Summer Sea Surface Temperature Conditions in the North Atlantic and Their Impactupon the Atmospheric Circulation in Early Winter

Condizioni della Temperatura Superficiale del Mare nell’Atlantico Nord durante l’Estate e il loro Impatto sulla Circolazione Atmosferica all’Inizio dell’Inverno

CHRISTOPHE CASSOU
Divisione di Dinamica Climatica Globale, NCAR, Boulder, Colorado, e Team di Modellazione Climatica e Cambiamento Globale, SUC, CERFACS, Toulouse, Francia

CLARA DESER
Divisione di Dinamica Climatica Globale, NCAR, Boulder, Colorado

LAURENT TERRAY
Team di Modellazione Climatica e Cambiamento Globale, SUC, CERFACS, Toulouse, Francia

JAMES W. HURRELL
Divisione di Dinamica Climatica Globale, NCAR, Boulder, Colorado

MARIE DRÉ VILLON
Team di Modellazione Climatica e Cambiamento Globale, SUC, CERFACS, Toulouse, Francia

(Manoscritto ricevuto il 26 febbraio 2003, approvato il 3 febbraio 2004)

SOMMARIO
Questo studio indaga l’origine del cosiddetto modello “Horseshoe” (HS) della temperatura superficiale del mare (SST) estiva nell’Atlantico Nord, un fenomeno che mostra una correlazione statistica con l’Oscillazione dell’Atlantico Nord (NAO) del successivo inverno. Analisi osservazionali sequenziali evidenziano una connessione tra HS e le piogge anomale vicino alla zona di convergenza intertropicale atlantica. Introducendo nel modello la convezione anomala osservata, si generano onde di Rossby atmosferiche forzate che si estendono verso l’Atlantico Nord. Le perturbazioni risultanti nei flussi superficiali turbolenti e radiativi sono in linea con le anomalie SST legate a HS. Di conseguenza, HS può essere visto come il segno distante di cambiamenti atmosferici nei tropici.

Utilizzando poi il modello AGCM ARPEGE, lo studio verifica se la persistenza delle anomalie SST di HS dalla fine dell’estate all’autunno inoltrato possa influenzare l’atmosfera e impattare sulla variabilità dell’Atlantico Nord del successivo inverno. Imponendo nel modello i pattern SST di HS osservati da agosto a novembre, si osserva una risposta precoce e coerente dell’inverno, che si allinea con la NAO, confermando così la relazione HS-NAO rilevata attraverso le analisi statistiche ritardate. Le modifiche nel getto d’aria di alto livello simulate sono collegate al gradiente meridionale SST anomalo di HS e interagiscono con l’attività delle perturbazioni sinottiche a partire da ottobre. Si ipotizza che l’intensità e la posizione di questi transitori, variando con le stagioni, siano cruciali per decifrare la natura, il tempismo e l’effetto della risposta del modello.

In sintesi, la ricerca sottolinea l’importanza delle condizioni oceaniche e atmosferiche estive, sia nei tropici che negli extratropici, e la loro persistenza fino all’inizio dell’inverno, nel spiegare parte della variabilità a bassa frequenza della NAO.

1. Introduzione

Negli ultimi anni, si è notevolmente intensificato l’interesse per la variabilità a bassa frequenza del clima dell’Atlantico Nord, come evidenziato da numerosi studi (ad esempio, Marshall et al. 2001; Stephenson et al. 2003). L’attenzione si è particolarmente focalizzata sull’Oscillazione Nord Atlantica (NAO), riconosciuta come il modello più evidente e ricorrente di variabilità atmosferica (Wallace e Gutzler 1981). Gli impatti ecologici, economici e sociali che la NAO ha sull’intero emisfero settentrionale sono stati ampiamente documentati, sollevando interrogativi sulla sua potenziale prevedibilità (Hurrell 2003). Anche se la NAO deriva principalmente dalle interazioni interne dell’atmosfera, fattori esterni quali le anomalie della temperatura superficiale del mare (SST) o l’aumento dei gas serra possono influenzarne l’emergenza e/o la persistenza. Comprendere questi influenzatori è cruciale per analizzare l’ampiezza e l’evoluzione a lungo termine della NAO nel contesto dei cambiamenti climatici e della prevedibilità climatica.

Da un lato, l’effetto delle anomalie nella circolazione atmosferica sugli oceani extratropicali e subtropicali è stato confermato in molteplici studi (per esempio, Battisti et al. 1995). Flussi di calore turbolenti anomali, entrainment guidato dalla galleggiabilità e avvezione di Ekman sono i principali meccanismi attraverso i quali l’atmosfera imprime le anomalie SST su larga scala. In questo scenario, l’atmosfera extratropicale guida la variabilità dell’oceano nelle medie latitudini, con un anticipo di circa un mese, come dimostrato, per esempio, in Deser e Timlin (1997) o Frankignoul et al. (1998). Le anomalie oceaniche a bassa frequenza sono viste come un’integrazione temporale passiva del forcing atmosferico stocastico (Frankignoul e Hasselmann 1977).

D’altro canto, nonostante le fluttuazioni atmosferiche siano chiaramente il motore dominante delle anomalie dell’oceano superficiale, il ruolo dell’oceano è stato proposto per spiegare l’intensificarsi delle fluttuazioni atmosferiche da scale stagionali a decennali. Ad esempio, Rodwell et al. (1999) e Mehta et al. (2000), utilizzando modelli globali di circolazione atmosferica (AGCM) forzati da stime storiche globali delle SST, sono riusciti a riprodurre alcune delle variazioni a bassa frequenza della NAO invernale degli ultimi cinquant’anni. Il predominante impatto del bacino atlantico tropicale/subtropicale è stato suggerito in alcuni studi (come Sutton et al. 2001). Terray e Cassou (2002) hanno osservato dalle simulazioni dei modelli che le SST anomale modificano la cellula di Hadley atmosferica locale sul bacino tropicale occidentale, generando una sorgente anomala di onde di Rossby (Sardeshmukh e Hoskins 1988) che si estendono verso nord-est dai Caraibi verso l’Europa. Questo meccanismo di teleconnessione influisce sulla fase della NAO, come descritto in Peng et al. (2003), Drévillon et al. (2003) e Cassou et al. (2004). Hoerling et al. (2001) hanno evidenziato che è necessario considerare l’intero tropico, non solo l’Atlantico. In particolare, il ruolo dell’Oceano Indiano è stato evidenziato da Sutton e Hodson (2003) e Hurrell et al. (2004).

Le anomalie della temperatura superficiale del mare (SST) nell’Atlantico Nord a media latitudine possono influenzare in modo significativo la variabilità della Oscillazione Nord Atlantica (NAO). Questo fenomeno è esaminato in dettaglio in studi come quelli di Peng e Whitaker (1999) e Peng e Robinson (2001), che sottolineano il ruolo critico dell’attività delle tempeste sinottiche e delle interazioni tra flussi medi e vortici. Questi processi possono essere alterati dalla presenza di gradienti SST meridionali anomali lungo il fronte del giro subtropicale-subpolare. Inoltre, le anomalie oceaniche extratropicali possono intensificare la persistenza della NAO nella banda interannuale attraverso il meccanismo di riemersione: le anomalie termiche create in inverno su uno strato misto profondo rimangono conservate all’interno della termoclina estiva stratificata e riemergono in superficie nel tardo autunno o inizio inverno successivo, potenzialmente influenzando l’atmosfera sovrastante. Tuttavia, queste conclusioni, molto dipendenti dai modelli utilizzati, devono essere interpretate con prudenza, poiché la rappresentazione variabile del flusso climatologico simulato e delle modalità di variabilità atmosferica interna possono alterare i risultati.

Su base mensile e stagionale, sono state documentate relazioni ritardate tra le condizioni atmosferiche dell’Atlantico Nord all’inizio dell’inverno e le condizioni oceaniche della precedente estate-autunno. Queste correlazioni sono state esplorate attraverso la decomposizione in valori singolari (SVD), che ha rivelato un legame statistico tra il modello SST estivo “Horseshoe” (HS) dell’Atlantico Nord e la NAO. Durante la fase negativa della NAO, caratterizzata da un indebolimento del minimo islandese e dell’alta pressione delle Azzorre, si osservano anomalie SST negative a sud-est di Terranova che si estendono leggermente verso ovest lungo il percorso della Corrente del Golfo, con anomalie positive sul lato orientale dell’Atlantico. Il riscaldamento massimo si verifica vicino alla costa nord-africana e dall’Inghilterra alla punta meridionale della Groenlandia. La modalità HS è caratterizzata da fluttuazioni interannuali, con fasi positive predominanti negli anni ’50 e ’60 e fasi negative più frequenti dagli inizi degli anni ’70 ai primi anni ’90. Sebbene siano state ipotizzate varie spiegazioni per queste proprietà statistiche ritardate, la natura precisa dell’influenza estiva dell’oceano sulla NAO invernale successiva rimane incerta.

Questo articolo mira a superare le analisi puramente statistiche per offrire una spiegazione fisica dell’esistenza del modello estivo HS e proporre un’ipotesi sulla sua relazione ritardata con le condizioni atmosferiche invernali successive. Utilizziamo i risultati osservativi per avvalorare diversi esperimenti di modellazione volti a testare queste teorie. L’articolo è strutturato come segue: nella sezione 2 presentiamo un’analisi combinata osservazione-modello che illustra il legame tra le condizioni atmosferiche estive anomale sull’Atlantico e il modello oceanico HS. La sezione 3 esamina l’influenza ritardata dell’HS sull’atmosfera invernale dell’Atlantico Nord, mentre la sezione 4 fornisce una sintesi e discussione dei risultati. L’evoluzione mensile osservata di HS viene applicata da tardo estate a inizio inverno in un modello per indagare i suoi effetti sulla dinamica atmosferica dell’Atlantico Nord.

La Figura 1 presenta l’analisi di decomposizione in valori singolari (SVD) tra due variabili climatiche:

1. Pressione Atmosferica di Superficie (SLP) in ottobre-dicembre (OND): Il pannello (a) mostra la distribuzione geografica delle anomalie di pressione atmosferica (espressa in ettropascal, hPa). Queste linee di contorno evidenziano le regioni di alta e bassa pressione atmosferica.
2. Temperatura della Superficie del Mare (SST) in agosto-settembre (AS): Il pannello (b) illustra le anomalie della temperatura della superficie del mare (espressa in gradi Celsius, °C). Le linee di contorno segnalano le variazioni di temperatura nelle diverse regioni dell’Atlantico.

Covarianza e Correlazione: Tra questi due modelli, la covarianza è pari al 63.9%, indicando una forte connessione tra le due variabili. Questo implica che le variazioni nella pressione atmosferica in autunno sono strettamente correlate con i cambiamenti nelle temperature marine alla fine dell’estate.

3. Serie Temporali Normalizzate (c): Questo grafico mostra le serie temporali associate alle SST di agosto-settembre (rappresentate dalle barre) e alla SLP di ottobre-dicembre (linea continua). La correlazione tra queste due serie è 0.72, che è statisticamente significativa al 99%. Questa forte correlazione sottolinea una relazione robusta e diretta tra le condizioni del mare alla fine dell’estate e le condizioni atmosferiche successive in autunno, suggerendo un potenziale meccanismo di feedback o di pre-condizionamento stagionale.

In sintesi, la figura dimostra come le variazioni della temperatura della superficie del mare in estate possono essere strettamente collegate alle condizioni di pressione atmosferica autunnale nell’Atlantico Nord, evidenziando l’interconnessione significativa e l’impatto di queste dinamiche sulla variabilità climatica regionale.

Covarianza e correlazione sono due concetti statistici usati per misurare il grado di relazione tra due variabili. Ecco una spiegazione dettagliata di ciascun termine:

Covarianza

La covarianza è una misura che indica il grado di variazione congiunta di due variabili rispetto ai loro valori medi. In termini più semplici, la covarianza aiuta a capire come due variabili si muovono insieme. Se il valore della covarianza è positivo, significa che entrambe le variabili tendono ad aumentare o diminuire insieme; un valore negativo indica che una variabile aumenta mentre l’altra diminuisce. Un valore vicino a zero suggerisce che non c’è una relazione lineare forte tra le variabili. È importante notare che la covarianza può essere difficile da interpretare poiché dipende dalle scale di misura delle variabili e non ha un limite massimo o minimo definito, rendendo complicato il confronto tra diverse coppie di variabili.

Correlazione

La correlazione, in particolare il coefficiente di correlazione di Pearson, è una normalizzazione della covarianza che la rende indipendente dalle scale delle variabili e fornisce un valore compreso tra -1 e +1. Un coefficiente di correlazione di:

• +1 indica una perfetta correlazione positiva (le variabili aumentano insieme in perfetta sincronia).
• -1 indica una perfetta correlazione negativa (una variabile aumenta mentre l’altra diminuisce in perfetta opposizione).
• 0 indica l’assenza di correlazione (le variazioni di una variabile non prevedono alcun cambiamento sistematico nell’altra).

Il coefficiente di correlazione offre un metodo semplice ed efficace per quantificare il grado di relazione lineare tra due variabili. È molto utilizzato in molte discipline, inclusi economia, scienze sociali, biologia, e molto altro, perché fornisce una misura chiara e facilmente interpretabile della forza e della direzione della relazione lineare tra due variabili.

In sostanza, mentre la covarianza fornisce una misura grezza della relazione tra variabili, la correlazione offre una valutazione standardizzata e facile da comprendere di tale relazione. Entrambe sono fondamentali per l’analisi dei dati e per capire come le variabili interagiscono tra loro in un contesto reale.

2. Origine del modello SST “Horseshoe” nel tardo estate dell’Atlantico Nord
3. a. Motivazione: Risultati Osservativi L’indagine sull’origine del modello HS di fine estate, che mostra una notevole covariabilità con l’NAO del successivo inverno (Fig. 1), parte dalle osservazioni. Per definire chiaramente l’influenza dell’atmosfera su questo pattern anomalo degli oceani, sono stati analizzati i campi atmosferici medi di giugno-luglio (JJ). Questi sono stati correlati alla serie temporale del componente principale (PC) delle temperature superficiali del mare (SST) medie dell’Atlantico settentrionale (AS), calcolate tramite decomposizione in valori singolari (SVD). Prima di procedere con questa analisi, tutti i campi atmosferici sono stati detrendizzati in modo quadratico.

Emergono prove che la modalità HS extratropicale sia parzialmente indotta da anomalie nella circolazione atmosferica, che alterano i flussi radiativi e turbolenti in superficie. In particolare, una regressione ritardata del flusso totale di calore superficiale, calcolato usando il Comprehensive Ocean–Atmosphere Data Set (COADS; Woodruff et al., 1998) secondo il metodo di Cayan (1992), si allinea bene con il pattern spaziale delle anomalie SST HS. L’atmosfera sembra riscaldare le zone subtropicali e orientali dell’Atlantico e raffreddare il bacino occidentale (Fig. 2a).

Il contributo dei flussi turbolenti si spiega principalmente con le variazioni dei venti vicino alla superficie (Fig. 2b). La circolazione ciclonica anomala vicino a Terranova provoca venti settentrionali anomali nella parte occidentale del bacino, affievolisce i venti occidentali alle alte latitudini, specialmente nei mari di Labrador e Irminger, e diminuisce gli alisei nei subtropici dell’Atlantico centrale. Questo porta all’advvezione di aria fredda dal nord sul lato occidentale del bacino, che raffredda lo strato misto oceanico, mentre la riduzione dei venti tra i 50° e i 65°N diminuisce il flusso di calore turbolento, riscaldando lo strato misto.

Inoltre, il pompaggio di Ekman, risultante dalla circolazione ciclonica anomala sull’intero bacino, potrebbe contribuire a raffreddare la superficie oceanica vicino a Terranova, sebbene ciò non sia mostrato nei dati presentati. È anche plausibile che l’avvezione giochi un ruolo nelle anomalie lungo il percorso della Corrente del Golfo, dove le anomalie dei venti locali non sembrano direttamente correlate con le condizioni superficiali dell’oceano.

Nel bacino subtropicale orientale, i venti alisei non subiscono modifiche significative, nonostante lì si verifichi il massimo riscaldamento. In questa regione, il bilancio radiativo alla superficie sembra giocare un ruolo cruciale, forse anche più importante della norma. È evidente una diminuzione della nuvolosità sul lato orientale del bacino atlantico, particolarmente nella zona subtropicale e vicino all’Europa (Fig. 2c), fenomeno che si accorda con un incremento delle temperature superficiali del mare (SST). La riduzione delle nuvole basse, predominanti in quest’area, riduce il feedback dell’albedo, contribuendo al riscaldamento della superficie marina. Inoltre, un aumento della nuvolosità sul cuore freddo delle anomalie SST favorisce il raffreddamento dello strato misto oceanico, intensificando la perdita di calore per turbolenza.

Anche se meno rilevanti e su scala ridotta, le anomalie nei flussi di radiazione solare breve del NCEP-NCAR si allineano ai dati di nuvolosità del COADS. Questo modello di nuvolosità persiste fino all’autunno e potrebbe aiutare a mantenere le anomalie sulla superficie dell’oceano, particolarmente sopra il lobo subtropicale delle SST. Il bacino atlantico tropicale occidentale mostra un aumento di nuvolosità correlato con anomalie positive delle SST, con nuvole stratiformi basse sparse in un’area dove domina la convezione, indicando un possibile intensificarsi dell’attività convettiva.

Abbiamo approfondito questo segnale analizzando la radiazione infrarossa a lunga distanza (OLR) del NCEP-NCAR, che funge da indicatore della convezione profonda nei tropici. Dal momento che dati precisi sono disponibili solo da fine anni ’70 grazie ai satelliti, abbiamo utilizzato anche dati di precipitazione basati su osservazioni terrestri per confermare la solidità delle nostre osservazioni. L’attività convettiva potenziata, segnalata da un OLR ridotto, si estende dall’Africa al Mar dei Caraibi e verso nord-ovest fino alla Florida (Fig. 2d). Questa tendenza a un’intensificazione e a uno spostamento verso nord della zona di convergenza intertropicale (ITCZ) si contrappone alle condizioni prevalentemente secche nell’Amazzonia. I dati delle stazioni meteorologiche confermano queste osservazioni, che si accordano anche con un aumento della nuvolosità nei Caraibi. Questo schema di precipitazioni anomale è coerente con studi precedenti che hanno esaminato variazioni climatiche su scale decennali e annuali.

In definitiva, quando le anomalie delle SST sono positive nell’Atlantico tropicale settentrionale, si verifica una modifica della circolazione di Hadley con un aumento della convergenza a basso livello dal Golfo di Guinea al Sahel, il che porta più umidità e intensifica la convezione nella regione. Al contrario, lungo l’equatore predominano condizioni secche, sia sul mare che sul continente sudamericano.

La Figura 2 illustra l’analisi di come vari elementi climatici interagiscono con le temperature superficiali del mare (SST) nell’Atlantico Sud durante i mesi di giugno e luglio.

Nel pannello (c), la mappa mostra la copertura nuvolosa, misurata in ottavi (da 0, cielo completamente sereno, a 8, completamente coperto). Le zone colorate indicano dove le variazioni nella copertura nuvolosa sono statisticamente significative e come queste si correlano con le anomalie delle temperature superficiali del mare. Le tonalità diverse suggeriscono un aumento o una diminuzione della nuvolosità, suggerendo una possibile interazione tra la temperatura del mare e i cambiamenti nel clima atmosferico sopra di essa.

Nel pannello (d), viene esplorata l’attività convettiva attraverso la radiazione infrarossa a lunga distanza (OLR), dove valori elevati indicano minor convezione (e viceversa). La mappa integra anche i dati di precipitazione rilevati dalle stazioni meteorologiche, mostrando come varia la pioggia in relazione all’OLR. Qui, le variazioni di colore e i contorni aiutano a identificare le aree con incremento o decremento delle precipitazioni, offrendo una visione diretta di come la convezione e le precipitazioni interagiscono con le temperature del mare.

Complessivamente, questi dati visualizzati aiutano i ricercatori a comprendere meglio le dinamiche tra oceano e atmosfera, e come queste possano influenzare il clima regionale in risposta alle variazioni delle temperature superficiali del mare. Questa comprensione è fondamentale per prevedere i modelli climatici futuri e per studiare l’impatto delle anomalie termiche oceaniche sul clima globale.

Esperimenti con il modello CCM3
Abbiamo dimostrato tramite osservazioni che le anomalie della temperatura superficiale del mare (SST) dell’Atlantico Nord nel tardo estate, associate alla modalità HS, sono probabilmente una risposta locale ritardata ai cambiamenti atmosferici extratropicali sottostanti. Abbiamo anche mostrato che HS è preceduto da anomalie atmosferiche tropicali anomale. Per esplorare fino a che punto i cambiamenti delle precipitazioni nell’Atlantico tropicale possono influenzare l’atmosfera delle medie latitudini in estate e come questi sono collegati a HS, sono condotti due esperimenti con la terza versione del Modello Climatico Comunitario del NCAR (CCM3), che ha una risoluzione orizzontale triangolare T42 e 18 livelli verticali. Una descrizione completa dei metodi fisici e numerici usati nel CCM3 è fornita in Kiehl et al. (1996) e la validazione del modello è data in Hurrell et al. (1998). L’intensità dell’ITCZ estivo è artificialmente perturbata nel modello basandosi sul modello di convezione anomala osservato associato a HS (Fig. 2d). Due fonti di calore idealizzate sono state specificate, una centrata sul Mar dei Caraibi e una sulla regione del Sahel (rettangoli in Fig. 3a). La distribuzione verticale della perturbazione del riscaldamento (Fig. 3b) raggiunge un’intensità massima a 500 hPa ed è pari a 12.8°C giorno⁻¹, che corrisponde approssimativamente al doppio dei cambiamenti massimi osservati stimati dalle rianalisi NCEP–NCAR. Un esperimento gemello con una prescrizione di 22.8°C giorno⁻¹ è anche effettuato e il modello è integrato per 10 estati in entrambi i casi. Si invita il lettore a fare riferimento a Branstator e Haupt (1998) per una descrizione completa della configurazione sperimentale. La scelta della forte intensità della perturbazione applicata nel modello è dettata dal nostro tentativo di estrarre meglio l’impatto tropicale sulla dinamica delle medie latitudini entro il vincolo di risorse di calcolo limitate. Di seguito, ci concentriamo sulla spiegazione della risposta lineare [(riscaldamento – raffreddamento)/2]. Come previsto, il modello mostra un’attività convettiva potenziata in corrispondenza del riscaldamento diabatico anomalo prescritto (Fig. 3a). Le anomalie massime di OLR raggiungono circa 260 W m⁻² centrate sul Sahel e sui Caraibi. Una convezione diminuita appare sul continente sudamericano e sull’Atlantico equatoriale occidentale, in ricordo delle osservazioni. Quindi, la convezione diminuita può essere interpretata come una risposta remota alla convezione aumentata lungo l’ITCZ nel modello. Abbiamo anche verificato che specificare una fonte di calore negativa sull’Amazzonia nel modello porta a una convezione potenziata sui Caraibi e, in misura minore, anche sul Sahel (non mostrato). Questo suggerisce che la distribuzione completa del riscaldamento nell’intero Atlantico tropicale possa, infatti, giocare un ruolo. Conclusioni molto simili sono ottenute dal campo di convergenza troposferica superiore (non mostrato). La risposta del vento a basso livello simulata alle fonti di calore è mostrata in Fig. 4a. I venti alisei indeboliti dominano il bacino dell’Atlantico Nord subtropicale, in linea con le osservazioni. Si possono trovare anche somiglianze tra i cambiamenti dei venti superficiali modellati e osservati alle medie latitudini.

Nonostante uno spostamento leggermente verso ovest e nord, il modello è in grado di riprodurre la circolazione atmosferica ciclonica al largo di Terranova, associata a un ITCZ atlantico più marcato. La circolazione atmosferica perturbata è simile a un pattern di onde di Rossby che ha origine dal Golfo del Messico e si estende verso nord-est fino alla Scandinavia. Anche se questo meccanismo è più attivo nei mesi di inverno e primavera (Webster 1982), sembra funzionare anche in estate nel modello. Questo domina chiaramente i cambiamenti atmosferici remoti alle medie latitudini, come evidenziato nella Figura 4b per l’altezza geopotenziale a 500 hPa (indicata come Z500). Il minimo di Z500 si trova intorno a Terranova e leggermente a ovest delle condizioni cicloniche di basso livello, mentre l’alta pressione sopra la Gran Bretagna è in linea con l’anticiclone di superficie. È da notare che quest’ultimo è meno evidente nelle osservazioni (Fig. 2b). La sovrastima dell’estensione dell’onda di Rossby simulata nel CCM3 potrebbe essere dovuta all’intensità maggiore della perturbazione prescritta nei tropici rispetto alle osservazioni o a una eccessiva sensibilità del modello per quella particolare stagione, causata da errori nello stato medio. Per valutare l’importanza del segnale remoto, osserviamo che il rapporto segnale-rumore, confrontando la variabilità indotta (risposta del modello negli esperimenti di sensibilità) con la variabilità interna (stimata da una simulazione di controllo del CCM3), è vicino a 1 al largo di Terranova e scende a 0,6 sopra il Regno Unito.

Per confermare ulteriormente l’ipotesi della teleconnessione e la sua origine, sono state realizzate simulazioni complementari, scegliendo solo una delle due sorgenti di riscaldamento diabatico anomale, isolando così gli effetti del Sahel rispetto ai Caraibi. Come negli esperimenti precedenti, il modello è stato integrato per 10 estati, sia per i casi di ‘riscaldamento’ che di ‘raffreddamento’. La circolazione anomala di tipo onda di Rossby scompare completamente nell’esperimento dedicato solo al Sahel, mentre una netta circolazione ciclonica centrata al largo della costa nord-africana (30°N, 20°W) prevale (non mostrata). In questo caso, il rilassamento dei venti alisei atlantici è più evidente dato che è stata eliminata la convergenza di basso livello verso i Caraibi. Al contrario, gli esperimenti dedicati solo ai Caraibi (non mostrati) evidenziano un chiaro pattern di onde di Rossby, mentre i venti alisei sono rafforzati nel bacino tropicale occidentale, ma non influenzati nel bacino orientale. Questo risultato è coerente con il fatto che il nucleo di convezione occidentale è limitato a nord dai venti occidentali di livello superiore climatologici, mentre il nucleo africano è sovrastato da venti orientali, che impediscono qualsiasi propagazione meridionale delle onde di Rossby tropicali indotte (Hoskins e Pierce 1983).

Basandoci su questi risultati del modello, riteniamo che il pattern dei venti atlantici osservato associato a HS durante l’estate possa essere interpretato come una risposta remota ai cambiamenti della convezione tropicale nelle regioni del Sahel e dei Caraibi. I venti alisei rispondono a entrambe le sorgenti di calore mentre i venti extratropicali reagiscono principalmente a quella caraibica.

Le anomalie del flusso di calore superficiale nel bacino subtropicale dell’Atlantico Nord, osservate negli esperimenti con il CCM3, rappresentano l’influenza atmosferica locale sullo strato misto dell’oceano (Fig. 4c). Queste anomalie del flusso di calore sono in linea con le condizioni anomale dei venti a bassa quota e mostrano una forte somiglianza con il pattern osservato (Fig. 2a). Venti alisei più deboli sono associati a una riduzione del flusso di calore turbolento dall’oceano a est del 50°W, contribuendo al riscaldamento dell’Atlantico Nord subtropicale. Un secondo centro di attività si trova intorno ai 50°N, al largo dell’Europa, dove il rallentamento dei venti occidentali di media latitudine favorisce il riscaldamento del nord-est Atlantico. In contrasto, il lato occidentale del bacino a nord del 20°N è caratterizzato da un’intensificazione dell’evaporazione e da venti settentrionali che tendono a raffreddare la superficie oceanica, anche se i segnali sono relativamente deboli e si concentrano principalmente a sud di Terranova, vicino alla Corrente del Golfo.

La scomposizione del flusso di calore totale in componenti radiative e turbolente (non mostrate) indica che queste ultime prevalgono nel modello, tranne che al largo della penisola iberica, dove la tendenza al riscaldamento simulata si limita alla costa (Fig. 4c), a differenza delle osservazioni (Fig. 2a). Questo confinamento può essere attribuito a una sovrastima della nuvolosità nel modello in quest’area, dove la risposta delle nuvole nel CCM3 alla ITCZ perturbata è massima ad est della circolazione ciclonica anomala, mentre nella realtà queste coincidono (Fig. 2c). Eccetto per questa specifica area, i cambiamenti nel bilancio radiativo dovuti alla copertura nuvolosa sono limitati nel modello e si presume che siano sottostimati. Questo potrebbe essere spiegato dalla mancanza di un feedback locale dell’oceano sull’atmosfera a causa della configurazione sperimentale utilizzata. In realtà, le anomalie locali della SST nei subtropici hanno dimostrato di influenzare la stabilità della colonna atmosferica, amplificando e/o mantenendo il pattern di nuvole anomalo (Norris et al. 1998). La scarsa influenza delle nuvole potrebbe anche essere dovuta alla sottostima della quantità di nuvole a basso livello nel CCM3. Ulteriori esperimenti che utilizzano una versione più recente del CCM3 accoppiata a un modello avanzato dello strato misto oceanico (Alexander et al. 2002) sono attualmente in corso per valutare la risposta della SST alle anomalie di riscaldamento diabatico tropicale.

Pannello (a)

• Titolo: Differenza media bimestrale di JJ per OLR (W m⁻²) tra il riscaldamento diabatico prescritto anomalo e il raffreddamento diabatico negli esperimenti CCM3.
• Descrizione: Questo grafico mostra la differenza di OLR tra due condizioni sperimentali nel modello climatico CCM3. L’OLR, che sta per radiazione a lunghezza d’onda lunga uscente, rappresenta l’energia radiativa emessa dalla superficie e dall’atmosfera della Terra verso lo spazio. Una diminuzione dell’OLR è generalmente legata a un aumento della convezione, cioè più nubi e precipitazioni.
• Convenzioni: Un OLR negativo indica una convezione incrementata. Le aree ombreggiate rappresentano anomalie positive, e l’intervallo dei contorni è di 10 W m⁻².
• Riquadri solidi spessi: Indicano le aree geografiche dove il riscaldamento o il raffreddamento diabatico anomalo è stato prescritto nel modello CCM3. Queste zone mostrano dove il modello ha modificato artificialmente il calore per studiarne gli effetti sulla convezione atmosferica e sul clima.

Pannello (b)

• Titolo: Profilo verticale del riscaldamento diabatico anomalo (°C giorno⁻¹) per una sezione a 15°N in funzione della longitudine, prescritto in CCM3.
• Descrizione: Il grafico illustra come varia il riscaldamento diabatico prescritto con l’altitudine (in millibar) e la longitudine. Il riscaldamento diabatico è la quantità di calore aggiunta o rimossa dall’atmosfera tramite processi come la convezione e la radiazione.
• Intervallo dei contorni: I contorni sono distanziati di 0.5°C giorno⁻¹, fornendo un’immagine dettagliata di dove e quanto intensamente il calore viene introdotto o rimosso nell’atmosfera.

Questa figura è essenziale per comprendere come le modifiche simulate al riscaldamento atmosferico possano influenzare i modelli climatici e meteorologici, in particolare per quanto riguarda la risposta dei venti e della convezione atmosferica a questi cambiamenti sperimentali.

La Figura 4 presenta tre pannelli distinti (a), (b) e (c) che illustrano diversi aspetti meteorologici modellati nel CCM3 (Community Climate Model Version 3). Ecco una spiegazione dettagliata di ogni pannello:

Pannello (a) – Vento a 1000 hPa

• Descrizione: Questo pannello mostra la direzione e l’intensità dei venti a 1000 hPa, che rappresenta un livello vicino alla superficie terrestre. Le frecce indicano la direzione del vento e la loro lunghezza è proporzionale alla velocità del vento. Questo livello è cruciale per comprendere il movimento degli agenti atmosferici a livello del suolo.

Pannello (b) – Altezza geopotenziale a 500 hPa

• Descrizione: Il grafico mostra l’altezza geopotenziale a 500 hPa, un livello comunemente utilizzato per analizzare la dinamica di larga scala dell’atmosfera. L’altezza geopotenziale è un modo per rappresentare la pressione in termini di altezza di una colonna d’aria e è influenzata dalla temperatura e dalla pressione atmosferica. Le aree ombreggiate indicano dove le altezze sono statisticamente significative e superano il limite del 95% di significatività, suggerendo regioni di particolare rilievo meteorologico.

Pannello (c) – Flusso totale di calore

• Descrizione: Questo pannello visualizza il flusso totale di calore in W m⁻². Il flusso di calore totale include il calore trasferito tramite radiazione, conduzione, e convezione tra la superficie terrestre e l’atmosfera. Le zone ombreggiate che superano il limite di significatività del 95% indicano aree dove il flusso di calore è eccezionalmente alto o basso rispetto alla norma, il che può avere implicazioni importanti per il clima locale.

Contesto Generale

I dati presentati in questa figura sono fondamentali per comprendere come il modello CCM3 simuli vari aspetti climatici e atmosferici. Ogni pannello fornisce informazioni che possono aiutare i ricercatori e meteorologi a prevedere e analizzare i pattern climatici e i loro effetti potenziali sull’ambiente e sulle condizioni meteorologiche. Le zone ombreggiate in ciascun pannello sottolineano le aree di maggiore interesse scientifico o di maggiore deviazione dalla norma, offrendo spunti per ulteriori indagini o per la conferma di fenomeni previsti dal modello.

3. Influenza estiva della SST sull’NAO all’inizio dell’inverno

a. Configurazione sperimentale

Il feedback ipotizzato delle anomalie SST associate alla modalità HS sull’atmosfera di inizio inverno nel settore Atlantico Nord-Europeo è ora esaminato attraverso due integrazioni di ensemble di 30 membri ciascuna, della durata di 9 mesi (luglio-marzo), utilizzando il modello ARPEGE (Action de Recherche Petite Echelle Grand Echelle) sviluppato congiuntamente da Météo-France e dal Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (Déqué et al., 1994). La versione attuale di ARPEGE per il clima utilizza una troncatura orizzontale triangolare T63. I flussi diabatici e i termini non lineari sono calcolati su una griglia gaussiana di circa 2.88° di latitudine per 2.88° di longitudine. La discretizzazione verticale è su 31 livelli (20 nella troposfera) utilizzando una coordinata ibrida progressiva che va dal suolo fino a circa 34 km (7.35 hPa). Ulteriori dettagli sul pacchetto fisico del modello e sulla validazione della variabilità intrastagionale e interannuale simulata sono disponibili in Doblas-Reyes et al. (1998, 2001) e in Cassou e Terray (2001).

Le anomalie SST di tipo HS sono state aggiunte (da ora in poi esperimento HS1) o sottratte (HS2) alle condizioni al contorno del modello dal 15 luglio al 15 dicembre (Fig. 5), mentre le condizioni oceaniche da fine dicembre a marzo sono rimaste inalterate e ancorate alla climatologia stagionale. I pattern mensili anomali di SST sono stati ottenuti tramite la regressione dei dati mensili di SST sulla serie temporale dei PC del principale modo SVD mostrato in Fig. 1c. L’intensità delle anomalie SST impostate nel modello è stata determinata dal valore più elevato della serie temporale dei PC nel periodo analizzato di 52 anni. Per HS1, il raffreddamento massimo al largo di Terranova è stato di 2.28°C in agosto, mentre i valori subtropicali erano leggermente superiori a 0.68°C al largo della costa nord-occidentale africana. Il massimo riscaldamento ha raggiunto circa 1.18°C al largo dell’Europa occidentale. Il contrario è stato adottato per HS2.

Come descritto in Drévillon et al. (2001), le anomalie oceaniche HS sono notevolmente persistenti dall’estate all’inizio dell’inverno (la correlazione tra le serie temporali dei PC di agosto e novembre, calcolate dalla decomposizione in funzioni ortogonali empiriche dei mesi consecutivi normalizzati di luglio-agosto-settembre-ottobre-novembre e che catturano HS, è stata di 0.44). In linea con il loro studio, i lobi extratropicali prescritti nel nostro caso hanno mostrato un lento declino in ampiezza nel tempo (circa il 50% di riduzione da agosto a novembre), mentre si è notata una leggera propagazione verso est del nucleo delle SST delle medie latitudini. Rispetto alle zone extratropicali, le anomalie oceaniche subtropicali sono state più persistenti sia in ampiezza che in spazio. Il tasso di declino delle anomalie SST tropicale/subtropicale è stato approssimativamente coerente con il modello climatico stocastico (Frankignoul e Hasselmann, 1977). Di seguito, esaminiamo la componente lineare [(HS1 + HS2)/2] della risposta del modello, dove le parentesi angolari indicano la media dell’ensemble.

La Figura 5 presenta una serie di mappe che illustrano le anomalie della temperatura superficiale del mare (SST) manipolate nel modello ARPEGE per gli esperimenti HS1 e HS2, coprendo i mesi da agosto a novembre. Ogni pannello, da (a) ad (d), rappresenta le condizioni mensili consecutive di queste anomalie SST, mostrando come variano nel corso dei mesi autunnali.

Dettagli dei Pannelli:

• Pannello (a) – Agosto: Qui vediamo le anomalie iniziali SST, con le aree ombreggiate che indicano temperature più elevate rispetto alla media (anomalie positive). I contorni, intervallati ogni 0.2°C, aiutano a quantificare l’intensità di queste anomalie.
• Pannello (b) – Settembre: Questo mese segue la tendenza di agosto, ma con alcune variazioni nella distribuzione delle anomalie, suggerendo cambiamenti nella dinamica oceanica o nelle condizioni atmosferiche che influenzano la SST.
• Pannello (c) – Ottobre: Continua l’illustrazione dell’evoluzione delle anomalie, mostrando come queste si sviluppino o si attenuino in specifiche regioni, riflettendo l’interazione continua e complessa tra l’oceano e l’atmosfera.
• Pannello (d) – Novembre: Conclude la sequenza temporale, mostrando le anomalie di SST verso la fine dell’autunno. Si osserva una possibile riduzione dell’intensità delle anomalie in certe aree, indicando una stabilizzazione o una transizione verso condizioni più tipiche della stagione.

Contesto e Obiettivo:

Queste mappe sono fondamentali per analizzare l’effetto delle anomalie di SST sull’atmosfera di inizio inverno, particolarmente per studiare il loro potenziale impatto sull’Oscillazione Nord Atlantica (NAO). Manipolando le SST nel modello, i ricercatori cercano di comprendere meglio come variazioni significative nella temperatura degli oceani possano influenzare i pattern climatici a vasta scala, inclusi i cambiamenti atmosferici che possono influenzare il clima europeo e nord-atlantico durante l’inverno.

b. Risposta atmosferica del modello ARPEGE alle anomalie SST di HS

Le anomalie dei venti zonali a 200 hPa (U200), le altezze geopotenziali a 500 hPa (Z500) e a 1000 hPa (Z1000) sono analizzate per la media dei mesi ottobre-novembre-dicembre (OND) sia per il modello ARPEGE (Figure 6d, e, f) sia per le osservazioni (Figure 6a, b, c). Queste ultime sono calcolate da NCEP-NCAR attraverso una regressione ritardata sulla serie temporale PC SVD delle SST di agosto-settembre. Il modello evidenzia una risposta quasi-barotropica globale alle anomalie SST prescritte, riproducendo in modo soddisfacente i cambiamenti atmosferici osservati all’inizio dell’inverno. In particolare, il tripolo allungato zonalmente di U200, che si estende dai Tropici alle alte latitudini, è ben rappresentato, soprattutto sul lato orientale del bacino. Questo fenomeno corrisponde al rinforzo e all’allungamento verso est del getto subtropicale superiore climatologico. Di conseguenza, anche le onde stazionarie di Z500 sono modificate.

Un segnale negativo chiaro della NAO barotropica è identificato nei dati di NCEP-NCAR (Figure 6b, c), e le anomalie Z1000 si localizzano in maniera molto simile alla struttura MSLP derivata da SVD (Figura 1a). Le risposte in altezza geopotenziale di ARPEGE (Figure 6e, f) mostrano somiglianze con i pattern osservati, presentando generalmente anomalie negative (positive) a sud (a nord) del 60°N. Tuttavia, l’intensità e l’estensione verso est delle anomalie positive vicino ai 60°-70°N sono notevolmente sottostimate nel modello e le anomalie negative sopra il Mare di Barents si presentano contrarie alle osservazioni.

Un scenario diverso emerge per le anomalie di fine estate (agosto-settembre) simulate da ARPEGE (Figura 7). Le anomalie Z500 di NCEP-NCAR mostrano un pattern ondulatorio evidente che parte dal bacino tropicale occidentale dell’Atlantico e si estende fino alla Scandinavia, molto simile a quello osservato negli esperimenti di sensibilità di CCM3 per l’inizio dell’estate. Questo indica che la forzatura tropicale sull’atmosfera delle medie latitudini persiste per tutta la stagione, rafforzando così il pattern oceanico di tipo HS che si inizia in estate. I risultati di ARPEGE mostrano un forte contrasto: il modello non riesce a catturare il pattern dell’onda di Rossby forzata a 500 hPa e le discrepanze tra i segnali osservati e modellati sono ancora più marcate nella troposfera inferiore. Mentre da NCEP-NCAR emerge una struttura quasi-barotropica a nord del 35°N, il modello sviluppa una risposta baroclinica con anomalie di alta pressione in superficie sulle acque fredde al largo di Terranova e di bassa pressione al largo dell’Irlanda, in condizioni di SST calde. La risposta del modello a basso livello sull’oceano è quindi opposta a quella osservata da NCEP-NCAR. A sud del 30°N, sia il modello che le osservazioni mostrano un profilo baroclinico, in linea con la tipica relazione oceano-atmosfera tropicale/subtropicale (Hoskins 1987). A latitudini superiori (a nord del 65°N), le caratteristiche barotropiche del flusso atmosferico sono ripristinate nel modello.

Diverse ipotesi potrebbero spiegare le discrepanze tra NCEP–NCAR e ARPEGE nei mesi di fine estate alle medie latitudini. La prima ipotesi si riferisce alla natura stessa del disegno sperimentale, che potrebbe aver influenzato artificialmente la risposta atmosferica a bassi livelli. È ben noto che le simulazioni del tipo Atmospheric Model Intercomparison Project (AMIP) non riescono a rappresentare adeguatamente le interazioni tra l’oceano di superficie e l’atmosfera come descritto da Barsugli e Battisti (1998), e ciò potrebbe alterare la configurazione barotropica dei modelli atmosferici prevalenti alle medie latitudini. Questo meccanismo potrebbe essere influenzato dalla stagionalità e potrebbe avere un ruolo predominante in ARPEGE durante i mesi estivi.

Una seconda ipotesi considererebbe il modello come affidabile, supponendo che risponda adeguatamente alle anomalie delle SST extratropicali. Di conseguenza, la circolazione atmosferica a basso livello nel modello potrebbe tendere a mitigare le anomalie delle acque oceaniche di superficie, supportando l’idea che l’atmosfera extratropicale non sia la causa principale dei lobi anomali extratropicali di HS. Questa ipotesi enfatizzerebbe l’origine tropicale della circolazione atmosferica extratropicale anomala precedentemente suggerita. È stato constatato che ARPEGE non mostra cambiamenti significativi all’interno della zona tropicale. In particolare, l’ITCZ atlantico non subisce variazioni né in intensità né in posizione (non mostrato). In tale contesto, la transizione da una risposta del modello baroclinica in estate a una quasi barotropica in autunno sarebbe vista come un meccanismo fisico realistico. Le anomalie di HS, quindi, si sposterebbero da un ruolo passivo in estate a uno attivo in inverno nel modellare l’atmosfera extratropicale.

Nel proseguo del documento, esploreremo più a fondo questa ipotesi e ci concentreremo sull’origine della risposta barotropica simulata in autunno. Questo ci permetterà di proporre alcune spiegazioni plausibili riguardo al collegamento osservato tra la fase estiva del modello oceanico di HS e le condizioni atmosferiche all’inizio dell’inverno.

La Figura 6 mostra una serie di analisi comparative tra le osservazioni NCEP-NCAR e le simulazioni del modello ARPEGE, focalizzandosi sui venti zonali e sulle altezze geopotenziali durante i mesi di ottobre, novembre e dicembre (OND). L’obiettivo è valutare la capacità di ARPEGE di replicare condizioni atmosferiche reali basate su serie temporali di temperature superficiali del mare (SST) ottenute tramite analisi SVD. Le mappe sono divise in sei pannelli, ciascuno dedicato a una specifica metrica atmosferica a diversi livelli di altitudine.

Dettagli dei Pannelli:

• Pannelli da (a) a (c) – Dati Osservati NCEP-NCAR:
  • (a) Vento zonale a 200 hPa (U200): Mostra la velocità del vento a questa quota, con intervalli di contorno di 0.5 m/s. Le aree ombreggiate indicano valori che superano il 95% di significatività statistica, suggerendo regioni di particolare interesse.
  • (b) Altezza geopotenziale a 500 hPa (Z500): Visualizza l’altezza a cui si registra una pressione di 500 hPa, con intervalli di contorno di 2 metri. Le aree ombreggiate denotano significatività, evidenziando discrepanze o conformità notevoli rispetto alla norma.
  • (c) Altezza geopotenziale a 1000 hPa (Z1000): Simile al pannello (b), ma a un livello più basso, vicino alla superficie terrestre.
• Pannelli da (d) a (f) – Risposta del Modello ARPEGE:
  • (d) Risposta di U200 nel modello: Esamina come ARPEGE simula i venti zonali a 200 hPa nel periodo OND, usando gli stessi parametri del pannello (a).
  • (e) Risposta di Z500 nel modello: Illustra come il modello simula le altezze geopotenziali a 500 hPa.
  • (f) Risposta di Z1000 nel modello: Mostra la simulazione delle altezze geopotenziali a 1000 hPa da parte di ARPEGE.

Importanza dell’Analisi:

Queste mappe sono essenziali per comprendere le capacità di ARPEGE nel replicare accuratamente i fenomeni atmosferici osservati e per identificare eventuali aree dove il modello potrebbe necessitare di aggiustamenti. Attraverso il confronto diretto con i dati NCEP-NCAR, possiamo valutare dove e come il modello corrisponde o devia dalle condizioni osservate, offrendo una visione critica delle interazioni tra l’oceano e l’atmosfera e del loro impatto sui cambiamenti climatici stagionali. Questa analisi non solo aiuta a verificare la precisione del modello ma anche a esplorare le dinamiche atmosferiche in risposta alle variazioni delle SST, cruciali per la previsione e la comprensione dei pattern climatici globali.

La Figura 7 illustra le condizioni medie atmosferiche nei mesi di agosto e settembre, confrontando le altezze geopotenziali a due livelli atmosferici diversi (500 hPa e 1000 hPa) tra le osservazioni NCEP e le simulazioni del modello ARPEGE. Queste mappe sono organizzate in modo da mostrare sia le misure osservate che quelle simulate, fornendo una panoramica dettagliata della performance del modello rispetto ai dati reali.

Dettaglio dei Pannelli:

• Pannello (a) e (b) – Dati osservati da NCEP:
  • (a) Altezza geopotenziale a 500 hPa (Z500): Presenta le osservazioni dell’altezza a cui si trova la pressione di 500 hPa. Le linee di contorno indicano varie altezze e le zone ombreggiate segnalano valori statisticamente significativi.
  • (b) Altezza geopotenziale a 1000 hPa (Z1000): Fornisce una rappresentazione simile a quella del pannello (a), ma a un livello più vicino alla superficie della Terra, mostrando le strutture di pressione bassa.
• Pannello (c) e (d) – Risposta del modello ARPEGE:
  • (c) Altezza geopotenziale a 500 hPa (Z500) nel modello: Mostra come il modello ARPEGE simula le condizioni a 500 hPa, permettendo confronti diretti con le osservazioni del pannello (a) per valutare la sua accuratezza e la fedeltà nella riproduzione delle altezze geopotenziali.
  • (d) Altezza geopotenziale a 1000 hPa (Z1000) nel modello: Analogamente al pannello (c), ma per l’altezza a 1000 hPa, confrontando direttamente con le osservazioni del pannello (b).

Significato dell’Analisi:

Queste mappe sono fondamentali per valutare l’efficacia del modello ARPEGE nel replicare le condizioni atmosferiche reali durante il periodo di transizione dall’estate all’autunno. L’analisi dei confronti tra le simulazioni e le osservazioni aiuta a identificare punti di forza e debolezze del modello, offrendo spunti critici per ulteriori miglioramenti. Questo tipo di valutazione è cruciale per comprendere le dinamiche atmosferiche complesse che influenzano i cambiamenti climatici e meteorologici stagionali, garantendo che i modelli possano essere ottimizzati per fornire previsioni più accurate e affidabili.

La Figura 8 offre un’analisi dettagliata dei profili verticali del vento zonale e delle altezze geopotenziali durante i mesi autunnali di settembre, ottobre e novembre, focalizzandosi su una specifica fascia geografica dell’Atlantico Nord, tra 30°N e 40°N di latitudine e 50°W e 10°W di longitudine. Questi grafici mostrano come questi importanti parametri atmosferici cambiano al variare dell’altitudine.

Dettagli dei Pannelli:

• Pannello (a) – Vento Zonale (U):
  • Asse orizzontale: Misura la velocità del vento in metri al secondo (m/s).
  • Asse verticale: Rappresenta la pressione atmosferica in hPa, che diminuisce all’aumentare dell’altitudine.
  • Curve del grafico: Ognuna delle tre linee (tratteggiata per novembre, punteggiata per ottobre, e continua per settembre) illustra le variazioni stagionali nella velocità del vento zonale, evidenziando come il vento si modifichi da un mese all’altro.
• Pannello (b) – Altezza Geopotenziale (Z):
  • Asse orizzontale: Mostra l’altezza geopotenziale in metri.
  • Asse verticale: Come nel pannello (a), indica la pressione atmosferica.
  • Curve del grafico: Visualizzano l’andamento dell’altezza geopotenziale al variare dell’altitudine per i tre mesi, con stili di linea diversi per ciascun mese per indicare le variazioni nel profilo dell’altezza geopotenziale.

Importanza dell’Analisi:

Questi profili verticali sono fondamentali per capire le dinamiche atmosferiche verticali durante l’autunno in un’area cruciale per la meteorologia e la climatologia. Studiare come il vento zonale e le altezze geopotenziali variano con l’altitudine permette ai meteorologi di interpretare meglio fenomeni come la formazione di correnti a getto e variazioni nella struttura delle alte pressioni, essenziali sia per le previsioni meteorologiche che per la comprensione di cambiamenti climatici stagionali più ampi.

In conclusione, la Figura 8 fornisce una chiara rappresentazione delle modifiche stagionali e verticali nei venti zonali e nelle altezze geopotenziali, aiutando i ricercatori a perfezionare le simulazioni e i modelli climatici per questa regione dell’Atlantico Nord.

c. Il ruolo del contesto climatologico nella risposta atmosferica simulata

La figura 8 illustra i profili verticali anomali di vento zonale e altezza geopotenziale nei mesi di settembre, ottobre e novembre per la regione tra 30° e 40°N, e 50° e 10°W. Quest’area corrisponde alla zona di diffusione del getto di venti occidentali dell’alta troposfera e include l’anomalia massima del vento occidentale U200 simulata dal modello (vedi Fig. 6d). Sebbene tutti e tre i mesi presentino anomalie positive nel taglio verticale del vento, queste sono significativamente più marcate in ottobre e novembre rispetto a settembre (vedi Fig. 8a). La struttura verticale della risposta in altezza geopotenziale nei mesi con marcato taglio del vento è approssimativamente barotropica, mentre risulta baroclinica nei mesi con un taglio più debole (vedi Fig. 8b). Come mai pattern simili di anomalie SST conducono a diverse strutture verticali nella risposta della circolazione atmosferica in presenza di tagli verticali del vento?

Alcuni studi indicano che le anomalie transitorie e i feedback correlati al flusso medio hanno un ruolo cruciale nella definizione della risposta atmosferica delle medie latitudini alle anomalie SST extratropicali (Held et al. 1989; Watanabe e Kimoto 1999). La connessione tra i vortici sinottici lungo il percorso delle tempeste medie latitudini e il taglio verticale locale è ben documentata (cfr. Hoskins e Valdez 1990). Le attività eddiche anomale del modello, stimate dalla varianza dei dati filtrati passa-banda (2,2–6 giorni) Z500, sono rappresentate nella figura 9 in funzione della latitudine e per la stessa banda longitudinale usata nella figura 8, nei mesi di settembre, ottobre e novembre. Anche le anomalie mensili simulate di U200 sono evidenziate. A settembre, nonostante le anomalie di U200 occidentali predominino tra i 30° e i 50°N, l’attività delle tempeste (d’ora in poi STA) rimane invariata. In ottobre, però, le anomalie di U200 occidentali tra i 30° e i 45°N sono accompagnate da un significativo incremento della STA. In novembre, malgrado una leggera discrepanza di 5°, l’intensificazione (o la riduzione) della STA si allinea bene con l’accelerazione (o il rallentamento) anomala di U200 nell’intero bacino orientale, mostrando un aumento complessivo.

Pertanto, si osserva che un aumento del taglio del vento verticale è associato a cambiamenti nell’attività eddica a partire da ottobre, suggerendo una modificazione complessiva della baroclinicità. Le variazioni dei transitori e la loro stagionalità sono presumibilmente centrali nell’esplicare la natura della risposta media dell’atmosfera (Peng et al. 1995). Le tendenze medie climatologiche mensili di U200 e STA, calcolate come la differenza tra il mese in esame e quello precedente per la stessa regione, sono mostrate nella figura 9d. A settembre, l’STA media è alla sua ampiezza minima, mentre il getto superiore climatologico inizia già ad intensificarsi nell’area selezionata. Si ipotizza che i criteri di instabilità baroclinica non siano ancora soddisfatti per settembre in questa località. Il getto potrebbe non essere sufficientemente forte da innescare cambiamenti nella tempestosità, nonostante un aumento locale del taglio verticale, interpretato come risposta diretta al gradiente di temperatura meridionale anomalo imposto in superficie. Da ottobre in poi, U200 e STA si intensificano, raggiungendo il massimo rafforzamento in novembre per la STA e un mese dopo per U200. Questa analisi preliminare suggerisce che lo sviluppo delle tempeste sinottiche nel modello richieda una velocità minima del getto. Superata tale soglia, le tempeste raggiungono rapidamente la loro maturità e non seguono più così strettamente l’incremento graduale della circolazione occidentale superiore, come avviene in dicembre.

A partire da ottobre, data la presenza di uno sfondo

climatologico più favorevole, si ipotizza che la presenza di tagli verticali locali, collegati alle anomalie SST specificate localmente, possa ora influenzare la baroclinicità locale e la conseguente tempestosità alle medie latitudini. Si ritiene quindi che l’azione delle tempeste spieghi ampiamente la natura barotropica della risposta atmosferica media a partire da ottobre. Questa ipotesi si basa sulle proprietà degli eddies sinottici di favorire profili quasi-barotropici, come spiegato ad esempio in Hoskins et al. (1983).

Oltre a chiarire la natura della risposta atmosferica, la modifica della tempestosità alle medie latitudini potrebbe fornire un feedback positivo significativo nel mantenere e intensificare il flusso medio modificato. Si prevede che tale cambiamento influenzi le onde planetarie e modifichi l’attività delle onde stazionarie, consentendo una circolazione anomala su larga scala. Questo fenomeno si manifesta chiaramente nel modello a novembre e risulta ancora più accentuato a dicembre (non illustrato). La principale via delle tempeste risulta notevolmente ridotta su tutto il Nord Atlantico, dal Mare del Labrador alle Isole Britanniche, mentre il suo margine meridionale viene rinforzato nella fascia latitudinale tra i 30° e i 45°N (Fig. 10a). Un simile schema corrisponde alla fase negativa dell’NAO, come descritto da Hurrell (2003). Il pattern simulato mostra alcune analogie con i cambiamenti stimati da NCEP–NCAR a novembre attraverso la regressione ritardata del Z500 filtrato con la serie temporale PC SVD AS (Fig. 10c), specialmente ad est del 40°W. Tuttavia, il modello ARPEGE tende a sottovalutare l’alterazione degli eddies sinottici sulla costa occidentale del bacino (zona di Terranova) e a sovrastimare la riduzione della tempestosità più a nord. Questa discrepanza può essere attribuita ai bias del modello riguardo posizione e intensità della traccia delle tempeste e del getto. Si invita il lettore a consultare Cassou e Terray (2001) o Dre´villon et al. (2003) per dettagli più approfonditi.

I flussi di momento anomalo associati agli eddies sinottici sono presentati nelle figure 10b e 10d sia per il modello che per le osservazioni NCEP–NCAR, utilizzando il vettore E di Eliassen–Palm (EP) secondo la definizione di Trenberth (1986). La componente zonale di E può essere interpretata come l’estensione zonale del flusso medio indotta dagli eddies sinottici, e la sua componente meridionale come la principale forza degli eddies sulla evoluzione della funzione di corrente media. La divergenza (o convergenza) di E indica un’accelerazione (o decelerazione) del flusso medio dovuta alla presenza di cambiamenti nella STA. Una chiara divergenza si verifica nel modello sul lato sud-est del getto climatologico medio (intorno ai 30°N e tra i 40° e i 10°W), compensata da una forte convergenza alla sua estremità, al largo dell’Europa occidentale e all’ingresso del getto subtropicale africano. Questa anomalia è coerente con un incremento della zonalità del flusso base e una diminuzione dell’attività delle onde planetarie (Doblas-Reyes et al. 2001). È anche in linea con la tendenza indotta dagli eddies sinottici a sviluppare un pattern su larga scala di tipo NAO negativo, influenzando la forza dell’alta pressione delle Azzorre e la depressione islandese a causa delle modifiche nel percorso principale delle tempeste. Nonostante uno spostamento evidente di 10° verso nord, attribuibile al bias medio del modello, un pattern simile si riscontra nelle osservazioni NCEP–NCAR. La divergenza (o convergenza) di EP è massima lungo il margine meridionale (o settentrionale) del getto medio sul bacino orientale (ad est del 40°W).

La Figura 9 analizza le anomalie del vento zonale a 200 hPa (U200) e l’attività delle traiettorie delle tempeste (STA) in funzione della latitudine, concentrate nella banda longitudinale tra 40°W e 10°W per i mesi di settembre, ottobre e novembre. Ecco un dettaglio di ciascun pannello illustrato nella figura:

• Pannello (a) – Settembre:
  • Questo grafico mostra le variazioni di U200 e STA lungo le latitudini dal 30°N al 90°N.
  • Le linee piene rappresentano l’attività delle tempeste e quelle tratteggiate il vento zonale U200.
  • Le linee più spesse indicano dove le anomalie sono statisticamente significative al 95%, secondo il test T.
• Pannello (b) – Ottobre:
  • Segue la stessa rappresentazione del mese di settembre con le anomalie di U200 e STA.
  • La rappresentazione delle linee spesse continua a segnalare i valori che superano la soglia di significatività statistica.
• Pannello (c) – Novembre:
  • Continua l’analisi delle stesse variabili meteorologiche con analoghe indicazioni grafiche.
  • Le anomalie che superano la soglia di significatività sono nuovamente evidenziate con linee spesse.
• Pannello (d) – Variazioni mensili:
  • Mostra le variazioni mensili per U200 e STA, calcolate come la differenza tra il valore medio di ogni campo in un dato mese rispetto al mese precedente, da luglio a gennaio.
  • Le variazioni di U200 sono rappresentate con linee tratteggiate, mentre quelle di STA con linee continue.

Questi grafici sono essenziali per comprendere come le variazioni stagionali e geografiche del vento zonale e dell’attività delle tempeste influenzino le condizioni meteorologiche alle medie latitudini, fornendo dati cruciali per la ricerca climatologica e la previsione meteo.

La Figura 10 illustra i risultati del modello ARPEGE e le osservazioni NCEP-NCAR per il mese di novembre, concentrandosi sull’attività delle traiettorie delle tempeste (STA) e il flusso di Eliassen-Palm (EP). Ogni pannello dettaglia aspetti specifici come segue:

• Pannello (a) – ARPEGE Nov-Storm: Questo pannello mostra la risposta del modello ARPEGE per le STA in novembre. La climatologia del vento zonale a 200 hPa (U200) è rappresentata da una linea spessa, con intervalli di contorno per STA di 0,5 m². Le aree ombreggiate evidenziano dove le anomalie superano il limite di significatività del 95%, indicando aree di maggiore interesse climatico.
• Pannello (b) – ARPEGE Nov-EP/U200clim: Rappresenta la risposta del modello ARPEGE al flusso di Eliassen-Palm (EP) in novembre. Come nel pannello (a), il vento zonale medio (U200) è sovrapposto come riferimento visivo.
• Pannello (c) – NCEP Nov-Storm: Presenta la regressione di novembre delle STA secondo le osservazioni NCEP-NCAR, correlate alla serie temporale delle SST dell’Atlantico Settentrionale, ottenute attraverso la decomposizione in valori singolari (SVD). Anche qui, la climatologia del vento zonale medio a 200 hPa (U200) da NCEP-NCAR è visualizzata.
• Pannello (d) – NCEP Nov-EP/U200clim: Mostra la regressione del flusso di Eliassen-Palm (EP) basata sulle osservazioni NCEP-NCAR, anch’essa in relazione alle SST dell’Atlantico Settentrionale. La linea spessa rappresenta il vento zonale medio (U200), fornendo un contesto per valutare le anomalie mostrate.

In sintesi, la Figura 10 mette a confronto le simulazioni del modello ARPEGE e le osservazioni reali NCEP-NCAR per due variabili cruciali, STA e EP, con un focus particolare sulle loro interazioni con le anomalie di temperatura superficiale del mare nell’Atlantico Settentrionale. Le linee spesse che indicano la climatologia di U200 servono come riferimenti per le anomalie, mentre le aree ombreggiate in ciascun grafico sottolineano le regioni dove le deviazioni raggiungono significatività statistica, offrendo spunti importanti per ulteriori studi climatici.

4. Conclusioni a. Sintesi Lo studio dell’interazione stagionale tra oceano e atmosfera nell’Atlantico mira a comprendere meglio la correlazione statistica tra le anomalie estive della temperatura superficiale del mare (SST) legate alla modalità “Horseshoe” e la NAO nei mesi iniziali dell’inverno successivo. È stato impiegato un approccio di osservazione e modellazione combinato per indagare l’origine del modello HS e avanzare ipotesi fisiche sull’influenza ritardata di HS sulla circolazione atmosferica dell’inverno successivo.

I risultati indicano che HS può essere considerato principalmente come un segno oceanico extratropicale dei cambiamenti nella convezione tropicale nell’ITCZ atlantico, mediato da meccanismi di teleconnessione atmosferica. Quando l’ITCZ climatologico si intensifica o si sposta verso nord, si osserva una circolazione ciclonica al largo di Terranova e una riduzione dei venti alisei nei subtropici. Si ipotizza che queste modifiche atmosferiche a medie latitudini siano la manifestazione superficiale di onde di Rossby indotte nei tropici. Questa teoria trova conferma negli esperimenti con il modello CCM3, dove le anomalie di riscaldamento diabatico osservate sono state simulate lungo l’ITCZ. Nel modello, la convezione anomala nel bacino tropicale occidentale è la causa principale dell’attivazione di un treno d’onde che si estende verso nord-est dal bacino caraibico verso la Scandinavia. Contestualmente, si registra un cambiamento nell’intensità dei venti alisei nell’Atlantico tropicale settentrionale in risposta alle variazioni delle precipitazioni nel Sahel. Il modello riproduce efficacemente il flusso atmosferico osservato a bassi livelli associato a HS. Le fluttuazioni turbolente e radiative sulla superficie del mare contribuirebbero a riscaldare i bacini orientali e subtropicali e a raffreddare l’area a est di Terranova, come evidenziato dalle osservazioni. Questo ci permette di concludere che HS può essere visto come la manifestazione locale di cambiamenti atmosferici extratropicali indotti dai tropici.

Le anomalie delle SST di fine estate legate al modello HS sono state ipotizzate come influenti sulla circolazione atmosferica sopra l’Atlantico Nord e l’Europa nei mesi tardi dell’autunno e inizio dell’inverno. Per verificare questa ipotesi osservativa, sono stati condotti esperimenti con il modello ARPEGE, prescrivendo l’evoluzione osservata della modalità HS da agosto a novembre. La risposta del modello mostra una struttura baroclinica in settembre, con alta (bassa) pressione superficiale sopra le anomalie di SST fredde (calde), evolvendo in una struttura barotropica da ottobre che ricorda la NAO. La risposta baroclinica suggerisce una tendenza atmosferica a moderare le anomalie SST extratropicali, confermando che l’atmosfera extratropicale di per sé non è responsabile per HS. La risposta barotropica è vista come un indicatore della circolazione atmosferica su larga scala in reazione alle anomalie SST extratropicali. È stato dimostrato che la variazione verticale dello shear, insieme al gradiente meridionale anomalo di SST, è correlata a cambiamenti nell’attività delle tempeste a partire da ottobre. Questa modifica nella traiettoria delle tempeste è considerata cruciale per innescare e mantenere le anomalie barotropiche su larga scala attraverso interazioni tra flusso medio e eddy. Il modello risponde meglio alle anomalie SST quando la tempestosità e il getto superiore associato sono ben sviluppati, enfatizzando l’importanza del contesto climatologico per spiegare la natura e i tempi della risposta atmosferica alle persistenti anomalie SST di HS.

b. Discussione

Le analisi condotte in questo studio, basate su osservazioni e su esperimenti con modelli, evidenziano l’importanza delle condizioni tropicali ed extratropicali estive nel potenzialmente influenzare il NAO del prossimo inverno. Sembra che i cambiamenti atmosferici nei tropici costituiscano un ponte tra l’estate e l’inizio dell’inverno, mentre le anomalie delle SST extratropicali risultano significative poiché, persistendo abbastanza a lungo, riescono a influenzare l’atmosfera quando le condizioni climatologiche sono favorevoli. È quindi cruciale considerare congiuntamente, in una prospettiva globale, i segnali tropicali ed extratropicali, in quanto interagiscono in modo cooperativo e costruttivo, influenzando la variabilità del NAO invernale. Sarebbe particolarmente utile, in futuro, testare il collegamento oceano-atmosfera discusso in questo lavoro mediante l’utilizzo di modelli accoppiati.

In questo contesto, proponiamo di estendere il ponte stagionale da estate a inverno e di introdurre un ponte da inverno a inverno per interpretare la persistenza annuale del NAO e parte della sua variazione a bassa frequenza. Partiamo dalla stagione invernale-primaverile, da gennaio a fine aprile, esaminando una specifica fase del NAO. Come già introdotto, durante questi mesi, l’influenza predominante dell’atmosfera sull’oceano sottostante genera una struttura tripolare delle anomalie SST, che si intensifica in primavera. In questo periodo, si osserva anche un picco nell’intensità dei venti alisei, che contribuisce a formare o rafforzare il gradiente interemisferico delle SST negli oceani dei Tropici profondi. Come dettagliato da Sutton et al. (2000), la risposta atmosferica a questo gradiente equatoriale raggiunge il suo apice nei mesi da giugno a settembre, con un notevole spostamento meridionale dell’ITCZ verso l’emisfero più caldo.

Abbiamo così stabilito un nesso tra le modificazioni tropicali estive e le condizioni del NAO dell’inverno precedente. Questo collegamento, già osservato da Vimont et al. (2001) ma relativo all’Oceano Pacifico, suggerisce che la stessa fase del NAO dell’inverno passato potrebbe riproporsi, dando inizio a un nuovo ciclo con il ritorno del tripolo delle SST dell’Atlantico Nord dello stesso segno dell’inverno precedente. I mesi estivi emergono quindi come cruciali, poiché sono sensibili alle anomalie delle SST tropicali, fortemente influenzate dal NAO dell’inverno-primavera precedente, e preparano le anomalie HS oceaniche extratropicali, alle quali l’atmosfera diventa sensibile all’inizio del successivo inverno. Questo ponte temporale estivo potrebbe spiegare in parte il fenomeno di “redenning” osservato nello spettro del NAO invernale.

Come può essere interrotto questo ciclo o ponte? Abbiamo scoperto che il principale fattore che mantiene attivo il meccanismo globale è legato alla convezione tropicale nella parte occidentale del bacino Atlantico e, in misura minore, sul Sahel. Una semplice analisi della varianza (ANOVA) rivela che la variabilità atmosferica interna è predominante in questa area, nonostante la sua collocazione nei Tropici. Questa variabilità rappresenta dal 55% al 70% della varianza totale a seconda della stagione, secondo i dati di ARPEGE (Cassou e Terray 2001), e potrebbe quindi interrompere il ponte. Oltre a questa componente interna, l’El Niño-Oscillazione Australe è un altro fattore che potrebbe alterare il ciclo atlantico influenzando a distanza la forza e la posizione delle zone di convergenza tropicale (Klein et al. 1999; Sutton et al. 2000; Giannini et al. 2001; Alexander et al. 2002). Anche l’interazione tra la terra e l’atmosfera sul continente sudamericano potrebbe avere un ruolo (Geldney e Valdez 2000), così come la variabilità dell’Oceano Indiano attraverso il suo impatto sul ramo della circolazione di Walker sul continente africano. Il cosiddetto “Niño Atlantico” (Zebiak 1993; Czaja e Frankignoul 2002) è inoltre previsto modificare il modello di convezione dell’Atlantico tropicale, influenzando infine le medie latitudini (Drévillon et al. 2003).

In aggiunta, la variabilità decennale dei giri subtropicali e subpolari (Sutton e Allen 1997) potrebbe influenzare l’efficacia delle forze tropicali remote nell’imprimere anomalie delle SST extratropicali, a seconda della fase del ciclo oceanico a bassa frequenza. Soprattutto, dobbiamo ricordare che la dinamica interna dell’atmosfera extratropicale dell’Atlantico Nord è preponderante, persino in estate, e può anche generare proprie anomalie superficiali oceaniche che potrebbero influenzare il NAO del successivo inverno. Una notevole quantità della variabilità extratropicale totale è controllata dai processi atmosferici interni e questo studio spiega solo circa il 15%-20% del segnale (basato sulla risposta del modello ARPEGE usando tecniche di ANOVA, Cassou e Terray 2001).

Tuttavia, la correlazione ritardata tra le anomalie delle SST estive e le anomalie della circolazione atmosferica del successivo inverno potrebbe essere utilizzata per scopi predittivi (Rodwell e Folland 2002). Lo scenario presentato, però, potrebbe essere limitato a causa delle restrizioni lineari delle analisi. Seguendo un approccio non lineare proposto da Cassou et al. (2004), basato sull’analisi di cluster, si osserva che la fase negativa del NAO tende a essere collegata alla modalità HS dell’estate precedente, mentre la fase positiva del NAO è meglio associata a una diversa struttura delle SST estive che ricorda il tripolo delle SST. Sarebbe quindi utile esplorare ulteriormente l’asimmetria tra le fasi positive e negative del NAO e il loro legame con le condizioni oceaniche precedenti.

https://journals.ametsoc.org/view/journals/clim/17/17/1520-0442_2004_017_3349_ssstci_2.0.co_2.xml