descrizione tecnica completa del modello e della sua configurazione nel contesto CMIP6 si rimanda a Voldoire et al. (2019).

La Tabella 2 riassume la struttura dell’ensemble modellistico impiegato per l’analisi della risposta climatica forzata dalla Variabilità Multidecadale Atlantica (AMV) in condizioni di fase positiva (2AMV⁺) e negativa (2AMV⁻). In particolare, la tabella elenca per ciascuno dei cinque modelli climatici accoppiati considerati nello studio il numero di membri dell’ensemble disponibili, distinti per configurazione a bassa (Low Resolution, LR) e alta risoluzione spaziale (High Resolution, HR).

L’esperimento è concepito in modo da massimizzare la robustezza statistica delle risposte simulate. Ogni realizzazione modellistica è integrata per una durata di 10 anni, e — coerentemente con quanto discusso nella Sezione 9 del materiale supplementare — si assume che ciascun anno all’interno di una singola simulazione possa essere considerato statisticamente indipendente. Tale ipotesi consente di moltiplicare il numero di realizzazioni per la lunghezza temporale per ottenere un numero effettivo di “anni-membro” da trattare come elementi distinti dell’ensemble. Di conseguenza, un insieme di 25 simulazioni decennali equivale a un totale di 250 membri nell’ensemble.

L’importanza di questa scelta metodologica risiede nel fatto che la variabilità interna del sistema climatico può mascherare o amplificare la risposta forzata al segnale AMV. Per questo motivo, l’impiego di ensemble ampi — e il trattamento indipendente degli anni di simulazione — è essenziale per isolare il segnale di risposta medio, riducendo la contaminazione da rumore stocastico o da eventi climatici transitori non legati direttamente alla forzante imposta.

Analizzando i dati riportati, si osserva che:

• Il modello CNRM-CM6-1 dispone di un ensemble da 250 membri a bassa risoluzione e 100 ad alta risoluzione, evidenziando un investimento computazionale maggiore nella configurazione LR.
• Il modello EC-Earth presenta un ensemble bilanciato, con un’ampia copertura anche in HR (170 membri), che rappresenta uno dei numeri più elevati tra le configurazioni ad alta risoluzione, utile per studi di sensibilità.
• Il modello ECMWF-IFS emerge per la dimensione dell’ensemble a LR (300 membri), la più estesa del campione considerato, con una configurazione HR anch’essa consistente (150 membri).
• Il modello MetUM-GOML2 è l’unico a presentare una simmetria perfetta tra LR e HR (150 membri ciascuno), una caratteristica particolarmente adatta per confronti diretti tra scale di risoluzione, eliminando fattori confondenti legati alla dimensione dell’ensemble.
• Infine, MPIESM1.2 mostra la numerosità ensemble più contenuta (100 membri sia in LR che HR), pur mantenendo una distribuzione uniforme tra le due configurazioni.

Nel loro insieme, questi dati rivelano che il disegno sperimentale del progetto mira non soltanto a investigare la risposta climatica media alla forzante AMV, ma anche a valutare in maniera sistematica l’influenza della risoluzione orizzontale e della variabilità intermodello sulla coerenza e l’ampiezza di tale risposta. L’adozione di un framework comparativo basato su più modelli e su più scale di risoluzione, con ensemble numerosi e temporalmente estesi, rappresenta uno dei punti di forza metodologici dell’intero studio.

2.1.2 EC‑Earth

Il sistema modellistico EC-Earth, nella versione EC-Earth3P e nella sua estensione ad alta risoluzione EC-Earth3P-HR, rappresenta una piattaforma di modellazione climatica accoppiata sviluppata in ambito europeo, descritta in dettaglio da Haarsma et al. (2020). Il modello combina una componente atmosferica basata sul sistema IFS (Integrated Forecasting System) del Centro Europeo per le Previsioni a Medio Termine (ECMWF), nella versione 36r4, con il modello oceanico NEMO versione 3.6 (Madec et al., 2017).

La superficie terrestre è rappresentata attraverso il modello H-TESSEL (Hydrology-Tiled ECMWF Scheme for Surface Exchanges over Land), descritto in Balsamo et al. (2009), che gestisce i flussi di energia e di umidità tra suolo e atmosfera. H-TESSEL è parte integrante dell’IFS, fornendo coerenza fisica nel bilancio superficiale. La configurazione complessiva include l’accoppiamento dei diversi sottosistemi (atmosfera, oceano, ghiaccio marino, suolo) attraverso il coupler OASIS (Ocean–Atmosphere–Sea Ice–Soil) (Valcke, 2013), che garantisce l’interazione sincrona e bilanciata delle componenti modellistiche.

La modellazione del ghiaccio marino è affidata al Louvain-la-Neuve Sea Ice Model versione 3 (LIM3)(Vancoppenolle et al., 2012), un modello dinamico e termodinamico avanzato che considera cinque categorie di spessore del ghiaccio, consentendo una rappresentazione dettagliata della stratificazione e del ciclo stagionale del ghiaccio marino.

Nella configurazione a bassa risoluzione (EC-Earth3P), il modello atmosferico utilizza una griglia gaussiana ridottacon 91 livelli verticali e una troncatura spettrale T255, equivalente a una risoluzione orizzontale N128 (~100 km). L’oceano è simulato con 75 livelli verticali e una risoluzione orizzontale di circa 1 grado, che si affina fino a 1/3 di grado nella fascia tropicale, per una migliore rappresentazione dei processi equatoriali.

La configurazione EC-Earth3P-HR introduce un incremento sostanziale della risoluzione, con una troncatura T511/N256, corrispondente a circa 50 km per l’atmosfera, e un’implementazione del modello oceanico NEMO a 0.25° di risoluzione orizzontale, mantenendo invariata la discretizzazione verticale. Questa configurazione consente una descrizione più realistica delle dinamiche mesoscalari oceaniche e dell’interazione su piccola scala tra atmosfera e oceano, rendendola adatta a studi sulla variabilità tropicale, le correnti occidentali e i fenomeni convettivi regionali.

2.1.3 ECMWF‑IFS

Il modello climatico ECMWF-IFS rappresenta una delle architetture più avanzate nel campo della modellazione globale del sistema Terra, sviluppata dal Centro Europeo per le Previsioni a Medio Termine (ECMWF). È concepito come un sistema accoppiato che integra le dinamiche di atmosfera, oceano, superficie terrestre, ghiaccio marino e onde oceaniche. La descrizione dettagliata delle configurazioni impiegate nello studio, ECMWF-IFS-LR e ECMWF-IFS-HR, e la valutazione delle loro prestazioni, è fornita in Roberts et al. (2018).

La componente atmosferica è basata sul sistema IFS ciclo 43r1, mentre l’oceano è simulato tramite NEMO versione 3.4 (Madec et al., 2017). Il comparto criosferico è rappresentato dal modello LIM2 (Louvain-la-Neuve Sea Ice Model, versione 2), secondo la formulazione di Fichefet e Maqueda (1997) e Bouillon et al. (2009), che include meccanismi termodinamici e dinamici per la simulazione stagionale del ghiaccio marino.

Nella configurazione a bassa risoluzione (ECMWF-IFS-LR), l’atmosfera è discretizzata su una griglia gaussiana ottagonale ridotta (Tco199), che corrisponde a una risoluzione di circa 100 km, mentre l’oceano e il ghiaccio marino sono simulati sulla griglia ORCA1 con risoluzione media simile (~100 km). In questa configurazione, è attiva la parametrizzazione di Gent e McWilliams (1990) per la rappresentazione degli effetti dei vortici mesoscalari, che sono sottorappresentati a tale risoluzione.

La configurazione ECMWF-IFS-HR, a risoluzione più elevata, impiega una griglia atmosferica Tco399 (~50 km) e una griglia oceanica ORCA025 (~25 km), che consente una rappresentazione esplicita della mesoscalarità oceanica, rendendo superflua l’applicazione della parametrizzazione Gent–McWilliams. In entrambe le configurazioni, la discretizzazione verticale dell’oceano è identica e composta da 75 livelli verticali con l’uso di celle parziali al fondale, al fine di rappresentare con maggiore accuratezza la topografia oceanica e le discontinuità batimetriche.

Questa doppia configurazione permette un confronto sistematico sull’impatto della risoluzione spaziale nella simulazione della risposta climatica accoppiata al forcing AMV, valutando il contributo esplicito dei processi dinamici su scala fine rispetto alla loro rappresentazione parametrizzata.

2.1.4 MetUM‑GOML2

Il sistema modellistico MetUM-GOML2 rappresenta una configurazione semplificata ma dinamicamente consistente del Met Office Unified Model, sviluppata per esplorare l’interazione tra atmosfera e oceano a scala climatica, minimizzando al contempo i costi computazionali. In questa configurazione, la componente atmosferica deriva dal modello HadGEM3 (GA6.0) (Walters et al., 2017), accoppiato a un modello oceanico a strato misto, basato sullo schema di miscelazione verticale Multi-Column K-Profile (MC-KPP) (Hirons et al., 2015). Il sistema è gestito attraverso l’accoppiatore OASIS (Valcke, 2013), che consente lo scambio efficiente di flussi tra atmosfera, oceano e criosfera.

La componente atmosferica è discretizzata su due configurazioni di griglia:

• Low Resolution (LR): griglia orizzontale 1.25° × 1.875° (circa 250 km), corrispondente al layout N96.
• High Resolution (HR): griglia 0.833° × 0.55° (circa 100 km), nota come N216.

Verticalmente, l’atmosfera è rappresentata con 85 livelli, mentre lo strato misto oceanico si estende fino a 1.000 metri di profondità, suddivisi in 100 livelli verticali. A differenza dei modelli oceanici globali completamente dinamici, MetUM-GOML2 non include trasporto orizzontale (avvezione o diffusione): tali termini sono sostituiti da correzioni stagionali tridimensionali di temperatura e salinità, calcolate da climatologie stagionali diagnosticate. Questo approccio semplificato riduce significativamente i bias delle temperature superficiali e i drift sistemici del modello, come evidenziato da Hirons et al. (2015).

Le temperature superficiali del mare (SST) e la frazione di ghiaccio marino sono prescritte in base alla climatologia media del periodo 1976–2005, nelle aree dove il ghiaccio è presente solo stagionalmente. Anche i forzanti antropici(gas serra, aerosol, attività vulcanica) sono mantenuti costanti al valore medio del periodo 1976–2005, al fine di isolare la risposta interna del sistema climatico alla forzante AMV.

2.1.5 MPI‑ESM1.2

Il modello MPI-ESM versione 1.2.01, sviluppato dal Max Planck Institute for Meteorology, rappresenta un sistema climatico globale completamente accoppiato, in grado di simulare i principali processi atmosferici, oceanici, superficiali e biogeochimici. Esso integra:

• Il modello atmosferico ECHAM6.3 (Stevens et al., 2013),
• Il modello di superficie terrestre JSBACH,
• Il modello accoppiato oceano-ghiaccio marino MPIOM versione 1.6.3 (Jungclaus et al., 2013),
• Il modulo biogeochimico oceanico HAMOCC.

L’accoppiamento tra comparti è gestito tramite OASIS3, con una frequenza di scambio oraria, garantendo elevata coerenza tra i flussi atmosferici e oceanici.

La componente atmosferica utilizza una griglia spettrale con troncatura T127 (~1°) nella configurazione Low Resolution (LR) e T255 (~0.5°) nella High Resolution (HR), con 95 livelli verticali ibridi (ibridi sigma-pressione). L’oceano è rappresentato su una griglia tripolare, che minimizza la distorsione alle alte latitudini grazie alla presenza di due poli nell’emisfero nord, con risoluzione nominale di 0.4°. La colonna d’acqua è discretizzata in 40 livelli verticali disuniformi, con i primi 20 livelli distribuiti nei primi 700 metri, per una rappresentazione dettagliata dello strato superficiale. È inoltre implementata una formulazione a celle parziali per una migliore rappresentazione della batimetria del fondale oceanico.

MPI-ESM1.2 è ampiamente impiegato nelle sperimentazioni CMIP6 e offre un compromesso ottimale tra complessità dinamica e stabilità numerica, risultando adatto per valutazioni di lungo termine sull’impatto della variabilità oceanica multidecadale.

2.2 Regridding

Poiché ciascun modello impiegato nello studio opera su una griglia orizzontale distinta, variabile sia per struttura che per risoluzione spaziale, è stato necessario implementare una procedura di rigrigliamento (regridding) per consentire il confronto intermodello su base uniforme.

Tutti i campi modellistici sono stati interpolati mediante interpolazione bilineare su una griglia regolare longitudine-latitudine di 1° × 1°. Sebbene questa operazione possa comportare una perdita di dettaglio locale nelle simulazioni ad alta risoluzione, essa è giustificata dal focus dello studio, che si concentra sulle risposte climatiche a larga scala alla forzante AMV, piuttosto che su processi mesoscalari o regionali. La standardizzazione della griglia consente quindi un’analisi statisticamente coerente delle differenze tra modelli e configurazioni risolutive, isolando gli effetti strutturali dovuti alla risoluzione da quelli legati al disegno sperimentale.

2.3 Progetto sperimentale

L’obiettivo di questo studio è valutare l’influenza della Variabilità Multidecadale Atlantica (AMV) sulla risposta climatica globale, impiegando modelli climatici completamente accoppiati. In lavori precedenti, basati su modelli atmosferici disaccoppiati, le anomalie di temperatura superficiale marina associate all’AMV, derivate da osservazioni, venivano utilizzate come forzante prescritta per simulare le risposte dell’atmosfera. Tuttavia, nei modelli accoppiati, in cui oceano e atmosfera interagiscono dinamicamente, è fondamentale mantenere un equilibrio tra l’imposizione del pattern desiderato e la libertà dell’oceano di rispondere ai flussi atmosferici in modo fisicamente realistico.

Per realizzare questo bilanciamento, è stato seguito un disegno sperimentale basato sul protocollo del Decadal Climate Prediction Project (DCPP-C) del CMIP6, con alcune modifiche adattate agli obiettivi specifici del presente studio. La descrizione completa della procedura standard è fornita in Boer et al. (2016), ma qui vengono sintetizzati i principali aspetti implementativi e le variazioni introdotte.

Il pattern di forzante AMV utilizzato è stato costruito partendo da dati osservativi di SST del dataset ERSSTv4, dai quali è stata sottratta la componente di tendenza forzata globale, stimata mediante regressione rispetto alla media dei modelli CMIP5. Tale procedura ha permesso di isolare il segnale interno associato all’AMV. Il pattern ottenuto presenta la tipica morfologia a ferro di cavallo, con anomalie positive accentuate nella subpolar gyre dell’Atlantico settentrionale e un massimo secondario nel Mare del Labrador, risultato probabilmente attribuibile al metodo di rimozione del trend globale.

Durante gli esperimenti, le SST dell’Atlantico settentrionale (definito tramite una maschera spaziale specifica) sono state forzate verso un campo di riferimento composto da una climatologia media, alla quale è stato sommato o sottratto un pattern AMV amplificato, corrispondente a due volte il segnale osservato. La climatologia di base è stata ricavata da simulazioni di controllo a forzanti costanti, tipicamente riferite al decennio 1950–1960, con l’eccezione del modello MetUM-GOML2, che ha adottato una climatologia osservativa media per il periodo 1976–2014, coerentemente con il suo disegno modellistico semplificato.

La forzatura delle SST è stata ottenuta attraverso un aggiustamento dei flussi termici superficiali, progettato per riportare le SST simulate verso il valore target senza però imporle rigidamente. Questo approccio permette all’oceano superficiale di mantenere una coerenza termodinamica con l’atmosfera sovrastante, ma limita la comparsa di anomalie spurie nel sottosuperficie che potrebbero alterare in modo non desiderato la circolazione profonda. Per evitare l’accumulo di effetti artificiali nei comparti oceanici non vincolati, ogni simulazione è stata limitata a una durata massima di dieci anni.

Per ciascun modello e risoluzione, sono state realizzate più integrazioni indipendenti, ciascuna inizializzata da condizioni atmosferiche e oceaniche prelevate da simulazioni di controllo. Si assume che ogni anno simulato all’interno di una realizzazione possa essere considerato statisticamente indipendente, il che consente di trattare ciascun anno come membro distinto dell’ensemble. Tale ipotesi è stata discussa in dettaglio nella sezione 9 del materiale supplementare.

Uno degli obiettivi specifici del progetto PRIMAVERA, in cui si colloca questo studio, è la valutazione dell’impatto dell’aumento della risoluzione spaziale nella modellazione climatica. Considerando i vincoli computazionali associati all’uso di modelli ad alta risoluzione, è stata introdotta una modifica strategica al disegno sperimentale standard: anziché utilizzare il pattern AMV originale del protocollo DCPP-C, si è deciso di raddoppiare l’intensità del segnale forzante, ottenendo così un forcing più marcato (definito come 2AMV). Questo approccio consente di migliorare il rapporto segnale/rumore, riducendo il numero minimo di realizzazioni necessarie per ottenere una risposta statisticamente significativa, e mantenendo la coerenza metodologica tra le simulazioni a bassa e alta risoluzione.

Infine, il protocollo DCPP-C prevede l’utilizzo di climatologie di riferimento preindustriali come base per gli esperimenti. Tuttavia, nessuno dei modelli considerati in questo studio disponeva (né avrebbe potuto disporre, nei tempi di progetto) di una simulazione di controllo ad alta risoluzione con forzanti preindustriali. Per questo motivo, è stata utilizzata una climatologia alternativa, basata su simulazioni di controllo a forzanti costanti riferite al periodo 1950–1960, già disponibili nell’ambito delle attività PRIMAVERA.

2.4 Disponibilità dei dati

Tutti i dati modellistici utilizzati nello studio, così come i codici impiegati per l’analisi e la visualizzazione dei risultati, sono pubblicamente disponibili. È possibile accedere al pacchetto completo dei dati tramite la piattaforma Zenodo al seguente DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.5884227

L’intero dataset sperimentale è inoltre archiviato presso il portale PRIMAVERA (https://prima-dm1.jasmin.ac.uk/) e tramite la rete ESGF (Earth System Grid Federation) all’indirizzo:
https://esgf-index1.ceda.ac.uk/search/esgf-ceda/

Per eventuali difficoltà nell’accesso o nella consultazione dei dati, si invita a contattare gli autori del presente studio.

2.4.1 Dati osservativi

Per i confronti con i dati osservativi, sono stati utilizzati due dataset principali:

• Il dataset HadCRUT4 per la temperatura dell’aria superficiale (tas), sviluppato dal Met Office Hadley Centre in collaborazione con l’Università dell’East Anglia (Morice et al., 2012), accessibile al sito:
  https://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadcrut4/
• Il dataset HadSLP2 per la pressione al livello del mare (psl), anch’esso sviluppato dal Met Office (Allan e Ansell, 2006), disponibile al link:
  https://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadslp2/

Entrambi i dataset costituiscono standard di riferimento per le validazioni climatiche a scala globale.

4. Risultati

In questa sezione vengono presentati i risultati degli esperimenti condotti sulla Variabilità Multidecadale Atlantica (AMV). Piuttosto che illustrare separatamente i risultati per ciascun modello e risoluzione, si adotta l’analisi statistica ANOVA precedentemente descritta per valutare la risposta climatica stagionale alla forzante AMV e per identificare il ruolo della risoluzione e del tipo di modello nel modulare tale risposta.

Si inizia esaminando la risposta media stagionale al forcing AMV, calcolata considerando l’intero insieme multi-modello e multi-risoluzione. Successivamente si analizzano le differenze significative nella risposta all’AMV tra i modelli, seguite da un’indagine sull’influenza dell’aumento della risoluzione spaziale. Per evitare che i risultati siano influenzati da un singolo modello, si utilizza lo stesso numero di membri d’ensemble per ogni combinazione di esperimento, modello e risoluzione: 100 membri per stagione (ottenuti da 10 realizzazioni di 10 anni ciascuna), ad eccezione della stagione invernale (dicembre-gennaio-febbraio), per la quale sono disponibili solo 90 membri a causa della struttura temporale delle simulazioni.

Nel caso in cui un modello disponga di più di 100 membri per stagione (o più di 90 per l’inverno), si procede a una selezione casuale dei membri da includere nell’analisi. Test di sensitività condotti con differenti campioni casuali confermano la robustezza dei risultati principali, come discusso in dettaglio nel materiale supplementare (Sezione SI 1, Figure da S1 a S9). Tuttavia, una maggiore sensibilità emerge nell’analisi degli effetti legati alla risoluzione spaziale, che sarà discussa più avanti.

Per valutare la significatività spaziale dei risultati, viene inoltre calcolata la frazione di punti griglia globali in cui la risposta al forcing AMV è statisticamente significativa. Questo valore viene confrontato con la soglia teorica prevista in caso di distribuzione puramente casuale. Se la frazione supera tale soglia, è possibile respingere l’ipotesi nulla che attribuirebbe i risultati al solo caso. Tuttavia, la presenza di covarianze spaziali tra punti adiacenti può elevare questa soglia, rendendo la valutazione più complessa. In assenza di una stima oggettiva della riduzione dei gradi di libertà derivante da tali covarianze, il superamento consistente della soglia può comunque essere interpretato come indicazione di significatività del campo, mentre valori prossimi alla soglia richiedono maggiore cautela.

4.1 Risposta media stagionale nel sistema multi‑modello e multi‑risoluzione

L’analisi inizia concentrandosi su tre variabili climatiche fondamentali: la temperatura dell’aria superficiale, la precipitazione e la pressione atmosferica al livello del mare. Per ciascuna di queste variabili, viene calcolata la differenza stagionale tra le due configurazioni sperimentali (fase positiva e negativa dell’AMV), considerando la media tra tutti i modelli, risoluzioni e membri dell’ensemble.

Le differenze risultanti rappresentano la risposta climatica media stagionale indotta dalla AMV, e sono considerate statisticamente significative nei punti in cui l’analisi ANOVA rileva un effetto coerente e robusto. I risultati che emergono da questa procedura si dimostrano stabili anche rispetto alla scelta casuale dei membri d’ensemble, come mostrato nel materiale supplementare (Sezione SI 1.1, Figure da S1 a S3), rafforzando la validità delle evidenze presentate.

4.1.1 Risposta stagionale della temperatura dell’aria superficiale alla forzante AMV

L’analisi della risposta climatica alla Variabilità Multidecadale Atlantica (AMV) rivela effetti stagionali marcati sulla temperatura dell’aria superficiale in tutto l’emisfero settentrionale e in diverse aree tropicali ed extratropicali. I modelli accoppiati, forzati con un’anomalia termica dell’Atlantico settentrionale rappresentativa del segnale AMV (illustrata in Figura 1), mostrano un’efficace persistenza di tale pattern SST durante tutto l’anno. Tuttavia, si osservano lievi differenze stagionali nella sua intensità, in particolare nel massimo termico della regione subpolare, che tende ad attenuarsi in primavera. Questo fenomeno è probabilmente legato alla maggiore profondità dello strato di mescolamento oceanico che si sviluppa a fine inverno e inizio primavera, aumentando l’inerzia termica del sistema e rallentando l’adattamento alla forzante superficiale.

La risposta atmosferica si estende ben oltre l’area atlantica. Gran parte dell’Eurasia e del Nord Africa sperimenta un riscaldamento persistente durante tutte le stagioni, con un segnale particolarmente netto sulle regioni occidentali e meridionali dell’Europa. Tuttavia, l’Europa centrale mostra una risposta più debole, soprattutto nei mesi estivi. Questo comportamento non è riconducibile a una semplice advezione termica dalle regioni oceaniche, ma suggerisce un’influenza dinamica della circolazione atmosferica indotta dall’AMV, che potrebbe favorire l’ingresso di masse d’aria più fresche di origine artica, riducendo così l’impatto diretto del riscaldamento marino.

Studi precedenti basati su osservazioni e simulazioni numeriche hanno dimostrato che la risposta della circolazione atmosferica all’AMV può amplificare le anomalie termiche estive sull’Europa. Tuttavia, la riproduzione di tale effetto nei modelli dipende fortemente dalla rappresentazione dettagliata della risposta circolatoria, rendendo la risposta europea particolarmente sensibile alle caratteristiche del pattern forzante.

Nel continente americano, gli Stati Uniti evidenziano un marcato riscaldamento estivo, in linea con i risultati di numerosi studi precedenti. Tale risposta potrebbe essere spiegata da una riduzione della copertura nuvolosa e da un aumento dell’insolazione, favorita da moti atmosferici discendenti associati a una risposta barica specifica dell’Atlantico tropicale. In Sud America, il massimo del riscaldamento si osserva invece in primavera, mentre sull’Asia nord-orientale le anomalie termiche risultano più intense in autunno, probabilmente a seguito di una riorganizzazione della circolazione atmosferica extratropicale.

Nonostante la prevalenza di anomalie termiche positive, la forzante AMV induce anche raffreddamenti regionali. Tali risposte negative si osservano in inverno e primavera nel nord del Sud America, nel Canada occidentale e in Alaska, e in estate-autunno sull’India e sul Sahel. In questi casi, il raffreddamento può derivare da un aumento della copertura nuvolosa con conseguente riduzione dell’irraggiamento solare, oppure da cambiamenti nella circolazione atmosferica che favoriscono l’adduzione di aria più fredda.

Un elemento chiave della risposta globale è rappresentato dalle anomalie di temperatura dell’aria superficiale sugli oceani extra-atlantici. La regione dell’Alaska e dell’Aleutian Low nel Pacifico settentrionale mostra un riscaldamento diffuso in tutte le stagioni, mentre il Pacifico equatoriale centrale e orientale evidenzia un raffreddamento marcato, soprattutto in inverno e autunno. Questo schema di risposta è compatibile con la Pacific Decadal Oscillation (PDO), frequentemente indotta nei modelli accoppiati attraverso una teleconnessione atmosferica attivata dalla forzante atlantica. Tale risultato è stato documentato da numerosi studi e rappresenta un elemento ricorrente nelle simulazioni di eventi AMV positivi.

Risposta climatica stagionale della temperatura dell’aria superficiale alla forzante AMV: analisi della Figura 2

La Figura 2 illustra la risposta della temperatura dell’aria superficiale (tas) alla forzante associata alla Variabilità Multidecadale Atlantica (Atlantic Multidecadal Variability, AMV), calcolata come differenza tra le simulazioni forzate positivamente e negativamente (2AMV⁺ − 2AMV⁻) su scala stagionale. I risultati rappresentano una media multimodello, multirisoluzione e multiensemble, e sono ottenuti attraverso un’analisi ANOVA che permette di identificare i segnali climatici significativi attribuibili alla componente forzante. Le aree colorate rappresentano le regioni in cui la risposta della temperatura è statisticamente significativa (valore di p < 0.05), con intensità di anomalia termica indicata attraverso scale cromatiche a intervalli di 0.2 K. La percentuale di punti griglia significativi su scala globale è riportata in alto a destra in ciascun pannello stagionale.

Inverno boreale (DJF)

Nel trimestre dicembre-gennaio-febbraio, si osserva una diffusa anomalia positiva di temperatura superficiale su gran parte dell’emisfero nord, con un picco marcato sul Canada centro-settentrionale e sull’Artico canadese. L’Europa centro-occidentale e l’Eurasia presentano anomalie di riscaldamento consistenti, sebbene più attenuate. Un raffreddamento localizzato emerge sul Nord Atlantico subpolare e in alcune porzioni dell’Amazzonia, suggerendo l’influenza di meccanismi dinamici atmosferici regionali. Il 66% dei punti griglia globali mostra risposte statisticamente significative, indicando un’elevata coerenza spaziale del segnale invernale.

Primavera boreale (MAM)

Durante la stagione primaverile (marzo-aprile-maggio), il segnale di riscaldamento si mantiene sul Nord America e sull’Eurasia, ma mostra una leggera attenuazione rispetto all’inverno. L’Atlantico subpolare presenta nuovamente una zona di raffreddamento moderato. L’intensità ridotta delle anomalie nell’emisfero nord può essere attribuita all’incremento della profondità dello strato misto oceanico tipico del tardo inverno e inizio primavera, che ritarda la risposta termica all’anomalia forzante. La percentuale di significatività si attesta al 60%, riflettendo una moderata ma robusta coerenza del segnale.

Estate boreale (JJA)

Nel trimestre estivo (giugno-luglio-agosto), il segnale termico si intensifica sul Nord America, in particolare negli Stati Uniti centrali e orientali, coerentemente con studi precedenti che collegano l’AMV positivo ad un aumento dell’insolazione e ad una riduzione della copertura nuvolosa estiva. L’Europa mostra invece un riscaldamento più contenuto e confinato alle regioni occidentali e mediterranee, mentre le aree continentali centrali e settentrionali appaiono meno coinvolte, suggerendo l’esistenza di processi dinamici atmosferici che controbilanciano l’advections termiche. Il segnale negativo che emerge su parte dell’India e del Sahel può essere interpretato come espressione di una risposta convettiva e monsonica modulata dalla forzante AMV. La percentuale di griglie significative è pari al 64%, a conferma della robustezza statistica anche nei mesi estivi.

Autunno boreale (SON)

L’autunno (settembre-ottobre-novembre) si distingue come la stagione in cui la risposta climatica è più estesa e statisticamente significativa, con un valore del 76% di punti griglia sopra soglia. Le anomalie di riscaldamento si intensificano sul Nord America e sull’Eurasia, includendo vaste porzioni dell’Artico, della Siberia e dell’Asia orientale. Questo riscaldamento potrebbe riflettere modificazioni nella circolazione atmosferica stagionale, incluse le risposte del getto polare e delle configurazioni barocline subpolari. L’Europa centro-settentrionale sperimenta un’anomalia termica marcata, e la coerenza spaziale suggerisce un’azione concertata di meccanismi termodinamici e dinamici. Anche l’emisfero sud mostra segnali secondari di riscaldamento, soprattutto lungo le fasce oceaniche tropicali.

Teleconnessioni extratropicali e risposta interbasinica

Oltre all’impatto sull’Atlantico e sulle terre emerse circostanti, la figura mostra un segnale coerente nel Pacifico, con anomalie fredde nell’area equatoriale centrale ed orientale e un’anomalia calda nella regione dell’Aleutian Low. Questo pattern, simile a quello tipico della Pacific Decadal Oscillation (PDO), è frequentemente documentato come risposta del Pacifico alla forzante AMV nei modelli accoppiati. Tale interazione inter-bacino oceanico rappresenta una delle principali vie di teleconnessione tramite le quali l’AMV può modulare la variabilità climatica globale su scala stagionale e decadale.

Conclusioni

La Figura 2 offre una rappresentazione sintetica ma articolata della risposta globale della temperatura dell’aria superficiale alla variabilità atlantica multidecadale. Le stagioni mostrano sensibilità differenziata, con l’autunno che evidenzia la maggiore coerenza spaziale e significatività statistica. La risposta coinvolge non solo l’area nord-atlantica, ma anche vaste porzioni dell’Asia, del Nord e Sud America, e del Pacifico tropicale, sottolineando la natura teleconnessa della risposta climatica globale alla forzante AMV. L’analisi suggerisce che la variazione nella risposta può essere attribuita a una combinazione di processi termodinamici (advections e anomalie SST) e dinamici (modifiche nella circolazione atmosferica), coerentemente con quanto emerso in studi recenti di modellistica climatica accoppiata.

Risposta stagionale della pressione al livello del mare alla forzatura AMV: analisi della Figura 3

La Figura 3 illustra la risposta atmosferica in termini di anomalie di pressione al livello del mare (psl) indotte dalla Variabilità Multidecadale Atlantica (AMV), su scala stagionale. I pannelli (a–d) rappresentano, rispettivamente, le stagioni boreali: inverno (DJF), primavera (MAM), estate (JJA) e autunno (SON). I dati sono mediati su tutti i modelli, risoluzioni spaziali e membri d’ensemble, con l’obiettivo di evidenziare i segnali più robusti e statisticamente significativi del forzante AMV. Le aree colorate indicano le anomalie di pressione (in Pascal), mentre i contorni, tracciati a intervalli di 20 Pa, visualizzano la struttura barica dettagliata. Il numero nell’angolo superiore destro di ciascun pannello rappresenta la frazione di punti griglia globali in cui le anomalie risultano statisticamente significative (p < 0.05), fornendo un’indicazione della significatività spaziale complessiva del segnale.

Inverno boreale (DJF)

Durante l’inverno, si osserva una netta dipole barica tra il Nord Pacifico e l’Eurasia: una pronunciata anomalia positiva emerge nella regione dell’Aleutian Low, mentre una diffusa anomalia negativa si estende su buona parte dell’Europa e dell’Asia centrale. Questo pattern suggerisce una risposta atmosferica di tipo Gill-like, con caratteristiche simili a quelle indotte da una sorgente di calore tropicale localizzata nell’Atlantico. La subsidenza rafforzata nel Pacifico occidentale, accompagnata da un indebolimento della circolazione ciclonica euro-atlantica, è coerente con una modulazione su larga scala delle onde planetarie. Il valore di significatività (0.58) indica che il segnale è ben strutturato, ma non ancora massimamente sviluppato, riflettendo una risposta stagionale moderata.

Primavera boreale (MAM)

Nel trimestre primaverile, le anomalie bariche si mantengono coerenti con quelle invernali ma con un’intensità ridotta. Il Nord Pacifico conserva un’anomalia positiva, mentre sull’Eurasia si osserva un indebolimento della risposta negativa. Emergono anche segnali secondari nell’emisfero australe, con anomalie bariche che suggeriscono un’influenza dell’AMV anche nelle latitudini medio-basse. Il valore di significatività globale è pari a 0.51, il più basso tra le quattro stagioni, a conferma di una risposta più attenuata e meno coesa del campo barico in primavera.

Estate boreale (JJA)

L’estate mostra un forte rafforzamento della risposta barica, con anomalie negative diffuse su tutto l’emisfero settentrionale, in particolare sull’Eurasia, che risulta sede di un vasto minimo barico. Questa configurazione suggerisce una possibile modulazione della circolazione zonale e dei regimi di alta pressione estivi, con impatti potenziali sulle condizioni di siccità e ondate di calore. Nel Pacifico orientale e nell’emisfero sud, invece, compaiono anomalie positive, indicanti una possibile compensazione emisferica della risposta dinamica. La percentuale di significatività, pari a 0.74, è la più alta tra le stagioni, indicando che l’estate è il periodo in cui l’influenza dell’AMV sulla pressione al suolo si manifesta con la maggiore coerenza spaziale.

Autunno boreale (SON)

Nel trimestre autunnale, la struttura barica si presenta altrettanto marcata e ben organizzata, con un’anomalia positiva persistente nel Pacifico settentrionale e diffuse anomalie negative su gran parte dell’Atlantico settentrionale, dell’America centrale e dell’Asia. Di particolare interesse sono le anomalie bariche negative nel Pacifico equatoriale orientale e nell’Oceano Indiano, che suggeriscono un potenziale coinvolgimento delle regioni tropicali e delle teleconnessioni equatoriali nella risposta globale all’AMV. La presenza di tali segnali indica l’attivazione di dinamiche che vanno oltre l’ambito regionale atlantico, propagandosi attraverso l’intero sistema climatico globale. La significatività del 70% conferma l’elevata coerenza del segnale barico in autunno, al pari dell’estate.

Interpretazione complessiva

Nel complesso, la Figura 3 mostra come la forzatura AMV produca risposte bariche organizzate, significative e stagionalmente variabili, coerenti con la modulazione di onde planetarie e teleconnessioni su scala emisferica. Le anomalie più intense si concentrano nel Pacifico settentrionale, nell’Eurasia e in alcune regioni tropicali, suggerendo che l’AMV agisca come driver primario di riorganizzazione della circolazione atmosferica extratropicale. Il confronto tra le stagioni rivela che estate e autunno sono i periodi in cui tali risposte risultano più robuste e statisticamente significative, costituendo potenzialmente “finestre temporali” ottimali per la propagazione di segnali teleconnessi derivanti dalla variabilità atlantica.

Risposta stagionale delle precipitazioni alla forzatura AMV: analisi della Figura 4

La Figura 4 mostra l’impatto della forzatura legata alla Variabilità Multidecadale Atlantica (AMV) sul campo globale delle precipitazioni medie stagionali (pr), calcolato come differenza tra le simulazioni con segno positivo e negativo dell’AMV (2AMV⁺ − 2AMV⁻), e mediato su tutti i modelli, risoluzioni e membri d’ensemble. Le mappe rappresentano, rispettivamente, i trimestri invernale (DJF), primaverile (MAM), estivo (JJA) e autunnale (SON). Le aree colorate indicano variazioni di precipitazione in millimetri al giorno (mm/giorno), mentre i contorni evidenziano le zone dove le anomalie raggiungono soglie significative (p < 0.05). Il valore numerico nell’angolo in alto a destra di ciascun pannello indica la percentuale di punti griglia globali in cui le differenze risultano statisticamente significative, offrendo una misura della coerenza spaziale del segnale.

Inverno boreale (DJF)

Nel trimestre invernale, si osservano anomalie positive di precipitazione sui tropici dell’Atlantico centrale e occidentale, particolarmente accentuate lungo l’Intertropical Convergence Zone (ITCZ), che suggeriscono uno spostamento meridionale o un’intensificazione convettiva associata al riscaldamento oceanico forzato dall’AMV positivo. A latitudini più elevate, si riscontrano deboli segnali di aumento delle precipitazioni nel settore mediterraneo orientale e in alcune regioni del sud-est asiatico. Al contrario, l’area del Pacifico equatoriale orientale mostra anomalie negative coerenti con un raffreddamento della superficie marina, probabilmente indotto da teleconnessioni di tipo Atlantico-Pacifica. La frazione di significatività (0.51) suggerisce una risposta moderatamente robusta del campo di precipitazione in inverno.

Primavera boreale (MAM)

Nel periodo primaverile, le anomalie positive si intensificano in diverse regioni tropicali: oltre all’Atlantico centrale, si notano aumenti nelle precipitazioni in Amazzonia settentrionale e nell’Africa equatoriale occidentale. Si osservano anche anomalie negative sulle coste pacifiche dell’America centrale e in alcune aree subtropicali dell’Asia, suggerendo una ridistribuzione zonale dell’attività convettiva. Le anomalie nella zona tropicale atlantica indicano una risposta climatica coerente con il riscaldamento delle acque superficiali nella Subpolar Gyre e un rafforzamento dei gradienti meridiani di temperatura, che modulano la convergenza dei venti alisei. La frazione di significatività scende leggermente (0.45), indicando che il segnale primaverile, pur presente, è più frammentato.

Estate boreale (JJA)

L’estate mostra un marcato rafforzamento delle risposte pluviometriche, soprattutto nelle fasce tropicali e subtropicali. Si osservano anomalie positive ben definite in India settentrionale, Sahel occidentale, America centrale e parte dell’Asia orientale, coerenti con una intensificazione dei monsoni estivi e con un potenziale rafforzamento delle circolazioni Hadley e Walker. Tali segnali suggeriscono che la fase positiva dell’AMV contribuisca ad amplificare le precipitazioni monsoniche stagionali attraverso meccanismi termodinamici e dinamici (come l’espansione della zona convettiva o lo spostamento dei getti tropicali). Le anomalie negative riscontrate nell’Africa sudorientale, Australia e Brasile meridionale suggeriscono, invece, effetti compensatori o ondulatori di natura teleconnessa. La significatività del segnale è elevata (0.69), confermando che l’estate rappresenta un periodo in cui la risposta delle precipitazioni alla AMV è particolarmente robusta.

Autunno boreale (SON)

Durante l’autunno, la risposta si mantiene ampiamente coerente con i pattern estivi, ma con alcune variazioni regionali. L’India e il Sahel mostrano ancora precipitazioni superiori alla media, suggerendo un’estensione temporale della stagione monsonica. Le anomalie positive si estendono anche verso il Sud-Est asiatico e la Cina meridionale, indicando un possibile impatto sulle dinamiche dell’Asian Monsoon post-estivo. Sull’Atlantico equatoriale si registra una persistenza dell’attività convettiva intensificata, con effetti di retroazione sull’ITCZ. In alcune aree dell’America del Sud, come il bacino amazzonico, si notano anomalie negative, potenzialmente collegate a variazioni nella posizione della cella di Hadley australe. La frazione di significatività è elevata (0.71), confermando che l’autunno è, insieme all’estate, la stagione con le risposte pluviometriche più strutturate e coerenti.

Considerazioni conclusive

Nel complesso, la Figura 4 documenta come l’AMV sia in grado di modulare in modo significativo la circolazione idrologica globale, in particolare attraverso variazioni nei regimi di convezione tropicale e nella forzatura dei sistemi monsonici. Le risposte sono stagionalmente variabili e presentano una forte coerenza spaziale nei trimestri estivo e autunnale, quando i pattern di precipitazione risultano più strutturati. Le zone tropicali atlantiche e indo-pacifiche appaiono particolarmente sensibili, evidenziando l’esistenza di teleconnessioni inter-bacino che amplificano l’impatto della variabilità atlantica su scala planetaria. Questa dinamica rende l’AMV un potenziale predittore stagionale per fenomeni idroclimatici estremi, tra cui alluvioni tropicali, episodi di siccità monsonica e oscillazioni interannuali nelle precipitazioni subtropicali.

4.1.2 Risposta delle precipitazioni alla forzatura AMV: un’analisi globale dei cambiamenti nella convergenza intertropicale e nelle dinamiche monsoniche

L’analisi delle anomalie stagionali nelle precipitazioni globali, così come rappresentate nella Figura 4, rivela un’impronta climatica coerente e strutturata associata alla forzatura della Variabilità Multidecadale Atlantica (AMV). La caratteristica dominante è costituita da un marcato schema dipolare nei tropici, particolarmente evidente in tutte le stagioni, che segnala uno spostamento verso nord della Zona di Convergenza Intertropicale (ITCZ). Tale traslazione della fascia di convergenza è una risposta dinamica prevedibile all’aumento dell’assorbimento radiativo nell’emisfero nord, guidato dal riscaldamento anomalo dell’Oceano Atlantico Settentrionale. Questo comportamento è coerente con una riorganizzazione della circolazione di Hadley e con un adattamento dei flussi di energia meridiani su scala planetaria, come evidenziato in letteratura (Kang et al., 2008).

Lo spostamento dell’ITCZ ha effetti a cascata su diverse componenti del sistema climatico tropicale. In primo luogo, si osserva un rafforzamento del monsone africano durante l’estate boreale (JJA), segnale indicativo di una maggiore convergenza zonale sul continente africano, con impatti potenzialmente rilevanti in termini di intensità e durata delle precipitazioni nell’area saheliana e subsahariana. Analogamente, l’area nord-orientale del Sud America registra un aumento delle precipitazioni in inverno e primavera (DJF e MAM), a cui fa seguito una riduzione progressiva nelle stagioni successive. Questo comportamento suggerisce un’influenza diretta della modulazione dell’ITCZ sull’andamento stagionale delle piogge nella regione amazzonica e lungo l’equatore.

In netto contrasto, l’America Settentrionale mostra una riduzione diffusa e persistente delle precipitazioni, visibile in tutte le stagioni, ma con un picco negativo evidente durante l’estate e l’autunno. Tale anomalia può essere attribuita a un incremento della subsidenza atmosferica, ovvero alla prevalenza di moti discendenti nell’atmosfera libera, legati alla risposta circolatoria indotta dall’AMV sul continente nordamericano. Questo fenomeno comporta una riduzione della copertura nuvolosa e una soppressione della convezione, limitando così le precipitazioni, come descritto in precedenti studi (Ruprich-Robert et al., 2018).

Sull’Europa, le variazioni sono più contenute ma comunque degne di nota: si osservano lievi aumenti delle precipitazioni sul settore meridionale e occidentale, in particolare durante l’estate, con un rafforzamento più deciso sulle regioni settentrionali e scandinave. Tali segnali possono riflettere uno spostamento verso nord del getto polare atlantico, responsabile della redistribuzione dei flussi umidi da ovest verso l’interno del continente. La sinergia tra circolazione troposferica e distribuzione delle anomalie termiche alla superficie gioca un ruolo determinante nel modellare questi pattern.

In Asia meridionale, l’AMV intensifica il monsone indiano nelle stagioni calde (JJA e SON), una risposta che può essere spiegata dal rafforzamento del gradiente termico tra l’Oceano Indiano e l’altopiano tibetano, già ben documentato come motore della circolazione monsonica (Zhang et al., 2004). Inoltre, la Cina orientale mostra un aumento della piovosità in estate, seguito da una riduzione marcata in autunno. Questi cambiamenti sono in linea con una risposta dinamica atmosferica stagionale modulata dall’AMV, come suggerito da studi precedenti condotti con modelli a risoluzione più elevata (Monerie et al., 2019; 2020).

Il Pacifico tropicale, infine, presenta anomalie pluviometriche estese, articolate in uno spostamento verso nord dell’ITCZ e in una dislocazione verso sud della Zona di Convergenza del Pacifico Meridionale (SPCZ). Tali alterazioni si associano a una marcata riduzione delle precipitazioni nelle fasce tropicali e subtropicali del Pacifico, soprattutto nelle stagioni centrali e finali dell’anno. Questo pattern può essere attribuito a una maggiore stabilizzazione atmosferica sopra le acque oceaniche, causata dal raffreddamento superficiale osservato in Figura 2. Il risultato è una convezione più debole e una contrazione della zona attiva di precipitazione, con importanti implicazioni per le teleconnessioni Pacifico-Atlantico.

L’insieme di questi segnali conferma che la forzatura AMV non si limita al bacino atlantico, ma esercita influenze teleconnesse su scala emisferica e globale, capaci di rimodellare in modo sistemico le principali bande di precipitazione stagionale. La coerenza e l’estensione spaziale delle anomalie osservate forniscono una robusta evidenza della capacità dell’AMV di modulare il ciclo idrologico globale attraverso meccanismi dinamici e termodinamici ben caratterizzati.

Analisi approfondita della Figura 4: Risposta stagionale delle precipitazioni alla forzatura della AMV

La Figura 4 illustra le anomalie stagionali della precipitazione media (in mm/giorno) associate alla forzatura della Variabilità Multidecadale Atlantica (AMV), ottenute come differenza tra gli esperimenti forzati positivamente (2AMV⁺) e negativamente (2AMV⁻). Le mappe rappresentano la media tra modelli, risoluzioni spaziali ed ensemble members, mentre i valori riportati nell’angolo superiore destro di ciascun pannello indicano la frazione di punti griglia con risposta statisticamente significativa (p < 0.05). Le stagioni rappresentate sono: inverno boreale (DJF), primavera (MAM), estate (JJA) e autunno (SON).

1. Dominanza tropicale: spostamento dell’ITCZ

Il pattern più evidente su scala globale è un forte dipolo di anomalie zonali nei tropici, segnale di uno spostamento verso nord della Zona di Convergenza Intertropicale (ITCZ). Questo spostamento, evidente in tutte le stagioni ma particolarmente marcato in DJF e JJA, è coerente con il riscaldamento relativo dell’emisfero nord durante la fase positiva dell’AMV. Tale asimmetria termica modifica il bilancio energetico meridionale, rafforzando la cella di Hadley settentrionale e dislocando la regione di massima convezione e precipitazione.

2. Risposta del sistema monsonico africano e indiano

Durante l’estate boreale (JJA), il segnale AMV guida un rafforzamento marcato del monsone dell’Africa occidentale, con anomalie positive di precipitazione su gran parte del Sahel e del Golfo di Guinea. Analogamente, si osserva un intensificazione del monsone indiano nei mesi di JJA e SON, associato a un accresciuto contrasto termico tra l’oceano Indiano e il subcontinente indiano (vedi anche anomalie termiche della Figura 2). Questo schema è coerente con quanto documentato da Zhang et al. (2004) e da studi successivi sul ruolo dell’AMV nella modulazione delle precipitazioni monsoniche.

3. America meridionale: segnale stagionalmente modulato

L’America meridionale mostra un forte segnale bimodale. In inverno e primavera (DJF, MAM), si registrano anomalie positive nell’area settentrionale, legate al rafforzamento della convergenza equatoriale nel bacino atlantico. Tuttavia, in estate e autunno (JJA, SON), si osserva un’estesa riduzione delle precipitazioni sul bacino amazzonico e nelle latitudini meridionali del continente. Questa risposta è compatibile con un indebolimento della convezione convettiva amazzonica, probabilmente mediata dalla riorganizzazione della circolazione atmosferica a livello emisferico e da un raffreddamento relativo nella regione (come evidenziato nella Figura 2).

4. Nord America: regime di subsidenza e secchezza

Le precipitazioni risultano sistematicamente ridotte su gran parte del Nord America in tutte le stagioni, ma con massima estensione in estate e autunno. Questo comportamento è stato interpretato come una risposta a un regime di subsidenza atmosferica forzata da una riorganizzazione della circolazione media a seguito della forzatura AMV (come mostrato in Figura 3). Tali condizioni riducono la copertura nuvolosa e inibiscono i processi convettivi, portando a un progressivo indebolimento del ciclo idrologico estivo.

5. Europa ed Eurasia: segnale localizzato e debole

In Europa le anomalie di precipitazione risultano modeste e localizzate, con lievi incrementi concentrati sull’Europa settentrionale e sulla Scandinavia, specialmente in estate. Questa configurazione è coerente con uno spostamento verso nord del getto atlantico, che trasla i sistemi frontali e le zone di convergenza umida verso latitudini più elevate. In Asia orientale, in particolare sulla Cina, si osserva un aumento delle piogge estive seguito da una riduzione autunnale, coerente con il pattern circolatorio derivante dall’AMV, come discusso da Monerie et al. (2020).

6. Pacifico tropicale e SPCZ: risposta teleconnessa

Il Pacifico centrale e meridionale mostra un pattern caratteristico di dipolo: aumento delle precipitazioni nell’emisfero nord tropicale e riduzione in quello sud, segnalando uno spostamento della ITCZ verso nord e un indebolimento della South Pacific Convergence Zone (SPCZ). Queste anomalie sono probabilmente il risultato di una maggiore subsidenza atmosferica e di un raffreddamento delle temperature superficiali nella regione (documentato nella Figura 2), indotto dalle teleconnessioni atmosferiche Atlantico-Pacifico che caratterizzano la risposta Pacifica all’AMV positiva (cfr. McGregor et al. 2014; Ruprich-Robert et al. 2017).

Conclusione

La Figura 4 mette in evidenza l’ampiezza e la coerenza delle modifiche stagionali al regime globale delle precipitazioni indotte dalla forzatura della AMV. I segnali più robusti si concentrano nei tropici, in corrispondenza delle principali bande convettive e dei sistemi monsonici, ma non mancano effetti significativi anche in latitudini medio-alte. Le teleconnessioni attivate dalla forzatura dell’Atlantico Settentrionale si propagano a scala planetaria, modulando in modo differenziato i sistemi precipitativi regionali.

4.1.3 Influenza dell’AMV sulla Pressione Atmosferica al Livello del Mare: Configurazioni Circolatorie e Teleconnessioni Globali

L’analisi della Figura 3 evidenzia l’ampia portata degli effetti della Variabilità Multidecadale Atlantica (AMV) sulla circolazione atmosferica globale, mettendo in risalto la risposta nella pressione atmosferica al livello del mare (psl). Il segnale dominante è rappresentato da un’anomalia di bassa pressione estesa sull’Atlantico settentrionale, ossia nella regione direttamente forzata dall’AMV, accompagnata da una robusta anomalia di alta pressione nel bacino del Pacifico settentrionale, in particolare nella regione dell’Aleutian Low. Quest’ultima si presenta come una caratteristica persistente lungo l’intero ciclo annuale, con massima intensità durante l’inverno boreale (DJF) e attenuazione in estate (JJA).

Queste configurazioni suggeriscono una risposta atmosferica su larga scala che coinvolge interazioni complesse tra oceano e atmosfera. In effetti, anomalie simili nel Pacifico erano già state rilevate in studi precedenti condotti con modelli atmosferici disaccoppiati (Hodson et al., 2009; Sutton e Hodson, 2007), ma in tali casi risultavano di intensità inferiore. Questo rafforza l’ipotesi secondo cui il feedback accoppiato oceano-atmosfera, specialmente nel Pacifico tropicale, sia un meccanismo chiave nell’amplificare le teleconnessioni indotte dalla forzatura atlantica. Studi recenti (Ruprich-Robert et al., 2017; Lyu et al., 2017) hanno confermato che l’interazione con la circolazione del Pacifico tropicale può potenziare notevolmente la risposta atmosferica in questa regione.

Sul continente europeo, le modifiche circolatorie indotte dalle anomalie bariche sull’Atlantico contribuiscono a spiegare la debole risposta termica estiva e autunnale osservata in Europa centrale (Figura 2, pannelli c e d). In particolare, il rinforzo del flusso da nord legato al minimo barico atlantico potrebbe favorire l’advezione di masse d’aria polare, limitando il riscaldamento superficiale atteso. Durante l’inverno (DJF), l’anomalia ciclonica a circa 40°N sull’Atlantico determina uno spostamento verso sud del getto polare, una configurazione coerente con esperimenti precedenti (Ruggieri et al., 2021) che evidenziano un pattern simile a un NAO− debole. Tuttavia, l’attuale risposta mostra una maggiore somiglianza con la configurazione dell’East Atlantic Ridge, come definita da Cassou et al. (2004), piuttosto che con un pattern NAO classico.

Sul versante nordamericano, la risposta circolatoria risulta particolarmente marcata in estate (JJA), con una vasta anomalia di bassa pressione che interessa gli Stati Uniti meridionali e raggiunge il suo massimo sul Golfo del Messico. Questo schema è compatibile con il cosiddetto modello di risposta di tipo Gill, in cui un’anomalia positiva di calore latente al di sopra dell’equatore — associata ad un’intensificazione delle precipitazioni — induce una Rossby wave stazionaria e la formazione di una depressione barica al suolo posizionata a nord-ovest della sorgente termica. Una risposta estiva simile è stata documentata in studi precedenti (Sutton e Hodson, 2005; Hodson et al., 2009), anche in assenza di accoppiamento oceanico.

Infine, nel Pacifico occidentale si osserva un rafforzamento dell’alta subtropicale a circa 20°N durante l’estate, un’anomalia barica ben nota per la sua capacità di modulare la circolazione monsonica asiatica. Come evidenziato da Zhou et al. (2009), tale intensificazione può determinare significative variazioni nel regime climatico dell’Asia orientale, in particolare nel contesto del monsone estivo. Questi risultati trovano conferma anche in analisi recenti condotte da Monerie et al. (2020), secondo cui la risposta dinamica all’AMV è in grado di influenzare su scala stagionale l’intensità e la traiettoria del monsone asiatico e i relativi regimi di precipitazione.

In sintesi, la Figura 3 rivela un quadro di teleconnessioni climatiche profonde e stagionalmente modulate, in cui la forzatura termica atlantica indotta dall’AMV innesca configurazioni circolatorie complesse e geograficamente diffuse, riflettendo l’importanza di considerare le interazioni accoppiate tra oceano e atmosfera nello studio delle variabilità climatiche decadali.

Analisi scientifica dettagliata della Figura 5 – Impatti stagionali dell’AMV sul flusso di calore latente verso l’alto dalla superficie terrestre

La Figura 5 illustra le anomalie stagionali del flusso di calore latente in uscita dalla superficie terrestre, espresso in W/m², in risposta alla forzatura associata all’Atlantic Multidecadal Variability (AMV). Questa variabile rappresenta la quantità di energia trasferita dalla superficie terrestre all’atmosfera attraverso i processi evaporativi, giocando un ruolo cruciale nella modulazione della convezione atmosferica, della formazione delle nubi e del bilancio energetico globale. L’analisi è condotta per le quattro stagioni astronomiche – inverno (DJF), primavera (MAM), estate (JJA) e autunno (SON) – e mostra come l’AMV influenzi la distribuzione spaziale e l’intensità dei flussi evaporativi, principalmente sull’oceano ma con riflessi anche sulle superfici continentali.

1. Significato fisico del flusso latente in superficie

Il flusso latente di calore in uscita dalla superficie è strettamente legato all’evaporazione: valori positivi indicano un aumento della perdita di calore latente dalla superficie (maggiore evaporazione), mentre valori negativi indicano una riduzione del trasferimento di calore (minore evaporazione). La modulazione di questo flusso da parte dell’AMV avviene principalmente tramite variazioni della temperatura superficiale del mare (SST), dell’umidità dell’aria sovrastante, della velocità del vento e della stabilità atmosferica.

2. Risposta stagionale al segnale dell’AMV

Inverno boreale (DJF)

Nel trimestre invernale, il segnale dominante è rappresentato da un forte aumento del flusso latente in uscita nell’Atlantico tropicale e subtropicale settentrionale, in particolare nel Golfo del Messico, lungo la costa sud-orientale degli Stati Uniti e nei Caraibi. Questa anomalia positiva è coerente con l’aumento delle SST in quelle regioni (cfr. Figura 2), che intensificano i processi evaporativi. Al contrario, si osservano anomalie negative nel Pacifico equatoriale e nell’Atlantico meridionale tropicale, aree in cui la risposta termica alla forzatura AMV comporta un raffreddamento relativo, con conseguente riduzione dell’evaporazione.

Primavera boreale (MAM)

Durante la primavera, la distribuzione delle anomalie è simile, ma con ampiezza ridotta. Persistono le anomalie positive nel Golfo del Messico e nei Caraibi, sebbene meno intense rispetto all’inverno. È interessante notare come si accentui il segnale negativo nell’Atlantico meridionale e nel Pacifico tropicale, segno di una crescente asimmetria inter-emisferica nella risposta evaporativa. In prossimità dell’equatore, i contrasti fra Nord e Sud Atlantico indicano una spinta verso un’evoluzione della circolazione Hadley differenziale, legata al gradiente termico indotto dall’AMV.

Estate boreale (JJA)

L’estate rappresenta la stagione in cui le risposte più complesse si manifestano. Le anomalie positive nel Nord Atlantico rimangono evidenti, ma emergono nuovi segnali nel Pacifico settentrionale e in prossimità della costa africana occidentale. In molte aree tropicali del Pacifico centrale e meridionale, si evidenziano invece forti anomalie negative, a testimonianza di un raffreddamento marino e una minore evaporazione, probabilmente legati alla circolazione discendente forzata dalla risposta AMV (cfr. Figura 3). Questo comportamento è coerente con lo sviluppo di una risposta tipo “Walker modale”, dove l’aria ascende sull’Atlantico e discende sul Pacifico.

Autunno boreale (SON)

Nel trimestre autunnale, il pattern osservato si intensifica rispetto alla primavera. Le anomalie positive nell’Atlantico tropicale e nel Golfo del Messico sono di nuovo pronunciate, segnalando una persistenza del segnale caldo delle SST e un’attiva evaporazione. Le anomalie negative si accentuano nel Pacifico meridionale ed equatoriale, suggerendo una stabilizzazione della risposta atmosferica a scala planetaria. Anche in Africa occidentale e in alcune zone dell’Asia tropicale si osservano lievi aumenti nei flussi latenti, compatibili con una circolazione monsonica rafforzata.

3. Interazioni con altre variabili climatiche

Il pattern di flusso latente mostrato in Figura 5 è coerente con:

• Le anomalie di temperatura superficiale (Fig. 2): aree più calde mostrano un aumento dell’evaporazione.
• La circolazione atmosferica al livello del mare (Fig. 3): la presenza di anomalie di pressione modula la ventilazione superficiale, e quindi l’efficienza evaporativa.
• Il regime delle precipitazioni (Fig. 4): aree con maggiore flusso latente tendono a coincidere con quelle dove si registrano aumenti delle precipitazioni, rafforzando il ciclo acqua-vapore.

4. Implicazioni climatologiche

L’analisi della Figura 5 rivela che la forzatura indotta dall’AMV agisce su larga scala per modulare i flussi energetici alla superficie. L’incremento della perdita di calore latente sopra l’Atlantico settentrionale contribuisce al rafforzamento della convezione e della precipitazione tropicale, mentre la risposta compensatoria sul Pacifico, con riduzione dell’evaporazione e stabilizzazione atmosferica, rafforza i ponti di teleconnessione inter-oceanici. Tali meccanismi evidenziano il ruolo attivo dell’AMV non solo come fenomeno regionale, ma anche come modulatore globale del sistema climatico.

Conclusione

La Figura 5 mostra come l’AMV influenzi profondamente il bilancio di energia latente alla superficie, modificando la distribuzione dell’evaporazione su scala globale. Le risposte osservate sono stagionalmente modulate, ma seguono pattern coerenti con le anomalie di temperatura, precipitazione e pressione. Questi risultati sottolineano l’importanza del ruolo dell’AMV nella regolazione dei flussi termoenergetici e nella costruzione di scenari climatici globali a bassa frequenza.

Analisi approfondita della Figura 6 – Risposta del flusso netto di calore verso l’alto dalla superficie alla forzatura dell’AMV

La Figura 6 illustra le anomalie stagionali del flusso netto di calore verso l’alto dalla superficie (espresso in W/m²) indotte dalla variabilità multidecadale atlantica (Atlantic Multidecadal Variability, AMV). Rispetto alla Figura 5, che considerava il solo contributo del flusso latente, questa rappresentazione integra l’intero bilancio energetico superficiale comprendente:

• flusso latente (legato all’evaporazione),
• flusso sensibile (conduzione e convezione turbolenta),
• e radiazione netta (soprattutto infrarossa).

Le simulazioni sono condotte in configurazione AMV+ – AMV− (ovvero l’anomalia tra i due estremi della variabilità atlantica) e sono mediate tra i vari modelli del CMIP utilizzati. Per facilitare il confronto tra le superfici oceaniche e terrestri, i valori sui continenti sono stati moltiplicati per 10 (come indicato nella legenda), vista la loro minore capacità termica e la tendenza a manifestare variazioni di flusso meno intense.

1. Inquadramento fisico del flusso netto di calore

Il flusso netto verso l’alto rappresenta l’energia effettiva trasferita dalla superficie terrestre (terreni e oceani) all’atmosfera. Anomalie positive indicano un rilascio maggiore di energia (raffreddamento della superficie), mentre anomalie negative rappresentano un guadagno di energia da parte della superficie (riscaldamento). Questo parametro è quindi fondamentale per comprendere la redistribuzione energetica a livello globale e le risposte dinamiche dell’atmosfera alla forzatura oceanica.

2. Caratteristiche stagionali della risposta

Inverno boreale (DJF)

Durante l’inverno, la risposta è dominata da forti anomalie positive sul Nord Atlantico, in particolare lungo la Corrente del Golfo e la costa orientale del Nord America. Questo pattern è coerente con temperature superficiali elevate in risposta alla fase positiva dell’AMV (cfr. Fig. 2), che incrementano l’evaporazione e il flusso turbolento, intensificando il rilascio di calore verso l’atmosfera.

Parallelamente, si osservano anomalie negative nel Pacifico tropicale e nell’Atlantico meridionale, indicanti un accumulo di energia superficiale. Tali anomalie suggeriscono un raffreddamento atmosferico sovrastante, coerente con l’aumento della subsidenza e della stabilità della colonna troposferica.

Primavera boreale (MAM)

In primavera, il segnale sull’Atlantico rimane positivo, ma si attenua, soprattutto nell’emisfero settentrionale. Le anomalie positive persistono nelle medie latitudini dell’Atlantico nord-orientale e nel Golfo del Messico, a indicare un bilancio energetico ancora favorevole al rilascio di calore.

Nel Pacifico, permangono anomalie negative deboli, ma coerenti con il raffreddamento oceanico già osservato in precedenza, che si associa a una riduzione del flusso di calore verso l’alto.

Estate boreale (JJA)

Durante l’estate, le anomalie positive si intensificano nei tropici atlantici, estendendosi fino al Golfo di Guinea, ai Caraibi e al sud-est degli Stati Uniti. Questo pattern è coerente con un rafforzamento del monsone africano e con l’aumento dell’attività convettiva (cfr. Fig. 4), che intensifica l’evaporazione e la turbolenza atmosferica.

Le anomalie negative, invece, si concentrano nel Pacifico tropicale centrale e meridionale e in porzioni dell’Atlantico sudorientale, suggerendo un raffreddamento netto della superficie legato a cambiamenti nella circolazione e alla riduzione del flusso turbolento.

Autunno boreale (SON)

L’autunno conferma e amplifica i pattern stagionali precedenti. Si osserva un massimo di rilascio energetico sull’Atlantico nord-occidentale, dal Golfo del Messico fino all’Europa occidentale, coerente con SST persistentemente elevate e un’atmosfera instabile. Sul continente nordamericano orientale si registrano intensi flussi verso l’alto (valori visivamente amplificati per il fattore moltiplicativo), suggerendo un bilancio radiativo favorevole al rilascio di energia.

Il Pacifico tropicale e sud-equatoriale mostra nuovamente anomalie negative, rafforzando il pattern di accoppiamento tra AMV e Pacific Decadal Oscillation (PDO), come suggerito da altri studi (es. Zhang e Delworth 2015; McGregor et al. 2014).

3. Relazioni con altre variabili climatiche

• La coerenza tra le anomalie positive del flusso netto di calore e quelle di temperatura superficiale (Fig. 2) dimostra che il bilancio di energia è dominato dal riscaldamento oceanico nelle regioni atlantiche.
• Le anomalie negative coincidenti con la subsidenza atmosferica (Fig. 3) nel Pacifico suggeriscono che la dinamica atmosferica indotta dall’AMV riduca la convezione in quelle aree, limitando il rilascio di energia.
• Il confronto con i flussi latenti (Fig. 5) evidenzia che buona parte delle anomalie è spiegata dall’evaporazione, ma la componente sensibile e radiativa contribuisce in modo significativo soprattutto sulle aree continentali.

4. Implicazioni dinamiche e climatiche

La Figura 6 evidenzia come l’AMV influenzi in modo diretto e significativo il bilancio energetico alla superficie terrestre, agendo come un potente modulatore della circolazione atmosferica tropicale ed extratropicale. L’aumento dei flussi di calore verso l’alto sulle regioni oceaniche settentrionali può:

• rafforzare il gradiente meridionale di temperatura,
• innescare spostamenti della cella di Hadley e dell’ITCZ (cfr. Kang et al., 2008),
• modificare la posizione e l’intensità dei getti polari e subtropicali,
• alterare la struttura verticale della troposfera con ripercussioni sulla stabilità atmosferica e sulle precipitazioni.

Conclusione

La Figura 6 rappresenta un’importante evidenza del ruolo centrale dell’oceano Atlantico nella modulazione del bilancio energetico superficiale globale. Le anomalie stagionali del flusso netto di calore mostrano come l’AMV possa attivare risposte atmosferiche su scala planetaria, influenzando la distribuzione di energia e, quindi, i regimi climatici regionali e globali. Questi risultati confermano che l’AMV, pur essendo una variabilità oceanica regionale, possiede teleconnessioni robuste e capacità di forzatura climatica a lungo termine su scala interemisferica.

4.2 Dinamiche dei flussi di calore superficiali associati all’AMV: contributi energetici e feedback atmosferici

Nel contesto della simulazione del forzante Atlantic Multidecadal Variability (AMV), l’imposizione del pattern termico (2AMV+/−) è realizzata attraverso un meccanismo di nudging energetico, che introduce costantemente calore nello strato superiore del modello oceanico ad ogni passo temporale. Sebbene parte di questo calore venga trasportato verso gli strati oceanici più profondi attraverso processi di rimescolamento verticale, la porzione prevalente di energia è rilasciata nell’atmosfera soprastante, esercitando un’influenza sostanziale sulla termodinamica regionale e globale.

L’analisi dei modelli rivela che l’AMV determina un consistente aumento del flusso latente di calore verso l’altodalla superficie dell’Oceano Atlantico, con una chiara modulazione stagionale. Tale intensificazione è particolarmente marcata nei mesi invernali boreali (DJF), come evidenziato in Figura 5. Questo flusso latente riflette l’evaporazione superficiale e rappresenta un trasferimento di energia termica verso l’atmosfera sotto forma di vapore acqueo, che in seguito condensa liberando calore latente, contribuendo alla modulazione della circolazione atmosferica tropicale ed extratropicale.

Parallelamente, i flussi netti di calore verso l’alto (considerando sia i contributi sensibili sia quelli radiativi, come illustrato in Figura 6) mostrano una distribuzione spaziale simile, con un massimo invernale che supera in ampiezza i soli flussi latenti. Tuttavia, in molte regioni dell’Atlantico tropicale e subtropicale, è proprio il flusso latente a fornire il contributo dominante all’energia totale rilasciata. Va sottolineato che, per agevolare il confronto, i valori calcolati sopra le superfici continentali sono stati moltiplicati per un fattore 10, in quanto le terre emerse presentano una minore capacità termica e minori flussi evaporativi rispetto all’oceano.

Nei settori continentali, sebbene i flussi netti di calore in uscita siano generalmente di minor intensità rispetto alle controparti oceaniche, essi risultano in buona coerenza con le variazioni spaziali della temperatura dell’aria superficiale (Figura 2). Questa corrispondenza rafforza l’ipotesi secondo cui i flussi termici superficiali costituiscono uno dei principali meccanismi di forzatura delle risposte atmosferiche osservate. Tuttavia, esistono importanti eccezioni regionali: aree come l’Eurasia occidentale, l’Alaska e il Canada orientale mostrano risposte termiche più pronunciate rispetto ai deboli segnali nei flussi di calore in superficie. In tali contesti, si presume che il contributo dei trasporti orizzontali di calore all’interno dell’atmosfera (ad esempio, attraverso la convergenza termica indotta dalla circolazione) svolga un ruolo determinante nel modellare le anomalie termiche locali.

Un ulteriore meccanismo di controllo emerge dall’analisi dei flussi radiativi a onda corta (shortwave). In particolare, la riduzione della radiazione solare incidente in superficie si configura come una delle cause principali del raffreddamento estivo e autunnale osservato sull’Africa sub-sahariana e sul subcontinente indiano, nonché del raffreddamento stagionale del Sud America settentrionale in inverno e primavera. Al contrario, il riscaldamento su larga scala del Nord America e il riscaldamento primaverile del Sud America risultano associati a un aumento dell’irraggiamento solare in ingresso, coerentemente con le anomalie osservate nella copertura nuvolosa e nelle precipitazioni.

Questi risultati, corroborati dalle corrispondenze geografiche tra le mappe dei flussi radiativi e quelle delle precipitazioni (Figura 4), suggeriscono che le variazioni termiche atmosferiche siano indirettamente governate dalla modulazione della nuvolosità e delle precipitazioni, che influenzano la quantità di radiazione solare disponibile alla superficie. In particolare, una riduzione delle precipitazioni tende a essere accompagnata da una diminuzione della copertura nuvolosa, che a sua volta incrementa la radiazione solare in entrata e riduce l’evaporazione per minore umidità del suolo, attenuando così i flussi latenti verso l’atmosfera. L’opposto avviene in presenza di condizioni più umide. Questi meccanismi evidenziano la presenza di un feedback termodinamico complesso tra circolazione atmosferica, precipitazioni e bilancio energetico alla superficie, coerente con quanto descritto da Ruprich-Robert et al. (2018).

Effetti dell’AMV sulla Radiazione Solare Discendente alla Superficie: Analisi Stagionale

La Figura 7 illustra la risposta della radiazione solare discendente alla superficie (rsds) in seguito a un forzante modulato dalla Variabilità Multidecadale Atlantica (AMV), con i risultati mediati su modelli climatici e membri d’ensemble. Le mappe rappresentano le anomalie stagionali della rsds in termini di variazioni dell’energia irradiata verso la superficie terrestre e oceanica, espresse in watt per metro quadrato (W/m²). I pannelli coprono le quattro stagioni: inverno boreale (DJF), primavera (MAM), estate (JJA) e autunno (SON), e forniscono una visione globale degli effetti dell’AMV sui flussi radiativi netti in onde corte.

Durante l’inverno (DJF), si osservano anomalie positive di rsds (colori rossastri) lungo l’Atlantico settentrionale e in Nord America, suggerendo una maggiore penetrazione della radiazione solare verso la superficie. Tale incremento può essere attribuito a una riduzione della copertura nuvolosa associata a modifiche nella circolazione atmosferica, e risulta coerente con le anomalie termiche positive osservate nella Figura 2. Viceversa, il Sud America e l’Africa equatoriale mostrano anomalie negative (blu), indicanti una maggiore copertura nuvolosa e minore insolazione, associabili a un’intensificazione delle precipitazioni tropicali (come mostrato nella Figura 4).

In primavera (MAM), le anomalie seguono un pattern simile ma più attenuato. Si evidenzia una persistente riduzione della rsds sull’Africa centrale e sull’Amazzonia, coerente con un’intensificazione dell’attività convettiva e della copertura nuvolosa nella fascia tropicale. Al contempo, si mantengono anomalie positive sulla regione atlantica subpolare, associate a un regime anticiclonico più marcato e quindi a cieli più sereni.

In estate (JJA), le modifiche alla rsds diventano particolarmente marcate in Eurasia, nell’India settentrionale e in alcune aree dell’America settentrionale. Queste regioni mostrano anomalie negative, coerenti con un aumento della copertura nuvolosa e delle precipitazioni monsoniche. L’effetto della riduzione dell’irraggiamento solare in queste zone si traduce in un raffreddamento della superficie, come evidenziato nelle temperature dell’aria in superficie. Tuttavia, regioni come il Mediterraneo orientale e parti dell’Asia centrale sperimentano anomalie positive, probabilmente legate a una maggiore subsidenza e minore copertura nuvolosa.

In autunno (SON), le anomalie più rilevanti si manifestano ancora una volta lungo la fascia tropicale e subtropicale. L’Atlantico tropicale, l’Africa occidentale e il subcontinente indiano mostrano un incremento della rsds, coerente con un indebolimento delle piogge monsoniche e una riduzione della copertura nuvolosa stagionale. Inoltre, si osservano segnali di aumento della rsds sull’Europa settentrionale, in linea con la risposta atmosferica favorevole alla presenza di condizioni più stabili.

L’entità e la distribuzione spaziale di queste anomalie evidenziano come l’AMV influenzi indirettamente i flussi radiativi in superficie attraverso modifiche nella circolazione atmosferica e nella copertura nuvolosa. In particolare, l’accoppiamento tra le anomalie di precipitazione (Figura 4), la radiazione solare discendente (Figura 7) e il flusso di calore latente (Figura 5) suggerisce un meccanismo climatico complesso in cui le condizioni radiative e termodinamiche interagiscono per modulare la risposta della temperatura superficiale.

La Figura 7, quindi, fornisce un tassello fondamentale per comprendere l’impatto dell’AMV sul bilancio radiativo terrestre e sulle dinamiche della superficie atmosferica, offrendo una diagnosi utile per l’attribuzione di segnali climatici regionali e per la previsione stagionale nei modelli climatici globali.

4.3 La risposta dell’Oceano Pacifico al forcing indotto dall’AMV

L’analisi dei flussi di calore superficiali (Fig. 6) rivela che, in corrispondenza dell’Oceano Pacifico – in particolare nella fascia tropicale – si manifesta un’anomalia di flusso netto diretto verso il basso, cioè un trasferimento energetico dall’atmosfera all’oceano. Questo comportamento, più marcato nella stagione invernale boreale (DJF) e attenuato in estate (JJA), evidenzia come una parte rilevante del forcing termico applicato sull’Atlantico settentrionale venga redistribuito e assorbito dal bacino pacifico. Un contributo aggiuntivo, benché localizzato, proviene anche dall’Oceano Indiano occidentale, principalmente durante l’inverno.

Tuttavia, nonostante il bilancio radiativo superficiale in queste regioni suggerisca un apporto netto di energia all’oceano, i dati relativi alle temperature dell’aria in superficie (Fig. 2) e alle SST (vedi anche Fig. S10 nei materiali supplementari) mostrano un significativo raffreddamento nel Pacifico orientale e centrale. Questo paradosso apparente implica che il raffreddamento osservato non sia il risultato diretto dei flussi di calore superficiali, ma piuttosto della risposta interna dell’oceano, presumibilmente associata a un’intensificazione dei processi dinamici verticali – in particolare all’aumento dell’upwelling di acque profonde più fredde, indotto da variazioni nella circolazione atmosferica superficiale (ad esempio tramite meccanismi di pompaggio di Ekman).

Il raffreddamento del Pacifico orientale rappresenta una caratteristica ricorrente in numerosi studi modellistici accoppiati che indagano gli effetti di un’AMV positiva (McGregor et al. 2018; Kucharski et al. 2011; Li et al. 2016; Ruprich-Robert et al. 2021; Meehl et al. 2021). Dal punto di vista dinamico, tale risposta può essere compresa considerando che un riscaldamento anomalo dell’Atlantico settentrionale tende ad amplificare il gradiente latitudinale di temperatura, causando uno spostamento verso nord dell’Intertropical Convergence Zone (ITCZ), come evidenziato nella Fig. 4.

Questo spostamento latitudinale modifica i pattern di convezione e di rilascio di calore latente in quota, innescando una riorganizzazione della Circolazione di Walker tropicale (Rodríguez-Fonseca et al. 2009; Kucharski et al. 2011). In particolare, si assiste a un rafforzamento della subsidenza sull’Oceano Pacifico orientale, con conseguente aumento della pressione al suolo (Fig. 3) e rinforzo dei venti alisei orientali in superficie (Li et al. 2016; Meehl et al. 2021). Queste anomalie dei venti favoriscono l’upwelling di acque più fredde dalle profondità oceaniche, contribuendo ulteriormente alla riduzione delle SST. Il gradiente termico est-ovest che ne risulta può essere amplificato da un meccanismo di feedback positivo noto come feedback di Bjerknes (Bjerknes 1969; Wang 2018), consolidando ulteriormente la risposta fredda nel Pacifico orientale.

Dal punto di vista climatico, questa risposta può essere interpretata come un meccanismo di retroazione negativa a scala globale, mediante il quale il sistema climatico tenta di riequilibrare il forcing imposto da un’AMV positiva. In altri termini, il raffreddamento del Pacifico costituisce una compensazione dinamica e termica al riscaldamento atlantico, evidenziando la natura interconnessa dei principali bacini oceanici attraverso le teleconnessioni tropicali ed extratropicali.

Infine, la risposta del Pacifico include modifiche sostanziali nella circolazione atmosferica ai livelli superiori. L’analisi della geopotenziale (Fig. 8) mostra la formazione di un treno d’onda che si origina dal Pacifico tropicale e si propaga verso nord-est, coinvolgendo il Pacifico settentrionale e l’America del Nord, con un pattern simile al Pacific–North American (PNA) pattern (Wallace e Gutzler 1981). Una simmetria parziale di tale risposta si osserva anche nell’emisfero australe. Tali ondulazioni troposferiche si riflettono in parte nella distribuzione della pressione al suolo osservata durante l’inverno e la primavera, con massimi evidenti sul Pacifico settentrionale e segnali deboli su Canada e Groenlandia (Fig. 3). Studi condotti su modelli CM2.1 e CESM1 (Ruprich-Robert et al. 2017) hanno riscontrato risposte simili nella propagazione delle onde planetarie, sebbene con variazioni significative nella struttura e intensità dei segnali simulati tra i due modelli.

Risposta del geopotenziale a 500 hPa all’AMV: propagazione ondulatoria e configurazioni teleconnettive

La Figura 8 rappresenta la risposta atmosferica a livello medio-troposferico, evidenziata dalle anomalie stagionali dell’altezza di geopotenziale a 500 hPa (zg), in metri, conseguenti a una forzatura positiva dell’Atlantic Multidecadal Variability (AMV). Questo livello isobarico, situato all’incirca a metà della troposfera, è cruciale per comprendere la struttura ondulatoria delle onde planetarie (Rossby) e il posizionamento delle grandi celle bariche che guidano la circolazione atmosferica extratropicale.

In tutte le stagioni, ma in particolare durante l’inverno (DJF) e l’autunno (SON), si osserva una risposta atmosferica ampia e strutturata, con pattern ondulatori coerenti a scala emisferica. La figura mostra anomalie di segno opposto alternate lungo le medie latitudini dell’emisfero settentrionale, configurazione tipica delle onde di Rossby stazionarie. In DJF, spicca un’elevata anomalia positiva di geopotenziale sull’Oceano Pacifico settentrionale, nella regione dell’Anticiclone delle Aleutine, con valori superiori a +10 metri. Tale struttura è accompagnata da una depressione a sud-est, che delinea il ramo discendente dell’onda e costituisce parte integrante di un pattern simile al Pacific-North American (PNA), come descritto da Wallace e Gutzler (1981). Questi risultati indicano che la forzante AMV, sebbene originata nell’Atlantico settentrionale, è in grado di attivare risposte dinamiche remote attraverso teleconnessioni tropicali-extratropicali.

Nel trimestre primaverile (MAM), le anomalie sono meno intense, ma persistono strutture coerenti sul Pacifico e sull’Eurasia. Il segnale si rafforza nuovamente in estate (JJA), quando il Nord America e l’Atlantico nord-occidentale mostrano marcate anomalie positive, suggerendo l’espansione e l’intensificazione della dorsale subtropicale nordamericana. Questo pattern è coerente con un’accresciuta subsidenza, ridotta copertura nuvolosa e riscaldamento della colonna troposferica media. Parallelamente, l’Anticiclone delle Aleutine permane robusto, mantenendo una traiettoria ondulatoria della circolazione che si estende verso l’America centrale e i Caraibi.

In autunno (SON), la risposta atmosferica raggiunge nuovamente un’intensità notevole: si osservano quattro nuclei principali di anomalia positiva lungo l’anello subtropicale dell’emisfero settentrionale, separati da minimi relativi che indicano la presenza di un treno d’onda ben definito. Questa struttura è compatibile con un pattern ondulatorio forzato dalla convezione tropicale modulata dall’ITCZ, il cui spostamento verso nord, associato a un’AMV positiva, innesca una redistribuzione della vorticità potenziale e conseguenti risposte extratropicali.

L’emisfero meridionale, pur presentando una risposta meno marcata, evidenzia anch’esso la presenza di onde stazionarie, soprattutto nel Pacifico sud-orientale e in prossimità dell’Oceano Indiano meridionale. La simmetria delle risposte tra i due emisferi supporta l’ipotesi di una modulazione interemisferica della circolazione atmosferica indotta da anomalie di origine tropicale.

Nel complesso, la Figura 8 fornisce una chiara evidenza della capacità dell’AMV di influenzare la circolazione atmosferica globale attraverso meccanismi di teleconnessione mediati dalle onde planetarie. Le anomalie di geopotenziale rilevate a 500 hPa costituiscono una firma dinamica di grande rilevanza, in grado di spiegare molte delle risposte osservate in superficie (temperatura, precipitazioni, venti), sia nei tropici che nelle medie latitudini. Tali risposte risultano coerenti con precedenti studi numerici e osservativi (e.g., McGregor et al., 2018; Ruprich-Robert et al., 2021; Meehl et al., 2021), confermando il ruolo centrale del Nord Atlantico nella modulazione della variabilità climatica globale a scala decadale.

4.4 Incertezza Modellistica nella Risposta all’AMV: Un’Analisi Comparativa Intermodello

L’analisi della risposta climatica indotta dall’Atlantic Multidecadal Variability (AMV) non può prescindere dalla valutazione della dipendenza dal modello climatico utilizzato, ovvero dalla misura in cui le risposte simulate differiscono tra i diversi sistemi modellistici. In questa sezione viene condotta un’indagine sistematica sull’accordo e sul disaccordo tra cinque modelli climatici globali impiegati nello studio, mediando sia sulle differenti risoluzioni numeriche sia sulle rispettive simulazioni ensemble. L’obiettivo è identificare quali regioni del sistema climatico globale presentino risposte robuste e coerenti all’AMV e dove, invece, si manifesti una maggiore dispersione tra i modelli.

Va sottolineato sin dall’inizio che il campione modellistico considerato non è statisticamente rappresentativo dell’intera comunità dei modelli climatici globali attualmente disponibili. Pertanto, la presente analisi non intende fornire una quantificazione rigorosa dell’incertezza strutturale, quanto piuttosto individuare quegli aspetti della risposta climatica che risultano più sensibili alla configurazione modellistica.

L’approccio metodologico adottato si basa su una scomposizione statistica della variabilità attraverso un’analisi della varianza (ANOVA), che permette di quantificare il contributo della variabilità tra modelli rispetto a quella interna e alla risposta media all’AMV. In particolare, viene calcolato il rapporto tra la frazione di varianza spiegata dalla diversità tra i modelli (indicativa dell’incertezza modellistica) e la frazione spiegata dalla forzatura dell’AMV (indicativa della risposta climatica sistematica). Tale rapporto rappresenta un indicatore sintetico di quanto la risposta media sia condivisa o divergente tra i diversi modelli.

I risultati sono visualizzati attraverso mappe che mostrano tale rapporto solo nelle regioni dove la variazione intermodello è statisticamente significativa (con livello di confidenza superiore al 95%). Inoltre, viene applicata una tratteggiatura nelle aree in cui la variabilità tra modelli è significativa, ma la risposta media all’AMV non lo è. Questo consente di distinguere con chiarezza le regioni dove le risposte climatologiche emergenti sono coerenti e affidabili, da quelle in cui le differenze strutturali tra i modelli dominano il segnale, limitando l’affidabilità delle proiezioni.

Questa analisi è particolarmente utile per valutare il grado di consenso modellistico in vari aspetti del sistema climatico, come la distribuzione delle precipitazioni tropicali, la posizione della ITCZ, la configurazione del getto nord-atlantico, e l’evoluzione delle teleconnessioni nel Pacifico. Non meno importante, l’indagine è stata sottoposta a verifiche di robustezza attraverso tecniche di sottocampionamento, con risultati coerenti, confermando l’affidabilità dei pattern identificati.

In sintesi, la variabilità intermodello nella risposta all’AMV rappresenta una componente critica nella valutazione dell’incertezza climatica. L’individuazione delle aree soggette a maggiore disaccordo tra modelli costituisce un passo essenziale verso il miglioramento delle simulazioni future, orientando gli sforzi della comunità scientifica sia verso una maggiore comprensione dei meccanismi fisici sottostanti, sia verso una calibrazione più fine dei modelli laddove l’incertezza permane elevata.

Impatto della Scelta del Modello sulla Risposta della Temperatura Superficiale all’AMV: Analisi Comparativa Multistagionale

La Figura 9 fornisce un’analisi sistematica dell’incertezza modellistica nella risposta della temperatura superficiale dell’aria (tas) alla variabilità multidecadale atlantica (Atlantic Multidecadal Variability, AMV), evidenziando la dipendenza stagionale delle discrepanze tra i modelli. Per ciascuna stagione, viene rappresentata la frazione di varianza totale attribuibile all’interazione modello-esperimento (termine Aem del modello ANOVA), normalizzata rispetto alla varianza spiegata esclusivamente dall’effetto dell’esperimento (termine αe, ossia la differenza tra i due stati forzati 2AMV+ e 2AMV−). L’obiettivo di questa rappresentazione è quantificare quanto le risposte climatiche alla stessa forzante differiscano da modello a modello, identificando le aree di maggiore incertezza strutturale.

Le aree colorate in rosso scuro indicano le regioni in cui la variabilità tra modelli è più elevata, suggerendo una marcata divergenza nelle simulazioni della risposta climatica all’AMV. Le stipple (puntinature) evidenziano i gridpoint in cui la risposta al forcing (αe) non è statisticamente significativa (p ≥ 0.05), mentre l’effetto modellistico (Aem) è invece significativo (p < 0.05). Questo consente di distinguere tra incertezza associata alla debolezza del segnale climatico rispetto alla forzante e quella derivante da divergenze sistematiche tra i modelli.

Durante l’inverno boreale (DJF), il segnale di disaccordo modellistico è esteso su ampie porzioni dell’Oceano Atlantico subtropicale e sulle regioni subpolari, nonché su molte aree terrestri dell’emisfero settentrionale, in particolare il Nord America, l’Europa centrale e parte della Siberia. Ciò suggerisce che, nonostante l’AMV induca un segnale termico relativamente robusto (come visto in Fig. 2), l’ampiezza e la localizzazione del riscaldamento invernale variano sensibilmente tra i modelli.

Nel trimestre primaverile (MAM), l’incertezza modellistica si mantiene elevata nelle stesse aree oceaniche e terrestri, ma tende a spostarsi verso l’emisfero australe, evidenziando una propagazione interstagionale del segnale termico legato al pattern AMV. Le aree equatoriali dell’Africa e dell’Oceano Indiano mostrano anch’esse maggiore variabilità intermodello, potenzialmente riflettendo la sensibilità della risposta convettiva e del bilancio energetico superficiale a diverse formulazioni fisiche nei modelli.

Durante l’estate boreale (JJA), si osserva la maggiore frazione di griglie con disaccordo modellistico significativo (63%, come indicato nel riquadro superiore destro). In questa stagione, l’incertezza si estende a vaste aree delle medie latitudini continentali, come l’Asia centrale, l’Europa orientale e l’America settentrionale, suggerendo una maggiore sensibilità del sistema climatico terrestre estivo alla parametrizzazione dei processi di feedback tra suolo, vegetazione e atmosfera. Inoltre, l’Atlantico tropicale e subtropicale presenta disaccordi consistenti, probabilmente legati alla diversa rappresentazione delle anomalie di convezione e delle risposte monsoniche nei modelli.

Infine, in autunno (SON), le regioni marittime dell’emisfero settentrionale, in particolare l’Atlantico settentrionale e il Pacifico orientale, evidenziano nuovamente elevati livelli di disaccordo intermodello, indicando che la transizione stagionale non elimina le incertezze nella rappresentazione termica delle risposte oceaniche.

In sintesi, la Figura 9 mostra come l’affidabilità della risposta climatica alla forzante AMV sia soggetta a considerevole variabilità intermodello, sia su scala stagionale che regionale. Questo implica che, pur riconoscendo un pattern medio robusto nella risposta climatica globale all’AMV, esiste un margine significativo di incertezza associato alla struttura modellistica, in particolare nelle regioni continentali dell’emisfero settentrionale e nei bacini oceanici tropicali e subtropicali. Tali incertezze devono essere attentamente considerate nell’interpretazione delle proiezioni climatiche associate alla variabilità atlantica e nell’utilizzo dei modelli a fini predittivi o diagnostici.

4.4.1 Divergenze tra modelli nella risposta termica all’AMV: un’analisi delle temperature superficiali dell’aria

La Figura 9 rappresenta un elemento cruciale per comprendere la coerenza e la dispersione tra i modelli climatici nel simulare la risposta della temperatura superficiale dell’aria (tas) alla variabilità multidecennale atlantica (AMV). Questa figura evidenzia, attraverso una codifica cromatica e una mappatura spaziale stagionale, le regioni del globo in cui le divergenze tra modelli sono più marcate rispetto alla media del segnale simulato. Il parametro utilizzato per valutare questa dispersione è la frazione della varianza totale attribuibile al termine “modello per esperimento”, cioè alla combinazione specifica di modello e condizione forzante (2AMV+ o 2AMV−), rispetto alla varianza spiegata dalla sola forzante. Valori elevati indicano una significativa incertezza intermodello nel segnale simulato.

Nel bacino del Nord Atlantico, la dispersione risulta generalmente contenuta. Ciò suggerisce che la tecnica di nudging della temperatura superficiale del mare (descritta nella Sezione 2.3) è efficace nel garantire una coerenza tra i modelli, almeno nella rappresentazione delle anomalie SST. Questa coerenza si riflette anche nelle temperature dell’aria superficiale, data la forte correlazione tra SST e tas, come supportato da evidenze complementari (Supplementary Information, Sezione 2, Figure S10).

Viceversa, le regioni tropicali – in particolare le zone oceaniche – mostrano una dispersione modellistica più marcata. Le risposte di raffreddamento osservate nel Pacifico centrale e nell’Atlantico meridionale non sono riprodotte in modo uniforme nei vari modelli, evidenziando un’importante fonte di incertezza nella risposta tropicale all’AMV. Queste differenze si amplificano in estate e autunno, quando le interazioni tra oceano, atmosfera e convezione tropicale sono più dinamiche.

Per le aree continentali dell’emisfero nord, la risposta simulata risulta relativamente coerente, fatta eccezione per alcune zone critiche. In inverno, si riscontrano divergenze nella risposta su parte del Nord America, così come in Europa e nel Nord Africa, dove la distribuzione spaziale del segnale termico è meno uniforme tra i modelli.

Particolarmente degni di nota sono gli elevati livelli di incertezza riscontrati in Africa tropicale e meridionale e nel nord del Sud America. Queste regioni sono fortemente influenzate dalla posizione e dall’intensità dell’ITCZ, che tende a spostarsi verso nord in presenza di un’AMV positiva. Tuttavia, l’estensione e la localizzazione di questo spostamento variano sensibilmente da un modello all’altro, generando un’ampia gamma di risposte termiche regionali.

L’Artico, infine, mostra una significativa dispersione nelle stagioni estiva e autunnale. Ciò è verosimilmente attribuibile a differenti rappresentazioni dello scioglimento stagionale del ghiaccio marino, una componente altamente sensibile alla configurazione delle SST atlantiche e ai feedback radiativi locali.

Un ulteriore elemento critico riguarda l’impatto del modello MPI-ESM 1.2, che tende a generare un raffreddamento eccessivo nelle regioni del Pacifico e dell’Atlantico meridionale. La sua esclusione dall’ensemble comporta una diminuzione della dispersione intermodello e una riduzione dell’intensità del raffreddamento simulato in quelle aree, come riportato in dettaglio nelle Supplementary Figures S29 e S32.

Nel complesso, l’analisi suggerisce una maggiore robustezza e coerenza tra modelli nella rappresentazione della risposta extratropicale dell’emisfero nord all’AMV, mentre la risposta tropicale e quella dell’emisfero sud rimangono soggette a una maggiore incertezza modellistica. Questa asimmetria evidenzia l’importanza di migliorare la rappresentazione dei processi tropicali – in particolare quelli legati alla convezione e alla dinamica dell’ITCZ – per ottenere proiezioni climatiche più affidabili a scala globale.

Disaccordo intermodello nella risposta della precipitazione all’AMV: una valutazione stagionale della Figura 10

La Figura 10 approfondisce la sensibilità modellistica nella simulazione della risposta della precipitazione alla Variabilità Multidecennale Atlantica (Atlantic Multidecadal Variability, AMV), fornendo una rappresentazione della varianza fra modelli nella risposta alla forzante. In particolare, viene riportata, per ciascuna stagione dell’anno (DJF, MAM, JJA, SON), la frazione della varianza totale nella risposta pluviometrica spiegata dall’interazione tra modello climatico e forzante AMV (2AMV+ / 2AMV−), normalizzata rispetto alla varianza spiegata dalla forzante stessa. Questo approccio permette di localizzare geograficamente le regioni dove i modelli climatici globali non concordano sulla risposta precipitativa all’AMV, individuando aree di elevata incertezza e bassa coerenza intermodello.

Distribuzione spaziale della divergenza tra modelli

Nel complesso, la figura mostra che la più ampia incertezza modellistica si concentra lungo la fascia tropicale oceanica e in alcune aree chiave della convezione tropicale. Il segnale è particolarmente marcato:

• Nel Pacifico equatoriale, dove le teleconnessioni tra Atlantico e Pacifico modulano la Walker Circulation e l’ITCZ, con effetti sensibili sulla convezione e sulla piovosità equatoriale. Le variazioni tra modelli suggeriscono che i processi dinamici e termodinamici che regolano la risposta precipitativa in questa regione sono trattati in modo differente a seconda del sistema di modellazione considerato.
• Nel bacino atlantico tropicale, specialmente nelle stagioni DJF e JJA, si osservano divergenze significative. Questo disaccordo riflette probabilmente differenze nella simulazione dell’intensità e del posizionamento dell’ITCZ, nonché nella risposta della circolazione secondaria alla forzante di origine atlantica.
• Nel sud-est asiatico e nella regione marittima dell’Indonesia, la dispersione tra modelli si accentua nella stagione estiva boreale (JJA), evidenziando difficoltà persistenti nella simulazione della risposta monsonica e delle precipitazioni convettive indotte da teleconnessioni tropicali.
• In Africa centrale e meridionale, la distribuzione delle aree ad alta incertezza suggerisce che le differenze tra modelli riguardano la capacità di catturare il nesso tra l’ITCZ, il monsone africano e la risposta convettiva al segnale AMV.

Segnale stagionale dell’incertezza

La variabilità intermodello varia sensibilmente tra le stagioni. I valori riportati in alto a destra nei pannelli indicano la percentuale dei punti griglia con segnale statisticamente significativo (p < 0.05):

• DJF (0.20) e MAM (0.17) presentano livelli relativamente contenuti di disaccordo, suggerendo una maggiore coerenza intermodello nella risposta invernale e primaverile. Tuttavia, alcune regioni oceaniche tropicali mostrano una dispersione persistente anche in queste stagioni.
• JJA (0.27) e SON (0.29) evidenziano una maggiore eterogeneità, specialmente nelle aree tropicali e monsoniche. Questo è coerente con il fatto che la convezione estiva e i sistemi monsonici sono intrinsecamente più complessi da modellare e più sensibili a variazioni nella configurazione dei modelli.

Implicazioni scientifiche

La Figura 10 rivela che, a differenza della risposta termica all’AMV (Figura 9), la risposta precipitativa è soggetta a un’ampia incertezza intermodello, specialmente nelle regioni tropicali. Questo riflette le limitazioni strutturali dei modelli nel rappresentare accuratamente i processi convettivi e nuvolosi, così come le teleconnessioni che collegano le anomalie atlantiche alla risposta idrologica globale. Tale incertezza rappresenta un limite rilevante per la previsione climatica stagionale e multidecennale in molte regioni vulnerabili del globo, dove la pioggia è il principale driver della produttività agricola, della disponibilità idrica e del rischio idrogeologico.

Conclusione

La Figura 10 sottolinea come la risposta delle precipitazioni all’AMV sia caratterizzata da una notevole dispersione tra modelli climatici globali, soprattutto nelle regioni tropicali e nei mesi estivi. Ciò implica che, nonostante i progressi nella rappresentazione del segnale termico dell’AMV, persistono incertezze significative nella sua trasmissione alle variabili idrologiche. Tali risultati richiamano l’attenzione sulla necessità di migliorare la rappresentazione dei processi convettivi, dei feedback nuvola-pioggia e delle interazioni oceano-atmosfera su scala tropicale, al fine di rafforzare la coerenza e l’affidabilità delle simulazioni climatiche intermodello.

Divergenze intermodello nella risposta alla AMV: precipitazione e pressione al livello del mare

L’analisi dell’incertezza tra modelli rispetto alla risposta climatica alla AMV rivela una chiara dicotomia tra le regioni tropicali e le latitudini extratropicali, sia per quanto riguarda le precipitazioni sia per la pressione al livello del mare. Le simulazioni indicano che, al di fuori dei tropici — e in particolare sulle terre emerse — la risposta della precipitazione alla forzante associata alla variabilità multidecadale atlantica è generalmente ben concorde tra i modelli climatici analizzati. Questo suggerisce un’elevata robustezza delle teleconnessioni AMV-indotte nei regimi extratropicali continentali. Tuttavia, alcune eccezioni emergono: ad esempio, si osserva una discreta variabilità intermodello sulla regione degli Stati Uniti durante l’estate boreale (JJA), evidenziando potenziali incertezze nella rappresentazione degli effetti a valle della circolazione atmosferica di origine atlantica.

Le divergenze si amplificano notevolmente nei tropici, specialmente sull’Oceano Atlantico tropicale, dove la risposta della precipitazione all’AMV presenta una forte dispersione tra modelli durante tutto l’anno. Questa variabilità si estende anche all’Africa subsahariana settentrionale nelle stagioni calde e all’inizio dell’autunno (JJA e SON), così come alle regioni del Sud America settentrionale, che risultano sistematicamente interessate da differenze significative tra modelli in tutte le stagioni. Tali incertezze sono plausibilmente connesse alla diversa capacità dei modelli di rappresentare la latitudine dello spostamento verso nord della Zona di Convergenza Intertropicale (ITCZ) in risposta all’AMV. Come già documentato in numerosi studi (Sutton e Hodson, 2005; Mohino et al., 2011; Zhang e Delworth, 2006), questo spostamento dell’ITCZ è fortemente modulato dalle variazioni nel gradiente interemisferico di temperatura superficiale del mare (SST). Di conseguenza, la dispersione nella posizione dell’ITCZ riflette direttamente la diversità nella risposta modellistica dell’Atlantico meridionale.

A completare il quadro, si registra un’ampia eterogeneità nella risposta delle precipitazioni sul Pacifico tropicale e sulla Maritime Continent, regioni chiave per la circolazione di Walker. Le divergenze osservate suggeriscono che i modelli non convergono nella rappresentazione dei moti ascendenti e discendenti legati alla risposta dell’oceano Pacifico all’anomalia atlantica. È interessante notare come l’esclusione del modello MPI-ESM1.2, noto per la sua tendenza a una risposta particolarmente marcata, riduca parzialmente la dispersione osservata, pur non alterando sostanzialmente la struttura generale del disaccordo tra modelli (come mostrato nelle Figure S31 e S34 del materiale supplementare).

Per quanto riguarda la pressione al livello del mare, la risposta locale sull’Atlantico settentrionale risulta relativamente coerente tra i modelli, a conferma dell’efficacia della forzante imposta. Tuttavia, tale coerenza si attenua significativamente sull’Atlantico tropicale, soprattutto nei mesi estivi e autunnali, suggerendo una stretta relazione con la già citata incertezza nella posizione dell’ITCZ. Una marcata dispersione tra modelli emerge anche sulla Maritime Continent, probabilmente legata a differenze nella rappresentazione dei moti convettivi verticali indotti dalla circolazione di Walker. La stagione estiva (JJA) si conferma come quella più soggetta a divergenze modellistiche, sia per quanto riguarda la risposta della pressione atmosferica che per quella della circolazione sullo specchio d’acqua dell’Oceano Indiano. Questa evidenza supporta l’ipotesi di una risposta differenziata del monsone sud-asiatico all’AMV nei diversi modelli, sottolineando la complessità delle interazioni teleconnettive tra Atlantico e Indo-Pacifico e la difficoltà di rappresentarle in modo uniforme nei sistemi climatici attuali.

Analisi della sensibilità modellistica nella risposta della pressione al livello del mare all’AMV: una lettura critica della Figura 11

La Figura 11 rappresenta la distribuzione spaziale della variabilità intermodello nella risposta della pressione media al livello del mare (psl) all’Atlantic Multidecadal Variability (AMV), per ciascuna delle quattro stagioni climatologiche. Analogamente alla metodologia adottata per le Figure 9 e 10, essa mostra il rapporto tra la varianza attribuibile all’interazione tra esperimento e modello (Aₑₘ) e la varianza spiegata dalla sola forzante AMV (αₑ). Tale metrica, espressa sotto forma di scala cromatica da chiaro a rosso intenso, consente di valutare la coerenza (o mancanza di essa) nelle risposte dinamiche simulate da cinque modelli climatici globali.

Inverno boreale (DJF)
Nel trimestre invernale, i livelli più elevati di divergenza modellistica si riscontrano principalmente sul settore equatoriale dell’Atlantico e sull’area della Maritime Continent, regioni chiave per la convezione tropicale. Qui il colore rosso scuro indica che la variabilità tra modelli è comparabile o superiore al segnale stesso prodotto dall’AMV, il che implica un’incertezza elevata nella rappresentazione delle risposte bariche indotte dalla variabilità multidecadale atlantica. È interessante notare come il Nord Atlantico extratropicale, sede della forzante imposta mediante il nudging delle SST, mostri invece un elevato grado di accordo modellistico, confermando l’efficacia del vincolo termico nel forzare risposte coerenti almeno localmente.

Primavera boreale (MAM)
In primavera, la coerenza tra i modelli migliora lievemente, ma persistono disaccordi significativi sulla regione indopacifica, il Golfo di Guinea e l’Africa occidentale. Il tratteggio presente su alcune aree (es. oceano Pacifico sud-orientale) indica una situazione peculiare: la risposta modellistica è statisticamente significativa, ma il segnale forzato non lo è, suggerendo che i modelli producono risposte divergenti non legate a un forcing robusto dell’AMV. Questa discrepanza rivela come, in alcune aree, la variabilità interna e la struttura fisica del modello abbiano un peso superiore alla forzante esterna.

Estate boreale (JJA)
L’estate boreale è la stagione in cui si osserva la più ampia divergenza modellistica, in particolare sull’Africa settentrionale, il Medio Oriente, l’India e l’Oceano Indiano tropicale. Questi risultati sono coerenti con quanto emerso nella discussione sul monsone asiatico, una componente climatica notoriamente sensibile alla rappresentazione delle anomalie termiche tropicali e alla risposta convettiva. Anche il Pacifico tropicale e il settore amazzonico presentano estesi segnali di divergenza, suggerendo un’incertezza elevata nelle teleconnessioni atmosferiche legate all’AMV. La forte eterogeneità in queste regioni può derivare da una diversa rappresentazione nei modelli della circolazione Walker e della retroazione atmosferica alle variazioni nella distribuzione delle SST equatoriali.

Autunno boreale (SON)
In autunno, la coerenza modellistica migliora lievemente rispetto all’estate, ma permangono divergenze significative nella regione indo-pacifica e su vaste aree dell’emisfero sud, in particolare sull’oceano meridionale. La presenza continua di disaccordi sul Pacifico occidentale e sull’Indonesia evidenzia quanto sia difficile, per i modelli, convergere su una rappresentazione univoca della risposta barica nella fascia intertropicale. Questo è particolarmente importante perché la regione svolge un ruolo cardine nel modulare le onde planetarie e nella trasmissione delle teleconnessioni extratropicali.

Considerazioni finali
Nel complesso, la Figura 11 rivela una chiara dicotomia tra regioni dove la risposta modellistica alla forzante AMV è robusta (es. Nord Atlantico, Europa occidentale) e aree in cui prevale una forte incertezza (es. tropici e regioni monsoniche). Le zone con maggiore divergenza tra modelli si concentrano soprattutto nelle aree di intensa attività convettiva e laddove le teleconnessioni atmosferiche tropicali giocano un ruolo cruciale. Tali risultati sottolineano l’importanza di raffinare la rappresentazione dei processi convettivi e delle interazioni oceano-atmosfera nei modelli climatici, soprattutto nei tropici, per aumentare l’affidabilità delle proiezioni legate alla variabilità multidecadale. In definitiva, la figura suggerisce che, sebbene la risposta barica all’AMV sia ben simulata a latitudini medio-alte, rimane ancora molto lavoro da fare per comprendere e modellare accuratamente la risposta tropicale e le sue implicazioni globali.

Treni d’onda extratropicali e risposta coerente tra modelli: un’analisi strutturata della propagazione rossbiana indotta dall’AMV

L’analisi della risposta extratropicale all’Atlantic Multidecadal Variability (AMV) rivela una configurazione ondulatoria coerente nei modelli climatici considerati, caratterizzata da un treno d’onda planetario che si propaga dalle regioni tropicali del Pacifico verso le medie e alte latitudini dell’emisfero settentrionale. Questa struttura è ben evidenziata nella Figura 8 e trova ulteriore conferma nell’analisi statistica di varianza (ANOVA) della Figura 12, che dimostra come, nonostante alcune differenze nei dettagli regionali, l’impronta dinamica generale indotta dall’AMV venga riprodotta in modo robusto su scala intermodello.

Tuttavia, l’uniformità strutturale di questo segnale ondulatorio nasconde una certa eterogeneità nella distribuzione spaziale e nell’intensità dei centri di geopotenziale anomalo a 500 hPa, in particolare nella stagione invernale. Le variazioni più evidenti riguardano la posizione e l’ampiezza dei lobi negativi di geopotenziale sulla regione canadese e dei corrispettivi lobi positivi nei pressi dell’Islanda. Queste discrepanze possono essere attribuite a diversi fattori: da un lato, la variabilità nella risposta pacifica all’AMV tra i modelli (come già discusso in Figura 9) introduce una modulazione nei meccanismi di forzante tropicale che innescano la propagazione delle onde di Rossby; dall’altro, le differenze nello stato medio del flusso zonale in quota tra i modelli stessi possono modificare significativamente il tracciato e l’ampiezza della risposta extratropicale, attraverso l’interazione selettiva con i canali guida per la propagazione ondulatoria.

In particolare, è noto che le caratteristiche strutturali del flusso medio – come la posizione del getto polare e l’intensità del gradiente barotropico – fungano da elementi determinanti nella trasmissione verso nord della risposta convettiva tropicale. Differenze anche modeste in tali proprietà dinamiche possono dunque amplificare o attenuare i segnali extratropicali, alterandone la configurazione a grande scala. Questo aspetto è stato precedentemente discusso da Scaife et al. (2017), che evidenziano come le variazioni nella circolazione media in quota possano modulare l’efficienza del “ponte rossbiano” tropicale-extratropicale.

Infine, la letteratura recente – in particolare lo studio approfondito di Ruprich-Robert et al. (2021) – sottolinea il ruolo chiave della risposta pacifica all’AMV nel generare la teleconnessione verso l’Atlantico settentrionale e il continente nordamericano. Tali interazioni oceaniche-atmosferiche di tipo inter-bacino rappresentano uno dei meccanismi più rilevanti nella costruzione della risposta emisferica all’AMV, e la loro rappresentazione modellistica costituisce una sfida cruciale per la previsione climatica stagionale e decadale.

4.5 L’influenza della risoluzione modellistica sulla risposta climatica all’AMV

La comprensione dell’impatto che la risoluzione spaziale ha sulla risposta dei modelli climatici alla Variabilità Multidecadale Atlantica (AMV) è fondamentale per valutare l’affidabilità delle simulazioni e per identificare le fonti di divergenza nei risultati multi-modello. Aumentare la risoluzione, sia nell’atmosfera che nell’oceano, consente di rappresentare in maniera più realistica processi dinamici e termodinamici di piccola scala, spesso cruciali per la corretta simulazione delle risposte climatiche forzate.

Dal punto di vista atmosferico, una maggiore risoluzione orizzontale consente una miglior rappresentazione delle strutture frontali, dei sistemi baroclinici e delle interazioni topografiche. Essa si associa a una riduzione dei bias tropicali comunemente riscontrati nei modelli a bassa risoluzione, a un miglioramento della rappresentazione dei blocchi atmosferici nell’emisfero nord e a una descrizione più accurata del posizionamento e della variabilità del getto polare. Questo si traduce in un’influenza più credibile dei disturbi termici e dinamici indotti dalla componente AMV sul flusso extratropicale e sulle teleconnessioni associate.

Nel dominio oceanico, la risoluzione più fine permette di simulare meglio la struttura delle correnti di bordo occidentali – come la Corrente del Golfo – e dei vortici mesoscala (eddies), nonché la complessa orografia sottomarina. Ciò porta a una maggiore fedeltà nello stato medio delle temperature superficiali marine, nella posizione dei fronti oceanici e nella variabilità associata alle correnti di trasporto meridionale. Il miglioramento nella simulazione dei gradienti termici oceanici ha implicazioni dirette sull’atmosfera sovrastante, influenzando la posizione dei centri di azione, le strutture convettive e la propagazione delle onde planetarie.

Tuttavia, non tutti i processi climatici migliorano in modo continuo con l’aumento della risoluzione. Per alcuni fenomeni, come la convezione atmosferica profonda o la formazione di vortici oceanici, l’aumento di risoluzione innesca un miglioramento significativo solo oltre una soglia critica. In altri casi, i benefici si distribuiscono più gradualmente. Ad esempio, il passaggio da una risoluzione grossolana a una in grado di risolvere la scala del raggio di Rossby può attivare dinamiche precedentemente non simulate, modificando sostanzialmente la risposta del modello alle forzanti.

Nel contesto delle simulazioni dedicate all’AMV, tali considerazioni sono particolarmente rilevanti. Poiché la risposta atmosferica e oceanica all’anomalia termica nordatlantica si propaga attraverso onde di Rossby, strutture di convezione tropicale, interazioni monsoniche e feedback oceanici, la capacità del modello di catturare questi processi dipende fortemente dalla risoluzione adottata. Inoltre, differenze nella risoluzione tra modelli – spesso difficili da confrontare direttamente a causa delle geometrie di griglia eterogenee – possono contribuire a significative divergenze nella risposta simulata all’AMV, soprattutto nei tropici e nelle regioni monsoniche.

Questa sezione affronta tali problematiche mediante un confronto sistematico tra simulazioni ad alta e bassa risoluzione, analizzando dove e in che misura la risposta modellistica all’AMV sia influenzata dalla risoluzione, con particolare attenzione alla rappresentazione spaziale e stagionale delle anomalie termiche e dinamiche nel sistema climatico globale.

Rispetto alle sezioni precedenti, la significatività statistica dei risultati relativi alla risoluzione appare sensibilmente influenzata dal metodo di campionamento (resampling), come illustrato nella Sezione Supplementare 1.3. Di conseguenza, nel commento che segue ci si concentra esclusivamente sulle caratteristiche che risultano robuste rispetto alle variazioni di campionamento. Inoltre, va notato che la significatività spaziale di molti di questi risultati è marginale.

Le Figure 13, 14 e 15 mostrano che l’impatto dell’aumento della risoluzione del modello è generalmente modesto; non si osservano variazioni sistematiche tali da dimostrare una risposta significativamente diversa dell’AMV all’aumento della risoluzione modellistica. Tuttavia, esistono alcune aree in cui si evidenziano differenze degne di nota.

Piccole variazioni significative nella temperatura dell’aria superficiale (tas) si osservano nell’Atlantico settentrionale e nell’Artico in tutte le stagioni (Figura 13), con particolare evidenza nel Mare del Labrador, dove si registrano temperature più fredde (in inverno, DJF) e più calde (in estate, JJA) nei modelli ad alta risoluzione. Inoltre, si nota un lieve raffreddamento nel Mare di Barents durante la primavera (MAM). Tali differenze potrebbero essere legate alla sensibilità della risoluzione nella simulazione della profondità dello strato di rimescolamento oceanico o alla copertura dei ghiacci marini. È altresì possibile che derivino da differenze nello stato medio della copertura glaciale tra i modelli a bassa e alta risoluzione. Anche minime variazioni nell’estensione dei ghiacci marini possono determinare significative discrepanze nella risposta termica superficiale. Tuttavia, queste anomalie sono solo marginalmente significative da un punto di vista spaziale.

Per quanto riguarda la circolazione atmosferica su larga scala, l’impatto dell’aumento di risoluzione è molto debole e risulta nettamente inferiore rispetto all’intensità della risposta media. Si osserva un leggero aumento della pressione al livello del mare sull’America Meridionale meridionale nei modelli ad alta risoluzione (Figura 14), ma nessuna di queste variazioni è statisticamente significativa in alcuna stagione.

Gli effetti più evidenti dell’aumento di risoluzione si manifestano nella risposta delle precipitazioni tropicali (Figura 15). L’AMV è associata a uno spostamento verso nord dell’ITCZ atlantica, rappresentato dal tipico pattern bipolare (come illustrato in Figura 4). Nei modelli ad alta risoluzione, questo spostamento è più marcato, generando un pattern tripolare nelle anomalie di precipitazione, che risulta massimo durante l’estate boreale (JJA). Tale intensificazione potrebbe essere associata a una risposta termica più marcata nell’emisfero nord durante l’estate nei modelli ad alta risoluzione, fattore che favorisce uno spostamento verso nord dell’ITCZ e della cella di Hadley.

Si osserva inoltre un modesto aumento delle precipitazioni sull’Oceano Pacifico occidentale durante l’inverno e l’autunno, coerente con un’accresciuta attività convettiva e un rafforzamento della Circolazione di Walker tropicale.

A causa della difficoltà nel distinguere chiaramente i modelli ad alta e bassa risoluzione all’interno dell’ensemble, è stato condotto anche un esame dei singoli modelli (Sezione Supplementare 5). Da tale analisi emerge che la maggior parte dei modelli conferma gli impatti deboli rilevati a livello globale. Tuttavia, il modello MPI-ESM 1.2 mostra una risposta sensibilmente più intensa all’aumento di risoluzione, caratterizzata da temperature più elevate nella regione della gyre subpolare atlantica e da uno spostamento più marcato verso nord dell’ITCZ.

Nonostante questa eterogeneità, non si evidenzia un cambiamento su larga scala nella risposta climatica all’AMV in seguito all’incremento della risoluzione orizzontale dei modelli. Gli effetti rilevati risultano localizzati, come lievi variazioni regionali della temperatura superficiale nell’Artico e un maggiore spostamento verso nord della zona di convergenza intertropicale.

L’influenza della risoluzione orizzontale dei modelli climatici sulla risposta climatica forzata dalla Atlantic Multidecadal Variability (AMV) si dimostra, in generale, piuttosto contenuta e di difficile rilevabilità statistica. Questo vale soprattutto se si considerano le incertezze introdotte dalle tecniche di campionamento, che rendono alcuni risultati marginalmente significativi da un punto di vista spaziale e statisticamente sensibili al metodo utilizzato. È per questo motivo che la discussione si concentra esclusivamente sulle risposte che risultano robuste rispetto alle variazioni nei campionamenti.

Le analisi grafiche relative agli effetti della risoluzione sulla temperatura superficiale dell’aria, sulla pressione al livello del mare e sulle precipitazioni (rispettivamente Figg. 13, 14 e 15) mostrano che l’incremento della risoluzione orizzontale, sebbene potenzialmente utile nel migliorare la rappresentazione dei processi atmosferici e oceanici, non modifica in modo sostanziale la risposta dei modelli all’AMV. Tuttavia, alcune differenze regionali meritano attenzione. Nelle alte latitudini dell’Atlantico settentrionale e dell’Artico, si osservano variazioni termiche localizzate, più evidenti in corrispondenza del Mare del Labrador e del Mare di Barents, dove le simulazioni ad alta risoluzione tendono a produrre un raffreddamento invernale e un relativo riscaldamento estivo, probabilmente legato alla diversa rappresentazione del ghiaccio marino e della profondità dello strato di rimescolamento oceanico. Queste differenze potrebbero riflettere anche minimi scostamenti nello stato medio della copertura glaciale tra le configurazioni ad alta e bassa risoluzione, che si traducono in risposte termiche divergenti nei modelli.

Per quanto concerne la circolazione atmosferica su scala planetaria, l’aumento di risoluzione non sembra influenzare in modo rilevante i pattern di risposta, con variazioni minime della pressione al suolo, localizzate principalmente nel cono meridionale del Sud America durante alcune stagioni, ma che non raggiungono mai soglie di significatività spaziale statisticamente robuste. La risposta media della circolazione atmosferica, pertanto, risulta invariata rispetto alla risoluzione, e non si evidenziano effetti sistematici riconducibili all’incremento della capacità risolutiva dei modelli.

Più interessante è l’effetto della risoluzione sulla risposta delle precipitazioni tropicali. L’AMV genera tipicamente uno spostamento verso nord dell’Intertropical Convergence Zone (ITCZ) sull’Atlantico, come mostrato dal pattern bipolare di precipitazione (Fig. 4). Nei modelli ad alta risoluzione, questo spostamento è più accentuato e tende a produrre un tripolo di precipitazione (differenza tra due dipoli dislocati latitudinalmente), particolarmente marcato durante l’estate boreale. Questa maggiore intensità dello spostamento dell’ITCZ può essere interpretata come il risultato di un riscaldamento più accentuato dell’emisfero settentrionale nei modelli ad alta risoluzione, specialmente durante la stagione estiva. Tale riscaldamento intensificato può, a sua volta, rafforzare lo spostamento verso nord della cella di Hadley, modificando la distribuzione delle precipitazioni su scala tropicale.

Ulteriori risposte alle variazioni di risoluzione emergono sull’Oceano Pacifico occidentale, dove si rileva un leggero incremento delle precipitazioni in inverno e autunno, in corrispondenza di regioni associate ad intensa convezione e moti ascendenti atmosferici, coerenti con un rafforzamento della Circolazione di Walker.

Poiché è difficile distinguere in modo netto tra configurazioni a bassa e alta risoluzione all’interno dell’ensemble multi-modello impiegato, è stato eseguito anche un confronto all’interno dei singoli modelli. Questo tipo di analisi, presentata nelle sezioni supplementari dello studio, conferma la tendenza generale a una debole sensibilità della risposta all’AMV rispetto alla risoluzione. Tuttavia, un’eccezione significativa è rappresentata dal modello MPI-ESM 1.2, che mostra risposte più marcate con l’aumento della risoluzione: un riscaldamento più esteso sull’Atlantico subpolare e uno spostamento più deciso dell’ITCZ atlantica verso nord.

Nonostante tali differenze specifiche, l’analisi complessiva suggerisce che l’aumento della risoluzione orizzontale nei modelli climatici non comporta cambiamenti strutturali nella risposta media del sistema climatico all’AMV. Le modifiche rilevate sono limitate a scala regionale e, nella maggior parte dei casi, non modificano i pattern climatologici principali evidenziati nei campi di temperatura, pressione e precipitazione. L’unico effetto persistente e rilevabile con coerenza è rappresentato da una maggiore spinta verso nord dell’ITCZ atlantica, elemento potenzialmente rilevante per la comprensione delle dinamiche monsoniche e delle precipitazioni tropicali su scala stagionale.

Divergenze inter-modello nella risposta del geopotenziale a 500 hPa alla forzatura AMV: un’analisi spaziale della coerenza stagionale

La Figura 12 analizza la sensibilità della risposta del geopotenziale a 500 hPa (zg) alla forzatura termica associata alla Atlantic Multidecadal Variability (AMV), evidenziando la dipendenza dal modello climatico utilizzato. Seguendo la stessa metodologia della Figura 9, ogni pannello stagionale (DJF, MAM, JJA, SON) mostra la frazione della varianza spiegata dal termine d’interazione modello–esperimento (Aₑₘ) normalizzata rispetto alla varianza totale attribuibile alla sola forzatura (αₑ). Tale rapporto quantifica la divergenza tra i modelli nella rappresentazione della risposta atmosferica alla AMV, permettendo di individuare aree geografiche dove l’incertezza strutturale del modello incide in misura rilevante.

Nel complesso, emerge un pattern coerente di elevata divergenza intermodello nei tropici, in particolare lungo la cintura equatoriale dell’Oceano Pacifico, dell’Atlantico e dell’Oceano Indiano. Tali regioni mostrano un’intensa colorazione rossoscuro che indica una prevalente e robusta significatività statistica del termine Aₑₘ, suggerendo che le modalità con cui i modelli rappresentano la risposta della convezione tropicale e della circolazione di Walker all’AMV siano altamente variabili. Il fatto che molte di queste aree risultino tratteggiate, cioè con Aₑₘ significativo ma αₑ non significativo, rafforza l’idea che la divergenza tra modelli superi la risposta media attesa.

Durante la stagione invernale boreale (DJF), si osserva una discreta coerenza nei modelli sul comparto nordatlantico, ma con differenze regionali ben definite. L’area tra il Labrador, la Groenlandia e l’Islanda mostra variabilità nella forza e nella collocazione dei lobuli negativi e positivi di anomalia di zg, elementi che compongono la risposta extratropicale classica a pattern AMV positivi. Queste differenze potrebbero derivare sia da variazioni nella risposta pacifica intermodello sia da discrepanze nella circolazione media in quota tra i modelli, che influenzano la propagazione delle onde di Rossby generate nelle regioni tropicali.

La stagione estiva (JJA) è quella in cui si osserva la massima frazione di punti significativi (0.54), indicando una forte divergenza tra modelli nella rappresentazione della risposta extratropicale e tropicale al segnale AMV. Ciò riflette verosimilmente una maggiore complessità dei processi atmosferici coinvolti nel periodo estivo, come lo spostamento dell’ITCZ, la risposta del monsone africano e la modulazione delle celle di Hadley.

Anche durante le stagioni di transizione (MAM e SON), le differenze tra modelli restano marcate, in particolare sulle regioni tropicali e subtropicali oceaniche. Tali divergenze sono coerenti con i risultati delle Figure 9 e 10, dove si evidenzia come la risposta della temperatura superficiale e delle precipitazioni nei tropici sia anch’essa fortemente dipendente dalla struttura interna del modello e dalla rappresentazione della convezione profonda e della circolazione tropicale.

Nel loro insieme, questi risultati indicano che la risposta atmosferica in quota alla AMV è generalmente più robusta e condivisa tra i modelli nelle latitudini extratropicali dell’emisfero nord, mentre presenta una notevole incertezza nella fascia tropicale, dove le teleconnessioni atmosferiche, la convezione e la risposta del sistema oceano-atmosfera sono fortemente sensibili alla parametrizzazione del modello climatico. L’analisi suggerisce pertanto la necessità di una maggiore attenzione alla rappresentazione dei processi tropicali nei modelli climatici per migliorare la coerenza nella simulazione delle risposte globali alla variabilità multidecadale atlantica.

Influenza della risoluzione spaziale modellistica sulla risposta stagionale della temperatura dell’aria superficiale alla AMV

La Figura 13 fornisce un’analisi approfondita degli effetti dell’aumento della risoluzione orizzontale nei modelli climatici globali sulla risposta della temperatura dell’aria superficiale (tas) alla Atlantic Multidecadal Variability (AMV), articolata per stagioni. Ciascun pannello rappresenta la differenza tra le anomalie associate alla AMV in modelli ad alta risoluzione (HR) e quelle simulate da modelli a bassa risoluzione (LR), evidenziando le zone in cui tali differenze risultano statisticamente significative (p < 0.05), secondo l’analisi ANOVA (termine Ger). I valori numerici in alto a destra nei pannelli quantificano la frazione dei punti griglia globali in cui la differenza HR–LR è significativa, offrendo una misura sintetica della rilevanza spaziale di tali discrepanze.

Nel complesso, emerge che l’effetto dell’incremento di risoluzione sulla risposta della temperatura all’AMV è globalmente modesto, ma localmente rilevante in alcune regioni chiave del sistema climatico. Durante l’inverno boreale (DJF, pannello A), si osserva un raffreddamento più marcato nella regione del Labrador nei modelli HR, con segnali analoghi nella porzione settentrionale dell’Europa centrale. Tali differenze possono essere ricondotte a una rappresentazione più realistica, nei modelli ad alta risoluzione, della copertura e dell’estensione del ghiaccio marino, nonché della profondità dello strato misto oceanico, fattori che modulano in maniera critica lo scambio termico tra oceano e atmosfera.

In primavera (MAM, pannello B), le discrepanze restano concentrate nelle alte latitudini dell’emisfero nord, con differenze di segno variabile in Europa settentrionale e nella regione artica russa. Analogamente, in estate (JJA, pannello C), emerge una significativa divergenza nella risposta termica tra modelli HR e LR nell’Atlantico subpolare, in particolare tra Groenlandia meridionale e Mar di Labrador, dove i modelli ad alta risoluzione simulano un’anomalia termica negativa più pronunciata. Questo comportamento è coerente con un miglioramento nella simulazione dei gradienti termici oceanici e nella circolazione delle correnti marginali (come la corrente del Labrador) grazie alla maggiore risoluzione orizzontale.

In autunno (SON, pannello D), si conferma una debole ma persistente differenza tra i due gruppi di modelli sul Nord America orientale, il Nord Atlantico e alcune regioni interne del Sud America. In particolare, il segnale termico positivo nei modelli HR sulla costa orientale degli Stati Uniti durante SON potrebbe derivare da un’alterata rappresentazione della posizione e intensità del jet subtropicale o della circolazione troposferica media nella stagione di transizione.

In generale, i tropici mostrano una risposta meno coerente all’aumento di risoluzione, ma alcune aree – tra cui porzioni dell’Africa occidentale e il Pacifico equatoriale – suggeriscono una sensibilità latente del sistema convettivo tropicale, presumibilmente legata alla simulazione più fine dei gradienti di temperatura della superficie marina e alla dinamica associata alla Zona di Convergenza Intertropicale (ITCZ).

Nel complesso, la Figura 13 mostra che l’aumento della risoluzione nei modelli climatici non induce variazioni macroscopiche nella risposta della temperatura superficiale all’AMV, ma è in grado di modificare localmente l’intensità e la distribuzione spaziale della risposta climatica, specialmente in regioni ad alta sensibilità climatica, come l’Artico, l’Atlantico subpolare e alcune porzioni delle medie latitudini settentrionali. Questo evidenzia l’importanza di un’adeguata risoluzione spaziale nella rappresentazione dei processi termodinamici su scala regionale, che potrebbero risultare essenziali per una corretta proiezione del segnale multidecadale indotto dall’AMV sul clima extratropicale.

Impatto della risoluzione modellistica sulla risposta della pressione al livello del mare (psl) all’AMV: un’analisi stagionale

La figura 14 analizza le variazioni stagionali della pressione al livello del mare (psl) associate all’Astante Multidecadale Atlantico (AMV), evidenziando come esse siano influenzate dalla risoluzione orizzontale dei modelli climatici. I pannelli riportano le differenze tra le risposte ottenute da modelli ad alta risoluzione (HR) e quelle derivate da modelli a bassa risoluzione (LR), per ciascuna stagione. Le aree colorate indicano le regioni in cui queste differenze risultano statisticamente significative (p < 0.05), mentre le linee di contorno (con intervalli di 20 Pa) tracciano la distribuzione spaziale della risposta alla psl.

Complessivamente, l’impatto dell’aumento di risoluzione sulla risposta della pressione al livello del mare appare modesto, sia in termini di ampiezza che di estensione spaziale, come confermato dal basso valore percentuale di grid point significativi (compreso tra 0.02 e 0.05 nelle quattro stagioni). Tuttavia, alcune aree regionali mostrano variazioni degne di nota. Durante l’inverno boreale (DJF), si osservano anomalie negative sulla regione mediterranea centro-orientale e sull’Asia centrale, accompagnate da deboli anomalie positive sull’oceano Pacifico settentrionale e sull’Atlantico equatoriale occidentale. In primavera (MAM), un’anomalia positiva compare a sud del Cile, mentre anomalie negative interessano la penisola arabica e l’Indonesia, suggerendo una leggera sensibilità della circolazione a larga scala a modifiche nella rappresentazione topografica e nella convezione tropicale.

Durante l’estate (JJA), le differenze tra risoluzioni risultano particolarmente deboli, ad eccezione di alcune isolate anomalie sull’America settentrionale e sul Mediterraneo orientale, indicando una scarsa influenza dell’aumento di risoluzione sul pattern di pressione estivo. In autunno (SON), le anomalie si fanno più evidenti nell’emisfero australe, con un’anomalia negativa marcata a sud dell’oceano Pacifico, a largo delle coste sudamericane, che potrebbe essere attribuita a una differente rappresentazione dei gradienti termici meridionali e del getto polare.

In sintesi, l’aumento della risoluzione orizzontale nei modelli climatici, sebbene apporti miglioramenti nella rappresentazione di processi mesoscalari e topografici, non sembra generare un impatto sistematico o robusto sulla risposta della pressione al livello del mare all’AMV, almeno su scala globale e nella media stagionale. Le differenze osservate restano confinabili a specifiche regioni e sono generalmente deboli, suggerendo che la circolazione atmosferica a grande scala risulta meno sensibile alla risoluzione rispetto ad altri parametri, come le precipitazioni tropicali o la temperatura superficiale.

5. Discussione

L’analisi della risposta climatica su scala globale all’Atlantic Multidecadal Variability (AMV), condotta attraverso l’ensemble multi-modello e multi-risoluzione, conferma un quadro di coerenza strutturale con i principali risultati già emersi in precedenti studi basati su modelli climatici accoppiati. Le risposte osservate in termini di temperatura dell’aria superficiale, pressione al suolo e precipitazioni – descritte nelle Figure 2, 3 e 4 – risultano analoghe a quelle evidenziate da Ruprich-Robert et al. (2017), Dong et al. (2006) e Levine et al. (2018), rafforzando l’idea che l’AMV rappresenti un driver robusto della variabilità climatica globale all’interno dei sistemi accoppiati oceano-atmosfera. La convergenza tra modelli diversi nel riprodurre un pattern di risposta coerente, pur con differenze nei dettagli spaziali e nelle ampiezze delle anomalie simulate (McGregor et al., 2018; Kajtar et al., 2018; Ruprich-Robert et al., 2021), suggerisce che il segnale climatico indotto dall’AMV sia riconoscibile e strutturalmente persistente.

Tale risposta si manifesta anche negli esperimenti atmosferici condotti con modelli a temperatura superficiale del mare fissata (fixed-SST), come riportato da Hodson et al. (2009), Sutton e Hodson (2007), Mohino et al. (2011), Davini et al. (2015) e Peings e Magnusdottir (2014). Tuttavia, in queste configurazioni, l’intensità della risposta – in particolare sull’oceano – risulta sistematicamente attenuata rispetto agli esperimenti con modelli accoppiati. Ciò conferma il ruolo amplificatore dell’interazione oceano-atmosfera nella generazione di segnali climatici legati all’AMV, sottolineando l’importanza dell’accoppiamento dinamico nella trasmissione del forcing alle latitudini extratropicali.

Un ulteriore aspetto di rilevanza scientifica riguarda la natura della risposta: il sistema climatico risponde in maniera lineare e simmetrica a forzanti AMV positive e negative? Per esplorare tale questione, è stato effettuato un confronto tra le anomalie generate dalle simulazioni 2AMV+ e 2AMV− rispetto alla climatologia del modello. I risultati ottenuti (vedi Supplementary Information, sezione 8, Figure S37–S43) indicano che la struttura spaziale delle risposte – positive e negative – appare speculare e lineare, confermando che la differenza tra le due simulazioni (2AMV+ – 2AMV−) rappresenta efficacemente la risposta integrata del sistema climatico. Ciò suggerisce una buona approssimazione lineare della risposta climatica all’AMV attorno alla climatologia del sistema, almeno per i campi climatici principali analizzati.

Dal punto di vista metodologico, ogni esperimento è stato integrato per una durata decennale, ipotizzando che gli anni simulati siano tra loro statisticamente indipendenti. Questa assunzione è cruciale per le analisi ANOVA e per la valutazione della significatività dei segnali modellistici. Tuttavia, un’eventuale evoluzione temporale della risposta – come una deriva climatica o una risposta ritardata al forcing AMV – potrebbe invalidare tale ipotesi. Per verificarne la validità, si è condotta un’analisi della variabilità in funzione dell’anno di simulazione, analogamente a quanto svolto per il fattore “modello” (vedi Sezione 4.4). I risultati, illustrati nelle Figure S44–S46 (Supplementary Information, sezione 9), mostrano che l’influenza dell’anno sulla risposta climatica è trascurabile o limitata a piccole aree geografiche. Di conseguenza, si può affermare che la risposta climatica forzata dall’AMV si mantiene sostanzialmente costante nel tempo, rafforzando l’affidabilità dell’approccio adottato per la costruzione delle medie climatologiche e per le valutazioni statistiche condotte nel presente studio.

Impatto della risoluzione modellistica sulla risposta pluviometrica all’AMV: una rielaborazione accademica della Figura 15

La Figura 15 illustra la differenza nella risposta della precipitazione stagionale al segnale dell’Atlantic Multidecadal Variability (AMV) tra modelli climatici a risoluzione elevata (HR) e a bassa risoluzione (LR), evidenziando i cambiamenti nella struttura e intensità del regime pluviometrico globale attribuibili all’incremento della risoluzione spaziale nei modelli. Le aree ombreggiate rappresentano le regioni in cui le differenze tra le due risoluzioni risultano statisticamente significative (p < 0.05), mentre la scala cromatica, espressa in mm/giorno, mostra l’entità e la direzione della variazione (valori positivi in viola indicano un aumento delle precipitazioni nella simulazione HR rispetto alla LR; valori negativi in marrone indicano una riduzione).

Durante la stagione invernale boreale (DJF, pannello A), si osservano aumenti significativi della precipitazione nelle regioni equatoriali del Pacifico occidentale e dell’Oceano Indiano, accompagnati da riduzioni nelle aree tropicali del Pacifico centrale. Questi cambiamenti suggeriscono che l’aumento di risoluzione possa intensificare l’attività convettiva associata all’ascesa della circolazione di Walker e alla zona di convergenza intertropicale (ITCZ), probabilmente attraverso un miglior accoppiamento tra le anomalie di temperatura superficiale del mare (SST) e i flussi atmosferici sovrastanti. L’Asia orientale mostra anch’essa un incremento pluviometrico marginalmente significativo, segnalando una possibile amplificazione dei processi di ascesa atmosferica indotti dal riscaldamento tropicale in condizioni di alta risoluzione.

Nella primavera boreale (MAM, pannello B), i contrasti si fanno più marcati nell’Atlantico tropicale e sul settore amazzonico. Le simulazioni ad alta risoluzione evidenziano un rafforzamento del segnale pluviometrico nella fascia compresa tra il Golfo di Guinea e l’America meridionale, coerente con uno spostamento più deciso dell’ITCZ verso nord, già segnalato nel comportamento dei modelli HR (come discusso nel testo principale e nella Figura 4). Tali differenze possono essere attribuite alla capacità dei modelli HR di rappresentare con maggiore accuratezza i gradienti termici meridiani, favorendo così una risposta atmosferica più realistica al forcing AMV.

Durante l’estate boreale (JJA, pannello C), emerge la configurazione più pronunciata di un tripolo pluviometrico sull’Atlantico tropicale, con una netta intensificazione delle precipitazioni lungo il ramo settentrionale dell’ITCZ, un’anomalia negativa nella fascia equatoriale e un ulteriore rinforzo precipitativo sul margine meridionale. Questo pattern è indicativo di un’efficace traslazione nordward della fascia di convergenza intertropicale in presenza di un segnale AMV positivo nei modelli HR, potenzialmente amplificato da un maggiore riscaldamento dell’emisfero nord nelle simulazioni ad alta risoluzione. Inoltre, l’aumento delle precipitazioni sul Pacifico occidentale e su parti del continente asiatico è sintomatico di una risposta intensificata della cella di Walker e del monsone asiatico, fenomeni sensibili alla rappresentazione dei processi convettivi su scala subgrid.

Infine, in autunno (SON, pannello D), persistono anomalie pluviometriche positive sul Pacifico occidentale e sul Sud-est asiatico, insieme a variazioni significative sull’Atlantico tropicale simili a quelle osservate nei mesi estivi. La struttura del segnale suggerisce una risposta robusta, sebbene localmente limitata, del sistema climatico tropicale al miglioramento della risoluzione spaziale nei modelli, con implicazioni per la riproduzione dei regimi di precipitazione stagionali e delle teleconnessioni tropicali.

Nel complesso, la Figura 15 evidenzia come l’aumento della risoluzione nei modelli climatici possa influenzare la risposta pluviometrica al segnale AMV, in particolare nelle regioni tropicali e subtropicali, dove la rappresentazione fine della convezione, della circolazione di Walker e dell’ITCZ è cruciale. Sebbene le differenze siano generalmente contenute in termini di magnitudo assoluta, esse risultano statisticamente significative in diverse aree strategiche per la dinamica climatica globale, suggerendo che l’accuratezza della modellizzazione del ciclo idrologico in risposta all’AMV potrebbe essere sensibilmente migliorata mediante un raffinamento della risoluzione orizzontale nei modelli accoppiati.

5.1 Confronto con le osservazioni: analisi del segnale climatico associato all’AMV

La valutazione della coerenza tra la risposta climatica modellata all’Atlantic Multidecadal Variability (AMV) e le osservazioni rappresenta un aspetto metodologicamente complesso, poiché il clima osservato riflette l’interazione simultanea di molteplici forzanti naturali e antropiche, rendendo difficile isolare in modo univoco il contributo specifico dell’AMV. Nonostante tali limitazioni, diversi studi osservativi hanno tentato di estrarre il segnale attribuibile all’AMV mediante approcci statistici e tecniche di rimozione delle tendenze forzate. I risultati ottenuti mostrano una discreta coerenza con alcune caratteristiche della risposta simulata nei modelli accoppiati, in particolare per quanto riguarda le anomalie di temperatura superficiale in ambito europeo (Gastineau & Frankignoul, 2014; O’Reilly et al., 2017; Sutton & Dong, 2012). Tuttavia, la risposta simulata della circolazione atmosferica mostra una minore coerenza con le osservazioni: ad esempio, i modelli non riproducono con chiarezza la tendenza verso una NAO negativa riscontrata in alcuni studi osservativi (Gastineau & Frankignoul, 2014; Peings & Magnusdottir, 2014).

Analogamente, il pattern di risposta delle precipitazioni nei modelli presenta punti di convergenza con la documentazione empirica, tra cui un incremento delle precipitazioni su Europa, Sahel e Brasile nord-orientale, nonché una riduzione delle precipitazioni sul Nord America, coerente con quanto riportato da studi classici e più recenti (Folland et al., 1986; Zhang & Delworth, 2006; Uvo et al., 1998; Folland et al., 2001; Sutton & Hodson, 2005; Hodson et al., 2009).

Per stimare in modo più rigoroso la risposta osservata forzata all’AMV, un approccio largamente impiegato consiste nella rimozione di una stima del trend di riscaldamento globale forzato—derivata da un ensemble multimodello con forzanti storiche note—dai dati osservati di temperatura superficiale marina (SST). I residui così ottenuti, mediati sull’Atlantico settentrionale, costituiscono un indice AMV destagionalizzato, coerente con le procedure definite nei documenti tecnici WCRP (Technical Note 1). Questo stesso metodo può essere esteso ad altri campi osservativi, quali la temperatura dell’aria superficiale o la pressione al livello del mare, ottenendo dei residui interpretabili come segnali di risposta climatica associata all’AMV.

Sulla base di tali residui, è possibile costruire composizioni (composite analysis) confrontando due periodi storici rappresentativi di fasi AMV contrastanti: un periodo ad AMV positiva (1930–1959) e uno ad AMV negativa (1960–1989). Le Figure 16 e 17 illustrano i risultati ottenuti per la temperatura superficiale (dataset HadCRUT4) e la pressione al livello del mare (dataset HadSLP2), opportunamente moltiplicati per un fattore 2 per consentire un confronto diretto con le risposte modellate del tipo 2×AMV. In alternativa, si può adottare una classificazione basata su soglie dell’indice AMV, includendo soltanto gli anni in cui esso supera (o è inferiore a) una deviazione standard positiva (o negativa), ottenendo risultati simili (vedi SI sezione 7, Figure S35–S36).

Il confronto con le simulazioni mostra che, per quanto riguarda la temperatura superficiale, vi è una certa convergenza tra le risposte osservate e modellate: in particolare, l’anomalia calda sull’America Settentrionale in inverno (DJF), che si estende verso l’Europa occidentale in estate (JJA), e la banda fredda sul Sahel nel trimestre estivo, rappresentano elementi comuni a entrambe le rappresentazioni. Anche l’anomalia fredda sull’Oceano Meridionale, visibile nella maggior parte delle stagioni, appare coerente con i segnali simulati. Inoltre, un raffreddamento del Pacifico tropicale orientale, tipico della risposta modellistica all’AMV, è parzialmente riscontrabile nelle osservazioni.

Per quanto riguarda la pressione al livello del mare (psl), la coerenza con i modelli è invece limitata. Una maggiore compatibilità si evidenzia nel trimestre estivo (JJA), con un’anomalia di bassa pressione sull’America Settentrionale che si estende fino all’Europa attraverso l’Atlantico. Alcuni elementi della risposta simulata, come l’anomalia positiva di pressione nella regione delle Aleutine durante DJF e JJA, trovano riscontro solo debole o indiretto nei dati osservati.

Analisi comparativa dell’ampiezza della risposta modellistica all’AMV rispetto alle osservazioni: implicazioni metodologiche e limiti strutturali

Un approccio alternativo e complementare per valutare la coerenza tra modelli climatici e realtà osservata consiste nell’esaminare l’ampiezza della risposta modellata all’Atlantic Multidecadal Variability (AMV) rispetto a una stima derivata empiricamente dai dati osservativi. Tale metodologia trae ispirazione dal cosiddetto “paradosso segnale-rumore” evidenziato nella letteratura sulle previsioni stagionali, secondo cui le simulazioni modellistiche tendono a sottostimare l’intensità di alcuni segnali climatici rispetto a quanto rilevato empiricamente. Un caso emblematico riguarda la North Atlantic Oscillation (NAO), la cui ampiezza prevista nei modelli risulta spesso pari a circa un terzo di quella misurata nell’atmosfera reale (Scaife et al., 2014; Scaife & Smith, 2018).

Nel contesto dell’AMV, è stato implementato un metodo quantitativo che prevede la proiezione dei residui osservativi – ottenuti sottraendo il trend forzato multimodello storico dalle serie temporali osservate – sul pattern spaziale simulato dai modelli (come illustrato nelle Figure 2 e seguenti). Questo consente di ottenere una funzione temporale β(t) rappresentativa della risposta osservata all’AMV per una determinata variabile climatica, quale la temperatura dell’aria superficiale o la pressione al livello del mare. In un’ipotesi di perfetta coerenza tra simulazione e realtà, la traiettoria temporale di β(t) coinciderebbe in forma e ampiezza con l’indice AMV stesso, riflettendo un’identica sensibilità spaziale e temporale del sistema climatico simulato rispetto a quello osservato.

Tuttavia, i risultati emersi dall’analisi (cfr. SI sezione 7, Figure S35–S36) indicano che, sebbene i modelli siano in grado di catturare alcuni aspetti della variabilità multidecadale osservata, la risposta simulata risulta sistematicamente più attenuata e, in alcuni casi, sfasata rispetto al segnale AMV dedotto dai dati reali. Questa discrepanza si riduce sensibilmente a partire dagli anni ’60, periodo per il quale la disponibilità di dati osservativi di maggiore qualità consente una comparazione più affidabile e robusta. Di conseguenza, si evince che la debolezza relativa della risposta modellistica rispetto alle osservazioni potrebbe essere parzialmente attribuibile all’elevata incertezza che caratterizza la parte più remota del record strumentale, piuttosto che a un’intrinseca limitazione dei modelli stessi.

Nel complesso, l’evidenza empirica suggerisce che i modelli climatici tendano a sottostimare l’ampiezza reale della risposta del sistema climatico all’AMV, soprattutto nel primo segmento del XX secolo. Tuttavia, data la scarsità di dati osservativi ad alta risoluzione temporale e spaziale prima del 1960, e considerata l’influenza di molteplici forzanti esogene e interne che coesistono nel sistema climatico reale, resta difficile formulare affermazioni conclusive sull’intensità effettiva del segnale osservato e, di conseguenza, sulla precisione assoluta della risposta modellistica. Tali considerazioni sottolineano la necessità di migliorare l’integrazione tra osservazioni paleoclimatiche, rianalisi e simulazioni numeriche per affinare la comprensione quantitativa della variabilità multidecadale nel bacino nordatlantico.

Analisi accademica della Figura 16: risposta osservata della temperatura superficiale all’AMV

La Figura 16 illustra il composito scalato (×2) della temperatura dell’aria superficiale osservata (tas, dataset HadCRUT) tra due periodi storicamente caratterizzati da fasi opposte dell’Atlantic Multidecadal Variability (AMV): 1930–1959 (fase positiva) e 1960–1989 (fase negativa). Prima del calcolo del composito, dal campo di temperatura è stato rimosso il trend forzato stimato, secondo una metodologia condivisa nei documenti tecnici WCRP per isolare il segnale attribuibile alla variabilità interna non forzata, come l’AMV. I valori sono espressi in Kelvin, mentre le aree ombreggiate rappresentano i punti di griglia in cui la differenza risulta statisticamente significativa (p < 0.05) secondo un test t a due code. Il valore numerico nell’angolo in alto a destra di ciascun pannello rappresenta la frazione di griglia globale che supera tale soglia di significatività.

Durante l’inverno boreale (DJF), si osserva una marcata anomalia calda su vaste porzioni del Nord America e dell’Europa, coerente con un’estensione zonale del segnale positivo dell’AMV. Contestualmente, un’anomalia fredda emerge sull’Oceano Antartico meridionale, coerente con segnali di teleconnessione interemisferica documentati in letteratura. In primavera (MAM), la distribuzione spaziale è più frammentata, ma si conferma una persistente anomalia calda sull’Europa centro-settentrionale e parte dell’Asia occidentale, accompagnata da anomalie fredde più diffuse nelle latitudini australi.

La stagione estiva (JJA) evidenzia un rafforzamento del segnale caldo sull’Europa occidentale, sul Nord America e in misura minore sull’Asia nordorientale. Parallelamente, è presente una banda fredda nel Sahel e nella fascia equatoriale dell’Oceano Atlantico meridionale, coerente con la risposta osservata della circolazione monsonica alla fase positiva dell’AMV. Questa configurazione riprende parzialmente le simulazioni modellistiche che suggeriscono un indebolimento del gradiente meridionale di temperatura durante le fasi AMV+, associato a una contrazione verso nord dell’ITCZ. In autunno (SON), il pattern di risposta resta coerente, con l’ulteriore consolidamento di anomalie positive sull’Europa settentrionale, Russia e parte del Nord America.

Complessivamente, il composito osservato evidenzia una risposta termica coerente con quella simulata nei modelli accoppiati, sebbene le intensità locali siano in alcuni casi maggiori. Il segnale di raffreddamento osservato sul Pacifico meridionale e sull’Oceano Meridionale, così come la significativa anomalia calda sull’Eurasia boreale, rappresentano ulteriori elementi di confronto con gli output modellistici. Tali corrispondenze rafforzano la validità del segnale modellato dell’AMV, pur riconoscendo le incertezze legate alla scarsa copertura osservativa nei decenni centrali del XX secolo e alla co-presenza di forzanti esterne non completamente rimosse.

Analisi accademica della Figura 17: Risposta osservativa della pressione al livello del mare alla variabilità multidecadale atlantica (AMV)

La Figura 17 presenta la risposta osservata della pressione al livello del mare (psl) associata alla variabilità multidecadale atlantica (Atlantic Multidecadal Variability, AMV), espressa come differenza tra due epoche rappresentative di fasi opposte dell’AMV: un periodo di fase positiva (1930–1959) e uno di fase negativa (1960–1989). Il campo è stato costruito a partire dai dati HadSLP2, opportunamente destagionalizzati e detrended per rimuovere l’influenza della componente forzata (come suggerito nella Technical Note del WCRP). Le anomalie sono scalate (x2) per facilitarne il confronto con le risposte modellistiche derivate dagli esperimenti 2AMV±. Le isolinee rappresentano il campo medio climatologico della psl, mentre le aree colorate indicano le differenze osservate tra i due periodi, espresse in Pascal (Pa). Le aree ombreggiate corrispondono a regioni in cui la differenza risulta statisticamente significativa (p < 0.05) secondo un test t a due code. In alto a destra di ciascun pannello è riportata la frazione di griglia significativa rispetto al totale globale.

Durante l’inverno boreale (DJF, pannello A), la risposta osservata presenta anomalie di pressione relativamente deboli e distribuite in modo disomogeneo. Si notano anomalie negative sparse sull’Africa centrale e sull’Oceano Indiano occidentale, così come su alcune porzioni dell’Atlantico tropicale e del Pacifico sud-orientale, mentre si osservano anomalie positive in aree isolate come l’America centrale e la regione caraibica. La struttura complessiva suggerisce una risposta atmosferica poco organizzata su scala emisferica, coerente con la debole coerenza modellistica emersa nelle simulazioni nella stessa stagione.

Nel periodo primaverile (MAM, pannello B), si evidenziano segnali più marcati: emergono anomalie positive di pressione al suolo sull’Europa orientale e sull’Asia centro-settentrionale, contrapposte a segnali negativi sul Pacifico orientale tropicale e sulla fascia tropicale africana. Questi pattern suggeriscono l’attivazione di teleconnessioni extratropicali attraverso le onde di Rossby eccitate dalle modificazioni termiche tropicali indotte dall’AMV.

Durante l’estate boreale (JJA, pannello C), si riscontra la risposta osservativa più coerente e spazialmente strutturata. È presente una vasta anomalia di bassa pressione che interessa l’America Settentrionale e si estende sull’Atlantico occidentale, lambendo anche l’Europa occidentale. Questo pattern riproduce fedelmente la risposta modellistica attesa in fase AMV positiva, caratterizzata da una configurazione simile a una fase negativa della North Atlantic Oscillation (NAO−). Tale disposizione barica è potenzialmente associata a un indebolimento del flusso zonale e a un rafforzamento delle condizioni cicloniche sull’Atlantico. Contemporaneamente, si osservano anomalie positive sull’Asia orientale, coerenti con un potenziale rafforzamento della circolazione monsonica asiatica estiva, uno degli effetti teleconnessi della fase calda dell’AMV.

Infine, in autunno (SON, pannello D), si rileva un’estesa area di pressione ridotta sull’Africa settentrionale e sulla zona saheliana, così come sul subcontinente indiano e su parte del Sud America tropicale. La disposizione di queste anomalie potrebbe essere legata alla persistente risposta convettiva dell’ITCZ all’anomalia termica dell’Atlantico settentrionale, che influenza le piogge e la circolazione di bassa troposfera su vaste porzioni delle regioni tropicali.

Nel complesso, la Figura 17 mostra che la risposta osservata della pressione al livello del mare alla variabilità multidecadale atlantica è caratterizzata da segnali deboli ma coerenti con quanto atteso dai modelli soprattutto durante la stagione estiva (JJA). Tuttavia, la risposta appare meno robusta e meno organizzata rispetto a quella della temperatura superficiale osservata (cfr. Figura 16), probabilmente a causa della maggiore variabilità intrinseca della pressione al livello del mare e delle incertezze nei dataset osservativi, in particolare nei primi decenni del XX secolo. Le analogie osservate tra i segnali osservativi e quelli modellistici, sebbene non pervasive, rafforzano l’ipotesi di una risposta atmosferica reale dell’ambiente barico globale alla forzante fornita dall’AMV.

Risposta modellistica dei flussi di calore verso l’alto nella regione AMV: analisi stagionale e confronto tra modelli

La Figura 18 presenta un confronto quantitativo e intermodello dei flussi di calore superficiali verso l’alto all’interno della regione associata all’Atlantic Multidecadal Variability (AMV), ponendo l’accento sull’influenza della fase positiva rispetto a quella negativa dell’indice AMV. In particolare, vengono riportati due tipi di flusso: da un lato, i flussi latenti verso l’alto (simboli aperti), rappresentanti il contributo evaporativo, e dall’altro i flussi di calore totali netti verso l’atmosfera (simboli pieni), che integrano le componenti latente, sensibile, a onde corte e a onde lunghe. Entrambi sono espressi come differenza tra le simulazioni 2AMV⁺ e 2AMV⁻, e sono mediati spazialmente sulla regione AMV definita nella Figura 1 dello studio.

L’asse delle ascisse è suddiviso secondo le quattro stagioni meteorologiche dell’emisfero boreale (DJF, MAM, JJA, SON), mentre sull’asse delle ordinate sono riportati i valori in watt per metro quadro (W/m²) dei flussi mediati stagionalmente. I simboli rappresentano la media calcolata su tutti i membri d’ensemble e risoluzioni per ciascuno dei cinque modelli di circolazione accoppiata considerati: ECMWF-IFS (croce), MetUM-GOML2 (stella), MPI-ESM1-2 (triangolo), EC-Earth3P (quadrato), e CNRM-CM6-1 (rombo). La media multimodello per ciascun tipo di flusso è indicata con un cerchio. Il cerchio grigio pieno evidenzia i casi in cui la dispersione intermodello è risultata statisticamente significativa secondo l’analisi della varianza (ANOVA), come indicato nell’equazione 3 della sezione 3 dello studio.

Durante DJF (dicembre-gennaio-febbraio), si osservano i valori più elevati per entrambi i flussi, con la componente latente che si aggira attorno ai 5–5.5 W/m² e il flusso netto che raggiunge punte superiori a 6 W/m². Ciò indica una marcata instabilità termica superficiale nella fase positiva dell’AMV, che facilita il rilascio di energia termica e latente dall’oceano all’atmosfera, contribuendo a innescare teleconnessioni atmosferiche su larga scala.

Nel trimestre MAM (marzo-aprile-maggio) si registra una netta riduzione dell’intensità dei flussi, con valori compresi tra 2.5 e 3.5 W/m². Tale attenuazione può essere attribuita alla transizione stagionale, che modula le differenze di temperatura tra oceano e atmosfera, attenuando l’instabilità e quindi il trasferimento di calore.

Durante JJA (giugno-luglio-agosto) si evidenzia la maggiore dispersione modellistica, con ECMWF-IFS che presenta flussi marcatamente inferiori (valori anche al di sotto dei 2 W/m²) rispetto agli altri modelli. Questa variabilità suggerisce una maggiore incertezza nella rappresentazione dei processi atmosferici superficiali durante l’estate boreale, quando la stabilizzazione degli strati atmosferici e la riduzione del gradiente termico possono ostacolare l’efficiente rilascio di calore verso l’alto.

Infine, in SON (settembre-ottobre-novembre) si osserva un riaccumulo dell’energia latente e radiativa verso valori vicini a quelli invernali, in linea con la rinnovata instabilità atmosferica e il raffreddamento dell’atmosfera superiore. I flussi netti raggiungono nuovamente valori attorno ai 5 W/m², con una discreta coerenza tra i modelli.

Nel complesso, la figura evidenzia come la risposta del sistema climatico alla variabilità multidecadale atlantica sia dominata dal trasferimento di calore latente verso l’atmosfera, e che tale risposta è modulata stagionalmente. La presenza di significative differenze intermodello, rilevate attraverso ANOVA, sottolinea l’importanza di considerare l’incertezza strutturale nei modelli nel valutare le teleconnessioni indotte dall’AMV. Inoltre, l’analisi consente di isolare i periodi stagionali nei quali il segnale modellistico appare più robusto e coerente (DJF e SON), rispetto a quelli dove prevalgono incertezze parametrizzative (JJA). Questa informazione è fondamentale sia per la valutazione dell’affidabilità delle simulazioni climatiche, sia per la comprensione dei meccanismi fisici che regolano l’interazione oceano-atmosfera su scale decadali.

Impatto dell’AMV sul bilancio precipitazione-evaporazione: analisi delle risposte modellistiche stagionali (Figura 19)

La Figura 19 rappresenta la risposta climatologica stagionale al segnale dell’Atlantic Multidecadal Variability (AMV) nel bilancio tra precipitazione ed evaporazione (P–E), espresso in mm/giorno, ottenuto come differenza tra le simulazioni forzate con condizioni di AMV positiva (2AMV⁺) e negativa (2AMV⁻). Il campo P–E è un indicatore diagnostico fondamentale per identificare le regioni in cui la convergenza atmosferica (P > E) e la divergenza (P < E) subiscono modulazioni associate alla variabilità multidecadale dell’Atlantico settentrionale. I pannelli A, B, C e D mostrano rispettivamente i risultati per i trimestri DJF (dicembre-gennaio-febbraio), MAM (marzo-aprile-maggio), JJA (giugno-luglio-agosto) e SON (settembre-ottobre-novembre).

Durante la stagione invernale boreale (DJF, pannello A), il segnale P–E rivela una netta anomalia positiva (colori blu) sull’Atlantico tropicale occidentale e sul Sahel meridionale, coerente con un incremento della precipitazione rispetto all’evaporazione, suggerendo un’intensificazione della convergenza atmosferica associata alla migrazione verso nord della Zona di Convergenza Intertropicale (ITCZ). Contestualmente, anomalie P–E negative (colori rossi) si evidenziano sul Pacifico centrale equatoriale e sull’Oceano Indiano sudoccidentale, regioni in cui la soppressione della convezione è indicativa di una risposta a distanza (teleconnessione) del sistema climatico globale all’anomalia atlantica.

Nel trimestre primaverile (MAM, pannello B), il segnale rimane marcato nel settore tropicale, in particolare nel Golfo di Guinea e nell’Africa equatoriale centrale, dove si osservano surplus di precipitazione. L’Oceano Pacifico presenta invece pattern negativi lungo la fascia equatoriale e nella regione della NINA3, evidenziando una possibile interazione tra AMV e l’asse ENSO. Tali anomalie sono generalmente meno estese e più zonalmente distribuite rispetto ad altre stagioni.

Durante l’estate boreale (JJA, pannello C), emerge il segnale P–E più robusto e spazialmente organizzato: si osservano forti anomalie positive sul Sahel e sull’Asia meridionale, coerenti con un rafforzamento dei monsoni estivo-africani e asiatici in condizioni di AMV positiva. In parallelo, compaiono marcate anomalie negative nel Pacifico centrale e in prossimità dell’ITCZ pacifica, suggerendo un indebolimento dell’attività convettiva e della convezione profonda equatoriale in quella regione. Le anomalie zonali che attraversano i bacini oceanici tropicali indicano un’accoppiata atmosferico-oceanica che ridistribuisce l’umidità su scala planetaria.

Nel trimestre autunnale (SON, pannello D), la configurazione è simile a quella estiva, con un pattern persistente di anomalie positive sull’Atlantico tropicale e sul Sahel, e negative sul Pacifico equatoriale. L’Africa orientale e l’Indonesia mostrano un segnale positivo, indicativo di una possibile estensione dell’effetto modulatore dell’AMV fino alle propaggini occidentali del Pacifico e all’Oceano Indiano.

Il valore numerico riportato nell’angolo in alto a destra di ciascun pannello rappresenta la frazione di griglie in cui la risposta modellistica è statisticamente significativa. Con valori compresi tra 0.48 e 0.59, l’estensione spaziale del segnale P–E indotto dall’AMV risulta ampia e persistente tra le stagioni. Questo conferma la robustezza della risposta modellistica, soprattutto durante il semestre caldo (JJA e SON), in cui le dinamiche convettive tropicali sono più attive e sensibili alla forzante multidecadale atlantica.

In conclusione, la Figura 19 evidenzia il ruolo dell’AMV nel modulare il bilancio tra precipitazione ed evaporazione a scala globale, generando risposte coerenti non solo nell’area atlantica, ma anche nei principali centri convettivi intertropicali, attraverso meccanismi di teleconnessione atmosferica. Le anomalie P–E risultano particolarmente pronunciate nelle fasce tropicali e subtropicali, delineando uno spostamento dei centri di convergenza umida e una ridefinizione della geografia della piovosità globale nei diversi regimi stagionali. Questi risultati confermano la capacità dell’AMV di influenzare profondamente il ciclo idrologico globale, attraverso interazioni oceano-atmosfera complesse e persistenti.

Analisi comparativa delle risoluzioni atmosferiche nei modelli climatici impiegati negli esperimenti AMV

La Tabella 1 fornisce una descrizione dettagliata delle risoluzioni spaziali delle componenti atmosferiche di ciascun modello climatico utilizzato nello studio per simulare la risposta del sistema climatico globale alla Variabilità Multidecadale Atlantica (Atlantic Multidecadal Variability, AMV). Per ciascun modello sono riportate le risoluzioni sia in configurazione a bassa risoluzione (“Low resolution”) sia in configurazione ad alta risoluzione (“High resolution”). Vengono esplicitate due metriche distinte: la risoluzione nominale, che rappresenta la distanza orizzontale tra i punti della griglia definita nella configurazione del modello (espressa in chilometri), e la risoluzione effettiva, riportata tra parentesi, che riflette la reale capacità del modello di risolvere le strutture dinamiche dell’atmosfera, in particolare lo spettro dell’energia cinetica (KE spectra), secondo la metodologia proposta da Klaver et al. (2020).

Il confronto tra i modelli mostra significative differenze nella capacità di rappresentare la variabilità atmosferica su scala spaziale. Modelli come ECMWF-IFS e EC-Earth presentano una discreta coerenza tra la risoluzione nominale e quella effettiva, segnalando un’ottimizzazione del design del modello e una griglia più efficiente nella risoluzione dei fenomeni dinamici. Per esempio, ECMWF-IFS, noto per la sua applicazione operativa, raggiunge una risoluzione nominale di 50 km nella configurazione ad alta risoluzione, con un’efficacia dinamica di circa 185 km, che lo rende uno dei modelli più performanti del set considerato. Al contrario, modelli come MetUM-GOML2 e CNRM-CM6-1mostrano una discrepanza marcata tra la risoluzione teorica della griglia e quella effettiva: sebbene entrambi adottino una griglia di 100 km nella configurazione ad alta risoluzione, la loro risoluzione effettiva rimane superiore a 300 km, indicando un’efficienza più bassa nella rappresentazione delle strutture atmosferiche a scala fine.

La comprensione di queste differenze è fondamentale per l’interpretazione dei risultati modellistici, in quanto la risoluzione spaziale incide direttamente sulla capacità dei modelli di simulare accuratamente le interazioni tra oceano e atmosfera, i pattern di teleconnessione e la propagazione delle onde planetarie. Le simulazioni dell’AMV, infatti, richiedono una rappresentazione dettagliata delle anomalie di temperatura superficiale marina (SST) e delle loro interazioni con la circolazione atmosferica, che possono risultare significativamente alterate qualora la risoluzione sia insufficiente a catturare i gradienti termici e le strutture convettive associate.

Inoltre, il fatto che i valori di risoluzione effettiva siano sistematicamente maggiori della risoluzione nominale in tutti i modelli conferma la necessità di considerare entrambi i parametri nelle valutazioni comparative. La risoluzione effettiva, in particolare, fornisce un’indicazione più realistica della scala minima dei processi atmosferici che il modello è in grado di rappresentare in modo dinamicamente coerente.

Infine, queste differenze di risoluzione giustificano l’inclusione di analisi statistiche specifiche, come l’analisi della varianza (ANOVA), per quantificare l’eterogeneità tra i modelli e determinare se le differenze riscontrate nelle risposte climatiche siano attribuibili alla sola risoluzione spaziale o a fattori strutturali legati alla fisica del modello. In questo contesto, la Tabella 1 fornisce una base essenziale per comprendere la sensibilità delle simulazioni AMV alla configurazione numerica dei modelli, rappresentando un riferimento metodologico per studi futuri sull’effetto della risoluzione nella modellazione climatica multidecadale.

Dispersione del Forzante AMV tra i Modelli Climatici: Analisi delle Differenze nei Flussi di Calore Superficiale

Nonostante l’imposizione delle anomalie di temperatura superficiale del mare (SST) associate alla fase positiva e negativa dell’Atlantic Multidecadal Variability (AMV) risulti coerente tra i diversi modelli utilizzati nello studio (come mostrato nella Figura 9 e nella Supplementary Figure S11), la risposta atmosferica indotta in termini di flussi di calore netti alla superficie mostra un’evidente variabilità intermodello. In particolare, si osservano differenze sostanziali nei flussi latenti di calore emessi dalla superficie oceanica verso l’atmosfera nella regione di forzante dell’AMV nel Nord Atlantico, con massimi di dispersione evidenti nei mesi invernali (DJF) e autunnali (SON), come evidenziato nella Figura 18.

Questa dispersione si amplifica ulteriormente se si considerano i flussi netti totali alla superficie, che comprendono non solo il flusso latente, ma anche quello sensibile, e le componenti radiative a onde corte e lunghe. Tali risultati suggeriscono che, pur essendo le anomalie SST imposte ai modelli simili in ampiezza e distribuzione spaziale, le risposte atmosferiche differiscono significativamente, con una variabilità che appare riconducibile a differenze nelle condizioni fisiche locali all’interfaccia aria-mare e nella struttura interna dei modelli.

Le cause alla base di questa dispersione possono essere molteplici. Tra le più plausibili si annoverano le divergenze strutturali nella formulazione dei modelli (come ad esempio nelle parametrizzazioni della turbolenza e dello scambio termodinamico oceano-atmosfera) nonché le differenze nelle climatologie di base di ciascun sistema modellistico. Un esempio rilevante è rappresentato dalla diversa estensione della copertura del ghiaccio marino artico, che può influenzare sensibilmente la quantità di calore trasferito tra oceano e atmosfera.

La variabilità nel forzante AMV indotto da tali divergenze può contribuire in modo significativo alla dispersione della risposta climatica simulata, come evidenziato nelle mappe della temperatura dell’aria superficiale (Fig. 9) e del geopotenziale (Fig. 10). In particolare, si osserva una chiara relazione tra la dispersione nel forzante e la risposta modellata nella regione del Pacifico tropicale: in alcune stagioni dell’anno, la dispersione nella temperatura superficiale del Pacifico appare direttamente correlata alle differenze nei flussi di calore originati nella regione nordatlantica.

Un’ulteriore fonte di eterogeneità nella risposta modellata al forzante AMV riguarda la posizione media dell’Intertropical Convergence Zone (ITCZ). Studi recenti, tra cui Ruprich-Robert et al. (2021), hanno dimostrato che le climatologie dei modelli presentano variazioni sostanziali nella latitudine media dell’ITCZ, e che tali differenze spiegano una quota significativa della variabilità osservata nella risposta del Pacifico tropicale alla forzatura nordatlantica. Questo risultato rafforza l’ipotesi che il trasferimento del segnale AMV a latitudini tropicali non dipenda unicamente dal forzante termico imposto, ma anche dalla sensibilità strutturale delle dinamiche tropicali nei diversi modelli.

In sintesi, l’analisi evidenzia come, a parità di forzante SST, i modelli climatici possano generare risposte atmosferiche sensibilmente diverse, mettendo in luce l’importanza critica della rappresentazione dell’interfaccia aria-mare e della climatologia di fondo nel modulare l’intensità e l’estensione spaziale degli effetti dell’AMV su scala globale.

Impatto dell’AMV sul bilancio idrologico superficiale: analisi dei flussi netti di umidità (P–E)

L’Atlantic Multidecadal Variability (AMV) costituisce un’importante fonte di variabilità del clima globale su scale decadali, capace di modulare in modo significativo il ciclo idrologico attraverso complesse interazioni tra atmosfera e oceano. Uno degli aspetti chiave di tale modulazione è rappresentato dalla variazione del bilancio tra precipitazione ed evaporazione alla superficie (P–E), una grandezza che sintetizza l’effetto netto dei flussi di umidità e che fornisce indicazioni cruciali sull’umidificazione o l’aridificazione di una determinata regione.

La Figura 19 illustra il segnale medio globale del bilancio P–E indotto dall’AMV, evidenziando come la variabilità multidecadale dell’Atlantico settentrionale si traduca in risposte idrologiche eterogenee e fortemente stagionali in diverse aree del pianeta. Sull’America settentrionale, in particolare durante l’estate boreale (JJA), il segnale dell’AMV si manifesta con una riduzione delle precipitazioni nelle porzioni centrali e orientali degli Stati Uniti (come già osservato nella Figura 4), ma sorprendentemente il bilancio P–E in queste stesse regioni risulta positivo. Questo apparente paradosso è spiegabile alla luce di una concomitante e diffusa riduzione dell’evaporazione superficiale (mostrata nella Figura 5), che bilancia o supera la perdita di input pluviometrico, portando ad un accumulo netto di umidità al suolo.

Nelle regioni tropicali dell’America meridionale, invece, l’AMV genera un ciclo annuale marcato nel bilancio P–E. Durante l’inverno boreale (DJF), si registra un aumento significativo dei flussi di umidità diretti verso la superficie – suggerendo un’efficace convergenza di umidità atmosferica e un’intensificazione delle precipitazioni nella fascia tropicale. In contrasto, durante l’estate boreale (JJA), prevalgono condizioni di evaporazione più intensa che conducono a flussi netti ascendenti, indicando un ambiente più secco e meno favorevole alla precipitazione convettiva.

Un’altra area di rilevante impatto è rappresentata dal subcontinente indiano e dal sistema monsonico asiatico meridionale. L’intensificazione del monsone indotta dall’AMV porta, nella media stagionale estiva, ad un aumento significativo delle precipitazioni. Tuttavia, tale incremento è in parte compensato da un parallelo aumento dei flussi evaporativi, specialmente in aree marittime, con il risultato di un bilancio P–E che presenta un segnale misto e non omogeneo nella regione. Questo comportamento riflette la sensibilità del sistema monsonico ai gradienti termici interemisferici e ai cambiamenti nella struttura della cella di Hadley.

Nel contesto europeo, l’analisi stagionale evidenzia un chiaro segnale di modulazione da parte dell’AMV: durante l’inverno si osserva un aumento dei flussi netti di umidità verso la superficie, coerente con le anomalie positive di precipitazione precedentemente descritte. Al contrario, nei mesi estivi e autunnali il segnale si inverte, suggerendo condizioni più secche, verosimilmente collegate a un’espansione e rafforzamento delle strutture anticicloniche sul continente europeo, che ostacolano la convezione e limitano l’apporto di umidità.

In sintesi, il bilancio P–E si configura come un indicatore efficace della risposta idrologica regionale al forcing dell’AMV, sintetizzando il contributo congiunto di modifiche nella convergenza di umidità atmosferica, nella distribuzione delle precipitazioni e nei flussi evaporativi alla superficie. Tale parametro rivela non solo l’entità della risposta climatica ma anche la sua coerenza spaziale e stagionale, contribuendo a delineare con maggiore chiarezza le implicazioni idrologiche della variabilità multidecadale atlantica su scala globale.

Sintesi dei meccanismi climatici indotti dall’AMV: una rilettura sistemica della risposta atmosferico-oceanica globale

Numerosi studi condotti attraverso esperimenti accoppiati oceano-atmosfera hanno mostrato che la Variabilità Multidecadale Atlantica (AMV) esercita un’influenza sostanziale sul sistema climatico globale, confermando quanto evidenziato da precedenti ricerche (Sutton & Hodson, 2005; Dong et al., 2006; Hodson et al., 2009; Ruprich-Robert et al., 2018; Levine et al., 2018). La caratteristica dominante della risposta climatica globale all’AMV è rappresentata da un marcato spostamento verso nord della zona di convergenza intertropicale (ITCZ), accompagnato da una riconfigurazione della cella di Hadley e da un riassetto della circolazione di Walker.

Questo spostamento latitudinale della ITCZ, tipicamente localizzata nella fascia tropicale, è attribuibile a un bilancio energetico interemisferico alterato: durante la fase positiva dell’AMV, l’Atlantico settentrionale si riscalda più dell’emisfero australe, determinando un’anomalia di riscaldamento che induce una traslazione verso nord del ramo ascendente della cella di Hadley (Kang et al., 2008). Questo meccanismo porta a una ridefinizione dei centri di convezione profonda, con un conseguente ridisegno dei pattern di precipitazione globali, in particolare in Africa occidentale, Sud America e regione monsonica asiatica.

Nel contesto tropicale, il riscaldamento dell’Atlantico settentrionale intensifica il rilascio di calore latente da parte dell’oceano verso l’atmosfera, innescando una risposta dinamica della circolazione tropicale di Walker (Kucharski et al., 2011). In particolare, l’alterazione del gradiente di pressione lungo l’Equatore modifica la ventilazione zonale, generando anomalie nei venti alisei che favoriscono l’upwelling nel Pacifico orientale attraverso il meccanismo di retroazione descritto da Bjerknes. Questo processo culmina in un raffreddamento significativo delle acque superficiali nel Pacifico orientale e centrale (Li et al., 2016), il quale rafforza la subsidenza atmosferica e inibisce l’attività convettiva nella regione.

L’indebolimento della convezione sul Pacifico centrale e orientale agisce da sorgente per la propagazione di onde planetarie di Rossby verso le medie latitudini, generando pattern ondulatori nella troposfera extratropicale. Tali wavetrains, come osservato da Scaife et al. (2017), possono innescare risposte barotropiche significative nelle circolazioni atmosferiche regionali, specialmente sull’Oceano Pacifico settentrionale e sull’Atlantico nord-orientale. Ne conseguono modificazioni persistenti nella posizione e nella forza delle figure bariche dominanti (anticicloni e cicloni), con implicazioni tangibili sui regimi di temperatura e precipitazione in vaste porzioni delle medie latitudini.

In ultima analisi, la teleconnessione tra AMV, forzante termica emisferica e circolazione atmosferica tropicale e extratropicale genera una risposta climatica globale non lineare ma coerente, con significative ripercussioni regionali sul bilancio idrologico, sulla copertura nuvolosa e sul trasporto di umidità e calore. Questa catena di processi conferma la natura strutturante dell’AMV all’interno della variabilità climatica decadale e sub-decennale, offrendo un quadro integrato delle interazioni dinamiche tra oceano e atmosfera che modulano la climatologia globale.

Impatto globale della variabilità multidecadale atlantica (AMV): una sintesi dei risultati e implicazioni modellistiche

L’indagine condotta ha analizzato l’influenza della Variabilità Multidecadale Atlantica (AMV) sulla circolazione atmosferica e sul clima globale attraverso un ensemble multimodello di cinque sistemi climatici accoppiati, valutati a due diversi livelli di risoluzione orizzontale dell’atmosfera: una configurazione a bassa risoluzione (LR; 250–100 km) e una ad alta risoluzione (HR; 100–50 km). L’analisi ha messo in luce una serie di risultati coerenti con quanto emerso da precedenti studi, sia basati su modelli atmosferici disaccoppiati sia su modelli climatici completamente accoppiati.

In primo luogo, l’AMV si conferma come un potente modulatore del clima su scala planetaria. La sua fase positiva induce un riscaldamento generalizzato sulle masse continentali dell’emisfero settentrionale, in particolare su Eurasia, Nord Africa, Nord America e Sud America. Tuttavia, alcune regioni — come l’Alaska, la fascia sub-sahariana settentrionale e l’India — evidenziano un raffreddamento relativo, il quale si ritiene derivare da una combinazione di effetti termodinamici (advections di masse d’aria) e radiativi (modifiche nella copertura nuvolosa e nei flussi di radiazione solare diretta). A livello oceanico, l’AMV positivo promuove una marcata anomalia fredda nel Pacifico tropicale e subtropicale orientale, con un pattern simile al Pacific Decadal Oscillation (PDO), probabilmente attribuibile a un rafforzamento dell’upwelling equatoriale.

Parallelamente, si osserva un significativo riassetto del ciclo idrologico globale: lo spostamento verso nord dell’ITCZ (Intertropical Convergence Zone), coerente sia sull’Atlantico che sul Pacifico, implica una traslazione della cella di Hadley e una riorganizzazione della circolazione di Walker tropicale. Questi mutamenti determinano una ridistribuzione zonale delle precipitazioni, con incremento delle piogge sull’Asia meridionale e sul Continente Marittimo, e una contrazione delle precipitazioni sul Pacifico equatoriale. Particolarmente degni di nota sono anche gli impatti sulla circolazione extratropicale: l’AMV stimola moti ascendenti sull’Atlantico e discendenti sul Pacifico, generando risposte cicloniche e anticicloniche su vasta scala. La stagione estiva (JJA) registra il massimo delle anomalie, ma si riscontrano effetti significativi anche sulla depressione delle Aleutine in inverno (DJF) e primavera (MAM), che contribuiscono a raffreddamenti anomali su Alaska e Canada occidentale.

Nonostante l’elevata coerenza spaziale tra i modelli nel rispondere all’AMV, permangono sostanziali discrepanze intermodello nell’intensità della risposta, soprattutto in regioni tropicali. Queste divergenze possono essere in parte spiegate da differenze nella parametrizzazione dei flussi di calore tra oceano e atmosfera, anche a parità di forzante SST (Sea Surface Temperature), come evidenziato dalla dispersione dei flussi netti di calore superficiale (Fig. 18). La climatologia media di ciascun modello, ad esempio nella copertura di ghiaccio marino o nei regimi di umidità e vento nella fascia tropicale, può modulare significativamente tali flussi e condizionare la risposta climatica.

Uno degli aspetti centrali indagati è l’effetto della risoluzione spaziale del modello sulla simulazione dell’impatto dell’AMV. In generale, non è emersa una differenza statisticamente significativa tra la risposta climatica media dell’ensemble HR e LR, suggerendo che all’interno dell’intervallo di risoluzioni esplorato, la risoluzione orizzontale non rappresenti una fonte dominante di incertezza. Tuttavia, alcune evidenze puntuali meritano attenzione: in estate (JJA), l’entità dello spostamento verso nord dell’ITCZ risulta leggermente maggiore nei modelli ad alta risoluzione (Fig. 15), e vi sono segnali di un potenziamento della circolazione di Walker tropicale. Ciò suggerisce che l’effetto della risoluzione possa diventare rilevante una volta superata una soglia critica, o in presenza di fenomeni di scala ridotta come uragani o estremi termici.

Infine, la robustezza delle risposte simulate all’AMV è confermata dall’allineamento generale con precedenti esperimenti numerici (Sutton e Hodson, 2005; Hodson et al., 2009; Ruprich-Robert et al., 2018; Levine et al., 2018). La variabilità tra i modelli emerge come principale fonte di incertezza nella proiezione degli effetti dell’AMV, più della risoluzione. Pertanto, una miglior comprensione di tali incertezze modellistiche, unita a una previsione più affidabile dell’evoluzione futura dell’AMV, si confermano essenziali per affinare le stime climatiche a breve e medio termine. In questa direzione, l’analisi futura dell’intero ensemble DCPP-C del progetto CMIP6 offrirà un importante contributo al progresso della modellistica climatica.

Appendice A — Analisi della Varianza (ANOVA): struttura teorica e applicazione metodologica

L’Analisi della Varianza (ANOVA) costituisce una delle metodologie statistiche fondamentali per decomporre e attribuire in modo sistematico la varianza di un dataset sperimentale a diversi fattori causali. Nel contesto della modellistica climatica, essa si rivela particolarmente utile per comprendere come variabili atmosferiche o oceaniche rispondano a diverse configurazioni sperimentali, alla scelta del modello climatico utilizzato e all’interazione tra questi elementi. Tale metodologia consente quindi di distinguere tra segnali climatici forzati e variabilità interna, nonché di quantificare l’importanza relativa delle fonti di incertezza.

Nel caso specifico di un esperimento multi-modello e multi-ensemble, come quello analizzato nel presente studio, l’ANOVA viene impiegata per analizzare una variabile atmosferica (es. la pressione al livello del mare, MSLP) su una griglia spaziale comune tra i diversi modelli. Ogni esperimento viene eseguito da più modelli, e ogni combinazione esperimento-modello viene ripetuta tramite diverse simulazioni indipendenti (repliche o ensemble members), in modo da stimare anche la variabilità interna non forzata del sistema climatico.

Per ciascun punto griglia e per ogni combinazione di esperimento, modello e replica, la variabilità osservata viene decomposta in cinque componenti fondamentali:

1. Media generale (μ): rappresenta il valore medio calcolato su tutte le simulazioni, modelli e condizioni sperimentali. Costituisce il riferimento attorno al quale si misura la deviazione indotta dagli altri fattori.
2. Effetto dell’esperimento (αₑ): identifica la componente della variabilità associata alle differenti configurazioni sperimentali (ad esempio AMV positivo vs. AMV negativo), indipendentemente dal modello o dalla replica. Questo termine rappresenta la risposta “ideale” del sistema alla forzante, ovvero ciò che l’esperimento mira a rilevare.
3. Effetto del modello (βₘ): rappresenta la deviazione sistematica introdotta dal singolo modello climatico, ovvero un bias strutturale che riflette caratteristiche peculiari di ciascun sistema numerico (es. fisica della convezione, parametri di superficie, risoluzione verticale). Questo effetto è indipendente dall’esperimento e dalle repliche.
4. Interazione esperimento-modello (γₑₘ): questa componente coglie la specifica risposta di ciascun modello a ciascun esperimento, cioè quanto la reazione di un dato modello si discosti rispetto alla media di tutti i modelli sottoposti alla medesima forzante. È qui che risiedono eventuali sinergie o divergenze tra modello e forzante.
5. Errore residuo (εₑₘⱼ): rappresenta la parte di variabilità non spiegata dai fattori precedenti. È attribuita alla variabilità interna del sistema e alle fluttuazioni caotiche, e si presume distribuita casualmente secondo una legge normale a media nulla.

Attraverso questa scomposizione, è possibile analizzare la quota di varianza totale che può essere attribuita a ciascun fattore, determinando in modo statistico se tali componenti siano significative. Per esempio, si può valutare se i diversi modelli presentino risposte significativamente differenti, oppure se le differenze osservate tra i modelli rientrino nel rumore interno delle simulazioni. Analogamente, si può indagare se la risposta a una specifica forzante AMV (positiva o negativa) sia sufficientemente distinta rispetto alla variabilità di fondo.

Il calcolo delle somme di quadrati (termine tecnico della statistica) associate a ciascun effetto fornisce una misura quantitativa della varianza spiegata. La significatività di ciascun effetto viene infine valutata tramite test F, i quali confrontano la varianza associata a un determinato fattore con la varianza residua. Se il rapporto risulta sufficientemente elevato, si può concludere che il fattore in questione esercita un’influenza statisticamente significativa sul sistema climatico modellato.

Nel caso specifico delle simulazioni AMV discusse nel lavoro, l’ANOVA è quindi uno strumento cruciale per discernere l’effettiva risposta del sistema climatico alla forzante oceanica, distinguendo tra ciò che è strutturalmente condiviso tra i modelli e ciò che invece varia in funzione della struttura del modello o della sua interazione con la forzante.

Analisi della Varianza (ANOVA) nei modelli climatici multi-modello: struttura statistica e applicazioni

L’Analisi della Varianza (ANOVA) rappresenta una tecnica statistica fondamentale per quantificare e separare le fonti di variabilità all’interno di un insieme strutturato di dati, come quelli derivanti da esperimenti numerici climatici eseguiti con modelli accoppiati. In tale contesto, ANOVA consente di distinguere il contributo di diversi fattori—ad esempio, il tipo di esperimento, il modello numerico utilizzato, la risoluzione spaziale e le loro interazioni—sulla variabilità complessiva delle variabili climatiche simulate, come la pressione al livello del mare (MSLP).

Nel caso specifico degli esperimenti AMV (Atlantic Multidecadal Variability), si considera una configurazione in cui ogni esperimento è replicato da più modelli (multi-model ensemble), ciascuno eseguito più volte (ensemble members), a diverse risoluzioni spaziali. Per ciascun punto griglia, è quindi possibile rappresentare il valore simulato (ad esempio di MSLP) come somma di contributi distinti: la media generale del sistema, l’effetto sistematico del tipo di esperimento, l’effetto dovuto alle caratteristiche strutturali di ciascun modello (bias di modello), l’effetto dovuto alla risoluzione spaziale, e le interazioni tra questi fattori. Infine, vi è una componente residua, interpretata come rumore o variabilità interna.

Questa decomposizione consente di quantificare il peso relativo di ciascun termine rispetto alla varianza totale osservata. In pratica, si verifica se, ad esempio, la scelta del modello influenza significativamente la simulazione della variabile di interesse, oppure se la risoluzione ha un impatto misurabile sulle risposte climatiche, o ancora se l’interazione tra modello e tipo di esperimento introduce una variabilità aggiuntiva non trascurabile.

Per ciascun termine del modello, è possibile costruire stime imparziali della sua varianza associata. Tali stime sono confrontate con la varianza residua per mezzo di un test F, che permette di stabilire la significatività statistica di ciascun effetto rispetto alla variabilità interna del sistema. Se il valore del test F supera una soglia critica (definita dalla distribuzione F di Fisher), si conclude che l’effetto in esame è statisticamente rilevante. Questo tipo di approccio consente di valutare, ad esempio, se le differenze nei bias tra modelli sono superiori alla semplice incertezza dovuta alla variabilità interna del sistema climatico simulato.

Un’estensione naturale dell’analisi è la stima della “frazione di varianza spiegata” (Fraction of Variance Explained, FVE), ovvero la quota di varianza totale attribuibile a ciascun fattore. Questo parametro fornisce una misura quantitativa dell’importanza relativa di ciascun termine nel determinare la variabilità complessiva. Ad esempio, una FVE elevata per il fattore “modello” indicherebbe che gran parte della variabilità nei risultati simulati è imputabile alla scelta del modello numerico, più che al tipo di esperimento o alla risoluzione.

È inoltre importante sottolineare come ANOVA costituisca una generalizzazione dei più classici test t. Nel caso di un solo fattore con due categorie (ad esempio, due modelli), ANOVA si riduce a un test t a due campioni. In presenza di effetti sistematici comuni a tutte le repliche (come un pattern comune di variabilità interna), il modello può essere esteso per includere tali effetti, permettendo un’analisi simile a un test t per campioni appaiati, aumentando così la sensibilità statistica dell’analisi.

Nel presente studio, il modello ANOVA è stato esteso per includere anche l’effetto della risoluzione spaziale dei modelli. In questo schema, è possibile quantificare non solo l’effetto medio della risoluzione, ma anche come quest’ultima moduli la risposta sperimentale (ad esempio, la risposta all’AMV) e come influenzi la dispersione tra modelli. In particolare, l’analisi consente di valutare se l’aumento della risoluzione porta a una maggiore coerenza tra i modelli oppure se amplifica le differenze preesistenti.

Infine, questa formulazione consente di ridurre l’incertezza statistica associata al termine residuo (cioè al rumore), migliorando la capacità dell’analisi di rilevare anche segnali deboli. La forza del metodo risiede proprio nella sua capacità di isolare e quantificare sistematicamente l’influenza di molteplici fattori all’interno di esperimenti climatici complessi, fornendo così una base solida per interpretare la robustezza dei risultati ottenuti e per attribuire le fonti di incertezza nelle proiezioni climatiche.