INTRODUZIONE
La North Atlantic Oscillation (NAO) e la Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO) sono due delle modalità più prominenti di variabilità del clima nel settore dell’Atlantico settentrionale poiché il clima europeo è pesantemente influenzato da queste due modalità (Peings e Magnusdottir 2014). La NAO descrive una differenza di pressione a livello del mare (SLP) tra il Basso Islandese subpolare (IL) e l’Alto Azzorre subtropicale (AH) (Hurrell et al 2003). Questo fenomeno influisce sui modelli climatici e meteorologici regionali nell’emisfero settentrionale ed è responsabile di oltre l’80% della variabilità annuale di SLP sull’Atlantico settentrionale e in Europa, e spiega circa il 40% della variabilità annuale di SLP per l’intero emisfero settentrionale durante l’inverno (Kauker e Meier 2003). Di conseguenza, la NAO è il modello di variabilità atmosferica più importante nell’emisfero settentrionale (Hurrell 1995). Le tipiche scale temporali coprono la variabilità intra-stagionale a decennale (Visbeck et al 2001).Spesso, la NAO viene discussa assumendo che la struttura spaziale di entrambi i centri di azione – IL e AH – non cambi. Tuttavia, diversi studi hanno riscontrato che sia l’IL che l’AH mostrano un cambiamento nella loro struttura spaziale nel tempo (Hilmer e Jung 2000, Jung e Hilmer 2001, Jung et al 2003, Johnson et al 2008). Hilmer e Jung (2000) hanno scoperto che la posizione zonale di entrambi i centri di pressione influenza le condizioni climatiche regionali nella regione artica. Inoltre, Lehmann et al (2011) hanno dimostrato che uno spostamento verso est della NAO modifica il numero e i percorsi dei cicloni profondi che influenzano i modelli di vento sul Mar Baltico. Beranová e Huth (2008) hanno riassunto che la correlazione tra l’indice NAO e la temperatura dell’aria superficiale e le precipitazioni cambia in tutta Europa. Hanno concluso che i cambiamenti di correlazione sono legati alla posizione longitudinale dell’IL e dell’AH. Quando i centri di azione della NAO si trovano più a est, la correlazione tra la NAO e il clima europeo aumenta. Sono state identificate diverse cause fisiche per influenzare gli spostamenti zonali del modello NAO: aumento delle concentrazioni di gas serra (Ulbrich e Christoph 1999) o un aumento dei venti occidentali medi nel bacino atlantico (Peterson et al 2002). Inoltre, Peterson et al (2003) hanno sostenuto che il modello spaziale della NAO mostra uno spostamento verso est durante la transizione da una fase NAO negativa a una positiva. Luo et al (2010) hanno proposto che uno spostamento verso est dell’attività della traccia della tempesta atlantica, associata ad un aumento del flusso occidentale medio, sta probabilmente causando uno spostamento verso est dell’intero modello NAO.
Oltre all’impatto della NAO sul clima dell’emisfero settentrionale, diversi studi hanno dimostrato che anche l’AMO influisce sul clima dell’emisfero settentrionale. Influencia il clima regionale come il clima estivo europeo, le precipitazioni in Europa, Africa e Nord America e gli episodi di freddo in Europa durante l’inverno (Enfield et al 2001, Knight et al 2006, Börgel et al 2018, Sutton e Hodson 2005, Ting et al 2011, Casanueva et al 2014, Ruprich-Robert et al 2017, Peings e Magnusdottir 2014). L’AMO descrive un’alternanza tra anomalie calde e fredde della temperatura della superficie del mare (SST) nell’Atlantico settentrionale (Knight et al 2006), con una periodicità di circa 50-90 anni (ad esempio Knight et al 2006, Knudsen et al 2011).
In passato, l’AMO e la NAO sono state discusse principalmente separatamente. Più recentemente, gli studi hanno iniziato a indagare su come queste due modalità climatiche interagiscono tra loro. Analizzando i dati osservativi, Li et al (2013) hanno mostrato che le fluttuazioni pluri-decennali della NAO anticipano il segnale AMO di circa 15-20 anni. Peings e Magnusdottir (2014) hanno riscontrato che le fluttuazioni pluri-decennali della NAO invernale e dell’AMO sono positivamente correlate quando la NAO anticipa l’AMO di 10-20 anni. Inoltre, le anomalie positive della NAO portano a un rafforzamento della Circolazione Meridionale di Capovolgimento Atlantico (AMOC) (ad es. Sun et al 2015). Willset al (2019) hanno discusso queste interazioni tra la NAO, l’AMO e l’AMOC applicando un’analisi del componente a bassa frequenza (LFCA). Hanno dimostrato che l’interazione tra la NAO e l’AMOC svolge un ruolo chiave nella variabilità dell’AMO, che conferma gli studi di Sun et al (2015), Delworth e Zeng (2016), e Delworth et al (2017).
Inoltre, propongono una comprensione meccanicistica dell’AMO. Durante la fase di crescita di un evento caldo AMO, forti venti zonali sull’Atlantico settentrionale (associati alla variabilità NAO) portano a una perdita anomala di calore dal Mare del Labrador, che a sua volta attiva la formazione di acque profonde e rafforza l’AMOC. L’AMOC ha bisogno di diversi anni per rispondere a queste anomalie di flusso di calore della NAO. Questa risposta fa variare l’AMOC su scale di tempo pluri-decennali. Durante l’apice di un evento caldo AMO si forma un’anomalia di bassa pressione su tutto il bacino sull’Atlantico settentrionale, accompagnata da una NAO leggermente negativa negli anni successivi. Questa anomalia della circolazione atmosferica indebolisce l’AMOC e interrompe il riscaldamento guidato dall’AMOC. Ciò suggerisce che la circolazione oceanica fornisce la principale fonte di inerzia nel sistema climatico che mantiene le anomalie di SST per un periodo di tempo più lungo (Wills et al 2019, la loro figura 7). In contrasto, Clement et al (2015) hanno scoperto che l’AMO è la risposta alla forzatura stocastica della circolazione atmosferica a media latitudine, cioè la NAO. Analizzando una serie di modelli oceanici a lastra, hanno dimostrato che l’oceano non svolge un ruolo importante per la variabilità dell’AMO. Tuttavia, Wills et al (2019) hanno presentato prove che il meccanismo dell’AMO in un modello oceanico a lastra non è in accordo con i dati osservativi. È evidente che una migliore comprensione della complessa relazione tra l’AMO e la NAO è necessaria per capire il clima dell’emisfero settentrionale. Pertanto, questo studio mira a valutare l’impatto dell’AMO sulla struttura spaziale della NAO. Usando l’esempio della regione del Mar Baltico, mostriamo l’importanza di questo cambiamento spaziale per il clima dell’Europa settentrionale.
Nel seguito, prima viene analizzato il rapporto tra AMO e NAO basato su un periodo preindustriale dell’ultimo millennio utilizzando un modello di circolazione globale. Poi viene identificato lo spostamento del modello NAO e collegato all’AMO. Inoltre, viene valutato l’impatto dell’AMO sulla posizione media delle tracce di tempesta sull’Europa settentrionale. Infine, viene discussa l’influenza della posizione spaziale della NAO sui modelli climatici regionali nella regione del Mar Baltico.
Materiali e metodi
2.1. Descrizione del modello Questo studio si basa sui risultati del modello descritti da Schimanke e Meier (2016). Nel loro studio hanno utilizzato una simulazione paleoclimatica pluri-centennale basata sul modello di circolazione globale (GCM) ECHO-G, concentrandosi sull’ultimo millennio. ECHO-G consiste in una componente atmosferica con una risoluzione orizzontale di circa 3,75° x 3,75° e 19 livelli verticali e una componente oceanica con una risoluzione orizzontale di circa 2,8° x 2,8° e 20 livelli verticali. La simulazione olocenica di ECHO-G è forzata con variazioni nei parametri orbitali, nell’irraggiamento solare e nei gas serra e copre 7000 anni BP (Hünicke et al 2010). La risoluzione spaziale di ECHO-G è troppo grossolana per analizzare gli impatti regionali come i modelli di vento locali. Per superare questo problema è stato eseguito un downscaling dinamico per la regione europea con il modello di circolazione regionale RCA3 (Rossby Centre Atmosphere model). Il downscaling copre il periodo 950-1800 ed è stato forzato con la simulazione olocenica di ECHO-G ai confini laterali. RCA3 ha una risoluzione orizzontale di 0,44° x 0,44° con 24 livelli verticali e un passo temporale di 30 minuti. Copre quasi tutta l’area dell’Europa, che va dall’Africa settentrionale alla Scandinavia settentrionale (33,0°W a 58,52°E; 26,0°N a 71,76°N).
Una descrizione dettagliata del modello RCA3 è fornita da Samuelsson et al. (2011). I campi atmosferici risultanti sono stati utilizzati per forzare il modello oceanico regionale Rossby Centre Ocean Model (RCO), simulando il Mar Baltico dal 950 al 1800. RCO è un modello di circolazione delle equazioni primitive di Bryan-Cox-Semtner e ha una risoluzione di 3,7 km x 3,7 km. È composto da 83 strati verticali, ciascuno con uno spessore di 3 m. Una descrizione dettagliata di RCO è fornita da Meier et al. (2003). Questa simulazione è stata analizzata anche da Börgel et al. (2018) per studiare l’impatto dell’AMO sulla variabilità del Mar Baltico e si è dimostrata adatta per analizzare il ruolo dell’AMO nel clima dell’Europa settentrionale.
Studi di Zhang e Wang (2013) hanno mostrato che la rappresentazione spaziale e temporale dell’AMO varia tra ogni modello di circolazione globale (GCM). Medhaug e Furevik (2011) hanno analizzato la rappresentazione dell’AMO in 24 diversi GCM. Hanno dimostrato che ECHO-G si comporta ragionevolmente bene all’interno della distribuzione del modello e cattura la variabilità dell’AMO in modo soddisfacente. Inoltre, ECHO-G è stato uno su dieci GCM che corrispondeva alla media osservata della circolazione di ribaltamento e mostrava una correlazione significativa tra l’AMO e l’AMOC. La rappresentazione dell’NAO generata da ECHO-G è sufficiente. La sua variabilità corrisponde alla variabilità delle osservazioni e cattura le correlazioni regionali con le precipitazioni e la temperatura dell’aria superficiale (Min et al. 2005).
MODI E VARIABILITA’
In questo studio l’AMO è definito come la temperatura media della superficie del mare (SST) ponderata per area attraverso il dominio dell’Atlantico del Nord (0°W a 80°W; 0°N a 60°N). Inoltre, il segnale globale viene rimosso sottraendo la media globale della SST (Trenberth e Shea 2006). Zanchettin et al. (2013) hanno dimostrato che è difficile separare tra la variabilità a bassa frequenza e i cambiamenti forzati globali quando si discute dell’AMO. Hanno dimostrato che l’AMO è fortemente influenzato dalle eruzioni vulcaniche, che non sono incluse in questa simulazione. Inoltre, hanno sottolineato che la definizione dell’AMO di Trenberth e Shea (2006) può causare una certa perdita di variabilità nell’Atlantico del Nord, ma rimuove anche l’impatto del forzamento esterno. Pertanto, sosteniamo che l’impatto dei cambiamenti globali forzati sull’AMO come discusso in questo studio sia piuttosto piccolo.
L’NAO è definito come la prima funzione ortogonale empirica (EOF) delle anomalie mensili della pressione al livello del mare (SLP) (20°N a 70°N; 90°W a 40°E) della stagione invernale (DJFM). Il modello NAO è principalmente associato a un dipolo nord-sud, e i centri di azione sono indicati come IL e AH in questo studio. Poiché l’RCA3 copre solo il dominio europeo, i campi di SLP e SST sono presi da ECHO-G.
L’analisi EOF con finestre di tempo sovrapposte
Un modello di riferimento NAO è definito calcolando la prima EOF del periodo dal 950 al 1800 simulato da ECHO-G. Per analizzare il cambiamento della posizione spaziale del NAO, viene eseguita un’analisi EOF con finestre di tempo sovrapposte. L’idea di questo concetto è simile a una media mobile centrata. Per ogni passo temporale t viene calcolato un EOF considerando i passi temporali [tn,t+n] delle anomalie di SLP, con n = 60 mesi. Si noti che le anomalie sono calcolate rispetto alla media di quel segmento, senza alcun detrending. Il successivo EOF viene calcolato con la stessa lunghezza di finestra [t-n,t+n] ma t è ora spostato dell’incremento di tempo dt = 1 mese. Questo crea una serie di EOF, uno per ogni passo temporale. Per ogni passo temporale vengono calcolati i primi quattro EOF per assicurarsi che il modello NAO sia catturato. Per identificare il modello NAO, essi vengono confrontati con il modello NAO di riferimento applicando una correlazione spaziale.
Sulla base di questa serie di modelli NAO, il movimento dei centri di azione del NAO (IL e AH) viene tracciato applicando un algoritmo di cluster k-means che è correlato all’algoritmo proposto da Lloyd (1982). L’algoritmo di cluster trova k centroidi del cluster che minimizzano la distanza tra i punti dati e il centroide più vicino. L’algoritmo di cluster è un modo robusto per identificare il minimo e il massimo del modello NAO. Il centro di ogni cluster viene ottenuto calcolando la sua posizione media.
L’idea di un’analisi EOF con finestre di tempo sovrapposte è stata applicata anche da Lehmann et al. (2011) per tracciare lo spostamento spaziale dei centri di azione del NAO. Hanno eseguito un’analisi EOF per il periodo di tempo dal 1958 al 1997 con finestre di tempo di 20 anni con ogni periodo sovrapposto di 10 anni. Tuttavia, nel presente studio l’EOF sovrapposto è costruito separatamente per ogni passo temporale.
Trasformata wavelet Una trasformata wavelet continua (CWT) è usata per analizzare lo spettro di potenza del segnale AMO. Similmente a un comune spettro di potenza, la CWT espande una serie temporale nello spazio delle frequenze, ma senza perdere l’informazione temporale. Ciò consente di analizzare le oscillazioni localizzate nel tempo nel segnale (Torrence e Compo 1998). Per trovare una relazione tra l’AMO e il NAO, si usa la coerenza wavelet (WTC). La WTC confronta due CWT e trova comportamenti localmente sincronizzati di due segnali. Utilizzando simulazioni Monte Carlo, si testa il livello di significatività statistica della WTC. Si crea un grande insieme di n = 300 coppie di set di dati surrogati con gli stessi coefficienti AR1 dei set di dati in input. Per ogni scala della CWT, il livello di significatività è stimato calcolando la coerenza wavelet con ogni coppia di set di dati (Grinsted et al 2004).
Percorsi delle Tempeste Per valutare l’impatto dell’AMO sui percorsi delle tempeste, viene utilizzato un metodo di identificazione dei cicloni basato sul calcolo (CCI). Il CCI usa molteplici regressioni dei minimi quadrati su una serie di sinusoidi troncate per stimare i coefficienti dell’approssimazione di Fourier. Risolvendo la prima e la seconda derivata lungo i profili nord-sud e est-ovest della pressione al livello del mare (SLP), cercando intersezioni zero e valori positivi rispettivamente, si ottengono i minimi locali. Una descrizione dettagliata è fornita da Benestad e Chen (2006).
Risultati Per analizzare la relazione tra AMO e NAO in ECHO-G, utilizziamo CWT e WTC (vedi figura 1). L’AMO e la NAO alternano stati positivi e negativi. Durante l’Anomalia Climatica Medievale (MCA) dal 950 al 1300, AMO e NAO sono prevalentemente positivi. Durante la transizione alla Piccola Era Glaciale (LIA; 1400-1700), gli stati di AMO e NAO appaiono più frequentemente e il numero di stati positivi e negativi è più bilanciato (figura 1 (a)).
Figura 1. Indice AMO e NAO calcolato per il periodo dal 950 al 1800 (a), spettro di potenza wavelet dell’AMO (b) e la coerenza wavelet dell’AMO e della NAO (c). Le linee di contorno nere mostrano la significatività statistica secondo Grinsted et al (2004). Il cono di influenza dove gli effetti di bordo potrebbero influenzare i risultati è tratteggiato (Grinsted et al 2004). Le frecce nelle regioni significative indicano la relazione di fase tra i segnali: puntando verso l’alto (giù) in fase (antifase), e AMO che precede (ritarda) a destra (sinistra). AMO = Atlantic Multidecadal Oscillation; NAO = North Atlantic Oscillation.
La CWT rivela che l’AMO ha due componenti a bassa frequenza persistenti (figura 1 (b)). Dal 1150 al 1400 l’AMO ha un potere significativo nella banda di frequenza dai 90 ai 180 anni. Durante la LIA, la distribuzione di potenza cambia e si trova potenza significativa nella banda di frequenza dai 60 ai 90 anni. Poiché il potere del segnale AMO non è stazionario nel tempo e cambia tra il MCA e la LIA, usiamo WTC per rivelare una coerenza non stazionaria, a bassa frequenza, tra l’AMO e la NAO (figura 1 (c)). La WTC mostra che l’AMO e la NAO hanno una coerenza significativa nel lasso di tempo dal 1150 al 1450 nella gamma di frequenza da 90 a 180 anni. Durante la LIA, da circa 1450 a 1700, si trova una coerenza significativa nella gamma di frequenza da 60 a 90 anni. Per la relazione di fase troviamo che l’AMO precede la NAO di circa 12 anni durante il MCA. Poiché la frequenza dominante passa da 90 a 180 anni a 60 a 90 anni durante la LIA, la relazione di fase cambia con la NAO che precede l’AMO di 6 anni in media. Per catturare la variabilità spaziale della NAO, eseguiamo un’analisi EOF con finestre di tempo sovrapposte di 30 anni (vedi figura 2). Poiché la CWT ha rivelato che la frequenza dominante dell’AMO cambia tra il MCA e la LIA, analizziamo separatamente entrambi gli stati climatici, per vedere se la frequenza dell’AMO influenza lo spostamento spaziale della NAO. La figura 2 (a) mostra la variabilità spaziale dell’IL e dell’AH durante il MCA. Troviamo che la posizione media dell’IL è spostata verso ovest (est) durante le fasi AMO+ (AMO-). Al contrario, la posizione media dell’AH è spostata verso est (ovest) durante le fasi AMO+ (AMO-). I campi del vento sono estratti da RCA3 e quindi non coprono l’intero dominio. Tuttavia, corrispondendo allo spostamento osservato dell’IL e dell’AH, troviamo venti occidentali aumentati nella posizione dell’AH e venti orientali aumentati nella posizione dell’IL. La distanza tra la posizione media durante le fasi AMO+ e AMO- è maggiore per l’AH che per l’IL.
La figura 2 mostra lo spostamento spaziale del minimo islandese (IL) e dell’alta pressione delle Azzorre (AH) categorizzato in base alle fasi AMO+ e AMO- durante l’Anomalia climatica medievale (MCA) (a) e la Piccola era glaciale (LIA) (b). Ogni marcatore sul grafico corrisponde alla posizione centrale ottenuta attraverso l’analisi della Funzione Ortogonale Empirica (EOF) con finestre temporali sovrapposte.
Nel diagramma, i marcatori rossi indicano le fasi AMO+ mentre i marcatori blu indicano le fasi AMO-. I marcatori neri mostrano la posizione media di entrambi i centri d’azione del NAO (IL e AH) durante le fasi AMO+ e AMO-.
Le frecce sul grafico rappresentano il campo del vento medio e sono scalate a [m s−1]. I contorni rappresentano la differenza di velocità del vento tra le fasi AMO+ e AMO-.
Ecco un breve riassunto delle principali abbreviazioni utilizzate nella figura: AMO si riferisce all’Oscillazione Multidecadale Atlantica, NAO denota l’Oscillazione del Nord Atlantico, EOF sta per Funzione Ortogonale Empirica, MCA indica l’Anomalia climatica medievale, LIA rappresenta la Piccola era glaciale, IL significa minimo islandese, e AH sta per alta pressione delle Azzorre.
La figura 2 (b) mostra la variabilità spaziale del Minimo Islandese (IL) e dell’Alta pressione delle Azzorre (AH) durante la Piccola Era Glaciale (LIA). Ancora una volta, riscontriamo che la posizione media del IL si sposta verso ovest (est) durante le fasi AMO+ (AMO-). L’AH si sposta nella direzione opposta, poiché durante le fasi AMO+ (AMO-) l’AH si trova più a est (ovest). La differenza del vento tra le fasi AMO+ e AMO- mostra venti occidentali più forti nella posizione dell’AH e venti orientali più forti nella posizione dell’IL. La distanza tra la posizione media durante le fasi AMO+ e AMO- è leggermente maggiore per l’AH rispetto all’IL.
Confrontando l’Anomalia Climatica Medievale (MCA) e la Piccola Era Glaciale (LIA), troviamo che entrambi i periodi mostrano risultati simili. L’IL si trova più a ovest durante le fasi AMO+ e più a est durante le fasi AMO-. Il rapporto opposto si trova per l’AH. Mentre l’effetto sull’AH rimane simile durante l’MCA e la LIA, la distanza tra la posizione media dell’IL durante le fasi AMO+ e AMO- aumenta durante la LIA. Poiché entrambi i centri si allontanano l’uno dall’altro, osserviamo un’inclinazione dell’asse tra l’IL e l’AH. È importante notare che i risultati sono indipendenti dalla finestra temporale selezionata per l’analisi EOF (vedi figura 3).
Figura 3. Posizione centrale del Minimo Islandese e dell’Alta pressione delle Azzorre per diverse finestre di tempo di sovrapposizione EOF. Ogni marcatore rappresenta un periodo, con marcatori blu (rossi) che indicano le fasi AMO- (AMO+). Sul lato sinistro (destro) è mostrata la relazione durante l’Anomalia Climatica Medievale (Piccola Era Glaciale). Le righe rappresentano le finestre di tempo di sovrapposizione EOF di 10, 20, 40 e 50 anni. Il marcatore nero mostra la posizione media dei centri di azione NAO durante le fasi AMO+ e AMO-.
Durante le fasi AMO+ il Minimo Islandese e l’Alta pressione delle Azzorre sono situati più a ovest e a est, rispettivamente (figura 2). La posizione di entrambi i centri d’azione dell’NAO è probabilmente legata alla posizione delle traiettorie delle tempeste (Luo et al 2010). Pertanto, analizziamo l’impatto del cambiamento sulla densità delle traiettorie delle tempeste.
La Figura 4 (a) mostra l’attività media delle traiettorie delle tempeste nell’Europa settentrionale per il periodo 950-1800. Il centro della densità media delle traiettorie delle tempeste si trova a circa 22°W e va da 54°N a 66°N. Inoltre, troviamo che la densità delle traiettorie delle tempeste si estende a est attraverso la Scandinavia settentrionale. La Figura 4 (b) mostra la differenza di densità delle traiettorie delle tempeste associata ai cambiamenti zonali del Minimo Islandese per il periodo 950-1800. I cambiamenti del Minimo Islandese sono definiti come la deviazione dalla sua posizione media. Troviamo che la densità delle traiettorie delle tempeste diminuisce nella parte settentrionale del dominio del modello, partendo a ovest dell’Islanda e estendendosi a est attraverso la Scandinavia settentrionale. Inoltre, troviamo una leggera diminuzione a 20°W e 54°N a ovest della Gran Bretagna. Un leggero aumento si trova a est della Gran Bretagna a 0°E e 60°N. Tuttavia, solo la diminuzione vicino all’Islanda che si estende verso est è statisticamente significativa.
Successivamente, l’importanza regionale dell’NAO per l’Europa settentrionale viene analizzata utilizzando l’esempio del Mar Baltico (figura 4 a 9°E a 30°E; 54°N a 66°N). La Figura 5 (a) mostra la correlazione mobile di 30 anni tra l’NAO e le variabili climatiche regionali – media della temperatura della superficie del mare, estensione del ghiaccio marino e deflusso del Mar Baltico, rispettivamente – e la posizione longitudinale del Minimo Islandese. La temperatura della superficie del mare mostra una correlazione positiva con l’NAO fino a 0.8 da 960 a 1090 ma diminuisce a 0.0 intorno al 1750. La correlazione tra l’NAO e l’estensione del ghiaccio marino è negativa e varia tra -0.2 e -0.8. Infine, la correlazione tra l’NAO e il deflusso è di 0.5 da 1000 a 1100 ma poi cambia segno con circa -0.2 durante il 1120. Tutte le variabili mostrano una forte variabilità multidecadale.
La posizione longitudinale del Minimo Islandese devia tra -12° e +20° dalla sua posizione media. Similmente alle tre variabili regionali, mostra anche fluttuazioni multidecadali. Per analizzare l’importanza del Minimo Islandese per il clima regionale del Mar Baltico, viene calcolata la correlazione tra la posizione del Minimo Islandese e tutte e tre le correlazioni mobili. Considerando il ritardo temporale dovuto all’inerzia dell’oceano, troviamo una correlazione di 0.5 per la temperatura della superficie del mare, una correlazione di 0.42 per l’estensione del ghiaccio marino, e una correlazione di 0.35 per il deflusso.
La stessa analisi viene ripetuta per l’Alta pressione delle Azzorre (vedi figura 5 (b)). Proprio come il Minimo Islandese, l’Alta pressione delle Azzorre mostra variabilità multidecadale. La sua posizione devia tra -20° e +22° dalla sua posizione media. Ancora una volta, calcoliamo la correlazione tra le correlazioni mobili delle variabili climatiche regionali con l’NAO e la posizione longitudinale dell’Alta pressione delle Azzorre. Per la temperatura della superficie del mare, l’estensione del ghiaccio marino e il deflusso troviamo correlazioni fino a -0.1, 0.05 e -0.14 rispettivamente. In sintesi, la posizione del Minimo Islandese svolge un ruolo più importante per il clima del Mar Baltico, poiché la posizione dell’Alta pressione delle Azzorre non ha un impatto significativo sul clima del Mar Baltico.
Discussione Secondo la simulazione ECHO-G, il modello climatico AMO influenza il modello spaziale del NAO. Questa connessione è rivelata dall’analisi EOF con finestre temporali sovrapposte (figura 2). Troviamo che lo stato dell’AMO influisce sulla posizione zonale del IL e del AH. Gli stati AMO+ causano uno spostamento verso ovest del IL che a sua volta riduce l’importanza regionale del NAO per il clima del Nord Europa. Per analizzare le caratteristiche dell’AMO in ECHO-G e la sua relazione con il NAO, usiamo CWT e WTC (figura 1). La frequenza dell’AMO varia da 90 a 180 anni durante l’MCA e da 60 a 90 anni durante la LIA. L’AMO simulato tende a rimanere in una fase positiva durante l’MCA, in accordo con gli studi di Mann et al (2009), Wang et al (2017), e Landrum et al (2013). I cambiamenti di frequenza dell’AMO appaiono durante l’intera simulazione olocenica di ECHO-G di 7000 anni. Ci sono diversi studi che discutono possibili motivi per questi cambiamenti dell’AMO su scale temporali centenarie: analizzando sette proxy climatici olocenici, Knudsen et al (2011) hanno rivelato cambiamenti nella frequenza dominante e nell’importanza regionale dell’AMO su un periodo di 8000 anni. Inoltre, Frankcombe et al (2010) hanno proposto che l’AMO può essere considerato come una modalità interna oceanica oscillante smorzata che è eccitata dal rumore atmosferico, modulando la sua frequenza dominante.
Inoltre, cambiamenti della frequenza dominante dell’AMO sono stati trovati anche da Wang et al (2017). Hanno scoperto che l’AMO ricostruito cambia la sua frequenza dominante. Mentre varia da 90 a 180 anni durante il periodo 1200-1500, durante gli ultimi 100 anni si osserva una frequenza da 30 a 90 anni. Un cambiamento simile nella frequenza dell’AMO è stato anche trovato in un record di ghiaccio della Groenlandia (Chylek et al 2012). Anche il NAO simulato in ECHO-G tende a rimanere in uno stato positivo durante l’MCA, come trovato anche da Trouet et al (2009). Hanno sostenuto che la transizione climatica tra MCA e LIA era collegata a condizioni prevalenti simili a La Niña, amplificate da un AMOC intensificato durante l’MCA. Questi studi sono in buon accordo con l’interpretazione dinamica dell’interazione tra AMOC e NAO proposta da Wills et al (2019) o Delworth e Zeng (2016) poiché descrivevano la frequenza dell’AMO come risultato dell’interazione tra atmosfera, cioè NAO, e oceano.
La WTC tra AMO e NAO rivela una coerenza significativa in un intervallo di frequenza che può essere attribuito all’AMO. Troviamo che la relazione di fase tra AMO e NAO cambia tra MCA e LIA. Tuttavia, con una frequenza di 50 a 90 anni durante la LIA, l’AMO segue il NAO come discusso da Delworth e Zeng (2016), Sun et al (2015), e Wills et al (2019). Sosteniamo che il cambiamento nella relazione di fase sia causato anche dalla transizione climatica precedentemente descritta tra MCA e LIA. Va notato che la relazione di fase tra AMO e NAO in ECHO-G corrisponde grossomodo alla relazione basata sull’osservazione trovata da Li et al (2013). Inoltre, analizzando la relazione tra una ricostruzione dell’AMO basata su anelli d’albero a partire dal 1567 (Gray et al 2004) e una ricostruzione del NAO basata su dati proxy provenienti da tutta l’Eurasia che coprono il periodo 1659-1995 (Luterbacher et al 2001), abbiamo trovato una coerenza significativa costante tra AMO e NAO, anche (non mostrato).L’impatto dell’AMO sulla posizione spaziale del NAO viene analizzato nella figura 2 e distingue tra MCA (a) e LIA (b). Tuttavia, indipendentemente da entrambi gli stati climatici, troviamo risultati simili per entrambi i periodi poiché l’AMO causa uno spostamento verso ovest del IL e uno spostamento verso est dell’AH durante le fasi AMO+. Studi precedenti hanno sostenuto che il cambiamento del flusso medio causa uno spostamento zonale del IL e AH (Jung et al 2003, Luo e Gong 2006, Luo et al 2010). Di conseguenza, lo spostamento osservato di entrambi i centri di pressione è probabilmente correlato alla differenza nei campi di vento tra AMO+ e AMO-. Inoltre, Luo et al (2010) hanno scoperto che la posizione del percorso della tempesta Atlantica probabilmente influisce sulle posizioni di entrambi i centri d’azione del NAO. Tuttavia, scopriamo che la posizione del IL e dell’AH influenzata dall’AMO non influisce sulla posizione della densità media del percorso della tempesta. Invece di una maggiore densità del percorso della tempesta durante uno spostamento verso est del IL, troviamo un minor numero di tempeste (figura 4 (b)).
Figura 4. Densità media del percorso delle tempeste per il periodo 950-1800 (a). Differenza di densità del percorso delle tempeste tra ILeast meno ILwest (b). La significatività statistica è tratteggiata e calcolata con un test t di Student a due code (α = 0.05), con le differenze calcolate che vengono confrontate con le fluttuazioni annuali del percorso delle tempeste. Il rettangolo nero mostra la regione del Mar Baltico. IL = Icelandic Low (Bassa Islandese).
Analizzando i campi SLP, scopriamo che lo stato dell’AMO influenza il numero dei percorsi delle tempeste invece della posizione di entrambi i centri. Uno spostamento verso ovest o verso est del IL corrisponde rispettivamente agli stati AMO+ e AMO- (figura 2). La differenza SLP tra spostamenti verso ovest e verso est del IL mostra valori negativi nella posizione del IL e valori positivi nella posizione dell’AH, rassomigliando a un modello NAO+ (figura 6). Questo risulta in un maggiore gradiente SLP e un maggior numero di tempeste (non mostrato). Inoltre, la differenza tra gli spostamenti verso est e verso ovest dell’AH, corrispondenti agli stati AMO+ e AMO-, risulta nel stesso modello SLP riscontrato per il IL. Si trova che durante le fasi AMO+ il gradiente SLP tra IL e AH è maggiore rispetto alle fasi AMO-, aumentando il numero di tempeste.
Tuttavia, lo spostamento del IL e dell’AH è di particolare importanza nello studio dell’impatto del NAO, ad es. sui modelli di precipitazione locali. Studi che discutono il clima globale, come Landrum et al (2013), hanno trascurato il fatto che le correlazioni tra il NAO e le variabili climatiche regionali cambiano nel tempo. Tuttavia, alcuni studi sul clima regionale hanno considerato che l’influenza del NAO sulle variabili climatiche regionali in Europa cambia nel tempo (Vihma e Haapala 2009, Omstedt e Chen 2001, Hunicke e Zorita 2006, Chen e Hellström 1999, Meier e Kauker 2002, Beranov´a e Huth 2008).
Il Mar Baltico ha dimostrato di rispondere in modo molto sensibile alle forzature esterne (Belkin 2009). Inoltre, studi di Börgel et al (2018) e Kniebusch et al (2019) hanno rivelato un significativo impatto dell’AMO sulla regione del Mar Baltico (cioè l’Europa settentrionale). È esposto a una varietà di pressioni antropogeniche come le attività agricole, industriali e urbane. In questo studio stiamo indagando l’impatto della variabilità naturale sullo stato ambientale del Mar Baltico perché questo impatto potrebbe essere ancora più importante del cambiamento climatico antropogenico nel prossimo futuro, dato che il 58% della variabilità decennale nella temperatura media della superficie del mare (SST) del Mar Baltico può essere spiegato dall’AMO (Kniebusch et al 2019).
Utilizzando il Mar Baltico come esempio dell’impatto del NAO sul clima regionale (figura 5), scopriamo che la correlazione tra le variabili climatiche regionali e il NAO varia su scale temporali multidecadali. La correlazione tra il NAO e la SST varia enormemente con correlazioni che vanno da 0,0 a 0,8. Beranov´a e Huth (2008) hanno riscontrato una maggiore correlazione tra il NAO e il clima europeo quando i centri d’azione del NAO sono situati più a est. Mentre i nostri risultati supportano le loro affermazioni, scopriamo che solo la posizione del IL è rilevante per la correlazione regionale con il NAO nel Nord Europa.
Figura 5. Confronto dell’anomalia della posizione longitudinale del IL (a) e dell’AH (b) con la correlazione in esecuzione di 30 anni tra il NAO e le variabili climatiche regionali del Mar Baltico, ovvero, la temperatura della superficie del mare (SST), l’estensione del ghiaccio marino e lo scarico. NAO = Oscillazione del Nord Atlantico; SST = temperatura della superficie del mare; IL = Icelandic Low (Bassa Islandese); AH = Azores High (Alta delle Azzorre).
Studi precedenti si sono concentrati sulla relazione stazionaria tra l’AMO e il NAO. Il presente studio è il primo a mostrare un’influenza della variabilità multidecadale dell’AMO sulla struttura spaziale del NAO su periodi di tempo più lunghi. Come presentato in questo studio, l’AMO influisce sulla posizione est-ovest del IL e dell’AH, con uno spostamento NO-SE durante le fasi AMO+. Scopriamo che è importante considerare il rispettivo stato dell’AMO in quanto indica se la correlazione tra il NAO e il clima regionale aumenterà o diminuirà.
Ringraziamenti La ricerca presentata in questo studio fa parte del programma Baltic Earth (Scienze del sistema terrestre per la regione del Mar Baltico, vedi http://www.baltic.earth). Eduardo Zorita e Semjon Schimanke sono riconosciuti per aver fornito i dati ECHO-G e RCA3/RCO, rispettivamente. Ringraziamo due revisori anonimi i cui commenti costruttivi hanno notevolmente migliorato una bozza precedente del manoscritto.
Figura 6. Anomalia della pressione al livello del mare associata alla posizione zonale del IL e dell’AH. IL = Icelandic Low (Bassa Islandese); AH = Azores High (Alta delle Azzorre).
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/aba925/pdf