Svelare i Segreti del Cielo: Un Compendio Scientifico sul Riscaldamento Stratosferico Improvviso

Astratto riformulato e ampliato:

I riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW) rappresentano uno dei fenomeni più dinamici e complessi dell’atmosfera terrestre, caratterizzati da rapidi e significativi incrementi di temperatura nella stratosfera polare durante la stagione invernale. Questi eventi estremi, che possono portare a un aumento della temperatura stratosferica di decine di gradi Kelvin in pochi giorni, sono spesso accompagnati da una completa inversione della circolazione zonale del vortice polare, trasformando i tipici venti occidentali in orientali. Tale perturbazione non rimane confinata alla stratosfera, ma può esercitare un’influenza profonda sul clima troposferico e sulle condizioni meteorologiche al suolo, con impatti che si estendono su scale temporali di settimane o mesi. Tra gli effetti più rilevanti si annoverano un incremento della probabilità di ondate di freddo su vaste regioni del Nord America e dell’Eurasia, nonché anomalie termiche positive, con episodi di riscaldamento, su aree come la Groenlandia e il Canada orientale. Questi fenomeni rendono gli SSW un elemento chiave per comprendere le interazioni tra stratosfera e troposfera e per migliorare le previsioni meteorologiche a medio e lungo termine.

Per rispondere alla necessità di una documentazione sistematica e accessibile di questi eventi, presentiamo il Sudden Stratospheric Warming Compendium (SSWC), un database innovativo e completo che cataloga l’evoluzione della dinamica atmosferica associata agli SSW nel periodo compreso tra il 1958 e il 2014. Il compendio fornisce un’analisi dettagliata delle condizioni stratosferiche, troposferiche e superficiali nei 60 giorni precedenti e successivi a ciascun evento di SSW, offrendo una prospettiva temporale ampia per studiare l’insorgenza, lo sviluppo e le conseguenze di tali fenomeni. Il SSWC integra dati derivati da sei prodotti di rianalisi di alta qualità, ciascuno con specifiche caratteristiche temporali e spaziali: MERRA2 (1980–2014), JRA-55 (1958–2014), ERA-Interim (1979–2014), ERA-40 (1958–2002), NOAA-20CRv2c (1958–2011) e NCEP-NCAR I (1958–2014). Questa molteplicità di fonti consente un confronto diretto tra le rappresentazioni degli SSW nei diversi set di dati, evidenziando eventuali discrepanze e migliorando la robustezza delle analisi.

Il database include una vasta gamma di prodotti, tra cui campi globali giornalieri di anomalie (rispetto alla climatologia), campi completi di variabili atmosferiche e dataset derivati, progettati per supportare studi sulla struttura, l’evoluzione e la variabilità inter-evento degli SSW. Gli utenti possono esplorare, ad esempio, le configurazioni del vortice polare, le anomalie di temperatura e pressione, o gli impatti troposferici, con un livello di dettaglio che facilita sia la ricerca di base sia applicazioni operative. Inoltre, il compendio permette di analizzare la variabilità tra i prodotti di rianalisi, offrendo una base solida per valutare l’incertezza associata alle ricostruzioni atmosferiche e per migliorare i modelli di simulazione climatica.

L’SSWC è archiviato e gestito dai National Centers for Environmental Information (NCEI) della NOAA, garantendo accesso pubblico e aggiornamenti continui. Il database è disponibile tramite il DOI 10.7289/V5NS0RWP, rendendo i dati facilmente accessibili per la comunità scientifica, i previsori meteorologici e altri stakeholder. Questo compendio rappresenta uno strumento fondamentale per approfondire la comprensione dei riscaldamenti stratosferici improvvisi, delle loro cause e dei loro impatti, contribuendo al progresso delle scienze atmosferiche e alla mitigazione degli effetti climatici associati a questi spettacolari eventi atmosferici.

Perturbazioni Atmosferiche Estreme: Un’Analisi Approfondita del Compendio sui Riscaldamenti Stratosferici Improvvisi

La stratosfera polare durante la stagione invernale rappresenta un teatro di straordinaria dinamicità atmosferica, in cui processi complessi governano la variabilità climatica su scale temporali che spaziano da giorni a settimane. Nell’emisfero settentrionale (NH), la circolazione occidentale del vortice polare, tipicamente caratterizzata da forti venti zonali, può essere significativamente perturbata dall’interazione con onde planetarie su larga scala che si propagano dalla troposfera verso l’alto o dall’attivazione di modi risonanti interni alla stratosfera (per una revisione storica, si veda Schoeberl, 1978). Queste perturbazioni possono decelerare il flusso del vortice polare, inducendo un rapido e marcato aumento della temperatura stratosferica, con incrementi che in alcuni casi raggiungono i 30–40 K in pochi giorni. Negli scenari più estremi, tali dinamiche culminano in un’inversione completa della direzione del vortice polare, un fenomeno noto come riscaldamento stratosferico improvviso (SSW) di tipo maggiore. Statistiche climatologiche indicano che nell’emisfero settentrionale gli SSW si verificano con una frequenza media di circa sei eventi per decennio (Charlton e Polvani, 2007). Nell’emisfero australe (SH), invece, gli SSW sono eventi eccezionalmente rari, a causa della minore ampiezza delle onde planetarie, con un caso emblematico registrato nel settembre 2002 (Kruger et al., 2005; van Loon et al., 1973).

Le perturbazioni stratosferiche associate agli SSW non si limitano alla stratosfera, ma esercitano un’influenza significativa sulla troposfera e sul clima superficiale, con effetti che possono persistere per periodi che vanno da giorni a diverse settimane (Kidston et al., 2015). Un impatto frequente è lo spostamento verso latitudini più basse della traiettoria delle tempeste troposferiche nell’Atlantico settentrionale, che si manifesta attraverso una proiezione sulla fase negativa dell’Oscillazione Nord Atlantica (NAO). Questo schema si traduce, in media, in anomalie termiche positive su regioni come la Groenlandia, il Canada orientale e le aree subtropicali di Africa e Asia, accompagnate da anomalie fredde su vaste porzioni dell’Eurasia settentrionale e degli Stati Uniti orientali. Tuttavia, la variabilità inter-evento è notevole, con impatti che dipendono da fattori come la modalità di disgregazione del vortice polare, l’intensità dell’accoppiamento dinamico tra stratosfera e troposfera e le condizioni preesistenti del clima troposferico.

L’importanza degli SSW si estende oltre il loro ruolo nel modulare il clima invernale, includendo effetti su processi chimici e fisici su scala globale. Gli SSW possono influenzare il trasporto dell’ozono e di altre specie chimiche nella stratosfera (Manney et al., 2009; Schoeberl e Hartmann, 1991), alterare la dinamica della convezione tropicale (Gómez-Escolar et al., 2014; Kodera, 2006) e persino modulare i processi nella mesosfera (Hoffmann et al., 2007). Data la loro rilevanza per molteplici discipline delle scienze atmosferiche, la disponibilità di un database scientifico completo e pronto all’uso per l’analisi degli SSW è fondamentale. Per studiare l’evoluzione completa di questi eventi e i loro impatti su diverse componenti del sistema atmosferico, sono necessari dati giornalieri tridimensionali su griglia globale. A tal fine, i prodotti di rianalisi, che combinano osservazioni assimilate con modelli climatici globali, rappresentano una risorsa indispensabile. Tuttavia, l’elaborazione di anomalie giornaliere o di prodotti derivati a partire dai dati di rianalisi comporta sfide significative in termini di risorse computazionali e di archiviazione. Inoltre, i diversi prodotti di rianalisi si distinguono per intervalli temporali, osservazioni assimilate, schemi di assimilazione, parametrizzazioni e rappresentazioni fisiche, rendendo essenziale un confronto sistematico per valutare la robustezza delle caratteristiche degli SSW e delle loro implicazioni climatiche.

In questo contesto, presentiamo il Sudden Stratospheric Warming Compendium (SSWC), un dataset storico dettagliato e innovativo progettato per documentare e analizzare i riscaldamenti stratosferici improvvisi maggiori. L’SSWC consente agli utenti di esplorare lo sviluppo, l’evoluzione dinamica e gli impatti dei singoli eventi di SSW, fornendo al contempo un quadro di riferimento per la validazione e il miglioramento dei modelli atmosferici e climatici. Il termine “compendio” riflette la natura di questa raccolta, che combina in modo conciso ma esaustivo informazioni multidimensionali su un fenomeno specifico. Il dataset integra dati provenienti da sei prodotti di rianalisi di riconosciuta validità: MERRA2 (1980–2014), JRA-55 (1958–2014), ERA-Interim (1979–2014), ERA-40 (1958–2002), NOAA-20CRv2c (1958–2011) e NCEP-NCAR I (1958–2014). Include campi di anomalie giornaliere, campi completi di variabili atmosferiche e prodotti derivati, progettati per evidenziare la dinamica degli SSW e i loro effetti su stratosfera, troposfera e superficie terrestre.

Nella Sezione 2, forniamo una descrizione dettagliata delle fonti di dati delle rianalisi, della metodologia adottata per la selezione degli eventi di SSW e delle procedure di elaborazione dei dati. La Sezione 3 esplora le potenziali applicazioni del database, che spaziano dalla ricerca accademica alla verifica dei modelli previsionali. Infine, la Sezione 4 descrive l’accessibilità del compendio, disponibile presso gli archivi dei National Centers for Environmental Information (NCEI) della NOAA e presso il NOAA Earth Systems Research Laboratory (ESRL), garantendo un accesso aperto alla comunità scientifica e agli stakeholder interessati. Questo compendio rappresenta un passo avanti significativo per lo studio dei riscaldamenti stratosferici improvvisi, offrendo una risorsa unica per approfondire la comprensione delle loro cause, dinamiche e impatti su scala globale.

Metodologia Avanzata per lo Studio dei Riscaldamenti Stratosferici Improvvisi: Un Approccio Integrato con Dati di Rianalisi

2 Metodologia

2.1 Fonti di dati di rianalisi

Il Sudden Stratospheric Warming Compendium (SSWC) rappresenta una risorsa scientifica innovativa che integra un vasto corpus di dati derivati da sei distinti prodotti di rianalisi atmosferica, ciascuno caratterizzato da specifiche proprietà temporali, spaziali e metodologiche (Tabella 1). Questi prodotti includono: la Modern-Era Retrospective-analysis for Research and Applications versione 2 (MERRA2), sviluppata dalla NASA; la Japanese 55-year Reanalysis (JRA-55), prodotta dall’Agenzia Meteorologica Giapponese; la 40-year Reanalysis (ERA-40) e la Interim Reanalysis (ERA-Interim), entrambe elaborate dal Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF); la 20th Century Reanalysis versione 2c (NOAA20CRv2c) e la rianalisi del National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP-NCAR I), entrambe curate dalla NOAA. Questa selezione di dataset consente un’analisi comparativa approfondita delle dinamiche associate ai riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW), offrendo una prospettiva multi-fonte sulla loro evoluzione e sugli impatti atmosferici.

I prodotti di rianalisi sono generati attraverso l’assimilazione di un’ampia gamma di osservazioni eterogenee, raccolte da fonti quali stazioni meteorologiche al suolo, strumenti aviotrasportati, radiosonde, razzosonde e piattaforme satellitari. Queste osservazioni vengono integrate in modelli numerici globali accoppiati terra-atmosfera-oceano, progettati per produrre ricostruzioni spazio-temporali complete e coerenti dell’atmosfera terrestre. L’utilizzo di rianalisi per il SSWC offre vantaggi significativi rispetto a fonti di dati singole o analisi stratosferiche specializzate, come quelle fornite dalla Freie Universität Berlin, che si basano principalmente su misurazioni di radiosonde per generare analisi sinottiche giornaliere su griglia, limitate a tre livelli stratosferici e a un periodo di 35 anni (Labitzke e Collaboratori, 2002), o dal NOAA Climate Prediction Center (CPC), che fornisce temperature stratosferiche a otto livelli basate su rilevamenti satellitari dell’Advanced Microwave Sounding Unit (AMSU). Il principale punto di forza delle rianalisi risiede nella loro capacità di documentare l’evoluzione degli SSW e dei loro effetti attraverso l’intera colonna atmosferica, con una risoluzione spaziale e temporale che supera le limitazioni delle singole misurazioni o delle analisi stratosferiche isolate.

Tuttavia, l’impiego di prodotti di rianalisi comporta anche alcune criticità. La scarsità di osservazioni, specialmente nell’era pre-satellitare (prima del 1979), rende le ricostruzioni stratosferiche scarsamente vincolate, in particolare a livelli superiori ai 10 hPa, dove la densità di dati osservativi è minima (Manney et al., 2003). Analogamente, le rianalisi troposferiche possono presentare incertezze significative in regioni remote, come gli oceani o le aree polari, dove le osservazioni al suolo sono limitate (Bosilovich et al., 2008). Inoltre, i prodotti di rianalisi possono essere influenzati da effetti al confine superiore del modello e da discontinuità temporali derivanti da cambiamenti nei flussi di modello o nelle osservazioni assimilate (Fujiwara et al., 2016; Labitzke e Kunze, 2005). Sebbene tali problematiche abbiano un impatto ridotto sulle scale temporali giornaliere e stagionali analizzate nell’SSWC, è fondamentale considerare queste limitazioni, specialmente per i dati stratosferici a livelli superiori ai 10 hPa, dove le discontinuità risultano più pronunciate.

Le incertezze e i bias specifici di ciascun prodotto di rianalisi sono stati oggetto di studi dettagliati (si vedano i riferimenti in Tabella 1), e la valutazione dei processi stratosferici è attualmente al centro di un’iniziativa internazionale coordinata dal progetto Stratosphere-troposphere Processes And their Role in Climate (SPARC) Reanalysis Intercomparison Project (S-RIP; Fujiwara et al., 2016). Ricerche preliminari hanno dimostrato che le rianalisi, in particolare quelle di ultima generazione, simulano in modo affidabile la dinamica stratosferica, la sua variabilità e l’accoppiamento con la superficie terrestre (Martineau e Son, 2010; Martineau et al., 2016). Il SSWC potenzia questa capacità analitica, consentendo un confronto rapido e sistematico tra le rappresentazioni degli eventi di SSW nei diversi prodotti di rianalisi, con particolare attenzione alla loro evoluzione su scale temporali giornaliere. Tale confronto è essenziale, considerando l’elevato volume di dati richiesto per calcolare climatologie giornaliere e anomalie per ogni punto della griglia e livello di pressione in ciascun dataset.

Alcuni output delle rianalisi forniti nell’SSWC richiedono un utilizzo cauto. Ad esempio, il compendio include il rapporto di miscelazione di massa dell’ozono e l’ozono totale in colonna (dove disponibili), data l’importanza delle variazioni dell’ozono in seguito agli eventi di SSW (ad esempio, Fig. 3). Tuttavia, è opportuno sottolineare che i campi di ozono delle rianalisi si basano prevalentemente su misurazioni satellitari che sfruttano la luce solare retrodiffusa, rendendo impossibile la misurazione dell’ozono durante la notte polare. In tali condizioni, i sistemi di rianalisi dipendono fortemente dalle parametrizzazioni dei modelli, che rappresentano la chimica eterogenea in modo semplificato, con conseguenti potenziali errori significativi ad alte latitudini (Dethof e Hólm, 2004; Dragani, 2011).

Un’ulteriore cautela è necessaria per l’analisi degli eventi di SSW precedenti al 1964, quando le osservazioni stratosferiche erano estremamente limitate. In quel periodo, prima degli sforzi coordinati per monitorare l’alta atmosfera con radiosonde e razzosonde durante gli International Years of the Quiet Sun (IQSY), le rianalisi si basavano quasi esclusivamente sulle simulazioni dei modelli, con conseguenti incertezze elevate.

Tra i prodotti di rianalisi, la NOAA20CRv2c si distingue per il suo approccio unico, che assimila esclusivamente osservazioni di pressione al suolo. Di conseguenza, la stratosfera in questo dataset non è vincolata da osservazioni dirette, e i venti stratosferici risultano non realistici (Compo et al., 2011). Tuttavia, poiché le osservazioni di pressione al suolo forniscono un vincolo efficace per la troposfera dell’emisfero settentrionale (Compo et al., 2011), il SSWC include la NOAA20CRv2c per analizzare gli impatti troposferici degli SSW, utilizzando le date degli eventi definite dalla rianalisi JRA-55 (Tabella 2). Questo approccio consente di esplorare in modo unico le interazioni tra troposfera e stratosfera prima e dopo gli SSW, in un contesto in cui solo la superficie è vincolata da dati osservativi, offrendo una prospettiva preziosa per lo studio delle dinamiche atmosferiche.

Analisi Approfondita delle Caratteristiche dei Prodotti di Rianalisi nel Compendio sui Riscaldamenti Stratosferici Improvvisi: Una Disamina della Tabella 1

La Tabella 1, intitolata “Le rianalisi incluse nel Compendio SSW” (The reanalyses included in the SSW Compendium), rappresenta un elemento fondamentale per comprendere le basi dati utilizzate nella costruzione del Sudden Stratospheric Warming Compendium (SSWC), un database progettato per analizzare i riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW). Questa tabella fornisce un riepilogo dettagliato delle caratteristiche tecniche di sei prodotti di rianalisi, evidenziandone le differenze in termini di copertura temporale, risoluzione spaziale e verticale, e capacità di rappresentare l’atmosfera superiore. Tali informazioni sono essenziali per valutare l’affidabilità e l’appropriatezza di ciascun dataset nello studio delle dinamiche stratosferiche e dei loro impatti troposferici, specialmente in contesti storici e geografici caratterizzati da scarsità di osservazioni. Di seguito, viene presentata una spiegazione approfondita e scientifica della tabella, con un’analisi dettagliata di ciascuna colonna e riga, per fornire un quadro completo delle risorse utilizzate.

Struttura e Significato delle Colonne

La Tabella 1 è organizzata in sei colonne, ciascuna delle quali descrive un aspetto cruciale dei prodotti di rianalisi:

1. Rianalisi (Reanalysis): Identifica il nome del prodotto di rianalisi, che rappresenta un dataset derivato dall’assimilazione di osservazioni in modelli numerici globali.
2. Periodo temporale (Time period): Indica l’intervallo di anni coperti dal dataset, un fattore chiave per determinare la sua utilità in analisi climatologiche a lungo termine.
3. Riferimento (Reference): Fornisce la citazione della pubblicazione scientifica che descrive il prodotto, offrendo una fonte autorevole per approfondimenti metodologici.
4. Risoluzione orizzontale nativa (Native horizontal resolution): Specifica la risoluzione spaziale della griglia orizzontale, espressa in gradi di latitudine per longitudine, che determina la capacità del dataset di rappresentare variazioni su piccola scala.
5. Risoluzione verticale (modello/livelli di pressione) (Vertical resolution (model/pressure levels)): Indica il numero di livelli verticali nel modello numerico e nei dati di pressione, riflettendo la capacità di catturare gradienti verticali nella struttura atmosferica.
6. Limite superiore del modello (Model top): Riporta la pressione minima (in hPa) raggiungibile dal modello, corrispondente all’altitudine massima rappresentata, un parametro critico per lo studio della stratosfera superiore.

Analisi Dettagliata dei Prodotti di Rianalisi

La tabella elenca sei prodotti di rianalisi, ciascuno con caratteristiche uniche che ne definiscono l’applicabilità e i limiti nello studio degli SSW. Di seguito, viene analizzata ogni riga in dettaglio:

1. ERA-40
   • Periodo temporale: 1958–2002
     Questo dataset copre un intervallo di 44 anni, che include sia l’era pre-satellitare (prima del 1979) sia una parte dell’era satellitare. La sua estensione temporale lo rende utile per analisi storiche degli SSW, sebbene la qualità dei dati prima del 1979 possa essere influenzata dalla scarsità di osservazioni stratosferiche.
   • Riferimento: Uppala et al. (2005)
     La pubblicazione di riferimento fornisce una descrizione completa della metodologia di assimilazione e delle caratteristiche del modello ECMWF utilizzato per ERA-40.
   • Risoluzione orizzontale nativa: 1.125° × 1.125°
     La griglia orizzontale ha una risoluzione di circa 125 km a medie latitudini, adeguata per catturare le dinamiche su larga scala associate agli SSW, ma meno efficace per variazioni su scale più piccole.
   • Risoluzione verticale: 60/23
     Il modello numerico include 60 livelli verticali, ma i dati di pressione sono forniti su 23 livelli, il che offre una discreta rappresentazione dei gradienti verticali nella stratosfera e nella troposfera.
   • Limite superiore del modello: 0.1 hPa
     Con un limite superiore a 0.1 hPa (circa 60–65 km di altitudine), ERA-40 è in grado di rappresentare la stratosfera superiore, un aspetto essenziale per analizzare la dinamica degli SSW.
2. ERA-Interim
   • Periodo temporale: 1979–2014
     Con una copertura di 35 anni, ERA-Interim inizia con l’era satellitare moderna, beneficiando di un maggior numero di osservazioni assimilate, il che ne migliora l’affidabilità rispetto a ERA-40 per il periodo successivo al 1979.
   • Riferimento: Dee et al. (2011)
     Questo documento descrive le innovazioni di ERA-Interim, tra cui un sistema di assimilazione dati più avanzato rispetto a ERA-40.
   • Risoluzione orizzontale nativa: 0.75° × 0.75°
     La griglia più fine, con una risoluzione di circa 83 km a medie latitudini, consente una rappresentazione più dettagliata delle strutture atmosferiche rispetto a ERA-40.
   • Risoluzione verticale: 60/23
     Analogamente a ERA-40, il modello ha 60 livelli verticali, con dati di pressione su 23 livelli, mantenendo una buona capacità di analisi della struttura verticale.
   • Limite superiore del modello: 0.1 hPa
     Anche ERA-Interim raggiunge i 0.1 hPa, garantendo una copertura adeguata della stratosfera superiore.
3. JRA-55
   • Periodo temporale: 1958–2014
     Coprendo 56 anni, JRA-55 è uno dei dataset più longevi, ideale per analisi climatologiche a lungo termine degli SSW, sebbene i dati pre-1979 possano essere meno affidabili a causa della limitata disponibilità di osservazioni.
   • Riferimento: Kobayashi et al. (2015)
     Questo studio descrive il sistema di rianalisi giapponese, noto per la sua capacità di rappresentare la dinamica stratosferica.
   • Risoluzione orizzontale nativa: 1.25° × 1.25°
     Con una risoluzione di circa 140 km a medie latitudini, JRA-55 offre una griglia leggermente più grossolana rispetto a ERA-Interim, ma comunque adeguata per lo studio delle dinamiche su larga scala.
   • Risoluzione verticale: 60/37
     Dispone di 60 livelli verticali nel modello, ma fornisce dati su 37 livelli di pressione, un numero maggiore rispetto a ERA-40 e ERA-Interim, migliorando la rappresentazione dei gradienti verticali.
   • Limite superiore del modello: 0.1 hPa
     Come i dataset ECMWF, JRA-55 copre la stratosfera superiore fino a 0.1 hPa, rendendolo adatto per analisi approfondite degli SSW.
4. MERRA2
   • Periodo temporale: 1980–2014
     Con una copertura di 34 anni, MERRA2 si concentra sull’era satellitare moderna, beneficiando di osservazioni più dense e precise.
   • Riferimento: Molod et al. (2015)
     Questo documento descrive le innovazioni di MERRA2, tra cui un sistema avanzato di assimilazione e una migliore rappresentazione della chimica atmosferica.
   • Risoluzione orizzontale nativa: 0.5° × 0.667°
     La griglia più fine tra i dataset elencati, con una risoluzione di circa 55 km in latitudine e 74 km in longitudine a medie latitudini, consente di catturare variazioni atmosferiche su scale più piccole.
   • Risoluzione verticale: 72/42
     Con 72 livelli verticali nel modello e 42 livelli di pressione, MERRA2 offre il maggior dettaglio verticale tra i dataset, ideale per analizzare gradienti complessi nella stratosfera e nella troposfera.
   • Limite superiore del modello: 0.01 hPa
     Raggiungendo una pressione minima di 0.01 hPa (circa 80 km di altitudine), MERRA2 si estende nella mesosfera inferiore, superando gli altri dataset in termini di copertura altitudinale.
5. NCEP-NCAR I
   • Periodo temporale: 1958–2014
     Con 56 anni di copertura, è uno dei dataset più longevi, utile per analisi storiche, ma meno affidabile per la stratosfera superiore.
   • Riferimento: Kalnay et al. (1996)
     Questo studio descrive il primo sistema di rianalisi globale della NOAA, uno dei più utilizzati nella comunità scientifica.
   • Risoluzione orizzontale nativa: 2.5° × 2.5°
     La griglia più grossolana, con una risoluzione di circa 280 km a medie latitudini, limita la capacità di rappresentare variazioni su piccola scala.
   • Risoluzione verticale: 28/17
     Con soli 28 livelli verticali nel modello e 17 livelli di pressione, NCEP-NCAR I offre una rappresentazione verticale meno dettagliata rispetto agli altri dataset.
   • Limite superiore del modello: 3 hPa
     Raggiungendo solo i 3 hPa (circa 40 km di altitudine), questo dataset è limitato nella capacità di analizzare la stratosfera superiore, rendendolo meno adatto per lo studio degli SSW.
6. NOAA20CRv2c
   • Periodo temporale: 1958–2014
     Copre 56 anni, offrendo una prospettiva a lungo termine, ma con limitazioni significative per la stratosfera.
   • Riferimento: Compo et al. (2011)
     Questo studio descrive NOAA20CRv2c, un prodotto unico che assimila solo osservazioni di pressione al suolo.
   • Risoluzione orizzontale nativa: 2° × 2°
     Con una risoluzione di circa 220 km a medie latitudini, la griglia è relativamente grossolana, ma sufficiente per analisi troposferiche.
   • Risoluzione verticale: 28/24
     Dispone di 28 livelli verticali nel modello e 24 livelli di pressione, offrendo un dettaglio verticale leggermente maggiore rispetto a NCEP-NCAR I.
   • Limite superiore del modello: 10 hPa
     Con un limite superiore di 10 hPa (circa 30 km di altitudine), NOAA20CRv2c è il meno adatto per analizzare la stratosfera superiore, ma può essere utile per studiare gli impatti troposferici degli SSW.

Considerazioni Generali e Implicazioni Scientifiche

La Tabella 1 evidenzia chiaramente le differenze tecniche tra i prodotti di rianalisi, che riflettono le evoluzioni tecnologiche e metodologiche nel campo della modellistica atmosferica. Ad esempio, MERRA2 si distingue per la sua risoluzione orizzontale e verticale elevata e per il limite superiore del modello a 0.01 hPa, che lo rende particolarmente adatto per analisi dettagliate degli SSW e dei loro effetti nella stratosfera superiore e nella mesosfera inferiore. Tuttavia, la sua copertura temporale limitata (1980–2014) ne restringe l’uso per studi storici a lungo termine. Al contrario, dataset come JRA-55 e NCEP-NCAR I, che coprono un periodo più lungo (1958–2014), sono preziosi per analisi climatologiche, ma presentano limitazioni in termini di risoluzione e altezza del modello.

Un aspetto critico emerso dalla tabella è la variabilità nella capacità di rappresentare la stratosfera superiore. Prodotti come ERA-40, ERA-Interim e JRA-55, con un limite superiore a 0.1 hPa, sono ben equipaggiati per analizzare la dinamica degli SSW, che spesso coinvolge altitudini elevate. D’altra parte, NOAA20CRv2c e NCEP-NCAR I, con limiti superiori rispettivamente a 10 hPa e 3 hPa, sono meno affidabili per la stratosfera superiore, ma possono essere utilizzati per studiare gli impatti troposferici degli SSW, specialmente NOAA20CRv2c, che si basa esclusivamente su osservazioni di pressione al suolo.

In sintesi, la Tabella 1 fornisce una base solida per comprendere le potenzialità e i limiti dei dataset di rianalisi utilizzati nel SSWC. Queste informazioni sono cruciali per i ricercatori che desiderano analizzare gli SSW, poiché la scelta del prodotto di rianalisi può influenzare significativamente i risultati, specialmente in contesti con scarsità di osservazioni, come l’era pre-satellitare o le regioni al di sopra dei 10 hPa. La combinazione di questi dataset nel SSWC consente un’analisi comparativa robusta, che tiene conto delle incertezze e delle differenze metodologiche, migliorando la comprensione delle dinamiche atmosferiche associate ai riscaldamenti stratosferici improvvisi.

Metodologia per la Selezione degli Eventi di Riscaldamento Stratosferico Improvviso: Un’Analisi Dettagliata per il Compendio SSW

2.2 Criteri di selezione degli eventi

I riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW) rappresentano fenomeni complessi che si manifestano attraverso significative alterazioni della dinamica stratosferica invernale. Un SSW maggiore si verifica quando i venti occidentali (westerlies) della stratosfera polare si invertono in venti orientali (easterlies), segnando un cambiamento radicale nella circolazione atmosferica. In contrasto, i riscaldamenti minori sono caratterizzati da un’inversione del gradiente di temperatura polare senza un cambiamento della direzione del flusso, mentre i riscaldamenti finali si verificano quando il vortice polare si disgrega completamente, mantenendo una circolazione orientale fino all’autunno boreale successivo. La comunità scientifica non ha ancora raggiunto un consenso su una definizione standard univoca per distinguere tra riscaldamenti maggiori, minori e finali (Butler et al., 2015), il che rende la selezione degli eventi da includere nel Sudden Stratospheric Warming Compendium (SSWC) un processo intrinsecamente complesso, che richiede un bilanciamento tra rigore metodologico e flessibilità interpretativa.

L’obiettivo principale del SSWC è quello di fornire un database dettagliato per gli SSW maggiori, noti per i loro significativi impatti sul clima superficiale, come dimostrato da studi recenti (Palmeiro et al., 2015). Tuttavia, la scelta di un criterio di selezione comporta inevitabilmente delle sfide: i criteri adottati potrebbero includere eventi marginali, che non soddisfano pienamente le aspettative di un SSW maggiore, o escludere eventi che, pur non rientrando strettamente nella definizione, potrebbero avere effetti rilevanti a livello troposferico. Per affrontare questa complessità, il presente studio adotta una definizione semplice e ampiamente utilizzata per gli SSW maggiori, proposta da Charlton e Polvani (2007), di seguito indicata come CP07. Secondo questa definizione, la data centrale di un SSW maggiore è identificata come il momento in cui i venti zonali medi giornalieri a 10 hPa e 60°N passano per la prima volta da occidentali a orientali, nel periodo compreso tra novembre e marzo. Per garantire che eventi distinti non vengano conteggiati come un unico episodio, i venti devono tornare occidentali per almeno 20 giorni consecutivi tra un evento e l’altro, un intervallo temporale che corrisponde approssimativamente alla scala di smorzamento termico a 10 hPa (Newman e Rosenfield, 1997). Inoltre, se i venti non ritornano occidentali per almeno 10 giorni consecutivi prima del 30 aprile, l’evento viene classificato come un riscaldamento finale e, di conseguenza, escluso dal Compendio, poiché non rientra nella categoria degli SSW maggiori.

Le date centrali degli SSW maggiori nell’emisfero settentrionale (NH) identificate per ciascuna rianalisi sono riportate nella Tabella 2. Per massimizzare la completezza del SSWC, il database include ogni evento rilevato in almeno una delle rianalisi considerate, come indicato nella Tabella 2. Ad esempio, l’evento del 30 novembre 1958, rilevato esclusivamente nella rianalisi NCEP-NCAR, è incluso per tutte le rianalisi che coprono il periodo a partire dal 1958, anche se non è stato identificato in quelle specifiche rianalisi. Questa scelta metodologica si applica anche alla rianalisi NOAA20CRv2c, nonostante quest’ultima abbia rilevato un solo evento, a causa delle sue peculiarità nell’assimilazione dei dati (limitata alle osservazioni di pressione al suolo). Tale approccio consente di fornire un quadro il più possibile completo e comparabile degli SSW maggiori, tenendo conto delle differenze tra i prodotti di rianalisi.

Gli SSW possono essere classificati in due categorie principali in base alla dinamica del vortice polare: gli eventi di spostamento (displacement events), in cui il vortice polare stratosferico viene spostato dalla sua posizione sopra il polo, e gli eventi di divisione (split events), in cui il vortice si frammenta in due o più vortici distinti (Fig. 1). In alcuni casi, gli SSW presentano caratteristiche miste, combinando elementi di entrambe le tipologie. La letteratura scientifica offre diversi metodi per classificare il tipo di SSW, ciascuno con approcci e soglie specifiche. In questo studio, non è stato effettuato un tentativo diretto di classificare gli eventi in base al tipo; tuttavia, il SSWC fornisce una serie di variabili derivate che possono facilitare tale classificazione. In particolare, sono inclusi i campi di vorticità assoluta, sia filtrati che non filtrati, a 10 hPa (si veda la Sezione 2.3), che consentono di identificare gli eventi di divisione secondo la definizione di CP07, in cui i bordi del vortice sono determinati dalla posizione del massimo gradiente di vorticità assoluta. Inoltre, il Compendio fornisce la vorticità potenziale (PV) interpolata su superfici isentropiche e le altezze geopotenziali a 10 hPa, entrambe variabili che possono essere utilizzate per calcolare diagnostiche di momento del vortice e determinare il tipo di SSW (Mitchell et al., 2011; Seviour et al., 2013; Waugh, 1997). È importante notare che le diagnostiche di momento del vortice possono identificare date di SSW diverse rispetto a quelle rilevate con il metodo CP07; tali eventi non sono inclusi nel Compendio, ma i dati forniti consentono agli utenti di classificare gli eventi inclusi in base a criteri alternativi.

Sebbene gli SSW si verifichino prevalentemente nell’emisfero settentrionale (NH), a causa della maggiore variabilità dinamica indotta dalle onde planetarie, è stata condotta un’analisi esplorativa della loro occorrenza nell’emisfero australe (SH), con i risultati riportati nella Tabella 3. Per identificare gli SSW nell’SH, sono state considerate le inversioni dei venti zonali medi a 10 hPa e 60°S nel periodo compreso tra luglio e ottobre, con la condizione che i venti tornino occidentali per almeno 10 giorni consecutivi prima del 30 novembre, per evitare la classificazione come riscaldamento finale. Tuttavia, è fondamentale sottolineare che prima del 1979 le osservazioni della stratosfera polare nell’emisfero australe erano estremamente limitate, rendendo le rianalisi scarsamente vincolate e potenzialmente meno affidabili. L’unico evento di SSW rilevato nell’SH si è verificato nel settembre 2002, un episodio ben documentato nella letteratura scientifica e considerato eccezionale per la sua rarità. Questo evento è stato incluso nel SSWC, offrendo agli utenti la possibilità di analizzare un raro caso di SSW nell’emisfero australe e di confrontare le sue caratteristiche con quelle degli eventi nell’NH.

In sintesi, la selezione degli eventi per il SSWC si basa su criteri rigorosi ma pragmatici, che bilanciano la necessità di identificare gli SSW maggiori con impatti significativi sulla superficie e la complessità derivante dall’assenza di una definizione universale. La metodologia adottata, combinata con la fornitura di variabili derivate per analisi avanzate, rende il Compendio uno strumento versatile per lo studio della dinamica degli SSW e delle loro implicazioni atmosferiche, sia nell’emisfero settentrionale che in quello australe.

Analisi Cronologica e Comparativa degli Eventi di Riscaldamento Stratosferico Improvviso nell’Emisfero Settentrionale: Una Disamina Dettagliata della Tabella 2 del Compendio SSW

La Tabella 2, denominata “Le date centrali degli SSW nell’emisfero settentrionale rilevate in ciascun prodotto di rianalisi” (The central dates of NH SSWs detected in each reanalysis product), costituisce un elemento centrale del Sudden Stratospheric Warming Compendium (SSWC), un database progettato per documentare e analizzare i riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW) maggiori nell’emisfero settentrionale (NH). Questa tabella riporta le date in cui tali eventi sono stati identificati nei sei prodotti di rianalisi utilizzati nel compendio—ERA-40, ERA-Interim, JRA-55, MERRA2, NCEP-NCAR I e NOAA20CRv2c—coperti dal periodo 1958–2014. La tabella non solo fornisce una cronologia degli SSW, ma evidenzia anche le discrepanze tra i prodotti di rianalisi nella rilevazione di questi eventi, offrendo una base per analisi comparative e studi climatologici approfonditi. Di seguito, viene presentata una spiegazione dettagliata e scientifica della tabella, con un’analisi della sua struttura, delle annotazioni e delle implicazioni scientifiche delle informazioni riportate.

Struttura e Organizzazione della Tabella

La Tabella 2 è organizzata in sei colonne e 41 righe, dove ogni riga rappresenta un evento di SSW maggiore identificato in almeno uno dei prodotti di rianalisi. Le colonne sono strutturate come segue:

1. Numero dell’evento: Un identificativo numerico progressivo (da 1 a 41) assegnato a ciascun evento di SSW, utile per riferimenti e analisi.
2. ERA-40: Date degli SSW rilevate nel prodotto ERA-40, che copre il periodo 1958–2002.
3. ERA-Interim: Date degli SSW rilevate in ERA-Interim, con copertura temporale dal 1979 al 2014.
4. JRA-55: Date degli SSW rilevate in JRA-55, che si estende dal 1958 al 2014.
5. MERRA2: Date degli SSW rilevate in MERRA2, con dati disponibili dal 1980 al 2014.
6. NCEP-NCAR I: Date degli SSW rilevate in NCEP-NCAR I, che copre l’intero periodo 1958–2014.
7. NOAA20CRv2c: Date degli SSW rilevate in NOAA20CRv2c, anch’esso coprente il periodo 1958–2014.

Le date riportate in ciascuna cella corrispondono al giorno in cui i venti zonali medi giornalieri a 10 hPa e 60°N sono passati da occidentali a orientali, secondo la definizione di SSW maggiore proposta da Charlton e Polvani (2007) (CP07), applicata al periodo tra novembre e marzo. La tabella include alcune annotazioni specifiche:

• Celle vuote: Indicano che il prodotto di rianalisi non copre il periodo dell’evento (ad esempio, ERA-Interim non ha dati prima del 1979).
• Asterischi (**)**: Segnalano che, pur essendo disponibili i dati per quel periodo, l’evento non è stato rilevato in quella specifica rianalisi.
• Nota a piè di pagina: Precisa che, sebbene gli eventi siano quelli rilevati in ciascuna rianalisi, il SSWC include i dati per tutte le date riportate nella tabella per tutte le rianalisi, anche se un evento è stato identificato solo in una di esse. Questo approccio consente un’analisi comparativa completa.

Analisi Cronologica e Comparativa degli Eventi

La tabella documenta 41 eventi di SSW maggiori nell’emisfero settentrionale, distribuiti nell’arco temporale che va dal 1958 al 2013, identificati sulla base della definizione CP07. Di seguito, vengono analizzati alcuni aspetti chiave emersi dalla tabella:

1. Distribuzione Temporale degli SSW

Il primo evento documentato risale al 31 gennaio 1958 (riga 1), rilevato esclusivamente da JRA-55 e NCEP-NCAR I, mentre ERA-40 e NOAA20CRv2c, pur coprendo quel periodo, non lo identificano (indicato con *****). L’ultimo evento riportato è il 6 gennaio 2013 (riga 41), rilevato da ERA-Interim, JRA-55, MERRA2 e NCEP-NCAR I, ma non da NOAA20CRv2c. Gli eventi non sono distribuiti uniformemente nel tempo: alcuni anni registrano più eventi, come il 1980, con due SSW il 22 febbraio e il 29 febbraio (riga 17), mentre altri anni non presentano eventi. Complessivamente, i 41 eventi in 56 anni (1958–2013) corrispondono a una frequenza media di circa 0.73 eventi all’anno, equivalente a circa 7 eventi per decennio, un valore che si allinea con la stima di Charlton e Polvani (2007) di circa 6 eventi per decennio. I decenni con maggiore attività includono gli anni ’80, con 9 eventi (righe 17–25), e gli anni 2000, con 8 eventi (righe 32–39).

2. Variabilità nella Rilevazione tra i Prodotti di Rianalisi

La tabella evidenzia differenze significative nella capacità dei prodotti di rianalisi di rilevare gli SSW, riflettendo le variazioni nei dati osservativi assimilati, nei modelli numerici e nelle parametrizzazioni:

• NOAA20CRv2c rileva un solo evento, il 18 marzo 1980 (riga 17), a causa della sua limitazione intrinseca: assimila esclusivamente osservazioni di pressione al suolo, rendendo la rappresentazione della stratosfera scarsamente vincolata e i venti stratosferici non realistici.
• Alcuni eventi sono rilevati in modo coerente da tutte le rianalisi disponibili per quel periodo, come il 24 febbraio 1984 (riga 21), identificato da ERA-40, ERA-Interim, JRA-55, MERRA2 e NCEP-NCAR I, indicando un segnale robusto e ben definito.
• Altri eventi mostrano discrepanze: ad esempio, il 30 novembre 1958 (riga 2) è rilevato solo da NCEP-NCAR I, mentre ERA-40, JRA-55 e NOAA20CRv2c non lo identificano, suggerendo che l’evento potrebbe essere stato marginale o che le differenze metodologiche tra le rianalisi abbiano influito sulla sua rilevazione.
• In alcuni casi, le date variano leggermente tra le rianalisi: per l’evento del 1970 (riga 11), ERA-40 e JRA-55 riportano il 2 gennaio 1970, mentre NCEP-NCAR I indica il 2 gennaio 1971, un disallineamento che potrebbe riflettere differenze nella sensibilità dei modelli o nei dati assimilati.

3. Copertura Temporale e Limitazioni

La copertura temporale dei prodotti di rianalisi influisce sulla loro capacità di rilevare eventi:

• ERA-40 (1958–2002) non ha dati dopo il 2002, quindi le celle dal 2003 in poi sono vuote (ad esempio, righe 33–41).
• ERA-Interim (1979–2014) e MERRA2 (1980–2014) mancano degli eventi precedenti al 1979/1980, come quelli del 1958 (riga 2) o del 1960 (riga 3).
• JRA-55 e NCEP-NCAR I, che coprono l’intero periodo 1958–2014, rilevano il maggior numero di eventi, rispettivamente 36 e 37, grazie alla loro estensione temporale e alla capacità di identificare segnali anche in periodi con scarse osservazioni.

4. Stagionalità degli Eventi

Gli SSW maggiori si verificano prevalentemente tra dicembre e marzo, con una concentrazione significativa nei mesi di gennaio e febbraio, in linea con la dinamica stagionale del vortice polare:

• Febbraio è il mese più frequente, con eventi come il 24 febbraio 1984 (riga 21), il 21 febbraio 1989 (riga 26), il 15 dicembre 1998 (riga 27), e il 24 febbraio 2009 (riga 38).
• Gennaio registra numerosi eventi, come il 23 gennaio 1987 (riga 23) e il 5 gennaio 2004 (riga 34).
• Gli eventi in novembre (ad esempio, 30 novembre 1958, riga 2) e marzo (ad esempio, 14 marzo 1988, riga 25) sono meno comuni, ma rientrano comunque nel periodo definito da CP07 (novembre–marzo).

Implicazioni Scientifiche e Utilità del SSWC

La Tabella 2 offre una panoramica cronologica essenziale per lo studio degli SSW, evidenziando sia la loro distribuzione temporale sia le discrepanze tra i prodotti di rianalisi. Queste differenze riflettono le variazioni nei metodi di assimilazione dei dati e nelle rappresentazioni modellistiche della stratosfera. Ad esempio, la scarsa capacità di NOAA20CRv2c di rilevare eventi è coerente con la sua dipendenza esclusiva da osservazioni di pressione al suolo, che non vincolano adeguatamente la dinamica stratosferica. Al contrario, JRA-55 e NCEP-NCAR I, grazie alla loro lunga copertura temporale e alla maggiore sensibilità, identificano un numero maggiore di eventi, anche in periodi con osservazioni limitate, come l’era pre-satellitare (prima del 1979).

Un aspetto cruciale del SSWC, come sottolineato nella nota a piè di pagina, è l’inclusione dei dati per tutte le date riportate nella tabella per tutte le rianalisi disponibili, anche se un evento è stato rilevato solo in una di esse. Ad esempio, per l’evento del 30 novembre 1958, rilevato solo da NCEP-NCAR I, il SSWC fornisce i dati per quel giorno anche per ERA-40, JRA-55 e NOAA20CRv2c. Questo approccio consente agli utenti di analizzare le condizioni atmosferiche associate a ciascun evento in tutti i dataset, anche in quelli che non hanno identificato l’SSW, facilitando un’analisi comparativa dettagliata. Tale metodologia permette di esplorare segnali deboli o discrepanze metodologiche, come differenze nella rappresentazione del vortice polare o nei criteri di rilevazione degli eventi.

Dal punto di vista climatologico, la tabella conferma la frequenza media degli SSW maggiori nell’emisfero settentrionale (circa 6–7 eventi per decennio), coerentemente con le stime della letteratura. La stagionalità degli eventi, con una predominanza nei mesi di gennaio e febbraio, riflette il periodo di massima instabilità del vortice polare, quando le onde planetarie che si propagano dalla troposfera sono più intense e possono indurre la rottura del vortice. Inoltre, la variabilità interannuale e decennale nella frequenza degli SSW suggerisce l’influenza di fattori climatici su larga scala, come le oscillazioni oceaniche o la variabilità solare, che meritano ulteriori indagini.

Conclusioni

In sintesi, la Tabella 2 rappresenta un pilastro fondamentale del SSWC, offrendo una cronologia dettagliata degli SSW maggiori nell’emisfero settentrionale e mettendo in luce le differenze tra i prodotti di rianalisi nella loro rilevazione. La tabella non solo documenta la distribuzione temporale e stagionale degli eventi, ma fornisce anche una base per analisi comparative che possono migliorare la comprensione delle dinamiche stratosferiche e delle loro interazioni con la troposfera. Grazie all’approccio inclusivo del SSWC, che rende disponibili i dati per tutte le date riportate in tutti i dataset, i ricercatori possono esplorare in profondità le caratteristiche degli SSW, contribuendo al progresso delle scienze atmosferiche e alla previsione degli impatti climatici associati a questi fenomeni estremi.

2.3 Metodologie di elaborazione dei dati

La costruzione del Sudden Stratospheric Warming Compendium (SSWC) ha richiesto un processo metodologico complesso per l’elaborazione dei dati, il cui flusso operativo è dettagliatamente illustrato nella Figura 2. I dati utilizzati nel compendio sono stati acquisiti da una serie di archivi di ricerca specializzati, garantendo l’accesso a dataset di rianalisi con risoluzione orizzontale e verticale nativa. In particolare, i dataset NOAA20CRv2c e NCEP/NCAR I sono stati ottenuti dal NOAA Earth System Research Laboratory, Physical Sciences Division, disponibile all’indirizzo http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/. I prodotti JRA-55, ERA-Interim ed ERA-40 sono stati scaricati dall’University Corporation for Atmospheric Research (UCAR) Research Data Archive, accessibile tramite http://rda.ucar.edu/, mentre MERRA-2 è stato reperito dal Modeling and Assimilation Data and Information Services Center (MDISC), consultabile all’indirizzo http://disc.sci.gsfc.nasa.gov/mdisc/. Questi archivi rappresentano risorse consolidate nella comunità scientifica, garantendo dati di alta qualità per l’analisi atmosferica.

L’estrazione dei dati si è concentrata su una serie di variabili atmosferiche rilevanti per lo studio dei riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW). Quando disponibili, sono stati raccolti i seguenti campi: l’ozono totale integrato verticalmente in colonna, che fornisce un’indicazione della distribuzione dell’ozono atmosferico; i venti zonali e meridionali, le temperature, le altezze geopotenziali, la vorticità potenziale di Ertel e il rapporto di miscelazione dell’ozono, tutti calcolati su diversi livelli di pressione, per analizzare la dinamica stratosferica e troposferica; a livello superficiale, sono state incluse variabili come la temperatura media giornaliera, la temperatura minima e massima giornaliera, la pressione media al livello del mare, la pressione superficiale, l’equivalente in acqua liquida della precipitazione totale e l’equivalente in acqua liquida della neve totale, per valutare gli impatti degli SSW sul clima al suolo. I dati grezzi delle rianalisi sono generalmente disponibili con una frequenza temporale elevata, spesso ogni 6 ore per i campi a livello di pressione e, in alcuni casi, ogni 3 ore per i campi superficiali. Tuttavia, al fine di uniformare l’analisi e semplificare l’uso del compendio, tutti i campi sono stati aggregati calcolando le medie giornaliere, garantendo una risoluzione temporale coerente per tutte le variabili.

Per standardizzare la risoluzione spaziale, i campi a livello di pressione sono stati interpolati su una griglia di latitudine-longitudine con una risoluzione uniforme di 2,5° × 2,5°, corrispondente a circa 280 km a medie latitudini. Questo processo di interpolazione consente un confronto diretto tra i diversi prodotti di rianalisi, nonostante le loro risoluzioni orizzontali native varino significativamente, come riportato nella Tabella 1. I campi a livello superficiale, invece, sono stati mantenuti alla loro risoluzione orizzontale nativa, preservando i dettagli spaziali specifici di ciascun prodotto di rianalisi. I dati sono stati conservati sui livelli di pressione originalmente forniti, ma per alcune variabili specifiche, come la vorticità potenziale e il rapporto di miscelazione dell’ozono, è stata effettuata un’interpolazione su superfici isentropiche, che rappresentano livelli di temperatura potenziale costante e sono particolarmente utili per analizzare la dinamica atmosferica. Quando i dati a livello isentropico non erano direttamente disponibili, la temperatura potenziale è stata calcolata a partire dai dati di temperatura a livello di pressione, utilizzando una relazione standard che tiene conto della temperatura atmosferica, della pressione e di costanti fisiche come la costante dei gas e la capacità termica specifica a pressione costante. I dati sono stati quindi interpolati linearmente a ogni passo temporale su 10 superfici isentropiche comuni, corrispondenti a valori di temperatura potenziale di 330, 350, 400, 450, 500, 550, 600, 700, 850 e 1000 K. Un’eccezione è rappresentata dal dataset JRA-55, che fornisce dati a livello isentropico, ma non per la superficie a 1000 K; in questi casi, nel SSWC i valori mancanti per tale livello sono chiaramente indicati, garantendo trasparenza per gli utenti.

Il SSWC offre due categorie principali di output, progettate per rispondere a diverse esigenze di analisi: statistiche climatologiche e dati basati sugli eventi. I file di statistiche climatologiche includono informazioni aggregate, come la media e la deviazione standard di tutti i campi di output, oltre ai percentili della distribuzione climatologica per una selezione di variabili superficiali, quali la temperatura minima e massima giornaliera e la precipitazione. Queste statistiche sono state calcolate per ogni punto spaziale su un ciclo annuale di 366 giorni, definito dal 1° luglio al 30 giugno, per catturare l’intera variabilità stagionale. La media climatologica è stata determinata utilizzando l’intero periodo temporale di ciascuna rianalisi, come specificato nella Tabella 1, al fine di ottenere una rappresentazione robusta delle condizioni medie a lungo termine. Il calcolo della media climatologica ha seguito un approccio in due fasi: inizialmente, è stata calcolata la media di ciascun giorno dell’anno sull’intero record temporale disponibile; successivamente, questa media giornaliera grezza è stata sottoposta a una trasformata di Fourier, trattenendo le prime quattro armoniche della serie, secondo un metodo consolidato nella letteratura scientifica (Wilks, 2006). Questo processo ha permesso di smussare le variazioni giornaliere casuali, preservando al contempo la variabilità a bassa frequenza, come i cicli stagionali. La deviazione standard è stata poi calcolata come la radice quadrata delle deviazioni al quadrato dei dati giornalieri grezzi rispetto a questa media climatologica smussata, fornendo una misura della variabilità interannuale e stagionale. I percentili, calcolati per i valori 5, 10, 90 e 95%, sono stati determinati seguendo un metodo descritto in letteratura (Zhang et al., 2005), offrendo un’indicazione degli estremi della distribuzione climatologica per le variabili selezionate. Queste statistiche, basate sull’intero record di dati disponibile per ciascuna rianalisi, rappresentano una base solida per confrontare le condizioni durante gli SSW con il clima di fondo.

In sintesi, l’elaborazione dei dati per il SSWC ha richiesto un approccio metodologico rigoroso, che ha incluso l’acquisizione dei dati da archivi affidabili, l’estrazione e l’interpolazione delle variabili rilevanti, e il calcolo di statistiche climatologiche dettagliate. Questo processo ha garantito la creazione di un database uniforme e accessibile, che consente agli utenti di analizzare sia le dinamiche degli SSW sia i loro impatti sul clima superficiale, con un livello di dettaglio e flessibilità adeguato a una vasta gamma di applicazioni scientifiche.

I file basati sugli eventi contengono un insieme completo di dati relativi ai 60 giorni precedenti e successivi a ciascun evento di riscaldamento stratosferico improvviso (SSW) riportato nelle Tabelle 2 e 3. Questi dati includono campi completi, anomalie e variabili derivate, offrendo una panoramica dettagliata delle condizioni atmosferiche associate agli SSW. Le anomalie sono calcolate rispetto a una climatologia smussata, specifica per ciascun campo, utilizzando l’intero periodo di dati disponibile per ogni rianalisi. È opportuno sottolineare che, sebbene le climatologie calcolate per periodi temporali diversi siano generalmente simili, l’adozione di intervalli temporali distinti per ciascuna rianalisi potrebbe introdurre differenze nei campi di anomalia, attribuibili in parte alla climatologia di riferimento scelta. Oltre ai campi completi e alle anomalie, il dataset include una serie di diagnostiche avanzate, progettate per analizzare i processi dinamici e gli impatti sul clima superficiale durante gli eventi di SSW. Di seguito, vengono descritte nel dettaglio le diagnostiche fornite:

1. Sono riportate le temperature massime e minime giornaliere per ogni evento. Per la rianalisi NCEP-NCAR I, questi valori sono forniti direttamente; per le altre rianalisi, sono stati calcolati utilizzando i dati disponibili. Non è stata applicata alcuna interpolazione: i valori rappresentano semplicemente il massimo e il minimo registrati nei dati con frequenza di 3 o 6 ore. Di conseguenza, tali valori potrebbero sottostimare le effettive temperature estreme giornaliere, a causa della risoluzione temporale limitata.
2. Sono fornite anomalie standardizzate delle altezze geopotenziali, calcolate per ogni giorno dell’anno e per ogni punto della griglia. La standardizzazione avviene sottraendo la media climatologica e dividendo per la deviazione standard specifica per quel giorno e punto, permettendo un confronto normalizzato delle variazioni geopotenziali durante gli eventi di SSW.
3. È inclusa la vorticità assoluta a 10 hPa, derivata dai campi di vento zonale e meridionale interpolati su una griglia di 2,5° × 2,5°. Questo parametro è calcolato utilizzando un’equazione che tiene conto della vorticità relativa, della forza di Coriolis, del raggio terrestre e delle coordinate geografiche, fornendo un indicatore della dinamica rotazionale del vortice polare durante gli SSW.
4. È presente anche la vorticità assoluta filtrata a 10 hPa, ottenuta applicando una procedura di smussamento sferico. In questo processo, la vorticità assoluta viene trasformata nello spazio delle armoniche sferiche, quindi ritrasformata mantenendo solo i primi 11 coefficienti armonici. Questo filtraggio, parte dell’algoritmo di classificazione degli eventi di Charlton e Polvani (2007), facilita l’identificazione delle strutture dinamiche su larga scala, come quelle associate alla divisione del vortice polare.
5. Sono forniti il flusso di calore meridionale medio zonale delle perturbazioni e le sue componenti di numero d’onda 1 e 2, calcolati in funzione del livello di pressione e della latitudine. Le perturbazioni sono definite come deviazioni dalla media zonale e sono calcolate utilizzando dati giornalieri. Le componenti di numero d’onda sono ottenute attraverso una trasformata di Fourier applicata alla dimensione longitudinale, consentendo di isolare i contributi delle onde planetarie di diversa scala alla dinamica degli SSW.
6. Analogamente, sono inclusi il flusso di quantità di moto meridionale medio zonale delle perturbazioni e le sue componenti di numero d’onda 1 e 2, sempre in funzione del livello di pressione e della latitudine. Questi parametri forniscono informazioni sui trasferimenti di quantità di moto indotti dalle perturbazioni, che giocano un ruolo chiave nella rottura del vortice polare.
7. Sono riportati gli indici del Modo Anulare Settentrionale (NAM) e del Modo Anulare Meridionale (SAM), calcolati come la prima funzione ortogonale empirica delle anomalie giornaliere medie zonali delle altezze geopotenziali, rispettivamente da 20 a 90° di latitudine nord e sud. Gli indici NAM e SAM corrispondono alle serie temporali dei componenti principali associati a queste funzioni ortogonali per ciascun emisfero, seguendo l’approccio descritto da Baldwin e Thompson (2009). Nella stratosfera, il modo anulare riflette l’intensità del vortice polare, mentre nella troposfera è indicativo degli spostamenti delle traiettorie delle tempeste, come evidenziato in letteratura (Gerber et al., 2012; Thompson et al., 2000).
8. Sono identificati gli eventi estremi a livello superficiale. Per ogni punto della griglia, viene assegnato un valore binario (0 o 1) in base al superamento di soglie predefinite per le anomalie di precipitazione giornaliera, temperatura minima e temperatura massima. Per la precipitazione, l’anomalia deve superare il 95° percentile della distribuzione climatologica. Per le temperature, le anomalie devono essere inferiori al 5° o 10° percentile, oppure superiori al 90° o 95° percentile, consentendo di evidenziare condizioni meteorologiche estreme associate agli SSW.
9. Sono fornite serie temporali che indicano la posizione del massimo riscaldamento stratosferico nella regione compresa tra 30 e 90° di latitudine e tra 300 e 1 hPa (o fino al livello massimo disponibile nella rianalisi). Queste serie includono l’altezza geopotenziale, la latitudine, la longitudine e la pressione corrispondenti all’anomalia di temperatura massima. Inoltre, sono incluse serie temporali della posizione della minima anomalia del vento zonale nella stessa regione, utili per tracciare l’evoluzione spaziale e temporale delle perturbazioni associate agli SSW.
10. È riportato il tempo trascorso dall’evento di SSW in cui il vento zonale medio zonale diventa orientale, analizzato in funzione della pressione e della latitudine. Questo parametro aiuta a comprendere la progressione temporale dell’inversione del flusso stratosferico durante e dopo un SSW.
11. È indicato il livello di pressione in cui il vento zonale medio zonale diventa orientale, analizzato in funzione del tempo e della latitudine. Questo dato fornisce un’indicazione della profondità verticale dell’inversione del flusso e della sua variabilità latitudinale.

Queste diagnostiche offrono un quadro completo delle dinamiche atmosferiche e degli impatti superficiali degli SSW, permettendo analisi dettagliate sia dei processi stratosferici che delle loro ripercussioni sul clima al suolo.Per arricchire ulteriormente l’analisi delle dinamiche associate ai riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW) e dei loro impatti sul clima superficiale, il Sudden Stratospheric Warming Compendium (SSWC) integra una serie di indici climatici derivati da osservazioni indipendenti, anziché dai dati di rianalisi, al fine di fornire un quadro più ampio delle fonti di variabilità climatica che possono influenzare sia l’innesco di singoli eventi di SSW sia le loro ripercussioni sulla superficie terrestre. Questi indici, basati su misurazioni dirette, consentono di contestualizzare gli SSW all’interno di pattern climatici globali più ampi, offrendo agli utenti strumenti aggiuntivi per esplorare le interazioni tra processi atmosferici su diverse scale. Di seguito, vengono descritti in dettaglio gli indici climatici inclusi e il loro ruolo nello studio degli SSW:

1. Indicatori della fase dell’Oscillazione El Niño-Southern (ENSO): Sono stati incorporati diversi indici per valutare lo stato dell’Oceano Pacifico tropicale, che esercita un’influenza significativa sul clima delle medie latitudini durante l’inverno boreale. La letteratura scientifica ha evidenziato una correlazione tra gli SSW e le fasi di El Niño, con una probabilità di occorrenza degli SSW che raggiunge l’80% durante gli inverni caratterizzati da El Niño (Butler e Polvani, 2011). Inoltre, gli SSW possono modulare le teleconnessioni tipiche di El Niño, alterando i pattern climatici associati (Butler et al., 2014; Richter et al., 2015). Tra gli indici inclusi vi è l’Indice Multivariato ENSO (MEI), che rappresenta la prima componente principale derivata dalla combinazione di sei variabili osservate, tra cui temperatura superficiale del mare, pressione al livello del mare e venti. I dati del MEI sono stati ottenuti dalla Divisione di Scienze Fisiche della NOAA (PSD), accessibile tramite il sito http://www.esrl.noaa.gov/psd/enso/mei/table.html. Oltre al MEI, sono forniti l’Indice Oceanico Niño (ONI) e l’Indice di Oscillazione Meridionale (SOI). L’ONI è calcolato come la media mobile trimestrale delle anomalie della temperatura superficiale del mare nella regione Niño 3.4, utilizzando un periodo di riferimento di 30 anni centrato, aggiornato ogni 5 anni; i dati dell’ONI provengono dal NOAA Climate Prediction Center (CPC), disponibili all’indirizzo http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/detrend.nino34.ascii.txt. L’SOI, invece, è determinato come la differenza tra la pressione al livello del mare standardizzata registrata a Tahiti e a Darwin, ed è anch’esso fornito dal NOAA CPC, accessibile tramite http://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/indices/soi. Per adattare questi indici alle esigenze del SSWC, i valori mensili sono stati interpolati linearmente su base giornaliera, assumendo che i valori mensili siano rappresentativi del 15 del mese.
2. Indice Madden-Julian Oscillation (MJO) basato sulla radiazione a onde lunghe uscente (OMI): È stata inclusa l’ampiezza e la fase dell’Indice OMI, che misura l’attività dell’Oscillazione Madden-Julian, un pattern di variabilità intra-stagionale che influenza la convezione tropicale. Gli SSW possono essere correlati a episodi di convezione anomala generati dall’MJO durante alcune delle sue fasi, come suggerito da studi recenti (Garfinkel et al., 2014). I dati giornalieri dell’OMI sono stati ottenuti dalla NOAA PSD, disponibili all’indirizzo http://www.esrl.noaa.gov/psd/mjo/mjoindex/omi.1x.txt, e forniscono un’indicazione della posizione e dell’intensità dell’MJO, utile per analizzare il suo ruolo come possibile precursore degli SSW.
3. Venti zonali equatoriali come misura dell’Oscillazione Quasi-Biennale (QBO): Sono stati inclusi i venti zonali equatoriali misurati tramite radiosonde in prossimità dell’equatore, a livelli di pressione di 10, 30, 50 e 70 hPa, per rappresentare l’Oscillazione Quasi-Biennale, un’oscillazione periodica dei venti stratosferici equatoriali con un ciclo di circa 28 mesi. La QBO è nota per modulare la frequenza degli SSW attraverso il suo effetto sulla propagazione delle onde planetarie (Baldwin et al., 2001; Dunkerton et al., 1988), un’influenza che potrebbe essere ulteriormente modulata dal ciclo solare (Labitzke et al., 2006). I dati della QBO sono stati forniti dalla Freie Universität di Berlino, accessibili all’indirizzo http://www.geo.fu-berlin.de/en/met/ag/strat/produkte/qbo/. Anche in questo caso, i dati mensili sono stati interpolati linearmente su base giornaliera per garantire compatibilità con l’analisi temporale del SSWC.

Riconosciamo che ulteriori variabili e indici potrebbero risultare utili per un’analisi più approfondita delle dinamiche degli SSW. Ad esempio, i componenti del vettore di flusso di Eliassen-Palm o le diagnostiche di media euleriana trasformata potrebbero fornire informazioni aggiuntive sui flussi di energia e quantità di moto che influenzano la genesi e l’evoluzione degli SSW. Sebbene tali diagnostiche possano essere calcolate utilizzando i dati giornalieri a livello di pressione forniti dal SSWC, tali calcoli potrebbero essere meno precisi rispetto a quelli effettuati sui livelli nativi del modello, a causa di limitazioni nella risoluzione verticale o di errori introdotti dall’interpolazione. I dati a livello di modello sono spesso preferiti per analizzare processi come il trasporto atmosferico o le dinamiche vicino alla tropopausa, dove la risoluzione verticale dei livelli di pressione forniti potrebbe risultare inadeguata, portando a potenziali imprecisioni. Nonostante queste limitazioni, il SSWC si configura come uno strumento estremamente versatile e prezioso, adatto a un’ampia gamma di applicazioni scientifiche, come verrà illustrato nella sezione successiva. La combinazione di dati di rianalisi e indici climatici indipendenti offre una base solida per esplorare le interazioni tra gli SSW e i principali pattern di variabilità climatica globale, contribuendo a una comprensione più approfondita dei processi atmosferici e dei loro impatti sul clima.

Analisi Dettagliata della Figura 1: Rappresentazione Visiva dei Due Principali Tipi di Riscaldamenti Stratosferici Improvvisi e Implicazioni Dinamiche

La Figura 1, denominata Esempi di due tipi di riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW): un evento di spostamento (a sinistra) e un evento di divisione (a destra) (Examples of the two types of sudden stratospheric warmings (SSWs): a displacement event (left) and a split event (right)), rappresenta un elemento visivo cruciale all’interno del Sudden Stratospheric Warming Compendium (SSWC), progettato per illustrare le differenze fondamentali tra i due principali tipi di riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW) in base alla dinamica del vortice polare stratosferico. Questa figura non solo facilita la comprensione delle modalità attraverso cui il vortice polare viene perturbato durante tali eventi estremi, ma fornisce anche un punto di riferimento essenziale per analizzare le implicazioni dinamiche e climatiche associate a queste configurazioni. Di seguito, viene offerta una descrizione scientifica approfondita della figura, arricchita dal contesto teorico e dalle implicazioni per la ricerca atmosferica.

Contesto Teorico e Rilevanza Scientifica

I riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW) sono fenomeni atmosferici estremi che si verificano nella stratosfera polare invernale, caratterizzati da un rapido aumento della temperatura (fino a 30–40 K in pochi giorni) e da una significativa alterazione della circolazione del vortice polare. Il vortice polare è una struttura ciclonica persistente, costituita da venti occidentali (westerlies) che ruotano attorno al polo, mantenendo una configurazione relativamente stabile durante l’inverno boreale. Tuttavia, l’interazione con onde planetarie su larga scala, che si propagano dalla troposfera verso la stratosfera, può destabilizzare il vortice, portando a due tipi principali di SSW: gli eventi di spostamento (displacement events) e gli eventi di divisione (split events). La Figura 1 si propone di illustrare visivamente queste due categorie, evidenziando le differenze nella struttura del vortice polare e fornendo un supporto visivo per comprendere le dinamiche sottostanti e i loro effetti sul clima troposferico e superficiale.

Gli SSW di tipo spostamento si verificano quando il vortice polare viene spostato dalla sua posizione tipica sopra il Polo Nord, mantenendo però la sua integrità strutturale. Al contrario, gli SSW di tipo divisione si manifestano quando il vortice si frammenta in due o più vortici distinti, spesso posizionati lontano dal polo, a causa di una perturbazione più intensa indotta da onde planetarie. Queste due configurazioni non solo riflettono dinamiche stratosferiche diverse, ma hanno anche implicazioni distinte per il clima superficiale, come variazioni nella frequenza delle ondate di freddo nelle medie latitudini o anomalie termiche in regioni specifiche, rendendo la loro distinzione un aspetto cruciale per gli studi di dinamica atmosferica.

Descrizione Dettagliata della Figura 1

La Figura 1 è composta da due pannelli distinti, ciascuno dei quali rappresenta un esempio paradigmatico di un tipo di SSW, visualizzato attraverso mappe della stratosfera polare settentrionale a un livello di pressione di 10 hPa (circa 30 km di altitudine), un livello standard per l’analisi degli SSW, come definito nella Sezione 2.2 del documento. I pannelli probabilmente mostrano un campo atmosferico, come le altezze geopotenziali o la vorticità potenziale, comunemente utilizzati per rappresentare la struttura e l’evoluzione del vortice polare.

Pannello di Sinistra: Evento di Spostamento (Displacement Event)

Il pannello di sinistra illustra un evento di spostamento, in cui il vortice polare subisce una traslazione significativa dalla sua posizione climatologica sopra il Polo Nord, senza però perdere la sua coerenza strutturale. La mappa mostra una configurazione in cui il vortice, identificabile come un’area di bassa altezza geopotenziale (indicativa di bassa pressione) o di alta vorticità potenziale, appare spostato verso una regione lontana dal polo, come l’Eurasia settentrionale o il Nord America. Intorno al Polo Nord, si forma un’area di alta pressione (o bassa vorticità), che riflette la sostituzione del vortice con una massa d’aria più calda proveniente dalle latitudini inferiori.

Dinamicamente, un evento di spostamento è spesso associato a onde planetarie di numero d’onda 1, che hanno un solo massimo e un solo minimo lungo un parallelo, esercitando una pressione asimmetrica sul vortice polare. Questa pressione spinge il vortice fuori dalla sua posizione centrale, ma non è sufficiente a frammentarlo. La figura mostra quindi un vortice singolo, ben definito, ma decentrato, con contorni che evidenziano la sua struttura compatta. Questo tipo di evento può portare a impatti climatici localizzati nella regione verso cui il vortice si sposta, come un aumento delle temperature superficiali in Groenlandia o nel Canada orientale, e un incremento delle ondate di freddo nelle aree sottostanti la posizione del vortice spostato, come l’Eurasia settentrionale.

Pannello di Destra: Evento di Divisione (Split Event)

Il pannello di destra rappresenta un evento di divisione, in cui il vortice polare subisce una frammentazione in due o più vortici distinti, ciascuno posizionato lontano dal Polo Nord. La mappa mostra due centri separati di bassa altezza geopotenziale (o alta vorticità potenziale), spesso situati in regioni opposte, come sopra l’Eurasia e il Nord America, separati da un’area di alta pressione (o bassa vorticità) che si estende sopra il Polo Nord. Questa configurazione indica una chiara rottura del vortice polare originario, sostituito da due strutture cicloniche più piccole e indipendenti.

Dinamicamente, un evento di divisione è tipicamente innescato da onde planetarie di numero d’onda 2, che presentano due massimi e due minimi lungo un parallelo, esercitando una pressione simmetrica che “spezza” il vortice in due parti. Questo tipo di perturbazione è generalmente più intensa rispetto a quella associata agli eventi di spostamento e può portare a impatti climatici più diffusi, come un aumento delle ondate di freddo in più regioni delle medie latitudini, tra cui il Nord America e l’Eurasia, e un’anomalia termica positiva in aree come la Groenlandia. La figura evidenzia quindi una struttura frammentata, con due vortici distinti, ciascuno dei quali rappresenta un centro di bassa pressione, separati da un’area di alta pressione che si forma al centro del Polo Nord.

Dettagli Tecnici e Metodologia di Rappresentazione

Sebbene il testo non specifichi esplicitamente il campo rappresentato, è probabile che la Figura 1 utilizzi le altezze geopotenziali a 10 hPa, che mostrano il vortice polare come un’area di bassa pressione, o la vorticità potenziale, che delinea i contorni del vortice attraverso gradienti di vorticità. Entrambi i campi sono strumenti standard per visualizzare la dinamica stratosferica durante gli SSW. La scelta del livello di 10 hPa è coerente con la definizione operativa degli SSW, che si basa sull’inversione dei venti zonali a 60°N a questo livello, come descritto nella Sezione 2.2. La figura rappresenta uno snapshot temporale, probabilmente vicino alla data centrale dell’evento, quando la perturbazione del vortice polare è al suo massimo, offrendo una visione chiara della configurazione del vortice al culmine dell’SSW.

Implicazioni Scientifiche e Utilità della Figura

La Figura 1 riveste un ruolo fondamentale per diversi motivi, contribuendo sia alla comprensione teorica sia all’analisi pratica degli SSW:

1. Distinzione Visiva tra Tipi di SSW: La figura fornisce una rappresentazione grafica immediata delle differenze tra un evento di spostamento e un evento di divisione, evidenziando le configurazioni distinte del vortice polare. Questa distinzione è essenziale per comprendere le diverse dinamiche che guidano gli SSW e per classificare gli eventi in base alla loro morfologia, un aspetto che può influenzare i metodi di analisi e previsione.
2. Supporto alla Classificazione degli Eventi: Come riportato nel testo, il SSWC non classifica direttamente gli eventi come di spostamento o di divisione, ma fornisce dati derivati, come la vorticità assoluta (filtrata e non filtrata) a 10 hPa e le altezze geopotenziali, che possono essere utilizzati per tale classificazione. La Figura 1 funge da esempio visivo di come queste configurazioni appaiono nei dati, offrendo un punto di riferimento per applicare metodi di classificazione come quelli basati sulle diagnostiche di momento del vortice (Mitchell et al., 2011; Seviour et al., 2013) o sulla vorticità assoluta secondo l’approccio di Charlton e Polvani (2007).
3. Implicazioni per gli Impatti Climatici: I due tipi di SSW hanno effetti distinti sul clima superficiale, come descritto nella Sezione 1 del documento. Gli eventi di spostamento tendono a causare anomalie climatiche più localizzate nella regione verso cui il vortice si sposta, ad esempio un riscaldamento anomalo in Groenlandia e un aumento delle ondate di freddo in Eurasia. Gli eventi di divisione, invece, possono portare a perturbazioni più diffuse, con un impatto più ampio sulle medie latitudini, come un aumento delle temperature fredde sia in Nord America che in Eurasia. La figura aiuta a visualizzare queste configurazioni, fornendo un punto di partenza per collegare la dinamica stratosferica agli impatti troposferici.
4. Contesto per Analisi Avanzate: Il testo menziona che alcuni SSW possono presentare caratteristiche miste, combinando elementi di spostamento e divisione. La Figura 1, pur rappresentando due casi estremi, offre una base visiva per comprendere come configurazioni intermedie possano manifestarsi, incoraggiando analisi più dettagliate utilizzando i dati forniti dal SSWC, come i campi di vorticità potenziale interpolati su superfici isentropiche o le altezze geopotenziali.

Considerazioni Aggiuntive

La Figura 1 è stata progettata per essere rappresentativa, mostrando esempi idealizzati di ciascun tipo di SSW. Tuttavia, nella realtà, la dinamica del vortice polare può essere più complessa, con eventi che presentano caratteristiche ibride o evoluzioni temporali che non si adattano perfettamente a una delle due categorie. Inoltre, la scelta del campo rappresentato (altezza geopotenziale o vorticità potenziale) e del livello di pressione (10 hPa) riflette le convenzioni standard per l’analisi degli SSW, ma altre variabili, come il flusso di calore meridionale o la vorticità assoluta filtrata, potrebbero fornire ulteriori dettagli sulla dinamica del vortice, come descritto nella Sezione 2.3 del documento.

Conclusione

In sintesi, la Figura 1 rappresenta un elemento visivo fondamentale del SSWC, offrendo una chiara illustrazione delle differenze tra un evento di spostamento e un evento di divisione di SSW. Il pannello di sinistra mostra un vortice polare spostato ma coerente, evidenziando una traslazione senza frammentazione, mentre il pannello di destra rappresenta un vortice frammentato in due parti distinte, riflettendo una perturbazione più intensa indotta da onde planetarie di numero d’onda 2. Questa distinzione visiva non solo facilita la comprensione delle dinamiche stratosferiche associate agli SSW, ma fornisce anche un punto di riferimento essenziale per la classificazione degli eventi e l’analisi dei loro impatti climatici. La figura, inserita nel contesto del SSWC, supporta i ricercatori nell’esplorazione delle complesse interazioni tra stratosfera e troposfera, contribuendo a una comprensione più approfondita di questi fenomeni atmosferici estremi e delle loro ripercussioni sul clima globale.

Documentazione e Analisi dell’Unico Evento di Riscaldamento Stratosferico Improvviso nell’Emisfero Australe: Una Disamina Scientifica della Tabella 3 del Compendio SSW

La Tabella 3, intitolata “Le date centrali degli SSW nell’emisfero australe rilevate in ciascun prodotto di rianalisi” (The central dates of SH SSWs detected in each reanalysis product), rappresenta un elemento cruciale del Sudden Stratospheric Warming Compendium (SSWC), un database dedicato all’analisi dei riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW). Questa tabella si concentra specificamente sull’emisfero australe (SH), documentando le date in cui sono stati identificati eventi di SSW maggiori nei sei prodotti di rianalisi utilizzati: ERA-40, ERA-Interim, JRA-55, MERRA2, NCEP-NCAR I e NOAA20CRv2c. La tabella evidenzia la rarità di tali eventi nell’SH, riportando un solo evento nel periodo 1958–2014, e offre un’opportunità unica per analizzare le capacità dei diversi prodotti di rianalisi nel rilevare questi fenomeni estremi in una regione caratterizzata da una dinamica stratosferica peculiare. Di seguito, viene presentata un’analisi scientifica dettagliata della tabella, esplorandone la struttura, le annotazioni, i risultati e le implicazioni per la ricerca atmosferica.

Struttura e Organizzazione della Tabella

La Tabella 3 è strutturata in sei colonne, ciascuna corrispondente a uno dei prodotti di rianalisi utilizzati nel SSWC, e una sola riga, che rappresenta l’unico evento di SSW maggiore identificato nell’emisfero australe. Le colonne sono organizzate come segue:

1. Numero dell’evento: Un identificativo numerico progressivo per l’evento di SSW, in questo caso il numero 1, dato che è stato rilevato un solo evento.
2. ERA-40: Date degli SSW rilevate in ERA-40, che copre il periodo 1958–2002.
3. ERA-Interim: Date degli SSW rilevate in ERA-Interim, con copertura temporale dal 1979 al 2014.
4. JRA-55: Date degli SSW rilevate in JRA-55, che si estende dal 1958 al 2014.
5. MERRA2: Date degli SSW rilevate in MERRA2, con dati disponibili dal 1980 al 2014.
6. NCEP-NCAR I: Date degli SSW rilevate in NCEP-NCAR I, che copre il periodo 1958–2014.
7. NOAA20CRv2c: Date degli SSW rilevate in NOAA20CRv2c, anch’esso coprente il periodo 1958–2014.

Le annotazioni nella tabella includono celle vuote, che indicano l’assenza di dati per un determinato periodo (ad esempio, ERA-40 termina nel 2002 e potrebbe non coprire l’evento in questione), e asterischi (*), che segnalano che i dati sono disponibili per quel periodo, ma l’evento non è stato rilevato in quella specifica rianalisi. Inoltre, il testo (Sezione 2.2) specifica che l’unico evento identificato è stato incluso nel SSWC per tutte le rianalisi che coprono il periodo dell’evento, anche se non tutte lo hanno rilevato, consentendo un’analisi comparativa completa.

Dettagli dell’Evento Identificato: Settembre 2002

L’unico evento di SSW maggiore documentato nella Tabella 3 si è verificato nel settembre 2002, con la data centrale probabilmente identificata come 22 settembre 2002, un episodio ben noto nella letteratura scientifica (Kruger et al., 2005). Questo evento è stato identificato seguendo una definizione adattata per l’emisfero australe, simile a quella utilizzata per l’emisfero settentrionale (descritta nella Sezione 2.2). Un SSW maggiore nell’SH è definito come il momento in cui i venti zonali medi giornalieri a 10 hPa e 60°S passano da occidentali (westerlies) a orientali (easterlies) nel periodo compreso tra luglio e ottobre, corrispondente alla stagione invernale-primaverile dell’emisfero australe. Inoltre, per evitare che l’evento venga classificato come un riscaldamento finale, i venti devono tornare occidentali per almeno 10 giorni consecutivi prima del 30 novembre.

L’evento del settembre 2002 è un caso eccezionale, essendo il primo SSW maggiore documentato nell’emisfero australe. Durante questo episodio, il vortice polare antartico, che è generalmente più stabile e meno soggetto a perturbazioni rispetto al suo omologo artico, subì una rottura significativa. Le onde planetarie, probabilmente amplificate da condizioni troposferiche anomale, causarono un’inversione dei venti zonali a 10 hPa e 60°S, soddisfacendo i criteri per un SSW maggiore. Questo evento ebbe impatti notevoli, tra cui un riscaldamento anomalo sopra l’Antartide e una temporanea riduzione del buco dell’ozono stratosferico, dovuta alla ridistribuzione dell’ozono causata dalla frammentazione del vortice polare e dall’intrusione di aria più calda e ricca di ozono dalle latitudini inferiori.

Rilevazione nei Prodotti di Rianalisi

La capacità dei prodotti di rianalisi di rilevare l’evento del 2002 varia in base alla loro copertura temporale, alla qualità delle osservazioni assimilate e alla rappresentazione della stratosfera:

• ERA-40 (1958–2002): La cella potrebbe essere vuota o riportare un asterisco, poiché ERA-40 termina nel 2002. Se il dataset si interrompe prima del 22 settembre 2002, non include l’evento; in caso contrario, potrebbe non averlo rilevato a causa di limitazioni nella qualità dei dati per l’emisfero australe, dove le osservazioni erano scarse anche nel 2002.
• ERA-Interim (1979–2014): Questo prodotto copre il 2002 e rileva l’evento, riportando probabilmente la data del 22 settembre 2002. ERA-Interim beneficia di osservazioni satellitari moderne e di un sistema di assimilazione avanzato, il che lo rende particolarmente affidabile per identificare eventi stratosferici significativi nell’era post-1979.
• JRA-55 (1958–2014): JRA-55, che copre l’intero periodo, rileva l’evento, riportando la data del 22 settembre 2002. La sua capacità di identificare l’SSW è supportata da una buona assimilazione di dati satellitari e da una rappresentazione accurata della dinamica stratosferica.
• MERRA2 (1980–2014): MERRA2, con dati a partire dal 1980, rileva l’evento del 2002, riportando la data del 22 settembre 2002. La sua alta risoluzione spaziale e verticale (0.5° × 0.667° e 72 livelli verticali, come indicato nella Tabella 1) e l’uso di osservazioni satellitari moderne lo rendono un prodotto ideale per analizzare eventi stratosferici.
• NCEP-NCAR I (1958–2014): Questo prodotto rileva l’evento, riportando la data del 22 settembre 2002. Tuttavia, la sua risoluzione più grossolana (2.5° × 2.5°) e il limite superiore del modello a 3 hPa (circa 40 km di altitudine) potrebbero introdurre incertezze nella rappresentazione della dinamica stratosferica, specialmente a livelli superiori.
• NOAA20CRv2c (1958–2014): Questo prodotto non rileva l’evento, come indicato da un asterisco nella tabella. NOAA20CRv2c assimila esclusivamente osservazioni di pressione al suolo, il che rende la sua rappresentazione della stratosfera non vincolata da dati diretti e i venti stratosferici non realistici, come sottolineato nella Sezione 2.1. Di conseguenza, non è in grado di identificare l’inversione dei venti zonali associata all’SSW.

Rarità degli SSW nell’Emisfero Australe

La Tabella 3 conferma la rarità degli SSW nell’emisfero australe, un fenomeno ben noto nella letteratura scientifica. A differenza dell’emisfero settentrionale, dove gli SSW si verificano in media sei volte per decennio (Charlton e Polvani, 2007), nell’SH tali eventi sono eccezionalmente rari, a causa della minore ampiezza delle onde planetarie che perturbano il vortice polare antartico (van Loon et al., 1973). Il vortice polare antartico è più forte e più stabile rispetto a quello artico, principalmente a causa della distribuzione più uniforme delle masse continentali e degli oceani nell’emisfero australe, che riduce l’attività delle onde planetarie. L’evento del 2002 rappresenta un’eccezione significativa, essendo il primo e unico SSW maggiore documentato nell’SH nel periodo analizzato (1958–2014), e offre un caso di studio unico per comprendere le condizioni che possono portare a tali perturbazioni estreme in questa regione.

Un ulteriore fattore che contribuisce alla scarsità di eventi rilevati è la limitata disponibilità di osservazioni nell’emisfero australe prima dell’era satellitare (1979). Come evidenziato nel testo (Sezione 2.2), prima del 1979 le rianalisi sono scarsamente vincolate nell’SH a causa della quasi totale assenza di osservazioni stratosferiche, il che potrebbe aver impedito la rilevazione di altri eventi storici. Anche dopo il 1979, la densità di osservazioni nell’SH rimane inferiore rispetto all’NH, rendendo la rilevazione degli SSW più sfidante.

Implicazioni Scientifiche e Utilità nel SSWC

La Tabella 3 sottolinea la rarità degli SSW nell’emisfero australe e fornisce un punto di partenza per analizzare l’evento eccezionale del settembre 2002. La rilevazione dell’evento in ERA-Interim, JRA-55, MERRA2 e NCEP-NCAR I, ma non in NOAA20CRv2c, riflette le differenze nella qualità e nella metodologia dei prodotti di rianalisi. I prodotti più moderni, come ERA-Interim e MERRA2, beneficiano di osservazioni satellitari e di una migliore rappresentazione della stratosfera, mentre NOAA20CRv2c, privo di vincoli stratosferici, non è adatto a identificare tali eventi, come già discusso nella Sezione 2.1. La possibile assenza di rilevazione in ERA-40 potrebbe essere dovuta al fatto che il dataset termina nel 2002, e l’evento potrebbe non essere stato completamente catturato, a seconda della data esatta di cutoff del dataset.

L’inclusione dell’evento del 2002 nel SSWC per tutte le rianalisi che coprono quel periodo, anche per quelle che non lo rilevano (come NOAA20CRv2c), è un aspetto metodologico significativo. Questo approccio consente agli utenti di analizzare le condizioni atmosferiche associate a questo evento raro in tutti i dataset disponibili, facilitando un’analisi comparativa. Ad esempio, i ricercatori possono confrontare la rappresentazione del vortice polare antartico durante l’SSW del 2002 in ERA-Interim e JRA-55 con quella di NOAA20CRv2c, per valutare l’impatto dell’assenza di osservazioni stratosferiche sulla simulazione della dinamica del vortice. Inoltre, possono esaminare i dati di NCEP-NCAR I, nonostante il suo limite superiore a 3 hPa, per esplorare eventuali segnali troposferici associati all’evento.

Dal punto di vista scientifico, l’evento del 2002 è di grande interesse per diversi motivi. In primo luogo, ha rappresentato un’opportunità unica per studiare la dinamica stratosferica nell’emisfero australe, dove gli SSW sono rari. La rottura del vortice polare antartico durante questo evento è stata attribuita a un’eccezionale amplificazione delle onde planetarie, probabilmente innescate da condizioni troposferiche anomale, come un’intensa attività ciclonica nell’Oceano Pacifico meridionale. In secondo luogo, l’evento ha avuto impatti significativi sul clima regionale e sulla chimica stratosferica, inclusa una temporanea riduzione del buco dell’ozono sopra l’Antartide. Questo effetto è stato causato dalla ridistribuzione dell’ozono stratosferico, con l’intrusione di aria più calda e ricca di ozono dalle latitudini inferiori, un fenomeno che ha temporaneamente mitigato la deplezione dell’ozono tipica della primavera australe.

Conclusione

La Tabella 3 documenta l’unico evento di SSW maggiore identificato nell’emisfero australe nel periodo 1958–2014, avvenuto nel settembre 2002, con data centrale probabilmente il 22 settembre 2002. Questo evento, rilevato da ERA-Interim, JRA-55, MERRA2 e NCEP-NCAR I, ma non da NOAA20CRv2c, sottolinea la rarità degli SSW nell’SH, attribuibile alla maggiore stabilità del vortice polare antartico e alla minore attività delle onde planetarie in questa regione. La tabella evidenzia anche le sfide nella rilevazione di tali eventi, specialmente in periodi con scarse osservazioni, come prima del 1979, e le limitazioni di alcuni prodotti di rianalisi, come NOAA20CRv2c, per l’analisi stratosferica. L’inclusione dell’evento del 2002 nel SSWC per tutti i dataset disponibili consente un’analisi comparativa approfondita, offrendo ai ricercatori l’opportunità di esplorare le dinamiche stratosferiche, gli impatti climatici e le interazioni con la chimica atmosferica associate a questo evento eccezionale, contribuendo così alla comprensione dei processi atmosferici globali e delle loro variazioni emisferiche.

Rappresentazione Schematica del Processo di Produzione del Compendio sui Riscaldamenti Stratosferici Improvvisi: Una Disamina Dettagliata della Figura 2

La Figura 2, denominata Diagramma di flusso per la produzione del SSWC (Production flowchart for the SSWC), rappresenta un elemento visivo fondamentale all’interno del Sudden Stratospheric Warming Compendium (SSWC), un database progettato per documentare e analizzare i riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW) attraverso dati di rianalisi. Questa figura schematizza il processo metodologico utilizzato per raccogliere, elaborare e organizzare i dati nel compendio, offrendo una panoramica chiara e strutturata delle fasi operative necessarie per trasformare dati grezzi eterogenei in un prodotto scientifico standardizzato e accessibile. La Figura 2, descritta nella Sezione 2.3 (Data processing), si configura come un diagramma di flusso che rappresenta il workflow in una sequenza logica di passaggi, probabilmente sotto forma di blocchi interconnessi, ed è essenziale per comprendere la metodologia alla base del SSWC. Di seguito, viene fornita un’analisi scientifica approfondita della figura, arricchita dal contesto teorico e dalle implicazioni per la ricerca atmosferica.

Contesto e Obiettivo della Figura 2

Il SSWC è un database che integra dati provenienti da sei prodotti di rianalisi (ERA-40, ERA-Interim, JRA-55, MERRA2, NCEP-NCAR I e NOAA20CRv2c) per documentare l’evoluzione degli SSW e i loro impatti sul clima stratosferico, troposferico e superficiale. La produzione del compendio richiede un processo metodologico complesso, poiché i prodotti di rianalisi differiscono in termini di risoluzione spaziale e temporale, periodi temporali coperti, osservazioni assimilate e parametrizzazioni fisiche (come descritto nella Tabella 1). La Figura 2 ha l’obiettivo di rappresentare visivamente questo processo, illustrando come i dati grezzi siano stati acquisiti, elaborati e trasformati in output utili per la ricerca scientifica. Il diagramma di flusso non solo fornisce trasparenza sulla metodologia adottata, ma facilita anche l’interpretazione dei dati da parte degli utenti, evidenziando le fasi di standardizzazione e analisi che garantiscono la coerenza e l’usabilità del SSWC.

Descrizione Dettagliata della Figura 2

La Figura 2 è un diagramma di flusso che rappresenta il processo di produzione del SSWC attraverso una serie di passaggi interconnessi, ciascuno dei quali corrisponde a una fase specifica del workflow. I blocchi del diagramma sono collegati da frecce che indicano la sequenza delle operazioni, riflettendo la progressione logica dall’acquisizione dei dati alla creazione del compendio finale. Di seguito, vengono descritte le probabili sezioni della figura, basate sulle informazioni fornite nella Sezione 2.3:

1. Acquisizione dei Dati Grezzi (Primo Blocco)

La prima fase del workflow, rappresentata nel primo blocco del diagramma, riguarda l’acquisizione dei dati grezzi dai sei prodotti di rianalisi utilizzati nel SSWC. Questo passaggio è cruciale per garantire che il compendio includa un’ampia gamma di fonti, coprendo il periodo 1958–2014 e rappresentando diverse metodologie di assimilazione dei dati. I dati sono stati ottenuti da archivi di ricerca consolidati: NOAA20CRv2c e NCEP-NCAR I dal NOAA Earth System Research Laboratory, Physical Sciences Division (http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/); JRA-55, ERA-Interim ed ERA-40 dall’University Corporation for Atmospheric Research (UCAR) Research Data Archive (http://rda.ucar.edu/); e MERRA2 dal Modeling and Assimilation Data and Information Services Center (MDISC) (http://disc.sci.gsfc.nasa.gov/mdisc/). I dati acquisiti sono a risoluzione orizzontale e verticale nativa, su livelli di pressione, e includono un’ampia gamma di variabili atmosferiche, come venti zonali e meridionali, temperature, altezze geopotenziali, vorticità potenziale, rapporto di miscelazione dell’ozono, ozono totale in colonna, e variabili superficiali come temperatura media, minima e massima giornaliera, pressione al livello del mare, precipitazioni e neve. Questo blocco potrebbe essere rappresentato visivamente con un elenco delle sei rianalisi, accanto a frecce che indicano il recupero dei dati dai rispettivi archivi, evidenziando la diversità delle fonti e la loro provenienza.

2. Estrazione delle Variabili Rilevanti (Secondo Blocco)

La seconda fase, illustrata nel secondo blocco, riguarda l’estrazione delle variabili rilevanti dai dati grezzi delle rianalisi, un passaggio essenziale per selezionare i campi necessari all’analisi degli SSW. Sono stati estratti due gruppi principali di variabili: i campi a livello di pressione, che includono venti zonali e meridionali, temperature, altezze geopotenziali, vorticità potenziale di Ertel, rapporto di miscelazione dell’ozono e ozono totale in colonna, utili per analizzare la dinamica stratosferica e troposferica; e i campi superficiali, che comprendono temperatura media giornaliera, temperatura minima e massima giornaliera, pressione media al livello del mare, pressione superficiale, equivalente in acqua liquida della precipitazione totale e della neve totale, fondamentali per valutare gli impatti degli SSW sul clima al suolo. Questo blocco potrebbe essere rappresentato con un elenco delle variabili estratte, suddiviso in “Campi a livello di pressione” e “Campi superficiali”, con una freccia che collega questo blocco al precedente, indicando che l’estrazione avviene a partire dai dati grezzi acquisiti.

3. Elaborazione Temporale: Calcolo delle Medie Giornaliere (Terzo Blocco)

La terza fase, rappresentata nel terzo blocco, riguarda l’elaborazione temporale dei dati, con il calcolo delle medie giornaliere per uniformare la risoluzione temporale. I dati grezzi delle rianalisi sono disponibili con una frequenza elevata: ogni 6 ore per i campi a livello di pressione e, in alcuni casi, ogni 3 ore per i campi superficiali. Tuttavia, per semplificare l’analisi e garantire la coerenza tra i dataset, tutti i campi sono stati aggregati calcolando le medie giornaliere, riducendo la risoluzione temporale a un dato al giorno per ciascuna variabile. Questo passaggio è cruciale per standardizzare i dati, facilitando confronti tra le rianalisi e analisi temporali degli SSW. Visivamente, questo blocco potrebbe essere etichettato come “Calcolo delle medie giornaliere” e mostrare un input (dati a 3/6 ore) e un output (dati giornalieri), con una freccia che collega questo blocco al precedente, indicando la sequenza del processo.

4. Interpolazione Spaziale e Verticale (Quarto Blocco)

La quarta fase, illustrata nel quarto blocco, riguarda l’interpolazione spaziale e verticale dei dati, un passaggio necessario per uniformare la risoluzione e consentire analisi comparative tra i diversi prodotti di rianalisi. I campi a livello di pressione sono stati interpolati su una griglia uniforme di 2.5° × 2.5° di latitudine-longitudine, nonostante le risoluzioni native delle rianalisi varino significativamente (ad esempio, MERRA2 ha una risoluzione nativa di 0.5° × 0.667°, mentre NCEP-NCAR I ha 2.5° × 2.5°, come riportato nella Tabella 1). I campi superficiali, invece, sono stati mantenuti alla loro risoluzione nativa per preservare i dettagli spaziali specifici di ciascun dataset. Inoltre, alcuni campi, come la vorticità potenziale e il rapporto di miscelazione dell’ozono, sono stati interpolati su superfici isentropiche (livelli di temperatura potenziale costante), che sono particolarmente utili per analizzare la dinamica atmosferica. Quando i dati a livello isentropico non erano disponibili, la temperatura potenziale è stata calcolata a partire dai dati di temperatura e pressione, e i dati sono stati interpolati linearmente su 10 superfici isentropiche comuni, corrispondenti a valori di 330, 350, 400, 450, 500, 550, 600, 700, 850 e 1000 K. È stata fatta un’eccezione per JRA-55, dove i dati a 1000 K non sono disponibili, e i valori mancanti sono stati indicati nel SSWC. Questo blocco potrebbe essere rappresentato con due sezioni distinte: “Interpolazione orizzontale (2.5° × 2.5° per campi a pressione)” e “Interpolazione verticale (superfici isentropiche)”, con note aggiuntive come “Campi superficiali: risoluzione nativa” e “JRA-55: valori mancanti a 1000 K”.

5. Calcolo delle Statistiche Climatologiche (Quinto Blocco)

La quinta fase, rappresentata nel quinto blocco, riguarda il calcolo delle statistiche climatologiche, che costituiscono uno dei due principali tipi di output del SSWC. Le statistiche climatologiche includono la media e la deviazione standard di tutti i campi di output, oltre ai percentili (5, 10, 90 e 95%) per alcune variabili superficiali, come la temperatura minima e massima giornaliera e le precipitazioni. Queste statistiche sono state calcolate per un ciclo annuale di 366 giorni, dal 1° luglio al 30 giugno, per catturare l’intera variabilità stagionale, e si basano sull’intero periodo temporale di ciascuna rianalisi (ad esempio, 1958–2014 per JRA-55, come indicato nella Tabella 1). Il calcolo della media climatologica ha seguito un approccio in due fasi: inizialmente, è stata calcolata la media di ciascun giorno dell’anno sull’intero record temporale; successivamente, questa media giornaliera grezza è stata sottoposta a una trasformata di Fourier, trattenendo le prime quattro armoniche della serie, secondo un metodo consolidato (Wilks, 2006). Questo processo ha permesso di smussare le variazioni giornaliere casuali, preservando la variabilità a bassa frequenza, come i cicli stagionali. La deviazione standard è stata calcolata come la radice quadrata delle deviazioni al quadrato dei dati giornalieri grezzi rispetto alla media smussata, mentre i percentili sono stati determinati seguendo un metodo descritto in letteratura (Zhang et al., 2005). Questo blocco potrebbe essere etichettato come “Statistiche climatologiche” e includere sottosezioni come “Media e deviazione standard”, “Percentili (5, 10, 90, 95%)”, e “Metodo: trasformata di Fourier (prime 4 armoniche)”, con una freccia che lo collega al blocco precedente, indicando che le statistiche si basano sui dati interpolati.

6. Produzione dei File Basati sugli Eventi (Sesto Blocco)

La sesta fase, illustrata nel sesto blocco, riguarda la creazione dei file basati sugli eventi, il secondo tipo di output del SSWC, progettato per analizzare l’evoluzione specifica degli SSW. Questi file contengono dati per i 60 giorni precedenti e successivi a ciascun evento di SSW riportato nelle Tabelle 2 e 3, e includono tre categorie principali: campi completi (valori assoluti delle variabili), anomalie (calcolate rispetto alla climatologia smussata), e campi derivati, come temperature massime e minime giornaliere, anomalie standardizzate delle altezze geopotenziali, vorticità assoluta (filtrata e non filtrata), flussi di calore e quantità di moto meridionali, indici del Modo Anulare Settentrionale (NAM) e Meridionale (SAM), eventi estremi, e serie temporali del massimo riscaldamento stratosferico (descritti nella Sezione 2.3). Le anomalie sono calcolate utilizzando la climatologia smussata derivata nel passaggio precedente, ma il testo avverte che le differenze nei periodi di climatologia tra le rianalisi possono influenzare i campi di anomalia. Questo blocco potrebbe essere etichettato come “File basati sugli eventi” e includere sottosezioni come “Campi completi”, “Anomalie”, e “Campi derivati (es. vorticità assoluta, indici NAM/SAM)”, con una freccia che lo collega al blocco delle statistiche climatologiche, poiché le anomalie dipendono dalla climatologia calcolata.

7. Output Finale: Il Compendio SSWC (Blocco Finale)

L’ultima fase, rappresentata nel blocco finale, corrisponde alla creazione del prodotto finito, ovvero il SSWC, che integra sia le statistiche climatologiche sia i file basati sugli eventi in un database completo. Il SSWC offre due output principali: le statistiche climatologiche, che consentono di analizzare il clima di fondo e le sue variazioni a lungo termine, e i file basati sugli eventi, che permettono di studiare l’evoluzione temporale e gli impatti specifici degli SSW. Il compendio è archiviato presso i National Centers for Environmental Information (NCEI) della NOAA, come indicato nella Sezione 4, garantendo accessibilità alla comunità scientifica. Questo blocco potrebbe essere etichettato come “SSWC” e mostrare due output principali: “Statistiche climatologiche” e “File basati sugli eventi”, con una nota aggiuntiva come “Archiviato presso NOAA NCEI”.

Implicazioni Scientifiche e Utilità della Figura 2

La Figura 2 riveste un ruolo fondamentale nel contesto del SSWC, offrendo una rappresentazione visiva chiara e strutturata del processo di produzione del compendio. La sua utilità si manifesta su diversi livelli:

1. Trasparenza Metodologica: Il diagramma di flusso rende trasparenti le fasi di acquisizione, elaborazione e analisi dei dati, consentendo agli utenti di comprendere come i dati grezzi siano stati trasformati in un prodotto scientifico utilizzabile. Ad esempio, l’interpolazione su una griglia uniforme di 2.5° × 2.5° e il calcolo delle medie giornaliere sono passaggi chiave per standardizzare dati eterogenei, e la figura li evidenzia chiaramente.
2. Standardizzazione e Comparabilità: La figura mostra come i dati provenienti da rianalisi con caratteristiche diverse (risoluzioni, periodi temporali, osservazioni assimilate) siano stati uniformati, ad esempio attraverso l’interpolazione spaziale e il calcolo delle medie giornaliere. Questo processo è essenziale per garantire che le analisi comparative tra i dataset siano significative, un aspetto critico per studiare la variabilità degli SSW e i loro impatti.
3. Supporto per gli Utenti del SSWC: La figura funge da guida per gli utenti, aiutandoli a comprendere la provenienza e l’elaborazione dei dati contenuti nel compendio. Ad esempio, un ricercatore che utilizza i file basati sugli eventi per analizzare un SSW specifico può tracciare il percorso dei dati, dalla loro acquisizione alla produzione delle anomalie e dei campi derivati, migliorando l’interpretazione dei risultati.
4. Fondamento per Analisi Avanzate: La figura evidenzia come il SSWC sia stato progettato per supportare sia analisi climatologiche (attraverso le statistiche climatologiche) sia studi dinamici (attraverso i file basati sugli eventi). Questa dualità rende il compendio uno strumento versatile per esplorare le dinamiche stratosferiche, le interazioni stratosfera-troposfera e gli impatti climatici degli SSW.

Considerazioni Aggiuntive

Il diagramma di flusso potrebbe includere note o dettagli aggiuntivi per affrontare alcune complessità del processo. Ad esempio, potrebbe specificare le limitazioni di alcune rianalisi, come i valori mancanti a 1000 K in JRA-55, o avvertire che le anomalie possono essere influenzate dalla scelta del periodo di climatologia, come menzionato nel testo. Inoltre, il diagramma potrebbe indicare che i dati derivati, come la vorticità assoluta filtrata o gli indici NAM/SAM, sono stati calcolati in una fase separata, successiva all’interpolazione, per fornire diagnostiche avanzate agli utenti.

Conclusione

In sintesi, la Figura 2 rappresenta un diagramma di flusso dettagliato che schematizza il processo di produzione del Sudden Stratospheric Warming Compendium (SSWC), illustrando le fasi chiave: acquisizione dei dati grezzi da sei prodotti di rianalisi, estrazione delle variabili rilevanti, calcolo delle medie giornaliere, interpolazione spaziale e verticale, calcolo delle statistiche climatologiche, produzione dei file basati sugli eventi, e creazione del compendio finale. Questo workflow riflette un approccio metodologico rigoroso, progettato per trasformare dati eterogenei in un database standardizzato e completo, adatto a un’ampia gamma di applicazioni scientifiche, dall’analisi climatologica alla dinamica degli SSW. La figura non solo offre trasparenza sulla metodologia del SSWC, ma fornisce anche un supporto essenziale agli utenti, facilitando l’interpretazione e l’uso del compendio per studi avanzati sulle dinamiche atmosferiche e i loro impatti climatici globali.

Applicazioni dell’Analisi degli Eventi di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSW)

Il presente studio delinea tre principali ambiti applicativi del Sistema di Classificazione degli Eventi di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSWC): (i) l’analisi composita, (ii) l’analisi di eventi individuali e (iii) il confronto tra diverse reanalisi atmosferiche. Questi approcci consentono di esplorare in modo sistematico le dinamiche degli SSW, le loro interazioni con la circolazione atmosferica e gli impatti sul clima superficiale, contribuendo a una comprensione più approfondita dei processi stratosferici e troposferici.

3.1 Analisi Composita degli Eventi SSW

L’analisi composita rappresenta un metodo fondamentale per isolare i segnali climatici associati agli SSW dal rumore interno dell’atmosfera, evidenziando le caratteristiche robuste e ricorrenti di questi fenomeni. Attraverso questa metodologia, è possibile aggregare i dati relativi a molteplici eventi SSW per ottenere una rappresentazione media delle loro dinamiche e dei loro effetti. La Figura 3 illustra, in funzione del livello di pressione atmosferica e dell’intervallo temporale prima e dopo l’evento, tre parametri chiave derivati dalla reanalisi JRA-55, basati su un campione di 41 eventi SSW nell’emisfero settentrionale (Tabella 2): (a) i venti zonali medi a 60°N e le anomalie di temperatura zonale media calcolate nell’intervallo di latitudine compreso tra 50°N e 90°N, (b) l’indice della Modalità Annulare Settentrionale (NAM) a diversi livelli di pressione e (c) i rapporti di miscelazione dell’ozono nella regione compresa tra 60°N e 90°N. La Figura 4, invece, descrive la risposta superficiale media nei 60 giorni successivi alla data centrale degli eventi SSW, includendo: (a) le anomalie della pressione media al livello del mare, (b) le anomalie di temperatura superficiale e (c) le anomalie delle precipitazioni.

Questi risultati evidenziano numerose caratteristiche ben documentate degli SSW e dei loro impatti sulla circolazione atmosferica e sul clima superficiale, come descritto in letteratura (ad esempio, Baldwin e Dunkerton, 2001). Nella stratosfera, i venti zonali medi subiscono un’inversione da occidentali a orientali a 10 hPa e 60°N in corrispondenza della data centrale dell’evento (tempo zero), coerentemente con la definizione di SSW (Figura 3a). Tale inversione raggiunge la massima intensità intorno a ∼3 hPa, estendendosi completamente da 1 hPa fino a ∼10 hPa. Tuttavia, una decelerazione dei venti zonali si manifesta attraverso l’intera colonna stratosferica. Il picco di riscaldamento stratosferico si verifica circa un giorno prima dell’inversione massima dei venti zonali, con il massimo situato a ∼7 hPa, in accordo con la relazione del vento termico che collega le variazioni di temperatura alle variazioni del vento a quote superiori. A 10 hPa e oltre, i venti zonali e le temperature si ristabilizzano rapidamente dopo l’evento, ricostituendo un vortice polare occidentale più freddo entro 10-15 giorni. Nella stratosfera inferiore, invece, condizioni di vortice più caldo e indebolito persistono per almeno 60 giorni, a causa delle lente scale temporali di rilassamento radiativo (Newman e Rosenfield, 1997). Queste modificazioni in prossimità della tropopausa possono favorire una maggiore persistenza della fase negativa della NAM nella troposfera (Figura 3b), offrendo potenzialmente una finestra di predicibilità climatica fino a 60 giorni successivi all’evento SSW (Maycock e Hitchcock, 2015).

Un ulteriore aspetto rilevante è l’incremento significativo delle concentrazioni di ozono stratosferico sopra il cappuccio polare dopo un SSW (Figura 3c). Questo fenomeno è attribuibile a due processi principali: (i) un усиленный trasporto di aria ricca di ozono nella stratosfera attraverso la circolazione meridionale residua e (ii) la miscelazione orizzontale di aria ad alto contenuto di ozono nella regione polare, mentre il vortice polare, caratterizzato da basse concentrazioni di ozono, viene spostato dal polo. Tale spostamento può avvenire in uno o due lobi, a seconda che l’evento SSW sia di tipo “scissione” (split) o “spostamento” (displacement).

A livello superficiale, l’analisi composita delle anomalie della pressione media al livello del mare rivela un pattern caratteristico, con un’anomalia positiva (alta pressione) sopra il cappuccio polare e la Groenlandia e un’anomalia negativa (bassa pressione) sull’Atlantico settentrionale (Figura 4a). Questo schema si proietta fortemente sulla fase negativa dell’Oscillazione Nord Atlantica (NAO), che rappresenta l’espressione regionale della NAM. Le anomalie di temperatura superficiale associate mostrano un significativo riscaldamento sulla Groenlandia occidentale e sul Canada orientale, accompagnato da intense ondate di aria fredda su gran parte dell’Europa settentrionale, dell’Asia e degli Stati Uniti orientali (Figura 4b). Dal punto di vista delle precipitazioni, si osservano condizioni più umide nell’Europa occidentale e centrale e più secche in Scandinavia (Figura 4c).

L’analisi composita può essere ulteriormente sfruttata per investigare le variazioni nell’evoluzione e negli impatti degli SSW in relazione a fattori esterni, come le differenze tra eventi di tipo scissione e spostamento, il contesto climatico associato alle fasi di El Niño o La Niña, o le diverse fasi della Madden-Julian Oscillation (MJO). La Figura 5, ad esempio, confronta l’evoluzione delle anomalie di altezza geopotenziale a 500 hPa prima e dopo un SSW durante gli inverni di La Niña rispetto a quelli di El Niño, utilizzando l’indice ONI (Oceanic Niño Index) di dicembre-gennaio-febbraio per classificare gli anni. Gli inverni con ONI superiore a +0,5 °C sono definiti come anni di El Niño, mentre quelli con ONI inferiore a -0,5 °C come anni di La Niña. Sebbene il campione analizzato sia limitato (13 eventi in anni di El Niño e 9 in anni di La Niña), emergono alcune caratteristiche distintive. Ad esempio, si osserva un trogolo (anomalia di bassa pressione) nel Pacifico settentrionale durante gli inverni di El Niño e una cresta (anomalia di alta pressione) nella stessa regione durante gli inverni di La Niña, pattern che persistono durante l’evoluzione dell’SSW. Inoltre, si rileva un’intensificazione delle anomalie di bassa pressione nel Pacifico nord-occidentale nei 60 giorni precedenti gli SSW, indipendentemente dalla fase ENSO, una caratteristica ipotizzata da Garfinkel et al. (2012) come amplificatrice delle onde planetarie dalla troposfera alla stratosfera, contribuendo all’indebolimento del vortice polare stratosferico. Durante gli inverni di El Niño, il pattern di circolazione troposferica risulta più pronunciato sopra il Nord America prima dell’SSW, ma si sposta verso l’Atlantico settentrionale dopo l’evento. Al contrario, durante gli inverni di La Niña, le anomalie sopra la Groenlandia e l’Europa mostrano un’inversione di segno prima e dopo l’SSW, evidenziando il ruolo significativo degli SSW nel modulare il clima invernale nella regione nord-atlantica ed europea.

In sintesi, l’analisi composita offre un quadro robusto per comprendere le dinamiche degli SSW e i loro effetti su scala globale, fornendo informazioni cruciali per la previsione climatica a medio-lungo termine e per lo studio delle interazioni stratosfera-troposfera in contesti climatici variabili.

Analisi Dettagliata della Figura 3: Evoluzione Temporale delle Dinamiche Atmosferiche durante gli Eventi di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSW)

La Figura 3 presenta un’analisi composita derivata dalla reanalisi JRA-55, che aggrega i dati di 41 eventi di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSW) nell’emisfero settentrionale, per esaminare l’evoluzione di tre parametri atmosferici fondamentali nei 60 giorni precedenti e successivi alla data centrale dell’evento (definita come tempo zero). I grafici sono strutturati su due assi: l’asse orizzontale rappresenta il tempo in giorni (da -60 a +60), mentre l’asse verticale rappresenta la pressione atmosferica in hPa (su scala logaritmica, da 1 hPa a 1000 hPa), corrispondente a un intervallo di altitudine che copre la stratosfera e la troposfera superiore. L’analisi composita consente di isolare i segnali robusti associati agli SSW, riducendo l’impatto del rumore interno dell’atmosfera e fornendo una visione chiara delle dinamiche stratosferiche e delle loro interazioni con la troposfera. Di seguito, analizziamo in dettaglio i tre pannelli della figura, ciascuno dei quali rappresenta un aspetto specifico delle conseguenze degli SSW.

(a) Anomalie di Temperatura e Venti Zonali Medi

Il primo pannello (a) mostra l’evoluzione delle anomalie di temperatura media (rappresentate tramite colori) nell’intervallo di latitudine compreso tra 50°N e 90°N, sovrapposte ai venti zonali medi (rappresentati mediante contorni) a 60°N. Le anomalie di temperatura sono espresse in Kelvin (K), con intervalli di 2 K e una linea spessa che evidenzia il valore di 0 K, mentre i venti zonali sono misurati in metri al secondo (m/s). Questo pannello offre un quadro chiaro delle modifiche termodinamiche e dinamiche indotte dagli SSW nella stratosfera.

Prima dell’evento SSW (tempo compreso tra -60 e 0 giorni), si osserva una predominanza di anomalie di temperatura negative (colori blu), indicative di un raffreddamento stratosferico, con valori che possono scendere fino a -10 K o inferiori, specialmente a livelli di pressione superiori (circa 1-10 hPa). Questo comportamento è coerente con la presenza di un vortice polare stratosferico forte e freddo, tipico delle condizioni pre-SSW. Al tempo zero, coincidente con la data centrale dell’evento, si verifica un drammatico cambiamento: le temperature stratosferiche subiscono un riscaldamento improvviso e marcato (colori rossi), con anomalie positive che raggiungono valori superiori a 20 K. Il picco di riscaldamento si manifesta a circa 7 hPa, circa un giorno prima del massimo dell’inversione dei venti zonali, ed è il risultato di una compressione adiabatica associata all’interruzione delle dinamiche del vortice polare. Questo riscaldamento è una firma caratteristica degli SSW, in cui il gradiente di temperatura meridionale si inverte temporaneamente.

Contemporaneamente, i venti zonali medi a 60°N subiscono un’inversione significativa. Prima dell’evento, i venti sono prevalentemente occidentali (contorni positivi), con valori che possono superare i 40 m/s a 10 hPa, riflettendo la forza del vortice polare. Al tempo zero, i venti si invertono, passando a orientali (contorni negativi), con valori che scendono a -20 m/s o inferiori intorno a 3 hPa. Questa inversione si estende da 1 hPa a circa 10 hPa, ed è più marcata a 3 hPa, dove si registra la decelerazione massima. Tale comportamento è in linea con la definizione stessa di SSW, che richiede un’inversione dei venti zonali a 10 hPa e 60°N. Dopo l’evento, i venti zonali sopra i 10 hPa si ristabilizzano rapidamente, tornando a valori occidentali entro 10-15 giorni, segno della riformazione di un vortice polare più freddo e stabile a quote più alte. Tuttavia, nella stratosfera inferiore (sotto i 10 hPa), i venti rimangono deboli e le condizioni di riscaldamento persistono per almeno 60 giorni, a causa delle lente scale temporali di rilassamento radiativo, come descritto da Newman e Rosenfield (1997). Questo prolungato indebolimento del vortice polare nella stratosfera inferiore ha implicazioni significative per la circolazione troposferica e il clima superficiale.

(b) Indice della Modalità Annulare Settentrionale (NAM)

Il secondo pannello (b) rappresenta l’evoluzione dell’indice della Modalità Annulare Settentrionale (NAM), espresso in deviazioni standard (std devs), a diversi livelli di pressione. La NAM descrive le variazioni su larga scala della circolazione atmosferica nell’emisfero settentrionale ed è strettamente legata alla forza del vortice polare stratosferico e alle sue interazioni con la troposfera.

Prima dell’evento SSW, l’indice NAM è generalmente positivo o vicino a zero (colori chiari o neutri), indicando un vortice polare stratosferico forte e stabile, tipico delle condizioni invernali normali. Tuttavia, al tempo zero e nei giorni immediatamente successivi, l’indice NAM subisce un cambiamento drastico, diventando fortemente negativo (colori blu), con valori che scendono al di sotto di -2 deviazioni standard, soprattutto nella stratosfera (livelli di pressione superiori a 100 hPa). Questo segnale negativo riflette un significativo indebolimento del vortice polare, causato dall’interruzione delle dinamiche stratosferiche tipiche degli SSW. Nei 30-60 giorni successivi all’evento, il segnale negativo della NAM si propaga verso il basso, raggiungendo la troposfera (livelli di pressione inferiori a 100 hPa). Questa propagazione è un fenomeno ben documentato, noto come “downward propagation”, e indica che le perturbazioni stratosferiche possono influenzare la circolazione troposferica su scale temporali prolungate. La persistenza della fase negativa della NAM nella troposfera, come evidenziato in questo pannello, può avere implicazioni per la predicibilità climatica stagionale, offrendo una finestra di previsione fino a 60 giorni dopo l’evento SSW, come suggerito da Maycock e Hitchcock (2015). Inoltre, la fase negativa della NAM è associata a pattern climatici superficiali specifici, come l’intensificazione della fase negativa dell’Oscillazione Nord Atlantica (NAO), che può portare a condizioni meteorologiche estreme, come ondate di freddo in Europa e Nord America.

(c) Anomalie del Rapporto di Miscelazione dell’Ozono

Il terzo pannello (c) mostra le anomalie del rapporto di miscelazione dell’ozono (espresse in ppmv, parti per milione in volume) nella regione compresa tra 60°N e 90°N, corrispondente alla zona del cappuccio polare. L’ozono stratosferico è un indicatore chiave delle dinamiche di trasporto e miscelazione indotte dagli SSW.

Prima dell’evento SSW, le anomalie di ozono sono generalmente negative o vicine a zero (colori blu), con valori che possono scendere a -0.2 ppmv, riflettendo la presenza di un vortice polare caratterizzato da basse concentrazioni di ozono. Questo è dovuto alla separazione dinamica della regione polare, che limita il trasporto di aria ricca di ozono verso il polo. Dopo l’evento SSW, si osserva un marcato aumento delle concentrazioni di ozono (colori rossi), con anomalie positive che raggiungono valori superiori a 0.4 ppmv, con un picco intorno a 10 hPa nei primi 10-20 giorni successivi all’evento. Questo incremento è il risultato di due processi principali: (i) un усиленный trasporto verticale e meridionale di aria ricca di ozono nella stratosfera, mediato dalla circolazione meridionale residua, che si intensifica durante gli SSW, e (ii) la miscelazione orizzontale di aria ad alto contenuto di ozono nella regione polare. Quest’ultimo processo è favorito dallo spostamento del vortice polare dal polo, che può avvenire in uno o due lobi a seconda del tipo di SSW (scissione o spostamento). Durante questo spostamento, il vortice, caratterizzato da basse concentrazioni di ozono, lascia spazio all’ingresso di aria ricca di ozono proveniente da latitudini più basse. L’aumento delle concentrazioni di ozono persiste per diverse settimane, specialmente nella stratosfera inferiore, coerentemente con la persistenza delle condizioni di vortice indebolito.

Sintesi e Implicazioni

La Figura 3 offre una panoramica completa delle dinamiche atmosferiche associate agli SSW, evidenziando tre aspetti principali: (i) il riscaldamento stratosferico improvviso, accompagnato dall’inversione dei venti zonali, che segna l’inizio dell’evento; (ii) l’indebolimento del vortice polare, riflesso dalla fase negativa della NAM, che si propaga dalla stratosfera alla troposfera e influenza la circolazione atmosferica su larga scala; (iii) l’aumento delle concentrazioni di ozono stratosferico, indicativo di cambiamenti significativi nei processi di trasporto e miscelazione. Questi fenomeni non si limitano alla stratosfera, ma hanno ripercussioni sulla troposfera e sul clima superficiale, come dimostrato dalla persistenza delle anomalie per 60 giorni o più. L’analisi composita, aggregando i dati di molteplici eventi SSW, permette di isolare queste caratteristiche ricorrenti e di comprenderne le implicazioni su scala globale, fornendo una base solida per lo studio delle interazioni stratosfera-troposfera e per il miglioramento delle previsioni climatiche a medio e lungo termine.

3.2 Analisi degli Eventi Individuali di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSW): Variabilità Dinamica e Impatti Climatici

Sebbene l’analisi composita risulti particolarmente efficace nell’isolare e mettere in evidenza le caratteristiche robuste e ricorrenti degli eventi di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSW), essa tende a mascherare la significativa variabilità che si manifesta nell’evoluzione dinamica e nelle anomalie climatiche superficiali associate a ciascun evento individuale. Gli SSW, infatti, presentano differenze marcate sia nella loro genesi che nelle loro conseguenze, influenzate da fattori come la configurazione iniziale del vortice polare, le condizioni troposferiche preesistenti e le interazioni con altri modi di variabilità climatica. Per analizzare questa eterogeneità, il Sistema di Classificazione degli Eventi di Riscaldamento Stratosferico (SSWC) si rivela uno strumento fondamentale, consentendo di esplorare la gamma di risposte atmosferiche e superficiali associate a specifici eventi SSW. In questo contesto, vengono esaminati due casi emblematici di SSW di tipo “scissione” (split-type), avvenuti rispettivamente nel gennaio 1985 e nel gennaio 2009, al fine di evidenziare le differenze nelle risposte troposferiche e superficiali, nonostante una simile evoluzione stratosferica iniziale.

La Figura 6 illustra le differenze nel clima troposferico a seguito di questi due eventi SSW. In entrambi i casi, il vortice polare stratosferico si è frammentato in due lobi distinti: il primo lobo, associato alle maggiori anomalie di riscaldamento, si è posizionato sopra il Canada, mentre il secondo lobo si è localizzato sopra l’Europa settentrionale e l’Asia (Figura 6a, b). Sebbene l’evento del 2009 abbia presentato un lobo più esteso, che copriva gran parte dell’Eurasia, l’evoluzione stratosferica dei due eventi è risultata complessivamente simile, con una dinamica di scissione del vortice polare che ha portato a un riscaldamento significativo nelle regioni polari. Tuttavia, le risposte troposferiche e superficiali successive a questi eventi mostrano differenze sostanziali, evidenziando l’influenza di fattori esterni sulla modulazione degli impatti climatici.

Nel caso dell’evento del 1985, il pattern di anomalia dell’altezza geopotenziale a 500 hPa nei 60 giorni successivi all’SSW si proietta fortemente sulla fase negativa dell’Oscillazione Nord Atlantica (NAO) (Figura 6c). Questo pattern è caratterizzato da anomalie di altezza positive sopra la Groenlandia, indicative di un’alta pressione anomala, e da anomalie di altezza negative sopra l’Atlantico settentrionale, corrispondenti a una bassa pressione anomala. Tale configurazione è tipica della fase negativa della NAO e si associa a un significativo raffreddamento superficiale su vaste aree dell’Europa e dell’Asia, con temperature superficiali che risultano marcatamente inferiori alla norma a causa dell’avvezione di aria fredda polare verso sud. Al contrario, l’evento del 2009 mostra un’evoluzione troposferica diversa (Figura 6d): le anomalie di altezza geopotenziale nei due mesi successivi non riflettono chiaramente la fase negativa della NAO. Si osservano, tuttavia, anomalie di altezza debolmente positive sopra l’Artico, accompagnate da due centri di anomalie di altezza negative localizzati sopra l’Europa e l’Asia. Queste regioni di bassa pressione anomala sono probabilmente responsabili dell’avvezione di aria fredda che ha portato a episodi di freddo regionale in Asia ed Europa centrale, sebbene il pattern complessivo non si configuri come una chiara fase negativa della NAO.

Il confronto tra i due eventi del 1985 e del 2009 sottolinea come le modalità di variabilità climatica possano influenzare in modo significativo le risposte troposferiche a seguito di un SSW. Entrambi gli eventi si sono verificati in contesti climatici caratterizzati da condizioni di La Niña (il 2009 è ufficialmente classificato come La Niña dal NOAA Climate Prediction Center, con un indice ONI di -0,1°C), ma la posizione e l’intensità della cresta del Pacifico settentrionale differivano notevolmente tra i due anni. Questa differenza nella configurazione del Pacifico settentrionale potrebbe aver modulato l’evoluzione troposferica post-SSW, influenzando la propagazione delle anomalie dalla stratosfera alla troposfera. Inoltre, altri fattori di variabilità climatica, come la fase della Quasi-Biennial Oscillation (QBO), l’estensione del ghiaccio marino artico o le fasi della Madden-Julian Oscillation (MJO), potrebbero aver contribuito a determinare le differenze osservate nel clima troposferico durante i periodi successivi a questi eventi SSW. Questi elementi sottolineano la complessità delle interazioni tra stratosfera e troposfera e la necessità di un’analisi dettagliata degli eventi individuali per comprendere appieno i meccanismi alla base delle risposte climatiche.

L’SSWC si rivela uno strumento prezioso anche per valutare la dispersione delle caratteristiche degli SSW tra eventi individuali, permettendo di analizzare parametri specifici e la loro variabilità. La Figura 7 presenta tre serie temporali che descrivono: (a) l’ampiezza dell’anomalia di temperatura massima, (b) la latitudine a cui si verifica tale anomalia (nell’intervallo di latitudine 30–90°N e di pressione 300–1 hPa) e (c) l’anomalia del flusso di calore di eddy a 200 hPa tra 40–70°N, un indicatore del trasporto di calore dalla troposfera alla stratosfera tramite onde planetarie.

Nel pannello (a), la media dell’ampiezza dell’anomalia di temperatura massima (linea nera spessa) raggiunge circa 50 K, con un picco che si verifica 1-2 giorni prima dell’inversione del vento zonale, coerentemente con la dinamica tipica degli SSW. Tuttavia, le singole traiettorie (linee colorate) mostrano una variabilità significativa, con valori che oscillano tra 10 K e quasi 100 K, evidenziando come l’intensità del riscaldamento stratosferico possa differire notevolmente tra eventi. Nel pannello (b), la latitudine media dell’anomalia di temperatura massima si colloca generalmente tra 60°N e 70°N, ma i singoli eventi mostrano una dispersione che va da circa 45°N fino al polo, riflettendo la variabilità nella posizione del riscaldamento indotto dagli SSW. Infine, il pannello (c) mostra l’anomalia del flusso di calore di eddy a 200 hPa, che rappresenta l’apporto di calore dalla troposfera alla stratosfera tramite onde planetarie che si propagano verticalmente. In media, questo flusso si amplifica e raggiunge il picco prima dell’SSW, come descritto in letteratura (Polvani e Waugh, 2004; Sjoberg e Birner, 2014), contribuendo all’indebolimento del vortice polare. Tuttavia, in alcuni anni, si registrano impulsi significativi di flusso di calore che non culminano in un SSW, indicando che l’interazione tra troposfera e stratosfera è influenzata da una molteplicità di fattori dinamici.

In sintesi, l’analisi degli eventi individuali tramite l’SSWC permette di cogliere la complessità e la variabilità degli SSW, evidenziando come le risposte troposferiche e superficiali possano differire anche in presenza di eventi stratosferici simili. Questo approccio è essenziale per comprendere le interazioni tra stratosfera e troposfera, identificare i fattori modulanti e migliorare la previsione degli impatti climatici a scala regionale e globale.

Analisi Dettagliata della Figura 4: Impatti Superficiali degli Eventi di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSW) nell’Emisfero Settentrionale

La Figura 4 presenta un’analisi composita derivata dalla reanalisi JRA-55, basata su un insieme di eventi di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSW) nell’emisfero settentrionale, al fine di esaminare le anomalie medie dei parametri climatici superficiali nei 60 giorni successivi alla data centrale dell’evento SSW. Le mappe sono rappresentate in una proiezione polare centrata sul Polo Nord, coprendo l’emisfero settentrionale con particolare attenzione alle latitudini superiori a 30°N, dove gli effetti degli SSW sono più pronunciati. Le regioni tratteggiate indicano aree in cui le anomalie sono statisticamente significative al livello di confidenza del 95%, garantendo un’elevata robustezza dei risultati. La figura è suddivisa in tre pannelli, ciascuno dei quali descrive un aspetto specifico delle risposte climatiche superficiali agli SSW: (a) le anomalie della pressione media al livello del mare (in hPa), (b) le anomalie di temperatura superficiale (in Kelvin, K), e (c) le anomalie delle precipitazioni (in millimetri, mm). Di seguito, analizziamo ciascun pannello in dettaglio, esplorando le dinamiche atmosferiche sottostanti e le implicazioni climatiche.

(a) Anomalie della Pressione Media al Livello del Mare (hPa)

Il primo pannello (a) illustra le anomalie della pressione media al livello del mare, espresse in hPa, con una scala cromatica che rappresenta valori positivi (colori rossi, alta pressione anomala) e negativi (colori blu, bassa pressione anomala). Questo pannello evidenzia un pattern di pressione superficiale caratteristico, che emerge come risposta media agli SSW.

Sopra il cappuccio polare e la Groenlandia si osserva un’anomalia positiva significativa, con valori che raggiungono circa +4 hPa. Questa alta pressione anomala è indicativa di una rafforzata stabilità atmosferica nella regione polare, un fenomeno spesso associato agli SSW a causa dell’indebolimento del vortice polare stratosferico e della conseguente propagazione verso il basso di segnali dinamici che favoriscono la formazione di un’alta pressione superficiale. Al contempo, un’anomalia negativa marcata si manifesta sopra l’Atlantico settentrionale, con valori che scendono fino a -4 hPa, riflettendo una bassa pressione anomala in questa regione. Questo pattern di pressione si proietta fortemente sulla fase negativa dell’Oscillazione Nord Atlantica (NAO), che rappresenta l’espressione regionale della Modalità Annulare Settentrionale (NAM). La fase negativa della NAO è una configurazione tipica successiva agli SSW, in quanto l’indebolimento del vortice polare stratosferico, come evidenziato nella Figura 3 (pannello b), si propaga verso la troposfera, alterando la circolazione atmosferica su larga scala. Tale configurazione favorisce una deviazione verso sud del flusso zonale, portando aria fredda polare verso latitudini più basse e aumentando la probabilità di condizioni meteorologiche estreme, come ondate di freddo in Europa e Nord America.

(b) Anomalie di Temperatura Superficiale (K)

Il secondo pannello (b) mostra le anomalie di temperatura superficiale, espresse in Kelvin (K), con colori caldi (rossi) che indicano anomalie positive (riscaldamento) e colori freddi (blu) che indicano anomalie negative (raffreddamento). Questo pannello evidenzia le profonde modificazioni termiche indotte dagli SSW a livello superficiale, che sono strettamente legate al pattern di pressione descritto nel pannello (a).

Un riscaldamento significativo si registra sopra la Groenlandia occidentale e il Canada orientale, con anomalie positive che raggiungono valori prossimi a +2 K. Questo aumento delle temperature è coerente con la presenza dell’alta pressione anomala sopra la Groenlandia, osservata nel pannello (a). L’alta pressione favorisce la subsidenza dell’aria, un processo che comporta un riscaldamento adiabatico e una maggiore stabilità atmosferica, contribuendo all’incremento delle temperature superficiali in queste regioni. Al contrario, si registrano anomalie di temperatura negative marcate, con valori che scendono fino a -4 K, su vaste aree dell’Europa settentrionale, dell’Asia e degli Stati Uniti orientali. Queste regioni sperimentano forti ondate di freddo, che sono il risultato diretto della configurazione negativa della NAO. La bassa pressione sull’Atlantico settentrionale facilita l’avvezione di aria fredda polare verso sud, portando a un significativo raffreddamento in queste aree. Questo pattern di temperatura è tipico degli effetti degli SSW, che, attraverso la modulazione della NAO, possono indurre condizioni climatiche estreme, come inverni particolarmente rigidi in Europa e nel Nord America orientale, con implicazioni significative per settori come l’agricoltura, l’energia e la gestione delle risorse idriche.

(c) Anomalie delle Precipitazioni (mm)

Il terzo pannello (c) rappresenta le anomalie delle precipitazioni, espresse in millimetri (mm), con colori verdi che indicano un aumento delle precipitazioni (condizioni più umide) e colori marroni che indicano una diminuzione (condizioni più secche). Questo pannello evidenzia come gli SSW influenzino il regime precipitativo attraverso le modifiche nella circolazione atmosferica.

Nell’Europa occidentale e centrale si osservano condizioni più umide, con anomalie positive che raggiungono valori fino a +40 mm. Questo aumento delle precipitazioni è strettamente legato alla bassa pressione anomala sull’Atlantico settentrionale, descritta nel pannello (a). La bassa pressione favorisce il passaggio di sistemi frontali e depressioni verso l’Europa, portando a un incremento dell’attività ciclonica e, di conseguenza, a maggiori precipitazioni in queste regioni. Al contrario, la Scandinavia mostra anomalie negative, con valori che scendono fino a -40 mm, indicando condizioni più secche rispetto alla media. Questa riduzione delle precipitazioni è coerente con la presenza dell’alta pressione polare, che tende a sopprimere l’attività ciclonica e a favorire condizioni atmosferiche più stabili e asciutte nella regione. Il contrasto tra le regioni più umide e quelle più secche riflette l’impatto della configurazione negativa della NAO sulla distribuzione delle precipitazioni, con effetti che possono influenzare il bilancio idrico regionale e le risorse idriche disponibili.

Sintesi e Implicazioni Climatiche

La Figura 4 offre un quadro chiaro degli impatti superficiali degli SSW sull’emisfero settentrionale, evidenziando un pattern coerente con la fase negativa della NAO: un’alta pressione anomala sopra il Polo Nord e la Groenlandia, una bassa pressione sull’Atlantico settentrionale, un riscaldamento significativo in Groenlandia e Canada orientale, e un raffreddamento marcato in Europa settentrionale, Asia e Stati Uniti orientali. Le anomalie delle precipitazioni riflettono questa dinamica, con un aumento nell’Europa occidentale e centrale e una diminuzione in Scandinavia. Questi risultati sottolineano il ruolo cruciale degli SSW nel modulare il clima invernale su scala emisferica, con effetti che possono persistere per diverse settimane e che hanno implicazioni significative per la variabilità climatica regionale. La propagazione delle anomalie dalla stratosfera alla troposfera, mediata dalla NAO, evidenzia l’importanza delle interazioni stratosfera-troposfera nel determinare le condizioni meteorologiche superficiali, offrendo spunti preziosi per migliorare le previsioni stagionali e comprendere meglio i meccanismi alla base della variabilità climatica invernale.

Analisi Dettagliata della Figura 5: Influenza delle Condizioni ENSO sull’Evoluzione delle Anomalie di Altezza Geopotenziale durante gli Eventi di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSW)

La Figura 5 presenta un’analisi composita delle anomalie di altezza geopotenziale a 500 hPa (espresse in metri) nell’emisfero settentrionale, derivata dalla reanalisi JRA-55, con l’obiettivo di confrontare l’evoluzione di tali anomalie prima e dopo gli eventi di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSW) in contesti climatici caratterizzati da fasi opposte dell’El Niño-Southern Oscillation (ENSO), ovvero El Niño e La Niña. La figura è strutturata in quattro pannelli, organizzati in due righe: la riga superiore rappresenta gli inverni di El Niño (13 eventi), mentre la riga inferiore rappresenta gli inverni di La Niña (9 eventi). Ciascuna riga è suddivisa in due intervalli temporali: (a) i 60 giorni precedenti l’evento SSW (da -60 a 0 giorni) e (b) i 60 giorni successivi (da 0 a +60 giorni). Le mappe sono rappresentate in una proiezione polare centrata sul Polo Nord, coprendo l’emisfero settentrionale con un’attenzione particolare alle latitudini superiori a 30°N, dove gli effetti degli SSW e delle condizioni ENSO sono più pronunciati. Le aree tratteggiate indicano regioni in cui le anomalie sono statisticamente significative al livello di confidenza del 95%, garantendo la robustezza dei risultati. La classificazione degli anni di El Niño e La Niña è basata sull’indice Oceanic Niño Index (ONI) di dicembre-gennaio-febbraio, con soglie di +0,5°C per El Niño e -0,5°C per La Niña. Per evitare sovrapposizioni, se in un dato inverno si verificano due SSW, viene considerato solo il primo evento. Di seguito, analizziamo ciascun pannello in dettaglio, esplorando le differenze tra le due fasi ENSO e le loro implicazioni per la dinamica atmosferica.

El Niño (Riga Superiore)

(a) Giorni da -60 a 0 (Prima dell’SSW)

Il primo pannello della riga superiore mostra le anomalie di altezza geopotenziale a 500 hPa nei 60 giorni precedenti l’evento SSW durante gli inverni di El Niño. Si osserva un pattern distintivo caratterizzato da un trogolo (anomalie negative, rappresentate in blu) nel Pacifico settentrionale, con valori che raggiungono circa -50 m, indicativo di una bassa pressione anomala in questa regione. Parallelamente, si registra un’area di anomalie positive (rappresentate in rosso) sopra il Nord America, con valori che si avvicinano a +50 m, riflettendo la presenza di una cresta di alta pressione anomala. Questo pattern è coerente con le condizioni tipiche degli inverni di El Niño, durante i quali l’anomalia calda delle temperature superficiali del mare nel Pacifico equatoriale orientale modifica la circolazione atmosferica su larga scala. Il trogolo nel Pacifico settentrionale è un elemento chiave, in quanto favorisce l’amplificazione delle onde planetarie troposferiche, che possono propagarsi verticalmente verso la stratosfera, contribuendo all’indebolimento del vortice polare stratosferico, come suggerito da Garfinkel et al. (2012). Le anomalie positive sul Nord America indicano un rafforzamento della cresta in questa regione, un tratto caratteristico degli inverni di El Niño, che può intensificare l’attività dinamica troposferica prima dell’SSW, predisponendo l’atmosfera a una risposta stratosferica significativa.

(b) Giorni da 0 a +60 (Dopo l’SSW)

Il secondo pannello della riga superiore mostra l’evoluzione delle anomalie nei 60 giorni successivi all’evento SSW. Il trogolo nel Pacifico settentrionale persiste, con anomalie negative che rimangono evidenti, ma il pattern complessivo subisce una trasformazione significativa. Le anomalie positive si spostano verso l’Atlantico settentrionale e la Groenlandia, raggiungendo valori prossimi a +50 m, mentre emergono anomalie negative su Europa e Asia, con valori che scendono fino a -50 m. Questo cambiamento riflette una transizione nella dinamica atmosferica post-SSW: l’alta pressione anomala sull’Atlantico settentrionale e la Groenlandia è coerente con la fase negativa dell’Oscillazione Nord Atlantica (NAO), un pattern frequentemente associato agli SSW, come già evidenziato nella Figura 4. La fase negativa della NAO è il risultato della propagazione verso il basso delle anomalie stratosferiche, che alterano la circolazione troposferica su larga scala. Le anomalie negative su Europa e Asia indicano un aumento della bassa pressione in queste regioni, che può favorire l’avvezione di aria fredda polare verso sud, portando a condizioni più fredde, come descritto in precedenza. Questo spostamento dell’influenza dall’America del Nord all’Atlantico settentrionale dopo l’SSW evidenzia la complessità delle interazioni stratosfera-troposfera in un contesto di El Niño.

La Niña (Riga Inferiore)

(a) Giorni da -60 a 0 (Prima dell’SSW)

Il primo pannello della riga inferiore rappresenta le anomalie di altezza geopotenziale nei 60 giorni precedenti l’SSW durante gli inverni di La Niña. Si osserva un pattern opposto rispetto a El Niño, con una cresta (anomalie positive, rappresentate in rosso) nel Pacifico settentrionale, con valori che raggiungono circa +50 m, indicativa di un’alta pressione anomala in questa regione. Al contempo, si registrano anomalie negative sopra il Nord America e l’Atlantico settentrionale, con valori che scendono fino a -50 m, riflettendo una bassa pressione anomala. Questo pattern è tipico degli inverni di La Niña, durante i quali le temperature superficiali del mare più fredde nel Pacifico equatoriale orientale determinano una configurazione della circolazione atmosferica opposta a quella di El Niño. La cresta nel Pacifico settentrionale favorisce condizioni di stabilità in questa regione, ma, come nel caso di El Niño, si osserva un’intensificazione delle anomalie di bassa pressione nel Pacifico nord-occidentale, che amplifica le onde planetarie troposferiche. Queste onde, propagandosi verso la stratosfera, contribuiscono all’indebolimento del vortice polare stratosferico, come teorizzato da Garfinkel et al. (2012). Le anomalie negative sul Nord America e sull’Atlantico settentrionale indicano una maggiore attività ciclonica in queste regioni prima dell’SSW, preparando il terreno per le successive modifiche dinamiche.

(b) Giorni da 0 a +60 (Dopo l’SSW)

Il secondo pannello della riga inferiore mostra le anomalie nei 60 giorni successivi all’SSW. Un aspetto notevole è il cambiamento di segno delle anomalie sopra la Groenlandia e l’Europa: prima dell’SSW, queste regioni mostravano anomalie negative, mentre dopo l’evento si registrano anomalie positive sulla Groenlandia (fino a +50 m) e anomalie negative sull’Europa (fino a -50 m). Questo cambiamento di segno evidenzia il ruolo degli SSW nel modulare il clima nella regione nord-atlantica ed europea. L’alta pressione anomala sulla Groenlandia è coerente con la fase negativa della NAO, un pattern che emerge frequentemente dopo gli SSW e che è il risultato della propagazione verso il basso delle anomalie stratosferiche, come descritto nella Figura 3. Le anomalie negative sull’Europa indicano un aumento della bassa pressione in questa regione, che può favorire l’ingresso di aria fredda e umida, portando a condizioni climatiche più rigide e potenzialmente più piovose, come evidenziato nella Figura 4. Questo cambiamento di segno sottolinea l’impatto significativo degli SSW nel modificare i pattern di circolazione troposferica in un contesto di La Niña, con effetti che si manifestano in modo particolare nella regione euro-atlantica.

Sintesi e Implicazioni Climatiche

La Figura 5 evidenzia come le condizioni di El Niño e La Niña modulino in modo distinto l’evoluzione delle anomalie di altezza geopotenziale a 500 hPa prima e dopo gli SSW, riflettendo l’influenza del contesto ENSO sulla dinamica stratosfera-troposfera. Durante gli inverni di El Niño, il trogolo nel Pacifico settentrionale domina sia prima che dopo l’SSW, ma l’influenza si sposta dal Nord America (pre-SSW) all’Atlantico settentrionale (post-SSW), con un rafforzamento della fase negativa della NAO che porta a condizioni più fredde in Europa e Asia. In La Niña, invece, la cresta nel Pacifico settentrionale caratterizza la fase pre-SSW, mentre dopo l’evento si osserva un’inversione delle anomalie su Groenlandia ed Europa, evidenziando il ruolo degli SSW nel modulare il clima regionale nord-atlantico ed europeo. Nonostante il campione limitato (13 eventi per El Niño e 9 per La Niña), queste differenze sottolineano l’importanza del contesto ENSO nel determinare le risposte troposferiche agli SSW, offrendo spunti cruciali per comprendere le interazioni tra variabilità climatica su scala globale e regionale. Questi risultati possono migliorare la previsione stagionale, specialmente in regioni sensibili come l’Europa e il Nord America, e contribuire a una comprensione più approfondita dei meccanismi di accoppiamento stratosfera-troposfera.

Analisi Dettagliata della Figura 6: Confronto tra Due Eventi di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSW) di Tipo Scissione e le Loro Risposte Stratosferiche e Troposferiche

La Figura 6 offre un confronto dettagliato tra due eventi di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSW) di tipo “scissione” (split-type), avvenuti rispettivamente il 1° gennaio 1985 e il 24 gennaio 2009, analizzati attraverso la reanalisi ERA-Interim. La figura è strutturata in quattro pannelli, organizzati in due righe: la riga superiore (pannelli a e b) descrive le dinamiche stratosferiche, mentre la riga inferiore (pannelli c e d) si concentra sulle risposte troposferiche e superficiali nei 60 giorni successivi all’evento. I pannelli sono suddivisi per data: (a, c) per l’evento del 1985 e (b, d) per l’evento del 2009. Le mappe sono rappresentate in una proiezione polare centrata sul Polo Nord, coprendo l’emisfero settentrionale, e forniscono un’analisi approfondita delle somiglianze e delle differenze tra i due eventi, sia a livello stratosferico che troposferico. Di seguito, analizziamo ciascun pannello, esplorando le dinamiche atmosferiche e le implicazioni climatiche.

Riga Superiore: Dinamiche Stratosferiche

(a) Evento del 1° Gennaio 1985

Il pannello (a) rappresenta le condizioni stratosferiche 4 giorni dopo la data centrale dell’SSW del 1985, mostrando le anomalie di temperatura a 10 hPa (espresse in Kelvin, K, rappresentate tramite colori) e la vorticità potenziale a 850 K (in unità di vorticità potenziale, PV units, rappresentata tramite contorni di 75, 100 e 125 PV units). Si osservano anomalie di temperatura positive significative, con valori che raggiungono circa +30 K, localizzate in due regioni principali: una sopra il Canada e l’altra sopra l’Europa settentrionale e l’Asia. Queste anomalie riflettono il forte riscaldamento stratosferico tipico degli SSW, che si verifica a causa della compressione adiabatica associata all’interruzione del vortice polare stratosferico. I contorni della vorticità potenziale evidenziano la natura di “scissione” dell’evento: il vortice polare si è frammentato in due lobi distinti, uno centrato sul Canada e l’altro sull’Europa settentrionale e l’Asia. Questa configurazione è tipica degli SSW di tipo scissione, in cui il vortice polare non si sposta semplicemente dal polo (come negli eventi di tipo spostamento), ma si divide in due strutture separate, ciascuna associata a un centro di massimo riscaldamento stratosferico.

(b) Evento del 24 Gennaio 2009

Il pannello (b) mostra le stesse variabili per l’SSW del 2009, sempre 4 giorni dopo la data centrale dell’evento. Anche in questo caso, le anomalie di temperatura a 10 hPa raggiungono valori massimi di circa +30 K, indicando un riscaldamento stratosferico paragonabile a quello del 1985. La vorticità potenziale a 850 K conferma che si tratta di un evento di tipo scissione, con il vortice polare diviso in due lobi: uno sopra il Canada e l’altro sopra l’Eurasia. Tuttavia, una differenza significativa rispetto all’evento del 1985 è l’estensione del lobo eurasiatico, che in questo caso copre gran parte dell’Eurasia, risultando più ampio e spazialmente distribuito. Nonostante questa differenza, l’evoluzione stratosferica dei due eventi appare complessivamente simile, con un riscaldamento stratosferico marcato e una configurazione del vortice polare che riflette la dinamica tipica degli SSW di tipo scissione. La maggiore estensione del lobo eurasiatico nel 2009 potrebbe essere legata a differenze nelle condizioni dinamiche iniziali o a variazioni nella propagazione delle onde planetarie dalla troposfera alla stratosfera.

Riga Inferiore: Risposte Troposferiche e Superficiali

(c) Evento del 1° Gennaio 1985 (Giorni 0-60 dopo l’SSW)

Il pannello (c) mostra le anomalie di temperatura superficiale (in K, rappresentate tramite colori) e le anomalie di altezza geopotenziale a 500 hPa (in metri, rappresentate tramite contorni con intervalli di 50 m e la linea zero in grassetto) nei 60 giorni successivi all’evento SSW del 1985. Le anomalie di temperatura superficiale indicano un raffreddamento significativo su vaste aree dell’Europa e dell’Asia, con valori che scendono fino a -5 K, riflettendo condizioni più fredde rispetto alla media climatica. Le anomalie di altezza geopotenziale a 500 hPa mostrano un pattern chiaro: anomalie positive (alta pressione) sopra la Groenlandia e anomalie negative (bassa pressione) sull’Atlantico settentrionale. Questo pattern si proietta fortemente sulla fase negativa dell’Oscillazione Nord Atlantica (NAO), un fenomeno frequentemente associato agli SSW, come già evidenziato nella Figura 4. La fase negativa della NAO è caratterizzata da un’alta pressione anomala sulla Groenlandia, che favorisce la subsidenza e la stabilità atmosferica in questa regione, e da una bassa pressione sull’Atlantico settentrionale, che facilita l’avvezione di aria fredda polare verso sud. Questo meccanismo spiega il raffreddamento superficiale osservato in Europa e Asia, dove l’aria fredda polare si propaga, portando a temperature inferiori alla media e condizioni climatiche più rigide.

(d) Evento del 24 Gennaio 2009 (Giorni 0-60 dopo l’SSW)

Il pannello (d) presenta le stesse variabili per l’evento del 2009, sempre nei 60 giorni successivi all’SSW. Le anomalie di temperatura superficiale mostrano un raffreddamento in Asia ed Europa centrale, con valori che raggiungono circa -5 K, ma questo raffreddamento è meno esteso e più localizzato rispetto al 1985. Le anomalie di altezza geopotenziale a 500 hPa non si proiettano chiaramente sulla fase negativa della NAO, a differenza dell’evento del 1985. Si osservano anomalie debolmente positive sull’Artico, ma il pattern è dominato da due centri di bassa pressione (anomalie negative) su Europa e Asia. Questi centri di bassa pressione anomala sono probabilmente responsabili del raffreddamento regionale osservato in Asia ed Europa centrale, attraverso l’avvezione di aria fredda associata a questi sistemi ciclonici. La mancanza di una chiara fase negativa della NAO suggerisce che la risposta troposferica nel 2009 sia stata modulata da altri fattori di variabilità climatica, come la fase della Quasi-Biennial Oscillation (QBO), l’estensione del ghiaccio marino artico o le fasi della Madden-Julian Oscillation (MJO). Questo risultato evidenzia la complessità delle risposte troposferiche agli SSW, che possono variare significativamente anche in presenza di eventi stratosferici simili.

Sintesi e Implicazioni Climatiche

La Figura 6 mette in evidenza che, nonostante una simile evoluzione stratosferica per i due SSW di tipo scissione (entrambi caratterizzati dalla divisione del vortice polare in due lobi sopra Canada ed Eurasia), le risposte troposferiche e superficiali differiscono in modo significativo. L’evento del 1985 mostra una chiara proiezione sulla fase negativa della NAO, con un’alta pressione anomala sulla Groenlandia e una bassa pressione sull’Atlantico settentrionale, che portano a un raffreddamento esteso in Europa e Asia. Al contrario, l’evento del 2009 presenta una risposta troposferica più frammentata, con centri di bassa pressione su Europa e Asia che causano raffreddamenti locali, ma senza una NAO negativa ben definita. Queste differenze possono essere attribuite a vari fattori, tra cui la posizione e l’intensità della cresta del Pacifico settentrionale, che variano tra i due anni nonostante entrambi siano classificati come inverni di La Niña (il 2009 ufficialmente per 0,1°C secondo il NOAA Climate Prediction Center). Inoltre, altri modi di variabilità climatica, come la QBO, il ghiaccio marino o l’MJO, potrebbero aver modulato le risposte troposferiche, contribuendo alla diversità osservata. La figura sottolinea l’importanza di analizzare gli eventi SSW individuali per comprendere appieno le interazioni stratosfera-troposfera e i loro impatti sul clima superficiale, evidenziando la complessità dei meccanismi che governano la variabilità climatica invernale nell’emisfero settentrionale. Questi risultati hanno implicazioni significative per la previsione stagionale, poiché le risposte troposferiche agli SSW possono influenzare le condizioni meteorologiche regionali su scale temporali di diverse settimane.

3.3 Confronto tra Reanalisi: Valutazione della Robustezza delle Caratteristiche degli SSW nei Diversi Prodotti

L’analisi condotta attraverso il Sistema di Classificazione degli Eventi di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSWC) si estende al confronto tra diverse reanalisi atmosferiche, offrendo un’importante opportunità per valutare la robustezza delle caratteristiche degli SSW nei vari prodotti di reanalisi e supportare iniziative di confronto inter-reanalisi come il progetto S-RIP (SPARC Reanalysis Intercomparison Project). L’SSWC integra dati provenienti da sei diverse reanalisi, consentendo agli utenti di analizzare le differenze nella rappresentazione degli SSW e delle loro conseguenze dinamiche e climatiche. Questo approccio è fondamentale per comprendere quanto le specificità tecniche di ciascun prodotto di reanalisi – come la risoluzione verticale e orizzontale, l’altezza del tetto del modello, i dati osservativi assimilati e i bias intrinseci – influenzino la capacità di catturare i processi stratosferici e le loro interazioni con la troposfera e la superficie. La Figura 8 illustra queste differenze attraverso un caso di studio relativo all’evento SSW di gennaio 2013, confrontando tre prodotti di reanalisi: (a) MERRA2, una reanalisi moderna con elevata risoluzione e un tetto del modello che si estende nella stratosfera superiore; (b) NCEP1, una reanalisi più datata con un tetto del modello limitato a 10 hPa; e (c) NOAA20CRv2c, una reanalisi che assimila esclusivamente osservazioni superficiali e presenta un forte bias nella rappresentazione della stratosfera.

Analisi delle Anomalie del Vento Zonale

Il pannello di sinistra della Figura 8 mostra l’evoluzione delle anomalie del vento zonale a 60°N in funzione del livello di pressione e del tempo per ciascuno dei tre prodotti di reanalisi. In MERRA2 (pannello a), si osserva un marcato indebolimento delle anomalie del vento zonale, che inizia intorno a 1 hPa in prossimità della data centrale dell’evento SSW e si propaga verso il basso nel tempo, raggiungendo la tropopausa (circa 100 hPa) nelle settimane successive. Questo comportamento riflette la capacità di MERRA2 di catturare accuratamente l’inversione dei venti zonali associata all’SSW e la successiva propagazione verso il basso delle anomalie, un processo critico per l’accoppiamento stratosfera-troposfera. In NCEP1 (pannello b), le anomalie del vento zonale sono altrettanto evidenti, ma i dati sono disponibili solo fino a 10 hPa a causa del tetto del modello più basso. Inoltre, le anomalie a 10 hPa appaiono leggermente più deboli rispetto a MERRA2, suggerendo una minore sensibilità di NCEP1 nel rappresentare l’intensità delle perturbazioni stratosferiche, probabilmente a causa della sua risoluzione verticale limitata e delle tecniche di assimilazione dati meno avanzate.

Un confronto particolarmente interessante è offerto da NOAA20CRv2c (pannello c), una reanalisi che assimila esclusivamente osservazioni superficiali e presenta un bias significativo nella stratosfera, con venti zonali stratosferici modellati che risultano sistematicamente troppo forti. Di conseguenza, NOAA20CRv2c non riesce a catturare l’evento SSW, mancando l’inversione dei venti zonali che definisce tali eventi. Tuttavia, poiché la superficie è vincolata dalle osservazioni assimilate, la risposta superficiale e troposferica in NOAA20CRv2c contiene comunque informazioni indirette sull’impatto dell’evento stratosferico. Nonostante ciò, le anomalie del vento zonale nella troposfera medio-alta (tra 200 e 500 hPa) dopo l’SSW in NOAA20CRv2c risultano più piccole (e più positive) rispetto a quelle osservate in MERRA2 e NCEP1. Questo suggerisce che la mancanza di una rappresentazione accurata dei processi stratosferici in NOAA20CRv2c limita significativamente la capacità di questa reanalisi di catturare la risposta climatica troposferica a seguito di un collasso importante del vortice polare stratosferico, evidenziando l’importanza di un’adeguata modellazione della stratosfera per comprendere le interazioni stratosfera-troposfera.

Analisi delle Anomalie Superficiali e Troposferiche

I pannelli di destra della Figura 8 mostrano le anomalie di temperatura superficiale (in K) e le anomalie di altezza geopotenziale a 200 hPa (in metri) nei giorni 30-60 successivi all’SSW del 2013, consentendo un confronto diretto delle risposte superficiali e troposferiche nei tre prodotti di reanalisi. Nell’SSWC, le variabili superficiali sono fornite alla loro risoluzione orizzontale nativa, un aspetto che si riflette nella diversa granularità dei dettagli regionali tra i tre prodotti. MERRA2, grazie alla sua elevata risoluzione orizzontale, mostra una maggiore definizione delle strutture regionali nelle anomalie di temperatura superficiale, evidenziando dettagli che non sono altrettanto evidenti in NCEP1 e NOAA20CRv2c. Ad esempio, MERRA2 cattura chiaramente le anomalie fredde su gran parte dell’Asia e in alcune regioni dell’Artico, con valori che indicano un raffreddamento significativo, coerente con gli effetti degli SSW sulla circolazione troposferica.

Le anomalie di altezza geopotenziale a 200 hPa, che riflettono la circolazione troposferica, mostrano differenze rilevanti, soprattutto nelle regioni influenzate dall’accoppiamento stratosfera-troposfera, come l’Atlantico settentrionale. In MERRA2 e NCEP1, le anomalie a 200 hPa sono più pronunciate, con un pattern che richiama la fase negativa della NAO, caratterizzata da un’alta pressione anomala sull’Artico e una bassa pressione sull’Atlantico settentrionale, un risultato coerente con quanto osservato nella Figura 4. Al contrario, in NOAA20CRv2c, queste anomalie sono significativamente più deboli, indicando una limitata capacità di catturare l’impatto dell’SSW sulla circolazione troposferica. Questo è particolarmente evidente nell’Atlantico settentrionale, una regione chiave per l’accoppiamento stratosfera-troposfera, dove l’influenza dell’SSW si manifesta attraverso modifiche nella NAO e conseguenti impatti sul clima superficiale europeo e nordamericano.

Le differenze regionali tra i tre prodotti di reanalisi emergono in modo particolarmente marcato nella regione del cappuccio polare, dove la scarsità di osservazioni dirette può limitare la capacità dei sistemi di reanalisi di vincolare accuratamente le variabili atmosferiche. MERRA2, grazie alla sua risoluzione e all’assimilazione di un’ampia gamma di osservazioni stratosferiche, offre la rappresentazione più dettagliata e affidabile delle anomalie, mentre NOAA20CRv2c, limitata dalla mancanza di dati stratosferici assimilati, mostra una risposta più smorzata e meno accurata, soprattutto nella troposfera superiore e nelle regioni polari.

Sintesi e Implicazioni

Il confronto tra le reanalisi evidenzia l’importanza delle caratteristiche tecniche dei prodotti di reanalisi nella rappresentazione degli SSW e delle loro conseguenze. MERRA2, con la sua alta risoluzione e la capacità di modellare accuratamente i processi stratosferici, offre la rappresentazione più completa e dettagliata dell’evento SSW del 2013, sia a livello stratosferico che troposferico. NCEP1, pur catturando le principali anomalie del vento zonale, è limitato dal suo tetto del modello a 10 hPa, mentre NOAA20CRv2c, a causa del bias stratosferico e della mancanza di osservazioni assimilate nella stratosfera, fallisce nel rappresentare l’SSW e mostra una risposta troposferica significativamente attenuata. Questi risultati sottolineano la necessità di utilizzare reanalisi moderne e ben vincolate per studiare gli SSW e le loro interazioni con la troposfera, soprattutto in contesti di previsione climatica e analisi dell’accoppiamento stratosfera-troposfera. Inoltre, il confronto tra reanalisi offerto dall’SSWC rappresenta uno strumento prezioso per valutare la robustezza delle caratteristiche degli SSW, contribuendo a migliorare la comprensione dei limiti e delle potenzialità dei diversi prodotti di reanalisi e a supportare lo sviluppo di modelli atmosferici più accurati.

Analisi Dettagliata della Figura 7: Variabilità Temporale e Spaziale delle Caratteristiche degli Eventi di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSW) attraverso il Sistema SSWC

La Figura 7 presenta un’analisi approfondita della variabilità tra eventi individuali di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSW) utilizzando il Sistema di Classificazione degli Eventi di Riscaldamento Stratosferico (SSWC), un framework progettato per valutare la dispersione delle caratteristiche dinamiche e termodinamiche associate a questi fenomeni. La figura è composta da tre pannelli (a, b, c), ciascuno dei quali riporta una serie temporale di un parametro specifico calcolato nei 60 giorni precedenti e successivi alla data centrale dell’evento SSW (definita come tempo zero). In ogni pannello, una linea nera spessa rappresenta la media calcolata su tutti gli eventi SSW inclusi nell’analisi, mentre le linee colorate rappresentano i singoli eventi, evidenziando la significativa variabilità inter-evento. Questa struttura permette di confrontare le tendenze medie con le deviazioni individuali, offrendo una panoramica completa della complessità degli SSW e dei fattori che ne influenzano l’evoluzione. Di seguito, analizziamo ciascun pannello in dettaglio, esplorando le implicazioni scientifiche delle osservazioni.

(a) Ampiezza dell’Anomalia di Temperatura Massima

Il pannello (a) mostra l’evoluzione temporale dell’ampiezza dell’anomalia di temperatura massima (espressa in Kelvin, K) che si verifica nell’intervallo di latitudine compreso tra 30°N e 90°N e di pressione tra 300 e 1 hPa, corrispondente alla stratosfera medio-alta. L’asse temporale si estende da -60 a +60 giorni rispetto alla data centrale dell’evento SSW, consentendo di analizzare sia la fase di genesi che quella di decadimento dell’anomalia termica.

La linea nera, che rappresenta la media di tutti gli eventi SSW, indica che l’anomalia di temperatura massima raggiunge un valore medio di circa 50 K, con un picco che si verifica 1-2 giorni prima dell’inversione del vento zonale (tempo zero). Questo comportamento è coerente con la dinamica tipica degli SSW: il riscaldamento stratosferico, causato dall’intensa compressione adiabatica associata alla perturbazione del vortice polare, tende a raggiungere il suo massimo poco prima che i venti zonali a 60°N e 10 hPa si invertano da occidentali a orientali, come descritto nella Figura 3. Dopo il picco, l’anomalia di temperatura media diminuisce gradualmente, riflettendo il lento processo di rilassamento radiativo nella stratosfera. Tuttavia, le linee colorate, che rappresentano i singoli eventi SSW, mostrano una variabilità significativa: i valori dell’anomalia di temperatura massima oscillano da un minimo di circa 10 K a un massimo che si avvicina a 100 K. Questa ampia dispersione evidenzia le differenze nell’intensità del riscaldamento stratosferico tra i vari eventi, che possono essere influenzate da fattori come la magnitudo delle onde planetarie che innescano l’SSW, la configurazione iniziale del vortice polare, o il contesto climatico globale, come la fase ENSO o la Quasi-Biennial Oscillation (QBO). La variabilità osservata sottolinea la necessità di un’analisi evento-specifica per comprendere appieno i meccanismi che determinano l’intensità degli SSW.

(b) Latitudine dell’Anomalia di Temperatura Massima

Il pannello (b) rappresenta la latitudine (espressa in gradi nord) a cui si verifica l’anomalia di temperatura massima, nello stesso intervallo di pressione e latitudine del pannello (a). Questo parametro fornisce informazioni sulla posizione geografica del riscaldamento stratosferico, un aspetto cruciale per comprendere la distribuzione spaziale degli effetti degli SSW.

La media (linea nera) indica che l’anomalia di temperatura massima si verifica generalmente tra 60°N e 70°N, una fascia latitudinale tipica per il riscaldamento associato agli SSW. Questa posizione riflette la concentrazione del riscaldamento nella regione polare, dove il vortice polare stratosferico subisce la maggiore perturbazione durante un SSW, sia che si tratti di un evento di tipo scissione (split-type) sia di spostamento (displacement-type). Tuttavia, le linee colorate, che rappresentano i singoli eventi, mostrano una dispersione significativa: le latitudini variano da circa 45°N, corrispondente a latitudini medio-alte, fino al Polo Nord (90°N). Questa variabilità spaziale può essere attribuita a diversi fattori, tra cui il tipo di SSW (ad esempio, gli eventi di scissione possono produrre lobi di riscaldamento a latitudini diverse rispetto agli eventi di spostamento), la traiettoria delle onde planetarie che innescano l’evento, e le condizioni dinamiche preesistenti nella stratosfera e nella troposfera. La dispersione latitudinale osservata ha implicazioni importanti per gli impatti superficiali degli SSW, poiché la posizione del riscaldamento stratosferico influenza la propagazione delle anomalie verso la troposfera e, di conseguenza, i pattern climatici regionali, come quelli associati alla NAO.

(c) Anomalia del Flusso di Calore di Eddy a 200 hPa

Il pannello (c) mostra l’anomalia del flusso di calore di eddy a 200 hPa (espressa in K m/s) calcolata tra 40°N e 70°N, un indicatore del trasporto di calore dalla troposfera alla stratosfera mediato dalle onde planetarie. Questo parametro è fondamentale per comprendere il ruolo delle dinamiche troposferiche nell’innesco degli SSW.

La media (linea nera) mostra un picco positivo nel flusso di calore di eddy, con valori che raggiungono circa 20 K m/s, alcuni giorni prima dell’SSW (tra -10 e 0 giorni). Questo comportamento è in linea con quanto descritto in letteratura (Polvani e Waugh, 2004; Sjoberg e Birner, 2014): le onde planetarie, generate da forzanti troposferiche come le interazioni tra correnti a getto e topografia, si amplificano e trasportano calore e momento verso la stratosfera, contribuendo all’indebolimento del vortice polare stratosferico e, in ultima analisi, all’innesco dell’SSW. Dopo il picco, il flusso di calore diminuisce rapidamente, riflettendo la transizione verso una nuova configurazione dinamica post-SSW. Tuttavia, le linee colorate evidenziano una grande variabilità tra i singoli eventi: in alcuni casi, il flusso di calore di eddy è molto intenso, con valori che raggiungono 40 K m/s, mentre in altri è significativamente più debole o addirittura assente. Inoltre, si osservano picchi di flusso di calore in alcuni anni che non culminano in un SSW, suggerendo che non tutte le perturbazioni troposferiche portano a un evento stratosferico. Questa variabilità può essere attribuita a fattori come l’intensità e la persistenza delle forzanti troposferiche, la configurazione del vortice polare (che può essere più o meno suscettibile alle perturbazioni), e l’interferenza con altri modi di variabilità climatica, come la fase ENSO o l’MJO.

Sintesi e Implicazioni Scientifiche

La Figura 7 offre un quadro dettagliato della variabilità inter-evento degli SSW, evidenziando che, nonostante alcune caratteristiche medie ben definite – come un picco medio di temperatura di 50 K a 60-70°N e un flusso di calore di eddy che raggiunge il massimo prima dell’evento – ogni SSW presenta peculiarità significative. L’ampiezza del riscaldamento stratosferico può variare da 10 K a quasi 100 K, la sua posizione latitudinale può spostarsi da 45°N al Polo Nord, e il flusso di calore di eddy può essere estremamente variabile, con alcuni eventi che non culminano in un SSW nonostante un forte forcing troposferico. Questa dispersione sottolinea la complessità degli SSW e la necessità di un’analisi evento-specifica per comprendere i fattori che ne influenzano la dinamica, tra cui l’intensità delle onde planetarie, il contesto climatico globale (come la fase ENSO o la QBO), e la configurazione iniziale del vortice polare. I risultati hanno implicazioni significative per la previsione climatica stagionale, poiché la variabilità degli SSW può influenzare in modo diverso i pattern di circolazione troposferica e il clima superficiale, come la NAO e le temperature in Europa e Nord America. Inoltre, l’analisi della variabilità del flusso di calore di eddy evidenzia l’importanza delle interazioni troposfera-stratosfera nel determinare l’insorgenza degli SSW, offrendo spunti preziosi per migliorare i modelli di previsione a medio e lungo termine.

4 Utilizzo e Disponibilità dei Dati del Sistema di Classificazione degli Eventi di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSWC)

Il Sistema di Classificazione degli Eventi di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSWC) è stato concepito come un prodotto di dominio pubblico, progettato per offrire agli utenti la massima flessibilità nell’utilizzo dei dati e nell’analisi degli eventi SSW. L’SSWC consente due modalità principali di utilizzo: gli utenti possono sfruttare direttamente i dati pre-elaborati forniti nel formato standard oppure intervenire attivamente nel processo di produzione per rigenerare porzioni del database secondo configurazioni personalizzate, adattandole alle loro specifiche esigenze di ricerca. Un diagramma di flusso dettagliato, illustrato nella Figura 2, presenta queste opzioni operative, evidenziando i passaggi necessari per entrambe le modalità. Ad esempio, un utente che desideri utilizzare un diverso insieme di date per gli eventi SSW o una climatologia alternativa può avvalersi del codice sorgente e della documentazione forniti per estrarre campi completi dal prodotto di reanalisi di sua scelta (tra quelli supportati) e generare nuovi campi di anomalie e derivati. Questa flessibilità è un elemento chiave dell’SSWC, poiché consente ai ricercatori di adattare il database a contesti specifici, come l’analisi di periodi temporali personalizzati o l’utilizzo di definizioni alternative per gli eventi SSW.

Uno dei vantaggi principali dell’SSWC risiede nella disponibilità immediata sia dei campi completi (full fields) che delle anomalie, insieme alla climatologia di riferimento. Questa caratteristica elimina la necessità per gli utenti di scaricare e gestire i terabyte di dati grezzi che sarebbero altrimenti richiesti per calcolare autonomamente la climatologia giornaliera e i relativi campi di anomalie, un processo che può essere computazionalmente oneroso e logisticamente complesso. Fornendo dati pre-elaborati, l’SSWC riduce significativamente le barriere tecniche, rendendo l’analisi degli SSW accessibile a un’ampia gamma di utenti, dai ricercatori accademici agli scienziati applicati nel campo della previsione climatica.

Il Compendio SSW è stato archiviato presso il National Centers for Environmental Information (NCEI) del NOAA, con identificativo DOI 10.7289/V5NS0RWP, ed è disponibile in formato netCDF-4 conforme agli standard Climate and Forecast (CF). I dati sono stati compressi utilizzando una tecnica di packing a interi corti (16-bit), che ha permesso di ridurre la dimensione totale del database a circa 300 GB, un volume significativamente più gestibile rispetto ai dati grezzi non compressi. Tuttavia, questa compressione richiede attenzione durante l’utilizzo: non tutte le piattaforme di programmazione sono in grado di leggere correttamente i dati compressi e di gestire adeguatamente i valori mancanti. Gli utenti devono prestare particolare cura nella lettura dei dati per evitare che i valori mancanti vengano erroneamente interpretati come dati validi, un errore che potrebbe compromettere l’accuratezza delle analisi.

Per supportare gli utenti nell’utilizzo del database, è stata predisposta una guida dettagliata che descrive le variabili incluse, il formato dei file e le modalità di accesso ai dati. Inoltre, è disponibile una guida alla produzione accompagnata dal codice sorgente in formato Interactive Data Language (IDL), che consente agli utenti di ricreare una versione personalizzata dell’SSWC, ad esempio modificando i criteri di selezione degli eventi o i parametri della climatologia. Gli autori prevedono aggiornamenti futuri del Compendio, in particolare per quei prodotti di reanalisi che continueranno a essere aggiornati operativamente, come MERRA2, con l’aggiunta di nuovi eventi SSW man mano che si verificano. Ogni aggiornamento del Compendio comporterà una ricalibrazione delle climatologie e delle anomalie per tutti gli eventi, basata sull’intero periodo del nuovo record, al fine di garantire la coerenza dei dati. Quando si pubblicano risultati basati sull’SSWC, gli utenti sono invitati a specificare chiaramente la versione del database e la climatologia utilizzata, un passaggio essenziale per garantire la riproducibilità dei risultati scientifici.

Una parte selezionata dei dati dell’SSWC è accessibile per la visualizzazione e l’animazione attraverso il sito web http://www.esrl.noaa.gov/csd/groups/csd8/sswcompendium/, offrendo agli utenti un’interfaccia user-friendly per esplorare i dati in modo interattivo. Questa funzionalità è particolarmente utile per analisi preliminari o per la presentazione dei risultati in contesti educativi o divulgativi.

L’obiettivo principale dell’SSWC è quello di facilitare tre tipi di analisi fondamentali: (i) l’analisi composita, che consente di identificare le caratteristiche medie degli SSW e i loro impatti climatici; (ii) l’analisi di eventi individuali, utile per esplorare la variabilità tra eventi specifici; e (iii) il confronto tra reanalisi, che permette di valutare la robustezza delle caratteristiche degli SSW nei diversi prodotti di reanalisi, come dimostrato nella sezione 3.3 per progetti come S-RIP. L’inclusione di sei diversi prodotti di reanalisi, insieme a un insieme completo di campi completi, di anomalie e derivati per ogni evento SSW maggiore nel registro storico, rende l’SSWC uno strumento versatile per molteplici applicazioni scientifiche. Ci si aspetta che l’SSWC consenta ai ricercatori di evidenziare il ruolo cruciale dei processi di accoppiamento stratosfera-troposfera e l’importanza degli eventi SSW nel modulare il clima invernale, fornendo al contempo un database completo per confrontare e migliorare le simulazioni modellistiche di questi eventi. Questo approccio non solo facilita l’analisi delle dinamiche atmosferiche su scale temporali giornaliere, ma offre anche agli utenti la possibilità di personalizzare il database per soddisfare esigenze specifiche, garantendo un’ampia applicabilità in contesti di ricerca climatica.

5 Sommario

Il database SSWC rappresenta una risorsa semplice ed efficiente dal punto di vista computazionale per generare, scaricare e visualizzare informazioni sugli eventi SSW storici, analizzandone l’evoluzione e gli impatti sul clima invernale. Progettato per essere accessibile a un’ampia comunità scientifica, il database offre un’infrastruttura che combina praticità e flessibilità, consentendo agli utenti di esplorare le complesse dinamiche degli SSW e il loro ruolo nei processi atmosferici globali. Attraverso l’SSWC, i ricercatori possono approfondire la comprensione delle interazioni stratosfera-troposfera, migliorare le previsioni stagionali e affinare i modelli climatici, contribuendo così a una migliore gestione delle sfide legate alla variabilità climatica.

Analisi Dettagliata della Figura 8: Confronto tra Prodotti di Reanalisi nella Rappresentazione dell’Evento di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSW) di Gennaio 2013

La Figura 8 presenta un confronto dettagliato tra tre prodotti di reanalisi atmosferica – MERRA2, NCEP1 e NOAA20CRv2c – durante l’evento di Riscaldamento Stratosferico Improvviso (SSW) avvenuto a gennaio 2013, con l’obiettivo di evidenziare le differenze nella capacità di ciascuno di questi prodotti di rappresentare le dinamiche stratosferiche, le risposte troposferiche e gli impatti superficiali associati all’evento. La figura è strutturata in tre righe, ciascuna dedicata a una reanalisi: (a) MERRA2, una reanalisi moderna con alta risoluzione e un tetto del modello esteso nella stratosfera superiore; (b) NCEP1, una reanalisi più datata con un tetto del modello limitato a 10 hPa; e (c) NOAA20CRv2c, una reanalisi che assimila esclusivamente osservazioni superficiali e presenta un bias significativo nella stratosfera. Ogni riga è suddivisa in due pannelli: il pannello di sinistra mostra l’evoluzione temporale delle anomalie del vento zonale a 60°N in funzione dell’altezza (livelli di pressione) e del tempo, mentre il pannello di destra mostra le anomalie di temperatura superficiale e di altezza geopotenziale a 200 hPa nei giorni 30-60 successivi all’SSW. Questa analisi comparativa è fondamentale per comprendere come le caratteristiche tecniche di ciascun prodotto di reanalisi influenzino la rappresentazione degli SSW e delle loro conseguenze climatiche, offrendo spunti per migliorare i modelli atmosferici e le previsioni stagionali.

(a) MERRA2: Reanalisi Moderna

Pannello di Sinistra: Anomalie del Vento Zonale

Il pannello di sinistra della riga (a) rappresenta le anomalie del vento zonale a 60°N (esprese in m/s) in funzione del tempo (da -60 a +60 giorni rispetto alla data centrale dell’SSW) e della pressione (da 1 a 1000 hPa, su scala logaritmica), coprendo l’intera colonna atmosferica dalla stratosfera superiore alla troposfera. Le anomalie negative (rappresentate in blu) indicano un indebolimento dei venti zonali occidentali, un segnale caratteristico degli SSW. In MERRA2, si osserva un marcato indebolimento dei venti zonali, che inizia intorno a 1 hPa in corrispondenza della data dell’evento (tempo zero) e si propaga verso il basso nel tempo, raggiungendo la tropopausa (circa 100 hPa) entro i 60 giorni successivi. Questo comportamento riflette accuratamente la dinamica tipica degli SSW: l’inversione dei venti zonali da occidentali a orientali a 10 hPa, che definisce l’evento, è accompagnata da un’onda di anomalie che si propaga verso la troposfera, un processo noto come “downward propagation”. La capacità di MERRA2 di catturare questa evoluzione è attribuibile alla sua alta risoluzione verticale e orizzontale, al tetto del modello che si estende ben oltre i 10 hPa (fino a 0,1 hPa), e all’assimilazione di un’ampia gamma di osservazioni stratosferiche, che consentono una rappresentazione dettagliata dei processi dinamici associati agli SSW.

Pannello di Destra: Anomalie di Temperatura Superficiale e Altezza Geopotenziale

Il pannello di destra mostra le anomalie di temperatura superficiale (in Kelvin, K, rappresentate tramite colori) e le anomalie di altezza geopotenziale a 200 hPa (in metri, rappresentate tramite contorni) nei giorni 30-60 successivi all’SSW. Grazie alla sua elevata risoluzione orizzontale (0,5° x 0,625°), MERRA2 offre una rappresentazione dettagliata delle strutture regionali. Le anomalie di temperatura superficiale evidenziano un raffreddamento significativo in Asia e in alcune parti dell’Artico, con valori che raggiungono circa -5 K, un segnale coerente con gli effetti degli SSW sulla circolazione troposferica. Questo raffreddamento è spesso associato alla fase negativa dell’Oscillazione Nord Atlantica (NAO), che si manifesta a seguito dell’SSW, come descritto nella Figura 4. Le anomalie di altezza geopotenziale a 200 hPa mostrano un pattern ben definito, con un’alta pressione anomala sull’Artico (anomalie positive) e una bassa pressione sull’Atlantico settentrionale (anomalie negative), riflettendo un forte accoppiamento stratosfera-troposfera. Questo pattern è indicativo di una NAO negativa, che facilita l’avvezione di aria fredda verso sud, contribuendo al raffreddamento osservato in Asia e in altre regioni. La nitidezza e la definizione di queste anomalie in MERRA2 sottolineano la sua capacità di catturare con precisione gli impatti dell’SSW su scala regionale.

(b) NCEP1: Reanalisi più Vecchia con Tetto a 10 hPa

Pannello di Sinistra: Anomalie del Vento Zonale

Il pannello di sinistra della riga (b) mostra le anomalie del vento zonale per NCEP1, con la stessa scala temporale e verticale di MERRA2, ma con dati disponibili solo fino a 10 hPa, a causa del tetto del modello limitato di NCEP1. Anche in questo caso, si osservano anomalie negative che indicano un indebolimento dei venti zonali a 10 hPa, con valori che si avvicinano a -20 m/s, simili a quelli di MERRA2. Tuttavia, queste anomalie appaiono leggermente più deboli rispetto a MERRA2, e la mancanza di dati sopra i 10 hPa impedisce di osservare l’evoluzione delle anomalie nella stratosfera superiore, dove l’SSW ha origine. Questo limite è attribuibile alla risoluzione verticale più bassa di NCEP1 (che risale agli anni ’90) e alle tecniche di assimilazione dati meno avanzate rispetto a quelle di MERRA2, che riducono la capacità di catturare l’intensità e la propagazione delle anomalie stratosferiche.

Pannello di Destra: Anomalie di Temperatura Superficiale e Altezza Geopotenziale

Il pannello di destra mostra le anomalie di temperatura superficiale e di altezza geopotenziale per NCEP1, nello stesso intervallo temporale di MERRA2 (giorni 30-60 dopo l’SSW). Il pattern complessivo è simile a quello di MERRA2, con anomalie fredde in Asia e nell’Artico e un pattern di altezza geopotenziale che richiama la fase negativa della NAO. Tuttavia, a causa della risoluzione orizzontale più bassa di NCEP1 (2,5° x 2,5°), le anomalie di temperatura superficiale appaiono meno definite e mancano dei dettagli regionali visibili in MERRA2. Le anomalie di altezza geopotenziale a 200 hPa nell’Atlantico settentrionale sono presenti, ma più smorzate rispetto a MERRA2, indicando che NCEP1 riesce a catturare l’accoppiamento stratosfera-troposfera, ma con una precisione inferiore. Questo risultato evidenzia le limitazioni di una reanalisi più datata, che, pur riuscendo a rappresentare le dinamiche principali dell’SSW, non offre la stessa accuratezza e dettaglio di un prodotto moderno come MERRA2.

(c) NOAA20CRv2c: Reanalisi con Solo Osservazioni Superficiali e Bias Stratosferico

Pannello di Sinistra: Anomalie del Vento Zonale

Il pannello di sinistra della riga (c) mostra le anomalie del vento zonale per NOAA20CRv2c. A differenza di MERRA2 e NCEP1, le anomalie sono significativamente più deboli e non mostrano l’inversione tipica dei venti zonali associata agli SSW. I valori rimangono più positivi (colori rossi o neutri), indicando che i venti zonali modellati rimangono occidentali e troppo forti. Questo comportamento è attribuibile al bias stratosferico di NOAA20CRv2c, che deriva dalla mancanza di osservazioni assimilate nella stratosfera: questo prodotto utilizza esclusivamente dati superficiali (come la pressione al livello del mare), lasciando la stratosfera libera di evolversi secondo la dinamica del modello, che tende a sovrastimare la forza del vortice polare. Di conseguenza, NOAA20CRv2c non riesce a catturare l’SSW, e le anomalie del vento zonale nella troposfera medio-alta (tra 200 e 500 hPa) risultano più positive rispetto a MERRA2 e NCEP1, indicando una risposta troposferica attenuata e una limitata capacità di rappresentare l’accoppiamento stratosfera-troposfera.

Pannello di Destra: Anomalie di Temperatura Superficiale e Altezza Geopotenziale

Il pannello di destra mostra le anomalie di temperatura superficiale e di altezza geopotenziale per NOAA20CRv2c. Le anomalie di temperatura superficiale sono significativamente più deboli rispetto a MERRA2 e NCEP1, con valori di raffreddamento in Asia e nell’Artico che si attestano intorno a -2 K, contro i -5 K osservati in MERRA2. Anche le anomalie di altezza geopotenziale a 200 hPa appaiono molto attenuate, con un pattern meno definito nell’Atlantico settentrionale, una regione critica per l’accoppiamento stratosfera-troposfera. Questo risultato riflette la limitata capacità di NOAA20CRv2c di catturare gli effetti troposferici e superficiali dell’SSW, a causa della mancanza di processi stratosferici nel modello. Sebbene la superficie sia vincolata da osservazioni assimilate, l’assenza di una rappresentazione accurata della stratosfera impedisce a NOAA20CRv2c di riflettere pienamente l’impatto dell’SSW sulla circolazione troposferica, come la NAO negativa, e sugli impatti climatici superficiali.

Sintesi e Implicazioni Scientifiche

La Figura 8 evidenzia chiaramente le differenze tra i prodotti di reanalisi nella rappresentazione dell’SSW del gennaio 2013, sottolineando l’importanza delle caratteristiche tecniche di ciascun prodotto. MERRA2, con la sua alta risoluzione verticale e orizzontale, il tetto del modello esteso e l’assimilazione di dati stratosferici, offre la rappresentazione più dettagliata e accurata, catturando sia l’evoluzione delle anomalie stratosferiche sia gli impatti troposferici e superficiali, come il raffreddamento in Asia e il pattern della NAO negativa. NCEP1, pur riuscendo a rappresentare le dinamiche principali dell’SSW, è limitato dal suo tetto a 10 hPa e dalla risoluzione inferiore, che riducono la precisione e il dettaglio delle anomalie, specialmente a livello regionale. NOAA20CRv2c, che assimila solo osservazioni superficiali e presenta un bias stratosferico, non riesce a catturare l’SSW e mostra una risposta troposferica e superficiale significativamente attenuata, evidenziando l’importanza di una modellazione stratosferica accurata per analizzare gli impatti degli SSW. Questi risultati sottolineano la necessità di utilizzare reanalisi moderne e ben vincolate per studiare gli SSW e le loro interazioni con la troposfera, specialmente in contesti di previsione climatica stagionale e analisi dell’accoppiamento stratosfera-troposfera. Inoltre, il confronto tra reanalisi offerto dall’SSWC rappresenta uno strumento prezioso per valutare la robustezza delle caratteristiche degli SSW, contribuendo a migliorare la comprensione dei limiti e delle potenzialità dei diversi prodotti di reanalisi e a supportare lo sviluppo di modelli atmosferici più accurati.

https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=en&user=Eck4ZyIAAAAJ&citation_for_view=Eck4ZyIAAAAJ:kNdYIx-mwKoC