L’Oscillazione Nord Atlantica Estiva: Passato, Presente e Futuro

CHRIS K. FOLLAND E JEFF KNIGHT Centro Hadley del Met Office, Exeter, Devon, Regno Unito

HANS W. LINDERHOLM Dipartimento di Scienze della Terra, Università di Göteborg, Göteborg, Svezia

DAVID FEREDAY E SARAH INESON Centro Hadley del Met Office, Exeter, Devon, Regno Unito

JAMES W. HURRELL Centro Nazionale per la Ricerca Atmosferica, Boulder, Colorado

(Manoscritto ricevuto il 31 gennaio 2008, versione finale il 26 agosto 2008)

RIASSUNTO

Il clima estivo nell’area nord-atlantica europea mostra un modello principale di variabilità annuale simile all’Oscillazione Nord Atlantica invernale. Questa Oscillazione Nord Atlantica Estiva (SNAO) è definita come la prima funzione empirica ortogonale (EOF) delle misurazioni della pressione estiva extratropicale dell’Atlantico Nord a livello del mare. Si distingue per una posizione più settentrionale e una scala spaziale ridotta rispetto al suo corrispettivo invernale. La SNAO è identificabile anche tramite analisi di cluster e mostra una struttura barotropica quasi equivalente su base giornaliera e mensile. Sebbene meno intensa della controparte invernale, la SNAO influisce notevolmente su piogge, temperature e nuvolosità del nord Europa, modificando il corso delle tempeste atlantiche. Gioca quindi un ruolo cruciale nel causare estremi climatici estivi come alluvioni, siccità e ondate di calore nel nord-ovest dell’Europa. Sebbene il fenomeno El Niño-Oscillazione Australe (ENSO) influenzi il clima estivo europeo, le variazioni annuali della SNAO sono solo marginalmente influenzate da ENSO. Su scale temporali di più decenni, i risultati di modellazione e osservazioni suggeriscono che le variazioni della SNAO siano parzialmente legate all’oscillazione multidecennale dell’Atlantico. Studi storici dimostrano che le variazioni della SNAO si estendono fino al 1706, come dimostrato dalle ricostruzioni basate sui dati dendrocronologici. Record strumentali molto lunghi, come le temperature dell’Inghilterra centrale, confermano queste ricostruzioni. Infine, due modelli climatici simulano l’attuale SNAO e prevedono un trend verso una fase dell’indice più positiva in futuro, a causa dell’aumento delle concentrazioni dei gas serra. Questo suggerisce che ci sarà una maggiore probabilità di siccità estiva nel nord-ovest dell’Europa nel lungo termine.

1. Introduzione

La variabilità climatica nel settore Nord Atlantico-Europeo è fortemente determinata dalle variazioni nella circolazione atmosferica. Questo aspetto è particolarmente evidente in inverno, periodo per il quale il modello dell’Oscillazione Nord Atlantica (NAO, come descritto da Walker nel 1924) ha fornito un solido quadro di riferimento per numerosi studi sulla variabilità climatica annuale della regione. Meno riconosciuto, però, è il ruolo di queste variazioni della circolazione nel clima estivo europeo, nonostante siano state osservate in diversi studi precedenti, spesso come estensioni di analisi incentrate sull’inverno. Ad esempio, le analisi degli autovettori della pressione media del livello del mare nell’Atlantico Nord-Europeo effettuate da Hurrell e van Loon (1997), Hurrell e Folland (2002) e Hurrell et al. (2003) hanno rivelato un modello predominante di variabilità della circolazione estiva. Nello specifico, nello studio del 2003, questo modello spiegava il 22.1% della varianza della pressione atmosferica di giugno-agosto nell’Atlantico Nord extratropicale, rispetto al 36.7% della NAO invernale. Il modello estivo si caratterizza per una minore estensione spaziale e una posizione più settentrionale rispetto alla NAO invernale, con il nodo meridionale situato sul nord-ovest dell’Europa, anziché nella zona Azzorre-Spagna, e un nodo artico di dimensioni ridotte, come illustrato nella figura 6 di Hurrell et al. (2003). Risultati simili emergono dall’analisi degli autovettori ruotati dell’altezza geopotenziale a 700-hPa dell’emisfero settentrionale di Barnston e Livezey (1987, citati come BL87), che mostra pattern dominanti quasi identici nei mesi di giugno, luglio e agosto, con una varianza emisferica simile (10%) a quella della NAO invernale (12%). Questi studi evidenziano l’esistenza di un corrispettivo estivo della NAO invernale, sebbene con caratteristiche distintive. Analogamente alla stagione invernale, questo modello di variabilità è denominato Oscillazione Nord Atlantica Estiva (SNAO). Il nostro scopo è consolidare ulteriormente la SNAO come concetto chiave per comprendere la variabilità del clima estivo europeo e analizzarne le peculiarità.

Un approccio alternativo per descrivere il ciclo stagionale della NAO è stato proposto da Portis et al. (2001) con il loro concetto di “NAO mobile”. Per ogni mese dell’anno, sono stati calcolati i punti di massima anticorrelazione tra due regioni della pressione media del livello del mare rianalizzata dal National Centers for Environmental Prediction (NCEP) (Kalnay et al. 1996). A differenza di altri studi, per i mesi di luglio e agosto, hanno individuato dipoli con centri nell’Atlantico Nord occidentale. I limiti di longitudine e latitudine imposti dai calcoli di anticorrelazione, tuttavia, escludono la possibilità di un nodo meridionale più spostato verso nord e est, precludendo quindi l’inclusione della SNAO così come definita. È pertanto fondamentale considerare la variabilità dell’intera regione dell’Atlantico Nord nel definire il principale modello di variabilità estiva.

Un ulteriore metodo per identificare i pattern di circolazione atmosferica regionale è l’analisi di cluster. Cassou et al. (2005) hanno condotto un’analisi di cluster k-means sulle altezze giornaliere a 500-hPa di JJA nell’area Nord Atlantico-Europea (20°-80°N, 90°W-30°E). Selezionando solo i giorni appartenenti allo stesso cluster per almeno 5 giorni consecutivi, hanno identificato quattro cluster che spiegavano circa il 18% della varianza. Uno di questi modelli, che hanno denominato “modello di blocco europeo estivo”, mostra somiglianze con la SNAO come riscontrato in Hurrell e van Loon (1997), Hurrell et al. (2003) o BL87, nonostante derivi da dati giornalieri e da un diverso livello atmosferico. Nella loro definizione della modalità positiva, che corrisponde a quella degli studi precedenti, le anomalie di alta pressione predominano sul nord Europa.

Horel (1981) osservò che alcuni schemi di teleconnessione a 500-hPa presentano una scala meridionale ridotta durante l’estate nell’emisfero settentrionale rispetto all’inverno, attribuendo questo fenomeno in parte al movimento verso nord delle traiettorie delle tempeste tra l’inverno e l’estate. Recentemente, Feldstein (2007) ha esaminato i meccanismi dinamici della NAO di giugno-agosto (JJA) utilizzando l’indice BL87. È emerso che il modello a 300-hPa più strettamente correlato all’indice BL87 si trova leggermente a ovest rispetto al modello superficiale BL87. È stata inoltre osservata una dimensione ridotta dei modelli estivi rispetto a quelli invernali. Ogi et al. (2004, 2005) hanno identificato una modalità annulare estiva basata su dati zonalmente mediati, parallela alla modalità annulare invernale di Thompson e Wallace (1998), che presenta anch’essa una scala meridionale minore rispetto alla controparte invernale. La scala zonale più ridotta della SNAO rispetto alla NAO invernale rende meno applicabile un rapporto con una modalità annulare. Tuttavia, Ogi et al. (2004) evidenziano che una descrizione coerente dei modelli climatici dell’emisfero settentrionale extratropicale attraverso il ciclo stagionale richiede analisi stagionalmente specifiche a causa dei cambiamenti stagionali nelle loro dimensioni spaziali.

In questo studio, le nostre analisi confermano che la SNAO è un modello principale di variabilità climatica durante l’estate nell’area Nord Atlantico-Europea. Nonostante presenti caratteristiche differenti dalla NAO invernale, la SNAO fornisce un paradigma simile per comprendere le variazioni climatiche stagionali di anno in anno. Ci concentriamo sul periodo dell’alta estate, luglio e agosto, poiché il comportamento temporale della SNAO in questi mesi mostra una correlazione significativa, a differenza di giugno. Tuttavia, come indicato da BL87, il modello spaziale della SNAO a giugno è simile. Analogamente alla NAO invernale, l’esistenza della SNAO ha implicazioni importanti per gli eventi climatici estremi, come le intense piogge e le inondazioni (ad esempio, l’estate 2007 nel nord Europa). Ci sono anche conseguenze per lo stress termico dovuto alle alte temperature e per la siccità nella fase opposta della SNAO.

Per quantificare l’effetto della SNAO dell’alta estate, utilizziamo dataset climatici osservativi e dati di ri-analisi, concentrando l’attenzione sulla circolazione superficiale e troposferica, la temperatura superficiale, la nuvolosità, le precipitazioni e la posizione della traiettoria delle tempeste atlantiche. Inoltre, vengono esaminati gli influenzamenti delle temperature superficiali del mare (SST) e la variabilità temporale a partire dal 1850. Questa analisi è estesa tramite una ricostruzione dei dati dendrocronologici, che permette di risalire al record della SNAO fino al 1706. Infine, dimostriamo come la SNAO sia rappresentata in due modelli climatici accoppiati e presentiamo proiezioni delle variazioni della SNAO in scenari di aumento della CO2, coerenti con i cambiamenti climatici attesi.

  1. Definizioni tramite autovettore e cluster della SNAO

a. Definizione tramite autovettore della SNAO

Adottiamo una definizione della NAO di alta estate (luglio-agosto, in seguito indicata come JA) basata sull’analisi della covarianza delle funzioni empiriche ortogonali (EOF) relative alle anomalie della pressione media del livello del mare nell’area extratropicale Nord Atlantico-Europa per il periodo 1881-2003. I dati provengono da un’analisi giornaliera della MSLP condotta da Ansell et al. (2006); il primo autovettore è identificato come la SNAO (Fig. 1a). Non utilizziamo dati precedenti, meno precisi, che risalgono al 1850 per definire il modello della SNAO, per evitare distorsioni del modello in aree ad alta latitudine con dati scarsi. Tuttavia, generiamo serie temporali a partire dal 1850 usando questo modello. Abbiamo esaminato se esistono differenze nel modello della SNAO quando si usano dati giornalieri, medie di 10 giorni o medie di luglio e agosto della MSLP. I modelli risultano quasi identici tra queste scale temporali per il periodo 1881-2003. L’unica differenza significativa è nella percentuale di varianza totale spiegata dal modello della SNAO a seconda della scala temporale: 18,0% per la varianza giornaliera, 22,6% per la varianza media di 10 giorni e 28,3% per la varianza media bimestrale. Per il resto di questo documento, optiamo per l’utilizzo del modello giornaliero, permettendo così di valutare il contributo giornaliero della SNAO alle anomalie stagionali.

Il secondo EOF giornaliero per l’alta estate spiega il 14,5% della varianza ed è caratterizzato da un modello più zonale con centri sull’Atlantico Nord centrale e il nord-ovest dell’Europa. Il terzo EOF giornaliero spiega il 12,1% della varianza e presenta un dipolo nell’Atlantico Nord occidentale. Le posizioni dei nodi di questo dipolo sono molto simili ai punti di massima correlazione negativa a 700 hPa tra le latitudini medio-basse e alte dell’Atlantico, identificate da Portis et al. (2001) nella loro analisi della “NAO mobile” per i mesi di luglio e agosto. La nostra analisi basata su medie bimestrali si avvicina più di ogni altra alla loro scala temporale, quindi la Fig. 1b mostra il modello della SNAO media di JA, ancora una volta l’EOF1, mentre il secondo EOF medio di luglio-agosto è simile ai modelli di luglio o agosto di Portis et al., spiegando il 19,1% della varianza media di JA. Questo modo è quindi più rilevante per i dati mediati su due mesi. Concludiamo che la NAO estiva mobile identificata da Portis et al. (2001) è probabilmente simile al secondo modello di circolazione atmosferica estiva più prominente nell’area extratropicale del Nord Atlantico per dati mediati su due mesi, e al terzo EOF più significativo su scale temporali giornaliere e decagiornaliere (non mostrate). Da notare che la durata effettiva degli eventi SNAO o NAO estiva mobile è generalmente molto più breve di due mesi.

b. Definizione attraverso l’analisi dei cluster

Un’applicazione dell’analisi di cluster k-means sui dati giornalieri della MSLP di luglio e agosto, utilizzando un algoritmo di simulated annealing (Philipp et al. 2007; Fereday et al. 2008) per il periodo 1881–2003, fornisce risultati analoghi. In questo caso, utilizziamo un k = 10, per il quale emergono due cluster con modelli di anomalie della MSLP quasi opposti (Fig. 1c). Altri valori ragionevoli di k producono risultati simili data l’evidente predominanza della SNAO. In termini assoluti di MSLP, il cluster positivo si manifesta come un’intensa estensione dell’alta pressione delle Azzorre verso il nord-ovest dell’Europa, mentre il modello negativo sottolinea un’Islanda bassa spostata verso sud e est. La quasi simmetria tra i due gruppi di anomalie dei cluster, a differenza della NAO invernale (Hurrell et al. 2003; Cassou et al. 2004), mostra che le rappresentazioni tramite EOF e cluster della SNAO producono risultati molto simili. Pertanto, abbiamo preferito utilizzare l’EOF1 giornaliero in questo articolo piuttosto che i due cluster della SNAO, per la sua maggiore semplicità di utilizzo. Infine, osserviamo che questi modelli della SNAO di alta estate assomigliano al primo autovettore delle anomalie di altezza a 500-hPa ricostruite in un’analisi combinata degli autovettori di altezza, temperatura e precipitazioni di giugno-agosto per il periodo 1766–2000, definito da Casty et al. (2007) come “la modalità di blocco”.

c. Struttura verticale e temporale della SNAO

La Figura 2a illustra la regressione della MSLP dal dataset NCEP contro l’indice medio di luglio e agosto della SNAO giornaliera per il periodo 1948–2007, mostrando il modello esteso artico della SNAO. La Figura 2b presenta le regressioni delle serie temporali giornaliere e bimestrali della NAO estiva dell’Atlantico Nord sulle serie temporali delle altezze a 300-hPa della ri-analisi NCEP giornaliera e bimestrale per luglio e agosto nel periodo 1948–2003. I pattern a superficie e a 300-hPa sono simili, anche se il nodo artico è meno marcato a 300-hPa rispetto a quello di superficie. I nodi positivi e negativi sono quasi coincidenti geograficamente, quindi il modello può essere descritto come quasi-equivalente barotropico. Tuttavia, i modelli a 300-hPa sia dei 10 giorni (non mostrati) sia bimestrali si estendono leggermente più a ovest. Tutte e tre le scale temporali rivelano un centro secondario debole sopra il Nord America, essendo quello bimestrale relativamente il più marcato.

Nella Figura 3 sono esposte tre serie temporali di EOF1 basate sui pattern di EOF1 giornalieri, decagiornalieri e bimestrali della MSLP, proiettati sui dati MSLP dal 1850 al 2007. Le serie temporali sono molto simili, riflettendo i pattern di EOF1 analoghi, con una correlazione del 0.98 tra la serie temporale di 158 anni della media estiva di alta estate dell’EOF1 giornaliero e la serie dell’EOF1 medio bimestrale. La variabilità multidecennale e interannuale è molto simile. Di conseguenza, le conclusioni tratte nel resto dell’articolo basate sull’EOF1 giornaliero si applicano quasi altrettanto bene all’EOF1 medio bimestrale.

La Figura 1 visualizza diverse analisi della pressione media del livello del mare (MSLP) per la regione dell’Atlantico Nord e dell’Europa durante i mesi estivi di luglio e agosto, nel periodo compreso tra il 1881 e il 2003.

(a) Modello basato sul primo autovettore di covarianza delle anomalie: Questo pannello mostra l’oscillazione nord-atlantica estiva (NAO) basata sul primo autovettore di covarianza delle anomalie, calcolate rispetto alla media del periodo 1881–2003. I dati della pressione media del livello del mare europeo-nordatlantica (EMSLP) sono rappresentati su una griglia 5°x5°, e la ponderazione è effettuata con la radice quadrata dell’area di ogni cella di griglia durante il calcolo della matrice di covarianza. Le unità (in hPa) indicano la deviazione standard locale della serie temporale spiegata dall’autovettore.

(b) Primi due autovettori empirici (EOF) delle medie di luglio e agosto: I pannelli a sinistra e a destra mostrano rispettivamente il primo e il secondo EOF della pressione media del livello del mare per le medie di luglio e agosto, sempre per lo stesso periodo e regione. Le linee contornate rappresentano le pressioni assolute e le aree colorate evidenziano le anomalie rispetto a un modello climatico che varia stagionalmente.

(c) Fasi positive e negative della NAO estiva identificate tramite analisi di cluster: Questo pannello illustra le fasi positive e negative della NAO estiva, come rilevate dall’analisi di cluster dei dati mensili di pressione media del livello del mare di luglio e agosto, basata sui lavori di Allan e Ansell (2006). Le pressioni assolute sono delineate con linee nere, mentre le anomalie sono mostrate in colori. Circa il 19% di tutti i giorni è classificato in entrambi i cluster, indicando una distribuzione quasi uniforme tra le due fasi.

In generale, questa figura esplora i modelli di pressione atmosferica nell’Atlantico Nord durante l’estate, mettendo in luce le variazioni legate alla NAO estiva attraverso differenti metodi analitici, che combinano sia le misure statiche (pressioni e anomalie) sia le tendenze temporali (variazioni giornaliere e mensili).

La Tabella 1 illustra le correlazioni interannuali delle serie temporali giornaliere della SNAO per i mesi di giugno, luglio, agosto, e per il periodo combinato luglio-agosto. In questo contesto, abbiamo calcolato separatamente i modelli della SNAO per ciascun mese seguendo il metodo della Figura 1a. I modelli di luglio e agosto corrispondono entrambi all’EOF1, rappresentando rispettivamente il 18,0% e il 19,0% della varianza giornaliera della MSLP, mentre il modello di giugno è classificato come EOF2, con il 15,1% della varianza giornaliera. L’EOF1 di giugno è molto simile al modello estivo di Portis et al. (2001).

I tre modelli della SNAO di giugno, luglio e agosto sono quasi identici a quello di luglio-agosto, ad eccezione del nodo positivo meridionale di giugno che si estende leggermente più verso ovest-sudovest. La correlazione tra l’indice della SNAO di alta estate e quello di giugno nel periodo 1850–2007 è bassa, solo 0,11, mentre per luglio e agosto le correlazioni sono più elevate, rispettivamente di 0,75 e 0,79. Gli indici definiti separatamente per luglio e agosto mostrano una significativa intercorrelazione al 5%, anche se il valore è solo 0,20 per il periodo 1850–2007, evidenziando un’alta variabilità interna su scala mensile nelle zone extratropicali. Tuttavia, le intercorrelazioni relative tra giugno, luglio e agosto sono simili nei due sottoperiodi 1850–1928 e 1929–2007.

Inoltre, è di particolare rilievo il comportamento interdecennale negli ultimi decenni. Baines e Folland (2007) hanno dimostrato che l’indice della SNAO di alta estate era correlato con numerose serie temporali globali, parzialmente a causa dell’aumento dei valori dell’indice negli anni ’60 e ’70 e della loro diminuzione dalla metà degli anni ’80. Gli indici della SNAO di luglio e agosto riflettono più chiaramente questo andamento rispetto a quello di giugno. In aggiunta, le recenti riduzioni moderate negli indici di luglio e agosto sono similari tra loro. Complessivamente, l’indice di giugno ha mostrato variazioni relativamente limitate in questi decenni.

Concludendo, il comportamento temporale dell’indice di giugno si differenzia sufficientemente da quelli di luglio e agosto, che risultano notevolmente simili, specialmente su scale interdecennali, tanto da giustificare una concentrazione sugli studi della stagione di alta estate.

La Figura 2 illustra due tipi di analisi di regressione correlate all’Oscillazione Nord Atlantica Estiva (SNAO), basate sui dati di ri-analisi giornaliera NCEP.

(a) Regressione della pressione al livello del mare: Questo pannello rappresenta la regressione della pressione media del livello del mare per ogni punto della griglia, utilizzando il dataset giornaliero NCEP contro l’indice medio di luglio e agosto della SNAO, per il periodo dal 1948 al 2007. L’analisi mira a mostrare il pattern dell’SNAO su scala artica. Le unità sono espresse in hPa diviso la deviazione standard della serie temporale dell’SNAO. È evidente che il centro di alta pressione è leggermente più intenso rispetto ai dati del periodo 1881–2003 del dataset EMSLP.

(b) Regressione delle serie temporali dell’NAO estiva: I due pannelli, sinistro per i dati giornalieri e destro per i dati bimestrali, mostrano la regressione delle serie temporali dell’NAO estiva alta su ciascun punto della griglia rispetto alle serie temporali globali dell’altezza a 300-hPa della ri-analisi NCEP per luglio e agosto, nel periodo 1948–2003. I contorni sono disegnati ogni 20 metri, eccezion fatta per il primo contorno di 10 metri, e sono calcolati come deviazione standard della serie temporale dell’SNAO.

In conclusione, la Figura 2 fornisce una rappresentazione dettagliata di come le variazioni della pressione al livello del mare e delle altezze a 300-hPa siano associate con l’indice dell’NAO estiva alta. Queste mappe offrono una visione chiara della distribuzione spaziale e delle variazioni temporali di questo fenomeno climatico, permettendo una migliore comprensione del suo impatto e della sua estensione su scala globale.

La Figura 3 presenta tre serie temporali dell’Oscillazione Nord Atlantica Estiva (SNAO) per i mesi di luglio e agosto, estendendosi dal 1850 al 2007. Le serie sono state standardizzate e rappresentate con differenti intervalli temporali: giornaliero, decagiornaliero e mensile, visualizzate rispettivamente in blu, rosso e verde.

Ogni serie mostra fluttuazioni che riflettono l’intensità e la variazione della SNAO durante i mesi estivi di ogni anno. Per rendere più chiare le tendenze a lungo termine, è stato applicato un filtro passa-basso binomiale a ciascuna serie, con una semiampiezza di 25 anni. Queste linee filtrate, mostrate con tratti più fluidi nello stesso colore delle rispettive serie, aiutano a identificare i cambiamenti più graduati e a lungo termine, depurando il grafico dalle variazioni più immediate e brevi.

L’analisi delle serie temporali in questo modo permette di osservare non solo le oscillazioni annuali e stagionali tipiche della SNAO, ma anche di discernere eventuali tendenze decennali o pluri-decennali nel fenomeno. Questo tipo di visualizzazione è cruciale per comprendere come la SNAO influenzi i climi europeo e nord-atlantico nel lungo periodo, e per associare tali variazioni a potenziali impatti climatici o meteorologici più ampi.

L’Oscillazione Estiva dell’Atlantico Nord, temperatura, precipitazioni, nuvolosità e traiettorie delle tempeste
Nel periodo ben documentato tra il 1900 e il 2006, sono state osservate delle correlazioni tra l’indice SNAO e la temperatura superficiale globale (Brohan et al., 2006), come mostrato in figura 4. Il pannello di sinistra considera periodi inferiori ai 10 anni, mentre il pannello inferiore esamina i periodi superiori ai 10 anni. Entrambi i range temporali mostrano una correlazione positiva molto significativa sulle terre del nord-ovest europeo, dall’Irlanda fino al Baltico orientale, sebbene tale correlazione sia leggermente più forte nei periodi più brevi. Queste intense correlazioni positive sono prevedibili poiché la fase positiva dell’SNAO è associata a condizioni anticicloniche e quindi soleggiate su questa regione, che durante l’estate incrementa la temperatura superficiale a causa di un maggiore riscaldamento sensibile, tema che verrà approfondito più avanti in questa sezione. Correlazioni negative si osservano invece sulla regione mediterranea orientale in entrambi i pannelli, indicando un incremento della nuvolosità. Vi è anche una significativa correlazione positiva che copre l’area del Sahel e del Sudan nel nord Africa per periodi inferiori ai 10 anni, suggerendo condizioni più calde del normale associate alla fase positiva dell’SNAO durante il monsone dell’Africa occidentale. Questo aspetto è meno evidente nei periodi superiori ai 10 anni, influenzato anche dalla scarsità di dati sulla temperatura di queste regioni. Entrambi i pannelli mostrano condizioni di freddo vicino alla Groenlandia, in linea con le anomalie cicloniche mostrate nelle figure 1a e 1c. Si nota una correlazione positiva anche nel nord-est del Nord America in entrambi i pannelli; sebbene non si evidenzi nessun segnale in MSLP (Figura 2a), è presente un’anomalia di altezza positiva a 300 hPa associata alla fase estiva positiva dell’SNAO (Figura 2b). Si notano differenze più marcate nei modelli di correlazione sugli oceani. Per periodi inferiori a 10 anni, si registrano correlazioni moderate con un modello SST di El Niño nel Pacifico orientale tropicale. Questo è assente nei periodi superiori ai 10 anni; tuttavia, l’SNAO sembra correlarsi con un modello quasi globale di SST che ricorda la fase negativa della cosiddetta oscillazione multidecennale dell’Atlantico (AMO; per esempio, Goldenberg et al. 2001; Knight et al. 2005). L’AMO è paragonabile all’EOF3 delle variazioni globali a bassa frequenza di SST descritte in Parker et al. (2007), un modello simile presentato in Folland et al. (1999), e il modello interemisferico di Folland et al. (1986). Sutton e Hodson (2005) e Knight et al. (2006) dimostrano tramite studi di modellazione, e Baines e Folland (2007) tramite osservazioni, che la pressione superficiale estiva nella regione del nord-ovest europeo tende a diminuire con il riscaldamento e ad aumentare con il raffreddamento delle SST nell’Atlantico Nord in toto. L’analisi della nuvolosità totale non filtrata correlata con l’SNAO (Figura 5) si basa su un database omogeneizzato derivato dai rapporti estesi di nuvolosità da navi e stazioni terrestri a livello globale, 1952-1996 (Hahn e Warren 1999) e la climatologia delle nuvole per stazioni terrestri a livello mondiale, 1971-1996 (Hahn e Warren 2003), limitata quindi ai decenni più recenti.

Questo approfondimento offre una maggiore comprensione dei modelli di temperatura mostrati nella figura 4. Nella fase positiva dell’indice SNAO, il nord-ovest dell’Europa registra una significativa diminuzione della nuvolosità, in linea con le anomalie positive delle temperature. Al contrario, nel Mediterraneo orientale la nuvolosità aumenta notevolmente in questa fase. Anche a sud e a est della Groenlandia si verifica un incremento della nuvolosità, come ci si aspetterebbe dal segno negativo del modello SNAO (figure 1a,c). Alcune caratteristiche più sottili della SNAO sul Nord America, specialmente un lieve aumento della temperatura durante la fase positiva dell’SNAO, trovano conferma nella coerenza fisica con le variazioni di nuvolosità.

Forte e significative anticorrelazioni dell’indice SNAO con le precipitazioni di luglio e agosto (Mitchell e Jones 2005) nel nord-ovest dell’Europa sono illustrate nella figura 6. Queste superano -0.64 in alcune aree delle Isole Britanniche e sono ben oltre -0.48 nella zona del nord-ovest europeo, caratterizzata da notevoli anomalie di calore (Figura 4) e minor nuvolosità (Figura 5). La relazione con le precipitazioni in Inghilterra e Galles (Wigley et al., 1984) nei mesi di luglio e agosto dal 1850 al 2007 (Figura 6b) è estremamente significativa (correlazione = -0.63; si noti che i dati delle precipitazioni sono invertiti). Durante i due periodi indipendenti di lunghezza quasi uguale (1850-1928 e 1929-2007), le correlazioni risultano significative individualmente, -0.56 e -0.66 rispettivamente, con medie e deviazioni standard analoghe in ciascun periodo. Inoltre, le variazioni interdecennali di entrambe le grandezze si seguono molto da vicino, con un incremento dell’indice SNAO e una diminuzione delle precipitazioni negli anni ’60 e primi anni ’70, come evidenziato da Baines e Folland (2007) per le precipitazioni nel sud-est dell’Inghilterra.

Le precipitazioni nel sud Europa sono significativamente e positivamente correlate con l’indice SNAO, con correlazioni fino a 0.3. La zona interessata dalle precipitazioni si estende più a ovest rispetto alla regione con correlazioni di temperatura negative. I dati sulla nuvolosità presentati nella figura 5 confermano queste precipitazioni aggiuntive. Si osservano inoltre correlazioni negative delle precipitazioni su tutta la larghezza del Sahel africano, che raggiungono -0.5 in alcuni punti, e deboli correlazioni positive a sud. Questo fenomeno di dipolo delle precipitazioni nordafricane è coerente con uno spostamento verso sud e un possibile intensificarsi della zona di convergenza intertropicale nordafricana (ad esempio, Rowell et al., 1992) quando l’SNAO si trova nella sua fase positiva.

Anche se i dati sulla nuvolosità mostrano solo deboli correlazioni, questi sono coerenti con una riduzione delle precipitazioni e un aumento della temperatura (Figura 4) associati a un indice SNAO positivo nel Sahel. Hurrell e Folland (2002) avevano notato una relazione simile per le precipitazioni del Sahel. Inoltre, le Figure 4b e 6 sono in linea con gli studi di Rowell (2003), che ha esplorato le ragioni fisiche dell’effetto delle temperature superficiali del mare del Mediterraneo sulle precipitazioni del Sahel, specialmente su scala decennale.

Concludiamo che il modello di correlazione della nuvolosità nella regione dell’Atlantico Nord è in armonia con i modelli di pressione al livello del mare, temperatura superficiale e precipitazioni della SNAO. Una minor nuvolosità è associata a temperature più elevate, maggiore riscaldamento sensibile e condizioni asciutte, mentre una maggiore nuvolosità corrisponde a temperature più basse, minor riscaldamento sensibile e condizioni più umide, come ci si aspetterebbe durante l’estate. Sembra inoltre che ci siano correlazioni a lungo raggio tra la SNAO e il monsone dell’Africa occidentale, su diverse scale temporali.

Le variazioni della SNAO sono legate a cambiamenti nel percorso delle tempeste nell’Atlantico Nord (Figura 7), tale che un indice SNAO positivo (negativo) è associato a un movimento verso nord (sud) sopra il nord-ovest dell’Europa e verso l’Atlantico orientale. Alla fine del diciannovesimo e agli inizi del ventesimo secolo, l’indice SNAO tendeva a essere più negativo (Figura 3) rispetto al periodo successivo alla metà degli anni ’60. Durante questo periodo più recente, il percorso delle tempeste si è intensificato sopra l’Islanda e il Mare di Norvegia e si è indebolito più a sud, particolarmente sull’Europa centro-occidentale. Di conseguenza, i cambiamenti di temperatura e precipitazioni nelle aree maggiormente influenzate dalla SNAO derivano da una combinazione di effetti termo-dinamici e dinamici. Prendendo come esempio l’Inghilterra, la fase positiva dell’indice SNAO corrisponde a venti orientali anomali che portano aria calda dall’Europa continentale (come indicato dalla Figura 1a), unitamente a una maggiore irradiazione solare locale e riscaldamento sensibile della superficie. Questi fattori intensificano la risposta in termini di temperatura e precipitazioni, rendendo la SNAO un fattore di controllo cruciale sul calore estivo, la siccità e le alluvioni nel nord-ovest europeo. Tuttavia, nel sud Europa è meno influente, poiché le correlazioni con il clima superficiale sono meno marcate, rendendo altri pattern atmosferici estivi probabilmente altrettanto significativi (Cassou et al. 2005).

La Tabella 1 mostra le correlazioni interannuali dei mesi estivi e l’indice SNAO, ovvero l’Oscillazione del Nord Atlantico Estivo, per tre diversi periodi storici. Ogni cella della tabella rappresenta il coefficiente di correlazione tra un mese specifico dell’estate (giugno, luglio, agosto) e l’indice SNAO. I valori che sono statisticamente significativi al 5% sono segnati con un asterisco, indicando una relazione forte e affidabile tra i mesi e l’indice SNAO.

La tabella è divisa in tre parti:

  1. (a) 1850-2007: Questo ampio intervallo temporale mostra che agosto ha le correlazioni più forti con l’indice SNAO, specialmente evidente con i valori di 0.75 e 0.79.
  2. (b) 1850-1928: In questo periodo più antico, luglio e agosto presentano correlazioni significative con l’indice SNAO, entrambi con valori di 0.78, suggerendo una relazione consistente tra il clima estivo e l’indice.
  3. (c) 1929-2007: Nei decenni più recenti, le correlazioni rimangono significative, specialmente in luglio e agosto con valori di 0.72 e 0.79 rispettivamente, confermando la persistenza di questa relazione nel tempo.

In conclusione, la tabella evidenzia come, in particolare nei mesi di luglio e agosto, esista una correlazione marcata e statisticamente significativa con l’indice SNAO, sottolineando l’importanza di questo indice nel modulare le condizioni climatiche estive in termini di temperatura e precipitazioni.

La Figura 4 esamina le correlazioni tra la temperatura della superficie terrestre e quella dell’aria a due metri, oltre alla temperatura della superficie marina, nel periodo che va dal 1900 al 2007, in relazione alla media di luglio-agosto dell’indice SNAO elevato. I dati utilizzati provengono dal dataset Hadley Centre Climatic Research Unit versione 3 (HadCRUT3v).

Dettagli dei pannelli:

  1. Pannello (a):
    • Mostra le correlazioni dove i dati di temperatura e dell’SNAO sono stati filtrati per evidenziare variazioni con periodi inferiori ai 10 anni.
    • Le croci sul grafico indicano i punti dove la correlazione è significativa al 5%, suggerendo una forte connessione locale tra l’SNAO e le temperature.
    • Per essere inclusi nell’analisi di correlazione, è necessario che almeno il 50% dei dati di temperatura sia disponibile in ciascun punto della griglia.
    • La significatività statistica è determinata attraverso un test bicaudale, confrontando la temperatura di ogni punto della griglia con 1000 serie temporali. Queste serie sono create riordinando casualmente e filtrando la serie originale SNAO.
  2. Pannello (b):
    • Analogamente al pannello (a), ma considerando questa volta periodi superiori ai 10 anni.
    • Le croci continuano a rappresentare le correlazioni statisticamente significative.

Considerazioni Principali:

  • Implicazioni Geografiche: Le zone segnate da croci rivelano come l’SNAO influenzi le temperature locali, mettendo in evidenza aree dove l’oscillazione ha un impatto significativo.
  • Confronto tra periodi: Esaminando i due pannelli si possono notare le differenze nelle correlazioni a seconda che si considerino periodi più brevi o più lunghi. Ciò aiuta a comprendere come l’effetto dell’SNAO possa variare su diverse scale temporali.Questa figura fornisce una chiara visualizzazione di come variazioni nell’indice SNAO siano associate a cambiamenti nelle temperature globali, evidenziando zone geografiche specifiche e mostrando come queste correlazioni possano differire a seconda della lunghezza del periodo considerato.

La Figura 5 visualizza la correlazione tra la nuvolosità di luglio e agosto e l’indice SNAO (Oscillazione del Nord Atlantico), abbracciando periodi diversi: dal 1971 al 1996 per le aree terrestri e dal 1954 al 1997 per le zone oceaniche.

Dettagli Importanti della Mappa:

  • Linee di Correlazione: Le linee continue indicano correlazioni positive, mostrando che un aumento dell’indice SNAO tende a ridurre la nuvolosità in quelle aree. Invece, le linee tratteggiate rappresentano correlazioni negative, dove un aumento dell’SNAO è associato ad un aumento della nuvolosità.
  • Risoluzione dei Dati: I dati sulla nuvolosità sono più dettagliati sopra la terra, con una griglia di 5° per 5°, mentre sugli oceani la risoluzione è più grossolana, variando da 10° per 10° fino a 10° per 40° a seconda della latitudine.
  • Significatività Statistica: Le stelle sui punti della mappa segnalano correlazioni statisticamente significative, superiori al 5%. Questo valore è calcolato usando la statistica Z di Fisher, che aggrega le correlazioni da diverse stazioni per ogni area geografica specifica.

Osservazioni Chiave:

  • Distribuzione delle Correlazioni: L’impatto dell’SNAO sulla nuvolosità varia geograficamente, con alcune aree mostrando una forte correlazione positiva o negativa. Questo sottolinea come l’SNAO influenzi diversamente il clima in base alla regione.
  • Precisione e Dettaglio: Le variazioni nella risoluzione dei dati tra terre e oceani suggeriscono che l’accuratezza e il dettaglio delle correlazioni possono differire. Le correlazioni sulle terre emerse sono potenzialmente più precise grazie alla maggiore risoluzione dei dati.

In conclusione, questa figura illustra efficacemente l’influenza dell’SNAO sulla nuvolosità globale durante i mesi estivi, evidenziando l’importanza di analizzare le variabili climatiche in modo regionale e considerando la risoluzione dei dati per una comprensione accurata del fenomeno.

La Figura 6 si divide in due parti e analizza la correlazione tra l’indice SNAO (Oscillazione del Nord Atlantico) e le precipitazioni di luglio e agosto, mettendo in luce come questo indice influenzi le piogge in diverse regioni.

Parte (a) – Correlazione Globale:

  • Contenuto: Questa mappa del mondo mostra la correlazione tra le precipitazioni estive e l’indice SNAO elevato, utilizzando i dati raccolti da Mitchell e Jones per il periodo 1900-1998.
  • Dettagli Tecnici: Le correlazioni variano da -0.8 a 0.8, dove i valori positivi indicano che un alto indice SNAO coincide con un aumento delle precipitazioni, mentre i valori negativi indicano una riduzione.
  • Analisi di Significatività: Le correlazioni sono verificate con metodi statistici simili a quelli impiegati nella Figura 4, assicurando che le associazioni osservate siano affidabili e significative.

Parte (b) – Focalizzazione su Inghilterra e Galles:

  • Contenuto: Viene esplorata la relazione tra l’SNAO e le precipitazioni estive in Inghilterra e Galles dal 1850 al 2007.
  • Approccio Analitico: I dati delle precipitazioni sono stati invertiti di segno e standardizzati per il periodo considerato, stabilendo che un alto valore di SNAO si traduce in minori precipitazioni, e viceversa.
  • Visualizzazione: Le linee morbide nel grafico rappresentano i dati filtrati per eliminare le fluttuazioni a breve termine e concentrarsi sulle tendenze a lungo termine, superiori ai 25 anni.

Implicazioni:

  • Impatto Geografico e Temporale: La figura dimostra che l’influenza dell’SNAO sulle precipitazioni varia non solo a livello regionale ma anche nel corso del tempo, offrendo spunti cruciali sul modo in cui le dinamiche climatiche atlantiche impattano i modelli meteorologici locali.
  • Rilevanza Climatica: Queste correlazioni sono essenziali per comprendere meglio le interazioni tra grandi oscillazioni oceaniche e variazioni meteorologiche, con implicazioni dirette sulla gestione delle risorse idriche e sulla pianificazione in ambiti come l’agricoltura e la protezione civile.

In sintesi, la Figura 6 fornisce un’analisi dettagliata e quantitativa dell’impatto dell’oscillazione del Nord Atlantico sulle precipitazioni, illuminando le complesse interazioni climatiche che influenzano aree vastissime come anche regioni specifiche come l’Inghilterra e il Galles.

  1. Variazioni annuali e decennali del SNAO in relazione a ENSO e AMO a. Cicli annuali e ENSO La Figura 4 mostra come la temperatura superficiale del mare (SST) locale sia influenzata dal SNAO, con anomalie di calore legate al nodo meridionale della fase positiva del SNAO che si estende dall’ovest del Regno Unito fino al Mare del Nord e al Mar Baltico. Al contrario, anomalie di freddo si osservano nel Mediterraneo orientale a causa di un aumento della nuvolosità (Figura 5). Anche la regione attorno alla Groenlandia meridionale registra temperature basse in questa fase del SNAO, dovute a condizioni cicloniche e nuvolose.

Oltre a queste caratteristiche, si osserva una correlazione positiva debole (tra 0.3 e 0.4) ma significativa con la SST nella zona ENSO del Pacifico tropicale. Questo indica che una fase positiva del SNAO corrisponde a un evento di El Niño, mentre una fase negativa a La Niña. La correlazione diretta tra il SNAO e l’indice Niño-3.4 di luglio-agosto (da 5°N a 5°S e da 170°W a 120°W) nel periodo 1876-2007 è di 0.22, appena significativa al 5%. Anche periodi più brevi hanno mostrato risultati simili, confermando l’affidabilità dei dati HadISST dal 1876 nell’analisi delle SST di ENSO nell’est del Pacifico tropicale. Si è inoltre esaminato l’effetto del ritardo temporale tra i cambiamenti della SST nel Pacifico e le conseguenze negli extratropici dell’Atlantico, ma le correlazioni tra le SST di giugno e luglio di Niño-3.4 e gli indici SNAO erano leggermente inferiori. Nei mesi estivi, le anomalie della SST di Niño-3.4 cambiano rapidamente, quindi non forniscono ulteriori informazioni predittive.

La Figura 8 analizza la relazione tra l’indice Niño-3.4 di luglio-agosto derivato da HadISST e i dati MSLP di luglio-agosto dal secondo dataset di pressione atmosferica a livello del mare del Hadley Centre (HadSLP2), calcolati per il periodo 1876-2006. Si trovano significative regressioni positive in gran parte dell’Artico, estendendosi a sud fino alla costa nord della Scozia e ad est fino alla Scandinavia settentrionale, mentre regressioni negative significative appaiono nel nord del Pacifico. Il coefficiente di regressione per la Scozia settentrionale e la Norvegia nord-occidentale è modesto, circa 0,6 hPa per grado Celsius. Tuttavia, si osserva che la qualità dei dati MSLP è inferiore nelle alte latitudini di Canada e Groenlandia prima degli anni ’40, il che potrebbe diminuire la variazione e ridurre il coefficiente di regressione. I dati MSLP sull’Atlantico nord-orientale e sull’Europa dovrebbero invece essere affidabili per l’intero periodo considerato.

Le analisi composite delle Figure 8b e 8c confermano che la relazione di regressione della Figura 8a è sostanzialmente lineare, mostrando anomalie di MSLP opposte per le condizioni di El Niño e La Niña. Specificamente, La Niña tende a produrre valori più bassi di MSLP alle latitudini europee tra i 60° e 65°N, con venti occidentali anomali a sud.

El Niño esercita un’influenza opposta rispetto a La Niña, ma questa è più debole e non significativa nella regione del SNAO. In ogni caso, gli effetti che provengono dal Pacifico tropicale mantengono lo stesso segno sia nel nodo nord che in quello sud del SNAO; di conseguenza, l’ENSO ha solo un’influenza marginale sul SNAO. L’effetto principale è quello di favorire una leggera tendenza ai venti occidentali o ad anomalie cicloniche, e una fase negativa del SNAO durante le condizioni di La Niña nel nord-ovest europeo. L’impatto delle condizioni di El Niño sul SNAO è troppo limitato per essere identificato in questa analisi.

b. Scale temporali interdecadali e l’AMO Su scale temporali di decenni, Baines e Folland hanno identificato un possibile collegamento tra il SNAO e il modello globale delle SST dell’AMO. Si ritiene che l’AMO sia parzialmente influenzato dai cambiamenti naturali nella circolazione termoalina. Un elemento chiave di questo schema si trova nell’Atlantico Nord, tanto che quando l’AMO si trova nella sua fase calda in questa regione, il SNAO tende ad assumere una fase negativa. Le variazioni del modello delle SST dell’AMO possono avvenire naturalmente o, negli ultimi tempi, possono essere state influenzate dagli aerosol antropogenici. Analisi modello hanno mostrato che durante la fase positiva dell’AMO, la pressione atmosferica nel nord-ovest europeo tende ad abbassarsi, corrispondendo così a una tendenza verso una fase negativa del SNAO. Questo legame è stato confermato anche da simulazioni che hanno evidenziato come la temperatura nell’Inghilterra centrale sia sensibilmente influenzata dall’AMO su scala decennale. Un confronto tra le serie temporali osservate di AMO e SNAO mostra che seguono percorsi abbastanza simili, sebbene ci sia una tendenza generale verso valori più elevati del SNAO rispetto a quelli dell’AMO. Questa tendenza crescente relativa riduce l’entità della correlazione negativa tra le due serie. La forte applicazione di filtri rende impossibile valutare la significatività statistica di questa tendenza, che verrà ulteriormente discussa nelle sezioni successive. Inoltre, un’analisi basata su esperimenti con il modello HadAM3 mostra che le variazioni simulate del SNAO differiscono notevolmente da quelle osservate, con un rialzo meno marcato e ritardato rispetto a quello documentato negli anni ’60 e ’70. Tuttavia, il modello è efficace nel catturare la tendenza osservata a valori più alti dell’indice SNAO quando l’AMO è in fase negativa.

La Figura 7 presenta due mappe che esplorano i percorsi delle tempeste e la loro relazione con l’indice SNAO (Oscillazione Nord Atlantica Estiva) durante i mesi di luglio e agosto, coprendo il periodo dal 1948 al 2007.

  1. Mappa dei percorsi medi delle tempeste (sinistra):
    • Mostra la deviazione standard dell’altezza geopotenziale a 300 hPa, derivata da dati giornalieri e filtrata per oscillazioni di 2-8 giorni. Le aree con colorazioni più intense indicano una maggiore frequenza o intensità delle tempeste, evidenziando le regioni dove le tempeste sono state particolarmente attive o hanno mostrato notevoli variazioni di intensità nei mesi estivi del periodo considerato.
  2. Mappa delle correlazioni con l’indice SNAO (destra):
    • Illustra la correlazione tra la deviazione standard dell’altezza geopotenziale a 300 hPa e l’indice SNAO di luglio-agosto. I colori variano dal blu al rosso, dove il blu indica correlazioni negative e il rosso correlazioni positive. Una correlazione positiva suggerisce che un aumento dell’indice SNAO corrisponde a un aumento nella variabilità delle altezze geopotenziali, e viceversa per le correlazioni negative.
    • Le croci segnalano le aree dove le correlazioni sono statisticamente significative al 5%, indicando una forte probabilità che queste correlazioni non siano casuali.

Queste mappe forniscono una panoramica visiva su come l’attività delle tempeste nell’Atlantico settentrionale interagisce con variazioni nell’indice SNAO, offrendo spunti su come queste dinamiche influenzino le condizioni meteorologiche in diverse regioni durante l’estate.

La Figura 8 illustra come il fenomeno ENSO (El Niño Southern Oscillation) influisca sulla pressione media al livello del mare (MSLP) durante i mesi di luglio e agosto, analizzando i dati dal 1876 al 2007. Ecco un dettaglio più scorrevole delle tre mappe presenti:

  1. Regressione tra indice Niño-3.4 e MSLP (in alto a sinistra):
    • La mappa mostra l’effetto delle variazioni di temperatura dell’indice Niño-3.4 su MSLP. I colori rappresentano il coefficiente di regressione: le tonalità di rosso indicano un aumento della pressione al crescere delle temperature (El Niño), mentre il blu indica una diminuzione (La Niña). Le linee delineano le aree dove questi effetti sono statisticamente significativi al 95%.
  2. Anomalia della MSLP durante La Niña (in alto a destra):
    • Qui si osservano le anomalie di pressione durante il 20% delle stagioni più fredde di Niño-3.4, tipicamente associato a La Niña. Le zone in blu mostrano pressioni inferiori alla media, e quelle in giallo superiori. I contorni neri evidenziano le regioni dove queste differenze sono statisticamente rilevanti.
  3. Anomalia della MSLP durante El Niño (in basso):
    • Questa mappa è simile alla precedente ma si concentra sul 20% delle stagioni più calde di Niño-3.4, associate a El Niño. Anche qui, il blu segnala pressioni più basse del normale e il giallo più alte, con linee nere che indicano dove queste variazioni sono significative.

In sintesi, queste visualizzazioni mostrano l’impatto diretto degli eventi El Niño e La Niña sulla distribuzione della pressione atmosferica globale durante i mesi estivi, mettendo in evidenza le aree dove questi cambiamenti sono più marcati e statisticamente significativi.

La Figura 9 esamina come l’indice delle temperature superficiali del mare dell’Atlantico (AMO) e l’Oscillazione Nord Atlantica Estiva (SNAO) si sono relazionate tra loro nel periodo dal 1871 al 2002. Ecco una descrizione più dettagliata e scorrevole dei componenti della figura:

  1. Indice AMO Invertito (in blu):
    • La linea blu rappresenta l’indice AMO con i valori invertiti, seguendo l’analisi di Parker et al. (2007). L’inversione aiuta a comparare visivamente come l’AMO si muove in opposizione all’SNAO.
  2. SNAO Osservato (in rosso):
    • La linea rossa mostra l’SNAO osservato, inclusa una versione senza tendenze di lungo termine (detrended). Rimuovere queste tendenze permette di concentrarsi sulle variazioni naturali e cicliche piuttosto che su movimenti graduati e prolungati.
  3. SNAO Modellato (in verde):
    • La linea verde indica l’SNAO come modellato dalla media di sei simulazioni, fornendo una rappresentazione basata su dati simulati per esplorare le dinamiche interne e i pattern di questo indice.

Filtraggio e Standardizzazione:

  • Tutti i dati visualizzati sono stati sottoposti a un filtraggio passa-basso con un’ampiezza di 25 anni. Questo processo riduce i rumori di breve termine per mettere in evidenza le correlazioni e le tendenze a lungo termine tra AMO e SNAO.
  • La standardizzazione dei dati durante il periodo modellato normalizza le variazioni per rendere i confronti tra i diversi set di dati più diretti e significativi.

Questa analisi visuale aiuta a chiarire come le variazioni climatiche nell’Atlantico possano influenzare i cambiamenti stagionali nella pressione atmosferica, mostrando il modo in cui AMO e SNAO interagiscono nel tempo. Capire queste relazioni è fondamentale per studiare come i grandi pattern di circolazione influenzino il clima globale e regionale.

5. Ricostruire l’Oscillazione Nord Atlantica Estiva dal 1706

a. La ricostruzione della SNAO

Attraverso i dati strumentali, abbiamo ricostruito i comportamenti della SNAO degli ultimi 150 anni. Tuttavia, è estremamente interessante scoprire se la variabilità multidecennale osservata sia stata presente anche in epoche precedenti. Ci chiediamo, in particolare, se gli alti valori dell’indice SNAO degli ultimi decenni si siano mai verificati in passato. Grazie ai registri degli anelli degli alberi, siamo riusciti a estendere l’analisi dell’indice SNAO di un ulteriore secolo e mezzo.

Le conifere e altri alberi cresciuti ai confini della loro distribuzione nella zona del nodo meridionale della SNAO sono particolarmente sensibili al clima estivo (come evidenziato da Briffa et al. nel 2004). La risposta alla crescita degli alberi varia notevolmente nell’Europa nord-occidentale a seconda dell’ambiente di crescita, che include variabili come altitudine, tipo di suolo e inclinazione del terreno. Generalmente, la vicinanza con l’Oceano Atlantico Nord significa che il principale limite alla crescita è rappresentato dalle alte temperature estive, soprattutto in zone di alta latitudine e altitudine. Durante la stagione di crescita, le precipitazioni sono abbondanti, le estati sono miti e brevi. Tuttavia, gli alberi in ambienti più secchi e continentali possono soffrire la siccità in anni particolarmente caldi o asciutti, e abbondanti nevicate invernali possono influenzare la crescita dell’anno successivo (secondo quanto riportato da Vaganov et al. nel 1999). I dati degli anelli degli alberi di questa regione, particolarmente quelli della Scandinavia, sono stati impiegati per ricostruire non solo le temperature ma anche le precipitazioni degli ultimi secoli (ad esempio, Briffa et al. 2004; Helama e Lindholm 2003; Gouirand et al. 2007). Studi precedenti hanno dimostrato il potenziale di questi dati per analizzare fenomeni atmosferici su vasta scala, come per il modo invernale dell’NAO (Cook et al. 1998, 2002). Essendo la SNAO correlata a variazioni climatiche interannuali evidenti in questa area, ci aspettiamo una connessione tra la variabilità della SNAO e i modelli di crescita degli alberi.

Abbiamo esaminato oltre 100 serie di anelli degli alberi della regione, valutando sia la larghezza degli anelli che la massima densità del legno tardivo, per verificare la loro associazione con la SNAO osservata. Utilizzando dati degli anelli standardizzati, dove abbiamo applicato esponenziali negativi o linee di tendenza zero o negative per eliminare gli effetti dell’età e conservare i segnali a bassa frequenza (Fritts 1976), abbiamo identificato correlazioni significative tra la crescita degli alberi e la SNAO, particolarmente nel nord della Gran Bretagna e nel centro e nord della Norvegia. Le correlazioni positive sono state rilevate in Gran Bretagna e nelle regioni interne della Norvegia, mentre quelle negative sulla costa occidentale norvegese, conformemente ai modelli di correlazione illustrati nelle figure 4a e 6a. Le correlazioni più forti (superiori a 0,4) sono state osservate in Gran Bretagna. In totale, circa 20 cronologie hanno mostrato forti legami con la SNAO, con durate che variano dai 130 ai oltre 1000 anni.

Il nostro obiettivo era ricostruire l’indice SNAO degli ultimi tre secoli, quindi abbiamo selezionato per un’analisi più approfondita quelle sette cronologie che risalivano al 1700 o anche prima (vedi Tabella 2). Abbiamo realizzato un’analisi delle componenti principali per il periodo 1706-1976, per identificare la varianza condivisa tra tutte le cronologie. Per la ricostruzione dell’indice SNAO, abbiamo adottato un modello di regressione lineare, usando l’SNAO osservata come variabile da prevedere e le componenti principali significative degli anelli degli alberi come variabili predittive. Il modello è stato calibrato inizialmente usando metà dei dati strumentali disponibili, riservando il resto per la fase di verifica. Di conseguenza, il periodo dal 1850 al 1912 è stato impiegato per la calibrazione e quello dal 1913 al 1976 per la verifica. In seguito, abbiamo invertito la procedura. Il modello finale, ottenuto dalla regressione sull’intero arco temporale 1850-1976, è stato utilizzato per ricostruire l’indice SNAO a partire dal 1706 (vedi Tabella 3).

L’indice SNAO ricostruito si allinea bene con quello osservato (Figura 10), sebbene non riesca a riprodurre completamente l’ampiezza della variabilità ad alta frequenza registrata. Notiamo una correlazione leggermente più marcata tra gli indici SNAO ricostruiti e quelli osservati su base interannuale (r = 0.61) rispetto a quella su scale decennali a interdecennali (r = 0.51). In generale, tuttavia, l’evoluzione della SNAO dal 1850 è ben rappresentata. Un’analisi più dettagliata (non inclusa qui) indica che la ricostruzione è meno accurata per periodi intorno ai 10 anni e più efficace su periodi multidecennali di oltre 25 anni. La ricostruzione completa (Figura 10b) evidenzia una netta variabilità multidecennale nel periodo 1706-1976, mostrando una tendenza verso valori più elevati della SNAO nella parte più recente del record.

b. Confronto tra la Ricostruzione dell’Oscillazione Nord Atlantica Estiva, la Temperatura del Centro dell’Inghilterra e le Precipitazioni in Inghilterra e Galles

Abbiamo messo a confronto la ricostruzione dell’indice SNAO con quella delle temperature medie di luglio e agosto del Central England Temperature (CET) (Manley 1974; Parker et al. 1992; Parker e Horton 2005). La CET rappresenta la serie di temperature superficiali strumentali mensili più lunga e meglio omogeneizzata al mondo, offrendo così un’occasione unica per confrontare l’SNAO con le temperature registrate nell’arco di tre secoli. Disponiamo di quasi 150 anni di dati che non dipendono dai periodi di calibrazione e verifica dell’SNAO proxy. Come anticipato in discussioni precedenti, la Figura 11 mostra una forte correlazione tra l’SNAO e la temperatura superficiale nel centro dell’Inghilterra per il periodo 1850-2006. In questo grafico, entrambe le serie sono standardizzate individualmente per compensare la ridotta deviazione standard dell’SNAO ricostruita. La zona rappresentata dalla CET non coincide con quella delle ricostruzioni degli anelli degli alberi menzionati precedentemente, ma si trova strategicamente all’interno della parte meridionale del dipolo SNAO. Pertanto, è logico interrogarsi sull’esistenza di un forte legame tra la CET e i dati SNAO ricostruiti prima del 1850.

Per l’intero periodo 1706-1976, la correlazione tra la CET di luglio e agosto e l’SNAO è di 0,55, significativamente alta ben oltre lo 0,1% di livello. Durante il periodo combinato di calibrazione e verifica (1850-1976), il valore è più elevato (0,66), come ci si aspetterebbe. Tuttavia, durante il periodo completamente indipendente dal 1706 al 1849, la relazione rimane generalmente robusta (r = 0,47) e significativa allo 0,1% di livello. Nonostante una certa perdita di varianza nel XVIII secolo rispetto al XIX secolo (Fig. 11), la correlazione si mantiene relativamente stabile (r = 0,47 nel XVIII secolo). Questo avviene nonostante un intervallo, tra il 1790 e il 1810, in cui la relazione sembra interrompersi, anche se non si osserva una perdita evidente nella variabilità della ricostruzione dei dati proxy. Relazioni simili, sebbene meno intense, sono state osservate tra l’indice SNAO e le temperature di Stoccolma risalenti al 1756 (non illustrate), con correlazioni per il periodo 1756-1976 (0,39), simili a quelle del periodo 1756-1849 (0,36) e del periodo 1850-1976 (0,47; tutte statisticamente significative oltre lo 0,1% di livello). Come per la CET, si verifica anche una perdita di coerenza tra questi due dati intorno al 1800, quando l’indice SNAO ricostruito entra in una fase fortemente negativa. Greatbatch e Rong (2006) hanno notato un periodo di perdita di correlazione tra la loro versione di un SNAO di luglio-agosto e la CET intorno al 1915-1925, come evidenziato nella Figura 11. Hanno attribuito questa perdita di correlazione all’influenza dominante di un diverso schema di circolazione atmosferica su CET durante l’estate di quel periodo, che ha portato a condizioni anticicloniche o cicloniche anomale sull’Europa nord-occidentale, prive della struttura est-ovest estesa del nodo anticiclonico meridionale dell’SNAO; quest’ultimo tende infatti a amplificare gli effetti delle differenze locali di nuvolosità sulla CET tramite effetti advettivi, come già notato. A sostegno di ciò, si osserva che le due configurazioni corrispondenti alle fasi opposte dell’SNAO (Fig. 1c) risultano leggermente meno frequenti nel periodo 1915-1925, portando ad un aumento di altri schemi per compensare, senza che un singolo modello prevalga.

Un dettaglio saliente della Figura 11 è l’incremento generale dell’indice SNAO su scale temporali multidecennali, culminando in un picco negli anni ’70, alla conclusione del periodo di raccolta dati. Considerato che questo livello elevato è stato quasi costante, non risulta alcun intervallo anteriore al 1706 in cui l’SNAO abbia mantenuto valori tanto alti per decenni. Prima del 1850, si notano fluttuazioni su scala centenaria, ma senza mai raggiungere valori sostenuti dell’SNAO superiori a quelli osservati nel diciannovesimo secolo. La temperatura del Central England (CET) tende a seguire attentamente l’indice SNAO sulle scale temporali di bassa frequenza a partire dalla fine del diciannovesimo secolo, come previsto. Tuttavia, precedentemente, la CET mostra valori relativamente più alti, specialmente nel diciottesimo secolo. È probabile che esista un bias termico nei dati strumentali e dedotti delle alte estati del diciottesimo e dell’inizio del diciannovesimo secolo, dovuto a una cattiva esposizione dei termometri (P. Jones 2008, comunicazione personale); alcuni dati della CET del primo diciottesimo secolo non sono neanche completamente strumentali (Manley 1974). Anche se non completamente affidabile per quantificare da solo questo bias, la Figura 11 indica che potrebbe ammontare a circa un’unità standardizzata, o intorno a 1°C, nei mesi estivi del diciottesimo secolo rispetto agli stessi mesi nel ventesimo secolo. Di conseguenza, la CET estiva potrebbe ancora includere alcune incoerenze che tenderebbero a sottostimare il riscaldamento del clima estivo nel Regno Unito negli ultimi 300 anni.

La precipitazione in Inghilterra e Galles (EWP) si dimostra meno affidabile nei decenni più antichi rispetto alla CET, e la correlazione spaziale della pioggia è inferiore rispetto a quella della temperatura. L’EWP inizia soltanto nel 1766, quindi è naturale aspettarsi una relazione generalmente meno robusta con l’SNAO. Durante il periodo di calibrazione e verifica dell’indice SNAO, la correlazione tra EWP e l’indice SNAO è di -0,56, risultando altamente significativa. Tuttavia, nel periodo indipendente dal 1766 al 1849, la correlazione rimane negativa ma scende a soli -0,15 e non risulta significativa, sebbene aumenti leggermente alla fine del diciottesimo secolo (1766-1800) a -0,30.

La tabella numero 2 elenca le cronologie degli anelli degli alberi selezionate per la ricostruzione dell’Oscillazione Nord Atlantica Estiva (SNAO). Ogni riga fornisce dettagli specifici riguardanti diversi siti in Norvegia e nel Regno Unito:

  1. Nome e Paese: Queste colonne indicano rispettivamente il nome del sito da cui sono stati prelevati i campioni degli anelli degli alberi e il paese in cui il sito si trova.
  2. Latitudine e Longitudine: Le coordinate geografiche del sito di campionamento sono indicate in gradi nord per la latitudine e gradi est per la longitudine, fornendo una precisa localizzazione geografica.
  3. Tipo di Dati: Questa colonna descrive il tipo di dati degli anelli degli alberi utilizzati. “TRW” rappresenta le larghezze degli anelli degli alberi, che riflettono le variazioni annue nella crescita, mentre “MXD” si riferisce alla densità massima del legno tardivo, utile per studiare le variazioni climatiche più dettagliate.
  4. Arco Temporale: Indica gli anni coperti dai dati di ciascuna cronologia, mostrando l’estensione temporale della ricerca.

La tabella include anche annotazioni sulle fonti dei dati. I dati marcati con “a” e “c” provengono dalla Banca Dati Internazionale sugli Anelli degli Alberi e dal Centro Mondiale di Dati per la Paleoclimatologia della NOAA/NCDC, offrendo un solido background internazionale per i dati raccolti.

In sintesi, la tabella fornisce un quadro dettagliato delle fonti e caratteristiche dei dati degli anelli degli alberi utilizzati per analizzare le variazioni climatiche nella regione dell’Atlantico Nord nel corso dei secoli.

La tabella numero 3 riporta le statistiche di calibrazione e verifica relative alla ricostruzione dell’Oscillazione Nord Atlantica Estiva (SNAO) confrontata con i dati osservati. Questi dati statistici ci aiutano a comprendere l’efficacia del modello utilizzato. Ecco un dettaglio di ciascun parametro statistico presentato nella tabella:

  1. r: Il coefficiente di correlazione misura la forza e la direzione del legame lineare tra i dati osservati e quelli ricostruiti. Un valore più alto indica una correlazione più forte, suggerendo una maggiore precisione del modello.
  2. r2: Rappresenta la percentuale della varianza nei dati osservati che viene spiegata dal modello. Più alto è questo valore, maggiore è la precisione con cui il modello spiega i cambiamenti osservati.
  3. RE (Reduction of Error): Valuta quanto bene il modello predice i dati rispetto a una semplice media. Valori più alti indicano una maggiore capacità predittiva.
  4. CE (Coefficient of Efficiency): Simile al RE, ma considera anche errori sistematici nel modello. Un valore elevato indica che il modello è efficiente e affidabile.
  5. DW (Durbin-Watson): Questa statistica verifica l’autocorrelazione dei residui di una regressione. Un valore vicino a 2.0 indica che non c’è autocorrelazione significativa, rendendo i risultati più affidabili.

La tabella è suddivisa in due sezioni principali:

  • Verifica: Mostra i risultati per i periodi 1850-1912 e 1913-1976, evidenziando come il modello si comporta nel predire dati all’interno di questi intervalli.
  • Calibrazione: Fornisce le statistiche per i periodi 1913-1976, 1850-1912, e 1850-1976, valutando quanto bene il modello si adatta ai dati storici in questi specifici intervalli.

In conclusione, la tabella fornisce una valutazione complessiva dell’accuratezza e dell’affidabilità del modello usato per ricostruire l’SNAO, attraverso diversi indicatori statistici di performance. Questi risultati sono fondamentali per confermare la validità delle tecniche di modellazione utilizzate nello studio del clima storico.

La Figura 10 presenta due grafici distinti che confrontano l’indice dell’Oscillazione Nord Atlantica Estiva (SNAO) ricostruito con quello osservato per diversi periodi storici.

Parte (a)

  • Confronto tra Ricostruzione e Osservazione (1850-1976): In questo grafico, le linee rosse rappresentano l’indice SNAO ricostruito, mentre le linee nere indicano i dati osservati. Le linee più spesse in entrambi i colori mostrano la variabilità a bassa frequenza, ottenuta tramite una media mobile di 10 anni con filtro gaussiano. Questo metodo smussa le fluttuazioni annuali per enfatizzare le tendenze a lungo termine, fornendo così una visione più chiara delle variazioni climatiche persistenti.
  • Obiettivo del Grafico: Questo confronto è cruciale per valutare la precisione con cui il modello di ricostruzione segue le tendenze reali del clima, concentrando l’attenzione sulle variazioni climatiche più significative e durature.

Parte (b)

  • Dati Ricostruiti del SNAO (1706-1976): Utilizzando dati provenienti dagli anelli degli alberi di Gran Bretagna e Fennoscandia, questo grafico estende ulteriormente il confronto fino al 1706. Le linee rosse sottili mostrano l’indice annuale SNAO, mentre quelle più spesse evidenziano la variabilità su scale temporali superiori ai 10 anni attraverso un filtraggio gaussiano.
  • Incertezze e Osservazioni: Le linee grigie spesse rappresentano l’incertezza nella ricostruzione, indicata da ±2 errori standard, e sono particolarmente utili per visualizzare la confidenza nelle tendenze a lungo termine riportate. Le linee nere continuano a rappresentare i dati osservati, permettendo confronti diretti tra la realtà storica e la ricostruzione.
  • Significato del Grafico: Questa parte aiuta a comprendere la robustezza delle tecniche di ricostruzione basate sugli anelli degli alberi e l’affidabilità delle previsioni storiche del clima, focalizzandosi sulla coerenza e sulle discrepanze tra le variazioni annuali e decennali.

In generale, la Figura 10 è fondamentale per chi studia le variazioni climatiche a lungo termine, offrendo una visione dettagliata e critica della capacità dei modelli climatici di ricostruire accuratamente i cambiamenti storici del clima.

Simulazioni e proiezioni del SNAO
Abbiamo utilizzato una simulazione di controllo di 500 anni del HadCM3 (Gordon et al. 2000) e una simulazione di 240 anni del Hadley Centre Global Environmental Model versione 1 (HadGEM1; Johns et al. 2006) per esaminare la variabilità interna estiva dell’Atlantico Nord-Europeo. Il primo obiettivo è verificare se questi modelli riproducono il pattern osservato e l’ampiezza del SNAO in modalità di controllo. La Figura 12 mostra i pattern di variabilità interna simulata contenuti nei primi due EOF di MSLP di luglio-agosto. Per HadCM3, il primo EOF somiglia fortemente al SNAO osservato (Fig. 2b), nonostante abbia centri leggermente spostati a sud-ovest e sia leggermente più allungato zonalmente. È chiaramente distinto da un pattern di tipo NAO invernale, con centri più a nord, come osservato. La variabilità di picco di circa 2 hPa è simile alle osservazioni, così come la frazione di varianza spiegata (23,2% rispetto al 28,3% nelle osservazioni). È mostrato anche il pattern del secondo EOF (con il 14,2% della varianza spiegata), che è anch’esso molto simile al secondo EOF osservato (19,1%). L’analisi mostra che HadCM3 produce un SNAO realistico come modo principale di variabilità estiva nel settore Atlantico Nord-Europeo. Il primo EOF per HadGEM1 (che rappresenta il 26,8% della varianza interannuale) non corrisponde al SNAO osservato, tuttavia, ma è molto simile al secondo EOF sia nelle osservazioni che in HadCM3. Piuttosto, è il secondo EOF di HadGEM1 (con il 18,0% della varianza) che è molto simile al SNAO osservato, forse anche più del primo EOF in HadCM3. Il modello HadGEM1, quindi, produce una variabilità circolatoria estiva realistica, eccetto che sottovaluta la prominenza della variabilità del SNAO. Per indagare i possibili cambiamenti futuri nel SNAO, abbiamo utilizzato ulteriori simulazioni di HadCM3 e HadGEM1 identiche agli esperimenti di controllo tranne per i livelli crescenti di CO₂ atmosferica. Nella simulazione transitoria di HadCM3, la CO₂ è stata aumentata del 2% annuo per 70 anni, e nella simulazione di HadGEM1 è stata aumentata dell’1% annuo per 140 anni. In entrambi gli esperimenti, un livello di 4 volte la concentrazione iniziale preindustriale di CO₂ di 285 ppmv è stato raggiunto dopo questo periodo, e mantenuto costante per 100 anni successivi. Analizziamo gli ultimi 50 anni degli esperimenti per assicurare che il clima si sia stabilizzato e per minimizzare l’influenza della differenza nei tassi iniziali di aumento della CO₂. Questi esperimenti sono considerati un’analogia utile, se estrema, del cambiamento climatico futuro, per il quale l’aumento della CO₂ sarà probabilmente il principale motore. La differenza tra la media di MSLP di luglio-agosto degli ultimi 50 anni della fase stabile di CO₂ a 4 volte il transitorio e la parte equivalente della simulazione di controllo è mostrata nella Figura 13. Si riscontra che ci sono grandi riorganizzazioni della massa atmosferica nel clima alterato di entrambi i modelli, ma particolarmente in HadCM3. Queste tendono ad aumentare il MSLP sopra l’Oceano Pacifico tropicale e dell’emisfero sud e a diminuirlo sopra l’emisfero nord, specialmente nel settore euroasiatico. Poiché si prevede che questi cambiamenti su larga scala siano indipendenti dai cambiamenti a scala sinottica qui indagati, sottraiamo la media di MSLP nella regione a nord di 30°N da tutti i punti della griglia globalmente prima di continuare l’analisi. I pattern risultanti di cambiamento del MSLP sono mostrati anche nella Figura 13 e rivelano cambiamenti circolatori statisticamente significativi. In HadCM3, ci sono diminuzioni di MSLP di oltre 6 hPa sopra la Groenlandia e aumenti di oltre 3 hPa a ovest delle Isole Britanniche. HadGEM1 rivela cambiamenti simili, anche se minori, con una diminuzione di 1 hPa sulla Groenlandia e un aumento di 2-3 hPa sul Mare del Nord settentrionale. Questi pattern, che somigliano a quelli trovati nelle valutazioni multimodello dei futuri cambiamenti di MSLP (Meehl et al. 2007; Giorgi e Coppola 2007), hanno forti somiglianze con il pattern di SNAO di ciascun modello rispettivo (Fig. 12).

I modelli mostrano inoltre altri cambiamenti del MSLP che non corrispondono al pattern del SNAO, per esempio sull’Europa meridionale estendendosi fino all’Asia centrale. Questo è prevedibile poiché il SNAO è una caratteristica regionale e altre risposte potrebbero verificarsi in altre regioni. I cambiamenti nell’Europa meridionale sono osservati anche in altri modelli e sembrano essere collegati al segnale di asciugamento robusto simulato su questa regione. Sull’Europa settentrionale, le simulazioni suggeriscono che il cambiamento della circolazione sarà equivalente a una fase sempre più positiva del SNAO. Per dimostrare ulteriormente ciò, presentiamo anche una serie temporale del cambiamento del SNAO definito proiettando il pattern SNAO proprio di ciascun modello (EOF1 per HadCM3 e EOF2 per HadGEM1) sui dati MSLP di controllo e transitori (Fig. 13). Troviamo che per entrambi i modelli il SNAO si sposta verso valori più positivi, raggiungendo livelli medi nel periodo 50-100 anni dopo la stabilizzazione della CO₂ di 1.22±0.53 (l’ultimo valore rappresenta due errori standard) e 0.53±0.38 deviazioni standard della variabilità interannuale nelle simulazioni di controllo per HadCM3 e HadGEM1. I cambiamenti del SNAO sono altamente significativi, ben oltre il livello del 5%. Questi spostamenti implicano che le stagioni JA con valori dell’indice SNAO inferiori alla media di controllo sono rare nelle condizioni di CO₂ a 4 volte in HadCM3 e ancora sostanzialmente meno comuni (15 nei 50 anni usati nei pannelli superiori della Fig. 13) in HadGEM1. Da notare che gli aumenti dell’indice SNAO in entrambi i modelli sembrano riflettere la serie temporale dell’aumento e della stabilizzazione dell’aumento della concentrazione di CO₂. Sembra che il SNAO possa essere sensibile a grandi cambiamenti nella forzatura dei gas serra, anche se non sappiamo se i meccanismi coinvolti siano gli stessi di quelli della variabilità non forzata. Almeno, i risultati implicano che la risposta al cambiamento climatico si proietta sul SNAO. Un tipico scenario di emissioni di “business as usual” potrebbe quindi portare a un aumento della frequenza delle condizioni SNAO positive e quindi a estati più calde e più secche nel nord-ovest europeo. In HadCM3, ci sono effettivamente riduzioni estreme delle precipitazioni in JA in tutta Europa, con un picco superiore all’80% sulla Francia occidentale per il periodo di 50 anni usato nella Fig. 12. Sulle Isole Britanniche, dove il SNAO di HadCM3 ha l’effetto maggiore, sono previste riduzioni tra il 20% e l’80%. Rowell e Jones (2006) mostrano segnali di asciugamento simili, seppur minori, in gran parte dell’Europa in una simulazione con una versione ad alta risoluzione di HadCM3 per il periodo 2071-2100 usando lo Special Report on Emissions Scenarios (SRES A2, che prevede concentrazioni di CO₂ circa 2,5 volte i livelli preindustriali). Un forte asciugamento è osservato anche in HadGEM1, ma come per la risposta MSLP, l’entità è minore rispetto a HadCM3. Sono previste riduzioni massime delle precipitazioni del 60%-80% sul sud della Francia e sul nord della Spagna, con riduzioni sulle Isole Britanniche del 20%-60%. I cambiamenti sull’Europa meridionale e centrale possono anche derivare da spostamenti nella posizione e nell’intensità dell’anticiclone subtropicale, ma è improbabile che questo influenzi direttamente l’Europa settentrionale. Piuttosto, è probabile un contributo dalla fase più positiva del SNAO. A sostegno di questa idea è il lavoro di Rowell e Jones (2006), che sono stati in grado di separare i cambiamenti climatici europei derivanti da cambiamenti atmosferici su larga scala generati a distanza da quelli derivanti dal riscaldamento climatico intrinseco creando un dominio europeo isolato all’interno del loro modello. Hanno scoperto che il fattore più importante nelle riduzioni simulate delle precipitazioni nell’Europa meridionale e centrale è il riscaldamento climatico e l’asciugamento dei suoli, mentre per l’Europa settentrionale e occidentale (che corrisponde al nodo meridionale del SNAO), i fattori legati alla circolazione giocano un ruolo più importante. I nostri risultati e quelli di Rowell e Jones (2006) indicano che il cambiamento climatico è probabile che causi un aumento drammatico delle siccità e dell’incidenza dello stress da calore in gran parte dell’Europa per una combinazione di motivi. I cambiamenti climatici legati alla circolazione sono oltre il riscaldamento indipendente dalla circolazione previsto dagli aumenti dei gas serra.

La Figura 12 illustra i due principali pattern delle Funzioni Ortogonali Empiriche (EOF) della pressione media al livello del mare (MSLP) durante i mesi di luglio e agosto, derivati dalle simulazioni di controllo dei modelli climatici HadCM3 e HadGEM1.

  • A sinistra (HadCM3) e a destra (HadGEM1):
    • Parte superiore: Il primo EOF (EOF1) di entrambi i modelli. Per HadCM3, questo EOF copre il 23,2% della varianza totale, mentre per HadGEM1, il 26,8%.
    • Parte inferiore: Il secondo EOF (EOF2) per i due modelli. In HadCM3, EOF2 rappresenta il 14,2% della varianza, e in HadGEM1, il 18,0%.
  • Colori e contorni:
    • I colori nelle mappe indicano l’intensità delle anomalie di pressione in hPa, relative alla media climatologica.
    • I contorni mostrano la pressione media climatologica al livello del mare, offrendo un riferimento per confrontare le anomalie visualizzate negli EOF.
  • Interpretazione dei pattern:
    • Gli EOF sono strumenti analitici utilizzati per identificare i pattern spaziali dominanti di variabilità nei dati climatici. Ogni EOF rappresenta una modalità distinta di variabilità atmosferica.
    • EOF1 e EOF2 illustrano la distribuzione geografica delle principali variazioni della pressione atmosferica durante l’estate nell’area tra 25°N e 70°N e tra 70°W e 50°E.
  • Rilevanza degli EOF:
    • Gli EOF con percentuali più elevate di varianza spiegata, come gli EOF1 in questi modelli, sono particolarmente importanti per catturare i pattern influenti di pressione atmosferica. Questi risultati sono fondamentali per valutare l’accuratezza dei modelli climatici nella simulazione della variabilità atmosferica e per proiettare le modificazioni future del clima, incluse le previsioni relative a fenomeni meteorologici estremi come ondate di caldo o cambiamenti nei pattern delle precipitazioni.

Questa analisi facilita la comprensione di come i modelli climatici simulano la variabilità atmosferica e verifica la loro capacità di riprodurre accuratamente i pattern osservati di variabilità del clima.

La Figura 13 mostra le modifiche alla pressione media al livello del mare (MSLP) rispetto a un incremento quadriplo della concentrazione di CO₂ nei modelli climatici HadCM3 (a sinistra) e HadGEM1 (a destra).

  • Immagini superiori: Le prime due immagini mostrano le differenze dirette del MSLP per gli ultimi 50 anni, iniziando 50 anni dopo la stabilizzazione del CO₂, rispetto allo stesso periodo nella simulazione di controllo. Queste mappe illustrano come la pressione al livello del mare è stata influenzata dall’aumento del CO₂.
  • Seconde immagini: Nelle immagini subito sotto, è rappresentata la variazione del MSLP con la media del MSLP a nord del 30°N sottratta da tutte le località a livello globale. Questo passaggio mira a isolare il segnale dei cambiamenti climatici meno evidenti, eliminando l’effetto medio di riduzione del MSLP osservato nell’emisfero nord durante l’estate.
  • Terza fila di grafici: Questi grafici mostrano l’indice del SNAO, calcolato come la proiezione dell’EOF (primo per HadCM3, secondo per HadGEM1) sull’area del SNAO (da 50°N a 80°N e da 60°W a 30°E). Le proiezioni, normalizzate rispetto alla deviazione standard della simulazione di controllo, sono rappresentate in nero per il controllo e in rosso per le simulazioni transitorie. Le curve più spesse indicano la filtrazione passa-basso, utile per evidenziare le tendenze a lungo termine piuttosto che le variazioni annuali.
  • Immagini inferiori: L’ultima fila di grafici riproduce le curve a bassa frequenza insieme alle curve che mostrano l’aumento del CO₂ nei modelli rispetto al livello preindustriale. Questo collegamento visivo tra l’aumento di CO₂ e le variazioni climatiche dimostra come l’indice SNAO si adegua in risposta a significativi cambiamenti ambientali.

In sintesi, questa figura correla dettagliatamente le modifiche del MSLP dovute agli incrementi di CO₂ con le variazioni nell’indice SNAO, fornendo una comprensione approfondita della risposta dei modelli climatici agli intensi stimoli ambientali.

  1. Conclusioni L’Oscillazione Nord Atlantica (NAO) è il principale modello interpretativo per la variabilità climatica invernale nel settore europeo dell’Atlantico Nord. Questo fenomeno si manifesta con variazioni nei venti occidentali sopra l’Atlantico Nord e, di conseguenza, determina in modo significativo le temperature e le condizioni di tempestosità in Europa durante l’inverno. Dato che i mesi invernali sono i più dinamici dal punto di vista meteorologico, la maggior parte degli studi si è concentrata sulla NAO invernale. Tuttavia, in questo studio abbiamo identificato un modello di variabilità che definiamo Oscillazione Nord Atlantica Estiva (SNAO), un corrispettivo estivo della NAO invernale. Questo modello riesce a spiegare le principali variazioni del clima estivo nel nord Europa, includendo temperature medie, precipitazioni e copertura nuvolosa. Anche se modelli simili alla SNAO erano già stati riconosciuti in precedenza (BL87; Hurrell e van Loon 1997; Hurrell e Folland 2002; Hurrell et al. 2003; Cassou et al. 2005), qui presentiamo per la prima volta un’analisi definitiva. La mancanza di un’analisi conclusiva ha causato disaccordi nella letteratura scientifica riguardo al principale modello di variabilità estiva nel settore dell’Atlantico Nord. Una parte significativa di questa confusione deriva dalla posizione più a nord e dall’estensione spaziale più limitata della SNAO rispetto alla sua controparte invernale.

La SNAO è definita come il primo autovettore della pressione media al livello del mare (MSLP) extratropicale dell’Atlantico Nord-Europeo durante il culmine dell’estate (luglio-agosto; Fig. 1a e 2a). Questi due mesi sono stati selezionati per l’analisi poiché le serie temporali dei pattern della SNAO di luglio e agosto mostrano variazioni largamente simili, particolarmente su scale temporali interdecadali, mentre giugno presenta differenze. Tuttavia, la configurazione spaziale del pattern SNAO di giugno è molto simile a quella degli altri mesi estivi. Il pattern SNAO risultante è stabile nel tempo, da giornaliero a bimestrale (Fig. 3a), spiegando dal 18% (su base giornaliera) al 28% (media bimestrale) della varianza nell’ambito dell’analisi delle componenti principali per l’area considerata.

In aggiunta, la SNAO mostra una struttura quasi barotropica equivalente. La fase positiva della SNAO è correlata a condizioni calde, secche e con scarsa nuvolosità nel nord-ovest dell’Europa, in particolare nel Regno Unito e nella maggior parte della Scandinavia. In modo meno marcato, influisce anche sulle condizioni più fresche, umide e nuvolose del sud Europa e del Mediterraneo, specialmente nella parte orientale (Fig. 4, 5 e 6a). Alcuni legami significativi localmente sono stati osservati anche nel nord-est del Nord America, dove temperature superiori alla norma sono associate alla fase positiva della SNAO. Le evidenze di una circolazione atmosferica anomala legata a questa caratteristica sono tenui in superficie, ma diventano più chiare a 300 hPa e su scala bimestrale.

Significative correlazioni negative con la pioggia e la nuvolosità, e positive con la temperatura nella regione del Sahel africano indicano relazioni a distanza tra la SNAO e il monsone dell’Africa occidentale nei mesi di luglio e agosto. Queste connessioni sono coerenti con i legami tra le variazioni multidecadali e interannuali delle temperature superficiali del mare dell’Atlantico Nord (e le variazioni correlate altrove) e il clima di varie aree del settore atlantico nord, come già evidenziato in precedenza da studi quali Folland et al. (1986), Rowell et al. (1995), Delworth e Mann (2000), Sutton e Hodson (2005), Knight et al. (2006). Infatti, per periodi superiori ai 10 anni, la SNAO sembra essere significativamente collegata all’oscillazione multidecadale atlantica (AMO) sia nei modelli che nelle osservazioni presentate in questo documento. Le fasi calda e fredda dell’Atlantico Nord dell’AMO corrispondono, rispettivamente, a una fase negativa e positiva della SNAO, particolarmente evidente negli ultimi decenni, come osservato da Baines e Folland (2007).

Su scale interannuali, piccole ma significative correlazioni con un pattern SST de La Niña nel Pacifico orientale emergono durante l’alta estate. Tuttavia, l’analisi dei pattern atmosferici legati alle condizioni di El Niño durante l’alta estate non rivela segnali significativi con la SNAO.

La SNAO è stata ricostruita fino al 1706 utilizzando dati dendrocronologici del Regno Unito e della Scandinavia occidentale. La ricostruzione spiega quasi il 40% della varianza della SNAO osservata in un periodo di prova. La fase di ricostruzione, nonostante una certa perdita di ampiezza interannuale, si allinea bene con i lunghi record meteorologici del Regno Unito e della Scandinavia, confermando la stabilità temporale della ricostruzione. I dati strumentali rivelano che i valori altamente positivi dell’indice della SNAO raggiunti intorno al periodo 1970-95 non trovano confronti nei tre secoli precedenti. Sta emergendo anche una tendenza verso una fase più positiva della SNAO, in relazione alle variazioni dell’AMO.

Le simulazioni di possibili cambiamenti futuri nella SNAO, utilizzando i modelli HadCM3 e HadGEM1 con un aumento del CO₂ atmosferico dai livelli preindustriali fino alla stabilizzazione a quattro volte i livelli preindustriali, suggeriscono che il cambiamento nella circolazione sarà equivalente a una fase progressivamente più positiva della SNAO. Questo risultato è in linea qualitativa con il pattern di cambiamento previsto dal Terzo Progetto di Interconfronto dei Modelli Accoppiati (CMIP3) in condizioni di CO₂ raddoppiato. Questi risultati indicano un aumento del rischio a lungo termine di siccità nel nord-ovest dell’Europa. Guardando alle prossime decadi, verso il 2030, l’AMO, o almeno la componente legata alle variazioni della circolazione meridionale dell’Atlantico, potrebbe diminuire sia naturalmente sia a causa dei gas serra potenziati. Ciò potrebbe portare a un cambiamento verso una fase più positiva della SNAO, con conseguenti siccità e ondate di calore intensificate nel nord-ovest dell’Europa intorno a quel periodo.

https://journals.ametsoc.org/view/journals/clim/22/5/2008jcli2459.1.xml

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