Scandinavian pattern and its climatic impact

Modello Scandinavo e il suo Impatto Climatico

RIASSUNTO: Questo studio indaga i meccanismi di mantenimento del pattern di teleconnessione Scandinavo e il suo potenziale impatto sul clima dell’Eurasia utilizzando dati mensili a lungo termine. La parte iniziale del pattern, situata sull’Oceano Atlantico settentrionale, è guidata e sostenuta dalla forzatura di feedback dei vortici transitori che migrano lungo la vicina traiettoria delle tempeste, con un contributo addizionale dall’attività delle onde di Rossby proveniente da regioni più lontane. Il principale centro di anomalia situato sulla Penisola Scandinava e la parte a valle del pattern si manifestano essenzialmente come onde di Rossby che si propagano verso la Siberia centrale e l’Estremo Oriente, influenzate dal moderato feedback dei vortici transitori. Il pattern dimostra una chiara stagionalità nelle sue caratteristiche dinamiche, incluse l’orientazione e la lunghezza d’onda del treno di onde, influenzate dalla forzatura di feedback dei vortici transitori che varia stagionalmente e dalla struttura di guida delle onde di Rossby. Nelle stagioni fredde, la fase positiva del pattern provoca un accumulo di aria fredda su un’area vasta che va dalla Siberia occidentale alle regioni intorno ai laghi Baikal e Balkhash, e porta a una riduzione delle precipitazioni nel nord-est dell’Europa, nella Siberia occidentale e in alcune aree costiere artiche. Il pattern influisce anche sulla temperatura della superficie marina dell’Atlantico Nord in modi differenti tra autunno e inverno.

1. Introduzione

Il pattern Scandinavo (SCA) è stato originariamente identificato da Barnston e Livezey nel 1987 (d’ora in poi citati come BL), attraverso un’analisi di componenti principali ruotate ortogonalmente (RPCA) applicata alle anomalie medie mensili dell’altezza a 700 mb nell’emisfero settentrionale extratropicale. Il pattern, originariamente definito come EU1 (Eurasian Type 1) da BL, presenta il suo principale centro di azione intorno alla Penisola Scandinava, con altri due centri di azione contrapposti, uno sull’Atlantico nord-est e l’altro nella Siberia centrale, a sud-ovest del Lago Baikal. Il Climate Prediction Center (CPC) della National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) degli Stati Uniti ha continuato ad aggiornare gli indici mensili di tutti i pattern di teleconnessione definiti da BL, incluso il pattern EU1, che è stato rinominato come pattern SCA. La fase positiva del pattern SCA si caratterizza per evidenti anomalie anticicloniche intorno alla Penisola Scandinava, che in inverno portano a temperature inferiori alla norma nell’Europa centrale e occidentale, precipitazioni superiori alla norma nel sud Europa, e condizioni di siccità nella regione Scandinava (CPC, 2005). Inoltre, il pattern SCA sembra influenzare anche il clima dell’Asia orientale. Nel periodo di cinque mesi tra settembre 2000 e gennaio 2001, la fase positiva del pattern SCA si è mantenuta con valori normalizzati dell’indice di +1.4, +0.6, +1.8, +0.6 e +1.5 per i rispettivi mesi (CPC, 2005), causando l’accumulo di massa d’aria fredda sulla Siberia centrale. Quando il pattern SCA si è temporaneamente indebolito dalla fine di dicembre 2000 all’inizio di gennaio 2001, l’aria fredda accumulata si è spostata verso sud-est, provocando in Mongolia e nel nord della Cina un’intensa ondata di freddo e una tempesta di neve eccezionale (Zhang, 2001).

Ohhashi e Yamazaki (1999) hanno condotto uno studio su due pattern di teleconnessione dominanti in Eurasia, utilizzando un’analisi delle funzioni ortogonali empiriche (EOF) del flusso medio invernale (DJF) di attività ondulatoria a 500 mb. Hanno osservato che il loro secondo EOF ricorda il pattern SCA, associato alla propagazione preferenziale delle onde di Rossby verso latitudini più alte. Tuttavia, nel settore dell’Atlantico Nord, il loro EOF si discosta notevolmente dal pattern SCA (EU1) e risulta essere molto simile all’Oscillazione Nord Atlantica (NAO). Mediante l’uso di un modello semplificato di circolazione globale con un tracciato ideale di tempeste, Walter et al. (2001) hanno identificato un pattern di teleconnessione originato dall’Atlantico centrale a medie latitudini con tre centri di azione sul continente eurasiatico, che presenta certe somiglianze con il pattern SCA. Questo pattern di teleconnessione, nel loro esperimento, sembra essere indotto da anomalie di riscaldamento superficiale legate alle anomalie della temperatura della superficie marina (SST) dell’Atlantico Nord. Utilizzando i dati di reanalisi NCEP, Drevillon et al. (2001) hanno analizzato la correlazione tra le anomalie invernali dell’altezza geopotenziale a 500 mb sopra il settore Atlantico Nord-Europa e le anomalie SST dell’Atlantico Nord nei mesi precedenti. Hanno scoperto che un modello triplo di anomalie SST nell’Atlantico Nord (Czaja e Frankignoul, 1999) tende a essere seguito da un pattern atmosferico di teleconnessione simile al NAO. La parte settentrionale di questo pattern si estende verso est, coprendo il nord Europa e la Russia occidentale, e presenta una certa somiglianza con il pattern SCA.

Il pattern SCA influisce anche sulle condizioni meteorologiche regionali in diverse stagioni. Blackburn e Hoskins (2001) hanno analizzato un evento di pioggia autunnale estrema nel Regno Unito e nell’Europa occidentale. Hanno scoperto che, durante la fase positiva del pattern SCA, la zona di uscita del flusso a getto atlantico veniva spostata verso est rispetto alla sua posizione media climatologica. Di conseguenza, si creava una zona preferenziale per lo sviluppo dei cicloni e per l’ascensione atmosferica dinamica più vicina all’Europa occidentale. Attraverso l’analisi dei dati e un esperimento con un modello idealizzato, hanno esplorato l’influenza dell’attività convettiva anomala nell’Amazzonia sulla prevalenza del pattern SCA. In primavera, l’altezza anomala della tropopausa associata al pattern SCA tende a causare significative anomalie di ozono nella colonna atmosferica sopra il settore Euro-Atlantico (Orsolini e Doblas-Reyes, 2003).

Nonostante la notevole influenza climatica del pattern SCA sull’ampia area del continente eurasiatico, come precedentemente menzionato, le sue proprietà dinamiche fondamentali e la sua stagionalità non sono state ancora esaminate in modo approfondito. In questo studio ci poniamo le seguenti domande: (1) Qual è il meccanismo di mantenimento del pattern SCA come si evince dai dati mensili? (2) La sua struttura e i meccanismi di mantenimento variano in base alla stagione? (3) Come varia l’influenza del pattern SCA sul clima regionale del continente eurasiatico a seconda della stagione? Lo scopo principale è cercare di rispondere a queste domande. Identifichiamo il pattern SCA attraverso un’analisi RPCA delle anomalie di lungo termine dell’altezza geopotenziale mensile, seguendo l’approccio di BL. Su questa base, esploriamo il meccanismo di mantenimento del pattern e la sua dipendenza stagionale attraverso l’analisi del flusso di attività ondulatoria e della guida d’onda per le onde di Rossby, considerando anche la forzatura dei vortici transitori.

2. Dati e Metodo di Analisi

I dati impiegati in questo studio consistono in campi meteorologici mensili, derivati dalle rianalisi effettuate dai National Centers for Environmental Prediction (NCEP) e dal National Center for Atmospheric Research (NCAR) degli Stati Uniti, relativi al periodo 1951–2004 (Kalnay et al., 1996). Tali dati sono disponibili su una griglia globale regolare con intervalli di 2,5 gradi sia in latitudine che in longitudine. Vengono inoltre utilizzati dati mensili dell’Analisi Combinata delle Precipitazioni del Climate Prediction Center (CMAP: Xie e Arkin, 1996, 1997) e dati sulla temperatura dell’aria al suolo (Surface Air Temperature, SAT) archiviati dalla Climate Research Unit (CRU) dell’Università dell’East Anglia (New et al., 2000). In aggiunta, sono stati analizzati due insiemi di dati sulla temperatura della superficie marina (Sea-Surface Temperature, SST): i dati della Versione 2 della Interpolazione Ottimale SST della NOAA (OI SST V2), basati su osservazioni in situ e stime satellitari della SST includendo la copertura del ghiaccio marino (Reynolds et al., 2002), e i dati della Extended Reconstructed SST della NOAA (ER SST), elaborati a partire dai dati SST del Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set (COADS) mediante metodi statistici avanzati (Smith e Reynolds, 2003). Il primo dataset copre un periodo di 23 anni (1982–2004) con una risoluzione più elevata (1° × 1°), mentre il secondo si estende per 54 anni (1951–2004) con una risoluzione più grossolana (2° × 2°).

Nel presente studio, l’attività transitoria eddica locale lungo una traiettoria di tempesta viene misurata tramite statistiche mensili del flusso di calore verso il polo a 850 mb e della funzione ‘envelope’ a 250 mb, entrambe associate a fluttuazioni inferiori alla settimana (Nakamura et al., 1997). Quest’ultima è stata calcolata localmente come la radice quadrata del doppio della varianza mensile dell’altezza geopotenziale a 250 mb filtrata con passa-alto di 8 giorni. I campi mensili della forza di retroazione netta esercitata tramite vorticità e flussi di calore associati a eddies transitori sub-settimanali sono stati ottenuti dai dati di ri-analisi NCEP/NCAR a 6 ore. Per la valutazione dei flussi eddici sono stati utilizzati i campi di vento e temperatura filtrati ad alta frequenza. La valutazione della forzatura eddica netta è stata condotta seguendo il metodo di Lau e Holopainen (1984) e Lau e Nath (1991), basato su un’equazione di tendenza geopotenziale. Quest’equazione si fonda su un’equazione di vorticità potenziale quasi-geostrofica (PV), che implicitamente include l’effetto dei moti secondari ageostrofici indotti per mantenere l’equilibrio del vento termico in presenza di vorticità eddica e/o flussi di calore che agiscono su un campo di circolazione mensile. Poiché la forzatura climatologica media dovrebbe essere controbilanciata da altri processi, i campi anomali della forzatura valutata rappresentano la forzatura effettiva esercitata dall’attività anomala degli eddies transitori sub-settimanali sulle anomalie mensili associate al pattern SCA.

La propagazione dell’onda di Rossby stazionaria associata al pattern SCA viene analizzata applicando un flusso di attività ondulatoria definito da Takaya e Nakamura (1997, 2001).

Il flusso è indipendente dalla fase dell’onda e si dispone parallelamente alla velocità di gruppo locale di un treno di onde di Rossby stazionarie, in accordo con l’interpretazione di Wentzel-Kramers-Brillouin. Il flusso W, se definito nell’ambito delle coordinate di log-pressione, può essere descritto attraverso un’espressione specifica.

Nell’espressione, ψ’ rappresenta la funzione di corrente geostrofica perturbata, u’ = (u’, v’) indica la velocità del vento geostrofico perturbato, U = (U, V) è la velocità di un flusso di base orizzontale, p è la pressione normalizzata a 1000 millibar, Ra è la costante dei gas dell’aria secca, H0 è l’altezza scala costante, N è la frequenza di Brunt-Väisälä e T è la temperatura. Nella nostra valutazione, le anomalie mensili associate al pattern SCA sono considerate come perturbazioni (le quantità indicate con l’apice nella formula) associate a un treno di onde di Rossby quasi-stazionarie, inserite nel flusso medio climatologico che varia zonalmente U per uno specifico mese del calendario.

3. Identificazione Nel presente studio, il pattern SCA è stato identificato mediante un’Analisi delle Componenti Principali Rotazionali (RPCA) delle anomalie medie mensili dell’altezza geopotenziale a 300 mb (Z300). Seguendo l’approccio di BL, abbiamo eseguito una RPCA separatamente per ciascuno dei nove mesi del calendario, da settembre a maggio, i quali presentano caratteristiche non largamente condivise con gli altri mesi (abbiamo inoltre identificato pattern estivi (giugno, luglio e agosto) attraverso la stessa RPCA, ma questi sono stati identificati come modi inferiori (5°–7° modo), con componenti subtropicali prominenti (a nord-ovest della regione del monsone indiano). Pertanto, non discuteremo del pattern estivo nel resto di questo documento). Il periodo dei dati si estende per 54 anni (1951–2004). A differenza di quanto fatto in BL, tuttavia, abbiamo limitato il dominio per la nostra RPCA a (30° O–150° E, 20°–80° N), al fine di accentuare la variabilità sull’Eurasia. Per simulare anomalie simili a funzioni di corrente, le anomalie Z300 sono state normalizzate prima della nostra RPCA mediante il rapporto sin(45°)/sin(φ), dove φ rappresenta la latitudine. Nella nostra RPCA, è stata utilizzata una griglia ad area equivalente (Li, 2004) con 1117 punti in totale, e sono stati trattenuti i primi 10 EOF non rotati per la rotazione, come in BL. Come mostrato nella Figura 1, il pattern SCA (o modo SCA), che appare molto simile al pattern di BL, è identificato nella nostra RPCA come il secondo o terzo modo, eccetto che a febbraio, quando diventa il primo modo (ad eccezione di febbraio, il primo modo include anomalie allungate zonalmente nei subtropici).Questo pattern è stato distintamente identificato sia per i primi che per i secondi periodi di 27 anni. Supponiamo che il nostro utilizzo di anomalie simili a funzioni di corrente in sostituzione delle anomalie di altezza usate da BL, insieme all’esclusione della maggior parte dell’Emisfero Occidentale dal nostro dominio di analisi, possa aver contribuito all’identificazione di questo pattern. La modalità SCA spiega una percentuale del 7.6–12.0% della varianza totale per i singoli mesi del calendario. In effetti, la correlazione tra le serie temporali dei componenti principali (PC) della modalità SCA e le corrispondenti serie temporali PC della modalità SCA di BL, pubblicate dal CPC nel 2005, è generalmente elevata (con coefficienti di correlazione r = 0.66–0.91) per ciascuno dei mesi invernali (vedi Tabella I). La robustezza del pattern è stata verificata come in BL, applicando separatamente la stessa RPCA ai primi e ai secondi periodi di 27 anni. In ciascuno di questi periodi non sovrapposti, il pattern SCA è stato chiaramente estratto come il secondo o terzo modo per quei mesi. Abbiamo anche creato mappe di correlazione tra le serie temporali Z300 mensili nel centro principale di azione sulla Penisola Scandinava (indicato come C nella Figura 1(e)) e quelle in tutti gli altri punti della griglia (non mostrate). In queste mappe di correlazione, la firma del pattern SCA è chiaramente riprodotta per tutti i nove mesi del calendario. La Tabella II mostra i coefficienti di correlazione tra le serie temporali Z300 mensili nel centro di anomalia principale C e quelle nei quattro altri centri di azione A, B, D ed E (come indicato nella Figura 1(e)) per i nove mesi del calendario. Per la maggior parte dei mesi, l’anomalia Z300 nel centro principale scandinavo è significativamente correlata con quelle nei restanti quattro centri. Tuttavia, le correlazioni con i centri di anomalia più lontani A ed E non raggiungono sempre un’alta significatività statistica per alcuni mesi, e in febbraio nessuno dei due centri risulta significativamente correlato con il centro C. Nonostante ciò, il pattern SCA può essere identificato come un modello robusto di variabilità interannuale nell’area Atlantico-Eurasiatica, con il suo centro principale di azione situato sulla Penisola Scandinava e altri due forti centri di azione, uno nell’Atlantico nord-orientale e l’altro nella Siberia centrale, caratterizzati da segni opposti.

la Figura 1 è una rappresentazione grafica che illustra le relazioni tra le anomalie locali di altezza a 300 mb, che imitano la funzione di corrente, e il tempo di componenti principali (PC) della modalità Scandinavia (SCA) attraverso diversi mesi, da settembre a maggio. Ecco una descrizione dettagliata e scientificamente accurata dei vari elementi presenti nella figura:

• Coefficiente di Regressione Lineare: La mappa mostra il coefficiente di regressione lineare, che è una misura statistica che quantifica la forza e la direzione di una relazione lineare tra due variabili quantitative. In questo caso, rappresenta la relazione tra le serie temporali del PC della modalità SCA e le anomalie di altezza a livello di 300 mb per ciascun mese.
• Anomalie di Altezza: Le anomalie di altezza sono misurazioni che indicano quanto l’altezza geopotenziale a 300 mb si discosta dalla media di lungo termine per quel particolare punto e mese.
• Unità Standard Deviation: Le mappe mostrano il cambiamento previsto nell’altezza locale (in metri) per un aumento unitario della deviazione standard nell’indice della modalità SCA. Ciò indica come un cambiamento standard nell’indice SCA si rifletta nelle anomalie di altezza geopotenziale.
• Contorni e Ombreggiatura: I contorni sono tracciati ogni 10 metri. Le linee tratteggiate indicano valori negativi e l’ombreggiatura indica dove la correlazione tra l’anomalia di altezza e l’indice supera il 95% del livello di confidenza, suggerendo che il legame tra le anomalie di altezza e l’indice SCA è statisticamente significativo in quelle aree.
• Centri di Azione Primari: Sono indicati con punti e nominati da A a E. Questi centri rappresentano le regioni chiave dove le anomalie di altezza sono particolarmente forti e consistentemente correlate con la modalità SCA. Questi punti sono critici per comprendere la dinamica della modalità SCA e il suo impatto sul clima.
• Visualizzazione Mensile: Ogni pannello, da (a) a (i), corrisponde a un mese diverso, fornendo una visualizzazione stagionale di come il pattern SCA varia e si distribuisce nel corso dell’anno.

La presenza di questi elementi in ciascun mese indica come varia la forza e la posizione dei centri di azione SCA nel corso dell’anno e come queste variazioni possano influenzare il clima di regioni specifiche. Questo tipo di mappa di regressione è comune nella climatologia e nella meteorologia per identificare pattern di circolazione atmosferica e per comprendere meglio il loro ruolo nella variabilità climatica regionale e globale.

4.1. Schema Orizzontale

In un campo di altezza a 300 mb, caratteristico per la fase positiva dello schema SCA (Figura 2(a)), il debole trough europeo presente nel campo climatologico è sostituito da un ridge associato alle anomalie primarie sulla Penisola Scandinava. Contemporaneamente, si forma un trough sulla Siberia occidentale e un altro trough debole emerge sull’Atlantico nord-orientale, in associazione con i due principali centri di anomalia ciclonica. In corrispondenza di queste anomalie di altezza per la fase positiva, l’attività delle traiettorie delle tempeste dell’Atlantico del Nord, rappresentata dal flusso di calore eddico a 850 mb diretto verso i poli, si affievolisce nelle regioni di Islanda e Europa settentrionale, mentre la traiettoria della tempesta si estende verso est, raggiungendo l’Europa meridionale attraverso l’Inghilterra. Nella mappa corrispondente alla fase negativa (Figura 2(b)), invece, il trough europeo si intensifica, mentre si osservano deboli ridge di pressione sull’Atlantico nord-orientale e a ovest del Lago Baikal. In parallelo, la traiettoria della tempesta atlantica si estende verso nord-est e la sua attività si intensifica in un’ampia area che va dall’Europa settentrionale alla Siberia centrale. Come mostrato nel campo totale della Temperatura dell’Aria di Superficie (SAT) e nel campo dell’anomalia del vento a 700 mb, tipici per la fase positiva (negativa) dello schema SCA (Figure 2(c) e (d)), un flusso settentrionale più forte (debole) porta condizioni più fredde (più calde) sulla Russia occidentale e la Siberia centrale, come indicato dalle isoterme di −10 °C e −20 °C. Lo schema SCA influenza anche i centri semi-permanenti di azione nel modello di pressione superficiale, come mostrato nelle Figure 2(e) e (f). Nella sua fase positiva (Figura 2(e)), l’Alta Siberiana, delimitata dall’isobara di 1020 mb, si espande verso ovest nell’Europa settentrionale, mentre il Minimo Islandese, delimitato dall’isobara di 1010 mb, si sposta verso sud-est. Al contrario, nella fase negativa (Figura 2(f)), l’Alta Siberiana si ritira verso l’Asia orientale e il Minimo Islandese si estende verso est nell’Europa settentrionale. Inoltre, l’Alta delle Azzorre si ritrae verso sud (si estende verso nord) nella fase positiva (negativa) dello schema SCA.Nella fase positiva del modello SCA, il getto d’aria (jet stream) atlantico si estende verso est dalla sua posizione climatologica, in correlazione con l’intensificazione dei venti occidentali (westerlies) sul sud dell’Europa e il Mare Mediterraneo orientale (Figura 3(a)). Un rafforzamento dei venti occidentali è anche evidente a sud-est del Lago Balkhash e del Lago Baikal, interessando la parte settentrionale dell’Asia orientale. In modo coerente, si osserva anche un’intensificazione dell’attività delle traiettorie delle tempeste (storm-track activity) in queste regioni (Figura 3(b)). In contrasto, i venti occidentali sono notevolmente indeboliti nella regione subpolare, che si estende dall’Atlantico del Nord attraverso la Penisola Scandinava fino alla Penisola di Taymyr lungo la costa artica, dove si registra anche un’affievolimento dell’attività delle traiettorie delle tempeste. Nonostante ciò, tra le regioni precedentemente menzionate, le variazioni collegate allo SCA nei venti occidentali e nell’attività delle traiettorie delle tempeste sono più marcate nel settore Euro-Atlantico. Qui, l’anomala attività delle traiettorie delle tempeste contribuisce a mantenere le anomalie nei venti occidentali, come verrà discusso in seguito.

la Tabella I, si riferisce a un’analisi statistica della modalità di circolazione atmosferica (SCA):

• VAR (%): La riga “VAR” elenca le percentuali di varianza spiegata dai componenti principali (PC) associati alla modalità SCA per ciascun mese. La varianza spiegata è una misura dell’importanza di un PC; in altre parole, indica quanto della variazione totale dei dati osservati è catturata da quel particolare PC in ciascun mese. Valori più alti indicano che il PC è più rappresentativo della variazione dei dati per quel mese. Per esempio, il 12.0% a febbraio è il valore più alto, il che significa che la modalità SCA è particolarmente significativa in questo mese.
• Mode: La riga “Mode” indica il numero di ordine della modalità selezionata nell’analisi RPCA per ogni mese. L’analisi RPCA è un metodo statistico che ruota i componenti principali per massimizzare la varianza spiegata e migliorare l’interpretazione fisica delle modalità. Il numero della modalità suggerisce quale particolare componente principale (o fattore) è stato identificato come il più significativo per descrivere la variabilità associata allo SCA in quel mese. Ad esempio, la modalità 1 a febbraio implica che il primo componente principale è il più rilevante durante quel mese.
• COR: La riga “COR” mostra il coefficiente di correlazione tra la serie temporale dei PC normalizzati per la modalità SCA e gli indici corrispondenti dello SCA forniti dal CPC basati sulla definizione di BL. Questo coefficiente misura la forza e la direzione della relazione lineare tra le due serie temporali. Un valore di COR vicino a 1 indica una forte correlazione positiva, suggerendo che quando il PC mostra valori elevati, anche l’indice SCA è alto, il che implica un forte segnale della modalità in questione. Ad esempio, un COR di 0.91 a novembre indica una correlazione molto forte tra la serie temporale del PC e l’indice SCA in quel mese.

La tabella quindi fornisce una visione sintetica di come la modalità SCA varia di mese in mese in termini di importanza (varianza spiegata), di quale componente principale domina (modalità) e di quanto strettamente la serie temporale di quel componente è correlata con l’indice SCA (coefficiente di correlazione). Questo tipo di analisi è utile per comprendere come le dinamiche atmosferiche cambiano nel corso dell’anno e per valutare l’affidabilità di un indice SCA nella rappresentazione delle variazioni climatiche.

la Tabella II presenta un’analisi delle correlazioni tra le anomalie di altezza a 300 millibar (Z300) in diversi centri di anomalia atmosferica identificati attraverso un’analisi di componenti principali ruotate (RPCA). Ecco una spiegazione scientifica dettagliata:

• Le righe (A, B, D, E): Ogni riga rappresenta un centro di anomalia atmosferica distinto, etichettato da A a E. Il centro C è considerato il centro di anomalia primario, e le righe A, B, D ed E rappresentano altri centri di anomalia che sono stati correlati al centro C.
• Le colonne (Sep, Oct, Nov, ecc.): Ogni colonna corrisponde a un mese dell’anno. I valori all’interno di ciascuna colonna rappresentano i coefficienti di correlazione tra le anomalie di altezza Z300 al centro C e i centri corrispondenti A, B, D ed E per quel particolare mese.
• I valori numerici: Questi numeri sono i coefficienti di correlazione, che misurano il grado di relazione lineare tra le anomalie nei diversi centri. Un valore vicino a +1 indica una forte correlazione positiva, cioè quando le anomalie di Z300 aumentano in un centro, tendono ad aumentare anche nel centro C. Un valore vicino a -1 indica una forte correlazione negativa, suggerendo che un aumento delle anomalie in un centro è associato a una diminuzione nel centro C. Valori più vicini a 0 indicano una correlazione debole o nessuna correlazione.
• I trattini (-): Indicano l’assenza di un centro di anomalia identificabile attraverso l’analisi RPCA in quel mese. Questo suggerisce che, per quel mese, non è stata trovata una relazione consistente tra i centri di anomalia che potesse essere analizzata.
• Gli asterischi (*): Denotano che il coefficiente di correlazione calcolato non raggiunge la soglia di significatività statistica del 95%. In termini pratici, ciò significa che la correlazione osservata potrebbe essere dovuta al caso e non indica necessariamente una relazione causale o predictiva forte.

La tabella offre una visione mese per mese delle interazioni dinamiche tra il centro di anomalia primario C e altri centri di anomalia nel campo di altezza Z300. Queste informazioni sono cruciali per comprendere la struttura spaziale e la variabilità temporale delle interazioni atmosferiche, che sono fondamentali per la previsione del tempo e per studi climatici. Interpretando queste correlazioni insieme ad altre informazioni meteorologiche e climatiche, i ricercatori possono dedurre come le anomalie in una parte del sistema climatico possano influenzare o essere associate ad anomalie in altre parti.

La Figura 2 mostra un insieme di mappature sinottiche che illustrano le caratteristiche atmosferiche associate alle fasi positiva e negativa del modello di Circolazione Atmosferica Scandinava (SCA). Ecco una spiegazione dettagliata e scientificamente precisa di ciascun pannello:

• (a) e (b): Illustrano l’altezza geopotenziale a 300 millibar (mb) e i flussi di calore eddico verso i poli a 850 mb durante gennaio, rispettivamente per le fasi positiva e negativa dello schema SCA. L’altezza geopotenziale è contornata ogni 150 metri, con le linee più spesse che rappresentano i 9000 metri. I flussi di calore eddico, che sono una misura del trasporto di calore verso i poli attraverso movimenti turbolenti nell’atmosfera, sono rappresentati dall’ombreggiatura. Questi flussi sono maggiori lungo le principali traiettorie delle tempeste, che sono indicate dall’ombreggiatura più scura.
• (c) e (d): Presentano la temperatura dell’aria al suolo e le anomalie del vento a 700 mb per le stesse fasi dello schema SCA. Le temperature sono contornate ogni 10 °C, con linee tratteggiate più spesse per indicare −10 °C e −20 °C. Le anomalie del vento sono rappresentate da frecce, la cui scala è indicata a fianco dei pannelli. Queste mappe mostrano come le anomalie di temperatura e vento si distribuiscono in relazione alle diverse fasi dello schema SCA.
• (e) e (f): Mostrano la pressione al livello del mare (SLP) e le anomalie corrispondenti. L’SLP è ombreggiata seguendo la convenzione indicata, che mostra le variazioni di pressione, mentre le anomalie sono contornate ogni 2 mb, con linee tratteggiate per i valori negativi. Le linee dello zero sono omesse per evitare confusione. Queste mappe forniscono una visione delle differenze nella pressione atmosferica associata alle fasi dello schema SCA, fondamentale per comprendere le condizioni meteorologiche prevalenti, come la formazione di alte e basse pressioni e le loro posizioni.

Nelle mappe relative alla fase positiva dello schema SCA (a, c, e), si osservano configurazioni di alta pressione e traiettorie di tempesta deboli sopra la Scandinavia e l’Europa settentrionale, mentre nella fase negativa (b, d, f), vi è una tendenza opposta con una configurazione di bassa pressione e traiettorie di tempesta più intense. Queste configurazioni influenzano significativamente le condizioni meteorologiche, come la distribuzione delle temperature, la direzione e la forza dei venti, e la posizione e l’intensità delle tempeste nelle medie latitudini.

La Figura 3 illustra due mappe distinte che mostrano la relazione tra l’indice SCA (un indice che descrive la modalità di circolazione atmosferica a livello dell’Europa e dell’Atlantico settentrionale) e due diversi parametri atmosferici nel mese di gennaio:

• (a) Vento zonale a 200 mb: La mappa di sinistra (a) mostra i coefficienti di regressione lineare tra l’indice SCA e le anomalie locali del vento zonale a un livello di pressione di 200 millibar. Il vento zonale è un componente importante della circolazione atmosferica e indica il vento che soffia da ovest verso est lungo un parallelo. I valori positivi (linee continue) indicano che un aumento nell’indice SCA è associato a un aumento nella velocità del vento zonale, mentre i valori negativi (linee tratteggiate) indicano una relazione inversa. Le aree ombreggiate indicano regioni dove la correlazione tra l’indice SCA e le anomalie del vento zonale supera il livello di confidenza del 95%, suggerendo che queste relazioni sono statisticamente significative.
• (b) Amplitude degli eddies transitori misurati tramite la ‘funzione di inviluppo’ a 250 mb: La mappa di destra (b) raffigura i coefficienti di regressione lineare tra l’indice SCA e l’ampiezza degli eddies transitori, come rilevati dalla funzione di inviluppo a 250 millibar. Gli eddies transitori sono perturbazioni a breve termine nella circolazione atmosferica che si manifestano come temporali, fronti e altre strutture meteorologiche a scala più ridotta. Le linee di contorno rappresentano variazioni nell’ampiezza di questi eddies, con valori che vanno da ±2 a ±14 metri. Come nella mappa (a), le aree ombreggiate denotano regioni in cui la correlazione è statisticamente significativa al 95%.

In sintesi, la Figura 3 visualizza come un’unità di deviazione standard nell’aumento dell’indice SCA sia correlata a cambiamenti significativi nel vento zonale e nell’attività degli eddies transitori, entrambi indicatori critici del comportamento dei sistemi meteorologici nelle medie latitudini. Queste mappe sono quindi utili per i meteorologi e climatologi per prevedere e comprendere meglio i cambiamenti atmosferici che possono influenzare i modelli meteorologici regionali e globali.

4.2. Struttura Verticale e Propagazione dell’Onda

In questa sottosezione, analizziamo inizialmente la struttura verticale del modello SCA osservato in gennaio, come mostrato nelle sezioni trasversali lungo la specifica linea che connette i tre centri di azione denominati B, C e D nelle Figure 1(e) e 4(a). Nella Figura 4(b), le anomalie dell’altezza geopotenziale generalmente esibiscono una struttura barotropica equivalente attorno al centro dell’anomalia B e a ovest del centro dell’anomalia C. In modo coerente, il modello SCA, particolarmente nella sua parte più a monte, è accompagnato dal flusso di attività ondulatoria che indica una predominante propagazione orizzontale delle onde stazionarie di Rossby (Figura 4(c)).

Attorno al centro dell’anomalia D, in contrasto, le linee di fase delle anomalie di altezza mostrano un’inclinazione evidente verso ovest con l’altezza nella bassa troposfera (Figura 4(b)), associata a una componente ascendente significativa del flusso di attività ondulatoria (Figura 4(c)). La struttura baroclinica e il flusso di attività ondulatoria associato corrispondono al trasporto di aria fredda nella porzione a valle del modello (Figura 2(c)). La struttura baroclinica indica la conversione dell’energia potenziale disponibile dello stato di fondo in anomalie associate al SCA, il che contribuisce a mantenere quest’ultime. Come evidenziato da Takaya e Nakamura (2005), l’accumulo stagionale di aria fredda superficiale nella Siberia nord-orientale conduce all’intensificazione climatologica della baroclinicità vicino alla superficie in Mongolia e nelle aree limitrofe.

Dall’analisi del pattern di anomalie di altezza mostrato nelle Figure 1(e) e 4(b), si potrebbe dedurre che il modello SCA in gennaio sia semplicemente la manifestazione di un unico treno di onde stazionarie di Rossby che si propaga dall’Atlantico Nord verso la Siberia centrale, una caratteristica generale supportata dal campo del flusso di attività ondulatoria mostrato nella Figura 5(b). Tuttavia, un esame più dettagliato delle Figure 4(b) e 5(b) rivela che il flusso non è ben organizzato nella parte a monte del modello tra i centri di anomalia A e C, come etichettati nella Figura 1(e). In particolare, questa regione, specialmente attorno al centro B, è caratterizzata da una forte divergenza del flusso di attività ondulatoria (come ombreggiato nella Figura 5(b)), suggerendo la presenza di una sorgente di onde di Rossby associata a forze di retroazione da eddies transitori, come sarà mostrato in seguito. La propagazione dell’onda è più evidente nella parte a valle del modello, ma si osserva che il flusso di attività ondulatoria è leggermente convergente, suggerendo l’azione di alcuni processi dissipativi sulle anomalie.

La Figura 4 mostra diverse rappresentazioni grafiche legate alla struttura e alla propagazione dell’onda associata al modello di Anomalie Sibiriane Centrali (SCA) in gennaio. Analizziamo ciascuna parte della figura:

(a) Anomalie dell’altezza a 300 mb relative al modello SCA in gennaio
Questo pannello mostra le anomalie dell’altezza geopotenziale a 300 millibar (mb), che rappresentano variazioni rispetto a un valore medio o previsto di altezza geopotenziale a quel livello di pressione. La mappa evidenzia i tre centri di azione principali (B, C e D) connessi da una linea base, che sono regioni chiave nel modello di pressione atmosferica. Questi centri possono essere aree di alta pressione (anticicloni) o bassa pressione (cicloni). Le linee continue rappresentano anomalie positive (altezze superiori al normale), mentre le linee tratteggiate indicano anomalie negative (altezze inferiori al normale). La distribuzione di queste anomalie può influenzare la traiettoria e la forza delle onde di Rossby, che sono onde planetarie di grande scala che dominano la circolazione nell’emisfero nord.

(b) Sezione trasversale del coefficiente di regressione lineare
Questo grafico è una sezione trasversale che mostra il coefficiente di regressione lineare tra l’indice SCA e l’anomalia dell’altezza geopotenziale locale che assomiglia a una funzione di corrente. La funzione di corrente è uno strumento utilizzato in meteorologia per descrivere il flusso dell’aria, e l’anomalia qui si riferisce a quanto la situazione attuale si discosta da un valore medio. Le linee tratteggiate indicano anomalie negative (flussi più deboli o direzioni opposte rispetto al normale), mentre le linee continue indicano anomalie positive. L’ombreggiatura serve ad evidenziare le anomalie più rilevanti e il pattern verticale mostra come queste anomalie variano con l’altezza nell’atmosfera, dal livello superiore di 100 mb fino al livello inferiore di 1000 mb.

(c) Flusso di attività ondulatoria
Questo pannello mostra il flusso di attività ondulatoria basato sulle anomalie di altezza da (b). Le frecce indicano la direzione e la grandezza del flusso di energia delle onde atmosferiche. La componente verticale di questo flusso è stata esagerata (moltiplicata per 20) per enfatizzarne la visibilità nel grafico. L’ombreggiatura indica dove il flusso è diretto verso l’alto, suggerendo la presenza di onde che trasportano energia verso l’alto nell’atmosfera, un processo che può influenzare la dinamica atmosferica a vari livelli. La scala fornita vicino all’angolo in alto a destra permette di interpretare la grandezza delle frecce in termini di m² s^-2, che è una misura della densità del flusso di attività ondulatoria.

Insieme, questi tre pannelli forniscono una rappresentazione multidimensionale del comportamento delle onde atmosferiche associate al modello SCA, mostrando sia le variazioni di pressione (altezza geopotenziale) che il modo in cui queste variazioni influenzano e sono influenzate dalla propagazione dell’energia ondulatoria nell’atmosfera.

4.3. Forzamento di Retroazione da Eddies Transitori

Il forzamento di retroazione da eddies transitori ad alta frequenza riveste un ruolo essenziale nel mantenimento delle anomalie di flusso quasi stazionarie nelle quali sono inseriti, come evidenziato da studi osservazionali (Lau, 1988; Lau e Nath, 1991; Nakamura e Wallace, 1993; Nakamura e altri, 1997; tra gli altri) e da studi di modellazione (per esempio, Held e altri, 1989; Ting e Lau, 1993). Negli anni recenti, alcuni studi hanno suggerito che una risposta barotropica dell’atmosfera alle anomalie della temperatura superficiale del mare (SSTA) extratropicali, simulate in un modello di circolazione generale dell’atmosfera, possa essere indotta da un forzamento anomalo di eddies transitori (Ting e Peng, 1995; Peng e Whitaker, 1999; Peng e altri, 2003; Robinson e altri, 2003; Li, 2004). Questi risultati, insieme al fatto che il modello SCA è localizzato alle uscite del flusso a getto dell’Atlantico e della traiettoria associata delle tempeste (Figura 2(a)), lasciano intendere che la sezione a monte del modello possa essere mantenuta, almeno parzialmente, da un forzamento anomalo di eddies transitori, a cui le contemporanee anomalie delle SST potrebbero eventualmente contribuire.

In coerenza con i venti occidentali anomali e l’attività della traiettoria delle tempeste, come mostrato rispettivamente nella Figura 3(a) e (b), la tendenza mensile anomala di Z300 in gennaio, dovuta al forzamento di retroazione netto attraverso le anomalie di vorticità e flusso di calore degli eddies transitori, è ciclonica e anticiclonica nei dintorni dei centri di anomalia B e C, rispettivamente (Figura 5(f)). Pertanto, l’attività della traiettoria delle tempeste atlantiche, modulata dal modello SCA, esercita un forzamento di retroazione positivo sulla porzione a monte del modello per sostenerlo. Situato vicino al nucleo della traiettoria delle tempeste, il centro di anomalia B subisce il forzamento più intenso. Nella troposfera superiore, il forzamento misurato dalla tendenza di Z300 raggiunge i 5 m/giorno al centro B, che da solo può rigenerare l’anomalia mensile di Z300 al centro (circa 45 m) in 10 giorni. Per una valutazione più quantitativa, il forzamento medio vicino al centro B viene confrontato con l’anomalia mensile media nello stesso ambito (Figura 7).

La Figura 5 illustra due aspetti distinti del pattern delle Anomalie Sibiriane Centrali (SCA) a 300 mb (millibar) durante diversi mesi dell’anno: il flusso di attività ondulatoria orizzontale e la tendenza mensile anomala di Z300 a causa del feedback forzante.

(a)-(d) Componente orizzontale del flusso di attività ondulatoria a 300 mb associato al pattern SCA
Nei pannelli da (a) a (d), vediamo le frecce che indicano la direzione e l’intensità del flusso di attività ondulatoria per ottobre, gennaio, febbraio e aprile. Questo flusso rappresenta il trasporto dell’energia delle onde atmosferiche ed è un importante indicatore della dinamica delle onde di Rossby, che sono onde di grande scala che dominano la circolazione atmosferica alle medie latitudini. Le frecce mostrano come questa energia si muove attraverso l’atmosfera. Il valore di scaling fornisce una misura quantitativa dell’intensità del flusso, e l’ombreggiatura indica le regioni con una divergenza orizzontale del flusso superiore a 5.0×10^-7ms^-2, un indicatore di zone dove le onde potrebbero essere generate o assorbite intensamente.

Le anomalie di altezza geopotenziale sono sovrapposte a questi schemi di flusso, permettendo di correlare la struttura del flusso di attività ondulatoria con le variazioni di altezza nella pressione atmosferica.

(e)-(h) Tendenza mensile anomala di Z300 a causa del feedback forzante
I pannelli da (e) a (h) mostrano la tendenza di Z300 per i medesimi mesi, dovuta al forzamento di feedback dai vortici eddici transitori e dalle anomalie di flusso di calore. Questo rappresenta il tasso di cambiamento dell’altezza geopotenziale a 300 mb su una base mensile. I contorni sono tracciati per ogni 1 m/giorno e l’ombreggiatura indica le aree dove il forzamento di feedback è particolarmente significativo, come nel caso della Figura 1. Questa analisi fornisce intuizioni su come il forzamento di feedback dai vortici eddici transitori (che sono distorsioni a breve termine nella circolazione atmosferica) e le anomalie del flusso di calore influenzino l’evoluzione delle anomalie di pressione nel tempo, contribuendo al mantenimento o alla modifica del pattern SCA.

In conclusione, la Figura 5 ci fornisce un quadro dettagliato di come le interazioni tra i flussi di attività ondulatoria e il feedback forzante dai vortici eddici transitori possano contribuire a mantenere o modulare le anomalie climatiche associate al pattern SCA attraverso le diverse stagioni.

Il dominio è stato definito come l’area più estesa nella quale l’ampiezza di qualsiasi anomalia locale dell’altezza raggiunge almeno il 50% dell’ampiezza corrispondente nel centro B. Le Figure 7(a) e (b) indicano che il forzamento nella troposfera superiore sotto forma di tendenza anomala di Z300 è abbastanza intenso (85 m al mese) da rinnovare l’anomalia mensile osservata di Z300 (35 m) entro due settimane. A un livello più basso, il forzamento (110 m al mese) è ancor più efficace nel rinnovare l’anomalia mensile osservata (22 m), operando in opposizione all’effetto della frizione per preservare il pattern e la sua struttura barotropica equivalente (Lau e Nath, 1991). Questo forzamento di feedback particolarmente efficace è in accordo con la forte divergenza del flusso di attività ondulatoria di Rossby osservata vicino al centro B (Figure 4(b) e 5(b)). Il forzamento di feedback nella troposfera superiore che agisce localmente sul centro di anomalia principale C e sul centro a valle D è più debole (circa 2 m al giorno di tendenza di Z300) e dunque meno capace di sostenere quei centri di anomalia, per i quali ci vorrebbe quasi un mese per rinnovare le anomalie mensili di Z300 (50–55 m) utilizzando esclusivamente il forzamento di feedback. Questo risultato è congruente con un flusso di attività ondulatoria di Rossby forte e sostanzialmente non divergente che attraversa quelle anomalie.

4.4. Modello Distintivo di Febbraio

Come mostrato nella Figura 1, il modello SCA per Novembre e Dicembre, rappresentato nelle Figure 1(c) e 1(d), rispettivamente, è molto simile a quello di Gennaio (Figura 1(e)), a eccezione dell’assenza del segnale del Pacifico e di anomalie più marcate sull’Atlantico subtropicale nei primi mesi invernali. Inoltre, il più intenso centro di anomalia B sopra il nord Atlantico settentrionale in Dicembre corrisponde al rinforzo del feedback indotto dalle perturbazioni atmosferiche (Figura 7). In contrasto, il modello di Febbraio presenta una struttura più evidente e distinta (Figura 1(f)). In particolare, il principale centro scandinavo è più isotropo rispetto agli altri mesi, e le anomalie cicloniche a monte sono spostate verso il Mediterraneo occidentale, collegate a un’altra anomalia ciclonica che si estende dalla Siberia. A confronto con il modello di Gennaio, dove i centri di anomalia B, C e D hanno magnitudini simili (Figura 1(e)), il centro di anomalia primario C di Febbraio (∼75 m) è circa il doppio in intensità rispetto agli altri due centri (∼35 m a B e D). Il modello di Febbraio è quindi circoscritto al settore europeo, mostrando caratteristiche di propagazione delle onde in misura minore. Infatti, il flusso di attività dell’onda di Rossby è evidente solo sopra il nord Atlantico settentrionale, l’Europa e la Russia occidentale, senza ulteriore propagazione verso l’Estremo Oriente (Figura 5(c)). Nel frattempo, il feedback forzante netto della troposfera superiore che agisce localmente sul centro di anomalia C in Febbraio è più forte (∼5 m/giorno) ed efficiente rispetto a Gennaio (Figura 5(g)). Con solo questo forzante, occorrerebbero circa 15 giorni per rigenerare le anomalie di Z300 intorno a questo centro, contro quasi un mese in Gennaio. Nei centri di anomalia sopra il Mediterraneo e la Siberia occidentale, il feedback indotto dalle perturbazioni atmosferiche (∼4 m/giorno) è ancora più efficiente nel mantenere le anomalie di Z300 intorno a questi centri (30-40 m).

Secondo quanto riportato nelle Figure 7(a) e (b), l’efficacia del feedback forzante delle eddies (perturbazioni atmosferiche) di livello superiore sul centro di anomalia B per il mese di Febbraio rimane quasi invariata rispetto a Gennaio. Di conseguenza, concludiamo che il pattern SCA di Febbraio è principalmente mantenuto attraverso il feedback forzante proveniente dalle eddies transitorie, mentre la propagazione delle onde di Rossby sembra avere un ruolo secondario.

Per comprendere la struttura distintiva del pattern di Febbraio, abbiamo confrontato la struttura guida delle onde di sfondo tra Gennaio e Febbraio (Figure 6(b) e (c), rispettivamente), come inferita dalle climatologie mensili della vorticità potenziale di Ertel (PV) e della velocità del vento zonale a 300 mb. Il PV a 300 mb è stato valutato seguendo lo stesso metodo utilizzato in Nakamura e Wallace (1993). In Gennaio, una struttura guida dell’onda con un modesto gradiente di PV (0.4–0.8 PVU/10^6 m) (PVU, unità di vorticità potenziale, è un’unità pratica del PV di Ertel, equivalente a 10^-6 m^2 s^-1 K kg^-1, secondo Hoskins et al., 1985) si estende verso nord-est nel Mare del Nord a partire da una guida d’onda più definita lungo il flusso a getto dell’Atlantico (Hoskins e Ambrizzi, 1993), corrispondente a una regione con velocità del vento zonale superiore a 15 m/s (linee in grassetto nella Figura 6). Sopra la Siberia, si osserva un’altra struttura guida dell’onda con un modesto gradiente di PV (0.4–0.8 PVU/10^6 m), che si estende verso sud-est dalla Penisola Scandinava orientale. La sua parte meridionale coincide con il flusso a getto subpolare, con velocità del vento zonale che supera i 15 m/s sulla Siberia meridionale. A Gennaio, il flusso principale dell’attività dell’onda di Rossby associato al pattern SCA si manifesta lungo queste strutture guida dell’onda (Figura 6(b)), e il centro di anomalia primario C si trova in una zona dove il gradiente di PV è particolarmente debole (<0.4 PVU/10^6 m). Nakamura et al. (1997) hanno evidenziato che l’accumulo di attività dell’onda di Rossby in arrivo in una regione con deboli venti zonali, inclusa quella sopra l’Europa settentrionale, può condurre allo sviluppo di una cresta di blocco atmosferico.In Febbraio, l’area caratterizzata da un gradiente di vorticità potenziale (PV) particolarmente debole si espande sia verso ovest che verso est (vedi Figura 6(c)), ricoprendo interamente le Isole Britanniche. Questa espansione del dominio in Febbraio corrisponde a un leggero ritiro del flusso a getto dell’Atlantico, che si manifesta come uno spostamento verso ovest dell’isotaca di 15 m/s sull’Atlantico nord-orientale rispetto alla sua posizione in Gennaio, e a un indebolimento del getto subpolare sul continente eurasiatico, come si evince dall’emergere di un’isotaca di 10 m/s sull’Europa. Di conseguenza, in Febbraio la struttura guida delle onde è meno continua sull’Europa, rendendo meno favorevole la propagazione dei treni di onde di Rossby attraverso il nord Europa. Invece, a causa della soppressione della dispersione energetica a valle sotto forma di onde di Rossby, le anomalie di circolazione stazionaria una volta formatesi sul nord Europa possono rafforzarsi efficacemente in loco, soggette al feedback forzante delle perturbazioni atmosferiche transitorie in presenza di un gradiente di PV particolarmente debole.