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Relazione Finale I° Anno

Climagri - Cambiamenti Climatici e Agricoltura

sottoprogetto 2: Agricoltura italiana e cambiamenti climatici.

lINEA DI RICERCA 2.6: "Previsioni stagionali sperimentali"

Responsabile della ricerca:  Antonio Navarra

Collaboratori : Silvio Gualdi

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1.             La preparazione del modello accoppiato.

In questo studio é stato utilizzato il modello SINTEX (sviluppato nell'ambito del progetto europeo Scale INTeraction Experiment) formato dai modelli di circolazione generale (GCM) ECHAM e ORCA. Questo modello climatico verrà usato per effettuare esperimenti di previsioni stagionali e interannuali, ma prima di passare all'uso in modalità predittiva occorre valutare la capacità del modello di simulare le principali caratteristiche del clima e dei suoi modi di variabilità. Sono stati inoltri resi disponibili i dati dei forecasts effettuati con il vecchio modello accoppiato "GIOTTO" e alcuni forecasts effetuati in via preliminare con il nuovo modello accoppiato in via di preparazione. Questi forecasts sono da intendersi come preliminari, da utilizzare solo come testbed per la preparazione dei software e delle procedure di applicazione a seguire dei forecasts. Il set completo di forecasts sara' disponibile alla fine del secondo anno

1.1   ORCA

ORCA é la versione globale del modello oceanico OPA 8.1 sviluppato nel laboratorio LODYC di Parigi (Madec et al. 1998, per la documentazione completa del modello vedere il sito http://www.lodyc.jussieu.fr/opa/). E' un modello oceanico a circolazione generale (OGCM) alle differenze finite che risolve le equazioni primitive su una griglia C di Arakawa. 

La presente configurazione del modello usa una superficie rigida (rigid lid). La griglia orizzontale è curvilinea sulla sfera. Per superare la singolarità al Polo Nord, il punto nord di convergenza é stato sostituito da due poli situati sui continenti asiatico e nord americano.

La risoluzione spaziale e' grosso modo equivalente ad una griglia geografica di 2 gradi in longitudine mentre la risoluzione meridionale varia da 0.5 gradi nella regione equatoriale fino a 2 gradi alle medie ed alte latitudini.. Dei suoi 31 livelli verticali, 10 sono localizzati nei 100 metri di superficiali.

Nella versione di ORCA usata in questo studio, non c'è un modello interattivo del ghiaccio marino: la distribuzione del ghiaccio marino viene calcolata dalla temperatura superficiale dell'oceano (SST) e i valori ottenuti sono "rilassati" verso i valori mensili della climatologia osservata.

1.2  La componente atmosferica ECHAM-4.

ECHAM-4 è la quarta generazione del modello ECHAM. ECHAM è un modello della circolazione generale atmosferica (AGCM) sviluppato al Max Planck Institut für Meteorologie di Amburgo.

ECHAM è un'evoluzione del modello numerico spettrale di previsione atmosferica sviluppato al Centro Europeo per la Previsione Atmosferica a Medio-Raggio (ECMWF), ma  sensibilmente modificato per renderlo adatto agli studi del clima. Nelle generazioni successive del modello, sono stati sostituiti o implementati aggiuntivamente diversi schemi di parametrizzazione dei processi fisici che avvengono su scale inferiori

rispetto alla griglia del modello e, pertanto, non risolti esplicitamente.

Una descrizione esaustiva e dettagliata della struttura dinamica e fisica del modello, e una discussione della climatologia simulata è stata fornita da Roeckner et al. (1996). Qui sintetizziamo brevemente le caratteristiche principali del modello. Le variabili prognostiche in ECHAM-4 includono vorticità, divergenza, temperatura, pressione in superficie, vapore acqueo e acqua contenuta nelle nubi. Le equazioni del modello sono risolte  a 19 livelli verticali ibridi  (apice a 10hPa) usando il metodo di trasformazione spettrale.

ECHAM-4 usa un metodo di trasporto semi-Lagrangiano per l'avvezione dell'acqua contenuta nelle nubi e del vapore acqueo (Rasch e Williamson, 1990). La parametrizzazione  della convezione è basata sullo schema di flusso di massa descritto da Tiedtke (1989) e modificato in un secondo tempo da Nordeng (1944). Il codice di radiazione è lo stesso di Morcrette (1991) con piccole modifiche quali, per esempio, l'inclusione di gas serra addizionali e una migliore definizione delle proprietà ottiche delle nubi.

1.3  La procedura di accoppiamento.

Le componenti atmosferiche e oceaniche sono state accoppiate tramite OASIS 2.4 (Valcke et al. 2000).

La strategia di accoppiamento è stata descritta in Guilyardi et al. (2001). Le condizioni iniziali per la componente oceanica sono state ottenute dalla climatologia di Levitus (Levitus 1982). Le condizioni  iniziali per l'atmosfera sono state ottenute da un esperimento nel quale il modello atmosferico è stato con le SST osservate per il periodo 1979-1993.

Allo scopo di  risolvere in modo appropriato il ciclo diurno, i flussi di energia, momento e massa sono stati scambiati tra le componenti del modello ogni 3 ore.

1.4  I dati analizzati e gli esperimenti del modello.

Per studiare il possibile impatto della risoluzione orizzontale della componente atmosferica sul clima simulato, abbiamo implementato 3 diverse versioni del modello SINTEX. La stessa componente oceanica è stata accoppiata con il modello atmosferico a diverse risoluzioni orizzontali: una versione a bassa risoluzione con un troncamento triangolare a numero d'onda (T30); una versione a risoluzione media con un troncamento triangolare a numero d'onda 42 (T42) e, infine, una versione ad alta risoluzione con troncamento a numero d'onda 106  (T106). In questo modo, la risoluzione del modello atmosferico varia da una griglia gaussiana di circa 3.7°x3.7° (T30), fino a  una griglia gaussiana di circa 1.125°x1.125° nel caso del T106.

Due lunghi esperimenti (200 anni) sono stati eseguiti con i modelli a bassa e media risoluzione (T30 e T42). Una terza integrazione di oltre 70 anni è stata poi eseguita con il modello ad alta risoluzione (T106. In questo studio mostreremo i risultati ottenuti da queste lunghe simulazioni.

Nonostante non siano state compiute lunghe integrazioni per portare le componenti del modello a un reciproco equilibrio dinamico (spin-up), le derive all'interfaccia atmosfera-oceano sono ragionevolmente piccole. Per esempio, la fig. 1 mostra la tendenza inversa della SST mediata zonalmente sul globo per la versione del modello a bassa risoluzione (T30). La tendenza è mostrata come diagramma tempo-latitudine ed è stata calcolata come l'anomalia della SST rispetto alla media ottenuta dagli ultimi 5 anni di integrazione. Perciò i valori negativi indicano una tendenza al riscaldamento della SST. Il risultato mostrato nella fig. 1 è abbastanza rappresentativo del comportamento generale del modello a tutte le risoluzioni. Come si evince dalla figura, la superficie dell'oceano mostra una moderata tendenza al riscaldamento ad alte latitudini, mentre ai tropici non vi è alcuna significativa tendenza nella SST.

La salinità della superficie marina (SSS)  mostra una deriva con patterns simili a quelli descritti per la SST. La tendenza più grande della SSS si trova alle alte latitudini e specialmente nell'Atlantico del nord, probabilmente associata con la mancanza di ghiaccio marino interattivo.

I risultati del modello sono confrontati con i risultati ottenuti dalla ri-analisi del NCEP (Centro Nazionale per le Previsioni Ambientali) (Kalnay et al. 1996), dalla climatologia di Levitus (Levitus, 1982) e dall'insieme di dati HadISST.1 della temperatura globale del ghiaccio marino e della superficie del mare (in seguito chiamati GISST) (Rayner et al. 2000). La precipitazione simulata  è confrontata con i campi di precipitazione ottenuti dai dati Xie-Arkin (1996).

2.             La climatologia del modello

2.1  Caratteristiche globali

Le medie climatologiche della SST ottenute dalle osservazioni (GISST ) e dai modelli sono mostrati nella fig. 2. I pannelli a-d  mostrano le medie di gennaio - febbraio - marzo (JFM); i pannelli e-h mostrano le medie di luglio - agosto - settembre (JAS).

Complessivamente, i modelli sembrano essere leggermente freddi negli extra -tropici, soprattutto nel Pacifico e nell'Atlantico centrale, e nel Pacifico tropicale occidentale. D'altra parte, l'intensità di risalita dell'acqua oceanica (up-welling) alle coste orientali dei bacini è spesso sottovaluta, col risultato che in queste regioni le SST simulate dai modelli tendono, in generale, ad essere troppo calde. La lingua d'acqua fredda che caratterizza il Pacifico equatoriale centrale ed orientale, nei modelli tende a penetrare troppo a fondo nel Pacifico occidentale, e i patterns di SST sono troppo simmetrici intorno all'equatore. Questa è una caratteristica comune a molti modelli accoppiati, che potrebbe essere collegata a una rappresentazione inadeguata della convezione atmosferica e alla sottostima della copertura nuvolosa simulata al largo della costa peruviana (non mostrata), come discusso già da Terray (1998) e da Fischer e Navarra  (2000). L'errore nella copertura nuvolosa, in particolare, potrebbe influire sui flussi di radiazione e, pertanto, sulla distribuzione  di SST  per mezzo delle interazioni aria - mare e dei meccanismi di feedback tra SST e vento di superficie, come suggerito da Fischer e Navarra (2000).

Differenze importanti, comunque, possono essere notate anche tra i campi di SST prodotti dalle diverse versioni del modello. In particolare, il modello T106 (quadro b e quadro e) sembra riprodurre un campo medio SST più realistico sia nella massa d'acqua calda del Pacifico occidentale che nell'Oceano Indiano, soprattutto durante l'inverno boreale.

La fig. 3 mostra le precipitazioni climatologiche ottenute dai dati Xie-Arkin (pannello a per JFM e b per JAS) e i campi medi ottenuti dai modelli (pannello b-d per JFM e pannello f-h per JAS). Durante l'inverno boreale, le precipitazioni osservate mostrano una larga cintura di valori alti che si estende dall'Africa tropicale, al di sopra dell'Oceano Indiano, la regione indonesiana e l'Australia del nord, su fino alla zona di convergenza del Pacifico meridionale (SPCZ). Una  seconda regione di intense precipitazioni si trova al di sopra dell'America del Sud tropicale, che si estende verso est lungo l'equatore. Tra l'equatore e circa 10°N, si estende una fascia zonale di intense

precipitazioni  al di sopra della maggior parte del Pacifico e della zona di convergenza inter-tropicale atlantica, con un'interruzione sul Pacifico orientale e l'America equatoriale. A latitudini più alte, sul Pacifico centro-occidentale e sull'Oceano Atlantico, sono visibili i segni dell'attività dei cicloni extra-tropicali (storm tracks).

A tutte le risoluzioni, il modello riproduce una precipitazione invernale ragionevolmente realistica sull'Africa tropicale, sull'Oceano Indiano e sulla regione Indonesiana, nonché su gran parte degli oceani extra-tropicali nell'emisfero boreale. Anche sull'America del Sud i patterns simulati sembrano riprodurre le principali caratteristiche del campo osservato, sebbene i modelli tendano a spostare un leggermente verso sud il massimo di precipitazione che nelle osservazioni si trova sopra il nord est del Brasile e dell'Atlantico equatoriale occidentale.

Nel Pacifico tropicale, i modelli evidenziano discrepanze notevoli rispetto alle osservazioni. I modelli, soprattutto a bassa risoluzione, sovrastimano chiaramente la precipitazione sul Pacifico centro-orientale a sud dell'equatore. Anche la struttura del SPCZ non é ben simulata. I modelli, infatti, tendono a produrre una specie di seconda Zona di Convergenza Inter-Tropicale (ITCZ) a sud dell'equatore,  parallela all'equatore. I patterns di precipitazione ottenuti con ECHAM-4 forzato con la SST osservata non mostrano alcuna tendenza  a produrre una doppia ITCZ nel Pacifico tropicale (Roeckner et al. 1996; Stendel and Roeckner 1998). Questo  suggerisce che gli errori trovati nelle simulazioni accoppiate sono molto probabilmente correlate ai problemi rilevati nei campi delle SST simulate e descritte in figura 2.

Vale la pena, comunque, notare che almeno alcuni di questi problemi sembrano essere meno evidenti quando si aumenta la risoluzione orizzontale della componente atmosferica. La precipitazione invernale simulata dal modello T106, infatti, é generalmente più simile alle osservazioni e, in particolare, la struttura della ITCZ simulata da questa versione del modello appare migliorata.

Durante l'estate boreale (Fig. 3, pannello e-h), in accordo con il ciclo stagionale, i patterns di precipitazione intensa sono localizzati a nord dell'equatore. I modelli sembrano simulare abbastanza bene la precipitazione sopra la fascia della ITCZ, attraverso gli oceani Pacifico e Atlantico. La precipitazione del modello sopra la SPCZ é ora ridotta in accordo con le osservazioni. Comunque, la precipitazione simulata é troppo debole sulla zona equatoriale del Pacifico occidentale, cosa che é probabilmente causata dalla SST troppo fredda trovata in questa regione (fig. 3). Anche la simulazione delle distribuzioni di intensa precipitazione osservate sopra i bacini del Congo e dell'Amazzonia è ragionevolmente realistica.

La sottostima del monsone estivo asiatico é un problema ben noto di ECHAM-4 (Roeckner et al. 1996). Anche negli esperimenti accoppiati, la precipitazione sopra le aree di attività monsonica estiva in Asia appare problematica. I modelli accoppiati, a tutte le risoluzioni, hanno problemi con la simulazione dei massimi di precipitazione osservati sopra la Baia del Bengala e sopra le Filippine. Comunque, in accordo con Stendel and Roeckner (1996), l'aumentata risoluzione della componente atmosferica migliora alcuni dettagli della precipitazione in relazione agli effetti orografici. Quindi, per esempio, il modello T106 é in grado di riprodurre il massimo della precipitazione sopra il Ghats occidentale (Fig. 3, pannello f).

La componente zonale del vento alla superficie é mostrata in fig. 4 (pannelli a-d per JFM e pannelli e-h per JAS). In generale, tutti i modelli sono in grado di cogliere le caratteristiche di base della struttura zonale del vento. Comunque, gli alisei simulati mostrano un sensibile spostamento verso ovest nell'emisfero boreale e tendono ad essere più intensi di quelli osservati, soprattutto sul Pacifico equatoriale. Questa é probabilmente la causa  dell'eccesso di raffreddamento delle acque superficiali del Pacifico equatoriale osservata nelle SST simulate (Fig. 2)

Anche in questo caso, il modello T106 mostra un miglioramento rispetto ai modelli di risoluzione più bassa. In particolare, durante la stagione invernale, i patterns del vento riprodotti dal modello T106 (Fig. 4, pannello b) sono più vicini alla ri-analisi NCEP (Fig. 4, pannello a) sul Pacifico tropicale, sul subcontinente indiano e lungo la costa occidentale del Sud-America. Durante l'estate boreale (Fig. 4, pannello e-h), la componente zonale del getto somalo é riprodotta abbastanza bene dai modelli, sebbene sia un po' troppo debole nella versione T30.

La componente meridionale del vento vicino alla superficie é mostrata nella fig. 5. Sia durante l'inverno boreale (pannelli a-d) che nell'estate boreale (pannelli e-h), i modelli simulano abbastanza bene la struttura meridionale del vento sul Pacifico e sull'Atlantico settentrionali. I massimi del vento meridionale al suolo, al largo delle coste occidentali dei continenti negli extra-tropici, sono rappresentati abbastanza realisticamente, anche se il campo simulato é un po' troppo forte al largo della costa della California durante l'estate boreale (pannello f-h). Il modello T30 tende a sovrastimare il vento meridionale positivo al largo della costa occidentale del Canada durante JFM (fig. 5, pannello d).

Nella regione di attività monsonica, in prossimità del subcontinente Indiano, la componente meridionale del vento NCEP (fig. 5, pannello a e pannello e) evidenzia una serie di caratteristiche a piccola scala. I risultati sembrano indicare che solo i modelli a risoluzione più alta, e in particolare la versione T106, siano in grado di cogliere queste strutture fini. Questo risultato e quelli trovati per il vento zonale a bassa quota (fig. 4) suggeriscono che la simulazione della circolazione nelle regioni di attività del monsone indiano migliora quando si aumenta la risoluzione orizzontale della componente atmosferica del modello.

Una chiara debolezza del modello a tutte le risoluzioni è la circolazione meridionale vicina alla superficie sul Pacifico tropicale. Per esempio, durante la stagione JFM, la ri-analisi (pannello a) mostra una fascia di vento settentrionale abbastanza forte a circa 10°N, che copre l'intero Pacifico tropicale e si intensifica verso il limite orientale dell'oceano. Tutti i modelli (pannelli b-d) mostrano chiaramente due fasce zonali di venti settentrionali più forti: uno, localizzato a circa 10° a nord dell'equatore, e un secondo parallelo all'equatore, nel Pacifico centrale, tra l'equatore e circa 10°S. La struttura del flusso meridionale al suolo simulata nel Pacifico tropicale é chiaramente correlata alla tendenza del modello a produrre una doppia ITCZ, come notato per i patterns di precipitazione (Fig. 3). La struttura del vento meridionale superficiale simulato evidenzia qualche problema anche sull'Atlantico tropicale, dove il monsone invernale é dislocato troppo a sud rispetto alle osservazioni.

La fig. 6 mostra il vento zonale medio a  200hPa. Per la stagione JFM (pannelli a-d), struttura del vento in quota é ben descritta dai modelli. Tuttavia, sono visibili alcune differenze tra la ri-analisi e i modelli stessi, come, per esempio, nel Pacifico extra-tropicale. Qui, il getto simulato tende ad essere troppo forte e ad estendersi troppo lontano nel Pacifico orientale (soprattutto per il caso T30). Inoltre, sembra che il modello T106 sottostimi il getto atlantico sulla costa orientale degli U.S.

Nei modelli, i venti tropicali provenienti da est si estendono troppo lontano sul Pacifico centrale e tendono anche a coprire tutto l'Atlantico tropicale, soprattutto nel caso T106.

Durante la stagione JAS (Fig. 6, pannello e-h), i modelli sovrastimano il getto sub-tropicale nell'emisfero sud, soprattutto alle risoluzioni più basse. Nell'emisfero boreale, i patterns ottenuti dalle simulazioni sono simili a quelli ottenuti dalle ri-analisi, sebbene i venti simulati provenienti da est sulla regione Oceano Indiano- Indonesia e sul Pacifico orientale siano un po' troppo deboli. Pure in contrasto con le osservazioni, i modelli T30 e T42 producono venti provenienti da ovest sul Pacifico Centrale.

2.2  La regione equatoriale dell'Indo-Pacifico.

Noi siamo particolarmente interessati alla capacità dei modelli SINTEX  di riprodurre le caratteristiche principali del clima osservato nella regione equatoriale dell'Indo-Pacifico. Di conseguenza é utile analizzare un po' più in dettaglio le caratteristiche della climatologia osservata e simulata nella fascia equatoriale.

La fig. 7 mostra il ciclo stagionale della SST lungo l'equatore (mediato tra 2.5°S e 2.5°N) per i dati GISST e per i modelli.

Nelle osservazioni (pannello a), il Pacifico equatoriale é caratterizzato da SST calde e quasi omogenee nella parte occidentale del bacino e SST fredde in quella orientale. Nel Pacifico equatoriale orientale c'è un ciclo annuale ben pronunciato, con un massimo tra marzo e Aprile ed un minimo attorno ad ottobre. Nel Pacifico occidentale, la SST evidenzia un debole ciclo semi-annuale, con minimi trovati durante l'inverno e l'estate boreale. La differenza di temperatura tra i due bordi varia da circa 2-3°C, durante la primavera boreale, fino a più di 5°C, durante l'autunno boreale.

Nell'Oceano Indiano equatoriale il gradiente zonale della SST osservata è opposto al gradiente trovato nel Pacifico equatoriale. In questa regione, infatti, le SST più calde sono localizzate nella parte centrale ed orientale del bacino, dove mostrano solo una debole modulazione annuale. Sul bordo occidentale la risalita delle acque di profondità nell'estate boreale rinfresca la SST, mentre un minimo secondario compare nella stessa regione durante il mese di gennaio. Nell'estate boreale, la SST raggiunge il suo minimo al bordo occidentale del bacino e la differenza tra Oceano Indiano orientale ed occidentale è più grande di 2°C.

I modelli (fig. 7, pannelli b-d) riproducono le caratteristiche di base della distribuzione zonale della SST osservata e del suo ciclo stagionale. Tuttavia, nelle simulazioni il gradiente zonale della SST è troppo piccolo sia sul Pacifico equatoriale che sull'Oceano Indiano. Inoltre, il ciclo annuale del modello nel Pacifico orientale è sostanzialmente più debole e quasi due mesi in anticipo rispetto alle osservazioni. L'errore nella fase del ciclo sembra essere migliorato nella versione ad alta risoluzione. I modelli tendono anche a produrre un ciclo semi-annuale nel Pacifico Centrale, che è in disaccordo con i dati GISST.

Il ciclo stagionale del vento zonale equatoriale a 1000-hPa ( distribuito tra 5°S e 5°N circa) è sostanzialmente riprodotto dai modelli nel Pacifico (fig. 8). Tuttavia, soprattutto a bassa risoluzione (pannello d) i venti di superficie provenienti  da est sono troppo intensi durante tutto l'anno. Inoltre, nella ri-analisi (pannello a), gli Alisei sul Pacifico centro orientale sono sostanzialmente ridotti durante la primavera dell'emisfero nord. Nei modelli questa attenuazione degli Alisei è meno pronunciata, e questo potrebbe spiegare la modulazione annuale più debole delle SST simulate.

Nell'Oceano Indiano equatoriale, il ciclo stagionale del vento zonale in superficie mostra patterns con una struttura più complicata, e i modelli sembrano in grado di riprodurre con successo alcuni di essi.  Per es., la transizione da venti dominanti orientali a venti occidentali , osservati nella parte occidentale del bacino, è, in generale, simulata bene. Questo cambiamento nella circolazione superficiale dell'atmosfera si verifica tra l'inverno e l'estate boreale, ed è correlato alla fase del monsone indiano.

Anche nell'Oceano Indiano centro equatoriale il ciclo stagionale del vento zonale è caratterizzato da un'alternanza di venti orientali e occidentali, in questo caso però, queste caratteristiche della circolazione di superficie osservata sono solo parzialmente riprodotte dai modelli.

In fig. 9 viene mostrata una sezione verticale della temperatura media nell'Oceano Indiano e nell'Oceano Pacifico equatoriali. Le caratteristiche generali della struttura della temperatura equatoriale, come la struttura e l'inclinazione del termoclino, sono rappresentati abbastanza bene dai modelli. Tuttavia, il confronto con i risultati ottenuti dalle osservazioni (pannello a) indica che nei modelli a bassa risoluzione (pannello c, d) la massa d'acqua calda che si forma negli strati superficiali del Pacifico occidentale è sistematicamente erosa e, allo stesso tempo, il termoclino in questa regione risulta essere troppo profondo. Nel caso T106 (pannello b), consistentemente con i risultati ottenuti dal vento zonale di superficie, in cui si osservava un miglioramento nel Pacifico equatoriale (Fig. 4 e 8), sia l'estensione della massa d'acqua calda che la profondità del termoclino nella parte occidentale del bacino sono più simili ai dati osservati.

2.3  Variabilità interannuale nell'Oceano Pacifico tropicale.

Il nostro scopo principale nello sviluppo del modello SINTEX era quello di indagare la variabilità climatica e gli effetti delle possibili interazioni tra fenomeni caratterizzati da diverse scale temporali (per esempio la variabilità interannuale e intrastagionale). Come primo passo, è dunque interessante valutare la capacità dei modelli di riprodurre le caratteristiche principali della variabilità osservata. In particolare, in questo articolo, focalizzeremo la nostra attenzione sulla variabilità interannuale nella regione tropicale dell'Oceano Pacifico.

Una prima stima della variabilità nel Pacifico tropicale può essere desunta dai patterns di deviazione standard della SST. La fig. 10 mostra la deviazione standard di SST, nella fascia tropicale, calcolata usando anomalie mensili rispetto al ciclo stagionale. Nei tropici, la variazione della SST osservata (pannello a) è dominata dalla variabilità localizzata sul Pacifico centro-orientale equatoriale. In questa regione il maggior contributo alla variabilità è dato dall'attività di El Niño-Oscillazione Meridionale (ENSO). I modelli (pannelli b-d) sembrano riprodurre la struttura di base dei campi di variabilità osservati, sebbene la variabilità simulata appaia essere sensibilmente più debole, soprattutto nelle versioni del modello a risoluzione più bassa. Vale la pena notare che l'estensione meridionale della variabilità della SST viene sostanzialmente migliorata con la versione del modello T106.

Nell'Oceano Indiano, d'altra parte, la variabilità della SST simulata è più forte rispetto ai dati GISST, in particolare nella parte orientale del bacino. Anche nel Pacifico sub-tropicale settentrionale, soprattutto al limite occidentale, sembra che la varietà simulata sia più forte di quella osservata.

2.4  La variabilità ENSO.

ENSO è il segnale tropicale regolare più forte su scala temporale interannuale (per un'ampia rassegna vedere Philander 1990, e il numero speciale di  J. Geophys. Res. sul decade TOGA , vol. 103, 1998). La qualità della variabilità di tipo ENSO simulata da un CGCM, quindi, è una componente importante nella valutazione del comportamento del modello.

Un indice comunemente usato per gli studi di ENSO è costituito dalla serie temporale dell'anomalia di SST nella regione detta NINO-3 (150°W - 90°W, 5°S - 5°N). Tale serie temporale è presentata nella fig. 11, in cui vengono mostrati  73 anni di integrazioni del modello. Per ogni modello, le anomalie mensili sono state calcolate come deviazioni dal ciclo annuale medio. Nei casi T30 e T42, il ciclo annuale medio è stato calcolato usando i dati di 200 anni. I risultati mostrati nella fig. 11 per questi modelli non differiscono molto dal resto del periodo di integrazione (200 anni).

Nel caso T106, la serie temporale mostra un leggero trend di circa 0.5°C sull'intero periodo; mentre per i casi T30 e T42, non vi è praticamente alcun trend. Complessivamente, l'ampiezza dell'anomalia NINO-3 SST simulata (NINO-3 SSTA) è paragonabile a quella osservata, sebbene risulti essere leggermente più piccola, specialmente nel modello T42.

Un importante elemento di El Niño è il suo carattere stagionale. Le più intense anomalie di SST nel Pacifico equatoriale orientale sono osservate generalmente durante l'inverno boreale  (Philander 1990). La fig. 12 mostra le composite dell'anomalia di SST nella regione di NINO-3 per le osservazioni e le simulazioni. Le composite sono state calcolate considerando le anomalie mensili corrispondenti agli eventi ENSO per il quale l'indice NINO-3 è più grande di 1.5 volte la propria deviazione standard. Perciò, la sequenza delle composite mostra l'evoluzione della media di intensi episodi ENSO. I risultati mostrati in fig. 12 indicano che i modelli, a tutte le risoluzioni, riproducono abbastanza bene il carattere stagionale di ENSO. In accordo con i dati osservati, i picchi degli ENSO simulati si verificano durante l'inverno boreale. Pure in accordo con i dati osservati, l'anno che precede il picco dell'evento (anno 0) è caratterizzato da anomalie negative di SST (deboli condizioni di La Niña)._

Dopo la conclusione dell'evento, che si verifica tra la primavera e l'estate boreale dell'anno successivo al picco (anno 2 nella fig. 12), le anomalie ridiventano negative. Questa transizione da condizioni di calde SST (El Niño) a fredde SST (La Niña) è più pronunciata nelle simulazioni eseguite col modello, soprattutto nella versione a bassa risoluzione (T30).

Un'altra importante caratteristica della variabilità ENSO è la frequenza dell'oscillazione. La fig.13 mostra i risultati di un'analisi spettrale delle serie temporali di NINO-3 SSTA. Per le osservazioni (curva nera) un ampio picco dominante si trova a circa 4 anni: mentre il modello, a tutte le risoluzioni, presenta picchi a periodi più brevi. Anche in questo caso, comunque, è importante notare che i risultati ottenuti dalle diverse versioni dei modelli mostrano alcune differenze importanti. Il caso T30 (fig. 13, curva verde), per esempio, ha un unico picco centrato a circa 24 mesi, il chè indica un comportamento quasi biennale predominante di ENSO simulato da questa versione del modello (vedi anche Guilyardi et al. 2002). Nel modello T42, il picco dominante è spostato ad una frequenza più bassa, essendo ora centrato attorno ad un periodo di circa 30 mesi. Quindi, nel caso T42, sembra che ENSO sia un po' più debole, ma più vicino ai dati osservati in termini di periodicità. Nell'esperimento T106, infine, l'oscillazione è caratterizzata da due frequenze dominanti: un periodo quasi biennale ed un periodo di circa 3 anni. Questi risultati suggeriscono che la risoluzione orizzontale della componente atmosferica del modello accoppiato potrebbe essere importante per la simulazione della variabilità di tipo ENSO

3.             Discussione e Conclusioni.

In questo studio, abbiamo analizzato la capacità di un nuovo modello di circolazione generale accoppiato, SINTEX, di simulare le caratteristiche principali del clima osservato e i suoi modi dominanti di variabilità, focalizzando in particolare l'attenzione sulla regione tropicale dell'Indo-Pacifico. Abbiamo anche valutato l'impatto della risoluzione atmosferica sul sistema accoppiato, usando il modello con una diversa risoluzione orizzontale della sua componente atmosferica. In particolare, i risultati mostrati in questo studio sono stati ottenuti con una componente atmosferica a bassa risoluzione  (T30), una a risoluzione intermedia (T42) ed una ad alta risoluzione (T106).

In tutti gli esperimenti, il drift climatico all'interfaccia atmosfera-oceano è piccolo. In particolare nella regione tropicale, il trend della SST è praticamente assente, il chè rappresenta un notevole risultato per un modello accoppiato che non adotta alcuna correzione dei flusso scambiati tra oceano e atmosfera. A latitudini più elevate, soprattutto nell'Atlantico del nord, le derive nella SST e nella SSS diventano più evidenti. Questo probabilmente è dovuto alla mancanza di un modello interattivo del ghiaccio marino.

Le principali e generali caratteristiche della climatologia osservata sono ben riprodotte dai modelli. Generalmente, gli errori trovati nelle SST da un confronto con le osservazioni (non mostrati) sono inferiori di 1°C. Differenze maggiori di 2°C si trovano solo nelle regioni equatoriali di risalita delle acque oceaniche (per esempio al largo della costa peruviana) e lungo le correnti di costa al limite occidentale del Pacifico e dell'Atlantico extra-tropicali.

A tutte le risoluzioni, la SST del modello tende ad essere troppo calda  nel Pacifico orientale tropicale. La lingua fredda di SST equatoriale tende ad estendersi troppo nel Pacifico occidentale. Questo errore è probabilmente causato dai troppo intensi Alisei che i modelli tendono a produrre nel Pacifico equatoriale. L'intensificazione degli Alisei è dovuta alla tendenza della componente atmosferica (ECHAM-4) ad enfatizzare la circolazione di Walker nel piano equatoriale (Roeckner et al. 1996).

Inoltre, la precipitazione media simulata e il vento di superficie indicano che il modello tende a produrre una doppia ITCZ. Questi errori del modello sono comuni a molti CGCM e potrebbero essere dovuti sia ad una rappresentazione inadeguata della convezione atmosferica, che ad una troppo esigua copertura nuvolosa simulata al largo della costa peruviana.

I modelli forniscono una rappresentazione ragionevolmente realistica della struttura verticale della temperatura oceanica all'equatore nell'Oceano Pacifico e nell'Oceano Indiano. L'inclinazione e la struttura del termoclino equatoriale, importanti per la dinamica di ENSO, sono generalmente ben riprodotte. Nondimeno, per le versioni del modello a risoluzione più bassa, la massa d'acqua calda che caratterizza il Pacifico equatoriale occidentale è sensibilmente erosa, mentre il termoclino tende ad essere troppo profondo nel Pacifico centrale. Entrambe queste caratteristiche sono molto probabilmente legate ai forti Alisei trovati per i casi T30 e T42.

Il ciclo stagionale simulato evidenzia qualche problema nel Pacifico equatoriale. Nella parte orientale del bacino, il ciclo annuale della SST è sottostimato rispetto alle osservazioni,  mentre la modulazione stagionale e semi-annuale è sovrastimata nel Pacifico centrale. Sebbene non abbiamo una spiegazione completa per questi errori, riteniamo che essi possano essere correlati agli errori trovati nello stato medio.

E' stata analizzata anche la capacità del modello di simulare le caratteristiche generali principali della variabilità interannuale nella regione del Pacifico tropicale.

La simulazione di ENSO mostra una variabilità un po' più debole rispetto alle osservazioni. Inoltre, il periodo dell'oscillazione simulata sembra essere leggermente più breve di quello osservato, specialmente nel caso del modello a bassa risoluzione. Comunque, la distribuzione complessiva e i  patterns dell'anomalia associati con ENSO sono, in generale, abbastanza vicini alle osservazioni (vedi anche Guilyardi et al. 2002), anche se nei casi T30 e T42, la variabilità è troppo confinata nella regione equatoriale.

Infine, la risoluzione orizzontale aumentata (T106) della componente atmosferica porta ad un generale miglioramento della simulazione del clima, riducendo l'ampiezza degli errori del modello

4. FIGURE

Figura 1: Tendenza inversa della temperatura della superficie marina mediata zonalmente sul globo per la versione del modello a bassa risoluzione (T30). La tendenza e' calcolata rispetto agli ultimi 5 anni di media. I valori negativi indicano una tendenza SST positiva. Le linee tratteggiate di contorno e le aree ombreggiate indicano valori negativi. L'intervallo di contorno e' di 0.5° C.

Figura 2: Campi di SST media. Pannelli a) ed e), mostrano le medie ottenute dal data set GISST per l'inverno dell'emisfero nord  (JFM) e per l'estate dell'emisfero nord (JAS) rispettivamente; pannelli b) e  f), mostrano le medie ottenute dal modello T106 per JFM e JAS; pannelli c) e g), mostrano le medie ottenute dal modello T42 per JFM e  JAS; pannelli d) e h), mostrano le medie ottenute dal modello T30 per JFM e  per JAS. L'intervallo della linea di contorno e' di 1° C; l'intervallo del contorno ombreggiato e' di 3° C.

Figura 3: Come la Fig.2, ma per il campo di precipitazione. L'intervallo di contorno e' di 2 mm/giorno. I valori più grandi di 4 mm/giorno sono ombreggiati.

Figura 4: Come la Figura 2, ma per la componente zonale del vento a 1000-hPa. L'intervallo di contorno e' di 2 m/s. Le linee di contorno tratteggiate e le aree ombreggiate indicano valori negativi.

Figura 5: Come la Figura 4, ma per la componente meridionale del vento a 1000-hPa L'intervallo di contorno e' di 2 m/s. Le linee tratteggiate di contorno e le aree ombreggiate indicano valori negativi.

Figura 6: Come la Figura 4, ma per la componente zonale del vento a  200-hPa. L'intervallo della linea di contorno e' di 5 m/s. Le linee tratteggiate di contorno  indicano valori negativi; le aree ombreggiate indicano valori positivi; l'intervallo del contorno ombreggiato e' di 10 m/s.

Figura 7: Il ciclo stagionale di SST lungo l'equatore nell'Oceano Indiano e Oceano Pacifico. Panello a), cosi' come derivato dal data set GISST; panello b), esperimento T106; panello c), esperimento T42; panello d), esperimento T30. L'asse verticale rappresenta il tempo, l'asse orizzontale la longitudine. L'intervallo della linea al contorno e' di  0.5° C.  I valori più grandi di 28° C sono ombreggiati; l'intervallo del contorno ombreggiato e' di 1° C.

Figura 8: Ciclo stagionale del vento zonale a 1000-hPa lungo l'equatore (media tra 5°S e 5°N) nell'Oceano Indiano ed Oceano Pacifico. Panello a), ri-analisi NCEP; panello b), esperimento T106; panello c), esperimento T42; panello d), esperimento T30. L'intervallo della linea al contorno e' di 1 m/s. Le linee tratteggiate di contorno e le aree ombreggiate indicano valori negativi; l'intervallo del contorno ombreggiato e' di 2 m/s

Figura 9: Sezione verticale della temperatura media nei 400 metri superiori lungo l'equatore nell'Oceano Indiano ed Oceano Pacifico. Panello a),  media ottenuta dal data set Levitus; panello b), esperimento T106; panello c), esperimento T42; panello d) esperimento T30. L'intervallo della linea al contorno e' di 1° C. I valori più grandi di 20° C sono ombreggiati; l'intervallo del contorno ombreggiato e' di 2° C. L'isoterma di 20°C e' in grassetto.

Figura 10: Deviazione standard del campo di SST nei Tropici. Panello a), risultato ottenuto dal data set GISST; panello b), esperimento T106; panello c), esperimento T42; panello d), esperimento T30. L'intervallo della linea al contorno e' di 0.1° C. I valori più grandi di 0.4° C sono ombreggiati; l'intervallo del contorno ombreggiato e' di 0.2° C.

Figura 11: Serie temporali dell'anomalia SST mediata nella regione di NINO-3  (150°W - 90°W, 5°S - 5°N). Le anomalie sono calcolate rispetto al ciclo stagionale. Panello a), esperimento T106; panello b), esperimento T42; panello c), esperimento 30.

Figura 12: Composite dell'anomalia di NINO-3 SST. Le composite sono state calcolate facendo la media delle anomalie mensili corrispondenti agli eventi ENSO per i quali l'indice del NINO-3 e' più grande di 1.5 volte la propria deviazione standard. Nel caso GISST (curva nera) sono stati considerati 8 episodi (anni 1957-58, 1965-66, 1972-73, 1982-83, 1986-87, 1991-92 e 1997-98). Per il modello T106 (linea blu), sono stati usati 12 eventi per produrre la composita; mentre, per il T42 (curva rossa) ed il T30 (curva verde) sono stati usati 21 episodi. L'asse verticale e' in °C.

Figura 13: Spettro di NINO-3 SSTA. Curva nera come ottenuta dal data set GISST; curva blu,  modello T106; curva rossa,  modello T42 ;curva verde, modello T30. Prima del calcolo dello spettro, tutte le serie temporali sono state normalizzate dividendole per la propria deviazione standard.

 

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