PIOMAS Rianalisi del volume del ghiaccio marino artico

Il sistema PIOMAS (Pan-Arctic Ice-Ocean Modeling and Assimilation System) è uno strumento sviluppato per studiare e monitorare il ghiaccio marino e le condizioni oceaniche nell’Artico. Ecco alcune informazioni chiave sul sistema:

1. Finalità: PIOMAS è stato progettato per fornire stime accurate del volume del ghiaccio marino e delle condizioni oceaniche nell’Artico. Questo è particolarmente importante dato che il volume del ghiaccio marino è un indicatore chiave dei cambiamenti climatici e può avere impatti significativi sugli ecosistemi marini, sulla circolazione oceanica e sul clima globale.
2. Modellazione: PIOMAS combina un modello oceanico con un modello di ghiaccio marino. Questo significa che può simulare sia la dinamica del ghiaccio marino (come si muove, si rompe e si forma) sia le condizioni oceaniche sottostanti (come la temperatura e la salinità dell’acqua).
3. Assimilazione di dati: Una delle caratteristiche distintive di PIOMAS è la sua capacità di “assimilare” o integrare dati osservativi reali nel modello. Questo significa che il sistema può utilizzare dati provenienti da satelliti, boe e altre fonti per affinare e migliorare le sue simulazioni, rendendole più accurate.
4. Sviluppo: PIOMAS è stato sviluppato presso l’Applied Physics Laboratory (APL) e il Polar Science Center (PSC) dell’Università di Washington. Zhang e Rothrock sono stati tra i principali scienziati coinvolti nello sviluppo di questo sistema, e il loro lavoro del 2003 è una delle pubblicazioni fondamentali che descrive il sistema.
5. Importanza: Con il rapido declino del ghiaccio marino artico osservato negli ultimi decenni a causa dei cambiamenti climatici, strumenti come PIOMAS sono essenziali per monitorare e comprendere questi cambiamenti, nonché per prevedere le future condizioni dell’Artico.

Introduzione

Anomalia del Volume del Ghiaccio Marino Artico

Il volume del ghiaccio marino viene calcolato utilizzando il Sistema di Modellazione e Assimilazione dell’Oceano Ghiacciato Pan-Artico (PIOMAS, Zhang e Rothrock, 2003) sviluppato presso APL/PSC. Le anomalie per ogni giorno vengono calcolate rispetto alla media del periodo 1979-2021 per quel giorno dell’anno per eliminare il ciclo annuale. Il ciclo annuale medio del modello del volume del ghiaccio marino per questo periodo varia da 28.000 km^3 in aprile a 11.500 km^3 in settembre. La linea blu rappresenta la tendenza calcolata dal 1° gennaio 1979 alla data più recente indicata nella figura. Le aree ombreggiate rappresentano una e due deviazioni standard dei residui dell’anomalia rispetto alla tendenza nella Figura 1 e le deviazioni standard rispetto alla media giornaliera 1979-2017 nella Figura 2.

Ecco una spiegazione dettagliata del testo:

1. Volume del Ghiaccio Marino: Il volume del ghiaccio marino viene calcolato utilizzando il sistema PIOMAS, come abbiamo discusso in precedenza.
2. Anomalie: Le “anomalie” si riferiscono a quanto il volume del ghiaccio marino in una data giornata si discosta dalla media per quella stessa giornata, calcolata su un periodo di riferimento (1979-2021). Questo è fatto per rimuovere il ciclo annuale naturale del ghiaccio marino, che cresce e si riduce con le stagioni.
3. Ciclo annuale medio: Durante il periodo 1979-2021, il volume medio del ghiaccio marino ha mostrato un ciclo annuale che va da un massimo di 28.000 km³ in aprile (quando il ghiaccio è al suo picco) a un minimo di 11.500 km³ in settembre (quando il ghiaccio è al suo minimo stagionale).
4. Linea blu: Questa rappresenta la tendenza del volume del ghiaccio marino dal 1 gennaio 1979 fino alla data più recente indicata nel grafico. Questa tendenza può mostrare, ad esempio, se il volume del ghiaccio marino sta diminuendo nel tempo.
5. Aree ombreggiate: Queste aree rappresentano le deviazioni standard, che sono una misura della variabilità. Nel contesto di questo testo:
   • La prima deviazione standard delle anomalie rispetto alla tendenza è mostrata in Figura 1.
   • La deviazione standard rispetto alla media giornaliera del periodo 1979-2017 è mostrata in Figura 2.

In sostanza, il testo descrive come viene calcolato il volume del ghiaccio marino artico e come viene rappresentata la sua tendenza nel tempo, rispetto a una media di riferimento. Le anomalie e le deviazioni standard aiutano a comprendere quanto e come il volume del ghiaccio marino si discosta dalla norma in un dato periodo.

AGGIORNAMENTO ANNUALE

Aggiornamento Annuale

Il 2022 si è concluso con un volume medio annuale del ghiaccio marino che è stato il nono più basso mai registrato, con 14.300 km^3, e gli anni recenti sono tutti raggruppati molto vicini tra loro (vedi Figura 11). Il 2017 detiene ancora il record annuale con 12.800 km^3.

Ecco una spiegazione del testo:

1. Classifica del 2022: L’anno 2022 si è concluso con un volume medio annuale di ghiaccio marino che risulta essere il nono più basso mai registrato nella storia delle rilevazioni. Questo volume è stato di 14.300 km³.
2. Confronto con anni recenti: La menzione che gli anni recenti sono “tutti raggruppati strettamente insieme” suggerisce che non ci sono state grandi variazioni nel volume medio annuale del ghiaccio marino negli ultimi anni. In altre parole, anche se ci sono state fluttuazioni, sono state relativamente piccole e gli anni recenti hanno mostrato valori simili tra loro.
3. Record del 2017: L’anno 2017 detiene ancora il record per il volume annuale più basso di ghiaccio marino, con un valore di 12.800 km³. Questo significa che, nonostante le fluttuazioni annuali, nessun altro anno dal 2017 ha avuto un volume medio annuale di ghiaccio marino così basso.

In sintesi, mentre il 2022 ha avuto il nono volume medio annuale di ghiaccio marino più basso mai registrato, il 2017 rimane l’anno con il volume più basso nella storia delle rilevazioni. Queste informazioni sono importanti perché forniscono una prospettiva sul ritmo e sulla gravità del declino del ghiaccio marino artico, un indicatore chiave dei cambiamenti climatici.

AGGIORNAMENTO MENSILE

Aggiornamento Mensile di Agosto 2023

Il volume medio del ghiaccio marino artico nell’agosto 2023 era di 6.300 km^3. Questo valore è il decimo più basso mai registrato per agosto, circa 1.300 km^3 sopra il record minimo stabilito nel 2012. Il volume del ghiaccio mensile era del 73% inferiore al massimo del 1979 e del 57% inferiore al valore medio per il periodo 1979-2022. Il volume medio del ghiaccio di agosto 2023 era 1,3 deviazioni standard sopra la linea di tendenza 1979-2022. La crescita (perdita) del ghiaccio per agosto 2023 è stata abbastanza normale per il decennio recente (Figura 4) e non mostra accelerazioni nel corso di agosto, risultando in uno spessore medio del ghiaccio (superiore a 15 cm di spessore) in linea con i valori recenti. La mappa delle anomalie dello spessore del ghiaccio per agosto 2023 rispetto al periodo 2011-2022 (Figura 6) mostra principalmente anomalie negative nello spessore nel Mare di Beaufort, nell’Artico Centrale e in parti del Mare Siberiano Orientale. Forti anomalie positive persistono lungo l’Arcipelago Canadese e a nord della Groenlandia, tutte parti dell’Ultima Area di Ghiaccio che ha mostrato notevoli riduzioni del ghiaccio marino negli anni precedenti. Mentre il resto del pianeta mostra temperature record su terra e oceano, e l’Antartide mostra un nuovo record di minima estensione del ghiaccio marino invernale, l’Artico sembra aver avuto un’estate piuttosto “normale” per il decennio recente. C’è ancora circa mezzo mese di fusione rimasta e le previsioni SIO utilizzando i dati di agosto non sono ancora disponibili, ma basandosi sulla previsione precedente, è improbabile che si raggiungano estensioni record del ghiaccio marino per il minimo di settembre.

CS2 è entrato nella sua pausa estiva, anche se lavori recenti  (Landy et al 2023) mostrano promesse per i rilevamenti estivi. Esamineremo questi in un momento successivo. Le tendenze relativamente piatte sia per PIOMAS che per CS dal 2011 indicano l’importanza della variabilità su scale temporali di 10 anni e la necessità di serie temporali più lunghe.

Gli aggiornamenti saranno generati a intervalli di circa un mese.

Di seguito una sintesi del testo:

1. Volume medio di agosto 2023: Il volume medio del ghiaccio marino nell’Artico per agosto 2023 è stato di 6.300 km³.
2. Classifica: Questo valore è il decimo più basso mai registrato per il mese di agosto. È superiore di circa 1.300 km³ rispetto al record minimo stabilito nel 2012.
3. Confronto con il passato: Il volume del ghiaccio di agosto 2023 era inferiore del 73% rispetto al massimo registrato nel 1979 e del 57% rispetto alla media del periodo 1979-2022.
4. Deviazioni standard: Il volume medio di agosto 2023 era 1,3 deviazioni standard sopra la linea di tendenza del periodo 1979-2022.
5. Crescita (perdita) del ghiaccio: La crescita (o la perdita) del ghiaccio per agosto 2023 è stata abbastanza normale rispetto al decennio recente. Non ci sono state accelerazioni nella perdita di ghiaccio durante il mese, risultando in uno spessore medio del ghiaccio in linea con i valori recenti.
6. Mappa delle anomalie di spessore: La mappa mostra anomalie di spessore prevalentemente negative nel Mare di Beaufort, nell’Artico centrale e in parti del Mare della Siberia orientale. Anomalie positive sono presenti lungo l’Arcipelago Canadese e a nord della Groenlandia, aree che avevano visto significative riduzioni del ghiaccio marino negli anni precedenti.
7. Confronto globale: Mentre altre parti del pianeta mostrano temperature record e l’Antartide mostra una nuova estensione minima record del ghiaccio marino in inverno, l’Artico ha avuto un’estate “normale” rispetto al decennio recente.
8. Prospettive future: C’è ancora circa mezzo mese di fusione rimanente. Le previsioni basate sui dati di agosto non sono ancora disponibili, ma è improbabile che si raggiungano estensioni record minime del ghiaccio marino a settembre.
9. CS2: Si riferisce probabilmente a un satellite o a un sistema di monitoraggio. Ha iniziato la sua pausa estiva, ma recenti ricerche mostrano promesse per le rilevazioni estive.
10. Tendenze dal 2011: Le tendenze piuttosto stabili sia per PIOMAS che per CS dal 2011 evidenziano l’importanza della variabilità su scale temporali di 10 anni e la necessità di serie storiche più lunghe.
11. Aggiornamenti futuri: Verranno forniti a intervalli di circa un mese.

In sintesi, l’aggiornamento descrive la situazione del ghiaccio marino artico per agosto 2023, confrontandola con i dati storici e fornendo una prospettiva sulle tendenze e le anomalie osservate.

Il volume del ghiaccio marino è un importante indicatore climatico. Dipende sia dallo spessore che dall’estensione del ghiaccio e, pertanto, è legato più direttamente alle forzature climatiche rispetto alla sola estensione. Tuttavia, al momento non è possibile osservare continuamente il volume del ghiaccio marino artico. Le osservazioni provenienti da satelliti, sottomarini della Marina, boe e misurazioni sul campo satellites, Navy submarines, moorings, sono tutte limitate nello spazio e nel tempo. L’assimilazione di osservazioni nei modelli numerici fornisce attualmente un modo per stimare le variazioni del volume del ghiaccio marino su base continua per diversi decenni. I confronti tra le stime del modello dello spessore del ghiaccio e le osservazioni aiutano a verificare la nostra comprensione dei processi rappresentati nel modello che sono importanti per la formazione e la fusione del ghiaccio marino.

Ecco una spiegazione dettagliata:

1. Indicatore Climatico: Il volume del ghiaccio marino è un indicatore climatico significativo. Questo perché fornisce una visione complessiva delle condizioni del ghiaccio marino, tenendo conto sia dello spessore che dell’estensione del ghiaccio.
2. Spessore e Estensione: Mentre l’estensione del ghiaccio marino indica quanto ampio è l’area coperta dal ghiaccio, lo spessore ci dice quanto è profondo. Il volume, che è il prodotto di estensione e spessore, è quindi una misura più completa delle condizioni del ghiaccio marino.
3. Limitazioni delle Osservazioni: Attualmente, non è possibile osservare in modo continuo il volume del ghiaccio marino. Gli strumenti di osservazione, come i satelliti, i sottomarini della Marina, le boe e le misurazioni sul campo, hanno limiti sia in termini di spazio che di tempo.
4. Assimilazione in Modelli Numerici: Una delle soluzioni a questa sfida è l’assimilazione di queste osservazioni in modelli numerici, come PIOMAS. Questo metodo consente di stimare i cambiamenti del volume del ghiaccio marino in modo continuo per diversi decenni.
5. Confronto con Osservazioni: Confrontare le stime del modello con le osservazioni reali è fondamentale. Questo confronto aiuta a testare la nostra comprensione dei processi rappresentati nel modello, come la formazione e la fusione del ghiaccio marino. Se il modello produce stime vicine alle osservazioni, ciò indica che il modello sta rappresentando correttamente i processi chiave.

In sintesi, il volume del ghiaccio marino è un indicatore climatico cruciale, ma la sua osservazione continua presenta delle sfide. L’assimilazione di dati osservativi in modelli numerici, come PIOMAS, offre un modo per superare queste sfide e ottenere stime continue del volume del ghiaccio marino.

Il paragrafo seguente va a descrivere due versioni diverse del sistema PIOMAS e le modifiche apportate in ciascuna versione.

Abbiamo identificato un errore di programmazione in una routine che interpola i dati sulla concentrazione del ghiaccio prima dell’assimilazione. L’errore ha interessato solo i dati dal 2010 al 2013. Questi dati sono stati rielaborati e sono ora disponibili come versione 2.1. Lo spessore del ghiaccio è generalmente maggiore nell’area del Mare di Beaufort Chukchi, con le maggiori differenze di spessore durante maggio. Le differenze nel volume del ghiaccio sono fino all’11% maggiori alla fine della primavera. La Figura 5 mostra le differenze di volume tra la Versione 2.0 e la Versione 2.1

Versione 2.0

Questa serie temporale del volume del ghiaccio è generata con una versione aggiornata di PIOMAS (15 giugno 2011). Questa versione aggiornata migliora rispetto alle versioni precedenti assimilando le temperature della superficie del mare (SST) per le aree prive di ghiaccio e utilizzando una diversa parametrizzazione per la resistenza del ghiaccio. I confronti delle stime di PIOMAS con le osservazioni dello spessore del ghiaccio mostrano errori ridotti rispetto alla versione precedente. La tendenza a lungo termine è ridotta a circa -2,8 10³ km³/decennio rispetto a -3,6 10³ km³/decennio nella versione precedente. I nostri confronti con i dati e le simulazioni del modello alternativo indicano che questa nuova tendenza è una stima conservativa della tendenza effettiva. Con questa versione forniamo statistiche sull’incertezza. Ulteriori dettagli possono essere trovati in  Schweiger et al. 2011. Il miglioramento del modello è un’attività di ricerca in corso presso PSC e gli aggiornamenti del modello possono verificarsi a intervalli irregolari. Quando si verificano aggiornamenti del modello, l’intera serie temporale verrà rielaborata e pubblicata.

Ecco una spiegazione dettagliata:

1. Versione 2.1:
   • Errore di programmazione: È stato identificato un errore in una routine che interpola i dati sulla concentrazione del ghiaccio prima dell’assimilazione. Questo errore ha influenzato solo i dati dal 2010 al 2013.
   • Rielaborazione dei dati: I dati sono stati rielaborati e ora sono disponibili come versione 2.1.
   • Differenze: Lo spessore del ghiaccio è generalmente maggiore nell’area del Mare di Beaufort Chukchi, con le maggiori differenze di spessore riscontrate a maggio. Le differenze nel volume del ghiaccio possono essere fino all’11% superiori nella tarda primavera.
   • Figura 5: Mostra le differenze di volume tra la Versione 2.0 e la Versione 2.1.
2. Versione 2.0:
   • Aggiornamento: Questa serie temporale del volume del ghiaccio è stata generata con una versione aggiornata di PIOMAS (15 giugno 2011).
   • Miglioramenti: Questa versione aggiornata migliora rispetto alle versioni precedenti assimilando le temperature della superficie del mare (SST) nelle aree prive di ghiaccio e utilizzando una diversa parametrizzazione per la resistenza del ghiaccio.
   • Confronti: I confronti delle stime di PIOMAS con le osservazioni dello spessore del ghiaccio mostrano errori ridotti rispetto alla versione precedente.
   • Tendenza a lungo termine: La tendenza a lungo termine è ridotta a circa -2,8 x 10³ km³/decennio da -3,6 x 10³ km³/decennio nella versione precedente. I confronti con i dati e le simulazioni di modelli alternativi indicano che questa nuova tendenza è una stima conservativa della tendenza effettiva.
   • Statistiche di incertezza: A partire da questa versione, vengono fornite statistiche sull’incertezza.
   • Dettagli aggiuntivi: Ulteriori dettagli sono disponibili in Schweiger et al. 2011.
   • Miglioramento continuo: L’ottimizzazione del modello è un’attività di ricerca in corso presso il PSC. Quando si verificano aggiornamenti del modello, l’intera serie temporale viene rielaborata e pubblicata.

In sintesi, il testo descrive le modifiche e gli aggiornamenti apportati a due versioni diverse del sistema PIOMAS, evidenziando le differenze e i miglioramenti rispetto alle versioni precedenti.

Di seguito il documento fornisce informazioni sulla procedura di assimilazione, validazione e incertezza del modello PIOMAS.

Modello e Procedura di Assimilazione PIOMAS è un modello numerico con componenti per il ghiaccio marino e l’oceano e la capacità di assimilare alcuni tipi di osservazioni. Per le simulazioni del volume di ghiaccio mostrate qui, le informazioni sulla concentrazione di ghiaccio marino dal prodotto  NSIDC near-real time product NSIDC in tempo quasi reale vengono assimilate nel modello per migliorare le stime dello spessore del ghiaccio e i dati SST dalla rianalisi NCEP/NCAR vengono assimilati nelle aree prive di ghiaccio. I dati SST della rianalisi NCEP/NCAR si basano sulle analisi SST giornaliere ad alta risoluzione di Reynolds utilizzando osservazioni satellitari e in situ (Reynolds e Marsico, 1993; Reynolds et al., 2007). Le informazioni atmosferiche per guidare il modello, in particolare vento, temperatura dell’aria superficiale e copertura nuvolosa per calcolare la radiazione solare e a lunga onda, sono specificate dalla rianalisi NCEP/NCAR  NCEP/NCAR reanalysis. . Il modello oceanico pan-artico è alimentato con input da un modello oceanico globale ai suoi confini aperti situati a 45 gradi Nord.

Validazione del Modello e Incertezza PIOMAS è stato ampiamente validato attraverso confronti con osservazioni  observations  da sottomarini della Marina degli Stati Uniti, boe oceanografiche e satelliti. Inoltre, sono state eseguite simulazioni del modello in cui i parametri del modello e le procedure di assimilazione sono stati modificati. Da questi studi di validazione arriviamo a stime conservative dell’incertezza nella tendenza di ± 1,0 10³ km³/decennio. L’incertezza dell’anomalia del volume di ghiaccio medio mensile è stimata come ±0,75 10³ km³. Le incertezze del volume totale sono maggiori di quelle per l’anomalia perché i bias del modello vengono rimossi quando si calcolano le anomalie. L’incertezza per il volume totale di ghiaccio di ottobre è stimata essere ±1,35 10³ km³. Il confronto dei volumi totali invernali con altre stime del volume deve tener conto del fatto che il dominio PIOMAS attualmente non si estende abbastanza a sud per coprire tutte le aree che possono avere una copertura di ghiaccio in inverno. Le aree nel Mare di Okhotsk e nel Golfo di St. Lawrence sono parzialmente escluse dal dominio. I dettagli sulla validazione del modello possono essere trovati in  Schweiger et al. 2011 e (here). Ulteriori informazioni su PIOMAS possono essere trovate  (here).

Una vasta raccolta di dati sullo spessore del ghiaccio marino per la validazione del modello è stata compilata ed è disponibile  (here).

Ecco una spiegazione dettagliata:

Modello e Procedura di Assimilazione:

1. PIOMAS: È un modello numerico con componenti per il ghiaccio marino e l’oceano, e ha la capacità di assimilare certi tipi di osservazioni.
2. Assimilazione: Per le simulazioni del volume del ghiaccio mostrate, le informazioni sulla concentrazione del ghiaccio marino dal prodotto in tempo quasi reale del NSIDC vengono assimilate nel modello per migliorare le stime dello spessore del ghiaccio. I dati SST dal NCEP/NCAR Reanalysis vengono assimilati nelle aree prive di ghiaccio.
3. Dati SST: Questi dati si basano sulle analisi SST giornaliere ad alta risoluzione di Reynolds utilizzando osservazioni satellitari e in situ.
4. Informazioni Atmosferiche: Vengono specificate dal NCEP/NCAR reanalysis e includono vento, temperatura dell’aria di superficie e copertura nuvolosa.
5. Modello Oceanico Pan-Artico: È alimentato con input da un modello oceanico globale ai suoi confini aperti situati a 45 gradi Nord.

Validazione del Modello e Incertezza:

1. Validazione: PIOMAS è stato ampiamente validato attraverso confronti con osservazioni da sottomarini della Marina statunitense, boe oceanografiche e satelliti.
2. Studi di Validazione: Da questi studi, si è arrivati a stime conservative dell’incertezza nella tendenza di ± 1,0 x 10³ km³/decennio.
3. Incertezza dell’Anomalia: L’incertezza dell’anomalia del volume medio mensile del ghiaccio è stimata in ±0,75 x 10³ km³. Le incertezze totali del volume sono maggiori rispetto a quelle dell’anomalia perché i bias del modello vengono rimossi quando si calcolano le anomalie.
4. Incertezza di Ottobre: L’incertezza per il volume totale del ghiaccio di ottobre è stimata in ±1,35 x 10³ km³.
5. Confronto con Altre Stime: È importante notare che il dominio PIOMAS attualmente non si estende abbastanza a sud per coprire tutte le aree che possono avere una copertura di ghiaccio in inverno. Alcune aree nel Mare di Okhotsk e nel Golfo di St. Lawrence sono parzialmente escluse.
6. Dettagli sulla Validazione: Ulteriori dettagli sulla validazione del modello possono essere trovati in Schweiger et al. 2011 e in altri link forniti.

Libreria di Dati:

• È stata compilata una vasta libreria di dati sullo spessore del ghiaccio marino per la validazione del modello, e questa è disponibile attraverso un il seguente link http://psc.apl.uw.edu/sea_ice_cdr/.

In sintesi, il testo descrive come il modello PIOMAS assimila varie osservazioni, come viene validato rispetto ai dati osservativi e le stime di incertezza associate alle sue previsioni.

Per ultimo il testo fornisce una prospettiva sulla quantità di energia necessaria per sciogliere il ghiaccio marino e mette in relazione questa quantità di energia con il consumo energetico degli Stati Uniti.

Prospettiva: Perdita di Ghiaccio ed Energia

Ci vuole energia per sciogliere il ghiaccio marino. Quanta energia? L’energia necessaria per sciogliere i 16.400 Km³ di ghiaccio che vengono persi ogni anno (media 1979-2010) da aprile a settembre come parte del ciclo annuale naturale è di circa 5 x 10²¹ Joule. Per confronto, il consumo energetico degli Stati Uniti nel 2009 (www.eia.gov/totalenergy) era di circa 1 x 10²⁰ J. Quindi ci vogliono circa 50 volte il consumo energetico annuo degli Stati Uniti per sciogliere tanto ghiaccio ogni anno. Questa energia proviene dal cambiamento nella distribuzione della radiazione solare mentre la Terra ruota attorno al sole.

Per sciogliere gli ulteriori 280 km³ di ghiaccio marino, la quantità che abbiamo perso su base annua basata sui calcoli di PIOMAS, ci vogliono circa 8,6 x 10¹⁹ J o l’86% del consumo energetico degli Stati Uniti.

Tuttavia, quando distribuita sull’area coperta dal ghiaccio marino artico, l’energia aggiuntiva necessaria per sciogliere tanto ghiaccio marino è in realtà piuttosto piccola. Corrisponde a circa 0,4 Wm^-2. È come lasciare una piccola e debole lampadina di una torcia accesa continuamente su ogni metro quadrato di ghiaccio. Rintracciare una differenza energetica così piccola è molto difficile e sottolinea perché dobbiamo guardare a serie temporali più lunghe e considerare le incertezze nelle nostre misurazioni e calcoli.

Dati I dati sul volume del ghiaccio di PIOMAS rielaborati (versione 2.1) sono disponibili (qui (here) ).

Ecco una spiegazione dettagliata:

Energia e Scioglimento del Ghiaccio Marino:

1. Energia per Sciogliere il Ghiaccio: Sciogliere il ghiaccio marino richiede energia. Per sciogliere i 16.400 km³ di ghiaccio che si perdono ogni anno (media 1979-2010) da aprile a settembre come parte del ciclo annuale naturale, sono necessari circa 5 x 10^21 Joules.
2. Confronto con il Consumo Energetico degli USA: Il consumo energetico totale degli Stati Uniti per il 2009 era di circa 1 x 10^20 J. Quindi, l’energia necessaria per sciogliere questa quantità di ghiaccio ogni anno è circa 50 volte il consumo energetico annuale degli USA.
3. Fonte dell’Energia: Questa energia proviene dal cambiamento nella distribuzione della radiazione solare man mano che la Terra ruota attorno al Sole.
4. Energia per Sciogliere il Ghiaccio Addizionale: Per sciogliere gli ulteriori 280 km³ di ghiaccio marino, che stiamo perdendo su base annua secondo i calcoli di PIOMAS, sono necessari circa 8,6 x 10^19 J, ovvero l’86% del consumo energetico degli USA.
5. Distribuzione dell’Energia sull’Area: Quando si distribuisce questa energia sull’area coperta dal ghiaccio marino artico, l’energia addizionale richiesta per sciogliere questa quantità di ghiaccio è in realtà molto piccola, corrispondente a circa 0,4 Wm^-2. Questa quantità di energia è paragonabile a quella di una piccola e debole torcia accesa in modo continuo su ogni metro quadrato di ghiaccio.
6. Sfide nella Misurazione: Identificare una differenza energetica così piccola è molto difficile, il che sottolinea l’importanza di esaminare serie temporali più lunghe e di considerare le incertezze nelle nostre misurazioni e calcoli.

Dati:

• I dati sul volume del ghiaccio rielaborati da PIOMAS (versione 2.1) sono disponibili attraverso il link fornito http://psc.apl.uw.edu/research/projects/arctic-sea-ice-volume-anomaly/data/ .

In sintesi, il testo evidenzia l’enorme quantità di energia necessaria per sciogliere il ghiaccio marino artico e mette in prospettiva questa quantità confrontandola con il consumo energetico di una nazione intera come gli Stati Uniti.

Di seguito una descrizione delle varie figure che compongono il testo.

La (Fig.1) rappresenta l’anomalia del volume del ghiaccio marino artico, come calcolato dal sistema PIOMAS.

Fig.1  Arctic sea ice volume anomaly from PIOMAS updated once a month. Daily Sea Ice volume anomalies for each day are computed relative to the 1979 to 2022 average for that day of the year. Tickmarks on time axis refer to 1st day of year. The trend for the period 1979- present  is shown in blue. Shaded areas show one and two standard deviations from the trend. Error bars indicate the uncertainty of the  monthly anomaly plotted once per year.

Ecco una spiegazione dettagliata:

1. Anomalia del Volume del Ghiaccio Marino: La figura mostra l’anomalia del volume del ghiaccio marino nell’Artico, che viene aggiornata una volta al mese.
2. Calcolo delle Anomalie Giornaliere: Per ogni giorno, l’anomalia del volume del ghiaccio marino viene calcolata rispetto alla media del periodo 1979-2022 per quel particolare giorno dell’anno.
3. Asse Temporale: I segni sulla scala temporale si riferiscono al primo giorno di ogni anno.
4. Tendenza: La tendenza del volume del ghiaccio marino per il periodo 1979-presente è rappresentata da una linea blu.
5. Aree Ombreggiate: Queste aree rappresentano le deviazioni standard dall’anomalia. La prima area ombreggiata mostra una deviazione standard dalla tendenza, mentre la seconda area ombreggiata mostra due deviazioni standard dalla tendenza.
6. Barre di Errore: Queste barre indicano l’incertezza associata all’anomalia mensile e vengono rappresentate una volta all’anno sulla figura.

In sostanza, la figura (Fig.1) fornisce una rappresentazione visiva delle anomalie nel volume del ghiaccio marino nell’Artico nel corso del tempo, confrontando i dati giornalieri con una media di riferimento (1979-2022). La tendenza generale, le deviazioni standard e le incertezze sono tutte visualizzate per fornire una comprensione completa delle variazioni nel volume del ghiaccio marino.

La Figura 2 rappresenta il volume totale del ghiaccio marino artico come calcolato dal sistema PIOMAS.

Fig. 2 Total Arctic sea ice volume from PIOMAS showing the volume of the mean annual cycle, and from 2011-2022. Shaded areas indicate one and two standard deviations from the mean.

Ecco una spiegazione dettagliata di ciò che viene presentato nella descrizione:

1. Volume Totale del Ghiaccio Marino: La figura mostra il volume totale del ghiaccio marino nell’Artico come calcolato da PIOMAS.
2. Ciclo Annuale Medio: La figura rappresenta il volume medio del ghiaccio marino nell’arco di un anno tipico, che è il ciclo annuale medio.
3. Periodo 2011-2022: Oltre al ciclo annuale medio, la figura mostra anche i dati del volume del ghiaccio marino per gli anni specifici dal 2011 al 2022. Questo permette di confrontare ogni anno specifico con il ciclo annuale medio.
4. Aree Ombreggiate: Queste aree rappresentano le deviazioni standard dal ciclo annuale medio. La prima area ombreggiata indica una deviazione standard dalla media, mentre la seconda area ombreggiata rappresenta due deviazioni standard dalla media.

In sintesi, la Figura 2 fornisce una rappresentazione visiva del volume totale del ghiaccio marino nell’Artico, mostrando sia il ciclo annuale medio che i dati specifici per gli anni dal 2011 al 2022. Le deviazioni standard rispetto alla media sono evidenziate per fornire una comprensione della variabilità del volume del ghiaccio marino rispetto al ciclo annuale medio.

La Figura 3, rappresenta il volume mensile del ghiaccio marino artico come calcolato dal sistema PIOMAS.

Fig.3 Monthly Sea Ice Volume from PIOMAS for April and Sep

Ecco una spiegazione dettagliata di ciò che viene presentato nella descrizione:

Figura 3 – Volume Mensile del Ghiaccio Marino:

1. Volume Mensile del Ghiaccio Marino: La figura mostra il volume mensile del ghiaccio marino nell’Artico come calcolato da PIOMAS.
2. Mesi Specifici – Aprile e Settembre: La figura si concentra su due mesi specifici: aprile e settembre. Questi mesi sono particolarmente significativi quando si parla di ghiaccio marino artico. Aprile è tipicamente il mese in cui il ghiaccio marino raggiunge il suo massimo annuale dopo l’inverno, mentre settembre è il mese in cui il ghiaccio marino raggiunge il suo minimo annuale dopo la stagione di fusione estiva.

La Figura 3, quindi, fornisce una rappresentazione visiva del volume del ghiaccio marino nell’Artico per aprile e settembre, permettendo ai lettori di confrontare le condizioni del ghiaccio marino tra la fine dell’inverno e la fine dell’estate. Questo tipo di rappresentazione può essere particolarmente utile per comprendere le tendenze e le variazioni nel ghiaccio marino artico nel corso degli anni.

La Figura 4, rappresenta le anomalie giornaliere del volume del ghiaccio marino artico in confronto con un periodo di riferimento

Fig 4 Comparison of Daily Sea Ice Volume Anomalies relative to 1979-2022.

Ecco una spiegazione dettagliata di ciò che viene presentato nella descrizione:

Figura 4 – Confronto delle Anomalie Giornaliere del Volume del Ghiaccio Marino:

1. Anomalie Giornaliere del Volume del Ghiaccio Marino: La figura mostra le anomalie giornaliere del volume del ghiaccio marino nell’Artico. Queste anomalie rappresentano la differenza tra il volume del ghiaccio marino di un determinato giorno e il volume medio di quel giorno specifico nel periodo di riferimento.
2. Periodo di Riferimento – 1979-2022: Le anomalie sono calcolate rispetto a un periodo di riferimento specifico, che va dal 1979 al 2022. Questo significa che per ogni giorno dell’anno, il volume del ghiaccio marino di quel giorno viene confrontato con la media di quel giorno specifico nel periodo 1979-2022.

La Figura 4, quindi, fornisce una rappresentazione visiva delle variazioni giornaliere nel volume del ghiaccio marino nell’Artico rispetto a un periodo di riferimento di diversi decenni. Questo tipo di rappresentazione aiuta a identificare tendenze, variazioni e anomalie nel volume del ghiaccio marino nel corso del tempo, mettendo in evidenza eventuali deviazioni dalla norma storica.

La Figura 5 rappresenta lo spessore medio del ghiaccio marino artico per una selezione di anni come calcolato dal sistema PIOMAS.

Fig  5. Average Arctic sea ice thickness over the ice-covered regions from PIOMAS for a selection of years. The average thickness is calculated for the PIOMAS domain by only including locations where ice is thicker than .15 m.

Ecco una spiegazione dettagliata di ciò che viene presentato nella descrizione:

Figura 5 – Spessore Medio del Ghiaccio Marino Artico:

1. Spessore Medio del Ghiaccio Marino: La figura mostra lo spessore medio del ghiaccio marino nell’Artico come calcolato da PIOMAS.
2. Selezione di Anni: La figura non mostra lo spessore medio per ogni anno, ma piuttosto per una selezione specifica di anni. Questo può aiutare a evidenziare variazioni significative o tendenze nel corso del tempo.
3. Calcolo dello Spessore Medio: Lo spessore medio viene calcolato per l’intero dominio di PIOMAS, ma con una specifica: vengono incluse solo le località dove lo spessore del ghiaccio supera i 0,15 metri (o 15 centimetri). Questo criterio esclude le aree con ghiaccio molto sottile, concentrandosi sulle regioni con una copertura di ghiaccio più significativa.

In sintesi, la Figura 5 fornisce una rappresentazione visiva dello spessore medio del ghiaccio marino nell’Artico per una selezione di anni, tenendo conto solo delle aree dove il ghiaccio ha uno spessore superiore a 15 centimetri. Questo tipo di rappresentazione può essere utile per comprendere le variazioni e le tendenze nello spessore del ghiaccio marino nel corso degli anni selezionati.

La Figura 6, che rappresenta l’anomalia dello spessore del ghiaccio marino artico per agosto 2023 rispetto a un periodo di riferimento specifico, che va dal 2011 al 2022.

Fig 6. PIOMAS Ice Thickness Anomaly for August 2023 relative to 2011-2022.

Ecco una spiegazione dettagliata di ciò che viene presentato nella descrizione:

Figura 6 – Anomalia dello Spessore del Ghiaccio Marino per Agosto 2023:

1. Anomalia dello Spessore del Ghiaccio Marino: La figura mostra l’anomalia, ovvero la differenza, dello spessore del ghiaccio marino nell’Artico per agosto 2023 come calcolato da PIOMAS.
2. Periodo di Riferimento – 2011-2022: L’anomalia è calcolata rispetto a un periodo di riferimento specifico, che va dal 2011 al 2022. Questo significa che lo spessore del ghiaccio marino per agosto 2023 viene confrontato con la media di agosto per gli anni compresi tra il 2011 e il 2022.
3. Interpretazione: La figura visualizzerà le aree dell’Artico dove lo spessore del ghiaccio marino per agosto 2023 è superiore o inferiore alla media del periodo 2011-2022. Questo aiuta a identificare le regioni dove il ghiaccio è insolitamente spesso o sottile per quel mese specifico rispetto al decennio precedente.

In sintesi, la Figura 6 fornisce una rappresentazione visiva delle variazioni nello spessore del ghiaccio marino nell’Artico per agosto 2023 rispetto alla media del periodo 2011-2022. Questo tipo di rappresentazione aiuta a identificare e comprendere le anomalie nello spessore del ghiaccio marino per un determinato mese rispetto a un periodo di riferimento.

Figura 7 – Anomalia dello Spessore del Ghiaccio Marino per Aprile 2023 (CryoSat-2)

Fig 7. CryoSat 2 (AWI, v2.5) sea ice thickness anomaly for April  2023 relative to 2011-2023.

Ecco una spiegazione dettagliata di ciò che viene presentato nella descrizione:

Figura 7 – Anomalia dello Spessore del Ghiaccio Marino per Aprile 2023 (CryoSat-2):

1. Anomalia dello Spessore del Ghiaccio Marino: La figura mostra l’anomalia, ovvero la differenza, dello spessore del ghiaccio marino nell’Artico per aprile 2023 come misurato dal satellite CryoSat-2.
2. Fonte dei Dati – CryoSat-2 (AWI, v2.5): I dati sono derivati dal satellite CryoSat-2, specificamente dalla versione 2.5 fornita dall’Alfred Wegener Institute (AWI). CryoSat-2 è un satellite dell’Agenzia Spaziale Europea (ESA) dedicato alla misurazione dello spessore del ghiaccio marino e delle calotte glaciali.
3. Periodo di Riferimento – 2011-2023: L’anomalia è calcolata rispetto a un periodo di riferimento specifico, che va dal 2011 al 2023. Questo significa che lo spessore del ghiaccio marino per aprile 2023 viene confrontato con la media di aprile per gli anni compresi tra il 2011 e il 2023.
4. Interpretazione: La figura visualizzerà le aree dell’Artico dove lo spessore del ghiaccio marino per aprile 2023 è superiore o inferiore alla media del periodo 2011-2023. Questo aiuta a identificare le regioni dove il ghiaccio è insolitamente spesso o sottile per quel mese specifico rispetto al periodo di riferimento.

In sintesi, la Figura 7 fornisce una rappresentazione visiva delle variazioni nello spessore del ghiaccio marino nell’Artico per aprile 2023 rispetto alla media del periodo 2011-2023, come misurato dal satellite CryoSat-2. Questo tipo di rappresentazione aiuta a identificare e comprendere le anomalie nello spessore del ghiaccio marino per un determinato mese rispetto a un periodo di riferimento.

Figura 8 – Serie Temporale delle Anomalie del Volume del Ghiaccio Marino per Aprile (CryoSat-2 e PIOMAS)

Fig 8. Time Series of CryoSat-2 ( AWI v 2.5) and PIOMAS Sea  Ice Volume Anomaly for April.

Ecco una spiegazione dettagliata di ciò che viene presentato nella descrizione:

Figura 8 – Serie Temporale delle Anomalie del Volume del Ghiaccio Marino per Aprile (CryoSat-2 e PIOMAS):

1. Serie Temporale delle Anomalie: La figura mostra una serie temporale, che rappresenta le variazioni nel tempo delle anomalie del volume del ghiaccio marino per il mese di aprile.
2. Fonti dei Dati – CryoSat-2 (AWI, v2.5) e PIOMAS: La figura combina e confronta i dati derivati da due fonti principali:
   • CryoSat-2 (AWI, v2.5): Questi dati sono derivati dal satellite CryoSat-2, specificamente dalla versione 2.5 fornita dall’Alfred Wegener Institute (AWI). CryoSat-2 è un satellite dell’Agenzia Spaziale Europea (ESA) dedicato alla misurazione dello spessore e del volume del ghiaccio marino e delle calotte glaciali.
   • PIOMAS: Questi dati sono derivati dal sistema Pan-Arctic Ice Ocean Modeling and Assimilation System (PIOMAS), che è un modello numerico utilizzato per stimare il volume del ghiaccio marino nell’Artico.
3. Interpretazione: La figura visualizzerà come le anomalie del volume del ghiaccio marino per aprile si sono evolute nel tempo, secondo le misurazioni di entrambe le fonti. Questo aiuta a identificare tendenze, variazioni e possibili discrepanze tra le due serie di dati.

In sintesi, la Figura 8 fornisce una rappresentazione visiva delle variazioni nel tempo delle anomalie del volume del ghiaccio marino per aprile, come misurato sia dal satellite CryoSat-2 che dal sistema PIOMAS. Questo tipo di rappresentazione aiuta a confrontare e comprendere le tendenze e le variazioni nel volume del ghiaccio marino nel corso degli anni secondo due fonti di dati diverse.

Figura 11 – Volume Medio Annuale del Ghiaccio Marino Artico (PIOMAS)

Fig 11. PIOMAS Annually Averaged Sea Ice Volume

Ecco una spiegazione dettagliata di ciò che viene presentato nella descrizione:

Figura 11 – Volume Medio Annuale del Ghiaccio Marino Artico (PIOMAS):

1. Volume Medio Annuale del Ghiaccio Marino: La figura mostra il volume medio del ghiaccio marino nell’Artico per ogni anno, come calcolato da PIOMAS. Questo volume medio è calcolato prendendo in considerazione l’intero anno, ovvero sommando e poi dividendo il volume del ghiaccio marino di ogni giorno dell’anno per il numero totale di giorni.
2. Fonte dei Dati – PIOMAS: I dati sono derivati dal sistema Pan-Arctic Ice Ocean Modeling and Assimilation System (PIOMAS), che è un modello numerico utilizzato per stimare il volume del ghiaccio marino nell’Artico.
3. Interpretazione: La figura visualizzerà come il volume medio annuale del ghiaccio marino si è evoluto nel tempo. Questo aiuta a identificare tendenze, variazioni e possibili anomalie nel volume del ghiaccio marino su base annua.

In sintesi, la Figura 11 fornisce una rappresentazione visiva delle variazioni nel tempo del volume medio annuale del ghiaccio marino nell’Artico, come misurato dal sistema PIOMAS. Questo tipo di rappresentazione aiuta a comprendere le tendenze e le variazioni nel volume del ghiaccio marino su una base annuale nel corso degli anni.

Data

The reprocessed PIOMAS ice volume data (version 2.1)  are  available (here).

How to cite PIOMAS Ice volume time series

Volume time series and uncertainties:

Schweiger, A., R. Lindsay, J. Zhang, M. Steele, H. Stern, Uncertainty in modeled arctic sea ice volume, J. Geophys. Res., doi:10.1029/2011JC007084, 2011

Model details:

Zhang, J.L. and D.A. Rothrock, “Modeling global sea ice with a thickness and enthalpy distribution model in generalized curvilinear coordinates“, Mon. Weather Rev., 131, 845-861, 2003