https://www.researchgate.net/publication/230350031_Scandinavian_pattern_and_its_climatic_impact
- Stagionalità e influenze climatiche
- 5.1. Stagionalità Sebbene piuttosto sottile, il pattern SCA mostra una stagionalità evidente nella sua struttura orizzontale. In autunno (settembre e ottobre; Figura 1(a) e (b), rispettivamente) e in primavera (aprile e maggio; Figura 1(h) e (i), rispettivamente), i suoi centri di anomalia individuale sono più compatti, in accordo con le lunghezze d’onda di Rossby stazionarie più piccole sotto correnti zonali occidentali indebolite. Un altro aspetto della stagionalità si evidenzia nella Figura 1: l’orientamento del pattern, rappresentato da una linea che collega i tre principali centri di anomalia B, C e D, e, se presenti, altri centri di anomalia (etichettati A ed E), mostra una leggera curvatura anticiclonica nelle mappe proiezione stereografica polare per settembre (Figura 1(a)), novembre (Figura 1(c)), gennaio (Figura 1(e)), aprile (Figura 1(g)) e maggio (Figura 1(i)), mentre la curvatura è ciclonica negli altri mesi. Inoltre, l’intensità e la significatività statistica dei maggiori centri di anomalia, incluso il loro co-varianza con il centro di anomalia primario (Tabella II), varia da mese a mese (Figura 1).
Come discusso nella sezione 4, la caratteristica principale in inverno mostrata nella Figura 5 è che le parti a monte e a valle del pattern SCA sono sostenute principalmente dal forcing di feedback delle eddies transitorie ad alta frequenza (Figura 5(f) e (g)) e dall’attività in entrata delle onde di Rossby (Figura 5(b) e (c)), rispettivamente. Tuttavia, ci sono alcune variazioni stagionali. Il forcing di feedback dalla traccia della tempesta atlantica che influisce sul centro di anomalia B è più forte in inverno rispetto ad altre stagioni (Figura 7). In linea con il picco di dicembre nell’attività eddica climatologica nella traccia della tempesta dell’Atlantico (Nakamura, 1992), il forcing di feedback è più intenso a dicembre. Il centro di anomalia B è anch’esso più forte a dicembre (Figure 1 e 7).
Intorno al centro di anomalia B, il forcing è sufficientemente efficiente per rigenerare l’anomalia osservata di Z300 entro circa 10 giorni e quella di Z850 entro circa 5 giorni (Figura 7). A gennaio, il forte forcing di retroazione proveniente dalla traccia della tempesta atlantica serve a mantenere un flusso di attività dell’onda di Rossby fortemente divergente dal centro di anomalia B verso la direzione a valle (Figura 5(b)). Sebbene sembri di importanza secondaria, un altro flusso di attività ondulatoria che segue un cammino ondulante sopra il Nord America (Figura 6(b)) converge verso il centro di anomalia B, associandosi con un treno d’onde che si propaga dal Nord Pacifico attraverso il Nord America. Un treno d’onde simile è osservato a fine gennaio durante la fase iniziale del fenomeno di altalena tra le depressioni superficiali Aleutiana e Islandese (Honda et al., 2001). In effetti, il pattern di anomalia nelle Figure 1(e) e 5(b) corrisponde all’indebolimento della depressione Aleutiana e all’intensificazione della depressione Islandese (La composizione di febbraio include anche un segnale dell’altalena Aleutiana-Islandese (Figura 1(f))).
Rispetto alla situazione di gennaio (Figura 5(b)), la regione primaria di forcing delle eddies transitorie in ottobre si estende verso est più vicino all’Europa (Figura 5(e)). In ottobre, il forcing delle eddies è più debole rispetto all’inverno. Agendo sul centro di anomalia mensile più debole, l’efficienza è comparabile con il tempo di ricostituzione di circa 10 giorni a livello di 300 mb e di circa 5 giorni a livello di 850 mb (Figura 7). In accordo con questo forcing efficiente delle eddies, il flusso di attività dell’onda di Rossby diverge fortemente dal centro B. A confronto con le situazioni di gennaio (Figura 6(b)) e febbraio (Figura 6(c)), il getto atlantico si estende più a nord-est e la guida d’onda di Rossby è meglio definita come una banda continua di gradiente di Vorticità Potenziale (PV) moderatamente forte dall’uscita del getto atlantico verso la Siberia attraversando la Penisola Scandinava (Figura 6(a)).
Il flusso di attività dell’onda di Rossby che emana dal centro di anomalia B segue questa guida d’onda attraverso il centro di anomalia primario C, convergendo verso il centro D sopra la Siberia (Figure 5(a) e 6(a)). La curvatura in senso orario della linea che collega i centri B, C e D sembra consistente con la curvatura anticiclonica della guida d’onda attraverso la Penisola Scandinava (Figura 6(a)). Riflettendo un’attività della traccia della tempesta più intensa sulla Siberia rispetto all’inverno, il centro di anomalia D è soggetto a un forcing di retroazione da parte delle eddies più forte (3-4 m/giorno) rispetto a quello invernale. A ottobre, il centro D viene quindi mantenuto localmente dal forcing di retroazione delle eddies transitorie, con un tempo di ricostituzione di circa 15 giorni, e a distanza dall’attività delle onde di Rossby in arrivo dall’Atlantico. A aprile, il forcing di retroazione dalla traccia della tempesta atlantica che agisce sul centro di anomalia B si riduce a metà della sua forza rispetto a quella di ottobre (Figure 5(h) e 7), riflettendo un’attività delle eddies climatologicamente più debole (Nakamura, 1992) in presenza di venti occidentali più deboli lungo il getto atlantico (Figura 6(d)).
Sotto questo forcing delle eddies più debole, anche il centro B è più debole (Figura 1(h)). Il forcing delle eddies, misurato come tendenza anomala di Z300, è di 30 (m/mese; Figura 7(b)), e ci vorrebbero circa tre settimane per ripristinare l’anomalia mensile osservata di Z300 (22 m; Figura 7(a)). Pertanto, il forcing delle eddies di alto livello in aprile non è efficace come in ottobre o gennaio, e una tendenza simile si osserva nella troposfera inferiore (Figure 7(c) e (d)). Sopra la Russia occidentale e la Siberia centrale, il flusso di attività dell’onda di Rossby è più evidente ad aprile che a ottobre, seguendo il getto zonale subpolare più forte (Figura 6(d)). Anche se leggermente più debole, il forcing di retroazione dalle eddies transitorie è ancora significativo (2-3 m/giorno) al livello di 300 mb sopra la Siberia (Figura 5(h)). In combinazione con l’attività delle onde di Rossby in arrivo, il forcing mantiene efficacemente il centro di anomalia D (circa 45 m).
La Figura 6 mostra la distribuzione climatologica della vorticità potenziale di Ertel (PV) a 300 mb, che è un’indicazione di masse d’aria stratosferica e troposferica. La PV è un’importante tracciante dinamica in meteorologia e viene utilizzata per analizzare la struttura della circolazione atmosferica, specialmente in prossimità dei fronti dove le masse d’aria sono differenti.
I diversi toni di grigio nella figura indicano i livelli del gradiente di PV: le aree scure mostrano dove il gradiente di PV è basso (<0.4 PVU/10^6 m), suggerendo una minore barriera dinamica tra masse d’aria e potenzialmente una maggiore mescolanza; le aree chiare mostrano dove il gradiente di PV è alto (>0.8 PVU/10^6 m), che di solito corrisponde a forti fronti e maggiore dinamica atmosferica.
Le linee grasse sovrapposte mostrano la velocità del vento zonale: più spesse sono le linee, più forte è il vento. I venti zonali sono una componente significativa del sistema climatico globale, influenzando la propagazione delle onde di Rossby e la distribuzione di PV.
Le frecce sovrapposte rappresentano il flusso di attività dell’onda associato al pattern SCA (Anomalia della Circolazione Stratosferica) a 300 mb. Queste indicano la direzione e l’intensità del trasporto di energia e momento associati alle onde di Rossby nella media troposfera. Il flusso di attività dell’onda è un concetto chiave per comprendere come l’energia viene trasferita attraverso l’atmosfera mediante le onde planetarie.
La scala tra le sottosezioni (a) e (b) indica la quantità di energia trasportata per unità di tempo, consentendo di valutare la forza del flusso di attività dell’onda. In questo caso, una lunghezza standard della freccia rappresenta un flusso di 2 m^2/s^2.
La variazione tra i mesi rappresentati (ottobre, gennaio, febbraio e aprile) mostra le differenze stagionali nella circolazione atmosferica:
- A ottobre (a), i gradienti di PV e i venti zonali mostrano l’inizio dell’instaurarsi della circolazione invernale.
- A gennaio (b) e febbraio (c), il flusso zonale è tipicamente al suo massimo con forti gradienti di PV, evidenziando un fronte polare più definito.
- Ad aprile (d), si osserva un indebolimento dei venti zonali e del gradiente di PV, segnalando la transizione verso la circolazione primaverile.
Complessivamente, la figura fornisce una visione del comportamento medio stagionale della circolazione atmosferica a livello medio-alto e dei processi dinamici collegati.
La Figura 7 presenta quattro grafici a barre che rappresentano le anomalie e le tendenze atmosferiche intorno al centro di anomalia B del pattern SCA (Anomalia della Circolazione Stratosferica), che è stata marcata nella Figura 1(e) per la regione del Nord Atlantico.
(a) Anomalie medie di area di Z300: Questo grafico mostra la deviazione dalla norma dell’altezza geopotenziale a 300 mb (che è una quota significativa nella media troposfera) per ogni mese. Le anomalie negative indicano una tendenza verso anomalie cicloniche, che sono associate a depressioni o zone di bassa pressione per la fase positiva del pattern SCA. Il termine “area-mean” si riferisce alla media delle anomalie calcolate su una regione geografica definita attorno al centro di anomalia B, che è stata scelta in base alla forza dell’anomalia rispetto al picco al centro.
(b) Tendenza anomala di Z300 indotta da eddies: Questo grafico descrive il cambiamento mensile nella tendenza di Z300 attribuito all’influenza di forzanti transitorie sub-settimanali (eddies), in termini di vorticità e flusso di calore. I valori negativi qui indicano un forzamento ciclonico, che contribuisce a rafforzare o mantenere le anomalie cicloniche nel tempo.
(c) Anomalie di Z850: Simile al grafico (a), ma per l’altezza geopotenziale a 850 mb, che è vicina al livello del mare e pertanto riflette più da vicino i fenomeni atmosferici che influenzano il tempo al suolo. Anche qui, i valori negativi indicano anomalie cicloniche.
(d) Tendenza anomala di Z850 indotta da eddies: Questo grafico mostra la tendenza mensile anomala a 850 mb, parallelo al grafico (b), ma a un livello più basso dell’atmosfera. Ancora una volta, valori negativi rappresentano un forzamento ciclonico.
In conclusione, questi grafici illustrano come le anomalie di pressione e le tendenze ad esse associate variano mensilmente e come queste variazioni sono influenzate dal forcing dei fenomeni atmosferici transitori. La presenza di forti anomalie negative e tendenze indica un sostanziale forzamento ciclonico nella regione, il quale è significativo per la comprensione delle dinamiche meteorologiche e climatiche del Nord Atlantico.
5.2. Influenza sul clima eurasiatico
Le anomalie delle precipitazioni associate al pattern positivo della Circolazione Atmosferica Siberiana (SCA) sono rappresentate nella Figura 8(a)-(c) per autunno, inverno e primavera, rispettivamente, basandosi sui dati del CMAP. Caratteristiche comuni tra le tre stagioni fredde includono un incremento delle precipitazioni nella media latitudine dell’Atlantico nord-orientale, una diminuzione delle precipitazioni attorno all’Europa nord-orientale, la Siberia occidentale e alcune regioni costiere artiche. Queste anomalie di precipitazione, positive e negative, corrispondono in modo significativo con un’intensificazione e una riduzione dell’attività delle traiettorie delle tempeste, rispettivamente, misurate dalle anomalie della funzione di ‘envelope’ a 250 mb (Figura 8(d)-(f)). Tuttavia, il modello di precipitazione anomala associato al pattern SCA positivo mostra una stagionalità rilevante, che sembra essere connessa alla stagionalità corrispondente nell’attività anomala delle traiettorie delle tempeste e nelle dimensioni orizzontali delle anomalie presso i maggiori centri di azione. Per esempio, le anomalie negative di precipitazione sono più estese lungo la costa artica della Siberia in aprile, corrispondenti all’affievolimento più marcato e coerente dell’attività delle traiettorie delle tempeste sulla Siberia (Figura 8(f)). Intorno alle Isole Britanniche, si osservano significative anomalie negative di precipitazione in gennaio, mentre le anomalie di precipitazione tendono ad essere positive in ottobre e aprile. Questa variazione stagionale è dovuta al movimento verso nord dell’attività intensificata della traiettoria delle tempeste atlantiche in ottobre e aprile rispetto alla situazione di gennaio (Figura 8(d)-(f)), in risposta alle dimensioni orizzontali ridotte delle anomalie di altezza associate al pattern SCA (Figura 5) in presenza di correnti occidentali di sfondo più deboli.
In effetti, Blackburn e Hoskins (2001) hanno osservato un evento di precipitazione estrema nel Regno Unito associato al pattern SCA positivo in autunno, piuttosto che in inverno. La stagionalità precedentemente menzionata nelle anomalie di precipitazione può essere identificata anche nelle mappe di regressione corrispondenti, basate sui dati di rianalisi NCEP/NCAR (non mostrate). Una caratteristica saliente delle anomalie della Temperatura Superficiale dell’Aria (SAT) dovuta alla predominanza del pattern SCA nella sua fase positiva è rappresentata dalle anomalie di freddo osservate in una regione che va dalla Russia occidentale alla Siberia centrale, con il loro margine più a sud che raggiunge il Lago Baikal e il Lago Balkhash (Figura 9). Queste anomalie fredde di SAT sono il risultato di una maggiore advezione di aria fredda che si verifica tra il principale centro di anomalia anticiclonica sulla Penisola Scandinava e il forte centro di anomalia ciclonica sulla Siberia centrale (vedi Figura 2(a), (c) e (e)). In inverno, le anomalie di freddo sulla Siberia sono notevolmente più intense e spazialmente più estese rispetto all’autunno e alla primavera. Infatti, la correlazione tra le anomalie di temperatura e le serie temporali del Componente Principale (PC) del pattern SCA è maggiore in inverno. Nella fase positiva del pattern, l’advezione anomala di aria calda che si verifica nella parte a monte delle principali anomalie anticicloniche tende a provocare anomalie di calore sopra i Mari di Norvegia e di Groenlandia, la Groenlandia e la Penisola Scandinava. Il riscaldamento sopra la Groenlandia è più marcato in ottobre e più esteso spazialmente in gennaio rispetto ad aprile, poiché queste anomalie anticicloniche sono di maggiori dimensioni orizzontali in gennaio e sono spostate verso nord-ovest in ottobre, permettendo così di influenzare quell’isola (Figura 5(a), (b) e (d)). Le anomalie termiche sulla superficie terrestre e la loro stagionalità descritte sopra possono essere confermate nei dati CRU basati su misurazioni stazionali (non mostrate).
la Figura 8 presenta un’analisi dettagliata delle anomalie di precipitazione e dell’attività delle eddies transitorie (perturbazioni atmosferiche a breve termine) in Eurasia durante le stagioni autunnale, invernale e primaverile.
Le sottosezioni (a), (b) e (c) mostrano le anomalie di precipitazione misurate in millimetri al mese (mm/mese) per ottobre, gennaio e aprile, rispettivamente, utilizzando i dati CMAP (CPC Merged Analysis of Precipitation). Le linee tratteggiate rappresentano valori negativi, indicando una quantità di precipitazioni inferiore alla media; le zone ombreggiate indicano aree dove le anomalie di precipitazione sono statisticamente significative. Le linee dello zero, che normalmente separerebbero le anomalie positive da quelle negative, sono omesse, presumibilmente per chiarezza visiva.
Le sottosezioni (d), (e) e (f) forniscono un’analisi dell’ampiezza anomala delle eddies transitorie, come misurato dalle anomalie della funzione di ‘envelope’ a 250 mb (Z250). Questo è un indicatore dell’intensità e della frequenza delle perturbazioni atmosferiche come i sistemi frontalmente attivi. Anche qui, le linee tratteggiate indicano valori negativi (cioè un’attività delle eddies inferiore alla media) e l’ombreggiatura indica la significatività statistica delle anomalie. Le anomalie della funzione di ‘envelope’ sono rappresentate con un intervallo di 4 metri.
Insieme, queste mappe forniscono una rappresentazione visiva di come la variazione nell’attività delle eddies atmosferiche possa influenzare le anomalie delle precipitazioni stagionali. Ad esempio, un aumento dell’attività delle eddies (valori positivi non tratteggiati) potrebbe corrispondere ad un aumento delle precipitazioni, mentre una diminuzione dell’attività delle eddies (valori negativi tratteggiati) potrebbe corrispondere a una riduzione delle precipitazioni. Queste informazioni sono cruciali per comprendere la dinamica della circolazione atmosferica e i suoi impatti sul clima stagionale e possono essere utili per la previsione climatica e meteorologica.
5.3. Influenza sulla SST dell’Atlantico
La marcata struttura barotropica del pattern SCA sull’Atlantico Nord, come illustrato nella Figura 4(b), suggerisce un impatto del vento superficiale anomalo sulla SST (Temperatura Superficiale del Mare). La Figura 10 mostra le anomalie della SST e quelle dei flussi di calore turbolenti (latenti e sensibili) e del vento in superficie per i mesi di ottobre e febbraio, tutti quanti regressi contro gli indici del pattern SCA per i rispettivi mesi (cioè ottobre o febbraio). Le anomalie di SST regresse nei mesi più caldi (settembre, novembre, aprile e maggio) sono simili a quelle di ottobre, mentre le anomalie regresse in dicembre, gennaio e marzo assomigliano a quelle di febbraio (non mostrate). (La differenza tra l’inizio dell’inverno (dicembre e gennaio) e la fine dell’inverno (febbraio e marzo) nelle SSTAs è che le anomalie negative al largo del nord Africa e del sud-ovest dell’Europa, evidenti nella fine dell’inverno, sono meno significative all’inizio dell’inverno). La nostra analisi di regressione dei dataset OI SST V2 e ER-SST rivela schemi SSTA sostanzialmente simili, indicando la robustezza del nostro segnale SST (non mostrato). Le corrispondenti mappe di regressione per i mesi precedenti (cioè settembre e gennaio) sono presentate anche nella Figura 10, basate sugli indici SCA per ottobre e febbraio, rispettivamente. In ottobre, si osservano SSTA calde sull’Atlantico nord-occidentale di media latitudine (Figura 10(a)). Sebbene più deboli, SSTA simili tendono ad essere osservate nella mappa di regressione ritardata per settembre (Figura 10(b)). L’indebolimento del vento superficiale e del flusso di calore superficiale da settembre (Figura 10(d)) ad ottobre (Figura 10(c)) contribuisce allo sviluppo delle SSTA calde in Figura 10(a). A nord-est, si osservano SSTA negative nell’Atlantico settentrionale, dove i venti di superficie occidentali intensificati persistenti da settembre (Figura 10(c) e (d)) incrementano la perdita di calore superficiale, specialmente in ottobre (Figura 10(d)). Curiosamente, nel mese precedente (cioè settembre), esistono significative SSTA calde sull’Atlantico nord-orientale (Figura 10(c)), che tendono a diminuire rapidamente entro un mese alla presenza dei flussi di calore superficiale aumentati (Figura 10(c) e (d)).
Walter et al. (2001) hanno scoperto, attraverso un esperimento con un modello di circolazione generale (GCM) semplificato, che le anomalie di Z300 a valle in risposta a una SSTA calda di tipo ‘monopolo’ nella zona di media latitudine (∼41 °N) dell’Atlantico Nord sarebbero di natura anticiclonica, suggerendo che la formazione del pattern SCA in ottobre potrebbe essere influenzata dalla SSTA calda osservata sull’Atlantico nord-orientale in settembre, come mostrato nella Figura 10(b). In febbraio, le SSTAs fredde sono significative al largo delle coste del nord Africa e dell’Europa e nei pressi di Terranova (Figura 10(e)). Benché più deboli, queste tendono ad essere osservate anche in gennaio (Figura 10(f)). Nelle zone al largo di Terranova e lungo la costa europea, un incremento della velocità del vento superficiale e il conseguente aumento del rilascio di calore superficiale osservato in gennaio (Figura 10(h)) e proseguendo fino a febbraio (Figura 10(g)) sembrano contribuire allo sviluppo delle anomalie negative della SST. L’incremento dei flussi di calore superficiale contribuisce inoltre allo sviluppo simultaneo delle SSTAs fredde nell’Atlantico tropicale in febbraio (Figura 10(e) e (g)), mentre le anomalie dei flussi di calore non sono significative in gennaio. Proprio al largo della costa nordafricana, le anomalie positive del flusso di calore superficiale sono minime e dunque improbabili di essere abbastanza forti da giustificare l’amplificazione delle SSTAs negative, che sono particolarmente intense al largo della costa della Guinea (Figura 10(e) e (g)).Si presume che la SST in quella regione sia sensibile all’upwelling anomalo indotto dal vento superficiale parallelo alla costa anomalo, come evidenziato nella Figura 10(g) e (h), in presenza dello strato misto poco profondo localmente associato al Domo della Guinea (Signorini et al., 1999). Inoltre, Williams e Follows (1998) hanno evidenziato che, lungo la costa nordafricana, sono le eddies su scala sinottica, piuttosto che la circolazione su grande scala, a essere responsabili dell’upwelling di acqua ricca di nutrienti, che viene convogliata nella zona eufotica dove si verifica la fotosintesi. Nonostante ciò, i dettagli su come le anomalie del vento superficiale associate al pattern SCA possano influenzare la SST dell’Atlantico Nord, in particolare al largo della costa nordafricana, sono al di là dello scopo di questo studio e restano argomento di studi futuri. In aggiunta, le caratteristiche generali del pattern delle SSTA di febbraio tendono a persistere fino a marzo (non mostrato), probabilmente in presenza di uno strato misto più profondo. Le SSTAs persistenti possono contribuire al rafforzamento del pattern SCA nel mese successivo, dato che studi osservativi e di modellazione suggeriscono che le SSTAs fredde nella zona di media latitudine dell’Atlantico Nord possono indurre anomalie cicloniche a valle con una struttura barotropica e il conseguente pattern di teleconnessione più a valle (Cassou e Terray, 2001; Drevillon et al., 2001; Walter et al., 2001). Ancora una volta, valutare l’importanza dell’interazione tra le anomalie della SST dell’Atlantico Nord e il pattern SCA è al di là dello scopo di questo studio.
La Figura 9 mostra le anomalie della temperatura dell’aria superficiale (Surface Air Temperature, SAT) per i mesi di ottobre (a), gennaio (b) e aprile (c) sulla base dei dati di rianalisi forniti dall’NCEP/NCAR. Nella figura:
- Le linee continue rappresentano anomalie positive della SAT, mentre le linee tratteggiate rappresentano anomalie negative, con un intervallo di gradazione di ogni 0,5 °C.
- Le linee spesse indicano dove il coefficiente di correlazione tra le anomalie locali della SAT e l’indice SCA (South Central Alaska) è di ±0.6, che è un valore soglia comunemente usato per indicare una correlazione significativa. Un coefficiente di correlazione positivo indica che un aumento nell’indice SCA è associato a un aumento della SAT, mentre un coefficiente negativo indica che un aumento nell’indice SCA è associato a una diminuzione della SAT.
L’interpretazione scientifica della figura richiede un’analisi più dettagliata delle regioni specifiche evidenziate:
- Nelle regioni dove le linee spesse circondano le anomalie positive (linee continue), si osserva una correlazione significativa positiva tra l’indice SCA e la SAT, suggerendo che le condizioni associate all’indice SCA elevato potrebbero contribuire a temperature superficiali più alte rispetto alla media in quelle regioni durante i mesi specificati.
- Invece, dove le linee spesse circondano le anomalie negative (linee tratteggiate), si osserva una correlazione significativa negativa, suggerendo che le condizioni associate a un indice SCA elevato potrebbero contribuire a temperature superficiali più basse rispetto alla media.
Per ottenere informazioni climatologiche, gli scienziati potrebbero utilizzare queste mappe per comprendere meglio i modelli di variazione della temperatura e le possibili connessioni con dinamiche più ampie dell’atmosfera, come i pattern di circolazione atmosferica o gli eventi oceanici quali l’upwelling. In questo modo, queste anomalie possono fornire indizi su come i pattern climatici a grande scala influenzano le condizioni meteorologiche regionali.
La Figura 10 presenta una serie di mappe che mostrano le relazioni tra l’indice SCA (South Central Alaska) e varie variabili climatiche nell’Oceano Atlantico basate su dati di regressione lineare. Ogni pannello mostra un tipo diverso di analisi di regressione per i mesi specificati:
- (a) e (e): Mostrano i coefficienti di regressione lineare delle anomalie di SST (Temperatura Superficiale del Mare) della NOAA OI SST V2 per ottobre e febbraio, rispettivamente. Questi pannelli illustrano come le anomalie di SST si correlano con l’indice SCA durante i mesi di ottobre e febbraio. Le linee tratteggiate indicano anomalie negative (valori di SST inferiori alla media), e l’ombreggiatura scura (leggera) indica dove la correlazione tra l’anomalia di SST e l’indice SCA supera il 95% (90%) di livello di significatività statistica.
- (b) e (f): Analoghi ai pannelli (a) e (e), ma mostrano le anomalie della SST di settembre e gennaio regredite rispettivamente con gli indici SCA di ottobre e febbraio. Ciò indica la relazione tra le condizioni di SST del mese precedente e l’indice SCA del mese successivo.
- (c) e (g): Illustrano le anomalie dei flussi di calore in superficie (somma di flusso di calore latente e sensibile) e del vento superficiale (rappresentato dalle frecce, con la scala riportata in alto a destra) in ottobre e febbraio, rispettivamente, basati sui dati di rianalisi dell’NCEP/NCAR. Questi pannelli mostrano come le anomalie del flusso di calore e del vento superficiale si correlano con l’indice SCA durante questi mesi. L’intensità del flusso di calore è indicata in W/m², con le anomalie positive e negative rappresentate rispettivamente da linee continue e tratteggiate, e l’ombreggiatura che indica i livelli di correlazione significativi come nei pannelli (a) e (e).
- (d) e (h): Simili a (c) e (g), ma per le anomalie dei flussi di calore di superficie di settembre e gennaio regredite rispettivamente con gli indici SCA di ottobre e febbraio. Questo mostra come le condizioni del mese precedente possano essere correlate con l’indice SCA del mese successivo.
Il vento superficiale è rappresentato da frecce, la cui direzione e lunghezza indicano la direzione e l’intensità del vento. Le frecce più lunghe indicano venti più forti. Le anomalie di vento e di flusso di calore sono importanti perché possono influenzare la distribuzione e l’intensità delle anomalie di SST attraverso vari processi, come la miscelazione dell’acqua di superficie, l’evaporazione, e la dinamica dei venti che possono alterare gli schemi di circolazione oceanica.
In sintesi, la Figura 10 offre un’analisi complessa delle interazioni tra l’atmosfera e l’oceano nell’Atlantico in relazione all’indice SCA, evidenziando come le variazioni nella circolazione atmosferica possano influenzare le condizioni della superficie marina, che a loro volta possono avere impatti sul clima regionale e sulle condizioni meteo.
5.4. Segnali Precursori
Alcuni segnali precursori del modello di Circolazione Atmosferica Scandinava (SCA) sono evidenziati nella Figura 11, dove le mappe delle anomalie del campo di pressione a 300 hPa (Z300) per novembre (Figura 11(a)) e dicembre (Figura 11(b)) sono state regresse linearmente sulle serie temporali del primo componente principale (PC) del modello SCA per dicembre e gennaio, rispettivamente. Si osserva che il modello di gennaio tende ad essere preceduto da un modello precursore in dicembre che presenta somiglianze con il modello di gennaio stesso (come mostrato nelle Figure 11(b) e 1(e)). Questa osservazione è in linea con i risultati di BL, i quali hanno rilevato che il modello SCA (da loro denominato modello EU1) mostra una significativa persistenza da dicembre a gennaio (come indicato nella loro Tabella IVa).
Nei mesi invernali restanti, ad esempio a novembre (Figura 11(a)), il modello SCA tende a essere anticipato da un pattern anomalo che assume la forma di un doppio polo meridionale sull’Atlantico orientale, simile al modello dell’Atlantico orientale definito da Wallace e Gutzler nel 1981. In modo interessante, le anomalie precursorie per il modello SCA di dicembre suggeriscono una possibile influenza remota dal Pacifico settentrionale (come mostrato in Figura 11(a)), sebbene la polarità sembri essere opposta rispetto a quella osservata nel modello SCA di gennaio (Figura 1(e)).
Anche se statisticamente significativi, i segnali precursori mostrati nella Figura 11 sono relativamente deboli e presentano una significatività statistica notevolmente inferiore rispetto ai segnali concomitanti associati al modello SCA. Questo risultato implica che un apporto da forze esterne persistenti, incluse le anomalie della temperatura superficiale del mare (SSTA), è improbabile che giochi un ruolo dominante nella formazione del modello SCA. Invece, i processi dinamici interni dell’atmosfera extratropicale sembrano avere un’importanza maggiore.
La figura mostra due mappe globali che rappresentano i coefficienti di regressione lineare calcolati tra le anomalie di altezza a livello di 300 millibar (mb) e l’indice del pattern di Circolazione Atmosferica Scandinava (SCA). In meteorologia e climatologia, tali analisi di regressione sono comunemente utilizzate per esplorare le relazioni statistiche tra diversi indicatori atmosferici.
(a) Mappa di Novembre rispetto a Dicembre: In questa mappa, ogni punto sulla sfera terrestre rappresenta il coefficiente di regressione lineare tra l’anomalia della funzione di corrente a 300 mb locale misurata in novembre e l’indice SCA per dicembre. La funzione di corrente a 300 mb è una misura del flusso atmosferico che può essere interpretato come un’indicazione di movimenti di masse d’aria su larga scala. Un coefficiente positivo (indicato da linee continue) significa che un’alta anomalia in novembre è associata a un alto indice SCA in dicembre, mentre un coefficiente negativo (indicato da linee tratteggiate) implica l’opposto.
(b) Mappa di Dicembre rispetto a Gennaio: Questa mappa segue lo stesso principio della mappa (a), ma confronta l’anomalia di altezza a 300 mb in dicembre con l’indice SCA per gennaio. Di nuovo, le linee continue e tratteggiate indicano rispettivamente una correlazione positiva o negativa.
Le aree nere e ombreggiate indicano probabilmente i valori statistici di significatività, dove le anomalie o i modelli sono più fortemente correlati con l’indice SCA. Questo può suggerire che in quelle aree particolari, le condizioni osservate a 300 mb sono più sistematicamente legate al pattern SCA del mese successivo.
Ciò che è importante notare è che le correlazioni mostrate non necessariamente implicano una causalità diretta, ma possono fornire indizi su potenziali meccanismi di interazione tra diverse parti del sistema climatico. I segnali precursori, come indicato nella descrizione della figura, possono aiutare i climatologi a identificare modelli che precedono la formazione del pattern SCA, che a sua volta può influenzare le condizioni meteorologiche su larga parte dell’Europa e del Nord Atlantico. Per esempio, una forte correlazione in una determinata area può suggerire che le variazioni di pressione o flusso in quella regione potrebbero precedere o contribuire all’emergere del pattern SCA nel mese successivo.
Infine, la significatività statistica e la forza di questi segnali sono fondamentali per determinare la loro utilità predittiva e la comprensione dei processi dinamici coinvolti nella formazione e persistenza del modello SCA.
6. Riepilogo e Discussione
Nella presente ricerca, abbiamo identificato il modello di Anomalia di Circolazione Scandinava (SCA) per ciascun mese del calendario, attraverso un’analisi di Componenti Principali Rotazionali (RPCA) delle anomalie di altezza a 300 mb, similmente alla funzione di corrente. In base a ciò, abbiamo esaminato i meccanismi di mantenimento e la stagionalità del modello SCA, come evidenziato nel flusso di attività ondulatoria associato, nella struttura guida per le onde di Rossby stazionarie e nella forza di feedback delle eddies transienti ad alta frequenza. La sezione a monte del modello SCA, in particolare intorno al centro dell’anomalia nell’Atlantico settentrionale a medie latitudini, è soggetta alla più intensa forza di feedback, derivante dall’attività anomala delle eddies transienti ad alta frequenza lungo la traiettoria delle tempeste atlantiche, che funge da sorgente di onde di Rossby. Un’influenza remota dal Pacifico settentrionale attraverso la propagazione di onde di Rossby è evidente solo in gennaio e febbraio e sembra avere un’importanza secondaria. La sezione a valle del modello SCA, che si estende sul continente eurasiatico, si manifesta come un pacchetto di onde di Rossby che si propaga dal centro dell’Atlantico settentrionale verso la Siberia, passando per il centro di azione scandinavo, sotto l’influenza moderata delle eddies transienti. Il flusso principale dell’attività ondulatoria di Rossby segue un percorso guida che si estende dall’uscita del getto atlantico fino alla Siberia, attraversando la penisola scandinava, dove il gradiente di vorticità potenziale (PV) medio è debole in inverno e l’accumulo di attività ondulatoria può contribuire all’amplificazione locale dell’anomalia.
Si è rilevato che il modello SCA presenta una stagionalità marcata nella sua struttura spaziale e nelle proprietà dinamiche, includendo l’orientamento del modello lungo i suoi centri di azione, la loro intensità e le dimensioni orizzontali.
La forza delle eddies mostra la sua massima intensità in inverno e la minima in primavera, riflettendo in parte le asimmetrie tra primavera e autunno nell’attività dei percorsi delle tempeste e nell’intensità dei venti occidentali di fondo sull’Atlantico settentrionale. Rispetto alla situazione di gennaio, la forzatura delle eddies transienti ha un ruolo più marcato nel sostenere la parte a valle del modello in primavera e autunno. Si nota una dipendenza stagionale sottile nella propagazione dell’attività ondulatoria di Rossby, legata alle variazioni stagionali nella struttura della guida d’onda associata ai venti occidentali medi sull’Atlantico settentrionale e sull’Eurasia, e nella posizione della forzatura di feedback dal percorso delle tempeste atlantiche. In autunno e in primavera, le scale orizzontali delle anomalie si riducono rispetto al pieno inverno, coerentemente con l’indebolimento dei venti occidentali di fondo, in particolare sull’Atlantico settentrionale e sulla Penisola Scandinava. Contemporaneamente, la guida d’onda appare più definita attraverso la Penisola Scandinava rispetto all’inverno.
Nella fase positiva del modello SCA, si registra un aumento delle precipitazioni nelle stagioni fredde nell’Atlantico nordorientale adiacente al sud Europa e al Regno Unito, mentre si osserva una diminuzione sulla Penisola Scandinava e su un vasto territorio lungo la costa artica del continente eurasiatico. L’area di precipitazioni aumentate nell’Atlantico nordorientale è più vicina al Regno Unito in autunno e in primavera rispetto all’inverno. Il modello SCA modifica anche la temperatura superficiale del mare (SST) nell’Atlantico settentrionale attraverso un raffreddamento evaporativo anomalo, cambiando la velocità del vento in superficie in tutta la conca e potenzialmente attraverso un risalimento locale anomalo, in particolare al largo della costa nordafricana. La distribuzione delle anomalie SST varia notevolmente tra autunno e inverno, riflettendo la sottile stagionalità nella struttura del modello SCA. Abbiamo esaminato se l’attività convettiva anomala nell’Amazzonia tendesse ad essere associata con il modello SCA mensile, ma non è stata riscontrata alcuna correlazione statisticamente significativa (risultati non mostrati). Pertanto, riteniamo che il meccanismo di mantenimento del modello SCA sia principalmente attraverso processi dinamici interni all’atmosfera extratropicale, incluso il feedback delle eddies transienti.
Takaya e Nakamura (2005) hanno sottolineato che l’interazione tra le preesistenti anomalie di freddo in superficie e un treno di onde di Rossby stazionarie ad alto livello è fondamentale per l’intensa amplificazione dell’Alta Pressione Siberiana fredda nel centro della Siberia su scale temporali intrastagionali (come illustrato nella loro Figura 3). La predominanza del modello SCA nella sua fase positiva porta all’accumulo di aria fredda su un vasto territorio della Siberia occidentale e centrale, indicando un possibile contributo del modello SCA positivo nel predisporre le condizioni per l’amplificazione dell’Alta Pressione Siberiana e il conseguente spostamento di aria fredda verso l’estremo oriente a medie latitudini (Ding e Krishnamurti, 1987; Ding, 1990). Per affrontare questa questione, è necessario delineare un tipico ciclo di vita del modello SCA durante i suoi eventi con una durata inferiore al mese.
Ringraziamenti
Gli autori esprimono profonda gratitudine a Kazuaki Nishii e Takafumi Miyasaka dell’Università di Tokyo per il loro supporto nel trattamento dei dati e nella programmazione grafica, nonché per le preziose discussioni intrattenute con loro. Questo lavoro è stato supportato dalla Fondazione Cinese per le Scienze Naturali (Grant N.: 40575024 e 40523001) e dal Grant-in-Aid per la Ricerca Scientifica (Grant N. 18204044) del Ministero Giapponese dell’Educazione, dello Sport, della Cultura, della Scienza e della Tecnologia (MEXT).