Svelare il Potere della Stratosfera: Il Suo Ruolo Pivotal nella Previsione Climatica da Substagionale a Stagionale

l Ruolo della Stratosfera nella Previsione Meteorologica e Climatica su Scale Temporali Substagionali e Stagionali: Prevedibilità e Meccanismi Dinamici

Autori: Daniela I.V. Domeisen¹, Amy H. Butler²,³, Andrew J. Charlton-Perez⁴, Blanca Ayarzagüena⁵,⁶, Mark P. Baldwin⁷, Etienne Dunn-Sigouin⁸, Jason C. Furtado⁹, Chaim I. Garfinkel¹⁰, Peter Hitchcock¹¹, Alexey Yu. Karpechko¹², Hera Kim¹³, Jeff Knight¹⁴, Andrea L. Lang¹⁵, Eun-Pa Lim¹⁶, Andrew Marshall¹⁶, Greg Roff¹⁶, Chen Schwartz¹⁰, Isla R. Simpson¹⁷, Seok-Woo Son¹³, Masakazu Taguchi¹⁸

Affiliazioni:

Istituto per le Scienze Atmosferiche e Climatiche, ETH Zurigo, Zurigo, Svizzera
Istituto Cooperativo per la Ricerca nelle Scienze Ambientali, Boulder, CO, USA
Divisione di Scienze Chimiche, NOAA, Boulder, CO, USA
Dipartimento di Meteorologia, Università di Reading, Reading, Regno Unito
Dipartimento di Fisica della Terra e Astrofisica, Università Complutense di Madrid, Madrid, Spagna
Istituto di Geoscienze, CSIC-UCM, Madrid, Spagna
Collegio di Ingegneria, Matematica e Scienze Fisiche, Istituto dei Sistemi Globali, Università di Exeter, Exeter, Regno Unito
Istituto Geofisico, Università di Bergen e Centro Bjerknes, Bergen, Norvegia
Scuola di Meteorologia, Università dell’Oklahoma, Norman, OK, USA
Istituto di Scienze della Terra Fredy e Nadine Herrmann, Università Ebraica di Gerusalemme, Gerusalemme, Israele
Dipartimento di Scienze della Terra e Atmosferiche, Università Cornell, Ithaca, NY, USA
Istituto Meteorologico Finlandese, Helsinki, Finlandia
Scuola di Scienze della Terra e Ambientali, Università Nazionale di Seoul, Seoul, Corea del Sud
Centro Hadley, Met Office, Exeter, Regno Unito
Dipartimento di Scienze Atmosferiche e Ambientali, Università di Albany, SUNY, Albany, NY, USA
Bureau of Meteorology, Melbourne, Victoria, Australia
Laboratorio di Dinamica Climatica e Globale, NCAR, Boulder, CO, USA
Dipartimento di Scienze della Terra, Università di Educazione di Aichi, Kariya, Giappone

Introduzione

La stratosfera, lo strato atmosferico che si estende approssimativamente tra i 10 e i 50 km di altitudine, è stata a lungo considerata un componente secondario nei modelli di previsione meteorologica a breve termine. Tuttavia, negli ultimi decenni, la ricerca ha evidenziato il suo ruolo cruciale nella modulazione della variabilità climatica su scale temporali che vanno da poche settimane (substagionali) a intere stagioni (stagionali). La prevedibilità della stratosfera, in particolare attraverso fenomeni come i riscaldamenti stratosferici improvvisi (Sudden Stratospheric Warmings, SSW) e le oscillazioni del vortice polare, offre una finestra unica per migliorare l’accuratezza delle previsioni climatiche a medio e lungo termine. Questo articolo esplora i meccanismi dinamici che governano la prevedibilità stratosferica e il loro impatto sui sistemi climatici troposferici, con un focus sulle implicazioni per la previsione substagionale e stagionale.

Prevedibilità della Stratosfera

La stratosfera è caratterizzata da una dinamica atmosferica relativamente stabile rispetto alla troposfera, grazie alla sua maggiore inerzia termica e alla minore influenza dei processi convettivi. Questa stabilità conferisce alla stratosfera una prevedibilità intrinseca su scale temporali più lunghe rispetto a quelle tipiche della troposfera. Fenomeni come gli SSW, che si verificano principalmente nell’emisfero settentrionale durante l’inverno, possono alterare significativamente la circolazione stratosferica, con ripercussioni che si propagano verso la troposfera. Gli SSW sono spesso preceduti da anomalie nell’attività delle onde planetarie, che trasportano energia e momento dalla troposfera alla stratosfera, destabilizzando il vortice polare.

La capacità di prevedere tali eventi dipende dalla qualità dei modelli numerici e dalla loro abilità nel catturare le interazioni tra troposfera e stratosfera. I modelli di previsione substagionale, come quelli utilizzati nei principali centri meteorologici globali (ad esempio, ECMWF, NOAA, Met Office), hanno mostrato progressi significativi nella previsione degli SSW, con un orizzonte temporale che può estendersi fino a 2-3 settimane. Tuttavia, la previsione della loro propagazione verso la troposfera rimane una sfida, poiché dipende da complessi meccanismi di accoppiamento verticale.

Meccanismi di Accoppiamento Stratosfera-Troposfera

L’influenza della stratosfera sulla troposfera avviene principalmente attraverso due meccanismi: (1) la modulazione della circolazione atmosferica su larga scala, come l’Oscillazione Artica (AO) o l’Oscillazione Nord Atlantica (NAO), e (2) l’amplificazione delle anomalie di temperatura e pressione superficiali. Ad esempio, un vortice polare stratosferico indebolito a seguito di un SSW tende a favorire una fase negativa dell’AO, portando a condizioni meteorologiche più fredde e instabili nell’Europa settentrionale e nel Nord America orientale. Al contrario, un vortice polare forte può rafforzare i flussi zonali, riducendo la probabilità di eventi estremi.

Un altro aspetto cruciale è l’interazione con i modi di variabilità climatica, come l’El Niño-Southern Oscillation (ENSO) e la Quasi-Biennial Oscillation (QBO). La QBO, un’oscillazione biennale dei venti zonali nella stratosfera tropicale, può modulare la propagazione delle onde planetarie, influenzando indirettamente la stabilità del vortice polare. L’ENSO, d’altra parte, altera i pattern di convezione tropicale, che a loro volta possono generare anomalie di onde planetarie che si propagano verso la stratosfera.

Implicazioni per la Previsione Substagionale e Stagionale

La comprensione della prevedibilità stratosferica ha implicazioni dirette per i sistemi di previsione operativa. I modelli che incorporano una rappresentazione accurata della stratosfera, inclusi livelli verticali adeguati e parametrizzazioni sofisticate delle onde gravitazionali, mostrano una maggiore abilità nel prevedere eventi meteorologici estremi, come ondate di freddo o periodi di siccità. Inoltre, la stratosfera funge da “ponte” per migliorare la previsione di fenomeni troposferici che dipendono da modi di variabilità a bassa frequenza, come la NAO o il Monsone Asiatico.

Un esempio pratico è l’utilizzo di ensemble di previsioni che tengono conto delle incertezze nella dinamica stratosferica. Questi ensemble possono fornire stime probabilistiche più robuste, migliorando la capacità dei decisori di anticipare eventi ad alto impatto. Tuttavia, persistono limitazioni, come la necessità di migliorare la risoluzione verticale dei modelli e di integrare osservazioni stratosferiche in tempo reale per inizializzare le previsioni.

Prospettive Future

Le future ricerche sulla prevedibilità stratosferica dovranno affrontare diverse sfide. In primo luogo, è necessario migliorare la comprensione dei feedback tra stratosfera e troposfera in contesti di cambiamento climatico, poiché il riscaldamento globale potrebbe alterare la frequenza e l’intensità degli SSW. In secondo luogo, lo sviluppo di modelli accoppiati atmosfera-oceano-stratosfera sarà cruciale per catturare le interazioni complesse tra questi sistemi. Infine, l’integrazione di tecniche di intelligenza artificiale e apprendimento automatico potrebbe rivoluzionare l’analisi dei dati stratosferici, consentendo una previsione più accurata degli eventi estremi.

Conclusione

La stratosfera rappresenta una componente fondamentale del sistema climatico globale, con un ruolo chiave nella previsione meteorologica e climatica su scale temporali substagionali e stagionali. La sua prevedibilità, derivante dalla stabilità dinamica e dalla capacità di modulare la circolazione troposferica, offre opportunità significative per migliorare l’accuratezza delle previsioni. Tuttavia, sfruttare appieno questo potenziale richiede progressi nei modelli numerici, nelle osservazioni e nella comprensione dei meccanismi di accoppiamento atmosferico. Investire in queste aree non solo rafforzerà la nostra capacità di anticipare eventi climatici estremi, ma contribuirà anche a una gestione più efficace delle risorse e alla mitigazione dei rischi climatici.

Introduzione

La stratosfera, situata tra i 10 e i 50 km di altitudine, è emersa come un componente cruciale del sistema climatico globale, con un ruolo significativo nella previsione meteorologica e climatica su scale temporali che spaziano da poche settimane (substagionali) a intere stagioni (stagionali), note come previsioni S2S (Subseasonal to Seasonal). La sua capacità di modulare la variabilità troposferica attraverso processi dinamici complessi, come i riscaldamenti stratosferici improvvisi (Sudden Stratospheric Warmings, SSW), gli eventi di vortice polare forte e i riscaldamenti finali, offre una fonte di prevedibilità che può migliorare l’accuratezza delle previsioni a medio e lungo termine. Tuttavia, la comprensione della prevedibilità stratosferica e della sua rappresentazione nei modelli operativi rimane incompleta. Questo studio analizza la prevedibilità della stratosfera extratropica utilizzando hindcast (previsioni retroattive) dai sistemi di previsione operativi inclusi nel database S2S, con particolare attenzione alle prestazioni dei modelli e alle implicazioni per la previsione troposferica.

Metodologia e Dataset

L’analisi si basa su un insieme di hindcast estratti dal database S2S, che comprende dati di modelli operativi di previsione globale, come quelli del Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF), del Met Office del Regno Unito e del National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Questi hindcast coprono un periodo pluridecennale e includono previsioni con orizzonti temporali fino a 60 giorni, consentendo una valutazione robusta della prevedibilità su scale substagionali e stagionali. La stratosfera è stata analizzata attraverso variabili chiave, come la velocità del vento zonale a 10 hPa (indicativa della forza del vortice polare), il flusso di calore verticale (un proxy per l’attività delle onde planetarie) e gli indici di temperatura stratosferica. Gli eventi stratosferici estremi, tra cui SSW di inizio e metà inverno, eventi di vortice forte, eventi di flusso di calore estremo nell’emisfero settentrionale e riscaldamenti finali in entrambi gli emisferi, sono stati identificati utilizzando criteri standardizzati basati su soglie dinamiche e termiche.

Risultati: Prevedibilità della Stratosfera

I risultati evidenziano che la stratosfera extratropica esibisce una prevedibilità significativamente maggiore rispetto alla troposfera, attribuibile alla sua maggiore inerzia dinamica e alla minore sensibilità ai processi convettivi caotici. La prevedibilità stratosferica si estende tipicamente fino a 3-4 settimane per le condizioni medie del vortice polare, superando il limite deterministico troposferico di circa 10-14 giorni. Questa prevedibilità estesa è particolarmente pronunciata durante l’inverno boreale, quando le interazioni tra onde planetarie e il vortice polare generano variazioni dinamiche su larga scala.

Un’analisi comparativa dei modelli rivela che i sistemi di previsione con maggiore abilità stratosferica (misurata attraverso metriche come l’errore quadratico medio e la correlazione anomala) tendono a mostrare anche una maggiore abilità nella previsione delle condizioni troposferiche, in particolare per i pattern di circolazione su larga scala come l’Oscillazione Artica (AO) e l’Oscillazione Nord Atlantica (NAO). Questo suggerisce che un’accurata rappresentazione della stratosfera nei modelli può fungere da “ponte” per migliorare le previsioni troposferiche, specialmente in presenza di eventi stratosferici significativi.

Prevedibilità degli Eventi Stratosferici

L’analisi degli eventi stratosferici estremi fornisce ulteriori dettagli sulla prevedibilità. Gli eventi di vortice polare forte, caratterizzati da venti zonali intensi e un vortice stabile, mostrano un’abilità previsionale elevata, con orizzonti temporali deterministici che si estendono fino a 2 settimane. Analogamente, i riscaldamenti finali, che segnano la transizione stagionale dalla circolazione invernale a quella estiva, sono previsti con una discreta accuratezza fino a 10-14 giorni, grazie alla loro natura graduale e alla forte dipendenza dai forcing radiativi.

Al contrario, gli SSW, sia di inizio che di metà inverno, risultano più difficili da prevedere, con un’abilità limitata a circa 7-10 giorni. Questa limitazione è dovuta alla natura caotica delle interazioni tra onde planetarie e vortice polare che precedono gli SSW, nonché alla sensibilità di questi eventi alle condizioni iniziali. Gli eventi di flusso di calore estremo, che spesso fungono da precursori degli SSW, mostrano una prevedibilità intermedia, con orizzonti temporali di circa 10 giorni.

Un confronto tra gli emisferi rivela che i riscaldamenti finali nell’emisfero australe, associati alla rottura del vortice polare antartico, sono previsti con maggiore accuratezza rispetto a quelli boreali, probabilmente a causa della minore variabilità dinamica nella stratosfera australe.

Ruolo della Risoluzione Stratosferica nei Modelli

Un risultato chiave dello studio è la differenza di prestazioni tra i modelli di previsione ad alta risoluzione verticale (high-top), che includono una rappresentazione dettagliata della stratosfera fino alla mesopausa (50-60 km), e i modelli a bassa risoluzione verticale (low-top), che limitano la stratosfera a livelli inferiori (30-40 km). I modelli high-top mostrano un’abilità previsionale stratosferica significativamente superiore, con errori ridotti del 20-30% rispetto ai modelli low-top per variabili come la velocità del vento zonale e il flusso di calore. Questa superiorità si traduce in una migliore previsione degli effetti troposferici associati agli eventi stratosferici, come le anomalie di pressione e temperatura superficiale.

La maggiore abilità dei modelli high-top è attribuibile alla loro capacità di risolvere accuratamente le interazioni tra onde gravitazionali e planetarie, che sono fondamentali per la dinamica stratosferica. Inoltre, i modelli high-top beneficiano di una migliore parametrizzazione dei processi radiativi e chimici, come l’assorbimento di ozono, che influenzano la stabilità termica della stratosfera.

Implicazioni per la Previsione Operativa

I risultati sottolineano l’importanza di migliorare la rappresentazione stratosferica nei sistemi di previsione operativa. Investire in modelli high-top, con una risoluzione verticale adeguata e una parametrizzazione sofisticata delle interazioni dinamiche, può portare a significativi miglioramenti nella previsione di eventi meteorologici estremi, come ondate di freddo o periodi di siccità, che sono spesso modulati da anomalie stratosferiche. Inoltre, l’integrazione di osservazioni stratosferiche in tempo reale, come quelle fornite da radiosonde e satelliti, potrebbe migliorare l’inizializzazione dei modelli, riducendo l’incertezza nelle previsioni.

L’analisi suggerisce anche che i sistemi di previsione ensemble, che tengono conto delle incertezze nella dinamica stratosferica, offrono un vantaggio significativo rispetto alle previsioni deterministiche, specialmente per gli eventi estremi. Questi sistemi possono fornire stime probabilistiche più robuste, supportando i decisori nella pianificazione e nella gestione dei rischi climatici.

Limitazioni e Prospettive Future

Nonostante i progressi, diverse sfide rimangono. La prevedibilità degli SSW rimane limitata dalla complessità delle interazioni tra troposfera e stratosfera, che richiedono una migliore comprensione dei meccanismi di amplificazione delle onde planetarie. Inoltre, l’impatto del cambiamento climatico sulla dinamica stratosferica, come l’eventuale aumento della frequenza degli SSW o l’alterazione dei riscaldamenti finali, deve essere ulteriormente investigato per garantire che i modelli rimangano affidabili in un clima in evoluzione.

Le prospettive future includono lo sviluppo di modelli accoppiati atmosfera-oceano-stratosfera, che integrino le interazioni tra questi sistemi per migliorare la previsione dei modi di variabilità climatica, come l’El Niño-Southern Oscillation (ENSO) e la Quasi-Biennial Oscillation (QBO). Inoltre, l’applicazione di tecniche di intelligenza artificiale per l’analisi dei dati stratosferici potrebbe consentire una previsione più accurata degli eventi estremi, ottimizzando l’uso delle risorse computazionali.

Conclusione

La stratosfera rappresenta una fonte critica di prevedibilità per le previsioni S2S, con un potenziale significativo per migliorare l’accuratezza delle previsioni meteorologiche e climatiche. La sua maggiore inerzia dinamica e la capacità di modulare la circolazione troposferica la rendono un elemento chiave nei sistemi di previsione operativa. Tuttavia, sfruttare appieno questo potenziale richiede investimenti in modelli high-top, osservazioni stratosferiche avanzate e una comprensione più approfondita dei meccanismi di accoppiamento atmosferico. Questi sforzi non solo rafforzeranno la capacità di anticipare eventi climatici estremi, ma contribuiranno anche a una gestione più efficace delle risorse e alla mitigazione dei rischi associati alla variabilità climatica.

Introduzione

La stratosfera invernale rappresenta un elemento cruciale del sistema climatico globale, caratterizzata da una complessa dinamica atmosferica che influenza significativamente il clima superficiale su scale temporali substagionali e stagionali (S2S). Durante l’inverno, la stratosfera extratropica di entrambi gli emisferi è dominata da intensi venti zonali occidentali, noti come vortice polare, che mostrano una marcata variabilità stagionale. Nell’emisfero settentrionale (NH), questa variabilità è massima tra dicembre e marzo, mentre nell’emisfero australe (SH) si concentra tra ottobre e dicembre (Plumb, 1989; Thompson & Wallace, 2000). Tale variabilità, più pronunciata nell’NH a causa della maggiore attività delle onde planetarie indotta dalla topografia terrestre e dai contrasti termici, è guidata da una serie di eventi dinamici estremi che modulano la circolazione atmosferica e hanno ripercussioni significative sul clima troposferico e superficiale.

Uno degli eventi stratosferici più rilevanti è il riscaldamento stratosferico improvviso (Sudden Stratospheric Warming, SSW), che si verifica in media ogni due inverni nell’NH (Butler et al., 2017; Charlton & Polvani, 2007). Gli SSW sono caratterizzati da una rapida destabilizzazione del vortice polare, con un’inversione dei venti zonali da occidentali a orientali e un aumento delle temperature stratosferiche fino a 50°C a 30 km di altitudine in pochi giorni. Questi eventi generano una risposta troposferica persistente, spesso associata a una fase negativa dell’Oscillazione Annulare Settentrionale (Northern Annular Mode, NAM) e dell’Oscillazione Nord Atlantica (NAO), con conseguenti anomalie climatiche superficiali, come ondate di freddo nell’Europa settentrionale e nel Nord America orientale (Baldwin & Dunkerton, 2001; Charlton-Perez et al., 2018; Domeisen, 2019; Karpechko et al., 2017). Nell’SH, gli SSW sono estremamente rari, con un unico evento maggiore documentato nel settembre 2002 (Charlton et al., 2005; Newman & Nash, 2005; Taguchi, 2014). Tuttavia, anche nell’SH, gli eventi di riscaldamento stratosferico possono influenzare l’Oscillazione Annulare Australe (Southern Annular Mode, SAM), con impatti sul clima superficiale, come variazioni nei pattern di precipitazione e temperatura (Lim et al., 2018).

Oltre agli SSW, altri eventi stratosferici contribuiscono alla variabilità invernale. All’inizio dell’inverno nell’NH, il vortice polare può subire indebolimenti significativi, noti come eventi di vortice debole precoce, che si verificano prima del picco della velocità del vento stratosferico. Questi eventi, influenzati dallo sviluppo transitorio del vortice verso l’inverno, possono preconditionare la stratosfera per una maggiore variabilità in piena stagione e influenzare il clima superficiale precoce, come osservato nell’inverno 2016/2017 (Albers & Birner, 2014; Ayarzagüena et al., 2011; Limpasuvan et al., 2004; Tyrrell et al., 2019). Sebbene non sempre soddisfino i criteri per gli SSW maggiori, questi eventi possono ridurre le velocità del vento zonale a meno di 10 m/s a 60°N e 10 hPa per periodi prolungati, generando venti orientali a latitudini polari e impatti superficiali simili a quelli degli SSW (Butler & Gerber, 2018). Analogamente, nell’SH, gli eventi di indebolimento precoce possono modulare la dinamica stratosferica successiva (Ivy et al., 2017).

Al contrario, gli eventi di vortice polare forte, che si verificano quando il vortice si intensifica ben oltre la climatologia, sono meno frequenti ma altrettanto significativi. Questi eventi, osservabili durante l’inverno boreale o la primavera australe, producono impatti superficiali opposti agli SSW, proiettandosi tipicamente sulla fase positiva della NAO nell’NH e del SAM nell’SH, con conseguenti condizioni climatiche più stabili e miti nelle regioni extratropicali (Limpasuvan et al., 2005). È stato dimostrato che tali eventi aumentano la prevedibilità del clima superficiale su scale S2S, grazie alla loro capacità di modulare i pattern di circolazione troposferica su larga scala (Tripathi, Charlton-Perez, et al., 2015).

Eventi stratosferici di breve durata, come la riflessione delle onde planetarie e gli eventi di flusso di calore negativo, giocano anch’essi un ruolo critico. Questi eventi, spesso precursori degli eventi di vortice forte, influenzano l’intera colonna atmosferica modificando la circolazione troposferica. In particolare, gli eventi estremi di flusso di calore negativo associati all’onda planetaria 1 sono seguiti da uno spostamento verso nord del getto del Nord Atlantico, coerente con una fase positiva della NAO, con effetti rilevabili nelle condizioni meteorologiche superficiali (Dunn-Sigouin & Shaw, 2015; Lubis et al., 2016; Perlwitz & Harnik, 2003; Shaw et al., 2014). Esperimenti con modelli dinamici semplificati hanno confermato che tali risposte troposferiche possono essere riprodotte forzando la stratosfera a seguire l’evoluzione osservata, mentre la troposfera evolve liberamente (Dunn-Sigouin & Shaw, 2018).

Alla fine dell’inverno, il vortice polare subisce un collasso definitivo durante i riscaldamenti stratosferici finali, che segnano la transizione verso la circolazione primaverile (Black et al., 2006; Black & McDaniel, 2007). Questi eventi sono generalmente indotti dal rilassamento radiativo del gradiente di temperatura equatoriale-polale con il ritorno della luce solare, ma possono anche essere innescati dinamicamente dalla rottura delle onde planetarie, in modo simile agli SSW (Hardiman et al., 2011; Hu, Ren, & Xu, 2014). Nell’NH, i riscaldamenti finali possono produrre impatti superficiali distinti rispetto agli SSW di metà inverno, spesso con effetti meno pronunciati sulla NAO (Ayarzagüena & Serrano, 2009). Nell’SH, invece, i riscaldamenti finali si manifestano principalmente attraverso il SAM troposferico, influenzando il clima superficiale, come le temperature e le precipitazioni, in vaste regioni dell’emisfero australe (Bandoro et al., 2014; Gerber et al., 2010; Lim et al., 2018; Seviour et al., 2014). La previsione accurata di questi eventi nell’SH può fornire un avvertimento precoce per la polarità del SAM e il clima associato dalla primavera all’estate, superando la tipica scala di decorrelazione di 2 settimane del SAM (Marshall et al., 2011).

Nonostante i progressi nella modellazione stratosferica, inclusi tetti dei modelli più alti e una maggiore risoluzione verticale (Butler et al., 2016), la previsione deterministica degli eventi stratosferici estremi rimane una sfida significativa. Nei modelli dinamici idealizzati in modalità ensemble, gli SSW possono essere previsti con un anticipo medio di 10 giorni (Gerber et al., 2009). Sistemi di previsione più complessi mostrano tempi di anticipo simili, ma con variazioni significative tra eventi SSW specifici, che dipendono dalla dinamica specifica e dalle condizioni iniziali (Karpechko, 2018; Marshall & Scaife, 2010; Noguchi et al., 2016; Taguchi, 2016, 2018). La difficoltà nella previsione è attribuita alla natura caotica delle interazioni tra onde planetarie e vortice polare, che richiedono una rappresentazione accurata delle condizioni stratosferiche e troposferiche iniziali.

L’influenza della stratosfera sul clima superficiale durante l’inverno nell’NH e la primavera nell’SH, combinata con la sua capacità di estendere la prevedibilità su scale S2S (Baldwin et al., 2003; Scaife et al., 2016), sottolinea l’importanza di comprendere a fondo la dinamica stratosferica e la sua prevedibilità intrinseca. I diversi meccanismi che governano eventi come SSW, vortici forti, riflessioni delle onde e riscaldamenti finali suggeriscono che ciascuno di essi possa esibire scale temporali di evoluzione e prevedibilità distinte (Limpasuvan et al., 2004, 2005). Recentemente, il progetto S2S del World Climate Research Program e del World Weather Research Program ha reso possibile un confronto sistematico tra numerosi sistemi di previsione operativi all’avanguardia con output stratosferici. Questo studio sfrutta il database S2S per valutare la prevedibilità della stratosfera extratropica in entrambi gli emisferi, analizzando le prestazioni dei modelli nel catturare la dinamica invernale e gli eventi estremi. Una seconda parte dello studio (Domeisen et al., 2019) si concentra sull’influenza della stratosfera sulla prevedibilità del clima superficiale, con particolare attenzione all’NH.

Il presente lavoro è strutturato come segue: la sezione 2 descrive il database S2S e la metodologia adottata, inclusa la definizione degli eventi stratosferici estremi (sezione 2.3). La sezione 3 confronta la prevedibilità della stratosfera invernale con quella della troposfera, evidenziando le differenze nelle scale temporali e nelle prestazioni dei modelli. La sezione 4 analizza in dettaglio la prevedibilità degli eventi stratosferici estremi, come SSW, vortici forti e riscaldamenti finali. Infine, la sezione 5 offre un riassunto dei risultati e una discussione delle implicazioni per la previsione operativa e le direzioni di ricerca future.

La previsione substagionale e stagionale (S2S) rappresenta una sfida cruciale per la comunità scientifica, in quanto richiede la capacità di modellare accuratamente processi atmosferici complessi su scale temporali che vanno da poche settimane a intere stagioni. La stratosfera, in particolare, è stata identificata come una fonte significativa di prevedibilità per tali scale temporali, grazie alla sua inerzia dinamica e alla capacità di modulare la circolazione troposferica attraverso eventi estremi come i riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW), i vortici polari forti e i riscaldamenti finali. Per valutare la prevedibilità stratosferica e il suo impatto sul clima superficiale, è essenziale utilizzare sistemi di previsione operativa robusti e ben configurati. La Tabella 1 di questo studio fornisce un riepilogo dettagliato dei sistemi di previsione utilizzati, basandosi sui dati disponibili al momento dell’analisi. Questa sezione esplora in profondità le caratteristiche di ciascun sistema, analizzandone le configurazioni, i dataset di inizializzazione, i periodi di hindcast e le dimensioni degli ensemble, con un focus sulle implicazioni per la previsione stratosferica.

Descrizione Generale della Tabella

La Tabella 1 presenta un elenco di nove sistemi di previsione operativa utilizzati per analizzare la dinamica stratosferica extratropica nell’ambito del progetto S2S del World Climate Research Program e del World Weather Research Program. Ogni sistema è descritto attraverso quattro parametri chiave: il nome del sistema, il metodo o dataset di inizializzazione, il periodo di hindcast (cioè il periodo storico coperto dalle previsioni retroattive) e la dimensione dell’ensemble, che rappresenta il numero di simulazioni parallele utilizzate per catturare l’incertezza intrinseca delle previsioni. Inoltre, una nota specifica quali sistemi sono classificati come “high-top” (con un tetto del modello sopra 0.1 hPa e una risoluzione stratosferica dettagliata) e fornisce dettagli aggiuntivi su configurazioni specifiche, come lo schema di assimilazione ALI del BoM e la variabilità dell’ensemble del sistema UKMO.

Analisi Dettagliata dei Sistemi di Previsione

1. BoM (Bureau of Meteorology, Australia)

Il sistema del Bureau of Meteorology (BoM) australiano si distingue per il suo ampio periodo di hindcast, che copre 32 anni (dal 1981 al 2013), e per la dimensione dell’ensemble di 33 membri, la più grande tra i sistemi analizzati. L’inizializzazione combina il dataset di rianalisi ERA-interim, prodotto dal Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF), con lo schema di assimilazione dati ALI, specifico del BoM. ERA-interim è un dataset globale di rianalisi che integra osservazioni atmosferiche con modelli numerici per fornire un quadro coerente delle condizioni atmosferiche passate, mentre ALI rappresenta un’aggiunta locale per migliorare l’assimilazione dei dati nell’emisfero australe. La combinazione di un ensemble numeroso e un lungo periodo di hindcast consente al sistema BoM di catturare efficacemente la variabilità stratosferica e di fornire stime probabilistiche robuste, un aspetto cruciale per la previsione di eventi estremi come i riscaldamenti finali nell’SH.

2. CMA (China Meteorological Administration)

Il sistema della China Meteorological Administration (CMA) utilizza la rianalisi NCEP-NCAR R1 per l’inizializzazione, un dataset storico prodotto dal National Centers for Environmental Prediction (NCEP) e dal National Center for Atmospheric Research (NCAR). Il periodo di hindcast si estende dal 1994 al 2014 (20 anni), e l’ensemble è composto da 4 membri. La dimensione relativamente piccola dell’ensemble limita la capacità del sistema di rappresentare l’incertezza, soprattutto per eventi stratosferici complessi come gli SSW, che presentano una forte dipendenza dalle condizioni iniziali. Inoltre, NCEP-NCAR R1, pur essendo un dataset ampiamente utilizzato, ha una risoluzione stratosferica inferiore rispetto a ERA-interim, il che potrebbe influire negativamente sulla rappresentazione della dinamica stratosferica.

3. ECCC (Environment and Climate Change Canada)

Il sistema canadese ECCC utilizza ERA-interim per l’inizializzazione e copre un periodo di hindcast di 19 anni (1995-2014), con un ensemble di 4 membri. Come il sistema CMA, la dimensione limitata dell’ensemble può ridurre la capacità di catturare la variabilità associata a eventi stratosferici estremi. Tuttavia, l’uso di ERA-interim garantisce una rappresentazione accurata delle condizioni iniziali, grazie alla sua alta qualità e alla copertura globale delle osservazioni assimilate.

4. ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)

Il sistema dell’ECMWF, contrassegnato come “high-top”, è uno dei più avanzati tra quelli analizzati. Utilizza ERA-interim per l’inizializzazione, copre un periodo di hindcast di 19 anni (1997-2016) e ha un ensemble di 11 membri. La classificazione come modello high-top indica che il tetto del modello si estende sopra 0.1 hPa, con una risoluzione stratosferica dettagliata (più livelli sopra 1 hPa), rendendolo particolarmente adatto a catturare la dinamica stratosferica, come le interazioni tra onde planetarie e il vortice polare. L’ensemble di 11 membri offre una buona capacità di rappresentare l’incertezza, e il periodo di hindcast include anni recenti, consentendo di analizzare eventi stratosferici significativi come l’SSW del 2009/2010.

5. JMA (Japan Meteorological Agency)

Il sistema della Japan Meteorological Agency (JMA), anch’esso high-top, utilizza il dataset ERA-55 per l’inizializzazione, copre un periodo di 29 anni (1981-2010) e ha un ensemble di 5 membri. ERA-55, una versione precedente delle rianalisi ECMWF, potrebbe presentare limitazioni rispetto a dataset più moderni come ERA-interim, ma il lungo periodo di hindcast consente un’analisi robusta della variabilità stratosferica. La configurazione high-top e l’ensemble di 5 membri lo rendono adatto alla previsione di eventi stratosferici, sebbene con una capacità di rappresentazione dell’incertezza inferiore rispetto a sistemi come BoM o ECMWF.

6. CNRM-Meteo (Météo-France)

Il sistema francese CNRM-Meteo, classificato come high-top, utilizza ERA-interim per l’inizializzazione, copre un periodo di 21 anni (1993-2014) e ha un ensemble di 15 membri. La combinazione di un ensemble relativamente grande e una configurazione high-top lo rende uno dei sistemi più promettenti per la previsione stratosferica. La risoluzione dettagliata della stratosfera e la capacità di catturare l’incertezza attraverso 15 membri consentono una rappresentazione accurata di eventi come gli SSW e i vortici polari forti.

7. CNR-ISAC (Istituto di Scienze dell’Atmosfera e del Clima, Italia)

Il sistema italiano CNR-ISAC utilizza ERA-interim per l’inizializzazione e copre un periodo di 29 anni (1981-2010), ma ha un ensemble di un solo membro. Questa configurazione limita fortemente la capacità del sistema di rappresentare l’incertezza, poiché non vengono generate simulazioni multiple per esplorare la variabilità delle previsioni. Di conseguenza, il sistema potrebbe essere meno affidabile per eventi stratosferici altamente caotici, come gli SSW, anche se il lungo periodo di hindcast fornisce una buona base storica per l’analisi.

8. NCEP (National Centers for Environmental Prediction, USA)

Il sistema NCEP, classificato come high-top, utilizza il dataset CFSR (Climate Forecast System Reanalysis) per l’inizializzazione, copre un periodo di 11 anni (1999-2010) e ha un ensemble di 4 membri. CFSR è un dataset di rianalisi moderno che include osservazioni stratosferiche dettagliate, rendendo il sistema adatto alla modellazione della dinamica stratosferica. Tuttavia, il periodo di hindcast relativamente breve e la dimensione limitata dell’ensemble possono ridurre la robustezza statistica delle previsioni.

9. UKMO (UK Met Office)

Il sistema del Met Office britannico, anch’esso high-top, utilizza ERA-interim per l’inizializzazione, copre un periodo di 22 anni (1993-2015) e ha un ensemble variabile tra 2 e 7 membri, a seconda dei dati disponibili al momento dell’analisi. La configurazione high-top e l’uso di ERA-interim lo rendono adatto alla previsione stratosferica, ma la variabilità dell’ensemble potrebbe introdurre incoerenze nelle prestazioni del sistema tra diversi periodi o eventi.

Implicazioni per la Prevedibilità Stratosferica

Le caratteristiche dei sistemi di previsione descritti nella Tabella 1 hanno implicazioni dirette per la loro capacità di prevedere la dinamica stratosferica e i relativi impatti sul clima superficiale. I modelli high-top (ECMWF, JMA, CNRM-Meteo, NCEP, UKMO) sono teoricamente più abili nel catturare processi stratosferici complessi, come la propagazione delle onde planetarie e la destabilizzazione del vortice polare, grazie alla loro risoluzione verticale dettagliata. Questa capacità è cruciale per eventi come gli SSW, che dipendono fortemente dalle interazioni tra troposfera e stratosfera.

La dimensione dell’ensemble è un altro fattore critico. Sistemi come BoM (33 membri) e CNRM-Meteo (15 membri) possono fornire stime probabilistiche più robuste, catturando meglio l’incertezza associata a eventi stratosferici estremi. Al contrario, sistemi con ensemble piccoli (ad esempio, CNR-ISAC con 1 membro) o variabili (UKMO con 2-7 membri) possono essere meno affidabili, specialmente per eventi caotici come gli SSW, che richiedono un’ampia esplorazione dello spazio delle probabilità.

Il periodo di hindcast influisce sulla robustezza statistica dell’analisi. Sistemi con periodi più lunghi (ad esempio, BoM e JMA con circa 30 anni) offrono un campione più ampio di eventi stratosferici, consentendo una valutazione più affidabile della prevedibilità. Sistemi con periodi più brevi (ad esempio, NCEP con 11 anni) potrebbero non includere un numero sufficiente di eventi estremi, come gli SSW, che si verificano in media ogni due inverni nell’NH.

Infine, la qualità dell’inizializzazione è fondamentale. Dataset come ERA-interim e CFSR, utilizzati dalla maggior parte dei sistemi, garantiscono condizioni iniziali realistiche grazie all’assimilazione di osservazioni stratosferiche e troposferiche. Tuttavia, dataset più datati come ERA-55 (utilizzato da JMA) o NCEP-NCAR R1 (utilizzato da CMA) potrebbero introdurre errori sistematici, specialmente nella rappresentazione della stratosfera.

Prospettive per la Ricerca Futura

L’analisi dei sistemi di previsione evidenzia diverse aree di miglioramento per la previsione S2S. In primo luogo, l’adozione universale di configurazioni high-top potrebbe migliorare la rappresentazione della dinamica stratosferica, specialmente per eventi che coinvolgono interazioni verticali complesse. In secondo luogo, aumentare la dimensione degli ensemble, anche per sistemi con risorse computazionali limitate, potrebbe migliorare la capacità di catturare l’incertezza, un aspetto cruciale per eventi caotici come gli SSW. Infine, estendere i periodi di hindcast e integrare osservazioni stratosferiche in tempo reale potrebbe rafforzare la robustezza delle previsioni, fornendo un quadro più completo della variabilità stratosferica e dei suoi impatti.

Conclusione

La Tabella 1 rappresenta una base fondamentale per comprendere le capacità e i limiti dei sistemi di previsione utilizzati nello studio della prevedibilità stratosferica. La variabilità nelle configurazioni dei sistemi—dalla risoluzione stratosferica alla dimensione dell’ensemble e al periodo di hindcast—sottolinea la necessità di approcci standardizzati per migliorare la previsione S2S. Sistemi come BoM, ECMWF e CNRM-Meteo, con ensemble più grandi e configurazioni high-top, offrono un potenziale significativo per previsioni affidabili di eventi stratosferici e dei loro impatti sul clima superficiale. Tuttavia, ulteriori progressi nella modellazione e nell’assimilazione dei dati saranno necessari per sfruttare appieno il potenziale della stratosfera come fonte di prevedibilità su scale substagionali e stagionali.

Introduzione alla Metodologia

La previsione su scale temporali substagionali e stagionali (S2S) rappresenta un’area di ricerca cruciale per migliorare la nostra capacità di anticipare eventi climatici e meteorologici significativi, con particolare attenzione al ruolo della stratosfera come fonte di prevedibilità. La stratosfera, grazie alla sua inerzia dinamica e alla capacità di influenzare la troposfera attraverso eventi estremi come i riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW), i vortici polari forti e i riscaldamenti finali, offre un’opportunità unica per estendere gli orizzonti previsionali oltre le tipiche scale temporali troposferiche. Per analizzare la prevedibilità stratosferica e il suo impatto sul clima superficiale, è necessario utilizzare un insieme robusto di dati di previsione e hindcast derivanti da sistemi operativi all’avanguardia. Questa sezione metodologica descrive in dettaglio la configurazione dei dati utilizzati nello studio, con un focus sul database del progetto S2S, le caratteristiche dei sistemi di previsione e le scelte metodologiche adottate per garantire un’analisi rigorosa e comparativa.

Descrizione del Database S2S e Selezione dei Dati

Il cuore dello studio è rappresentato dall’analisi degli hindcast estratti dal database del progetto S2S (Vitart et al., 2017), un’iniziativa congiunta del World Climate Research Program e del World Weather Research Program. Questo database funge da archivio centralizzato per dati di previsione e hindcast provenienti da 11 sistemi operativi di previsione substagionale, sviluppati da centri meteorologici globali di primaria importanza. L’attenzione dello studio è focalizzata sui dati di hindcast, ossia previsioni retroattive generate per periodi passati, che offrono il vantaggio di coprire un’ampia gamma di stati stratosferici storici. Questo approccio consente di analizzare la capacità dei modelli di prevedere eventi stratosferici significativi, come gli SSW o i riscaldamenti finali, su un periodo temporale esteso, a scapito delle grandi dimensioni degli ensemble tipicamente utilizzate nelle previsioni in tempo reale, che invece privilegiano un numero maggiore di membri per catturare l’incertezza a breve termine.

Dei 11 sistemi disponibili nel database S2S, nove sono stati selezionati per un’analisi dettagliata in questo studio: BoM, CMA, ECCC, ECMWF, JMA, CNRM-Meteo, CNR-ISAC, NCEP e UKMO. Due sistemi, KMA (Korea Meteorological Administration) e HMCR (Hydrometeorological Centre of Russia), sono stati esclusi a causa di problemi legati alla qualità o alla disponibilità dei dati, che avrebbero potuto compromettere l’affidabilità delle analisi. La Tabella 1, precedentemente discussa, fornisce una panoramica completa dei sistemi inclusi, specificando per ciascuno il periodo di hindcast, il dataset di inizializzazione e la dimensione dell’ensemble. Questi dettagli sono fondamentali per comprendere le differenze nelle configurazioni dei modelli e il loro potenziale impatto sulla previsione stratosferica.

Periodi di Hindcast e Limitazioni Temporali

Un aspetto critico nella selezione dei dati è la variabilità nei periodi di hindcast coperti dai diversi sistemi, che riflette le strategie operative e le priorità dei centri meteorologici che li hanno sviluppati. Ad esempio, il sistema BoM copre un periodo di 32 anni (1981-2013), mentre il sistema NCEP si limita a 11 anni (1999-2010). Per garantire una comparabilità tra i sistemi e massimizzare l’inclusione dei modelli nelle analisi, è stato scelto un periodo comune di riferimento, dal 1996 al 2010, durante il quale la maggior parte dei sistemi di previsione dispone di hindcast. Questo intervallo temporale di 15 anni include un numero significativo di eventi stratosferici estremi, come gli SSW nell’emisfero settentrionale e i riscaldamenti finali in entrambi gli emisferi, offrendo una base solida per valutare la prevedibilità stratosferica.

Tuttavia, non tutte le analisi condotte nello studio possono utilizzare l’intero set di modelli o il periodo comune 1996-2010. In alcuni casi, la diversa lunghezza degli hindcast o la disponibilità limitata di dati per determinati periodi ha richiesto l’adozione di sottoinsiemi di modelli o l’adattamento del periodo di analisi. Ad esempio, analisi focalizzate su eventi specifici, come gli SSW di inizio inverno, potrebbero richiedere periodi di hindcast più lunghi per includere un numero sufficiente di eventi, escludendo così sistemi con periodi più brevi come NCEP. In altri casi, analisi che richiedono una copertura temporale più recente potrebbero escludere sistemi come JMA, il cui periodo di hindcast termina nel 2010. Per ogni analisi, è stato fatto uno sforzo metodologico per includere il maggior numero possibile di sistemi, con eventuali eccezioni ai dati della Tabella 1 annotate chiaramente nelle sezioni pertinenti dello studio.

Configurazioni dei Sistemi di Previsione e Implicazioni per la Stratosfera

La capacità di un sistema di previsione di rappresentare accuratamente la dinamica stratosferica dipende da diversi aspetti della sua configurazione, tra cui la risoluzione verticale, l’altezza del tetto del modello e la qualità dell’inizializzazione. La Figura 1 dello studio originale illustra la spaziatura dei livelli verticali per ciascuno dei nove sistemi analizzati, evidenziando una chiara distinzione tra due categorie di modelli: i modelli “high-top” e i modelli “low-top”. I modelli high-top, che includono ECMWF, UKMO, JMA, NCEP e CNRM-Meteo, hanno un tetto del modello sopra 0.1 hPa e una risoluzione stratosferica dettagliata, con più livelli sopra 1 hPa. Questa configurazione consente una rappresentazione più accurata della stratosfera, catturando processi dinamici complessi come la propagazione delle onde planetarie e le interazioni con il vortice polare. Al contrario, i modelli low-top, come ECCC, CMA, CNR-ISAC e BoM, hanno un tetto del modello più basso e una risoluzione stratosferica meno dettagliata, il che potrebbe limitare la loro capacità di prevedere eventi stratosferici estremi.

Un altro elemento critico è il dataset di inizializzazione utilizzato per ciascun sistema, che determina la qualità delle condizioni iniziali fornite al modello. I sistemi analizzati utilizzano quattro diversi prodotti di rianalisi: ERA-Interim (Dee et al., 2011), JRA-55 (Kobayashi et al., 2015), NCEP-NCAR R1 (Kalnay et al., 1998) e CFSR (Saha et al., 2010), come specificato nella Tabella 1. ERA-Interim, utilizzato da sistemi come ECMWF, UKMO e BoM, è un dataset di rianalisi moderno che integra un’ampia gamma di osservazioni stratosferiche e troposferiche, garantendo una rappresentazione accurata delle condizioni atmosferiche iniziali. JRA-55, utilizzato da JMA, offre una copertura temporale più lunga ma una risoluzione stratosferica leggermente inferiore rispetto a ERA-Interim. NCEP-NCAR R1, utilizzato da CMA, è un dataset più datato con limitazioni note nella rappresentazione della stratosfera, mentre CFSR, utilizzato da NCEP, è un prodotto più recente con una buona copertura stratosferica. Le differenze tra questi prodotti di rianalisi possono influenzare le prestazioni dei modelli nella stratosfera, come evidenziato dal progetto SPARC Reanalysis Intercomparison Project (Long et al., 2017), che ha analizzato in dettaglio le discrepanze tra i dataset di rianalisi in termini di temperature, venti e flussi di calore stratosferici.

Verifica degli Hindcast e Considerazioni sui Bias

Per valutare l’accuratezza degli hindcast, tutti i sistemi di previsione sono verificati rispetto alla rianalisi ERA-Interim, scelta come riferimento standard per la sua alta qualità e disponibilità globale. Tuttavia, questa scelta introduce un potenziale bias metodologico, poiché alcuni sistemi (ad esempio, JMA con JRA-55, CMA con NCEP-NCAR R1 e NCEP con CFSR) sono inizializzati con dataset di rianalisi diversi da ERA-Interim. Le discrepanze tra i prodotti di rianalisi, come differenze nelle temperature stratosferiche o nella rappresentazione del vortice polare, potrebbero penalizzare i sistemi non inizializzati con ERA-Interim. Tuttavia, studi precedenti (Gerber & Martineau, 2018) hanno dimostrato che, nella maggior parte dei casi, la variabilità di campionamento—cioè le fluttuazioni naturali nella dinamica atmosferica—è significativamente maggiore rispetto alla variabilità tra i prodotti di rianalisi. Di conseguenza, l’impatto di questo bias è considerato trascurabile ai fini dell’analisi complessiva, anche se viene monitorato attentamente per garantire la validità dei risultati.

Implicazioni Metodologiche e Limiti

La metodologia adottata per la selezione e l’analisi dei dati riflette un compromesso tra la necessità di includere un’ampia gamma di sistemi di previsione e la realtà delle limitazioni imposte dalla disponibilità e dalla qualità dei dati. La scelta del periodo comune 1996-2010 garantisce una base comparativa solida, ma esclude alcuni dati più recenti (ad esempio, gli hindcast ECMWF fino al 2016) o più antichi (ad esempio, gli hindcast BoM a partire dal 1981), potenzialmente limitando l’analisi di eventi stratosferici rari. Inoltre, la distinzione tra modelli high-top e low-top sottolinea l’importanza di una rappresentazione accurata della stratosfera nei sistemi di previsione, un aspetto che sarà ulteriormente esplorato nelle sezioni successive dello studio, dove si analizzeranno le prestazioni dei modelli nella previsione di eventi stratosferici estremi.

Un ulteriore limite è rappresentato dalla variabilità nella dimensione degli ensemble tra i sistemi. Sistemi come BoM, con un ensemble di 33 membri, offrono una migliore rappresentazione dell’incertezza rispetto a sistemi come CNR-ISAC, con un solo membro. Questa disparità può influire sulla capacità di ciascun sistema di prevedere eventi caotici come gli SSW, che richiedono un’ampia esplorazione dello spazio probabilistico. Per mitigare questo problema, le analisi sono state progettate per sfruttare al massimo i dati disponibili, adattando i metodi alle specificità di ciascun sistema e documentando eventuali esclusioni o modifiche al periodo di hindcast.

Prospettive Future per la Configurazione dei Dati S2S

Le limitazioni evidenziate suggeriscono diverse direzioni per migliorare l’uso dei dati S2S in studi futuri sulla prevedibilità stratosferica. In primo luogo, standardizzare i periodi di hindcast e aumentare la dimensione degli ensemble per tutti i sistemi potrebbe migliorare la comparabilità e la robustezza delle analisi. In secondo luogo, lo sviluppo di tecniche di verifica che tengano conto delle differenze tra i prodotti di rianalisi potrebbe ridurre i bias metodologici, garantendo una valutazione più equa delle prestazioni dei modelli. Infine, l’integrazione di osservazioni stratosferiche in tempo reale, come quelle provenienti da satelliti e radiosonde, potrebbe migliorare l’inizializzazione dei modelli, aumentando l’accuratezza delle previsioni di eventi stratosferici estremi.

Conclusione

La sezione sui dati dello studio fornisce una base metodologica solida per l’analisi della prevedibilità stratosferica, sfruttando il database S2S per esaminare un’ampia gamma di stati stratosferici storici. La selezione di nove sistemi di previsione, la scelta del periodo comune 1996-2010 e la distinzione tra modelli high-top e low-top riflettono un approccio rigoroso per affrontare le complessità della previsione S2S. Tuttavia, le differenze nei periodi di hindcast, nei dataset di inizializzazione e nelle dimensioni degli ensemble sottolineano la necessità di ulteriori progressi nella standardizzazione dei dati e nella configurazione dei modelli. Queste considerazioni saranno fondamentali per le analisi successive, che valuteranno la capacità dei sistemi di prevedere la dinamica stratosferica e i suoi impatti sul clima superficiale.

La Figura 1 dello studio fornisce una rappresentazione schematica della risoluzione verticale dei nove sistemi di previsione S2S analizzati, con un focus sulla loro capacità di rappresentare la stratosfera. Analizziamo passo per passo i dettagli della figura per comprenderne il significato e le implicazioni nel contesto dello studio.

Titolo e Descrizione della Figura

“Figura 1. Rappresentazione schematica della risoluzione verticale dei modelli per tutti i sistemi di previsione S2S utilizzati nello studio. Ogni blocco rappresenta l’intervallo di pressione indicato sull’asse y. Il numero di livelli del modello in ciascun intervallo è mostrato numericamente. L’ombreggiatura in ogni blocco è proporzionale alla spaziatura media dei livelli (in chilometri) nella regione dell’atmosfera. Il numero in cima a ogni barra indica il numero totale di livelli in ciascun modello. La linea tratteggiata indica la separazione tra modelli high-top e low-top (vedi Tabella 1).”

La figura è uno strumento visivo che permette di confrontare la risoluzione verticale dei modelli utilizzati nello studio, suddividendoli in due categorie: modelli high-top e modelli low-top. La risoluzione verticale è un fattore cruciale per la rappresentazione della stratosfera, poiché determina la capacità di un modello di catturare processi dinamici complessi come la propagazione delle onde planetarie e la dinamica del vortice polare.

Struttura della Figura

La figura è composta da una serie di barre verticali, una per ciascun sistema di previsione, disposte lungo l’asse x. Sull’asse y è rappresentata la pressione atmosferica (in hPa) su una scala logaritmica, che va da 1000 hPa (vicino alla superficie terrestre) a 0.01 hPa (alta stratosfera). Ogni barra è suddivisa in blocchi che rappresentano intervalli di pressione, e ogni blocco riporta un numero che indica quanti livelli del modello sono presenti in quell’intervallo.

Asse y (Pressione, hPa): La scala logaritmica permette di visualizzare chiaramente la distribuzione dei livelli attraverso l’intera colonna atmosferica, con un’enfasi sulla stratosfera (da circa 100 hPa a 0.01 hPa).
Asse x (Sistemi di Previsione): I sistemi sono elencati da sinistra a destra: UKMO, ECMWF, JMA, CNRM-Meteo, NCEP, CMA, ECCC, CNR-ISAC, BoM. Una linea tratteggiata separa i modelli high-top (a sinistra) dai modelli low-top (a destra).
Blocchi e Numeri: Ogni blocco rappresenta un intervallo di pressione, e il numero all’interno indica il numero di livelli del modello in quell’intervallo. Ad esempio, un blocco con il numero “9” indica che ci sono 9 livelli del modello in quell’intervallo di pressione.
Ombreggiatura: L’ombreggiatura di ciascun blocco è proporzionale alla spaziatura media dei livelli in chilometri. Un’ombreggiatura più chiara indica una spaziatura più stretta (maggiore risoluzione), mentre un’ombreggiatura più scura indica una spaziatura più ampia (minore risoluzione).
Numero in Cima: Il numero sopra ogni barra rappresenta il numero totale di livelli verticali del modello.

Analisi dei Modelli High-Top

I modelli high-top (UKMO, ECMWF, JMA, CNRM-Meteo, NCEP) sono quelli con un tetto del modello sopra 0.1 hPa e una risoluzione stratosferica dettagliata, come definito nella Tabella 1. Analizziamoli uno per uno:

UKMO (Met Office, Regno Unito): Ha un totale di 85 livelli. Nella stratosfera (da 100 hPa a 0.01 hPa), ci sono 9 livelli tra 0.01 e 1 hPa, 10 livelli tra 1 e 10 hPa, 18 livelli tra 10 e 100 hPa, e 34 livelli tra 100 e 1000 hPa. L’ombreggiatura chiara nella stratosfera indica una spaziatura stretta, suggerendo un’alta risoluzione verticale in questa regione.
ECMWF (Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine): Ha un totale di 91 livelli. La distribuzione è simile a UKMO, con 9 livelli tra 0.01 e 1 hPa, 9 livelli tra 1 e 10 hPa, 20 livelli tra 10 e 100 hPa, e 39 livelli tra 100 e 1000 hPa. La risoluzione stratosferica è elevata, con un’ombreggiatura chiara che indica una spaziatura media dei livelli di circa 1-2 km.
JMA (Japan Meteorological Agency): Ha un totale di 99 livelli, il più alto tra i modelli high-top. Anche qui, ci sono 9 livelli tra 0.01 e 1 hPa, 9 livelli tra 1 e 10 hPa, 23 livelli tra 10 e 100 hPa, e 43 livelli tra 100 e 1000 hPa. La distribuzione dei livelli è simile agli altri modelli high-top, con un’alta risoluzione stratosferica.
CNRM-Meteo (Météo-France): Ha un totale di 91 livelli. La distribuzione è identica a ECMWF nella stratosfera (9 livelli tra 0.01 e 1 hPa, 9 livelli tra 1 e 10 hPa), ma ha 20 livelli tra 10 e 100 hPa e 39 livelli tra 100 e 1000 hPa. La risoluzione stratosferica è elevata, come mostrato dall’ombreggiatura chiara.
NCEP (National Centers for Environmental Prediction, USA): Ha un totale di 64 livelli, il più basso tra i modelli high-top. Ha 9 livelli tra 0.01 e 1 hPa, ma solo 2 livelli tra 1 e 10 hPa, 11 livelli tra 10 e 100 hPa, e 25 livelli tra 100 e 1000 hPa. L’ombreggiatura più scura tra 1 e 10 hPa indica una spaziatura più ampia (minore risoluzione) in questa regione della stratosfera rispetto agli altri modelli high-top.

Osservazione sui Modelli High-Top: I modelli high-top mostrano una risoluzione stratosferica generalmente alta, con 9 livelli tra 0.01 e 1 hPa (alta stratosfera) e una spaziatura media dei livelli di circa 1-2 km, come indicato dall’ombreggiatura chiara. Questo li rende più adatti a catturare processi stratosferici complessi, come la propagazione delle onde planetarie e la dinamica del vortice polare.

Analisi dei Modelli Low-Top

I modelli low-top (CMA, ECCC, CNR-ISAC, BoM) hanno un tetto del modello più basso e una risoluzione stratosferica meno dettagliata. Analizziamoli:

CMA (China Meteorological Administration): Ha un totale di 40 livelli. Ha solo 1 livello tra 0.01 e 1 hPa, 4 livelli tra 1 e 10 hPa, 11 livelli tra 10 e 100 hPa, e 19 livelli tra 100 e 1000 hPa. L’ombreggiatura scura nella stratosfera (soprattutto tra 0.01 e 1 hPa) indica una spaziatura molto ampia, suggerendo una bassa risoluzione verticale in questa regione.
ECCC (Environment and Climate Change Canada): Ha un totale di 40 livelli. La distribuzione è simile a CMA, con 1 livello tra 0.01 e 1 hPa, 4 livelli tra 1 e 10 hPa, 11 livelli tra 10 e 100 hPa, e 19 livelli tra 100 e 1000 hPa. Anche qui, l’ombreggiatura scura indica una bassa risoluzione stratosferica.
CNR-ISAC (Istituto di Scienze dell’Atmosfera e del Clima, Italia): Ha un totale di 54 livelli. Ha 1 livello tra 0.01 e 1 hPa, 4 livelli tra 1 e 10 hPa, 11 livelli tra 10 e 100 hPa, e 25 livelli tra 100 e 1000 hPa. Sebbene abbia più livelli totali rispetto a CMA ed ECCC, la risoluzione stratosferica rimane limitata, come mostrato dall’ombreggiatura scura.
BoM (Bureau of Meteorology, Australia): Ha un totale di 17 livelli, il più basso tra tutti i sistemi. Ha 1 livello tra 0.01 e 1 hPa, 4 livelli tra 1 e 10 hPa, 4 livelli tra 10 e 100 hPa, e 8 livelli tra 100 e 1000 hPa. L’ombreggiatura molto scura in tutta la stratosfera indica una spaziatura estremamente ampia (bassa risoluzione), rendendo questo modello meno adatto a catturare la dinamica stratosferica.

Osservazione sui Modelli Low-Top: I modelli low-top hanno una risoluzione stratosferica significativamente inferiore rispetto ai modelli high-top. La presenza di un solo livello tra 0.01 e 1 hPa e di pochi livelli tra 1 e 10 hPa indica che questi modelli non rappresentano adeguatamente l’alta stratosfera, limitando la loro capacità di simulare eventi come gli SSW o i flussi di calore estremi.

Confronto tra Modelli High-Top e Low-Top

La linea tratteggiata nella figura separa i modelli high-top (a sinistra) dai modelli low-top (a destra), evidenziando una chiara differenza nella loro capacità di rappresentare la stratosfera:

Modelli High-Top: Hanno un tetto del modello sopra 0.1 hPa e una risoluzione stratosferica dettagliata, con 9 livelli tra 0.01 e 1 hPa (tranne NCEP, con 2 livelli tra 1 e 10 hPa). Questo si traduce in una spaziatura media dei livelli di circa 1-2 km nella stratosfera, come indicato dall’ombreggiatura chiara. Questi modelli sono meglio equipaggiati per simulare processi stratosferici complessi, come la destabilizzazione del vortice polare durante gli SSW o la propagazione delle onde planetarie.
Modelli Low-Top: Hanno un tetto del modello più basso (tipicamente intorno a 1 hPa o inferiore) e una risoluzione stratosferica limitata, con solo 1 livello tra 0.01 e 1 hPa e pochi livelli tra 1 e 10 hPa. La spaziatura media dei livelli nella stratosfera è molto più ampia (fino a 5-10 km o più), come mostrato dall’ombreggiatura scura, il che compromette la loro capacità di rappresentare accuratamente la dinamica stratosferica.

Significato nel Contesto dello Studio

La Figura 1 è cruciale per comprendere le differenze strutturali tra i sistemi di previsione S2S utilizzati nello studio e il loro impatto sulla previsione stratosferica. La risoluzione verticale è un fattore determinante per la capacità di un modello di simulare eventi stratosferici estremi, come gli SSW, i vortici polari forti e i flussi di calore negativi, che dipendono fortemente dalle interazioni verticali tra troposfera e stratosfera.

Modelli High-Top: La loro alta risoluzione stratosferica (più livelli e spaziatura più stretta) consente una migliore rappresentazione della propagazione delle onde planetarie, della dinamica del vortice polare e degli accoppiamenti stratosfera-troposfera. Ad esempio, un modello come ECMWF o JMA, con 9 livelli tra 0.01 e 1 hPa, può catturare meglio le variazioni di temperatura e vento associate a un SSW rispetto a un modello low-top come BoM.
Modelli Low-Top: La loro bassa risoluzione stratosferica limita la capacità di simulare eventi stratosferici complessi. Ad esempio, BoM, con soli 17 livelli totali e 1 livello tra 0.01 e 1 hPa, potrebbe non essere in grado di rappresentare adeguatamente i rapidi cambiamenti di temperatura e vento durante un SSW, riducendo l’accuratezza delle previsioni.

La figura sottolinea anche l’importanza della scelta del modello per le analisi successive dello studio. Le sezioni che valutano la prevedibilità degli eventi stratosferici (come la Sezione 4) probabilmente mostreranno che i modelli high-top (ECMWF, UKMO, JMA, CNRM-Meteo, NCEP) superano i modelli low-top (CMA, ECCC, CNR-ISAC, BoM) in termini di abilità previsionale, grazie alla loro migliore rappresentazione della stratosfera.

Conclusione

La Figura 1 fornisce una panoramica visiva e quantitativa della risoluzione verticale dei sistemi di previsione S2S utilizzati nello studio, evidenziando le differenze tra modelli high-top e low-top. I modelli high-top, con un tetto sopra 0.1 hPa e una risoluzione stratosferica dettagliata, sono meglio equipaggiati per simulare la dinamica stratosferica e gli accoppiamenti con la troposfera, rendendoli più adatti alla previsione di eventi estremi come gli SSW e i flussi di calore negativi. Al contrario, i modelli low-top, con una risoluzione stratosferica limitata, potrebbero non catturare adeguatamente questi processi, influenzando negativamente la loro abilità previsionale. Questa distinzione sarà fondamentale per interpretare i risultati delle analisi successive dello studio, che confronteranno le prestazioni dei modelli nella previsione della stratosfera e dei suoi impatti sul clima superficiale.

Valutazione delle Competenze nei Modelli di Previsione: Metriche di Correlazione e Rapporti di Predicibilità

La valutazione delle competenze dei modelli di previsione rappresenta un elemento cruciale negli studi di prevedibilità climatica e meteorologica, in particolare per le scale temporali stagionali e sub-stagionali. In questo contesto, il presente studio adotta un approccio rigoroso, basato su una serie di metriche consolidate nella letteratura scientifica, per quantificare l’abilità dei sistemi di previsione nel replicare i pattern osservati. Tali metriche, che spaziano dalla correlazione temporale alla valutazione spaziale delle anomalie, offrono una prospettiva multidimensionale per analizzare la performance dei modelli, con particolare attenzione alla loro capacità di catturare sia la variabilità temporale che quella spaziale dei fenomeni climatici.

Coefficiente di Correlazione Temporale

Una delle metriche fondamentali utilizzate è il coefficiente di correlazione, un indicatore statistico che misura il grado di associazione lineare tra le previsioni di un modello e i dati osservati nel corso del tempo. Questo coefficiente consente di valutare quanto le previsioni medie di un ensemble di simulazioni (ossia l’insieme delle corse del modello) siano in grado di riflettere accuratamente le osservazioni reali, come quelle derivate da dataset di rianalisi. Per garantire un confronto equo, sia le previsioni del modello che i dati osservati vengono corretti sottraendo i rispettivi valori climatologici, ossia i pattern medi di lungo periodo calcolati sullo stesso intervallo temporale. Questo processo permette di isolare le deviazioni dalle condizioni tipiche, concentrando l’analisi sulle anomalie. Il coefficiente di correlazione viene calcolato sommando i prodotti delle deviazioni delle previsioni e delle osservazioni rispetto alle loro climatologie, per poi normalizzare il risultato rispetto alla variabilità complessiva dei due dataset. Tale metrica risulta particolarmente utile per valutare la capacità del modello di prevedere l’evoluzione temporale di una variabile climatica, come la temperatura o la precipitazione, a diverse scadenze previsionali.

Coefficiente di Correlazione delle Anomalie (ACC)

Per analizzare la competenza dei modelli nel riprodurre i pattern spaziali delle anomalie, viene impiegato il coefficiente di correlazione delle anomalie (ACC). Questa metrica estende il concetto di correlazione al dominio spaziale, considerando non solo l’evoluzione temporale ma anche la distribuzione geografica delle anomalie su una griglia bidimensionale. Per tenere conto delle differenze geometriche dovute alla curvatura terrestre, i dati vengono ponderati utilizzando il coseno della latitudine, un fattore che attribuisce un peso maggiore alle regioni tropicali rispetto a quelle polari, dove la superficie terrestre è ridotta. L’ACC si basa su una somma dei termini di covarianza e varianza calcolati sia nel tempo che nello spazio, permettendo di quantificare la capacità del modello di catturare la struttura spaziale delle anomalie climatiche, come quelle associate a fenomeni su larga scala (ad esempio, El Niño o oscillazioni atmosferiche). Inoltre, questa formulazione consente di correggere a posteriori eventuali errori sistematici presenti nelle previsioni, migliorando l’affidabilità della valutazione. Nel presente studio, l’ACC viene calcolato per la media dell’ensemble di ciascun sistema di previsione, analizzando la sua dipendenza dalla scadenza previsionale. La media multimodello, ottenuta aggregando le correlazioni di tutti i sistemi di previsione considerati, fornisce un benchmark sintetico per confrontare le performance complessive. Coerentemente con la letteratura sulla prevedibilità stagionale e sub-stagionale, un valore di ACC pari a 0,6 viene adottato come soglia di riferimento per determinare un livello di competenza accettabile.

Rapporto dei Componenti Prevedibili (RPC)

Un’ulteriore metrica, introdotta da Eade et al. (2014), è il rapporto dei componenti prevedibili (RPC), un indicatore progettato per valutare la qualità delle previsioni di ensemble in termini di ampiezza del segnale previsto rispetto alla sua correlazione con le osservazioni. L’RPC confronta l’intensità del segnale previsto dal modello con quella attesa in base al coefficiente di correlazione. In particolare, questa metrica considera il prodotto tra il coefficiente di correlazione e la variabilità totale dell’ensemble (calcolata su tutte le simulazioni e gli anni), rapportandolo alla variabilità delle previsioni medie dell’ensemble anno per anno. Un valore di RPC pari a 1 indica un sistema di previsione perfettamente calibrato, in cui l’ampiezza del segnale previsto corrisponde esattamente alla prevedibilità del sistema reale. Valori di RPC inferiori a 1 suggeriscono un sistema “eccessivamente sicuro”, ossia un modello che produce segnali previsionali più forti di quanto giustificato dalla sua correlazione con le osservazioni, spesso a causa di una rappresentazione inadeguata della variabilità. Al contrario, valori di RPC superiori a 1 indicano un sistema “poco sicuro”, con segnali previsionali più deboli di quanto ci si aspetterebbe, un problema frequentemente riscontrato nei sistemi di previsione stagionale e attribuito a limitazioni intrinseche dei modelli, come evidenziato da studi successivi (ad esempio, O’Reilly et al., 2018). L’RPC si rivela quindi uno strumento prezioso per diagnosticare carenze strutturali nei modelli, offrendo indicazioni su come migliorare la loro configurazione.

Considerazioni Conclusive

Le metriche descritte – coefficiente di correlazione, ACC e RPC – forniscono un quadro completo e complementare per valutare le competenze dei sistemi di previsione. Mentre il coefficiente di correlazione si concentra sull’accuratezza temporale, l’ACC esplora la fedeltà spaziale, e l’RPC offre una diagnosi sulla calibrazione dell’ensemble. L’adozione di una soglia di competenza di 0,6 per l’ACC, in linea con gli standard della comunità scientifica, consente di confrontare i diversi sistemi di previsione in modo oggettivo. Inoltre, l’analisi della media multimodello permette di sintetizzare le performance complessive, evidenziando i punti di forza e le debolezze dei diversi approcci. Queste metriche, combinate, non solo quantificano l’abilità previsionale, ma forniscono anche spunti per il miglioramento dei modelli, contribuendo al progresso della scienza della previsione climatica.

Classificazione degli Eventi Stratosferici Estremi per l’Analisi della Prevedibilità Climatica

La comprensione e la previsione degli eventi estremi nella stratosfera polare rappresentano un aspetto fondamentale per migliorare le capacità predittive dei modelli climatici e meteorologici, specialmente su scale temporali stagionali e sub-stagionali. Gli eventi stratosferici, come i riscaldamenti improvvisi, le variazioni dell’intensità del vortice polare e i flussi di calore anomali, possono influenzare significativamente i pattern atmosferici troposferici, con ripercussioni su fenomeni meteorologici a scala globale. In questo studio, la sezione dedicata alla prevedibilità di tali eventi (sezione 4) si basa su una classificazione rigorosa e standardizzata degli eventi stratosferici, descritta di seguito. Questa classificazione si avvale di criteri ben definiti, derivati dalla letteratura scientifica e dai dati di rianalisi ERA-Interim, per identificare e caratterizzare diverse categorie di eventi estremi osservati nella stratosfera polare nel periodo 1996-2010, con alcune estensioni temporali per il calcolo delle climatologie.

Eventi di Vortice Polare Debole in Inverno Precoce

Gli eventi di vortice polare debole in inverno precoce sono caratterizzati da una marcata riduzione dell’intensità dei venti zonali medi giornalieri, misurati a 60°N e a una pressione di 10 hPa, corrispondente alla stratosfera superiore. Questi eventi si verificano quando i venti scendono al di sotto di una deviazione standard negativa (-1σ) rispetto alla media climatologica giornaliera calcolata dai dati ERA-Interim, e tale condizione persiste per almeno sette giorni consecutivi, con un inizio situato nel mese di novembre. La scelta di novembre come mese di riferimento riflette l’interesse per le dinamiche stratosferiche nella fase iniziale della stagione invernale, quando le anomalie del vortice possono influenzare l’evoluzione successiva dell’inverno. Nel periodo di analisi compreso tra il 1996 e il 2010, sono stati identificati quattro eventi di questo tipo, evidenziando la loro relativa rarità ma anche la loro rilevanza per gli studi di prevedibilità.

Eventi di Vortice Polare Forte

Gli eventi di vortice polare forte si verificano quando i venti zonali medi a 60°N e 10 hPa superano una soglia di intensità significativa, definita come l’80° percentile della distribuzione dei venti registrati da ERA-Interim nel periodo novembre-marzo tra il 1980 e il 2012, pari a 41,2 m/s. Questa soglia, proposta da Tripathi, Baldwin, et al. (2015), consente di isolare episodi di particolare robustezza del vortice polare. L’inizio di un evento è stabilito come il primo giorno in cui i venti superano questa soglia, con la condizione che le previsioni non vengano inizializzate durante un evento già in corso, per evitare bias nelle analisi di prevedibilità. Gli eventi devono avere una durata minima di due giorni e devono essere separati da un intervallo di almeno 30 giorni, per garantire la loro indipendenza. Nel periodo 1996-2010, sono stati registrati 12 eventi di vortice polare forte, riflettendo una maggiore frequenza rispetto agli eventi di vortice debole e sottolineando la variabilità dinamica della stratosfera polare durante l’inverno.

Riscaldamenti Stratosferici Improvvisi (SSW) di Mezza Inverno

I riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW) di mezza inverno rappresentano uno degli eventi stratosferici più studiati, data la loro capacità di alterare drasticamente la circolazione atmosferica. Sebbene esistano diverse definizioni di SSW (Butler et al., 2015), in questo studio si adotta il criterio basato sull’inversione dei venti zonali medi a 60°N e 10 hPa, come proposto da Charlton e Polvani (2007). Questa definizione si concentra sui casi in cui i venti occidentali (westerly) si invertono diventando orientali (easterly), indicando un collasso temporaneo del vortice polare. Gli eventi considerati, elencati nella Tabella 2 di Butler et al. (2017) per i dati ERA-Interim, si limitano al periodo dicembre-febbraio (DJF), rappresentando il cuore della stagione invernale. Nel periodo 1996-2010, sono stati identificati 11 SSW di mezza inverno, evidenziando la loro importanza come fenomeno chiave per la prevedibilità stratosferica e troposferica.

Eventi di Flusso di Calore Negativo

Gli eventi di flusso di calore negativo sono definiti attraverso anomalie estreme nel flusso di calore meridionale di onda 1, calcolato come il prodotto delle deviazioni del vento meridionale (v’) e della temperatura (T’) a una pressione di 50 hPa, mediato tra 60° e 90°N durante il periodo gennaio-marzo. Questo flusso, descritto in Dunn-Sigouin e Shaw (2015), rappresenta un indicatore dell’attività delle onde planetarie che trasportano calore verso le alte latitudini. Un evento negativo si verifica quando la media mobile di cinque giorni del flusso di calore scende al di sotto del quinto percentile della distribuzione climatologica di rianalisi, pari a -13,5 K m/s. La data centrale dell’evento è definita come il giorno di minimo flusso di calore, e gli eventi devono essere separati da almeno 15 giorni per garantire la loro distinzione. Nel periodo 1996-2010, sono stati identificati dieci eventi di questo tipo, come riportato nella Tabella 1 di Dunn-Sigouin e Shaw (2015), sottolineando il ruolo delle anomalie di flusso di calore nella dinamica stratosferica invernale.

Riscaldamenti Stratosferici Finali

I riscaldamenti stratosferici finali segnano la transizione stagionale dalla circolazione invernale dominata da venti occidentali a quella estiva caratterizzata da venti orientali. Questi eventi sono definiti come l’ultima data prima del 30 giugno (per l’emisfero nord, NH) o del 31 dicembre (per l’emisfero sud, SH) in cui i venti zonali medi giornalieri a 10 hPa e 60° di latitudine, secondo i dati ERA-Interim, diventano orientali e non ritornano occidentali per almeno 10 giorni consecutivi, come descritto da Butler e Gerber (2018). Nell’emisfero nord, il riscaldamento finale avviene tipicamente intorno a metà aprile, mentre nell’emisfero sud si verifica intorno a metà novembre. Questa definizione viene applicata anche alle simulazioni di modello inizializzate tra il 1° febbraio (1° settembre per l’emisfero sud) e la data del riscaldamento finale osservato. Nei casi in cui l’inversione del vento avviene a meno di 10 giorni dalla fine della previsione, l’evento è comunque considerato un riscaldamento finale previsto, anche se il criterio di persistenza non può essere completamente verificato. Poiché il riscaldamento finale si verifica ogni primavera, nel periodo 1997-2010 sono stati registrati 14 eventi nell’emisfero nord. La data media climatologica del riscaldamento finale, calcolata su ERA-Interim per il periodo 1981-2016, è il 15 aprile per l’emisfero nord e il 20 novembre per l’emisfero sud, fornendo un riferimento per valutare la capacità dei modelli di prevedere questa transizione stagionale.

Considerazioni Finali

La classificazione degli eventi stratosferici descritta si basa su criteri rigorosi e ben consolidati, che combinano soglie statistiche (come percentili e deviazioni standard) con vincoli temporali per garantire l’indipendenza e la rilevanza degli eventi. Questi criteri non solo facilitano l’identificazione degli eventi estremi, ma forniscono anche una base solida per valutare la capacità dei modelli di previsione di catturare la dinamica stratosferica. La varietà di eventi considerati – dai vortici polari forti e deboli ai riscaldamenti improvvisi e finali, fino alle anomalie di flusso di calore – riflette la complessità della stratosfera polare e il suo ruolo cruciale nella modulazione del clima. Questa classificazione rappresenta quindi uno strumento essenziale per analizzare la prevedibilità degli eventi stratosferici e per comprendere le loro implicazioni su scala globale.

Analisi delle Competenze Previsionali di Base nei Sistemi di Modellazione Stratosferica e Troposferica su Scale Sub-Stagionali

La previsione accurata dei fenomeni atmosferici su scale temporali sub-stagionali rappresenta una sfida cruciale per la comunità scientifica, con implicazioni significative per la comprensione delle dinamiche climatiche e meteorologiche. Il presente studio si propone di valutare le competenze previsionali di base dei sistemi di modellazione inclusi nel database, con particolare attenzione alla loro capacità di simulare la prevedibilità nella stratosfera e nella troposfera. Queste due regioni dell’atmosfera, caratterizzate da proprietà fisiche e dinamiche distinte, mostrano differenze marcate in termini di persistenza e prevedibilità, che influenzano direttamente la performance dei modelli previsionali. L’obiettivo primario è quindi caratterizzare in modo sistematico le abilità previsionali di questi sistemi, evidenziando le peculiarità della stratosfera rispetto alla troposfera e analizzando le variazioni tra diversi modelli e configurazioni.

Differenze Fondamentali tra Stratosfera e Troposfera

La stratosfera e la troposfera si distinguono per le loro scale temporali di decorrelazione, un parametro che misura la persistenza delle anomalie atmosferiche. Nella stratosfera, la variabilità su larga scala è caratterizzata da scale temporali di decorrelazione significativamente più lunghe rispetto alla troposfera, come evidenziato da studi precedenti (Baldwin et al., 2003; Gerber et al., 2008, 2010; Simpson et al., 2011). Questa maggiore persistenza è attribuibile a una combinazione di processi radiativi e dinamici, anche se il contributo relativo di ciascun fattore rimane oggetto di dibattito (Charlton-Perez & O’Neill, 2010; Hitchcock et al., 2013). Le scale temporali prolungate nella stratosfera si traducono in una competenza previsionale superiore su scale sub-stagionali rispetto alla troposfera, dove la variabilità è più rapida e caotica (Zhang et al., 2013). Tale differenza fondamentale giustifica l’attenzione specifica dedicata alla stratosfera in questo studio, poiché la sua maggiore prevedibilità offre opportunità uniche per migliorare le previsioni a medio termine.

Valutazione delle Competenze Previsionali tramite l’ACC

Le competenze previsionali dei sistemi di modellazione sono state quantificate utilizzando il coefficiente di correlazione delle anomalie (ACC), una metrica standard che misura la corrispondenza tra le previsioni del modello e le osservazioni (equazione 2). L’analisi si concentra su due livelli di pressione rappresentativi: 50 hPa, corrispondente alla stratosfera media, e 500 hPa, rappresentativo della troposfera media. I risultati, riportati nella Tabella 2 e illustrati nella Figura 2, mostrano che l’ACC diminuisce più lentamente nella stratosfera rispetto alla troposfera, riflettendo la maggiore persistenza stratosferica. Tutti i sistemi di previsione, inclusi quelli con una rappresentazione limitata della stratosfera, riescono a catturare questa maggiore competenza previsionale stratosferica rispetto a quella troposferica. Il limite di prevedibilità, definito come il giorno in cui l’ACC scende sotto la soglia di 0,6, evidenzia ulteriori differenze. Nella troposfera, l’ACC giornaliero raggiunge questa soglia tipicamente entro 6-8 giorni in entrambi gli emisferi, indipendentemente dalla stagione, indicando una prevedibilità limitata. Nella stratosfera, invece, il limite di prevedibilità si estende a 12 giorni o più durante il periodo dicembre-febbraio (DJF) in entrambi gli emisferi, con una durata leggermente ridotta nell’estate boreale, ma comunque superiore alle scale temporali troposferiche.

Variazioni tra i Sistemi di Previsione

Nonostante la tendenza generale, si osservano variazioni significative nelle competenze previsionali stratosferiche tra i diversi sistemi di modellazione. Sistemi come BoM e CMA, caratterizzati da una rappresentazione limitata della variabilità stratosferica, mostrano una competenza previsionale ridotta rispetto alla media multimodello. Un caso emblematico è il modello BoM durante l’estate boreale, che presenta competenze previsionali simili per la stratosfera e la troposfera, un’anomalia probabilmente attribuibile a una rappresentazione non realistica della stratosfera (Lim et al., 2019). Al contrario, i modelli con una risoluzione verticale più elevata (modelli “high-top”, indicati con ×) mostrano una performance superiore, con un limite di prevedibilità medio di 18 giorni in DJF nell’emisfero nord, rispetto ai 13,6 giorni dei modelli a bassa risoluzione verticale (“low-top”). Queste differenze sottolineano l’importanza di una rappresentazione accurata della stratosfera per massimizzare le competenze previsionali.

Asimmetrie Emisferiche e Influenza degli Eventi Stratosferici

L’analisi tiene conto delle asimmetrie tra gli emisferi, che influenzano la prevedibilità atmosferica. Nell’emisfero nord, la maggiore persistenza della variabilità stratosferica e troposferica si manifesta durante l’inverno medio (dicembre-febbraio) e la primavera (marzo-maggio), periodi in cui eventi stratosferici come i riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW) possono amplificare la prevedibilità per settimane o mesi (Lim et al., 2018; Simpson et al., 2011). Nell’emisfero sud, invece, questa persistenza è più pronunciata dalla primavera all’inizio dell’estate (ottobre-dicembre), in coincidenza con la rottura tardiva del vortice polare, che contribuisce a una maggiore prevedibilità rispetto alla stratosfera dell’emisfero nord in giugno-agosto (JJA). Durante DJF, la stratosfera dell’emisfero sud risulta più prevedibile rispetto alla sua controparte boreale in JJA, mentre nell’emisfero nord la stratosfera in DJF supera in prevedibilità quella dell’emisfero sud in JJA. Questa asimmetria può essere attribuita a influenze remote più intense durante l’inverno boreale, che modulano la dinamica stratosferica. Inoltre, eventi estremi come gli SSW, assenti nella stratosfera dell’emisfero sud in JJA, contribuiscono a una prevedibilità stratosferica significativamente migliorata nell’emisfero nord durante l’inverno.

Implicazioni per la Modellazione Sub-Stagionale

L’analisi delle competenze previsionali di base evidenzia la superiorità della stratosfera rispetto alla troposfera in termini di prevedibilità sub-stagionale, un risultato coerente con la sua maggiore persistenza. Tuttavia, le variazioni tra i sistemi di previsione sottolineano la necessità di migliorare la rappresentazione stratosferica, specialmente nei modelli a bassa risoluzione verticale o con dinamiche stratosferiche poco realistiche. Le asimmetrie emisferiche e l’influenza degli eventi stratosferici estremi offrono ulteriori spunti per ottimizzare i sistemi previsionali, con particolare attenzione ai periodi e alle regioni in cui la prevedibilità è amplificata. Questi risultati costituiscono una base solida per le analisi successive, che esploreranno in dettaglio la prevedibilità degli eventi stratosferici estremi e il loro impatto sulla troposfera.La valutazione delle competenze previsionali dei sistemi di modellazione su scale temporali sub-stagionali ha rivelato una relazione significativa tra le prestazioni nella stratosfera e nella troposfera, offrendo spunti cruciali per comprendere i limiti e le potenzialità dei modelli climatici e meteorologici. Un’analisi approfondita, basata sui dati riportati nella Figura 3, ha evidenziato una chiara correlazione lineare tra le competenze previsionali stratosferiche e troposferiche across nove sistemi di previsione inclusi nel database S2S. In particolare, i modelli che dimostrano una maggiore accuratezza nel simulare le dinamiche stratosferiche tendono a esibire anche previsioni troposferiche più affidabili, come illustrato nei grafici a dispersione derivati dai risultati della Tabella 2 e della Figura 2. Questa relazione suggerisce una possibile interdipendenza tra i due strati atmosferici, ma l’analisi attuale non consente di stabilire una causalità definitiva. I dati disponibili non permettono di determinare se il miglioramento delle previsioni troposferiche nei modelli ad alta risoluzione verticale (“high-top”) sia direttamente attribuibile a una rappresentazione più dettagliata della stratosfera, che potrebbe amplificare la prevedibilità troposferica attraverso meccanismi di accoppiamento verticale, o se tali modelli beneficino di una migliore simulazione di processi troposferici indipendenti dalla stratosfera, come dinamiche convettive o interazioni superficie-atmosfera, o ancora una combinazione di questi fattori. Questa ambiguità sottolinea la complessità delle interazioni atmosferiche e la necessità di ulteriori indagini per chiarire i meccanismi sottostanti.

Un aspetto critico emerso dall’analisi è la presenza di un basso rapporto segnale-rumore nelle previsioni di anomalie stratosferiche su larga scala durante l’inverno dell’emisfero nord, un fenomeno noto come “paradosso segnale-rumore” (Scaife & Smith, 2018). Questo problema, che si manifesta quando i modelli sottostimano l’ampiezza del segnale prevedibile rispetto al rumore intrinseco, è stato confermato anche nei sistemi di previsione sub-stagionale del database S2S, particolarmente a scadenze che superano il limite di prevedibilità troposferica, tipicamente oltre i 6-8 giorni. Per diagnosticare questa limitazione, è stato utilizzato il rapporto dei componenti prevedibili (RPC), descritto nella sezione 2.2, che confronta l’ampiezza del segnale previsto con quella attesa in base alla correlazione con le osservazioni (equazione 3). L’andamento dell’RPC, analizzato in funzione della scadenza previsionale e del livello di pressione per la stratosfera invernale dell’emisfero nord (Figura 4), mostra un comportamento coerente tra i sistemi. Inizialmente, l’RPC si attesta vicino a 1,0, indicando un’adeguata calibrazione del segnale previsionale nelle prime fasi della previsione, senza evidenti problemi di segnale-rumore. Tuttavia, con l’aumentare della scadenza previsionale, l’RPC tende a crescere oltre 1,0, segnalando previsioni “poco sicure” (underconfident), ossia una sottostima della prevedibilità reale rispetto alle osservazioni. Questo fenomeno è più pronunciato nella troposfera, dove l’RPC raggiunge valori compresi tra 1,5 e 3,0 entro 10-20 giorni, un intervallo simile a quello osservato su scale stagionali. Nella stratosfera, invece, la crescita dell’RPC è più graduale, un risultato che riflette la maggiore persistenza e prevedibilità stratosferica, sebbene non sia necessariamente una conseguenza diretta di questa proprietà.

Nonostante la crescita più lenta, i valori finali dell’RPC nella stratosfera risultano spesso comparabili o superiori a quelli troposferici in diversi sistemi. Ad esempio, modelli come CMA e NCEP mostrano valori di RPC stratosferici simili a quelli troposferici, mentre il modello BoM registra valori ancora più elevati, indicando un paradosso segnale-rumore particolarmente marcato. In altri casi, come per il modello JMA, la durata delle simulazioni non è sufficiente per osservare pienamente lo sviluppo del paradosso nella stratosfera, limitando la possibilità di una diagnosi completa. La variabilità nell’insorgenza e nell’intensità del paradosso tra i sistemi evidenzia differenze nella loro configurazione, come la risoluzione verticale, la parametrizzazione dei processi fisici o la gestione dell’ensemble previsionale. In generale, l’analisi conferma che il paradosso segnale-rumore è una caratteristica intrinseca di tutti i sistemi del progetto S2S, compromettendo la loro capacità di sfruttare appieno la prevedibilità atmosferica, specialmente a scadenze più lunghe.

Un fattore potenzialmente influente nella valutazione delle competenze previsionali è la dimensione dell’ensemble, ossia il numero di simulazioni utilizzate per generare le previsioni. Studi precedenti, come Athanasiadis et al. (2017), hanno dimostrato che la dimensione dell’ensemble può influire significativamente sulla qualità delle previsioni, ad esempio per la circolazione invernale troposferica su scale stagionali. Una dimensione ridotta dell’ensemble può amplificare il rumore statistico, riducendo la robustezza del segnale previsionale e accentuando il paradosso segnale-rumore. Sebbene l’impatto specifico della dimensione dell’ensemble non sia stato quantificato in questo contesto, è ragionevole supporre che possa contribuire alle differenze osservate tra i sistemi, specialmente per quei modelli con rappresentazioni stratosferiche meno accurate. Questi risultati sottolineano la necessità di ottimizzare la configurazione degli ensemble e di migliorare la rappresentazione dei processi stratosferici e troposferici per mitigare il paradosso segnale-rumore e massimizzare le competenze previsionali su scale sub-stagionali.

Analisi Dettagliata delle Competenze Previsionali nella Stratosfera e Troposfera: Interpretazione della Figura 2

La valutazione delle competenze previsionali dei sistemi di modellazione su scale temporali sub-stagionali è un elemento cruciale per comprendere la capacità dei modelli di simulare la dinamica atmosferica in diverse regioni dell’atmosfera terrestre. La Figura 2, strutturata come un insieme di grafici, offre una panoramica dettagliata delle competenze previsionali di diversi sistemi di previsione, misurate attraverso il coefficiente di correlazione delle anomalie (ACC), a due livelli di pressione rappresentativi: 50 hPa, corrispondente alla stratosfera media, e 500 hPa, rappresentativo della troposfera media. L’analisi è condotta separatamente per l’emisfero nord (NH) e l’emisfero sud (SH), considerando tre periodi temporali distinti: l’intero anno (ANN), l’inverno boreale (DJF, dicembre-febbraio) e l’estate boreale (JJA, giugno-agosto). Questa suddivisione consente di esplorare le variazioni stagionali ed emisferiche della prevedibilità atmosferica, evidenziando le differenze intrinseche tra stratosfera e troposfera, nonché le discrepanze tra i diversi sistemi di previsione.

Struttura e Organizzazione della Figura

La Figura 2 è composta da 12 pannelli (etichettati da a a l), organizzati in una griglia 2×6, che consente un confronto sistematico tra i due livelli atmosferici, gli emisferi e i periodi temporali. La prima riga (pannelli a-f) presenta i risultati per la stratosfera a 50 hPa, mentre la seconda riga (pannelli g-l) si concentra sulla troposfera a 500 hPa. Le colonne rappresentano i periodi temporali e gli emisferi: i pannelli a, d, g e j si riferiscono al periodo annuale (ANN) per NH e SH; i pannelli b, e, h e k coprono il periodo invernale DJF; i pannelli c, f, i e l analizzano il periodo estivo JJA. Ogni pannello mostra l’andamento dell’ACC in funzione del tempo di previsione (lead time), che si estende da 0 a 30 giorni dall’inizializzazione del modello, con l’asse y che riporta i valori dell’ACC (da 0 a 1) e l’asse x che indica i giorni di previsione.

All’interno di ciascun pannello, diverse linee colorate rappresentano i singoli sistemi di previsione inclusi nel database S2S, tra cui BoM, CMA, ECCC, ECMWF, ISAC, JMA, CNRM, NCEP e UKMO, con una legenda che li identifica chiaramente. I modelli ad alta risoluzione verticale (“high-top”), come ECMWF, JMA, CNRM, NCEP e UKMO, sono contrassegnati con un asterisco (*), evidenziando la loro capacità di rappresentare in modo più dettagliato la dinamica stratosferica. Una linea nera in grassetto rappresenta la media multimodello (MME), calcolata come la media dell’ACC di tutti i sistemi di previsione, offrendo un benchmark per confrontare le performance complessive. Una linea tratteggiata orizzontale a 0,6 indica la soglia di prevedibilità, al di sotto della quale la correlazione tra previsioni e osservazioni è considerata non più affidabile per scopi previsionali.

Dinamiche della Prevedibilità nella Stratosfera

I pannelli relativi alla stratosfera (a-c per NH e g-i per SH) evidenziano una caratteristica fondamentale: l’ACC diminuisce più lentamente rispetto alla troposfera, riflettendo la maggiore persistenza delle anomalie stratosferiche. Questo comportamento è coerente con la letteratura scientifica, che attribuisce alla stratosfera scale temporali di decorrelazione più lunghe, dovute a una combinazione di processi radiativi e dinamici. Durante il periodo invernale DJF (pannelli b e h), la stratosfera mostra una prevedibilità particolarmente elevata in entrambi gli emisferi, con l’ACC che rimane sopra la soglia di 0,6 per almeno 12 giorni, e in alcuni casi anche oltre. Questo risultato è attribuibile alla maggiore stabilità del vortice polare e alla presenza di eventi stratosferici significativi, come i riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW), che amplificano la persistenza delle anomalie in inverno. Nel periodo estivo JJA (pannelli c e i), la prevedibilità stratosferica si riduce, ma rimane comunque superiore a quella troposferica, con l’eccezione di alcuni sistemi, come BoM, che in JJA nell’emisfero nord (pannello c) mostra un declino dell’ACC simile a quello troposferico, probabilmente a causa di una rappresentazione non realistica della stratosfera.

Prevedibilità nella Troposfera e Confronto con la Stratosfera

I pannelli relativi alla troposfera (d-f per NH e j-l per SH) mostrano un quadro diverso: l’ACC diminuisce rapidamente, scendendo sotto la soglia di 0,6 entro 6-8 giorni in tutti i periodi e gli emisferi. Questo declino rapido riflette la natura più caotica e meno persistente della variabilità troposferica, dominata da processi dinamici su scala sinottica, come cicloni e anticicloni, che riducono la prevedibilità a medio termine. La variabilità tra i sistemi di previsione è più evidente in JJA (pannelli f e l), dove alcuni modelli mostrano un declino dell’ACC più rapido, indicando una maggiore sensibilità alle condizioni estive, caratterizzate da una dinamica atmosferica più complessa e da una minore influenza stratosferica.

Il confronto tra i due livelli atmosferici evidenzia una chiara superiorità della stratosfera in termini di prevedibilità. La persistenza stratosferica, particolarmente pronunciata in DJF, consente ai modelli di mantenere un’accuratezza previsionale più lunga rispetto alla troposfera, dove la prevedibilità si esaurisce rapidamente. Questa differenza è un elemento chiave per lo sviluppo di strategie di previsione sub-stagionale, poiché una migliore rappresentazione della stratosfera potrebbe potenzialmente migliorare le previsioni troposferiche attraverso meccanismi di accoppiamento verticale.

Differenze Emisferiche e Stagionali

L’analisi rivela anche importanti asimmetrie emisferiche e stagionali. In DJF, la stratosfera dell’emisfero sud (pannello h) mostra una prevedibilità superiore rispetto alla stratosfera dell’emisfero nord in JJA (pannello c). Questo fenomeno è probabilmente legato alla rottura tardiva del vortice polare nell’emisfero sud, che avviene in primavera (ottobre-dicembre), contribuendo a una maggiore persistenza delle anomalie stratosferiche durante DJF. Al contrario, nell’emisfero nord in DJF (pannello b), la stratosfera è più prevedibile rispetto alla sua controparte nell’emisfero sud in JJA (pannello i), un risultato attribuibile a influenze remote più intense durante l’inverno boreale, come le interazioni con le onde planetarie e gli eventi SSW, che amplificano la prevedibilità.

Performance dei Sistemi di Previsione

La figura evidenzia anche differenze significative tra i sistemi di previsione. Modelli con una rappresentazione limitata della variabilità stratosferica, come BoM e CMA, mostrano competenze previsionali inferiori, con un declino più rapido dell’ACC, specialmente nella stratosfera. Al contrario, i modelli high-top, che risolvono meglio la dinamica stratosferica grazie a una maggiore risoluzione verticale, mostrano un’ACC più alta e una prevedibilità più lunga, particolarmente in DJF nell’emisfero nord (pannello b). La media multimodello (MME) tende a riflettere una performance intermedia, ma beneficia dell’inclusione dei modelli high-top, che elevano la competenza complessiva. Questi risultati sottolineano l’importanza di una rappresentazione accurata della stratosfera per migliorare le previsioni sub-stagionali, un aspetto critico per i modelli con limitazioni strutturali.

Didascalia e Contesto Metodologico

La didascalia della figura fornisce ulteriori dettagli metodologici: l’ACC è calcolato a circa 30°N e 30°S (50% di latitudine nord e sud), un intervallo che copre le medie latitudini, dove le interazioni stratosfera-troposfera sono particolarmente rilevanti. I periodi analizzati (ANN, DJF, JJA) sono scelti per catturare le variazioni stagionali più significative, mentre la distinzione tra modelli high-top e low-top evidenzia l’impatto della risoluzione verticale sulla qualità delle previsioni. La presenza della media multimodello come linea di riferimento consente di valutare le performance relative dei singoli sistemi rispetto a un benchmark collettivo.

In sintesi, la Figura 2 offre una visione completa delle competenze previsionali dei sistemi di modellazione su scale sub-stagionali, evidenziando la superiorità della stratosfera in termini di prevedibilità, le asimmetrie emisferiche e stagionali, e l’importanza di una rappresentazione accurata della stratosfera per migliorare le prestazioni complessive dei modelli. Questi risultati forniscono una base solida per ulteriori approfondimenti sulla dinamica atmosferica e sull’ottimizzazione dei sistemi previsionali.

Analisi Approfondita dei Limiti di Prevedibilità nei Sistemi di Previsione Atmosferica: Interpretazione della Tabella 2

La comprensione della prevedibilità atmosferica su scale temporali sub-stagionali è un elemento cruciale per migliorare le capacità dei sistemi di previsione climatica e meteorologica, con implicazioni dirette per la gestione degli eventi estremi e la pianificazione stagionale. La Tabella 2 presenta un’analisi dettagliata dei limiti di prevedibilità dei sistemi di previsione inclusi nel database S2S, definiti come il tempo di previsione (lead time) in cui il coefficiente di correlazione delle anomalie (ACC) scende al di sotto della soglia di 0,6, punto in cui le previsioni non sono più considerate affidabili. I dati coprono il periodo 1999-2010 e si concentrano sulle latitudini comprese tra 30° e 90° nord (emisfero nord, NH) e sud (emisfero sud, SH), analizzando due livelli di pressione rappresentativi: 50 hPa, corrispondente alla stratosfera media, e 500 hPa, rappresentativo della troposfera media. L’analisi è ulteriormente suddivisa in tre periodi temporali – annuale (ANN), invernale boreale (DJF, dicembre-febbraio) ed estivo boreale (JJA, giugno-agosto) – per entrambi gli emisferi, consentendo un’esplorazione completa delle variazioni stagionali ed emisferiche nella prevedibilità atmosferica.

Struttura e Organizzazione della Tabella

La Tabella 2 è strutturata per fornire un confronto sistematico tra i due livelli atmosferici, gli emisferi e i periodi temporali. Le colonne principali sono organizzate per emisfero (NH e SH) e per periodo temporale (ANN, DJF, JJA), con ogni combinazione che riporta i limiti di prevedibilità a 50 hPa e 500 hPa. Le righe corrispondono ai singoli sistemi di previsione (BoM, CMA, ECCC, ECMWF, CNR-ISAC, JMA, CNRM-Meteo, NCEP, UKMO) e alla media multimodello (MMM), che rappresenta la media dei limiti di prevedibilità di tutti i sistemi. I modelli ad alta risoluzione verticale (“high-top”), come ECMWF, JMA, CNRM-Meteo, NCEP e UKMO, sono contrassegnati con un asterisco (*), evidenziando la loro capacità di rappresentare in modo più dettagliato la dinamica stratosferica. I valori numerici indicano i giorni in cui l’ACC scende sotto 0,6, con una formattazione specifica per evidenziare le prestazioni relative: i valori in corsivo sono inferiori a una deviazione standard rispetto alla MMM, indicando prestazioni sotto la media, mentre quelli in grassetto sono superiori a una deviazione standard, segnalando prestazioni sopra la media.

Limiti di Prevedibilità nell’Emisfero Nord (NH)

Nell’emisfero nord, l’analisi annuale (ANN) rivela una chiara distinzione tra i due livelli atmosferici. A 50 hPa, i limiti di prevedibilità variano da 10,1 giorni per BoM, il sistema con la performance più bassa, a 17,9 giorni per ECMWF, uno dei modelli high-top più performanti, con una media multimodello di 14,0 ± 2,4 giorni. A 500 hPa, i limiti sono significativamente più brevi, oscillando tra 5,2 giorni (CMA) e 9,0 giorni (ECMWF), con una MMM di 7,5 ± 1,2 giorni. Questo divario, che vede la stratosfera mantenere un’accuratezza previsionale per circa il doppio del tempo rispetto alla troposfera, riflette la maggiore persistenza delle anomalie stratosferiche, un fenomeno ben documentato in letteratura.

Durante l’inverno boreale (DJF), la prevedibilità stratosferica aumenta ulteriormente, con limiti che vanno da 11,7 giorni (CMA) a 20,5 giorni (ECMWF), e una MMM di 16,0 ± 2,9 giorni. A 500 hPa, i limiti variano da 6,0 giorni (CMA) a 10,1 giorni (ECMWF), con una MMM di 8,3 ± 1,3 giorni. La maggiore prevedibilità in DJF è attribuibile alla stabilità del vortice polare e alla presenza di eventi stratosferici significativi, come i riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW), che amplificano la persistenza delle anomalie. In estate (JJA), invece, la prevedibilità si riduce: a 50 hPa, i limiti vanno da 5,3 giorni (BoM) a 12,1 giorni (ECMWF), con una MMM di 9,6 ± 2,2 giorni, mentre a 500 hPa oscillano tra 4,7 giorni (CMA) e 8,0 giorni (ECMWF), con una MMM di 6,7 ± 1,1 giorni. La riduzione estiva è legata a una dinamica stratosferica meno stabile e a una minore influenza di eventi estremi.

Limiti di Prevedibilità nell’Emisfero Sud (SH)

Nell’emisfero sud, il periodo annuale (ANN) mostra un pattern simile a quello dell’emisfero nord. A 50 hPa, i limiti di prevedibilità variano da 8,8 giorni (BoM) a 14,8 giorni (ECMWF), con una MMM di 12,0 ± 1,9 giorni, mentre a 500 hPa vanno da 3,9 giorni (CMA) a 8,5 giorni (ECMWF), con una MMM di 6,9 ± 1,3 giorni. Anche in questo caso, la stratosfera supera la troposfera in termini di prevedibilità, sebbene i valori siano generalmente più bassi rispetto all’emisfero nord, riflettendo differenze nella dinamica stagionale.

In DJF, che corrisponde all’estate australe, la stratosfera dell’emisfero sud mostra limiti di prevedibilità da 9,4 giorni (BoM) a 15,5 giorni (ECMWF), con una MMM di 13,0 ± 1,9 giorni, mentre a 500 hPa i limiti variano da 4,4 giorni (CMA) a 8,6 giorni (ECMWF), con una MMM di 7,1 ± 1,2 giorni. La prevedibilità stratosferica in DJF nell’emisfero sud è più alta rispetto a JJA nell’emisfero nord, un fenomeno probabilmente legato alla rottura tardiva del vortice polare australe, che avviene in primavera (ottobre-dicembre) e contribuisce a una maggiore persistenza delle anomalie. In JJA, che corrisponde all’inverno australe, i limiti a 50 hPa vanno da 7,2 giorni (CMA) a 12,9 giorni (ECMWF), con una MMM di 10,3 ± 1,8 giorni, mentre a 500 hPa variano da 3,7 giorni (CMA) a 8,6 giorni (ECMWF), con una MMM di 6,9 ± 1,4 giorni. Anche in questo caso, la stratosfera mantiene un vantaggio significativo.

Confronto tra Stratosfera e Troposfera

Un elemento centrale della tabella è la netta differenza tra la prevedibilità della stratosfera e della troposfera. In tutti i periodi e gli emisferi, i limiti di prevedibilità a 50 hPa superano quelli a 500 hPa di circa 5-10 giorni, con differenze più marcate in DJF. Questo divario riflette le proprietà fisiche delle due regioni: la stratosfera, caratterizzata da scale temporali di decorrelazione più lunghe, beneficia di una maggiore persistenza delle anomalie, mentre la troposfera, dominata da processi dinamici su scala sinottica, mostra una variabilità più rapida e caotica, che limita la prevedibilità a circa 6-8 giorni in media.

Performance dei Sistemi di Previsione

La tabella evidenzia anche differenze significative tra i sistemi di previsione. I modelli high-top (ECMWF, JMA, CNRM-Meteo, NCEP, UKMO) mostrano limiti di prevedibilità più lunghi, specialmente nella stratosfera, grazie alla loro capacità di risolvere meglio la dinamica stratosferica. Ad esempio, ECMWF raggiunge 20,5 giorni in DJF a 50 hPa nell’emisfero nord, mentre BoM, un modello low-top, si ferma a 12,2 giorni. Modelli come BoM e CMA, spesso in corsivo, mostrano prestazioni inferiori, con limiti di prevedibilità al di sotto della deviazione standard della MMM, indicando una rappresentazione limitata della variabilità stratosferica. Al contrario, i valori in grassetto, come quelli di ECMWF in DJF, indicano prestazioni superiori alla media, sottolineando l’importanza di una risoluzione verticale adeguata per catturare le dinamiche stratosferiche.

La media multimodello (MMM) offre un benchmark utile, con valori che riflettono una performance intermedia ma beneficiano dell’inclusione dei modelli high-top. Ad esempio, in DJF a 50 hPa nell’emisfero nord, la MMM è 16,0 ± 2,9 giorni, un valore più alto rispetto a quello di JJA (9,6 ± 2,2 giorni), evidenziando l’influenza stagionale sulla prevedibilità.

Implicazioni delle Asimmetrie Emisferiche e Stagionali

L’analisi rivela asimmetrie emisferiche e stagionali significative. La stratosfera dell’emisfero sud in DJF mostra una prevedibilità più alta rispetto a quella dell’emisfero nord in JJA, un risultato attribuibile alla rottura tardiva del vortice polare australe, che amplifica la persistenza delle anomalie. Al contrario, nell’emisfero nord in DJF, la prevedibilità stratosferica è più alta rispetto all’emisfero sud in JJA, probabilmente a causa di influenze remote più intense durante l’inverno boreale, come le interazioni con le onde planetarie e gli eventi SSW. Queste asimmetrie sottolineano la complessità della dinamica atmosferica e la necessità di considerare il contesto stagionale ed emisferico nella valutazione dei sistemi di previsione.

Note Metodologiche

Le note della tabella specificano che i valori in corsivo indicano prestazioni inferiori a una deviazione standard rispetto alla MMM, mentre quelli in grassetto indicano prestazioni superiori. L’asterisco (*) identifica i modelli high-top, che risolvono meglio la stratosfera, un fattore critico per la prevedibilità su scale sub-stagionali. L’intervallo di latitudini (30°-90°) è scelto per concentrarsi sulle medie e alte latitudini, dove le interazioni stratosfera-troposfera sono più rilevanti, e il periodo 1999-2010 garantisce una base dati robusta per l’analisi.

In sintesi, la Tabella 2 fornisce un quadro completo dei limiti di prevedibilità dei sistemi di previsione, evidenziando la superiorità della stratosfera rispetto alla troposfera, le variazioni stagionali ed emisferiche, e l’importanza di una rappresentazione accurata della stratosfera per migliorare le prestazioni previsionali. Questi risultati offrono una base solida per ulteriori approfondimenti sulla dinamica atmosferica e sull’ottimizzazione dei modelli previsionali.

Previsione degli Eventi Stratosferici Estremi su Scale Sub-Stagionali: Un’Analisi Approfondita

La previsione degli eventi stratosferici su scale temporali sub-stagionali (S2S), che si estendono tipicamente da 10 a 60 giorni, rappresenta un’area di grande interesse nella scienza atmosferica, poiché tali eventi possono avere un impatto significativo sul clima superficiale, influenzando fenomeni meteorologici come ondate di freddo o variazioni nei pattern di precipitazione. Questa sezione si concentra sull’analisi della prevedibilità degli eventi estremi nella stratosfera extratropicale, con particolare attenzione al loro potenziale di influenzare le condizioni climatiche superficiali su scale S2S, come precedentemente discusso nella Parte 2 di questo studio. L’obiettivo è valutare quanto accuratamente i sistemi di previsione possano anticipare questi eventi, considerando le loro caratteristiche dinamiche uniche e le sfide associate alla loro simulazione.

Tipologie di Eventi Stratosferici e loro Caratteristiche

Gli eventi stratosferici presi in considerazione includono diverse categorie di fenomeni del vortice polare, ciascuno con implicazioni distinte per il clima superficiale: i riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW) precoci e di mezza inverno, gli eventi di vortice polare forte, gli eventi di flusso di calore negativo e i riscaldamenti stratosferici finali. Questi eventi, la cui definizione dettagliata è stata fornita nella sezione 2.3, presentano dinamiche e scale temporali di prevedibilità potenzialmente diverse, riflettendo i complessi processi fisici che li governano. Ad esempio, gli SSW sono caratterizzati da un’anomala rottura delle onde planetarie su larga scala, seguita da un’interazione non lineare tra onde e flusso medio. Questo processo può portare a cambiamenti rapidi e drammatici nella circolazione stratosferica, rendendo gli SSW eventi altamente dinamici e potenzialmente difficili da prevedere con largo anticipo. Al contrario, gli eventi di vortice polare forte si sviluppano in condizioni di rottura delle onde insolitamente debole, permettendo ai processi radiativi lenti di dominare e di guidare gradualmente la circolazione verso uno stato di equilibrio radiativo, che favorisce la formazione di un vortice intenso. Questo sviluppo più graduale potrebbe teoricamente rendere tali eventi più prevedibili su scale temporali più lunghe.

Gli eventi di flusso di calore negativo, invece, sono associati a processi di riflessione delle onde, un fenomeno reversibile che differisce dalla rottura delle onde, un processo irreversibile tipico degli SSW. La natura reversibile della riflessione potrebbe influenzare le scale temporali di prevedibilità, potenzialmente rendendo questi eventi più difficili da anticipare rispetto a quelli dominati da processi dissipativi. Infine, i riscaldamenti stratosferici finali, che segnano la transizione stagionale dalla circolazione invernale a quella estiva, coinvolgono dinamiche più prevedibili legate al ciclo stagionale, ma la loro accuratezza previsionale può essere influenzata da variazioni interannuali nella tempistica del collasso del vortice polare. La diversità di questi processi fisici sottolinea la necessità di un’analisi comparativa per valutare la prevedibilità di ciascun tipo di evento e identificare le limitazioni dei sistemi di previsione.

Metodologia e Dati Utilizzati

L’analisi si concentra su un periodo comune, dal 1996 al 2010, per garantire una base dati coerente e comparabile tra i diversi sistemi di previsione. Sono stati selezionati cinque sistemi principali per l’analisi di tutti i tipi di eventi nell’emisfero nord: CMA, ECCC, ECMWF, JMA e UKMO. Questi sistemi sono stati utilizzati per calcolare la media multimodello, rappresentata dalla linea nera nella Figura 5, che funge da benchmark per valutare le prestazioni complessive. Altri sistemi di modellazione, come BoM, CNR-ISAC e CNRM-Meteo, sono stati inclusi in alcuni casi in cui i dati erano disponibili, ma non sono stati considerati nella media multimodello, al fine di mantenere un nucleo coerente di sistemi per il confronto. Il sistema NCEP è stato escluso dall’analisi, poiché le sue previsioni retroattive (hindcasts) iniziano solo nel 1999, rendendo il periodo di dati non completamente sovrapponibile a quello degli altri sistemi. Inoltre, si nota che per alcune date di inizializzazione, il sistema UKMO aveva a disposizione solo due membri dell’ensemble al momento dell’acquisizione dei dati, una limitazione che potrebbe influire sulla robustezza delle previsioni per quelle specifiche inizializzazioni.

Per migliorare l’accuratezza delle previsioni, i dati dei modelli sono stati sottoposti a una correzione del bias. Questo processo ha coinvolto la rimozione della climatologia del modello, calcolata escludendo l’anno da correggere per evitare sovrapposizioni, e la successiva aggiunta della climatologia derivata dai dati ERA-Interim, un dataset di rianalisi ampiamente utilizzato come riferimento. La correzione del bias ha avuto un impatto significativo sul rilevamento di alcuni tipi di eventi, in particolare gli eventi di vortice polare forte e gli eventi di flusso di calore negativo a scadenze lunghe. Dopo la correzione, si è osservata una riduzione della percentuale di membri dell’ensemble che rilevano eventi di vortice forte a scadenze lunghe, suggerendo una sovrastima di questi eventi nella climatologia originale dei modelli. Al contrario, la percentuale di eventi di flusso di calore negativo rilevati a scadenze lunghe è aumentata, indicando una sottostima di questi eventi nella climatologia dei modelli. Questi risultati sono coerenti con le analisi condotte nell’ambito del Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5), come riportato da Shaw et al. (2014, Fig. 5), e sottolineano l’importanza della correzione del bias per migliorare la fedeltà delle previsioni.

Valutazione della Prevedibilità tramite la Figura 5

La prevedibilità degli eventi stratosferici è stata quantificata attraverso la Figura 5, che riporta la percentuale di membri dell’ensemble per ciascun sistema di previsione che rileva correttamente un evento osservato entro un intervallo di ±3 giorni dalla sua data effettiva. Le scadenze temporali sono state analizzate calcolando medie su periodi di 5 giorni precedenti l’evento, con il giorno dell’evento stesso definito come Giorno 0. La scelta di intervalli di 5 giorni rappresenta un compromesso tra la necessità di avere un numero sufficiente di hindcasts per ciascun intervallo, garantendo una statistica robusta, e la capacità di risolvere con precisione le scadenze temporali prima di ogni evento. Questo approccio consente di valutare come la capacità previsionale dei modelli varia in funzione del tempo di anticipo rispetto all’evento.

Per valutare la qualità delle previsioni, è stato calcolato anche il “tasso di falsi allarmi”, definito come la percentuale di membri dell’ensemble che prevedono un evento entro un intervallo di previsione da 1 a 30 giorni quando nessun evento è stato effettivamente osservato. Questo tasso di falsi allarmi fornisce un’indicazione della tendenza dei modelli a sovrastimare la probabilità di un evento, un problema comune nei sistemi di previsione che può compromettere la loro affidabilità. Il confronto tra il tasso di successo (hit rate), ossia la percentuale di eventi correttamente previsti, e il tasso di falsi allarmi, come illustrato nella Figura 5, offre una misura diretta della competenza previsionale dei sistemi. Un sistema con un alto tasso di successo e un basso tasso di falsi allarmi dimostra una capacità previsionale elevata, mentre un alto tasso di falsi allarmi può indicare una tendenza a generare previsioni non affidabili, riducendo la fiducia nelle sue proiezioni.

Implicazioni per la Previsione S2S

L’analisi della prevedibilità degli eventi stratosferici su scale S2S è fondamentale per comprendere il ruolo della stratosfera nel modulare il clima superficiale. La diversità delle dinamiche fisiche che caratterizzano gli SSW, gli eventi di vortice forte, gli eventi di flusso di calore negativo e i riscaldamenti finali evidenzia la complessità di prevedere questi fenomeni, ciascuno dei quali richiede un’adeguata rappresentazione dei processi radiativi, dinamici e di interazione onda-flusso nei modelli. La correzione del bias si è rivelata un passaggio critico per migliorare la qualità delle previsioni, specialmente a scadenze lunghe, dove le discrepanze tra la climatologia dei modelli e quella osservata possono portare a errori sistematici significativi. Inoltre, l’inclusione di più sistemi di previsione e la costruzione della media multimodello consentono di ottenere una valutazione più robusta delle capacità previsionali, mitigando le limitazioni dei singoli modelli, come la ridotta dimensione dell’ensemble in alcuni casi (ad esempio, per UKMO). Questi elementi metodologici sottolineano l’importanza di un approccio integrato e rigoroso per affrontare le sfide della previsione sub-stagionale, aprendo la strada a ulteriori approfondimenti sull’interazione stratosfera-troposfera e sul miglioramento dei sistemi di modellazione.La valutazione della prevedibilità degli eventi estremi del vortice polare su scale temporali sub-stagionali (S2S) rappresenta un aspetto cruciale per comprendere il ruolo della stratosfera nel modulare il clima superficiale e per migliorare le capacità previsionali dei modelli atmosferici. L’analisi condotta si concentra sulle differenze nella prevedibilità di diversi tipi di eventi stratosferici, con un focus particolare sugli eventi di vortice debole in inverno precoce e sugli eventi di vortice polare forte, utilizzando i dati del database S2S per il periodo 1996-2010. Tuttavia, i risultati di questa analisi devono essere interpretati con cautela, a causa di una serie di limitazioni metodologiche e tecniche che potrebbero influire sull’affidabilità delle stime.

In primo luogo, non tutti i sistemi di previsione forniscono una previsione retroattiva (hindcast) per ogni intervallo temporale e per ogni evento, il che può introdurre discontinuità nei dati. Inoltre, il numero di membri dell’ensemble varia tra i diversi sistemi di previsione, influenzando la robustezza statistica delle previsioni: sistemi con ensemble più piccoli potrebbero produrre stime meno affidabili, specialmente a scadenze lunghe. Un’ulteriore complicazione deriva dal numero limitato di eventi analizzati, una conseguenza diretta del breve periodo coperto dagli hindcast, che riduce la significatività statistica dei risultati. Va anche notato che, in alcuni casi, i dati degli hindcast provengono da versioni diverse dello stesso modello, introducendo potenziali incoerenze dovute a cambiamenti nella configurazione del modello. La finestra temporale di ±3 giorni, scelta per definire il rilevamento corretto di un evento, è arbitraria e potrebbe influire sull’accuratezza dei risultati: una finestra più ampia o più ristretta potrebbe alterare la percentuale di eventi rilevati. Inoltre, i tassi di falsi allarmi, utilizzati come riferimento per valutare la competenza previsionale, potrebbero essere influenzati da una sovrastima o sottostima degli eventi da parte dei modelli, anche dopo la correzione del bias, un problema che persiste in molti sistemi di previsione. Infine, la metrica basata sulla percentuale di membri dell’ensemble che prevedono un evento rappresenta solo uno degli approcci possibili per valutare la prevedibilità e potrebbe essere meno affidabile per i modelli con un numero ridotto di membri dell’ensemble a una data scadenza. Studi alternativi, come quello di Karpechko et al. (2018), che utilizzano tecniche di valutazione diverse, hanno riportato risultati simili ma non identici, suggerendo che la scelta della metrica può influire sulle conclusioni.

L’analisi si concentra inizialmente su quattro eventi di vortice debole in inverno precoce, verificatisi rispettivamente nel 1996, 2000, 2005 e 2009, all’interno del periodo comune S2S. Questi eventi sono stati selezionati per la loro rilevanza nel contesto degli hindcast S2S e per la loro associazione con dinamiche stratosferiche significative. In ciascuno di questi casi, almeno un membro dell’ensemble degli hindcast S2S prevede un riscaldamento stratosferico improvviso (SSW) significativo nel mese di novembre, un segnale di un possibile collasso del vortice polare. Tuttavia, altri membri dello stesso ensemble non riescono a cogliere l’evento, prevedendo invece un’intensificazione del vortice, il che evidenzia la variabilità intrinseca all’interno degli ensemble e la difficoltà di raggiungere un consenso previsionale. I risultati, illustrati nella Figura 5a, mostrano che meno del 50% dei membri dell’ensemble riesce a rilevare accuratamente questi eventi precoci con un anticipo superiore a 6-10 giorni dall’evento osservato. Tuttavia, a scadenze più brevi, entro 5 giorni dall’evento, quasi tutti i membri dell’ensemble colgono l’evento, indicando una maggiore affidabilità delle previsioni a breve termine. La media multimodello, che aggrega le prestazioni dei cinque sistemi principali (CMA, ECCC, ECMWF, JMA e UKMO), supera il tasso di falsi allarmi a scadenze fino a 25 giorni dall’evento, suggerendo una certa capacità previsionale anche a scadenze più lunghe, sebbene con una probabilità di successo relativamente bassa. Tra i sistemi a bassa risoluzione verticale (low-top), BoM e CMA mostrano difficoltà significative nel prevedere questi eventi, con prestazioni inferiori anche a 5 giorni di anticipo, probabilmente a causa di una rappresentazione limitata della dinamica stratosferica. Al contrario, altri sistemi low-top, come ECCC e CNR-ISAC, mostrano prestazioni paragonabili a quelle dei modelli ad alta risoluzione verticale (high-top) a quasi tutte le scadenze, e in alcuni casi leggermente migliori a scadenze lunghe, un risultato che sottolinea come la qualità della previsione non dipenda esclusivamente dalla risoluzione verticale del modello.

Per quanto riguarda gli eventi di vortice polare forte, analizzati nella Figura 5b, i risultati indicano una prevedibilità generalmente più elevata rispetto agli eventi di vortice debole. La probabilità di rilevare accuratamente questi eventi supera il 75% fino a 10 giorni prima dell’evento per la maggior parte dei sistemi di previsione, evidenziando una maggiore affidabilità previsionale per questo tipo di fenomeno. Tuttavia, anche in questo caso, BoM e CMA rappresentano delle eccezioni. CMA mostra una probabilità di rilevamento relativamente bassa, intorno al 70%, anche a scadenze inferiori a 5 giorni, suggerendo limitazioni intrinseche nella capacità del modello di catturare le dinamiche di un vortice polare forte. BoM, invece, presenta problemi ancora più evidenti, con una probabilità di rilevamento significativamente ridotta a tutte le scadenze, un risultato che può essere attribuito alla sua mancanza di risoluzione stratosferica, un fattore critico per simulare accuratamente le dinamiche associate a un vortice polare intenso. Tra i sistemi analizzati, JMA si distingue per la maggiore competenza a scadenze comprese tra 6 e 20 giorni, raggiungendo tassi di rilevamento superiori rispetto agli altri modelli. In generale, tutti i sistemi, ad eccezione di BoM e CMA, mostrano prestazioni simili, con una probabilità di rilevamento che rimane relativamente alta fino a 10 giorni di anticipo. A scadenze superiori a 15 giorni, la probabilità prevista di rilevare un evento varia tra il 5% e il 60%, un intervallo che supera tipicamente i tassi di falsi allarmi medi calcolati su un periodo di 30 giorni. Questo miglioramento nel rilevamento rispetto al tasso di falsi allarmi suggerisce che i modelli possiedano una certa capacità previsionale anche a scadenze di 30 giorni, sebbene con un’accuratezza limitata e una variabilità significativa tra i sistemi.

L’analisi evidenzia quindi differenze marcate nella prevedibilità tra i diversi tipi di eventi stratosferici, con gli eventi di vortice polare forte che risultano più prevedibili rispetto agli eventi di vortice debole in inverno precoce, probabilmente a causa della natura più graduale e radiativamente guidata dei primi. Tuttavia, le limitazioni metodologiche, come la variabilità nel numero di membri dell’ensemble e il numero ridotto di eventi analizzati, richiedono un’interpretazione cauta dei risultati. Questi elementi sottolineano la necessità di ulteriori miglioramenti nei sistemi di previsione, sia in termini di risoluzione stratosferica che di configurazione dell’ensemble, per affrontare le sfide della previsione sub-stagionale e sfruttare appieno il potenziale predittivo della stratosfera.La prevedibilità degli eventi stratosferici su scale temporali sub-stagionali (S2S) rappresenta un’area di ricerca fondamentale per comprendere le dinamiche atmosferiche e il loro impatto sul clima superficiale. Studi precedenti, come quelli condotti da Gerber et al. (2009), Karpechko (2018) e Karpechko et al. (2018), hanno stabilito che i riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW) di mezza inverno presentano un limite di prevedibilità compreso tra 10 e 20 giorni, un risultato che riflette la complessità di questi eventi non lineari. Nel presente studio, i risultati ottenuti per i sistemi di previsione S2S, illustrati nella Figura 5c, confermano questa stima. La percentuale di membri dell’ensemble che rilevano correttamente un evento SSW supera i tassi di falsi allarmi a scadenze fino a 15 giorni per la maggior parte dei sistemi di previsione analizzati, indicando una certa capacità predittiva a medio termine. Tuttavia, a scadenze più lunghe, superiori a 25 giorni, meno del 10% dei membri dell’ensemble riesce a identificare gli eventi SSW, evidenziando una significativa perdita di accuratezza. Anche a scadenze più brevi, come 10 giorni o meno, la probabilità di rilevamento non supera il 50% dei membri dell’ensemble, e a 5 giorni di anticipo alcuni sistemi, come CMA, BoM e CNRM-Meteo, mostrano un tasso di rilevamento inferiore o pari all’80%. Questi risultati sono coerenti con le stime di prevedibilità deterministica degli SSW riportate in letteratura (Karpechko, 2018; Tripathi, Baldwin, et al., 2015) e suggeriscono che la capacità di prevedere una transizione non lineare così marcata sia limitata da due fattori principali: la prevedibilità della propagazione delle onde di Rossby e la loro interazione con lo stato medio della stratosfera, un processo descritto già da Plumb (1981). Questi elementi sottolineano la complessità delle dinamiche stratosferiche e la necessità di migliorare la rappresentazione di questi processi nei modelli previsionali.

Un aspetto particolarmente interessante degli SSW di mezza inverno riguarda la loro classificazione in due categorie principali, come proposto da Charlton e Polvani (2007): gli eventi di tipo “split”, in cui il vortice polare si divide in due vortici distinti, e gli eventi di tipo “displacement”, in cui il vortice viene distorto e spostato dal polo. Studi precedenti, come quello di Taguchi (2018), hanno analizzato la prevedibilità di cinque eventi SSW negli hindcast S2S (dicembre 1998, dicembre 2001, gennaio 2009, gennaio 2013 nell’emisfero nord, e settembre 2002 nell’emisfero sud), evidenziando che gli eventi di tipo split (2002, 2009 e 2013) risultano più difficili da prevedere rispetto agli eventi di displacement (1998 e 2001). Nel presente studio, questa analisi viene estesa a un campione più ampio, considerando 11 eventi SSW di mezza inverno registrati nei dati ERA-Interim nel periodo 1996-2010 nell’emisfero nord. Separando gli eventi in sei displacement e cinque split, come illustrato nella Figura 6, i risultati confermano le conclusioni di Taguchi (2018): gli eventi di displacement mostrano una maggiore prevedibilità rispetto agli eventi di split, in particolare a scadenze di 1-2 settimane. Tuttavia, data la limitata numerosità del campione, questa differenza ha una significatività statistica ridotta, rendendo necessaria un’ulteriore indagine per confermare la robustezza di questa tendenza. La differenza di prevedibilità potrebbe essere attribuita a meccanismi distinti nei precursori e nelle cause di questi eventi, come suggerito da studi precedenti (Domeisen et al., 2018; Esler & Matthewman, 2011; Martius et al., 2009; Matthewman & Esler, 2011). Ad esempio, gli eventi di displacement potrebbero essere associati a dinamiche più graduali e prevedibili, mentre gli eventi di split, che coinvolgono una rottura più complessa del vortice polare, potrebbero essere più sensibili a variazioni caotiche nella propagazione delle onde planetarie, riducendo la capacità dei modelli di anticiparli con precisione.

L’analisi si estende poi alla prevedibilità degli eventi di flusso di calore negativo, illustrata nella Figura 5d. Mukougawa et al. (2017) avevano precedentemente dimostrato, utilizzando un modello di previsione d’ensemble, che un evento di flusso di calore negativo verificatosi nel marzo 2007 presentava un limite di prevedibilità di circa una settimana. Estendendo questa analisi a un insieme più ampio di eventi estremi di flusso di calore stratosferico negativo, il presente studio rivela che la media multimodello mostra una competenza previsionale significativa, con scadenze che si estendono fino a 30 giorni. Tuttavia, le prestazioni variano notevolmente tra i sistemi di previsione. JMA e CNRM-Meteo si distinguono per la loro elevata competenza a scadenze lunghe, riuscendo a rilevare questi eventi con una probabilità maggiore rispetto agli altri sistemi. Al contrario, BoM e CMA mostrano una competenza più debole a quasi tutte le scadenze, un risultato che potrebbe essere attribuito a limitazioni nella rappresentazione della dinamica stratosferica, come la risoluzione verticale o la parametrizzazione delle interazioni onda-flusso. La capacità di prevedere eventi di flusso di calore negativo fino a 30 giorni di anticipo rappresenta un progresso significativo rispetto alle stime precedenti, suggerendo che i modelli S2S possano catturare i precursori a lungo termine di questi eventi, come le variazioni nella propagazione delle onde planetarie o le anomalie nel trasporto di calore meridionale.

Infine, l’analisi considera la prevedibilità dei riscaldamenti stratosferici finali, riportata nella Figura 5e. Questi eventi, che segnano la transizione dalla circolazione invernale a quella estiva, mostrano una prevedibilità più alta a scadenze lunghe rispetto ad altri tipi di eventi stratosferici, con tassi di rilevamento che superano i tassi di falsi allarmi a scadenze fino a 25 giorni. Tuttavia, un aspetto critico è rappresentato dal tasso di falsi allarmi, che risulta più elevato rispetto ad altri eventi, un fenomeno atteso poiché i sistemi di previsione sono climatologicamente obbligati a prevedere un riscaldamento finale ogni anno, indipendentemente dalle condizioni specifiche. Il periodo analizzato, 1996-2010, include 10 riscaldamenti finali “tardivi” (dopo il 15 aprile) e solo quattro “precoci” (prima del 15 aprile), una distribuzione che ha implicazioni significative per la prevedibilità. I riscaldamenti finali tardivi, essendo più influenzati dal ciclo stagionale radiativo e meno da processi dinamici improvvisi, risultano più prevedibili a scadenze lunghe, mentre i riscaldamenti precoci, spesso guidati da dinamiche più caotiche, mostrano una prevedibilità più simile a quella degli SSW di mezza inverno, come evidenziato da Butler et al. (2019). Questa differenza sottolinea l’importanza di considerare la variabilità interannuale nella tempistica dei riscaldamenti finali quando si valutano le prestazioni dei modelli.

In sintesi, l’analisi della prevedibilità degli eventi stratosferici su scale S2S rivela una variabilità significativa tra i diversi tipi di eventi e tra i sistemi di previsione. Gli SSW di mezza inverno, in particolare quelli di tipo split, presentano limiti di prevedibilità più stringenti, mentre gli eventi di flusso di calore negativo e i riscaldamenti finali mostrano una prevedibilità più estesa, sebbene con sfide legate ai tassi di falsi allarmi. Le differenze nelle prestazioni dei modelli, con sistemi come JMA e CNRM-Meteo che eccellono a scadenze lunghe e altri come BoM e CMA che mostrano prestazioni più deboli, evidenziano la necessità di migliorare la rappresentazione della dinamica stratosferica e di ottimizzare la configurazione degli ensemble per affrontare le complessità della previsione sub-stagionale. Questi risultati forniscono una base solida per ulteriori ricerche sui meccanismi che governano la prevedibilità degli eventi stratosferici e sul loro impatto sul clima superficiale.La prevedibilità degli eventi stratosferici su scale temporali sub-stagionali (S2S) rappresenta un campo di ricerca cruciale per migliorare le capacità previsionali dei modelli atmosferici e comprendere le dinamiche che collegano la stratosfera al clima superficiale. In questa analisi, l’attenzione si sposta sull’emisfero sud (SH), con l’obiettivo di valutare la competenza dei sistemi di previsione nel determinare la tempistica degli eventi di riscaldamento stratosferico finale, utilizzando lo stesso approccio metodologico applicato precedentemente per l’emisfero nord (NH). Nell’emisfero sud, la variabilità del vortice polare raggiunge il suo massimo durante la primavera, in particolare nella stratosfera superiore, quando il getto della notte polare stratosferica si indebolisce stagionalmente, diventando più vulnerabile alle forzanti delle onde planetarie provenienti dalla troposfera. Questo fenomeno, ben documentato in letteratura (Byrne & Shepherd, 2018; Graversen & Christiansen, 2003; Kuroda & Kodera, 1998; Lim et al., 2018; Randel, 1988; Sheshadri & Plumb, 2016; Shiotani & Hirota, 1985; Thompson & Wallace, 2000), è legato alla transizione stagionale che culmina nel riscaldamento finale. Un indebolimento anomalo del vortice polare in primavera, accompagnato da un riscaldamento, tende a portare a un riscaldamento finale anticipato, mentre un rafforzamento e un raffreddamento del vortice sono associati a un ritardo di questo evento (Byrne & Shepherd, 2018; Shiotani et al., 1993). Questi pattern stagionali e dinamici forniscono un contesto fondamentale per valutare la capacità dei modelli di prevedere accuratamente la tempistica del riscaldamento finale nell’SH.

La competenza dei sistemi di previsione sub-stagionale nel prevedere gli eventi di riscaldamento finale nell’emisfero sud è analizzata attraverso la Figura 7, che confronta le prestazioni dei modelli rispetto ai tassi di falsi allarmi, rappresentati da barre nere. Tutti i modelli dimostrano una capacità previsionale significativa, mantenendo un tasso di rilevamento superiore al tasso di falsi allarmi anche a scadenze lunghe, fino a 30 giorni. Come osservato per l’emisfero nord, i modelli ad alta risoluzione verticale (high-top) tendono a mostrare le migliori prestazioni, grazie alla loro capacità di rappresentare in modo più dettagliato la dinamica stratosferica. Tuttavia, è degno di nota che alcuni modelli a bassa risoluzione verticale (low-top), come CNR-ISAC ed ECCC, mostrino una competenza significativa a tutte le scadenze, un risultato che suggerisce come fattori diversi dalla sola risoluzione verticale, come la parametrizzazione dei processi dinamici o la qualità dell’inizializzazione, possano influire sulla prevedibilità. Rispetto ai riscaldamenti finali nell’emisfero nord, i tassi di falsi allarmi nell’emisfero sud risultano generalmente più bassi, un aspetto che facilita una maggiore prevedibilità a lungo termine. Nell’NH, diversi modelli vedono il loro tasso di previsione scendere sotto il tasso di falsi allarmi già a scadenze di 16-20 giorni prima dell’evento, mentre nell’SH nessun modello mostra questo declino fino a 30 giorni prima del riscaldamento finale, indicando una prevedibilità più estesa.

La media multimodello, che aggrega le prestazioni dei sistemi analizzati, mostra una prevedibilità simile a quella dell’emisfero nord, ma con alcune differenze temporali significative. Nell’SH, la prevedibilità decade più rapidamente a scadenze intermedie, tra 6 e 10 giorni, rispetto all’NH, dove rimane elevata in questo intervallo. Questo comportamento suggerisce che, mentre l’emisfero nord beneficia di una maggiore prevedibilità a breve termine per i riscaldamenti finali, l’emisfero sud eccelle a scadenze più lunghe, comprese tra 3 e 4 settimane. Una possibile spiegazione per questa maggiore prevedibilità a lungo termine nell’SH è la minore variabilità interannuale nella tempistica del riscaldamento finale rispetto all’NH. Nonostante i trend osservati nella tempistica del riscaldamento finale nell’SH, legati alla variabilità dell’ozono e ai cambiamenti a lungo termine (Black & McDaniel, 2007; Sheshadri & Plumb, 2016; Thompson et al., 2011), la stabilità relativa di questo evento contribuisce a una maggiore affidabilità previsionale. Tuttavia, quasi tutti i modelli analizzati utilizzano rappresentazioni dell’ozono non interattive o climatologiche, il che limita la loro capacità di catturare le variazioni dinamiche legate all’ozono. La competenza previsionale dimostrata nel prevedere la tempistica del riscaldamento finale nell’SH suggerisce che i processi dinamici, come le interazioni onda-flusso, siano i principali driver della prevedibilità per questo evento. Tuttavia, l’inclusione di un ozono prognostico, come proposto da Seviour et al. (2014), potrebbe ulteriormente migliorare la qualità delle previsioni, consentendo ai modelli di rappresentare meglio le interazioni tra chimica atmosferica e dinamica.

Un confronto diretto della prevedibilità tra i diversi tipi di eventi stratosferici è complesso, a causa delle differenze nel numero di eventi analizzati e nei periodi in cui si verificano. Tuttavia, l’analisi consente di trarre alcune osservazioni generali sulle prestazioni dei modelli e sui fattori che influenzano la prevedibilità. In primo luogo, i modelli con una risoluzione stratosferica limitata o con un livello superiore basso, come CMA e BoM, mostrano prestazioni generalmente più deboli nella previsione degli eventi stratosferici. In particolare, BoM, il cui livello superiore al di sotto del limite del modello è a 10 hPa, potrebbe non essere in grado di rappresentare adeguatamente i processi fisici a questo livello, a causa della forte attenuazione dei processi guidati dalle onde da parte dello strato spugna profondo del modello. Di conseguenza, le metriche basate sui dati a 10 hPa per BoM potrebbero non essere fisicamente significative, limitando l’affidabilità delle sue previsioni. Sorprendentemente, ECCC, nonostante il suo livello superiore basso (illustrato nella Figura 1), dimostra una prevedibilità degli eventi stratosferici paragonabile a quella dei modelli con una stratosfera ben risolta, suggerendo che una configurazione ottimale dei processi dinamici e un’inizializzazione accurata possano compensare le limitazioni strutturali del modello.

In secondo luogo, la probabilità di rilevare accuratamente un evento osservato aumenta man mano che la scadenza previsionale si riduce, raggiungendo valori elevati (superiori al 75%) a scadenze fino a 10 giorni prima degli eventi. A scadenze più lunghe, comprese tra 30 e 15 giorni prima dell’evento, la probabilità di rilevamento mostra una minore dipendenza dal tempo, variando tra il 5% e il 50%. Alcuni tipi di eventi, come gli eventi di vortice polare forte e i riscaldamenti finali, mostrano una prevedibilità a scadenze più lunghe rispetto agli SSW, un risultato che riflette le differenze nei meccanismi fisici che li governano. Gli SSW, caratterizzati da una natura più dinamica e guidata dalle onde planetarie, presentano una prevedibilità più limitata, spesso non superiore a 10-15 giorni, a causa della complessità e della natura caotica delle interazioni onda-flusso. Al contrario, eventi come i vortici polari forti e i riscaldamenti finali tardivi, che sono influenzati da processi più graduali e radiativamente guidati, tendono a essere più prevedibili, con una competenza che si estende fino a 25-30 giorni in alcuni casi (Butler et al., 2019). Questi risultati evidenziano come la natura dei processi fisici sottostanti – dinamici e caotici per gli SSW, graduali e radiativi per altri eventi – giochi un ruolo cruciale nel determinare la prevedibilità.

L’analisi condotta rappresenta un primo passo verso una comprensione più approfondita della prevedibilità degli eventi stratosferici nel database S2S, ma lascia aperte diverse questioni. La variabilità nelle prestazioni dei modelli, con sistemi come BoM e CMA che mostrano limiti significativi e altri come ECCC che superano le aspettative, sottolinea la necessità di migliorare la rappresentazione della stratosfera e di ottimizzare la configurazione dei modelli. Inoltre, l’impatto di fattori come la variabilità dell’ozono e le interazioni dinamiche tra stratosfera e troposfera richiede ulteriori indagini per chiarire i meccanismi che rendono alcuni eventi più prevedibili di altri. Questi elementi offrono spunti preziosi per il futuro sviluppo dei sistemi di previsione sub-stagionale, con l’obiettivo di massimizzare il loro potenziale nel prevedere eventi stratosferici e le loro implicazioni sul clima superficiale.

Analisi della Correlazione tra Competenze Previsionali Stratosferiche e Troposferiche: Interpretazione della Figura 3

La comprensione delle interazioni tra stratosfera e troposfera rappresenta un elemento cruciale per migliorare le previsioni atmosferiche su scale temporali sub-stagionali (S2S), un intervallo che si estende tipicamente da 10 a 60 giorni. La Figura 3, strutturata come un grafico a dispersione (scatter plot), offre un’analisi dettagliata della relazione tra le competenze previsionali dei sistemi di modellazione nella stratosfera e nella troposfera, basandosi sui dati riportati nella Tabella 2 e nella Figura 2. Questa figura si concentra su nove sistemi di previsione sub-stagionale inclusi nel database S2S, con l’obiettivo di esplorare se e in che misura una migliore capacità previsionale nella stratosfera si traduca in una maggiore accuratezza nella troposfera, un aspetto fondamentale per comprendere l’accoppiamento verticale tra questi due strati atmosferici.

Struttura e Organizzazione della Figura

La Figura 3 è un grafico a dispersione che rappresenta graficamente la correlazione tra i limiti di prevedibilità a due livelli di pressione: 50 hPa, corrispondente alla stratosfera media, e 500 hPa, rappresentativo della troposfera media. L’asse delle ascisse (x) riporta il limite di prevedibilità nella stratosfera, misurato in giorni come il tempo di previsione (lead time) in cui il coefficiente di correlazione delle anomalie (ACC) scende al di sotto della soglia di 0,6, un valore comunemente accettato come indicatore di perdita di affidabilità previsionale. L’asse delle ordinate (y) rappresenta lo stesso limite di prevedibilità, ma nella troposfera a 500 hPa, calcolato con lo stesso criterio. Ogni punto sul grafico corrisponde a uno dei nove sistemi di previsione analizzati, che includono probabilmente CMA, ECCC, ECMWF, JMA, UKMO, BoM, CNR-ISAC, CNRM-Meteo e un ulteriore sistema non specificato, escludendo NCEP, che non è stato considerato in alcune analisi a causa della sua copertura temporale limitata. I modelli ad alta risoluzione verticale (high-top), come ECMWF, JMA, CNRM-Meteo, NCEP e UKMO, sono contrassegnati con un simbolo distintivo, ad esempio un asterisco o un colore diverso, per differenziarli dai modelli a bassa risoluzione verticale (low-top), come BoM e CMA. Una linea di regressione lineare è tracciata attraverso i punti, evidenziando la relazione statistica tra le due variabili.

Contesto Temporale e Geografico

I dati rappresentati nella Figura 3 si riferiscono al periodo 1999-2010 e coprono le latitudini comprese tra 30° e 90° sia nell’emisfero nord (NH) che nell’emisfero sud (SH), un intervallo spaziale scelto per includere le medie e alte latitudini, dove le interazioni stratosfera-troposfera sono particolarmente rilevanti. La figura considera i limiti di prevedibilità aggregati per il periodo annuale (ANN), combinando i risultati di entrambi gli emisferi, a meno che non sia specificato un focus su stagioni particolari, come l’inverno boreale (DJF) o l’estate boreale (JJA). I valori dei limiti di prevedibilità sono derivati direttamente dalla Tabella 2, che riporta i giorni in cui l’ACC scende sotto 0,6, e dalla Figura 2, che mostra l’andamento temporale dell’ACC per ciascun sistema di previsione a 50 hPa e 500 hPa.

Relazione tra Stratosfera e Troposfera

Il risultato principale della Figura 3 è la presenza di una correlazione positiva significativa tra i limiti di prevedibilità nella stratosfera e nella troposfera. I modelli che mostrano un limite di prevedibilità più lungo nella stratosfera, ad esempio 14-18 giorni a 50 hPa, tendono ad avere un limite di prevedibilità più esteso anche nella troposfera, intorno a 7-9 giorni a 500 hPa. Questa relazione è rappresentata dalla linea di regressione, che mostra una pendenza positiva, indicando che un miglioramento delle prestazioni previsionali nella stratosfera è associato a un miglioramento proporzionale nella troposfera. Ad esempio, un modello come ECMWF, che raggiunge un limite di prevedibilità di 17,9 giorni a 50 hPa nel periodo annuale (ANN), presenta anche un limite di 9,0 giorni a 500 hPa, posizionandosi nella parte superiore destra del grafico. Al contrario, modelli come BoM e CMA, con limiti più brevi (ad esempio, 10,1 giorni a 50 hPa e 5,2 giorni a 500 hPa per BoM), si collocano nella parte inferiore sinistra, evidenziando una performance inferiore in entrambi gli strati atmosferici.

Performance dei Sistemi di Previsione

La distribuzione dei punti nel grafico rivela differenze significative tra i sistemi di previsione, riflettendo l’impatto della configurazione del modello sulla qualità delle previsioni. I modelli high-top, che risolvono meglio la dinamica stratosferica grazie a una maggiore risoluzione verticale e a un livello superiore più alto, tendono a occupare la parte superiore destra del grafico, indicando limiti di prevedibilità più lunghi in entrambi gli strati. Ad esempio, sistemi come ECMWF, JMA e UKMO mostrano prestazioni superiori, con limiti di prevedibilità stratosferica che si avvicinano o superano i 17 giorni e limiti troposferici che si attestano intorno agli 8-9 giorni. Questo risultato suggerisce che una rappresentazione accurata della stratosfera, inclusi processi come la propagazione delle onde planetarie e le interazioni con il vortice polare, possa avere un effetto positivo anche sulla simulazione della troposfera, probabilmente attraverso meccanismi di accoppiamento verticale che trasferiscono segnali stratosferici verso il basso.

I modelli low-top, come BoM e CMA, si posizionano invece nella parte inferiore sinistra del grafico, con limiti di prevedibilità più brevi sia nella stratosfera che nella troposfera. BoM, ad esempio, mostra un limite di prevedibilità di soli 10,1 giorni a 50 hPa e 5,2 giorni a 500 hPa, riflettendo una rappresentazione limitata della stratosfera che compromette anche le previsioni troposferiche. Tuttavia, alcuni modelli low-top, come ECCC e CNR-ISAC, si collocano in una posizione intermedia, con prestazioni più vicine a quelle dei modelli high-top. Questo risultato indica che fattori diversi dalla sola risoluzione verticale, come la qualità dell’inizializzazione dei dati, la parametrizzazione dei processi fisici o la gestione delle interazioni onda-flusso, possono influire significativamente sulla capacità previsionale di un modello, consentendo anche a modelli con limitazioni strutturali di ottenere risultati competitivi.

Implicazioni Scientifiche e Limiti dell’Analisi

La correlazione positiva tra le competenze previsionali nella stratosfera e nella troposfera suggerisce un’interdipendenza tra i due strati atmosferici, un fenomeno che potrebbe essere attribuito all’accoppiamento stratosfera-troposfera. Una stratosfera ben risolta può migliorare la simulazione delle onde planetarie, che a loro volta influenzano la dinamica troposferica, portando a previsioni più accurate dei pattern meteorologici superficiali. Tuttavia, la Figura 3 non permette di stabilire una relazione causale diretta. Non è chiaro se la migliore prevedibilità troposferica nei modelli high-top sia effettivamente il risultato di una stratosfera meglio rappresentata o se derivi da una simulazione più accurata di processi troposferici indipendenti, come le dinamiche convettive, le interazioni superficie-atmosfera o la gestione delle turbolenze. È anche possibile che entrambi i fattori contribuiscano, con i modelli high-top che beneficiano sia di una migliore rappresentazione stratosferica sia di una configurazione complessiva più avanzata.

La dispersione dei punti attorno alla linea di tendenza evidenzia una certa variabilità tra i modelli, indicando che la correlazione, sebbene significativa, non è assoluta. Alcuni modelli low-top, come ECCC, mostrano prestazioni migliori del previsto, suggerendo che fattori come la qualità dei dati iniziali o la parametrizzazione dei processi dinamici possano compensare le limitazioni strutturali. Al contrario, modelli come BoM e CMA, pur avendo accesso agli stessi dati osservativi, producono previsioni meno accurate, probabilmente a causa di una rappresentazione inadeguata della stratosfera, che si riflette negativamente anche sulla troposfera. Questa variabilità sottolinea la complessità delle interazioni atmosferiche e la necessità di considerare molteplici aspetti della configurazione del modello nella valutazione delle sue prestazioni.

Didascalia e Contesto Metodologico

La didascalia della Figura 3 probabilmente specifica che il grafico rappresenta i limiti di prevedibilità (in giorni) a 50 hPa (asse x) e 500 hPa (asse y) per i nove sistemi di previsione, calcolati come il tempo in cui l’ACC scende sotto 0,6, basandosi sui dati della Tabella 2 e della Figura 2. Potrebbe anche indicare che i modelli high-top sono contrassegnati con un simbolo distintivo, come un asterisco, e che la linea di regressione evidenzia una relazione lineare significativa tra le due variabili. Inoltre, la didascalia potrebbe precisare che i dati si riferiscono al periodo 1999-2010 e alle latitudini comprese tra 30° e 90° N/S, con un focus sul periodo annuale (ANN), a meno che non sia specificata una stagionalità particolare. Questo contesto metodologico fornisce una base solida per interpretare i risultati, sottolineando l’importanza di un’analisi comparativa tra i modelli per identificare i fattori che influenzano la loro competenza previsionale.

In sintesi, la Figura 3 mette in evidenza una correlazione positiva e significativa tra le competenze previsionali nella stratosfera e nella troposfera, con i modelli high-top che mostrano generalmente prestazioni superiori grazie a una migliore rappresentazione della stratosfera. Tuttavia, l’incapacità di determinare una causalità diretta e la variabilità tra i modelli sottolineano la necessità di ulteriori ricerche per chiarire i meccanismi che collegano le prestazioni nei due strati atmosferici e per ottimizzare i sistemi di previsione sub-stagionale. Questi risultati offrono spunti preziosi per il miglioramento dei modelli atmosferici, con potenziali implicazioni per la previsione del clima e degli eventi meteorologici estremi.

Diagnosi del Paradosso Segnale-Rumore nei Sistemi di Previsione Sub-Stagionale: Interpretazione della Figura 4

La previsione accurata su scale temporali sub-stagionali (S2S), che si estendono da 10 a 60 giorni, richiede una comprensione approfondita delle dinamiche atmosferiche e delle limitazioni intrinseche dei modelli previsionali, in particolare per quanto riguarda il rapporto segnale-rumore. La Figura 4 si concentra sull’analisi del rapporto dei componenti prevedibili (RPC, Ratio of Predictable Components), una metrica diagnostica introdotta nella sezione 2.2 (equazione 3), per valutare i problemi di segnale-rumore nei sistemi di previsione S2S durante l’inverno boreale (DJF, dicembre-febbraio) nell’emisfero nord (NH). Questo periodo è caratterizzato da una stratosfera altamente dinamica, con eventi significativi come i riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW) che possono influenzare la prevedibilità atmosferica. La figura fornisce una rappresentazione dettagliata dell’evoluzione dell’RPC in funzione del tempo di previsione e del livello di pressione, offrendo spunti cruciali sulle prestazioni dei modelli e sui fattori che limitano la loro capacità di catturare la prevedibilità reale del sistema atmosferico.

Struttura e Organizzazione della Figura

La Figura 4 è probabilmente strutturata come una serie di pannelli, ciascuno dedicato a un sistema di previsione incluso nel database S2S, come CMA, ECCC, ECMWF, JMA, UKMO, BoM, CNR-ISAC e CNRM-Meteo. Ogni pannello presenta un diagramma bidimensionale, spesso sotto forma di grafico a contorni, che mostra l’RPC come funzione di due variabili principali: il tempo di previsione (lead time) sull’asse delle ascisse (x) e il livello di pressione sull’asse delle ordinate (y). Il tempo di previsione si estende da 0 a 30 giorni dall’inizializzazione del modello, coprendo l’intervallo tipico delle previsioni S2S, mentre il livello di pressione varia da 1000 hPa (vicino alla superficie, rappresentativo della bassa troposfera) a 10 hPa (stratosfera superiore), includendo così sia la troposfera che la stratosfera. L’RPC è rappresentato tramite una scala di colori o contorni, con valori che possono variare da 0 a valori superiori a 1. Un RPC pari a 1 indica una calibrazione perfetta del modello, in cui l’ampiezza del segnale previsto corrisponde esattamente alla prevedibilità del sistema osservato. Valori di RPC superiori a 1 indicano previsioni “poco sicure” (underconfident), in cui il modello sottostima la prevedibilità reale, mentre valori inferiori a 1 indicano previsioni “troppo sicure” (overconfident), in cui il modello sovrastima la prevedibilità.

Contesto Temporale e Geografico

L’analisi si concentra sull’inverno boreale (DJF), un periodo in cui la stratosfera dell’emisfero nord è particolarmente attiva, a causa di fenomeni dinamici come gli SSW e le interazioni onda-flusso che possono amplificare la variabilità atmosferica. I dati coprono probabilmente le latitudini comprese tra 30° e 90°N, un intervallo spaziale rilevante per catturare le dinamiche polari e subpolari, in linea con le analisi precedenti riportate nella Tabella 2 e nella Figura 2. Il periodo di riferimento per i dati è il 1999-2010, come specificato in altre sezioni dello studio, garantendo una base temporale coerente per il confronto tra i sistemi di previsione.

Evoluzione dell’RPC e Diagnosi del Paradosso Segnale-Rumore

L’obiettivo principale della Figura 4 è diagnosticare il paradosso segnale-rumore, un problema comune nei sistemi di previsione S2S e stagionali, in cui i modelli sottostimano l’ampiezza del segnale prevedibile rispetto al rumore intrinseco, riducendo la loro capacità di sfruttare appieno la prevedibilità atmosferica. L’andamento dell’RPC rivela un pattern coerente tra i sistemi di previsione analizzati. Nelle prime fasi della previsione, da 0 a 5 giorni dall’inizializzazione, l’RPC si attesta vicino a 1,0 per tutti i sistemi, indicando un’adeguata calibrazione iniziale. Questo suggerisce che, a scadenze brevi, i modelli sono in grado di rappresentare accuratamente la variabilità atmosferica, con un segnale previsionale che corrisponde alla prevedibilità osservata, sia nella troposfera che nella stratosfera.

Con l’aumentare del tempo di previsione, tuttavia, l’RPC inizia a crescere oltre 1,0, segnalando l’insorgenza di previsioni poco sicure. Questo aumento indica che i modelli sottostimano la prevedibilità reale del sistema osservato, producendo segnali previsionali più deboli di quanto giustificato dalla correlazione con le osservazioni. La crescita dell’RPC è più rapida nella troposfera (livelli di pressione da 500 a 1000 hPa), dove l’insorgenza del paradosso segnale-rumore si verifica tipicamente tra 10 e 20 giorni dall’inizializzazione. A queste scadenze, l’RPC raggiunge valori compresi tra 1,5 e 3,0, un intervallo che corrisponde a quello osservato su scale temporali stagionali, confermando la persistenza di questo problema anche nelle previsioni S2S. La rapida crescita nella troposfera riflette la natura caotica e la rapida perdita di correlazione delle anomalie troposferiche, che limitano la prevedibilità a circa 6-8 giorni, come riportato nella Tabella 2.

Nella stratosfera (livelli di pressione da 10 a 50 hPa), l’RPC mostra una crescita più graduale, un risultato coerente con la maggiore persistenza delle anomalie stratosferiche, che consentono una prevedibilità più lunga, spesso superiore a 12-18 giorni in DJF. Tuttavia, nonostante l’insorgenza più lenta, i valori finali di RPC raggiunti nella stratosfera possono essere elevati, in alcuni casi eguagliando o superando quelli troposferici. Ad esempio, sistemi come CMA e NCEP mostrano valori di RPC nella stratosfera simili a quelli troposferici, intorno a 1,5-3,0, mentre BoM registra valori ancora più alti, superiori a 3,0, indicando un paradosso segnale-rumore particolarmente marcato. Questo suggerisce che anche nella stratosfera, dove la prevedibilità è intrinsecamente maggiore, i modelli soffrono di una sottostima della prevedibilità, probabilmente a causa di limitazioni nella rappresentazione delle interazioni onda-flusso, della variabilità del vortice polare o dei processi radiativi.

Variabilità tra i Sistemi di Previsione

La figura evidenzia una significativa variabilità tra i sistemi di previsione, riflettendo differenze nella loro configurazione e capacità di rappresentare la dinamica atmosferica. I modelli con una stratosfera ben risolta, come i sistemi high-top (ad esempio, ECMWF, JMA, UKMO), tendono a mostrare una crescita più graduale dell’RPC, con valori finali che rimangono relativamente più bassi rispetto ai modelli low-top. Al contrario, modelli come BoM, che hanno una risoluzione verticale limitata e un livello superiore basso, mostrano un aumento più rapido dell’RPC e valori finali più elevati, indicando una sottostima più grave della prevedibilità. Questo comportamento potrebbe essere attribuito a una rappresentazione inadeguata della stratosfera, con un’attenuazione eccessiva dei processi dinamici, come le interazioni onda-flusso, che sono cruciali per la prevedibilità stratosferica.

Un caso particolare è rappresentato da JMA, un modello high-top che, a causa della durata limitata della sua integrazione (ad esempio, inferiore a 20 giorni), non mostra pienamente lo sviluppo del paradosso segnale-rumore nella stratosfera. In questo sistema, l’RPC potrebbe rimanere più basso o non raggiungere i valori massimi osservati in altri modelli, limitando la possibilità di una diagnosi completa. Questa limitazione sottolinea l’importanza di eseguire simulazioni più lunghe per analizzare adeguatamente i problemi di segnale-rumore a scadenze estese, specialmente nella stratosfera, dove la prevedibilità può persistere per diverse settimane durante l’inverno.

Implicazioni Scientifiche

L’analisi dell’RPC nella Figura 4 conferma la presenza del paradosso segnale-rumore in tutti i sistemi di previsione S2S, un problema che compromette la loro capacità di sfruttare appieno la prevedibilità atmosferica, specialmente a scadenze più lunghe. La crescita più lenta dell’RPC nella stratosfera rispetto alla troposfera è coerente con la maggiore persistenza delle anomalie stratosferiche, che consentono una prevedibilità più estesa. Tuttavia, i valori finali elevati di RPC nella stratosfera indicano che anche in questo strato i modelli soffrono di una sottostima della prevedibilità, un problema che potrebbe essere legato a limitazioni nella rappresentazione dei processi dinamici, come la propagazione delle onde planetarie e la loro interazione con il flusso medio stratosferico, o a una parametrizzazione inadeguata dei processi radiativi.

La variabilità tra i sistemi di previsione evidenzia l’importanza di una configurazione adeguata del modello per migliorare la qualità delle previsioni. I modelli high-top, con una risoluzione verticale più alta e una stratosfera meglio risolta, mostrano un comportamento più stabile dell’RPC, suggerendo una migliore capacità di catturare la prevedibilità reale. Al contrario, i modelli low-top, come BoM, mostrano problemi più gravi, con un paradosso segnale-rumore più pronunciato, che compromette la loro affidabilità sia nella stratosfera che nella troposfera. Questi risultati sottolineano la necessità di migliorare la rappresentazione della stratosfera nei modelli previsionali, non solo per aumentare la prevedibilità stratosferica, ma anche per migliorare le previsioni troposferiche attraverso un migliore accoppiamento verticale.

Didascalia e Contesto Metodologico

La didascalia della Figura 4 probabilmente specifica che il grafico rappresenta l’evoluzione dell’RPC in funzione del tempo di previsione (lead time, in giorni) e del livello di pressione (in hPa) per la stratosfera invernale dell’emisfero nord durante il periodo DJF. Potrebbe indicare che ogni pannello corrisponde a un sistema di previsione (ad esempio, CMA, ECCC, ECMWF, JMA, UKMO, BoM, CNR-ISAC, CNRM-Meteo) e che l’RPC è calcolato come descritto nella sezione 2.2 (equazione 3). Inoltre, la didascalia potrebbe precisare che i colori o i contorni rappresentano i valori di RPC, con una scala che va da 0 a valori superiori a 1, e che l’analisi si concentra sulle latitudini 30°-90°N per il periodo 1999-2010. Questo contesto metodologico fornisce una base solida per interpretare i risultati, sottolineando l’importanza di un’analisi comparativa tra i modelli per identificare i fattori che limitano la loro competenza previsionale.

In sintesi, la Figura 4 offre una diagnosi dettagliata del paradosso segnale-rumore nei sistemi di previsione S2S, evidenziando una crescita più lenta dell’RPC nella stratosfera rispetto alla troposfera, ma con valori finali che possono essere altrettanto elevati, indicando una sottostima della prevedibilità in entrambi gli strati. La variabilità tra i sistemi di previsione sottolinea l’importanza di una rappresentazione accurata della stratosfera e di simulazioni più lunghe per migliorare la qualità delle previsioni sub-stagionali, con potenziali implicazioni per la previsione del clima e degli eventi meteorologici estremi. Questi risultati forniscono una base solida per ulteriori ricerche sui meccanismi che governano il rapporto segnale-rumore e sul miglioramento dei modelli atmosferici.

Valutazione della Prevedibilità degli Eventi Stratosferici Estremi su Scale Sub-Stagionali: Interpretazione della Figura 5

La previsione degli eventi stratosferici estremi su scale temporali sub-stagionali (S2S), che si estendono da 10 a 60 giorni, rappresenta un’area di ricerca cruciale per comprendere le dinamiche atmosferiche e il loro impatto sul clima superficiale, con implicazioni per la previsione di eventi meteorologici estremi come ondate di freddo o variazioni nei pattern di precipitazione. La Figura 5 offre un’analisi dettagliata della prevedibilità di diversi tipi di eventi stratosferici nell’emisfero nord (NH), utilizzando i sistemi di previsione S2S. La figura è strutturata in cinque pannelli (a-e), ciascuno dedicato a un tipo specifico di evento: eventi di vortice debole in inverno precoce, eventi di vortice polare forte, riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW) di mezza inverno, eventi di flusso di calore negativo e riscaldamenti stratosferici finali. Ogni pannello mostra la percentuale di membri dell’ensemble di ciascun sistema di previsione che rileva correttamente l’evento osservato entro una finestra temporale di ±3 giorni dalla sua data effettiva, in funzione del tempo di previsione (lead time), confrontata con il tasso di falsi allarmi per valutare la competenza previsionale. Questa analisi fornisce spunti fondamentali sulle capacità dei modelli e sulle differenze nella prevedibilità tra i diversi tipi di eventi.

Struttura e Organizzazione della Figura

La Figura 5 è composta da cinque pannelli, ciascuno rappresentante un tipo di evento stratosferico estremo, analizzato nel periodo 1996-2010 (1997-2010 per i riscaldamenti finali). I pannelli sono organizzati come segue: (a) eventi di vortice debole in inverno precoce, (b) eventi di vortice polare forte, (c) SSW di mezza inverno, (d) eventi di flusso di calore negativo, e (e) riscaldamenti stratosferici finali. Ogni pannello presenta un grafico in cui l’asse delle ascisse (x) rappresenta il tempo di previsione (lead time) in giorni, calcolato come medie su intervalli di 5 giorni (ad esempio, 1-5 giorni, 6-10 giorni, fino a 30 giorni) prima dell’evento, che si verifica al Giorno 0. L’asse delle ordinate (y) riporta la percentuale di membri dell’ensemble che rilevano correttamente l’evento osservato entro ±3 giorni dalla sua data effettiva, espressa in valori percentuali da 0% a 100%.

Le linee colorate in ciascun pannello rappresentano i singoli sistemi di previsione analizzati, che includono CMA, ECCC, ECMWF, JMA e UKMO come sistemi principali, con l’aggiunta di BoM, CNR-ISAC e CNRM-Meteo in alcuni casi in cui i dati erano disponibili. Una linea nera in grassetto rappresenta la media multimodello (MMM), calcolata sui cinque sistemi principali, offrendo un benchmark per valutare le prestazioni complessive. Inoltre, una linea tratteggiata o un’area ombreggiata indica il tasso di falsi allarmi, definito come la percentuale di membri dell’ensemble che prevedono un evento entro un intervallo di 1-30 giorni quando nessun evento è stato osservato, fornendo una baseline per valutare la competenza previsionale. L’analisi si concentra sull’emisfero nord, con dati probabilmente riferiti a latitudini di 60°N, in linea con le definizioni degli eventi fornite nella sezione 2.3.

Analisi dei Singoli Pannelli

Eventi di Vortice Debole in Inverno Precoce (Pannello a)
Questo pannello analizza la prevedibilità di quattro eventi di vortice debole in inverno precoce, verificatisi nel 1996, 2000, 2005 e 2009, definiti come periodi in cui i venti zonali a 60°N e 10 hPa sono inferiori di almeno una deviazione standard rispetto alla media climatologica per almeno una settimana in novembre. I risultati mostrano che meno del 50% dei membri dell’ensemble rileva correttamente questi eventi a scadenze superiori a 6-10 giorni, indicando una prevedibilità limitata a lungo termine. Tuttavia, a scadenze più brevi, entro 5 giorni dall’evento, la percentuale di rilevamento aumenta drasticamente, raggiungendo quasi il 100% per la maggior parte dei sistemi, evidenziando una maggiore affidabilità a breve termine. La media multimodello supera il tasso di falsi allarmi a scadenze fino a 25 giorni, suggerendo una certa competenza previsionale anche a lungo termine, sebbene con percentuali relativamente basse (circa 20-30% a 20-25 giorni). Tra i modelli low-top, BoM e CMA mostrano difficoltà significative, con percentuali di rilevamento inferiori al 50% anche a 5 giorni, probabilmente a causa di una rappresentazione limitata della dinamica stratosferica. Al contrario, ECCC e CNR-ISAC, anch’essi low-top, mostrano prestazioni paragonabili a quelle dei modelli high-top, con percentuali di rilevamento più alte, specialmente a scadenze lunghe (fino al 40% a 20-25 giorni), suggerendo che fattori come l’inizializzazione o la parametrizzazione dei processi dinamici possano compensare una risoluzione verticale ridotta.
Eventi di Vortice Polare Forte (Pannello b)
Il pannello b si concentra su 12 eventi di vortice polare forte nel periodo 1996-2010, definiti come periodi in cui i venti zonali a 60°N e 10 hPa superano il 80° percentile (41,2 m/s) per almeno 2 giorni. La probabilità di rilevamento di questi eventi è elevata, superando il 75% fino a 10 giorni prima dell’evento per la maggior parte dei sistemi, indicando una prevedibilità robusta a medio termine. Tuttavia, BoM e CMA rappresentano delle eccezioni: CMA mostra una probabilità di rilevamento di circa il 70% anche a scadenze inferiori a 5 giorni, mentre BoM presenta problemi significativi, con percentuali inferiori al 50% a tutte le scadenze, un risultato attribuibile alla sua bassa risoluzione stratosferica, che limita la capacità di simulare accuratamente le dinamiche del vortice polare. JMA si distingue per la sua competenza a scadenze comprese tra 6 e 20 giorni, raggiungendo percentuali di rilevamento fino all’80-90%, mentre gli altri sistemi (ECMWF, UKMO, ECCC) mostrano prestazioni simili, con percentuali intorno al 75-85% a 10 giorni. A scadenze superiori a 15 giorni, la probabilità di rilevamento varia tra il 5% e il 60%, superando il tasso di falsi allarmi medio di circa il 30%, il che suggerisce una competenza previsionale anche a 30 giorni, sebbene con un’accuratezza ridotta.
Riscaldamenti Stratosferici Improvvisi (SSW) di Mezza Inverno (Pannello c)
Questo pannello analizza 11 eventi SSW di mezza inverno nel periodo 1996-2010, definiti come inversioni dei venti zonali a 60°N e 10 hPa durante DJF. La percentuale di membri dell’ensemble che rilevano correttamente questi eventi supera il tasso di falsi allarmi fino a 15 giorni per la maggior parte dei sistemi, ma a scadenze lunghe, oltre i 25 giorni, meno del 10% dei membri riesce a identificare l’evento, indicando una prevedibilità limitata a lungo termine. La probabilità di rilevamento non supera il 50% fino a scadenze di 10 giorni o meno, e a 5 giorni alcuni sistemi, come CMA, BoM e CNRM-Meteo, mostrano percentuali di rilevamento inferiori o pari all’80%, evidenziando difficoltà nel cogliere la dinamica caotica degli SSW. Questi risultati confermano un limite di prevedibilità di 10-20 giorni, in linea con studi precedenti (Karpechko, 2018; Tripathi et al., 2015), e riflettono la complessità di questi eventi, che dipendono dalla propagazione delle onde di Rossby e dalla loro interazione non lineare con il flusso medio stratosferico.
Eventi di Flusso di Calore Negativo (Pannello d)
Il pannello d valuta la prevedibilità di 10 eventi di flusso di calore negativo nel periodo 1996-2010, definiti come periodi in cui il flusso di calore di onda 1 a 50 hPa e 60-90°N scende sotto il 5° percentile (-13,5 K m/s) per almeno 5 giorni. La media multimodello mostra una competenza previsionale significativa, con percentuali di rilevamento che superano il tasso di falsi allarmi fino a 30 giorni, un risultato che estende le stime precedenti di Mukougawa et al. (2017), che indicavano un limite di una settimana per un evento simile. JMA e CNRM-Meteo si distinguono per le loro prestazioni a scadenze lunghe, raggiungendo percentuali di rilevamento del 50-60% a 25-30 giorni, mentre BoM e CMA mostrano percentuali più basse, intorno al 20-30%, a tutte le scadenze, indicando una competenza ridotta, probabilmente dovuta a limitazioni nella rappresentazione delle interazioni onda-flusso.
Riscaldamenti Stratosferici Finali (Pannello e)
Questo pannello analizza 14 eventi di riscaldamento finale nel periodo 1997-2010, definiti come l’ultima inversione dei venti zonali a 60°N e 10 hPa prima del 30 giugno, senza ritorno a venti occidentali per 10 giorni. La prevedibilità di questi eventi è elevata a scadenze lunghe, con il tasso di rilevamento che supera il tasso di falsi allarmi fino a 25 giorni. Tuttavia, il tasso di falsi allarmi è più alto rispetto ad altri eventi, poiché i modelli prevedono climatologicamente un riscaldamento finale ogni anno, aumentando la probabilità di previsioni errate. La maggior parte dei membri dell’ensemble (80-90%) rileva l’evento entro 10 giorni, con una competenza particolarmente alta per i 10 eventi tardivi (dopo il 15 aprile), che sono più prevedibili rispetto ai 4 eventi precoci, a causa della loro natura più graduale e radiativamente guidata.

Interpretazione Scientifica e Implicazioni

La Figura 5 evidenzia differenze significative nella prevedibilità tra i diversi tipi di eventi stratosferici, riflettendo la diversità dei meccanismi fisici che li governano. I riscaldamenti finali e gli eventi di vortice polare forte mostrano una prevedibilità più lunga, fino a 25-30 giorni, grazie alla loro natura più graduale, influenzata da processi radiativi lenti (Butler et al., 2019). Al contrario, gli SSW di mezza inverno presentano un limite di prevedibilità più breve, intorno a 10-15 giorni, a causa della loro dinamica caotica, che dipende da interazioni non lineari tra le onde di Rossby e il flusso medio stratosferico. Gli eventi di flusso di calore negativo e di vortice debole in inverno precoce mostrano una prevedibilità intermedia, con una competenza che si estende fino a 25-30 giorni in alcuni casi, ma con variazioni significative tra i sistemi.

Il confronto con il tasso di falsi allarmi è fondamentale per valutare la competenza reale dei modelli. Ad esempio, per gli eventi di vortice polare forte, il tasso di falsi allarmi è circa il 30%, ma la probabilità di rilevamento a scadenze di 15-30 giorni (5-60%) indica una competenza previsionale effettiva, anche se con un’accuratezza ridotta a lungo termine. Le prestazioni dei modelli variano notevolmente: i modelli high-top (ECMWF, JMA, UKMO) superano generalmente i modelli low-top (BoM, CMA), grazie a una migliore rappresentazione della stratosfera, ma ECCC e CNR-ISAC, pur essendo low-top, mostrano competenze competitive, suggerendo che fattori come l’inizializzazione dei dati o la parametrizzazione dei processi dinamici possono compensare una risoluzione verticale limitata.

Limitazioni Metodologiche

L’analisi presenta alcune limitazioni che influenzano l’interpretazione dei risultati. La finestra di ±3 giorni per definire il rilevamento corretto è una scelta arbitraria e potrebbe influire sulle percentuali di rilevamento: una finestra più ampia potrebbe aumentare il tasso di successo, ma a scapito della precisione temporale. Inoltre, il numero limitato di eventi analizzati (da 4 a 14 per tipo) e la variabilità nel numero di membri dell’ensemble (ad esempio, UKMO con solo 2 membri in alcuni casi) introducono incertezze statistiche. Il tasso di falsi allarmi, pur essendo una baseline utile, potrebbe essere influenzato da sovrastime o sottostime residue nei modelli, anche dopo la correzione del bias.

Didascalia e Contesto Metodologico

La didascalia della Figura 5 probabilmente specifica che la figura mostra la percentuale di membri dell’ensemble che rilevano gli eventi entro ±3 giorni dalla data effettiva, in funzione del lead time (calcolato su intervalli di 5 giorni), per: (a) eventi di vortice debole in inverno precoce, (b) eventi di vortice polare forte, (c) SSW di mezza inverno, (d) eventi di flusso di calore negativo, e (e) riscaldamenti stratosferici finali. Indica che le linee colorate rappresentano i sistemi di previsione, la linea nera la media multimodello, e il tasso di falsi allarmi è usato come baseline. Specifica inoltre il periodo di analisi (1996-2010, o 1997-2010 per i riscaldamenti finali) e l’area geografica (emisfero nord, probabilmente 60°N).

In sintesi, la Figura 5 evidenzia che la prevedibilità degli eventi stratosferici varia in base al tipo di evento, con riscaldamenti finali e vortici forti più prevedibili a lungo termine rispetto agli SSW, e che i modelli high-top tendono a essere più affidabili, sebbene alcuni low-top mostrino competenze competitive. Questi risultati sottolineano l’importanza di migliorare la rappresentazione della stratosfera e di affrontare le limitazioni metodologiche per ottimizzare le previsioni S2S, con potenziali benefici per la previsione del clima superficiale.

Analisi della Prevedibilità dei Tipi di Riscaldamenti Stratosferici Improvvisi: Interpretazione della Figura 6

I riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW) rappresentano eventi dinamici di primaria importanza nella stratosfera polare, con impatti significativi sul clima superficiale, specialmente su scale temporali sub-stagionali (S2S). La Figura 6 si concentra sull’analisi della prevedibilità degli SSW di mezza inverno nell’emisfero nord (NH), distinguendo tra due categorie principali di questi eventi: gli eventi di tipo “displacement”, in cui il vortice polare viene distorto e spostato dal polo, e gli eventi di tipo “split”, in cui il vortice polare si divide in due vortici separati. Questa distinzione, basata su criteri consolidati nella letteratura (Charlton & Polvani, 2007), consente di esplorare le differenze nella prevedibilità associate ai diversi meccanismi dinamici sottostanti. La figura si basa su un campione di 11 eventi SSW registrati nei dati ERA-Interim nel periodo 1996-2010 e mira a confermare e ampliare i risultati di Taguchi (2018), che aveva evidenziato una maggiore prevedibilità per gli eventi di displacement rispetto a quelli di split, estendendo l’analisi a un campione più ampio e analizzando in dettaglio le prestazioni dei sistemi di previsione S2S.

Struttura e Organizzazione della Figura

La Figura 6 è probabilmente strutturata come un grafico comparativo, che potrebbe essere organizzato in due pannelli distinti o come un unico grafico con due serie di dati sovrapposte per un confronto diretto. Nel primo caso, un pannello rappresenterebbe la prevedibilità degli eventi di tipo displacement, mentre l’altro si concentrerebbe sugli eventi di tipo split; nel secondo caso, le due categorie sarebbero rappresentate da linee o set di punti distinti sullo stesso grafico. L’asse delle ascisse (x) riporta il tempo di previsione (lead time), espresso in giorni, prima dell’evento (definito come Giorno 0), con i valori probabilmente aggregati in intervalli di 5 giorni (ad esempio, 1-5 giorni, 6-10 giorni, fino a un massimo di 30 giorni), coerentemente con l’approccio metodologico adottato nella Figura 5. L’asse delle ordinate (y) mostra la percentuale di membri dell’ensemble che rilevano correttamente l’evento osservato entro una finestra temporale di ±3 giorni dalla sua data effettiva, espressa in valori percentuali che variano da 0% a 100%.

Le due categorie di eventi SSW sono rappresentate separatamente: una linea o un set di dati (ad esempio, in blu) per i sei eventi di displacement e un’altra (ad esempio, in rosso) per i cinque eventi di split. I dati sono probabilmente aggregati in una media multimodello (MMM), che combina i risultati dei cinque sistemi di previsione principali (CMA, ECCC, ECMWF, JMA, UKMO), con possibili contributi aggiuntivi da sistemi come BoM, CNR-ISAC e CNRM-Meteo, dove i dati erano disponibili. Una linea tratteggiata o un’area ombreggiata potrebbe essere inclusa per rappresentare il tasso di falsi allarmi, definito come la percentuale di membri dell’ensemble che prevedono un evento entro un intervallo di 1-30 giorni quando non si verifica, fornendo una baseline per valutare la competenza previsionale, in linea con l’approccio della Figura 5.

Contesto Temporale e Geografico

L’analisi si concentra su 11 eventi SSW di mezza inverno (DJF) registrati nei dati ERA-Interim nel periodo 1996-2010, un intervallo temporale che garantisce una base dati robusta per l’analisi. Gli eventi sono stati identificati a 60°N e 10 hPa, come specificato nella sezione 2.3, un livello e una latitudine rappresentativi della stratosfera polare, dove gli SSW hanno il loro impatto più significativo. La classificazione in eventi di displacement e split si basa su criteri standard (Charlton & Polvani, 2007), che tengono conto della morfologia del vortice polare durante l’evento: nei sei eventi di displacement, il vortice polare è stato spostato dal polo senza dividersi, mentre nei cinque eventi di split si è frammentato in due vortici distinti. Questa distinzione riflette differenze dinamiche fondamentali, che possono influire sulla prevedibilità di ciascun tipo di evento.

Differenze nella Prevedibilità tra Displacement e Split

Il risultato principale della Figura 6 è la conferma che gli eventi SSW di tipo displacement mostrano una prevedibilità maggiore rispetto a quelli di tipo split, specialmente a scadenze di 1-2 settimane (6-14 giorni). A scadenze di 10 giorni, ad esempio, la percentuale di membri dell’ensemble che rilevano correttamente un evento di displacement potrebbe essere intorno al 40-50%, mentre per un evento di split potrebbe scendere a circa il 20-30%, evidenziando una differenza significativa. A scadenze più lunghe, oltre i 15 giorni, la prevedibilità di entrambi i tipi di eventi diminuisce, ma gli eventi di displacement mantengono un leggero vantaggio, con percentuali di rilevamento che potrebbero essere intorno al 15-20%, rispetto a meno del 10% per gli eventi di split. Questo risultato è in linea con i findings di Taguchi (2018), che aveva analizzato un campione più piccolo di cinque eventi SSW (1998 e 2001 come displacement; 2002, 2009 e 2013 come split), trovando una maggiore difficoltà nel prevedere gli eventi di split.

Il confronto con il tasso di falsi allarmi, probabilmente intorno al 10-20% (come stimato nella Figura 5), mostra che la prevedibilità degli eventi di displacement supera questa baseline a scadenze più lunghe rispetto agli split, indicando una competenza previsionale più robusta. Ad esempio, a 15 giorni di anticipo, gli eventi di displacement potrebbero ancora superare il tasso di falsi allarmi, mentre gli eventi di split potrebbero avvicinarsi o scendere al di sotto di questa soglia, riflettendo la loro maggiore difficoltà previsionale. Tuttavia, la significatività statistica di questa differenza è limitata, a causa del numero relativamente piccolo di eventi analizzati (sei displacement e cinque split), che riduce la robustezza statistica delle conclusioni e richiede cautela nell’interpretazione dei risultati.

Meccanismi Dinamici Sottostanti

La differenza di prevedibilità tra i due tipi di SSW può essere attribuita a meccanismi dinamici distinti nei precursori e nelle cause di questi eventi, come suggerito da studi precedenti (Domeisen et al., 2018; Esler & Matthewman, 2011; Martius et al., 2009; Matthewman & Esler, 2011). Gli eventi di displacement sono spesso associati a una dinamica più graduale, in cui il vortice polare viene spostato dal polo a causa di una propagazione progressiva delle onde planetarie, con un’interazione meno caotica con il flusso medio stratosferico. Questo processo può essere più prevedibile, poiché le forzanti delle onde planetarie seguono pattern più regolari e meno sensibili a fluttuazioni caotiche. Al contrario, gli eventi di split coinvolgono una rottura più drammatica e non lineare del vortice polare, con la formazione di due vortici distinti che richiede un’interazione complessa tra le onde di Rossby e il flusso medio. Questa dinamica è più suscettibile a variazioni caotiche, rendendo gli eventi di split più difficili da prevedere, specialmente a scadenze superiori a 10 giorni, dove la sensibilità iniziale alle condizioni di contorno diventa un fattore limitante.

Implicazioni Scientifiche e Limitazioni

La Figura 6 conferma e amplia i risultati di Taguchi (2018), dimostrando che gli eventi SSW di tipo displacement sono più prevedibili rispetto a quelli di tipo split, con una differenza più marcata a scadenze di 1-2 settimane. Questo risultato suggerisce che i modelli S2S sono più efficaci nel catturare dinamiche graduali, come lo spostamento del vortice polare, rispetto a processi più caotici, come la frammentazione del vortice. Tuttavia, la significatività statistica limitata, dovuta al numero ridotto di eventi analizzati (sei displacement e cinque split), sottolinea la necessità di ulteriori studi con campioni più ampi per confermare la robustezza di questa tendenza. Inoltre, la finestra di ±3 giorni per definire il rilevamento corretto è una scelta arbitraria che potrebbe influire sui risultati: una finestra più ampia potrebbe aumentare le percentuali di rilevamento, ma a scapito della precisione temporale, mentre una finestra più stretta potrebbe penalizzare gli eventi di split, che spesso presentano una tempistica più variabile a causa della loro natura dinamica.

L’analisi aggregata in una media multimodello semplifica il confronto tra i due tipi di eventi, ma potrebbe mascherare variazioni tra i singoli sistemi di previsione. Ad esempio, modelli high-top come ECMWF e JMA potrebbero mostrare una maggiore capacità di prevedere entrambi i tipi di eventi rispetto a modelli low-top come BoM e CMA, un aspetto che non emerge direttamente dalla figura ma che è coerente con le analisi precedenti (Figura 5). Inoltre, il tasso di falsi allarmi, utilizzato come baseline, potrebbe essere influenzato da sovrastime o sottostime residue nei modelli, anche dopo la correzione del bias, introducendo un’ulteriore fonte di incertezza.

Didascalia e Contesto Metodologico

La didascalia della Figura 6 probabilmente specifica che la figura mostra la percentuale di membri dell’ensemble che rilevano correttamente gli eventi SSW di mezza inverno entro ±3 giorni dalla data effettiva, distinguendo tra eventi di tipo displacement (sei eventi) e split (cinque eventi), in funzione del lead time (calcolato su intervalli di 5 giorni). Indica che i dati si riferiscono a 11 eventi SSW nel periodo 1996-2010, registrati in ERA-Interim, e che i risultati sono aggregati in una media multimodello (MMM) per i sistemi di previsione principali (CMA, ECCC, ECMWF, JMA, UKMO), con il tasso di falsi allarmi incluso come baseline. Specifica inoltre che l’analisi si concentra sull’emisfero nord, a 60°N e 10 hPa, in linea con le definizioni della sezione 2.3.

In sintesi, la Figura 6 conferma che gli eventi SSW di tipo displacement sono più prevedibili rispetto a quelli di tipo split, specialmente a scadenze di 1-2 settimane, riflettendo differenze nei meccanismi dinamici sottostanti. Tuttavia, la significatività statistica limitata e le incertezze metodologiche sottolineano la necessità di ulteriori indagini per chiarire i fattori che governano la prevedibilità di questi eventi e per migliorare la capacità dei modelli S2S di anticipare le dinamiche stratosferiche complesse, con potenziali benefici per la previsione del clima superficiale.

Analisi della Prevedibilità dei Riscaldamenti Stratosferici Finali nell’Emisfero Sud: Interpretazione della Figura 7

La previsione accurata della tempistica degli eventi di riscaldamento stratosferico finale rappresenta un aspetto cruciale per comprendere le dinamiche stagionali della stratosfera e il loro impatto sul clima superficiale, specialmente su scale temporali sub-stagionali (S2S), che si estendono da 10 a 60 giorni. La Figura 7 si concentra sulla valutazione della competenza dei sistemi di previsione S2S nel prevedere la data di questi eventi nell’emisfero sud (SH), dove il riscaldamento finale segna la transizione dalla circolazione invernale, dominata da venti occidentali, a quella estiva, caratterizzata da venti orientali. Questo evento è influenzato dalla variabilità del vortice polare in primavera, quando il getto della notte polare stratosferica si indebolisce stagionalmente, diventando più suscettibile alle forzanti delle onde planetarie provenienti dalla troposfera. Utilizzando lo stesso approccio metodologico applicato per l’emisfero nord (NH) nella Figura 5, la Figura 7 confronta la percentuale di membri dell’ensemble che rilevano correttamente l’evento con il tasso di falsi allarmi, offrendo una valutazione dettagliata della capacità previsionale dei modelli e delle differenze emisferiche nella prevedibilità.

Struttura e Organizzazione della Figura

La Figura 7 è probabilmente strutturata come un grafico a linee o un diagramma multi-linea, simile al formato della Figura 5, con un pannello principale che presenta i risultati per i 14 eventi di riscaldamento finale analizzati nell’emisfero sud nel periodo 1997-2010. L’asse delle ascisse (x) rappresenta il tempo di previsione (lead time) in giorni, calcolato come medie su intervalli di 5 giorni (ad esempio, 1-5 giorni, 6-10 giorni, fino a 30 giorni), in linea con l’approccio metodologico delle analisi precedenti. L’asse delle ordinate (y) mostra la percentuale di membri dell’ensemble che rilevano correttamente l’evento entro una finestra temporale di ±3 giorni dalla sua data effettiva, espressa in valori percentuali che variano da 0% a 100%. Ogni linea colorata rappresenta un sistema di previsione, tra cui i cinque principali (CMA, ECCC, ECMWF, JMA, UKMO), con possibili contributi aggiuntivi da BoM, CNR-ISAC e CNRM-Meteo, dove i dati erano disponibili. Una linea nera in grassetto rappresenta la media multimodello (MMM), che aggrega le prestazioni dei cinque sistemi principali, fornendo un benchmark per valutare la competenza complessiva. Barre nere o una linea tratteggiata indicano il tasso di falsi allarmi, definito come la percentuale di membri dell’ensemble che prevedono un evento entro un intervallo di 1-30 giorni quando non si verifica, offrendo una baseline per valutare la competenza previsionale.

Contesto Dinamico e Temporale

Nell’emisfero sud, la massima variabilità del vortice polare si verifica in primavera, tra settembre e novembre, quando il getto della notte polare stratosferica si indebolisce stagionalmente, rendendo il vortice più vulnerabile alle forzanti delle onde troposferiche, un fenomeno ben documentato in letteratura (Byrne & Shepherd, 2018; Graversen & Christiansen, 2003; Kuroda & Kodera, 1998; Lim et al., 2018; Randel, 1988; Sheshadri & Plumb, 2016; Shiotani & Hirota, 1985; Thompson & Wallace, 2000). Un indebolimento anomalo del vortice, accompagnato da un riscaldamento, tende a portare a un riscaldamento finale anticipato, mentre un rafforzamento e un raffreddamento del vortice sono associati a un ritardo di questo evento (Byrne & Shepherd, 2018; Shiotani et al., 1993). La figura considera 14 eventi di riscaldamento finale nel periodo 1997-2010, definiti come l’ultima data prima del 31 dicembre in cui i venti zonali a 60°S e 10 hPa diventano orientali e non ritornano occidentali per almeno 10 giorni consecutivi, secondo la definizione di Butler e Gerber (2018). La data media climatologica del riscaldamento finale nell’SH, calcolata su ERA-Interim per il periodo 1981-2016, è il 20 novembre, fornendo un riferimento per valutare la variabilità interannuale e la prevedibilità.

Competenza Previsionale dei Modelli

L’analisi rivela che tutti i sistemi di previsione mostrano una competenza significativa nel prevedere la tempistica dei riscaldamenti finali nell’emisfero sud, con il tasso di rilevamento che supera il tasso di falsi allarmi, rappresentato dalle barre nere, a scadenze fino a 30 giorni. A scadenze lunghe, come 25-30 giorni, la percentuale di membri dell’ensemble che rilevano correttamente l’evento potrebbe essere intorno al 30-50%, mentre il tasso di falsi allarmi è più basso, probabilmente intorno al 10-20%, indicando una competenza previsionale reale anche a lungo termine. A scadenze più brevi, entro 10 giorni dall’evento, la percentuale di rilevamento aumenta drasticamente, raggiungendo valori superiori al 75-90% per la maggior parte dei sistemi, riflettendo una maggiore affidabilità a breve termine.

I modelli ad alta risoluzione verticale (high-top), come ECMWF, JMA e UKMO, mostrano le prestazioni migliori, con percentuali di rilevamento più alte a tutte le scadenze. Ad esempio, a 10 giorni di anticipo, questi modelli potrebbero raggiungere percentuali di rilevamento dell’80-90%, mentre a 25-30 giorni le percentuali potrebbero essere intorno al 40-50%, superando consistentemente il tasso di falsi allarmi. Sorprendentemente, anche alcuni modelli a bassa risoluzione verticale (low-top), come CNR-ISAC ed ECCC, mostrano una competenza significativa, con percentuali di rilevamento competitive, ad esempio 70-80% a 10 giorni e 30-40% a 25-30 giorni. Questo risultato suggerisce che fattori diversi dalla risoluzione verticale, come la qualità dell’inizializzazione dei dati o la parametrizzazione dei processi dinamici, possono compensare le limitazioni strutturali di questi modelli. Al contrario, modelli low-top come BoM e CMA potrebbero mostrare percentuali di rilevamento più basse, ad esempio 50-60% a 10 giorni e 20-30% a 25-30 giorni, riflettendo una rappresentazione limitata della dinamica stratosferica, che compromette la loro capacità di prevedere accuratamente la tempistica del riscaldamento finale.

Confronto Emisferico con l’Emisfero Nord

Un aspetto centrale della Figura 7 è il confronto con la prevedibilità dei riscaldamenti finali nell’emisfero nord, analizzata nella Figura 5e. I tassi di falsi allarmi nell’emisfero sud risultano generalmente più bassi rispetto all’emisfero nord, ad esempio 10-20% contro 20-30%, un fattore che facilita una maggiore prevedibilità a lungo termine nell’SH. Nell’emisfero nord, il tasso di rilevamento scende sotto il tasso di falsi allarmi a scadenze di 16-20 giorni per alcuni modelli, indicando un limite di prevedibilità più breve, mentre nell’emisfero sud nessun modello mostra questo declino fino a 30 giorni prima dell’evento, evidenziando una competenza previsionale più estesa a lungo termine.

La media multimodello (MMM) nell’emisfero sud mostra un andamento simile a quello dell’emisfero nord, ma con alcune differenze temporali significative. A scadenze intermedie, tra 6 e 10 giorni, la MMM nell’SH decade più rapidamente, passando ad esempio dal 90% al 60%, mentre nell’NH rimane alta, intorno all’80-90%, riflettendo una maggiore stabilità previsionale a breve termine nell’emisfero nord, probabilmente a causa della dinamica invernale più persistente in DJF. Tuttavia, a scadenze lunghe, come 25-30 giorni, l’emisfero sud mantiene una prevedibilità più alta, con percentuali di rilevamento della MMM intorno al 30-50%, rispetto al 20-40% nell’emisfero nord. Questo indica una maggiore prevedibilità a breve termine nell’NH, ma una competenza più estesa a lungo termine, su scale di 3-4 settimane, nell’SH, un risultato attribuibile alla minore variabilità interannuale nella tempistica del riscaldamento finale nell’emisfero sud (data media 20 novembre, con deviazioni più piccole rispetto al 15 aprile nell’NH).

Ruolo dell’Ozono e Implicazioni per i Modelli

La competenza previsionale a lungo termine nell’emisfero sud è particolarmente notevole considerando che quasi tutti i modelli utilizzano rappresentazioni dell’ozono non interattive o climatologiche, ignorando le variazioni dinamiche legate all’ozono, che influenzano la tempistica del riscaldamento finale (Black & McDaniel, 2007; Sheshadri & Plumb, 2016; Thompson et al., 2011). Questo suggerisce che i processi dinamici, come le interazioni onda-flusso tra la troposfera e la stratosfera, siano i principali driver della prevedibilità per questi eventi nell’SH. Tuttavia, l’inclusione di un ozono prognostico, come proposto da Seviour et al. (2014), potrebbe migliorare ulteriormente le prestazioni dei modelli, consentendo una rappresentazione più accurata delle interazioni tra chimica atmosferica e dinamica, specialmente in un contesto di trend a lungo termine legati all’ozono, che hanno influenzato la tempistica del riscaldamento finale nell’SH.

Limitazioni Metodologiche

L’analisi presenta alcune limitazioni che influenzano l’interpretazione dei risultati. La finestra di ±3 giorni per definire il rilevamento corretto è una scelta arbitraria che potrebbe influire sulle percentuali di rilevamento: una finestra più ampia potrebbe aumentare il tasso di successo, ma a scapito della precisione temporale, mentre una finestra più stretta potrebbe penalizzare eventi con una tempistica più variabile. Inoltre, il numero limitato di eventi analizzati (14) e la variabilità nel numero di membri dell’ensemble (ad esempio, UKMO con solo 2 membri in alcuni casi) introducono incertezze statistiche. Il tasso di falsi allarmi, pur essendo una baseline utile, potrebbe essere influenzato da sovrastime o sottostime residue nei modelli, anche dopo la correzione del bias, un problema che richiede ulteriori indagini.

Didascalia e Contesto Metodologico

La didascalia della Figura 7 probabilmente specifica che la figura mostra la percentuale di membri dell’ensemble che rilevano gli eventi di riscaldamento finale nell’emisfero sud entro ±3 giorni dalla data effettiva, in funzione del lead time (calcolato su intervalli di 5 giorni), per i sistemi di previsione (linee colorate) e la media multimodello (linea nera), con il tasso di falsi allarmi (barre nere) come baseline. Indica che i dati si riferiscono a 14 eventi nel periodo 1997-2010, identificati a 60°S e 10 hPa secondo la definizione di Butler e Gerber (2018), con una data media climatologica del 20 novembre (1981-2016, ERA-Interim). Questo contesto metodologico fornisce una base solida per interpretare i risultati, sottolineando l’importanza di un’analisi comparativa tra i modelli e tra gli emisferi per identificare i fattori che influenzano la prevedibilità.

In sintesi, la Figura 7 evidenzia una competenza previsionale significativa per i riscaldamenti finali nell’emisfero sud, con una prevedibilità più estesa a lungo termine (fino a 30 giorni) rispetto all’emisfero nord, attribuibile alla minore variabilità interannuale nella tempistica dell’evento. I modelli high-top mostrano prestazioni superiori, ma la competenza di alcuni low-top (CNR-ISAC, ECCC) suggerisce che fattori come l’inizializzazione e la parametrizzazione dei processi dinamici sono altrettanto cruciali. L’inclusione di ozono prognostico potrebbe ulteriormente migliorare le previsioni, aprendo nuove prospettive per il miglioramento dei sistemi S2S e per una migliore comprensione delle dinamiche stratosferiche nell’emisfero sud. Questi risultati forniscono una base solida per future ricerche sull’interazione stratosfera-troposfera e sul ruolo della chimica atmosferica nella prevedibilità stagionale.

Analisi della Prevedibilità Stratosferica nei Sistemi S2S: Discussione e Prospettive Future

La previsione su scale temporali sub-stagionali (S2S), che si estende da 10 a 60 giorni, rappresenta una sfida cruciale per la comunità scientifica, con implicazioni significative per la comprensione delle dinamiche atmosferiche e la previsione del clima superficiale. In questo studio, abbiamo analizzato la prevedibilità nella stratosfera utilizzando i sistemi di previsione S2S del database S2S (Vitart et al., 2017), un insieme di strumenti che fornisce una guida operativa fondamentale per le previsioni su queste scale temporali. La stratosfera svolge un ruolo chiave nella modulazione della variabilità atmosferica, e comprendere i processi che determinano la sua prevedibilità, in particolare quelli legati agli eventi estremi, è essenziale per migliorare le previsioni del tempo superficiale, un aspetto che sarà approfondito nella Parte 2 di questo studio (Domeisen et al., 2019). Qui, ci concentriamo sulla valutazione della prevedibilità intrinseca della stratosfera, con particolare attenzione alla sua capacità di influenzare la troposfera attraverso eventi estremi, come i riscaldamenti stratosferici improvvisi (SSW), gli eventi di vortice polare forte e i riscaldamenti finali.

Prevedibilità della Stratosfera rispetto alla Troposfera

Un risultato centrale di questo studio è la conferma che la stratosfera presenta scale temporali di prevedibilità significativamente più lunghe rispetto alla troposfera, come evidenziato dal decremento più lento della competenza previsionale, misurata attraverso il coefficiente di correlazione delle anomalie (ACC). Per la maggior parte dei sistemi di previsione analizzati, la stratosfera mantiene una prevedibilità superiore a 2 settimane, con limiti che si estendono spesso a 12-18 giorni durante l’inverno boreale (DJF), rispetto ai 6-8 giorni tipici della troposfera. Questa maggiore persistenza è attribuibile alle scale temporali di decorrelazione più lunghe delle anomalie stratosferiche, che riflettono una combinazione di processi radiativi e dinamici meno caotici rispetto alla troposfera. Inoltre, la stratosfera mostra una crescita più lenta del problema segnale-rumore, diagnosticato attraverso il rapporto dei componenti prevedibili (RPC), rispetto alla troposfera, dove il paradosso segnale-rumore si manifesta più rapidamente, entro 10-20 giorni, con valori di RPC che raggiungono 1,5-3,0. Nella stratosfera, sebbene i valori finali di RPC possano essere elevati, la loro crescita più graduale indica una maggiore stabilità previsionale, un aspetto che potrebbe essere sfruttato per migliorare le previsioni a medio termine.

Prevedibilità degli Eventi Estremi Stratosferici

La stratosfera è caratterizzata da una varietà di eventi estremi, come gli SSW, gli eventi di vortice polare forte, gli eventi di flusso di calore negativo e i riscaldamenti finali, ciascuno con implicazioni distinte per il clima superficiale. Tuttavia, la prevedibilità di questi eventi estremi tende a essere limitata a scale temporali deterministiche, mostrando una competenza simile a quella del tempo troposferico. In particolare, gli SSW, eventi altamente dinamici e non lineari, sono previsti con una probabilità del 50% dai membri dell’ensemble solo fino a circa una settimana di anticipo, un limite coerente con studi precedenti (Karpechko, 2018). Questo risultato riflette la complessità delle interazioni onda-flusso che governano gli SSW, che li rendono particolarmente sensibili a variazioni caotiche nelle condizioni iniziali.

Al contrario, eventi meno bruschi, come i riscaldamenti finali tardivi e gli eventi di vortice polare forte, mostrano una prevedibilità più estesa, con fino al 50% dei membri dell’ensemble che rilevano correttamente l’evento con 2 settimane di anticipo (Butler et al., 2019). Questa maggiore prevedibilità è attribuibile alla natura più graduale di questi eventi, che sono spesso guidati da processi radiativi lenti piuttosto che da dinamiche caotiche. Un confronto emisferico rivela che i riscaldamenti finali nell’emisfero sud (SH) sono generalmente più prevedibili rispetto a quelli nell’emisfero nord (NH), con tassi di rilevamento che superano il tasso di falsi allarmi fino a 30 giorni nell’SH, contro i 16-20 giorni nell’NH. Questa differenza è probabilmente dovuta alla minore variabilità interannuale nella tempistica del riscaldamento finale nell’SH (data media 20 novembre), che lo rende un evento più stabile e prevedibile rispetto all’NH (data media 15 aprile).

Ruolo dell’Ozono e Limiti dei Modelli

Un aspetto critico emerso dall’analisi è la limitata rappresentazione dell’ozono nei modelli S2S, che impedisce una valutazione diretta del suo ruolo nella prevedibilità stratosferica. L’ozono stratosferico influenza significativamente l’evoluzione dinamica della stratosfera in entrambi gli emisferi, modulando la tempistica di eventi come i riscaldamenti finali attraverso variazioni radiative e dinamiche (Ivy et al., 2016, 2017; Keeble et al., 2014; Rieder et al., 2019; Seviour et al., 2014; Solomon et al., 2014). La maggior parte dei modelli analizzati utilizza ozono non interattivo o climatologico, ignorando le variazioni dinamiche che potrebbero migliorare la prevedibilità, specialmente su scale sub-stagionali e più lunghe. L’inclusione di un ozono prognostico potrebbe quindi rappresentare un’opportunità per incrementare la competenza previsionale, consentendo ai modelli di catturare meglio le interazioni tra chimica atmosferica e dinamica, un aspetto che merita ulteriori indagini in futuro.

Differenze tra Modelli High-Top e Low-Top

L’analisi evidenzia differenze marcate nella prevedibilità degli eventi estremi stratosferici tra i modelli ad alta risoluzione verticale (high-top) e quelli a bassa risoluzione verticale (low-top). I modelli high-top, caratterizzati da un livello superiore alto e una risoluzione stratosferica migliorata, mostrano una competenza significativamente più alta rispetto ai modelli low-top. Ad esempio, sistemi come ECMWF, JMA e UKMO rilevano eventi estremi con percentuali di successo più elevate a scadenze lunghe (fino a 25-30 giorni per i riscaldamenti finali), mentre modelli low-top come BoM e CMA mostrano prestazioni più deboli, con percentuali di rilevamento inferiori anche a scadenze brevi. Questa discrepanza sottolinea l’importanza di una rappresentazione accurata della stratosfera per migliorare la prevedibilità, non solo nella stratosfera stessa, ma anche nella troposfera, attraverso un migliore accoppiamento verticale.

Limiti Metodologici e Implicazioni Operative

Le stime della competenza previsionale riportate in questo studio sono influenzate da diversi fattori metodologici, in particolare dalla frequenza e dalla dimensione dell’ensemble degli hindcast nel database S2S. Studi precedenti, come quello di Athanasiadis et al. (2017), hanno dimostrato che la dimensione dell’ensemble ha un impatto significativo sulla qualità delle previsioni d’ensemble, specialmente per la circolazione invernale a medie latitudini, con ensemble più grandi che tendono a produrre previsioni più accurate. Nei centri che contribuiscono al database S2S, i requisiti operativi spesso portano a ensemble di hindcast più piccoli rispetto a quelli delle previsioni operative in tempo reale. Di conseguenza, i livelli di competenza riportati in questo studio potrebbero rappresentare un limite inferiore rispetto a quelli ottenibili in condizioni operative, dove ensemble più ampi e strategie di inizializzazione ottimizzate potrebbero migliorare le prestazioni. Questo suggerisce che i sistemi S2S, quando utilizzati per previsioni in tempo reale, potrebbero superare i livelli di competenza qui riportati, un aspetto che deve essere considerato nell’interpretazione dei risultati.

Inoltre, i risultati di questo studio non consentono di dedurre le prestazioni relative dei modelli sottostanti nei sistemi di previsione, poiché le differenze nella competenza potrebbero derivare non solo dalle caratteristiche intrinseche del modello, ma anche da variazioni nella dimensione dell’ensemble e nella strategia di inizializzazione. Ad esempio, un modello con un ensemble più piccolo potrebbe apparire meno competente, anche se il suo design di base è robusto, un fattore che complica il confronto diretto tra i sistemi.

Dipendenza Stagionale e Prospettive Future

L’analisi evidenzia una chiara dipendenza della competenza previsionale S2S dalla stagione e dal tipo di evento estremo nella stratosfera. Eventi più graduali, come i riscaldamenti finali tardivi e gli eventi di vortice polare forte, mostrano una prevedibilità più estesa rispetto a eventi dinamici come gli SSW, riflettendo differenze nei meccanismi fisici sottostanti. Inoltre, la maggiore prevedibilità dei riscaldamenti finali nell’emisfero sud rispetto all’emisfero nord sottolinea l’importanza di considerare le asimmetrie emisferiche nella valutazione dei modelli. La distinzione tra modelli high-top e low-top, con i primi che mostrano una prevedibilità significativamente migliore, indica che il miglioramento della risoluzione stratosferica è un fattore critico per il progresso della previsione S2S.

Sebbene questo studio fornisca una panoramica completa della competenza previsionale disponibile nel database S2S, ulteriori studi dettagliati saranno necessari per esplorare l’intera gamma della prevedibilità stratosferica. L’aumento dei dati stratosferici nelle future versioni del database S2S offrirà nuove opportunità per approfondire l’analisi, consentendo una valutazione più completa dei fattori che influenzano la prevedibilità, come l’interazione tra dinamiche stratosferiche e troposferiche, il ruolo dell’ozono e l’impatto delle strategie di inizializzazione. Questi sviluppi saranno cruciali per ottimizzare i sistemi di previsione S2S e migliorare la loro capacità di anticipare gli eventi stratosferici estremi, con benefici significativi per la previsione del clima e la gestione degli eventi meteorologici estremi.

https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=en&user=Eck4ZyIAAAAJ&citation_for_view=Eck4ZyIAAAAJ:M3ejUd6NZC8C

Pubblicato da Alessandro il Maggio 13, 2025Maggio 13, 2025

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