Precursori troposferici di vortici polari stratosferici anomali nell’emisfero settentrionale

Precursori troposferici di vortici polari stratosferici anomali nell’emisfero settentrionale
CHAIM I. GARFINKEL E DENNIS L. HARTMANN
Dipartimento di Scienze Atmosferiche, Università di Washington, Seattle, Washington
FABRIZIO SASSI*
Centro Nazionale per la Ricerca Atmosferica, Boulder, Colorado
(Manoscritto ricevuto il 5 gennaio 2009, in forma definitiva il 9 febbraio 2010)
RIASSUNTO
La variabilità troposferica extratropicale regionale nel Pacifico settentrionale e nell’Europa orientale è ben correlata con la variabilità del vortice polare stratosferico dell’emisfero settentrionale durante l’inverno, sia nel record di ri-analisi ECMWF sia nel modello climatico comunitario dell’intera atmosfera. Per spiegare questa correlazione, viene analizzato il legame tra la variabilità del flusso verticale di Eliassen-Palm stratosferico e la variabilità troposferica. Un ragionamento semplice mostra che la variabilità nel Pacifico settentrionale e nell’Europa orientale può approfondire o appiattire le onde stazionarie troposferiche invernali, e in particolare le sue componenti di numero d’onda 1 e 2, fornendo così una spiegazione fisica della correlazione tra queste regioni e l’indebolimento del vortice. Questi due percorsi iniziano a indebolire il vortice stratosferico superiore quasi immediatamente, con un’influenza massima evidente dopo un ritardo di circa 20 giorni. L’influenza sembra poi propagarsi verso il basso nel tempo, come previsto dalla teoria dell’interazione onda-flusso medio.
Questi modelli sono influenzati dall’ENSO e dalla copertura nevosa eurasiatica di ottobre. Le perturbazioni nel vortice indotte dalle due regioni si sommano linearmente. Questi due modelli e l’oscillazione quasi-biennale (QBO) sono linearmente correlati al 40% della variabilità del vortice polare durante l’inverno nel record di ri-analisi.

1. Introduzione
Molti studi recenti hanno dimostrato che l’ENSO influisce sul vortice polare. Sassi e altri (2004) hanno utilizzato un modello di circolazione generale (GCM) alimentato dalle temperature superficiali del mare (SST) osservate dal 1950 al 2000 e hanno scoperto che la fase calda dell’ENSO (WENSO) porta a una stratosfera polare significativamente più calda. L’effetto è stato più pronunciato dalla fine dell’inverno all’inizio della primavera. Le teleconnessioni dell’ENSO nel Pacifico settentrionale si propagano fino alla stratosfera. Taguchi e Hartmann (2006) hanno trovato più riscaldamenti stratosferici improvvisi, più onde zonali di media latitudine di numero d’onda-1 (onda-1), e un vortice più disturbato sotto condizioni WENSO rispetto a quelle CENSO. Garfinkel e Hartmann (2008, d’ora in poi GH08) hanno mostrato che il meccanismo principale attraverso il quale l’ENSO modula il vortice è tramite la sua caratteristica teleconnessione extratropicale, che assomiglia strettamente al modello del Pacifico-Nord America (PNA). In particolare, GH08 ha mostrato che l’ENSO modifica il campo dell’altezza geopotenziale dell’onda-1 nella troposfera in modo tale che l’altezza dell’onda-1 e il flusso di Eliassen-Palm (EP) siano aumentati nella teleconnessione caratteristica di WENSO rispetto a quella di CENSO. È ormai ben stabilito che WENSO indebolisce il vortice polare stratosferico invernale.

Una serie di studi, a partire da Cohen e Entekhabi (1999), ha collegato la copertura nevosa di ottobre in Eurasia, l’alta pressione siberiana di novembre e la variabilità del vortice polare di dicembre e gennaio. Un riassunto dei lavori precedenti si può trovare in Gong et al. (2007). La neve influisce direttamente solo sulla bassa troposfera sovrastante la regione dell’anomalia nevosa; tuttavia, il percorso attraverso il quale la copertura nevosa anomala influisce sulla circolazione non locale è stato una questione aperta (vedi Cohen et al. 2005; Limpasuvan et al. 2005b). Di recente, Fletcher et al. (2009) hanno scoperto che il raffreddamento diabatico dalla neve causa un sollevamento delle superfici isentropiche locali. Allo stesso modo in cui una montagna provoca un’alta pressione a monte e una bassa pressione a valle, le superfici isentropiche sollevate a causa della neve inducono un’alta pressione a monte (estendendosi fino all’Europa) e una bassa pressione a valle (estendendosi fino alla linea del cambio di data). Queste caratteristiche, e in particolare la bassa pressione nel nord-ovest del Pacifico, si propagano verso l’alto nella stratosfera. Hardiman et al. (2008) hanno mostrato come i dettagli della posizione geografica della bassa pressione a valle sul Pacifico nord-occidentale influenzino la capacità di un modello di simulare l’effetto sulla vortice polare della neve di ottobre. Ai fini di questo articolo, si presume che un’alta pressione a monte (estendendosi fino all’Europa orientale) e una bassa pressione a valle (estendendosi fino al Pacifico nord-occidentale) siano associate ad anomalie della copertura nevosa eurasiatica. L’oscillazione quasi-biennale (QBO) influisce anche sul vortice polare. Holton e Tan (1980) furono i primi a notare che l’altezza geopotenziale media zonale ad alte latitudini è significativamente più bassa durante la fase occidentale del QBO a 50 hPa rispetto alla fase orientale. La nostra indagine si concentrerà su come le anomalie troposferiche generate dall’ENSO o dalle anomalie nevose di ottobre in Eurasia, o da qualsiasi altro processo come il blocco (Martius et al. 2009), possano indebolire il vortice. La sezione 2 introduce i dati e le diagnostiche. La sezione 3 motiva la sezione 4, che fornisce un meccanismo fisico attraverso il quale le anomalie troposferiche possono propagarsi verso l’alto fino al vortice. Le sezioni 5–8 esplorano le implicazioni.

2. Dati e strumenti diagnostici
I dati delle 12:00 UTC prodotti dal Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine sono utilizzati. Il dataset di Re-Analisi ECMWF dei 40 anni (ERA-40) è utilizzato per i primi 45 anni (Uppala et al. 2005), e l’analisi è estesa utilizzando l’analisi operativa ECMWF dell’Oceano Tropicale e dell’Atmosfera Globale (TOGA). Tutti i dati rilevanti del periodo settembre 1957 ad agosto 2007 sono inclusi in questa analisi, fornendo 50 anni di dati. Randel et al. (2004) hanno scoperto che i dati ERA-40 sono sempre meno accurati sopra i 10 hPa; qui mostriamo tutti i livelli.

Utilizziamo anche una simulazione di 126 anni del Whole Atmosphere Community Climate Model (WACCM), versione 3.5, per ulteriormente supportare i risultati dai dati ECMWF. La risoluzione orizzontale è di 1,98 gradi di latitudine per 2,58 gradi di longitudine con 66 livelli in verticale dal suolo fino a circa 140 km. La fisica e la chimica nella media atmosfera sono identiche alla versione 3.0 descritta in Garcia et al. (2007). La convezione troposferica è stata migliorata rispetto alla 3.0 per includere un nuovo trattamento della diluizione dell’entrainment nella convezione (Neale et al. 2008) e del trasporto del momento convettivo (Richter e Rasch 2008). Il WACCM è eseguito come componente atmosferico del National Center for Atmospheric Research (NCAR) Community Climate System Model (CCSM) (Collins et al. 2006). In questa configurazione, il modello interagisce con la terra, un oceano a profondità completa (che genera un fenomeno simile all’ENSO), e un modello di ghiaccio marino. La simulazione è una corsa di time-slice con composizione chimica corrispondente al 1995, variazioni solari spettralmente variabili, seguendo Marsh et al. (2007), e un QBO imposto come prescritto dall’attività di valutazione del Climate–Chemistry Model (CCM) (i dati sono disponibili online su http://www.pa.op.dlr.de/CCMVal/Forcings/CCMVal_Forcings_WMO2010.html) per la valutazione dell’ozono dell’Organizzazione Meteorologica Mondiale. La simulazione usata in GH08 non aveva un QBO e aveva temperature superficiali del mare prescritte (e quindi un ENSO prescritto). Eccetto dove indicato, la coordinata verticale ibrida sigma/pressione è convertita in una coordinata di pressione prima di eseguire qualsiasi analisi. L’altezza geopotenziale anomala della calotta polare, media dell’area da 70°N verso il polo e da 3 a 30 hPa (da 24,5 a 40,7 km nella nostra scala logp), è usata come indice per la forza del vortice polare [da qui in poi indice di forza del vortice (VSI)]. Altezze anormalmente basse indicano un vortice più forte. Questo indice è calcolato sia per anomalie giornaliere che per anomalie mensili.

Come in GH08, il QBO è il vento zonale medio per area dell’ECMWF da 10°S a 10°N a 50 hPa, che assomiglia molto alla fase del QBO che influenza maggiormente il vortice iniziale dell’inverno (Anstey e Shepherd 2008). I dati sulla copertura nevosa eurasiatica provengono da Brown (2000) per il periodo 1957-1997 (disponibili online) e dall’Università Rutgers per il periodo 1967-2007 (disponibili online). Nel periodo di sovrapposizione dal 1967 al 1997, usiamo una somma ponderata equamente dei due. La correlazione tra il nostro indice e l’indice in Cohen et al. (2007) dal 1966 al 2004 è 0.85.

Gli indici di altezza geopotenziale nella troposfera saranno definiti nella sezione 4. L’indice Niño 3.4 del Climate Prediction Center (CPC) / National Centers for Environmental Prediction (NCEP) è usato nella sezione 8 come nostro indice ENSO. Tutti gli indici sono definiti in modo tale che tutte le correlazioni tra i vari indici siano positive.

Al di fuori delle sezioni 4a e 4c, calcoliamo le correlazioni tra serie temporali. Le serie temporali mostrano autocorrelazione, quindi il numero di gradi di libertà utilizzati nei test di significatività è inferiore al numero di giorni di dati disponibili. Per tenere conto di ciò, calcoliamo i DOF per ciascun indice coinvolto in una data correlazione e poi assegnamo i DOF minori degli indici costituenti che compongono quella correlazione come i DOF per quella correlazione.

Tre diagnostiche sono utilizzate nella sezione 4: diagrammi del flusso EP, diagrammi della varianza dell’altezza dell’onda-1 e dell’onda-2, e altezza su una superficie di pressione. Una descrizione completa di come queste sono calcolate si trova in GH08. Per il flusso EP, si prende l’anomalia dalla media zonale per u, T, v e y dei dati giornalieri delle 12:00 UTC dell’ECMWF. Queste covarianze sono poi utilizzate per calcolare i vettori del flusso EP. Per la sezione 4a, le anomalie giornaliere sono calcolate come deviazioni dalla climatologia di quella data del calendario, dopo che è stato applicato un filtro per levigare la climatologia. Per la sezione 4c, creiamo anomalie mensili come segue: Viene calcolata una media mensile del flusso EP giornaliero per ogni mese.

Il ciclo annuale è calcolato facendo la media su ogni mese del calendario, e il ciclo annuale è poi sottratto dai flussi EP grezzi per produrre i flussi EP anomali. Un test Monte Carlo è utilizzato per stabilire la significatività tra diverse composizioni dei flussi EP anomali. Se una componente del flusso EP è significativamente diversa tra le due fasi, il punto è ombreggiato di grigio. I vettori del flusso EP sono scalati in modo tale che i vettori tracciati appaiano divergenti quando lo sono.

Sono mostrati anche i diagrammi della varianza dell’onda-1 e dell’onda-2 dell’altezza geopotenziale. Lo spettro di potenza è la decomposizione per numero d’onda della varianza totale; quindi, un grafico della componente dell’onda-1 o dell’onda-2 dello spettro di potenza mostra la varianza per ciascun numero d’onda. La varianza dell’onda, piuttosto che l’ampiezza effettiva, è tracciata a causa della relazione tra la varianza totale della funzione di corrente e il flusso EP per le onde di Rossby su un piano b con stabilità statica costante e flusso zonale uniforme. Come il flusso EP, la varianza dell’onda è calcolata dai dati giornalieri dell’ECMWF, mediata in medie mensili, e poi ha la climatologia rimossa. La varianza dell’onda è moltiplicata per la densità prima di essere tracciata. Un test Monte Carlo è usato per testare la significatività tra diverse composizioni, e le regioni significative sono ombreggiate. Per entrambi i diagrammi del flusso EP e i diagrammi della varianza dell’onda, è tracciata la differenza tra i 20 mesi più estremi di ciascuna fase di un dato indice.

L’ultima diagnostica utilizzata è il modello di altezza geopotenziale anomala dell’onda-1, onda-2 e di tutte le onde rispetto alla climatologia. Queste sono prodotte regredendo gli indici rilevanti contro una decomposizione di Fourier zonale dell’altezza geopotenziale. Questo permette di collegare visivamente l’intero modello di variabilità associato a un dato indice al modello dell’onda-1 e onda-2 che stabilisce e di confrontare quindi le anomalie nell’onda 1 e onda 2 con l’onda climatologica 1 e onda 2. Se le anomalie nelle onde troposferiche 1 e 2 su un livello di pressione sono in (fuori) fase con la climatologia, ci aspettiamo un aumento (diminuzione) nel flusso EP e nella varianza dell’altezza.

3. Precursori troposferici dell’indebolimento del vortice
Iniziamo cercando oggettivamente anomalie troposferiche ben correlate con l’indebolimento del vortice. Per fare ciò, calcoliamo la differenza nell’Indice di Forza del Vortice (VSI) tra ogni giorno e 10 giorni dopo; valori positivi (negativi) di questo indice indicano un indebolimento (intensificazione) del vortice. Successivamente, prendiamo la correlazione di questo indice di indebolimento del vortice (VWI) con la serie temporale di altezze geopotenziali anomale giornaliere di novembre-febbraio (NDJF) in ogni punto della griglia nella media troposfera. Questo metodo individua quelle località nella troposfera in NDJF che erano associate a un indebolimento o rafforzamento del vortice polare.

La Figura 1a (Fig. 1b) mostra la correlazione delle altezze a 500 hPa con l’indice di indebolimento del vortice nella ri-analisi (WACCM). Tre centri di un treno d’onda di Rossby del Pacifico centrale e un’alta pressione sull’Europa orientale, sembrano indebolire il vortice sia nel modello che nella ri-analisi.

Queste correlazioni significative sollevano le seguenti domande specifiche:

1. È possibile spiegare con un ragionamento semplice perché le anomalie troposferiche in queste due regioni indebolirebbero il vortice? Qual è la scala temporale di questa influenza? Queste due anomalie regionali sono vie importanti attraverso cui l’ENSO e la copertura nevosa eurasiatica influenzano il vortice? Queste anomalie regionali influenzano il vortice più fortemente all’inizio dell’inverno o alla fine dell’inverno? Vedere le sezioni 4, 5, 6 e 7 rispettivamente.
2. Le perturbazioni del vortice associate alla variabilità dell’Europa orientale e della variabilità del Pacifico settentrionale si sommano linearmente? In particolare, il vortice è al suo punto più debole quando le altezze sul Pacifico settentrionale e sull’Europa orientale sono entrambe in una fase che indipendentemente agirebbe per indebolire il vortice? Vedere la sezione 8.
3. Matsuno (1970) ha spiegato come le onde planetarie nella troposfera possano propagarsi verso l’alto e modulare il vortice polare. Quanta della variabilità osservata nel vortice polare è coerente con la variabilità nella troposfera e con il QBO? Vedere la sezione 8.

La Figura 1 illustra i precursori troposferici dell’indebolimento del vortice polare attraverso due mappe di correlazione.

• Pannello A: mostra la correlazione tra le altezze anomale giornaliere a 500 hPa e l’indice di indebolimento del vortice (definito dalla differenza nell’Indice di Forza del Vortice, VSI, tra un giorno e il decimo giorno successivo) durante i mesi di novembre a febbraio (NDJF) nei dati ECMWF. Le regioni con correlazioni statisticamente significative, determinate utilizzando un test t di Student a due code con un livello di significatività del 95%, sono ombreggiate. Queste aree ombreggiate indicano quindi dove le anomalie di altezza troposferiche sono coerenti con un indebolimento del vortice polare.
• Pannello B: identico al pannello A, ma utilizzando i dati del modello WACCM con altezze al livello di pressione sigma 0.510 del modello, che è vicino ai 500 hPa. Anche in questo caso, le regioni significative secondo il test statistico sono ombreggiate.

Entrambe le mappe mostrano tre centri principali di un treno d’onde di Rossby nel Pacifico centrale e un’alta pressione sull’Europa orientale. Queste aree sono correlate all’indebolimento del vortice polare sia nei dati osservati che nel modello. Il confronto tra i due pannelli permette di valutare quanto il modello WACCM riesca a replicare le dinamiche osservate nei dati ECMWF e di identificare eventuali differenze, che potrebbero derivare dalla rappresentazione del modello o dalla risoluzione dei dati.

4. Connessione tra variabilità troposferica regionale e planetaria

a. La nostra spiegazione

Offriamo ora una spiegazione dinamica su come la variabilità nel Pacifico settentrionale e nell’Europa orientale possa influenzare il vortice: le anomalie di altezza, alte o basse, in queste località possono interferire costruttivamente e distruttivamente con le onde planetarie climatologiche e così influenzare il flusso di EP stratosferico. Sappiamo che il vortice è indebolito climatologicamente dalla rottura delle onde planetarie (Matsuno 1970) e che i flussi di EP sono proporzionali al prodotto delle perturbazioni di velocità e temperatura, quindi potenzialmente quadratici nell’ampiezza dell’onda (Andrews et al. 1987, p. 188, 231, e Dunkerton et al. 1981). Qui mostriamo che le anomalie collocate con le asimmetrie zonali climatologiche influenzano fortemente il flusso di EP delle onde-1 e onde-2. Cerchiamo quindi regioni che potenziano sia il flusso di EP dell’onda-1 che dell’onda-2 e poi confrontiamo queste regioni con quelle identificate nella sezione 3. Nella sezione 4c, ci concentriamo specificamente su queste regioni.

Il nostro primo passo è capire come la variabilità troposferica influenzi il flusso di EP nella stratosfera inferiore. Le asimmetrie zonali climatologiche in altezza sono associate con il flusso di EP dell’onda-1 e onda-2, che possono propagarsi verso l’alto e indebolire il vortice. Le Figure 2a e 2b mostrano le componenti delle onde-1 e onde-2 del campo di altezza per NDJF. Queste asimmetrie del campo di altezza delle onde-1 e onde-2, prodotte dal forcing orografico e termico dell’emisfero nord, sono collegate con il flusso di EP che indebolisce il vortice nella climatologia. Un aumento dell’ampiezza di queste asimmetrie è atteso per aumentare quadraticamente il flusso di EP. Le anomalie che sono in fase, e quindi interferiscono costruttivamente, con le asimmetrie climatologiche sono le più efficaci nell’approfondirle. Pertanto, testiamo se la variabilità regionale che è in fase con, e quindi aumenta l’ampiezza di, le altezze climatologiche delle onde-1 e onde-2 porti a un aumento del flusso di EP.

Testiamo ciò creando composti dei 100 giorni con il flusso di EP verticale anomalo dell’onda-1 (onda-2) più negativo e più positivo a 70 hPa (500 hPa) mediato nell’area da 35°N in su durante NDJF nei dati ECMWF. Esaminiamo poi le anomalie di altezza geopotenziale a 500 hPa in ogni punto della griglia due giorni prima del massimo nel flusso di EP a 70 hPa (i risultati sono simili se viene utilizzato un ritardo di uno o tre giorni) e simultaneamente con il massimo nel flusso di EP a 500 hPa. In questo modo, isoliamo le anomalie troposferiche che tipicamente precedono le anomalie del flusso di EP dell’onda-1 (onda-2).

Successivamente, prendiamo la differenza nel campo di altezza tra il composito del flusso di EP anomalo più negativo e quello più positivo e la rappresentiamo nella Figura 3. La Figura 3 mostra che il flusso di EP dell’onda-1 (onda-2) è significativamente modulato (per il flusso di EP a 500 hPa la significatività supera il 99,99%) da un modello di anomalie di altezza extratropicale dell’onda-1 (onda-2). Un confronto della Figura 3 con le Figure 2a, b mostra che le anomalie troposferiche che portano a un flusso di EP potenziato dell’onda-1 (onda-2) sono collocate con le asimmetrie zonali climatologiche dell’onda-1 (onda-2). Questi risultati implicano che le anomalie di altezza troposferica che interferiscono costruttivamente con le onde planetarie climatologiche influenzano significativamente il flusso di EP verticale dell’onda-1 e onda-2 nella stratosfera inferiore, supportando il nostro argomento dinamico.

Ritorniamo ora alla nostra domanda originale: perché le anomalie troposferiche del Pacifico settentrionale e dell’Europa orientale sono ben correlate con l’indebolimento del vortice? Un esame attento delle Figure 2a, b mostra che l’onda-1 e onda-2 climatologiche sono entrambe basse sul Pacifico nordoccidentale e alte sull’Europa orientale; quindi, le anomalie che rinforzano queste asimmetrie climatologiche indeboliranno molto probabilmente il vortice. Un approccio leggermente più quantitativo consiste nel filtrare passa-basso l’intero campo di altezze delle eddy, nella Figura 2d, e notare dove appaiono i massimi e i minimi. Applichiamo un filtro Butterworth di nono ordine con un cutoff che permette quasi tutto il passaggio dell’onda-2 ma molto poco dell’onda-3 o superiore per generare la Figura 2c. Le asimmetrie troposferiche climatologiche a basso numero d’onda sono più forti sul Pacifico settentrionale e sull’Europa orientale; quindi, si prevede che le anomalie in queste località influenzino il vortice.

La Figura 4 è analoga alla Figura 2 ma per i dati WACCM. Come nella Figura 2c, un basso potenziato sul Pacifico settentrionale aumenterà le altezze delle onde troposferiche 1 e 2. Nella Figura 4c, l’alto che era più confinato all’Europa orientale ora si indebolisce e si espande nell’Oceano Atlantico e in Siberia. Quindi, potremmo non aspettarci che l’alto dell’Europa orientale abbia un effetto così forte nel WACCM come nella ri-analisi. Complessivamente, tuttavia, il WACCM presenta onde stazionarie troposferiche realistiche. Questa somiglianza tra le onde planetarie troposferiche porta alla somiglianza tra le Figure 3a e 3b delle anomalie troposferiche regionali meglio correlate con l’indebolimento del vortice.

Le eddy climatologiche sono potenziate da un basso sul Pacifico settentrionale, dove l’onda climatologica 1 e 2 sono entrambe basse, e da un alto sull’Europa orientale, dove l’onda climatologica 1 e 2 sono entrambe alte. Quando le anomalie rafforzano le eddy climatologiche, si prevede che la guida delle onde del vortice dalla troposfera aumenti. Sebbene sarà necessaria la modellazione per esplorare più a fondo questo meccanismo di interferenza lineare, argomentiamo che questo meccanismo può spiegare perché le anomalie forti in queste due località sono ben correlate con l’indebolimento del vortice nella Figura 1.

La Figura 2 illustra i campi di altezza climatologici a 500 hPa durante i mesi di novembre, dicembre, gennaio e febbraio (NDJF), utilizzando dati ECMWF. Le mappe sono presentate in proiezione polare centrata sull’Artico, permettendo una visione dettagliata dei fenomeni atmosferici predominanti nell’emisfero settentrionale. Ogni pannello rappresenta differenti componenti delle onde atmosferiche:

• Pannello A: Mostra il campo di altezza per la onda climatologica 1, dove le anomalie significative sono ombreggiate per evidenziare le strutture predominanti. L’intervallo di contorno è di 32 metri, sottolineando come queste onde di larga scala modellino i flussi atmosferici continentali.
• Pannello B: Illustra il campo di altezza per la onda climatologica 2 con lo stesso intervallo di contorno di 32 metri. Le grandi anomalie, qui evidenziate, accentuano l’impatto di queste onde di lunghezza d’onda relativamente più corta.
• Pannello C: Presenta il campo di altezza per le onde di basso numero con un intervallo di contorno di 48 metri. Questo pannello enfatizza le strutture che coinvolgono onde a frequenza più bassa rispetto ai pannelli A e B, mostrando dinamiche atmosferiche su una scala spaziale più estesa.
• Pannello D: Visualizza il campo di altezza per tutti i numeri d’onda con un intervallo di contorno di 64 metri. Questa mappa fornisce una visione comprensiva delle variazioni di altezza nella media troposfera durante il periodo NDJF, combinando influenze di onde di varie dimensioni.

Ogni mappa è essenziale per capire come diverse configurazioni di onde atmosferiche possano coesistere e interagire, influenzando i pattern climatici e meteorologici su scala globale. Le anomalie maggiori, ombreggiate nelle mappe, indicano regioni dove l’impatto di queste onde è più accentuato, evidenziando aree di interesse critico per studi avanzati sulla dinamica atmosferica e le interazioni tra diverse scale di movimento.

Indici di Variabilità Climatica: AlI e EEI

Prima di fornire ulteriori prove causali che collegano la variabilità dell’altezza regionale con la variabilità del vortice, creiamo indici nei due luoghi dove le Fig. 1, 2c, e 4c mostrano forti asimmetrie zonali. Si creano un indice mensile e giornaliero dell’altezza geopotenziale anomala a 500 hPa a 55,8N, 175,8E, da qui in poi denominato Indice della depressione delle Aleutine (AlI), e a 60,8N, 40,8E, da qui in poi denominato Indice dell’Europa orientale (EEI), per monitorare la variabilità temporale in ciascuna località. Le anomalie per gli indici mensili sono calcolate come deviazioni dalla climatologia di quel mese del calendario, e le anomalie per gli indici giornalieri sono calcolate come deviazioni dalla climatologia dopo che è stato applicato uno smorzatore di 30 giorni alla climatologia giornaliera. La correlazione dell’EEI mensile (giornaliero) con l’AlI in NDJF è di -0,05 (-0,01), quindi gli indici sono indipendenti l’uno dall’altro. Entrambi gli indici sono definiti in modo tale che la fase positiva risulti in un vortice più debole. Questa fase è denominata fase ‘W’; la fase che raffredda e rafforza il vortice è denominata fase ‘C’.

Entrambi gli AlI e EEI hanno una bassa autocorrelazione da un mese all’altro. Per esempio, l’autocorrelazione del mese precedente dell’indice Nin˜o-3.4 nei mesi di NDJFM è 0,97, mentre l’autocorrelazione del mese precedente dell’EEI e dell’AlI è 0,11. Queste basse autocorrelazioni significano che l’EEI e l’AlI di ogni mese sono quasi statisticamente indipendenti.

In GH08, è stato esaminato l’effetto del PNA sul vortice. Qui ci concentriamo esclusivamente sulla componente della bassa pressione del Pacifico Nord del PNA perché il Pacifico Nord, più degli altri centri, si trova più vicino a un minimo (o massimo) del modello ondulatorio planetario climatologico. La correlazione dell’AlI mensile in NDJF con il VSI ritardato di un mese è 0,26, che è leggermente superiore alla correlazione del vortice con l’indice PNA definito dal CPC/NCEP utilizzato in GH08 (0,20). La correlazione tra il PNA e l’AlI è 0,62.

La Figura 3 illustra le altezze troposferiche composte in base alle anomalie dei flussi di onde planetarie di tipo 1 e tipo 2 (EP flux). Queste rappresentazioni sono basate sui dati a 500 hPa e 70 hPa. Le sottoparti della figura, (A), (B), (C), e (D), evidenziano le differenze nelle altezze giornaliere anomale calcolate tra i 100 giorni con i flussi più negativi e più positivi di onda-1 e onda-2.

• (A) e (C) si focalizzano sul flusso di onda-1 EP, mostrando le differenze alle altezze di 500 hPa e 70 hPa rispettivamente.
• (B) e (D) analizzano il flusso di onda-2 EP, anche loro alle altezze di 500 hPa e 70 hPa rispettivamente.

Le aree ombreggiate nelle mappe denotano regioni dove le differenze tra i giorni con flussi più negativi e positivi sono statisticamente significative, basate sul test t di Student a due code al 95% di livello di significatività. Questo suggerisce che le variazioni osservate non sono casuali, ma riflettono potenzialmente importanti dinamiche atmosferiche.

Un’altra informazione rilevante è che in questa visualizzazione non è stata applicata alcuna levigatura agli indici, presentando così i dati in forma non modificata. La decisione di utilizzare latitudini inferiori diverse rispetto ad altre figure nel documento è stata presa per migliorare la chiarezza visiva.

Inoltre, per ridurre la variabilità casuale nei dati, i gradi di libertà sono stati ridotti considerando tutti i giorni entro un intervallo di 5 giorni come un unico grado di libertà, modificando così la stima della variabilità.

Infine, l’intervallo di contorno di 50 m serve per misurare le altezze geopotenziali visualizzate, fornendo un dettaglio delle variazioni verticali nell’atmosfera.

La Figura 4 visualizza le configurazioni di onde planetarie durante il periodo NDJF (novembre, dicembre, gennaio, febbraio), basate sul modello WACCM (Whole Atmosphere Community Climate Model), che è specificamente progettato per studiare l’interazione tra diverse scale di movimenti atmosferici.

• (A) Climatological NDJF, wave 1: Questo pannello mostra la configurazione climatologica dell’onda planetaria 1 durante i mesi di NDJF. Le onde di basso numero, come l’onda 1, sono caratterizzate da larghe strutture ondulate che dominano la circolazione atmosferica globale.
• (B) Climatological NDJF, wave 2: Questa mappa rappresenta la configurazione dell’onda 2, che è tipicamente caratterizzata da due creste principali e due depressioni, offrendo una complessità maggiore rispetto all’onda 1.

Le mappe (C) e (D) forniscono ulteriori dettagli sui campi di altezza:

• (C) Low wavenumber height field: Illustra il campo di altezza per onde di basso numero, enfatizzando le strutture ondulate più ampie e la loro influenza sulla dinamica atmosferica su larga scala.
• (D) Full eddy height field: Mostra il campo di altezza completo per tutte le scale di vortici (eddy), includendo strutture sia grandi che piccole, e evidenziando la varietà di fenomeni meteorologici che possono coesistere all’interno dell’atmosfera.

Ogni mappa utilizza contorni per delineare le variazioni nel campo di altezza geopotenziale, con intervalli di contorno di 50 metri, aiutando a identificare visivamente le regioni di alta e bassa pressione. Le aree ombreggiate potrebbero indicare regioni di significativa variabilità climatica o di interesse particolare, come zone di instabilità atmosferica.

In conclusione, la Figura 4 offre un’importante comparazione visiva delle dinamiche atmosferiche associate alle onde planetarie durante i mesi invernali, utilizzando il sofisticato modello WACCM per svelare come tali strutture influenzano la circolazione globale dell’atmosfera.

Meccanismo per l’influenza apparente del Nord Pacifico e dell’Europa orientale

In questa sottosezione, forniamo ulteriori prove causali che la variabilità dell’AlI e dell’EEI porta a una modifica della propagazione delle onde nel vortice. Si utilizzano dati medi mensili. La prima analisi utilizzata per studiare come l’EEI influenzi il vortice è l’altezza geopotenziale a 500 hPa insieme ai suoi componenti onda-1 e onda-2, confrontati con l’onda-1 e l’onda-2 climatologiche. La prima analisi viene generata regredendo l’EEI contro le altezze a 500 hPa. Gli altri diagnostici sono il flusso di EP dell’onda-1 e dell’onda-2 e la varianza dell’altezza, ottenuti calcolando la differenza tra i 20 massimi e minimi estremi nell’EEI. L’anomalia dell’onda-1 associata con l’EEI è per lo più in quadratura con la climatologia, ma l’onda 2 è in fase con la climatologia in WEEI e fuori fase in CEEI. Il flusso di EP dell’onda-2 e la varianza dell’altezza sono significativamente aumentati in WEEI rispetto a CEEI, indebolendo il vortice. L’onda 1 fa molto poco per cambiare il vortice in WEEI rispetto a CEEI. Troviamo che l’effetto netto di un alto potenziato sull’Europa orientale (cioè la fase WEEI) è un incremento significativo della convergenza del flusso di EP nel vortice, coerente con il nostro meccanismo fisico.

La seconda via regionale è una bassa pressione delle Aleutine. L’anomalia dell’onda-1 in WAlI (CAlI) è in fase (fuori fase) con la climatologia. Al contrario, l’anomalia dell’onda-2 è largamente in quadratura con il campo dell’onda-2 climatologica. Il flusso di EP dell’onda-1 e la varianza dell’altezza sono significativamente aumentati in WAlI rispetto a CAlI. Il flusso di EP dell’onda-2 e la varianza dell’altezza è significativamente ridotti e si verifica una divergenza anomala del flusso di EP dell’onda-2 al vortice, ma la convergenza dell’onda-1 sovrasta la divergenza dell’onda-2, cosicché la convergenza totale del flusso di EP al vortice è aumentata nella composizione WAlI rispetto a quella di CAlI, anche questo coerente con il nostro meccanismo fisico.

La posizione longitudinale della bassa del Nord Pacifico che si prevede influenzi maggiormente il vortice differisce leggermente dalla longitudine di correlazione massima. In particolare, una bassa vicino alla linea del cambio di data, non vicino alla Russia, è meglio correlata con l’indebolimento del vortice. Per studiare perché la variabilità del nord-ovest del Pacifico ha una correlazione leggermente inferiore con il vortice rispetto alla variabilità della bassa delle Aleutine, indicizziamo la variabilità del nord-ovest del Pacifico con l’altezza geopotenziale anomala; creiamo i tre diagnostici e li confrontiamo con gli stessi tre diagnostici per l’AlI. Anche se la convergenza del flusso di EP dell’onda-2 al vortice è leggermente maggiore per una bassa potenziata del nord-ovest del Pacifico rispetto all’AlI, il flusso di EP dell’onda-1, che indebolisce sostanzialmente il vortice durante una profonda bassa delle Aleutine, ha solo un effetto moderato sulla convergenza del flusso di EP al vortice per una bassa del nord-ovest del Pacifico. Il vortice è sensibile alla convergenza totale del flusso di EP (cioè, di tutte le onde) al vortice polare, quindi una piccola divergenza dall’onda 2 può essere compensata dalla molto grande convergenza dell’onda 1; quindi, una bassa sopra il Pacifico centrale sembra più efficace nell’indebolire il vortice. Tuttavia, si prevede che una bassa potenziata da qualche parte sopra il Pacifico centrale e occidentale aumenti la convergenza del flusso di EP al vortice. Anche se sarà necessaria una modellazione semplificata per provare che l’AlI e l’EEI influenzino il vortice interferendo costruttivamente con il campo delle onde planetarie climatologiche, crediamo che questo meccanismo possa spiegare gran parte della correlazione nella Fig. 1.

La Figura 5 rappresenta l’effetto delle variazioni climatiche nelle regioni dell’Europa orientale e delle Aleutine sugli schemi di altezza a 500 hPa nella troposfera. Questi schemi sono regrediti contro gli indici specifici per queste due aree, mostrando l’influenza delle oscillazioni atmosferiche locali sui modelli di flusso globale.

1. (A) e (D) – Altezze totali (tutte le onde):
   • (A) mostra l’impatto dell’indice dell’Europa orientale (60°N, 40°E) sull’altezza complessiva a 500 hPa.
   • (D) mostra l’impatto dell’indice delle Aleutine (55°N, 175°E) sulla stessa misura di altezza.
   • Le anomalie rappresentate sono delle deviazioni dalla media calcolate come una deviazione standard. Le aree con anomalie maggiori sono ombreggiate per evidenziare dove le variazioni sono più pronunciate.
2. (B) e (E) – Altezze dell’onda-1:
   • (B) illustra come l’indice dell’Europa orientale influenzi l’altezza dell’onda-1, che rappresenta una specifica modalità di flusso atmosferico.
   • (E) analizza l’effetto simile ma derivante dall’indice delle Aleutine.
3. (C) e (F) – Altezze dell’onda-2:
   • (C) mostra l’effetto dell’indice dell’Europa orientale sull’altezza dell’onda-2, che rappresenta una diversa configurazione di flusso rispetto all’onda-1.
   • (F) fa lo stesso per l’indice delle Aleutine.

Gli intervalli di contorno e le ombreggiature:

• L’ultimo contorno chiuso in (A) si trova a 80 m e in (D) a 2100 m; gli intervalli di contorno in (A) e (D) sono di 20 m, mentre in (B), (C), (E), e (F) sono di 10 m. Questo dettaglio nel disegno dei contorni aiuta a interpretare le variazioni in altezza associate a ciascun indice, delineando come specifici modelli di flusso atmosferico e configurazioni di onde siano influenzati dai cambiamenti climatici regionali.

Le informazioni presentate in questa figura sono cruciali per comprendere come le variazioni regionali possano influenzare i modelli atmosferici globali, impattando la dinamica del vortice polare e influenzando i pattern meteorologici su scala più ampia.

La Figura 6 visualizza il flusso di energia potenziale dell’onda-1 (EP flux) e la varianza dell’altezza associate alle 20 maggiori anomalie nelle caratteristiche dell’Europa orientale (parte superiore) e delle Aleutine (parte inferiore). La figura è suddivisa in quattro pannelli principali:

1. (A) e (C) – Flusso EP e varianza dell’altezza:
   • (A) illustra l’effetto delle variazioni dell’Europa orientale (differenza tra WEEI e CEEI) sul flusso EP e sulla varianza dell’altezza. Le frecce rappresentano la direzione e l’intensità del flusso di energia, con una scala ampliata per una migliore visualizzazione nella stratosfera.
   • (C) mostra l’analogo per le Aleutine (differenza tra WAlI e CAlI), evidenziando come le anomalie in queste regioni influenzino i flussi di energia.
2. (B) e (D) – Contorni di varianza dell’altezza:
   • (B) e (D) presentano i contorni che definiscono la varianza dell’altezza per l’Europa orientale e le Aleutine rispettivamente, con varianze calcolate e normalizzate in base alla densità dell’aria a diverse altezze.

Ombreggiature e significatività:

• Le aree ombreggiate indicano regioni dove il flusso EP è statisticamente significativo, con le ombreggiature chiare e scure che rappresentano rispettivamente varianze positive e negative significative al livello del 95%.

Dettagli supplementari:

• Nell’angolo superiore sinistro di ogni pannello è posizionata una freccia di riferimento per la stratosfera, che aiuta a capire la scala di misurazione del flusso EP verticale e orizzontale.
• Venti mesi di dati sono inclusi in ogni composizione, con l’esclusione dei livelli a 1 e 1000 hPa per concentrarsi sulle parti più rilevanti dell’atmosfera.

Questa visualizzazione è fondamentale per comprendere come importanti anomalie nelle regioni studiate possano influenzare i trasporti di energia verticale e orizzontale nell’atmosfera, con potenziali impatti sui modelli climatici e meteorologici a livello regionale e globale.

La Figura 7 analizza il flusso di energia potenziale dell’onda-2 (EP flux) e la varianza dell’altezza per le 20 maggiori anomalie, simile alla Figura 6 ma focalizzata sull’onda-2. La figura è organizzata nei seguenti pannelli:

1. (A) e (C) – Flusso EP di onda-2 e varianza dell’altezza:
   • (A) Mostra come le anomalie dell’Europa orientale (differenza tra WEEI e CEEI) influenzino il flusso EP di onda-2 e la varianza dell’altezza. Questo pannello evidenzia le variazioni verticali e orizzontali di energia nell’atmosfera causate dalle oscillazioni regionali.
   • (C) Rappresenta il corrispondente impatto delle Aleutine (differenza tra WAlI e CAlI), illustrando come le anomalie in quest’area modifichino i flussi di energia dell’onda-2.
2. (B) e (D) – Contorni di varianza dell’altezza per onda-2:
   • (B) e (D) presentano contorni di varianza dell’altezza per l’Europa orientale e le Aleutine rispettivamente. I contorni sono dettagliati per mostrare come la varianza dell’altezza si modifica in risposta alle fluttuazioni delle onde di onda-2.

Interpretazione delle ombreggiature e delle frecce:

• Le aree ombreggiate nei pannelli (A) e (C) indicano regioni di significativa attività di flusso EP, con variazioni positive e negative evidenziate in grigio chiaro e grigio scuro rispettivamente.
• Le frecce illustrano la direzione e l’intensità del flusso EP, con un’ampiezza aumentata per una visibilità migliorata nella stratosfera, aiutando a comprendere il trasporto verticale e orizzontale dell’energia.

Dettagli supplementari:

• L’inclusione di 20 mesi di dati in ogni composizione permette una robusta analisi delle tendenze.
• La scala delle frecce e dei contorni aiuta a interpretare meglio l’interazione tra le varie componenti dell’atmosfera a diverse altitudini.

Questa visualizzazione è essenziale per capire come le onde di onda-2, a differenza delle onde di onda-1, influenzino il trasporto di energia atmosferica, con impatti potenziali sulle dinamiche climatiche e meteorologiche a livello globale.

5. Scala Temporale delle Anomalie del Vortice

Ora che abbiamo stabilito un meccanismo fisico mediante il quale le anomalie troposferiche regionali possono influenzare il vortice, esploriamo le implicazioni nel resto di questo articolo. In questa sezione, mostriamo che l’EEI e l’AlI sembrano influenzare il vortice in linea con le aspettative dell’interazione onda–flusso medio; in particolare, le anomalie del vortice crescono e poi sembrano propagarsi verso il basso nel tempo. Poiché il flusso di EP integrato su almeno alcune settimane precedenti determina lo stato del vortice in un dato momento (Polvani e Waugh 2004), calcoliamo le correlazioni ritardate dell’AlI e dell’EEI levigate con il vortice per isolare meglio la scala temporale dell’interazione onda–flusso medio.

La procedura è la seguente. Calcoliamo prima l’EEI e l’AlI giornalieri, il QBO, e l’altezza del polo e della calotta polare a 70°N a ogni livello, e poi le levighiamo con un filtro passa-basso Butterworth di nono ordine con cutoff di 30 giorni. Quindi, generiamo una climatologia giornaliera dei dati levigati e calcoliamo le anomalie giornaliere dalla climatologia del giorno. Infine, calcoliamo le correlazioni ritardate tra l’EEI anomalo, l’AlI e il QBO in NDJF con la forza del vortice anomalo a tutti i livelli da 0 a 90 giorni dopo. In questo modo, esploriamo come le anomalie nella troposfera e il QBO si manifestino come eventi che si propagano verso il basso nella stratosfera. Poiché levighiamo gli indici, assegnamo solo un grado e mezzo di libertà per anno.

Le Figure 8a e 8c mostrano la correlazione ritardata della forza del vortice a ogni livello con l’AlI e l’EEI nei dati ECMWF, e la Figura 8b mostra lo stesso per l’AlI nel WACCM. Per entrambi l’AlI e l’EEI, il vortice polare stratosferico superiore sembra indebolirsi quasi immediatamente. La correlazione dell’AlI con il vortice nel ECMWF raggiunge il picco 20 giorni dopo il picco della bassa delle Aleutine e la correlazione di picco si propaga verso il basso su una scala temporale di alcune settimane. L’EEI è ben correlato con il vortice circa 20 giorni dopo e mostra una propagazione verso il basso simile. L’EEI sembra influenzare il vortice stratosferico inferiore molto più a lungo dell’AlI, ma non comprendiamo il motivo. Il QBO è significativamente correlato con il vortice ma non mostra ritardi temporali poiché il QBO ha una scala temporale molto più lunga. La propagazione apparentemente verso il basso per l’EEI e l’AlI ricorda quella trovata in Baldwin e Dunkerton (1999), Limpasuvan et al. (2004), Kuroda e Kodera (1999), e Reichler et al. (2005).

6. ENSO e la Neve in Eurasia a Ottobre

Colleghiamo ora i nostri risultati della sezione 4 con ENSO e la copertura nevosa eurasiatica. Vengono utilizzati dati medi mensili.

a. ENSO
Un basso delle Aleutine più marcato è parte del modello extratropicale caratteristico associato alla convezione anomala durante il WENSO (Horel e Wallace 1981; Hoskins e Karoly 1981). Ora esaminiamo, nei dati ECMWF, se il basso delle Aleutine sia un meccanismo importante attraverso il quale ENSO influisce sul vortice. Per fare ciò, utilizziamo la regressione per rimuovere la varianza condivisa tra l’Indice del Basso delle Aleutine e l’Indice di Forza del Vortice di gennaio e febbraio, e poi correlare ENSO con l’Indice di Forza del Vortice residuo. La varianza del vortice spiegata da ENSO si riduce della metà una volta rimossa la varianza associata al basso delle Aleutine. Gran parte dell’influenza di ENSO sui vortici di gennaio e febbraio è associata alle teleconnessioni di ENSO.

Il modello WACCM mostra anche che un meccanismo importante attraverso il quale ENSO modula il vortice è l’Indice del Basso delle Aleutine. Definiamo un indice ENSO come la temperatura media nel livello più basso sulla regione Niño-3.4, e l’Indice del Basso delle Aleutine è identico a quello usato per l’analisi ECMWF. Utilizziamo nuovamente la regressione per rimuovere la varianza condivisa tra l’Indice del Basso delle Aleutine e l’Indice di Forza del Vortice di gennaio e febbraio e correlare ENSO con l’Indice di Forza del Vortice residuo. La correlazione scende significativamente. La maggior parte della correlazione di ENSO con i vortici di gennaio e febbraio nel WACCM è dovuta alle teleconnessioni di ENSO. Concludiamo dai dati sia ECMWF che WACCM che la forza del basso delle Aleutine è un buon predittore dell’Indice di Forza del Vortice e che ENSO contiene poche informazioni indipendenti sul vortice.

La Figura 8 mostra la correlazione tra diversi indici atmosferici e le altezze della calotta polare con ritardi temporali che vanno da 0 a 90 giorni, evidenziando come queste correlazioni cambiano in funzione dell’altezza atmosferica. Di seguito è illustrato ogni pannello:

1. (A) – Correlazione tra il basso del Pacifico Nord (AlI) e le altezze della calotta polare nel modello ECMWF:
   • Questo pannello visualizza la variazione della correlazione tra l’indice AlI e l’altezza della calotta polare a diverse altitudini e con vari ritardi temporali. Le linee di contorno rappresentano diversi livelli di correlazione, e le aree ombreggiate in grigio indicano le correlazioni statisticamente significative al 95% secondo un test t di Student unilaterale.
2. (B) – Correlazione tra il basso del Pacifico Nord (AlI) e le altezze della calotta polare nel modello WACCM:
   • Analogamente al pannello (A), ma utilizzando i dati del modello WACCM, estendendo l’analisi fino alla mesosfera. Questo grafico offre una visione comparativa tra due diversi set di dati, mostrando come l’indice AlI influenzi l’altezza della calotta polare in questo specifico modello.
3. (C) – Correlazione tra l’indice dell’Europa orientale (EEI) e le altezze della calotta polare nel modello ECMWF:
   • Analizza la correlazione tra l’indice EEI e le altezze della calotta polare, mostrando come questa varia a seconda del ritardo temporale e dell’altezza. Le aree grigie indicano le correlazioni statisticamente significative.
4. (D) – Correlazione tra l’indice QBO e le altezze della calotta polare nel modello ECMWF:
   • Mostra la correlazione tra l’indice QBO e l’altezza della calotta polare. Le correlazioni evidenziate esplorano come l’influenza del QBO sulla calotta polare si manifesti a diversi livelli e con vari ritardi. Le aree grigie segnalano dove le correlazioni sono significative.

Ogni pannello della figura fornisce insight cruciali su come determinati pattern di circolazione e indici atmosferici influenzino l’altezza della calotta polare, offrendo una comprensione più profonda delle interazioni tra fenomeni climatici su larga scala e variazioni atmosferiche locali.

b. Neve Eurasiatica di Ottobre

Esaminiamo ora se l’effetto della neve eurasiatica di ottobre sul vortice in dicembre e gennaio possa manifestarsi attraverso l’EEI o il Pacifico Nord. La neve eurasiatica di ottobre non è ben correlata con l’Indice del Basso delle Aleutine all’inizio dell’inverno. Tuttavia, la neve eurasiatica di ottobre è ben correlata con l’altezza geopotenziale sopra il Pacifico nordoccidentale, e il Pacifico nordoccidentale potrebbe essere un canale attraverso il quale le anomalie della copertura nevosa influenzano il vortice. Il nostro indice di neve eurasiatica di ottobre è significativamente correlato con l’indice dell’Europa orientale in novembre e dicembre. Tale correlazione è coerente con gli studi precedenti e indica che parte del meccanismo attraverso il quale la neve eurasiatica di ottobre potrebbe influenzare il vortice polare è un alto a monte.

Infine, testiamo quanto della correlazione della neve eurasiatica di ottobre con il vortice sia dovuta alla sua comparsa congiunta con l’alto dell’Europa orientale, il QBO e il basso del Pacifico nordoccidentale. Utilizziamo la regressione per rimuovere la varianza condivisa tra il QBO di dicembre, l’EEI e il basso del Pacifico nordoccidentale e l’indice di forza del vortice di gennaio e correlare la neve eurasiatica di ottobre con l’indice di forza del vortice residuo. La correlazione scende significativamente, indicando che gran parte della correlazione della neve eurasiatica di ottobre con il vortice di gennaio è dovuta alla presenza del QBO, dell’EEI e del basso del Pacifico nordoccidentale a dicembre. Generando un alto a monte e un basso a valle che interferiscono costruttivamente con le onde stazionarie, le anomalie della neve eurasiatica di ottobre sembrano influenzare il vortice, contrariamente alle conclusioni di studi precedenti.

La Figura 9 presenta le anomalie di geopotenziale a 500 hPa durante diverse fasi della stagione invernale, utilizzando i dati dai modelli climatici ECMWF e WACCM. Ogni pannello mostra le correlazioni o le anomalie geopotenziali specifiche per due mesi dell’inverno. Ecco un’analisi dettagliata di ciascun pannello:

1. (A) ECMWF per novembre-dicembre (ND):
   • Questo pannello mostra le anomalie di geopotenziale a 500 hPa nel modello ECMWF durante novembre e dicembre. Le aree ombreggiate e le linee di contorno rappresentano anomalie positive e negative rispetto alla media climatica, indicando variazioni significative nei pattern di pressione atmosferica durante questa parte dell’inverno.
2. (B) WACCM per novembre-dicembre (ND):
   • Simile al pannello (A), ma utilizzando i dati del modello WACCM. Questo pannello offre una comparazione diretta con l’ECMWF per illustrare come i due modelli rappresentino le anomalie di geopotenziale a 500 hPa durante i mesi di novembre e dicembre.
3. (C) ECMWF per gennaio-febbraio (JF):
   • Il pannello mostra le anomalie di geopotenziale a 500 hPa per i mesi di gennaio e febbraio nel modello ECMWF. È importante per osservare come i pattern atmosferici evolvano o persistano attraverso la stagione invernale, offrendo una visione di eventuali cambiamenti significativi nella dinamica atmosferica tra l’inizio e la metà dell’inverno.
4. (D) WACCM per gennaio-febbraio (JF):
   • Simile al pannello (C), ma per il modello WACCM. Fornisce una visione comparativa di come il modello WACCM descriva le anomalie di geopotenziale a 500 hPa durante i mesi più freddi dell’anno, consentendo confronti diretti con l’ECMWF per gli stessi mesi.

Ogni pannello serve a identificare differenze o similitudini tra i modelli ECMWF e WACCM nella rappresentazione delle condizioni atmosferiche durante specifici periodi della stagione invernale, offrendo insight su come vari modelli climatici possano interpretare diversamente le influenze climatiche e atmosferiche.

7. Variabilità Intra-invernale

Ora indaghiamo se le anomalie troposferiche meglio correlate con le anomalie del vortice cambiano da inizio a fine inverno. La Figura 2 (le asimmetrie zonali climatologiche) è molto simile per ogni mese del calendario, e quindi non la mostriamo per i singoli mesi. Poiché la Figura 2 cambia così poco tra i diversi mesi, ci aspettiamo che le anomalie troposferiche più fortemente correlate con l’Indice di Vortice (VWI) siano le stesse per tutto l’inverno. Testiamo ciò ricreando la Figura 1 per la combinazione di novembre e dicembre (inizio inverno; Figure 9a,b) e gennaio e febbraio (fine inverno; Figure 9c,d). Sebbene esistano differenze sottili tra le Figure 1 e 9, lo stesso schema generale, e gli indici AlI ed EEI, appaiono.

Un’importante avvertenza riguardo alla nostra scoperta che inizio e fine inverno sono simili deve essere menzionata. Abbiamo ripetuto questa analisi utilizzando i dati medi mensili ECMWF e abbiamo scoperto che la troposfera, e in particolare l’EEI, sembra essere più strettamente correlata al vortice da inizio a metà inverno piuttosto che al vortice di fine inverno. Tuttavia, siamo più convinti dei nostri risultati correlando i dati troposferici giornalieri con l’VWI, perché massimizza i gradi di libertà disponibili dal breve record osservativo. Pertanto, troviamo che il vortice reagisce in modo simile alla variabilità troposferica di inizio e fine inverno; tuttavia, man mano che saranno disponibili più dati osservativi, questa questione meriterà di essere riesaminata.

La Tabella 1 presenta i dati sulla media dell’indebolimento del vortice per nove diverse combinazioni degli indici EEI e AlI. Le unità sono espresse come deviazioni standard dell’indice di indebolimento del vortice. Di seguito, trovi una guida su come interpretare i dati presentati nella tabella:

• Colonne: Rappresentano diversi stati dell’Indice dell’Europa Orientale (EEI):
  • WEEI: Indica la condizione quando l’EEI è in una fase “calda” o positiva.
  • No EEI: Indica l’assenza di condizioni anomale significative per l’EEI.
  • CEEI: Indica la condizione quando l’EEI è in una fase “fredda” o negativa.
• Righe: Rappresentano diversi stati dell’Indice delle Aleutine (AlI):
  • WAlI: Indica la condizione quando l’AlI è in una fase “calda” o positiva.
  • No AlI: Indica l’assenza di condizioni anomale significative per l’AlI.
  • CAII: Indica la condizione quando l’AlI è in una fase “fredda” o negativa.
• Valori nella tabella: Ogni cella mostra il valore medio normalizzato dell’indebolimento del vortice per la combinazione corrispondente di AlI e EEI, espressi come deviazioni standard:
  • Ad esempio, nella cella in alto a sinistra, il valore di 0.43 indica un significativo indebolimento del vortice quando l’AlI è in una fase calda (WAlI) e l’EEI è anch’esso in una fase calda (WEEI).
  • In contrasto, nella cella in alto a destra, il valore di -0.03 indica un indebolimento minimo del vortice quando l’AlI è in una fase calda (WAlI) e l’EEI è in una fase fredda (CEEI).

Questa tabella è cruciale per comprendere come le diverse combinazioni di AlI e EEI influenzino la dinamica del vortice polare, mostrando quali configurazioni tendono a indebolire il vortice in modo più significativo rispetto ad altre.

8. Linearità nella Combinazione di AlI e EEI

Esaminiamo ora se le perturbazioni nell’indebolimento del vortice dovute all’Indice delle Aleutine (AlI) e all’Indice dell’Europa Orientale (EEI) si sommano in modo lineare. Tutti i giorni nel registro sono raggruppati nei quattro possibili compositi basati sul valore di AlI e EEI. Il valore medio dell’Indice di Vortice (VWI) è quindi calcolato per ciascuno di questi quattro compositi. Ognuno di questi compositi si differenzia significativamente dagli altri al livello del 95%, eccetto per il confronto tra la combinazione di EEI fredda con AlI calda e EEI calda con AlI fredda. L’effetto dell’EEI è altrettanto significativo in qualsiasi fase di AlI, e l’effetto dell’AlI è altrettanto significativo in qualsiasi fase di EEI.

In precedenza, è stato scoperto che le perturbazioni del QBO e del ciclo solare sul vortice si aggiungono in modo non lineare, ma per l’AlI e l’EEI non troviamo tale non linearità. Dimostriamo che, su scale temporali stagionali, AlI, EEI e QBO sono statisticamente indipendenti e covariano con una parte significativa della variabilità del vortice polare. Facciamo ciò calcolando le medie stagionali di AlI, EEI e QBO per ogni anno e poi correlando ciascun indice con una media stagionale del VSI. Le regressioni multiple dei tre con il VSI mostrano quanto ciascun predittore sia indipendente dagli altri due nel spiegare la variabilità del vortice.

La correlazione tra AlI, QBO e EEI con il vortice è confermata essere forte. Per il modello WACCM, abbiamo anche esaminato la differenza tra la variabilità di inizio e fine inverno per tutti e tre gli indici, e nessuna differenza intrastagionale è significativa. Una frazione minore della variabilità del vortice è correlata con questi tre indici in WACCM rispetto a ECMWF.

Infine, eseguiamo una regressione multipla di AlI, QBO e EEI con il vortice. I risultati suggeriscono che AlI ed EEI contengono informazioni per lo più indipendenti sullo stato del vortice. Calcoli simili dimostrano una maggiore indipendenza statistica tra AlI e QBO rispetto a quella tra AlI ed EEI. Tuttavia, QBO e EEI sono correlati in modo tale che il coefficiente di regressione multipla dei due sia inferiore alla massima correlazione possibile. Nel complesso, ciascuno dei tre indici è abbastanza indipendente dagli altri due, suggerendo che circa il 40% della varianza totale del vortice è correlata a questi tre indici.

La Tabella 2 mostra i coefficienti di correlazione tra gli indici invernali e l’Indice di Velocità del Vortice (VSI) per due diversi modelli climatici: ECMWF e WACCM. Ecco come interpretare i dati presentati in ciascuna colonna:

• Colonne:
  • AlI (Indice delle Aleutine)
  • QBO (Oscillazione Quadriennale della Bassa Stratosfera)
  • EEI (Indice dell’Europa Orientale)

Ogni colonna mostra il risultato della correlazione tra il VSI e l’indice specificato per ogni modello climatico.

• Righe:
  • ECMWF: Risultati dal modello climatico europeo.
  • WACCM: Risultati dal Whole Atmosphere Community Climate Model, un modello climatico americano.
• Dati nella tabella:
  • Primo numero: Indica il coefficiente di correlazione tra il VSI e l’indice corrispondente.
  • Numero centrale: Mostra la probabilità (p-value) a cui questa correlazione è significativamente diversa da zero, valutata con un test t di Student. Questo valore indica se la correlazione è statisticamente significativa.
  • Ultimo numero: I gradi di libertà utilizzati nel calcolo statistico, che influenzano la precisione e l’affidabilità delle stime statistiche.

Esempi di interpretazione:

• Nella riga ECMWF sotto AlI, il valore 0.46; 0.999; 47.2 significa che c’è una correlazione di 0.46 tra AlI e VSI, con una probabilità del 99.9% che questa correlazione sia significativamente diversa da zero, calcolata con 47.2 gradi di libertà.
• Nella riga WACCM sotto QBO, il valore 0.21; 0.916; 44.9 indica una correlazione di 0.21, con una probabilità del 91.6% che questa correlazione sia significativa, basata su 44.9 gradi di libertà.

Questi dati sono cruciali per comprendere come vari indici atmosferici siano correlati con la dinamica del vortice polare nei modelli ECMWF e WACCM, evidenziando differenze e somiglianze nelle risposte modellistiche.

La Tabella 3 mostra i coefficienti di regressione multipla degli indici stagionali con l’Indice di Velocità del Vortice (VSI). Questi coefficienti riflettono la forza e la significatività statistica delle relazioni combinate tra diversi indici climatici e il VSI per l’intero anno. Ecco come interpretare i dati presentati:

• Colonne: Ogni colonna rappresenta diverse combinazioni di indici usati nella regressione multipla per analizzare il VSI:
  • All + QBO: Combina l’Indice delle Aleutine (AlI) e l’Oscillazione Quadriennale della Bassa Stratosfera (QBO).
  • EEI + QBO: Combina l’Indice dell’Europa Orientale (EEI) e il QBO.
  • EEI + AlI: Combina l’EEI e l’AlI.
  • EEI + QBO + AlI: Combina l’EEI, il QBO e l’AlI.
• Dati nella tabella:
  • Primo numero: Coefficienti di correlazione multipla, che indicano quanto bene il modello di regressione multipla con i predittori selezionati riesca a spiegare la variabilità del VSI. Un valore più alto indica una maggiore capacità esplicativa.
  • Numero di mezzo: Probabilità (p-value) che la correlazione osservata sia diversa da zero. Un valore più basso indica una maggiore significatività statistica.
  • Ultimo numero: Gradi di libertà utilizzati nel test statistico, influenzando la precisione delle stime.

Esempi di interpretazione:

• All + QBO (0.63; 0.999; 16.0): Questo valore indica che la combinazione di AlI e QBO ha un forte impatto sul VSI, con un coefficiente di correlazione multipla di 0.63 e una probabilità del 99.9% che questa correlazione sia significativa, calcolata con 16 gradi di libertà.
• EEI + QBO (0.45; 0.968; 16.0): Mostra un impatto moderato di EEI e QBO sul VSI con una probabilità del 96.8% di significatività.
• EEI + AlI (0.53; 0.999; 47.2): Dimostra una forte correlazione tra EEI e AlI con il VSI, con un’alta probabilità di significatività.
• EEI + QBO + AlI (0.64; 0.998; 16.0): Indica che la combinazione di tutti e tre gli indici ha il maggiore impatto sul VSI, con un coefficiente molto alto e una significatività quasi assoluta.

Questa tabella è fondamentale per comprendere come le combinazioni di diversi indici climatici influenzino la variabilità del vortice polare, offrendo una prospettiva importante sulla dinamica complessa dell’atmosfera superiore.

9. Conclusioni

Si è scoperto che le anomalie troposferiche regionali meglio correlate con l’indebolimento del vortice sono quelle che sono in fase con (e quindi amplificano la grandezza di) le onde planetarie extratropicali climatologiche. Questo suggerisce fortemente, sebbene sia necessario un lavoro di modellazione semplificata, che le anomalie regionali che amplificano le onde stazionarie climatologiche influenzano, in media, il vortice. Le due anomalie regionali che possono modulare più efficacemente il vortice sono il basso del Pacifico Nord e l’alto dell’Europa orientale. Un basso sul Pacifico Nord tende a risultare in un drammatico aumento dell’onda 1 che lascia la troposfera e converge al vortice, mentre un alto sull’Europa orientale tende a risultare in un drammatico aumento dell’onda 2.

Un basso sul Pacifico nord-occidentale, possibilmente associato alla neve eurasiatica di ottobre, ha un effetto simile, ma più debole, rispetto a quello di un basso sul Pacifico centrale. Non intendiamo suggerire che questi siano gli unici precursori troposferici possibili della variabilità del vortice. Come mostrato, le alte anomalie di altezza sul Pacifico nord-orientale possono portare a un flusso anomalo di EP dell’onda 2 che si propaga fino alla stratosfera e, se l’anomalia è abbastanza forte, può compensare la mancanza del flusso di EP dell’onda 1.

L’influenza troposferica appare più debole in WACCM rispetto alla rianalisi. Questi modelli sembrano indebolire il vortice in un modo coerente con le aspettative dell’interazione onda-flusso medio. In particolare, un alto dell’Europa orientale e un basso del Pacifico Nord sembrano indebolire il vortice stratosferico superiore poco dopo l’anomalia alla superficie, e l’influenza apparentemente si propaga verso il basso nel mese successivo.

La via dominante attraverso la quale l’ENSO modula il vortice è la sua teleconnessione del Pacifico Nord. La maggior parte della varianza del vortice polare associata alla neve eurasiatica di ottobre può essere ricondotta al Pacifico nord-occidentale, al QBO e all’Europa orientale. Le perturbazioni nel vortice indotte dai due percorsi si sommano linearmente, combinando il QBO con il basso delle Aleutine e l’alto sull’Europa orientale porta a un previsionista molto significativo della forza del vortice polare. Il quaranta percento della varianza del vortice polare invernale sembra essere associata a queste tre fonti di variabilità esterna. La varianza rimanente può essere spiegata dalla condizione iniziale del vortice, dallo stato stratosferico inferiore, dalla variabilità stratosferica interna o da altri fattori.

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